王 江，束正琦

(北京化工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100029)

1 研究背景

區(qū)塊鏈?zhǔn)亲曰ヂ?lián)網(wǎng)發(fā)明以來最吸引人和最具有顛覆性的發(fā)明。有人說它是全球最新的技術(shù)性變革，將在接下來的十幾年里徹底改變世界，并會影響到人們的生活和工作。區(qū)塊鏈的發(fā)展史一般可以歸結(jié)為1.0、2.0、3.0 這3 個時代［1］。其中，1.0 時代是標(biāo)志著比特幣的誕生。2008 年，中本聰（Satoshi Nakamoto）一篇名為《比特幣：一種點對點的電子現(xiàn)金系統(tǒng)》文章的問世揭開了區(qū)塊鏈的帷幕［2］；2009 年比特幣完成了第一筆交易，之后由比特幣奠基人之一的Gavin Andresen 分散了賬本的記賬權(quán)。區(qū)塊鏈1.0 發(fā)展階段主要是創(chuàng)建了去中心化、公開透明的交易記錄總賬。2.0 時代主要解決的問題是市場的去中心化，期間具有智能合約特點的以太坊開始出現(xiàn)。3.0 時代則是區(qū)塊鏈全面應(yīng)用的時代，區(qū)塊鏈技術(shù)被應(yīng)用于社會治理。目前來說，社會還處于區(qū)塊鏈2.0 的初級時代。

對于區(qū)塊鏈的定義，尚未有一個統(tǒng)一的理念，從不同的角度理解也有不同的含義。從業(yè)務(wù)角度看，區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)庫，分散共識機制和加密算法的組合，更具體的指事物數(shù)據(jù)儲存在潛在無限序列的密碼互聯(lián)數(shù)據(jù)塊中，這些塊按分散時間戳算法排序，允許用戶對數(shù)據(jù)庫更新的有效性進行投標(biāo)，并最終在任何給定的時間點對正確的事物順序和共享系統(tǒng)狀態(tài)達成一致；從技術(shù)角度看，區(qū)塊鏈可以被認(rèn)為是一種分散的網(wǎng)絡(luò)，具有一個共享存儲器，根據(jù)規(guī)定的規(guī)則處理來自外部的輸入并進行更新［3］。從信任系統(tǒng)角度理解，區(qū)塊鏈?zhǔn)菫槠溆脩糁g共享的數(shù)據(jù)庫，并允許他們在公共和加密設(shè)置中交易有價值的資產(chǎn)而不依賴于中間或中央權(quán)威機構(gòu)［4］。總的來說區(qū)塊鏈具有以下幾個鮮明的特征：是一個分布式的賬本；可以公共或私人；網(wǎng)絡(luò)中每個節(jié)點都帶有賬本的副本；不存在單點故障和停機時間；數(shù)據(jù)具有不可篡改性；每個記錄都稱為區(qū)塊，并指向鏈中的上一個區(qū)塊；每個區(qū)塊中都包含一組事物，且都被添加到區(qū)塊鏈的末尾［5］。

近幾年國內(nèi)區(qū)塊鏈的發(fā)展也是飛速。2019 年開始至今，國內(nèi)建立區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)園超過20 家。根據(jù)世界經(jīng)濟論壇，到2025 年，世界生產(chǎn)總值（GDP）的10%可能是來自區(qū)塊鏈［3］。雖然國內(nèi)區(qū)塊鏈發(fā)展迅速，但對于區(qū)塊鏈的研究尚未完全形成一個系統(tǒng)的體系，主要對區(qū)塊鏈知識網(wǎng)絡(luò)與結(jié)構(gòu)以及區(qū)塊鏈研究現(xiàn)狀等進行了分析［6-8］。為進一步把握區(qū)塊鏈的最新發(fā)展，為未來區(qū)塊鏈的發(fā)展作出合理的預(yù)測，有必要對區(qū)塊鏈的國際研究進行充分的文獻計量分析。

WOS 數(shù)據(jù)庫歷來被公認(rèn)為是世界范圍最權(quán)威的科學(xué)技術(shù)文獻的索引工具,能夠提供科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域最重要的研究成果，因此本研究選取Web of Science的核心數(shù)據(jù)庫作為主要研究數(shù)據(jù)來源?？紤]到區(qū)塊鏈的發(fā)展歷史以及相關(guān)文獻的發(fā)表時間，本研究選擇的文獻時間跨度為2010 年至2019 年5 月，一共檢索出1 633 篇文獻（以下簡稱“樣本文獻”）。本研究主要使用了BibExcel 和VOSviewer 軟件工具，運用基于機器學(xué)習(xí)的文獻計量工具和網(wǎng)絡(luò)分析功能，全面回顧區(qū)塊鏈領(lǐng)域研究，分析在特定時間和范圍內(nèi)所有包含區(qū)塊鏈研究的出版物的特點及其相互之間的關(guān)系，并通過全面的網(wǎng)絡(luò)分析確定了4 個主要的集群；最后基于研究結(jié)果，討論提出區(qū)塊鏈研究的未來方向。

2 研究方法

文獻計量分析是通過評估和分析某一領(lǐng)域的文獻主體，從而確定潛在的研究差距以及未來的研究趨勢。2004 年Frances S 等人［9］提出一種結(jié)構(gòu)化的方法進行文獻計量，在充分考慮各種因素下采用三步分析法（數(shù)據(jù)獲取、初步分析、數(shù)據(jù)分析）來確定最有影響的研究［10］。本研究選擇了BibExcel 和VOSviewer 軟件工具。BibExcel 軟件可以靈活處理大型數(shù)據(jù)集和excel，并且還可以兼容VOSviewer 這種網(wǎng)絡(luò)分析工具。本研究同時也充分參考了Fahimnia等［11］的文獻計量方法，也輔助使用了excel 的相關(guān)功能。

通過共同引用分析，能夠從所分析文獻中確定最有影響力的作者，并了解這些作者如何在本地區(qū)相互關(guān)聯(lián)。本研究采用基于引用的度量來確定樣本文獻的出版物之間相互關(guān)系的強度。VOSviewer 軟件提供的是一種相似的可視化，即基于距離的科學(xué)知識圖譜的可視化表達，將共現(xiàn)矩陣元素按照相似性分布在二維空間中，然后再使用網(wǎng)絡(luò)聚類的方法對節(jié)點進行聚類，并給不同聚類添加不同的顏色進行標(biāo)記，具備進行文獻耦合、共被引、合作以及共詞分析等等功能。VOSviewer 軟件的主要原理是從共現(xiàn)矩陣中建立相似的矩陣，借助最小化加權(quán)做歐幾里德距離平方和計算［12］。如果有n個對象（引用），用1，...，n和n為n階相似矩陣S，元素為對象i和j之間的相似性；如果有一個n×m矩陣X，其中m為所用空間的維數(shù)，包含對象1，，n的坐標(biāo)，向量為第i行的X并包含對象i的坐標(biāo)，在VOSviewer 中最小化的目標(biāo)函數(shù)由下式給出：

目標(biāo)函數(shù)的最小化是在式（2）中的以下約束條件下進行的，其中距離為在約束中不是平方的。

本研究在整個文獻計量過程中都選擇VOSviewer默認(rèn)的完整計數(shù)方法。

3 研究分析

3.1 關(guān)鍵詞分析

首先在樣本文獻中，通過主題搜索Web of Science 的核心數(shù)據(jù)庫中關(guān)鍵詞為“blockchain”的文獻，并且考慮到區(qū)塊鏈的歷史發(fā)展過程，將時間區(qū)間設(shè)置為2010—2019 年；考慮到數(shù)據(jù)的全面性，還使用了“bitcoin”和“smart contract”字段進行搜索，隨后又進行了3 種關(guān)鍵詞的組合搜索，結(jié)果如表1所示?？梢钥闯觯瑓^(qū)塊鏈與比特幣和智能合約都有很大的聯(lián)系，一方面人們提到區(qū)塊鏈就會聯(lián)想到比特幣,甚至有人認(rèn)為區(qū)塊鏈就是比特幣，但實際上區(qū)塊鏈遠遠不止比特幣［13］；另一方面對于區(qū)塊鏈在前文介紹中也提到，其最鮮明的特點就是去中心化，也就是智能合同的一部分［14］。比特幣與智能合約的文獻都各占區(qū)塊鏈總數(shù)的20%左右?？梢妼τ趨^(qū)塊鏈應(yīng)該不僅僅只重視其基礎(chǔ)性的研究，而是應(yīng)該與多學(xué)科進行交叉聯(lián)合，最大化發(fā)揮區(qū)塊鏈技術(shù)效應(yīng)。

表1 樣本文獻關(guān)鍵詞搜索結(jié)果

另外，由于在樣本文獻中2010—2015 年的文獻數(shù)量少到可以忽略，故圖1 展示了從2015—2019 年文獻數(shù)量的變化。從圖1 可以清楚地看到，區(qū)塊鏈相關(guān)文獻數(shù)量從2015 年開始慢慢有了一定的變化，2017 年開始呈現(xiàn)噴發(fā)式增長，特別在2018 年更是達到了發(fā)表文獻數(shù)量之最；分析數(shù)據(jù)背后的成因發(fā)現(xiàn)，2017 年區(qū)塊鏈發(fā)生了很多大事，比如中國互聯(lián)網(wǎng)開始進軍區(qū)塊鏈、迅雷推出玩客云，美國國會成立區(qū)塊鏈委員會，韓國計劃推行金融服務(wù)區(qū)塊鏈試點等等，這些都促成了2017 年區(qū)塊鏈相關(guān)研究數(shù)量的激增。2019 年的文獻數(shù)據(jù)只記錄到5 月份，但已經(jīng)遠遠超過2016 年一年的數(shù)量?？梢娫谑澜绶秶鷥?nèi)，對于區(qū)塊鏈的研究熱度仍呈現(xiàn)逐年增加的趨勢。這些初步分析結(jié)果表明，區(qū)塊鏈尚未進入成熟階段，將會吸引更多的研究；并且區(qū)塊鏈的研究發(fā)展也與政府政策有著很大關(guān)聯(lián)。

圖1 區(qū)塊鏈文獻發(fā)表年份分布

表2 反映的是2010—2019 年期間對區(qū)塊鏈作出貢獻的期刊。在IEEE 上有關(guān)區(qū)塊鏈的文獻數(shù)量為106 篇，遙遙領(lǐng)先，占到6.491%；同時可以看出，有關(guān)區(qū)塊鏈的文獻在計算機和傳感器領(lǐng)域相關(guān)期刊的發(fā)表數(shù)量也占前幾位。

表2 樣本文獻主要來源出版物分析

從樣本文獻中抽取了作者選定的2 876 個關(guān)鍵詞以及作者和出版物選定的3 359 個關(guān)鍵詞。在作者選定的關(guān)鍵詞中，根據(jù)VOSviewer設(shè)置的默認(rèn)條件，關(guān)鍵詞最小的出現(xiàn)次數(shù)為5 次，有132 個關(guān)鍵詞符合該條件，而將最小次數(shù)改為6 次時，有96 個關(guān)鍵詞符合條件，故經(jīng)權(quán)衡，選擇默認(rèn)的5 次得到排名。在作者和出版物選定的關(guān)鍵詞中，選擇關(guān)鍵詞最小的出現(xiàn)次數(shù)為6 次得到排名，如表3 所示。觀察表3 可以對比發(fā)現(xiàn)，作者選取的關(guān)鍵詞和出版物選取的關(guān)鍵詞大致一致，只是排名的順序不同，除去第一的區(qū)塊鏈，安全網(wǎng)絡(luò)和智能合約還是發(fā)展的主要內(nèi)容，云計算在現(xiàn)在這個大數(shù)據(jù)時代也成為區(qū)塊鏈新的潮流。在出版物選取的關(guān)鍵詞中出現(xiàn)了“建筑學(xué)”這個新的名詞，雖然數(shù)量不多，但也可以看出房地產(chǎn)行業(yè)與區(qū)塊鏈也存在發(fā)展的可能性。在作者選取的關(guān)鍵詞中出現(xiàn)了“分權(quán)”這個名詞，可見對于研究者來說，區(qū)塊鏈?zhǔn)欠裾嬲軌驅(qū)崿F(xiàn)權(quán)力的分散以及透明化也是關(guān)鍵之一?？偟膩碚f，無論是出版社還是作者，都可以在一定程度當(dāng)作社會與個人對于區(qū)塊鏈需求的代表，他們都把安全隱私放在很重要的位置，這也是區(qū)塊鏈無論如何發(fā)展都最為重要的方面。

表3 樣本文獻作者和出版社選取的關(guān)鍵詞排名

3.2 地區(qū)及組織分析

根據(jù)統(tǒng)計分析，結(jié)果由表4 得出，不同的地理位置對于區(qū)塊鏈研究的熱情和深入程度都不同。盡管區(qū)塊鏈并不起源于中國，但中國仍然是區(qū)塊鏈的一個重要發(fā)展地，國內(nèi)發(fā)表的區(qū)塊鏈相關(guān)文獻數(shù)量占據(jù)了樣本文獻總數(shù)的1/4，也是亞洲國家中唯一文獻數(shù)量排名前三的國家；其次，美國和英國也是區(qū)塊鏈文獻發(fā)表數(shù)量過百篇的國家，引領(lǐng)著歐洲的區(qū)塊鏈研究。中國對于區(qū)塊鏈的研究一直處于領(lǐng)先水平，在促進區(qū)塊鏈發(fā)展中也制定了很多相關(guān)政策，這與中國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅猛有一定關(guān)系，因此從側(cè)面可以看出互聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈發(fā)展存在一定程度的關(guān)系。而美國作為區(qū)塊鏈的起源國，其在科技方面一直堅持技術(shù)發(fā)明以及網(wǎng)絡(luò)的領(lǐng)先。

表4 樣本文獻研究的核心國家及其發(fā)文量

表4 （續(xù)）

一般對于區(qū)塊鏈的研究都是以組織團體為單位，樣本文獻中發(fā)表數(shù)量排名前十的組織機構(gòu)中，中國就占了7 個（見表5），再一次證明了中國在區(qū)塊鏈領(lǐng)域研究的領(lǐng)先程度。從整體上看，中國的高等院校對于區(qū)塊鏈的研究較多，表明中國對于區(qū)塊鏈研究的貢獻巨大，但研究人員多在高校，在一定程度上缺乏對于實際的應(yīng)用，更偏重于理論；另外，文獻發(fā)表的數(shù)量與引用數(shù)量并不成正比，被高頻引用的文獻都來源于偏工業(yè)和理工類的研究機構(gòu)。

表5 樣本文獻研究的核心組織及其發(fā)文數(shù)量

3.3 作者分析

不同作者之間的關(guān)系密切程度也有助于區(qū)塊鏈研究分析。樣本文獻中，整個作者數(shù)據(jù)集包括了4 462 位作者，圖2（a）以圖形方式顯示出VOSviewer 產(chǎn)生的作者共同引用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，相交連結(jié)在一起程度越大的作者更可能存在聯(lián)合引用的可能性，作者所在的圓圈越大，其被引用的頻率越高。在設(shè)定闕值為55 后，形成圖2（b），顯示了作者共同引用的密度?？梢钥闯鯠u 等［15］的研究相比較其他作者在區(qū)塊鏈中共被引用次數(shù)最多、最具影響力，對于區(qū)塊鏈的貢獻最大。分析表明，作者與作者也直接存在同一領(lǐng)域的聚集性交流，但不同集體的直接交流相對較少。因此，可以通過加強和促進不同專業(yè)領(lǐng)域的專家進行交流，促進區(qū)塊鏈的多領(lǐng)域結(jié)合發(fā)展。

圖2 樣本文獻作者分析

表6 顯示了樣本文獻中在引文數(shù)量上最有影響力的作者，可以容易看出Eyal 等［16］是最具影響力的作者，他發(fā)表了9 篇論文，共被引用了221 次，但他主要還是從事區(qū)塊鏈的基礎(chǔ)研究，重點放在比特幣上；緊隨其后的是Xu 等［17］，也發(fā)表了9 篇論文，被引用112 次，但他主要進行區(qū)塊鏈應(yīng)用方向的研究，例如安全、網(wǎng)絡(luò)等等。從表6 還可以看出，區(qū)塊鏈研究的論文數(shù)量與被引用的次數(shù)并不成正比，論文不僅數(shù)量要多，質(zhì)量也要高。為了更好地衡量各個學(xué)者的科研產(chǎn)出，進而分析H 指數(shù)［18］。H 指數(shù)定義為“一位科學(xué)家指數(shù)為h的話，那么他的N篇論文中至少有h篇論文有h篇引文”［19］。除了衡量科學(xué)家的科研產(chǎn)出數(shù)量與產(chǎn)出水平，H 指數(shù)還廣泛應(yīng)用到期刊、國家、機構(gòu)等等方面的相關(guān)評價。從表6 可見樣本文獻中H 指數(shù)排名前十的作者,其中Eyal 等［16］發(fā)表的區(qū)塊鏈論文數(shù)量并不是很多，但其H 指數(shù)值很高，說明他在其他領(lǐng)域的學(xué)術(shù)造詣也很深。因此，可著重關(guān)注這類學(xué)者的研究，促成區(qū)塊鏈的多學(xué)科交叉發(fā)展。

表6 樣本文獻核心作者統(tǒng)計

表6 （續(xù)）

3.4 出版機構(gòu)分析

對樣本文獻來源期刊網(wǎng)絡(luò)進行共被引分析，共涉及16 276 個出版機構(gòu)，設(shè)置闕值為每個出版機構(gòu)有20 個本地引用，得到211 個出版機構(gòu)符合條件可納入特定集群，通過分析形成了4 個聚類的編號。共被引的原理是通過兩篇文獻共同被引用的次數(shù)來檢測文獻之間的相似性?；凇案１还惨玫恼撐母赡艹尸F(xiàn)相似的主題領(lǐng)域”的假設(shè)，以及一個集群的論文可以定義該聚類的研究重點，本研究對每個集群進行整理，通過對各個集群的文獻內(nèi)容進行分析，確定每個集群內(nèi)主要文獻的研究領(lǐng)域，以確定區(qū)塊鏈研究的重點領(lǐng)域［27］。通過對標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要、作者等進行詳細(xì)審查，從而識別特定主題（見表7），當(dāng)然可能存在一些不全面的方面。其中，集群1 主要致力于區(qū)塊鏈的理論發(fā)展研究，為區(qū)塊鏈的后續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，包括一些基本的概念如比特幣、去中心化等等；從文獻的被引用次數(shù)也看出，集群1 是所有集群中文獻被引次數(shù)最多的。一個新興領(lǐng)域的發(fā)展過程，必須要經(jīng)歷扎實深刻的理論研究才能更好地方便后面的應(yīng)用。集群2、集群3和集群4 是在集群1 的基礎(chǔ)上，朝不同方向上的延展。集群2 側(cè)重于區(qū)塊鏈技術(shù)在一些電力、能源、化學(xué)等工業(yè)行業(yè)的應(yīng)用，通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)資源可持續(xù)化的效應(yīng)最大化，應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)無疑是大大提高了資源利用率。集群3 側(cè)重于基于當(dāng)時網(wǎng)絡(luò)時代大環(huán)境下的號召，區(qū)塊鏈由此產(chǎn)生的巨大效益，在智能化時代，區(qū)塊鏈與智能化融合是大勢所趨，包括智能汽車、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)等等。集群4 則是關(guān)于安全隱私問題，在當(dāng)今數(shù)字信息爆發(fā)的時代，安全隱私泄露是急需解決的大問題，比如醫(yī)療衛(wèi)生信息、用戶的注冊信息等等，區(qū)塊鏈技術(shù)不可篡改的特性可以很好地保護用戶的隱私。

表7 樣本文獻的集群構(gòu)成及其主要研究領(lǐng)域

4 結(jié)論

本研究旨在給出區(qū)塊鏈研究領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化表示，使用WOS 的權(quán)威數(shù)據(jù)庫進行文獻計量學(xué)研究。本研究借鑒了文獻計量學(xué)研究和網(wǎng)絡(luò)分析的強大結(jié)構(gòu)和代表能力，盡量以最客觀的方式呈現(xiàn)區(qū)塊鏈領(lǐng)域最有影響力的作者以及可研究領(lǐng)域，結(jié)果表明2015—2017 年間的文獻顯得更具影響力，但主要是側(cè)重于基礎(chǔ)研究。本文使用的共引分析方法，在研究過去有影響力的知識基礎(chǔ)方面有著顯著效果。從文獻貢獻的地理位置分析表明，中國在區(qū)塊鏈研究方面雖然起步不早，但其生產(chǎn)力占據(jù)世界第一，緊跟其后的是美國，然而最具有影響力的區(qū)塊鏈研究的來源期刊、論文、作者等都來自于美國；文獻的共被引分析表明區(qū)塊鏈研究可分成4 個集群，主要表現(xiàn)了區(qū)塊鏈發(fā)展的4 個主要的領(lǐng)域，其中區(qū)塊鏈技術(shù)的基礎(chǔ)性理論研究占據(jù)了大部分，區(qū)塊鏈技術(shù)在安全、智能化和工業(yè)行業(yè)有一定的應(yīng)用與發(fā)展，這在一定程度上預(yù)示著區(qū)塊鏈未來的研究方向。

區(qū)塊鏈未來的研究領(lǐng)域很多，如區(qū)塊鏈與金融業(yè)的結(jié)合，利用區(qū)塊鏈的去中心化特征使得未來金融可以不需要中央系統(tǒng)來維持和確保所有的交易過程，而任意雙方之間進行交易，同時由于區(qū)塊鏈不易篡改性，加強了交易過程中的可靠與透明性，也使得顧客賬戶具有高強度的安全性；區(qū)塊鏈中的智能合約無需交易雙方相互信任，因為其完全是由代碼強行進行的，從長遠的角度看，這有益于增加人們對于金融的信任度；區(qū)塊鏈在交易過程中不需要公開身份的特點與金融業(yè)結(jié)合，會導(dǎo)致顧客無需擔(dān)心自己的隱私會以任何方式泄露出去［28-29］?？偟膩碚f，區(qū)塊鏈無疑是指引金融界朝著安全、透明、保護隱私的大方向發(fā)展。又如區(qū)塊鏈與物流的結(jié)合，物流主要依靠數(shù)據(jù)和算法進行運行，就中國來看，電商發(fā)展迅猛對于物流行業(yè)提出了更高的要求，區(qū)塊鏈擁有的分布式記賬網(wǎng)絡(luò)可以促使物流實名制，從而進一步保障了物流過程中物件的安全性以及可追蹤性；再者，可以使得快遞的交易雙方都擁有自己的私鑰，包括中間的快遞員，這樣只要出現(xiàn)問題即可以迅速查到相關(guān)的人員和地點［30-31］。再如區(qū)塊鏈與“工業(yè)4.0”的結(jié)合，“工業(yè)4.0”時代是數(shù)字革命時代，一方面更多的機器人代替人工，從而實現(xiàn)無人工廠的狀態(tài)，另一方面是數(shù)據(jù)流的自動化，在流水線上能夠制造出定制的產(chǎn)品，同時能夠保證高效率和高生產(chǎn)率，利用區(qū)塊鏈技術(shù)把數(shù)據(jù)輸入程序轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)自帶程序，可以實現(xiàn)經(jīng)濟運行的自動化，使得數(shù)據(jù)不再變得無限，從而提高價值［32］。未來可以實現(xiàn)實物資產(chǎn)都轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字資產(chǎn)，并且在區(qū)塊鏈中實現(xiàn)自由流動，這將為電商行業(yè)帶來新的顛覆。

區(qū)塊鏈的應(yīng)用不僅僅限于以上幾個方面，在農(nóng)業(yè)、能源、數(shù)字娛樂和醫(yī)療等領(lǐng)域都能實現(xiàn)很好的效益?？梢哉f，人類社會將迎來應(yīng)用區(qū)塊鏈的新的紀(jì)元。