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中国去产能研究知识图谱分析——基于2004-2018年CNKI核心期刊和CSSCI数据

发布时间:2021-07-19 18:27
  产能是反映一个国家、地区或产业经济规模和实力的核心指标;去产能是为解决产能过剩而导致的不利影响,既可以表现为自发的市场行为,也可是政府对经济的有效干预。去产能是经济"新常态"与供给侧结构性改革的首要任务。系统地梳理近十五年内去产能研究的演进路径与热点前沿,将有助于进一步深化社会各界对去产能研究的理论、现状和社会价值的认识,为其深入研究提供参考和借鉴。本文基于文献计量和知识图谱的思想与方法,利用Cite Space V软件对检索得到的1185条源于CNKI的核心期刊和CSSCI数据库的文献数据进行计量分析、绘制去产能研究的知识图谱。研究结果表明:中国近十五年去产能研究的热点涵盖了产能过剩、产能利用率、去产能、产能合作;研究前沿则主要集中于去产能、结构性改革、产能合作、财政金融四个方面。 

【文章来源】:西南民族大学学报(人文社科版). 2019,40(05)北大核心CSSCI

【文章页数】:9 页

【部分图文】:

中国去产能研究知识图谱分析——基于2004-2018年CNKI核心期刊和CSSCI数据


-2018年产能与去产能CNKI核心期刊和CSSCI来源期刊发文数量

核心作者,知识图,可视化分析,产能过剩


注:2018年数据截止为2018年10月12日(二)去产能研究的核心作者分析从2004年至2018年,围绕去产能研究而形成一批在国内有影响的核心作者,他们的研究成果不仅丰富了去产能研究的理论,而且极大地扩大了去产能研究的社会影响。为对去产能研究的核心作者进行分析,本文按照CiteSpaceV软件计算的要求,将从CNKI核心期刊和CSSCI来源期刊中获取的数据输入到CiteSpaceV数据库中,以2004-2018年为时间范围,将“Author”设置为节点类型,在其它值为系统默认的情景下取阈值“TOPN”为50,共生成节点为573,343条作者连线,如图2所示。从图2可知,对去产能研究影响较大的核心作者应首推东北财经大学的王立国。王立国是国内较早研究去产能的一批学者。纵观其从2010年在《企业经济》第6期发表的《重复建设与产能过剩的双向交互机制研究》[6]论文开始到2017年在《经济与管理研究》第6期发表论文《国有经济、地方政府行为与资本退出———兼论工业部门“去产能”的体制性障碍》[7]至,王立国共发表去产能相关论文17篇,从产能过剩的测度、波动、成因等多个层面对钢铁行业、铝加工业、光伏产业、多晶硅等行业、企业的产能过剩的成因进行系统的解释,提出了从地方政府行为、企业投资与体制和产权结构等角度治理产能过剩的政策建议,极大地拓宽了人们对去产能的思路。中国宏观经济研究院产业发展研究所的付保宗与国家发展和改革委员会产业经济与技术经济研究所周劲从2007年开始,集中研究了我国工业领域的产能过剩的形成机制,提出了相关对策建议,是另一位核心作者。如他们以河北省唐山市的案例研究不仅系统地分析钢铁大市唐山市产能过剩的主要原因、所面临的系统性风险,而且认为坚持以行政指令和市场倒逼双管齐下的治理方

节点分析,东北财经大学,研究机构,中国社会科学院


(三)去产能研究机构分布分析从由CiteSpaceV软件分析生成的图3和表2数据可知:国内具有较强影响力的去产能的主要研究机构分布情况。首先,从主要的研究机构合作网络看,东北财经大学投资工程管理学院是去产能相关研究领域内发文数量最多的研究机构,占据了第一的位置。南开大学经济学院、中国社会科学院工业经济研究所、西安交通大学经济与金融学院、上海交通大学安泰经济与管理学院、中国人民大学经济学院、中国矿业大学管理学院、中南大学商学院、北京科技大学东凌经济管理学院、中国社会科学院研究生院等则居于第二的位置,在去产能等相关研究领域优势明显,占据了重要地位。其次,从主要研究机构的节点强度来看,东北财经大学投资工程管理学院和东北财经大学经济学院有直接节点链接,他们隶属同一所大学;南开大学经济学院和中国人民大学经济学院之间存在着合作关系,他们同处京、津、翼环首都经济圈,具有地域相近性,去产能等主要研究机构具有内部协作分工和地域相近合作的特点。图3去产能研究机构合作网络与节点分析表2去产能研究发文高频机构分析频数研究机构频数研究机构31东北财经大学投资工程管理学院11中国人民大学经济学院19南开大学经济学院10中国矿业大学管理学院18中国社会科学院工业经济研究所9中南大学商学院13西安交通大学经济与金融学院8北京科技大学东凌经济管理学院12上海交通大学安泰经济与管理学院8中国社会科学院研究生院三、中国去产能研究的知识演进分析核心文献、高被引核心文献分析是对去产能研究知识演进分析的核心内容。通过在CiteSpaceV软件中将“keyword”设置为节点类型,以2004-2018年为时间范围,将阈值设定为(2,2,20)、(4,3,20)、(4,3,20)后进行调试,选择寻径算法(PathFinde

【参考文献】:
期刊论文
[1]中国农民工市民化的知识图谱分析——基于2004-2018年CNKI核心期刊和CSSCI数据[J]. 刘鸿渊,梁娟利,彭新艳.  西南民族大学学报(人文社科版). 2018(11)
[2]中国工业产能利用率的地区行业交叉特征与差异分解[J]. 黄秀路,葛鹏飞,武宵旭.  数量经济技术经济研究. 2018(09)
[3]供给侧结构性改革下制造业去产能与市场集中度关系[J]. 李太平,佘正昊.  企业经济. 2018(07)
[4]中国产能过剩问题研究综述[J]. 唐叶.  经济研究参考. 2018(14)
[5]产能过剩到供给侧改革视角下一般制造业全要素生产率演变研究——以北京为例[J]. 林陟峰,何维达.  统计与信息论坛. 2018(02)
[6]“去产能”视野的再就业意愿及差异化政策:五省例证[J]. 史珍珍,段宜敏.  改革. 2017(10)
[7]要素扩张、行业特征与产能过剩——对技术进步与要素配置调节效应的检验[J]. 刘航,孙早.  当代经济科学. 2017(04)
[8]财政政策、产能过剩与通货膨胀动态[J]. 何华武,马国贤.  财政研究. 2017(07)
[9]国企改革中富余人员的分流安置——以攀钢集团职工分流为例[J]. 郑慧.  行政管理改革. 2017(06)
[10]银行信贷、投资扩张与产能过剩的相关性研究——以供给侧改革为背景[J]. 张德刚,蒋艳.  会计之友. 2017(11)



本文编号:3291204

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