金融科技发展及其热点问题的可视化研究——基于CNKI1999-2020年CSSCI期刊文献的分析.pdf
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1、金融科技发展及其热点问题的可视化研究 基于 CNKI1999-2020 年 CSSCI 期刊文献的分析陈 来,陈亚如(安徽大学商学院,合肥 230601)摘 要:文章借助 CiteSpace 软件对国内 1999-2020 年金融科技相关文献进行可视化分析,从发文量、发文作者、发文机构、关键词、突现词等方面分析金融科技领域研究热点与趋势。研究发现,近年来,金融科技相关文献的发文量整体呈上升趋势,2016 年后的发文量显著增多;发文作者之间、发文机构之间有一定的合作关系,但未形成紧密的合作网络;通过关键词突现分析,发现金融科技领域研究热点相对集中在普惠金融、智能投顾、人工智能、监管科技等方面。关
2、键词:金融科技;研究热点;文献计量;可视化分析引用本文格式:陈来,陈亚如.金融科技发展及其热点问题的可视化研究 基于 CNKI1999-2020 年 CSSCI 期刊文献的分析J.大学图书情报学刊,2023(4):129-135.A Visualization Study of Fintech Development and Its Hot Issues:Based on the Analysis of CSSCI Journal Literature from CNKI 1999-2020 CHEN Lai,CHEN Ya-ru(Business School of Anhui Univer
3、sity,Hefei 230601,China)Abstract:With the help of CiteSpace software,this paper makes a visualization analysis of domestic financial technology related papers from 1999 to 2020.It also analyzes the research trends in the field of financial technology from the aspects of the number of papers,authors,
4、institutions,key words,and emerging words.The results show that the number of papers related to financial technology is on the rise as a whole,and the number of papers after 2016 has increased significantly;there is a certain cooperation relationship between authors and organizations,but no close co
5、operation network has been formed;the main research hot spots in the field of financial technology are inclusive finance,intelligent investment advisory,artificial intelligence,regulatory technology and so on.Key words:financial science;research hot spot;Bibliometrics;visualization analysis0 引言近年来,金
6、融科技发展迅速,以云计算、大数据等为代表的新型科技与金融的深度融合,推动传统金融行业创新变革,促进行业向数字化、智能化方向转型,智慧出行、智慧医疗、智慧物流、互联网教育、新零售、数字文娱的发展,有效打破了传统消费受时间、地点限制的局限性,使得人们的日常生活发生了巨大的变化。新一代信息技术的发展与广泛应用,尤其是金融与科技的深度融合,显著缓解大部分民营企业和中小企业的融资难等症状,为企业的创新升级提供资金保障,有效提高了企业创新的积极性,金融业态、金融产品、金融交易创新不断,与之相随的是研究热点、研究前沿、研究趋势发生巨大变化。本文借助 CiteSpace 软件对中国知网(CNKI)数据库中金融
7、科技相关文献进行分析,探究金融科技研究动态与趋势,捕捉金融科技研究热点。1 研究设计和数据分析1.1 研究方法文献计量法是数学与统计学相结合的一种定量方法,主要从作者、机构、关键词等不同维度对文献体系和文献计量特征进行描述性统计分析1。本文采用 CiteSpace 软件(CiteSpace5.7R5W 版本)作为分析工具2,对国内金融科技领域的文献进行分析。1.2 数据来源本文以金融科技为主题,选取源自中国知网的9212023 年 7 月第 41 卷 第 4 期 大学图书情报学刊Journal of Academic Library and Information Science Jul,20
8、23Vol.41 No.4CSSCI 期刊文献,检索时间为 1999 年 1 月 1 日至 2020年 12 月 31 日,剔除检索结果中的杂志征文、会议综述等,获得分析文献 916 篇,将全部可用文献以 Refworks的形式导出,借助 CiteSpace 软件对金融科技领域内发文作者的合作情况、关键词的分布、突变情况进行分析。1.3 发文量图 1 为 1999-2020 年 CNKI 收录的我国 CSSCI 期刊发表的金融科技相关文献数量。不同年份的发文量,大致可以反映金融科技发展与研究的基本特征,金融科技相关文献的发文数量整体呈现上升态势。从发文量的增幅程度看出,2008 年以前发文量较
9、少,科技和金融融合发展相对不足;随着新一代信息技术的快速发展与广泛应用,支付宝、网上银行等移动支付方式推广与使用,金融服务模式发生巨大变化,金融科技对企业以及金融行业的影响越来越突出,学界的关注度也越来越高,2018 年以后,金融科技方面的发文量明显增加。2016年发文量为 51 篇,2020 年增加到 218 篇。250200150100500?1 1 1230123720122740445153517013716421819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920
10、20图 1 1999-2020 年金融科技领域文章发文数量1.4 核心作者、研究机构及其合作关系运用 CiteSpace 对所得到的文献作者与研究机构进行共线分析,获得 1999-2020 年间发文量较多的作者和研究机构(表 1、表 2)。分析发现,不同时期在这一研究领域的研究侧重点有所不同,也出现相应时期的代表性学者。从发文量看,廖理以 18 篇发文量位居榜首,李天一、王正位发文量紧随其后,是较早一批研究金融与科技融合关系的学者,结合图 2 可以发现,三位学者具有较强的合作关系,且在个人征信、个人信用风险、网贷平台风险等方面有较为系统的研究。胡雪萍、钟成林等的发文量均在 10 篇以上,在金融
11、科技研究领域比较活跃,主要研究我国中小企业融资困境的形成机理及金融科技对中小企业融资的影响。韩俊华、张玉喜、徐玉莲、王仁祥、巴曙松等的研究,大大推 动 了 金 融 科 技 领 域 的 研 究 工 作。从 中 心 性(Centrality)看,发文量较多的作者的中心性都为 0,中心性越低则代表各个作者之间的连接越少,由此可以反映出研究者之间尚未形成核心的专业学者网络。从发文机构看,金融科技发文机构主要以高校为主,中心性也为 0,表明这一时期高校之间的合作交流有待加强。表 1 1999-2020 年发文量在 5 篇以上的作者序号发文量作者Centrality发文初始年份118廖理0.0019992
12、13李天一0.001999312王正位0.001999412胡雪萍0.001999511钟成林0.00199968韩俊华0.00201677张玉喜0.00201586徐玉莲0.00201196王仁祥0.002017105巴曙松0.002020115周全0.002017125程雪军0.002020135程翔0.002018145易宪容0.002018155杨东0.002018表 2 1999-2020 年发文量在 4 篇以上的机构序号发文量发文机构Centrality113清华大学0.00213江西师范大学0.0038对外经济贸易大学0.0047哈尔滨工程大学0.0056四川大学0.0065重庆
13、大学0.0075北京交通大学0.0085上海理工大学0.0094南京师范大学0.00104东北师范大学0.00114上海交通大学0.00124中央财经大学0.00134武汉理工大学0.00 图 2 是发文作者之间的合作关系图谱,字体越大表明作者发文量越多;作者和作者之间曲线连接,反映研究作者之间的合作关系,曲线越复杂,研究者人数越多,研究者之间的合作关系越强。结合表 1 来分析,廖理、李天一、王正位等发文量较多,且形成一定的合作关系。从发文情况来看,形成以徐玉莲、韩俊华、巴曙松等学者为核心的金融科技研究专家,整体来看,学者之间的交流较少,作者和研究机构之间的合作有待进一步强化,形成紧密有效的合
14、作网络。031陈 来,陈亚如:金融科技发展及其热点问题的可视化研究 基于 CNKI1999-2020 年 CSSCI 期刊文献的分析图 2 1999-2020 年金融科技领域发文作者合作关系图2 金融科技关键词分析金融科技(Fin-Tech)泛指将不断创新的技术手段广泛地应用于金融领域3,4,主要技术手段包括智能分析、智能投顾、大数据、云计算等,也包括新型支付清算、网络信贷等对传统金融机构产生巨大冲击的服务模式5。2016 年 3 月,金融稳定理事会(FSB)在金融专题报告中指出,金融科技(Fin-Tech)是指技术带来的金融创新,能创造新的业务模式、应用、流程或产品,从而对金融市场、金融机构
15、或金融服务的提供方式产生重大影响。随着科技在金融领域的深度应用,金融科技的内涵与应用范围不断扩大。2.1 关键词分布对所获得的文献进行关键词共线分析,汇总得到频数大于 30 且中心度较高的热点关键词(Keywords)。频数(Count)是指关键词出现的次数,关键词出现的次数越多,则该关键词在金融科技领域内的研究热度越强。中心度(Centrality)的大小代表了其在关键词网络当中起到连接作用的强度,关键词的中心度越大,所连接关键词就越多,传递的有效信息就比较多,在网络中的“媒介”效用就比较强6。将关键词的频数大小和中心度的强弱作为判断研究热点的指标。由表 3 可以看出,金融科技(240,0.
16、28)、科技金融(242,0.48)、科技创新(97,0.62)、金融创新(49,0.28)等关键词的频数和中心度较高,在金融科技领域研究中连接作用较强。此外,金融监管、监管科技、区块链、大数据、普惠金融等也有较高的研究热度。表 3 1999-2020 年金融科技领域高频热点关键词分布CountCentralityKeywordsYear2420.48科技金融20102400.28金融科技2009970.62科技创新2009500.03金融监管2017490.28金融创新2000490.05监管科技2017420.14区块链2016210.07监管沙盒2018210.03普惠金融2017200
17、.65金融支持2008200.24商业银行20082.2 关键词共线分析关键词是对一篇文章高度精简的概括,通过关键词可以大致了解文章的研究主题。采用 CiteSpace 进行关键词共线分析,时间选择 1999 年 1 月至 2020 年 12 月,时间长度(Slice Length)选择 1 年,Node Types 选择keyword 得到图 3 中的关键词共线分析图。图 3 中左上方 N=478,表示涉及的关键词共有 478 个;E=522 表示关键词之间的连线有 522 条,只要两个关键词在同一篇文献中出现就会有一条连线。节点圆圈大小代表关键词的频次,节点圆圈越大,表明关键词出现的频次越
18、多。从图 3 看,人工智能、区块链等科技与金融发展、科技创新、监管科技、风险投资等连接比较密切,反映学界对金融科技的发展、创新与监管的研究正在深化。图 3 1999-2020 年金融科技领域关键词共线图2.3 关键词聚类分析借助 CiteSpace 对金融科技文献的关键词进行聚类,可以更直观地了解该领域的研究热点。从图 4 看,关键词聚类后形成不同形状的模块,每个模块对应一131总第 198 期大学图书情报学刊2023 年第 4 期个标签。每个聚类都由多个紧密相关的词组成,数字越小,则聚类中包含的关键词越多。图 4 表示的是聚类中规模较大的 16 个模块。聚类中#0 科技金融,#1金融科技,#
19、2 技术创新等聚类模块较大,涵盖的关键词较多。图 4 左上方的聚类模块值(Modularity)Q=0.88560.5,聚类平均轮廓值(Silhouette)S=0.97630.9。一般认为 Q 值大于 0.5 的聚类是合理的,S 值大于 0.9 的聚类结果值得信服。图 4 结果表明,金融科技创新、金融监管、企业融资能力、监管科技等关键词的热度较高,可以认为是金融科技领域的图 4 1999-2020 年金融科技领域关键词聚类图研究重点。2.4 关键词时区可视化分析为了便于观察金融科技领域关键词的时区分布,我们将 CiteSpace 的时间长度(Slice Length)调整为 3年,得到关键词
20、时区可视化分析图(图 5)。图 5 中每个不同颜色的色段代表一个 3 年的时间长度,第一个色段区域为 1999-2001 年,最后两个色段为 2017-2019 年、2020 年。从图 5 可以看出,2008 年以前金融科技方面的研究比较少,与金融科技相关的研究主要是技术创新、金融创新等。2008-2016 年,互联网技术、移动支付发展迅速,人们的消费方式及金融服务模式发生巨大变化,金融科技对经济、金融与人们的消费产生巨大影响,逐渐成为学界研究的热点。2016年后,金融科技相关的高频关键热词显著增多,大数据、人工智能等高新技术的发展与应用,催生了金融新业态、新模式与新产品,金融业的运营机制与竞
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