我國數字貨幣研究熱點分析—基于文獻計量視角

李 琨，盧 橋，邢永康

（1.華南師范大學圖書館，廣東 廣州 510631；2.廣東金融學院實驗教學中心，廣東 廣州 510521）

1 數字貨幣研究背景

隨著金融科技迅速發展，大數據、人工智能、云計算和區塊鏈等技術不斷在金融場景應用。數字貨幣近幾年已經成為國家重點發展研究對象。2020年9月21日，《中國（北京）自由貿易試驗區總體方案》指出，支持人民銀行數字貨幣研究所設立金融科技中心，建設法定數字貨幣試驗區和數字金融體系，依托人民銀行貿易金融區塊鏈平臺，形成貿易金融區塊鏈標準體系，加強監管創新[1]。

伴隨著國家政策支持扶持，金融科技產業應用場景不斷落地，數字貨幣相關研究成果不斷增加，總結歸納我國學者現有數字貨幣領域研究熱點工作必不可少。本文通過對國內近十年數字貨幣研究領域文獻，進行關鍵詞詞頻統計、社會網絡分析和聚類分析，以其在該領域前沿熱點研究提供參考。

2 研究過程

2.1 數據收集

本文數據來源CNKI中國知網（以下簡稱“CNKI”）期刊數據庫。筆者為了客觀全面反映國內“數字貨幣”2010-2019年研究熱點，本文選取主題詞檢索方式，檢索式設為：“主題=數字貨幣”，檢索時間2020年8月25日。具體范圍設為2010年1月1日至2019年12月31日，不設其他條件。共獲得“數字貨幣”相關主題研究1793篇文獻，經過數據清理，除去封面、導讀、資訊等得到1425篇。

2.2 數據處理

本文共收集處理后得到1425篇文獻中，共收集2213個關鍵詞，共出現6439次。刪除無意義關鍵詞如“專”等；合并統計中如“數字貨幣”和數字貨幣相同關鍵詞詞匯，合并同義關鍵詞并給出映射規則，替換原數據中同義的關鍵詞。本文中制定的映射規則如表1所示。

圖1 2010-2019數字貨幣研究主題發文量統計

表1 關鍵詞替換

最后得到2203個有效不重復關鍵詞，出現頻次6436次。用EXCEL數據透視表功能得到數字貨幣領域關鍵詞詞頻統計，如表2所示。

2.3 高頻詞閾值的選取

在文獻計量學中，高頻詞閾值選取通常多種選取法。絕大多數學者采用自定義取法，自定義選取法的詞頻累計比例通常在8%-40%[2]。另一種高頻低頻詞界分估計法，如國外學者代表的Donohue，J.C.的，其中代表出現1次的關鍵詞數量[3]。本文研究“數字貨幣”主題文獻所有文獻關鍵詞出現次數為1的有1729關鍵詞，按照Donohue的方法高頻詞閾值設為58，僅可以取8個高頻關鍵詞。

國內學者孫清蘭改進公式有，其中D為文中不同關鍵詞數[4]，按照孫清蘭公式，本研究D為2205閾值可設為46次。兩種公式計算結果分別選取了8個，9個高頻關鍵詞。而我國“數字貨幣”主題相關研究是最近5年大量增長，如上文圖1，故這兩種公式所得閾值并不利于聚類分析，所以本文選取另一種閾值選取方法，普拉斯公式，其中M為高頻關鍵詞閾值為區間文獻被引用最高值[5]“數字貨幣”研究主題區間為“2010年-2019年”其中《區塊鏈技術發展現狀與展望》一文在2016年發表，截至2019年底一共被引1574次。根據普拉斯公式算出高頻關鍵詞閾值為29，可以取20個高頻關鍵詞。

表2 數字貨幣領域關鍵詞詞頻統計（部分）

2.4 高頻共詞矩陣

基于閾值為29設定，我們利用EXCEL中的數據透視表功能，對高頻關鍵詞兩兩共現，得到高頻關鍵詞共現矩陣，如表3所示。

表3 高頻關鍵詞共現矩陣（部分）

2.5 Ucinet可視化分析

社會網絡分析是研究多個組之間互動關系的社會學方法[6]。本文根據普拉斯公式選取20個高頻關鍵詞當作整個網絡的節點，導入上文高頻詞共現矩陣，利用Networw制圖，選擇ucinet軟件中analysis→centrality measure，進行中心度分析。繪制出圖2所示社會網絡分析圖。節點的大小、位置代表該節點在網絡的地位和作用，越靠近中心節點越大其影響力越大，節點間連線表示各關鍵詞的共現關系。

圖2 社會網絡中心度分析

其中區塊鏈技術、比特幣、去中心化、區塊鏈和數字貨幣節點在網絡中相對其他節點其影響力最大，其關系更加密切。即數字貨幣研究主要集中在這幾個點。

3 研究熱點分類

根據SPSS軟件，先將高頻詞共現矩陣轉換為相關矩陣；在將相關矩陣表換為相異矩陣；然后將數據導入SPSS，進行聚類分析；最終，分類值設為22.5如圖3所示，我們便把國內“數字貨幣”研究熱點主要分為：區塊鏈與比特幣；ICO與監管；金融科技；法定貨幣與Libra；央行數字貨幣；金融業六個板塊。

圖3 高頻關鍵詞系統聚類圖

3.1 區塊鏈與比特幣

這個類別下有比特幣、數字貨幣、區塊鏈技術、區塊鏈、去中心化和智能合約6個關鍵詞。區塊鏈是數字貨幣興起的核心，也是我國學者研究數字貨幣領域中，最集中探討的區間。目前主要集中在、綜述、現狀和綜述為主。其中以袁勇（2016）《區塊鏈技術發展現狀與展望》[7]、祝烈煌（2017）《區塊鏈隱私保護研究綜述》[8]和韓璇（2019）《區塊鏈安全問題：研究現狀與展望》[9]為代表。

3.2 ICO與監管

這個類別下有ICO、投資者和監管3個關鍵詞。主要研究領域集中在ICO（Initial Coin Offering）監管。姚前（2017）談到對ICO實施沙箱監管[10]；楊東（2017）提到ICO監管的諸多難題[11]；溫信祥、陳曦2017建議做好對ICO的監管，重點保護投資者權益[12]。

3.3 金融科技

這個類別下有金融監管、金融科技和互聯網金融3個關鍵詞。數字貨幣是金融科技的一個典型應用。正如此類別中的三個關鍵詞，有研究者研究金融科技監管，吳燕妮（2018）提到金融科技前沿應用的法律挑戰與監管[13]。李寶偉（2019）提出構建一個引導互聯網金融與實體經濟相結合的監管聯動機制[14]。

3.4 法定貨幣與Libra

Libra作為錨定法幣對各國法幣產生的巨大沖擊。其中姚前（2018）提到了法定數字貨幣對現有貨幣體質的優化，同時，法定數字貨幣的發行還可解決貨幣政策傳導不暢、逆周期調控困難、貨幣“脫實向虛”、政策預期管理不足等現代貨幣政策困境。吳桐（2019）歸納了Libra的背景、內涵、影響和挑戰。

3.5 央行數字貨幣

央行數字貨幣也是眾多學者探討的一個分類，李建軍（2017）認為金融科技新技術推動了貨幣形態的演進和創新，數字貨幣本身屬于信用貨幣，必須由中央銀行控制發行[15]。姚前（2017）提出從價值內涵、技術方式、實現手段、應用場景四個場景建立一個央行數字貨幣系統框架[16]。周永林（2017）給出了RMBCoin實現模式探討。

3.6 金融業

金融業分類里學者探討的并不活躍。主要包括林曉軒（2016）談到論文區塊鏈數字貨幣在多個金融業領域的應用前景。鮮京宸（2016）指出了我國未來金融業轉型的重要方向。

4 結束語

本文通過CNKI采集關鍵詞，進行共詞分析方法，對“數字貨幣”為主題的近十年我國期刊文獻進行了整理、統計分析。并利用Ucinet復雜網絡分析軟件和SPSS、EXCEL統計軟件進行了研究熱點可視化分析，主要得出以下結論：

（1）目前，國內“數字貨幣”研究領域研究較為基礎寬泛，熱點主要在區塊鏈與比特幣、ICO與監管、金融科技、法定貨幣與Libra、央行數字貨幣和金融業6個板塊。

（2）“數字貨幣”相關研究共出現2203個不同關鍵詞，按普拉斯公式最終篩選得出20個高頻詞，僅占1%。關鍵詞僅為1次的有1729個，可見我國學者對數字貨幣領域研究還有很多新型觀點在逐步涌現。