基于CiteSpace的中國農業生產率研究熱點與前沿分析

何婷婷，張麗瓊

(1.安徽農業大學 經濟管理學院，安徽 合肥 230036；2.中國科學技術大學 管理學院，安徽 合肥 230026)

農業生產率問題一直是發展經濟學和農業經濟學研究的熱點之一，農業生產率的提高對于農民增收、糧食安全起到了關鍵作用，在長期經濟增長中始終處于核心地位。面對資源環境等多重約束，依賴生產要素投入增加的農業發展方式難以為繼，可持續的農業生產率提高才是解決中國“三農”問題的根本出路。新形勢下，農業生產率提高是推進城鄉融合發展、補齊農業現代化短板，從而實現“新四化”同步發展和全面建成小康的必然要求。因此，客觀評價和分析中國農業生產率變化趨勢，探究農業生產率提升的具體路徑，成為政府和學界關注的重要議題。

農業生產率是一個綜合性指標，是農業生產中產出和投入的比例，具體形式包括勞動生產率、土地生產率、資本生產率等單要素生產率和全要素生產率(TFP)。單要素生產率中，勞動生產率和土地生產率的應用最為常見，是評價農業生產率的傳統方法。但由于農業生產中各種生產要素之間的替代性以及測算視角的片面性，單要素生產率不能很好地反映農業生產率水平，這使得采用全要素生產率(TFP)測量分析農業生產率逐漸受到重視。

目前，針對農業生產率的研究成果十分豐富，但關于農業生產率方面的研究綜述較少,僅有少數學者針對中國農業全要素生產率(TFP)的代表性文獻進行了歸納評述，缺乏基于計量方法針對農業生產率領域全面、系統的綜述性研究。隨著農業生產率實踐和研究的不斷深入，厘清農業生產率研究演化路徑、研究熱點和前沿等問題，是明確未來研究方向繼而為農業生產率提高提供理論指導的基礎和前提。鑒于此，本研究旨在通過運用學界權威公認的知識圖譜可視化分析軟件CiteSpace，結合國內CSSCI期刊上刊發的“農業生產率”相關研究文獻，從多個角度對國內學術界關于“農業生產率”研究的現狀進行定量和定性分析，由此挖掘出農業生產率領域的發展脈絡、研究熱點和前沿，為未來研究拓展提供科學參考。

一、數據來源及研究方法

(一)數據來源

本文以中文社會科學引文索引CSSCI數據庫為數據來源，運用高級檢索功能，分別以關鍵詞和篇名進行檢索，關鍵詞設置為“關鍵詞=農業？生產率”“關鍵詞=農業and關鍵詞=生產率”，篇名設置為“篇名=農業*生產率”“篇名=農業and篇名=生產率”，時間跨度為1998—2019年，以此檢索式進行文獻檢索共獲得619篇文獻，剔除書評、訪談等文獻，進行除重整理后共得到325篇文獻。

(二)研究方法

CiteSpace是由美國德雷塞爾大學(Drexel university)學者陳超美博士開發的一款著眼于分析科學文獻中蘊含的潛在知識，并在科學計量學數據和信息可視化背景下逐漸發展起來的多元、分時、動態的引文可視化分析軟件，可以通過可視化手段呈現科學知識的結構、規模和分布情況，通過科學知識圖譜顯示科學知識發展的進程和結構關系[1]。CiteSpace的用戶分布遍及世界各地，在科技論文、學位論文以及學術專著中被廣泛運用。通過CiteSpace可視化知識圖譜和統計功能可以更加直觀和客觀地把握相關研究領域的研究進展、關鍵期刊、關鍵作者、研究熱點與前沿等問題。具體可以在CiteSpace中分別進行作者分析、期刊分析、關鍵詞分析、共被引分析來實現相關分析目的。

二、“農業生產率”研究的文獻統計分析

(一)文獻產出的時間分布

文獻數量變化是衡量某一研究領域研究進展的重要指標，可以反映該領域總體受關注的程度。本文通過CSSCI數據庫進行檢索得到1998—2019年農業生產率研究文獻325篇，平均每年的文獻數約為15篇，具體的年度數量變化如圖1所示。

圖1 農業生產率研究文獻的時間分布

從圖1中可以看出，1998—2006年，農業生產率相關研究的發文量較少且增長緩慢，年均發文量為6篇；2007年后發文量開始增長，2007—2012年年均發文量約為16篇，2013年發文量出現明顯提升，并在2016年達到最高值后出現下降，2013—2019年間發文量波動較大，年均發文量約為25篇。根據發文量的演變趨勢，可以大致劃分為2個研究階段，分別為1998—2006年的起步期和2007—2019年的波動增長期，后者發文量約占總發文量的83%，這與農業政策環境變化趨勢基本吻合。2004年中央1號文件再次回歸農業，隨后連續17年聚焦三農問題，農業生產率提高對于促進農民增收、提高農業綜合生產能力、推進農業供給側結構性改革以及實現農業現代化等重大議題都具有十分重要的作用，這使得學者們對農業生產率的關注明顯提升，發文量逐步增加。

(二)期刊分布

對某一學術領域進行期刊分析明確該領域的關鍵期刊分布，有助于了解該領域重要的知識來源，為知識搜集和積累提供指導。表1顯示了農業生產率領域刊載量前10位期刊情況，前5位和前10位刊文總量分別約占發文總量的26%和37%，說明樣本文獻的刊載期刊具有一定的集中度，農業生產率領域形成了具有一定代表性的期刊和期刊群體。從期刊涉及的領域來看，農業經濟類期刊發表的文獻數量最多，農業技術經濟、中國農村經濟以及農業經濟問題3種期刊的刊文量約占前10位刊文量的近一半，反映出三者在該研究領域的重要地位；從論文學科分布來看，研究多集中于經濟學和管理學，少數涉及歷史學、社會學、環境科學等領域。

表1 刊載農業生產率文獻數排名前10位期刊

另外，期刊的共被引分析也提供了一種知識來源的分布，有助于了解該領域期刊引用情況以及期刊之間的聯系。在CiteSpace中，選擇節點類型為“Cited Journal”，閾值設定為默認，采用Pathfinder進行裁剪，生成的期刊共被引知識圖譜(見圖2)中共包括195個節點，705條連線，節點越大表明期刊共被引的頻次越高，帶有紫色圓圈的節點中心性均大于0.1，是網絡中的重要節點，節點間的連線粗細代表兩種期刊聯系的密切程度，由于篇幅有限文中僅列出了被引頻次前10位的期刊信息(見表2)。

表2 期刊共被引情況

圖2 期刊共被引網絡圖譜

具體來看，《經濟研究》《中國農村經濟》《數量經濟技術經濟研究》《農業技術經濟》《American Economic Review》等期刊的節點明顯較大，顯著高于其他期刊，與其他期刊連線強度也較高，表明這些期刊與其他期刊存在緊密的關聯性，在農業生產率研究領域具有突出的重要地位以及很高的學術價值。值得注意的是，共被引頻次較高的節點中，《農業技術經濟》《中國農村經濟》《中國人口·資源與環境》《數量經濟技術經濟研究》和《農業經濟問題》等期刊刊發農業生產率相關研究的文獻量也位居前列，表明發文量大可能有助于增加期刊的共被引頻次。通過突發性探測分析發現，《農業技術經濟》《Econometrica》《Economic Development and Cultural Change》以及《中國農村觀察》《Journal of Agricultural Economics》《經濟科學》《南京農業大學學報(社會科學版)》《Journal of Environmental Management》分別在2006—2009年和2009—2014年間的共被引頻次出現突發性增加，《經濟經緯》《中央財經大學學報》和《中南財經政法大學學報》的共被引頻次在2016—2019年出現激增，表明這些期刊刊發的相關研究引起了他人的興趣，可能是不同階段研究的熱點或前沿問題。另外，《資源科學》《Economic Development and Cultural Change》《Agricultural Economics》《中國農村觀察》和《Journal of Political Economy》等節點均具有高中介中心性，平均被引頻次約為43次，說明這些期刊不僅在期刊群中擁有核心地位和廣泛的影響力，而且在期刊的學術交流中也充當了重要的橋梁作用，跟蹤這些期刊的相關研究動態，有利于把握農業生產率領域的研究現狀和熱點等問題。

(三) 作者分析

利用CiteSpace的作者合作分析，可以識別某一領域的主要研究力量以及研究人員之間的學術親緣關系。在CiteSpace中，將節點類型設置為“author”，e=1，其他默認設置，采用Pathfinder算法和Pruning sliced network算法進行圖譜網絡裁剪，生成一個包含527個節點，422條連線的作者科研合作網絡(見圖3)。網絡節點代表作者，連線表示作者之間具有合作關系，節點大小、連線多寡及其粗細反映了作者在該研究領域的學術地位。

圖3 作者合作網絡圖譜

從圖3可以看出，最大的節點作者是李谷成，共發文18篇，約占發文總數的6%。根據普賴斯定理[2]計算可得,發文量大于3.18篇的作者為核心作者，核心作者8人共發表論文64篇(見表3)，約占論文總量的20%，表明農業生產率研究領域作者具有一定的集中度，核心作者的研究成果是該領域重要的理論基礎。從科研合作來看，呈現出“整體分散，局部集中”的特點，多人合作主要形成了以李谷成為核心以及以孟令杰、王懷明等為核心的研究網絡，其他合作主要以2～3人為主，例如應瑞瑤、潘丹與朱婭之間的合作；連接強度較強的作者大多處于同一機構或相同城市，主要集中在華中農業大學、南京農業大學、江西財經大學等高校機構；合作發文量在總發文量中雖然比例較高(67%)，但絕大多數合作發文頻率僅為1篇，說明該研究領域的交流合作還有待進一步提升。總體來看，合作強度與發文量基本呈現正向關系，節點較大的作者一般具有較多合作關系，說明學者之間的科研合作有助于增加科研成果。另外，較低的網絡密度(Density=0.003)也表明該研究領域作者間交流和合作的緊密性并不高，通過學者間互動合作促進該領域的研究發展還存在較大提升空間。

表3 核心作者發文情況

從主要研究團隊的研究內容來看，李谷成團隊關注的內容較為豐富，包括中國農業生產率增長的時空演變、收斂性、影響因素以及資源環境約束下中國農業生產率增長的研究；王懷明、孟令杰團隊的研究主要側重于中國農業生產率增長的地區差異及收斂性問題；應瑞瑤和潘丹團隊的研究重點是資源環境約束下的中國農業生產率增長。結合文獻成果時間綜合來看，學者們研究的重點由分析中國農業生產率增長的時空演變特征以及地區差異變化趨勢，逐漸轉向研究農業生產率的影響因素以及考慮資源環境因素的農業生產率增長。從突發性來看，李谷成、應瑞瑤和潘丹分別在在2009—2015年、2011—2013年以及2012—2014年的被引頻次激增，說明3位學者的研究主題在這一時間段獲得了學界更多關注。

另外，通過作者的共被引分析可以獲得某一領域中高被引作者的分布，明確該領域有影響力的學者，了解某個領域內相關作者的研究主題及其學科領域分布，作者共被引的頻次越高則作者學術相關性越強。在CiteSpace中，將節點類型設置為“Cited Author”，閾值采用默認設置，合并作者姓名的不同表達方式后，得到一個包含245個節點，689條連線的作者共被引網絡(見圖4)。從圖4可以看出，李谷成、林毅夫、FARE R、陳衛平、李靜等節點較大的學者被引頻次較高，排名前10位作者的平均被引頻次約為35篇(見表4)，說明這些學者在該領域具有較大影響力，具有較高的學術貢獻；林毅夫、吳方衛、Anselin L、潘丹、Hayami Y、李谷成的節點具有高中介中心性，表明這些學者在農業生產率研究網絡中處于核心地位，其研究成果不僅是農業生產率研究領域的重要知識基礎，而且對研究的拓展起到了關鍵的推動作用。從突發性探測來看，林毅夫、韓海彬、陳衛平、吳衛方、顧海、CHUNG Y H、梁俊、喬榛、杜江、LAMBERT D K、李錄堂、曾先鋒、王奇、Caves D W、李靜、趙芝俊和江激宇Burst值較高，表明這些作者的被引頻次在某個時間段出現激增，他們的研究主題引起了其他學者較大的興趣。其中，王奇、梁俊、杜江和韓海彬等4位學者的研究在2016—2019年間被引頻次增加很快，他們的研究內容主要與環境約束下的農業全要素生產率問題相關，反映出農業生產率領域近期關注的研究熱點。

圖4 作者共被引網絡知識圖譜

表4 被引頻次排名前10位作者

(四) 發文機構分析

利用CiteSpace的機構合作分析，可以反映出該領域研究機構分布以及合作情況。對樣本數據進行研究機構分析，生成一個包含321個節點，26條連線，網絡密度為0.000 5的機構合作網絡(見圖5)。總體來看，農業生產率研究機構之間合作較少，沒有形成明顯的機構合作網絡，機構之間的交流協作有待加強。從發文頻次來看，不同機構之間差異較大，南京農業大學、華中農業大學、江西財經大學、中國人民大學、中國農業大學、西北農林科技大學、武漢大學、北京大學、中國社會科學院和復旦大學排名位居前10位，約占發文總量的38%；按二級機構統計，華中農業大學經濟管理學院發文最多，其次分別是南京農業大學經濟管理學院、中國農業大學經濟管理學院、西北農林科技大學經濟管理學院、江西財經大學鄱陽湖生態經濟研究院、復旦大學經濟學院、中國農業科學院農業經濟與發展研究所、西南大學經濟管理學院以及華南農業大學經濟管理學院等機構。從機構屬性來看，高校是農業生產率研究領域的主要力量，各高校經濟管理相關院系的研究人員是該領域重要的研究團體；從地域上看，主要分布在北京、武漢、南京等經濟發展水平較高、區位優勢明顯的地區，這些城市往往集中了較多的科研機構，擁有雄厚的科研實力。

圖5 機構合作網絡圖譜

三、農業生產率研究熱點及研究趨勢

研究熱點代表了一個研究領域內最受關注和最為核心的主題，而關鍵詞是對文獻主題的集中描述和高度概括。通過對某一研究領域的關鍵詞共現分析，可以概括該領域的研究熱點及其演變進程。在CiteSpace中，將網絡節點設置為“Keyword”，閾值采用默認設置，經Pathfinder算法和Pruning sliced network算法進行圖譜網絡裁剪，獲得關鍵詞共現網絡圖譜(見圖6)，共包括節點42個，連線72條，網絡密度為0.083 6。圖6中節點大小代表關鍵詞共現頻次的高低，連線代表關鍵詞的共現關系。

圖6 關鍵詞共現網絡

從知識理論的角度來看，頻次和中心性較高的關鍵詞反映出某一領域內研究的熱點主題。通過對高頻關鍵詞進行統計發現，“全要素生產率”“農業生產率”“勞動生產率”“技術進步”“Malmquist指數”“技術效率”“土地生產率”“農業綠色生產率”“農村勞動力轉移”“農業”“DEA方法”“隨機前沿生產函數”等節點共現頻次較高，表明這些關鍵詞引起了學者們的廣泛關注；“農業生產率”“全要素生產率”“勞動生產率”“農村勞動力轉移”“技術效率”“環境規制”“空間相關性”“DEA方法”“技術進步”“農業綠色生產率”“方向性距離函數”“農業現代化”等關鍵詞的中介中心性均大于0.1，說明這些關鍵詞在網絡結構中具有關鍵的樞紐作用，對于農業生產率領域研究方向的拓展發揮著重要的橋梁作用。從突發性探測來看，“土地生產率”與“勞動生產率”的突現時間最早，且持續時間較長，突現起始于1999年，分別于2009年和2006年出現下降，土地和勞動力作為農業生產的基本要素，通過單要素生產率增長變化的分析探究中國農業增長的特點和路徑，是農業生產率領域最早研究的領域；“技術進步”突現時間最短，出現在2008—2009年，隨著對全要素生產率內涵的認識不斷深入，全要素生產率增長不再被簡單等同于技術進步，將全要素生產率進一步分解為技術進步、技術效率等不同部分以尋找其增長的具體源泉成為學界關注的基本問題；“Malmquist指數”與“隨機前沿生產函數”在2010—2012年間呈現突現，采用DEA-Malmquist指數法和隨機前沿生產函數法為代表的前沿分析法研究農業全要素生產率變化成為趨勢；出現時間最晚的是“農業綠色生產率”，2017年開始突現，一直延續至2019年，黨的十八屆五中全會提出“五大發展理念”，2017年后《農業部關于實施農業綠色發展五大行動的通知》《關于創新體制機制推進農業綠色發展的意見》等一系列重要文件發布，傳遞出中國將大力推進農業綠色發展的明確信號，如何通過提升農業生產率水平實現農業綠色發展目標成為學界近年來研究的焦點。

“農業生產率”是衡量農業經濟效益的一個綜合指標，對農業生產率的研究大多通過“勞動生產率”、“土地生產率”以及“全要素生產率”等具體指標來體現。因此，農業生產率領域的研究熱點主要圍繞上述關鍵詞展開。采用DEA法、隨機前沿生產函數與Malmquist指數等主流方法，測算農業全要素生產率的增長，并將其分解為技術進步、技術效率等不同部分，以探究農業全要素生產率增長的時空演變特征及其具體來源，是現有研究成果最為豐富的領域。在此基礎上，通過對農業全要素生產率增長的收斂性進行檢驗，明確中國農業全要素生產率增長的地區差距變化趨勢，洞察其增長背后的原因以及內在機理成為進一步關注的重點。勞動生產率和土地生產率的提高是農業現代化的必然要求和主要目標，土地生產率和勞動生產率的變化規律、影響因素與提升路徑成為研究的熱點，其中，土地經營規模與土地生產率之間的關系一直是爭論的焦點，探究土地、勞動力、資本、結構轉化、技術進步、技術效率等因素與農業勞動生產率的內在關系，進而揭示其增長路徑是研究重點。隨著農業現代化進程的推進，資源環境約束的壓力加大以及農村勞動力的不斷析出，針對農業綠色生產率增長以及農業現代化、農村勞動力轉移與農業生產率之間關系的探討，對于統籌城鄉發展、探索可持續的農業現代化發展道路具有重要意義，成為農業發展新階段關注的重要議題。而隨著農業生產率研究的不斷深入，一些學者注意到忽視經濟地理因素可能會造成相關結論出現偏誤，因此，空間相關性在農業生產率研究中逐漸得到了重視。

為反映關鍵詞的動態演進情況，可以采用關鍵詞時區圖展示研究主題的變化。從圖7可以看出，“農業全要素生產率”“農業生產率”以及“勞動生產率”等研究主題節點較大，且與其他時點的關鍵詞有著密集的連線，說明從1998年至今對這些主題的研究一直具有傳承性；1998—2005年節點數量很少，表明關注農業生產率領域的研究較少，少數學者開始針對農業生產率增長的測算、分解、收斂性以及制度因素的影響進行探究；2006—2009年節點數量明顯增加，出現了“技術進步”“技術效率”“農村勞動力轉移”“Malmquist指數”“DEA方法”“農業現代化”等關鍵詞，運用DEA方法和Malmquist指數對農業生產率增長進行測算分解，探討農業現代化、勞動力轉移與農業生產率的關系成為熱點問題；2010年后又涌現出一些新的研究主題，其中2010—2014年節點較為密集，出現了“隨機前沿生產函數”“方向性距離函數”“ML指數”“農業綠色生產率”“環境全要素生產率”等較大節點，隨機前沿生產函數作為一種較新的方法，被更多地用于測算農業生產率增長及其分解，基于方向性距離函數的ML指數等方法考察資源環境約束下的農業生產率問題也開始得到普遍關注；2015—2019年，涌現了“農業供給側結構性改革”“空間相關性”“碳排放約束”“農業碳生產率”“Global Malmquist指數”“門檻模型”“外商直接投資”“城鎮化”等關鍵詞，各關鍵詞頻次不高，說明該階段研究較為分散，沒有形成比較集中的主題，但也顯現出一些新的研究趨勢，碳排放約束下的農業碳生產率研究、農業生產率與農業供給側結構性改革的內在聯系、農業生產率的空間效應、從對外開放視角考察FDI等因素對農業生產率的提升作用以及不同因素對農業生產率增長的非線性影響等新主題的出現，順應了中國農業發展中出現的新形勢和新要求。

圖7 關鍵詞共現時區圖

四、農業生產率研究的前沿分析

在CiteSpace中，將網絡節點選擇為“Cited Reference”，設置閾值為默認，經Pathfinder算法和Pruning Sliced Network算法進行圖譜網絡裁剪，聚類命名選擇從“K”提取，并使用LLR算法進行聚類，聚類后執行Timeline View指令，得到文獻共被引聚類時間線圖譜(見圖8)，這種形式的可視化可以較好地反映出某一研究領域知識演進的時間特征。圖8中共形成134個節點，340條連線，ModularityQ為0.653 7，意味著得到的網絡社團結構是顯著的；Mean Silhouette 為0.670 9，表明聚類結果是合理的。一般認為，聚類自動標題雖然能夠反映某領域的研究前沿，但由于過于具體化，可能并不能很好地描述其所代表的研究前沿，因此，一般結合聚類中反映知識基礎的被引文獻以及反映研究前沿的施引文獻，對該領域研究前沿進行歸納總結。本文選取節點數大于10的五大聚類進行重點分析。

圖8 文獻共被引聚類時間線圖譜

(一) 聚類#0標題為“數據包絡分析”

本聚類出現最早，規模最大，包含的關鍵文獻數量最多，說明聚類主題在農業生產率研究領域具有較大的影響力，且反映出一定的新興趨勢。從共被引文獻研究內容來看，主要集中于采用DEA-Malmquist指數法等非參數方法，從全國、東中西部或者省域尺度，考察農業TFP增長及其構成的變化、地區差異以及收斂性，喬榛[3]關于中國農村經濟制度變遷與農業增長的研究，對于后續針對制度變遷與農業TFP增長關系的討論具有重要啟示。聚類中的施引文獻主要發表于2008—2013年，從研究方法、研究范圍、研究視角等方面對基礎知識進行了拓展。一是，采用新方法測度農業TFP。為克服傳統DEA和Malmquist TFP指數等方法存在的固有缺陷，學者們嘗試采用SBM-Luenberger 生產率指數、F?re-Primont TFP指數、窗式DEA-Malmquist指數等多種方法對農業TFP變化進行測算分析。二是農業TFP增長研究范圍的多元化。現有研究多集中于全國層面或者省際間的比較研究，缺乏國際多邊比較以及基于區域“異質性”針對某一地區的研究。三是空間相關視角下農業TFP增長的地區差距研究。采用基于地區間相互獨立假定的傳統收斂檢驗法，從收斂性視角考察農業TFP地區差距變化趨勢，忽略了空間因素的影響，而各地區農業生產率水平并不是獨立的，在空間上具有一定的聯系[4]。因此，將空間因素納入農業TFP增長研究成為進一步延伸的方向。

(二)聚類#1標題為“全要素生產率”

本聚類出現時間較早，持續時間最長。該聚類共被引文獻在農業TFP測度方法以及影響因素方面進行了有益的嘗試，石慧[5]、全炯振[6]分別首次采用SFA法以及SFA-Malmquist生產率指數法，測算分析了中國農業TFP的時序增長與空間分布特征；李谷成[7]、朱喜[8]研究指出政策制度變遷、農戶個體要素配置扭曲是影響中國農業TFP增長的重要因素；王玨[9]考慮到經濟地理因素的影響，建立了空間計量模型，對中國各地區農業TFP的影響因素進行了實證分析。隨著農業發展形勢的不斷變化，深入探究農業TFP增長背后的原因成為必然趨勢。本聚類中的施引文獻從資源配置效率、農村金融發展、農業保險、基礎設施、FDI、農業生產服務業開放等多元化視角，探討了各因素對中國農業TFP增長的具體影響。還有一些文獻從農戶或農業具體行業層面進行了研究，例如李樺等[10]針對陜西省吳起縣和甘肅省華池縣不同退耕規模農戶農業TFP的影響因素進行了深入分析；季凱文[11]以上市公司為樣本實證分析了中國生物農業TFP的真實增長特征及行業差異。總體來看，現有研究從全國或省際層面針對中國農業整體的宏觀研究較多，農戶、農業企業、具體農產品等微觀視角的研究還有待進一步深入。

(三)聚類#2標題為“環境全要素生產率”

本聚類出現較晚，且相關研究一直延續至今，聚類中的文獻主要發表于2009年后，一定程度上代表了現階段最新的研究方向。考慮資源環境因素后的農業TFP被稱作環境TFP或者綠色TFP，對其增長進行測算分析是本聚類共被引文獻聚焦的主題。將農業環境污染作為一種要素投入或者非合意產出是測算資源環境約束下農業TFP的兩種基本思路，由于污染物價格信息難以獲取等原因，后者成為一種主流方法，在具體測算中，通常以綜合調查為基礎的清單分析方法對農業面源污染進行核算[12]，可以克服農業污染排放估計的缺失問題。目前，基于非合意產出對中國農業環境(綠色)TFP的研究已經取得了一定成果，王兵[13]運用SBM-Luenberger生產率指標測度了中國省份環境TFP的增長及其分解；閔銳[14]、杜江[15]分別采用ML生產率指數和GML指數針對中國糧食以及種植業的環境TFP增長進行了測算分析。總體來看，采用不同的農業污染和環境(綠色)TFP的估算方法是造成現有研究結論存在差異的主要原因，針對各種方法存在的缺陷，不斷發展和完善現有研究方法成為本聚類施引文獻拓展的一個重要方面。葉初升[16]為彌補以往文獻農業生產污染物的缺失，結合SBM模型、方向性距離函數和GML指數，重新估算了1995—2013年中國農業環境TFP；郭海紅[17]把水資源、環境污染要素以及碳排放同時納入到一個分析框架中，基于EBM 函數和ML指數從靜態和動態視角測算了中國省際及區域的農業綠色TFP；展進濤[18]將農業污染作為要素投入納入SFA模型中，實證分析了考慮碳排放因素后農業綠色TFP的變化，一定程度上彌補了現有研究中主要集中于方向性距離函數等非參數法的不足。另外，在測算農業環境(綠色)TFP基礎上，進一步探究影響其增長的主要因素也成為施引文獻關注的重點，例如梁俊[19]分析了各種制度、經濟和自然因素對中國農業綠色TFP增長的影響；杜江[20]、吳傳清[21]分別聚焦于種植業和長江經濟帶農業綠色TFP增長的影響因素研究，豐富了已有的研究對象和空間尺度。

(四) 聚類#3的標題為“技術經濟”

本聚類是最新出現的一個聚類，但聚類規模較小，聚類中共被引頻次較高文獻的發表時間集中在2011—2013年，主要側重于環境約束下的農業TFP增長的測算、源泉分解和收斂性問題。例如，李谷成[22]采用Malmquist-Luenberger生產率指數方法，對不同時期環境規制條件下中國省際農業TFP增長及其源泉進行實證分析；韓海彬[23]關注了中國各省份農業環境TFP 增長的收斂性問題。施引文獻在研究內容上，主要是從碳排放視角測算中國農業環境TFP以及考察不同因素對農業環境TFP的具體影響兩個方面，發展和深化已有知識基礎。王琴[24]基于碳匯視角在衡量農業對環境正負兩方面效應的基礎上度量了中國農業環境TFP；劉戰偉[24]指出在考慮環境因素時必須把碳排放也納入“壞”產出，只有兼顧污染物和碳排放的環境因素測算中國農業TFP才比較準確，評價結果才合理；韓海彬[26]檢驗了異質性農村人力資本對農業綠色TFP的影響；肖銳[27]著重探討了財政支持是否促進了中國農業綠色TFP的提高。

(五) 聚類#4標題為“農業碳生產率”

本聚類包含共被引文獻數量較少，且共被引頻次較低，研究內容主要涉及農業碳排放、農業碳匯和農業碳足跡的測算分析以及農業減排政策的研究，施引文獻在已有知識基礎之上，將研究視角轉向農業碳生產率領域，程琳琳[28]利用省級面板數據，運用收斂理論和空間自相關分析等方法，考察了中國省域農業碳生產率的變動趨勢、聚類狀況和收斂特征；宋博[29]基于微觀農戶數據，運用聯立方程組模型的SUR估計方法實證分析了農業專業化對中國農業碳生產率的具體影響。目前，雖然少數文獻針對農業碳生產率的變動趨勢以及影響因素進行了研究，但總體關注不足，面對氣候變化以及實現現代農業可持續發展的要求，在精確評估農業碳生產率的基礎上，探究如何提升農業碳生產率水平仍有待進一步深入研究。

綜上可知，各聚類之間的研究內容存在一定的交叉，且從時間上看各聚類研究主題也具有一定的傳承關系，有關傳統農業TFP測算分解、收斂性以及影響因素的研究開展較早，且獲得了豐碩的理論成果，后續研究轉向從研究方法、研究范圍、研究視角等多個方面進一步深化傳統農業TFP的研究，隨著農業高質量發展目標的提出，厘清農業綠色生產率和農業碳生產率提升的內在機理及具體路徑將成為未來研究關注的重點。

五、結論與展望

(一)主要結論

本研究基于CiteSpace 可視化軟件對1998—2019年CSSCI期刊中農業生產率相關文獻進行分析，研究表明：

從發文量看，有關農業生產率的研究可以大致劃分為2個階段，1998—2006年的起步期和2007—2019年的波動增長期，后者發文量約占總發文量的83%；從發文期刊看，該領域形成了具有一定代表性的期刊，農業技術經濟、中國農村經濟、農業經濟問題等刊文量位居前10位期刊在發文總量中占37%，具有較高的集中度；從發文作者來看，李谷成發文量最多，其次是潘丹、應瑞瑤、孟令杰、高帆等人，前10位作者發文量占發文總量比重達到29%，李谷成、林毅夫、FARE R、陳衛平、全炯振、李靜等學者被引頻次較高，林毅夫、吳方衛、Anselin L、潘丹、Hayami Y、李谷成等作者具有高中介中心性，表明這些學者在農業生產率研究領域具有重要影響；從發文機構看，不同機構之間發文量差異較大，華中農業大學、南京農業大學、江西財經大學、中國人民大學、西北農林科技大學等高校是農業生產率研究領域的中堅力量，發文排名前10位機構約占發文總量的38%；從科研合作來看，呈現出“總體分散，局部集中”的特點，作者之間和研究機構之間合作發文較少，學術交流合作還有待進一步提升。

通過關鍵詞共現分析發現，“全要素生產率”“農業生產率”“勞動生產率”“技術進步”“Malmquist指數”“技術效率”“土地生產率”“農業綠色生產率”“農村勞動力轉移”“DEA方法”“隨機前沿生產函數”等關鍵詞，引起了學者們的廣泛關注，結合文獻梳理得出農業生產率領域的研究熱點主要集中在傳統農業TFP增長和農業綠色TFP增長的測算分解、收斂性以及影響因素研究，單要素生產率的影響因素與提升路徑研究等方面。

通過文獻共被引聚類發現，針對傳統農業TFP增長的研究已經十分豐富，現階段的研究已經轉向研究方法的改進、研究尺度多元化、空間效應研究以及結合發展新形勢探討各類因素對農業TFP增長的不同作用；面對農業資源環境約束不斷加大以及農業綠色發展、高質量發展的迫切要求，如何提高農業綠色(環境)生產率和農業碳生產率的研究還有待進一步深入，成為研究的前沿主題。

(二)研究展望

新形勢下，面對中國農業發展中出現的新挑戰和新任務，要素驅動型的傳統發展方式難以為繼，如何加快轉變農業發展方式，實現創新驅動發展、綠色發展和高質量發展，成為農業現代化進程中的一個重大問題，而農業生產率的持續提高是破解這一重大問題的關鍵。因此，未來農業生產率領域的研究應在現有研究成果基礎上，結合中國農業發展的新趨勢，從多元化視角和維度進行研究拓展。從研究內容看，有關農業生產率影響因素、作用機制以及提升路徑等問題的探討依然是研究重點，特別是農業綠色生產率、農業碳生產率的研究尚處于起步階段，還有待進一步深入；研究方法上，不斷完善農業生產率的測量分解方法，是保證研究結論科學可靠的重要前提，實證檢驗中應充分考慮空間因素、非線性、內生性等問題對研究結論可能產生的影響，另外，農業生產率問題涉及諸多微觀和宏觀因素，與經濟學、人口學、管理學、社會學、生態學、資源學、環境學、地理學等多學科存在聯系，應注意多學科交叉融合，為農業生產率研究提供理論支撐和方法論指導；研究尺度上，加強具體農產品、農戶、農業企業、縣域等微觀層面、國家之間的比較以及特定區域的針對性研究；研究視角上，除了關注農業要素稟賦、農業經營規模、農業結構優化、農村基礎設施等農業發展內部因素與農業生產率的關系外，還應重視新型工業化、城鎮化、信息化、氣候變化、對外貿易等外部因素的影響，從“新四化同步”發展、城鄉統籌發展、產業融合發展、綠色高質量發展等視角探究各因素與農業生產率的內在關系。

總體來看，雖然本研究利用可視化計量分析客觀反映出農業生產率領域的研究現狀，但仍存在一些不足之處。本研究文獻數據僅以CSSCI中文文獻為樣本，不涉及其他研究文獻，研究結果還有待進一步完善。后續研究可以擴展文獻來源，通過對中外文發表的農業生產率研究的對比分析，更加系統、全面地了解國內外農業生產率領域的研究現狀與差異，更好地把握農業生產率研究熱點和前沿，為今后研究進展提供更好地參考與借鑒。