獎勵式眾籌研究現狀與展望
——基于共詞分析和社會網絡分析視角

侯 潔

(鹽城工學院經濟管理學院，江蘇 鹽城 224051)

1 研究方法

本文主要使用共詞分析和社會網絡分析，旨在闡明獎勵式眾籌領域的研究現狀與熱點。首先，以知網(CNKI)數據庫為研究數據來源進行檢索，在期刊高級檢索中，輸入主題檢索條件“獎勵眾籌”或“產品眾籌”或“網絡眾籌”，論文發表時間截至2022年3月6日。然后，根據每篇文獻的篇名、關鍵詞和摘要為主要內容進行篩選，剔除其中與獎勵式眾籌主題不相關的文獻。最后，共獲得來源于SCI來源期刊、EI來源期刊、核心期刊和CSSCI期刊的總計660篇文獻。

2 獎勵式眾籌研究總體分析

2.1 文獻數量統計

圖1 2013-2022年獎勵式眾籌研究文獻發表的時間分布情況

按照年度分布研究文獻數量有助于明確在獎勵式眾籌領域研究的發展歷程，并進一步預測其研究趨勢。如圖1所示，獎勵式眾籌年度刊文數量有顯著變動，從2013-2016年，文獻數量從8篇上升至126篇，刊文數量逐年上升。自2016年后，發文數量有顯著下降。這與獎勵式眾籌發展趨勢是一致的。2013年眾籌網成立，這是獎勵式眾籌在我國的發展標志性事件，隨后一系列獎勵式眾籌平臺如雨后春筍般發展起來。直至2016年年底，有111家獎勵式眾籌平臺運營。與此同時，相關部門針對行業出現大規模的眾籌平臺轉型和關閉事件進行整治，通過肅清行業亂象來理清未來發展思路。隨著行業監管政策不斷出臺，獎勵式眾籌以合規與發展并重為導向，走上穩健發展之路。

2.2 核心作者分析

分析文獻的核心作者及合作情況有助于衡量在獎勵式眾籌領域作者的分布規律，進一步衡量出該領域核心作者的情況。根據已有研究，依據普萊斯定律，文本計算出660篇刊文中，發文數量在5篇及以上的作者為核心作者。在全部660篇文獻中，46位核心作者刊文共計184篇，占比27.8%，其中，刊文量最高的曹江洪累計發文共13篇。本文基于核心作者合作情況，構建核心作者共現矩陣，產生核心作者合作關系網絡圖，如圖2所示。獎勵式眾籌領域核心作者一共形成13個團體，王洪偉、王偉、郭麗環等團體聯系比較緊密。整體而言，核心作者刊文比例低于50%表明在獎勵式眾籌領域核心作者的總體影響力和學術引領作用較低。

圖2 核心作者合作關系網絡

2.3 研究機構分布情況

通過對660篇文獻第一作者所在單位進行統計，分析表明發文量排名前十的機構分別是武漢大學、中國人民大學、中南大學、中國傳媒大學、中國科學技術大學、中央財經大學、清華大學、湖南大學、南京大學、對外經濟貿易大學，上述十個機構的發文量均超過10篇，占全部文獻數量的22.8%。其中，武漢大學作為第一作者單位的刊文數量最多，截至2022年3月6日累計為21篇。

2.4 期刊來源情況

對獎勵式眾籌領域研究主要來源期刊進行分析，統計表明，該領域研究主要刊文排名前十的期刊分別是《出版發行研究》《青年記者》《科技與出版》《科技進步與對策》《中國出版》《金融理論與實踐》《編輯之友》《出版廣角》《企業經濟》《商業經濟研究》，累計發文量156篇，占總文獻總量的24.8%，可見該領域發文期刊來源較為分散，期刊主要覆蓋金融、商業經濟、新聞傳播、工商管理、法學、通信經濟、圖書情報檔案等領域主要期刊，這與獎勵式眾籌廣泛涉及出版、互聯網、農業、金融監管等各個領域的實際情況相符。

3 共詞分析

3.1 高頻關鍵詞統計

文獻中的關鍵詞是對文獻核心內容的體現，反映了該文章在研究主題和研究領域。因此，對某一領域主要文獻的關鍵詞詞頻進行分析，可以揭示出該領域的研究熱點與趨勢。本文依據Donohue公式進行計算，計算出高頻關鍵詞閾值為6，即選取詞頻超過6的關鍵詞作為高頻關鍵詞共48個。如“眾籌”“互聯網金融”“眾籌出版”“眾籌平臺”“眾籌融資”“眾籌新聞”“眾籌模式”“產品眾籌”“影響因素”“獎勵式眾籌”“互聯網+”等。上述48個高頻關鍵詞占總詞頻的32.2%。根據圖譜繪制27%的統計標準，本研究高頻關鍵詞累計占比符合標準。

3.2 共詞網絡分析

本文基于高頻關鍵詞構建48*48的共現矩陣，使用UCINET6.0繪制關鍵詞網絡圖譜。如圖3所示，獎勵式眾籌研究高頻關鍵詞網絡密度0.1786。網絡密度較低，表明其整體結構較為松散。已有研究表明，網絡密度較高的網絡易于知識傳播，而獎勵式眾籌領域的研究在深度和廣度上有待進一步提升。

網絡圖譜中的節點表示高頻關鍵詞，節點越大，高頻關鍵詞在網絡圖譜中的重要性越高。節點之間的連接線表示兩個關鍵詞聯系的密切程度，連接線越多，關鍵詞之間的關系越密切。研究表明，“眾籌”“互聯網金融”“眾籌平臺”“眾籌出版”“眾籌模式”等關鍵詞節點較大，且連接線較多，與其他關鍵詞相比，獎勵式眾籌研究領域中此類研究主題更受關注，且與其他主題聯系較多。相比之下，“金融監管”“社交媒體”“區塊鏈”“眾籌網站”“新聞眾籌”等關鍵詞處于網絡圖譜邊緣，節點較小，且連接線較少，也就是說，此類研究主題受關注度較低，其研究量尚未形成一定的規模。

圖3 高頻關鍵詞共詞網絡

3.3 中心性分析

度數中心度是用來計量一個節點在網絡中的核心程度，如果度數中心都越高，則該節點在網絡的影響力較高。分析結果中，“眾籌”“互聯網金融”“眾籌平臺”“眾籌出版”四個節點在整個網絡中的度數中心度較高，表明在獎勵式眾籌領域研究中，眾籌平臺、互聯網金融和眾籌出版是已有研究重點。

在關鍵詞網絡中，如果一個節點的中間中心度較高，則代表該節點處于其他多對節點的路徑上。由分析結果可知，中間中心度小于平均值22.327的關鍵詞有40個，占關鍵詞網絡的85.1%。中間中心度分析表明，在獎勵式眾籌研究領域中，信息流動大多依賴于少數節點，大多數主題的研究深度和廣度有待深入。

接近中心度顯示了關鍵詞網絡中節點之間的緊密關系，因此，在關鍵詞網絡中，接近中心性值越大的節點，越處于網絡的邊緣。分析結果表明，“社交網絡”“新聞眾籌”“金融監管”等研究主題出于關鍵詞網絡邊緣。

4 結論與展望

本文基于共詞分析和社會網絡分析方法，對獎勵式眾籌領域的研究進行分析，主要得到以下兩點結論：

首先，獎勵式眾籌研究內容的深度和廣度有待提高。本文分析發現，該領域研究主題集中于眾籌平臺、眾籌模式、眾籌項目、影響因素、籌資績效等領域。但隨著獎勵式眾籌的不斷發展，在各個領域的廣泛應用，在互聯網金融實踐領域的不斷規范，如在金融監管、大數據、社交媒體等不同研究主題和研究問題上有待深入。

其次，獎勵式眾籌研究團隊缺少穩定的核心研究者群體。該領域研究者群體和研究機構方面有待進一步加強合作，以便形成影響力更強的核心作者和研究團隊。

基于以上問題，本文認為，今后在獎勵式眾籌領域可參考以下幾個方向。首先，獎勵式眾籌相比于其他眾籌模式，最主要特征是籌資者獲得項目籌集資金，出資者獲得項目回報。未來針對這一主題，可全面考慮籌資者、出資者及平臺等多方面因素，分析其在眾籌項目成功及回報物返還方面的作用。其次，眾籌作為互聯網金融時代的一種新興融資模式，其在金融創新及監管中得到較多關注。針對眾籌中存在的風險，未來可結合定性分析和定量分析，對可能存在的相關風險進行分析并針對性地提出相應的建議，以降低各參與主體的風險，進而提升獎勵式眾籌所帶來的經濟效益和社會效益。最后，隨著獎勵式眾籌在不同領域的實踐和積累，未來可針對各個細分領域中獎勵式眾籌發揮的作用進行分析與研究。