碳信息披露领域研究的热点分析和未来展望——基于CiteSpace的知识图谱分析
Analysis of Hot Topics in Research on Carbon Information Disclosure and Future Prospects —Knowledge Map Analysis Based on CiteSpace
DOI: 10.12677/AAM.2022.115282, PDF, HTML, XML, 下载: 302  浏览: 594 
作者: 乔毓文, 曹海敏:上海工程技术大学,上海
关键词: 碳信息披露统计学聚类分析CiteSpaceCarbon Information Disclosure Statistics Cluster Analysis CiteSpace
摘要: 现阶段加强节能及减排过程治理已经越来越刻不容缓,为便于清晰准确了解国内碳信息披露领域最新的研究和现状发展及其相关热点问题分布,本文特以国内中国中文知网数据库(CNKI)等数据库中部分核心文献和少量CSSCI引用文献等作为本文研究参照对象,运用CiteSpace 5.7.R3对有关文献材料进行了描述性统计方法分析和聚类模型分析,总结出碳信息披露领域研究的演进过程、研究脉络等信息,并利用可视化图谱挖掘出低碳减排措施的最新研究动态和趋势,尝试为构建碳信息披露领域的宏观知识地图提供参考。
Abstract: At this stage, it is more and more urgent to strengthen the governance of energy conservation and emission reduction process. In order to clearly and accurately understand the latest research and current development in the field of domestic carbon information disclosure and the distribution of relevant hot issues, this paper takes some core documents in domestic databases such as CNKI and a small number of references cited by CSSCI as the research reference object, this paper uses CiteSpace 5.7.R3 to carry out descriptive statistical analysis and cluster model analysis on relevant documents and materials, summarizes the evolution process, research context and other infor-mation of research in the field of carbon information disclosure, and uses visual atlas to dig out the latest research trends and trends of low-carbon emission reduction measures, in an attempt to pro-vide reference for the construction of macro knowledge map in the field of carbon information dis-closure.
文章引用:乔毓文, 曹海敏. 碳信息披露领域研究的热点分析和未来展望——基于CiteSpace的知识图谱分析[J]. 应用数学进展, 2022, 11(5): 2666-2673. https://doi.org/10.12677/AAM.2022.115282

1. 引言

过去短短几十余年间,随着全世界温室气体浓度水平逐年不断提高,近年来日益增多的世界极端气候事件也威胁着全世界人类生命的生存和全面发展。2015年哥本哈根气候变化峰会巴黎大会一致通过的《巴黎协定》决议,为我国2020年中期以后参与全球国际合作与应对世界气候变化合作构建完善了国际制度框架 [1] [2]。2020年9月22日,中华人民共和国习近平在联合国第二次大会上首次正式登台宣布,中国将全面提高环保国家能源自主和贡献力度,采取了更加坚定有力的环境政策措施和制度措施,力争于2030年前我国二氧化碳污染物排放逐步达到减排峰值,努力争取到2060年前全部实现固碳总量中和。现阶段节能减排治理已经处于深水区。

在此背景下,企业作为温室气体的主要排放责任者,其碳信息而非传统的财务信息披露逐渐成为社会上关注的重点。碳信息集中披露机制是企业积极传递企业履行生态环境责任的重要方式,是其他利益相关者全面衡量公司环境绩效、优化企业管理经营决策环境的一大重要评价依据 [3] [4]。

本文主要采用文献计量方法,利用CiteSpace工具分析研究文献的分布结构、演进规律,通过科学知识图谱显示研究热点和发展脉络,并结合文献内容定性分析,梳理碳信息披露国内研究动态与前沿进展。首先利用文献共被引网络追溯理论基础,其次通过关键词聚类和被引文献聚类跟踪研究热点,最后根据关键词时区分布分析研究趋势 [5] [6]。

2. 研究方法及数据来源

为能够充分保证所获取资料的相关文献内容应具有相对本学科而言较高一级层次学术水平含量和应用及科研价值,本文以编号中文期刊的中文知网和中文电子期刊数据库全文目录作为主要数据源,限定于中文核心期刊目录索引和部分中国社会科学CSSCI科技引文收录来源期刊,检索代码为“主题词 = (碳信息 + 碳排放 + 低碳 + 节能减排) * 信息披露”,时间范围编码号为“2008~2020”,检索的标准时间计算截止日则为2020年12月8日,剔除掉了公告、通知等的其他的非专业或学术性文献,获得到了共531篇相关方面的专业文献。利用了Excel表格数据对相关专业文献的平均发表的时间年、发文机构、基金来源人信息等以及文献题录信息等内容进行做了统计。利用CiteSpace进行关键词共现词库分析、绘制关键词共现图谱,直观且清晰的呈现出该专业研究相关领域热点主题的产生历史及相关历史学科演进轨迹等认知过程,使本专业领域研究人员们借此也可以比较清晰及全面且系统地快速了解到反映该本专业领域研究未来发展演变态势的国内知识全景,精准及快速地把握了全球以及国内学术界的低碳信息披露及工作现状情况变化及其学科未来趋势。

3. 碳信息披露的研究发展现状

3.1. 文献年发表变化趋势

对近年从事和我国实际有关的碳信息数据及其相关披露的方法应用研究数据方面积累的国内主要公开文献数量也进行了较大数量范围的跟踪统计,探寻反映出在碳信息披露的披露法领域的有关方法研究相关数据的在公开文献时间序列尺度基础上的数据的动态时间分布及变化特征 [7]。文献时间序列的连续文献数量的分布及其变化态势也初步显示了出来体现了各国家政府部门在开展相关的碳信息披露及公开披露的法律领域中有关法律研究工作方面文献的数量总体增长速度态势变化和其持续发展热度。绿色能源及低聚性碳领域法律及碳相关领域立法政策研究等方面的2008年~2020年的主要连续文献数量和分布态势随文献时间序列的变化和趋势情况变化如图1所示。这近20余年间,碳信息的公开以及披露等各领域内所公开发表的研究碳的各种相关研究文献数量一直都会呈现一个快速稳步上升甚至增加趋势的长期良好上升趋势。2008年的春节以前,国内的碳信息披露领域没有重要的文献产生,属于空白期。2008年以后,文献数量逐步提升,其中2008年至2013年属于起步阶段,发文量在50篇以下;2013年至2015年处于发展阶段,2013年发文量突破50篇,数量稳定上升。可能是在2014年《联合国气候变化框架公约》第20轮缔约方会议上,中国政府代表表示2016~2020年中国将把年二氧化碳排放量控制在100亿吨以下,吸引学者对碳信息披露的关注。2016年至2020年为稳定期。综上,当前我国碳信息披露的研究处于稳定推进状态,前景可期。

Figure 1. The trend of China’s carbon information disclosure from 2008 to 2020

图1. 我国2008~2020年碳信息披露发文趋势

3.2. 核心机构与作者合作网络分析

在CiteSpace软件中,研究相关领域作者们之间以及和其他研究员间彼此作者之间比较紧密的多学科合作关系我们一般通常会首先选择了以与核心作者之间共现该图谱内容为主的合作方式中去予以体现,从该图谱内容中你就完全可以相对较为准确形象的并较直观且清楚地可以反映并看出与从事于该图谱的研究或相关研究领域的研究中的各学科核心作者们间的以及其他相关研究者们间的密切的科学合作关系 [8]。除此之外,通过使用CiteSpace的聚类化分析的功能来实现对相关的研究者群体进行的聚类化分析,还可能将可以进一步用来为进一步的研究发现提出了一些该研究对象所在相关领域发展中产生的一个重要的知识架构问题与其他未来的研究的领域热点。

用CiteSpace软件对节能减排效率研究的发文学者进行分析,得到的作者合作图谱(显示阈值为2,即发文数量达到2次的作者名字才会显示),如图2所示。一共有节点数231个,连线总数121条,网络密度平均为每秒0.0046。其中,文字大小一般表示文章作者每年的平均发文数量,线条长短粗细可以表征论文学者们之间的共同合作能力强度。

Figure 2. Map of research authors in green and low-carbon fields from 2008 to 2020

图2. 2008~2020年绿色低碳领域研究作者图谱

运用CiteSpace软件后,采用Excel工具对所得到文章的全文数据进行归类整理,得到的发文量的前后10位文章作者列表如下表1所示:

Table 1. Authors with more than 3 articles from 2008 to 2020

表1. 2008~2020年发文量3篇以上的作者

发文数量最多的作者是李广驰和冯为为、张咏梅以及张士强,均出现3篇以上。李广驰近期发文约4篇,被高引收录频次最高文章是他与张咏梅合作后产生的论文《我国碳会计研究成果统计分析及启示》,该文将以碳资产会计概念为中心主题,对在中国知情网上发布的最新期刊论文数据和在博硕士论文的2009年~2017年期间的发表数据等进行数据统计处理和逻辑分析,分别讨论对碳资产会计问题的定义、对象、要素、假设、确认原理与方法计量、信息和披露技术等多个方面有关的最新文献均进行了专题综述。

在CiteSpace软件功能中,研究中心机构之间和机构彼此之间存在的共同合作关系都会最终以核心机构合作共现的图谱的方式得到展现,从这份图谱中你可以比较形象且直观地观察看出,该研究中心领域内部的各核心机构之间以及各个研究机构之间共同的研究合作,对于人们快速地了解当前该核心研究中心领域中的各个研究的力量及分布将有着十分很大积极的引导作用 [9]。

运用CiteSpace软件对样本数据进行处理,节点类型设置为“机构(institution)”,其余为默认值。

运用CiteSpace软件对发文机构进行分析得到的机构合作图谱(显示阈值为4,即发文量达到4次的机构名称才会显示),如图3所示。根据分析图谱,一共有节点190个,连线0条,网络密度为0,机构间的合作有待加强。

Figure 3. Atlas of research institutions in green and low-carbon fields from 2008 to 2020

图3. 2008~2020年绿色低碳领域研究机构图谱

3.3. 研究热点追踪

关键词则是相关文献信息的相对核心价值与研究精华,关键词数据的交叉聚类分析能及时较好客观地综合反映出学者未来的学术研究主攻方向,常同时被重点用于跟踪研究当前某相关学科领域的不同进展时期中的最新研究发展热点。通过设置时间段为自2008年底至2020年,间隔各1年,调整时间阈值设置为7,对碳信息披露研究领域关键词进行分析,将词频排在前30的关键词进行统计,结果如图4所示。

使用潜在语义索引算法(LLR)则可快速对文献信息进行主题聚类。聚类命名方法从施引文献中的关键词中随机提取,聚类关键词的Q值(Modularity,聚类模块值)通常值为0.9576,大于0.3,表明与该聚类结构特征的显著差异较大;选择聚类关键词的Silhouette值(平均轮廓值) [10] [11]。

通过CiteSpace软件的“关键词共现”对2015~2020年所有文献中关键词出现的频次进行聚类分析,可以发现碳排放研究中出现最多的关键词为“碳会计”、“低碳经济”、“低碳”、“减排技术”等。

综合时间图谱和当前绿色低碳领域研究发展现状,该领域研究演化过程的时区分布,如图5所示。

Figure 4. Clustering map of research keywords in carbon information disclosure field

图4. 碳信息披露领域研究关键词聚类图谱

Figure 5. Time zone distribution of research on carbon information disclosure

图5. 2015~2020年碳信息披露领域研究时区分布

时区分布的阶段各有特点:

由于本文截取的时段有限,故时区图中可以看出2015年开始,文献的研究就处于爆发阶段,2015年至2017年由于2014年《联合国气候变化框架公约》第20轮缔约方会议以及2017年启动全国碳交易体系,文献内容主要集中在节能减排、碳排放权以及绿色发展等方面。2018年研究热度有所退减,并且研究更加深入,聚焦在了如何优化产业结构以及如何进行减排核算等方面。2019年至今,学者们的研究更加聚焦于环境信息披露,而非单一的碳信息披露。

张国兴教授研究组在2015年首次对未来我国城市节能及减排中的多重协同联动效应模式进行系统了系统研究,从政策力度、政策措施选择和具体政策目标选择三个关键维度首次对当下我国出台的各种节能及其减排重大政策效果进行系统了科学量化 [12]。刘浩学教授运用灰色预测模型,对今后我国将要发展的多式水路联运船舶的实际运量状况进行定量预测,从而定量测算未来发展海上多式陆路联运取得的综合效果 [13]。佟孟华教授2020年的实证研究也发现了环境信息公开披露和质量效率的大幅提高也能够进一步有效的降低了企业权益资本成本 [14]。盛春光副教授于2020年从发展绿色债券投资的微观角度上出发,探究到了公司环境信息的披露质量水平上的诸多影响风险因素 [15]。在上述此基础点上,提出如何提高加强我国政府绿色债券环境信息透明披露管理水平上的有针对性建议,促进推动我国政府绿色债券市场规范健康快速稳定持续发展,助推全国中国区域经济绿色健康发展。

3.4. 研究前沿分析

关键词的突现及分析功能是CiteSpace软件里较有特色的一项功能,突现后关键词将会直接以图表化的方式加以显示,相应的指标有“突现时间起点”、“突现时间终点”等、“突现强度”等。这其中不仅还能直接了解到中国历史学科中的某一关键时期中突然大量涌现起来的重大研究领域热点,更重要意义的一点是它可以直接把握历史当下发展的重点研究问题前沿 [16],确定中国未来这几年重点的重大研究热点方向,如图6所示。

图6可以看出,2015年这一年研究最多的关键词是披露,其突显强度为2.17。在2016年文章聚焦于电力行业,主要是因为电力行业本身处于高污染行业当中,并且电力行业消耗能源过程中产生的温室气体占据了很大比例,学者们通过研究电力行业的特征以期缓解温室气体对环境带来的损害。2017年研究主题转向减排技术这类具体措施上,真正把减排落在实处。2020年内突显了“绿色发展”、“绿色公路”这两个关键词,这主要是因为我国在2020年发布了《交通运输节能环保“十三五”发展规划》,规划中指出目前主要任务为践行绿色交通,推进绿色公路建设 [17]。

绿色公路研究方面开展的最新的另一项重要研究成果之一是将BIM-云物元理论模型和运用技术引入应用到构成了公路绿色交通服务区系统的预评价交通服务评价技术体系建设中,项目组成员石振武教授首先提出了以云模型方法改进物元理论,通过用MATLAB的软件和编程等方法来建立预评价服务云图,通过隶属度的计算模型来快速确定服务评价等级 [18]。

Figure 6. Keywords highlight of green and low-carbon research in 2008~2020

图6. 2008~2020年绿色低碳领域研究关键词突显图

4. 结论

实现“双碳”目标并且披露采取的碳减排措施的披露是一项系统复杂艰巨的动态系统工程,对于当前碳信息披露领域文献的深入梳理发现后续碳信息披露评价体系和开展碳减排对策研究实践存在一定的不足 [19]。因此提出以下建议:首先,未来开展碳排放策略研究仍需要系统找出国内不同主要行业碳排放源,并且准确地披露,其次系统地提出差别化碳减排策略研究;最后国内碳减排数据明显存在缺失,与国外文献相比需要提高数据的精度以促进对区域碳排放等问题的顺利解决。

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