奖励式众筹研究现状与展望——基于共词分析和社会网络分析视角

侯 洁

(盐城工学院经济管理学院，江苏 盐城 224051)

本文主要使用共词分析和社会网络分析，旨在阐明奖励式众筹领域的研究现状与热点。首先，以知网(CNKI)数据库为研究数据来源进行检索，在期刊高级检索中，输入主题检索条件“奖励众筹”或“产品众筹”或“网络众筹”，论文发表时间截至2022年3月6日。然后，根据每篇文献的篇名、关键词和摘要为主要内容进行筛选，剔除其中与奖励式众筹主题不相关的文献。最后，共获得来源于SCI来源期刊、EI来源期刊、核心期刊和CSSCI期刊的总计660篇文献。

2.1 文献数量统计

图1 2013-2022年奖励式众筹研究文献发表的时间分布情况

按照年度分布研究文献数量有助于明确在奖励式众筹领域研究的发展历程，并进一步预测其研究趋势。如图1所示，奖励式众筹年度刊文数量有显著变动，从2013-2016年，文献数量从8篇上升至126篇，刊文数量逐年上升。自2016年后，发文数量有显著下降。这与奖励式众筹发展趋势是一致的。2013年众筹网成立，这是奖励式众筹在我国的发展标志性事件，随后一系列奖励式众筹平台如雨后春笋般发展起来。直至2016年年底，有111家奖励式众筹平台运营。与此同时，相关部门针对行业出现大规模的众筹平台转型和关闭事件进行整治，通过肃清行业乱象来理清未来发展思路。随着行业监管政策不断出台，奖励式众筹以合规与发展并重为导向，走上稳健发展之路。

2.2 核心作者分析

分析文献的核心作者及合作情况有助于衡量在奖励式众筹领域作者的分布规律，进一步衡量出该领域核心作者的情况。根据已有研究，依据普莱斯定律，文本计算出660篇刊文中，发文数量在5篇及以上的作者为核心作者。在全部660篇文献中，46位核心作者刊文共计184篇，占比27.8%，其中，刊文量最高的曹江洪累计发文共13篇。本文基于核心作者合作情况，构建核心作者共现矩阵，产生核心作者合作关系网络图，如图2所示。奖励式众筹领域核心作者一共形成13个团体，王洪伟、王伟、郭丽环等团体联系比较紧密。整体而言，核心作者刊文比例低于50%表明在奖励式众筹领域核心作者的总体影响力和学术引领作用较低。

图2 核心作者合作关系网络

2.3 研究机构分布情况

通过对660篇文献第一作者所在单位进行统计，分析表明发文量排名前十的机构分别是武汉大学、中国人民大学、中南大学、中国传媒大学、中国科学技术大学、中央财经大学、清华大学、湖南大学、南京大学、对外经济贸易大学，上述十个机构的发文量均超过10篇，占全部文献数量的22.8%。其中，武汉大学作为第一作者单位的刊文数量最多，截至2022年3月6日累计为21篇。

2.4 期刊来源情况

对奖励式众筹领域研究主要来源期刊进行分析，统计表明，该领域研究主要刊文排名前十的期刊分别是《出版发行研究》《青年记者》《科技与出版》《科技进步与对策》《中国出版》《金融理论与实践》《编辑之友》《出版广角》《企业经济》《商业经济研究》，累计发文量156篇，占总文献总量的24.8%，可见该领域发文期刊来源较为分散，期刊主要覆盖金融、商业经济、新闻传播、工商管理、法学、通信经济、图书情报档案等领域主要期刊，这与奖励式众筹广泛涉及出版、互联网、农业、金融监管等各个领域的实际情况相符。

3.1 高频关键词统计

文献中的关键词是对文献核心内容的体现，反映了该文章在研究主题和研究领域。因此，对某一领域主要文献的关键词词频进行分析，可以揭示出该领域的研究热点与趋势。本文依据Donohue公式进行计算，计算出高频关键词阈值为6，即选取词频超过6的关键词作为高频关键词共48个。如“众筹”“互联网金融”“众筹出版”“众筹平台”“众筹融资”“众筹新闻”“众筹模式”“产品众筹”“影响因素”“奖励式众筹”“互联网+”等。上述48个高频关键词占总词频的32.2%。根据图谱绘制27%的统计标准，本研究高频关键词累计占比符合标准。

3.2 共词网络分析

本文基于高频关键词构建48*48的共现矩阵，使用UCINET6.0绘制关键词网络图谱。如图3所示，奖励式众筹研究高频关键词网络密度0.1786。网络密度较低，表明其整体结构较为松散。已有研究表明，网络密度较高的网络易于知识传播，而奖励式众筹领域的研究在深度和广度上有待进一步提升。

网络图谱中的节点表示高频关键词，节点越大，高频关键词在网络图谱中的重要性越高。节点之间的连接线表示两个关键词联系的密切程度，连接线越多，关键词之间的关系越密切。研究表明，“众筹”“互联网金融”“众筹平台”“众筹出版”“众筹模式”等关键词节点较大，且连接线较多，与其他关键词相比，奖励式众筹研究领域中此类研究主题更受关注，且与其他主题联系较多。相比之下，“金融监管”“社交媒体”“区块链”“众筹网站”“新闻众筹”等关键词处于网络图谱边缘，节点较小，且连接线较少，也就是说，此类研究主题受关注度较低，其研究量尚未形成一定的规模。

图3 高频关键词共词网络

3.3 中心性分析

度数中心度是用来计量一个节点在网络中的核心程度，如果度数中心都越高，则该节点在网络的影响力较高。分析结果中，“众筹”“互联网金融”“众筹平台”“众筹出版”四个节点在整个网络中的度数中心度较高，表明在奖励式众筹领域研究中，众筹平台、互联网金融和众筹出版是已有研究重点。

在关键词网络中，如果一个节点的中间中心度较高，则代表该节点处于其他多对节点的路径上。由分析结果可知，中间中心度小于平均值22.327的关键词有40个，占关键词网络的85.1%。中间中心度分析表明，在奖励式众筹研究领域中，信息流动大多依赖于少数节点，大多数主题的研究深度和广度有待深入。

接近中心度显示了关键词网络中节点之间的紧密关系，因此，在关键词网络中，接近中心性值越大的节点，越处于网络的边缘。分析结果表明，“社交网络”“新闻众筹”“金融监管”等研究主题出于关键词网络边缘。

本文基于共词分析和社会网络分析方法，对奖励式众筹领域的研究进行分析，主要得到以下两点结论：

首先，奖励式众筹研究内容的深度和广度有待提高。本文分析发现，该领域研究主题集中于众筹平台、众筹模式、众筹项目、影响因素、筹资绩效等领域。但随着奖励式众筹的不断发展，在各个领域的广泛应用，在互联网金融实践领域的不断规范，如在金融监管、大数据、社交媒体等不同研究主题和研究问题上有待深入。

其次，奖励式众筹研究团队缺少稳定的核心研究者群体。该领域研究者群体和研究机构方面有待进一步加强合作，以便形成影响力更强的核心作者和研究团队。

基于以上问题，本文认为，今后在奖励式众筹领域可参考以下几个方向。首先，奖励式众筹相比于其他众筹模式，最主要特征是筹资者获得项目筹集资金，出资者获得项目回报。未来针对这一主题，可全面考虑筹资者、出资者及平台等多方面因素，分析其在众筹项目成功及回报物返还方面的作用。其次，众筹作为互联网金融时代的一种新兴融资模式，其在金融创新及监管中得到较多关注。针对众筹中存在的风险，未来可结合定性分析和定量分析，对可能存在的相关风险进行分析并针对性地提出相应的建议，以降低各参与主体的风险，进而提升奖励式众筹所带来的经济效益和社会效益。最后，随着奖励式众筹在不同领域的实践和积累，未来可针对各个细分领域中奖励式众筹发挥的作用进行分析与研究。