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摘 要： 人力资本长期以来都是国内社科领域的研究热点。为了整全、直观、科学地展现全球人力资本研究的宏观概况，依托中文和外文数据库，利用文献大数据可视化分析软件CiteSpace，对全球人力资本研究文献大数据分专题进行了分析。研究结果以图文形式呈现了20世纪70年代以来中国和世界人力资本研究在文献时空分布、基础性核心文献、重要学者、研究主题、研究热点及其演变六个方面的基本情况。
关键词： 人力资本; 文献分析; 知识图谱
中图分类号： F241 文献标识码： A DOI： 10.3963/j.issn.1671-6477.2019.04.011
20世纪50年代，人力资本概念正式被提出，70年代末开始译介到中国[1]。伴随着西方经济学在国内的广泛传播，人力资本理论迅速被应用到教育经济、劳动经济、经济增长、企业管理等多个研究领域，并在这些领域获得了相当的话语权，成为这些领域的基础理论之一。据《2016年中国经济研究热点排名与分析》统计，“人力资本”作为高频关键词排名第14位[2]，2017年排名上升到第7位[3]。人力资本是一个在世界范围内颇具影响力的理论，那么，人力资本研究在全国和全世界究竟是一个什么样的情况呢？具体来说，人力资本研究文献在纵向的时间和横向的空间维度上有怎样一个分布格局？人力资本研究领域的代表性学者都有哪些？哪些文献是该领域的基础性核心文献？从研究内容上看，人力资本研究有哪些研究主题？人力资本研究的前沿热点是什么？有怎样一个历史演进过程？……对所有这些问题的回答就是对人力资本研究宏观概况的阐述，任何一个已经进入或准备进入该领域的研究者都应该对这些基本常识有所了解和掌握。但是，人力资本概念及其理论的确立已有半个多世纪了，人力资本领域积淀起来的研究文献可谓汗牛充栋，在这样的情况下，即使对于资深的学者来说，凭借传统的文献研读方式，要想整全而准确地掌握全球人力资本研究的宏观概况也是异常困难的。令人欣慰的是，现代文献的数字化和大数据分析技术的发展为解决这些问题提供了有效的方法[4]。本文依托中文和外文数据库（CNKI、CSSCI和SSCI），利用文献计量分析软件CiteSpace对人力资本领域的文献大数据分专题进行定量分析，以使各类研究者能够在短时间内高效、便捷、准确地形成关于人力资本研究情况的整全性宏观印象①。
一、 数据来源及其他说明
根据本文各研究专题任务的不同需要，我们选择CNKI、CSSCI和SSCI作为文献数据的来源数据库。其中，中文文献数据来源于CNKI和CSSCI數据库。CNKI数据库虽然收录期刊全面、收录文献的时间跨度大，但无法批量下载参考文献数据，无法完成文献共（被）引分析。CSSCI是遴选数据库，虽然所收录文献的学术质量相对更有保证，但该数据库缺失1998年以前的早期文献数据。本文第一个研究专题要以发文量为指标对中文文献的时间分布作分析，CSSCI数据库提供的数据是不充分的，不足以反映中文人力资本研究在长历史时段中的整全性概貌。鉴于两个数据库的互补性，本研究以CNKI数据库1975-2017数据为研究中文文献时间及空间分布分析专题的来源数据，以CSSCI数据库1998-2017数据为其他分析专题中文文献的来源数据。由于SSCI是比较成熟的数据库，不仅收录文献的时间跨度大、题录信息完整、参考文献索引格式规范，而且文献质量有保证，完全满足各研究专题对外文文献数据的要求，所以外文文献数据统一来源于Web of Science核心合集子库SSCI中1998-2017数据。
期刊类文献是经过同行评议的高质量文献，是知识演化链中的精华部分[5]，是具有典型代表性的文献样本，本研究以“期刊论文”文献为样本数据来源。中文文献检索表达式：篇名=“人力资本”，外文文献检索表达式：TI="*human capital*";检索时间：2018年10月30日;文献检索的时间跨度：1998-2017。由于中文文献存在中英文参考文献共存的现象，所以在参考文献索引方面存在引用格式不规范和拼写错误等问题。为了提高运算结果的信度和效度，作者对原始数据进行了工作量巨大的标准化处理（俗称“数据清洗”）。本文以陈超美教授用Java语言开发的文献可视化分析软件CiteSpace（5.2.R2.版）[6-7]为主要的分析和制图工具。软件的参数设置对统计运算结果及结果的可视化程度具有直接影响，经反复的运算尝试和综合比较，作者在保持软件其他参数缺省设置不变的条件下，将Look Back Years（-1：unlimited）设置为-1，即文献引用时间跨度不受限制，保证所有引用都被纳入统计运算;将#Years Per Slice设置为2，即以2年为一个时间分段;将Top N设置为30，即从指定时间切片中选取最大的30个数据[8]。
二、 文献分布
发文量的时间统计和空间统计可以直接反映特定研究主题在不同时间和地域受关注的程度、研究活跃程度以及研究力量的分布状况，一定程度上可揭示出某研究主题与区域政治经济发展状况的联系。
从图1可以看出，自20世纪80年代以来，国内对人力资本的研究和关注程度整体呈上升趋势，这种上升趋势呈20°直线夹角走势，并隐现于三个剧烈波动的历史阶段。第一个阶段是1975-1992年，这是国内人力资本研究起步的前期。改革开放之后，西方经济学被译介到中国，人力资本理论作为西方经济学经济增长理论的一个理论要点开始引起少数人的注意。直到1986年，有关国内人力资本的论文累计仅有5篇，在1987-1992年间年均发文量也只有5篇。结合检索到的具体文献来看，这个阶段文献的主要是理论评介类研究，相对粗略的应用性研究也零星存在。第二个阶段是1993-2007年，这是国内人力资本研究的起步期和爆发期。1993年发文量为10篇，到了1997年达到了75篇，国内人力资本研究开始起步，然后一路狂飙到了2007年的1139篇，这个阶段的文献主要是理论研究和应用性研究。如果从政治经济背景来看，这个阶段正是邓小平南巡讲话后中国进入以社会主义市场经济体制改革为主要目标的时期，也是中国经济正式起飞的时期，经济在发展速度和发展质量上越来越倚重于劳动力素质的提高，而不只是简单的劳动力数量的增加，人力资本作为高劳动力素质的代名词自然备受关注。第三个阶段是2008-2017年，这是人力资本研究的回调期。从最高点一路下滑，到2017年，发文量腰折半数，回到2000年的水平，这个阶段的文献比较热衷于建立计量模型的应用性研究。一方面，任何一种炒作过头的理论都有一个降温的过程，另一种可能的解释是，2005年国内出现了一些批判人力资本理论的声音。
图1从时间角度展示了国内人力资本研究在发文量方面变化情况，图2则从地域分布角度展现了全球人力资本研究的空间格局。图2是以CiteSpace后台统计数据为依据，利用地理信息系统软件ArcGIS绘制的全球人力资本研究文献的地域分布图，该图展现了人力资本研究力量分布的国际格局，反映了人力资本研究在全球的区域性特点。分布图以一个国家/地区的文献总量为分级色彩图示指标，一国发文总量与该国疆域色彩的深浅成正比，色彩越深表示发文数量越大，反之，发文数量越小。
从图2可以看出，世界人力资本研究文献的分布很不均衡，存在明显的梯度，而且梯间距也很大，人力资本的研究文献主要集中在北美、西欧、东亚和大洋洲四大区域，整体呈现为“一超多强”的格局。美国是人力资本研究的大本营，发文量1256篇，远远超越于排名随后的德国（154篇）、加拿大（146篇）、西班牙（141篇）、中国（122篇）和澳大利亚（108篇）等，是这些国家平均数的9.4倍。这样的结果并不意外，因为现代人力资本理论发源于美国，其第二阶段的蓬勃发展也率先发生在美国。欧亚大陆北部、中亚、非洲地区的发文量很小，其余地区的发文量处于居中位置，全世界超过4/5国家发文量不到10篇。从发文量/百万人口（2016年世界人口数据）指标来看，澳大利亚排名第一，百万人口发文量为4.47篇，其次是比利时4.4、加拿大4.0、美国3.8、奥地利3.31、西班3.0、德国1.86等，中国的百万人口发文量是0.09，排名第14位。不论从发文量的绝对数和相对数来看，人力资本研究繁荣的国家都是市场经济国家，这些国家要么是经济发达国家，要么是经济发展速度较快的发展中国家，同时这些国家也是高等教育发达、人才密度大、科技成果多的国家，这与人力资本理论隶属于主张市场调节的新古典主义、人力资本投资最主要的途径是教育投资直接相关。
三、 核心文献
核心文献是任何一种理论或学说的主要载体，找出并研读核心文献是快速进入该理论或学说的必由之路，也是进一步深入研究、实现理论创新的必由之路。利用CiteSpace共被引运算分析，我们快速找到了人力资本领域系列基础性核心文献，这些文献是从事人力资本研究的必读文献，有关人力资本的原创性理论和观点皆出自这些文献（图3-4）。为了有效地从图谱中获取更多重要的文献信息，我们在此简要地对图谱作一般性的解读。
图谱由大小不等、色彩不一的（年輪）节点、节点标签和节点间连线三种要素组合交织构成。根据分析内容的不同，节点代表的对象也不同，以文献共被引分析为例，节点的大小和标签字体的大小与其所代表的文献的学术影响力成正比例关系。节点间连线表示两两文献之间的引证关系，连线粗细表示两个之间关联强度。有的节点内嵌了红色的年轮圈，这些年轮圈表示该节点在红圈所代表的年份内有较高的突现值（Burtness Value）②，即该节点在年轮圈所代表的时间段内被引用频次激增，这表明这个文献是那个时间段内关注度很高的焦点文献;有的节点外嵌了紫色的年轮圈，这些年轮圈表示该节点具有较高的中介中心性（Centrality）③，即该节点在图谱中居于相对核心的地位，该文献所讨论的问题辐射到或引申出许多其他问题。为了提高图谱的可读性，我们隐去了影响力比较小的节点及其标签，高亮了那些具有高突现性和高中介中心性的节点，暗化了其它普通节点的色彩。可见，图谱以直观可读的方式地给我们展示了人力资本领域的重要文献及其在所有文献中的影响力和相对地位。
基于中文数据库CSSCI，我们发现人力资本领域的基础性核心文献有：SCHULTZ TW（1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、ROMER PM（1990）、SCHULTZ TW（1961）等等（图3）;同理，基于英文数据库SSCI，我们发现人力资本领域的基础性核心文献有：LUCAS RE（1988）、BECKER GS（1964）、MANKIW NG（1992）、ROMER PM（1990）、MINCER J（1974）、BENHABIB J（1994）、BARNEY J（1991）、SCHULTZ TW（1961）等等（图4）。在图3中，SCHULTZ TW（1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、SCHULTZ TW（1961）等节点外嵌有明显的紫色外圈，图4中，LUCAS RE（1988）、BECKER GS（1964）、ROMER PM（1990）等节点也是如此，说明这些文献具有较高的中介中心性，这些文献所讨论的问题包络广泛，进行其他问题的研究绕不开这些文献已完成的研究，所有这些文献一起形成了文献聚类群落。
为了给图谱中重要节点提供更详尽的信息，我们导出了软件后台运算数据，并选择共引频次较高的前15篇文献制成表1。表1中显示CSSCI/SSCI数据库共引频次排序前15的文献几乎都是国外研究者的文献，这再次确证了人力资本理论的“舶来品”性质，这说明人力资本研究在国内基本上是跟从或附随于国际研究的状态，结合其他文献综述来看，除了人力资本产权问题研究有所进展而外，国内在人力资本基础理论研究方面几乎没有新的突破。
由表1可知，我们发现，关于人力资本的基础性核心文献在CSSCI/SSCI存在部分重叠。表1的文献是全球公认的研究人力资本的基础性文献，其中的重叠文献更为重要，非常值得研究者深入钻研。由于这些文献是共引频次很高的权威文献，所以，这些文献的基本思想、话语方式和研究范式在很大程度上代表了该领域主流的思想理论范式。从表1所列文献的题名来看，国内人力资本研究的主流模式是肯定性质的理论阐述和经验验证，对人力资本进行批判性和否定性的研究非常罕见，这一点和国际的主流研究模式也是一致的。
四、 重要学者
基础性核心文献是经过时间沉淀，在历史上实际产生了较大影响力的研究成果，但是这些文献在时间上存在滞后性，因为任何具有相当学术价值的文献都必须要经过较长一段时间的检验才能积累起较高的被引频次，从而被研究者统计发现。所以，文献共被引分析方法在发现新近刊发的高学术价值的文献方面无能为力。一个可行且必要的方法是，发现并追踪高影响力学者，这样可以高概率地发现新近刊发的相对有质量保证的文献。 基于中文数据库CSSCI，我们发现人力资本领域颇具学术影响力的学者有：SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、周其仁、ROMER PM、BARRO RJ。查驗软件后台数据发现，SCHULTZ TW的累计共被引频次达到了607次，排在其后的是LUCAS RE（393次）、BECKER GS（355次）、周其仁（314次）、ROMER PM（301次）、BARRO RJ（207次）等等（图5）。基于外文数据库SSCI，我们发现人力资本领域颇具学术影响力的学者有：BECKER GS（762次）、LUCAS RE（445次）、BARRO RJ（430次）、MINCER J（295次）、ACEMOGLU D（275次）、ROMER PM（275次）、HECKMAN JJ（245次）、SCHULTZ TW（222次）、MANKIW NG（220次）、GALOR O（172次）等等（图6）。其中，图5中的姚先国、SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、ROMER PM、蔡昉、周其仁等节点外嵌有紫色外圈;图6中的BECKER GS、BARRO RJ、LUCAS RE、NELSON RR、ACEMOGLU D、CARD D、ROMER PM、PSACHAROPOULOS G等也是如此，这表明这些学者所研究的问题具有较大的辐射面，许多研究都没能绕开他们研究的问题，他们在人力资本研究领域处于相对核心的地位。杨瑞龙、方竹兰、周其仁、李建民、姚先国、王金营、BENHABIB J、张军等节点（图5）内嵌有红色圈层，OECD、PLOYHART RE、WRIGHT PM（图6）也是如此，表明这些学者在某个短时间内是备受关注的焦点人物，他们的研究成果在这个时段密集地获得了很高的认可度。
以上图谱是符合基本事实和基本常识的。众所周知，图谱（图5-6）中这些最醒目节点所代表的确实是现代人力资本理论重要代表性人物，他们在人力资本领域的权威地位无可置疑。比如，SCHULTZ TW，他在1960年就任美国经济学会会长的就职演说中，发表了著名的“论人力资本投资”的演讲，正式宣告了现代人力资本理论的诞生，被称为“现代人力资本理论之父”。随后他又发表了一系列有关教育、经济增长的论文，获得了1979年诺贝尔经济学奖;BECKER GS是人力资本理论的另一位重要的创始人，他对人力资本理论的贡献主要在于他在其名著《人力资本》中为人力资本理论确立了一般性的分析框架和理论基础，瑞典皇家科学院对他的评价是：“他构造了这项理论的微观经济基础，并使之数学化，他把人力资本观点发展成为确定劳动收入分配的一般理论。”他的理论与经验研究也促进了人力资本理论的实际应用;MINCER J在1957年的博士论文《人力资本投资与个人收入分配》中，率先用人力资本投资方法研究个人收入分配问题，他其实在SCHULTZ TW和BECKER GS之前“发现”了人力资本理论[9];20世纪70年代末以后，人力资本理论研究发展的势头相比60年代大大减弱，但到了80年代后期，人力资本理论研究风潮再度涌起，在90年代达到了又一个新的理论高度，这一轮新的研究热潮发端于表2中的两篇论文：ROMER PM的“Increasing Returns and Long-Run Growth”（《收益递增和长期增长》，1986）和LUCAS RE的“On the Mechanics of Economic-development”（《论经济发展的机制》，1988）。这两篇论文将人力资本引入古典经济增长模型形成了“新经济增长理论”，经济增长理论的复兴带动了人力资本理论研究的复兴[10-11]。
五、 研究主题
上文对文献分布、核心文献和重要学者的探索分析，使我们对国内外人力资本研究的基本格局有了一定的了解，但这些信息只是关于人力资本研究的外围信息，我们并没有获得关于人力资本研究本身的信息，即人力资本的研究内容方面知识，因此，我们有必要从研究主题和研究热点两个方面对人力资本研究状况作进一步探索。由于关键词是论文核心内容的再浓缩，所以关键词分析可以在一定程度上实现对文献研究内容进行分析的效果，关键词共现聚类分析[12-13]正是目前常用的文献内容分析方法，它可以帮助识别关键词的类属关系，从而发现特定研究领域的主要的研究主题。
利用软件的关键词聚类分析技术④，选择软件默认的关键词聚类算法对所有关键词进行聚类运算，我们得到了人力资本研究文献的关键词聚类图谱，从而发现了人力资本研究领域的主要研究主题⑤。从图7可以看出，国内人力资本研究的内容基本可以分为四大主题，分别是：（1）人力资本的理论性讨论;（2）经营者的人力资本及其产权归属;（3）劳动者的人力资本及其就业收入;（4）人力资本与经济增长及技术进步。以聚类“#1人力资本的理论性讨论”为例来看，该聚类由人力资本理论、物质资本、社会资本、教育投资、人力资源、人力资本积累、专用性人力资本等关键词构成。图中的“十”字标识符和关键词标签越大表示该关键词共现频次越高，说明涉及这方面研究内容的论文越多，这个研究点受关注的程度越大。
图8给出的是国际人力资本研究的四个主题，分别是：（1）人力资本与个人;（2）人力资本与经济增长;（3）人力资本与企业经营;（4）人力资本与教育。图7和图8基本涵盖了人力资本研究的所有方面，国内外的任何一篇研究人力资本的文献都可以从中找到对应的主题归属。如果进一步抽象，那么人力资本研究基本上可以概括为两个方面，即人力资本本身和人力资本的外在影响。对人力资本本身的研究包括人力资本的形成、异质性、产权等等，对人力资本外在影响的研究包括人力资本对个人收入、经济增长、企业管理等方面的影响。从图中还可以发现，一部分关键词并没有单一明确的聚类归属，也就是说，这些关键词可以同时归属于多个聚类，具有多重类属关系，由此产生了聚类和聚类之间的重叠交叉;另一种情况是，虽然个别关键词的类属很明确，但由于计算机运算的程序性和机械性，这种交叉重叠甚至错误聚类依然存在，这些问题是难免的，但不会对基本主题的提取造成太大的负面影响，聚类的结果基本是可信的。在弄清楚人力资本研究的几大主题之后，研究者无论遇到人力资本方面的什么问题，都能迅速地形成关于问题的明确定位。 六、 研究热点
前沿热点研究是学术研究的常态，在着手具体的问题时，我们必须对当下研究的前沿热点有所了解，更深入地，我们需要对历史上的熱点及其演化过程有所了解。如果从关键词角度看，研究的前沿热点一定程度上就表现为一组处于动态更替中的突现关键词。因此，分析关键词的动变可以在一定程度上让我们窥见特定领域的前沿热点[14-16]。图7-8以聚类视图模式从共时维度展现了关键词的类属关系和不同关键词两两共现的网络结构，图6则是以时区视图模式从历时维度展示了关键词的动变更替过程，直观展现了不同年代的研究热点以及整个历史时段研究热点的演进轨迹。图9中的“十”字标识符的含义与图5相同，图下方的年代表示关键词首次出现共现的时间。
接下来，我们对图谱进行简要的解读。在图9中，“经济增长”、“人力资本投资”、“人力资本产权”、“剩余索取权”、“国有企业经营者”、“教育投资”、“技术进步”、“人力资本理论”等关键词在1998-1999年间首次发生共现，表明这些关键词在1998-1999年间开始成为受关注度的新研究点，它们的“十”标识符和关键词字体都相对比较大，说明这些关键词在样本数据时间范围内（1998-2017）累计共现频次比较高，总体上有很高的关注度;2004年新出现且总体受关注程度比较高的研究点是“企业家人力资本”、“人力资本结构”、“人力资本存量”等。同理，我们可以从图10看到基于外文文献数据库统计的结果，在1998年左右，标识醒目的“firm performance”、“economic growth”、“education”、“endogenous growth”等关键词开始受到关注。这些关键词的字体和“十”字标识符都比较大，表明这些研究点自首次共现到2017年这个时段，总体受关注程度很高，有很多论文的研究都涉及到了这些方面。
我们发现，图9-10呈现给我们的信息包括两个方面：一是不同时段新出现了哪些研究点，二是这些研究点在样本数据时间范围内总体上受关注的程度如何，即研究点首次共现的时间和总的共现频次，这对发现和确定不同历史时段的研究新动向以及明确这个研究点在整个研究领域中的地位有直接意义，但关键词何时成为研究热点？作为研究热点持续的时长是多少？以及新的研究热点取代当前研究热点的过程是怎样的？为了进一步给出阶段性突现、最具活力的研究热点及其热度持续具体时长方面的信息，特别是从全局视野上通观不同时段的研究热点以及研究热点的更替演变的轨迹，我们对关键词进行突现值（Burtness Value）运算，得到了关键词突现时段表（表2）⑥。
表2展示了部分突现值达到一定强度（Strength）的关键词及其更替演变过程，这些关键词是不同时段人力资本领域出现的研究热点。表中每一个圆点代表一年，实心圆点表示关键词发生突现的年份。例如，关键词“企业所有权”在1998-2003年间是研究热点;“人力资本产权”在2001-2007年间是研究热点;“剩余索取权”在2002-2006年间是研究热点;“运动员”在2007-2011年间是研究热点，到了2014年，“异质性”、“健康人力资本”开始成为研究热点，直到2017年也持续受到关注。“人力资本积累”、“异质性”、“健康人力资本”、“human resource management”、“resource”、“technology”是近几年的研究热点。其实，我们有必要把表2与图9-10结合起来分析，这样可以读取更细致全面的信息。以图9中的关键词“经济增长”为例，该关键词节点的“十”字标识符和字体最大，在图谱中的共现频次最高（314次），该词在1998年首次发生共现，成为当时新的研究点，但是还算不上是1998年的研究热点，因为结合表3来看，该关键词是在2010成为研究热点的，但2012年以后受关注程度下降，不再是当时的研究热点。
七、 结 论
世界各国的文献数字化进程都在不断加速，文献大数据在为研究者提供丰富研究资料的同时，也让研究者逐渐丧失关于特定研究领域整全性的宏观印象，而不得不偏于一隅，从而导致研究者在研究决策上的迷茫。本文依托CNKI、CSSCI和SSCI数据库，利用文献分析工具CiteSpace对全球中文和外文人力资本研究文献进行了探索，并以可视化图表和图谱的形式展现了研究结果。研究结果从文献的时空分布、基础性核心文献、重要学者、研究主题、研究热点及其更替变化轨迹六个方面客观、全面、简洁地呈现了20世纪70年代以来世界和中国人力资本研究的基本情况，为各级各类研究人员在该领域的研究选题、学术评估和学术追踪提供科学可信的参考和依据。研究结果表明：世界人力资本研究文献的分布很不均衡，人力资本的研究文献主要集中在北美、西欧、东亚和大洋洲四大区域中的发达市场经济国家或经济发展速度较快的发展中国家，美国是人力资本研究的大本营。国内对人力资本的研究和关注程度整体呈上升趋势，但不论是从文献数量还是文献质量来看，国内研究都不及国际研究，基本上处于跟从或附随于国际研究的状态;SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、MINCER J、周其仁、ROMER PM、BARRO RJ等学者在人力资本研究领域颇具影响力;从事人力资本研究必读的基础性核心文献有SCHULTZ TW （1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、BECKER GS（1964）、ROMER PM（1990）、SCHULTZ TW（1961）、MINCER J（1974）等等;国内人力资本研究的主题大致关于人力资本的理论性讨论、经营者的人力资本及其产权归属、劳动者的人力资本及其就业收入、人力资本与经济增长及技术进步，这四个方面，相应地，国际人力资本研究主题是人力资本与个人、人力资本与经济增长、人力资本与企业经营、人力资本与教育。
注释： ① 在人力资本领域，房宏君是国内率先利用CiteSpace对文献进行可视化计量分析的学者（房宏君，2010;房宏君，2014），但他的研究还有值得改进的地方，比如数据样本量比较小（文献检索时间跨度为10年），使用的软件版本比较低，统计表和知识图谱都相对简略，对定量化统计结果的定性解读欠充分等等，其论文承载的信息量尚不足以对国内外人力资本研究的基本情况进行整全性宏观描述。
② 被引突现是指该作者（或文献）在短时间内被引用频次大幅度上升或下降的情况，这种波动其实是研究转向的信号，因此这种节点也被视为研究转折点。
③ 中介中心性是测度某个节点在整个节点网络中对其他节点的媒介枢纽程度的一个指标，是由美国社会学家林顿·弗里曼（Freeman，1979）教授提出来的一个概念，它测量的是一个点在多大程度上位于图中其他“点对”的中间，反映某个节点在整个网络中的中心或边缘地位。此指标也反映了某节点的跨界关联性，对发现文献聚类有特别的优势。
④ 为了让几年来被引频次低，但富有创新性的新关键词尽可能地在图谱中显示出来，作者还剔除了“人力资本”和“human capital”这两个共现频次最高，但没有必要在图谱中显现的关键词。
⑤ 由于软件只能依据一定的算法（LSI/LLR/MI）从论文标题、关键词或摘要中筛选合适的词组作为聚类名称，这种方法生成的聚类名称存在同级词概括提领同级词的问题，为了使聚类名称更具有概论力，本文以手动命名取代了软件自动命名。
⑥ 高突现关键词具有出现频次高、出现时间短的特点，这一特点集中反映了特定研究点的研究活力，所以捕捉高突现关键词可以直接找到特定时间段的研究热点，CiteSpace中的Burtness View分析就提供了这方面的分析技术。
[参考文献]
[1] 魏希.中国人力资本理论研究二十年[D].济南：山东大学，2002：15.
[2] 黄泰岩.2016年中国经济研究热点排名与分析[J].经济学家，2017（7）：5-15.
[3] 黄泰岩.2017年中国经济研究热点排名与分析[J].经济学家，2018（9）：30-41.
[4] 陈悦.悄然兴起的科学知识图谱[J].科学学研究，2005，23（2）：149-154.
[5] 卫军朝，蔚海燕.基于不同文献类型的知识演化研究[J].情报科学，2011（11）：1742-1746.
[6] 陈悦，陈超美等.引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南[M].北京：科学出版社，2014.
[7] 李杰，陈超美.CiteSpace：科技文本挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2005.
[8] 吴学雁，艾丹祥，等.LED研究热点与前沿的知识图谱分析[J].情报杂志，2013，32（4）：127-133.
[9] 李建民.人力资本通论[M].上海：三联书店，1999：34-35.
[10]张凤林.人力资本理论及其应用研究[M].北京：商务印书馆，2006：36-45.
[11]王明杰，郑一山.西方人力资本理论研究综述[J].中国行政管理，2006（8）：92-95.
[12]Kaufman L，Rousseew P J.，Finding Groups in Data：an Introduction to Cluster Analysis[M].New York：John Wiley& Sons，1990.
[13]M.Callon，J.P.Courtial，F.Laville，Co-word Analysis as a Tool for Describing the Network of Interaction Between Basic and Technological Research：the Case of Polymer Chemistry[J].Scientometrics 1991.22（1）：155-205.
[14]Chaomei Chen，Zhigang Hu，Shengbo Liu & Hung Tseng.Emerging Trends in Regenerative Medicine：A Scientometric Analysis in CiteSpace[J].Expert Opinion on Biological Therapy，2012，12（5）：593-608.
[15]陳超美.CiteSpaceⅡ：科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化[J].陈悦，侯剑华，译.情报学报.2009，28（3）：401-421.
[16]赵蓉英，许丽敏.文献计量学发展演进与研究前沿的知识图谱探析[J].中国图书馆学报，2010，36（ 5）：60-68.
（责任编辑 王婷婷）
Abstract：Human capital has been the domestic research focus in social sciences for a long time. In order to present a complete，intuitive and scientific macro-survey of global human capital research，relying on Chinese and foreign databases，this paper makes the big data analysis on the global human capital research literature by using the visualization bibliometrical analysis software CiteSpace. In the form of pictures and texts，the results present the basic situation of the world’s and China’s human capital research since the 1970s in six subjects： the temporal and spatial distribution of literature，basic core literature，important scholars，research subjects，research hotspots and their evolution.
Key words：human capital; literature analysis;the knowledge map
关键词： 人力资本; 文献分析; 知识图谱
中图分类号： F241 文献标识码： A DOI： 10.3963/j.issn.1671-6477.2019.04.011
20世纪50年代，人力资本概念正式被提出，70年代末开始译介到中国[1]。伴随着西方经济学在国内的广泛传播，人力资本理论迅速被应用到教育经济、劳动经济、经济增长、企业管理等多个研究领域，并在这些领域获得了相当的话语权，成为这些领域的基础理论之一。据《2016年中国经济研究热点排名与分析》统计，“人力资本”作为高频关键词排名第14位[2]，2017年排名上升到第7位[3]。人力资本是一个在世界范围内颇具影响力的理论，那么，人力资本研究在全国和全世界究竟是一个什么样的情况呢？具体来说，人力资本研究文献在纵向的时间和横向的空间维度上有怎样一个分布格局？人力资本研究领域的代表性学者都有哪些？哪些文献是该领域的基础性核心文献？从研究内容上看，人力资本研究有哪些研究主题？人力资本研究的前沿热点是什么？有怎样一个历史演进过程？……对所有这些问题的回答就是对人力资本研究宏观概况的阐述，任何一个已经进入或准备进入该领域的研究者都应该对这些基本常识有所了解和掌握。但是，人力资本概念及其理论的确立已有半个多世纪了，人力资本领域积淀起来的研究文献可谓汗牛充栋，在这样的情况下，即使对于资深的学者来说，凭借传统的文献研读方式，要想整全而准确地掌握全球人力资本研究的宏观概况也是异常困难的。令人欣慰的是，现代文献的数字化和大数据分析技术的发展为解决这些问题提供了有效的方法[4]。本文依托中文和外文数据库（CNKI、CSSCI和SSCI），利用文献计量分析软件CiteSpace对人力资本领域的文献大数据分专题进行定量分析，以使各类研究者能够在短时间内高效、便捷、准确地形成关于人力资本研究情况的整全性宏观印象①。
一、 数据来源及其他说明
根据本文各研究专题任务的不同需要，我们选择CNKI、CSSCI和SSCI作为文献数据的来源数据库。其中，中文文献数据来源于CNKI和CSSCI數据库。CNKI数据库虽然收录期刊全面、收录文献的时间跨度大，但无法批量下载参考文献数据，无法完成文献共（被）引分析。CSSCI是遴选数据库，虽然所收录文献的学术质量相对更有保证，但该数据库缺失1998年以前的早期文献数据。本文第一个研究专题要以发文量为指标对中文文献的时间分布作分析，CSSCI数据库提供的数据是不充分的，不足以反映中文人力资本研究在长历史时段中的整全性概貌。鉴于两个数据库的互补性，本研究以CNKI数据库1975-2017数据为研究中文文献时间及空间分布分析专题的来源数据，以CSSCI数据库1998-2017数据为其他分析专题中文文献的来源数据。由于SSCI是比较成熟的数据库，不仅收录文献的时间跨度大、题录信息完整、参考文献索引格式规范，而且文献质量有保证，完全满足各研究专题对外文文献数据的要求，所以外文文献数据统一来源于Web of Science核心合集子库SSCI中1998-2017数据。
期刊类文献是经过同行评议的高质量文献，是知识演化链中的精华部分[5]，是具有典型代表性的文献样本，本研究以“期刊论文”文献为样本数据来源。中文文献检索表达式：篇名=“人力资本”，外文文献检索表达式：TI="*human capital*";检索时间：2018年10月30日;文献检索的时间跨度：1998-2017。由于中文文献存在中英文参考文献共存的现象，所以在参考文献索引方面存在引用格式不规范和拼写错误等问题。为了提高运算结果的信度和效度，作者对原始数据进行了工作量巨大的标准化处理（俗称“数据清洗”）。本文以陈超美教授用Java语言开发的文献可视化分析软件CiteSpace（5.2.R2.版）[6-7]为主要的分析和制图工具。软件的参数设置对统计运算结果及结果的可视化程度具有直接影响，经反复的运算尝试和综合比较，作者在保持软件其他参数缺省设置不变的条件下，将Look Back Years（-1：unlimited）设置为-1，即文献引用时间跨度不受限制，保证所有引用都被纳入统计运算;将#Years Per Slice设置为2，即以2年为一个时间分段;将Top N设置为30，即从指定时间切片中选取最大的30个数据[8]。
二、 文献分布
发文量的时间统计和空间统计可以直接反映特定研究主题在不同时间和地域受关注的程度、研究活跃程度以及研究力量的分布状况，一定程度上可揭示出某研究主题与区域政治经济发展状况的联系。
从图1可以看出，自20世纪80年代以来，国内对人力资本的研究和关注程度整体呈上升趋势，这种上升趋势呈20°直线夹角走势，并隐现于三个剧烈波动的历史阶段。第一个阶段是1975-1992年，这是国内人力资本研究起步的前期。改革开放之后，西方经济学被译介到中国，人力资本理论作为西方经济学经济增长理论的一个理论要点开始引起少数人的注意。直到1986年，有关国内人力资本的论文累计仅有5篇，在1987-1992年间年均发文量也只有5篇。结合检索到的具体文献来看，这个阶段文献的主要是理论评介类研究，相对粗略的应用性研究也零星存在。第二个阶段是1993-2007年，这是国内人力资本研究的起步期和爆发期。1993年发文量为10篇，到了1997年达到了75篇，国内人力资本研究开始起步，然后一路狂飙到了2007年的1139篇，这个阶段的文献主要是理论研究和应用性研究。如果从政治经济背景来看，这个阶段正是邓小平南巡讲话后中国进入以社会主义市场经济体制改革为主要目标的时期，也是中国经济正式起飞的时期，经济在发展速度和发展质量上越来越倚重于劳动力素质的提高，而不只是简单的劳动力数量的增加，人力资本作为高劳动力素质的代名词自然备受关注。第三个阶段是2008-2017年，这是人力资本研究的回调期。从最高点一路下滑，到2017年，发文量腰折半数，回到2000年的水平，这个阶段的文献比较热衷于建立计量模型的应用性研究。一方面，任何一种炒作过头的理论都有一个降温的过程，另一种可能的解释是，2005年国内出现了一些批判人力资本理论的声音。
图1从时间角度展示了国内人力资本研究在发文量方面变化情况，图2则从地域分布角度展现了全球人力资本研究的空间格局。图2是以CiteSpace后台统计数据为依据，利用地理信息系统软件ArcGIS绘制的全球人力资本研究文献的地域分布图，该图展现了人力资本研究力量分布的国际格局，反映了人力资本研究在全球的区域性特点。分布图以一个国家/地区的文献总量为分级色彩图示指标，一国发文总量与该国疆域色彩的深浅成正比，色彩越深表示发文数量越大，反之，发文数量越小。
从图2可以看出，世界人力资本研究文献的分布很不均衡，存在明显的梯度，而且梯间距也很大，人力资本的研究文献主要集中在北美、西欧、东亚和大洋洲四大区域，整体呈现为“一超多强”的格局。美国是人力资本研究的大本营，发文量1256篇，远远超越于排名随后的德国（154篇）、加拿大（146篇）、西班牙（141篇）、中国（122篇）和澳大利亚（108篇）等，是这些国家平均数的9.4倍。这样的结果并不意外，因为现代人力资本理论发源于美国，其第二阶段的蓬勃发展也率先发生在美国。欧亚大陆北部、中亚、非洲地区的发文量很小，其余地区的发文量处于居中位置，全世界超过4/5国家发文量不到10篇。从发文量/百万人口（2016年世界人口数据）指标来看，澳大利亚排名第一，百万人口发文量为4.47篇，其次是比利时4.4、加拿大4.0、美国3.8、奥地利3.31、西班3.0、德国1.86等，中国的百万人口发文量是0.09，排名第14位。不论从发文量的绝对数和相对数来看，人力资本研究繁荣的国家都是市场经济国家，这些国家要么是经济发达国家，要么是经济发展速度较快的发展中国家，同时这些国家也是高等教育发达、人才密度大、科技成果多的国家，这与人力资本理论隶属于主张市场调节的新古典主义、人力资本投资最主要的途径是教育投资直接相关。
三、 核心文献
核心文献是任何一种理论或学说的主要载体，找出并研读核心文献是快速进入该理论或学说的必由之路，也是进一步深入研究、实现理论创新的必由之路。利用CiteSpace共被引运算分析，我们快速找到了人力资本领域系列基础性核心文献，这些文献是从事人力资本研究的必读文献，有关人力资本的原创性理论和观点皆出自这些文献（图3-4）。为了有效地从图谱中获取更多重要的文献信息，我们在此简要地对图谱作一般性的解读。
图谱由大小不等、色彩不一的（年輪）节点、节点标签和节点间连线三种要素组合交织构成。根据分析内容的不同，节点代表的对象也不同，以文献共被引分析为例，节点的大小和标签字体的大小与其所代表的文献的学术影响力成正比例关系。节点间连线表示两两文献之间的引证关系，连线粗细表示两个之间关联强度。有的节点内嵌了红色的年轮圈，这些年轮圈表示该节点在红圈所代表的年份内有较高的突现值（Burtness Value）②，即该节点在年轮圈所代表的时间段内被引用频次激增，这表明这个文献是那个时间段内关注度很高的焦点文献;有的节点外嵌了紫色的年轮圈，这些年轮圈表示该节点具有较高的中介中心性（Centrality）③，即该节点在图谱中居于相对核心的地位，该文献所讨论的问题辐射到或引申出许多其他问题。为了提高图谱的可读性，我们隐去了影响力比较小的节点及其标签，高亮了那些具有高突现性和高中介中心性的节点，暗化了其它普通节点的色彩。可见，图谱以直观可读的方式地给我们展示了人力资本领域的重要文献及其在所有文献中的影响力和相对地位。
基于中文数据库CSSCI，我们发现人力资本领域的基础性核心文献有：SCHULTZ TW（1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、ROMER PM（1990）、SCHULTZ TW（1961）等等（图3）;同理，基于英文数据库SSCI，我们发现人力资本领域的基础性核心文献有：LUCAS RE（1988）、BECKER GS（1964）、MANKIW NG（1992）、ROMER PM（1990）、MINCER J（1974）、BENHABIB J（1994）、BARNEY J（1991）、SCHULTZ TW（1961）等等（图4）。在图3中，SCHULTZ TW（1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、SCHULTZ TW（1961）等节点外嵌有明显的紫色外圈，图4中，LUCAS RE（1988）、BECKER GS（1964）、ROMER PM（1990）等节点也是如此，说明这些文献具有较高的中介中心性，这些文献所讨论的问题包络广泛，进行其他问题的研究绕不开这些文献已完成的研究，所有这些文献一起形成了文献聚类群落。
为了给图谱中重要节点提供更详尽的信息，我们导出了软件后台运算数据，并选择共引频次较高的前15篇文献制成表1。表1中显示CSSCI/SSCI数据库共引频次排序前15的文献几乎都是国外研究者的文献，这再次确证了人力资本理论的“舶来品”性质，这说明人力资本研究在国内基本上是跟从或附随于国际研究的状态，结合其他文献综述来看，除了人力资本产权问题研究有所进展而外，国内在人力资本基础理论研究方面几乎没有新的突破。
由表1可知，我们发现，关于人力资本的基础性核心文献在CSSCI/SSCI存在部分重叠。表1的文献是全球公认的研究人力资本的基础性文献，其中的重叠文献更为重要，非常值得研究者深入钻研。由于这些文献是共引频次很高的权威文献，所以，这些文献的基本思想、话语方式和研究范式在很大程度上代表了该领域主流的思想理论范式。从表1所列文献的题名来看，国内人力资本研究的主流模式是肯定性质的理论阐述和经验验证，对人力资本进行批判性和否定性的研究非常罕见，这一点和国际的主流研究模式也是一致的。
四、 重要学者
基础性核心文献是经过时间沉淀，在历史上实际产生了较大影响力的研究成果，但是这些文献在时间上存在滞后性，因为任何具有相当学术价值的文献都必须要经过较长一段时间的检验才能积累起较高的被引频次，从而被研究者统计发现。所以，文献共被引分析方法在发现新近刊发的高学术价值的文献方面无能为力。一个可行且必要的方法是，发现并追踪高影响力学者，这样可以高概率地发现新近刊发的相对有质量保证的文献。 基于中文数据库CSSCI，我们发现人力资本领域颇具学术影响力的学者有：SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、周其仁、ROMER PM、BARRO RJ。查驗软件后台数据发现，SCHULTZ TW的累计共被引频次达到了607次，排在其后的是LUCAS RE（393次）、BECKER GS（355次）、周其仁（314次）、ROMER PM（301次）、BARRO RJ（207次）等等（图5）。基于外文数据库SSCI，我们发现人力资本领域颇具学术影响力的学者有：BECKER GS（762次）、LUCAS RE（445次）、BARRO RJ（430次）、MINCER J（295次）、ACEMOGLU D（275次）、ROMER PM（275次）、HECKMAN JJ（245次）、SCHULTZ TW（222次）、MANKIW NG（220次）、GALOR O（172次）等等（图6）。其中，图5中的姚先国、SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、ROMER PM、蔡昉、周其仁等节点外嵌有紫色外圈;图6中的BECKER GS、BARRO RJ、LUCAS RE、NELSON RR、ACEMOGLU D、CARD D、ROMER PM、PSACHAROPOULOS G等也是如此，这表明这些学者所研究的问题具有较大的辐射面，许多研究都没能绕开他们研究的问题，他们在人力资本研究领域处于相对核心的地位。杨瑞龙、方竹兰、周其仁、李建民、姚先国、王金营、BENHABIB J、张军等节点（图5）内嵌有红色圈层，OECD、PLOYHART RE、WRIGHT PM（图6）也是如此，表明这些学者在某个短时间内是备受关注的焦点人物，他们的研究成果在这个时段密集地获得了很高的认可度。
以上图谱是符合基本事实和基本常识的。众所周知，图谱（图5-6）中这些最醒目节点所代表的确实是现代人力资本理论重要代表性人物，他们在人力资本领域的权威地位无可置疑。比如，SCHULTZ TW，他在1960年就任美国经济学会会长的就职演说中，发表了著名的“论人力资本投资”的演讲，正式宣告了现代人力资本理论的诞生，被称为“现代人力资本理论之父”。随后他又发表了一系列有关教育、经济增长的论文，获得了1979年诺贝尔经济学奖;BECKER GS是人力资本理论的另一位重要的创始人，他对人力资本理论的贡献主要在于他在其名著《人力资本》中为人力资本理论确立了一般性的分析框架和理论基础，瑞典皇家科学院对他的评价是：“他构造了这项理论的微观经济基础，并使之数学化，他把人力资本观点发展成为确定劳动收入分配的一般理论。”他的理论与经验研究也促进了人力资本理论的实际应用;MINCER J在1957年的博士论文《人力资本投资与个人收入分配》中，率先用人力资本投资方法研究个人收入分配问题，他其实在SCHULTZ TW和BECKER GS之前“发现”了人力资本理论[9];20世纪70年代末以后，人力资本理论研究发展的势头相比60年代大大减弱，但到了80年代后期，人力资本理论研究风潮再度涌起，在90年代达到了又一个新的理论高度，这一轮新的研究热潮发端于表2中的两篇论文：ROMER PM的“Increasing Returns and Long-Run Growth”（《收益递增和长期增长》，1986）和LUCAS RE的“On the Mechanics of Economic-development”（《论经济发展的机制》，1988）。这两篇论文将人力资本引入古典经济增长模型形成了“新经济增长理论”，经济增长理论的复兴带动了人力资本理论研究的复兴[10-11]。
五、 研究主题
上文对文献分布、核心文献和重要学者的探索分析，使我们对国内外人力资本研究的基本格局有了一定的了解，但这些信息只是关于人力资本研究的外围信息，我们并没有获得关于人力资本研究本身的信息，即人力资本的研究内容方面知识，因此，我们有必要从研究主题和研究热点两个方面对人力资本研究状况作进一步探索。由于关键词是论文核心内容的再浓缩，所以关键词分析可以在一定程度上实现对文献研究内容进行分析的效果，关键词共现聚类分析[12-13]正是目前常用的文献内容分析方法，它可以帮助识别关键词的类属关系，从而发现特定研究领域的主要的研究主题。
利用软件的关键词聚类分析技术④，选择软件默认的关键词聚类算法对所有关键词进行聚类运算，我们得到了人力资本研究文献的关键词聚类图谱，从而发现了人力资本研究领域的主要研究主题⑤。从图7可以看出，国内人力资本研究的内容基本可以分为四大主题，分别是：（1）人力资本的理论性讨论;（2）经营者的人力资本及其产权归属;（3）劳动者的人力资本及其就业收入;（4）人力资本与经济增长及技术进步。以聚类“#1人力资本的理论性讨论”为例来看，该聚类由人力资本理论、物质资本、社会资本、教育投资、人力资源、人力资本积累、专用性人力资本等关键词构成。图中的“十”字标识符和关键词标签越大表示该关键词共现频次越高，说明涉及这方面研究内容的论文越多，这个研究点受关注的程度越大。
图8给出的是国际人力资本研究的四个主题，分别是：（1）人力资本与个人;（2）人力资本与经济增长;（3）人力资本与企业经营;（4）人力资本与教育。图7和图8基本涵盖了人力资本研究的所有方面，国内外的任何一篇研究人力资本的文献都可以从中找到对应的主题归属。如果进一步抽象，那么人力资本研究基本上可以概括为两个方面，即人力资本本身和人力资本的外在影响。对人力资本本身的研究包括人力资本的形成、异质性、产权等等，对人力资本外在影响的研究包括人力资本对个人收入、经济增长、企业管理等方面的影响。从图中还可以发现，一部分关键词并没有单一明确的聚类归属，也就是说，这些关键词可以同时归属于多个聚类，具有多重类属关系，由此产生了聚类和聚类之间的重叠交叉;另一种情况是，虽然个别关键词的类属很明确，但由于计算机运算的程序性和机械性，这种交叉重叠甚至错误聚类依然存在，这些问题是难免的，但不会对基本主题的提取造成太大的负面影响，聚类的结果基本是可信的。在弄清楚人力资本研究的几大主题之后，研究者无论遇到人力资本方面的什么问题，都能迅速地形成关于问题的明确定位。 六、 研究热点
前沿热点研究是学术研究的常态，在着手具体的问题时，我们必须对当下研究的前沿热点有所了解，更深入地，我们需要对历史上的熱点及其演化过程有所了解。如果从关键词角度看，研究的前沿热点一定程度上就表现为一组处于动态更替中的突现关键词。因此，分析关键词的动变可以在一定程度上让我们窥见特定领域的前沿热点[14-16]。图7-8以聚类视图模式从共时维度展现了关键词的类属关系和不同关键词两两共现的网络结构，图6则是以时区视图模式从历时维度展示了关键词的动变更替过程，直观展现了不同年代的研究热点以及整个历史时段研究热点的演进轨迹。图9中的“十”字标识符的含义与图5相同，图下方的年代表示关键词首次出现共现的时间。
接下来，我们对图谱进行简要的解读。在图9中，“经济增长”、“人力资本投资”、“人力资本产权”、“剩余索取权”、“国有企业经营者”、“教育投资”、“技术进步”、“人力资本理论”等关键词在1998-1999年间首次发生共现，表明这些关键词在1998-1999年间开始成为受关注度的新研究点，它们的“十”标识符和关键词字体都相对比较大，说明这些关键词在样本数据时间范围内（1998-2017）累计共现频次比较高，总体上有很高的关注度;2004年新出现且总体受关注程度比较高的研究点是“企业家人力资本”、“人力资本结构”、“人力资本存量”等。同理，我们可以从图10看到基于外文文献数据库统计的结果，在1998年左右，标识醒目的“firm performance”、“economic growth”、“education”、“endogenous growth”等关键词开始受到关注。这些关键词的字体和“十”字标识符都比较大，表明这些研究点自首次共现到2017年这个时段，总体受关注程度很高，有很多论文的研究都涉及到了这些方面。
我们发现，图9-10呈现给我们的信息包括两个方面：一是不同时段新出现了哪些研究点，二是这些研究点在样本数据时间范围内总体上受关注的程度如何，即研究点首次共现的时间和总的共现频次，这对发现和确定不同历史时段的研究新动向以及明确这个研究点在整个研究领域中的地位有直接意义，但关键词何时成为研究热点？作为研究热点持续的时长是多少？以及新的研究热点取代当前研究热点的过程是怎样的？为了进一步给出阶段性突现、最具活力的研究热点及其热度持续具体时长方面的信息，特别是从全局视野上通观不同时段的研究热点以及研究热点的更替演变的轨迹，我们对关键词进行突现值（Burtness Value）运算，得到了关键词突现时段表（表2）⑥。
表2展示了部分突现值达到一定强度（Strength）的关键词及其更替演变过程，这些关键词是不同时段人力资本领域出现的研究热点。表中每一个圆点代表一年，实心圆点表示关键词发生突现的年份。例如，关键词“企业所有权”在1998-2003年间是研究热点;“人力资本产权”在2001-2007年间是研究热点;“剩余索取权”在2002-2006年间是研究热点;“运动员”在2007-2011年间是研究热点，到了2014年，“异质性”、“健康人力资本”开始成为研究热点，直到2017年也持续受到关注。“人力资本积累”、“异质性”、“健康人力资本”、“human resource management”、“resource”、“technology”是近几年的研究热点。其实，我们有必要把表2与图9-10结合起来分析，这样可以读取更细致全面的信息。以图9中的关键词“经济增长”为例，该关键词节点的“十”字标识符和字体最大，在图谱中的共现频次最高（314次），该词在1998年首次发生共现，成为当时新的研究点，但是还算不上是1998年的研究热点，因为结合表3来看，该关键词是在2010成为研究热点的，但2012年以后受关注程度下降，不再是当时的研究热点。
七、 结 论
世界各国的文献数字化进程都在不断加速，文献大数据在为研究者提供丰富研究资料的同时，也让研究者逐渐丧失关于特定研究领域整全性的宏观印象，而不得不偏于一隅，从而导致研究者在研究决策上的迷茫。本文依托CNKI、CSSCI和SSCI数据库，利用文献分析工具CiteSpace对全球中文和外文人力资本研究文献进行了探索，并以可视化图表和图谱的形式展现了研究结果。研究结果从文献的时空分布、基础性核心文献、重要学者、研究主题、研究热点及其更替变化轨迹六个方面客观、全面、简洁地呈现了20世纪70年代以来世界和中国人力资本研究的基本情况，为各级各类研究人员在该领域的研究选题、学术评估和学术追踪提供科学可信的参考和依据。研究结果表明：世界人力资本研究文献的分布很不均衡，人力资本的研究文献主要集中在北美、西欧、东亚和大洋洲四大区域中的发达市场经济国家或经济发展速度较快的发展中国家，美国是人力资本研究的大本营。国内对人力资本的研究和关注程度整体呈上升趋势，但不论是从文献数量还是文献质量来看，国内研究都不及国际研究，基本上处于跟从或附随于国际研究的状态;SCHULTZ TW、LUCAS RE、BECKER GS、MINCER J、周其仁、ROMER PM、BARRO RJ等学者在人力资本研究领域颇具影响力;从事人力资本研究必读的基础性核心文献有SCHULTZ TW （1990）、LUCAS RE（1988）、周其仁（1996）、BECKER GS（1964）、ROMER PM（1990）、SCHULTZ TW（1961）、MINCER J（1974）等等;国内人力资本研究的主题大致关于人力资本的理论性讨论、经营者的人力资本及其产权归属、劳动者的人力资本及其就业收入、人力资本与经济增长及技术进步，这四个方面，相应地，国际人力资本研究主题是人力资本与个人、人力资本与经济增长、人力资本与企业经营、人力资本与教育。
注释： ① 在人力资本领域，房宏君是国内率先利用CiteSpace对文献进行可视化计量分析的学者（房宏君，2010;房宏君，2014），但他的研究还有值得改进的地方，比如数据样本量比较小（文献检索时间跨度为10年），使用的软件版本比较低，统计表和知识图谱都相对简略，对定量化统计结果的定性解读欠充分等等，其论文承载的信息量尚不足以对国内外人力资本研究的基本情况进行整全性宏观描述。
② 被引突现是指该作者（或文献）在短时间内被引用频次大幅度上升或下降的情况，这种波动其实是研究转向的信号，因此这种节点也被视为研究转折点。
③ 中介中心性是测度某个节点在整个节点网络中对其他节点的媒介枢纽程度的一个指标，是由美国社会学家林顿·弗里曼（Freeman，1979）教授提出来的一个概念，它测量的是一个点在多大程度上位于图中其他“点对”的中间，反映某个节点在整个网络中的中心或边缘地位。此指标也反映了某节点的跨界关联性，对发现文献聚类有特别的优势。
④ 为了让几年来被引频次低，但富有创新性的新关键词尽可能地在图谱中显示出来，作者还剔除了“人力资本”和“human capital”这两个共现频次最高，但没有必要在图谱中显现的关键词。
⑤ 由于软件只能依据一定的算法（LSI/LLR/MI）从论文标题、关键词或摘要中筛选合适的词组作为聚类名称，这种方法生成的聚类名称存在同级词概括提领同级词的问题，为了使聚类名称更具有概论力，本文以手动命名取代了软件自动命名。
⑥ 高突现关键词具有出现频次高、出现时间短的特点，这一特点集中反映了特定研究点的研究活力，所以捕捉高突现关键词可以直接找到特定时间段的研究热点，CiteSpace中的Burtness View分析就提供了这方面的分析技术。
[参考文献]
[1] 魏希.中国人力资本理论研究二十年[D].济南：山东大学，2002：15.
[2] 黄泰岩.2016年中国经济研究热点排名与分析[J].经济学家，2017（7）：5-15.
[3] 黄泰岩.2017年中国经济研究热点排名与分析[J].经济学家，2018（9）：30-41.
[4] 陈悦.悄然兴起的科学知识图谱[J].科学学研究，2005，23（2）：149-154.
[5] 卫军朝，蔚海燕.基于不同文献类型的知识演化研究[J].情报科学，2011（11）：1742-1746.
[6] 陈悦，陈超美等.引文空间分析原理与应用：CiteSpace实用指南[M].北京：科学出版社，2014.
[7] 李杰，陈超美.CiteSpace：科技文本挖掘及可视化[M].北京：首都经济贸易大学出版社，2005.
[8] 吴学雁，艾丹祥，等.LED研究热点与前沿的知识图谱分析[J].情报杂志，2013，32（4）：127-133.
[9] 李建民.人力资本通论[M].上海：三联书店，1999：34-35.
[10]张凤林.人力资本理论及其应用研究[M].北京：商务印书馆，2006：36-45.
[11]王明杰，郑一山.西方人力资本理论研究综述[J].中国行政管理，2006（8）：92-95.
[12]Kaufman L，Rousseew P J.，Finding Groups in Data：an Introduction to Cluster Analysis[M].New York：John Wiley& Sons，1990.
[13]M.Callon，J.P.Courtial，F.Laville，Co-word Analysis as a Tool for Describing the Network of Interaction Between Basic and Technological Research：the Case of Polymer Chemistry[J].Scientometrics 1991.22（1）：155-205.
[14]Chaomei Chen，Zhigang Hu，Shengbo Liu & Hung Tseng.Emerging Trends in Regenerative Medicine：A Scientometric Analysis in CiteSpace[J].Expert Opinion on Biological Therapy，2012，12（5）：593-608.
[15]陳超美.CiteSpaceⅡ：科学文献中新趋势与新动态的识别与可视化[J].陈悦，侯剑华，译.情报学报.2009，28（3）：401-421.
[16]赵蓉英，许丽敏.文献计量学发展演进与研究前沿的知识图谱探析[J].中国图书馆学报，2010，36（ 5）：60-68.
（责任编辑 王婷婷）
Abstract：Human capital has been the domestic research focus in social sciences for a long time. In order to present a complete，intuitive and scientific macro-survey of global human capital research，relying on Chinese and foreign databases，this paper makes the big data analysis on the global human capital research literature by using the visualization bibliometrical analysis software CiteSpace. In the form of pictures and texts，the results present the basic situation of the world’s and China’s human capital research since the 1970s in six subjects： the temporal and spatial distribution of literature，basic core literature，important scholars，research subjects，research hotspots and their evolution.
Key words：human capital; literature analysis;the knowledge map