2.3 海洋经济高质量发展的研究热点分析

研究热点是指从文献提取出的重要信息，其能够反映出一定时间内学者们共同关心的焦点问题。通过所搜集文献高频关键词，找出主要研究热点，对认识学科现状有重要作用。

2.3.1 关键词共现分析

如果某个关键词频繁出现，则其表示的主题为研究热点[11]。关键词共现能分析关键词之间的亲属度，进而把握研究热点的变化趋势，探寻海洋经济高质量发展相关研究的热点角度。

如图2-5所示，通过CiteSpace软件分析，共得到335个关键词节点和由其组成的614条连线，网络密度为0.011，可见海洋经济高质量发展研究联系较为紧密。“海洋经济”[12-15]、“海洋经济效率”[16-20]、“海洋资源”[21-25]、“可持续发展”[26-30]和“海洋产业”[31-35]等是学者们高频使用的关键词。海洋经济高质量发展不仅仅是提高经济发展速度，更强调可持续发展，通过提高海洋要素资源利用效率驱动当前海洋经济由高速增长转向高质量发展。因此，“海洋资源”和“海洋产业”成为学者们的研究热点，学术界和社会各领域已关注到海洋资源可持续、海洋产业结构升级的重要性。同时，由于海洋经济高质量发展研究时间较短，目前仍以基础理论研究为主。但是，关于海洋经济高质量发展衡量评价体系、评价标准的相关研究已经开始被探讨。因此，海洋经济高质量发展的研究在一定程度上已经由理论研究逐渐向深层次渗透，提高了海洋经济高质量发展的研究质量。

图2-5 海洋经济高质量发展研究关键词共现

2.3.2 关键词聚类分析

为了更有效地把握海洋经济高质量发展的研究热点和趋势[36]，更深入地挖掘海洋经济高质量发展研究热点之间的深层次关系，根据关键词的不同特征，使用Clustering功能对关键词进行聚类分析。结果如图2-6所示。

图2-6 海洋经济高质量发展研究关键词聚类

综合比较，选用CiteSpace软件提供的LLR算法进行聚类主题提取，所得出的聚类标签较符合实际情况且重复率相对较低。由于分析数据为中文期刊，故而选用K聚类形式。最终分析形成的关键词共引网络，共有18个聚类。因此，可以推断，海洋经济高质量研究领域的高共引关键词具有明显聚类特征，已形成多个聚类，且多个聚类之间重合交叉并行。模块值（Modularity）为0.774＞0.3，平均轮廓值（Mean Silhouette）为0.6119＞0.5，表明该网络聚类结构合理，网络中各模块独立性较高，同时也具有一定关联。从图2-6可以看到，聚类最大的是“#0海洋经济”，其次是“#1中国”，第三位是“#2可持续发展”。可见该领域已形成多元研究视角。