我国新能源产业创新发展态势分析.docx
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1、我国新能源产业创新发展态势分析 摘要:以CNKI数据库中“新能源”类目下全部文献为样本数据,基于关键词共现关系构建关键词共词网络。引入社群结构抽样算法和G-N聚类算法,对领域探讨总体分布状况进行分析。引入概念的学科和地域隶属度算法,对不同学科和不同地域的新能源探讨特色领域进行比较分析。从时间维度分析国内新能源产业探讨领域的迁移轨迹,并对国内新能源领域演化发展不同阶段的特点进行分析。 关键词:新能源 共词网络 GN聚类 隶属度 演化路径 一、前言 将来,新能源产业很有可能成为继信息技术后带动全球经济复苏“新技术革命”的核心内容,成为世界新的经济增长点。只有大力发展新能源与可再生能源,才能保证中国
2、能源供应平安,调整优化能源结构,促进战略性新兴产业发展,实现能源与经济、社会、环境的协调发展与可持续发展。本探讨应用科学学问图谱分析工具,对国内新能源产业创新发展态势进行综合分析,从新能源产业探讨领域演化、不同学科背景探讨者的探讨领域分布、不同地域探讨者的探讨领域分布等方面进行阐述,并以北京市为例,对地方政府将来推动新能源产业创新发展提出相应对策建议。 二、数据来源与探讨方法 课题组探讨数据源的获得方式是检索CNKI数据库中“新能源”类目下全部文献,共11596篇。基于不同关键词在同一篇文献中的共现关系,构建出描述国内新能源产业领域探讨态势的概念网络。基本方法:以文献关键词为顶点,关键词在同一
3、篇文献中共现关系为边,共现的次数为边的权值,构建出一个包含11562个结点和36951条无向边的国内新能源产业发展领域学问网络。针对以上共词网络,进一步运用社群结构算法进行抽样。基本思想是:关键词共现频次越高,说明词间联系越稳定,剔除边权值3的无向边,并去除因此而产生的孤立点。使用复杂网络可视化分析工具Pajek绘制网络,得到包含266个结点的最大联通子图。 三、结果与分析 (一)国内新能源产业领域探讨整体态势分析 进一步采纳边介数聚类算法(GN算法)对上文中的共词网络进行聚类分析。边介数聚类算法的基本思想是:每一轮通过删除可能连接随意两个集团的边(介数最大的边),逐步使得隐藏的集团显现出来。
4、通过多次迭代后,剔除边介数最高的15个边: 通过图1可以发觉,目前国内新能源产业探讨领域可以划分为太阳能、生物质能、地热能、风能和面对三农领域的应用等几部分。其中太阳能和地热能探讨的领域发育最为充分,概念体系比较完备,领域概念密度很高,说明这两个领域的探讨已经进入学科发展的成熟期。生物质能占据了新能源探讨的重要部分,但概念体系相对稀疏,表明该领域概念体系目前已经初步形成,但尚不成熟,处于学科进入成熟期的前夜。风能探讨位置比较特别,处于太阳能、生物能和地热能的交界地带,说明该领域得到了不同方向探讨的共同关注。但概念体系尚不完善,处于将来发展的潜在方向。 (二)不同学科背景探讨者的探讨领域分布 基
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