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2024年诺贝尔经济学奖颁发给了美国麻省理工学院的达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）、西蒙·约翰逊（Simon Johnson）和美国芝加哥大学的詹姆斯·A.罗宾逊（James A.Robinson），以表彰他们对制度如何形成并影响繁荣的研究贡献。以下对诺奖得主的相关主题学术文献及其施引文献进行分析。
一、获奖者相关文献分析
在SCIE/SSCI/A&HCI/CPCI/BKCI中检索得到三位教授的学术成果共计421篇，包括期刊论文294篇、会议论文29篇、书评16篇、综述7篇、著作53部、其他成果22 篇。三位获奖者的研究领域涵盖宏观经济学、微观经济学、制度经济学、计量经济学、行为经济学、发展经济学、劳动经济学等，且三位经济学家合作紧密，尤其是在探讨政治和经济制度如何影响长期经济发展方面具有重大贡献。与诺奖相关的主题文献有343篇（著作53部、期刊和会议论文等290篇），其中290篇论文的被引频次（去除自引）53196次，篇均被引183次，h指数为108。343篇获奖者相关文献的年度分布如图1所示。
图1 2024年诺贝尔经济学奖获奖者相关主题文献年度分布
其中被引次数超过500次的论文有29篇；最高被引论文为三位获奖者2001年合作发表在American Economic Review的“The colonial origins of comparative development: Anempirical investigation”（《发展差异的殖民地起源：实证调查》），被引5085次；其次是达龙·阿西莫格鲁和詹姆斯·A·罗宾逊于2012年在New York Review of Books上发表的论文“Why Nations Fail”（《国家为什么会失败》），被引2032次；第三为三位获奖者2002年共同发表在Quarterly Journal of Economics上的论文“Reversal of fortune: Geography and institutions in the making of the modern world income distribution”（《命运的逆转：地理和制度在现代世界收入分配中的作用》），被引1845次。290篇相关主题论文主要涉及经济增长、经济理论、产权、制度制定等，分布在100种期刊上，其中发文量位居前3的期刊分别为American Economic Review（36篇）、Journal of The European Economic Association（17篇）、Quarterly Journal of Economics（16篇），占所有文献的20%。专著被引次数最高的是阿西莫格鲁和罗宾逊2005年合著的Economic Origins of Dictatorship and Democracy（《专制和民主的经济起源》），被引2654次，其次是二人于2012年再次合著的Why Nations Fail: The Origins of Power, Prosperity, and Poverty（《国家为什么失败：权力、繁荣和贫困的起源》），被引1548次。
利用InCites数据库对相关论文进行学科影响力分析发现：1980年以后（含1980年）发表的90%的SCIE/SSCI论文和高影响力论文，均集中在经济学与商学学科领域，篇均被引高达189次，详见表1。
表1 2024年诺贝尔经济学奖获奖者相关主题SCIE/SSCI论文归属学科及影响力表现
诺贝尔经济学获奖者的学术论著详见经济与管理学科服务平台：https://libguides.lib.whu.edu.cn/c.php?g=665817&p=6766521。
二、相关施引文献分析
截至2024年11月21日，343篇获奖者相关文献（含290篇论文和53部著作）被SCIE/SSCI/A&HCI/CPCI/BKCI中31898篇文献引用，中国学者参与了其中5784篇施引文献研究；而近15年（2009年以来）的施引文献高达28892篇，其中，中国学者贡献了5678篇。近15年的施引文献量及中国作者参与的施引文献量分别占所有年份施引文献总量的90%和98%。
1.发文年度分布
从全球来看，相关施引文献呈逐年上升趋势。如图2所示，2013年后施引文献量迅速增长，每年超过1000篇，2023年高达3315篇。近十年的施引文献中有477篇入选ESI数据库高被引论文，18篇入选热点论文。
图2 2024年诺贝尔经济学奖相关主题施引文献年代分布
2.发文国家/地区分布
28892篇相关施引文献共涉及170个国家和地区，其中发文量排名前10的国家/地区为：美国（9580，33.16%）、中国（5678，19.65%）、英国（3787，13.11%）、德国（2448，8.47%）、意大利（1865，6.46%）、法国（1427，4.94%）、西班牙（1339，4.64%）、澳大利亚（1253，4.34%）、加拿大（1207，4.18%）、荷兰（1060，3.67%）。近三年中国的发文量居第一位。
3.发文期刊分布
28892篇相关施引文献分布在3080种期刊上，发文量排名前20的期刊共计发表相关论文4937篇，占全部相关论文的17.09%。TOP20期刊见图3。
图3 2024年诺贝尔经济学奖相关主题施引文献TOP 20期刊分布
中国发表的相关施引文献分布于973种期刊，发文量排名前十的期刊有Sustainability（316篇，占5.57%），Environmental Science and PollutionResearch（151篇，占2.66%）、Journal of Cleaner Production（121篇，占2.13%）、China Economic Review（105篇，占1.85%） 、Energy Economics（105篇，占1.85%）、International Review of Economics Finance（99篇，占1.74%）、Technological Forecasting and Social Change（99篇，占1.74%）、Plos One（95篇，占1.67%）、Emerging Markets Finance and Trade（93篇，占1.64%）、Applied Economics（91篇，占1.60%）。
4.发文机构分布
28892篇相关施引文献中发文量TOP10的全球机构及中国机构详见图4和图5。
图4 2024年诺贝尔经济学奖相关主题施引文献全球发文量TOP10的机构
图5 2024年诺贝尔经济学奖相关主题施引文献发文量TOP10的中国机构
5.引文主题领域分布
基于 Citation Topics的宏观领域，28892篇相关主题论文涉及10个领域，主要集中在Social Sciences领域（25543篇，占88.41%），少量分布在Arts & Humanities（841篇，占2.91%）和Electrical Engineering, Electronics & Computer Science(828篇，占2.87%）两个领域。
中国作者参与的论文涉及9个领域：主要集中在Social Sciences领域（3169篇，占55.81%），少量分布在Electrical Engineering, Electronics & Computer Science领域（162篇，占2.85%）。
基于 Citation Topics 的中观领域，全球相关主题研究论文涉及161个中观领域，主要集中在Economics（14121篇，占48.88%）、Political Science（3100篇，占10.73%）和Sustainability Science（2218篇，占7.68%）等领域。
中国作者参与的论文涉及88个中观领域，主要集中在Economics（2721篇，占47.92%）、Sustainability Science（1173篇，占20.66%）和Management（480篇，占8.45%）等领域。
基于 Citation Topics 的微观领域，全球相关研究论文涉及557个微观领域，主要集中在Economic Growth（5332篇，占18.45%）、International Trade（3592篇，占12.43%）和Corporate Governance（2574篇，占8.9%）等领域。
中国作者参与的论文涉及230个微观领域，主要集中在Environmental Kuznets Curve（1126篇，占19.83%）、Corporate Governance（968篇，占17.05%）和International Trade（890篇，占15.68%）等领域。
上述数据表明，中国参与的相关论文与全球的相关论文从引文主题角度比较差别不大。
6.关键词分析
通过对近3年（2022年至今）9298篇相关主题施引文献关键词进行词频统计，得到高频关键词及频次：Growth（增长1605次）、Economic Growth（经济增长996次）、Innovation（创新992次）、Performance（绩效809次）、Institutions（制度775次）、Productivity（生产力704次），词云图如图6所示。对比获奖者290篇相关文献词频分析，主要高频词为Growth、Model、Institutions、Democracy、Trade、Inequality等，如图7所示。
图6 相关施引文献的高频词词云
图7 获奖者相关论文的高频词词云
对近3年相关施引文献的关键词进行聚类分析发现，近年全球研究热点主要为前五个聚类，即制度、自动化、公司治理、系统性风险、经济增长，详见图8。以下分析每个聚类的关键词信息，着重列出高被引频次文献，并列出覆盖聚类节点多的部分文献。
图8 2024年诺贝尔经济学奖相关施引文献的研究主题分布
图8中0号聚类是最大的聚类，其核心关键词为制度（institutions），该类关键词还包括治理（governance）和民主（democracy）。0号聚类相关文献的其他高频词有origins、risk、corruption、education、political economy；在图谱中起重要纽带作用（中介中心性高）的关键词有institutions、democracy；在图谱中强度较高的突变词有power、politics、shocks。
1号聚类的核心关键词为自动化（automation）。该聚类核心关键词还包括增长（growth）和技术（technology）。1号聚类相关文献的其他高频词有model、inequality、employment、dynamics、technological change；在图谱中起重要作用的关键词有growth、technical change；在图谱中强度较高的突变词有jobs、automation、robots、artificial intelligence。
2号聚类的核心关键词为公司治理（corporate governance）。该类关键词还包括创新（innovation）和绩效（performance）。2号聚类相关文献的高频词有policy、productivity、investment；在图谱中起重要作用的关键词有innovation、performance；在图谱中强度较高的突变词有digital transformation、green innovation、environmental regulation。
3号聚类的核心关键词为系统性风险（systemic risk）。该类关键词还包括生产率（productivity）和中国（China）。3号聚类相关文献的高频词有competition、market；在图谱中强度较高的突变词有technological innovation、systemic risk。
4号聚类的核心关键词为经济增长（economic growth）。该类关键词还包括贸易（trade）和面板数据（panel data）。4号聚类相关文献的高频词有CO2emissions、quality、income inequality、foreign direct investment；在图谱中起重要作用的关键词有economic growth、financial development；在图谱中强度较高的突变词有empirical evidence、country。
三、相关主题ESI高影响力论文
近3年诺贝尔奖获得者论文的施引文献中共有207篇ESI高被引论文和热点论文，其中中国作者发文169篇。论文清单详见https://libguides.lib.whu.edu.cn/c.php?g=665817&p=6766521。
考虑主题相关性及被引频次、以及在上述五个聚类中出现的频次，推荐相关主题ESI高影响力论文20篇，文献信息如下：
[1] Luo S Y, Yimamu N, Li Y R, Et Al.Digitalization And Sustainable Development: How Could Digital Economy Development Improve Green Innovation In China?[J]. Business Strategy And The Environment, 2023, 32(4): 1847-1871.
[2] Lin B Q, Ma R Y.Green Technology Technology Innovations, Urban Innovation Environment And CO₂ Emission Reduction In China: Fresh Evidence From a Partially Linear Functional-Coefficient Panel Model[J/OL]. Technological Forecasting AndSocial Change. 2022, 176[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121434.
[3] Wang J X, Ma M D, Dong T Y, Et Al.Do Esg Ratings Promote Corporate Green Innovation? A Quasi-Natural Experiment Based On Syntao Green Finance?s Esg Ratings[J/OL]. International Review Of Financial Analysis, 2023, 87[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.102623.
[4]Lee C C, Qin S, Li Y Y.Does Industrial Robot Application Promote Green Technology Innovation In The Manufacturing Industry?[J/OL]. TechnologicalForecasting And Social Change, 2022, 183[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121893.
[5] Maestas N, Mullen K J, Powell D.The Effect Of Population Aging On Economic Growth, The Labor Force, And Productivity[J]. American Economic Journal-Macroeconomics, 2023, 15(2): 306-332.
[6] Zhang D, Zheng M B, Feng G F, Et Al.Does An Environmental Policy Bring To Green Innovation In Renewable Energy?[J]. Renewable Energy, 2022, 195: 1113-1124.
[7] Acemoglu D, Autor D, Hazell J, Et Al.Artificial Intelligence And Jobs: Evidence From Online Vacancies[J]. Journal Of Labor Economics, 2022, 40: S293-S340.
[8] Koseoglu A, Yucel A G, Ulucak R.Green Innovation And Ecological Footprint Relationship For a Sustainable Development: Evidence From Top 20 Green Innovator Countries[J]. Sustainable Development, 2022, 30(5): 976-988.
[9]Tang C, Xue Y, Wu H T, Et Al.How Does Telecommunications Infrastructure Affect Eco-Efficiency? Evidence From a Quasi-Natural Experiment In China[J/OL].TechnologyIn Society, 2022, 69[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101963.
[10] Kong D M, Zhang B H, Zhang J.Higher Education And Corporate Innovation[J/OL]. Journal Of Corporate Finance, 2022, 72[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2022.102165.
[11] Balland P A, Broekel T, Diodato D, Et Al.The New Paradigm Of Economic Complexity[J/OL]. Research Policy, 2022, 51(3)[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104450.
[12] Gao K, Yuan Y J.Government Intervention, Spillover Effect And Urban Innovation Performance: Empirical Evidence From National Innovative City Pilot Policy In China[J/OL]. Technology In Society, 2022, 70[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102035.
[13] Babina T, Fedyk A, He A L, Et Al.Artificial Intelligence, Firm Growth, And Product Innovation[J/OL]. Journal Of Financial Economics, 2024, 151[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2023.103745.
[14] Hanley D, Li J C, Wu M Q.High-Speed Railways And Collaborative Innovation[J/OL]. Regional Science And Urban Economics, 2022, 93[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2021.103717.
[15] Zhang Z H, Wang J, Feng C, Et Al.Do Pilot Zones For Green Finance Reform And Innovation Promote Energy Savings? Evidence From China[J/OL]. Energy Economics, 2023, 124[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.eneco.2023.106763.
[16] Liu B L, Cifuentes-Faura J, Ding C J, Et Al.Toward Carbon Neutrality: How Will Environmental Regulatory Policies Affect Corporate Green Innovation?[J]. Economic Analysis And Policy, 2023, 80: 1006-1020.
[17] Li J, Ma S Q, Qu Y, Et Al.The Impact Of Artificial Intelligence On Firms' Energy And Resource Efficiency: Empirical Evidence From China[J/OL]. Resources Policy, 2023, 82[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103507.
[18] Buntaine M T, Greenstone M, He G J, Et Al.Does The Squeaky Wheel Get More Grease? The Direct And Indirect Effects Of Citizen Participation On Environmental Governance In China[J]. American Economic Review, 2024, 114(3): 815-850.
[19] Zhang D Y, Wang C, Wang Y Z.Unveiling The Critical Nexus: Volatility Of Crude Oil Future Prices And Trade Partner's Cash Holding Behavior In The Face Of The Russia-Ukraine Conflict[J/OL]. Energy Economics, 2024, 132[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.eneco.2024.107413.
[20] Lee C C, Yan J Y.Will Artificial Intelligence Make Energy Cleaner? Evidence Of Nonlinearity[J/OL]. Applied Energy, 2024, 363[2024-12-11].https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.123081.
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