结合LLM数字经济赋能城市低碳治理路径研究 检索过程 CNKI中国知网

4.1 CNKI中国知网

4.1.1CNKI中国知网简介

CNKI中国知网，全称中国国家知识基础设施（China National Knowledge Infrastructure，简称CNKI），是一个国家级的大型知识服务平台。它由教育部、中共中央宣传部、科技部、国家新闻出版广电总局、国家计委等部门支持，由清华大学和清华同方发起建立。提供包括期刊杂志、博士论文、硕士论文、会议论文、报纸、工具书、年鉴、专利、标准、国学、海外文献资源等在内的网络出版平台，日更新文献量达5万篇以上。CNKI中国知网作为中国知识资源传播和学术研究的重要平台，为全社会的知识创新、学习和应用提供了丰富的信息资源和有效的服务平台。

4.1.2初步检索

在CNKI中国知网首页中选择专业检索页面进行初步检索的设置。

为保证一定查全率，跨库选择：期刊、博士、硕士、会议、报纸、图书、成果及学术辑刊。初步选取检索词：数字经济、低碳治理，构建检索式：SU='数字经济'*'低碳治理'，以检索主题包括“数字经济”及“低碳治理”的相关文献。检索条件设置如图1。

图4-1-1知网初步检索设置

由图2可见仅获取5条结果。

图 4-1-2 知网初步检索结果

4.1.3检索词调整

根据上述检索发现，该检索条件下文献量较少，在以“数字经济”为关键词单独进行主题检索发现，主要相关主题中包括“数字贸易”、“数字金融”等与“数字经济”密切相关的概念。而以“低碳治理”进行主题检索发现，主要相关主题中包括“绿色低碳”、“碳中和”、“绿色发展”等相关概念。

图4-1-3数字经济相关文献主要主题分布

图4-1-4低碳治理相关文献主要主题分布

据此扩展较为相关且有意义的近义词，并构建检索式为：(SU=('数字经济'+'信息经济'+'数字金融')*('低碳治理'+'生态文明'+'低碳发展')) NOT SU=‘乡村’。以检索“信息经济”或“数字贸易”或“数字金融”有关“低碳治理”或“生态文明”或“低碳发展”的信息，并且可以去除与“乡村”有关的部分内容。

由图3可见，经过调整后，检索到相关文献307篇。

图4-1-5知网调整后二次检索结果（部分）

对这307篇文献的研究领域进行分析，可以发现通信经济（126篇）、环境（94篇）、国民经济（66篇）三个领域占大半，这与本文的研究主题方向相契合，检索结果没有偏离主题研究。

图4-1-6 二次检索结果研究领域分布

对检索结果进行查全查准验证如表4-1。

表4-1查全查准表

样本数量是上述总检索式出来总数量的5%。

4.1.4检索结果分析

（1）发文趋势分析

低碳治理于21世纪初得到关注并付诸实际行动，源于环境问题突出，需对自然效率进行自我克制的发展进程，出现了一定相关研究，该阶段处于萌芽期。

2020年9月，我国在第七十五届联合国大会上宣布力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。双碳目标的提出使相关研究进入了新阶段，自此相关研究成果快速增长，根据当前发文数量及时代预测，未来低碳治理研究将继续得到较多关注。

图4-1-7 知网文献数据的发文趋势图

根据图4-1-8所示，发文机构中高校及科研院所占比达90%，是该研究领域的核心力量。而媒体报社也在其中发挥了一定作用，发文数达7篇，位居前列。

图4-1-8 知网文献数据的来源机构统计图

根据图4-1-9所示，各层级基金项目共支持了92篇文献的研究及发表，约占总文献数30%，其中国家社会科学基金与教育部人文社会科学研究项目支持数量最多，可见该领域研究受到较高层级基金关注，与国家政策和战略规划高度契合，是国家发展中非常重要的领域。且由于资金分配的倾向性，该领域研究可以更系统、更深入地进行，在深度与广度上有更好的表现，具有良好的发展潜力。

图4-1-9 知网文献数据的基金分布图

通过Citespace生成关键词共现图发现，该领域关键词主要分为数字经济与生态文明两大部分，二者相互交融，表明该领域的研究具有较强的跨学科性。中心度指数位居前十的关键词如图4-1-12所示，可见生态文明建设在五年规划等战略计划的指导下开展，与国家战略规划及国际形势密切相关；数字经济为之提供了手段与方式，由此衍生出了数字治理及产业转型的新兴路径及驱动力。

图4-1-10 知网文献数据关键词共现图

图4-1-11 知网文献数据关键词聚类图

图4-1-12 知网文献数据核心关键词（前十）

4.1.5 LLM优化检索

（1）prompt设计

deep seek作为国内最知名的大语言模型，其性能和国外大模型相比竞争力较强，深度思考模式已被国内主流大模型平台借鉴部署，因此选用deep seek进行检索赋能。依据检索要素表所划分的初步检索关键词，设计prompt如下：

你是一个资深的文献检索专家，现在你需要在知网上查找“数字经济赋能城市低碳治理路径研究”主题的文献，请给出详细的查询方案即查找关键词，例如该表“检索要素表

”

要求：1.查找关键词契合主题方向 2.查找方案符合数据库要求。

Deep seek主要依据《中国图书馆分类法》和CNKI检索规则，优化检索要素表，通过多维度的概念映射和分类号组合试以涵盖数字经济赋能城市低碳治理领域研究核心文献，并给出一定检索策略与技巧。

| 检索要素表    | 中文关键词（扩展）                        | 英文关键词（扩展）                                   | 分类号（扩展） |

|—————|——————————————-|——————————————————|—————-|

| **块1：数字经济** | 数字经济、数字金融、数字技术、数字化转型、<br>平台经济、大数据应用、人工智能、产业数字化 | digital economy, digital transformation, big data,<br>AI, digital finance, platform economy | F49（信息经济）<br>F062.5（信息经济学）<br>TP39（计算机应用） |

| **块2：低碳治理** | 低碳治理、碳中和、碳达峰、碳排放、<br>环境治理、绿色发展、生态城市、智慧能源 | low-carbon governance, carbon neutrality,<br>carbon peak, environmental governance | X321（环境规划）<br>F205（资源与环境经济）<br>TK01（能源管理） |

| **块3：作用路径** | 赋能机制、协同路径、政策工具、<br>技术驱动、制度创新、治理模式 | empowerment mechanism, governance path,<br>policy instrument, institutional innovation | D035（国家行政管理）<br>F124.5（可持续发展） |

**检索式构建方案（CNKI高级检索语法）：** 

```

SU=('数字经济'+'数字技术'+'数字化转型'*('低碳治理'+'碳中和'+'碳达峰')) 

AND (FT='赋能路径'+'治理机制'+'政策创新') 

AND CLC=(F49 OR X321 OR D035)

由于按照deep seek给出的范式直接在知网检索会出现无文献或文献数量过多的情况，并且会存在大量不相关文献，因此依据人工构建检索式和检索结果多轮优化prompt对检索式进行调整。

如优化prompt为：

“你给出的CNKI高级检索语法方案在知网中检索不到文献，请进行调整，一个可参考的示例为“(SU=('数字经济'+'信息经济'+'数字金融')*('低碳治理'+'生态文明'+'低碳发展')) NOT SU=‘乡村’”。要求：符合知网数据库查询规范和要求，主题契合“数字经济赋能城市低碳治理路径研究”。

最终确定检索式：(SU=('数字经济' + '数字技术' + '数字治理' + '产业数字化') * ('低碳治理' + '碳中和' + '碳减排' )) NOT SU=('乡村' + '教育'+ '社区' + '旅游')，检索到相关文献558篇。

图4-1-13 deep seek优化检索式后检索结果（部分）

对这558篇文献的研究领域进行分析，可以发现环境（276篇）、通信经济（271篇）、国民经济（87篇）三个领域占大半，这与本文的研究主题方向高度契合，deep seek能够精准筛选出与研究主题高度相关的文献。

图4-1-14 Deep seek检索结果研究领域分布

对558条结果进行统计分析发现，仅包含2021年后文献，而人工检索到的关于生态文明视域下的信息经济、智慧城市、产业转型发展相关文献并未检索在内。检索结果时效性更强，更聚焦于最新研究动态。

图4-1-15 Deep seek检索结果的发文趋势图

通过Citespace生成关键词共现图与聚类图发现，关键词主要围绕数字经济、低碳治理、碳中和三个核心进行聚类，呈现出放射状的结构，关键词之间的联系非常紧密，形成了一个较为明显的中心主题。与人工检索相比，Deep seek检索结果的关键词聚类更加集中和明确，尤其是与碳中和目标的紧密结合，更能体现出数字经济赋能低碳治理的核心研究热点和趋势。

中心度指数位居前十的关键词如图4-1-18所示，可见数字经济在推动低碳治理和实现生态文明建设中扮演着重要角色，通过技术创新、产业转型、环境规制等多种路径发挥作用。与人工检索结果呈现的方向基本一致。

图4-1-16 Deep seek检索结果关键词共现图

图4-1-17 Deep seek检索结果关键词聚类图

图4-1-18 Deep seek检索结果核心关键词（前十）

4.1.6代表性高质量文献选取

为深入了解检索课题研究情况，在下载文献时通过被引数量及热点文章筛选高质量文献，着重挑选高关联性且属于核心期刊的文章。如图4-1-13所示，该文献下载量为13877次，引用量为298次，且发表于经济问题探索（北大核心、CSSCI核心期刊），值得深入研读。

图4-1-13 知网代表性高质量文献