国内创新动力研究前沿的可视化分析

王炳成 王森 王俐

摘 要：为了追踪国内关于创新动力研究的前沿热点内容，文中利用信息可视化和社会网络分析法，以CSSCI数据库中2009—2014年的以创新动力为关键词的文献为研究样本，运用Ucinet6.216软件对其进行社会网络分析。通过对网络密度、中心度和凝聚子群等进行综合分析，结果表明：围绕创新动力这一核心，当前学者们的研究视角各不相同，但大部分学者的研究主要集中在技术创新、转型升级、自主创新、创新动力源等几大方面，是创新动力研究的前沿热点内容。

关键词：创新动力；社会网络分析；信息可视化

中图分类号：F 270 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）02-0119-05

0 引 言

自从创新这一概念提出后，便受到国内外学者的广泛关注。关于创新研究学者们侧重点各有不同，当前研究主要集中在技术创新、产品创新、服务创新、商业模式创新、创新绩效等多个方面。

其中对创新的研究，学者们从不同层面展开讨论，如创新模式、创新影响因素、创新动力等。这其中，国内学者对创新动力的研究各有侧重，从多个方面展开。有的从企业内部创新动力如员工创新、企业家精神、企业文化、企业组织结构等方面展开研究；有的则是从企业外部创新动力如供应链环节、市场环境、政策制度等层面进行分析。然而，当前研究中并没有对创新动力的研究现状进行科学计量的分析，文中旨在通过科学计量方法和信息可视化技术对创新动力研究成果进行研究分析，为后续研究提供参考。

1 文献综述

当前国内学者对创新动力主要划分为企业内部创新动力和企业外部创新动力2个方面。如张钢（1998）、刘振（2013）[1]都认为企业创新动力来源于2方面，分别是外部环境动力和企业内部动力，其中内部动力直接作用于企业，外部动力通过影响内部环境间接作用于企业。甘雪波（2002）认为技术创新的内部动力为利益驱使，外部动力是技术、市场和政府等因素。刘胜强（2007）、刘光富和Lu（2009）[2]都将企业技术创新的“原动力”分为内部动力和外部动力2部分，其中外部动力含有技术、市场需求、市场竞争和政府的支持，内部动力主要包括利益驱动、企业家精神和企业文化。孙冰（2003）[3]将企业技术创新系统分为2大子系统：企业外部创新动力子系统和企业内部创新动力子系统。其中外部子系统包括存在于企业外部的各种主要的创新动力要素如市场需要、市场竞争、技术发展、政府支持等；内部子系统包括企业利益、企业家精神、企业文化、企业内部激励机制和企业创新能力等。

在外部子系统因素研究中，学者如侯吉刚、刘益和杨翩翩（2008）[4]，王炳成、于泉和王显清（2009）[5]，李随成、孟书魁和谷珊珊（2009），李随成和姜银浩（2011）[6]等学者从供应商角度出发，讨论供应商对创新的推动作用。陈晓阳（2002）、周怀峰（2008）[7]、邓波（2009）、张伟红（2010）、孙晓华和田晓芳（2010）等学者则从市场需求和市场竞争角度出发，认为市场环境是创新的外在动力。在国家政策制度方面，学者们通过实证研究指出政府补贴能够显著促进企业创新产出[8]。

在内部子系统研究中，郑健君和金盛华（2010）[9]，吴庆松和游达明（2011），张君、周浩和杨艳（2014）[10]实证研究分析了员工创新能对企业创新绩效产生积极影响；向刚和汪应洛（2004）、李前兵（2010）[11]、陈云娟（2010）等学者验证了企业家精神对企业创新的积极作用；葛红岩（2010）、肖天明（2012）[12]、周应堂等（2013）学者从企业文化层面出发探讨了其对企业创新的影响，曹洲涛和段淳林（2004）、高玉荣和尹柳新（2004）、胡士强等（2009）[13]学者以企业组织结构为基点验证了其对企业创新的作用。

当前学者的研究多是从单一或多个因素探讨创新动力的影响因素，并未有学者运用科学计量的方法对创新动力研究成果进行研究分析。因此，文中拟应用科学计量方法和信息可视化技术，对创新动力进行科学计量，旨在揭示学者对创新动力研究的前沿和热点问题。

2 研究设计

2.1 样本选取

研究的样本数据来源于CSSCI数据库，以创新动力（创新驱动）为检索关键词，数据来源时间为2009年1月1日—2014年12月31日，检索共得到310篇文献。剔除与本研究不相关的文献、会议记录、演讲记录等无效文献后，最后得到有效文献共276篇。对于一些期刊在某些年份没有被CSSCI数据库收录，只采用其被CSSCI数据库收录时的相关文献。

2.2 数据处理方法

2.2.1 社会网络分析

社会网络分析法是一种研究社会结构和社会关系的研究方法，被广泛应用于人类学、社会学、心理学、经济学、统计学等多个领域。文中以CSSCI数据库中以创新动力为关键词的文献为研究对象，对其构建关键词网络（如图1所示），通过社会网络分析法，运用Ucinet6.216软件，进行关系网络分析。

2.2.2 信息可视化技术

信息可视化技术来源于数据可视化，是指运用计算机图形学和图像处理技术，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来，以直观方式传达抽象信息的手段和方法[14]。文中利用Netdraw2.084软件将关键词网络转化为可视化的关键词网络图，更便于理解、分析，找出其中隐藏的规律。

2.3 研究步骤

为了对创新动力进行可视化分析，需要完成以下5个步骤：

1）选取样本文献。以创新动力（创新驱动）为关键词对CSSCI数据库中的文献检索，并剔除不相关文献，最终得到有效样本文献。

2）关键词整理。得到样本文献后，进行描述性统计分析，并将关键词录入数据库中。

3）构建关键词网络。对关键词整合归类后，构建出关键词网络。

4）可视化分析。利用Netdraw2.084软件将关键词网络以可视化的方式表示，即转化为可视化的关键词网络图。

5）结果分析。运用Ucinet6.216软件计算关键词网络的密度和中心度等，并对其分析讨论。

3 研究结果

3.1 样本的描述性统计

文中以创新动力（创新驱动）为关键词，对CSSCI数据库中2009—2014年的文献进行检索，最终得到276篇有效文献。如图2所示，是CSSCI数据库中2009—2014年创新动力研究文献数量分布情况。从各年度的发文数量上看，2013和2014年的发文数量达到高峰，且一直呈现发文增长趋势，总体来说学者们对创新动力的研究热度不断。

创新动力研究文献数量分布图

对于本研究中的276篇文献，共提取关键词1 134个，平均每篇4.1个，对这1 134个关键词进行归类整合分析，归纳出473个关键词。其中归纳得到的高频关键词有创新动力、技术创新、转型升级等，整理出其中的频次大于7的关键词共11个，见表1.

研究显示，当前CSSCI数据库有关的文献中，在围绕创新动力的相关研究中，学者们关注最多的是技术创新（C061），词频最高为23，转型升级（C075）、自主创新（C127）、创新动力源（C019）等关键词的词频也比较高，分别为18，15，13.这表明当前学者们对创新动力的研究多是从技术创新、转型升级、自主创新、创新动力源等几个方面着手研究探讨的。

3.2 关键词可视化

关键词是文章的精髓与核心所在，对归纳总结后的关键词构建了关键词网络，并利用软件Netdraw2.084绘制了关键词网络图。

运行Ucinet6.216软件进行分析，得出本研究中的关键词网络的密度为0.016 3.与一般的社会网络相比，本研究的密度值偏低。对其原因进行分析，认为可能是因为当前学者对创新动力的研究倾向各有不同，在多方面各有建树，因为侧重点的不同，学者们之间的研究相通性不大，集中度不够。另一方面，学者们从不同视角对创新动力展开研究，可融合各学科知识，有助于相关理论的丰富与发展。

研究还发现，关键词网络中存在着3个孤立的小群体。如政府创新（C167）、绩效评估（C194）、弱势群体（C222）、公民权（C424）、参与（C451）这5个关键词构成一小群体，学者们分别从弱势群体和绩效评估探讨政府创新的动力，另外2个小群体学者们则是分别通过产权和市场决定性作用2个方面探讨创新的动力。学者研究角度的特殊性使得其研究与大部分学者的研究关联性不强，这也与上文中的分析相吻合。

3.3 中心度分析

3.3.1 点度中心度

运行Ucinet6.216软件进行点度中心度的计算，结果见表2.

从运行结果中可以看出在当前围绕创新动力的研究中，点度中心度排名前五的分别是技术创新（69）、转型升级（50）、自主创新（45）、政府政策（38）、创新能力（36）。表明当前围绕着创新动力的研究中，技术创新、转型升级、自主创新、政府政策、创新能力为更多学者关注，属于研究前沿。本研究中点度中心势的值为7.13%，这说明学者们的研究一致性较弱，这与社会网络的表现一致。

3.3.2 中间中心度

利用Ucinet6.216进行中间中心度计算，结果见表3.

中间中心度用以刻画出关键词在多大程度上处于其他任何2个关键词之间的测地线上，即多大程度的控制其他2个关键词之间的联系。从分析结果

中可以看出，创新动力（C018）、技术创新（C061）、

政府政策（C036）等关键词的中间中心度较高，其值分别为89 150.586、11 011.241，2 751.685，说明这些关键词在国内学者们研究创新动力的过程中起到了桥梁的作用。

3.4 凝聚子群分析

运用Ucinet6.216进行凝聚子群运算，结果见表4.

由运算结果可以得知，本群体网络有4个成分，成分1由创新动力、技术创新、自主创新等459个关键词组成，成分2，成分3，成分4分别由4个、5个、5个关键词组成，如产权、市场决定性作用、公民权、弱势群体等。同一成分内的关键词之间存在着直接或间接的关联，而其余3个成分中的关键词则与成分1中关键词没有任何联系，属于独立的存在。这可能是因为学者另辟蹊径从特殊视角来研究创新动力的缘故。研究中群体网络存在3个孤立的成分，这与前面研究中的关键词网络图、网络密度较低状况吻合。

运用Ucinet6.216软件进行K-丛运算，分析找出建立在点度数基础上的小团体。因为这个过程不会一经运算就得到明确的结果，因此需要经过反复的讨论与试验。经过讨论和反复试验后，结果见表5.

结合运算所得出的聚类图（如图3所示），可以判断出，经济发展、企业文化、政治教育、价值取向等关键词是一个小团体，创新动力、政府政策、创业、金融危机、跨国并购等关键词是一个小团体。同一小团体内的关键词在同一篇文献中出现的可能性较大，在学术研究上更有关联性，学者们对其研究也更有相通性。

4 结 语

研究以创新动力为关键词对CSSCI数据库中2009年以来的文献进行了检索，综合运用信息可视化技术和社会网络分析法对学者们关于创新动力的研究进行科学计量分析，研究发现：由于数据众多，该群体网络的密度相对较小，只有0.016 3，这说明学者们对创新动力的研究关注点比较多，还没有一致的研究方向；另一方面，学者们研究视角多样性有助于多学科知识的融合，可以极大的丰富和发展关于创新动力的相关研究。

通过中心度分析可以看出，围绕着创新动力的相关研究中，技术创新、转型升级、自主创新、创新动力源等是学者们的研究前沿热点，而点度中心势的值较低只有7.13%，这也与关键词网络图、凝聚子群分析结果一致，这可能是学者们关于创新动力研究的方向并不具备一致性，研究视角各异的缘故。

文中采用科学计量的方法对创新动力研究前沿进行了分析探讨，总结了当前学者研究现状，指出了学者们关于创新动力研究的前沿热点，一定程度上弥补了关于创新动力研究的空白。

参考文献：

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