我国高校旅游科研论文合著网络特征研究

张 雯，李勇泉，孙瑾瑾

(1.山东交通学院交通与物流工程学院，山东 济南 250357；2.华侨大学旅游学院旅游与服务管理研究中心，福建 泉州 362021)

进入21世纪以来，科学研究逐渐朝综合化的方向发展[1]，不同院校、机构合作不断加强，科研合作已经成为高校间协同创新的重要途径[2]。目前我国旅游研究尚处于多学科介入的阶段[3]，旅游学科的发展研究，需要与其他科研团队交流与合作。Price较早关注科研合作，提出可以用论文合著来衡量科研合作研究成果[4]。运用社会网络分析方法，深入研究因合作而形成的复杂的关系网络，揭示更深层次的合作网络关系中隐藏的特点。对于论文合著网络的研究变量，主要为两类，第一类是个人的网络结构位置(自我中心网络)，主要的研究指标包括中心性、强连接、弱连接、结构洞、可达性等；第二类是一个群体的网络结构形态(整体社会网络)，研究指标包括网络密度、群体中心性、小团体、互惠性、集群等[5-6]。对于旅游学科，论文合著网络分析已逐渐受到重视与应用。

目前各地旅游科研合作不断深化[7]。为促进我国旅游学术共同体构建，选择大陆、台湾、香港、澳门旅游学者在22种旅游类SSCI期刊发表的论文为研究对象，以学校为单位，研究高校间旅游科研合著网络特征，找出旅游科研团队存在的特点与问题，以帮助旅游高校、旅游研究人员更好地拓展和利用科研合作网络，增进知识创新水平。

一、 研究数据和方法

(一)数据样本

选择大陆、台湾、香港、澳门旅游学者在22种旅游类SSCI期刊1983—2015年发表的论文为研究样本，共计2316篇论文(其中，大陆511篇，台湾711篇，香港1 153篇，澳门133篇)。标准化处理后，共梳理获得1 661位旅游学者、331家高校或其他科研机构。然后以高校为研究单位，分时间窗口，研究高校间的合作网络特征。在此基础上，通过对大陆、台湾、香港、澳门高校的绩效予以计算，将绩效排名前30位的高校，运用社会网络分析方法，研究高校间的合著网络特征。

经统计，在2 316篇论文中，合著论文(作者数≥2)论文达到1 854篇，独著论文462篇，合著比例达到论文总数的80.01%，并且合著比例在逐年上升，进一步说明学者合著发表已经成为主流。图1所示为1983—2015年大陆、台湾、香港、澳门学者在旅游类SSCI期刊发文数量趋势图，总体来看，我国旅游学科研究大致可分为3个阶段：1983—2000年为平滞发展阶段；2001—2008年为缓慢上升阶段，历年论文发表量较20世纪论文发表有缓慢增加。而2009年以后，进入快速增长阶段。

图1 我国旅游类SSCI期刊论文历年发表量趋势图Fig.1 Trend of annual publication of SSCI tourism articles in Mainland,Taiwan，Hong Kong and Macao

(二)研究方法

运用社会网络分析法，分析旅游科研论文合著网络结构指标。研究高校论文合著网络特征。

二、旅游科研论文合著网络特征分析

(一)旅游科研整体合著网络特征的时间演化

以我国高校旅游科研合著论文为研究对象，按照论文发表时间分为3个时期：1983—2000年、2001—2008年、2009—2015年，计算3个时期高校间论文合作网络的关键指标，进行旅游科研整体合著网络特征时间演化分析，以了解在3个时间段内，旅游科研整体合著网络指标变化特征。

网络节点的规模数、节点间联系的规模、节点的平均度值、点度中心性最大值、网络聚类系数5个指标随着时间的推进，呈现上升趋势。而网络密度、网络中心势2个指标呈现下降的趋势。主要是由于虽然合著网络中节点数量和节点间有合作关系的数量都较前一个时期有所增长，但不断有初次合作学校的加入，稀释了整体效果。从聚类系数这一指标来看，高校间的连通性在逐渐增强，这有利于学者之间信息交流、知识共享。另外，第三阶段较前一阶段的平均路径变短，说明虽然网络更加复杂，但是信息传递效率却比上一阶段要高。说明在近几年的旅游学术发展中，越来越多的高校进行合作交流，且彼此合作强度不断增强。

对3个阶段高校合作情况分别进行分析，1983—2000年、2001—2008年、2009—2015年整体网络密度分别为0.538、0.195、0.104。从论文发表量来看，第一、二、三阶段论文总量分别为139篇、561篇与1 616篇。可以看出，我国高校合著网络规模在逐渐扩大。在1983—2000年间，我国高校在国外期刊发表的旅游科研成果较少，学校之间合作次数也较少，合作频次≥2次的院校仅有13所。2001—2008年，发表篇数及高校合作数量明显比第一阶段有所增加，并且四地的高校之间、与其他国际高校间的交流合作均有所加强。从2009年至今，我国旅游科研合作成果大幅增加，进入跃升期。无论从发表论文数量、还是合作高校数量与次数，均明显增加。

(二)旅游科研整体合著网络核心-边缘结构的演化

网络核心-边缘结构的演化，主要目的是根据网络中节点间联系的紧密程度，寻找处于网络核心地位的节点。在旅游科研论文合著网络中，点度中心度越大的高校在旅游领域的科研水平与影响力越大。研究发现在不同的时期，处在核心位置的科研机构会发生改变。在1983—2000年间，点度中心度值排前10名的高校中国内外各占一半，其中美国占据4所，澳大利亚1所，香港3所，台湾2所，大陆高校不占据优势地位。从总体来看，各高校的点度中心度值普遍偏低，中国旅游科研水平国际化程度低，主要与美国等其他国家高校合作发表论文，依赖性较强。到2001—2008年间，美国等高校仍在我国旅游科研论文合著网络中占据核心位置，排名前10的高校中有7所高校是外国高校，美国5所，韩国1所，英国1所。虽然这段期间我国高校仅有3所进入前10，但是我国高校旅游科研水平整体已有不少提升，其中有8所高校点度中心度排名在10～20名之间，且与前10高校的点度中心度值差距很小。可以看出，此阶段我国高校旅游科研水平在国外其他高校的带动下，高校合作关系在逐渐增强，科研水平也有所提高。2009—2015年，我国旅游科研机构在该期间构建的论文合著网络中位置突出，尤其是大陆与台湾高校，大陆有2所高校挤进前10，台湾3所。此外，澳门特区的澳门旅游学院进入前10名。总体而言，香港特区的香港理工大学、香港中文大学，台湾地区的台湾大学、嘉义大学、铭传大学，大陆的中山大学、哈尔滨工业大学与澳门特区的澳门旅游学院这些中国高校，已经成为我国国际旅游科研合作网络中的核心和领军机构，尤其在2009—2015年阶段，大陆、台湾、香港、澳门高校之间，以及我国高校与国外高校的合作关系逐渐加强，旅游科研发展越来越好。

(三)我国高绩效旅游科研高校论文合著网络特征分析

在我国旅游科研院校中，选择高绩效旅游高校各自的论文合著网络为研究对象，分析各高校科研合著网络指标特征以及合著网络特点。

1.我国高绩效旅游高校排名

对每所高校进行绩效排名，首先计算高校旅游学者的知识创新绩效，之后将同一院校学者的绩效进行汇总，得出高校绩效得分，分数越高者，排名越靠前。有关绩效的计算，是将发表论文的数量、发表期刊的影响因子[8]、该作者在本篇论文的贡献度(根据论文中作者前后顺序)[9]三者综合考虑。根据1983—2015年的资料整理、计算。采用Howard[9]计算方式，得到排名前30名的高校如表1所示。

表1 我国高校旅游科研绩效得分及排名(前30名)Table 1 Scores and ranking of tourism research performance by 30 top universities in China

高绩效旅游科研高校是我国旅游学科领域的重要力量，代表着我国旅游学科研究的水平。统计结果显示，香港理工大学、中山大学、澳门旅游学院、成功大学绩效排名位列前4。由于香港理工大学旅游学科发展时间较早，合作学者比较国际化，其合作高校与人数均为最多，并且有几位旅游学者科研能力特别突出，使得香港理工大学的学术科研能力十分强大。其他高校相比而言，学者个人绩效没有特别突出，国际化合作程度较低，合作高校数量较少，因此绩效得分与香港理工大学差距较大。

2.高绩效旅游科研高校论文合著网络整体网络指标特征分析

整体网络指标反映一个群体的网络结构形态，现对我国高校旅游科研绩效得分排名靠前的30所高校分别构建科研合著网络，分析其论文合著网络结构指标。对绩效排名前30高校的论文合著网络整体指标予以分析，刻画网络的规模与集聚情况，在此基础上对计算出的30所高校的整体合著网络指标与高校的绩效得分进行描述性统计、Pearson相关性分析，结果证明：网络规模网络节点数、网络规模关系数、网络密度、平均路径长度、聚类系数对绩效水平有相关性，其中网络规模网络节点数量、网络规模关系数、平均路径长度和聚类系数与高校绩效水平有正向关联(见表2)。

表2 旅游科研论文合著网络整体指标与绩效水平相关性分析

注：**表示在 0.05 水平(双侧)上显著相关，***表示在 0.01 水平(双侧)上显著相关。

分析发现所示的高校中绩效越高，其合作高校数目越多，网络规模越大，网络密度越小。Wasserman等[10]指出，整体网络密度越大，该网络对其中个体的行动、态度等产生的影响会越大。但紧密网络具有两面性，可以为网络的个体提供各种社会资源，但也同时会限制该网络的发展。香港理工大学、中山大学虽然网络密度较低，但因合作资源多，较低的网络密度并没有限制其科研发展，绩效得分反而更高。还有一些高校，如嘉义大学、台湾师范大学、景文科技大学、辅仁大学、北京第二外国语学院等，其合作高校数目虽然没有前两所高校多，但是关系数较多，网络密度相比其他高校较紧密，因此在今后的旅游科研发展中发展潜力大。总体来说，目前我国高校的旅游科研合作网络还处于比较松散的状态，多数高校网络规模较小，这种状态不利于旅游科研水平的提升。

从平均路径长度来看，标准差很小，表示各高校该网络指标得分差距比较小。但是平均距离越小，流通渠道会越便利、通畅。因此，为减少沟通成本，需要缩短平均路径长度，尤其是网络规模较小的高校论文合著网络。从聚类系数看出，聚类系数高的高校论文合著网络，其绩效排名会较好。聚类系数得分高，该网络中的节点会更积极地与其他机构合作，使知识、信息流动更加通畅。而用来描述网络整体中心性的中心势方面，从整体上看，中心势在比较低的情况下比较好。中心势高，说明该校的连接分布不均匀，不利于知识、信息等在整个网络的传播与流动。

从论文合著网络整体指标分析来看，大陆、台湾、香港、澳门高校的论文合著网络差距比较大。虽然有成绩比较突出的高校，如香港理工大学，但是大部分高校的论文合著网络状态不理想，在网络规模、合作频次、强度、沟通渠道的畅通性、多样性等存在一定差异。原因在于多数高校论文合著网络的参与者合作程度不够，也就是活跃性不强。

3.高绩效旅游科研高校论文合著 “自我”中心网络指标特征分析

“自我”中心网络指标反映个体在网络结构中的位置，参照文献[11-12]选择度中心性和结构洞两个指标。度中心性是对网络中节点(某所高校)贡献的量化分析，可以看出某所高校在网络中的独特贡献。结构洞有4个测量指标：有效规模、效率、限制度、等级度。有效规模表示网络中的非冗余因素，说明“自我”的总和影响力；效率是将有效规模在实际规模的基础上进行的标准化，效率越高，影响力越大；限制度代表由“自我”连接到那些相互连结者的程度，反应该个体可以运用自身独特位置进行协商的能力。等级度指集中在一个行动者展开工作的程度。等级度越高，越说明该点居于网络的核心，控制力越大。旅游科研绩效排名的前30所高校个体属性差异与特征，如表3所示。

表3 旅游科研绩效排名前30高校“自我”中心网络指标Table 3 Independent authorship network indicators for the top 30 universities for tourism research

由度中心性指标看出：总体而言，度中心性越高，绩效排名越靠前。并发现一个有趣的现象，即虽然选取的是各高校的论文合著“自我”中心网络，但是有些高校的度中心性并非是自我中心网络中最高的，比如中国科技大学、暨南大学、中正大学等。在排名前30位的高校中，这类学校的数量达16所。表明这些学校所在的论文合著网络中，自我权利并非是最大的。受到网络中度中心性更大的高校的影响，这在一定程度上不利于高校掌握资源、机会与成本优势。研究显示，这些高校大部分受到香港理工大学的影响，其次是中山大学，台湾地区还会受到台湾师范大学、景文科技大学等的影响。

表3高校出现的先后顺序，是根据等级度的数值大小来排序的。等级度较高的高校包括：哈尔滨工业大学、中山大学、澳门旅游学院、澳门大学、香港中文大学。其中哈尔滨工业大学绩效水平比其他4所高校低，这主要是受到有效规模的影响，说明哈尔滨工业大学中冗余的网络因素比较多。此外，等级度较低的高校有：澳门理工学院、成功大学、暨南大学、暨南国际大学、云林科技大学、台湾大学等。但是，成功大学虽然等级度低，控制力较差，但是效率比较高，限制度比较低，也就是说虽然自身控制力不强，但因该校与其他高校相互连接程度比较高，可以运用自身独特位置进行协商的能力比较强，影响力就会越大，因而绩效水平比较高。香港理工大学虽然在网络内部控制力一般，但是其他3项表现均比较好，从侧面也反应出，对于一个比较庞大的合作网络，某一个体要想有很强的控制能力会比较难，但是要充分运用网络内部资源、发挥自我沟通、协商的能力，不因网络其他行动者的位置受到限制，这是对较大网络中个体提升自我绩效的有效方式。

结合各高校网络的整体指标与个体指标来看，对于网络规模较大的论文合著网络，个体的等级度不会很高，因此其控制能力不会很强，这需要高校把握网络内部资源，充分发挥自我沟通、协商的能力，增加与其他高校的知识、信息共享，增加网络有效规模数目，从而提升自我绩效水平。对于网络规模较小的合著网络，等级度数值越高，说明该节点越居于网络的核心，具有更强的控制资源的传递的能力，限制度也更小。虽然这种网络会有利于个体绩效的提升，但不利于整体网络的发展。因此，在今后的发展中，应该在加强个人自我中心网络地位的同时，也要带动其他行动者共同交流、合作，提高整体有效网络的规模与效率，促进整体的旅游科研发展。

三、结论与建议

(一)研究结论

对1983—2015年来我国高校旅游类SSCI论文合著网络进行分析，得到结论如下：

1.从我国旅游科研整体合著网络特征的时间演化看，网络规模随着时间的推进不断扩大，越来越多的高校进行合作交流，且彼此合作强度不断增强。

2.从我国旅游科研整体合著网络核心-边缘结构的演化看，我国旅游科研逐渐减少对国外高校的依赖性，在我国高校构建的合著网络中，点度中心度逐渐增强，与国内高校、国外高校的合作关系强度逐渐加强，旅游科研水平越来越好。

3.从高绩效旅游高校论文合著网络整体指标看，我国高校的论文合著网络密度、论文合著高校数目、聚类系数、中心势等差距较大。旅游科研论文合著网络密度偏低，整体网络稀疏。网络规模、平均路径长度、聚类系数与高校绩效水平呈正相关。

4.从高绩效旅游高校论文合著网络“自我”中心网络指标看，近一半高校在以自我为中心构建的论文合著网络中，度中心性并非是最高的，这在一定程度上削弱了自我中心网络地位，在今后的发展中会受到一些限制。此外，高校科研水平会受到有效规模、效率、限制度、等级度的影响。

(二) 研究建议

从以上分析可以看出，我国旅游科研发展水平正在逐渐提升，国际地位也在逐渐提高。相信在今后的旅游科研发展中，我国高校之间及我国高校与国外高校之间的合作规模、关系强度会继续加强。一方面，目前网络中的一些核心高校在我国论文合著网络中占据重要地位，也拥有更多的资源与优势。但是如果仅靠目前的论文合著网络规模与结构，不足以长远发展。与国际接轨、跟踪国际旅游研究热点的同时，也需要自我创新，这样才能探索出符合目前我国旅游发展的研究热点，从而促进产学研的良性发展。另一方面，因为目前我国高校的论文合著网络中，多数学校处于网络的边缘，其学校自身的旅游科研学术水平相比来说较弱，学术论文产量与质量、论文合著网络规模也比较差。但是这些高校也应该正确看待这一局面，积极发挥自身优势，并主动寻找机会与其他高校之间展开学术交流，扩大自身论文合著网络规模。

本文是在整体网络的基础上，以高校为单位进行的研究与分析。在今后的研究中，可以以论文合著学者为研究对象，通过研究合著网络中的网络特征、指标属性，来分析旅游学者的合著网络现状，并试图研究在何种状态下，比较有利于学者的科研绩效产出。