高校科研合作网络及演化态势研究——以陕西省36所高校为例

尹 莉

(1.长安大学图书馆，2.长安大学文献资源研究所，陕西 西安 710064)

在科学研究正式出现的早期，学科体系还不够完善，各个学者、机构乃至研究领域都较为孤立，科研人员凭借一己之力就可以进行独立研究，完成知识创造活动。然而，随着时代的发展，科学研究日益深入并不断拓展，科研活动，尤其是自然科学研究，逐渐向一种耗时、复杂的群体性劳动转变。交叉领域的出现，实验设备愈发昂贵，科研规模巨大……这些趋势无一不在呼唤科研合作的出现。如今，已进入以科研合作为主体的科学新纪元。科研合作成果主要体现在论文发表和专利申请方面，其中作者之间的合作是最明确的一种关系，也是具有文献证明的科研合作方式，虽然对合作作者的具体贡献度权重研究具有一定的困难，但目前通过文献计量学的方法对作者之间的合作关系进行分析研究仍然是研究科研合作的一种主要方式。

早在2001年Newman第一次使用社会网络方法对合作关系网络进行分析，开启了对科研合作网络的研究[1-4]。近几十年来，国内外众多学者对合作关系进行了研究[5-11]。刘则渊使用社会网络分析软件Ucinet对国内36所研究型大学发表论文的合作情况进行分析，并使用“核心—边缘”结构法对网络中的节点进行分析[12]；邱均平对国内39所985高校间的科研合作进行分析[13]；梅长春等从合作论文数量、合作强度对京津冀地区科技协同创新论文合作特征进行研究[14]；苏一凡对广州高校间合作频次、合作强度和合作聚类进行分析[15]；张国栋对天津高校科研合作网络从整体、个体、社区3方面进行研究[16]；柴玥绘制了合作网络图谱，对211高校在论文合作网络中的中介中心性进行研究[17]；李非凡对京津冀地区211高校及省部共建高校的科研合作网络进行了研究，不仅绘制了网络合作图谱，而且对合作网络中节点的位置与角色进行了块模型分析[18]；杨扬等采用文献计量法、Mann-Kendall趋势分析法、重要点法等，从论文合作数量、合作密度、影响力以及合作方式4个方面分析了京津冀地区1979—2018年合作发表SCI论文的情况[19]。

从上述研究可以看出，目前对科研合作的研究主要集中在通过合作论文构建合作网络，分析合作网络属性特征，如节点中心性、中介中心性、合作密度、聚类属性等方面；研究方法主要为结合图论、社会网络分析方法、可视化方法等。通过文献综述整理发现，尚未有学者关注教育大省陕西省高校的科研合作网络，陕西省高校间合作活跃度及科研合作的地域特点、未来发展趋势等问题有待研究。基于此，本研究将以陕西省高校的科研合作状况为研究对象，基于论文合作的大数据对陕西省高校间的科研合作态势进行分析，通过选取2000—2020年陕西省高校合作发表的论文数据，对各高校间的合作网络结构关系进行分析，描绘出陕西省高校科研合作的网络图。

一 数据与研究方法

(一)数据来源

2018年3月，教育部科学技术司发布了《2017年高等学校科技统计资料汇编》(以下简称《汇编》)，详细记录了2016年全国1 804所设有理、工、农、医类教学专业的高等学校及其附属医院在基础研究、应用研究、试验发展以及R&D成果应用、其他科技服务等各个层面开展研究的总体状况[20]。根据《汇编》，整理出本研究所需分析的陕西省双一流建设、985建设、211建设高校，省部共建高校，省属高校及军队高校(部分)共36所(见表1所示)。

在Web of Science核心合集中(包括了SCI-E、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH数据库)的高级检索界面中，不限定语言和文献类型，将时间跨度设置为“2000-2020”，分别将36所高校两两进行组合检索，检索出36所高校在21年间合作发表的论文数量；与此同时，还分别检索出36所高校在2000年、2010年、2020年合作发表论文的数量。数据采集时间为：2020年12月30日。

根据检索结果我们构建了21年间陕西省36所高校的合作矩阵(初始矩阵)(详见表2)。

虽然科研机构合作发文数量与机构发文数量呈正相关的关系，但是如果仅考虑论文合作数量的话，对合作规模的分析会出现偏差。因此我们借鉴梁立明提出的方法[21]，使用Salton指数将科研合作的频次进行转换以消除论文规模对科研合作的影响，进而对科研合作强度进行测度。Salton指数Sij的计算公式为：

其中nij为机构i与机构j之间合作发表论文的数量；Ci和Cj分别表示机构i与机构j在样本集合中发表的论文总数。如果Salton指数越大，则表明两所机构之间的合作倾向越强。经过计算，把表2中的合作频次矩阵转换成了相对合作强度矩阵(见表3)。

表2 36所高校2000—2020年科研合作频次矩阵(部分)

表3 36所高校2000—2020年科研合作强度矩阵(部分)

(二)研究方法

本研究主要采用的是社会网络分析方法结合定量分析方法。定量分析是情报研究中常用的分析方法，基于收集的数据资料，使用数学、统计学、计算机等研究对数据进行分析推断，逻辑严密，可进行重复检验。社会网络分析方法是社会学研究中常用的分析方法，它使用图论、复杂网络等理论研究社会个体之间的关系，并构建网络结构模型，研究网络的属性及演化特征等。一个社会网络就是由多个节点(由个体抽象而来)和表示个体之间关系的边而组成的集合。近年来除了利用普通图之外，也有很多研究是利用普通图的推广变体超图来探索社会网络属性的。常用描述网络属性的变量有：网络密度、中心性、结构洞、关系强弱、节点的度等。

本研究中作者将运用Ucinet软件，对陕西省36所高校的科研合作矩阵进行分析，通过Ucinet中的节点中心性、节点“核心—边缘”以及块模型结构来分析合作网络结构属性，并运用可视化软件生成合作图谱后，对21年间科研合作网络的演化情况进行分析，把36所高校科研合作现状和趋势用图谱展示出来。

二 结果分析

(一)科研合作网络的整体属性

确定网络的基本属性是社会网络分析的基本工作，对节点关系的可视化效果有重要作用。刘军指出，理解社会网络的整体结构模式对社会网络的分析十分重要[22]。根据合作矩阵绘制了陕西省36所高校科研合作的社会网络图，合作网络为无向图。表4列出了该网络的基本属性特征(见表4)，图1为合作网络图(见图1)。

表4 陕西省36所高校科研合作网络基本属性特征

从宏观层面来看，36所高校科研合作交互形成的整体社会网络，包含36个节点，形成了483个连接。网络密度为0.767，说明该网络有76.7%的网络连接。网络密度越大，网络中的个体联系越紧密，即机构之间的合作关系也越紧密。该合作网络每个节点平均拥有约13个连接。该网络的聚类系数为0.865，网络的平均距离为1.29，建立在“距离”基础上的凝聚力指数为0.855，该指数范围通常在0～1之间，值越大，表明整体网络越具有凝聚力。该合作网络的网络直径为2，平均聚类系数为0.834，平均路径长度为1.29，这说明在科研合作网络中36所高校之间均进行了交流互动。

(二)合作网络节点的中心性分析

社会网络结构研究中一个重要的个人结构位置指标即为“中心性”，评价一个人重要与否，衡量他的职务的地位优越性或特权性，以及社会声望等常用这一指标[23]。一般通过点度中心度、接近中心度和中间中心度这三种测度方法来衡量“中心性”。点度中心度常用来衡量节点在社会网络中是否处于核心位置，如果节点的点度中心度越高就说明这个节点在网络中与其他节点关系密切，在网络中位于中心位置。

表5 陕西省36所高校科研合作网络点度中心度

由上表可以看出，点度中心度排名前10的高校中，双一流高校有2所(西安交通大学和西北工业大学)，一流学科建设大学有7所，说明这些高校科研实力强劲而且在网络中处于核心地位，在陕西省的科研合作中发挥着很大的影响力；同时值得注意的是西安理工大学、西安医学院和西安石油大学的中心度排名进入了前10，表明这些高校的科研实力也在不断增强，在科研合作中的地位逐渐彰显出来；同时我们也发现，以“农学”为特色的西北农林科技大学，其科研实力是闻名全国的，但是与陕西省其他高校的科研合作较为疏松，在科研合作网络中并没有突显出比较中心的位置；我们发现排名靠后的几所高校，都是具有行业特色的高校，如外国语大学、西北政法大学、西安体育学院、西安美术学院、西安音乐学院等，它们与其他高校的合作非常少，在合作矩阵中有些基本只与一两所高校有少数几次合作，所以在网络中位于相对边缘的位置。通过计算得出陕西省36所高校科研合作网络的群体点度中心度为0.091。

中介中心性指标衡量了一个节点作为媒介者连接其他两个节点的能力，中介中心性越高，表明该节点的位置就越重要。

从上表可以看出，西安理工大学的中介中心性最高，在整个科研合作网络中担当重要的连接作用；西安交通大学、长安大学、西安建筑科技大学等高校的中介中心性排名靠前，也在科研合作网络中起到了重要的桥梁作用，西北农林科技大学虽然点度中心度不高但中介中心性较高；值得注意的是，西安交通大学、西安理工大学，不仅点度中心度较高，而且中介中心性也比较高，它们在科研合作网络中位于关键的核心位置，起到了连接其他高校之间合作关系的桥梁作用。整个合作网络的群体中介性为0.039 9(见表6)。

表6 陕西省36所高校科研合作网络节点中介中心性

(三)核心—边缘分析

在社会网络分析中根据网络中节点之间联系的紧密程度，可以将网络中的节点分为核心区域和边缘区域，通常位于核心区域的节点在网络中的地位是比较重要的。我们对网络“位置结构”进行量化分析后，得到了网络中节点的核心值，进而区分出了网络的核心与边缘。

将表7的结果与表5的节点点度中心度进行对比后发现，排名靠前的高校中双一流高校与一流学科建设高校所占比例仍然较大，它们的点度中心度与核心值都是比较高的，其中西安交通大学两项指标排名都位居首位，表明了其强劲的科研实力与重要的核心地位，在陕西省高校科研合作中发挥着巨大的影响力；而西北大学、陕西师范大学、西安理工大学、空军军医大学、西北工业大学等高校在科研合作网络中的核心值与中心度也比较高，同样发挥着重要的作用，与其他高校之间有着密切的合作关系；而西北农林科技大学虽然为双一流高校，但是由于其专业特色背景，它并没有与省内其他高校合作很密切；排名靠后的高校均为具有行业特色的高校，如外语、艺术、体育等高校，与其他高校之间的合作非常少。

表7 陕西省36所高校科研合作网络“核心—边缘”

(四)科研合作网络位置与角色分析

在社会网络分析中，根据“结构对等性”可以对行动者进行分类，对此进行研究的方法就是块模型分析方法。块模型方法是根据结构性信息把各个点进行分区，以研究网络中分区的节点所在的位置与角色，达到简化信息的作用。块模型分析最早由怀特、布尔曼和布雷格提出，它是一种研究网络位置模型的方法，是对社会角色的描述性代数分析[24]。构建块模型比较常用的方法是CONCOR以及层次聚类方法，本研究采用CONCOR方法。CONCOR是一种迭代相关收敛法，它对一个矩阵中的各个行(或者列)之间的相关系数进行重复计算，最后产生一个相关系数矩阵，只由1和-1组成的。对36所高校的科研合作网络进行CONCOR算法分析后，得到了图2所示的分块图。

图2 陕西省36所高校科研合作网络分块图

将分块图列成子群分组图，如表8所示。由表8和图2可以看出，陕西省36所高校的科研合作网络可以划分成4个块(子群)，根据块模型的定义，每个块内部的成员在结构上都是对等的。

表8 陕西省36所高校块分组情况

由表9可知，块1的密度最大，说明该子群中5所高校之间科研合作最为频繁，合作度最高，同时我们也发现，这5所高校有3所是医学类高校，2所有医学院或医学相关专业，这也是促使它们的合作非常紧密的原因之一；块3、块2密度次之，合作较为密切；而块4密度为0，表明3所高校之间无内部合作，这种情况与它们的专业特色设置有一定的关系。

表9 陕西省36所高校科研合作网络块密度矩阵

为了进一步了解不同块之间的合作状态，我们利用影像矩阵和简化图来表示。由于上述密度矩阵中不存在1和0，我们根据刘军的方法，采用“α密度指标”来确定像矩阵的取值，其中α是临界密度值，它指的可以是整个网络的平均密度值[22]，笔者采用整个网络的平均密度作为标准。首先计算出该科研合作网络的平均密度为0.0051。然后，把密度矩阵中的各个系数与该值进行比较，大于此数的值替换成1，小于此数的值替换成0。这样，我们就得到该科研合作网络的影像矩阵如表10所示：

表10 陕西省36所高校科研合作网络块像矩阵

根据像矩阵，画出了陕西省36所高校科研合作的网络结构简图，如图3所示。

图3 陕西省36所高校科研合作像矩阵简图

可以看出，在科研合作网络中，36所大学分别归属不同的块(子群)，因其在网络中占据的位置不同，所具有的结构功能和关系属性也不同。块1虽然包含的高校数目并不多，但其包含着西安交通大学、西北大学、空军军医大学等核心高校，联络着块2和块3，具有较强的凝聚性，在网络中处于枢纽的地位；块2、块3分别都包含多所高校，而且每个块都包含了双一流建设高校，尤其是块3包含的更多一些，这些高校在科研合作网络中是相对活跃的群体，具有较高的权力和影响力；而块4没有与块1、块2、块3出现合作关系，可以看出这是处于边缘的一个子群，根据上文的分析也发现，块4中包含的三所高校均为具有专业特色、行业需求的高校，与其他高校的科研合作非常少。

(四)科研合作网络演化分析

随着时间的推移，高校间的科研合作也会呈现出不同的状态，为了直观展现陕西省36所高校间的科研合作发展情况，将36所高校科研合作的强度矩阵分三个时间段导入社会网络分析软件，以观察21年间科研合作的发展轨迹。通过检索发现，2000—2010年间，36所高校间的合作论文非常少，而且有很多高校没有论文被WOS核心合集所收录，因此我们选择2000年、2010年、2020年作为时间点进行分析。

1.2000年陕西省36所高校科研合作网络。2000年36所高校的科研合作网络密度为0.0012，图4的合作网络图可以看出这个时期36所高校的科研合作关系很稀疏，有合作关系的高校仅有11所，并且节点之间的联系比较弱，而且还有25所高校处于孤立状态，与省内其他高校是没有合作关系的。

图4 2000年36所高校的科研合作网络图

2.2010年陕西省36所高校科研合作网络。2010年36所高校的科研合作网络密度为0.0047，图5可以看出这个时期36所高校的科研合作关系已经逐渐增强，网络密度增加，节点之间的联系较为密切，科研合作形成了一个较大的类团：以西安交通大学、西北大学为核心，西北工业大学、陕西师范大学、西安石油大学、长安大学等为亚核心的合作网络，只有三所孤立的院校没有和其他高校有合作关系。

图5 2010年36所高校的科研合作网络图

3.2020年陕西省36所高校科研合作网络。2020年36所高校的科研合作网络密度为0.0061，图6可以看出此时36所高校的合作已经非常密切，它们之间直接或者间接都产生了合作关系，形成了一个连通的合作网络图。其中西安交通大学、西北大学依然为核心高校，并且核心地位愈加明显，西北工业大学、陕西师范大学、长安大学、西安理工大学、空军军医大学的地位也凸显出来，成为中流砥柱。从节点的中介中心度可以分析出：西安交通大学、长安大学、西北农林科技大学、西北大学等作为合作关系的中介，起到了重要的桥梁作用。

图6 2020年36所高校的科研合作网络图

三 结论与建议

(一)结论

1.2000—2020年陕西省36所高校科研合作网络从整体上看是一个联系广泛的连通网络，各个高校都直接、间接地相互合作。整个网络呈现出多核心、多极均衡发展的局面，其中西安交通大学处于整个网络中相对重要的核心地位，其强劲的科研实力，是与其他高校之间科研合作的雄厚基础；西北大学、西北工业大学、陕西师范大学、西安理工大学、空军军医大学等位于合作网络的亚核心地位，起着重要的桥梁作用；但合作网络整体较为稀疏，尚未出现超级核心机构。

2.地理因素、研究领域以及各校发展的历史因素、科研实力等均能影响高校间的合作情况，陕西省高校间的科研合作表现出比较典型的马太效应和地域倾向：这一特征也影响了高校间科研合作关系的强弱。本研究发现，位于经济发达的省会西安市的各大高校之间的合作强于省内其他地区高校之间的合作，而且省会城市的高校也倾向于与实力相当的高校间进行合作，其他地区高校与西安市的高校之间的合作次数也非常少；研究还发现，在信息化时代，地缘因素已经逐步弱化，科研实力是各高校寻求科研合作中的主要因素。

3.同类型高校之间的合作是陕西省高校合作网络中的主要模式。虽然随着学科的交叉渗透融合发展，文科院校与理科院校之间、不同学科研究领域之间的合作在加强，但是从论文合作来看，陕西省内的工科院校仍然以“与同学科、同研究领域、同研究方向的院校合作”为主要方式，且文理交叉领域合作相对较少；其中，医学类院校、具有医学院或医学专业的高校之间的合作次数在整体合作网络中占比较高。

4.陕西省科研合作网络中36所高校归属于不同的块模型中，具有不同的位置和角色。西北大学、西安交通大学、陕西中医药大学、西安医学院、空军军医大学之间的合作非常紧密，合作密度大，具有较强的凝聚力和影响力；西北工业大学、西安电子科技大学、长安大学、西安理工大学等工科院校在科研合作中充当了枢纽作用，对促进陕西省高校之间的科研合作起到了联结作用。

5.从2000年到2020年，陕西省36所高校之间的科研合作形成了一个动态演化网络。2000年时，各高校之间合作非常稀疏，整个合作网络中以西安交通大学为核心，有合作关系的高校仅为11所，大部分高校都处于孤立的状态；经过10年的发展后，在2010年，36所高校合作关系加强，网络密度增加，形成了以西安交通大学、西北大学为核心，西北工业大学、陕西师范大学、西安石油大学、长安大学等为亚核心的合作网络，只有三所孤立的院校没有和其他高校有合作关系；再经过10年发展后，到了2020年，36所高校的合作已经呈现出崭新的新态势，形成了一个连通的合作网络图，36所高校直接或间接地与其他高校之间产生了合作关系，西安交通大学、西北大学依然为核心高校，并且核心地位愈加明显，西北工业大学、陕西师范大学、长安大学、西安理工大学、空军军医大学的地位也凸显出来，成为中流砥柱，并且西安交通大学、长安大学、西北农林科技大学、西北大学等作为合作关系的中介，起到了重要的桥梁作用。

(二)建议

1.优化陕西省高校科研合作及科技协同创新网络，弱化地域、学校间的差异，充分利用各高校的专业特色、学术资源和科研实力基础，加强部属、省部共建高校科研合作成果的产出和创新资源流动，提升行政协调能力，推进高校间的合作进程。如解决面向科学技术前沿和社会发展的重大问题、面向行业产业经济发展的核心共性问题、面向区域发展的重大需求等问题时，善于依托各高校的优势特色学科，搭建合作创新平台，吸纳优秀团队与优质资源，建立全新的知识创新模式，营造良好的学术环境和氛围，打造多个省内科学研究与合作的学术中心。

2.鼓励各高校通过多种形式自觉服务于经济建设和社会发展，致力于解决经济社会发展中的重大问题。地方政府可以围绕区域经济发展规划，引导高校通过多种形式开展科研合作，推动高等学校服务方式转变，为地方政府决策提供战略咨询服务，在区域创新中发挥骨干作用。

3.发挥重点高校的辐射作用。通过研究，我们发现西安交通大学、西北工业大学、西北大学、西安电子科技大学、长安大学、西安理工大学等高校在科研合作网络中处于非常重要的核心地位，尤其是西安交通大学，其科研实力基础强劲，可以带动科研合作。充分发挥好这些高校的辐射作用，对于加强陕西省高校科研合作极为重要。

高校间的科研合作及协同创新不仅可以带动各高校自身的发展，还可以促进陕西省的整体发展，甚至对整个西北地区的发展都有推动作用。但是通过分析也可以看到，论文合作仅是高校间科研合作的一种方式，高校间的科技协同创新合作还有更多的模式需要去探索，而且也不是一蹴而就的，完善和提高需要更多的时间，需要各个高校之间的通力合作，共同促进科技协同创新合作发展，赢得更大的进步空间。