我国产业集群创新网络研究热点及前沿*——基于CiteSpace的可视化分析

□ 彭 英，梁 宸，余小莉

(1.南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003；2.南京邮电大学国际电联电信经济与政策研究中心，江苏 南京 210003)

1 引言

经济全球化的演变与日益复杂，使得产业要素资源在世界范围内的流动日趋互联，产业集群创新网络逐渐成为一个国家或地区的重要竞争优势[1]。企业的创新发展与市场内其他企业、高校、政府、金融机构等密切相关，产业内部企业与上述组织机构都可视作不同的节点，各节点之间存在竞合关系，从而形成复杂的产业集群创新网络，知识、技术、信息等资源通过节点间的创新关系在集群创新网络中交互流动。近年来，人工智能、区块链以及移动互联网等信息技术的兴起，促使产业集群创新网络在理论研究和技术实践方面均涌现出大量成果，受研究方法和时间跨度的限制，想要更透彻地了解产业集群创新网络的研究现状与发展趋势还需要更加深入的探索。本文旨在梳理当前我国产业集群创新网络研究文献，全方位了解研究现状、热点，探求前沿趋势，为后续研究提供参考。

2 数据来源与方法

2.1 数据来源

本文数据来源于中国知网(CNKI)的网络学术期刊总数据库，文章发表时间范围为2000年1月1日至2021年12月31日，并以“产业集群创新网络”或“集群创新网络”为主题检索条件进行精确检索，检索后共得到1381篇文献。为保证数据的真实性与有效性，在剔除会议通知、无作者、重复、报纸、相关度低等无效文献后，最终得到有效文献1268篇。

将筛选剔除后的文献检索结果导出为CiteSpace可识别的文本文件，之后使用CiteSpace将文本文件转换成CiteSpace可处理的元数据格式，其中包含文献关键词、作者、题目、发文机构、摘要和参考文献等。

2.2 研究方法

CiteSpace是基于科学计量方法的文献分析软件，它通过挖掘、分析并处理相关文献数据，进而以可视化图谱形式展现某领域的研究热点、实现领域潜在演化机制的动力学分析、探析领域的研究前沿。

本文借助CiteSpace5.8.R3，对产业集群创新网络领域的相关文献进行可视化图谱分析，对该领域的核心作者、发文机构以及核心关键词绘制图谱分析，通过关键词共现、聚类和突现分析，探析产业集群创新网络的研究现状、热点及前沿。

3 整体概况

3.1 年度发文量分析

由年度发文量可得出不同时间点学者们对产业集群创新网络这一研究主题的关注度与投入度。如图1所示，我国产业集群创新网络研究在2000-2010年发展迅猛，2003年之前，主要是运用复杂网络理论及社会网络理论研究产业集群创新网络的形成与发展[2]。随着研究的深入，从2012年至今，国内产业集群创新网络研究相对平缓，在已有方向的基础之上朝着核心企业与网络知识权力转变。此外，还出现了云计算、信息量度、学习深度等新的研究课题。

图1 产业集群创新网络年发文量

数字经济时代，网络化的协同创新成为产业集群创新网络的新兴研究方向。协同创新网络的创新绩效、内部网络结构、运行治理机制都是学者们的研究重点[3-5]。也有相关研究将机器学习、数据挖掘及大数据分析等人工智能技术运用于集群创新网络中，关注在更大空间内构建产业协同创新网络[6]。

3.2 核心作者和文献机构分析

基于CiteSpace可以有效地找出某领域的高产作者以及作者之间的合作关系网络[7]。使用CiteSpace软件对文献作者进行共现分析，作者共现图谱如图2所示。图2截取了部分高产作者，作者名字越大，其发文量越多。图2中的连线表示高产作者之间的合作关系。图中共有作者节点545个，节点密度为0.0012，合作关系连线177条。

图2 产业集群创新网络作者共现图谱

由图2可见，产业集群创新网络领域的研究团队较多，作者间的合作关系紧密。值得注意的是，在作者共现图谱中人数最多的是以张永安为主的合作团体，张永安同时与王甲、李晨光、付韬、田钢、兰卫国保持着合作关系，该团体除田钢属于机械工业经济管理研究院外，其他作者都属于北京工业大学。

对发文机构进行共现图谱分析能够得出产业集群创新网络领域的主要发文机构与机构之间的合作关系，从而显现出某一机构在该领域的研究水平与科研能力。运用CiteSpace软件对所获取文献的发文机构进行共现图谱分析，得出发文机构共现图谱(见图3)。

图3 产业集群创新网络发文机构共现图谱

在发文机构的共现图谱中共有447个机构节点和95条合作关系连线。由图3可见，产业集群创新网络领域内最大的研究关系网络是以北京工业大学经济与管理学院为核心的，该合作关系网络其他成员有中国中煤能源集团有限公司、机械工业经济管理研究院，北京交通大学、北方工业大学经济与管理学院等。

表1呈现的是产业集群创新网络发文量前10的作者及机构。由图表数据可见，产业集群创新网络的主要研究机构是高校，高校之间的合作网络呈现出局部集中、边缘疏散的特点。企业、政府、金融机构等对产业集群创新网络的研究相对较少。因此，企业与创新组织机构的合作网络强度是目前亟待解决的问题。

表1 发文量前十的作者及机构

4 研究热点分析

4.1 关键词共现分析

对所获取的文献数据做关键词共现分析可以对文献主题进行窥探。关键词是作者对文献内容的高度概括，通过关键词分析可以了解到产业集群创新网络领域内的研究角度、研究热点与主要研究方向[8]。

使用CiteSpace软件，将时间节点设置为2000年1月到2021年12月，节点类型选择“关键词”，选中“purning slicednetworks”选项后运行，得出关键词共现图谱(见图4)并记录排名前十的高频关键词及关键词中心度(见表2)。

图4 产业集群创新网络研究文献关键词共现图谱

表2 产业集群创新网络领域关键词统计表

图4中，共有关键词节点597个，节点关系连线1750条，节点圆圈大小与关键词标签的大小代表关键词出现频次的多少。关键词中心度是分析关键词重要程度的依据。通常，领域内研究热点关键词的频次和中心度都很高。从图4中关键词的分布情况与关系连线密度可以看出，在产业集群创新网络领域内，已经形成了规模巨大且联系紧密的研究网络，且“产业集群”“创新网络”“创新绩效”“区域创新网络”等关键词是研究网络的中心节点。

从表2中的关键词中心度可以看出，“产业集群”与“创新网络”的中心度最高，分别是0.78和0.43。通常，研究热点关键词的中心度大于或等于0.1。因此，产业集群创新网络领域的相关文献大都围绕着“产业集群”与“创新网络”展开，与产业集群有关的关键词有“企业集群”“创新集群”“集群网络”“创新绩效”等。与创新网络相关的关键词有“技术创新”“网络结构”“区域创新网络”等。此外，领域内还有众多文献探析集群产业的创新网络结构与产业创新绩效之间的作用机制。

4.2 关键词聚类分析

关键词聚类分析能够有效定位产业集群创新网络领域的研究热点话题。使用CiteSpace软件对所获取文献的关键词进行聚类分析，设置显示聚类0-9。最终得到的聚类图中包含了10个产业集群创新网络领域的高频关键词(见图5)，在关键词聚类图谱中，Modularity值和聚类S值是检验聚类图合理性的重要指数。当Modularity值大于0.3时，说明聚类图中的各个模块间具有相对独立性；当聚类S值大于0.5时，表示聚类合理，大于0.7时则聚类结果令人信服。图5中Modularity值为0.4824，聚类S值中，聚类“#1 创新网络”的S值最低为0.497，其他值均大于0.7，因此，本研究关于产业集群创新网络的关键词聚类结果具有较高的可信度。

图5 产业集群创新网络关键词聚类图谱

在关键词聚类图中，共有“产业集群”“创新网络”“区域创新网络”“创新绩效”“集群创新”“创新集群”“创新”“集群创新网络”“复杂网络”“供应链”10个聚类标签。这些标签凸显了产业集群创新网络领域的研究热点。

4.3 热点与研究前沿

结合关键词共现图谱的呈现结果和研究主题差异，将产业集群创新网络领域的研究热点分为四个主题：基于集群创新网络概念的网络形成演化与典型模式研究、基于超网络理论的集群创新网络结构特征研究、集群创新网络内部作用机制研究、基于深度学习的集群创新网络控制治理。其中，超网络的小世界与无标度特性完美契合集群创新网络的结构特点，超网络嵌入对集群边界拓展与知识学习绩效间的中介效用正成为学者们的研究主题[9]。此外，基于深度学习的仿生集群智能控制技术也逐渐成为集群网络治理热点，因其具有使用简单、计算快速、模式机动的优点，能够有效解决饱和式集群竞争、智能交通系统以及多智能体物流等问题[10]。

由产业集群创新网络的关键词时区图(见图6)可见，在产业集群创新网络领域内出现最早的关键词是复杂网络，这说明关于产业集群创新网络的早期研究是建立在复杂网络研究基础之上的。在2002年出现了频次最高的关键词——产业集群，这时已有学者基于复杂网络实现对产业集群的研究。在“2020年跻身创新型国家行列”的国家战略驱动下，我国创新网络发展出现了新的变化，这一时期出现了云计算、信息量度、学习深度等新的关键词。其中，云计算技术能够为集群创新网络知识转移过程中的传播趋势、节点变化及企业行为做出更智能化的预测。如基于云计算中心的集群创新网络能够降低企业数据中心建设的投入，重构各类知识、信息及资源的传播网络[11]，也能在创新网络中构成一种新型、可移动且有位置相关性的云传播模型[12]。

图6 产业集群创新网络关键词路径时区图

近年来，突变强度最高的关键词是协同创新网络以及双重网络嵌入，这说明在集群创新网络领域，在网络链路结构完善的前提下，协同创新网络和跨区域双重网络嵌入将会是该领域的研究前沿及趋势。徐秋萍等[13]认为协同创新网络内部企业需要共同参与新产品的创新开发过程，并渗透到新产品定价、销售、分销一体化的创新环境中，协同创新网络与传统产业集群创新网络的不同在于网络内各企业目标的一致性。

可见，未来关于产业集群创新网络的研究将会渗透到协同创新网络领域；超网络理论与协同创新网络的融合研究也将会被学者们所关注。

5 结论

本文以中国知网(CNKI)数据库中关于产业集群创新网络的文献作为依据，对样本数据进行了统计分析及可视化分析，总结归纳出样本数据的年度发文量分布、核心作者分布及发文机构分布等，通过绘制关键词共现、聚类、时区分布及突变图谱探究了目前产业集群创新网络的发展现状、研究热点与研究趋势。研究结果显示，集群创新网络形成演化与典型模式研究、基于超网络理论的集群创新网络结构特征研究、集群创新网络内部作用机制研究、基于深度学习的集群创新网络控制治理是产业集群创新网络的研究热点。在网络链路结构完善的前提下，协同创新网络的搭建、运营与治理以及跨区域双重网络嵌入成为研究的前沿趋势。

未来产业集群创新网络的研究可从以下两个方面展开：①基于网络基础理论，进一步从微观层面研究集群创新网络的结构属性与特征。传统的集群创新网络结构研究大都基于某一新进入创新网络的企业受网络内部节点度、中心性与吸收能力的影响。然而，区分微观视角下企业联结的网络本质可能成为未来的研究方向。另外，还可以基于不同网络联结组合的创新网络模式，探究不同行业、不同生命周期的企业的最优网络联结组合，讨论其对企业创新绩效的影响。②定位数字化情景，探寻集群创新网络的新的演化机制及网络模式。未来数字化情景的影响主要有四个方面：一是创新网络主体更丰富、网络边界日益扩张。二是创新网络结构规模与异质性扩大，逐渐变成以核心企业为中心的弱连接网络。三是传统创新网络治理模式受到挑战。四是新型数字化创新网络模式不断涌现。因此，针对数字世界中集群创新网络的新主体进行演化机制研究，为现有集群创新网络注入时代要素是十分必要的。