中国—东盟科研合作网络与主题演化特征

杨 波，高小莉

(中南财经政法大学 经济学院,武汉 430073)

0 引言

科学技术是提高经济发展质量、增强综合国力的核心与关键,世界各国对科学技术发展的重视程度不断提升。随着国际性科技难题的不断涌现,以及各国科技优势的差异化愈加显现,国际科研合作在有效提升科技资源的配置效率、加强科技创新要素的开放性与流动性、提升国际竞争力等方面的作用愈加凸显。二战后,伴随着中国、印度等新兴科技力量的崛起,加速发展的全球科研网络正深刻影响着世界格局的变化[1]。

在百年未有之大变局与新一轮科技革命相互交织的时代背景下,中国提出“一带一路”倡议,将国际科研合作作为沿线国家合作发展的重要方式,对于提升沿线国家科研水平与创新能力起着至关重要的作用[2]。东盟与中国具有坚实的经贸基础和长期稳定的合作关系,是中国推进“一带一路”倡议的重要对象[3]。东盟作为亚太地区经济合作的主要力量[4],增强中国与东盟的科研合作对于提升各国科研水平、增进人文交流、促进亚太地区经济发展等具有重要作用[5]。

2010年中国—东盟自由贸易区的全面启动为中国与东盟科研合作提供了新契机,在中国—东盟科技伙伴计划和“一带一路”倡议的全面推动下,中国与东盟合著论文由2010年的2 020篇增至2020年的10 820篇,年均增长率为16.5%,2010—2020年合著论文总数达55 142篇,共涉及132个研究方向和215个Web of Science学科类别,双方在工程学、物理学、化学以及材料科学等领域持续深入合作研究,取得了较多成果。中国与东盟加速发展的科研合作关系为亚太地区科学知识和技术资源的流动提供了重要渠道,但目前中国与东盟科研合作仍存在一些问题需要改善。因此,在此背景下探讨中国—东盟科研合作网络并厘清其演化特征,对未来中国—东盟科研合作持续发展具有重要的现实意义。

随着中国与东盟科研合作的广泛开展,科研合作关系的多样性和动态交互性不断增强,使得科研合作具有复杂的系统性特征[6]。作为社会学研究的重要方法,社会网络方法能有效地将分析工具和社会结构相结合,研究行动者之间的关系[7],被广泛应用于国际贸易格局[8]、国际投资网络[9]及城市时空特征[10]等方面的研究。而社会网络方法同样能够适应国际科研合作快速发展下的研究需要。因此,构建科研合作网络已成为研究科研合作主体关系及其合作态势的重要方法[11],也为探究中国与东盟科研合作的发展特征提供了重要思路。

目前,较多学者已将社会网络方法运用到科研合作的研究领域,通过尺度选择和相关指标测度,探究合作网络的结构性特征。在网络尺度方面,学者通过测度发现科研合作网络多具有尺度依赖性。具体而言,全球性科研合作网络的小世界特征明显,即平均路径短但聚集系数大[12];区域合作网络表现出随机性网络特征[13];以城市[14-15]、科研机构[16]等为尺度的网络研究表明,城际或组织间合作网络具有显著的“核心-边缘”特征。在网络结构方面,D.Obstfeld认为密度大的网络有利于个体共担风险,且有利于复杂知识在网络中的传播[17];陈欣使用点度中心度、接近中心度和中介中心度识别整体网络的核心节点[18];岳增慧等研究发现以聚类系数等指标构成的网络聚集因子对知识负载、知识冗余和知识多样性起正向作用[19];巴志超等研究表明网络拓扑结构的动态变化对合作网络的知识水平、扩散速率以及分布均衡程度具有重要影响[20]。

在关于中国与东盟科研合作的研究中,学者们更多地关注科研合作的特点[21],以及合作中重点学科与产业选择[22]等问题。关于中国与东盟科研合作的研究较多建立在“一带一路”大框架之下,如陈欣对“一带一路”沿线国家科技合作网络展开分析,发现新加坡、马来西亚等东盟国家在电气工程等合作领域地位较为重要[18];顾伟男等从尺度、空间结构等多个维度分析“一带一路”沿线国家科研合作网络的特征及其形成机制[23]。

目前,国内外关于科研合作网络的研究以全球、区域、城市以及组织等为尺度,但对中国与东盟的科研合作关注较少;研究多集中在网络结构、影响机制等方面,较少从网络整体和国家节点两个维度探讨合作网络的特征,且在较大程度上忽视了科研合作网络中合作主题的演化特征。基于此,本研究聚焦于中国与东盟国家的科研合作,使用社会网络分析方法,分别从网络整体和国家节点维度,分析中国—东盟科研合作网络的特征,并结合知识图谱分析中国—东盟科研合作的主题演化特征,以深刻把握中国与东盟国家科研合作的发展态势。

1 研究对象、研究方法与数据来源

1.1 研究对象

作为科研合作最直接的表现形式,合著论文已经成为研究科研合作的主要对象之一[12]。因此,本研究选取2010—2020年由中国作者与东盟国家作者合作发表的论文作为研究对象,探究中国—东盟科研合作的发展态势及其主题演化特征。

1.2 研究方法

利用Gephi软件,以国家为节点、以合作关系为连线,构建中国—东盟科研合作网络,并通过测算网络整体结构指标和节点中心性指标,分析总结合作网络的整体特征和国家节点特征;使用CiteSpace软件绘制中国—东盟科研合作主题的演化图谱,并分别对合作主题的国家共现特征和主题突现特征进行探测,从多个角度研究中国与东盟科研合作主题的演化特征。

1.2.1 网络整体结构指标

选取网络规模、网络关系数、网络连接频次、网络密度、平均路径长度、平均聚类系数等指标衡量网络整体结构特征[24-25]。网络规模是指网络中节点的数量,即参与科研合作的主体数量;网络关系数是指网络中边的数量,即科研合作网络中合作主体间开展合作的关系数;网络连接频次是指网络中边的权重之和,即科研合作网络中科研主体合作发文的总数,是衡量科研合作网络产出数量的重要指标;网络密度是指网络实际关系数与网络最大可能关系数的比值,反映科研合作网络主体连接的水平,密度越大,科研主体间合作关系越紧密;平均路径长度是指网络节点间最短路径的平均值,反映科研主体间平均合作距离,体现网络的连通程度,较短的路径长度有利于资源共享和信息交流;平均聚类系数是指与某一节点直接连接的两个节点也存在直接连接关系的平均概率,用于衡量合作网络的集团化程度。

1.2.2 网络节点中心性指标

选取度中心度、加权度中心度、接近中心度、中介中心度和特征向量中心度5个中心性指标,以衡量网络节点在网络中的位置和作用[25-26]。

度中心度是指在网络拓扑中某一节点连接边的数量。在以国家为节点的合作网络中,度中心度越大的国家,其直接合作伙伴数量越多,对外联系能力越强,该国在网络中的地位越重要。加权度中心度是在度中心度的基础上将边的权重纳入考虑范畴,在边的权重代表合作产出的网络中,该指标能有效地反映科研合作的产出效率。接近中心度是指某个节点在网络中居于中心的程度或某节点与其他节点的邻近程度,其值越大说明节点越接近网络的中心位置。中介中心度是指某一节点担任中介以最短路径连接其他任意两个节点的能力。在科研合作网络中,具有高中介中心度的主体对网络控制能力强,在知识传播和资源垄断等方面具有较大话语权。特征向量中心度是指某一节点与具有高度中心度节点的连接程度,高特征向量中心度的科研主体更容易获得来自网络中心节点的知识扩散和信息传播。

1.3 数据来源

数据来源于Web of Science核心数据库中的科学引文索引数据库扩展版(SCI-expanded),限定出版年份为2010—2020年,文献语言为All Languages,文献类型为Article,Review和Proceedings Paper,检索获得55 142篇文献,以纯文本格式下载数据记录及参考文献。

2 中国—东盟科研合作网络特征

2.1 合作网络整体结构特征

以国家为节点,合作关系为连线,将中国与东盟科研合作的发展历程划分为2010—2013年、2014—2017年和2018—2020年3个阶段,分别构建中国—东盟科研合作网络,并对相关特征指标进行统计(表1)。

表1 中国—东盟科研合作网络演化特征指标

2.1.1 合作网络规模

在中国—东盟科研合作网络中代表国家的节点数量不断增多。2010—2013年有59个国家作为科研合作主体参与到中国—东盟科研合作网络中,2018—2020年科研主体数量增加至93个。现代信息技术、通讯技术的发展为中国与东盟在全球范围内寻找科研合作伙伴提供了便利。一方面,不断提高的科研合作开放程度有利于科研主体寻求最佳合作伙伴,提升科研资源的配置效率;另一方面,愈加庞大的网络规模可能会影响合作主体间关系的紧密程度,进而影响科研知识在整体网络中的传播效率。

对网络关系数、网络连接频次、网络密度、平均聚类系数进行函数拟合发现,伴随网络节点增多,网络关系数呈对数增长,而代表科研产出的网络连接频次呈线性增长。2018—2020年网络关系数和网络连接频次分别达到477和26 191,由此得到建立合作关系的两个国家平均合著论文54.91篇,说明此阶段中国与东盟国家合作更加频繁,科研成果产出增长较快,开放式的合作关系在一定程度上促进了中国与东盟科研合作产出的增加。

2.1.2 合作网络密度

2010—2020年中国—东盟科研合作网络密度从0.10增至0.12后又降至0.11,整体呈现稳定且水平较低的态势。2010—2013年和2014—2017年网络密度的增长主要缘于“一带一路”倡议的推动,但随着网络中合作主体的增速与合作关系的增速存在偏差,第三方合作主体的分散使得网络密度出现了小范围波动。整体来看,中国—东盟科研合作网络密度不高,第三方合作主体过于分散,网络中大部分国家节点未能通过频繁的交流互动建立稳定的合作关系。

2.1.3 合作网络小世界特征

2010—2020年中国—东盟科研合作网络的平均聚类系数从0.67降至0.41,说明任意一个国家的合作伙伴之间存在直接联系的概率从67%下降至41%,但显著大于同等规模的随机网络。同时,平均路径长度保持在1.89左右,即网络中任意两个国家平均通过1.89个中介国家即可以进行信息交流。整体来看,合作网络呈现出小世界网络特征,即较短的路径长度和较大的聚集系数,说明中国—东盟科研合作网络保持着较高的连通性,国家间开展科研合作的可达性较高。

2.2 合作网络国家节点特征

本研究以中国与东盟科研合作为重点,选取的样本是中国与东盟国家为主要参与方的科研成果。因此,中国与东盟国家居于网络相对中心的位置。探究东盟十国在合作网络中位置的差异有利于总结并区分东盟各国在合作过程中担任的不同角色,同时第三方国家在网络中的位置也反映出其对中国—东盟科研合作网络的影响。因此,根据网络节点中心性指标的排名对国家所处位置进行分层(表2)。

2.2.1 东盟国家网络位置

以马来西亚、泰国和新加坡为代表的第一层级国家具有合作对象广泛、合作产出大、居于网络中心位置的特点,相对于其他国家其话语权更强,在网络中担任重要的中介角色,是中国重要的合作伙伴。但是,第一层级内部也存在一定差异。首先,马来西亚各个中心度指标都位居最前列;其次,泰国具有较高的度中心度、接近中心度及中介中心度,说明泰国与网络中绝大部分节点均建立了科研合作关系,同时在网络中担任重要的中介角色;最后,新加坡的加权度中心度和特征向量中心度相对于泰国更高,表明中国与新加坡科研合作的产出效率更高,且新加坡与网络中具有高度中心度的节点连接更紧密。位于第二层级的越南、印度尼西亚和菲律宾与中国合作关系较为紧密,其获取科研资源、传播信息和知识的能力相对较强。其中越南的各项指标均排第5,而菲律宾的特征向量中心度相对于印度尼西亚更高,反映其与网络具有高度中心度的节点联系更紧密,更容易获得来自网络中心节点的资源传递。而位于第三层级的柬埔寨、缅甸、文莱和老挝与中国的科研合作关系相对疏远,与网络中其他节点的联系较少,科研合作的产出效率较低,且合作过程中对其他节点的依赖性较强,在科研合作网络中处于相对边缘的位置。

表2 中国与东盟、非东盟国家中心性排名

2.2.2 发达国家网络位置

美国、澳大利亚、英国和日本在中国—东盟科研合作网络中的中心性排名较高,是中国—东盟科研合作网络的重要参与者。一方面,发达国家作为第三方合作伙伴参与到中国—东盟科研合作网络中,对于传播先进知识、提供科研资源具有积极意义;另一方面,发达国家的过度参与往往会使中国与东盟科研合作对其产生强烈依赖性,且受参与主体能力差异等因素的影响,中国与东盟国家容易停滞在科研工作的边缘,从而不利于自身科研水平的提升。

美国的度中心度排名为第10名,表明其与网络中大部分科研主体具有合作关系,且加权中心度排名第6,说明网络中的科研成果在一定比例上是由美国参与合作产出的。同时,美国的中介中心度排名较高,表明其是连接中国与东盟以及网络中其他国家节点的重要中介桥梁。因此,美国对网络具有较强的控制力。地位稍逊于美国的澳大利亚、英国和日本在网络中的位置也较为重要,其较高的中心性排名表明其在获取科研资源、传播信息和知识扩散中扮演着重要角色。

3 中国—东盟科研合作主题演化特征

随着合作各国经济社会的不断发展,服务于社会进步的科研合作学科主题呈现出较为明显的演化特征。首先,为了探究中国—东盟科研合作主题的分布与演化特征,利用CiteSpace软件绘制2010—2020年中国—东盟科研合作主题演化图(图1);其次,将国家节点纳入网络,进一步探究合作主题的国家共现特征,即不同国家对不同领域的关注程度以及国家间研究主题的相似性(表3);最后,利用突发性探测探究中国与东盟科研合作的研究热点分布情况(表4)。

图1 2010—2020年中国—东盟科研合作主题演化网络Fig.1 Theme evolution of China-ASEAN scientific research cooperation network from 2010 to 2020

表3 主题共现分析结果

3.1 合作主题延伸特征

由图1a可知,2010—2013年中国与东盟国家的科研合作主要集中在工程学与物理学两个领域,工程学的中介中心度大于0.1,说明中国—东盟科研合作在工程学领域实现了主题延伸和学科交叉。但该阶段网络节点数量较少,且节点分布较为松散,说明中国与东盟科研合作的主题范围有限,合作主题之间联系不够紧密。由图1b可知,2014—2017年网络节点数量明显增多,研究领域大幅度扩张,除工程学与物理学外,中国与东盟在化学、材料科学等多个领域的合作也取得了较为丰硕的科研成果。通过统计发现,中介中心度大于等于0.1的节点有包括材料科学交叉学科等23个,说明中国与东盟在交叉领域的研究取得了重要成果。2018—2020年,中国与东盟的科研合作领域进一步拓展,在合作过程中高频率合作主题出现聚集态势,且中介中心度大于等于0.1的节点数量高达33个,说明中国与东盟科研合作不断打破学科边界,科学研究的贯通性得以提升。

3.2 合作主题国家共现特征

由表3可知,2010—2020年,中国、新加坡、马来西亚、泰国等国家的研究主题具有高度相似性,在材料科学交叉学科和保健科学与服务领域的共同合作取得了众多科研成果。中国与越南合作主要研究主题是物理学粒子与场,与柬埔寨、老挝合作主要研究主题为环境科学,与缅甸合作更关注热带医学,与菲律宾合作则更关注食品科学与技术领域,但其共现特征相对较弱,合作紧密度和科研产出能力均有待提升。文莱和印度尼西亚在共现网络中没有显现,说明中国与文莱、印度尼西亚还未就双方发展需求和科研优势形成特色合作领域。

此外,由于科研合作网络密度较低,主题共现网络的部分聚类中,国家数量远远超过主题数量。由于在普通内科医学、物理学粒子与场、天文与天体物理、热带医学等领域中国与东盟国家分散化选择第三方合作伙伴,这些聚类中的国家数量远远超过主题数量。其中,在普通内科医学领域,主要合作国家是伊拉克、冰岛、喀麦隆等,反映出其对医疗卫生发展的需求;在物理学粒子与场、天文与天体物理聚类中,以美国、英国、德国、日本、加拿大等为代表的发达国家是中国与东盟在这两个领域合作的重要参与力量。

3.3 合作主题突现特征

通过突发性探测可以发现不同时段中国与东盟科研合作的热点,表现为某个领域的研究成果在特定时期激增。同时,发达国家具有良好的科研基础和丰富的科研资源等优势,是推动中国与东盟在部分领域快速发展的重要力量。由表4可知,2010—2020年中国与东盟科研合作过程中共有36个学科主题具有较强的突现特征。其中,应用数学、传染病学等在2010—2011年成为中国与东盟科研合作非常热门的主题,晶体学、光学等在2010—2012年成为中国与东盟科研合作密切关注的主题,而物理学粒子与场、天文与天体物理在2015—2016年成为科研合作的重点主题。对照主题和国家共现网络可以发现,英国、美国等发达国家在物理学、天文学以及相关学科的共现性较强,表明发达国家是该领域合作的重要对象。因此,中国与东盟科研合作在该领域成果的激增和突现特征与发达国家的支持紧密相关。

表4 前36名高突发强度学科分布

4 结论与启示

4.1 结论

从合作网络的整体结构特征看,中国—东盟科研合作网络的规模不断扩大,开放式的合作关系有效促进了科研合作产出的增加。但是,整体网络密度不高,网络凝聚力不强,大部分国家未能建立稳定的合作关系。同时,合作网络的小世界特征明显,具有较短的平均路径长度和较高的集群化水平。

从合作网络的国家节点特征看,东盟各国在网络中的位置差异较为明显。其中,马来西亚、泰国和新加坡中心性排名最高,三国在资源获取、信息传播以及知识扩散等方面能力较强,是中国重要的科研合作伙伴。除东盟国家外,美国、澳大利亚、英国等发达国家在网络中的地位相对重要,是中国—东盟科研合作的重要参与者。

从合作主题演化特征看,基于学科优势与发展需求的差异,中国与东盟科研合作的主题不断延伸,在交叉学科领域取得了众多成果。在合作对象方面,中国与新加坡、马来西亚、泰国等部分东盟国家在合作主题上表现出明显的共现特征。中国与东盟国家在晶体学、光学等领域的科研合作随时间变化表现出较强的突现特征。

4.2 启示

中国与东盟科研合作不断拓展,科研产出不断增加,但在合作关系发展、合作领域选择等方面仍有较大的改善空间。首先,应加强对国际科研合作的管理,通过开展较为长期的合作项目和专项计划等方式稳定与东盟的合作关系;其次,在积极利用网络中发达国家科研优势的同时,要注重合作模式的选择,避免角色边缘化,注重提升对先进知识的吸收和再创新能力;最后,在合作领域方面,应注重将不同国家的科研优势与发展需求相结合,合理选择合作主题,加强在特色领域的合作。