基于引文网络的知识流动过程与机制研究

王 亮，张庆普

（哈尔滨工业大学经济与管理学院，哈尔滨150001）

·经济理论与经济建设·

基于引文网络的知识流动过程与机制研究

王 亮，张庆普

（哈尔滨工业大学经济与管理学院，哈尔滨150001）

在知识经济时代，知识创新已经成为社会发展的主要推动力，而知识流动对于知识创新有重要作用。从引文网络视角对知识流动相关概念进行剖析，可以总结出知识流动的类型、要素、动因；利用引文网络（P－P网络）及其对引文属性映射而形成的期刊互引网络（J－J网络）和作者互引网络（A－A网络），可以描述显性知识流动和隐性知识流动过程，并建立多层面知识流动网络模型；在此基础上分析揭示知识流动的过程和复杂机制，包括选择机制、互惠机制及演化机制以及上述机制在不同的网络中所反映出来的特征，对丰富知识流动理论研究具有一定意义。

引文网络；知识流动；显性知识；隐性知识

引 言

知识流动是知识通过一定的媒介和路径在知识主体间运动的过程，在知识流动的过程中实现了知识的共享和创造，知识流动过程包括知识的获取、知识的吸收、知识的创新三个环节［1］。从知识流动的定义中可以看出，知识创新既是知识流动的环节，也是知识流动的目的，因此提升知识流动水平是促进知识创造的重要且必要的手段［2］。

科学领域是一个知识高密度领域，知识创新是所有科研人员的工作目标，对于现有知识的获取与吸收是创造新知识的基础，因此在科学领域内知识流动对知识创新的作用更加重要，整个科学体系就是一个大型的知识流动系统，因而知识流动的速度与数量对整个系统的运行效率有很大影响。在这个系统中，科学论文是科学知识的客观记录，是科研人员智慧的结晶，绝大部分科学知识都以文献的形式来记录、保存和传播。

引文网络是由科学论文及其之间的引用关系所形成的网络，属于复杂网络的一种。根据美国学者纽曼对复杂网络的分类，引文网络属于信息网络［3］，从知识管理的角度也可以称为知识网络［4］，是较为典型的知识流动研究对象之一。同时科学论文自身具有的一些如作者、期刊、发表时间等属性也给我们提供了可以从不同层面、不同角度研究引文网络所刻画的知识流动过程的方法，从而丰富知识流动理论和实践研究。目前学界公认两种基本的知识流动模型，一种是Holsapple提出的知识链模型，另一种是野中郁次郎等提出的知识转移与共享的螺旋上升模型［5］，其他的知识流动模型基本上都基于上述两种模型的改进。因此，基于引文网络对知识流动的过程与机制进行研究是非常有意义的。

随着21世纪复杂性研究的深入，复杂网络理论越来越多地应用在自然科学、社会科学领域，并取得了丰富成果。虽然已经有对知识流动过程与机制的研究，但是也还存在一些问题。首先，知识流动的研究多以企业为背景，对企业内部、企业之间的知识流动研究得比较多，而针对其他领域，特别是科学领域的研究相对较少。其次，知识的载体多为人员或是企业，因此知识流动的研究以隐性知识流动研究为主，虽然也有针对专利知识流动的研究，但是整体来看对显性知识的研究还相对较少。再次，在利用网络对知识流动进行的研究中，采取的是传统网络分析的出发点，即结构化视角，强调网络中知识主体的行为与选择受其在网络中的位置所决定，而非其自身的属性。但是在实际情况中，知识主体的属性对其做出的选择还是有一定的影响的。最后，知识流动是一个动态的过程，但是现有的研究多为静态视角的，较少考虑到时序上对知识流动的演化情况［6］。

针对以上问题，本文从引文网络视角对知识流动的类型、动因、要素等相关概念进行了梳理和剖析，利用引文网络及其对引文属性映射而形成的网络，即P－P网络、J－J网络、A－A网络来描述显性知识流动和隐性知识流动过程，分析了网络的特征并建立了多层面知识流动模型，在此基础上分析了知识流动的机制。

一、知识流动的相关概念

（一）知识流动的类型

知识分为两种类型，即显性知识和隐性知识，显性知识是指以文字、图像、符号表达，以印刷或电子方式记载，可供人们交流的结构化知识，隐性知识是指很难用语言、文字表述的知识。按照知识类型的划分，知识流动可分为显性知识流动和隐性知识流动，二者最大的差别在于显性知识流动不受时间和空间的限制，比如说科学论文之间的引用。而隐性知识流动必须要有特定的情境，使知识主体之间建立某种关系，因此受时间和空间因素的限制。在科学领域里，科研人员之间的交流与合作日益频繁，科研团队已成为知识创新的基本组织模式，并随着信息技术发展出现了虚拟科研团队。在科研人员针对相同主题开展研究时，会针对某一研究内容进行交流和沟通，这一过程中必然会发生隐性知识的流动。虽然显性知识流动和隐性知识流动有着本质的区别，但是并不意味着二者之间没有联系。所有的显性知识都来自于对隐性知识的编码，因此显性知识流动背后一定体现着隐性知识流动，只有从这两个角度同时入手才能完整展示知识流动过程。

（二）知识流动的要素

Hai Zhuge认为知识流动包含三个重要的影响因素：主体、内容和方向［7］。知识一定是存在于知识主体之内，而不能脱离知识主体而存在，显性知识主体可以多种多样，但是隐性知识主体只可能是人。我们可以把知识主体理解为知识的载体，在科学领域内，显性知识的主要载体是科学论文和期刊，隐性知识的载体是科研人员。知识的内容决定了知识的价值，知识的内容是客观的，但是知识的价值在很大程度上依赖于主观判断或是某些客观评价体系。从知识流动过程来看，知识主体分为知识发出者和知识接受者，通常情况下，知识主体同时扮演着两个角色，即在接受知识的同时又发出知识。知识的流动方向一般来说都是从发出者指向接受者的。有了这三个要素就基本可以描述知识流动的过程。一般地，知识流动过程是连续的，要经过多个知识主体。

（三）知识流动的动因

知识流动产生于发出方与接受方知识水平的不对等，因此知识势差是知识流动发生的内在动因，正是因为有了知识势差的存在，知识接受者才会主动获取对知识创新有价值的知识，知识流动才能发生。对于隐性知识流动来说，除了知识势差外，知识发出者传递知识的意愿与知识接受者接受知识的意愿也是知识流动产生的动因之一。大科学时代的到来使知识的创新已经成为了一项靠个人很难完成的工作，需要多人、多机构甚至国家间的合作，在这个过程中，知识需要通过流动达到共享。因此知识创新的组织形式的变化是知识流动的外在动因。通过对上述概念的分析我们可以看出，知识流动是一个复杂的动态过程，不是主体之间简单的知识传递或交换，其机制尚需要深入研究。知识的价值体现在知识被利用的过程中，也就是说知识流动体现了知识的价值。知识的流动是内外因共同驱动的结果。

二、知识流动过程分析及模型构建

引文网络是一个典型的知识网络，为我们研究知识流动提供了新的视角和研究方法，本部分从引文网络的角度出发，分析了显性知识流动和隐性知识流动这两个相互关联的知识流动过程，构建了该过程的概念模型，并分析了模型的特性。

（一）显性知识流动过程

在微观层面，科学论文是最普遍、最直接的显性知识，是构成整个科学体系的细胞，具有客观、真实、规范的特点。1955年，SCI创始人加菲尔德博士开始利用科学论文间的引用关系描述和计量科学发展和科学活动［8］，1965年，普赖斯首次提出引文网络的概念，用来描述科学知识的传递［9］。因此，科学论文的引用过程就是显性知识流动的过程，而引文网络也可以看作是显性知识流动过程的抽象描述，为研究方便，本文称之为P－P（Paper－Paper）网络。

P－P网络中节点是科学论文，边是论文间的引用关系，而论文本身所蕴含的时间、作者、机构等信息可以看作是节点的属性。随着复杂网络理论在引文网络研究中的深入，以及SCI等数据库的发展，通过对P－P网络的分析及可视化技术，可以得出某个主题或领域的研究脉络和发展情况。P－P网络具有以下几个特性：

首先，P－P网络通常为超大规模的网络。目前P－P网络通常都具有较大的规模，包含成千上万个，甚至数以百万计的节点。这主要有两方面原因：一是目前学科交叉与融合趋势不断发展，跨学科引用现象更加普遍，论文之间的引用关系更加复杂；二是信息技术的发展和SCI等引文数据库的不断完善，使大规模数据的获取更加容易。大规模的P－P网络为研究的开展提供了较好的对象，使研究特别是网络演化研究可以更接近于实际情况，更容易摸索出一般规律，同时大量专有软件的出现也为研究增添了便利性。

其次，P－P网络具有很强的时间特性。科学文献的引用在时间上是相继的，即后发表的文献引用先发表的文献，绝不可能发生相反的或是两篇文献相互引用的情况，因此引文网络是一个时序上的单向网络。这一点在网络拓扑结构上表现为网络中不能出现环（loop，即自引），多重边（multiple lines，即相互引用）和强连接部分（strong component，即反向引用）。

第三，P－P网络的实际含义取决于数据的来源。虽然科学体系中各学科都存在或多或少的联系，但是人们不可能，也没有必要收集所有的引文数据来得出涵盖整个科学体系的P－P网络，而只能以某个视角为切入点获取相关的数据，比如说针对某个主题、方向、学科、领域等等来获取数据，生成关于该主题、方向、学科、领域的P－P网络。因此P－P网络的实际意义和解释角度往往取决于生成该网络的数据。随着学科间交叉与融合的不断深入，各学科文献间的引用更加频繁，从小世界理论出发，科学领域内的文献之间具有高度的可达性。因此为了研究需要，在构建P－P网络的时候要对数据的边界进行设定。

在宏观层面，在科学高度发展的今天，科学论文的数量急剧增大，知识创新已成为了渐进式的创新，大量论文之间内容的关联也造成了一定知识重复与冗余，同时使引文网络中知识流动的方向和途径变得越来越复杂，特别是对于不同学科、领域之间的知识流动的研究困难更大。因此需要找到比P－P网络更加宏观的视角对知识流动进行研究［10］。科学文献有很多属性特征，比如所在期刊、发表时间、作者、语言等等，根据引文网络对这些属性的映射，可以生成新的网络。新网络中的每一个节点都是该属性的属性值，由于文献的属性值相对于原P－P网络节点数要少，因此映射后形成的新网络的规模要比原引文网络小，但是在尺度上被放大了，可以从更宏观的角度对知识流动进行研究。

本文采取用P－P网络根据节点所发表期刊这一属性进行映射所生成的期刊互引网络（本文称为“J－J网络”）描述宏观层面显性知识流动过程。因为同一期刊中的论文具有相近的研究领域、相对稳固的读者和作者群体，对文献质量和规范的把握标准较为统一，所以一种期刊可以看作是一个显性知识的集合，那么期刊之间的相互引用就可以用来描述显性知识集合间知识的流动。如果把期刊作为知识主体，那么J－J网络也是一个描述显性知识流动的网络，只是在研究尺度上比P－P网络更加宏观。在J－J网络中，节点是期刊，边是期刊间的互引关系，而边的权重是期刊间的引用次数，因此是一个有向加权网络。

（二）隐性知识流动过程

知识创新过程中除了要对显性知识获取、吸收外，通过交流与合作的方式获取、吸收隐性知识也是非常重要的。因此，隐性知识流动是知识流动的重要类型之一，在科学领域内，隐性知识流动常常与显性知识流动同时发生。应对其进行描述，才能刻画完整的知识流动过程［11］。

科学知识创新已经越来越依靠科研人员之间的合作来完成，以往那种靠个人单打独斗进行知识创新的方式几乎不存在了，在这一背景下，科研团队成为了一种常见的知识创新的组织形式，并且随着国际交流和信息化的发展，出现了很多跨机构、跨学科甚至虚拟的科研团队合作模式。这也可以看作科学生产力发展后的科学生产关系，也就是科学研究的组织方式发生了与之相适应的变化。团队成员之间的隐性知识流动对于团队创新能力具有重要影响。

根据合作者身份的不同，合作有很多种形式，比如教师—教师、学生—教师、学生—学生等，但是不论什么形式的合作，在合作的过程中，合作者为了知识创新，都会进行交流和沟通，具备如下隐性知识流动发生的条件：

一是隐性知识流动必须要有一个场，也就是野中郁次郎所说的“Ba”。在科研合作中，团队成员和工作地点一般都相对固定，使用相同的仪器设备，有固定的交流沟通渠道，也就是说具备统一的时间和空间条件。对于那些跨机构、甚至是虚拟的科研合作，虽不具备传统科研合作那样的时间与空间条件，但是如远程视频系统的出现使合作者可以摆脱时间、空间条件的限制进行交流，学术会议和学术访问也起到了为团队成员创造短期交流的机会。

二是合作者具有合作意愿和相近的知识水平。科研合作是以知识创新为驱动的，已有研究表明，科研合作确实是提升知识创新效率的重要手段之一。此外，通过合作使合作者，特别是处于从属地位的合作者的知识水平得到了较快的提升。在科研合作中，合作者具有相同的研究内容，具备开展这一研究的相关理论水平和技术水平。

本文把P－P网络对其作者属性的映射所生成的网络称为作者互引网络（本文称为“A－A网络”），在A－A网络中有合作关系的作者之间的互引行为可以看作隐性知识的流动。因此通过A－A网络，我们可以看出隐性知识流动的方向、路径、模式。通过对A－A网络性质的分析，我们可以得出隐性知识流动具有以下的特点：

一是A－A网络既是一个信息网络，又是一个社会网络。这一点可以从A－A网络节点的双重属性来认识。一方面，社会网络理论将社会形态抽象成由人和人之间的关系构成的网络，关系是资源与信息流动的渠道。A－A网络中的节点是作者，具有人的属性，因此A－A网络可以看作一个社会网络，与其他的社会网络具有相似的特性，而隐性知识通过作者之间的关系来流动。另一方面，如果我们把每个作者看作隐性知识的集合，那么具有合作关系的作者间的相互引用可以看作这些作者之间发生了隐性知识的流动，则A－A网络就是一个信息网络。

二是与显性知识流动具有很好的对应关系。从A－A网络的生成过程可以看出，无论是网络中的节点还是节点之间的关系都来自于P－P网络的映射，因此A－A网络与P－P网络具有对应关系。如果说P－P网络所描述的是显性知识流动过程，A－A网络就是与之对应的隐性知识的流动过程。

（三）知识流动模型的构建

从上面的分析我们可以看出，P－P网络、JJ网络、A－A网络分别以论文及论文之间的引用关系、期刊及期刊之间的引用关系、作者及作者之间的引用关系来构建的网络，分别描述了微观层面显性知识流动过程、宏观层面显性知识流动过程和隐性知识流动过程。

本文将P－P网络称为源网络，将J－J网络和A－A网络称为与源网络对应的映射网络，并且由于J－J网络和A－A网络都是由P－P网络针对其节点属性映射而来的，其本质也是节点之间的相互作用，因此我们可以把映射网络看作广义上的引文网络。因为三个网络具有内在的联系，可以让我们分别从多个层面来全面、完整的认识与刻画知识流动过程，为下一步的知识流动机制的研究以及定量评价奠定了基础。这种映射的实现可以通过1－mode网络和2－mode网络之间的转换来完成。P－P网络是一个1－mode网络，即网络中只有一类节点，其关系也是在同一种节点之间发生的。在P－P网络向某种属性映射时，将这个属性的每一个属性值都当作一个节点，这里称之为属性值节点。将P－P网络中的节点与其对应的属性值节点（节点的属性值应是唯一的）相连接，如果不考虑原P－P网络中节点之间的连接，那么这就是一个2－mode网络，即网络中有两类节点，连线只能在两类节点之间出现，而不能在同类节点之间出现。之后再把P－P网络中节点之间的关系映射为属性节点之间的关系，那么属性节点及节点之间的关系就共同组成了P－P网络针对该属性的映射网络。

三、知识流动机制

机制是系统内部的各个要素之间相互作用和联系的规律。机制自动发生作用并产生结果，但机制不是最终结果，也不是起因，而是从期望到行动、从原因到结果的中介。既然知识流动是在各知识主体组成的具有复杂关系的系统中发生的，那么知识流动机制就是知识在这个系统中流动的原则、规律及方式，知识流动的机制决定了知识流动的方向、路径和效果。从前文对知识流动过程的分析中，可以看出，无论是显性知识流动还是隐性知识流动，其都有一定自组织特性，在网络中表现为网络结构的变化及演化规律。通过对在PP网络、J－J网络和A－A网络基础上构建的知识流动模型的分析，我们可以得出知识流动的机制，但是由于这三个网络中的知识主体都有其自身特点，因此知识流动机制在每个网络上的反映也不完全一致。

（一）选择机制

从知识流动的过程来看，知识的获取和吸收是知识创新和继续流动的前提，也是一个主观因素与客观因素共同作用的结果。从客观方面，所获取和吸收的知识应与拟创新的知识在内容上有高度的相关性。在科学领域，科研人员具有相似的学术标准和行为方式，因此在知识获取和吸收过程中相较于其他领域更具有客观性。但是个人的知识存量与认知水平与整个领域的知识存量相比还是很局限的，这也就造成了主观方面在知识的选择和吸收上的局限性，体现为知识主体更倾向于利用已经获得广泛认可的知识，因此在知识获取上呈现“富者愈富”的现象，价值高的知识会经常地、反复地被利用，从而获得了更多的认可。因此，选择机制取决于个人获取能力与手段以及对知识价值的判断。在P－P网络中选择机制决定了新加入网络中节点对原有节点的链接情况。

对于J－J网络来说，该网络是由P－P网络映射而来，选择机制表现为期刊之间的引用行为，主要取决于两个因素，即期刊重要性以及学科的生长规律。从期刊重要性来看，根据布拉德福定律，期刊可以按照离核心圈的远近进行划分，其划分结果体现为期刊在某领域中的重要程度。在SCI中，这种重要程度可以用影响因子来衡量，从影响因子的定义来看，知识更倾向于从高影响因子期刊流向低影响因子期刊。从学科生长规律来看，选择机制表现为属于新兴学科的期刊对属于老学科期刊的引用，而非相反，即一般都是从已经成熟的学科流向新兴学科，使分属这两个学科的期刊之间的引用呈现一种不平衡的状态。

对于A－A网络来说，知识流动的选择机制体现在两个方面：一方面是学缘关系，另一方面是学术影响。具有相近学缘（师生、合作关系）的作者之间发生引用行为的频率相对较高，这些作者常常处于一个科研团队或虚拟科研团队中，其研究方向和内容通常具有相似性和延续性，因此较易发生知识流动。此外，根据科学家生产率理论，一个领域中的重要作者只占该领域全部作者的一小部分，但是这些作者基本上都有丰富的学术成果，在领域内的学术影响力很大。因此该领域的知识创新常常要用到这些作者的知识，从而使这些作者对其他作者的知识流动频率较高。

（二）互惠机制

知识的流动动因决定了知识流动发生的条件，因此知识流动的前提就是知识流动的发出方和接收方都能满足自身需求。在P－P网络中，节点是科学论文，当论文A引用了论文B时，论文B中的知识流动到了论文A中，为论文A的知识创新做出了贡献，同时论文B的被引次数得到了增加，获得了更多声誉，这样A和B都各取所得。这一机制在网络中体现为，节点A连接了节点B，使节点B的度发生了变化，并改变了网络的结构。这个机制的重复发生改变了网络中节点的度分布。但是要注意到，P－P网络是一个时序上不可逆的网络，因此论文B在被论文A引用后，B获得的声誉与A获得的声誉无关，不过在Pagerank算法下，A获得声誉将会对B获得的声誉有促进作用。

在J－J网络中，节点是期刊，与P－P网络相类似，当某期刊的知识流动到其他期刊时，其自身的被引次数也在增加，这就提高了其在学术领域的重要程度，其影响因子也相应地得到了提升。这一机制在网络中体现为两个节点之间的有向边权重的增加。与P－P网络不同的是，通常情况下，一方面，增加一次引用并不会使J－J网络中的节点增加，另一方面，J－J网络中两个节点之间一般都是双向边，因此从长期来看，期刊之间的声誉是一种相互提升的关系，只是由于相互引用的次数不同而提升的幅度不同。但是在特殊情况下，比如当一个主题或领域向交叉学科发展的时候，可能会在原有的相对固定的学科期刊群中加入一定数量的其他学科的期刊，使J－J网络中的节点得到了增加。

在A－A网络中，节点是作者，两个作者间每发生一次合作，节点之间的边的权重就增加1，有研究表明，作者的合作次数、质量与其学术地位、学术资源成正比。在教师—教师的合作模式下，合作双方属于强强联合，知识创新能力得到了较大的提升，在教师—学生合作模式下，通过隐性知识的流动，学生的学术水平在知识创新的过程中得到了提升，也使教师提出的创新思想能够进行进一步研究。

（三）演化机制

在科学领域内，知识流动是一个动态过程，随着时间的推移，该领域的知识流动也在呈现着不同的状态，即在不断的演化。这种演化体现为两个趋势：一是知识的聚集趋势，对某一领域的研究的不断深入使相关的知识在流动过程中不断地积累，但是这种积累并不是均匀的，而是按照一定的规律聚集成一个一个的小集群，这些小集群又逐步地凝聚为更大的集群，从而使知识不断覆盖整个学科领域；二是知识的老化趋势，知识在流动的过程中被利用的价值不断降低。

对于P－P网络来说，知识在流动的过程中不断地积累并通过与原有文献的联系凝聚为文献群，构成了同一个研究主题。从时间性上来看，发表时间近的文献更容易被引用。对于J－J网络来说，知识在相同学科中流动的更加频繁，知识的老化体现在各期刊的被引半衰期上。对于A－A网络来说，由于其具有社会网络的属性，因此其知识的聚集趋势体现为出现具有相似研究方向作者群体，而知识的老化体现为作者论文被引用频数随着时间而衰减。

从复杂网络角度来看，网络的演化实际上就是网络中节点、边及权重发生变化的机制。由于P－P网络是大规模的时序网络，因此其具有自身的演化特性。目前很多研究都证明了引文网络在某种程度上具有无标度网络特性，可以用BA网络模型对其演化机制进行描述。BA模型将网络的演化归结为两个机制：一个是节点增加机制，即网络中不断有新节点的加入来扩大网络的规模；另一个是优先链接机制，即新节点优先与网络中度比较大的节点链接。

在P－P网络中，节点增加机制体现了网络中知识的积累过程，知识的不断积累使知识的总量不断上升，从引用行为上看，即可以被后人引用的文献数量不断增多，因此知识积累促进了知识的流动。这种促进可能体现在知识流动的速度上，也可能体现在强度上。优先链接机制实际上就是论文作者对于引文的一个甄别过程，我们称之为引用行为，主要受两方面因素的影响。

一是研究目的。根据不同的研究目的，论文作者会有针对性的选择论文进行引用。但是无论如何，这种引用都是围绕同一研究内容的，这种内容接近性可以用论文之间共引或者耦合的程度来衡量。二是作者的认知水平。对知识价值的判断带有很强的主观性，其原因就在于每个人的认知水平不同，对相同知识内容和价值的判断也都不一样，而这种评价就会对其引用行为构成很大影响，使得作者在选择文献的时候体现了一种受限制的选择行为而非随意的选择行为，导致P－P网络实际上具有了局域世界网络的特征。

由于J－J网络是由P－P网络映射而来的，因此J－J网络的演化取决于P－P网络的演化情况。由于各领域甚至整个科学体系下期刊数相对较为稳定，因此，J－J网络中节点的增加对P－P网络中节点的增加影响相对较少。此外，由于引文网络之所以能形成，还是因为文献之间有内在主题上的关联，这些文献所在期刊也都是属于相近的学科，因此J－J网络是一个高连通性的网络，边的变化情况也并不明显。综上，随着P－P网络的演化，J－J网络中变化较为明显的是边的权重，权重值之和与P－P网络的边数之和相等。

A－A网络可以被定义为有向加权网络和无向加权网络。根据前文分析，当把A－A网络看作是信息网络的时候，由于信息的流动是有方向的，采用有向加权网络，当把A－A网络看作社会网络的时候，网络中的边主要体现的是节点之间是否存在联系，而与方向关系不大，因此采用无向加权网络。本文将某条边的权值定义为该边相连的两个节点合作的次数，因此A－A网络是一个加权网络。

从实际情况来看，相对于P－P网络，A－A网络中节点的增加速度并不会太快，因为某一领域的科研人员是一个相对稳定的群体，而这个群体的增量相比于该群体的存量还是比较少的。而由于科研人员的合作对象也相对固定，建立新的合作对象的速度也并不快，因此A－A网络中隐性知识流动的路径相对固定。因而，与J－J网络相同，P－P网络的演化给A－A网络带来影响更多的体现在A－A网络边的权重的变化上。

结 论

本文基于引文网络对知识流动的类型、要素和动因进行了剖析，分别描述了显性知识流动过程和隐性知识流动过程，分析了各个网络中知识流动的过程和特点。通过源网络和映射网络构建了知识流动模型，分析了各主体在知识流动过程中的地位、作用，从结构的变化看出对知识流动有影响的因素。提出了知识流动的三个机制：选择机制、互惠机制和演化机制，并针对P－P网络、J－J网络和A－A网络中知识主体的不同性质分析了不同网络中三种机制的表现形式，为知识流动的量化评价提供了基础。

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Research on M echanism of Know ledge Flow Based on Citation Network

WANG Liang，ZHANG Qing-pu
（School of Economics and Management，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China）

In the era of knowledge economy，knowledge innovation has become themain driving force of social development，and knowledge flow has played an important role in knowledge innovation．From the perspective of citation network，this paper analyzes the relevant concepts of knowledge flow，summarizes the types，elements and motivations of knowledge flow．Using citation networks（P－P network）and the relevant attributemapping networks－journal citation networks（J－Jnetworks）and author citation networks（A－A network），this paper describes the process of explicit knowledge flow and tacit knowledge flow and establishes amulti－level knowledge flow networkmodel，based on which the process andmechanism of knowledge flow is analyzed，including selection mechanism，reciprocity mechanism and evolution mechanism．This paper has contributed to enrich the knowledge flow theory．

citation network；knowledge flow；explicit knowledge；tacit knowledge

C931

A

1009－1971（2014）01－0110－07

［责任编辑：王 春］

2013－10－20

国家社会科学基金项目“基于社会网络知识图谱的高校科研创新团队内部的知识整合研究”（12CTQ029）

王亮（1981—），男，山东招远人，博士研究生，从事知识管理、科学计量学研究；张庆普（1956—），男，河北河间人，教授，博士生导师，从事知识系统工程研究。