透视“一带一路”沿线国家学术交流情况——高被引论文计量分析视角

王菲菲，韩文菲，苏子尧，弋新月*

(1.北京工业大学经济与管理学院,北京 100124；2.伦敦大学学院,伦敦WC1E 6BT)

1 引言

“一带一路”（The Belt and Road，缩写B&R）是“丝绸之路经济带”和“21 世纪海上丝绸之路”的简称，来源于2013 年国家主席习近平提出的建设“新丝绸之路经济带”和“21 世纪海上丝绸之路”的合作倡议。习总书记强调国家间要加强科技合作，开展重大科技攻关，共同提升科技创新能力[1]。国家间学术成果的交流是科技合作的重要一环，探索“一带一路”沿线国家的学术交流情况有助于把握“一带一路”沿线国家在科研合作的特征，提升“一带一路”沿线国家的学术交流水平，也将对中国与沿线国家的科技合作提供一定的指导意义。

自国家主席习近平提出“一带一路”合作倡议后，国内外对“一带一路”建设高度重视。截止至2019 年5 月，知网收录的核心期刊论文已超万篇，WoS 核心期刊论文有900 余篇，对一带一路沿线国家经济贸易研究成果颇丰，也有较多学者通过文献计量与知识可视化的方法对“一带一路”相关论文进行了回顾与总结。赵蓉英、孙挺等基于CNKI 数据库进行了“一带一路”主题文献的计量分析，揭示了国内学者对“一带一路”的研究成果的结构和特征：热点集中在“丝绸之路经济带”和“海上丝绸之路”以及其他一些相关问题上，围绕一带一路沿线国家学术交流方面的研究还相对较少[2,3]。有关一带一路学术交流的论文大多集中于合作论文层面，代表性的研究有：吴建南等、金卓等分别基于WoS 数据库或ESI 数据挖掘中国与“一带一路”沿线国家合作论文的特征，这些研究表明，中国与发达国家合作明显多于“一带一路”国家，中国更偏好与地理位置近、经济科技发展水平高的沿线国家合作[4,5]且合作的高被引论文主要集中于化学、物理、生物学等中国的优势学科[6]。除合作论文以外，引用也是挖掘学术交流情况的重要研究途径。高被引论文的引用从计量学的视角对学术交流的探测提供了一个很好的方法[7]。

WoS 的高被引论文是指某一篇论文在它所从属的学科和年份中，被引频次排名在前1%内的论文，所以研究高被引论文的引用具有较高的学术价值，在领域内具有较强的影响力。国内外从事图书馆学与情报学研究的学者对高被引论文已经有了较为深入的研究，并取得了较多的研究成果。例如刘雪立基于WoS 和ESI 数据库对高被引论文的界定方法进行了介绍与说明，ESI 数据库的高被引论文是指最近10 年来被引频次排在前1%的论文，属于历时法，数据处理比较复杂，但科学性较强[8]；邱均平对1998—2008 年ESI 收录的材料学领域的文献从引文和被引角度进行了高被引论文、国家等分析，研究发现高被引论文能充分体现论文的质量[9]。以上研究表明，从高被引论文的层面揭示国家间的学术交流有着较高的理论价值。

此外，有些学者探究了国家间学术交流与经贸合作的关联，并取得了一定的研究成果。比如曲如晓等根据美国专利统计数据库和联合国商品数据库2003—2016 年数据，分析了国际科技创新合作对中国进出口贸易的影响，并得出结论：国际专利合作对中国出口贸易具有显著的促进作用[10]。

基于以上论文的结论和发现，本文尝试从高被引论文引用的视角构建“一带一路”沿线国家学术交流网络，探析“一带一路”沿线国家的学术交流情况，并试图揭示出核心国家的学术影响力，进一步探究中国知识输出的倾向；分析中国与其余“一带一路”沿线国家学术交流与经济贸易的关系，为中国的经贸合作提供启示与引导。

2 数据来源与研究方法

本文主要研究对象为“中国一带一路”官网（https://www.yidaiyilu.gov.cn）有贸易数据的64个国家，获取中国与这些国家2017 年所有的进出口数据。在WoS获取中国在内的65 个国家的高被引论文的情况。经去重、辨别、整理后高被引论文数据共得到45 478 条结果，引文数据共得到2 564 711 条结果，构建国家高被引论文的引文网络模型。将“一带一路”沿线的65 个国家作为节点，构造一个65×65 的互引矩阵，表示65 个国家间高被引论文引文关系（表1），其中表中的数字表示国家之间相互引用的高被引论文数，如中国发表的引用了印度国家文献的高被引论文数为64 409 篇，反之，印度发表的引用中国文献的高被引论文数为46 433 篇。

表1 国家高被引论文引文网络表 单位：篇Table 1 Citation network of highly cited papers in different countries

本文结合各软件的优势功能，选取多种软件辅助研究。从高被引论文引用视角出发，利用Excel、Gephi 等软件对WoS 收录2013—2018 年中国在内的“一带一路”沿线国家相互之间的高被引论文情况进行引用矩阵构建和网络结构分析，利用VOSviewer 绘制国家高被引论文引文网络图谱，基于R 绘制中国的知识输出弦图，用以探究“一带一路”沿线国家的学术交流情况和中国的知识输出方向。

此外，本文还利用SPSS 对中国与其余“一带一路”国家学术交流与贸易合作间的关系进行了一定程度的探析。对中国与“一带一路”沿线国家的进出口数据进行归一化处理；同样，把中国高被引论文被沿线国家的引用频次和沿线国家的高被引论文被中国引用频次归一化，分别记为“知识输出”和“知识引入”，并对以上4 种归一化数据分别进行相关性分析和可视化分析。

3 “一带一路”沿线国家学术交流网络特征分析

3.1 网络整体结构分析

若某一篇论文引用m 篇论文，m 篇论文的地址为n 个国家或地区，则意味着该论文所属的国家引用了n个国家的论文，意味着该国对n 个国家进行了知识引入；同样，这n 个国家对该国进行了知识输出，该论文所属的国家为n 国的知识输出国。

“一带一路”沿线国家高被引论文的相互引用则构成了一个有向网络，本文称之为“全网络”。对全网络的有向矩阵分别进行行和列的归一化，则所有的知识引入国引用“一带一路”沿线国家的高被引论文所构成的网络即为知识引入网络，而知识输出国的高被引论文被“一带一路”沿线国家所引用而构成的网络是知识输出网络，知识引入和知识输出网络都为单向网络。利用Gephi 对着3 个网络的结构特征进行量化分析，得到结果如表2 所示。

表2 学术交流网络整体结构分析Table 2 Analysis of the structure of academic communication network

3.1.1 密 度

若果一个网络所有节点都相互连接，该网络的密度为1。用网络中所有节点相连的边数除以这个网络可拥有的最大边数即为网络密度，该结果处于0～1 之间，越接近1 说明网络中节点连接越紧密。本研究得出的结果是全网络密度为0.867，知识引入、输出网络密度分别为0.948 和0.945。因此，“一带一路”沿线国家的引文网络完整且连接紧密。

3.1.2 聚类系数和平均路径长度

根据周涛的研究可知，对于某个节点,它的聚类系数是与它相连接的边数除以最大可能的边数，它与平均路径长度加在一起能够展示“小世界”效应[11]。本研究有向图平均聚类系数为0.91，知识引入、输出网络平均聚类系数为0.959 和0.945。通过进一步计算网络的平均路径长度，发现有全网络中节点与节点的平均到达步数为1.107，知识引入、输出网络的平均路径长度分别为1.081 和1.084。较大的平均聚类系数加上较小的平均路径长度，表明“一带一路”沿线国家的引文网络“小世界”效应极强，“一带一路”沿线国家的高被引论文引文网络为小世界网络。

3.2 网络节点分析

根据Gephi 分析“一带一路”高被引论文引文网络节点的出度和入度的权重，中国、印度、新加坡、沙特阿拉伯等国的加权入度最高，而中国、印度、俄罗斯、波兰等国加权出度较高，说明“一带一路”沿线国家在学术的输入输出上并不平衡。根据表3 可知，中国的加权出度大约为加权入度的1.5 倍，说明中国在科技研究上对“一带一路”沿线国家影响较大。而对于新加坡、沙特阿拉伯和以色列等国家而言，这些国家的加权入度远高于加权出度，说明以上国家在科学研究上被“一带一路”沿线国家影响较大。此外，中国位于“一带一路”沿线国家学术交流的核心位置，加权入度、加权出度最高，且中介中心性在65 国家内最处于最高水平。除中国外，印度、俄罗斯、新加坡、波兰等国在“一带一路”沿线国家的学术交流中也都占据重要地位。

表3 “一带一路”高被引网络节点分析Table 3 Network node analysis of the highly cited papers on"The Belt and Road"

4 “一带一路”沿线国家学术交流网络社团分析

根据NEWMAN 的研究成果可知，根据网络特征把连接紧密的节点划分为一个社团，那么社团内部的节点相互间连接紧密，社团之间节点则较为松散[12,13]。随着研究的不断深入，越来越多的网络社团划分的方法被提出。解亻刍、王秀凤等学者总结了较有代表性的几个社团划分的方法，如谱平分法、KernighanLin算法、分裂算法和凝聚算法等，并探究了这些经典算法的缺陷：由于这些算法大多面向于所有的复杂网络，忽略了引文网络本身的特性，因此划分结果并不准确[14,15]。根据VAN ECK 的研究成果可知，关联强度（Association Strength）法用以展现网络图谱中节点间的相关性，分析引文网络的聚类分布更为恰当[16]。

因此，本文使用关联强度法对2013—2018 年“一带一路”沿线国家的学术交流情况进行社团分析。结果显示该引文网络被划分出3 个社团。网络中一共保留有65 个节点和1 910 条连线。节点由其标签和圆圈表示，节点的大小根据节点在网络中的中介中心性大小计算得出。节点的权重越高，节点的标签和圆圈越大。对于某些节点由于避免重叠，可能不会显示标签[17]。除此之外，两个节点距离越近，说明联系越紧密。可视化图谱中两个国家之间的距离大致表示国家在学术交流的相关性。两个国家越接近彼此，其相关性就越强。

由图1 可知，该引文网络被划分出3 个社团。红色社团为第一社团，包括印度、伊朗、马来西亚等35个国家。第一社团中绝大多数国家节点较小，中介中心性较小，但在绝大多数红色社团的节点的距离较小，在图谱中位置非常接近，说明红色社团中的国家在学术交流上相关性较强；绿色为第二社团，包括波兰、土耳其、俄罗斯等25 个国家，这25 国家中介中心度较大，但节点距离普遍较远。因此，第二社团中的国家间的学术交流的相关性较第一社团国家间学术交流相关性较弱；第三社团有5 个国家组成，分别为中国、新加坡、土库曼斯坦、沙特阿拉伯和以色列。这5 国除土库曼斯坦以外，中介中心性均较大。

图1 “一带一路”沿线国家学术交流网络社团划分结果Fig.1 Classification results of academic exchange network associations in countries along the"The Belt and Road"

可以看出，中国在“一带一路”沿线65 国家中中介中心性最大，说明中国在这65 国的学术交流中处于核心地位。除此之外，中国位于红、绿、蓝3 个社团的交界处，说明在学术交流方面中国是联系这3 个社团的桥梁和纽带。同样处于社团交界位置的节点还有以色列、土耳其、埃及、伊朗、巴基斯坦、斯里兰卡和卡塔尔，其在地理位置上大多也位于亚、非、欧三大洲的连接位置。

目前“一带一路”沿线国家学术交流网络呈现出区域化（图2），同一社团中的国家大多处于同一地理区域。根据图1 可知同一社团中节点距离较近且连线较粗，社团内节点的平均连接强度大于社团外节点的平均连接强度，说明位于同一区域内国家间学术交流密切，而区域内国家与区域外国家学术交流相对不太密切。学术交流划分结果中红色社团的国家主要分布在东南亚、南亚，绿色社团中的国家对大多坐落于地中海沿岸和欧洲。以上根据“一带一路”沿线国家学术交流划分出的社团结果的地理可视化与葛志远对“一带一路”国家交通运输类产品进出口贸易网络的研究结果大致相同，即同一社团中的国家在地理上基本位于同一区域[18]，说明“一带一路”沿线国家间的学术交流与交通运输类产品的进出口贸易有着较强相关关系。

图2 “一带一路”沿线国家学术交流网络地理可视化Fig.2 Geographical visualization of the academic exchange network of countries along the"The Belt and Road"

5 中国在“一带一路”沿线交流中的知识输出情况分析

中国的高被引论文被65 国家引用，选取除中国外引用频次最高的7 个国家：印度、伊朗、波兰、俄罗斯、沙特阿拉伯、土耳其和新加坡，通过对引文的学科分析，探究中国的知识输出方向。

本文利用“圆圈弦图”对7 国引文SU 分类后的频次排名前20 学科进行分析（图3）。圆圈的每一条弦代表着7 个国家的一篇引文，弦末端的箭头代表了研究方向[19]，“圆圈弦图”扫过的面积越大说明引文频次越高。每个弯曲的坐标代表了一个国家总引文量，A～T为20 个研究方向，a～g 分别代表着印度、伊朗、波兰、俄罗斯、沙特阿拉伯、土耳其和新加坡7 个国家。

从图3 中可以看出，中国的高被引论文主要输出方向为材料科学、工程学、化学、计算机科学和物理等学科。中国的高被引论文引用频次最高的国家为印度（a），印度在材料科学、工程学、化学、计算机科学和物理等学科引用中国大量论文。分析认为，印度同中国一样为发展中国家，对计算机科学技术等高新产业研究热度较高，并且在物理、化学等基础学科也引用了中国大量文献，可以看出印度在各个领域都在进行知识的输入，也间接证明了印度在全面发展学科体系，企图进行弯道超车；伊朗（b）引用中国的文献则多集中于工程学，在2018 年中国斩获了伊朗的铁路建设的大额订单，这也为两国的工程学交流埋下伏笔；对于俄罗斯（d）则专业更为聚焦，俄罗斯相较于其他国家，在物理学上引用中国大量科学知识，两国都为航天大国，且目前中国的航天航空技术一直发展迅速，中国的天体物理专业也走在了世界前沿，所以俄罗斯和中国的天体物理方面的交流并不意外；新加坡（g）被中国知识输出学科则分布比较均匀，可以看出在各专业方向都有所引用中国的高被引论文。但在新加坡相较于其他国家在计算机科学相关技术方向上引用了中国大量的高被引论文，原因可能为新加坡和中国都为科技强国，因此新加坡对中国的计算机科学关注较多。

图3 中国知识输出情况——前20 学科Fig.3 Knowledge output in China:Top 20 disciplines

根据WoS 数据库SU 分类将147 个研究方向分为应用科学、生命科学与生物医学、社会科学、艺术与人文、自然科学五大类[19]。根据柱状图所表示的中国的知识输出情况可知（图4），中国知识输出的论文主要集中于应用科学、自然科学和生命科学与生物医学这3 个方向，研究方向为社会科学、艺术与人文的引文数量较少。印度、伊朗和新加坡在应用科学、自然科学和生命科学与生物医学方向引用中国大量文献，且对着3 个方向研究的强度不同，这3 个国家在应用科学方向引用的中国的高被引文献频次最高。但对于波兰和俄罗斯则而言，中国的知识输出则在自然科学方向最多，波兰和俄罗斯在自然科学方向引用的中国的高被引文献频次为应用科学的2～3 倍，且波兰在生命科学与生物科学方向的科学研究被中国影响较大。而土耳其的引文较为平均的应用于应用科学、自然科学和生命科学与生物医学3 个方向。七国在社会科学和艺术与人文两个研究方向的引文频次较低，但新加坡相和印度相较于其他五国在社会科学方向更多引用中国的高被引论文，而波兰在艺术与人文方向受中国的影响较大。

图4 中国知识输出情况——分大类统计Fig.4 Knowledge output in China:statistics by categories

6 “一带一路”沿线国家学术交流与经济贸易相关分析

6.1 总体分析

如图5 所示，一带一路沿线国家与中国的学术交流上，科学知识的引入与贸易出口呈现了一定的相关性。伊朗、卡塔尔、爱沙尼亚等大多数国家在与中国的学术与贸易交流上呈现一种较强的相关性。新加坡、沙特阿拉伯、以色列、格鲁尼亚等国的高被引文献被中国引用频次较高，在被中国知识引入上呈现较知识输出和贸易进出口较高的权重，可能在于这几个国家的科技水平较高，中国与这几国的学术交流较为紧密，所以有着较大的知识引入权重。而对于马来西亚、泰国、越南、印度尼西亚、菲律宾和阿联酋等国家来说，与中国的进出口交流较多但在学术交流上并不密切，这可能与中国与以上国家之间的贸易产品技术复杂度较低，多为普通制造业产品有关。

图5 中国与“一带一路”沿线国家学术、贸易交流情况图Fig.5 Academic and trade exchanges between China and countries along the“The Belt and Road”

我们将总体的贸易出口、知识输出、贸易进口、知识引入和进行了相关分析，结果（表4）显示显著性都小于0.01，拒绝了原假设，从表中可以看出贸易出口与知识输出有较强的相关性，且相关系数为0.67，为较强程度的相关关系。同样在贸易进口和知识引入的相关分析当中，结果显示显著性低于0.01，表明贸易进口和知识引入也存在相关关系，相关系数为0.490，表明为中等强度的相关关系。对于贸易进口和知识输出来说，相关性为0.427，较知识引入低一些，知识引入和贸易出口呈现以下0.555 的相关性，仅次于贸易出口和知识引入，相比较而言，贸易出口与知识的输入输出的相关性要强于贸易进口。

表4 中国与“一带一路”沿线国家学术、贸易交流相关性分析表Table 4 Correlation analysis of academic and trade exchanges between China and countries along the"The Belt and Road"

6.2 各社团分析

根据VOSviewer 关联强度法分类法将与中国经贸合作的“一带一路”国家分成3 个社团，并对每一个社团的贸易进出口以及知识引入、输出情况进行分析和说明，从总体上看，几个社团对于贸易和学术的相关性呈现了不同的结果（表5）。

6.2.1 社团一

根据表5 从社团一（C1）贸易出口、贸易进口、知识输出和知识引入之间的相关性来看，社团一知识引入与贸易出口之间的相关性较强，为0.657，属于中等程度的相关，同样，知识输出和贸易出口之间的相关关于也属于中等强度相关，从贸易进口的角度与知识输出和引入都为弱相关，所以在社团一中，贸易进口与学术交流密切相关。

表5 中国与“一带一路”沿线国家学术、贸易交流相关性分析表Table 5 Correlation analysis of academic and trade exchanges between China and countries along the“The Belt and Road”

如图6 所示，我们可以明确看出在社团一中，贸易出口与贸易进口几乎为同升同降，但是与学术的相关性并不是很高。越南和菲律宾的贸易进出口额相差一倍，但是学术的输出和引入却几乎相等；印度和中国的学术交流以及贸易交流十分密切，其学术交流的权重超过了贸易来往，对于伊朗而言则贸易进出口与学术交流处于同一位置，但对于中国的知识输出则较少，巴基斯坦与中国的学术交流多源于中国对于巴基斯坦的知识输出，引进相对接近零点，两国的贸易权重处于学术交流上方，其他国家的知识引入和输出则几乎位于原点，证明中与其的学术交流不是很密切。

图6 中国与社团一国家学术、贸易交流情况图Fig.6 National academic and trade exchanges between China and Society I

6.2.2 社团二

从社团二（C2）贸易出口、贸易进口、知识输出和知识引入之间的相关性来看，贸易出口依旧与学术的交流密切相关，达到了与知识输出0.91 的密切相关关系，与知识引入同样得到了0.724 较高强度的相关，与社团一不同的是，在社团二中贸易进口同样与学术交流产生了联系，在知识输出方面有0.71 的较强相关性，在引入方面则较弱，相关系数为0.58，但相比于社团一的几乎无关联，社团二的知识引入与贸易进口相关性上升明显。社团二在相关系数上较社团一有一个较大的提升（图7）。

图7 中国与社团二国家学术、贸易交流情况图Fig.7 National academic and trade exchanges between China and Society II

在社团二中，贸易和学术的关系出现了一个全新的视角，中国与社团二国家的学术、贸易交流强度较社团一种国家较弱。如图所示，波兰和土耳其两国的知识引入较高，但是对于贸易的进口加成并不是很大，也就是说，这两国对于中国的学术是一个净流入，但是并没有转移到贸易额的增加上来，俄罗斯的贸易进出口额远高于其他国家，同样学术的引入和输出也处于高位，从侧面印证了俄罗斯在一带一路中重要的作用。从某些角度来说，学术的引入会带来一个进出口增加的效应，这在社团二的相关分析中已经得到了初步的印证。

6.2.3 社团三

从社团三（C3）贸易出口、贸易进口、知识输出和知识引入之间的相关性来看，社团三之间的关系更为紧密，不论是贸易出口还是进口都与学术交流联系十分紧密，知识输出与贸易出口之间的相关系数为0.91，比前面两个社团明显关系更为紧密，同样还有知识引入和贸易出口，也达到了0.94 这种极强的相关性。总的来说，社团三中除中国外的4 个国家与中国的学术交流和贸易合作上密切相关。

社团三只有5 个国家，其中新加坡与中国交流学术和贸易交流最为密切，作为当年亚洲四小龙之一，新加坡在亚洲的金融和贸易地位十分重要，所有在图中呈现了一个贸易出口，贸易进口的高峰，与此同时学术的引入量较高，而学术的输出所占的百分比较知识引入相对较少。可以推测是由于新加坡的学术较为发达，因此在学术的交流上，中国多以吸收为主，输出较少，但这种学术的输入是否带来了贸易额的变动还有待考证。沙特阿拉伯同样也是一个较高的贸易进口和知识引入的国家，所以在社团三的国家与中国更多的是对中国学术的一个输入（图8）。

图8 中国与社团三国家学术、贸易交流情况图Fig.8 National academic and trade exchanges between China and Society III

7 结论与启示

本文根据WoS 数据库和“一带一路”官网构建2013—2018 年“一带一路”沿线国家高被引论文引文网络，对其进行了整体、节点和社团分析。此外，本文还分析了中国与“一带一路”沿线国家的学术交流与贸易合作的关系及中国高被引论文中科学知识输出情况，得到以下结论。

（1）“一带一路”国家整体学术交流较为紧密，中国作为发起者，学术产出数量显著，论文被引数量位居一带一路国家中首位，其地位也位于网络中的核心，并且承担了连接3 个社团的重要属性，印证了中国从科技大国走向科技强国。

（2）“一带一路”沿线国家引文网络具有明显的“小世界”特性，网络呈现出按照地理相邻的社团聚集，东南亚和南亚国家被划分一个社团，欧洲与地中海国家被划分为另一社团，这在一定程度上揭示出“一带一路”沿线国家的地缘因素对国家间的学术交流产生了显著影响。

（3）中国的高被引论文被印度、伊朗、波兰、俄罗斯、沙特阿拉伯、新加坡和土耳其等国家引用最多。这些国家应用中国的高被引论文多集中于应用科学、自然科学，其中应用科学中计算机科学、电信学等专业在中国近些年来高速发展，逐渐在世界拥有话语权；自然科学中化学、物理、材料科学等中国传统优势学科也备受青睐。

（4）中国和其余“一带一路”沿线国家学术交流情况与经贸合作呈较强的相关关系，在不同地域中相关强度不同。例如中国和东南亚、南亚国家贸易进出口数额大、学术交流频繁，但学术和贸易的交流呈现出中等强度相关；而中国与地中海沿岸和欧洲的国家进出口数额和学术交流频次相较于亚洲国家较少，但中国与这些国家的学术交流和贸易交流为强相关；中国与新加坡、沙特阿拉伯和以色列的进出口贸易多、学术交流频繁，且中国与这3 个国家的学术交流与贸易交流呈极强相关。虽然中国与“一线一路”沿线国家的学术和贸易交流水平不同，学术和贸易交流的相关性存在差异，但总体都说明了学术交流情况与经贸合作都处于一个相辅相成的关系。

通过上述结论，笔者得到以下的启示。

（1）中国应继续加强一带一路建设，巩固现有国家之间纽带，将国与国之间的学术交流基础打实；与此同时，争取将更多国家纳入一带一路体系，促进各国的学术交流以带动经贸交流，在国际关系中做好排头兵，将世界更加紧密的连接起来，以完成人类命运共同体的构建。

（2）中国应继续加大对学术研究投入，如计算机、软件等高新产业，从上文中分析可得中国与“一带一路”沿线国家学术交流集中在应用科学和自然科学，目前中美贸易摩擦印证了中国在高新产业方面还有很长的路要走，需要在后续更加关注。

（3）中国在贸易摩擦的白皮书中指出未来的基调是坚定深化改革，扩大开放，由前面分析可知，在一定程度上对外贸易与学术交流呈正相关关系。提升国家之间的学术交流可能对国家间经贸合作有促进作用，而增加经贸合作可能对学术交流产生正面的影响。

作为一项探索研究，本文还在在一定不足，如未对“一带一路”沿线国家高被引论文的时序引用变化情况进行分析，国家之间各学科交流互惠的数据还未完全整合，研究有待深入，这也是笔者未来将进一步深化研究的方向所在，以期形成更深层次的结论供相关研究者和科技管理者参考。