基于合作网络的科研合作模式演变与创新度的关系研究

摘 要：科研合作是现代科学研究中的重要方式，当前高校的科研合作程度越来越深化，合作频率越来越高，合作形式也越来越复杂多元。文章以中国海洋大学2009—2018年间ESI农业科学的合作论文为研究对象，通过社交网络分析方法以及颠覆性指数表征的创新度量化方法，在10年的时间维度上分析总结中国海洋大学科研合作模式与创新程度，以期发现科研合作模式与创新程度的普遍发展规律以及二者之间的关系。

关键词：科研合作；合作网络；创新度；模式演变；关系研究

中图分类号：G353. 1 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2025）01-0083-03

本文系2023年度中国高等教育文献保障系统CALIS全国农学文献信息中心研究项目“基于学科的科研合作模式演变与创新度的关系研究”的阶段性研究成果之一，项目编号：2023069；也系2024年度中央高校基本科研业务费专项项目“基于合作网络的科研合作模式演变与创新度的关系研究——以中国海洋大学为例”的阶段性研究成果之一，项目编号：202453003。

1 研究背景

在学科视域下，高校在合作网络中所处的位置和状态在不断变化演进。有学者认为科研合作在为论文带来更高知识融合度的同时，也能收获较高的学术影响力[1]。也有学者认为作者合作、机构合作以及地区间的合作均与科研成果影响力呈显著弱相关性[2]。在科研合作对成果创新度影响力的研究中，有学者基于合著网络视角探讨了合作科研中明星作者对学术论文的影响机理[3]。以往研究成果颇丰，但仍存在不足：一是虽从合著人员、地域、机构、明星著者、合著方式等方面探讨了科研合作模式，但多以单一学科为主体，基于时间维度的合作模式演变分析研究不充分。二是虽然机构合作模式能够对成果产出带来诸多影响，但机构合作模式与科研产出以颠覆性指数为指征的创新度在时间维度上的关系尚不明确。

2 研究设计

2. 1 数据来源

农业科学是中国海洋大学（以下简称“海大”）最早进入基本科学指标数据库（ESI）全球排名前1%的学科之一，具有代表性和典型性，因此本研究以海大农业科学作为研究对象，分析其科研合作演变与科研成果创新度的关系。由于以往研究表明论文发表后达到被引频次稳定的时间窗为3年，因此为兼顾论文被引稳定性和样本量，本研究选取海大2009—2018年间ESI农业科学的论文作为样本数据，经数据清洗，去除非合作论文和无法计算颠覆性指数的零被引论文后，获得符合条件的论文318篇。

2. 2 研究方法

本研究采用社交网络分析方法分析机构的合作模式，表征研究机构在合作网络中与其他机构的相对关系和状态，指标包括点度中心度、接近中心度以及中介中心度，以年为单位，利用Ucinet软件计算以上指标；采用绝对颠覆性指数表征论文创新度，即先计算单篇论文的绝对颠覆性指数，再将同一年度内论文的绝对颠覆性指数求和取均值，得到年度论文的绝对颠覆性指数。

笔者将数值化的机构合作模式与创新度（绝对颠覆性指数）以年为单位按顺序排列，通过可视化方式展现二者在时间维度上的变化关系，从而对机构合作模式演变与科研成果创新度的关系进行分析判定。

2. 3 变量定义

2. 3. 1 点度中心度。点度中心度是网络中一个点与其他连接的总和，分为入中心度和出中心度。入中心度标志着合作网络中个体被关注的程度，出中心度标志着合作网络中个体关注他人的程度。本研究利用绝对中心度揭示合作对象的多样性，点度中心度越高代表合作对象越多。

2. 3. 2 接近中心度。接近中心度是网络中一个点到其他所有点的距离总和的倒数，一个具有高接近中心度的点距离任何其他点都最近，在空间上不需借助他人也能处在中心位置，表现为合作网络中个体与所有合作对象的连接不依赖一个或多个特定合作对象。在本研究中，采用标准化的接近中心度（数值介于0到1之间）揭示了个体在合作网络中所处中心位置的独立程度。

2. 3. 3 中介中心度。中介中心度是网络中经过一个点的最短路径的数量，体现了一个点对整个网络信息流通的掌控力，即媒介程度，最短路径数量越多则中介中心度越高。合作网络中一个点的中介中心度越高，则合作对象之间的交错合作越不活跃。本研究采用标准化的中介中心度（数值介于0到1之间）揭示了个体在合作网络中的媒介程度。

3 实证研究

3. 1 农业科学合作模式演变分析

点度中心度数值大小代表海大每年合作的机构总数，该数值在2009—2018年呈曲折上升趋势，接近中心度与中介中心度的数值变化趋势大体一致，10年间波动幅度不大，详见表1。表1显示，接近中心度的数值始终保持在0. 7以上，接近中心度数值越低则依赖性越高，说明海大在接近中心度下降的年份对合作伙伴具有更高的依赖性，也就是说其需要特定机构的参与才能与更多合作者产生联系；中介中心度数值保持在0. 9以上，但未达到1，说明海大在科研合作网络中为促进机构间的合作起到了重要的媒介作用，同时通过与特定机构的合作赋予了其联络更多合作机构的能力。

3. 2 农业科学创新度演变分析

本次调研显示，海大农业科学10年间的创新度呈曲折下降趋势，至于2010年颠覆性指数出现急速增长，与当年一篇高被引且高颠覆性指数的合作论文有关。此外，年度颠覆性指数变化还受时间和合作总论文数量影响，自2014年起海大的合作论文总数增长到30篇以上，而颠覆性指数则多降到0. 1以下，详见表2。

3. 3 农业科学合作模式与创新度的关系分析

3. 3. 1 点度中心度与创新度的关系。本次研究显示，除2016年点度中心度与颠覆性指数同向变化外，其他年度的点度中心度与颠覆性指数均呈反向变化，说明合作对象数量的增长会对科研成果的创新度产生负面影响。人们普遍认为多样化的参与者会为科学研究注入更多灵感、碰撞出创新的火花，科研成果自然应该具有更高的创新度，但促成合作的根本原因是相同研究领域志同道合的吸引，海大历年合作对象大部分是同领域的研究机构，合作者带来的多是同一研究领域知识的补充和优化，因此新成员的加入虽然能够扩大研究的深入程度，但一定程度上也会降低开辟全新研究课题的可能性。

3. 3. 2 接近中心度和中介中心度与创新度的关系。本次研究显示，接近中心度与中介中心度的变化趋势一致，二者在2014年前与颠覆性指数同向变化，2014年后与颠覆性指数反向变化。2014年之前，海大农业科学合作对象数量（点度中心度）在36个以下，说明该研究领域内点度中心度达到36之前，接近中心度与中介中心度增长会对创新度产生负面影响，而在合作对象数量超过36个后，接近中心度与中介中心度增长就会对创新度产生正面影响。产生这种阶段性相反作用关系的原因有两点：一是当合作网络的整体规模相对较小时，合作成员相对固定，在此情况下若海大在合作网络中的中心独立性较强，即与其他合作机构保持密切且稳固合作关系的概率较低，或在合作网络中的媒介性较强，即把控其他合作者合作行为的能力较强，则原本受限的信息流通状态就会受到限制，科研内容及研究方式的创新性也会受到抑制。二是当合作网络的整体规模相对较大时，合作成员相对较多，海大在此情况下的强独立性和强媒介性更有利于整合和把握合作网络中流动的科研信息，从而为捕获新的科研关注点提供更多有利条件。

4 结语

综上，不断丰富的合作网络是当代科研发展的潮流和趋势，合作网络在拓展科研深度的同时不能忽略研究的广度，科研主体在发展、扩充合作伙伴时应更多地考察合作伙伴为研究提供创新思维或内容的可能性，吸纳更多领域的合作者加入自己的科研团队。当合作网络尚未达到一定规模时，科研主体应跳出小圈子的桎梏，确保信息有效流通，在信息量有限的合作中寻找创新的可能；当合作网络达到一定规模后，科研主体应更多关注对合作网络中相对分散的信息的掌控，以提高合作团队的稳定性，最大限度减少成员变动，避免科研信息分散和流失。

参考文献：

[1] 宋宜嘉.科研协同创新合作模式及其对知识融合的影响研究：以气候变化领域为例[D].杭州：浙江大学， 2023.

[2] 钱紫微.作者合著与科研成果影响力相关性分析：以图情档学科为例[J].大学图书情报学刊，2022（4）： 121-128.

[3] 魏开洋，邱均平，刘亚飞.科研合作中明星作者对学术论文的影响机理研究：基于合著网络的视角[J].情报科学，2024（2）：174-181.

[4]Funk R，Owen-Smith J. A dynamic network measure of technological change[J]. Operations Research，2018（3）： 271-274.

[5] 刘小慧，沈哲思，廖宇，等.科研论文颠覆性指数的改进及其影响因素研究[J].图书情报工作，2020（24）： 84-91.

（编校：徐黎娟）