中國高校知識合作網絡演化特征與影響因素研究

覃柳婷，滕堂偉，張 翌，曾 剛

(華東師范大學 中國現代城市研究中心，上海 200062)

0 引言

隨著全球化的持續深化，知識逐步代替傳統生產要素，成為創新競爭時代重要的新興戰略性資源[1]。知識創新在國家和區域間競爭中至關重要，推動著區域或國家創新發展和經濟增長。當下，中國經濟發展進入新階段，在國外核心技術封鎖日益加劇的形勢下，中國對自主創新能力提升日益重視。十九大報告指出，應強化基礎研究，實現前瞻性基礎研究、引領性原創成果重大突破。高校是基礎科學研究的主要場所，擁有全面的學科系統，進行科學研究工作相較于企業更具有長遠性和戰略性，且有諸多高層次人才資源并享有國家科教資源優勢。因此，高校在推動國家知識創新、技術革命性突破過程中起關鍵作用。

開放式創新范式日益被倡導，促使知識創新方式由封閉式逐漸向開放式轉變。知識在不同行為主體間(企業、科研機構、高校等)的互動聯系中，以各種形式滲入和演變，最終產生知識溢出效應并形成知識網絡結構體系[2-4]。伴隨著中國高校間知識交流互動越發頻繁，高校校際知識合作成為高校間協同創新的重要途徑，促使高校知識合作網絡形成與壯大。高校知識合作網絡是指高校間進行知識交流、互動合作而形成的網絡結構體系，高校構成了網絡中的知識節點，高校間的知識合作關系構成了網絡中的線條。高校知識合作網絡是高校間長期的知識交互行為，存在正式或非正式穩定關系，高校間知識交流合作包含多種形式，包括論文合作、項目合作等知識活動。

當前，關于中國高校知識合作網絡的研究主要集中在以下4個方面：①聚焦于特定學科知識領域或特定類別高校知識合作網絡，分析高校間的合作規律與網絡演化特征。朱云霞等[5]運用社會科學領域文獻數據，對中國高校間的科研合作情況進行了分析；劉陽等[6]利用專利數據分析了36所農業高校1985-2014年各發展階段知識合作網絡結構演化特征；②以城市空間尺度為研究范圍，對單個城市內部高校知識合作網絡現狀進行分析。蘇一凡等[7]、陳強等[8]分別對廣州高校知識合作網絡和上海高校知識合作網絡進行了分析；③關注不同層次高校群體，借鑒社會網絡分析法進行多角度計量分析，揭示985、211等重點高校合著論文網絡特征。郭崇慧等[9]聚焦于985高校，從整體、個體和社團3個方面探究高校間知識合作網絡；柴玥等[10]以211高校為研究對象，對高校間論文合作情況進行了定量分析；④對高校校際合作強度及知識合作網絡績效進行量化分析。梁洪振等[11]構建復雜網絡理論，對高校知識合作網絡多屬性績效評價方法進行了研究；梁立明等[12]建立多種測度指標揭示了我國985高校校際知識合作的強地域性傾向。

國內外學者對知識網絡進行了大量研究，從合作主體看，大部分文獻主要集中于企業間知識合作關系及產學研合作關系上[11,12]。相比之下，作為國家創新體系中核心組成部分的高校間知識合作則長期被置于邊緣地帶，研究十分有限。同時，現有關于高校知識合作網絡的研究往往脫離了地理空間這一重要載體，且大多針對某一時間截面的特定類型高校知識合作網絡特征進行分析，研究樣本量不足，少有使用計量方法探討我國高校知識合作網絡演化影響因素的研究。因而，尚未厘清中國高校知識合作網絡特征和演化機制。

基于此，本文聚焦于國家宏觀層面，將研究對象進一步擴大至973所本科院校，開展全國高校知識合作網絡相關性分析。采用時間動態視角，揭示中國高校知識合作網絡發展演化過程結構及特征變化，考察高校知識合作空間結構布局，并找出中國高校知識合作網絡演化發展的推動因素和制約因素，旨在更好地了解中國高校知識合作網絡，為科學合理地制定高校合作政策提供依據，對于各高校有效進行知識資源整合、完善高校知識合作網絡構建具有理論指導意義，對提高國家自主創新能力、提升高校整體實力具有重要參考意義。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與處理

論文是高校知識活動最基本的成果產出和形式，高校合作論文能全面捕捉高校間的知識互動，既是衡量高校知識合作的合理指標，也是構建高校知識合作網絡更為有效的數據[13]。由此，本文選擇合作論文數據開展中國高校知識合作網絡分析。合作論文數據來源于中國知網旗下的“中國高校科研成果統計分析數據庫”。該數據庫以收錄的國內學術期刊為統計源期刊，整理出中國973所高校(包括39所985高校、76所211高校(除去985高校)以及其它858所本科院校)各自擁有的合作發文機構及其相對應的合作發文量信息。本文篩選出2006-2016年973所高校兩兩間的合作發文量數據，構建中國高校知識合作網絡。

國務院于2006年2月頒布的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020年)》提出要加快推進有中國特色的國家創新體系建設，積極支持大學在基礎研究、前沿技術研究等領域的原始創新，加快研究型大學建設，鼓勵、推動大學與企業和科研院所進行全面合作。由此，大學進入更為重視自主創新能力以及進行外部科研合作的階段。2016年5月，國家開始實施創新驅動發展戰略，2017年9月，《關于公布世界一流大學和一流學科建設高校及建設學科名單的通知》發布，中國大學進入一個新發展階段。因此，本文選取2006-2016年高校論文合作數據進行分析，通過統計發現，這一階段，中國高校知識合作網絡關系數量、合作主體等呈現穩定增長，中國高校知識合作處于平穩發展態勢，故本文選取2006年與2016年數據進行詳細對比分析，探索中國高校知識合作論文網絡演化情況(見圖1)。隨著時間的推移，2017年之后的高校知識合作網絡發展階段可與2006-2016年進行對比分析。在中國高校知識合作網絡中，合作發文高校是網絡中的節點，合作發文數量構成了節點間聯系數。

圖1 2006-2016年中國高校知識合作網絡關系數與合作主體數量

1.2 研究方法

本文運用社會網絡分析法從網絡節點個體屬性和網絡整體屬性兩個方面分析中國高校知識網絡演化過程中的節點關系和網絡結構變化情況，研究工具為UCINET和Gephi。在分析高校知識合作網絡演化影響因素方面，采用隨機面向對象模型，基于多維鄰近性視角探究高校知識網絡演化影響因素。

2 高校知識合作網絡演化特征

2.1 社會網絡分析方法

近年來，社會網絡分析逐漸興起并引起學者廣泛關注，該方法通過對“關系”的定量化研究，揭示行動者間的相互聯系及整體網絡結構特征[14]。高校知識合作網絡個體網絡指標選取度中心性、中介中心性等節點屬性指標，以探究各高校在網絡中的位置或地位；選取節點數、網絡關系數、網絡直徑、網絡密度、平均路徑長度和群集系數等指標考察整體網絡規模、聯系強度、通達性和集聚性；“核心—邊緣”結構模型與社團結構方法深入探究整體網絡結構特征(見表1)。

2.2 網絡拓撲結構演化特征

(1)網絡規模擴大、密度下降。隨著“211工程”和“985工程”高校發展戰略的實施以及加快創新型國家建設步伐的推進，高校與科研機構或企業開展合作，中國高校知識網絡得以發展。2006-2016年，中國高校知識合作網絡規模不斷擴大，但密度有所下降。高校知識網絡在2006年已具備網絡線稠密、網絡連通性高等特征，網絡節點數為655個，除江蘇理工學院與湖北工程學院是單獨存在的節點外，其余653所高校彼此互連。2016年，節點數增加到961個，網絡規模擴大，高校知識合作網絡完全連通。2006-2016年，網絡節點數、關系數、加權關系數均有顯著增長，說明隨著時間的推移，合作高校逐漸增多、聯系規模擴大、知識交流越發頻繁(見表2)。相較于2006年，2016年網絡密度下降且數值均較低，網絡較為稀疏。這是因為，新加入網絡的高校節點并未進行大范圍結網，導致潛在聯結邊數遠大于其與高校知識合作的實際聯結邊數。2006年與2016年網絡直徑都為4，表明網絡信息傳遞有效性保持不變，當前高校間知識溢出難度仍然較大。

表1 高校知識合作網絡指標及含義

表2 中國高校知識網絡統計特征

(2)小世界特征顯著。小世界性是指網絡同時具有較高的群集系數和較短的平均路徑長度，有利于新知識新信息在網絡中傳播和擴散[15]。本文構建2006年和2016年同等規模的隨機網絡模型并進行對比，結果顯示中國高校知識網絡具有小世界網絡特征。2006-2016年，高校知識網絡平均路徑長度變化不大，分別為2.123和2.128，高校間平均只需要2次左右的中介就可以產生聯系，與隨機網絡理論值相近(見表3)。較短平均路徑長度表明，高校知識合作網絡具有較高的可達性，可使高校更加快捷地從遠距離節點處獲取非冗余信息。群集系數從2006年的0.403小幅度下降為2016年的0.388，群集系數值均大于隨機網絡理論值。較高的集聚系數表明高校知識合作網絡呈現較強的集聚特征，網絡中存在緊密的“小團體”，在網絡中起到引領帶動作用。較高的集聚系數促使高校間信任加深，有助于提高高校間信息交流的準確性與效率。此外，2006年與2016年知識網絡累積度分布函數均遵循良好的指數分布律(y=1.025 9e(-0.019x)，R2=0.990 5和y=0.880 8e(-0.014x)，R2=0.990 2)，具有較高的置信水平。

表3 中國高校知識網絡特征

(3)高校中心性異質性明顯。選取度數中心性和中介中心性兩個指標，考察高校知識合作網絡中關鍵節點的變化發現，高校中心性異質性明顯，但各高校網絡地位變動不大，2006年與2016年中心性排名前20位的高校大多數為985傳統強校。度數中心性體現了網絡中各高校的重要性，度數中心性越高，表明其在中國知識合作網絡中越重要。度數中心性高的高校重視合作，擁有雄厚的合作基礎和較高的權威性，影響著高校間的聯系數量及合作網絡的穩定性。從度數中心性看，清華大學、北京大學、浙江大學、武漢大學和北京師范大學在2006年與2016年一直處于網絡中最重要位置，具有強大的合作能力。中國科學院大學與師范類高校在2016年度數中心性均有大幅度提升，網絡地位明顯加強，影響力不可小覷。中介中心性體現了各高校在網絡中對資源的控制能力及中轉能力，高校網絡節點中介中心性越大，作為中間聯絡人的作用越突出。中國高校知識合作網絡中各高校中介能力差異顯著，從中介中心性看，清華大學、北京大學、吉林大學、武漢大學和北京師范大學在整個網絡中的中介中心性最強且地位最穩定。中介中心性較高的高校，憑借學科多樣性、科研資源多、交叉性綜合發展等優勢，控制著網絡上信息和資源的流動，推動著網絡整體布局與發展。

2.3 高校知識合作網絡空間演化格局

網絡關聯反映了高校節點間的知識合作行為，為探究中國高校知識合作網絡中高校聯系的空間特征和組織格局演化狀況，本文利用Arcgis10.1軟件對高校知識合作聯系進行空間分析。按照自然斷裂法，將2006年與2016年中國高校知識合作網絡聯系強度劃分為5個等級，并繪制網絡空間聯系圖(見圖2)，圖中連線越粗表示高校間合作次數越多。總體上，高校創新合作聯系空間分布不均衡，整體呈現出東密西疏的空間結構，聯系強度表現出一定的地理距離衰減規律。

研究發現：①近10年，中國高校創新合作聯系呈現明顯的東密西疏的地理分布特征，與中國高校地理分布存在較大程度的空間耦合；②網絡中各強度等級聯系空間異質性明顯，存在一定的地理距離衰減規律，最高強度聯系只存在于短距離范圍內，次一級高強度聯系以中短距離聯系為主，最弱強度聯系大多為遠距離聯系。相較于2006年，2016年各等級聯系強度均有所增加，高強度合作距離擴大，地理距離的限制性逐步減弱；③從城市范圍看，2006年形成高對外聯系分布的城市有北京、上海、南京、杭州、武漢、廣州、西安、成都及沈陽，這些城市高校集中且實力雄厚，與各自外圍區域構成放射狀聯系格局；2016年，北京、上海、杭州、西安、廣州、昆明與烏魯木齊等城市對外輻射能力大幅度提升，北京對外合作存在絕對優勢，武漢、長沙、沈陽等城市對外高強度聯系減少；④從高校個體層面看，大部分985高校與綜合實力較強的211高校重視外部知識獲取，均具有較高的對外聯系強度，2006年與2016年高校聯系數量最高值高校均為清華大學，合作次數分別達到1 728次和2 738次。

2.4 核心—半邊緣—邊緣結構

核心—邊緣結構分析用于判定網絡中各節點位置，明確節點在網絡中的重要性程度，即處于核心地位還是邊緣地位[16]。本文采用Borgatti & Everett提出的連續的核心邊緣關聯模型，計算出網絡各節點的核心度并設定核心度范圍，從而劃分網絡核心—半邊緣—邊緣結構。本文將核心度大于0.1的高校歸于核心帶，核心度位于0.01～0.1的高校歸于半邊緣帶，核心度小于0.01的高校則歸于邊緣帶(見表4)。

中國高校知識網絡存在核心—半邊緣—邊緣層次結構，且各高校位置不斷變動。2006-2016年，位于核心帶的高校數量有所減少，核心高校大多為985高校，影響著整個合作網絡，在與半邊緣、邊緣帶高校合作關系中處于優勢地位[16]。原因在于，中國高校系統處于快速發展階段，高校實力差異明顯，很多邊緣高校傾向于借助985高校豐富的科研、人才資源快速提升自身實力。高校合作關系不斷發展，核心帶、半邊緣帶與邊緣帶高校存在明顯的動態變化特征。核心帶存在師范類高校增加、理工類高校和綜合實力相對較弱高校退出的現象。清華大學、北京大學核心度始終位居前列，2016年中國科學院大學、南開大學、華東師范大學、南京師范大學4所高校進入核心高校行列，中南大學、武漢理工大學、湖南大學、哈爾濱工業大學、華南理工大學、中國地質大學(武漢)、西安交通大學、天津大學、鄭州大學9所高校退出核心行列。2006年，處于半邊緣帶多為211高校以及綜合實力較強的普通高校，共317所，2016年增加為402所。處于半邊緣帶的高校既受到核心帶高校的輻射，同時也會對邊緣帶高校帶來一定的影響。雖然211高校在規模和影響力上比不上核心帶985高校，但在半邊緣帶上卻占據重要位置。邊緣帶由2006年的313所高校大幅度增加到2016年的539所高校，是因為雖然有大量高校新加入知識創新合作網絡，但由于綜合實力較弱、學科相對單一、研究范圍有限等原因只能處于網絡邊緣位置。邊緣帶處于蓬勃發展階段，與其它高校的多學科交叉研究與合作有待加強。

2.5 社團結構

社團結構是基于網絡節點間的拓撲距離對網絡進行社團劃分，從而識別網絡蘊含的集聚特性[17]。社團結構可以找出具有相對直接、緊密、經常關系的節點子集合，以反映網絡內部集聚模式與功能結構。社團內高校節點聯系更加密切，社團間節點聯系則相對稀疏。本文利用Louvain算法挖掘網絡社團結構，采用模塊度指標[18,19]衡量分區質量，測度社團內部聯系和社團間聯系大小，定義如下：

(1)

式(1)中：Q為模塊度值，0≤Q≤1；m為網絡中邊的總數；ki和kj分別為節點i、節點j的加權度數；Aij為元素矩陣，若節點i和節點j相連，Aij=1；否則為0；Ci和Cj分別為節點i和節點j所在的社團，若節點i和節點j在同一個社團,σ(CiCj)=1；否則為0。Q值越大，網絡社團劃分結果越優，在實際網絡中，Q值通常介于0.3～0.7之間。

通過計算網絡模塊度可知，2006年網絡模塊度為4.018，2016年網絡模塊度為4.026，網絡模塊化程度無明顯變化，社團結構比較顯著。研究發現，2006年中國知識網絡被劃分為8個社團，2016年劃分為7個社團(見圖3)。2006年，湖北工程學院—江蘇理工學院因未與最大子網連接，形成了一個單獨的社團，在2016年這兩所高校已加入最大子網。空間上，知識網絡社團劃分結果具有區域集聚性，整體上呈現出空間連片式“抱團”發展特征，且社團地理空間分布較為穩定。中國高校知識合作網絡由覆蓋北京、內蒙古、河北、山西、山東的華北社團，包含湖北、河南的華中社團，覆蓋遼吉黑三省的東北社團，以蘭新鐵路沿線城市為主體的西北社團，包含上海、江蘇、安徽、浙江的華東社團，覆蓋廣東、福建、廣西、湖南的東南社團，包含四川、云南、貴州的西南社團組成。 部分社團內部存在少量空間“跳躍式”分布成員，如位于遼寧的遼寧理工學院所屬的社團為華東社團，位于浙江的溫州商學院屬于西南社團。各社團內部成員組成呈現出穩定性與波動性共存的特征。2006-2016年各社團成員構成出現少量變動，2016年位于江西省的高校與華東社團聯系更為密切，被劃分為華東社團，2016年位于新疆、西藏的高校傾向于與華北社團聯系，因此加入華北社團。將社團結構劃分結果與核心—半邊緣—邊緣3個維度相結合發現，每個社團內部也存在層級結構，核心、半邊緣成員不僅在社團內部起到重要作用，也承擔著社團間的主要聯系。

圖2 中國高校知識網絡空間分布

表4 中國高校知識網絡核心—半邊緣—邊緣結構

3 高校知識合作網絡演化影響因素

3.1 隨機面向對象模型

高校知識合作網絡形成后，會在時間推移下呈現出動態演化特征，在這一過程中，高校合作規模、形式、廣度、復雜度等特征不斷發生改變。社會網絡分析法雖然能夠清晰地展示高校合作網絡拓撲結構特征變化和互動規律，但不能揭示網絡演化背后的推動力。現有大多數研究使用二次指派程序(QAP)或指數隨機圖(ERG)等模型對創新網絡演化動因進行探究，但這些模型無法綜合考慮多個層面網絡演化因素及時間的推動作用[20]。

隨機面向對象模型(SAO模型)結合了馬爾可夫過程和隨機效應模型，不僅控制了知識主體異質性，還能模擬鄰近性和網絡結構路徑依賴性。SAO模型基于多個時間點網絡數據進行建模，能夠對驅動網絡節點間關系維持、消失或新建等動態變化的內生和外生等變量進行參數估計，可以更加全面地闡釋網絡動態演化影響因素，但該模型在國內經濟地理學領域還未得到有效運用[21]。本文通過建立SAO模型，測算中國高校知識合作網絡如何受到高校間鄰近性機制、網絡結構內生性和高校差異性的影響，從而對高校知識合作網絡演化過程影響因素進行精準把握。

圖3 中國高校社團結構空間分布

在SAO模型中，速率函數決定高校知識合作網絡關系的變化，速率函數計算公式如下[22]：

Pi(x0,x,v,w)=

(2)

在式(2)中，x是指高校知識合作網絡的潛在新狀態，x0表示高校知識合作網絡的最初狀態，w為高校鄰近性指標，v為高校自身屬性特征。SAO模型主體在選擇合作對象時，往往將目標函數按最大化程度設定，再通過效用函數模擬合作關系變化，效用函數表達式為[23]：

(3)

式(3)中，βk代表選擇指標的估計參數，Ski代表高校知識合作網絡演化影響因素。

3.2 變量測度

借鑒已有研究，選取對外交通便利度、互聯網發達程度及高校實力刻畫高校自身屬性，進而研究高校特征異質性對網絡演化的影響作用。高校對外交通條件用高校所在地30分鐘車程內機場數和火車站數的總和表征[13]，數據來源于2008年國務院發布的《全國民用機場布局規劃》和中國鐵路客戶服務中心官網。高校網絡設施發展水平使用高校所在城市互聯網寬帶用戶數表征，數據來源于《2007年中國城市統計年鑒》。高校學術實力強弱由高校發表的SCI和SSCI論文數量表征，數據來源于中國高校科研成果統計分析數據庫。在SAO模型估計測算的最終模型中，學術實力指標未通過t檢驗，故將其剔除。

選用三元傳遞組考察高校知識合作網絡結構內生效應，三元傳遞組是指一個高校與兩個已經存在合作關系的高校建立合作的能力，能夠衡量高校在網絡中的根植性。三元傳遞組測度方法參照 Balland等[24]的做法，公式為：

(4)

式(4)中，j和h是除高校i以外還存在連接關系的高校，xij、xih、xjh分別代表高校間的連接關系，存在直接連接取值為1，不存在直接連接則取值為0。

網絡中節點鄰近性表示節點屬性的相似程度或親疏程度，鄰近性在組織合作、創新、產品空間演化和區域經濟發展等研究領域被廣泛重視，且被認為是知識網絡演化的重要驅動力[25,26]。多維鄰近性是研究知識合作網絡及其演化影響因素的重要分析框架，能夠較好地揭示高校知識合作網絡演化機制。沿用Boschma[27]對多維鄰近性的研究框架，結合高校間知識合作的特殊性，選擇地理鄰近、社會鄰近、制度鄰近、認知鄰近4維鄰近性探究高校關系屬性對知識合作的影響。地理鄰近性參考 Balland等[28]的研究，用高校間空間距離的相反數度量。計算公式為：

GPijt=1-ln(dij+1)/ln(max(dij)+1)

(5)

式(5)中，GPijt代表t時期高校i與高校j的地理鄰近，dij代表高校i與高校j間的直線距離；max(dij)代表高校間距離的最大值。參照捷卡得指數(Jaccard Indox)模型，以高校知識合作聯系緊密程度對高校間社會鄰近性進行測度[29]。計算公式為：

(6)

式(6)中，Iij為高校彼此間共同發表的論文數量，Cs(i)和Cs(j)分別表示高校獨自合作的論文數量總和。Researchij是衡量高校間認知鄰近性的變量，用于度量高校兩兩之間知識領域的相近似水平。參考Cassi等[30]對結構性指數的測量方法，計算公式如下：

(7)

式(7)中，xij表示高校i發表的學科論文數量占高校j發表論文總數的比例。制度鄰近性采用高校制度鄰近性的虛擬變量，同屬于一個城市的高校擁有相同的政策背景和相似的文化環境，參照Boschma的做法，如果合作雙方高校來自于同一城市賦值為1，否則為0。

3.3 實證結果

通過R語言編程進行SAO模型測度，選擇單方主動互惠確認模型，基于馬爾科夫鏈蒙特卡羅的1 000次迭代，得到 SAO 模型中速率函數和目標函數參數估計結果(見表5)。從中可見，所有變量t值均明顯在1%以下水平，同時變量t比率接近于0，表征上述4個模型收斂度均比較理想。模型1評估中國高校知識合作網絡結構屬性對網絡演化的影響；模型2將高校間的鄰近性單獨納入考慮，探究高校間鄰近性的影響作用；模型3估計高校本身屬性指標的參數，并將模型4定義為總體模型，綜合分析中國高校知識合作網絡結構屬性、高校鄰近性及高校自身屬性特征等對高校知識合作網絡演化過程的影響。

結果顯示，網絡結構、高校屬性和高校鄰近性因素值均為正且在p<0.001水平上顯著，說明多種因素共同推動了中國高校知識合作網絡的形成與演進。進一步比較SAO模型中各指標估計值發現，影響高校知識合作網絡演化的7個主要因素的作用不同。影響力排名靠前的4個指標分別為地理鄰近性(0.413 0)、互聯網發達程度(0.238 2)、認知鄰近性(0.205 9)和制度鄰近性(0.130 1)。

表5 SAO模型參數估計結果

(1)傳遞三元組系數為正且顯著，說明當前網絡中三元關系能夠促進高校新知識合作并形成穩定可靠的關系，根植性對網絡演化起促進作用。對外交通便利度為正相關，表征隨著高校對外交通便利性的提升,高校合作人員出行更便捷，更容易突破地理空間限制，開展跨區域知識合作，推動高校知識合作網絡演化發展。社會鄰近性系數顯著為正，表明社會鄰近有助于促進高校建立合作關系。高校科研人員在尋求合作伙伴時，會從自身擁有的人際關系出發，進行合作評估和決策，良好的社會關系有利于科研合作的順利展開和深化，推動高校知識合作網絡演化發展。

(2)地理鄰近性對高校知識合作網絡演化具有顯著推動作用，是高校產生和維系知識合作關系最重要的因素。地理鄰近性降低了高校科研人員面對面交流所需的時空成本，提高了信息交換與隱性知識擴散效率。一方面，日常的地方性學術會議、研討會等活動，當地高校科研人員參會人數相對較多，從而提高了地理鄰近的高校科研人員建立學術聯系的概率；另一方面，高校具有學科多樣、綜合性強的特點，許多基礎性研究多與地理鄰近高校學校展開合作。因而，地理鄰近有利于高校間開展更頻繁的知識合作活動，進而推動高校知識合作網絡發展。

(3)互聯網發達程度對中國高校知識合作網絡演化具有顯著正向作用。在信息時代，知識合作活動對高校自身互聯網服務能力提出了更高要求。發達的互聯網使得高校在獲取知識時更加迅捷和全面，為高校間知識合作發展提供了多種途徑。高校間往往通過互聯網平臺和虛擬空間進行知識交流與對接，實現更高效的知識合作。因此，互聯網基礎設施和環境越完善，越能促進高校知識合作網絡演化發展。

(4)認知鄰近性是促進高校知識合作網絡演化的重要影響因素，反映在高校學科結構和科研人員知識基礎相似程度上。認知鄰近性使高校科研人員在知識合作過程中能更為簡單、快速地進行溝通。高校知識基礎的同質性在很大程度上減少了高校間知識交換和擴散阻力，因而更容易構建起彼此間網絡聯系，形成較為穩定的合作關系，推動高校知識合作網絡演化發展。

(5)制度鄰近性推動著高校知識合作網絡演化發展，影響高校間關系的建立。相似的教育政策服務體系、科研教育資源調控等地區宏觀制度為高校合作互動提供了相同的保障，對推動高校合作發揮著重要作用。制度鄰近促使高校科研人員文化、風俗、慣例等更傾向于同質化，使合作者保持穩定的心理預期，從而推動高校知識合作的發生與發展。在相似的制度環境下，高校管理制度、科研人員評聘標準、高校科教角色定位也存在著相似性，科研經費來源及配置、經費報銷制度也較為相似。由于無需規避因知識合作中相關制度差異而帶來的溝通不暢和協調困難，相同類型的高校之間更容易產生知識合作，并一直延續良好的合作關系。因此，高校所處制度環境以及本身制度上的相似性影響高校知識合作網絡形成與演化。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本文基于中國高校論文合作統計數據，通過大數據挖掘、社會網絡分析、空間分析技術和SAO模型，分析2006-2016年中國高校知識合作網絡演化網絡特征及演化影響因素，得出以下結論：

(1)網絡拓撲結構發生明顯變化，中國高校知識合作網絡整體規模不斷擴大，具有小世界網絡特征，網絡中高校中心性異質性明顯，各高校所處網絡地位變動不大。高校知識合作網絡呈現出核心—半邊緣—邊緣的層級網絡結構，大部分985高校成為拓撲網絡的核心高校，211高校和部分綜合實力較強的普通高校是網絡半邊緣帶的主體。高校知識合作網絡中存在7個高校社團，內部成員構成呈現出穩定性與波動性共存的特征。

(2)在高校知識合作網絡演化空間格局方面，中國高校知識合作網絡聯系空間格局在2006-2016年經歷了空間演化歷程，創新合作強度不斷加大，空間分布不均衡，整體呈現東密西疏的空間結構，聯系強度表現出一定的地理距離衰減規律，985高校與綜合實力較強的211高校存在更多的高強度和遠距離聯系。高校社團在空間上存在著顯著的區域集聚性特征，呈現空間連片式“抱團”發展，且地理空間分布穩定。

(3)中國高校知識合作網絡演化發展受多種因素交叉重疊的影響和推動。高校間鄰近性機制、網絡結構內生性和高校屬性特征均促進了高校知識合作網絡演化發展。綜合來看，促進中國高校知識合作網絡演化發展的最關鍵因素是地理鄰近性、互聯網發達程度、認知鄰近性及制度鄰近性。

4.2 政策建議

高校作為知識創新體系的重要主體，如何增強自身實力，進而在基礎科學研究上取得更多突破性進展，并推動知識創新體系發展受到越來越多學者關注。高校間知識合作和互動結網對于高校實現科教融合、協同發展以及資源整合具有關鍵作用。基于上述研究結果，本文從4個方面提出促進中國高校知識合作、推動中國高校知識合作網絡良好發展的建議。

(1)完善配套機制，減少合作制度差異，優化高校知識合作環境。研究發現，高校間的制度鄰近性有利于彼此間建立知識合作關系，但由于高校間知識合作復雜多樣，涉及眾多不同的高校、研究團隊、研究人員，因而存在不同的制度內容或準則，不利于高校進行知識合作和構建知識合作網絡。所以，應通過完善高校間知識合作配套機制，緩解制度準則差異性的影響，從而保障高校知識合作的順利進行，促進高校知識網絡發展和壯大。在高校進行知識合作過程中，應制定明確的知識成果歸屬制度，規范認定條件、認定標準、認定范圍和認定結論，讓高校研究人員對知識合作成果有預期，提高合作積極性，促成高校知識合作網絡發展。對高校合作成果進行評價時，應對成果質量、各高校工作量、貢獻度等進合理評價，為高校科研人員知識合作提供保障。

(2)搭建交流平臺，挖掘促進高校知識合作的渠道。社會鄰近性是高校間進行合作決策考慮的因素之一，高水平的社會鄰近性意味著合作者間已形成一定的信任基礎，這對合作開展和網絡演化十分重要。通過鄰近社會生活形成較為穩定的社會網絡關系，有利于維持和發展知識合作關系，推動高校知識合作網絡發展。為確保高校間第一次知識合作的發生，積極搭建合作交流平臺是一種行之有效的技術手段,對高校今后合作發展具有重要意義。一方面，可通過建立微信群等新媒體，促使成員最新研究成果在線上或線下分享交流，為高校研究人員相互學習提供條件;另外，還可通過組織研討會、學術會議、學術培訓等方式，吸引全國各地高校相關科研人員前往學習和討論，進而促進合作的發生，并推動高校知識合作網絡規模不斷擴大。

(3)發揮核心高校引導作用，激發校際合作動力。對于高校知識創新來說，閉門造車是不可取的，需要與其它高校進行相互交流。研究發現，中國高校知識合作網絡存在“核心—半邊緣—邊緣”結構。因此，應該充分發揮核心高校優勢，帶動并促進邊緣高校參與知識合作與交流。核心高校綜合實力強、專業優勢明顯，擁有學科帶頭人、國家重點實驗室等資源條件，通過核心高校擴大合作對象，在網絡中發揮主導和引導作用，帶動其它高校結網，積極與位于半邊緣、邊緣的高校開展高層次合作辦學項目，帶動其它高校發展，激發校際合作動力。核心高校與邊緣高校可以聯合開設具有行業特征、類別化的專門課程，或設立二級院校、研究院、研究生院等相對獨立的合作平臺，聯合培養專業人才，拉進核心高校與邊緣高校的距離，最終促進知識合作網絡發展。

(4)加大對西部高校知識合作扶持力度。研究發現，我國高校知識合作聯系空間分布不均衡，整體呈現東密西疏的空間結構，聯系強度也隨著距離的增大而逐漸衰減。因此，應該加強西部地區高校知識合作，促進全國各高校知識合作均衡發展。國家應出臺保障西部高校順利進行知識合作的制度和政策，根據差別對待和弱勢補償原則，給予中西部地區高校在科研合作方面更多的政策傾斜和經費支持。西部地區各省區應為省內高校提供政策扶持和保障機制，促進該區域實力較強的高校進行遠距離結網以及本地區高校間更頻繁的知識交流與合作。

高校知識合作網絡是研究知識網絡的一個重要視角，受數據可獲得性限制，本文僅以973所本科高校為研究對象，未能全面覆蓋中國所有高校。從高校合著論文網絡角度反映中國知識網絡現狀并不全面，應在合作論文數據的基礎上增加合作專利、合作的科研項目等數據，全面把握中國高校知識合作網絡。本文從宏觀角度對我國高校知識網絡進行分析，在今后研究中，可進一步探究不同類型與層次高校知識網絡形成過程、演化趨勢和影響機制。此外，高校知識網絡結構特征對高校創新產出的影響也值得深究。