CSSCI體現(xiàn)的我國(guó)人文社科領(lǐng)域知識(shí)流動(dòng)探析

張慧 張家榕 葉鷹

摘? ?要：文章采用自引率（CsR）和知識(shí)流動(dòng)率（FR）指標(biāo)，通過(guò)結(jié)合施引視角和被引視角的引文網(wǎng)絡(luò)，借助可視化工具VOSviewer和Pajek對(duì)CSSCI體現(xiàn)的我國(guó)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況進(jìn)行了探析。研究揭示在我國(guó)人文社科學(xué)科中，自引率和知識(shí)流動(dòng)率最低的學(xué)科均為統(tǒng)計(jì)學(xué)，表明統(tǒng)計(jì)學(xué)在人文社科學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)中扮演著很重要的知識(shí)輸出角色。23個(gè)人文社科學(xué)科中有11個(gè)學(xué)科為流入型學(xué)科，其余12個(gè)學(xué)科為流出型學(xué)科。經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)是知識(shí)流入和流出的兩大主要學(xué)科。

關(guān)鍵詞：知識(shí)流動(dòng);自引率;知識(shí)流動(dòng)率

中圖分類號(hào)：G250.2? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2020041

Abstract By using indicators of self-citation rate （CsR） and knowledge flow rate （FR）， and combining citation networks from both citing and cited perspectives， it is revealed that the discipline with the lowest CsR and FR is statistics， which indicates that statistics plays an important role in the knowledge output. Among the 23 CSSCI disciplines， 11 are inflow ones and the remaining 12 are outflow ones. Economics and management are two major disciplines in which knowledge keeps frequently inflow and outflow.

Key words knowledge flow; self-citation ratio; knowledge flow ratio

1? ?引言

現(xiàn)代科學(xué)的發(fā)展使得各個(gè)學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)頻繁，這一知識(shí)流動(dòng)現(xiàn)象表現(xiàn)在各學(xué)科發(fā)表的論文中。由于論文是各個(gè)學(xué)科知識(shí)產(chǎn)出的一種有跡可循的主要方式，使得學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)現(xiàn)象通過(guò)論文及其參考文獻(xiàn)構(gòu)成的引文網(wǎng)絡(luò)得以體現(xiàn)。王亮和張慶普[1]從引文網(wǎng)絡(luò)的視角出發(fā)對(duì)知識(shí)流動(dòng)的相關(guān)概念、類型、要素、動(dòng)因進(jìn)行了總結(jié)，并借助于不同類型主體的引用網(wǎng)絡(luò)建立多層面知識(shí)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)模型，一定程度上豐富了知識(shí)流動(dòng)理論研究;張勤和馬費(fèi)成[2]基于我國(guó)知識(shí)管理領(lǐng)域被引用頻次最高的前40名高影響力作者之間的互引數(shù)據(jù)研究了知識(shí)流動(dòng)中的核心作者、中介性作者以及學(xué)派間的知識(shí)交流模式;劉云和程旖婕[3]基于全球52個(gè)樣本國(guó)家和地區(qū)的引文數(shù)據(jù)，從個(gè)體和國(guó)家兩個(gè)視角探析了國(guó)際間知識(shí)流動(dòng)的內(nèi)在機(jī)制，并且采用負(fù)二項(xiàng)回歸模型檢驗(yàn)了影響國(guó)家知識(shí)流動(dòng)表現(xiàn)和國(guó)家間知識(shí)流量的關(guān)鍵因素，為我國(guó)能夠更好地參與全球知識(shí)流動(dòng)提供了有利的建議;Hassan和Haddawy[4]提出了一種利用出版物和引文數(shù)據(jù)對(duì)跨國(guó)知識(shí)流動(dòng)進(jìn)行語(yǔ)義分析的新方法，并比較研究了以美國(guó)人的研究論文為引文來(lái)源的日本和中國(guó)論文聚焦領(lǐng)域的不同，這種分析有助于了解各國(guó)之間相關(guān)知識(shí)流動(dòng)的動(dòng)態(tài)。基于引文的知識(shí)擴(kuò)散及知識(shí)流動(dòng)也在被學(xué)者們關(guān)注[5-6]，李江[7]評(píng)述了知識(shí)擴(kuò)散的單元、測(cè)度及模型等問(wèn)題;趙星等[8]則基于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)和網(wǎng)絡(luò)測(cè)度指標(biāo)分析了我國(guó)人文社科論文的知識(shí)擴(kuò)散情況。同時(shí)，也有學(xué)者將專利引用網(wǎng)絡(luò)用于探究知識(shí)流動(dòng)，康宇航[9]對(duì)專利和文獻(xiàn)之間的異質(zhì)性知識(shí)流動(dòng)模型進(jìn)行了探索，并以公路工程領(lǐng)域的數(shù)據(jù)為例對(duì)異質(zhì)性知識(shí)流動(dòng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和作用機(jī)理進(jìn)行了深入分析;Choe等[10]基于專利引用網(wǎng)絡(luò)對(duì)有機(jī)太陽(yáng)能電池領(lǐng)域的技術(shù)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了探究。學(xué)科間的知識(shí)流動(dòng)促進(jìn)了跨學(xué)科研究的發(fā)展，有不少學(xué)者對(duì)特定領(lǐng)域的學(xué)科跨學(xué)科性進(jìn)行了分析，Steele和Stier[11]聚焦于環(huán)境科學(xué)領(lǐng)域，HuangM-H等[12-14]和張慧等[15]則聚焦于國(guó)外及國(guó)內(nèi)圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)的一些跨學(xué)科特征。學(xué)科間的知識(shí)流動(dòng)與交互已是多數(shù)學(xué)科之間的發(fā)展趨勢(shì)，本文基于CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)，分別從引文網(wǎng)絡(luò)和引文指標(biāo)出發(fā)對(duì)我國(guó)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況進(jìn)行分析，旨在梳理我國(guó)人文社科學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)現(xiàn)狀，挖掘其知識(shí)流動(dòng)特征。

2? ?研究方法與數(shù)據(jù)

2.1? ? 研究方法

本研究采用引文網(wǎng)絡(luò)和引文指標(biāo)，分別從施引學(xué)科角度和被引學(xué)科角度對(duì)我國(guó)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)進(jìn)行探析，基本引文指標(biāo)涉及施引次數(shù)（對(duì)其它學(xué)科的引用頻次，記為cing）、被引次數(shù)（被其它學(xué)科引用的頻次，記為ced）和自引次數(shù)（引用自身學(xué)科的頻次，記為cs）。基本思路是學(xué)科論文之間的相互引用可反映學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)，于施引學(xué)科而言，引用其它學(xué)科的論文相當(dāng)于從其它學(xué)科中獲取了知識(shí)，即知識(shí)流入;相反，于被引學(xué)科而言，本學(xué)科論文被其它學(xué)科引用相當(dāng)于知識(shí)流出。施引次數(shù)與被引次數(shù)之和為知識(shí)流入和知識(shí)流出的總量，即為知識(shí)流動(dòng)總量。基于基本計(jì)量指標(biāo)，采用自引率（CsR1和CsR2）和知識(shí)流動(dòng)率（FR）對(duì)學(xué)科知識(shí)流動(dòng)進(jìn)行定量測(cè)度，定義如下[16]：

式（1）和式（2）分別反映了自引次數(shù)占施引次數(shù)和被引次數(shù)的比例，通過(guò)自引率可以從總體上衡量學(xué)科知識(shí)的流入與流出情況，如果在施引次數(shù)中學(xué)科自引率大，說(shuō)明此學(xué)科大部分的知識(shí)來(lái)源局限在本學(xué)科中，從其它學(xué)科獲取的知識(shí)較少，知識(shí)流入范圍狹隘;如果在被引次數(shù)中學(xué)科自引率大，則可以反映出本學(xué)科的知識(shí)大部分被本學(xué)科吸收，很少對(duì)其它學(xué)科產(chǎn)生影響，即知識(shí)流出范圍窄小，反之亦然。

式（3）表示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)率，可以反映出某特定學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型。施引次數(shù)表示知識(shí)流入，被引次數(shù)表示知識(shí)流出，根據(jù)式（3），若施引次數(shù)大于被引次數(shù)，即知識(shí)流動(dòng)率大于0，表明某學(xué)科的知識(shí)流入大于知識(shí)流出，則此學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為流入型;若施引次數(shù)小于被引次數(shù)，即知識(shí)流動(dòng)率小于0，表明某學(xué)科的知識(shí)流出大于知識(shí)流入，則此學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為流出型;若施引次數(shù)等于被引次數(shù)，即知識(shí)流動(dòng)率為0，表明某學(xué)科的知識(shí)流出與知識(shí)流入相持平，則此學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為平衡型。

2.2? ? 數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來(lái)源于CSSCI（中國(guó)社會(huì)科學(xué)引文索引）數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)類型僅包括論文。依據(jù)CSSCI（2017-2018年）收錄來(lái)源期刊目錄，本文選擇了1998-2015年所有23個(gè)學(xué)科共計(jì)436本期刊的論文全數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，共有論文851157篇，有效參考文獻(xiàn)數(shù)目在保留436本期刊數(shù)據(jù)之后共計(jì)1516992條。數(shù)據(jù)獲取基于學(xué)科與期刊的對(duì)應(yīng)關(guān)系分別下載每個(gè)學(xué)科下每本期刊1998-2015年的所有論文數(shù)據(jù)，并將參考文獻(xiàn)中“論文引用論文”的關(guān)系轉(zhuǎn)換成“學(xué)科引用學(xué)科”的關(guān)系，可以得到23個(gè)人文社科學(xué)科之間的相互引用網(wǎng)絡(luò)（參考文獻(xiàn)中多篇文獻(xiàn)屬于同一學(xué)科時(shí)重復(fù)計(jì)算），基于此并結(jié)合以上兩個(gè)指標(biāo)（自引率和知識(shí)流動(dòng)率）來(lái)研究我國(guó)人文社科學(xué)科的跨學(xué)科知識(shí)流動(dòng)特征，這兩個(gè)指標(biāo)的計(jì)算僅考慮CSSCI范圍內(nèi)的引用。值得提示注意的是CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)中學(xué)科與期刊的關(guān)系表現(xiàn)為一對(duì)多，即一個(gè)學(xué)科可以有多本期刊，但一本期刊只屬于一個(gè)學(xué)科。

3? ?結(jié)果與分析

本研究分別通過(guò)引文網(wǎng)絡(luò)和引文指標(biāo)兩方面來(lái)揭示人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)，每方面均包含從施引學(xué)科視角和從被引學(xué)科視角兩個(gè)角度進(jìn)行分析，反映學(xué)科的知識(shí)流入和知識(shí)流出情況。引文網(wǎng)絡(luò)可以直觀反映學(xué)科聚類、學(xué)科知識(shí)流動(dòng)大小、學(xué)科知識(shí)流向以及學(xué)科流動(dòng)等信息;而引文指標(biāo)自引率和知識(shí)流動(dòng)率則可以定量揭示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)情況以及學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型，并與引文網(wǎng)絡(luò)形成對(duì)比及呼應(yīng)。

3.1? ? 基于引文網(wǎng)絡(luò)的學(xué)科知識(shí)流動(dòng)

我國(guó)人文社科學(xué)科1998-2015年間跨學(xué)科知識(shí)流動(dòng)的總圖，用VOSviewer 1.6.9完成（見(jiàn)圖1）。每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示不同的學(xué)科，節(jié)點(diǎn)的大小表示某學(xué)科知識(shí)的流入和流出總量，即學(xué)科的施引次數(shù)和被引次數(shù)總和，且包括自引次數(shù)，我們將其定義為學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)總量;節(jié)點(diǎn)之間的連線反映學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況，連線的粗細(xì)則代表流動(dòng)的頻次。需要注意的是，連線不區(qū)分施引還是被引，只要兩個(gè)學(xué)科之間有引用現(xiàn)象，則二者之間就出現(xiàn)了知識(shí)流動(dòng)，即學(xué)科間施引頻次與被引頻次的累加。此圖可以提供23個(gè)人文社科學(xué)科之間的總體知識(shí)流動(dòng)情況。

23個(gè)人文社科學(xué)科被自動(dòng)歸為了4個(gè)大類，一類為管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，二類為人文經(jīng)濟(jì)地理和環(huán)境科學(xué)，三類為馬克思主義、政治學(xué)、法學(xué)和社會(huì)學(xué)，四類為其余14個(gè)學(xué)科（見(jiàn)圖1），包括本學(xué)科圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)在內(nèi)。可以明顯看到，在四類學(xué)科中一類學(xué)科的節(jié)點(diǎn)最大，尤其是經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)，它們的知識(shí)流動(dòng)總量分別為228633和192273，且這兩類之間的連線也最粗，說(shuō)明這兩個(gè)學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)最大，它們同時(shí)與統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的連線也很粗，表示三個(gè)學(xué)科之間有很強(qiáng)的相互引用關(guān)系。這三個(gè)學(xué)科在實(shí)際中就緊密相連，有很多學(xué)校的經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)設(shè)置在同一個(gè)學(xué)院，且會(huì)安排統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)的課程。二類學(xué)科人文經(jīng)濟(jì)地理和環(huán)境科學(xué)以及三類學(xué)科中政治學(xué)和社會(huì)學(xué)的節(jié)點(diǎn)較大，即這些學(xué)科自身或與其它學(xué)科之間也有相對(duì)較多的知識(shí)流動(dòng)。在四類14個(gè)學(xué)科中，圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和教育學(xué)這兩個(gè)學(xué)科自引或與其他學(xué)科之間的引用較多，其他學(xué)科如宗教學(xué)和外國(guó)文學(xué)這兩個(gè)學(xué)科在自引或與其他學(xué)科相互引用方面表現(xiàn)較差，它們的知識(shí)流動(dòng)總量分別為2453次和2552次，與知識(shí)流動(dòng)總量排名第一的經(jīng)濟(jì)學(xué)（圖1中編號(hào)11，與表1學(xué)科編碼對(duì)應(yīng)）之間有很大的差距。此外，依據(jù)原始數(shù)據(jù)并結(jié)合圖1可知，23個(gè)人文社科學(xué)科幾乎與其它學(xué)科之間都存在著引用關(guān)系，學(xué)科入度最低的為考古學(xué)，被其中17個(gè)學(xué)科進(jìn)行過(guò)引用，其它學(xué)科的學(xué)科入度均在20以上，學(xué)科出度最低為20，包括外國(guó)文學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和環(huán)境科學(xué)三個(gè)學(xué)科。以上結(jié)果均表明23個(gè)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)范圍廣泛。

圖1僅反映出學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)總量情況，從施引學(xué)科角度和被引學(xué)科角度出發(fā)，我們得到了人文社科學(xué)科跨學(xué)科知識(shí)流入和知識(shí)流出圖，由Pajek5.05完成（見(jiàn)圖2、圖3）（學(xué)科位置基本與圖1一致）。對(duì)于施引學(xué)科，引用其它學(xué)科的知識(shí)相當(dāng)于知識(shí)流入，對(duì)應(yīng)于引用網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)出度;對(duì)于被引學(xué)科，被其它學(xué)科引用相當(dāng)于知識(shí)流出，對(duì)應(yīng)于引用網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)入度。在圖2和圖3這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖中，節(jié)點(diǎn)大小分別表示學(xué)科總的施引次數(shù)和被引次數(shù)，且在這里我們排除了自引次數(shù)，可以更加單純反映出學(xué)科之間的相互引用關(guān)系，即學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況。圖中的箭頭均指向被引學(xué)科，弧上的數(shù)字為相應(yīng)的引用次數(shù)，離箭頭近的數(shù)字與箭頭進(jìn)行匹配。為聚焦于知識(shí)流動(dòng)較大的學(xué)科以及為了便于觀察，我們保留了引用次數(shù)大于等于500的弧和節(jié)點(diǎn)，其中，在知識(shí)流入圖（見(jiàn)圖2）中去掉了宗教學(xué)和體育學(xué)，在知識(shí)流出圖（見(jiàn)圖3）中去掉了宗教學(xué)和外國(guó)文學(xué)。

基于施引學(xué)科角度，從圖2中可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)節(jié)點(diǎn)最大，對(duì)其它學(xué)科的施引次數(shù)最多，其中，管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和人文經(jīng)濟(jì)地理三個(gè)學(xué)科為經(jīng)濟(jì)學(xué)引用的主要來(lái)源，對(duì)它們的施引次數(shù)分別為74182、19372和10270。管理學(xué)和人文經(jīng)濟(jì)地理對(duì)其它學(xué)科的施引次數(shù)分別排在第二和第三，管理學(xué)主要引用的學(xué)科來(lái)源為經(jīng)濟(jì)學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，人文經(jīng)濟(jì)地理的主要引用學(xué)科來(lái)源為環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)。此外，政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、考古學(xué)、馬克思主義、環(huán)境科學(xué)和教育學(xué)這7個(gè)學(xué)科對(duì)其它學(xué)科的施引次數(shù)也較多，知識(shí)流入量也較大，除考古學(xué)外，這些學(xué)科主要引用也集中在管理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)兩個(gè)學(xué)科。較特殊的是，由于學(xué)科特性考古學(xué)主要對(duì)歷史學(xué)、藝術(shù)學(xué)和民族學(xué)與文化學(xué)三個(gè)學(xué)科的論文進(jìn)行引用，教育學(xué)的知識(shí)流入則集中在圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)、體育學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)這些學(xué)科的論文。在知識(shí)流入方面表現(xiàn)最差的三個(gè)學(xué)科分別為中國(guó)文學(xué)、民族學(xué)與文化學(xué)和外國(guó)文學(xué)，對(duì)其它學(xué)科的施引次數(shù)很少，如排在末位的外國(guó)文學(xué)施引次數(shù)超過(guò)500的引用僅有一條對(duì)中國(guó)文學(xué)的連接，獲取知識(shí)的來(lái)源范圍相對(duì)較狹隘，這與學(xué)科性質(zhì)有很大關(guān)系。

基于被引學(xué)科角度，我們結(jié)合圖3從學(xué)科的知識(shí)流出方面進(jìn)行分析。節(jié)點(diǎn)大小表示學(xué)科的被引次數(shù)，可以看到管理學(xué)論文被引次數(shù)最大，知識(shí)流出最多，其中，管理學(xué)學(xué)科知識(shí)主要流向了經(jīng)濟(jì)學(xué)、人文經(jīng)濟(jì)地理和統(tǒng)計(jì)學(xué)三大學(xué)科，圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和心理學(xué)對(duì)其論文引用量緊隨其后。經(jīng)濟(jì)學(xué)的被引次數(shù)與管理學(xué)接近，排在第二，主要被管理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和人文經(jīng)濟(jì)地理三個(gè)學(xué)科的論文引用，政治學(xué)、社會(huì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)和法學(xué)也將其作為獲取知識(shí)的主要來(lái)源。統(tǒng)計(jì)學(xué)在被引網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)突出，排名第三，主要被經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)兩大學(xué)科進(jìn)行引用，人文經(jīng)濟(jì)地理對(duì)其引用次數(shù)也較高。此外，環(huán)境科學(xué)、人文經(jīng)濟(jì)地理、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)、教育學(xué)、政治學(xué)以及歷史學(xué)這6個(gè)學(xué)科的被引次數(shù)也較高，除歷史學(xué)之外，其它5個(gè)學(xué)科的論文主要被經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)所引用，教育學(xué)同時(shí)也被心理學(xué)和語(yǔ)言學(xué)的論文大量引用，歷史學(xué)的知識(shí)則主要流向了考古學(xué)、民族學(xué)與文化學(xué)、政治學(xué)和馬克思主義。學(xué)科被引次數(shù)最低的三個(gè)學(xué)科是中國(guó)文學(xué)、哲學(xué)和考古學(xué)，對(duì)于排在末位的考古學(xué)而言，只有一條來(lái)自歷史學(xué)對(duì)其的引用大于500。

綜上，無(wú)論從施引學(xué)科角度還是被引學(xué)科角度，經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)兩個(gè)學(xué)科均是我國(guó)人文社科學(xué)科知識(shí)流入和流出的主要學(xué)科，其次為人文經(jīng)濟(jì)地理和統(tǒng)計(jì)學(xué)。除此之外，中國(guó)文學(xué)無(wú)論在知識(shí)流入還是在知識(shí)流出方面表現(xiàn)均很弱;在知識(shí)流入方面，民族學(xué)與文化學(xué)和外國(guó)文學(xué)位居末尾;在知識(shí)流出方面，哲學(xué)和考古學(xué)排在末尾。

3.2? ? 基于引文指標(biāo)的學(xué)科知識(shí)流動(dòng)

（1） 基于自引率的學(xué)科知識(shí)流動(dòng)情況分析。統(tǒng)計(jì)CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)中23個(gè)人文社科學(xué)科1998-2015年所有論文之間的相互引用情況（見(jiàn)表1），分別從施引學(xué)科角度和被引學(xué)科角度對(duì)這些學(xué)科的引用情況進(jìn)行分析，除包括自引次數(shù)（cs）在內(nèi)，施引學(xué)科角度指標(biāo)還包括施引次數(shù)（cing）和自引次數(shù)在施引次數(shù)中所占比例（CsRing）;相應(yīng)地，被引學(xué)科角度指標(biāo)還包括被引次數(shù)ced以及自引次數(shù)在被引次數(shù)中所占比例（CsRed）。表1中，每個(gè)指標(biāo)排名前三的值以加粗顯示，排名最后的值以斜體顯示。

自引次數(shù)即本學(xué)科內(nèi)相互引用的次數(shù)，它將本學(xué)科的論文作為引用來(lái)源，可以反映出學(xué)科內(nèi)部的知識(shí)流動(dòng)情況以及學(xué)科總體知識(shí)流動(dòng)情況。從自引次數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看，國(guó)內(nèi)人文社科23個(gè)學(xué)科的自引次數(shù)差距很大，排名前三的學(xué)科分別為經(jīng)濟(jì)學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和管理學(xué)，自引次數(shù)分別為269 767、 140 103和112 112， 排在末位的學(xué)科是宗教學(xué)，自引次數(shù)僅為816次。單從學(xué)科自引次數(shù)的絕對(duì)值我們無(wú)法清晰判斷排名靠前的學(xué)科是否將自身學(xué)科作為引用的主要來(lái)源，排名靠后的學(xué)科是否主要從除自身學(xué)科之外的其他學(xué)科獲取知識(shí)，所以以下內(nèi)容將基于學(xué)科自引次數(shù)，從施引學(xué)科角度和被引學(xué)科角度進(jìn)行詳細(xì)闡述。①?gòu)氖┮龑W(xué)科角度分析。從施引角度出發(fā)，我們可以綜合判斷某學(xué)科的知識(shí)流入情況，即哪些學(xué)科從其他學(xué)科吸取到了更多的知識(shí)。總的施引次數(shù)可以反映出學(xué)科總體的獲取知識(shí)情況。從施引次數(shù)絕對(duì)值來(lái)看，排在前三和排在末尾的人文社科學(xué)科同自引次數(shù)一樣，依然分別為經(jīng)濟(jì)學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)、管理學(xué)和宗教學(xué)。這與每個(gè)學(xué)科的發(fā)文量有很大的關(guān)系，根據(jù)原始數(shù)據(jù)可知，排名前三的學(xué)科發(fā)文量分別為338066、 88074和134593，而宗教學(xué)的發(fā)文量?jī)H為14 798。我們進(jìn)一步使用自引次數(shù)占施引次數(shù)百分比這個(gè)指標(biāo)來(lái)綜合衡量某學(xué)科吸取其他學(xué)科知識(shí)的情況，自引次數(shù)所占施引次數(shù)百分比大，說(shuō)明某學(xué)科以自身學(xué)科作為知識(shí)流入的主要來(lái)源，從其他學(xué)科吸取知識(shí)較少。據(jù)表可知，體育學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)三個(gè)學(xué)科的自引次數(shù)占施引次數(shù)百分比均在90%以上，說(shuō)明這三個(gè)學(xué)科所參考文獻(xiàn)的絕大部分都局限在本學(xué)科之內(nèi)，只有不到10%的參考文獻(xiàn)分布在除自身學(xué)科之外的其它學(xué)科，同時(shí)間接反映出這三個(gè)學(xué)科在知識(shí)流入方面表現(xiàn)狹隘，將自身學(xué)科作為獲取知識(shí)的主要來(lái)源。與之相反，統(tǒng)計(jì)學(xué)的自引次數(shù)占施引次數(shù)百分比僅為34.07%，在23個(gè)學(xué)科中比值最低，說(shuō)明統(tǒng)計(jì)學(xué)在獲取知識(shí)方面不僅僅局限于自身學(xué)科，大部分都來(lái)自于其他學(xué)科;②從被引學(xué)科角度分析。與施引角度相對(duì)應(yīng)，從被引角度出發(fā)我們可以總體判斷某學(xué)科的知識(shí)流出情況，學(xué)科總的被引次數(shù)可以綜合反映出其知識(shí)總體流出情況，而自引次數(shù)所占被引次數(shù)百分比可以進(jìn)一步反映出某學(xué)科知識(shí)被其他學(xué)科所獲取的情況，自引次數(shù)所占被引次數(shù)百分比大，說(shuō)明某學(xué)科知識(shí)大部分均被自身學(xué)科所吸收，知識(shí)流出表現(xiàn)不佳。單從被引次數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看，經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)和圖書(shū)館情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)三個(gè)學(xué)科的被引次數(shù)名列前三，而宗教學(xué)的被引次數(shù)排在末位，且與最大值之間差距懸殊。而從自引次數(shù)所占被引次數(shù)百分比來(lái)看，排在前三的學(xué)科分別為考古學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)，比值均在90%左右，比值最低的依然是統(tǒng)計(jì)學(xué)，僅為19.83%。究其原因，我們發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)相較于其他學(xué)科而言更加可以靈活應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科當(dāng)中，這就造成了無(wú)論從施引角度還是被引角度，統(tǒng)計(jì)學(xué)與其他學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況都表現(xiàn)最佳。

綜上，從自引率來(lái)看，在知識(shí)流入方面，體育學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)三學(xué)科的自引率很高;在知識(shí)流出方面，考古學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)三學(xué)科的自引率很高，均在90%以上，表明這些學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)大部分局限在本學(xué)科之內(nèi)，很少對(duì)其他學(xué)科產(chǎn)生影響，與其它人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)比例很低;而統(tǒng)計(jì)學(xué)無(wú)論在知識(shí)流入還是流出方面，其自引率均為23個(gè)人文社科學(xué)科中最低的學(xué)科，表明統(tǒng)計(jì)學(xué)與其它學(xué)科之間有較高的知識(shí)流動(dòng)，這些結(jié)果可與基于引文網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果相呼應(yīng)。

（2）基于知識(shí)流動(dòng)率的學(xué)科知識(shí)流動(dòng)類型分析。用學(xué)科知識(shí)流動(dòng)率（FR）對(duì)我國(guó)23個(gè)人文社科學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型進(jìn)行判斷（見(jiàn)圖4），橫軸表示學(xué)科，縱軸表示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)率值。根據(jù)學(xué)科知識(shí)流動(dòng)率的定義，我們以水平橫軸作為判斷的準(zhǔn)線，知識(shí)流動(dòng)率值位于橫軸上方表示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為流入型，知識(shí)流動(dòng)率值位于橫軸下方表示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為流出型，如果知識(shí)流動(dòng)率值為0，剛好位于橫軸上，則表示學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型為平衡型。從圖4中可以看到，哲學(xué)、考古學(xué)、社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、馬克思主義、經(jīng)濟(jì)學(xué)、外國(guó)文學(xué)、人文經(jīng)濟(jì)地理、法學(xué)、藝術(shù)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)這11個(gè)學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)率值均大于0且依次遞減，這些學(xué)科均屬于流入型學(xué)科，其它學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)率均小于0，均屬于流出型學(xué)科，最接近平衡型學(xué)科的是政治學(xué)，它的知識(shí)流動(dòng)率值為-1.34。在流出型學(xué)科中，統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)流動(dòng)率值最大，表明此學(xué)科在與其它學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)中扮演著很重要的知識(shí)輸出角色，是其它人文社科學(xué)科主要的知識(shí)來(lái)源。

4? ?討論與結(jié)論

基于CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)1998-2015年數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)23個(gè)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況進(jìn)行探析。分別基于引文網(wǎng)絡(luò)和引文指標(biāo)，綜合了施引學(xué)科視角和被引學(xué)科視角，并借助可視化軟件對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行了展示。引文網(wǎng)絡(luò)可以直觀反映人文社科學(xué)科之間知識(shí)流動(dòng)的學(xué)科聚類、學(xué)科知識(shí)流動(dòng)大小和范圍、學(xué)科知識(shí)流向以及學(xué)科流動(dòng)之主要學(xué)科等方面;引文指標(biāo)包括自引率和知識(shí)流動(dòng)率，這兩個(gè)指標(biāo)可以定量反映學(xué)科的總體知識(shí)流動(dòng)情況以及學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)類型，并與引文網(wǎng)絡(luò)形成對(duì)比及呼應(yīng)。綜合所有結(jié)果，我們得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）我國(guó)23個(gè)人文社科學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)范圍廣泛，學(xué)科之間大部分均有知識(shí)流入或流出現(xiàn)象。學(xué)科入度最低的為考古學(xué)，被其中17個(gè)學(xué)科進(jìn)行過(guò)引用，學(xué)科出度最低為20，包括外國(guó)文學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和環(huán)境科學(xué)三個(gè)學(xué)科，其它學(xué)科的學(xué)科入度及出度均在20以上。

（2）基于引用網(wǎng)絡(luò)，無(wú)論從施引學(xué)科角度還是被引學(xué)科角度，經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)均為知識(shí)流入和知識(shí)流出的兩大學(xué)科，人文經(jīng)濟(jì)地理和統(tǒng)計(jì)學(xué)分別作為知識(shí)流入和知識(shí)流出的另外兩個(gè)主要學(xué)科。此外，中國(guó)文學(xué)無(wú)論在知識(shí)流入還是在知識(shí)流出方面表現(xiàn)均很局限，在知識(shí)流入方面的民族學(xué)與文化學(xué)和外國(guó)文學(xué)以及在知識(shí)流出方面的哲學(xué)和考古學(xué)均排在末尾。

（3）基于自引率，在知識(shí)流入方面的體育學(xué)、圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)和語(yǔ)言學(xué)，以及在知識(shí)流出方面的考古學(xué)、語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)這些學(xué)科的自引率很高，均在90%以上，表明這些學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)大部分局限在本學(xué)科之內(nèi)，與其它人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)比例很低;而統(tǒng)計(jì)學(xué)無(wú)論在知識(shí)流入還是流出方面，其自引率均為23個(gè)人文社科學(xué)科中最低的學(xué)科，表明統(tǒng)計(jì)學(xué)與其它學(xué)科之間有較高的知識(shí)流動(dòng)。

（4）基于知識(shí)流動(dòng)率，哲學(xué)、考古學(xué)、社會(huì)學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科屬于流入型學(xué)科，統(tǒng)計(jì)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、民族學(xué)與文化學(xué)和宗教學(xué)為流出型學(xué)科，最接近平衡型的學(xué)科為政治學(xué)，本學(xué)科圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)的知識(shí)流動(dòng)率值為-8.65，屬于流出型學(xué)科。統(tǒng)計(jì)學(xué)在人文社科學(xué)科的知識(shí)流動(dòng)中扮演著很重要的知識(shí)輸出角色。

本研究的局限主要受限于數(shù)據(jù)，體現(xiàn)在兩方面：一方面在對(duì)我國(guó)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)進(jìn)行探究時(shí)忽略了人文社科與科學(xué)技術(shù)之間知識(shí)的交互;另一方面，沒(méi)有對(duì)我國(guó)人文社科領(lǐng)域發(fā)表在國(guó)際期刊上的論文進(jìn)行分析考察，僅聚焦于CSSCI數(shù)據(jù)庫(kù)體現(xiàn)我國(guó)人文社科學(xué)科之間的知識(shí)流動(dòng)情況，這些局限均有待以后擴(kuò)大并更新數(shù)據(jù)源方能改善。

參考文獻(xiàn)：

[1]? 王亮，張慶普.基于引文網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)流動(dòng)過(guò)程與機(jī)制研究[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014（1）：110-116.

[2]? 張勤，馬費(fèi)成.國(guó)內(nèi)知識(shí)管理領(lǐng)域知識(shí)交流結(jié)構(gòu)研究——基于核心作者互引網(wǎng)絡(luò)的分析[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2012，31（9）： 925-933.

[3]? 劉云，程旖婕.基于文獻(xiàn)引證的國(guó)際知識(shí)流動(dòng)影響因素探究[J].科學(xué)學(xué)研究，2018（9）：1624-1631.

[4]? Hassan S U，Haddawy P.Analyzing knowledge flows of scientific literature through semantic links：a case study in the field of energy[J].Scientometrics，2015，103（1）：33-46.

[5]? Zhou P，Su X，Leydesdorff L.A comparative study on communication structures of Chinese journals in the social sciences[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2010，61（7）：1360-1376.

[6]? Liu Y，Rousseau R.Knowledge diffusion through publications and citations：A case study using ESI-fields as unit of diffusion[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2010，61（2）：340-351.

[7]? 李江.基于引文的知識(shí)擴(kuò)散研究評(píng)述[J].情報(bào)資料工作，2013（4）：36-40.

[8]? 趙星，譚旻，余小萍，等.我國(guó)文科領(lǐng)域知識(shí)擴(kuò)散之引文網(wǎng)絡(luò)探析[J].中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)，2012，38（5）：59-67.

[9]? 康宇航.基于融合創(chuàng)新視角的異質(zhì)性知識(shí)流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)探測(cè)研究[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2016，35（9）：963-970.

[10]? Choe H，Lee DH，Kim HD，et al.Structural properties and inter-organizational knowledge flows of patent citation network：The case of organic solar cells[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews，2016，55：361-370.

[11]? Steele T W，Stier J C.The impact interdisciplinary research in the environmental sciences：A forestry case study[J].Journal of the American Society for Information Science，2000，51（5）：476-484.

[12]? Huang M H，Ho H P.A study of indicators for knowledge originality and knowledge generality in library & informaiton science[J].Journal of Library and Information Science，2009，35（2）：14-33.

[13]? Huang M H，Chang Y W.A study of interdisciplinarity in information science：Using direct citation and co-authorship analysis[J].Journal of Information Science，2011，37（4）：369-378.

[14]? Huang M H，Chang Y W.A comparative study of interdisciplinary changes between information science and library science[J].Scientometrics，2012，91（3）：789-803.

[15]? 張慧，張家榕，葉鷹.國(guó)內(nèi)圖書(shū)館學(xué)情報(bào)學(xué)研究論文的文科跨學(xué)科性分析[J].圖書(shū)館雜志，2017（12）：20-26.

[16]? Zuccala A，Zhang H H，Ye F Y.Mapping Disciplinary Knowledge Flows Using Book Reviews[C].Rome：17th International Conference on Scientometrics & Informetrics，2019.

作者簡(jiǎn)介：張慧，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)量;張家榕，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：定量信息分析;葉鷹，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授，研究方向：定量信息分析、數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)量。