基礎研究空間網絡關聯結構及影響因素分析

張壹寧

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

中國致力于在“2020年成為創新型國家、2050年成為世界科技強國”，為實現這一目標，需要進一步加強基礎研究。2018年1月31日國務院印發《關于全面加強基礎科學研究的若干意見》，意見中指出要推進不同學科之間的交叉融合，推動基礎研究成果共享，促進科技資源開放共享，構建跨區域創新網絡。由此可以看出，隨著基礎研究跨學科融合模式的加劇，科研人員跨區域交流、合作、共享雙方科研成果逐漸成為趨勢，基礎研究呈現了復雜且多線性的空間關聯網絡特征，因此，有必要進行系統性研究，即：a. 其空間關聯網絡特征及演化趨勢如何；b. 各地區在基礎科學研究發展空間關聯網絡中所處的位置及作用；c. 區域基礎科研發展的空間關聯性的影響因素有哪些。通過對以上問題進行研究，從而為促進我國基礎研究提供政策參考。

近年來涌現出大量的基礎研究管理及政策的文獻，內容涉及基礎研究的內涵[1]、類型[2]、影響因素[3]、評價[4]、基礎研究對產業技術創新的作用[5]等。這些研究明晰了基礎研究對經濟增長的積極影響，不足的是在當前國家出臺一系列政策措施（如東部率先發展、西部大開發、中部崛起戰略）等大背景下，較少研究涉及中國各地區基礎研究之間的關聯以及省域層面基礎研究關聯的影響因素。相關的文獻研究也大多集中于從地理位置方面利用傳統的空間計量技術來研究基礎知識的溢出[6-8]，沒有考慮各區域基礎研究交流所存在的關聯。本文采用社會網絡分析法（social network analysis, SNA）對區域基礎研究的空間關聯網絡進行研究，社會網絡分析法在各科研領域中得到廣泛的應用。劉華軍等[9-10]通過社會網絡分析法對我國能源消耗和環境污染的空間關聯結構進行了研究。李敬等[11]通過社會網絡分析法研究了區域經濟增長的空間關聯特征。Huang等[12]用社會網絡分析法對我國的教育政策信息傳遞系統變遷進行了研究。Bu等[13]用社會網絡分析法揭示了中國省際天然氣消費的網絡特征和空間格局。許欣等[14]用社會網絡分析法對全球生產性服務貿易網絡特征及其影響因素進行了研究。本文運用改進的空間引力模型建立區域基礎研究關聯矩陣并引入社會網絡分析法對其進行整體和個體網絡特征分析；構造塊模型，進行板塊分析；并利用QAP（二次分配程序）分析法剖析了我國基礎研究空間關聯關系的影響因素，揭示了我國區域基礎研究的整體網絡分布和演化格局。

1 研究設計

1.1 基礎研究發展空間網絡關聯關系的確定

國務院印發的《關于全面加強基礎科學研究的若干意見》中指出國家自然科學基金支持源頭創新的重要作用。國家自然科學基金因其公正、公平、公開的評審過程和經費管理深得廣大科研人員的認可，另外，其也是最能反映科研人員科研能力和地區基礎研究科研實力的重要指標[15]。

本文選取2009—2018年各省區市高校及科研機構申請國家自然科學基金面上項目數據，數據來源于《國家自然科學基金資助項目統計資料》和《中國統計年鑒》。在研究范圍上，本文選擇全國31個省區市國家自然科學基金面上項目，由于社會網絡分析法以“關系數據”為基礎，所以，地區間基礎科研發展空間關聯關系的確定是研究的關鍵。就目前的研究來看，關系的確定主要采用VAR Granger Causality檢驗方法[16]和引力模型[17-18]，由于本文研究區域基礎研究空間關聯網絡的發展特征，VAR Granger Causality檢驗方法無法刻畫網絡結構的動態變化，故本文采用引力模型并將其改進，用來闡述區域基礎科研發展網絡的動態演化特征。基本的引力模型為

式中：Fij為地區i和j之間的“引力”；Mi，Mj分別代表地區i，j的“質量”；Dij為地區i和j之間的“距離”；b為距離衰減系數；K為經驗常數。

為了增強引力模型在基礎研究空間關聯網絡研究中的適用性，對引力模型進行了修正。本文的研究對象是地區之間基礎研究的關聯關系，所以，首要工作是確定綜合衡量基礎研究“質量”的指標，根據上文的研究，國家自然科學基金是衡量一個地區基礎研究實力的重要指標，國家自然科學基金的申請機構是重要載體，科研人員是基礎研究的重要執行者，根據以上分析，采用各地區國家自然科學基金的立項數量、申請機構數量、科研人員數量的幾何平均值表示地區的基礎研究“質量Mi，Mj”，用各省會城市之間的直線距離表示兩地區之間“距離Dij”，距離衰減系數一般取2；采用地區i的國家自然科學基金的立項數量與地區i和j的國家自然科學基金的立項數量之和的比重來修正經驗常數。修正后的引力模型為

式中：i，j代表不同的省份；Fij為i與j之間的區域基礎科研發展關聯強度，Ei，Ej分別為i與j的國家自然科學基金立項的數量；Pi，Pj分別為各省區市申請國家自科基金機構的數量；Gi，Gj分別為各省區市科研人員的數量；Dij用來表示兩省省會城市之間的直線距離。

依據式（2）計算出各省區市之間基礎科研發展關聯強度的引力矩陣，引力矩陣的各行取平均值作為臨界值，引力值高于平均值的記為1，表示該省份與其他省份基礎科研之間存在相關關系，若引力值低于平均值的記為0，表示該省份與其他省份基礎科研之間不存在相關關系。

1.2 社會網絡分析

為了明確各地區基礎研究在全國空間關聯網絡中的節點地位，本文利用社會網絡分析方法研究基礎研究空間關聯網絡。整體網絡特征包括空間關聯強度和空間關聯特征2個方面，空間關聯強度采用網絡密度指標衡量，采用網絡關聯度、網絡等級度和網絡效率衡量空間關聯特征。主要采用度數中心度、接近中心度和中間中心度3個指標對個體網絡特征進行刻畫，借此研究各個地區在基礎研究空間網絡中的位置及作用。利用CONCOR（迭代相關收斂法）對我國各區域基礎研究空間關聯網絡進行聚類分析和板塊劃分，揭示空間關聯網絡的內部結構和溢出路徑，并對板塊內部與板塊之間的關聯特征進行分析，據此判斷各個板塊在空間關聯網絡中的作用和地位。并在此基礎上通過QAP對相關矩陣形成的影響因素進行分析。

2 中國區域基礎科研發展的空間網絡結構分析

2.1 整體網絡結構特征及演變趨勢

根據引力修正模型確定各省區市之間基礎科研發展的空間關聯關系，并建立關系矩陣，2009年和2018年基礎科研發展的空間關聯網絡圖如圖1和圖2所示。

從圖1與圖2可以明顯地看出，2018年比2009年的基礎研究空間關聯網絡復雜性更高，網絡密度更大。在此基礎上，本文運用Ucinet軟件測算出了基礎研究發展空間關聯網絡的網絡關聯度、網絡密度、網絡效率及網絡等級度等定量指標。

圖1 2009年中國區域基礎科研空間關聯網絡Fig.1 Spatial association network of China's regional basic scientific research in 2009

圖2 2018年中國區域基礎科研空間關聯網絡Fig.2 Spatial association network of China's regional basic scientific research in 2018

通過Ucinet可以計算出2009年31個省區市存在的關聯關系的個數為196個，2018年31個省區市存在的關聯關系的個數為216個，由圖3中的網絡密度趨勢線呈上升趨勢可得，2009—2018這10年間各省區市之間的基礎科研關聯有所增強。除了對網絡密度進行定量分析外，運用Ucinet對省區市基礎科研空間關聯網絡的網絡效率和網絡等級度等指標進行定量分析。

圖3 區域基礎科研空間網絡密度與關系數Fig.3 Network density and relationship number of regional basic scientific research space

圖4中網絡等級度趨勢線顯示比較穩定，說明2009—2018年間區域基礎科研空間關聯等級結構基本沒有變化。由圖4中網絡效率趨勢線可以看出，網絡效率呈下降的趨勢，這表明各省區市基礎研究之間的聯系日益緊密。

圖4 區域基礎科研空間網絡等級度與網絡效率Fig.4 Network grade and network efficiency of regional basic scientific research space

2.2 中心性分析

表1是2018年度數中心度、接近中心度、中間中心度等指標測算的結果，以此分析各省區市在基礎科研空間關聯網絡中的地位和作用。

表1 中國區域基礎科研空間關聯網絡中心性分析Tab.1 Centrality analysis of regional basic scientific research spatial association network in China

對于度數中心度而言，與人們認知相悖的是，擁有較強基礎科研能力的省市大多具有較低的點出度及較高的點入度，北京的點出度及點入度指標值分別為4和11，上海的點出度及點入度指標值分別為3和6，廣東的這2項指標值排名分別位于總表的第6位和第18位。進一步分析發現，北京、上海、天津、浙江、山東等東部地區的點入度高于自身的點出度，不難發現，具有較強基礎科研實力的省區市并未對其他省區市產生較強的基礎科研關聯影響，反而從其他省區市獲得了較高的基礎科研關聯性收益，這種具有集聚趨勢的發展方式會在短期內使我國少數省區市發展成基礎科研優勢省份，但從長遠角度看，該發展趨勢勢必會拉大我國各省區市間的基礎科研差距。

在接近中心度方面，通過與度數中心度進行比較，接近中心度點入度的排序與度數中心度點入度的排序有一定相似性。通過分析發現，我國區域基礎科研網絡中有著較高度數中心度點入度的省區市也有著較高的接近中心度點入度，如河南、河北、湖北、江蘇、山東等省在兩項指標的排名均處于前列，表明這些省區市在區域基礎科研關系網絡中善于從更多的省區市獲益，且這種基礎科研的受益能力易受到其他省區市的支配，自身具有較強的可變動性，易驅動區域基礎科研關系網絡的進一步發展；相反，有著較低度數中心度點入度的省區市也大多有著較低的接近中心度點入度，如青海、寧夏、海南、新疆等省區市，表明這些省區市在區域基礎研究關聯關系網絡中較少地從其他省區市獲得研究的資源，這些省區市的基礎科研實力在全國各省區市較靠后。因此，這些省區市亟需加強與其他省區市的交流，提升在區域基礎科研關聯關系網絡中的科研潛力。

就中間中心度而言，我國基礎科研關聯網絡內各省區市的該指標值存在著極為嚴重的兩極分化，河南、陜西、四川等省的該項指標值居于總榜的前列，表明這些省區市在區域基礎科研關聯網絡中處于中間位置，其他省區市間區域基礎科研關聯關系的構建及發展與這些省區市有著重要關系。而北京、上海、浙江等省區市該項指標值不足5，表明其在區域基礎科研關聯網絡中對其他省區市的影響和控制作用不大，印證了前文所得出的結論，經濟水平發達、基礎研究能力強的省市更善于從區域科研關聯關系網絡中收益，而不善于對關系網絡中其他省區市產生基礎研究輸出性影響。

2.3 塊模型分析

表2通過塊模型揭示網絡中的空間聚類關系與溢出路徑，本文選擇最大分割深度為2，集中標準為0.2，將全國31個省區市劃分為4個不同的基礎研究發展板塊。板塊1的成員有9個，分別是北京、吉林、遼寧、河南、黑龍江、河北、山西、山東、天津，這些省市主要集中在東三省、京津冀和環渤海地區；板塊2的成員有5個，分別是內蒙古、甘肅、青海、寧夏、新疆，這些省份主要集中在大西北等邊遠地區；板塊3的成員有10個，分別是陜西，江西，上海，江蘇，安徽，廣東，湖南，湖北、浙江、福建，這些省市主要集中在東南沿海和中部地區；第4個板塊的成員有7個，分別是廣西、四川、海南、云南、貴州、西藏、重慶，這些省區市主要集中在大西南地區。

表2 板塊溢出效應Tab.2 Plate spillover effect

根據表2的分析結果，區域基礎研究空間關聯網絡中存在216個關聯關系，4個板塊內部的關系數是135個，板塊之間的關系數是81個，板塊內部間的聯系要大于板塊之間的聯系。板塊1發出關系數是51個，其中，屬于板塊內部的關系是41個，接收板塊外關系數是34個；期望和實際內部關系比例分別為27%與80%。該板塊的接收板塊外關系數遠大于溢出板塊外關系數，因此，板塊1是典型的“凈受益板塊”。板塊2發出關系數是37個，其中，屬于板塊內部的關系數是13個，接收其他板塊的關系數是5個；期望和實際內部關系比例分別為13%與35%。該板塊即對自身板塊發生關系，也對其他板塊發生關系，因此，板塊2屬于“凈溢出板塊”。板塊3發出關系數是76個，其中，屬于板塊內部的關系數是54個，接收其他板塊的關系數是30個，期望和實際內部關系比例分別為30%與71%。該板塊既對其他板塊產生溢出效應，又接收其他板塊的溢出效應，因此，板塊3扮演著“中介”和橋梁的作用，因此，板塊3是“經紀人板塊”。板塊4發出關系數是52個，屬于板塊內部的關系是27個，接收板塊外關系有12個；期望和實際內部關系比例分別為20%與52%。板塊4對板塊內和板塊外均產生了溢出效應，因此，板塊4為“雙向溢出板塊”。

本文利用Ucinet軟件計算出各個板塊的密度矩陣，通過密度矩陣可以看出各板塊之間的關聯關系。2018年整體網絡的密度為0.232，由表3可知，在我國的基礎科研中，各板塊內部之間的關聯密度大于整體網絡的密度，表明各板塊內部各省區市間基礎研究關聯密切，融合度高。除了板塊4與板塊3之間的關聯密度大于整體網絡的密度，其余板塊之間的密度都小于整體網絡的密度，這說明各板塊之間關聯度不高，交流不夠密切，各板塊要加強基礎科研交流力度。仔細分析，板塊1與板塊2內所在的省區市基本上處于中國地理位置的北方，板塊3和板塊4所在的省區市基本處于中國的南方，這說明我國南北地區基礎科研交流力度不大，進一步驗證了地理距離會對基礎科研的交流產生一定的影響。

表3 基礎科研空間關聯板塊的密度矩陣Tab.3 Density matrix of spatial correlation plate of basic scientific research

前文分析了我國基礎研究空間關聯網絡的各區域空間關聯結構的變化趨勢、整體結構、個體網絡特征和各區域的關聯關系，對我國的各區域的空間關聯關系有了相對全面的了解。但是，基礎研究空間關聯關系是如何形成的，哪些因素促進或阻礙了這種關聯關系的產生，這些問題還未能回答。因此，接下來將著重分析基礎研究空間關聯的影響因素，以期為各區域基礎研究水平的協同發展提供新的思路。

3 中國區域基礎研究發展空間關聯性的影響因素分析

為了進一步揭示各區域基礎研究空間關聯關系和溢出路徑的形成機制，利用QAP分析法對基礎研究空間關聯網絡的影響因素進行分析，探究出影響我國區域基礎研究的空間關聯性的相關因素。

3.1 影響因素選取與模型建立

區域基礎研究空間關聯網絡受到多種因素的綜合影響。國外多項研究表明，地理距離的遠近對基礎研究的空間關聯程度呈現出明顯的影響關系。Fritsch等[19]認為各區域通過資源流動、知識交流等措施與其他地理距離相鄰的地區進行有關區域基礎研究的廣泛合作。Katz[20]指出研究合作的程度受到地理距離的影響，空間地理距離越近，則區域間的研究合作越多。此外，某個地區的知識結構、知識存量和經濟水平對當地的基礎研究水平有很大的影響。人力資本和知識存量對一個地區的技術創新能力、創新活躍程度至關重要，而這兩方面因素對基礎研究而言同樣重要。同時本文加入經濟發展水平這一因素[8]，關注各地經濟發展狀況是否會對當地基礎研究活動產生影響。運用人均GDP地區差異、GDP地區差異度量地區之間經濟發展水平的差異。另外，各省區市地方財政科技撥款的差異反映各省區市對科研投入支持力度的不同，這種情況可能影響地區基礎研究的關聯程度，因此，將政府的支持力度作為影響空間關聯結構的因素。

在借鑒前人研究的經驗基礎上[8]選擇影響因素，采用各省區市有資格申請科學基金的研究單位數量反映各省區市基礎研究知識存量，各省區市科研人員的數量反映科研人力資本，在國家自然科學基金項目申請人專業技術職務中教授與副教授的比例已經接近90%，由此可以看出，教授與副教授是申請國家自然科學基金項目的主力軍，因此，各省區市教授與副教授人數對各地區基礎研究的能力有一定的影響，將各省區市教授與副教授人數納入影響因素的考慮范疇。這些影響因素均以差值的絕對值來表示地區差異，此外，由于不同矩陣的單位度量不同，對這些影響因素的矩陣采用標準化處理。構建模型：

式中：因變量R為我國區域基礎研究的空間關聯矩陣；N表示人均GDP地區差異；G表示GDP地區差異；P表示地方財政科技撥款的差異；U表示科研人員數量差異；I表示各地申請機構數量差異；S表示空間相鄰關系；T表示各地區高級職稱人數差異。

各影響因素的具體描述如表4和表5所示。

表4 影響因素樣本描述統計量Tab.4 Sample descriptive statistics of influencing factors

表5 影響因素的具體測度指標說明Tab.5 Description of specific measurement indicators of influencing factors

3.2 QAP相關分析

通過Ucinet進行QAP相關性分析，進行5 000次的隨機置換，所得的運行結果如表6所示。

表6顯示，各省份GDP地區差異、空間相鄰關系、科研人員數量差異、地方財政科技撥款的差異、申請機構數量差異、各地區高級職稱人數差異的相關系數在1%的水平上顯著為正，基礎研究空間關聯效應明顯，表明這6個影響因素矩陣與我國基礎研究空間關聯效應明顯。人均GDP地區差異矩陣的相關系數為正，在10%的水平上不顯著，表明人均GDP差異矩陣與基礎研究空間關聯效應不明顯，所以，將人均GDP從影響因素中舍去。

表6 基礎研究空間關聯矩陣與其影響因素的相關分析結果Tab.6 Correlation analysis results of spatial correlation moment and its influencing factors of basic research

通過進一步對與空間關聯矩陣顯著相關的6個變量進行相關分析，發現各個變量之間還存在著一定的相關性，因此，這6個影響因素之間存在“多重共線性”問題，通過QAP回歸分析解決此類問題。

3.3 QAP回歸分析

通過Ucinet進行QAP回歸分析，經過計算調整后的判定系數R2=0.35，表示模型對因變量各省區市基礎研究關聯網絡變異的解釋為35%，在1%的水平下顯著。

由表7 對QAP回歸分析得到，地理位置臨近矩陣在1%水平上顯著，說明地理位置相鄰的區域更有利于科研要素的流動。科研人員差異在1%的水平上顯著，有助于增強區域基礎研究發展的空間關聯性。申請機構數量差異，正、副高教授數量差異在10%的水平上顯著，其中，正、副高教授數量差異標準化回歸系數為-0.091，說明目前很多高科研人才從欠發達地區流入發達地區，區域之間的空間關聯關系產生負向空間溢出效應，該指標差異越大，表明地區間的基礎研究發展模式的差異越大，阻礙了區域基礎研究發展空間關聯關系的建立。GDP差異、地方財政科技撥款的差異這2個影響因素沒有通過顯著性檢驗，對基礎科研發展空間關聯關系的建立沒有顯著影響。

表7 QAP回歸分析結果與檢驗指標Tab.7 QAP regression analysis results and test indexes

4 結論與建議

4.1 研究結論

運用改進的引力模型計算出我國31個省區市之間的基礎科研關聯結構，在此基礎上，運用社會網絡分析法分析了基礎科學研究空間關聯網絡結構；并運用QAP回歸分析，揭示了基礎科學研究空間關聯性的影響因素，得出結論：

a. 通過整體網絡分析，2009—2018年我國各省區市基礎研究的空間網絡的關聯逐步增強，科研空間關聯等級結構基本沒有變化，網絡的穩定性逐步增強。

b. 通過個體網絡研究發現，基礎研究實力較高的省區市不僅沒有對其他省區市的基礎研究產生帶動作用，反而從其他省區市獲得了較高的關聯性收益，凈收益效應明顯。

c. 通過空間聚類分析發現，我國區域基礎研究空間關聯網絡形成了4個板塊，各板塊內部之間的關聯密度大于整體網絡的密度，表明各板塊內部各省區市間基礎研究關聯密切、融合度高，但是，板塊之間的基礎研究關聯不夠緊密。

d. 地理位置的鄰近性、科研人員數量差異、申請機構數量差異對我國基礎研究的空間關聯均產生了顯著的正向影響，正、副高教授數量差異對基礎研究空間關聯網絡產生負向的影響。

4.2 政策建議

研究結果表明，目前基礎研究發展整體水平不平衡，省區市之間基礎科研聯系呈現出顯著的地域差異特征。為進一步提升并穩固我國省區市之間的基礎科研聯系，規劃省區市基礎科研網絡結構，從而縮小區域間的發展差異。提出如下建議：

a. 基礎研究較發達的省區市要發揮領導作用，加大對落后地區的扶持力度。北京、上海等具有較高基礎科研實力的省區市更善于從其他省區市獲取資源來進一步擴充自己的基礎研究實力，卻忽略了構建自身基礎研究影響力輻射范圍。作為基礎科研資源集聚的發達省區市要進一步加強與其他省區市的基礎科研交流，帶動周邊地區的基礎科研發展。通過分析可以發現，我國中部的一些省區市充當基礎研究中間人的作用，這些省區市促進了西部與中部的基礎研究資源的交流。在充當中間人的同時可以獲得基礎研究水平較高的省區市的資源的輸入，同時這些省區市又可以與基礎研究水平弱的省區市進行科研交流，帶動基礎科研落后省區市的發展。

b. 各板塊之間要加強基礎科研的交流互動。各板塊內部的關聯密度大于整體網絡的關聯密度，但是，大部分板塊之間的關聯密度要小于整體網絡的關聯密度，板塊內部的各省區市地理位置相鄰，地理距離對我國各省區市基礎研究的交流產生了一定的影響。所以，各省區市要克服距離的障礙，進一步加強基礎科研的交流。由于我國交通運輸能力和通信技術越來越發達，將進一步促進我國各省區市的基礎科研交流。

c. 要加大研發經費投入，促進研發經費的合理、科學使用。積極鼓勵各省區市的科研機構積極申報國家研究課題，提高課題申報熱情。東部地區經濟發達，西部地區與東部地區發展差異顯著，導致西部科研人才流向了東部的發達地區，使得東、西部基礎研究實力差距越來越大。政府應該加大對西部地區各種政策的支持力度，給予西部地區充足的資金支持，保障科技人員的福利待遇，采用經濟手段與行政手段相結合，規范東部地區人才競爭手段。另外，加大區域間空間溢出效應，如東部發達地區對中西部欠發達地區進行對口支援，促進共同發展。