基于科學文獻計量的國內區域創新生態系統的研究進展及趨勢分析

張 堅，吉 歡

（華東理工大學商學院，上海 200237）

在國家“十四五”規劃中指出，“要強化國家的戰略科技力量，完善國家科技體制機制建設，把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”。而現有創新集群理論和國家創新體系理論已無法滿足科技創新潛力、社會創造力和市場活力的釋放需求，同時區域創新系統也存在每個區域特有的特征，現有創新發展已不能適應區域創新水平提升的需要［1］。因此，學界和產業界越來越多的關注到了區域創新，并在前人研究的基礎上衍生出了區域創新理論［2-3］。在當前國內多主體創新要素交叉融合的創新環境中，有學者結合生態學的相關知識率先提出了區域創新生態系統（RegionalInnovation Ecosystem，RIE，后文用RIE 表示）的概念和內涵［4-6］，他們認為RIE 理論可以更好地揭示了區域創新活動的內在規律，優化創新要素流動和協同，提升區域創新效率［7］，促進國家整體科技創新的發展。

截至目前國內已有諸多學者對RIE 的構建［8-9］、評價以及績效等進行研究［10-12］，并且仍是學術界對于區域發展研究的重要議題，但目前尚未有學者對RIE 的研究和趨勢進行可視化分析。因此，本文基于文獻計量分析方法，通過CiteSpaceV 計量軟件從文獻基礎統計分析、關鍵詞共現分析、關鍵詞聚類分析以及突現分析等方面，對2000－2020 年間的研究文獻進行分析，以期為RIE 的未來研究以及管理實踐提供借鑒參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

對于文獻數據的來源方面，美國德雷塞爾大學陳超美［13］教授認為應該重點關注文獻的查全率。因此，本文為了保證查全率和查準率，首先分別在中國知網、萬方數據和重慶維普期刊數據庫采用關鍵詞檢索功能，在“期刊”選項中通過“主題”進行檢索，以檢索關鍵詞分別為“區域創新生態系統”“區域創新and 生態”“區域創新and 共生”在三個中文數據庫中進行多次檢索，檢索時間跨度為“2000－2020 年”，選擇期刊類別為“北大核心、CSSCI 和CSCD”，然后通過閱讀手動刪除不相干文獻、非研究型文獻以及重復文獻，最終一共得到264 篇有效核心文獻集。

1.2 研究方法

本文使用的CiteSpace Ⅴ軟件是實現科學文獻計量的常用分析工具，它是由美國德雷塞爾大學的美籍華裔學者陳超美［14］教授基于Java 環境開發的一個實現文獻計量與文獻可視化的軟件。自從2006 年被引入國內，由于具有可視化的突出特點，該分析軟件被廣泛運用到自然科學與社會科學領域，用于分析文獻并識別研究發展歷程、前沿方向以及熱點話題，可以定量地動態展示研究領域的演變趨勢和研究現狀。

2 區域創新系統的研究文獻分布分析

2.1 時間分布

文獻發表數量及時間能夠反映該研究主題在該時間范圍內受到的關注程度，其中，有關RIE 核心文獻集年度分布如圖1 所示。我國的RIE 研究從2000 年開始起步，隨著進入21 世紀，各地區對科技創新越來越重視。從2000 開始，研究RIE 的期刊論文就逐漸增加，呈現出波動上升的趨勢。但是在2014 年以前關于RIE 的研究比較少，期刊論文的發表量都在15 篇以下。從2015 年開始，關于RIE 的研究有一波高峰，論文發表量達到了30 篇以上，RIE 研究開始爆發。之后是在2019 年，論文發表超過了40 篇，研究領域逐漸出現了多元化?？偟内厔輥砜?，每年RIE 的相關研究論文產出有升有降，但整體態勢是呈現緩慢生長，近幾年開始快速增長（其中，由于2020 年的數據不完全，表現出期刊論文數量的下降）。這一趨勢表明RIE 在國內的研究地位日益凸顯，特別是在黨的十八大提出創新驅動戰略以來RIE 成為區域創新領域學者們開始關注的新熱點。

圖1 2000—2020 年每年發文數量

美國科學學與情報科學家普賴斯通過對文獻預測和文獻發表數量增長的研究［15］，用普賴斯曲線描述累計文獻發表量隨著時間變化的規律，研究主題的發表文獻量等于初始時刻的文獻量與自然常數e 的期刊文獻增長率b與時間t乘積的次冪的乘積，其中文獻增長率b是一個時間常數，其數學表達式為：

文獻發表數量的持續增長率r是與時間常數b基本相等的，求出r值就相當于求出時間參數b，可以用如下公式（2）來求取r值［16］。

其中：A是文獻發表的累積數量；a是初始時刻文獻發表數量；n是統計文獻的時間范圍（年），則

本文A=264；這里a表示2000 年的文獻發表數量，a=1；n是2000－2020 年之間的年份數，n=21。將以上數據代入式（4），得b＝0.304 110 743。將a值與b值代入式（1），得本文研究的國內RIE 相關文獻的累計發表量增長規律可與式（1）近似擬合。

將式（5）與檢索實際文獻產量進行擬合，擬合結果如圖2 所示。兩條曲線在圖中橫軸1～21 范圍（2000－2020年）大致擬合，2015年后誤差逐漸增大，結合圖1 可知，2016 年左右開始國內RIE 領域文獻發表量增長緩慢，這是導致2015－2020 年兩者之間擬合誤差較大的主要原因。本文對于國內RIE 領域的研究時間跨度是2000－2020 年，這21 年的相關數據與普賴斯曲線基本擬合，說明本文RIE 檢索文獻符合查全率要求，本文研究具有一定的可靠性。

圖2 2000—2020 年發文累積量與時間關系擬合對比圖

2.2 期刊與作者分布

本文分別從期刊發表、發文作者以及發文機構三個角度，對RIE 相關文獻在各個期刊和機構的發表情況進行分析（如圖3、圖4 和圖5）。從期刊發表情況看，文獻集共發表于111 本期刊，其中發表文章5 篇以上的期刊主要有10 本，如圖3 所示?？傮w上來看，論文的發表主要集中在技術創新、經濟管理領域具有一定影響力期刊，例如《科技管理研究》《科技進步與對策》《科學管理研究》等；這里值得注意的是，發表于前十的期刊的論文數量占了全部文獻的43.18%，尤其《科技管理研究》一本期刊就發表了31 篇關于RIE 的文獻，占據查找全部文獻的11.74%，說明了關于RIE 相關的文獻發表具有較大的期刊發表的傾向性；另外，由于RIE 涵蓋了一些區域經濟發展戰略的內容，也有少量文獻發表在《商業經濟研究》《經濟地理》等期刊，表明了RIE 研究領域具有跨學科的綜合屬性。

圖3 文獻來源分布

圖4 文獻集作者分布情況

從文獻集的發文作者（不區分作者排序）來看，從2000 年開始，截至2020 年10 月，共有491 位學者在RIE 領域發表論文，但是發表論文數在三次及三次以上學者共有14 位，如圖4 所示。其中北京工業大學黃魯成教授是發表文獻較多的學者，達到了11 篇，其余均在10 篇以下，表明RIE 的研究還處于較為離散平均的狀態，研究成果還比較分散，該領域還未形成相對權威的代表人物；但是僅從目前文獻集數據的發文量團隊來看，哈爾濱工程大學的李曉娣和張小燕團隊是目前在RIE 方向發表文獻較多的團隊，研究也較為深入，后續的研究中可以重點關注。

結合文獻發表數量中排名前5 位的作者及其團隊關注的研究話題分析可以得出：目前不同研究團隊對RIE 研究的關注點存在差異。苗紅等人［17］主要集中研究的區域技術創新生態系統的問題；哈爾濱工程大學張小燕等［10］、李曉娣等［7,18-20］團隊主要關注RIE 的共生性和創新績效方面的研究；孔偉等［21］、張貴等人［22］的研究主要是集中于RIE 的創新效率和競爭力方面的研究；葉斌等人［23-24］主要研究區域創新網絡及其共生性方面的問題研究。

從文獻集的發文機構來看，如圖5 所示，可以發現RIE 相關研究機構分布呈現零散星點狀，包含276 個節點、123 條連線，圖譜密度（Density）為0.003 2，整體密度較小，說明目前研究RIE 的機構比較分散，并且機構之間的合作也比較匱乏；且大多都是高校，可見該領域中的研究力量主要集中在高等院校，尤其河北工業大學較多，在后續的研究中可以重點關注這些機構和相關學者。

圖5 文獻集機構分布

3 區域創新生態系統的知識圖譜分析

3.1 區域創新生態系統研究主題分析

本文使用CiteSpace 中的關鍵詞聚類分析方法直接對特定研究領域的主題進行分析［25］。本文保持默認參數不變，選擇對數似然比算法（Log Likelihood Ratio，LLR）對RIE 研究領域的關鍵詞進行聚類分析。基于網絡結構和聚類清晰度，模塊值（Modularity Q，Q 值）可用以衡量所生成的聚類網絡的穩定度，一般認為Q值大于0.3，則表示聚類結構顯著，效果較好；平均輪廓值（Mean Silhouette，S 值）可用以衡量聚類內部節點的相似程度，一般認為S值大于0.5 則表示聚類內部匹配程度高，聚類合理［26］。聚類結果如圖6 所示，Q值為0.900 8（遠大于0.3），表明圖譜聚類具有較好明晰的架構；S值為0.812 2（大于0.5），表明該聚類有較好的同質性和聚類效果，而且聚類主題也比較明確，聚類的信度較高。

從聚類結果來看，RIE 領域現有研究關鍵詞聚類劃分為12 個研究主題，如圖6 所示。

圖6 RIE 關鍵詞聚類分析視圖

可以發現，目前的研究主要是在區域創新方面，但是對RIE 的研究還比較少；并且部分研究借鑒了生態系統理論和創新網絡理論，以探索包括區域創新、創新體系、產業集群以及京津冀區域創新等問題。這里，單獨出現了“京津冀”的研究主題，說明目前對于京津冀RIE 的研究較多，存在較大的地域性，這與目前發文量較多的北京工業大學黃魯成教授位于京津冀地區存在較大關系。

3.2 區域創新生態系統研究熱點及趨勢分析

為了進一步了解RIE 研究熱點，并探究RIE 的研究方向和熱點，本文對文獻集進行RIE 研究關鍵詞共現分析和Timezone 時間演進分析。研究熱點是在特定學術領域中學者共同關注的話題［27］。詞頻分析是選取文獻中同一關鍵詞或主題詞的頻次高低。但僅僅頻次高低不足以反映關鍵詞在整個共詞網絡中的價值，需結合網絡科學對網絡中節點的價值進行定量判斷，即中心性或中心性。

本文選用可視化軟件Citespace V 構建關鍵詞聚類知識圖譜，探析RIE 研究領域的知識結構與研究方向。在構建CiteSpace 分析模型時，選擇時間跨度為“2000—2020”，時間間隔為1 年，逐年提取關鍵詞，并且只顯示“Top30”，然后運行CiteSpace軟件，得到RIE 研究的關鍵詞共現圖譜（如圖7）和RIE 發展的高頻關鍵詞及其中心性（如表1，其中只顯示頻率大于14 次，中心性超過0.01 的關鍵詞）。從圖5 中，可以發現RIE 相關研究呈現零散多個輪軸輻射結構，包含319 個節點、158 條連線，圖譜密度（Density）為0.003 1，整體密度較小，說明關鍵詞共現網絡凝聚程度較低，也就是說目前關于RIE 研究較為發散。

圖7 RIE 關鍵詞共現圖譜

在關鍵詞共現圖譜中，關鍵詞出現的頻次及其中心性與該領域學者的共同關注程度呈現出正相關，也就是研究熱點方向。中心性表示的是該節點在網絡中的重要程度，頻次與中心性越高的節點說明在該研究領域越重要［13,28］。如表1 所示，整理出現5次及以上的關鍵詞，一共18 個。其中，分析關鍵詞共現網絡及頻次和中心性排序前十的分別是，創新生態系統（56 次，0.37）、共生演化（25 次，0.1）、區域創新系統（20 次，0.74）、區域創新（18 次，0.32）、區域創新環境（18 次，0.25）、區域創新生態系統（17次，0.21）、科技人才集聚（14 次、0.25）、生態系統（12 次，0.5）、雄安新區（12 次，0.08）、區域創新網絡（9 次，0.13），說明在選取的文獻集中區域創新出現的次數比較多，同時中心性也是較高的，而且對知識圖譜的價值較大，具有顯著的影響力，可被看作是連接創新生態系統研究領域高頻關鍵詞的重要“中介”術語。這里出現了“高頻而低中心性”的關鍵詞“雄安新區”表明其盡管被學者經常提起，但是在整個領域的重要性是較低的，一方面，雄安新區近幾年才被提出的規劃區域，屬于熱點區域；另一方面目前的研究成果呈現出較高的地域性，而且發文量較多的作者都處于京津冀區域內。

表1 2000－2020RIE 研究高頻關鍵詞頻次及其中心性

為考察RIE 研究熱點主題在不同時期的變化，在關鍵詞共現分析參數設置的基礎上，進一步結合國內RIE 的研究關鍵詞時區圖譜分析，本研究利用Timezone 命令，如圖8 所示國內RIE 研究文獻的關鍵詞共現圖譜的時區圖。時區圖中關鍵詞表示其首次出現的時間，后期每出現一次就在最開始出現的位置增加一次，圖中的圈越大就表示出現的次數越多，不同時區之間節點的連線顯示出研究對象的傳承關系［29］。結合圖8 與圖1 可知，國內RIE 研究大致可以分為4 個演化階段。第一階段是2000—2004 年，國內關于區域創新的研究處于萌芽階段，主要研究在區域創新科技人才集聚和區域創新環境以及生態經濟系統等方面［30-31］；第二階段是2004—2007 年，隨著區域創新理論的發展，區域創新網絡［23-24］、區域創新系統以及產業集群等逐漸受到學者的關注［32-34］；第三階段是2007—2012 年，這個階段的區域創新理論走向成熟，區域創新體系［35］、RIE 的概念逐漸被提出來［1,36］，并且在以后越來越受到關注和發展，同時也衍生出生態位等研究RIE 的方式［37］；第四階段是2012—2020 年，在之前提出的區域創新網絡和RIE 理論的基礎上逐漸發展了許多方式方法運用到區域創新的研究中去，比如Lotka-Volterra 模型［38］、文獻計量［39］、logistics 模型和產業鏈等［37，40-41］。

圖8 RIE 研究關鍵詞演化時區視圖

3.3 區域創新生態系統研究前沿趨勢分析

突現分析(Citation Burst)是目前文獻內容挖掘的重要工具之一，反映活躍或前沿的研究節點。研究前沿趨勢是通過突變率檢測了解某時期較為活躍的相關文獻，并根據文獻的變動趨勢來追蹤該研究的未來走向［42］。本文保持其它參數不變，設置突現的最小單位時間（Minimum Duration）為1 年，運行“Citation/Frequency Burst Histor”功能，生成RIE領域突變性關鍵詞列表，得到24 個突現關鍵詞。CiteSpace 中的突現詞指代某一研究領域中突然出現的關鍵詞，代表著在該領域中的研究前沿［43］。通過運用CiteSpace 計量軟件中的突現分析功能，本研究得到文獻集在不同階段的突現關鍵詞。

基于CiteSpace V 的相關功能和分析，得到RIE研究領域突變較強的24 個突變詞的結果如表2 所示。其中，顏色較深代表該關鍵詞所在領域在本年份曾有相關學者進行研究，顏色較淺代表該關鍵詞所在領域在本年份幾乎沒有學者涉及，首次出現深色的年份即為該關鍵詞首次被相關領域學者所提及到的時間。本文RIE 研究經歷了十多年的發展演變。2003 年，出現關鍵詞“區域技術創新生態系統”的研究熱潮，關注生態化、區域創新系統以及產業集群的研究熱點；2015 年，在前期研究的基礎上突變出現“創新生態系統”的研究熱點；2016 年，協同創新、創新驅動、運行機制以及關于京津冀區域創新成為研究熱點。與此同時，RIE 的研究前沿趨勢主要體現在協同度、生態位適宜度以及共生的研究。從突現強度來看，創新生態系統是在2015 開始出現以后，而RIE 從2018 年開始突現，到目前的突現強度也非常高的，表明創新生態系統和RIE 是接下來研究的一個熱點和趨勢。

表2 2000－2020 年RIE 突現強度排名前24 的關鍵詞

為使RIE 的研究領域的研究熱點和前沿更加全面地展現，本研究運用了關鍵詞戰略圖分析研究的趨勢和熱點，如圖9 所示。戰略圖是一種能夠更為直觀地判斷研究熱點與趨勢的方法。根據夏恩君等［44］的建議，基于高頻關鍵詞統計，預測未來主題研究趨勢和熱點，需要繪制關鍵詞戰略圖。因為中心性大于0.1 認為是具有較高重要性的關鍵詞，所以本文以關鍵詞頻次為X 軸，中心性作為Y 軸，以關鍵詞坐標中值和中心性為0.1 的交點作為原點，建立關鍵詞戰略坐標圖，如圖9 所示。考慮到“區域創新生態系統”“創新生態系統”和“共生”是作為主題相關搜索詞，其頻次與中心性都較高，可能影響戰略圖的分布，因此在圖中不予顯示。結合表2，可以發現：

圖9 2000—2020 年RIE 關鍵詞戰略圖

a 第一象限：主流領域

關鍵詞“區域創新系統”“科技人才積聚”“區域創新生態系統”“共生演化”“區域創新環境”“區域創新”，具有高頻次、高中心性，說明這些關鍵詞是2000—2020 以來在創新方面的研究重點，并取得了豐富的研究成果，也展現了與其他主題較高的相關性。

b 第二象限：高潛領域

關鍵詞“生態位”“適宜度”“創新效率”“產業集群”“產業鏈”等詞具有低頻次、高中心性，說明該主題在RIE 領域目前雖不是研究重點，但與其他主題相關度較高，未來可能是潛在的研究熱點。并且在第二象限的關鍵詞較多，也從側面說明了對于RIE 的研究還比較分散，研究方向較為紛繁復雜，還需要進一步的深入和探討。

c 第三象限：孤島領域

如圖9 所示，大部分的關鍵詞處于第三象限，雖然不具有高頻和高中心性，但其中不乏未來研究熱點關鍵詞。例如，“創新網絡”“共生網絡”“協同創新”等關鍵詞可與第一、第二象限的關鍵詞結合起來進行分析，有可能會成為未來創新研究的一個細分方向，并發展成為研究熱點；而“區域技術創新生態系統”等關鍵詞相關研究數量逐漸減少，研究時間也較長，隨著區域創新的發展可能已處于邊緣化的位置。

d 第四象限：邊緣地帶

第四象限具有高頻次、低中心性，表明該研究主題的關鍵詞數量較多，但重要性偏低［45］。從圖9可以看出，在第四象限只有一個關鍵詞“雄安新區”，說明在選取的文獻中，只有“雄安新區”一個高頻出現卻重要性很低的詞，這可能是由于雄安新區是最近提出來的國家戰略區域，關注較多，另一方面也可能是目前對于RIE 研究主要是關于京津冀地區的，發文量較多作者也位于京津冀地區，具有較強的地域性特征。另外，也可以從側面說明本研究文獻集的查準率是較好的。

4 結論與展望

本文采用文獻計量分析法，基于中國知網、萬方數據和維普期刊中收錄的北大中文核心期刊、CSSCI 和CSCD 中對RIE 研究的相關文獻分析，并進行知識圖譜可視化得出以下結論：

第一，從研究文獻分布來看，RIE 的研究文章發表量在近五年有了數量上的突破，但是主要集中發表于經濟管理類期刊上；并且研究學者也比較分散，在RIE 研究領域還未出現影響力較大的作者，RIE 領域后續還有較大的深入研究空間；在研究機構方面，研究主體主要是高校，并且彼此之間的合作比較缺乏，亟待加強高校間以及研究機構間的合作交流。

第二，從關鍵詞的共現分析和聚類分析來看，RIE 的研究視角仍比較分散，還沒有形成相對較為成熟的主題方向。但是可以發現“區域創新系統”“創新生態系統”“區域創新”和“共生演化”等研究主題是目前關于RIE 領域內的研究文獻相對較多的主題，同時“適宜度”“科技人才”“生態位”等較為細分的RIE研究方向也逐步進入研究者的視線，逐漸受到學者們的關注。

第三，從關鍵詞的時區演化來看，國內關于區域創新的研究大致可以分為四個階段，經歷了對于區域創新環境、科技人才等研究的萌芽階段，到對區域創新網絡、區域創新體系等的研究階段，然后產生了RIE 的研究，一直到目前的針對RIE 的很多生態數學模型和理論研究，比如Lotka-Volterra 模型、logistics 模型、生態位以及競合方式等理論。

第四，從關鍵詞的突變分析和戰略矩陣圖分析，目前RIE 的研究，最先開始于黃魯成教授的區域技術創新生態系統的研究［4-6］，并且該研究已經逐漸減少，轉而集中于創新生態系統、協同創新和創新系統等層面，而RIE 的生態位、適宜度和共生性研究，以及相關的方法和生態數學模型，是新的熱點方向。

因此，基于對RIE 國內研究的文獻計量分析，結合其他相關研究與實踐的進展，本文對RIE 研究的未來發展提出展望如下：

第一，針對不同區域特點和社會背景下的RIE研究有待增強。當今國家提出科技自立自強，實施創新驅動經濟發展戰略，各個區域也都在大力發展創新，現有對于RIE 研究尚未將區域特點引入到RIE 中，并且研究也主要集中于京津冀的RIE 研究，而對于長三角、粵港澳等RIE 的還有待進一步的深入研究，發現其影響規律。

第二，現有RIE 研究多基于科技文獻、專利與統計數據，在反映區域創新投入產出時具有較好的參考作用，但由于二手數據都具有一定時間滯后的缺陷。面對創新主體的層出不窮和信息的快速更新迭代，在研究RIE 中數據的時效性顯得更加重要，更能反映區域創新的發展情況。因此，通過整合科學文獻、專利、統計數據、網絡信息等多源異構數據來研究RIE 是以后研究區域創新的一個方向和趨勢。

第三，從生態學和區域特點視角來提升RIE 共生性適宜度。目前的RIE 研究中，已經有部分關于RIE 的共生性和適度方面的研究，對于特定RIE 的穩定性、多樣性及其共生性的研究還乏善可陳，對于區域與RIE 間的“能量”“物質”等的合作流動還尚未考慮研究，因此，這也是接下來對于RIE 研究需要關注的一個方面。特別是對于國家的十四五規劃發布以后，對科技創新體制機制改革提出更高要求，對RIE 的研究將會進一步深入，如何將特定區域內的創新資源和創新要素合理高效的適配起來并提高創新主體之間的共生性適宜度以及區域創新系統績效成為急需攻克的難題。