基于W O S 數據庫的創新政策研究熱點及趨勢分析

文/郭海軒 李小芬 柴 萍 王新鈺 程鈞令（天津市科學技術發展戰略研究院）

一、研究方法與數據來源

1.數據來源

本文使用的分析數據選取自Web of Science（WOS）數據庫，作為全球獲取學術信息的重要數據庫，其文獻數據在各研究領域具備較高的權威性和代表性。數據篩選關鍵詞參考國際權威刊物關于“創新策略”的表達形式，以“innovation policy&innovation policies”作為檢索的主題詞，通過高級檢索功能，檢索不設置起始時間，止期設置為2022 年8 月6 日。篩選其中的核心合集得到4434 條文獻信息。

2.研究方法

本文采用Citespace 軟件挖掘文獻中的內在關聯和規律，如作者、機構、國家/地區的合作關系等，并通過可視化的方式讓研究者易于理解和開展進一步研究。具體分析路徑是在軟件“Node Types”功能中分別選擇Author、Cited Author、Cited Journal、Reference 和Keyword 等信息條目進行分析，以得到相應的可視化圖譜。在聚類分析中，采用LLR（LogLikelihood Ratio）算法計算和確定每種標簽的類型，該算法用專業詞匯展示了每個聚類的核心概念。

二、創新政策研究現狀和脈絡梳理

1.文獻分布特征

通過借助WOS 數據庫的基礎分析功能，得到每年發表論文數和每年引文數的趨勢圖，如圖1 所示，在2011 年、2014 年、2019 年分別出現了創新政策研究的波峰。同時，借助WOS 數據庫“研究方向”的檢索結果可獲得分析樣本的研究方向分布情況，其中研究方向最多的是商業經濟學（1978 篇），其余依次為公共管理（781 篇）、生態環境科學（700 篇）和政府法律法規（456 篇）。文獻主要集中于商業經濟領域主要是由于創新政策兼具經濟和科技雙重屬性，創新過程的復雜性以及結合時代背景會不斷產生新的政策研究課題。

圖1 創新政策研究每年發表論文數

2.作者合作分析

生成作者合作知識圖譜共得到285 個節點，107條連線，網絡密度值為0.0026，由于篇幅限制，本文主要展示關鍵作者的合作網絡情況，如圖2 所示。從發文數量來看，發文量最多的是Jakob Edler 和Dorothea Luebbe；其次是Jason Potts 和Meissner Dirk，分析發現，2004 年Jason Potts 發表了一篇重要論文，提出了新熊彼特學派與當代其他學派明顯不同的分析框架；然后是Massimiliano Mazzanti，他作為費拉拉大學（University of Ferrara）經濟政策方向的全職教授，以研究政策對發展、勞動力、創新和生態問題的經濟、社會和環境影響為主。此外，這些作者處于關鍵節點的位置，是連接不同作者科研合作圈的重要節點，同時也是不同年份作者科研合作圈的重要連接點。

圖2 2000-2022 年創新政策研究主要作者合作關系圖譜

3.研究機構分析

根據生成的主要機構合作關系圖譜，如圖3 所示，發文量最多的是Lund University（隆德大學），與全球4 家機構合作；其次是University of Manchester（曼徹斯特大學），與全球9 家機構合作；排名第三的為University of Sussex（蘇塞克斯大學），與全球5 家機構有過合作，蘇塞克斯大學科技政策研究所（Science Policy Research Unit，以下簡稱SPRU）創始人是全球創新政策領域引文前三位的克里斯·費里曼（Chris Freeman），1963 年由他參與制定的全球公認的“研發調查”標準《弗拉斯卡蒂手冊》（Frascati Manual）被世界經濟合作與發展組織（Organization for Economic Co-operation and Development，以下簡稱OECD）采用，這對SPRU 建立國際聯系至關重要。總體上來看，各機構間沒有形成明顯聚類，大部分重要研究機構間還未形成緊密合作的趨勢，反映出國際創新政策領域研究機構間合作程度較低，更多為同一高校內部機構間的合作，或同一地區內的機構合作，知識共享與研究成果的流動性不強。

圖3 2000—2022 年創新政策研究主要機構合作關系圖譜

4.載文期刊分布

通過“來源出版物”類別分析，可獲得創新政策領域研究載文期刊的具體信息。將發文量數據從高到低排列，得到發文量前10 位的期刊，如表1 所示。載文量最多的期刊為Research Policy，載文量高達87 篇，其他載文量較多的期刊有：Science and Public Policy、European Planning Studies、Technological and Social Change 等。

表1 創新政策發文量前10 位的來源期刊

三、創新政策研究的知識演進分析

1.作者共被引分析

生成主要作者共被引知識圖譜，如圖4 所示。結合被引次數從高往低排序，形成前10 位主要被引作者信息表，如表2 所示。排名前五的學者依次是Richard R.Nelson（413 次）、Michael E. Porter（330 次）、Chris Freeman（324 次）、Bengt-Ake Lundvall（322 次）、Charles Edquist（309 次）。被引次數在100 次以上的學者共有31 人，分成系統與功能兩大學派，一是以Richard R.Nelson 和Bengt-Ake Lundvall 為代表的學者，研究創新體系及創新主體互動關系；二是以Charles Edquist 為代表的學者，關注創新系統運行績效研究。這些學者都是創新政策研究領域的領軍人物，應該重點關注。

表2 被引次數排前10 位的主要被引作者信息

圖4 創新政策研究主要作者共被引知識圖譜

2.期刊共被引分析

生成主要期刊共被引知識圖譜，如圖5 所示，結合具體引文數據分析，被引次數較多的期刊依次為Research Policy（1452 次）、American Economic Review（560 次）、Technol Forecast Soc（556 次）、Sci Publ Policy（418 次）、Technovation（416 次）、Energy Policy（401次）。這些都是國際影響力較大的頂級期刊，也是創新政策研究領域的核心期刊，具有較高的專業性和權威性，值得被認真研究和重點關注。

圖5 創新政策研究主要期刊共被引知識圖譜

3.基于突現分析方法的前沿分析

突現分析（Citation Burst）可以對某一主題研究的關鍵節點進行分析，從而挖掘當前活躍或前沿主題。通過突現率可以研究在某一時間段較為活躍的關鍵詞或被引文獻，并根據關鍵詞了解未來的變化趨勢，通過被引文獻了解到哪些是該研究中里程碑式的重要文獻，從而獲取關鍵節點的重要信息。如圖6 所示，2000—2022 年間以創新政策為主題的研究中，突現強度最大的關鍵詞是environmental regulation（環境監管），其次為spillover（溢出）、cluster（集群）、sustainability（可持續性）、eco innovation（生態創新）和firm（企業）。突現時間跨越排前三的分別是SME（中小企業，2001—2011）、model（模式，2000—2012）和location（空間，2005—2012）。

圖6 2000—2022 年全球創新政策研究被引文獻突現圖譜（前25 個）

四、創新政策研究的發展趨勢分析

1.基于關鍵詞共現網絡的研究熱點分析

在關鍵詞共現圖譜中，頻次及其中心性是研究熱點的重要指標?；谘芯繕颖旧傻年P鍵詞共現圖譜，如圖7所示，結合圖譜生成屬性，2000—2022 年間以創新政策為關鍵詞的文獻共現聚類網絡共有199 個節點，229 條連線，網絡密度值為0.0116。共現頻次和中介中心性較高的熱點詞包括system（系統，Frequency=301，Centrality=0.52）、R&D（ 研 發 ，Frequency=268，Centrality=0.37）、technology（科技，Frequency=218，Centrality=0.05）、impact（ 影響，Frequency=185，Centrality=0.02）、performance（績效，Frequency=155，Centrality=0.11）等。

圖7 2000—2022 年創新政策研究的關鍵詞共現圖譜

如圖8 所示，在Timeline 視圖中，最頂層為時間軸，從左到右代表著時間依次遞進，每一條水平線放置著相同聚類，可以體現某一聚類的研究和演進過程。2000—2022 年全球創新政策研究關鍵詞共現Timeline 視圖共分為10 個共被引集群，以R&D 為核心向knowledge（知識）、smart specialization（精明化專業政策）、diffusion（擴散）、technological innovation（技術創新）、social innovation（社會創新）、policy mix（政策組織）等多方向發散。在網絡結構中，對于所生成的聚類網絡的穩定度可以用模塊值（Modularity Q，Q 值）來度量，一般認為Q 值大于0.3，則表示聚類結構顯著，效果較好。聚類的清晰度，即聚類內部節點的相似程度，則是通過平均輪廓值（Weighted Mean Silhouette，S 值）來度量，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。根據圖譜生成數據Q 值=0.7714＞0.3，S 值=0.9376＞0.5，表示該研究聚類結構顯著且合理。

圖8 2000—2022 年國際創新政策研究關鍵詞時間線知識圖譜

2.創新政策發展脈絡

如圖9 所示，2000—2022 年關鍵詞路徑的演化過程包含不同時間段下創新政策領域研究的熱點主題?？蓪?000 年以來的創新政策研究脈絡分為三個階段：第一階段為探討創新政策理論、方法與經驗階段（2000—2011 年）；第二階段為創新政策研究的發展轉變階段（2012—2015 年）；第三階段為政策研究的深化和應用階段（2016 年至今），這一階段學者們的研究主題與時代背景緊密相連，集中在負責任創新、碳中和碳達峰等實踐領域。

圖9 2000—2022 年創新政策研究的關鍵詞時區圖譜

3.研究內容

如圖10 所示，研究內容聚類圖譜共有209 個網絡節點，274 條連線，網絡密度為0.0126；ModularityQ 的值為0.7625，聚類效果較好；Weighted Mean Silhouette 值為0.9297，聚類結果合理。采用LLR 算法共導出11 個主要聚類，為能夠清晰地突顯重要信息，圖中隱藏了離散的聚類#3 和#11，展示了創新政策研究領域的四大類研究內容，如表3 所示。

表3 2000—2022 年創新政策研究領域聚類標識

圖10 2000—2022 年創新政策研究內容聚類圖譜

（1）研究內容聚類Ⅰ：創新政策3.0 研究。如表3所示，聚類Ⅰ主要包括子聚類#0 R&D 和#2 Porter hypothesis，主要關鍵詞包含“sustainbility transition”“health”“environment”等。創新政策3.0 出現是為了解決日益嚴峻的社會、環境問題，相比于1.0 和2.0，它關注的重點是實現負責任的創新、包容性創新，隨著兩項全球性創新政策的出臺——《創新使命》和《全球氣候與能源市長公約》，現代創新策略逐漸呈現出系統的、動態的、非線性的特征。同時，Franco Malerba（2004）將可持續性納入創新系統的重要分析要素。現在與可持續發展相關的創新政策受到全球關注，根據2016—2019 年聯合國可持續發展高級別政治論壇上公開的聯合國可持續發展目標各國執行進展報告，有108 個國家提及創新驅動可持續發展的相關政策工具和案例做法。

（2）研究內容聚類Ⅱ：服務創新體系構建的創新政策研究。如表3 所示，聚類Ⅱ主要包括子聚類#1 Reform、#7 Governance、#9 Model，主要關鍵詞包含“system”“impact”“institution”等。近年來，源于演化理論的“創新系統”方法在科學界和政策領域越來越受到專家學者的認可。OECD 在《國家創新體系》報告中指出，創新是不同類別知識在過程中互相作用的結果。Anna J.Wieczorek 等（2012）認為政策只能通過結構要素來影響功能，提出“結構- 功能”分析框架來識別系統問題，并給出解決系統問題的政策工具建議。R.Arnkil 等人（2010）提出，創新范式3.0 突出了產學研用等創新主體的“共生演化”，并由“需求+科研+競爭+共生”四螺旋共同驅動。

（3）研究內容聚類Ⅲ：政策工具與創新價值鏈協同研究。如表3 所示，聚類Ⅲ主要包括子聚類#4 Firm、#5 Cluster 和#10 Economy，主要關鍵詞包含“absorptive capacity”“SME”“investment”等。在該類研究內容下，學者們的主要方向是與教育、環境、就業、低碳等社會熱點問題相關的實踐研究。黃鋼等（2006）指出，創新價值鏈是指“創新源—轉化為新產品—市場化”的價值實現過程，是由一系列獨立并相互聯系的創新主體鏈接起來的鏈條式集合體。

（4）研究內容聚類Ⅳ：教育創新政策研究。如表3所示，聚類Ⅳ主要包括子聚類#6 Patent 和#8 Knowledge，主要關鍵詞包含“incentive”“collaboration”“performance”等。教育創新政策憑借其特有的知識創新、人才培養性質，成為連接知識、技術、國防科技、區域和科技中介五個部分構成創新體系的紐帶。一個國家的創新能力在很大程度上取決于創新主體在創造知識的大系統中如何發生作用，推動國家創新體系協調運行。

五、結語

創新在全球范圍內的地位日益重要，作為領域內的研究者在關注國際動態的同時，更需要與中國特有的實踐問題相結合，努力從以下三方面提升研究水平，讓研究成果更具有實踐意義，更有助于建設具有中國特色的創新生態與創新系統，為國家實現高質量創新發展貢獻力量。

1.持續關注創新驅動可持續發展相關議題

進入新時代，我國發展的不平衡不充分問題仍然突出，發展的環境和條件已發生變化。人民對美好生活的要求不斷提高，改善生態環境、完成碳達峰碳中和、實現全體人民共同富裕等目標讓全社會對科技創新的需求更加迫切。參考國外經驗，進一步完善我國創新驅動可持續發展政策體系，為構建人類命運共同體貢獻科技創新方案；面向生產生活方式綠色化和低碳化體系，構建綠色低碳創新政策體系；面向以人為核心的創新型城市建設，實現城市群和都市圈生態、能源、資源等優化配置。

2.注重工具的多元化應用

在研究方法和工具不斷改進，大數據、人工智能等應用場景日益廣泛的形勢下，創新政策研究要更加注重新方法和新工具的應用。要積極關注國際公共政策的方法前沿，充分運用實驗研究和數據挖掘等多樣化工具和技術；提升科技信息的數據深加工和知識組織能力，突破科技信息數據挖掘和情報分析等關鍵核心技術；開展科研院所等大型科研平臺開放共享績效評估，加強國家科技資源調查。

3.關注不同政策間的協同創新

在政策實踐中存在著將財政機構作為單獨協同各領域政策的部門，制定不同政策只關注本領域目標，對于總體目標關注不夠的問題。需要從創新能力和創新質量提升入手，通過跨部門和跨學科的協作互補，制定出適應當下創新系統發展趨勢的創新政策。為此，研究人員應積極更新和豐富數據來源，不斷改進創新研究的實證分析方法，并結合創新政策發展的時代背景（共同富裕、碳達峰碳中和等）不斷拓寬研究視角。[本文系天津市科技發展戰略研究計劃項目“天津市中長期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020年） 評估及新一輪規劃編制思路研究”（項目編號：19ZLZDZF00100）、“2021 年天津市科技創新‘十四五’ 規劃的實施跟蹤研究” （ 項目編號：21ZLZKZF00020）的研究成果。 ]