我國高等教育學科的知識流動規律及影響因素探析

摘 要：人類所生產的知識通過流動而向外傳播，否則知識也就是知識。知識流動賦予了知識別樣的含義，在多學科的理解下，高等教育學科的知識流動能夠促進科學共同體的形成，累積學科知識，加速學科的發展。而已有研究表明知識流動主要受知識吸收和知識擴散兩個過程調控，據此構建了包括知識吸收的數量、質量、新穎性、跨學科性和知識擴散的廣度、強度、速度等指標組成的知識流動模型。在此模型下，綜合運用多元方差分析、時間預測系列模型、多重線性回歸等方法證實知識吸收數量對知識擴散無影響；知識吸收質量對知識擴散有決定性作用；知識吸收新穎性對知識擴散無導向價值；知識吸收跨學科性在高質量知識的前提下對知識擴散有一定的影響。所以，高質量知識是高等教育學科的“生命線”，是擺脫學科危機、實現高等教育學科內涵式發展的重中之重。

關鍵詞：高等教育學科；知識流動；知識吸收；知識擴散；影響因素

一、引言

“高等教育學是以‘高深知識’為研究對象的學科，不僅要忠實于普遍性的真理，而且還要符合外在與內在的客觀事實。”[1]這促使高等教育學科從兩個方面實現了知識吸收，一是源自科學知識系統論視域下的知識流動，二是高等教育與社會系統相互作用下產生的實踐性知識流動。具體說來，高等教育學科作為一門開放性的學科，一方面從教育學中汲取知識。如潘懋元先生最早編寫的《高等學校教育學講義》參考了蘇聯教育學著作的體系，其中的部分章節仍屬于教育學范疇。[2]此后，高等教育學科吸收了頗多其他學科領域的知識，教育學只是眾多學科中的一個。另一方面，高等教育學科通過“以范式基因擴散為基礎的輻射；以方法基因（或技術基因）移植為基礎的橫斷；以實體基因、關系基因、方法基因相互交融為基礎的互融”等模式吸收來自不同學科的知識[3]。這些從不同學科內吸收來的知識又經過學者們的加工實現了在高等教育學科內部的知識擴散，有力地推動著高等教育學科知識的流動。除此之外，高等教育學科還通過與社會系統的聯系來生產實踐性知識，促進知識的吸收與擴散。其方式有三：一是國家政策導向及意識形態作用，保證高等教育學科知識生產與流動的目的是服務于國家發展。二是對不同學者在高等教育實踐上的經驗歸納，以“地方性知識生產”來豐富高等教育學科知識，進而促進其流動。三是直接對高等教育相關的社會問題展開研究，其生產出來的知識隨著社會問題的深入而實現了知識吸收或擴散。總而言之，我國高等教育學科知識流動是在科學知識系統和社會系統中發生的知識吸收和知識擴散過程。

從高等教育學科知識流動過程看，它是隱性與顯性交替發生的過程，學者個體的隱性知識需要通過某些直觀的方式向外傳達，以實現知識的顯性化，加速知識的流動。那么，研究影響我國高等教育學科的知識流動因素，其呈現載體的選擇至關重要。隨著信息技術的發展，幾乎所有的載體都被轉化成了數字化的形式。所以，選擇高等教育學科知識流動的承接載體，其首要標準是能夠將知識內容以數字化的形式呈現出來。其次，本文研究的是高等教育學科的知識流動，需要考慮知識在吸收與擴散中的增長、老化、集中、離散等規律。再次，需要考慮如何獲得及表征知識吸收與擴散的過程，思考這些載體能否提供本文所需要的數量指標。最后，還要遵循易得性和準確性等原則。也就是說，本文所要選擇的載體能夠滿足上述的全部條件，才能找到影響高等教育學科知識流動的確切要素。

根據上述標準，選擇以論文為研究的載體。首先，論文能夠以數字化的形式出現，代表了學者個體所生產出的高等教育學科知識。其次，每一篇論文基本上都有參考文獻，而該論文又可能被其他論文引用，能夠形成文獻的引用關系?！皩W術文獻之間的引用關系反映了知識采集、組織、生產、傳播和應用的過程，引用信息表明，知識從被引文獻傳播到施引文獻?！盵4]這個關系從某種意義上說就代表了知識的吸收（研究來源）和擴散（研究去脈）。再次，中國知網對這些文獻給予了詳細的標簽與說明，能夠找到本文所需要的各種數據。最后，論文相對于書籍、視頻、音頻等其他知識流動載體而言更為方便，而且數據庫（主要指中國知網）所提供的數據來源更為準確。綜上所述，本文選取收錄于中國知網的論文，來分析我國高等教育學科的知識流動影響因素及規律。

二、研究設計

基于上述討論，高等教育學科的知識流動實則涵蓋知識吸收與知識擴散兩個過程，兩個過程相互承接。也就是說，高等教育學科從各個不同的領域或學科吸收了多少知識，經過內部的整合能夠成功轉化多少知識，實現高等教育學科知識擴散，是知識流動的主要議題。所以，這一部分將提出影響高等教育學科的知識流動的模型，設計知識吸收和知識擴散的相關測量指標，并對其結果進行驗證，從而找出影響知識流動的規律和要素，為推進我國高等教育學科的內涵式發展提供依據。

（一）研究假設與模型構建

1.高等教育學科的知識吸收

諸多的理論（如科學研究綱領、科學范式、知識管理理論等）與實踐（如文獻計量學中的“三大定律”等）均說明了知識在不間斷流動。“科學學的研究反復表明，科學知識具有明顯的累積性、繼承性；任何新的學科或新的技術，都是在原有學科或技術的基礎上分化、衍生出來的，都是對原有學科或技術的發展。”[5]這說明代表高等教育學科知識的論文與之前學者發表的論文存在某種聯系，即引文關系。高等教育學科知識吸收不只是線性一對一地引用，而是網狀的結構。所以，本文采取張雪等[6]、陳仕吉等對知識吸收相關指標的討論[7]，來找出有關我國高等教育學科的知識吸收相關指標。

那么，研究者個體出于哪些目的會引用一篇文獻？首先，在文獻計量學中通常以論文的數量和質量兩方面來衡量論文的影響力，這是最為普遍的情形，于是，將同時分析高等教育學科中論文數量和質量的知識吸收對其擴散的影響。其次，對高等教育學科論文的新穎性有一定的要求。普遍觀點認為科學不斷前進，其本身從無到有，被引文獻越新穎，知識間的流動速度也就越快。同時，在對科學知識進行評價時，“曾長期把新穎性、先進性和實用性作為主要的評價指標，其中，新穎性是先進性與實用性的基礎”[8]。最后，要看高等教育學科論文知識吸收是否具有跨學科性。隨著社會問題愈加復雜，高等教育在服務社會的過程中無法采取單一學科知識來解決，因為跨學科已經和重大科學研究、知識創新生產、推動社會進步等聯系得極為緊密[9]，而且論文所引用的跨學科知識越多，越容易推進高等教育學科的知識擴散。在上述分析的基礎上，提出如下兩個假設。

假設H1：高等教育學科的知識吸收（數量、質量、新穎性和跨學科性）隨時間發展有顯著的差異。

假設H2：高等教育學科所吸收文獻的數量越多、質量越高、新穎性越強、跨學科性越大，則知識擴散的效率越高。

2.高等教育學科的知識擴散

高等教育學科研究者個體所生產的知識只是構成高等教育學科的一部分，可以認為是特定時空下的產物。根據野中郁次郎（Ikujiro Nonaka）等提出的SECI模型，研究者個體知識的傳遞、轉化和擴散是構成學科或領域知識的前提，也就是說個體知識擴散程度決定著高等教育學科的知識流動及生產。對于高等教育學的邏輯起點——高深知識，有學者指出，“高深知識是高等教育活動的基本前提，同時也是高等教育機構中教師與學生工作的基本材料”[10]。再者，知識擴散是“該項知識在其他經濟領域和更大的地域空間范圍的應用推廣，其最終目的是促進社會對知識的利用”[11]。高等教育學科的基本職能要求其生產高深知識，而知識擴散對于高深知識的生產具有推進作用，同時又能加速高等教育學科知識流動。綜上，對于我國高等教育學科知識擴散，本文在南京大學李江對知識擴散的研究基礎上[12]，選擇學界常用的描述知識擴散的指標，從知識擴散的速度、強度和廣度三個指標來衡量高等教育學科的知識擴散情況。

首先，知識擴散廣度主要是從高等教育學科施引文獻所覆蓋的學科范圍而言，其中學科或領域的類別越多，表明該篇文獻涵蓋的范圍越大，擴散越廣。其次，知識擴散強度主要是高等教育學科施引文獻中不同學科、領域的頻次，“在所規定的方向上擴散頻次越高，那么它的知識擴散強度也就越大”[13]，該文所具有的知識使用價值也就越高。最后，知識擴散速度主要是高等教育學科施引文獻與被引文獻之間的時間差異，如果一篇高等教育學科文獻剛剛發表就被其他文章引用，說明該文的擴散速度較快，有利于知識流動。總之，本文借鑒李江的相關研究，同時采取文獻計量學中常用的指標，從高等教育學科知識擴散的廣度、強度和速度三個指標來研究高等教育學科不同知識之間的擴散情況。對此，提出了以下兩個假設。

假設H3：高等教育學科的知識擴散（廣度、強度、速度）隨時間發展有顯著的差異。

假設H4：高等教育學科所吸收文獻的數量越多、質量越高、新穎性越強、跨學科性越大，高等教育學科的知識擴散廣度越大、強度越高、速度越快。

在提出高等教育學科知識流動的四個假設后，本文認為我國高等教育學科知識吸收與擴散均是沿著時間的脈絡而歷史地前進，符合知識生產的一般規律。所以，通過上述假設，構建了高等教育學科的知識流動模型（如圖1所示），左側代表知識吸收，右側表示知識擴散。該模型解釋的是不同發展階段內高等教育學科的知識吸收如何影響知識擴散，進而找出高等教育學科的知識流動受到哪些因素左右。

（二）數據來源

我國高等教育學科在發展的過程中生產并積累了一定的知識，為了科學且客觀地探究影響我國高等教育學科的知識流動過程，本文根據中國社會科學評價研究院發布的《中國學術期刊影響因子年報（人文社會科學）》（2021年版），選取教育類別中Q1區的10本被CSSCI期刊收錄的論文。由于CSSCI數據庫僅收錄當年入選期刊所對應的文獻，因此本研究僅對1998年至2021年間上述期刊收入年份的文獻展開分析，共計得到34861篇樣本文獻。但為了遵循學術規范，本文并未使用python來對上述數據進行爬取，而短時間內找到3萬余篇文獻知識吸收與知識擴散的相關指標是較為困難的，所以，本研究采取抽樣的方式來展開研究。又因為本研究中的樣本文獻均來自CSSCI期刊，說明其刊載的論文質量上乘，可以使用簡單隨機抽樣。

那么，抽取出多少文獻較為適宜，也即抽選文獻的原則是什么？在文獻計量學領域，存在四分之一原則。1962年，日本科學史學家湯淺光朝（Mintomo Yuasa）在對“世界科學活動中心轉移”的研究中發現：“在某一歷史階段內，一個國家所取得的重大科學成就超過了全世界科學成就總和的25%，就說明該國家為這一歷史周期內的世界科學中心?！盵14]因而，這一現象又被稱為“湯淺現象”。我國學者趙洪州同樣在研究“科學活動中心轉移”這一現象時，獨立地得出了關鍵的25%。所以，本文選擇34861篇文獻中的25%作為研究的文獻，共計8715篇。由于找尋數據需要一定的時間，把檢索完最后一條數據的時間作為本研究的截止時間，即為2022年9月20日，根據此時間段內各項數據指標來展開后續的研究（如圖2所示）。

（三）階段性劃分

本文在探究高等教育學科的知識流動影響因素時，遵循時間的發展脈絡，因而需要對其時間周期展開階段性劃分。蘇聯科學家納里莫夫（Nalimov）在對文獻增長情況進行研究時，得出如下表達式1，其中，F（t）為t年的文獻累積量；k為當t→∞時的文獻累積量，即文獻累積量的最大值；a、b為參數。[15]文獻累積量達到最大表明文獻的增長率趨向于零，意味著知識產出相對穩定。那么，知識生命周期的識別可以用文獻增長率的變化來劃分，當增長的速率較為平緩時可稱其為形成階段，當增長速度呈現直線上升時可認為其處于成長階段，文獻增長趨向穩定可以視其成熟，而文獻增長直線下降則預示著衰退。于是，高等教育學科所承載的知識能夠通過文獻變化規律來對其進行階段劃分，以此作為分析我國高等教育學科的知識流動隨時間變化的依據。

據此，對所提取出來的3萬余篇文獻的數量進行逐年統計（表1），并將其繪制成利于觀測的折線圖（圖3）。結合起來看，1998-2003年間的文獻數量明顯呈現階梯狀，雖然，文獻數量在6年中完成了一個階梯狀的周期性階段，但對于高等教育學科的知識而言，仍處于起步階段，故而稱此階段為形成期。在2004-2010年間，文獻數量大致呈現指數級增長，其數量增長了2.3倍，符合科學知識增長的成長期特征。2011年以后，文獻數量總體呈現下滑趨勢，其文獻數量趨于穩定，對應著生命周期階段的成熟期。但需說明，此成熟期并不意味著高等教育學科知識的完全成熟，而是相對意義的界定。到了2021年以后，文獻數量直線下降，這說明高等教育學科的知識進入階躍期。因此，本文將高等教育學科的已有知識劃分成形成期（1998-2003年）、成長期（2004-2010年）、成熟期（2011-2020年）、階躍期（2021年至今）四個階段，下面將以這四個階段來分析我國高等教育學科的知識流動影響因素。故本文以高等教育學科形成期的1553篇、高等教育學科成長期的2533篇、高等教育學科成熟期的4282篇、高等教育學科階躍期的347篇文獻為研究對象。

（四）各測量指標的說明

根據上文的論述并結合相關的研究，將從高等教育學科知識吸收的數量、質量、新穎性、跨學科性和知識擴散的廣度、強度和速度等七個指標來分析并展開更進一步的解釋。

高等教育學科知識吸收的數量：每一篇高等教育學科論文中會引用若干的文章、書籍、網絡資料等文獻，本文通過中國知網下載8715篇文獻，并對其中的每一篇論文引用的文獻數量進行統計。該數值越大，表明高等教育學科知識吸收的數量越大。

高等教育學科知識吸收的質量：被引頻次較多通常代表一篇論文的質量較高，具有一定的價值，可以促進知識流動。所以，本文將高等教育學科知識吸收的質量界定為高等教育學科論文被引頻次，通過對收錄在中國知網的文獻進行查找和統計，分別得到每一篇文獻的知識吸收質量，如中國知網未對某一條被引論文的數據收錄，則不對其計算?？傊?，該數值越大，表明其吸收的知識質量越高。

高等教育學科知識吸收的新穎性：每一篇文獻從發表出來到被其他學者引用的過程說明了知識的流動，所以具有一定的時間差，這個時間差即為新穎性。具體而言就是指施引文獻的年月減去距離其最近的文章發表年月，不計算具體的日期。例如，文獻A于2019年2月發表，眾多被引文獻中，文獻B的刊發日期距離文獻A最近，為2017年2月，文獻A的新穎性為24。通過中國知網對8715篇文獻進行統計并計算其新穎性。該數值越小，則知識吸收的新穎性越高。

高等教育學科知識吸收的跨學科性：高等教育學科論文發表需要引用多篇不同的文獻，這些文獻來自不同的學科，那么，被引用文獻所屬的學科數量則被定義為跨學科性。如文獻C引用了20篇論文，這20篇論文來自5個學科或領域，因此文獻C的跨學科性就為5。同時，由于學科分類較為困難，且文章的引用存在中英文的情況，故而將其統一至中國的學科分類之中，以中國知網對該論文的歸類為依據（二級學科），書籍則按照中圖分類號為參考，暫不對這兩類之外的文獻類別進行分析。這一數值越大，說明高等教育學科所吸收的學科知識越多。

高等教育學科知識擴散的廣度：對于擴散廣度，可以用施引文獻所屬的學科或領域數量來表示，文獻D的施引文獻中有3個不同的學科或領域，那么，文獻D的擴散廣度為3。需要說明的是，一篇文章可能被劃分到幾個不同的領域，按照實際領域的數量統計，不對其進行加權處理。這一數據能夠通過中國知網的引證文獻間接獲得，同時，數值越大，意味著高等教育學科知識擴散的范圍越廣。

高等教育學科知識擴散的強度：強度可以用被引頻次來計算，被引頻次越多，說明該文的擴散越強。同理，文獻E被10篇文章所引用，其擴散強度為10，具有較高的擴散強度。該數據可以在中國知網的引文數據庫一一查找到，其數值越大，表明高等教育學科擴散的強度越大。

高等教育學科知識擴散的速度：知識擴散速度一樣可以通過施引時間來體現，即施引文獻最早的引用時間減去文獻發表的時間。如文獻F于2020年3月發表，其最早的一篇施引文獻G是2021年7月發表的，那么文獻F的知識擴散速度為16。不同期刊出版周期不同，以文獻上傳知網的時間為準，同時根據不同文獻之間的月份進行統計，不對具體的日期作差。這一數據需要依據中國知網間接獲得，數值越小，說明高等教育學科知識擴散的速度越快。

（五）研究方法

依據本文的研究對象，首先采取文獻計量學中的頻次統計方法對知識吸收與知識擴散的各個指標進行統計；其次，在研究知識流動的吸收與擴散兩個過程中，各具體指標均與時間有關，討論的是隨時間的變化情況，所以采取多元方差分析和時間預測模型來展開論述；最后，討論知識吸收對知識擴散的影響時，根據知識擴散的指標類型，將采取多元線性回歸進行深入的探討。

三、研究結果與分析

（一）高等教育學科的知識吸收演化規律分析

根據1988-2021年所提取出來的8715篇文獻，其引用的各類文獻（主要是期刊論文、學術論文、書籍）共有41025篇，圖4展示了我國高等教育學科的知識生產數量、引用文獻知識吸收數量隨時間演化的趨勢。從圖4可知，我國高等教育學科（知識生產）呈現穩定的發展趨勢，從1998年的173篇增長至2021年的347篇，增長了2倍，在20多年的時間中，我國高等教育學科的知識生產數量呈現出一定的動態性（論文數量有增有減），說明我國學者在生產高等教育學科知識時有繼承、有反思、有批判，并不是一味地追求知識生產數量。另外，從高等教育學科所吸收的知識數量來看，從1998年的127篇增長至3553篇，知識吸收呈現指數級增長趨勢（R2=0.91），表明我國高等教育學者在生產知識的過程中越來越注重對基礎性、經典性、權威性知識的引用以及參考借鑒。

為進一步分析我國高等教育學科知識吸收隨知識演化的規律，將1998-2021年間的高等教育學科的知識生產按不同階段進行劃分，表2是四個時期內高等教育學科知識吸收的各計量指標平均值和標準偏差變更情況。由表2所示，高等教育學科知識吸收的文獻數量、質量和跨學科性隨著時間的推移而增長，而高等教育學科知識吸收的新穎性則隨著時間呈現先增后降的趨勢，從整體上說明，高等教育學科在對以往知識的吸收數量上越來越大，對知識的質量要求越來越高，對多個不同學科知識的吸收跨度越發顯著，同時越來越傾向于對經典性知識的吸收。分別從知識吸收的數量、質量、新穎性和跨學科性四個指標來分析。

首先，我國高等教育學科的知識從篇均吸收0.64增長至10.24篇，20余年的時間中數量增長了16倍。一方面，說明高等教育學科在不斷地擴大知識吸收范圍；另一方面，表明高等教育學科存在大量的累積性知識可以供后續研究者直接使用。其次，從我國高等教育學科的知識吸收質量來看，隨著時間的變化，高等教育學科越來越傾向于吸收高質量的知識。換言之，高等教育學科的知識被后續學者引用的次數越多，那么關注這些被引用知識的學者也越多，在馬太效應的影響下，被引用的高等教育學科的知識質量相應地會持續增加。再次，以我國高等教育學科的知識吸收新穎性來看，吸收時滯從平均7.10個月上升至23.30個月，說明更注重早期文獻的引用，雖然在成熟期內吸收時滯達到了27.44個月，但時滯已經在減少，說明新穎性越強，越有助于高等教育學科的知識吸收。發生時滯的原因可能是同一時期高等教育學科的知識生產數量頗多，學者難以對其進行全部的理解，所以引用相關知識時間變長；還可能由于論文發表的周期越來越長，出現了引用延遲的現象。最后，我國高等教育學科從多個學科及領域吸收知識的數量從篇均的0.33個增長到了2.74個，這與當前整個學界所推崇的大科學發展、促進知識的交叉融合發展高度一致。同時，也說明高等教育學科的開放性得到進一步增強。

為進一步驗證我國高等教育學科知識吸收各個指標是否隨時間變化而有顯著差異，本文采取了多元方差進行分析，使用比萊軌跡、威爾克Lambda、霍特林軌跡、羅伊最大根為檢驗量（表3所示），結果顯示各指標的P值為0.000lt;0.05，證明隨時間的變化，我國高等教育學科的知識吸收顯著不同，印證了假設H1和假設H2。

（二）高等教育學科的知識擴散演化規律分析

通過從1998-2021年抽取出的8715篇文獻探測高等教育學科知識擴散情況，如圖5所示，知識擴散數量最少一年為2021年，共向外擴散了793次，可能是因為知識擴散具有一定的時滯性；最多的一年為2014年，擴散了11211次，但并不是樣本文獻數量對此產生的影響，可以看到，2015年抽取出462篇論文，其知識擴散僅有6261篇，2011年抽取出484篇論文，其知識擴散為8344篇。另外，從高等教育學科的知識擴散總體分布概況來看，未隨時間呈現出明顯的增長或減少趨勢（對于知識擴散而言，其吸收的知識平均需要18.68月，而2020、2021年情況因引用時滯等原因還會發生一定變動），意味著我國高等教育學科的知識生產數量在不斷地增長，但其質量有待提升。

表4呈現了我國高等教育學科知識擴散隨時間階段演化的各項指標統計情況。除去階段四，可以看出高等教育學科知識擴散的強度、廣度在小幅度增長后有所減少。從我國高等教育學科知識擴散的強度來看，從偏均擴散17.95篇降至15.01篇，表明高等教育學科的知識生產質量有所降低；從我國高等教育學科知識擴散的廣度來看，維持在4至5個左右，意味著這些知識較為固定，通過二次文獻法，可以發現這些文獻被教育學下的各二級學科或領域所吸收。高等教育學科知識擴散的速度則越來越快，可以較快地實現高等教育學科知識向外擴散。

為進一步探索我國高等教育學科的知識擴散隨時間階段變化是否有顯著差異，首先采取多元方差分析，結果顯示知識擴散的三個指標之間具有相關關系，無法從單一指標上對其展開研究。此時，采取時間預測序列模型，對數據先進行預處理，使用指數平滑法，分別采取霍爾特模型、布朗模型、衰減模型和簡單模型對知識擴散各指標隨時間演化的預測情況進行擬合，其中霍爾特模型的擬合程度較好。如表5所示，根據平穩R2的數值，知識擴散強度、廣度和速度數值分別為0.835、0.834和0.828，換言之已有數據有八成概率符合該模型，認為該模型能夠解釋我國高等教育學科的知識擴散隨時間的變化情況；從顯著性上來看，三個指標的P值gt;0.05，符合隨機序列分布，但是R2的值lt;lt;1，不具有統計意義，也就是說雖然模型具有解釋當前已有知識擴散的情況但是卻無法預測高等教育學科隨時間變化的知識擴散情況，即與原假設H3不一致。所以，可以認為我國高等教育學科論文的知識擴散（廣度、強度、速度）隨時間發展并沒有顯著的差異，拒絕了原假設H3。

（三）高等教育學科的知識吸收對其知識擴散的影響分析

前面重點對我國高等教育學科的知識吸收及擴散隨時間變化的情況進行了分析，那么高等教育學科的知識吸收是否對知識擴散有所影響？具有哪些影響？尚未進行討論。本節以高等教育學科的知識吸收數量、質量、新穎性和跨學科性為自變量，分別以高等教育學科的知識擴散強度、廣度和速度為因變量逐一展開討論，主要采用多重線性回歸對模型進行擬合，結果如下。

1.高等教育學科的知識吸收對知識擴散廣度的影響

根據逐步回歸法的步驟，先判斷知識擴散廣度的殘差統計表，其中的庫克距離的最大值為0.894lt;1，滿足了回歸條件。由VIF值的大小，逐一將變量加入模型中，共得到2個有效模型，見表6所示。其中，模型1說明我國高等教育學科的知識吸收質量越高，越有助于提升高等教育學科的知識擴散廣度（標準化系數Beta為0.144gt;0，P值=0.000lt;0.05），支持原假設H4。模型2說明我國高等教育學科的知識吸收質量越大、跨學科性越大，高等教育學科的知識擴散越顯著（標準化系數Beta分別為0.135gt;0、0.037gt;0，兩個指標的P值分別為0.000和0.001，均lt;0.05），同樣支持原假設H4。除此之外，我國高等教育學科的知識吸收數量、新穎性及其相關的組合模型對高等教育學科的知識擴散廣度不具有顯著影響或表現出負面的影響，均拒絕原假設H4。

2.高等教育學科的知識吸收對知識擴散強度的影響

研究我國高等教育學科的知識吸收對知識擴散強度的影響，同樣采取多重線性回歸來進行擬合，殘差統計中庫克距離最大值為0.152lt;1，滿足了回歸條件。接下來根據VIF值的大小，逐一將知識吸收的數量、質量、新穎性和跨學科性等指標加入模型中，如表7所示，得到兩個有效模型。模型1指出我國高等教育學科的知識吸收質量越高，知識擴散強度也隨之增大（標準化系數Beta為0.065gt;0，P值=0.000lt;0.05），與原假設H4相吻合。模型2顯示我國高等教育學科的知識吸收質量與數量相整合，雖然知識吸收質量與知識擴散呈現正相關（標準化系數Beta為0.081gt;0，P值=0.000lt;0.05），但由于知識吸收的數量與知識擴散強度呈負相關（標準化系數Beta為-0.036lt;0，P值=0.002lt;0.05），使得模型2整體上還是拒絕原假設H4。而我國高等教育學科的知識吸收新穎性、跨學科性及其與之相關指標的整合模型對知識擴散強度不顯著，說明這些變量對知識擴散強度沒有直接影響。

3.高等教育學科的知識吸收對知識擴散速度的影響

我國高等教育學科的知識吸收各項指標對知識擴散速度的影響展開分析，主要采取的依舊是多重線性回歸，率先對殘差統計庫克距離的最大值進行統計，其值為0.485lt;1，滿足了回歸條件。之后根據VIF值的大小，逐一將我國高等教育學科的知識吸收各指標加入模型之中，其兩個模型的效果如表8所示。模型1中，我國高等教育學科的知識吸收數量越?。藴驶禂礏eta為-0.119lt;0，P值=0.000lt;0.05），高等教育學科的知識擴散速度越快，與原假設不符，故而拒絕原假設H4。模型2，我國高等教育學科的知識吸收數量、跨學科性均與高等教育學科的知識擴散速度呈顯著負相關（知識吸收的數量及跨學科性標準化系數Beta分別為-0.106lt;0、-0.027lt;0，兩個指標P值分別為0.000和0.024，均lt;0.05），同樣拒絕了原假設H4。其他指標，如我國高等教育學科的知識吸收質量、新穎性與知識擴散并無顯著關系，說明這些指標未對知識擴散有直接影響。

（四）結果討論

通過對我國高等教育學的知識吸收各項指標對知識擴散的廣度、強度和速度的逐一討論，可以得到如下結論。

第一，我國高等教育學科的知識吸收數量對知識擴散的廣度、強度和速度均無正向作用。首先，從科學文獻增長規律（一般指文獻數量的增長）來看，“在現代科學發展時期，對文獻增長的基本估計是：科學文獻以6%-8%的年率遞增”[16]。但也造成了一系列的后果，“由于文獻數量太大，科技人員終究難以查全和查準所需情報，而且閱讀語言障礙也增大了，給科學研究帶來許多困難，造成很多科研工作的重復和浪費”[17]。從某種意義上講，正是由于高等教育學科的知識吸收數量過大，以至于學者不能及時、準確地“消化”這些知識，導致高等教育學科的知識吸收對知識擴散廣度并無關系，顧名思義，知識吸收的數量并不能使高等教育學科的知識向其他學科及領域擴散。在同樣的原因下，高等教育學科的知識吸收數量對知識擴散速度有抑制作用，學者可以從越來越多的知識中獲取所需，但也加深了學者對高等教育學科知識的辨識難度。除此之外，我國高等教育學科的知識吸收數量與知識擴散強度無關聯，即高等教育學科對吸收的知識并不等同于知識的使用價值。

第二，我國高等教育學科的知識吸收質量與知識擴散廣度、強度有正向推進作用，而與速度無關。高等教育學科所生產的知識經歷了形成期、成長期、成熟期和階躍期，數量上的調整反映在質量上。普賴斯（D.Price）在《小科學，大科學》中指出：“每一篇論文都是在前人論文基礎上建立起來又反過來成為后人論文的出發點。這種學術上一磚一瓦的累積，其最明顯的表現形式莫過于對別人論文的參考引證了?！盵18]能夠實現高等教育學科知識累積的前提條件是具有較高的質量、可以被其他學者承認，高等教育學科所吸收的知識質量越高，越有助于向其他學科或領域擴散，同時也會增加后繼學者的引用。因此，高等教育學科的知識吸收質量對知識擴散廣度和強度均表現為正向作用。但是，至于對知識擴散速度的影響，一般高等教育學科吸收的經典性、基礎性知識并不能直接解決高等教育問題，而是需要時間上的檢驗或者后續學者經過長期的認識才得以察覺，所以，知識吸收質量與知識擴散速度不存在直接關系。

第三，我國高等教育學科的知識吸收新穎性與知識擴散廣度、強度、速度均無關系。隨著科學知識生產整體速度的加快，高等教育學科所生產的知識也在快速更新，理應有助于推進知識擴散，但事實卻并非如此。根據本文所得出的結論，知識擴散對知識吸收的時效性無要求，年代久遠的論文可能會奠定高等教育學科的知識基礎，為高等教育學科后續知識生產提供更加成熟的理論和實踐支持，故高等教育學科的知識吸收新穎性與知識擴散強度、速度并無關系。對于知識擴散廣度而言，往往是各學科中相對成熟的方法、范式、內容、理論、模型等被其他學科或領域參考，而新生產的知識還未得到本學科學者的認同，較難進入到其他學科。高等教育學科的知識吸收也遵循這樣的規律，故而，我國高等教育學科的知識吸收新穎性對知識擴散廣度無顯著影響。

第四，我國高等教育學科的知識吸收跨學科性對知識擴散廣度、強度、速度無顯著影響。高等教育學科作為一門獨立的學科，知識的吸收與擴散主要是在本學科內部發生的過程，即便從其他學科借鑒來的知識經高等教育學者的加工，所生產的仍是高等教育學科的知識而不是其引用的學科或領域知識。那么，這些被加工后的知識仍是高等教育學科知識，對于其他學科或領域而言，直接吸收這些知識存在屏障，也即有一定的認識困難。因此，我國高等教育學科的知識吸收跨學科性對知識擴散整體上無顯著影響。

第五，我國高等教育學科的知識吸收質量與跨學科性對于知識擴散廣度有正向影響；我國高等教育學科知識吸收質量與數量對知識擴散強度有正向影響；我國高等教育學科的知識吸收數量在跨學科性的共同作用下對知識擴散有負向影響。首先，高質量的高等教育學科知識自身具備向其他學科或領域擴散的機會，而高等教育學科從其他學科或領域吸收的知識經加工后可以被其吸收的學科或領域當作研究的一種視角，所以在二者的協同作用下，更能促進高等教育學科知識向其他學科或領域擴散。其次，隨著高等教育學科所生產的知識越來越多，雖然有質量的知識始終可以促進知識擴散強度，但由于知識生產基數增大，反而降低了質量對擴散強度的影響（可以從表7模型2的標準化系數Beta看出）。最后，高等教育學科的知識吸收數量自身對知識擴散速度有負向影響，而跨學科性的加入，進一步加重了學者對高等教育學科知識的理解難度，故對知識擴散呈現顯著的負向作用。

四、主要結論

利用1998-2021年篩選出來的8715篇文獻來對我國高等教育學科的知識流動情況進行探索，通過所構建的高等教育學科的知識流動模型，運用多元方差分析和時間預測序列模型方法對知識吸收及知識擴散隨時間的關系展開了分析，此外利用逐步回歸分析分別探測了知識吸收對知識擴散的影響，找出了影響我國高等教育學科的知識流動的促進或抑制因素。歷經這個逐次探索的過程可以得到高等教育學科知識流動的主要結論，從而疏通高等教育學科的知識生產通道，增進高等教育學科的知識累積，豐富學科厚度。

對于我國高等教育學科的知識流動而言，包含知識吸收和知識擴散兩方面，學術研究具有一定的相繼性[19]，高等教育學科的知識流動就是在這樣的過程中得以展開。這一過程就如同高等教育學科初創之時，它是在教育學邏輯框架下發展起來的一樣，高等教育學科離不開對以往知識的吸收，而學科的發展自然是要將所生產的知識向外擴散，如此往復，學科才能夠趨向于成熟。從某種意義上講，高等教育學科的知識吸收與擴散的知識流動過程隨時間而變化，透過表象看其本質，以找尋影響知識生產的主要原因。

第一，對于我國高等教育學科的知識流動過程而言，它吸收知識的數量不能決定其本身的質量，難以保證擴散到多個不同的學科或領域、得到學者普遍的關注以及快速地引用。換句話說，高等教育學科在吸收知識時，它可以從數量龐大、質量上乘、多個學科、頗具新穎的知識中有選擇性地吸收，盡可能保證自身的科學性、準確性，但具體如何、能不能在短時間內被本學科及其他學科學者認可，本文的實證研究中并未得到定論。

第二，當我國高等教育學科所吸收的知識被認作是高質量知識時，會得到學界的普遍承認，此時可以降低學者的辨識難度，更有助于提升知識的擴散強度，還可能被其他學科或領域的學者察覺，促進高等教育學科知識向外輸出，實現高等教育學科的多學科交叉發展。然而，高等教育學科高質量知識存在時滯性，并不是即刻生產的知識能夠被學者識別，同時由于存在“睡美人”現象，即“‘睡美人’這類被延遲承認的文獻中大多提出超前沿的認知而被當時所忽略，但其中包含的變革性知識在后來的科技進步中起著重要作用”[20]。由此可以得出，高等教育學科吸收高質量知識時，意味著它不必考慮擴散時效這一因素的影響。

第三，至于我國高等教育學科吸收知識的新穎性問題，高等教育學科知識吸收的新穎性依舊離不開對舊知識的吸收。按Witt等人的理解，新穎性所指的是“在某個特定時間點之前未知，而恰好在某個時間點被發現或創造出來”[21]。如此可以得出，高等教育學科的知識吸收新穎性所討論的主要是解決當下問題，即恰當時間點上的問題，而對于后續的知識擴散，新穎性不具有導向價值。另外，對于原創性高等教育學科知識吸收來說，其新穎性同樣可以由上述原因解釋，也能在“睡美人”現象中找到相應的解釋。

第四，隨著社會科學進入大科學發展階段，學科之間的交叉發展趨于常態，我國高等教育學科的知識吸收也有這種導向。但不是盲目地引用其他學科或領域的知識，實證研究表明，只有對高質量跨學科知識的吸收，才能促進高等教育學科的知識擴散，而毫無原則地吸收只會降低知識生產速度。此外，高等教育學科作為一門開放性的學科，無休止地推進高等教育學科的跨學科知識吸收可能會加重自身的“學科危機”，反而不利于高等教育學科知識向其他學科或領域擴散。

參考文獻：

[1]朱華偉.知識社會學視角下高等教育學的知識屬性、價值取向及發展路徑分析[J].黑龍江高教研究，2021（9）：15-21.

[2]侯懷銀，王耀偉.共和國教育學70年·高等教育學卷[M].北京：北京師范大學出版社，2020：56-57.

[3]周守軍.論高等教育學科的自主性：一種知識論的視角[J].中國高教研究，2007（3）：23-26.

[4]夏紅玉，胡潛，王忠義.基于引文重要性的知識流動主路徑分析[J].情報學報，2022（5）：451-462.

[5]高繼平，丁堃，滕立，龐杰，林德明.專利—論文混合共被引網絡下的知識流動探析[J].科學學研究，2011（8）：1184-1189.

[6]張雪，張志強.專利知識吸收和擴散演化規律及影響研究[J].科研管理，2022（6）：160-169.

[7][9]陳仕吉，康溫和，江文森.跨學科研究在科學研究中越來越重要？[J].科學學研究，2018（7）：1153-1160，1195.

[8]逯萬輝，譚宗穎.學術成果主題新穎性測度方法研究：基于Doc2Vec和HMM算法[J].數據分析與知識發現，2018（3）：22-29.

[10]陳洪捷.論高深知識與高等教育[J].北京大學教育評論，2006（4）：2-8.

[11]李環.知識擴散與區域經濟發展[J].商業時代，2007（7）：96-97.

[12][13]李江.基于引文的知識擴散研究評述[J].情報資料工作，2013（4）：36-40.

[14]楊從平，鄭世玨.科學中心的轉移與我國機遇分析[J].學術論壇，2015（1）：148-151.

[15]白獻陽.知識生命周期方法論研究[J].圖書館學研究，2013（1）：2-6.

[16][17]邱均平.文獻計量學[M].第2版.北京：科學出版社，2019：38，39.

[18]普賴斯.小科學，大科學[M].宋劍耕，郭振飛，譯.北京：世界科學社，1982：55.

[19]趙志純，何齊宗，安靜，陳富.中國高等教育學術研究的演變與發展趨勢（1980-2019）：基于對六個CSSCI高等教育源刊的大數據分析[J].高等教育研究，2020（4）：56-66.

[20]高健航，高繼平，師麗娟.國內外“睡美人”現象研究的興起與進展[J].情報雜志，2022（6）：148-156.

[21]WITT U，LAUREN L.Propositions About Novelty[J].Journal of Economic Behavior amp; Organization，2009（1-2）：311-320.