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摘要：从科学合作活动最常见的表现形式——论文合作入手，研究城市间知识网络结构，借助社会网络和SPSS统计分析方法研究长三角区域16个核心城市间知识合作网络的空间、内容特征，剖析长三角区域城市间论文合作的空间数量与结构特征以及在内容上的学科分布特点。结果表明：长三角区域知识合作网络结构存在明显的空间极化现象，江苏省的跨界论文合作数量和强度明显高于浙江省；论文合作网络不同于经济发展网络的省会城市主导模式，而是呈现更加明显的网络结构，驱动力也由大城市主导变为中小城市驱动，但不可否认论文合作网络中的核心边缘结构仍然存在；论文合作学科特征存在“马太效应”，学科分布不均衡，致使长三角知识合作网络质量下降。

关键词：论文合作；知识合作；科学合作；合作网络；长三角 本文来自织梦

0 引言 copyright dedecms

21世纪以来科学技术在人们生活中扮演的角色越来越重要，在科研合作的过程中互相协作的趋势也愈加明显。以诺贝尔奖为例，协作研究而获得诺贝尔奖的人数占所有获奖者的比例已逾60％。科研体系越来越形成一个网络，网络中的不同科研机构都参与到合作之中，构成城市之间的知识网络。一定时期内论文合作的数量是评价一个城市同周边城市群体交流程度的重要指标，一定程度上反映了城市间科学交流的状况与知识网络的疏密程度[1]。长三角区域作为全球六大都市连绵区之一，区域内部的联系日趋紧密。分析长三角的知识网络对于增强区域城市的科技竞争力、进行资源的合理配置、提高生产效率都具有重要的意义。 本文来自织梦

关于区域间科学合作的研究已经引起国内外学者的关注。国外学者在知识合作方面大都进行到实证阶段。M.M.Fischer等利用专利合作的数据，从现状的角度分析了欧盟各国科研资源流动的网络特征及演变的动态过程，提出了促进欧盟科学共享与合作的优化对策；T.Scherngell等根据“欧盟框架计划”中跨区域科研合作的项目数据分析了欧盟内部科学发展、跨区域合作的非均衡现状及其影响因素；T.Scherngell等借助社会网络分析方法也对中国各省份科研合作现状与差异及其原因进行了研究，根据城市网络特征给出了城市间科学要素流动的特征。国内学者对于知识跨界合作的研究较少，更多地关注跨省域的合作现状。梁立明等分析了中国各省份之间的论文合作网络现状，认为中国省级论文合作存在地域倾向性和“马太效应”[2]；张冬玲等分析了我国主要城市之间科学合作的网络特征，跨越了省级行政区的界限，真正从网络层面证明我国论文的网络存在明显的“核心—边缘”结构[1]。随着知识合作网络研究的进一步深入，学者们更加转向于定量模型的分析，如牛欣等通过合作申请专利数据进行城市创新跨边界合作与辐射距离方面的研究[3]。在研究尺度方面，人们开始聚焦于区域的发展，如胡晓辉等探究了1991—2010年长三角知识合作网络的动态演化特征[4]。 dedecms.com

目前，针对国家层面的科研论文合作方面的差异研究很多，而针对城市尺度或者某一个区域尺度层面的研究较少，仅有的也将重点放在动态演化过程，忽略了现状的具体分析，且缺少城市间论文合作数据的学科特征。而学科差异可能正和该城市的主导经济联系最为紧密，应进行深入的分析和总结以促进城市的发展。 织梦好，好织梦

1 数据来源与研究方法

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1.1 研究内容

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论文作为现代知识的主要载体，可以很好地体现知识合作网络关系[4]。本研究以长三角区域高校及研究机构之间的论文合作来体现城市之间的知识网络。首先，以长三角16个城市之间双向合作的论文总数，分析两两城市之间的论文联系及合作数量。其次，将合作的论文依据Web of Science中的学科分类，分为医学、电脑科学、工程与技术科学、自然科学、农学、人文科学六大类，各大类下又细分小的类别，统计各类科学合作论文的数量，从而得出城市间论文合作的结构和偏向。

根据《长江三角洲地区区域规划（2010—2020年）》，以上海市和江苏省的南京、苏州、无锡、常州、镇江、扬州、泰州、南通，浙江省的杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山、台州等16个城市作为长三角的核心区域。

1.2 数据获取与处理 本文来自织梦

不同数据库论文检索结果的差异较大。以上海和南京合作论文为例，由中国知网数据库得到的数据为771篇，从Web of Science数据库检索出7482篇。对比发现，中国知网检索的论文著者单位仅包含上海和南京，而Web of Science的检索结果可能包含其他城市。考虑到论文合作允许有第三方的参与，Web of Science数据库更能反映城市之间的论文合作关系。因此，以Web of Science数据库为数据源。在其检索页面添加2个字段，选择地址=A城市AND地址=B城市，即可得出2个城市之间的论文合作数量。采用该方法，在数据库中可以检索得到2000—2015年长三角16个城市间两两城市合作的论文数量，并整理生成论文合作数量矩阵（表1）。 织梦内容管理系统

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除了论文合作数量，论文合作强度也是不同城市之间论文合作的重要指标。合作强度考虑了不同城市的研发人员跨区域合作的因素，计算公式[1]如下：

Mij=（Cij/Ri）×（Cij/Rj）=（Cij×Cij）/（Ri×Rj）。（1）

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式中：Mij为城市i，j的论文合作强度；Cij为城市i，j的论文合作数量；Ri，Rj分别为城市i，j的科研人员数量。其中，Cij/Ri，Cij/Rj分别衡量城市i，j的科研人员数量对于两城市的论文合作数量的贡献程度，二者相乘则综合了两城市的科研人员对共同的论文合作的贡献度。考虑到科研人员跨区域流动的情况，在此基础上选取2014年各城市科研人员的数量来计算任意两城市的论文合作强度，把合作论文数量矩阵转换为合作强度的矩阵。 copyright dedecms

作为社会科学领域中一种新的研究方法，社会网络分析更加关注整个网络的整体结构，在数据采集方法、认识论、方法论方面都有独特的创新，不同于以往只注重数据计算[5-9]的统计，而是更倾向于采用形象化、图形化的方法对结果加以表示。本研究借助CorelDRAW软件，将长三角16个主要城市间2000年以来的论文合作数量和强度的网络结构进行可视化分析，得出各个城市在论文合作网络中的基本特点与合作状况。 织梦好，好织梦

借助SPSS软件对长三角核心城市进行相对中心度聚类分析，把城市分为中心、次中心、边缘城市3个等级，更好地了解长三角核心城市在知识网络中的等级。 本文来自织梦

2 论文合作统计结果分析

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2.1 论文合作数量统计 本文来自织梦

从论文合作数量矩阵来看，极化现象明显，江苏省多于浙江省。长三角16个城市分为3个数量等级。上海、南京和杭州属于第一层级，这3个城市同长三角核心区域的其他城市之间都有论文合作。江苏省的苏州、无锡、常州、镇江和浙江省的宁波属于第二层级，这类城市与其他城市的论文合作数量居中但明显少于第一层级的城市，合作对象城市主要限于本省。其他城市属于第三层级，在现有的城市经济网络中，均属于经济较为发达的核心城市。但在知识网络方面，与其他城市的合作度就不如经济活动那样高。因为经济活动开展的时间较长，特别是近些年网络信息传播方式的拓宽和传播速度的提高使得信息的分享度大大提升，经济合作的门槛大大降低而更容易产生。但论文合作不同于大众信息的传播，它具有一定的门槛要求。论文合作主要依托于高校或研究机构，其中研究机构也大多依托于高校而存在，论文合作发生量较多的城市一定是高水平高校分布较多的城市。泰州、南通、舟山、台州等城市虽然经济发展也较为突出，有自身的特色主导经济，但由于缺乏优秀高校，论文合作数量较少。江苏省分布39个高校，数量最多，上海次之，浙江第三。其中省会城市南京、杭州的高校分布最为集中，且“211工程”大学、“985工程”大学的数量也占据绝对的优势。因此，论文合作大都发生在这3个城市之间。 织梦好，好织梦

2.2 论文合作的科目分析 织梦好，好织梦

根据Web of Science的数据库分类把论文合作分为自然科学、医学、工程与技术科学、电脑科学、农学和人文科学六大类及若干小类（图1）。论文合作数量在六大学科的比例分别为35％，25％，24％，9％，5％，2％，这与当地的经济发展和科研方向有着密切联系。长三角城市网络中论文合作比例最大的是自然科学类，包括物理学、生物学、有机化学等小类，这与此类基础学科的研究历史悠久、长三角内众多“211工程”及“985工程”大学等综合性理工类高校的理论研究关系密切。排在第2位的是医学。其中，心血管疾病、肿瘤学的研究在近年来越发热门，与人们的健康状况和对医疗水平提高有更高的需求有关，更因长三角是中国经济最为发达的地区，提高医学研究能力的需求更为迫切。排在第3位的是工程与技术科学，较偏向于应用科学，其中建筑工程与科学、自动化技术等方面的论文排在多个城市之间合作数量的前3位。随着长三角城市群建设步伐的加快，房地产行业迅速增长，在建筑材料工程以及桥梁和船舶制造方面的工程量急速增多，对工程技术科学的发展提出了更高的要求。而电脑科学、农学和人文科学等学科的论文合作数量较少，这和整个学科长期边缘化、社会实用主义呼声高涨、跨区域调研带来的成本增加不无关系。 dedecms.com

2.3 论文合作的强度分析 内容来自dedecms

长三角区域16个城市间论文合作强度矩阵（表2）显示，不同于论文合作数量上城市之间的紧密合作，在合作强度方面由于考虑R&D人员的流动，长三角区域城市之间知识的联系关系十分松散，多数R&D人员并没有加入到跨区域论文合作中。此外，与论文合作数量不同的是，上海虽然是长三角论文合作中的核心城市，但是在论文合作强度矩阵中并未出现较高值。长三角区域的2个次中心南京和杭州反而出现高值，尤其是和本省内其他城市的合作强度明显大于和上海的强度（南京和镇江、扬州的合作强度都超过30，杭州和舟山的合作强度达到39），这表明各个城市更偏向以局部区域的核心来进行合作联系。究其原因是，合作强度值的计算涉及科研人员的合作，跨区域的科研人员合作在实际进行中会受到各方面的阻力。因此，即使上海拥有最强的科研能力以及最为广泛的辐射能力，在跨区域的合作强度方面还是略弱于区域内部的次核心城市。

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3 长三角知识网络等级分析 本文来自织梦

3.1 网络相对中心度分析

定量描述长三角知识网络结构需要引入网络中心度，它是网络分析中常用的指数，表示各项指标相对于网络中心的聚集程度。传统网络中心度应用于二值网络，将网络中心度表示为绝对中心度和相对中心度。前者是指与该点直接相连的点数，后者为前者的标准化形式。汪明峰等在其基础上加以修改，使其适用于风险投资网络这种双向的多值的网络[10]。论文合作与风险投资网络类似，是基于双方互动的网络，故采用多值网络中心度的算法。

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城市i的绝对中心度Ci可以被定义为与该点相连的点的论文合作数之和，与i相连的各个点与i之间的论文合作数量依次为M1，M2，…，Mn，那么i城市的的绝对中心度Ci=M1+M2+，…，+Mn。相对中心度是点的绝对中心度与网络中点的最大可能度数的比值[11-12]。本研究将其定义为城市i的绝对中心度和城市i在网络中的最大可能中心度之比。这里，最大可能中心度指涉及长三角城市网络16个城市的论文合作数量之和，即8906。

通过中心度计算及SPSS聚类分析，相对中心度＞0.1的划为中心城市，0.1＞相对中心度＞0.02的划为次中心城市，而相对中心度＜0.02的则划为边缘城市（表3）。

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通过论文合作的数量，建立高校论文合作中两两城市之间论文合作的关系，并以城市间的论文合作强度为依据，利用SPSS进行聚类分析，将城市之间的论文合作关系划分为紧密、较紧密、一般和较少4个等级。根据划分结果，在120组城市中，有3组城市属于强合作关系（上海—南京，上海—杭州，南京—杭州），7组城市属于较强合作关系（南京—苏州，南京—无锡，南京—镇江，南京—扬州，南京—常州，南京—南通，杭州—宁波），48组城市属于一般合作关系，其余城市组合则属于弱合作关系。用不同粗细的线条代表不同城市之间的论文合作联系的疏密，越粗的联系越紧密，与长三角城市论文合作相对中心度进行结合，将中心度进行不同程度的分层设色，得到长三角城市间论文合作网络（图2）。

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通过计算，该网络的整体中心性为59.63％，说明在长三角城市知识网络中，各市联系紧密。综合来看节点等级，上海是长三角论文合作网络中绝对的核心，南京和杭州在整个论文合作网络体系中起着沟通和联结的作用。苏州、无锡、扬州、宁波等为次中心节点，这些城市都至少含有一所优秀的大学。剩余城市在整个城市网络中处于较边缘的位置。

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3.2 网络形态分析

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从网络形态上看，上海、南京、杭州3个城市的地理位置构成了一个三角形形态，具有十分稳定的特征。中心城市和次中心城市的空间分布还呈现出一定程度的带状集聚。上海至南京一线成为（次）中心城市的最大聚集区。该线贯穿6座城市，包含了2个中心城市（上海、南京）和4个次中心城市（苏州、常州、无锡、镇江），此城市带间的连线稠密，论文合作关系十分密切。由上海北上的上海—南通—泰州—扬州—南京城市带也是一条较为重要的城市带。此城市带中扬州为历史文化名城且属于次中心城市，扬州和上海的论文合作关系明显较强。这2条城市带的共同特征是起源于上海且全部位于江苏省内。再一次佐证了（次）中心城市的省际分布不均，也表明在论文合作的过程中，存在一定的历史遗留效应，历史上江苏或浙江省内的高校发生过高校院系调整，涉及到院系调整的高校之间的科研联系也更多，造成了合作的本省集聚现象。

浙江省整体的网络结构是上海—杭州—宁波构成的三角形，且除三角形的3个顶点城市外，剩余的城市从等级上来看都是相对边缘的城市，相对中心度的排名处在边缘城市的后几位，论文合作发生量非常少，具有很强的地理临近性，几乎只和周边的杭州、宁波发生联系，密度明显小于江苏省。 copyright dedecms

3.3 网络核心-边缘结构分析

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长三角核心城市的论文合作网络结构表明，不同城市的等级分类存在地域上明显的核心-边缘结构。长三角知识网络中的核心城市包含上海、南京、杭州，但杭州的核心度与上海、南京存在较大的差距。苏州、无锡、扬州、宁波、镇江、常州属于次核心城市，南通、绍兴、嘉兴、湖州、舟山、泰州、台州属于边缘城市。一般来说，边缘区及近边缘区城市的合作意愿很低。在长三角知识网络中，边缘城市的分布也有很明显的指向性，即半边缘城市中江苏省占的比例高，而边缘城市中浙江省占的比例高。浙江省的科学合作水平以及网络通达性明显低于江苏省。整个长三角地区的城市知识网络结构呈现为以上海为核心逐渐指向边缘的特征。 本文来自织梦

4 结论与建议 dedecms.com

4.1 结论

长三角城市网络从论文合作的视角来看是一个联系紧密的网络，且具有以下特点。（1）论文合作网络结构存在明显的空间极化，江苏省的跨界论文合作数量和强度明显高于浙江省。这种空间不均衡的结构模式不利于长三角知识网络的长久平衡发展。（2）论文合作网络不同于经济发展网络的省会城市主导模式，发展动力由大城市主导变为中小城市驱动，呈现更加明显的网络结构。江苏和浙江省内中小城市的网络驱动功能开始凸显，网络内部的节点驱动方式开始趋于多元化。（3）论文合作学科特征存在“马太效应”，学科“冷热”不均、分布不均衡致使长三角知识合作网络质量下降。 copyright dedecms

基于对知识网络现状的认识，进一步分析导致现状的原因。历史基础方面，每个城市的高校分布大多是历史遗留，且每个城市的文化底蕴不同，导致了不同城市的论文合作科目以及数量、强度的差异。经济方面，各个城市的支柱产业存在差异。城市间主导产业的不同导致了城市间论文合作的学科差异，且经济实力强的城市未必是城市知识网络中的核心城市。政治方面，部分地区存在一定程度的“行政区经济”现象，更倾向于在本行政区内进行科技合作。合作意愿方面，由于科研人员跨区域流动存在经济损耗和机会成本，若跨省合作的产出小于跨区域人员流动成本，高校或科研机构的合作意愿就不强烈，导致本省内部的合作意愿相对较强。管理制度方面，不同行政主体的管理制度存在差异，例如不同学校对合作的论文成果考核认定方法有差异，部分学校考核只认定第一作者单位论文，导致跨行政主体的论文合作积极性不高。

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4.2 建议

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首先，政府应该制定合作激励政策，促进核心城市对中小城市的资源共享。例如推动中小城市建设高校合作研究院等平台载体，促进核心城市高校与中小城市的产学研一体化。其次，核心城市的高校应该在国家级项目或课题中通过举办培训等活动向中小城市的科研院校进行资源分享。另外，高校管理主体需要加强对于论文认定的灵活度，不再单纯以“第一作者”模式论英雄。最后，学科的“冷热”并不是一成不变的，一个区域乃至整个国家的发展必须依靠不同学科的均衡推进。因此，教育主管部门对于合作已经较为频繁的学科应继续维持良好的合作环境，对于较“冷门”但有战略意义的学科应举办一些跨区域的学术交流会议，鼓励论文合作均衡发展，逐渐消除论文合作在学科中的“马太效应”，实现论文合作网络空间的溢出效应，进一步优化长三角城市间知识合作网络结构并带动区域创新经济的发展。

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