吳浩

（重慶醫(yī)科大學，重慶 400016）

高校是科技創(chuàng)新的主體，是科技成果的重要來源[1]。對高?？萍紕?chuàng)新情況進行研究分析，有利于推動高校實施創(chuàng)新發(fā)展驅動戰(zhàn)略，實現(xiàn)好高質(zhì)量辦學的辦學目標和落實好立德樹人的根本任務。對具體某一領域的研究情況分析，傳統(tǒng)的方式一般是將相關領域的學者的文獻進行歸納總結，并沒有量化客觀的分析。本文通過可視化圖譜分析軟件，對高質(zhì)量的高?？萍紕?chuàng)新相關文獻進行定量研究和定性結合分析，梳理總結當前國際高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展的研究情況，以期推動我國高?？萍紕?chuàng)新發(fā)展。

1.研究方法和數(shù)據(jù)選擇

1.1 研究方法

CiteSpace 是陳超美教授通過Java 語言開發(fā)的一款信息可視化軟件，用來對文獻進行分析和可視共被引網(wǎng)絡的Java 應用程序[2]。該軟件通過科學計量學、信息可視化，在科學研究分析中具有較大的作用。通過CiteSpace 5.6.R5 版本，借助文獻計量統(tǒng)計分析方法和可視化的圖片對高?？萍紕?chuàng)新研究情況進行展示，對研究國家、研究者、關鍵詞進行可視化分析。

圖1 各國研究實力

1.2 數(shù)據(jù)選擇

本文以web of science 核心合集數(shù)據(jù)庫中的文獻為數(shù)據(jù)來源。檢索策略為：主題詞TS=（University or college）and（Technological innovation）or （Technology innovation），檢索語言為英文，文獻類型為article，時間跨度選擇2000-2020 年，檢索日期為2020 年11 月8 日，共計1119 篇文獻符合檢索條件。在導出數(shù)據(jù)時設置“全紀錄并且包含所引用的參考文獻”，將所有文獻導入至CiteSpace 軟件中進行分析。

2.結果與分析

2.1 各國研究實力

表1 各國發(fā)文量統(tǒng)計

將節(jié)點類型選擇“country”，閾值同時設置為(2.2.20)，(4.3.20)，(4.3.20），可得到各個國家相關研究情況。其中，節(jié)點越大，說明該國家研究成果越多；節(jié)點顏色越深，說明該國家研究成果中心度越高，與其他國家在相關研究相互引用和聯(lián)系方面較密切。從圖1 和圖2 可以看出，美國（397 篇，中心度0.46）、中國（176 篇，中心度0.01）、英國（110 篇，中心度0.27）西班牙（97 篇，中心度0.07）、加拿大（78 篇，中心度0.08）等國家發(fā)文量較多，對相關領域有較深的研究。同時，也能明顯從圖中看出，美國和英國節(jié)點在圖中顯示較深，這兩個國家的研究中心度較高，處于研究領域的中心；而中國China 雖然發(fā)文量較多，但中心度值僅0.01，這也說明了我國相關研究論文數(shù)量雖多，但是研究并不深入且和國際合作相對較少，值得反思。詳見圖1 和表1。

2.2 研究核心作者

圖2 重點研究作者和時間演變圖

表2 高被引作者及引文信息

將節(jié)點類型選擇“author”和“reference”，閾值設置同前，對檢索出的文獻所引用的參考文獻作者統(tǒng)計，可獲得相關研究的核心作者情況。從圖中可以看到，Perkmann M（2013）節(jié)點最大，其引用次數(shù)達到了34 次，表明該作者在此研究領域有較深的研究，其研究獲得了較大同行的認可。根據(jù)引用次數(shù)，DEste P（2007）、Park HW（2010）、Laursen K（2006）等人也是該研究領域的核心人物。此外，根據(jù)顏色由淺黃到深紅的時間折射變化可以看出，Perkmann M 是最近幾年的研究該領域的熱門人物。同時根據(jù)顏色和時間變化，圖片詳細展示了對該研究領域20 年來作出較大貢獻的作者。詳見圖2 和表2。

2.3 關鍵詞分析

圖3 關鍵詞聚類圖

表3 關鍵詞統(tǒng)計

關鍵詞是一篇文章的核心和精髓所在，通過關鍵詞可以了解文章的中心思想，從而利用關鍵詞共現(xiàn)情況來分析研究熱點[3]。將節(jié)點類型選擇“keyword”，在選擇標準里選擇每個時間切片引用或者出現(xiàn)頻率前20 個的關鍵詞進行分析，并根據(jù)關鍵詞進行聚類。通過關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜可以看出innovation、technology、performance、university、technology transfer、science、knowledge、research and development、industry 等關鍵詞頻率較高，說明在高?？萍紕?chuàng)新領域研究中，對原始創(chuàng)新、科技成果轉化、知識產(chǎn)權和產(chǎn)業(yè)研發(fā)等領域研究較多，得到眾多研究者的重視。其中，創(chuàng)新innovation 出現(xiàn)的頻次最高，達到412 次，可見高?？萍紕?chuàng)新研究中，創(chuàng)新始終是第一要務。關鍵詞進行聚類，可以得到近年來的研究熱點,進而有利于對整個研究領域進行總體分析[4]。將文獻的關鍵詞進行聚類分析，共得到信息技術、醫(yī)學教育、高新技術公司等13 個聚類。通過關鍵詞分析可以得出，有關高?？萍紕?chuàng)新研究比較重視相關專業(yè)技術，并加強同社會企業(yè)的合作關系，甚至有部門剝離出來，專門做促進知識產(chǎn)權和相關研究成果的轉化，達到知識傳播和服務社會經(jīng)濟的目的。詳見圖3 和表3。

3.結語

本文基于國外wos 數(shù)據(jù)庫核心合集收集高?？萍紕?chuàng)新相關文獻相關信息，并以此為基礎對高?？萍紕?chuàng)新研究領域各國研究實力與研究權威、核心作者以及研究領域的熱門方向進行了可視化分析。綜合上述相關圖像表格得出以下分析結論：

在高?？萍紕?chuàng)新研究領域，各國研究發(fā)展水平存在一定的差異性。美國、中國、英國等國家對此研究比較多；中國發(fā)文量雖多，但文章中心度、深入研究分析不夠，未得到國際認可。這也和目前國家提出的破除“唯論文”的研究依據(jù)不謀而合。對高?？萍紕?chuàng)新的研究不能唯論文發(fā)表數(shù)量，更要注重研究的質(zhì)量，提倡將論文寫在祖國大地上[5]。同時，在研究過程中不能閉門造車，要加強國際交流合作，共同促進該領域的發(fā)展。

Perkmann M、DEste P、Park HW、Laursen K 等人對高?？萍紕?chuàng)新領域有一定的研究，在信息技術、知識產(chǎn)權、成果轉化等方面作出大量研究，對該領域的發(fā)展作出了較大的貢獻。我國在相關領域的研究作者還未大量走出國外，獲得國際認可，這也是未來研究專家進一步發(fā)展的方向。

高?？萍紕?chuàng)新研究熱點主要在原始創(chuàng)新、科技成果轉化、知識產(chǎn)權和產(chǎn)業(yè)研發(fā)等領域研究較多，尤其注重對創(chuàng)新的認識和研究。創(chuàng)新是科技發(fā)展的不竭動力，是高校培養(yǎng)綜合型、創(chuàng)新型人才的有效手段[6]。同時，以科技成果轉化為研究重點的高?？萍紕?chuàng)新研究也逐漸成為熱門發(fā)展方向，將更好地服務社會經(jīng)濟發(fā)展。