國內創新動力研究前沿的可視化分析

王炳成 王森 王俐

摘 要：為了追蹤國內關于創新動力研究的前沿熱點內容，文中利用信息可視化和社會網絡分析法，以CSSCI數據庫中2009—2014年的以創新動力為關鍵詞的文獻為研究樣本，運用Ucinet6.216軟件對其進行社會網絡分析。通過對網絡密度、中心度和凝聚子群等進行綜合分析，結果表明：圍繞創新動力這一核心，當前學者們的研究視角各不相同，但大部分學者的研究主要集中在技術創新、轉型升級、自主創新、創新動力源等幾大方面，是創新動力研究的前沿熱點內容。

關鍵詞：創新動力；社會網絡分析；信息可視化

中圖分類號：F 270 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2016）02-0119-05

0 引 言

自從創新這一概念提出后，便受到國內外學者的廣泛關注。關于創新研究學者們側重點各有不同，當前研究主要集中在技術創新、產品創新、服務創新、商業模式創新、創新績效等多個方面。

其中對創新的研究，學者們從不同層面展開討論，如創新模式、創新影響因素、創新動力等。這其中，國內學者對創新動力的研究各有側重，從多個方面展開。有的從企業內部創新動力如員工創新、企業家精神、企業文化、企業組織結構等方面展開研究；有的則是從企業外部創新動力如供應鏈環節、市場環境、政策制度等層面進行分析。然而，當前研究中并沒有對創新動力的研究現狀進行科學計量的分析，文中旨在通過科學計量方法和信息可視化技術對創新動力研究成果進行研究分析，為后續研究提供參考。

1 文獻綜述

當前國內學者對創新動力主要劃分為企業內部創新動力和企業外部創新動力2個方面。如張鋼（1998）、劉振（2013）[1]都認為企業創新動力來源于2方面，分別是外部環境動力和企業內部動力，其中內部動力直接作用于企業，外部動力通過影響內部環境間接作用于企業。甘雪波（2002）認為技術創新的內部動力為利益驅使，外部動力是技術、市場和政府等因素。劉勝強（2007）、劉光富和Lu（2009）[2]都將企業技術創新的“原動力”分為內部動力和外部動力2部分，其中外部動力含有技術、市場需求、市場競爭和政府的支持，內部動力主要包括利益驅動、企業家精神和企業文化。孫冰（2003）[3]將企業技術創新系統分為2大子系統：企業外部創新動力子系統和企業內部創新動力子系統。其中外部子系統包括存在于企業外部的各種主要的創新動力要素如市場需要、市場競爭、技術發展、政府支持等；內部子系統包括企業利益、企業家精神、企業文化、企業內部激勵機制和企業創新能力等。

在外部子系統因素研究中，學者如侯吉剛、劉益和楊翩翩（2008）[4]，王炳成、于泉和王顯清（2009）[5]，李隨成、孟書魁和谷珊珊（2009），李隨成和姜銀浩（2011）[6]等學者從供應商角度出發，討論供應商對創新的推動作用。陳曉陽（2002）、周懷峰（2008）[7]、鄧波（2009）、張偉紅（2010）、孫曉華和田曉芳（2010）等學者則從市場需求和市場競爭角度出發，認為市場環境是創新的外在動力。在國家政策制度方面，學者們通過實證研究指出政府補貼能夠顯著促進企業創新產出[8]。

在內部子系統研究中，鄭健君和金盛華（2010）[9]，吳慶松和游達明（2011），張君、周浩和楊艷（2014）[10]實證研究分析了員工創新能對企業創新績效產生積極影響；向剛和汪應洛（2004）、李前兵（2010）[11]、陳云娟（2010）等學者驗證了企業家精神對企業創新的積極作用；葛紅巖（2010）、肖天明（2012）[12]、周應堂等（2013）學者從企業文化層面出發探討了其對企業創新的影響，曹洲濤和段淳林（2004）、高玉榮和尹柳新（2004）、胡士強等（2009）[13]學者以企業組織結構為基點驗證了其對企業創新的作用。

當前學者的研究多是從單一或多個因素探討創新動力的影響因素，并未有學者運用科學計量的方法對創新動力研究成果進行研究分析。因此，文中擬應用科學計量方法和信息可視化技術，對創新動力進行科學計量，旨在揭示學者對創新動力研究的前沿和熱點問題。

2 研究設計

2.1 樣本選取

研究的樣本數據來源于CSSCI數據庫，以創新動力（創新驅動）為檢索關鍵詞，數據來源時間為2009年1月1日—2014年12月31日，檢索共得到310篇文獻。剔除與本研究不相關的文獻、會議記錄、演講記錄等無效文獻后，最后得到有效文獻共276篇。對于一些期刊在某些年份沒有被CSSCI數據庫收錄，只采用其被CSSCI數據庫收錄時的相關文獻。

2.2 數據處理方法

2.2.1 社會網絡分析

社會網絡分析法是一種研究社會結構和社會關系的研究方法，被廣泛應用于人類學、社會學、心理學、經濟學、統計學等多個領域。文中以CSSCI數據庫中以創新動力為關鍵詞的文獻為研究對象，對其構建關鍵詞網絡（如圖1所示），通過社會網絡分析法，運用Ucinet6.216軟件，進行關系網絡分析。

2.2.2 信息可視化技術

信息可視化技術來源于數據可視化，是指運用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據換為圖形或圖像在屏幕上顯示出來，以直觀方式傳達抽象信息的手段和方法[14]。文中利用Netdraw2.084軟件將關鍵詞網絡轉化為可視化的關鍵詞網絡圖，更便于理解、分析，找出其中隱藏的規律。

2.3 研究步驟

為了對創新動力進行可視化分析，需要完成以下5個步驟：

1）選取樣本文獻。以創新動力（創新驅動）為關鍵詞對CSSCI數據庫中的文獻檢索，并剔除不相關文獻，最終得到有效樣本文獻。

2）關鍵詞整理。得到樣本文獻后，進行描述性統計分析，并將關鍵詞錄入數據庫中。

3）構建關鍵詞網絡。對關鍵詞整合歸類后，構建出關鍵詞網絡。

4）可視化分析。利用Netdraw2.084軟件將關鍵詞網絡以可視化的方式表示，即轉化為可視化的關鍵詞網絡圖。

5）結果分析。運用Ucinet6.216軟件計算關鍵詞網絡的密度和中心度等，并對其分析討論。

3 研究結果

3.1 樣本的描述性統計

文中以創新動力（創新驅動）為關鍵詞，對CSSCI數據庫中2009—2014年的文獻進行檢索，最終得到276篇有效文獻。如圖2所示，是CSSCI數據庫中2009—2014年創新動力研究文獻數量分布情況。從各年度的發文數量上看，2013和2014年的發文數量達到高峰，且一直呈現發文增長趨勢，總體來說學者們對創新動力的研究熱度不斷。

創新動力研究文獻數量分布圖

對于本研究中的276篇文獻，共提取關鍵詞1 134個，平均每篇4.1個，對這1 134個關鍵詞進行歸類整合分析，歸納出473個關鍵詞。其中歸納得到的高頻關鍵詞有創新動力、技術創新、轉型升級等，整理出其中的頻次大于7的關鍵詞共11個，見表1.

研究顯示，當前CSSCI數據庫有關的文獻中，在圍繞創新動力的相關研究中，學者們關注最多的是技術創新（C061），詞頻最高為23，轉型升級（C075）、自主創新（C127）、創新動力源（C019）等關鍵詞的詞頻也比較高，分別為18，15，13.這表明當前學者們對創新動力的研究多是從技術創新、轉型升級、自主創新、創新動力源等幾個方面著手研究探討的。

3.2 關鍵詞可視化

關鍵詞是文章的精髓與核心所在，對歸納總結后的關鍵詞構建了關鍵詞網絡，并利用軟件Netdraw2.084繪制了關鍵詞網絡圖。

運行Ucinet6.216軟件進行分析，得出本研究中的關鍵詞網絡的密度為0.016 3.與一般的社會網絡相比，本研究的密度值偏低。對其原因進行分析，認為可能是因為當前學者對創新動力的研究傾向各有不同，在多方面各有建樹，因為側重點的不同，學者們之間的研究相通性不大，集中度不夠。另一方面，學者們從不同視角對創新動力展開研究，可融合各學科知識，有助于相關理論的豐富與發展。

研究還發現，關鍵詞網絡中存在著3個孤立的小群體。如政府創新（C167）、績效評估（C194）、弱勢群體（C222）、公民權（C424）、參與（C451）這5個關鍵詞構成一小群體，學者們分別從弱勢群體和績效評估探討政府創新的動力，另外2個小群體學者們則是分別通過產權和市場決定性作用2個方面探討創新的動力。學者研究角度的特殊性使得其研究與大部分學者的研究關聯性不強，這也與上文中的分析相吻合。

3.3 中心度分析

3.3.1 點度中心度

運行Ucinet6.216軟件進行點度中心度的計算，結果見表2.

從運行結果中可以看出在當前圍繞創新動力的研究中，點度中心度排名前五的分別是技術創新（69）、轉型升級（50）、自主創新（45）、政府政策（38）、創新能力（36）。表明當前圍繞著創新動力的研究中，技術創新、轉型升級、自主創新、政府政策、創新能力為更多學者關注，屬于研究前沿。本研究中點度中心勢的值為7.13%，這說明學者們的研究一致性較弱，這與社會網絡的表現一致。

3.3.2 中間中心度

利用Ucinet6.216進行中間中心度計算，結果見表3.

中間中心度用以刻畫出關鍵詞在多大程度上處于其他任何2個關鍵詞之間的測地線上，即多大程度的控制其他2個關鍵詞之間的聯系。從分析結果

中可以看出，創新動力（C018）、技術創新（C061）、

政府政策（C036）等關鍵詞的中間中心度較高，其值分別為89 150.586、11 011.241，2 751.685，說明這些關鍵詞在國內學者們研究創新動力的過程中起到了橋梁的作用。

3.4 凝聚子群分析

運用Ucinet6.216進行凝聚子群運算，結果見表4.

由運算結果可以得知，本群體網絡有4個成分，成分1由創新動力、技術創新、自主創新等459個關鍵詞組成，成分2，成分3，成分4分別由4個、5個、5個關鍵詞組成，如產權、市場決定性作用、公民權、弱勢群體等。同一成分內的關鍵詞之間存在著直接或間接的關聯，而其余3個成分中的關鍵詞則與成分1中關鍵詞沒有任何聯系，屬于獨立的存在。這可能是因為學者另辟蹊徑從特殊視角來研究創新動力的緣故。研究中群體網絡存在3個孤立的成分，這與前面研究中的關鍵詞網絡圖、網絡密度較低狀況吻合。

運用Ucinet6.216軟件進行K-叢運算，分析找出建立在點度數基礎上的小團體。因為這個過程不會一經運算就得到明確的結果，因此需要經過反復的討論與試驗。經過討論和反復試驗后，結果見表5.

結合運算所得出的聚類圖（如圖3所示），可以判斷出，經濟發展、企業文化、政治教育、價值取向等關鍵詞是一個小團體，創新動力、政府政策、創業、金融危機、跨國并購等關鍵詞是一個小團體。同一小團體內的關鍵詞在同一篇文獻中出現的可能性較大，在學術研究上更有關聯性，學者們對其研究也更有相通性。

4 結 語

研究以創新動力為關鍵詞對CSSCI數據庫中2009年以來的文獻進行了檢索，綜合運用信息可視化技術和社會網絡分析法對學者們關于創新動力的研究進行科學計量分析，研究發現：由于數據眾多，該群體網絡的密度相對較小，只有0.016 3，這說明學者們對創新動力的研究關注點比較多，還沒有一致的研究方向；另一方面，學者們研究視角多樣性有助于多學科知識的融合，可以極大的豐富和發展關于創新動力的相關研究。

通過中心度分析可以看出，圍繞著創新動力的相關研究中，技術創新、轉型升級、自主創新、創新動力源等是學者們的研究前沿熱點，而點度中心勢的值較低只有7.13%，這也與關鍵詞網絡圖、凝聚子群分析結果一致，這可能是學者們關于創新動力研究的方向并不具備一致性，研究視角各異的緣故。

文中采用科學計量的方法對創新動力研究前沿進行了分析探討，總結了當前學者研究現狀，指出了學者們關于創新動力研究的前沿熱點，一定程度上彌補了關于創新動力研究的空白。

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