基于Citespace的大學-企業-產業間知識流研究熱點分析

李芳 同濟大學

一、研究方法與文獻檢索

Citespace著眼于對特定領域文獻進行計量，分析潛在知識，它的功能是把海量文章的關鍵詞、來源、作者等按照重要性以圖譜的形式呈現出來，以頻率高低來分析關鍵詞，還能發現所研究領域相關文章的知識轉折點、研究熱點，演化的關鍵路徑等，并由此預測相關領域論文的前沿和發展趨勢[1]。

本文利用Citespace對“產學研知識流”研究領域的相關文獻進行梳理和可視化，將文獻分為中文和英文兩部分，英文文獻來源是web of science，檢索方式為Knowledge flow/exchange/interaction取并集1，College、University取并集2，Enterprise、Company、Industry取并集3，之后三個并集再取交集，文章類型篩選為article和review，去重后得到有效文章827篇。中文文獻的來源是知網，檢索方式為知識流、知識轉移取并集1，大學、高校取并集2，企業、公司、產業取并集3，三個并集取交集，去重后得到有效文章908篇。

二、研究熱點分布

（一）關鍵詞共現分析

通過提煉關鍵詞，可以判斷文章的研究主題與重點內容。每一篇文獻的幾個關鍵詞之間通常不是獨立的，而是有一定關聯關系的，那么通過共現的方式可以表示這種關系，出現頻率較高的關鍵詞可以被認為是領域的研究熱點。在關鍵詞共現圖譜中，節點數代表關鍵詞的個數，不同的關鍵詞之間有連線，如果在同一篇文章中出現過，那么兩者之間就會有一條連線。圖譜中圓圈的大小是以關鍵詞的頻率來衡量的，頻率越大，相對應的圓圈也就越大[2]。

通過下圖可以得知：中文文獻共908篇，節點數452個，連線數996條，國內的研究熱點集中在知識轉移、知識管理、影響因素、知識共享、創新績效等方面；外文文獻827篇，節點數234個，連線數1822條，國外學者的研究重點是innovation、knowledge、university、industry等等。

（二）關鍵詞聚類分析

通過關鍵詞貢獻圖譜可以得到領域研究熱點，但熱點與熱點之間的關系不易歸納，為了研究各關鍵詞關聯的緊密程度，使用Citespace的關鍵詞聚類分析功能，聚類的原則是每一類內部的關鍵詞緊密型較強，各個類之間的緊密型不強，選擇LLR算法，并且從特定聚類的關鍵詞中抽取名詞短語生成聚類數和聚類名[3]。最終的聚類模塊值大于0.3，說明聚類結構是顯著的，聚類平均輪廓值大于0.7，這意味著選擇的聚類合理且令人信服。

中文文獻聚類共產生11個聚類，分別是運行機制、社會資本、創新主體、互聯網、建筑企業、企業技術能力、母子公司、知識擴散、企業績效、技術創新網絡、企業升級。

英文文獻聚類共產生12個聚類，分別是knowledge exchange、heterogeneity、bibliometrics、innovativeness、university-industry cooperation、motivation、incubators、science-based firms、academic entrepreneurship、industry、regional development、employability。

三、結論

本文使用引文可視化分析軟件Citespace對有關大學-企業-產業間知識流的研究文獻進行梳理，通過關鍵詞共現和關鍵詞聚類，對相關主題的熱點進行分析，結果發現，國內外學者在這個主題下重點關注的內容略有不同，國內學者的研究熱點是知識的轉移、管理及其影響因素，國外更注重知識創新以及與大學、產業間的關系。