基于CiteSpace 的研發(fā)效率的研究熱點及演變趨勢可視化分析

紀國濤，方詩月

（沈陽理工大學經(jīng)濟管理學院，沈陽 110159）

熊彼特認為研究與開發(fā)是企業(yè)能夠長期發(fā)展并獲得利潤的主要因素，企業(yè)的研發(fā)能力越強，研發(fā)積極性越高，其發(fā)展就會越迅速，才能夠在日益激烈的競爭市場中獲得更高的利潤。自從改革開放以來，中國的經(jīng)濟取得了巨大的成就，企業(yè)也隨之不斷地發(fā)展壯大。Rawlins 首次提出了研發(fā)效率的概念，廣泛地引起了學術界的關注，他利用隨機前沿模型研究如何提高農(nóng)場的技術和效率［1］。國內(nèi)學者首次提出研發(fā)效率是在1993 年，楊洪波等提出中興通訊通過搭建技術平臺來提高其研發(fā)效率，從而增強企業(yè)的競爭力。自此以后，更多的學者針對研發(fā)效率存在的研發(fā)創(chuàng)新能力不足，資源配置結構不合理，利用率不高等問題進行研究［2］。21 世紀以來，國家不斷發(fā)展科技創(chuàng)新轉化為經(jīng)濟發(fā)展動力，經(jīng)濟發(fā)展的模式也發(fā)生了新的轉變，由傳統(tǒng)的勞動力和資源驅動模式轉變?yōu)閯?chuàng)新引領模式。區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)的創(chuàng)新能力高低主要體現(xiàn)為研發(fā)效率的大小。為客觀地探索研發(fā)效率的發(fā)展現(xiàn)狀，明確研發(fā)效率的發(fā)展方向，本文基于文獻知識圖譜致力于實現(xiàn)熱點關鍵詞、聚類關鍵詞、文獻總量發(fā)表趨勢、核心機構和作者發(fā)文量、突現(xiàn)詞演進等研究，把握研發(fā)效率的現(xiàn)狀，提煉當下研究熱點，厘清未來演進趨勢。

1 研發(fā)效率的研究熱點與聚類分析

1.1 熱點關鍵詞研究

關鍵詞是論文中精煉的主題詞，通過對關鍵詞分析可以快速分析出文章主題，關鍵詞在文章中出現(xiàn)的頻次越高，說明該關鍵詞越和主題相關，而某一領域的關鍵詞頻率越高，越能代表該領域的研究熱點。通過對不同時期的關鍵詞進行分析，可以了解該領域研究熱點的動態(tài)變化。

本節(jié)基于關鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡來分析研發(fā)效率的熱點。在中國知網(wǎng)上共檢索出以“研發(fā)效率”為關鍵詞的學術期刊782 篇，通過人工剔除掉與研究主題不契合的文獻，得到樣本605 篇。將605 篇學術期刊作為數(shù)據(jù)源導入到CiteSpace 5.6.R1。設置時間分割為2003—2018 年（以研發(fā)效率為主題搜索，中國知網(wǎng)顯示的最早收錄的文獻在2003 年），每個分區(qū)的值為1，設置“關鍵詞”為節(jié)點的類型，選取每個時間分區(qū)中的前50 個高頻關鍵詞。將意義相同的關鍵詞進行合并。得到關鍵詞可視化圖譜，如圖1 所示，節(jié)點越大，說明其研究頻次越高，熱度越大。關鍵詞在圖中的結構比較緊密，研究比較集中。

圖1 關鍵詞可視化圖譜

根據(jù)Donohue［3］的高頻詞分布定律公式：T=得出高頻詞為34，但通過CiteSpace 中運行的結果顯示，在樣本中滿足條件的高頻詞只有2 個，并不能完全顯示研發(fā)效率的內(nèi)部結構和研究趨勢。因此選取頻數(shù)大于10 的高頻詞進行匯總，見表1。研發(fā)效率領域的研究重心按照頻次由高到低主要集中于“研發(fā)效率”“研發(fā)創(chuàng)新”“數(shù)據(jù)包絡分析”“影響因素”等。中介中心性的數(shù)值大于0.1 表明關鍵詞之間發(fā)揮著中介的銜接作用，完善關鍵詞之間的邏輯關系［4］。其中“研發(fā)效率”“研發(fā)創(chuàng)新”“數(shù)據(jù)包絡分析”“影響因素”“創(chuàng)新效率”“效 率”“隨機前沿分析”“malmquist 指數(shù)”“研發(fā)投入”等起著聯(lián)接關鍵詞的作用，結合頻數(shù)大于10、中心度大于0.1 的前4 個關鍵詞進行研究。

表1 高頻關鍵詞

1）研發(fā)效率（中心度0.63，頻次195）。研發(fā)效率是關鍵詞中出現(xiàn)頻次最高的，研發(fā)效率是能夠衡量研發(fā)投入轉化為研發(fā)產(chǎn)出的技術效率的表現(xiàn)［5］。研究范圍包括區(qū)域層面、行業(yè)層面和企業(yè)層面。從區(qū)域層面來看，多數(shù)學者沿用Griliches 的思路，將每一個省份都濃縮為具有資金和人員的生產(chǎn)部門，并通過對實際產(chǎn)出和潛在產(chǎn)出相比較，來判斷技術是否有效［6］。從行業(yè)和企業(yè)層面來看，主要為對研發(fā)效率的測算及其影響因素的研究。

2）研發(fā)創(chuàng)新（中心度0.48，頻數(shù)101）。研發(fā)創(chuàng)新和研發(fā)效率有著密切的關聯(lián)，而技術來源的方式不同對研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率也有不同的影響。學者們呈現(xiàn)出不同的觀點，馮志軍等［7］發(fā)現(xiàn)國外技術引進相比于國內(nèi)的技術引進更能促進研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率的增長；而李小平［8］則認為國外技術引進只對研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率中的技術進步具有促進作用。區(qū)域、行業(yè)，不同規(guī)模、性質(zhì)的企業(yè)如何提高研發(fā)創(chuàng)新是研發(fā)效率研究的熱點。

3）數(shù)據(jù)包絡分析（中心度0.3，頻次62）。效率的評價方法有層次分析法、因子分析法、熵權法、數(shù)據(jù)包絡模型分析和隨機前沿模型分析等。數(shù)據(jù)包絡模型是一種非參數(shù)評價方法，且適用于決策單元具有多個投入和產(chǎn)出指標，并且不受量綱的影響。樣本中大多采用數(shù)據(jù)包絡模型來分析企業(yè)的研發(fā)效率。

4）影響因素（中心度0.22，頻次33）。研發(fā)效率影響因素主要包括企業(yè)規(guī)模、市場競爭、機制體制、企業(yè)性質(zhì)、技術差距、技術研發(fā)等，哪些因素影響研發(fā)效率的頻次？哪些因素對研發(fā)效率的影響起著關鍵性的作用？對影響因素的研究經(jīng)歷了從理論研究到實證研究，從靜態(tài)研究過渡到動態(tài)研究的過程。

1.2 關鍵詞聚類研究

關鍵詞聚類是各個節(jié)點的匯總，分析能夠用來反映各個關鍵詞之間聯(lián)系的緊密程度。節(jié)點的大小能夠反映文獻被引頻次和關鍵詞出現(xiàn)的頻次。通過對數(shù)據(jù)進行關鍵詞聚類，共產(chǎn)生98 個節(jié)點，168 條連線，模塊值Q值為0.518 2，大于0.3，說明聚類結構是顯著的，平均輪廓值S值為0.515 2，說明此聚類是合理的。CiteSpace 能夠顯示出3 種測算結果，其中LLR（對數(shù)似然率）測算結果相較于其他兩種會反映出真實的情況，同時具有更高的質(zhì)量，如圖2 所示。不同算法的核心聚類集見表2。得到7 個聚類和各個聚類之間的輪廓值。輪廓值能夠反映聚類網(wǎng)絡內(nèi)部各節(jié)點之間的聯(lián)系程度，輪廓值越大，節(jié)點之間的聯(lián)系程度越高。通過對聚類進行分析，得出研發(fā)效率的主要研究主題。其中平均發(fā)表年份越晚，越能體現(xiàn)出研發(fā)效率的前沿熱點。從整體上看，發(fā)表年份主要集中在2011、2012、2013 年，其中聚類平均發(fā)表年在2013 年的最多，表明這幾年是研發(fā)效率的穩(wěn)固發(fā)展期。按照輪廓值排名前4 的進行分析如下：

表2 核心集中基于不同算法的主要聚類概況

圖2 關鍵詞聚類可視化圖譜

1）聚類#0 的標題為技術創(chuàng)新效率，輪廓值為0.911，平均年為2013 年，包含價值鏈、信息系統(tǒng)、項目管理、研發(fā)等子聚類。信息系統(tǒng)是指通過利用網(wǎng)絡技術的優(yōu)勢，通過對數(shù)據(jù)匯總與分析，來為企業(yè)的發(fā)展服務。信息系統(tǒng)能夠輔助企業(yè)決策層進行項目管理，多數(shù)學者認為應建立與時俱進的思維，充分利用信息系統(tǒng)的優(yōu)勢，來提升企業(yè)的研發(fā)能力。

2）聚類#1 的標題為合成控制法，輪廓值為0.9，平均發(fā)表年為2013 年，包含對外直接投資、產(chǎn)品研發(fā)、創(chuàng)新能力、高新技術企業(yè)等子聚類。國內(nèi)學者對技術創(chuàng)新的研究既包括技術創(chuàng)新理論的內(nèi)涵，也包括從模仿式創(chuàng)新到突破式創(chuàng)新轉變分析，還包括企業(yè)如何通過技術創(chuàng)新在市場上獲得競爭優(yōu)勢，技術創(chuàng)新依舊是大部分企業(yè)進行技術追趕的途徑之一，故技術創(chuàng)新的研究依舊是熱點。由于研發(fā)經(jīng)費和對外直接投資相協(xié)調(diào)，對外直接投資通過影響研發(fā)費用而間接影響研發(fā)效率。部分學者認為，在一定的時期內(nèi)，對外直接投資和研發(fā)效率能夠相互影響，對外投資的增加可以在一定程度上推動資本的積累，促進研發(fā)效率的提升，而研發(fā)效率的提高更能提升企業(yè)的知名度，進而去搶奪市場占有率［9］。

3）聚類#6 的標題是數(shù)據(jù)包絡分析法，輪廓值為0.878，平均發(fā)表年為2013 年，包含區(qū)域創(chuàng)新、企業(yè)研發(fā)活動、雙邊道德風險、政府補助等子聚類。部分學者通過對創(chuàng)業(yè)板的實證分析，指出政府補助與企業(yè)的研發(fā)效率存在“U”形關系［10］。在政府補助較低的條件下，增加政府補助反而會降低研發(fā)效率，當補助強度超過拐點時，隨著政府補助的增加，研發(fā)效率才會提升。熊和平等通過對初創(chuàng)期企業(yè)的實證研究，得出政府補助對初創(chuàng)期研發(fā)效率起到促進作用，和成長期的企業(yè)呈現(xiàn)出“倒U”形的關系［11］。政府補助對研發(fā)效率的影響是促進作用還是降低作用，針對不同類型的公司，作用也不相同。

4）聚類#4 的標題為企業(yè)研發(fā)，輪廓值為0.803，平均發(fā)表年為2013 年，包含環(huán)境效應、評價與比較、政府支持、環(huán)境約束等子聚類。環(huán)境因素主要分為內(nèi)部因素和外部因素，外部環(huán)境大致分為外部經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結構、企業(yè)的行業(yè)、性質(zhì)等。內(nèi)部因素分為管理層貨幣激勵、內(nèi)部控制等。

2 中國研發(fā)效率的演進趨勢與熱點分布的可視化分析

2.1 發(fā)文總量分析

2003—2018 年發(fā)文總量折線圖如圖3 所示。

圖3 2003—2018 年發(fā)文總量折線圖

通過發(fā)文總量不僅能測量出學術關注度，還能隨年度的縱向分布可以反映研究熱點的發(fā)展趨勢［12］。通過繪制出發(fā)文量的變化曲線，從發(fā)表文獻量來看，中國研發(fā)效率的研究呈現(xiàn)出整體上升、間歇性波動的情況，將波動性劃分為3 個階段，可以將研發(fā)效率分為萌芽期（2003—2008 年），穩(wěn)固發(fā)展期（2009—2015 年）和波動增長期（2015—2018 年），在萌芽期，有關研發(fā)效率文獻每年發(fā)表量不超過25 篇，在穩(wěn)固發(fā)展期，年發(fā)表量逐步攀升，截至2015 年末，年發(fā)論文超過75 篇，相當于萌芽期的3 倍，在波動增長期，發(fā)表論文量呈現(xiàn)出波動上升趨勢。從發(fā)文總量來看，研發(fā)效率總體上正處于生命周期理論中的成長期，未來還有很大的發(fā)展空間。

2.2 發(fā)文作者和機構分析

作者和機構共現(xiàn)圖譜（圖4）可以更加清晰反映出核心作者、核心機構及他們之間的合作關系，節(jié)點越大代表作者或機構的發(fā)文量越大，節(jié)點之間的連線越粗表明主體之間的合作越是緊密［13］。以研發(fā)效率為主題的文章主要以肖仁橋（13 篇）、錢麗（13 篇）、梁彤纓（10 篇）、雷鵬（6 篇）為發(fā)文作者，發(fā)文機構主要以華南理工大學工商管理學院、安徽財經(jīng)大學工商管理學院、東南大學經(jīng)濟管理學院、華中科技大學管理學院、安徽財經(jīng)大學統(tǒng)計與應用數(shù)學學院等為主要發(fā)文機構，其中華南理工大學工商管理學院的節(jié)點最大，發(fā)文量為20 篇，由圖4 中可以看出，主要有3 個較緊密的網(wǎng)絡結構，表明這3 個網(wǎng)絡內(nèi)部之間已經(jīng)建立了良好的合作關系，而合作的主體表現(xiàn)為核心發(fā)文作者和核心發(fā)文機構，說明合作在一定范圍內(nèi)可以促進研究主題的發(fā)展。其余的作者和機構呈現(xiàn)出散點狀和線狀，缺乏機構和學者之間的交流互動與合作。

圖4 作者和機構共現(xiàn)圖譜

2.3 突現(xiàn)詞分析

如圖5 所示，考慮了時間對聚類分析結果的影響，這是關鍵詞聚類分析的另一種形式，它可以清晰地顯示出聚類分析的發(fā)展，從圖中可以看出，2003—2008 年文獻首先集中發(fā)表以技術創(chuàng)新效率、合成控制法、規(guī)模效率、超效率dea（#0，#1，#2，#3）為主的4 種主題的文獻，然后發(fā)展到2009—2015 年，出現(xiàn)了以企業(yè)研發(fā)、技術創(chuàng)新、數(shù)據(jù)包絡分析為主題的文獻（#4，#5，#6），到2016—2018 年，主要發(fā)表以技術創(chuàng)新效率、合成控制法、規(guī)模效率、超效率dea、企業(yè)研發(fā)、數(shù)據(jù)包絡分析法等為主題的文獻（#1，#2，#3，#4，#6）。另外，該圖還顯示了每個聚類標簽出現(xiàn)的重要的時間節(jié)點，例如聚類標簽5 中代表的域，范圍為2010—2015 年。該研究聚類在2010—2015 年有一系列重要的里程碑。

圖5 時間聚類共現(xiàn)圖

圖6 顯示了2003—2018 年關于研發(fā)效率的16 個主要突現(xiàn)詞，21 世紀前8 年突現(xiàn)了“研發(fā)效率”“影響因素”等突現(xiàn)詞，2009—2015 年則突現(xiàn)了“研發(fā)創(chuàng)新”“隨機前沿分析”“技術創(chuàng)新”“區(qū)域創(chuàng)新”“效率”“大中型工業(yè)企業(yè)”“工業(yè)企業(yè)”“全要素生產(chǎn)率”“價值鏈”“技術創(chuàng)新效率”“研發(fā)創(chuàng)新效率”“融資約束”“dea 模型”等突現(xiàn)詞，2016—2018 年則突現(xiàn)了“創(chuàng)新效率”等突現(xiàn)詞。上述關鍵詞則反映了研發(fā)效率不同時期的研究熱點及演進趨勢。其中“技術創(chuàng)新效率”“研發(fā)創(chuàng)新”“技術創(chuàng)新”的突現(xiàn)強度大于其他突現(xiàn)詞，說明該突現(xiàn)詞在未來的一段時間內(nèi)依舊是前沿的熱點。通過觀察突現(xiàn)詞的持續(xù)時間，其中“融資約束”“dea 模型”“創(chuàng)新效率”等突現(xiàn)詞的持續(xù)時間到2018 年，說明在未來研發(fā)效率的研究中，該突現(xiàn)詞依舊是研究熱點。

圖6 2003—2018 年研發(fā)效率的16 個突現(xiàn)詞匯總圖

3 結論

通過上述分析可得出研發(fā)效率研究的發(fā)展大致分為以下3 個階段。

第1 階段：2003—2008 年，此時的研發(fā)效率的研究處于萌芽期，論文發(fā)文量低，大都聚焦于理論的研究上，此階段中國人力成本低，市場潛力巨大，企業(yè)整體上比較依賴于技術引進、模仿創(chuàng)新。研發(fā)效率的影響因素主要是技術落后和經(jīng)濟差距。學者們基于發(fā)展的國際、國內(nèi)背景對研發(fā)效率存在的問題挑戰(zhàn)進行研究，為研發(fā)效率的發(fā)展奠定了基礎。

第2 階段：2008—2015 年，此時研發(fā)效率研究正處于發(fā)展期，發(fā)文量逐步攀升，從戰(zhàn)略角度，明確地將創(chuàng)新驅動列為國家發(fā)展戰(zhàn)略，從政策角度，給予一定的稅收優(yōu)惠支持。從研究方法角度，在理論研究的基礎上，又融入了實證研究，靜態(tài)效率的研究基礎上，又融入了動態(tài)效率的研究。在此階段研究的主體發(fā)生了轉變，由整體的研發(fā)效率轉向區(qū)域效率、工業(yè)企業(yè)的研究。

第3 階段：2016 年至今，此時研發(fā)效率研究處于增長期，發(fā)文量呈現(xiàn)出波動性增長，從時間圖譜來看，研究的主題更加全面、客觀。未來國家的發(fā)展方向是到2030 年中國進入到創(chuàng)新型國家的行列，到新中國成立100 年成為世界級科技強國，研發(fā)效率的研究將被應用于各個領域。