现代教育改革研究：理论基础和研究方法

（一）理论基础

随着知识商业化在经济增长中的作用越来越重要，跨组织的科技合作变得越来越平常，因而对创新网络的研究也日益重视。1991年弗里曼（Freeman）首次提出创新网络概念，他认为创新网络的本质特征是一种网络组织^[9]。同年知名期刊《政策研究》（Research Policy）首次对创新网络进行专刊研究，标志着创新网络正式成为重要的研究领域^[10]。目前国内对知识创新网络的研究主要以企业为研究对象，侧重于企业研发和产学研结合的研究^[11]，缺少对大学，尤其是研究型大学知识创新网络的研究。

C9的知识创新网络是以9所大学及与之合作的相关机构所构成，以实现知识的生产、传播与应用的网络。它们通过分布于不同地区的各类知识创新行为主体之间的直接与间接合作，促进社会知识存量的增加，并通过知识溢出与知识的商品化，促进经济社会发展。一方面，科技合作是知识创新网络存在的重要原因，而论文的合著现象是科技合作的直接表现。在大科学时代背景下，处理现代重大科学技术问题，需要对科学技术研究活动进行系统化的设计和大规模的调度，越来越需要科技合作。一所大学科技合作越多，在一定程度上反映其科研的活跃程度越高，意味着它在知识创新网络中有更多获取科研所需的技术、资金、信息等资源的机会，有利于控制整个知识创新网络中创新要素的流动。另一方面，学科是维系大学教学、科研、服务社会三大职能的根本所在，是C9知识创新网络的骨架。学科发展的深度与广度、学科融合的紧密度，影响知识创新网络中节点的数量和网络的大小。网络的动态发展，有利于促进学科间知识的共享和技术上的支撑，形成新的学科增长点。与之同时，学科集群与产业集群的战略对接，有利于推动知识创新与科技成果转移，培育和发展战略性新兴产业。(www.xing528.com)

（二）研究对象、方法、分析工具与数据来源

研究对象与方法：综合集成知识图谱和社会网络分析方法，研究2007—2011年C9知识创新网络中的科技合作和学科发展情况。知识图谱（Mapping Knowledge Domains）是当今世界研究科学知识的发展进程与结构关系的一种新兴的科学研究方法。其主要优势是能对海量数据进行深度挖掘并转化为可视化图像。它能够探明某一知识创新网络的总体图景、科技合作、研究实力等情况，并分析、推测其发展趋势。社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。网络的直观形式可以是一组点，及点与点之间的连线所构成的图形。点表示社会学分析的单位，如个人、群体等。点之间的连线，表示点之间实际存在某种关系。可以从多个角度对社会网络进行分析，包括中心性分析、聚类分析等。分析工具：以CiteSpace（科学知识图谱绘制工具）、Pajek（大型复杂网络分析工具）为基本工具，运用知识图谱方法中的机构分析、学科分析、社会网络分析和信息可视化技术等方法和技术，研究分析C9知识创新网络的相关情况。数据来源：在Web of Science数据库中，检索并下载2007—2011年9所大学的SSCI & SCIE论文（见表1-3），并进行数据的规范化处理，以确保数据准确有效。