长三角城市问科学合作社会网络动态分析

摘要：借助社会网络分析方法，对1991－2010年长三角16个城市间科学合作的网络密度、中心度、平均路径长度和簇系数等指标的计算和分析，分别从宏观和微观网络结构两个方面考察其网络发展的动态特征与演进机理。结果表明：长三角城市问科学合作的网络架构已经基本成形，但网络发展呈明显的非均衡性。虽然网络驱动功能出现了向中小型城市倾斜的趋势，但以上海和南京等大城市主导的“核心一边缘”网络结构仍在不断加深并长期存在。
关键词：城市科学合作；网络特征；演进机理；社会网络分析；长三角地区
0、引言
在知识经济与科技全球化的今天，科学合作作为知识信息创造、传播和扩散的重要形式，已经变得越来越普遍。区域之间的科学合作不仅有利于促进科学资源的跨区流动，形成知识共享和科学应用的联合体，更是提高区域自身科技竞争力，推动区域科技一体化的重要手段。目前，关于区域间科学合作的研究正不断引起国内外学者的关注，如Fischer等(2008)从国家层面出发，利用专利合作数据分析了欧盟各国科学资源流动的网络特征，提出促进欧盟科学共享与合作的优化对策；Barber等(2009)根据“欧盟框架计划”中的跨区科学合作项目数据，剖析了欧盟区域科学合作的非均衡发展格局及内在的影响因素；Schemgell等(2011)则利用社会网络分析方法探究了中国省域科学合作的网络特征与分布差异，根据其网络综合水平划分了6个科学协调发展区域。从国内来看，梁立明等(2002)和尹春丽等(2007)分别利用合著论文数据对中国大陆31个省的科学合作进行社会网络分析，揭示了省际科学合作的呈明显的地域倾向性和马太效应。除对国家层面、省际层面的科学合作研究外，张冬玲等(2008)针对城市在科学生产中的特殊地位和功能，对我国主要城市间科学合作的网络特征进行考察和分析，并指出网络呈明显“核心－边缘”结构。就目前的研究现状来看，存在以下几点不足：一是静态研究过多而动态研究较少，难以解释区际科学合作网络的形成特点和演变机制。二是对国家和省域尺度的科学合作研究较多，鲜见针对城市尺度的研究，忽视了城市在区域科技发展和知识信息交流中的特殊区位。由于区域间科学合作本身受地理、制度和文化认知上的限制，科学合作更倾向于在特定区域内发生，故特定区域内部的各城市科学合作关系和网络发展变化是—个值得深入研究的课题。
长三角作为我国区域一体化发展最快的地区，各个城市内部聚集着大量实力雄厚的高等院校和科研院所，是人才、知识、信息、技术等科学资源集中的高地。同时，由于众多城市在地理、文化、认知和管理上的临近性，促进了城市要素的频繁流动，增加了城市间科学合作的愿望和倾向，是探索其科学合作网络的结构特征及演化机制的理想区域。基于此，本文利用社会网络分析方法，以长三角地区为考察对象，在动态视角下对城市间科学合作网络宏观特征和微观机理进行细致考察，以期为区域科技一体化提供思路和发展方向。

2、数据来源与研究方法

2.1　数据来源

论文合作出版是科学合作的重要表现形式，期刊论文刊载了大量(约60％～70％)的现代科学信息，是衡量科学合作网络的重要方面。据此，本文结合国际科学引文数据(Web of Science)和国内科学基础工程数据库(CNKI)的合作论文地址信息，建立了1991－2010年长三角各城市间合作论文的数据矩阵，以此来代表长三角城市间科学合作网络的基础数据。

2.2　研究方法与步骤

首先，以长三角地区为研究范围，将区内的城市看作网络节点，构造节点间科学合作网络数据矩阵，勾勒出科学合作网络动态变化的社会网络关系图；其次，建立用于分析网络结构与特征的社会网络测度指标，见表1。经过计算和分析，揭示科学合作网络的区际关系及网络发展的宏观特征；第三，考察节点在网络发展过程中的功能变化特点，剖析网络发展的微观结构，并通过对核心一边缘结构验证及划分，解释了长三角城市间科学合作网络的结构特点；最后，根据分析结果，给出结论。

3、长三角城市科学合作的整体网络动态特征

3.1　网络结构变化的基本特征

为了解长三角各城市科学合作结网的基本骨架和脉络，设定50篇合作论文为阈值，参考“五年计划”为标准将1991－2010年划分为4个时段，对科学合作网络矩阵数据库进行处理，形成的网络中节点数和边数(见表2)。
表2显示1991－2010年，长三角城市科学合作网络的节点数从1991年的10个增加到了2010年的16个；而网络边数从17增加到了64，说明参与跨区科学合作城市数量不断增多，合作范围和程度增长较快。特别自2000年之后，节点数和边数较以往有显著提高，城市科学合作的整体网络要素不断丰富，科学互动、信息交换和区际学习的通道不断增加，进入了网络发展的快速发展期。2005--2010年，长三角城市合作网络节点和边数趋于稳定，城市间科学的网络要素是基本形成。
运用Ueinet软件中的社会网络可视化工具Net－Draw，建立了反映其网络结构特征的社会网络关系图谱。从图1可知，1991－1995年，长三角部分城市未能有效地参与到科学合作网络中，网络结构较为松散，各城市间科学合作呈“弱联系”状态；1996－2000年，网络规模有所扩大，网络结构呈现一定的疏密性，即以南京和上海为核心的苏南地区网络紧密度高，而浙江各市网络则较为松散。2001－2005年，城市科学合作网络结构趋于复杂，核

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心城市的网络支撑作用趋于明显。2006－2010年，网络范围和规模进一步扩大，沪、宁、杭、苏等主要城市间的科学交流更加紧密，网络边缘各市间合作关系得到加强，驱动网络发展的节点增多。

3.2　网络发展的特征统计分析

社会网络方法中的网络规模、网络密度、网络中心性、平均路径长度和簇系数等指标可以反映网络的内部结构和特征机理。将原始数据带人表1的公式中，计算结果如表3所示。
城市间科学合作的关系边数代表了网络规模的大小。从表3可知，1991－2010年长三角科学合作网络规模不断扩大(由184增加到234)，网络范围得到了延伸，说明城市间科学合作的参与者增多，但由于年增量不大，网络规模递增速度较为缓慢。网络密度从1991年的0.383增加到了2010年的0.448，表明城市间科学联系渠道不断增加，跨区科学合作的愿望和机会增多，整体网络的科学资源流动效率有所提升。可以看出，网络密度值在近20年来均小于0.5，意味一半以上的网络节点间未形成有效而紧密的科学合作关系，城市间现有的合作关系仍处于较松散的状态，网络综合水平有待进一步提升。网络中心性在一定程度上反应了城市间科学合作的结网规律，1991－2000年，网络中心性呈下降趋势(0.131降到0.126)，说明处于网络边缘的城市之间科学合作频度上升较快，整体网络的范围和边界得以拓展，使得网络中心性有所下降；2001－2010年，网络中心性分别从0.126上升到0.181，说明网络边缘城市开始更多地同网络中心城市发生科学联系，网络中心城市在区域科学生产、传播和合作中的核心地位不断上升，网络的中心集聚性不断上升。通过对平均路径长度的测算，发现L值呈逐年减小的趋势(1.233下降到1.025)，表明了网络中各城市间的科学合作中转次数逐渐下降(由1.2次中转降低到1次中转)，单个城市科学交流的可达性增强，体现了网络节点功能均得到了提升，整体网络的空间组织效率提高。网络簇系数是节点簇系数的总和平均值，其值在0～1之间，值越大体现了网络中节点间联系可达度高，网络综合集聚力越大。长三角城市科学合作的网络簇系数由1991年的0.688上升到了2010年的0.927，表明城市间的科学合作通道已经基本形成，从某种程度上讲，也反映了网络中核心节点在整体网络中的吸引力和集聚力正在不断提高。

4、长三角城市科学合作网络的微观结构变化机理

4.1　网络发展的节点功能变化

节点是网络中重要组成部分，网络节点的功能差异和地位大小，将会影响整体网络的发展轨迹，掌握网络节点的功能变化，将有利于理解网络结构的内在关系和动态特征。Stephenson和Zelen的信息中心性指数(Information Centrality)是指网络中各节点在合作交流中所拥有的信息权重，反映了节点在整体网络中所占信息资源量的大小，是衡量网络节点功能和地位的有效指标。通过对各个时段节点城市信息中心性指数的计算，依据其时段增量的大小对各城市的网络地位进行排序，结果如表4所示。
从表4可知，从各时段差的信息中心性增量大小来看，“九五”到“十五”期间各城市在科学合作中的功能提升较快，合作积极性明显大于“八五”到“九五”期间。进入后期，城市节点的驱动功能开始趋于减缓，科学合作的愿望有所下降。同时，上海和南京信息中心性指数增量在20年间均处于领先地位，表明上海和南京一直是促进长三角科学合作发展的核心动力，但自2000年后南京的指数增量(816.502)超过了上海(815.519)，说明南京成为长三角科学交流中心的功能和地位逐步凸显。江苏各市的信息中心性指数长期保持较高的水平，而浙江除杭州外各市的功能地位较弱，长期处于网络发展的次要地位。此外，泰州、南通等中小型城市在后期科学合作网络发展过程中驱动功能不断提升，而杭州、宁波、无锡等大城市则有下降趋势，说明在推动网络范围扩大和新科学合作关系建立上，各城市的网络地位和驱动功能出现了由大城市逐渐向中小型城市转变的趋势。

4.2　网络内部结构与特征区域划分

核心—边缘模型不仅能够明确社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位，更重要的是，在动态视角下还可以了解核心一边缘格局形成的结构特征和内在机制。通过Ucinet中的eore－periph，ery分析模块，设定联系密度(dens

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ity)为考察指标，并以最近5年(2006－2010年)为研究时段，具体验证与划分方法为：①先对16个城市科学合作矩阵进行初次验证，得南京和上海为整个网络的“核心区”；②对初次验证所得的边缘区(14个城市)进行核心，边缘模型验证，结果显示杭州、苏州和宁波的核心地位显著，将其划归于“半核心区”；③遵照以上方法，对前一次验证所得的11个边缘市再次进行验证，结果显示“核心一边缘”分化仍十分显著，以此将结果中的核心城市归于“半边缘区”，其余则归属于“边缘区”。该方法优化了传统社会网络分析中有关核心一边缘模型的单一划分，考虑了边缘区内部的城市地位的差异性，可充分反映网络内部的结构机理。
如表5所示，2005－2010年间，长三角城市科学合作网络呈明显的核心一边缘结构。其核心城市为南京和上海，两者的联系密度达7243.000，为其他城市合作联系密度的9倍，在整个网络中处于领导地位。半核心区包含杭州、苏州和宁波，其联系密度为685.000，为半边缘区和边缘区的3.2倍，说明相比其他边缘城市，苏、杭、甬三者之间的合作频度较高，处于网络的次中心地位。半边缘区和边缘区的内部联系密度分别为176.067和39.000，表明位于(半)边缘区的各城市之间科学合作意愿较低，网络边缘化现象明显。需要指出的是，半边缘区与边缘区存在一定的地域指向性，即半边缘区城市均来自江苏省。而边缘区城市则均来自浙江省，前者各市间科学合作网络发展综合水平明显优于后者各市，这种地域差异将影响网络的融合度和通达性。综合而言，以沪宁为核心，苏杭甬为轴线的大城市是推动长三角城市科学合作网络发展的主导力量，网络发展的地域分层现象较为明显。

5、结论与讨论

本文以城市科学合作较为频繁的长三角地区为研究对象，从动态角度揭示了其城市间科学合作网络的结构特征及区域类型，剖析了科学合作网络的形成机理与演进过程。并得到以下结论：
①整体来看，长三角城市间科学合作的网络参与者数量、规模强度和网络范围均得到了较快的进步和提升，城市间科学合作的网络架构已基本形成。在网络发展过程中，网络结构开始不断分化并呈现出地域差异性，位于不同行政区(省)下的城市子网络在通达性、进入壁垒和组织效率上均存在较大差异。
②从网络特征统计来看，网络密度、中心性、平均路径长度和簇系数均有所提升，体现了城市间科学合作频度不断增加，合作强度和效率逐步提升，网络核心城市的科学合作吸引力和集聚力不断增强。但各项指标增长的速度较为缓慢，其上升空间仍很大，离成熟网络仍存在很大差距。
③从城市节点的功能变化来看，上海和南京的核心地位长期作用于长三角科学合作网络的发展。江苏省各市在整体网络中占有较多的科学资源，而浙江省各市在推动网络发展中的作用和地位较弱。相比网络发展前期以大城市为主导的节点格局，后期中小型城市的网络驱动功能开始凸显，网络内部的节点驱动方式开始趋于多元化。
④根据核心一边缘模型验证，城市间科学合作网络存在显著的内部结构分层现象，根据其科学合作联系密度可划分为核心区、半核心区、半边缘区和边缘区4个特质区。形成了以南京、上海为核心，杭州、宁波和苏州为次中心，其它中小型城市为(半)边缘区的网络层次结构。这种“核心－边缘”非均衡结构将长期存在于城市间科学合作的网络发展，不利于区域科学合作网络复杂化和成熟化。
考虑到长三角地区是一个包含多级行政主体的地域连续体，不同行政区(省)的制度、管理和认知差异可能会对城市间科学合作的对象选择产生影响，从而导致科学合作网络的空间不平衡发展。据此，研究长三角城市间科学合作网络演化的空间特征及规律，从中探索出网络形成原因、影响因素和内在机制，是今后值得深入研究的问题。