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标题	河南高校省内科学合作的特征与影响因素分析
范文	钟镇+蒋自立 摘要：以河南省19所硕士学位授权高校为例，基于2014- 2016年SCI论文合著机构的计量分析，考察了省内高校间在自然科学基础研究领域协同创新活动的特征与影响因素。研究结果显示，河南省内19所高校之间的科学合作存在马太效应，创新协同伙伴倾向于选择论文发表较多的机构。此外，高校间科学合作强度受到学校专业属性与高校之间地理距离的影响。 关键词：科学合作 协同创新 马太效应 高校专业属性 中图分类号：D648.4 文献标识码：A 1 引言 协同创新一般是指为实现科学前沿创新、文化传承创新、行业产业技术创新或服务区域创新发展决策等“共同”目标，涉及政（政府部门）、产（公司企业）、学（高等院校）、研（研究院所）等两方或两方以上不同机构，在优势互补或资源共享的基础上，通过共同参与、共享成果与共担风险的形式，协同合作完成的创新活动[1]。协同创新活动的主要目的包括两个方面：一是降低创新成本，二是提高创新绩效[2]。高校间的科学合作是高校协同创新活动的重要形式，而包括SCI收录期刊论文（简称SCI论文）在内的高层次学术论文则是表征协同创新活动中基础研究绩效的重要参考指标。本文考察省内高校SCI论文合作网络，旨在从科学合作的视角，考察区域内部高校间协同创新活动的特征与影响因素。 另一方面，自“十二五”到目前的“十三五”，河南省高校科技工作发展迅速，创新能力得到极大提升，并在科技平台建设、科技人才培育、重大科技项目以及科技成果奖励等方面取得了重要突破[3]。作为中部地区人口第一大省，河南省高校数量相对偏少，尤其是缺少高水平研究型高校。通过区域内高校间优势互补或资源共享，完成协同创新是快速提升河南省科技创新水平可供选择的捷径之一。 有研究显示，河南省的协同创新活动在一些方面存在合作层次不高、深度不够以及动力不足等问题[4]。文献调研的结果也显示，以往涉及河南省科技创新评价的研究往往属于单一主体的考察或不同主体间的对比分析[5-7]，而對协同创新的“共有/共享成果”的特征解析有所不足。本文通过构建高校间的合作关系矩阵，考察合作机构、合作成果的内外部特征与影响因素，希望能为河南省协同创新组织建设提供一些信息参考。 2 数据与方法 2.1 数据来源 本研究选取河南省具有研究生招生资格的19所本科高校作为研究对象，它们在河南省内不仅具有相对较高的科研水平，同时也且作为牵头高校涵盖了河南省一半以上的省级高校协同创新中心，是河南省高校协同创新活动的重要力量。在合著论文方面，笔者选取科睿唯安（Clarivate Analytics，原汤森路透知识产权与科技）的SCI数据库作为合作数据来源，目的在于测度高校间协同创新活动中的高水平研究成果的分布特征。笔者将样本论文的发表年份设定为2014-2016年，文献类型限定为研究型论文（Article），以观察各高校省级协同创新中心建立之后，近三年的协同绩效。见表1： 表1列出了19所高校2014-2016年全机构与第一机构SCI论文的篇数，各高校的简称也一并提供以便于后续描述。 2.2 研究方法 通过文献调研[8-10]，本文主要从三个方面分析河南省高校基础研究合作的特征与影响因素：科学产出能力、地理距离以及学校专业属性。 2.2.1基于R值比较的科学产出能力合作倾向性分析 表2为河南省19所硕士学位授权高校在2014-2016年SCI论文合著关系矩阵，记为观察值矩阵O，矩阵中i行j列元素Xij为高校i与高校j合作发表的SCI论文篇数。令xi为观察值矩阵O中第i行之和，yj为第j列之和，由此构建出期望值矩阵B。在期望值矩阵E中，两城市之间合作频度的期望值Xij的计算公式为： 上述公式中uij为高校i与j的合作频度，ui与uj分别是高校i与j在观察值矩阵A中与其他高校的合作频度之和，sij越大，合作倾向越强。通过比较高校所在城市之间铁路距离数据与省内高校合作萨顿指数的相关性，我们可以较为容易地判断河南省内高校合作是否存在地理倾向性。 2.2.3高校属性 依据各高校主干学科的情况，并参考专业高校分类标准，我们将19所高校粗略的划分为6类，包括综合（2所）、师范（5所）、理工（6所）、农林（2所）、医学（2所）以及财经（2所），具分类详见表3。 通过比较各所高校的主要合作伙伴的专业属性匹配度，我们希望对河南省内高校合作的专业属性倾向性做出判断。 3 结果与分析 3.1高校产出水平对其合作伙伴选择的影响 从本文2.1部分表1中SCI论文发表情况可以看到，19所高校在科学产出能力方面已经形成了较为显著的分层结构。除郑州航院与河南财大两所财经专业为特色的高校外（第一机构SCI论文篇数不足100），其余17所高校的SCI论文产出水平大致可以划分4个梯队：郑大处于遥遥领先的地位，SCI论文篇数其后第二梯队的各所高校3-6倍不等；河大、河南师大、河南科大、河南理工与新医5所高校处于第二梯队，与郑大同属于SCI论文高产机构，论文篇数均在1000以上；第三梯包括有河南农大在内的6所高校，论文篇数在500-1000之间；包括河南科技学院在内的4所高校构成第四梯队，属于相对低产的高校。 发表论文越多，合作机构越为广泛。对比表1和表4可以看到，除个别专业属性较强的高校外（如新医），机构发文数量与其合作的省内高校数量大体是一种正相关关系。发文数量越多，不仅合作机构越多，而且合作绝对频次也相对较高。不难发现，郑大是大多数高校最高频的合作者，而合作频次最高的三对组合郑大-河南科大（174篇）、郑大-河南工大（130）和郑大-河南师大（115）也均涉及郑大。 在合作网络中，合作的绝对频次高并不代表相对占比高，而只有合作频次显著超过合作中一方的实际产出能力，才能判定合作对象的选择存在马太效应，即合作对象倾向于选择科学产出能力的机构作为合作对象。因此，在分层结构的基础上，我们将17所高校（不含郑州航院与河南财大）依据其全机构SCI论文篇数多少进行分组，得到高产（表1中编号1-6的高校）、中产（表1中编号7-12的高校）与相对低产（表1中标号13-17）三个分组。基于本文2.2提供的R值计算方法，分别计算了三个分组合作频度的观察值、期望值与比值（R值），列于表5。如表5所示，高产组涉及的三组R值（1.11、0.87和1.02），总体上要高于中产组（0.87、1.40、0.73）和低产组，显示河南省高校间的自然科学基础研究合作确实存在一定的马太效应。需要说明的是，南阳师院-洛阳师院3年期间的合作频次高达35，是导致中产-中产合作R值异常冲高的主要原因。通过检索我们发现，双方的合作中有24篇论文都来自先后任职于两所高校的王利亚教授。如果排除掉王教授的这24篇论文，中产-中产合作R值将不超过1.0，统计结果所显示的马太效应更为显著。 3.2 学校属性与地理距离对省区内地市间科学合作的影响 依据2.2中“萨顿公式”计算方法并基于表2提供的原始合作关系矩阵，我们统计了19所高校合作强度列于表6，以降低绝对合作频次对合作特征考察的影响。此外，各高校合作强度排在前3位的高校及学校属性也一并列出。在171对合作关系中，涉及了包括河南师大-郑州航院、河南科大-河南理工与安阳师院-信阳师院在内的56对“零合作”关系，而其中合作强度最高的四对合作关系分别为郑大-河南工大（0.27）、郑大-河南科大（0.27）、洛阳师院-南阳师院（0.25）与河南师大-新医（0.25）。对比表4和表6之后，我们也能看到，绝对合作频次与相对合作强度两个指标的统计结果既有相同之处，也存在一定区别。 3.2.1专业属性的影响 从表6提供的学校专业属性信息可以看到，大多数高校在选择合作伙伴时具有相对显著的“专业”对应特征，尤其是体现在农林与师范类院校上面。例如河南农大和河南科院两所农林类院校就互为彼此重要的合作机构，而几乎所有的“师院”的重要合作机构都少不了“河南师大”的身影。郑大虽为综合类高校，但其前身之一河南医科大学是河南省内最顶尖的医学类高校，故使得它也成为新医与河南中医的主要合作院校之一。 3.2.2地理距离的影响 由于特殊的历史背景与地理因素影响，河南省高校的分布相对集中。19所硕士学位授权高校主要集中于在郑州（9所）、新乡（3所）、洛阳（2所）、开封（1所）、焦作（1所）、信阳（1所）、安阳（1所）、南阳（1所）等8个地级市，而河南省合计有18个地级市。按照两两组合的原则进行检索，8个地级市铁路交通距离从最近63公里（新乡—焦作）到最远557公里（安阳—南阳）不等。将两个地市间的距离分为（0—50）、（51—150）、（150—300）、（300—450）与（450—600）五个分组，分别计算距离分组中所有高校间“萨顿指数”的均值，即可得到19所高校合作强度与地理距离的关系。我们将这种关系绘制于图1，图中（0—50）代表的“同城高校”分组。如图1所示，如果不考虑（450—600）分组的情况，各高校的合作强度与之间的地理距离（铁路距离）呈现出明显的“负相关”关系，即距离越远，合作强度越小。实际上，分组（450—600）只包含了两组高校合作关系，安阳—信阳与安阳—南阳，具有一定的偶然性，不能作为否定主体数据“负相关”关系的依据。 4. 结论与讨论 以河南省19所硕士学位授权高校为例，本文基于2014—2016年SCI论文合著机构的计量分析，考察了省内高校间在自然科学基础研究领域协同创新活动的特征与影响因素，主要结论包括：（1）河南省内硕士授权高校之间已经形成了显著的分层结构；（2）19所高校间的科学合作存在相对显著的马太效应，主要高校倾向于选择科学产出能力较高的院校作为合作伙伴；（3）专业属性相近是省内高校进行协同创新活动最常见的一种自发现象；（4）省内高校之间的地理距离与它们的合作强度总体上呈“负相关”关系，地理距离越远，合作强度越低。 针对上述情况，我们认为：引导优势高校带动基础相对较差的其他省内院校发展；推动专业属性相近的高校的进行更为广泛的合作；改善其他地市与中心地市间的交通基础设施，理论上会进一步提高省内高校间协同创新的创新绩效。 参考文献： [1] 何郁冰. 产学研协同创新的理论模式 [J]. 科学学研究， 2012，30（2）： 165-174. [2] 李祖超， 梁春晓. 协同创新运行机制探析——基于高校创新主体的视角[J]. 中国高教研究， 2012，（7）： 81- 84. [3] 范如永. 中部地区高校特色优势学科分布及发展趋势 [J]. 高等农业教育， 2012，（10）： 29- 32. [4] 高霞. 高等院校科技协同创新的路径分析——以河南省为例 [J]. 科技管理研究， 2013，33（7）： 84- 88. [5] 张纯成， 孔繁仕， 张蓓， et al. 河南省高校科技创新资源分布与创新能力计量研究 [J]. 河南大学学报（哲学社会科学版）， 2008，48（2）： 158- 163. [6] 刘永， 李汉邦， 张水潮， et al. 地方高校科技创新能力诊断性评价实证研究——以河南省高校比较分析为例[J]. 中国高教研究， 2008，（9）： 55- 59. [7] 李小红. 地方高校协同创新体系构建的实践探析——以河南理工大学为例 [J]. 中国高教研究， 2014，（2）： 74- 77. [8] 梁立明， 沙德春. 985高校校际科学合作的强地域倾向 [J]. 科学学与科学技术管理， 2008，29（11）： 112- 116. [9] 钟镇. 从Web of Science看中部地区省内地市高层次学术成果合作特征——以河南省为例 [J]. 情报科学， 2015，（6）： 120- 125. [10] 柴玥， 刘趁， 王贤文. 我国高校科研合作网络的构建与特征分析——基于“211”高校的数据 [J]. 图书情报工作， 2015，（2）： 82- 88. [11] 梁立明， 朱凌， 侯長红. 我国跨省区科学合作中的马太效应与地域倾向 [J]. 自然辩证法通讯， 2002，24（2）： 42- 50.
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