基于群策層次分析法的中國高校智庫網絡影響力評價分析

邱均平　祖文玲

〔摘 要〕由于高校智庫是智庫的重要組成部分，且智庫網絡影響力對智庫發(fā)展極為重要，本文以中國智庫索引數(shù)據庫中高校智庫為研究對象，引入基于群策的層次分析法，構建高校智庫網絡影響力評價指標體系，通過收集數(shù)據對我國高校智庫網絡影響力進行實證研究，從而為高校智庫增強網絡影響力提供建議。

〔關鍵詞〕高校智庫；網絡影響力；評價指標體系；層次分析法；群策法

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.08.014

〔中圖分類號〕G302；G252.8 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）08-0099-08

〔Abstract〕Because university think tank is an important part of think tank，and the network influence is very important to the development of the think tank.The paper was focused on the university think tank in the Chinese think tank index database，constructed the network influence evaluation system of university think tank by AHP and group policy，and made an empirical study on the network influence of Chinese university think tank through the collection of data，so as to provide advices for the university think tank to enhance the network influence.

〔Key words〕university think tank；network influence；evaluation system；AHP；group policy

智庫又稱思想庫（Think Tank），最初指第二次世界大戰(zhàn)期間對美國軍事人員和文職專家聚集在一起制定戰(zhàn)略計劃及其他軍事問題的保密室。目前，智庫一般指獨立的、中立的、非營利性的、以專業(yè)知識和思想觀點產出為基礎，獲得資助并影響政策過程的研究機構[1]。我國智庫現(xiàn)階段根據機構特點大體上可分為黨政軍智庫、社會科學院、民間智庫以及高校智庫[2]。高校智庫作為智庫組成中的一大分支，其優(yōu)勢在于資源豐富、專業(yè)性強，但也存在與社會和政府有信息對接斷層的現(xiàn)象?；ヂ?lián)網環(huán)境下的信息交互能夠有效地消除信息孤島、打破信息壁壘，在很大程度上建立起高校智庫與社會及政府信息交流的平臺。

黃開木等（2014）運用鏈接分析法對中美智庫網站進行對比研究，通過10個數(shù)據指標對中美智庫網站進行了基本的數(shù)據分布特征的比較[3]；邱均平等（2016）構建了智庫網站評價模型，并以賓夕法尼亞大學智庫與公民社會項目組發(fā)布的全球智庫報告中頂級排名前30的智庫為評價對象，對其進行評價[4]；趙旭（2016）在其碩士論文中對中國智庫的影響力進行了研究[5]，但僅限于對中國智庫影響力的評價過程進行了文字描述；肖福軍（2016）對各類高校智庫影響力評價指標體系進行了綜述，并基于SWOT構建了自己的高校智庫影響力評價指標體系，確定了6個一級指標[6]，但其缺少網絡影響力這一指標。張宇等（2017）運用層次分析法和熵權法從搜索引擎、官方網站、電子報紙、微信公眾號以及官方微博5個方面對智庫網絡傳播力進行研究，其通過網絡在線數(shù)據對我國的民間智庫進行了實證研究，得出智庫網絡傳播力強弱與其綜合影響力基本呈正相關關系[7]。高校智庫因其網站性質以及數(shù)據較難獲取，故而目前還未有對其網絡影響力進行實證研究。

以中國知網期刊數(shù)據庫為數(shù)據源對中國高校智庫的研究論文進行檢索可以發(fā)現(xiàn)，目前我國高校智庫研究主要集中在決策咨詢、治理體系以及高校圖書館建設等方面，高校智庫網站建設以及智庫網絡影響力研究并不是現(xiàn)如今的研究重點和中心。與智庫網絡影響的研究不足的現(xiàn)狀相對應的是我國網民數(shù)的不斷增長，人們對網絡的依賴不斷加強。根據中國互聯(lián)網絡信息中心（CNNIC）發(fā)布的《第41次中國互聯(lián)網絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，我國網民規(guī)模截至2017年12月已達7.72億，互聯(lián)網普及率為55.8%[8]。高校智庫的職責之一就是概念性的啟迪功能，吸引政府決策部門運用大學智庫所產生的某些理論或假設，為重新界定公共政策問題提供新的理解思路[9]。這樣的功能不僅需要高校智庫本身提出的理論或假設具有價值，也需要政府和公眾能夠關注到高校智庫所提出的理論，或者說高校智庫需要通過一定的平臺展示其研究結果。陳升等基于39個中國智庫樣本的實證研究提出，智庫研究人員主要通過發(fā)布研究成果產生影響力[10]。而目前，網絡平臺是高校智庫發(fā)布其研究成果的主要途徑之一。

我國當前的智庫評價排行榜單主要有上海社科院智庫研究中心發(fā)布的《中國智庫報告》、零點國際發(fā)展研究院發(fā)布的《中國智庫影響力報告》、中國社科院中國社會科學評價中心發(fā)布的《全球智庫評價報告》、四川省社科院發(fā)布的《中華智庫影響力報告》以及南京大學智庫研究與評價中心與光明日報智庫研究與發(fā)布中心發(fā)布的《中國智庫網絡影響力評價報告》。這5份報告中都未將高校智庫作為重點研究對象，并且只有《中國智庫網絡影響力評價報告》將焦點集中于智庫網絡影響力的評價。其他智庫評價排行榜單對智庫的評價主要集中在智庫的綜合影響力以及決策、學術、社會、國際影響力等方面，其評價指標中未將智庫網絡方面的影響力作為重點，也并未單獨對智庫的網絡影響力進行研究。

光明日報智庫研究與發(fā)布中心和南京大學智庫研究與評價中心發(fā)布的《中國智庫網絡影響力評價報告》中將報告所采用的智庫網絡影響力評價模型稱為RSC“雪球”評價模型。該智庫網絡影響力模型提出，智庫網絡綜合影響力由智庫的網絡資源指標R、網絡傳播能力指標S和網絡交流能力指標C共同反映，三類指標分別代表智庫影響力在空間的3個維度，并指出，當智庫在這3個維度上不斷“滾雪球”時，其網絡影響力就會不斷增強[11]。相對于RSC“雪球”評價模型，層次分析法在指標體系中因素不超過9個的對象系統(tǒng)中具有可靠性高、誤差小的優(yōu)點。利用層次分析法構建的指標體系更加清晰，在評價過程中的使用更加成熟，而基于群決策的層次分析法能夠減少個人決策帶來的相對誤差，充分發(fā)揮集體的智慧，故本文采用基于群決策的層次分析法來構建高校智庫網絡影響力評價指標體系[12]。

1 評價指標體系構建

1.1 框架分析

網絡影響力是在網絡環(huán)境中通過互聯(lián)網改變他人的思想和行動的能力，一般通過利用和效用來產生作用[13]。目前我國對智庫網絡影響力的研究主要集中于對智庫網站影響力的研究，然而智庫網絡影響力并不僅僅來源于智庫網站，還來自新媒體如微博、微信等其他網絡渠道。楊思絡等認為，在網絡環(huán)境中，智庫影響力主要來自三方面：智庫自有平臺、合作平臺以及第三方平臺[14]，高校智庫在其三方平臺的共同作用下傳播其智庫產品、思想，形成其網絡影響力。智庫通過合作平臺發(fā)布信息即其通過第三方網絡平臺注冊自有官方賬號發(fā)布信息，其本質上是由高校智庫主動發(fā)布與其相關的信息，故在本文中，筆者認為高校智庫網絡影響力的來源可以簡化為智庫自有平臺以及第三方平臺。

高校智庫自有平臺的網絡影響力包括官方網站的影響力以及自有新媒體的影響力，而第三方平臺的影響力主要取決于高校智庫在第三方平臺的學術、新聞以及整體網絡的顯示度?；诟咝Ｖ菐炀W絡影響力的形成機理，本文從自有平臺和第三方平臺兩個維度構建了高校智庫網絡影響力評價指標體系，如圖1所示。

針對高校智庫自有平臺影響力中官方網站的影響力，本文選取PR值、網站反鏈接數(shù)以及網站規(guī)模3個指標分別從網絡影響力和內容豐富度兩個角度對其進行評價。

PR值全稱PageRank即網頁級別，是谷歌用于計算特定網頁相對于搜索引擎中的其他網頁的等級，權重數(shù)值為0～10，數(shù)值越大表示該網站的受歡迎程度越高，可以用來評估和預測高校智庫官方網站在網絡中的顯示程度以及受歡迎程度。

網站反鏈接數(shù)是指來自網站外部的入鏈總數(shù)，網站的反鏈接數(shù)越多，說明網絡中其他站點對網站的引用更多，網站的價值越高其影響力越大，該指標能夠在一定程度上反映一個網站的聲譽及其外部輻射能力。

網站規(guī)模是指該網站下所有的頁面數(shù)量，網站的頁面數(shù)越多，說明該網站規(guī)模越大，所包含的內容越多，其內容豐富程度也就越高。

現(xiàn)階段高校智庫自有平臺中的新媒體傳播渠道主要為微博和微信，高校智庫通過注冊微博官方賬號以及微信官方公眾號，發(fā)布關于自身平臺有關的內容和信息，從而吸引粉絲和關注，達到傳播智庫內容，提高智庫網絡影響力的作用。本文結合清博指數(shù)提出的微信傳播指數(shù)（WCI）和微博傳播指數(shù)（BCI）[15]，并對其進行調整，得到微信影響力指數(shù)和微博影響力指數(shù)。

清博指數(shù)提出的微信傳播指數(shù)（WCI-V13.0）通過對微信公眾號的整體傳播力、篇均傳播力、頭條傳播力以及峰值傳播力4個維度進行指標計算得出微信公眾號的整體影響力，其計算公式為[15]：WCI={30%×[85%×ln（日均閱讀數(shù)+1）+15%×[ln（10×日均點贊數(shù)+1）]+30%×[85%×ln（篇均閱讀數(shù)+1）+15%×[ln（10×篇均點贊數(shù)+1）]+30%×[85%×ln（頭條日均閱讀數(shù)+1）+15%×[ln（10×頭條日均點贊數(shù)+1）]+10%×[85%×ln（最高閱讀數(shù)+1）+15%×[ln（10×最高點贊數(shù)+1）]}2×10

基于網絡信息資源的時間分布規(guī)律以及用戶信息行為的穆爾斯定律，本文將從清博指數(shù)可獲得的最近5個月的WCI數(shù)據按照時間由遠及近的順序，按照權系數(shù)分別為1、1.5、2、2.5、3對其進行加權計算得到微信影響力指數(shù)，其計算公式為：

微信影響力指數(shù)=1×WCI7月+1.5×WCI8月+2×WCI9月+2.5×WCI10月+3×WCI11月

基于數(shù)據的可獲得性和清博指數(shù)提出的微博傳播指數(shù)（BCI V9.0）目前已通過大量數(shù)據操作得到認可并且可以較為清晰表達微博賬號的傳播力，故本文采取清博指數(shù)提出的BCI為微博影響力的測度指標，其計算公式如下：

BCI=30%×（發(fā)博數(shù)×1+原創(chuàng)微博數(shù)×2）+70%×（轉發(fā)數(shù)×3+評論數(shù)×4+原創(chuàng)微博轉發(fā)數(shù)×5+原創(chuàng)微博評論數(shù)×6+點贊數(shù)×7）

由于各項指標在數(shù)量級上存在較大的差距，故本文中所有數(shù)據指標都在計算前進行歸一化處理。

高校智庫第三方網絡平臺的影響力主要取決于高校智庫在第三方平臺的學術、新聞以及整體網絡的顯示度。本文選取網絡顯示度、網絡新聞曝光度和網絡學術影響力3個指標對高校智庫第三方平臺影響力進行評價。

網絡顯示度指通過百度等搜索引擎對高校智庫進行搜索后，得到網上有關智庫的介紹、評論等信息，在一定程度上反映各個高校智庫在網絡中的顯示情況[16]。

網絡新聞曝光度指在各大門戶網站的新聞板塊中，有關高校智庫的新聞熱點數(shù)量的多少，通過新聞曝光度可顯示該高校智庫在網絡新聞中的顯示程度，新聞熱點越多，則該高校智庫與媒體互動越多，在網絡中的影響力越大。

基于高校智庫的研究成果的特殊性，并多以論文、報刊等形式發(fā)表，故本文將網絡學術影響力定義為以高校智庫為作者單位發(fā)表的被網絡數(shù)據庫收錄的文獻數(shù)量，這里的文獻主要包括期刊論文、碩博士論文、會議論文以及報紙年鑒等，隨著互聯(lián)網的發(fā)展，人們更多地采取從網絡中獲取所需的學術資料，一個高校智庫發(fā)表的文獻是否被網絡數(shù)據庫收錄以及被收錄的文獻數(shù)量在某一側面反映了該高校智庫的網絡學術影響力。

1.2 群策層次分析法

層次分析法（Analytical Hierarchy Process，以下簡稱AHP）是美國運籌學家T.L.Satty教授針對難以完全定量分析的多準則評價問題提出的結合定性分析和定量分析的一種綜合分析方法。AHP將與評價有關的元素分解為目標層、準則層和方案層，通過對現(xiàn)實問題的抽象構建層次結構模型，構造比較判斷矩陣并依據一定的客觀現(xiàn)實對數(shù)據兩兩進行比較填寫判斷矩陣，最后計算權向量并通過一致性檢驗后得到評價指標體系及其指標權重。對于同一結構的AHP模型，個人的決策的相對誤差較大，為了減小誤差，充分發(fā)揮集體的智慧和優(yōu)勢，本文采用基于群策的AHP，邀請5位專家進行權重分析，具體過程如下[17]：對于高校智庫網絡影響力指標體系而言，共有5個專家參與8個評價指標權重系數(shù)的確定，設第k個專家認為第i個指標相對于第j個指標的相對重要性為αkij（i，j=1，2，…，8），則共給出如下k個判斷矩陣：

若專家對指標間相對重要性的判斷差距較大時，需要專家對其重新進行協(xié)商和判斷，綜合專家意見以后得到每個專家的判斷矩陣及其相對重要系數(shù)。求出每個專家矩陣的最大特征值λmax及其對應的特征向量，并進行一致性檢驗，如數(shù)據不一致，則重復上述步驟后進行檢查并進行有針對性的修正，最后按照專家判斷矩陣或專家排序權重結果進行幾何平均，得到綜合k個專家意見的判斷矩陣或專家排序權重結果。

1.3 指標權重確定

本文基于層次分析法以及高校智庫網絡影響力形成機制，構建高校智庫網絡影響力指標體系，通過Yaahp層次分析法軟件[18]將繪制好的層次模型生成群決策專家數(shù)據錄入軟件，通過使用該軟件，專家可以對指標體系進行權重分析，錄入決策數(shù)據，通過Email等形式發(fā)回，在通過一致性檢驗后按幾何平均法對回收到的數(shù)據進行綜合，最后得到群決策計算結果。

駱正清等（2004）在保序性、一致性、標度均勻性、標度可記憶性、標度感知性、標度權重擬合性6個方面對綜合評價層次分析法中的不同標度方法進行比較[19]，1～9標度法在保序性、均勻性等方面都表現(xiàn)良好。故本文選取1～9標度法對評價指標進行兩兩比較構造比較判斷矩陣，最終得到5位專家自身權重結果如表2所示以及匯總專家指標權重結果如表3所示。

2 實例分析

2.1 評價對象選取

高校智庫作為智庫的一大分支，其研究現(xiàn)狀與智庫研究現(xiàn)狀有所不同。不同于對智庫概念和智庫范圍進行定義和界定的研究較多的情況，在對高校智庫的研究中，鮮有學者對高校智庫的概念和范圍進行嚴格的定義和界定。究其原因是高校下屬機構眾多并且本身就有進行學術研究的職能。雖然對高校智庫的界定上存在一定的爭議，但是大多數(shù)學者認同高校智庫并不是高校整體或傳統(tǒng)學院，而是依托高校優(yōu)秀資源成立的二級研究咨詢機構。例如，上海社科院智庫研究中心發(fā)布的《中國智庫報告》在2013-2015年的報告中，除專業(yè)榜單的其它榜單中都將高校整體作為智庫評價對象，而在2016年報告的所有榜單中將高校智庫界定為高校的二級研究咨詢機構。結合高校智庫的實際情況和具體研究場景，本文將高校智庫界定為研究型大學下屬的政策研究咨詢機構。

評價對象的選取是評價的第一步，本文選取中國智庫索引數(shù)據庫作為評價對象的選取來源。中國智庫索引數(shù)據庫是由南京大學中國智庫研究與評價中心（CCTTSE）和光明日報智庫研究與發(fā)布中心聯(lián)合研發(fā)的中國智庫數(shù)據管理和在線評價工具。該數(shù)據庫于2016年12月17日發(fā)布了“CTTI首批來源智庫名錄”，其中入選的高校智庫共248家，其入選的智庫機構遵循“主管部門推薦—專家評審—初選入圍智庫在線填報數(shù)據—專家審定最終名單”4個環(huán)節(jié)，基本做到了客觀、公正的要求。筆者依據本文對高校智庫的限定，將研究型高校界定為進入“211工程”、“985工程”或擁有博士點的院校，對248家智庫進行篩選，篩選出221家高校智庫，排除其中沒有官方網站和官方介紹頁面的高校智庫共60家，共得出評價對象161個。

2.2 數(shù)據收集與處理

在數(shù)據收集過程中，PR值、網站反鏈接數(shù)、網站規(guī)模、網絡顯示度、網絡新聞曝光度和網絡學術影響力主要通過人工方法在線采集。其中各高校智庫網站的PR值和網站反鏈接數(shù)通過站長工具獲取。網站規(guī)模即網站頁面數(shù)通過構造百度檢索式獲取，具體檢索式為“site：XXX”，如北京大學國際戰(zhàn)略研究院的網站頁面數(shù)為在百度搜索頁面中輸入“site：www.ciss.pku.edu.cn/”后檢索獲得的數(shù)量，檢索時間為2017年12月23日。

網絡顯示度和網絡新聞曝光度通過百度搜索引擎中高級檢索限定關鍵詞搜索獲取。網站顯示度通過在百度搜索引擎中設定搜索結果包含以下完整關鍵詞后輸入高校智庫名稱進行搜索，記錄查詢到的網頁數(shù)量，檢索時間為2011年12月23號。

網絡新聞曝光度通過在百度新聞高級檢索頁面中，設定時間為全部時間，搜索結果顯示為包含以下的完整關鍵詞，輸入高校智庫名稱搜索獲得有關該高校智庫的新聞熱點數(shù)量，搜索時間為2017年12月24號。百度新聞的新聞源包括500多個權威網站，并自保存自建立以來所有日期的新聞，故本文選取百度新聞為獲取高校智庫網絡新聞曝光度的數(shù)據源。

網絡學術影響力指以高校智庫為作者單位發(fā)表的被網絡數(shù)據庫收錄的文獻數(shù)量，筆者通過綜合對比中國知網、萬方數(shù)據庫和維普網的資源收錄量以及標引精度，選取中國知網為網絡學術影響力的數(shù)據檢索源，通過高級檢索中精確限定作者單位為高校智庫，確定以高校智庫為作者單位發(fā)表的期刊論文、碩博士論文、會議論文以及報紙年鑒總數(shù)。

微博影響力指數(shù)與微信影響力指數(shù)主要通過數(shù)據平臺采集，其中微信影響力指數(shù)通過清博指數(shù)[20]平臺獲取高校智庫官方微信賬號自2017年7月至2017年11月的微信傳播指數(shù)數(shù)據。微博影響力指數(shù)中的發(fā)博數(shù)、點贊數(shù)、粉絲數(shù)、轉發(fā)數(shù)和評論數(shù)通過八爪魚數(shù)據爬蟲軟蟲軟件進行獲取，統(tǒng)計了高校智庫官方微博自注冊至2017年12月27日的總發(fā)博數(shù)、總點贊數(shù)、粉絲數(shù)、總轉發(fā)數(shù)以及總評論數(shù)，采集時間為2017年12月27日。筆者鑒于微博平臺中的市場份額以及影響力，對數(shù)據進行采集使用的微博平臺是新浪微博。

由于高校智庫網絡影響力指標體系中，各項指標的數(shù)據數(shù)量級相差較大，需要對收集到的數(shù)據進行相對應的轉化。本文采取歸一化處理，將有量綱的表達式轉化為無量綱的表達式，按照樣本中的最大值取100的情況下按比例轉換，公式如下：

2.3 評價結果與分析

對各項指標歸一化處理，將歸一化的數(shù)據按照各項指標的權重進行匯總求和得到各高校智庫網絡影響力的綜合指數(shù)。為了更好地對比研究高校智庫網絡影響力綜合指數(shù)，本文對獲得的綜合指數(shù)同樣作歸一化處理，得到百分制得分，前20名高校智庫名稱及其相關數(shù)據如表4所示：

2.3.1 中國高校智庫網站總體表現(xiàn)力

目前以中國智庫索引數(shù)據庫為評價對象來源選取的221所高校智庫中共有60所高校智庫沒有獨立的網站和官方介紹網頁。我國高校智庫網絡影響力排名前100的高校智庫中只有21所高校智庫網站為一級域名，其他高校智庫網站網址都是各相對應高校網站的二級域名。高校智庫通過將高校網站解析出來的二級域名作為自己的站點主要目的是便于管理以及利用高校網站的高流量和高權重提高自己站點的流量和權重，但是在信息檢索中，以一級域名作為網站網址更有利于搜索引擎的抓取，提高其在互聯(lián)網中的顯示度。從總體數(shù)據來看，高校智庫網站是否為一級域名與其網絡綜合影響力排名沒有必然聯(lián)系，但網絡綜合影響力排名前五名的高校智庫中前四所網站都是一級域名，從某個側面可以反映出以一級域名為網站網址的高校智庫對其網絡建設重視程度更高。

在本文高校智庫網絡影響力評價指標體系中，高校智庫網站表現(xiàn)力主要通過PR值、網站規(guī)模和網站反鏈接數(shù)進行測算，通過對獲取的數(shù)據中上述3個指標按各指標權重計算，得到結果如表5所示：

由表5可以看出，網站表現(xiàn)力較強的前20所高校智庫中，除現(xiàn)代服務業(yè)智庫、湖南師范大學道德文化研究院、上海交通大學輿論學研究院以及中南財經政法大學中國收入分配研究中心和海南國際旅游島發(fā)展研究院以外的15所高校智庫在網絡影響力方面仍然表現(xiàn)良好?？梢娚鲜?所高校智庫在網站建設方面效果顯著，但在新媒體宣傳以及網絡宣傳方面稍顯不足。

2.3.2 高校智庫新媒體影響力

通過研究對比發(fā)現(xiàn)，擁有官方智庫網站或官方頁面介紹的161所高校智庫中有38所高校智庫注冊了官方微信賬號，27所注冊了官方微博賬號，僅有14所高校同時注冊了微博以及微信官方賬號。由此可見高校智庫對于其網站建設的重視程度要遠遠高于其對新媒體建設的重視程度。

注冊微信官方賬號的37所高校智庫中，有14所高校智庫位于北京市，10所位于上海市，3所位于湖北省，江蘇省和廣東省各有兩所，其余7所分別位于浙江、廣西、湖南、四川、甘肅、河南和遼寧5個省份。注冊微博官方賬號的27所高校智庫中，有11所位于北京，6所位于上海，四川和江蘇各有3所，天津、甘肅、廣西以及湖北各有1所。高校智庫新媒體地區(qū)與數(shù)量分布圖如圖2所示：

由圖2可知，各地區(qū)高校智庫擁有新媒體賬號數(shù)與其高校智庫數(shù)量基本對應，可見地區(qū)教育資源豐富程度與其網絡影響力建設重視程度呈一定正向關系。其中，北京和上海的高校智庫數(shù)量與其擁有的新媒體賬號數(shù)明顯領先于其他省份，這與其教育資源、經濟資源和發(fā)展理念都有密不可分的關系。

在本文高校智庫網絡影響力評價指標體系中，高校智庫新媒體影響力主要通過微博影響力指數(shù)和微信影響力指數(shù)進行測算，通過對獲取的數(shù)據中上述兩個指標按指標體系權重計算，得到結果如表6所示：

由表6可知，新媒體影響力表現(xiàn)較為良好的前20所高校智庫中，上海外國語大學中國外語戰(zhàn)略研究中心、國家傳播創(chuàng)新研究中心、首都文化創(chuàng)新與文化傳播工程研究院、江蘇紫金傳媒智庫、天津大學中國文化遺產保護國際研究中心、中原發(fā)展研究院6所高校智庫在網絡影響力方面表現(xiàn)不太理想。筆者通過對上述6所高校智庫網絡影響力的其他指標進行分析，可以看到這5所高校智庫在網站影響力方面以及第三方網絡宣傳方面表現(xiàn)都不夠良好，需要在網站建設以及第三方網絡宣傳建設加強力度。筆者通過對網絡影響力與新媒體影響力榜單進行對比，可以發(fā)現(xiàn)有12所高校智庫進入網絡影響力排名前20名，但在新媒體影響力方面表現(xiàn)不夠理想，其中3所高校智庫“兩微”官方賬號都沒有注冊。相較于高校智庫在網站建設方面的重視，其在新媒體建設方面明顯不足。

2.3.3 高校智庫第三方網絡表現(xiàn)力

在本文中，高校智庫第三方網絡表現(xiàn)力主要通過網絡顯示度、網絡學術影響力以及網絡新聞曝光度3個方面進行測算。通過對獲取的數(shù)據中上述3個指標按指標體系權重計算，得到結果如表7所示：

由表7可知，第三方網絡表現(xiàn)力前20所高校智庫中有16所高校智庫位于北京和上海地區(qū)，其余3所分別位于湖北省、福建省和四川省，從側面反映了經濟發(fā)達地區(qū)的高校智庫對于網絡宣傳的重視程度較其他地區(qū)更高。

由于數(shù)據采集過程中，高校智庫網絡顯示度這一指標數(shù)據是通過百度搜索引擎中對高校智庫名稱進行限定搜索得到的所有網頁數(shù)量，故其在很大程度上包含了網絡新聞曝光度中搜索得到的頁面數(shù)，又因評價指標體系中網絡顯示度這一指標權重相對于網絡學術影響力更高，故高校智庫網絡顯示度排名對其第三方網絡表現(xiàn)力排名的擬合程度高于網絡影響力對其第三方網絡表現(xiàn)力的擬合程度。

3 結 語

綜上對我國高校智庫網絡影響力的實證研究，可以發(fā)現(xiàn)目前我國高校智庫網絡影響力總體表現(xiàn)并不良好，無論是官方網站建設、官方自媒體賬號的運營還是通過第三方媒體的宣傳都需要加強力度。高校智庫團體首先需要樹立網絡宣傳的意識，組織網絡宣傳團隊，重視各類自媒體以及第三方媒體的影響，通過專業(yè)團隊的運營，使其研究成果能通過網絡提升影響力，擴大社會關注度。

受筆者時間以及資源的局限性，并未將智庫網站中的智庫成果納入評價體系，其研究成果的數(shù)量以及質量也是智庫網絡影響力的重要組成部分，需要在以后的研究中加以完善和改進。

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（責任編輯：陳 媛）