近十年高校智庫領域熱點主題及發(fā)展趨勢

楊麗

摘 要：以2011～2020年CNKI數(shù)據(jù)庫中高校智庫相關文獻為數(shù)據(jù)基礎，采用基于CiteSpace的文獻計量法進行分析和總結。明確了高校智庫研究的發(fā)文趨勢、核心作者、核心機構等的分布情況，歸納了高校智庫研究的熱點主題及發(fā)展趨勢，為高校智庫建設與研究提供可參考的分析與依據(jù)，推動我國高校智庫進一步完善與發(fā)展。

關鍵詞：高校智庫;文獻計量;熱點主題;發(fā)展趨勢

智庫，也稱思想庫或智能團，是指由專家組成的，在政治、經(jīng)濟、科技、外交等領域為決策者提供思想、戰(zhàn)略和方法的公共研究機構，是生產(chǎn)知識和思想的組織。高校智庫是由高校機構或者高校機構協(xié)同其他機構共同建立的組織，主要負責政策研究等工作，影響高校的政策定制與實施過程。黨的十八大以來，高校智庫建設與研究已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略層面，2018年在黨的十九大報告中，習近平總書記提出要“加強中國特色新型智庫建設”。在此背景下，高校智庫的建設與發(fā)展十分迅速，取得了一定的高水平研究成果。通過利用文獻計量工具對高校智庫的相關文獻進行計量分析，可以對高校智庫領域的研究現(xiàn)狀進行梳理，挖掘出該領域的熱點和趨勢，為高校智庫發(fā)展提供依據(jù)和方向。

一、數(shù)據(jù)來源和分析方法

本文以“篇名=‘高校并含‘智庫”為檢索式在CNKI數(shù)據(jù)庫中進行檢索，檢索時間限制為2011年1月1日至2020年12月31日，共檢索出 1277 條記錄。為保證數(shù)據(jù)的科學性，剔除重復記錄及會議、新聞等非學術性文章后，最終共得到有效文獻 1127篇，即為本文的研究數(shù)據(jù)。借助可視化分析軟件CiteSpace分析運算，對2011～2020年間高校智庫的發(fā)文數(shù)量、核心作者、核心機構的分布情況進行統(tǒng)計和分析，運用關鍵詞共現(xiàn)分析、關鍵詞聚類分析等對高校智庫領域的熱點主題和趨勢進行梳理，同時呈現(xiàn)出相應的知識圖譜。

二、高校智庫的研究現(xiàn)狀分析

1.發(fā)文趨勢分析

發(fā)文數(shù)量可以表示某一領域的受關注程度，發(fā)文數(shù)量的逐年對比可以反映該領域研究的變化趨勢。對在CNKI中檢索處理后的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，獲得2011～2020年間高校智庫領域的發(fā)文數(shù)量趨勢圖，如圖1所示?？梢钥闯鲞^去十年間高校智庫領域的發(fā)文量總體呈上升趨勢，2015～2016年發(fā)文量上升趨勢最為明顯，之后每年的發(fā)文量波動較小，進入研究的穩(wěn)定期，2020年稍有回落。

2.核心作者分析

通過對某一領域作者的文獻進行量化分析可以分析出高產(chǎn)作者，從而確定核心研究學者。在CiteSpace中設置Node types為“Author”，時間跨度為 2011～2020年，Top N取值“50”，得到節(jié)點292個，連線157條，網(wǎng)絡密度為0.0037，知識圖譜如圖2所示，可以看出各學者之間的連線較少，說明高校智庫領域的作者合作度較低。根據(jù)普萊斯定律“在同一主題中，半數(shù)的論文為一群高生產(chǎn)能力作者所撰，這一作者集合的數(shù)量上約等于全部作者總數(shù)的平方根”可以計算出高校智庫的作者分布情況，計算公式為M≈0 .749（Nmax 1/2）。通過統(tǒng)計得到作者發(fā)文量表，如表1所示，可以看出發(fā)文量最高的為12篇，則M取整數(shù)值則為4，則發(fā)表論文數(shù)量4篇以上的即為高校智庫領域的核心作者，統(tǒng)計可知核心作者共有32人，發(fā)文159篇，占總文獻量的14.10%。這一結果與普萊斯定律對核心作者發(fā)文量的要求相差較多，說明2011～2020年間高校智庫領域缺少核心作者，沒有足夠的核心作者支撐學科發(fā)展。

3. 核心機構分析

從論文作者的所屬機構分析可以了解該領域的核心機構分布情況以及各機構間的合作關系。在CiteSpace中設置Node types為“Institution”，Top N取值“50”，運行后得到節(jié)點269個，連線159條，網(wǎng)絡密度為0.0044，高校智庫機構知識圖譜如圖3所示，其中節(jié)點之間的連線數(shù)量越少表明在該領域中機構之間的合作越少，是相對獨立化的研究，可以看出2011～2020年間高校智庫領域的研究機構之間缺乏合作，研究成果的流動性與共享性較弱。

通過對各機構的發(fā)文量進行統(tǒng)計，獲得高校智庫機構發(fā)文數(shù)量統(tǒng)計表（發(fā)文量≥10篇），如表2 所示，共選取了16家機構，其中黑龍江大學發(fā)文量最高為25篇，吉林大學、哈爾濱商業(yè)大學、南京大學、蘇州大學發(fā)文量都超過了15篇，表明這些機構2011～2020年間在高校智庫研究領域獲得了較多的研究成果，對高校智庫的研究和發(fā)展做出了突出的貢獻。

三、熱點主題及發(fā)展趨勢分析

1.關鍵詞共現(xiàn)分析

關鍵詞共現(xiàn)圖譜可以反映某一領域的熱點主題，展現(xiàn)研究文獻的核心思想。在對同類關鍵詞如“對策”與“策略”等進行合并等處理后，在CiteSpace中設置Node Type為“Keyword”，Top N取值“50”，運行后得到節(jié)點424個，連線562條，網(wǎng)絡密度為 0.0063，可視化后的關鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖4所示。在共現(xiàn)圖譜中，節(jié)點之間的連線代表著關鍵詞之間的共現(xiàn)關系，而節(jié)點越大代表著關鍵詞的頻次越多，是該領域的熱點主題。從圖4可知，2011年～2020年間高校智庫、智庫、高校圖書館、智庫建設等都是高校智庫領域的熱點主題，相關研究文獻較多，受到較大的關注。

2.關鍵詞聚類分析

本文進一步對關鍵詞進行聚類分析，共得到14個聚類，其模塊化程度值為0.3215，大于0.3，網(wǎng)絡輪廓值為0.9728，大于0.7，表明整個關鍵詞網(wǎng)絡的聚類結果良好，具有說服力。采用對數(shù)似然算法按照規(guī)模大小將關鍵詞聚類進行編號，如圖5所示，序號越小表示聚類越大，可以看出規(guī)模較大的關鍵詞聚類主要為高校智庫、中國特色新型智庫、決策咨詢，說明這三個研究領域是2011～2020年間高校智庫領域的研究重點，同時統(tǒng)計關鍵詞聚類結果可知各聚類下的主要關鍵詞，具體如表3所示。

通過結合文獻及關鍵詞聚類結果分析可知，2011～2020年高校智庫的主要內容有以下幾個方面：