知识网络结构特征及其对知识流动的影响

知识网络结构特征及其

对知识流动的影响

汪涛1，任瑞芳1，曾刚2

（1．南京师范大学地理科学学院，南京210046；2．华东师范大学资源与环境科学学院，上海200062）

摘要：综述了地理学中知识网络的研究进展，认为目前在知识网络的地理空间尺度、非地理距离的定量计算及知识网络的演化机制等方面的研究有待突破。以知识网络为研究视角，以南京为实证区域，以重庆维普期刊全文数据库中合作发表的化工领域论文统计数据为数据源，基于新经济社会学的社会网络分析等研究理论和方法，运用UCINET和TransCAD 软件分析南京化工知识网络的结构，探讨知识网络的组织和空间结构及其对知识传播和交流的影响，发现地理距离对知识流动空间过程的影响仍然存在，社会距离的影响力也不容忽视。

关键词：知识网络；社会网络分析；网络结构；知识流动；地理距离；社会距离

中图分类号：F062．3文献标识码：A文章编号：1002－0241(2010)05－0150－06

Structure of Knowledge Network and Its Impact on Knowledge Flows

WANG Tao1,REN Ruifang1,ZENG Gang2

(1．School of Geographical Science,Nanjing Normal University,Nanjing210046,China;2．School of Resources and Environment Science,East China Normal University,Shanghai200062,China) Abstract:Knowledge network is a kind of inter－connected network that is born in the process of diffusion and communication of knowledge by the actors who create,transfer,absorb and apply knowledge,such as enterprises,universities,organizations and institutions．This paper at first reviews the research progress of knowledge network,and points out that the further research fields are:the geographical space scale of knowledge network,the calculation of no－geographical distance,and the evolution mechanisms of knowledge network．Then takes knowledge network as the research perspective,Nanjing as the case study area, statistical data of the papers published in cooperation about the chemical industry in the database of Chinese Scientific and Technical Journals(Journal of Chongqing VIP)as the data source．Based on the theory and methods of social network analysis in New Economic Sociology,we use UCINET and TransCAD to analyze the organizational and spatial structure of knowledge network of Nanjing chemical industry,and its impact on the knowledge flows．This study reveals:1)the knowledge network is a loose multi－core network,and colleges／universities play a leading role in the knowledge exchange;2)in the national level the spatial

收稿日期：2009－11－26

基金项目：国家自然科学基金项目（40971069）；江苏省高校自然科学基础研究项目（09KJB170001）；江苏省教育科学“十一五”规划立项课题（D／2009／01／089）阶段性成果

第一作者简介：汪涛（1970－），女，安徽池州人，副教授，博士，研究方向：高新技术产业空间集聚与发展。

1知识网络概述

1．1知识网络的概念

知识网络（Knowledge Network）的研究始于20世纪90年代管理学领域，Kobayashi等以知识密集型企业为单元研究了知识传播和交流的时空演进规律[1]，Beckmann 则以科学家为单元对学术性知识流动的经济结构模型作了探讨，并首次提出知识网络的概念，认为知识网络是进行科学知识生产和传播的机构和活动[2]。1998年，美国国家科学基金会（NSF）在关于知识网络领域的研究课题中阐明知识网络是一个社会网络，该网络能提供知识和信息的利用等。

通常认为，知识网络是由创造、转移、吸收和应用知识的行为主体（企业、组织和机构等）在知识的传播与交流过程中彼此联结而形成的网络结构，属于一种社会网络，各行为主体构成了网络的节点，行为主体间的知识流动构成了网络中的线条。相对于等级森严的组织科层，网络在信息和观念的交流方面具有开放性，从而激励学习和创新；相对于市场，网络提供了基于长期信任及协作的氛围，从而促进知识共享，因此网络结构比其它形式的结构更有利于促进知识的创造和应用进程[3]。

1．2地理学中知识网络的研究进展

随着信息技术的发展，以网络为特征的社会经济组织和空间发展模式，已得到西方发达国家政府部门和学术界的关注[4]。近年来随着知识网络的研究从管理学领域向其它学科扩散，通过对知识网络的解析探讨知识流动空间过程产生的机制和发展的趋势，成为经济地理学的一个新的研究方向[5]，国内外相关研究主要集中在以下三个方面。

1．2．1知识网络的研究范式

在知识网络研究的萌芽期，其研究方法借助于交通网络研究范式[6]，随着研究的深入，学科的综合和融合也越来越得以加强，近年来随着地方经济网络重要性的备受关注[7]，新经济社会学关于社会网络分析的理论和方法被广泛引入经济地理学对知识网络的研究中[8－9]。

社会网络分析（Social Network Analysis，SNA）作为新经济社会学中重要的研究方法，是在美国社会心理学家莫雷诺（J．L．Moreno）提出的社会测量法基础之上发展起来的，用来研究行为者彼此之间的关系。它是一门整合的行为科学，包含了社会实体观察研究、数学、统计、图论等学科，目前它已经从一种具体的研究方法拓展为一种理论框架[10]。研究者通过建立社会行动者之间关系的模型，力图描述群体关系的结构，研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响[11]。社会网络分析方法的探讨还有待于进一步深入，在模型研究方面，“块模型”、“p觹模型”、“社会影响模型”以及“动态模型”等是当前网络研究中几种最具活力也最艰深的前沿问题[12]。

社会网络分析关注的是已经形成的知识网络的情况，但对于知识网络是如何形成的？网络中关系的各种特征和位置、角色是否对网络有影响？影响如何？是关系促成了位置和角色的固化，抑或反之？这些问题在社会网络分析中还没有得到充分的解释或讨论[13]，而地理学的综合分析特色则可以就此进行补充。

1．2．2知识网络的结构与效应

微观层面上，主要研究网络对企业经济活动和创新行为的影响，Elfring／Hulsink将新经济社会学家Granov－etter关于社会网络关系强弱理论运用到高科技企业知识的创造与扩散研究中，发现强联系有利于隐性知识的交流，而弱联系更利于显性知识的交流[5]；Morrison通过研

distribution of knowledge network is denser in North China and sparser in South China．In the Yangtze Delta level the nodes of knowledge network are concentrate on Shanghai,Nanjing,Hangzhou,and other cities which along the railway line between Shanghai and Nanjing;3)the impact of geographical distance on knowledge flows still exist．And the impact of social distance on knowledge flows cannot be ignored．Generally,the denser of the knowledge network,the more effective of the link efficiency．Finally this study provides some advice to the Government for policy making of high－tech industry clusters and regional science and technology development．

Key words:knowledge network;social network analysis;network structure;knowledge flow;geographical distance;social distance