基于科研合作关系的农产品加工知识网络研究

吴素春

（武汉轻工大学经济与管理学院，湖北武汉 430023）

《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》指出：乡村振兴，产业兴旺是重点。以农业供给侧结构性改革为主线，加快构建现代农业产业体系、生产体系、经营体系，提高农业创新力、竞争力和全要素生产率。农产品加工业一头连着农业和农民，一头连着工业和市民，产业关联度高、行业覆盖面广、增值潜力大，是国民经济的基础性、支柱性和战略性产业，是现代农业的重要标志，是农业增效、农民增收的有效途径[1]。但是，目前我国农产品加工水平与发达国家还存在一定差距，农产品加工业存在着技术落后、机械性能不高、科技投入及成果转化不足、产业化体系尚未形成、地区发展不平衡等问题。

农业科技创新是加快农业转型升级、实现农业现代化的必然途径，也是我国全面实施创新驱动发展战略的重要内容。因此，必须关注农产品加工业的科技创新问题，而科技创新要以知识创新为基础，知识已经成为社会新的战略性资源，知识的分布性特征逐渐增强，创新机构不得不通过合作实现优势互补，组织间的知识边界正在逐渐消融，合作越来越密切，形成了错综复杂的知识网络。知识网络有利于创新绩效的提升，进而提高创新主体的创新能力，这是学术界普遍认可的观点。喻登科[2]构建系统动力学仿真模型，对团队知识网络结构、行为与绩效的关系进行仿真检验，得出团队知识网络的结构和知识行为会影响知识增长绩效。丁道韧[3]研究发现知识网络关系特征的不同维度对创新绩效产生不同影响，同时揭示了知识网络关系特征的不同维度通过远程创新搜寻的中介作用影响科研团队创新绩效的微观机理。徐露允[4]的研究表明，企业知识网络中心势与利用式创新绩效呈正向关系；知识多元化对利用式和探索式创新绩效均具有促进作用。

1 研究方法与数据来源

社会网络分析（SNA）是社会学研究方法，研究基于关系的不同节点形成的网络结构，既分析网络中节点的属性特征，也分析网络的整体特征，有助于发现社会关系存在的规律。在管理学界，SNA已成为组织行为研究、战略研究、知识传播与创新研究和消费者行为研究的新研究范式。借助SNA，从组织科研合作关系的角度出发，研究农产品加工知识网络的结构特征。

构建网络矩阵的数据来源于中国知网期刊论文，采集时间段为2014—2016年，检索关键词为：农产品加工、粮油（粮食） 加工、油料（油脂） 加工、果品（水果）加工、蔬菜加工、畜产品加工、茶叶加工、水产品加工和特色农产品加工。删除重复检索的论文和与农产品加工研发创新无关的论文，得到合著论文共345篇，二元合作关系544条。这里的合作是不同机构之间的合作，即不包括同一机构内部不同部门之间的合作，因此总共涉及合作机构603家。

由于参与合作的机构数量比较庞大，将不以研究为主要任务的同一辖区的不同政府（行政） 部门统称为某辖区政府相关部门，如将“安康市高新区国家税务局”“安康市农业技术推广中心”统称为“安康市政府相关部门”。将因机构合并而只形成自我合作的节点删除。为排除合作的随机性，将参与合作少于2次的机构删除。处理后得到机构227家，合作关系313条。机构的性质以高校、企业和研发机构为主，其中高校80家、企业44家、研发机构40家、政府部门35家、其他机构（如医疗机构、行业协会、第三方检测机构等）28家。

2 农产品加工知识网络整体分析

根据科研合作数据建立合作矩阵，导入SNA的常用软件Ucinet进行二值处理（即忽视机构间合作次数，只考虑其合作关系）。由于机构A与机构B合作了1次，也相当于机构B与机构A合作了1次，所以研究的是无向对称二值网络。利用Ucinet中的NetDraw工具得到基于科研合作关系的农产品加工知识网络。

基于科研合作关系的农产品加工知识网络见图1。

图1 基于科研合作关系的农产品加工知识网络

每个点代表一个机构，节点与节点之间的直线表示合作关系。可见，农产品加工知识网络的规模比较大，但结构并不是很复杂，大部分机构形成的知识网络都是三角关系，分派现象明显。

首先分析网络的密度，密度用于反映节点之间关系的紧密性。密度越大，说明关系越紧密，节点之间相互影响的可能性和程度也就越大。例如，联系频繁的2个机构可以有更多的机会交流，分享各自的社会资源，为各自的发展创造条件，同时两者相互束缚的可能性也会增强。通过计算，农产品加工知识网络的密度只有0.010 3，成员联系并不紧密，可能是受随机合作的影响，存在大量的孤点。表明农产品加工行业存在一定程度的合作创新关系，但合作关系的紧密程度不高。机构之间的知识转移行为不多，信息流通不够顺畅和有效。同时，也在一定程度上反映出农产品加工领域各机构的知识创新不会受到其他成员过多的影响，研究方向和内容不会过于同质化。

[4] Adam Entous, “In Asia, Tone Lightens On Sea Disputes,” Wall Street Journal, October 13, 2010.

3 农产品加工知识网络结构分析

3.1 网络中心性

中心性是对节点在网络中核心地位的定量分析，常用的指标有度数中心度、中间中心度和接近中心度。度数中心度衡量节点自身的交流能力，而中间中心度衡量节点在交流上控制其他节点的能力，接近中心度则是衡量一个节点在交流中不受其他节点控制的能力。中心势指数是对群体“权力”的量化，描述网络的总体整合度[5]。

农产品加工知识网络中心性分析见表1。

由表1可知，中国海洋大学与11个机构有直接合作关系，度数中心度最大，第二是渤海大学和中国农业科学院，排第4位的是中国水产科学研究院。整个网络的度数中心势是3.87%，中心趋势并不强。可以认为，农产品加工知识网络是发散型的，不像星型高度集中，也不像环型形成回路，属于不规则的网络形态。

表1 农产品加工知识网络中心性分析

对于中间中心性，排在前3位的是中国农业科学院、中国海洋大学和华中农业大学，它们的中间中心度分别为1 279.500，947.167，944.833。这些机构相对来说控制知识流动和信息传递的权力比较大，在知识网络中占据重要地位。有180个机构中间中心度为0，理论上意味着这些机构不能获得由合作所带来的资源共享优势。知识网络的中间中心势为4.86%，这个值比较小。

在接近中心性测算中，中国海洋大学的接近中心度值最小，表明中国海洋大学与其他机构的知识交流比较通畅，可以最快捷地与其他机构建立合作关系，有助于其在知识网络中占据核心地位。这个网络的接近中心势未能测算出来，因为大部分机构都是三角关系，未能建立连通性较好的知识流动网络。

除了上述核心区的机构，还有一些机构处于边缘位置，这些机构可能由于自身的创新能力比较弱，创新资源也比较有限，或者是存在制度设计方面的问题，难以和网络中的其他机构建立广泛的知识协同创造关系。

3.2 结构洞分析

Burt认为“非冗余的联系人被结构洞所连接，1个结构洞是2个行动者之间的非冗余的联系”，因此非冗余的联系是用结构洞来衡量的。结构是由至少3个节点之间关系构成的一种结构，这种结构有利于占据中介位置的节点，成为社会资本。因为“在群体内的观念和行为要比在群体之间的观念和行为更具有同质性，所以跨群体之人会更熟悉另类想法和行为，因而会给他们更多的观念选择的机会，这种视野优势恰恰是经纪行为变为社会资本的机制”。

结构洞的计算采用Burt给出的4个指标，即有效规模、效率、限制度和等级度，其中第3个指标最重要。有效规模是指某节点的个体网规模减去网络的冗余度；效率等于该节点的有效规模与实际规模之比；限制度是指该节点在网络中占有结构洞的能力；等级度则是指限制性集中在一个节点上的程度。如果一个节点的等级度越大，说明该节点越受到限制。

根据农产品加工知识网络结构洞指标的计算结果，按限制度升序排列，列出排前20位的机构。

农产品加工知识网络结构洞分析见表2。

由表2可知，华中农业大学、中国农业科学院、中国海洋大学所受的知识网络限制度都很小，占有的结构洞很多，居于网络的核心，这些机构可以通过很多圈外机构获得创新灵感，接触各种相关学科的知识，频繁的跨机构的学术合作与交流催生“新思想”不断产生。

3.3 子群分析

网络的核心-边缘结构用子群之间的关系来衡量，子群内部关系越紧密，越是形成凝聚子群，一个子群越是能团结其他子群，其越是处于核心位置，否则将被边缘化。利用UCINET中的Concor工具得到农产品加工知识网络存在8个子群。

表2 农产品加工知识网络结构洞分析

农产品加工知识网络子群分析见表3，产品加工知识网络子群关系见图2。

图中的每个节点表示一个子群，节点上方的圆圈表示子群内部的关系具有自反性。对于没有连线的各个点，表示在各个子群之间不存在相互合作的情况。总体上，合作现象出现在子群内部成员之间，除了子群5，6，7，8，其他4个子群之间基本上没有相互合作。可见，在农产品加工知识网络中，帮派性表现得比较明显，而且多是小帮派，未能通过中介形成大型的知识创新联盟或科学共同体。

3.4 网络稳健性

农产品加工知识网络删除核心机构后的比较见图3。

如果去掉网络中一个或几个节点之后，网络结构不会受太大的影响，则认为该网络是稳健的，否则不稳健。删除农产品加工知识网络中标注的度数中心性排前三的机构（见图3（a）），再进行度数中心性分析，可以发现农产品加工知识网络基本上不存在中心节点，左侧上方出现一列孤立点（见图3（b））。农产品加工相关机构之间的科研合作基本都是1～2次，合作并不频繁，意味着由组织科研合作关系搭建的知识网络是比较脆弱的。

表3 农产品加工知识网络子群分析

图2 农产品加工知识网络子群关系

4 结语

图3 农产品加工知识网络删除核心机构后的比较

通过对农产品加工知识网络的研究，可以得到如下结论：①农产品加工行业拥有一个大型的知识网络，但网络密度比较低，因为网络中存在大量纯粹的两两合作关系，而且很多机构合作关系不强，只是简单的三角合作派系，只有少部分核心机构能形成较密集的子网。②知识网络的创新主体为高校、企业和研发机构，但企业的知识网络具有“脆弱性”，网络中具有相同学科或同等优势的机构相毗邻。③知识网络中成员的中心程度差异很大，知识资源并不是平均分布在网络的各个机构中，核心机构拥有网络中的大部分连接，规模和优势比周围的其他机构强很多，是知识网络得以凝聚的主要动力。④网络中占有结构洞数量的差异多是源自机构自身的创新实力和交流能力，实力越强的机构，越容易扮演中间人的角色。⑤农产品加工知识网络存在不同类型的子群，各个子群的成员数量、机构规模、性质和研究领域有一定差异。全部子群自身内部都有合作，但只有一半的子群之间有合作关系，可见子群之间缺乏牵线搭桥的“中间人”。⑥农产品加工知识网络稳健性不强，原有的较大型的子网如果撤掉核心机构会瓦解，而且很多机构会被边缘化或变成纯粹的两两合作关系。

我国要实现农业现代化和乡村振兴，就必须重视发展农产品加工业，推动农产品加工业创新能力的提升，依靠科技创新解决发展问题。虽然农产品加工业取得了较好的创新成果，但是其知识网络构建并不理想，必须采取措施引导和优化农产品加工知识网络，以进一步提高农产品加工业创新产出。①支持农产品加工领域相关机构通过政产学研合作设立各种科研和服务平台，如研发联盟、检验测试中心、创新基地等。农产品加工集群内的相关机构，特别是龙头企业，要结合当地实际，联合关联企业研发和推广区域特色农产品加工产业关键共性技术。②对科技资源丰富的地区，要积极调动农产品加工科技资源，建设农产品加工技术集成基地。鼓励龙头企业增加科研投入，加快人才队伍建设，组建以企业为主体、科研院所和高等院校为支撑的农产品加工技术研发中心，开发具有自主知识产权的科技成果。③政府要牵线搭桥，并充分发挥各类中介组织的媒介作用，促进农产品加工领域的资金、人才、技术等要素的深度融合，开展跨学科、跨行业的开放式合作创新。积极搭建平台开展对接活动，实现各类研发机构、技术服务机构与企业之间，领军企业与中小企业之间，以及企业与农民及专业合作组织之间对接，提高行业整体技术水平。