尹丽春，刘永悦，刘宏宇

（黑龙江八一农垦大学经济管理学院，大庆 163319）

科研成果具有双重特性，既包含有形的成果也包含无形的成果，这就为科研评价带来了极大的困难。对科研合作的研究是进行科研评价的一种有效的量化手段。科研合作包括合作项目、共同出版物、信息交换、研究人员流动等[1]。虽然不是所有的科研合作都会共同发表论文或者研究报告，但基于科学出版物的作者分析依然可以在一定程度上反映科研合作的信息，能够比较客观地进行科研评价[2]。

尽管在上世纪60年代就有学者开始对科学合作进行研究，但直到90年代，伴随着科学合作越发活跃，科学合作现象才引起学者更多重视，利用共作者数据的国际合作研究及方法体系才形成规模[3]。70年代末期，普赖斯（Price）和比佛（Beaver）提出的“无形学院”（invisible schools）[4]引领了探寻科学家社会网络和不同知识领域学者如何交流的研究热潮。而到了90年代之后，随着计算机运算能力的飞速提升，以及SCI/SSCI为代表的大型科学成果数据库的出现，对不同领域的科学合作的理论和实践研究又得到了进一步的加强[5-6]。

研究问题性质、科研环境、人口因素等都会影响到科研合作，因此不同学科领域中合作的本质和规模是不同的。在高能理论和计算机科学领域平均每篇论文的作者数量是1.99和2.22，而在生物医药领域则达到3.75[7]。农业经济与政策作为社会科学的一个重要分支，其作者分布情况及科学合作模式还没有引起领域内学者的关注和研究。研究侧重从作者发表论文和作者合作两个角度探讨农业经济与政策领域的研究特色和科研合作模式及规律。

1 数据来源

以国际学术权威机构ISI2012年发布的期刊引证报告（Journal citation reports of web of science，JCR）中主题目录为“农业经济与政策”— AEP（AGRICULTURAL ECONOMICS&POLICY，）中收录的10种英文期刊为数据源，对国际农业经济与政策领域中的科学合作情况进行分析。这10个期刊根据影响因子从大到小顺序依次是：食品政策（Food policy，英国），农业经济（Agricultural economics，美国），美国农业经济期刊（American journal of agricultural economics，美国），澳大利亚农业与资源经济期刊 （Australian journal of agricultural and resource economics，澳大利亚），欧洲农业经济回顾（European review of agricultural economics，英国），农业经济期刊（Journal of agricultural economics，苏格兰），农业与资源经济期刊（Journal of agricultural and resource economics，美国），农业经济（Agrekon，南非），中国农业经济回顾（China agricultural economic review，英国），应用经济观点和政策（Applied Economic Perspectives and Policy，美国）。

2 高产作者分析

图1 作者发文量与作者数量对应关系Fig.1 Relationship between the published paper number and author number correspondingly

在科研活动中，每个人的科研能力和科学生产率水平都会不同，其科研成果也会存在很大差异。科学生产率一般是以其发表的论文数量来计算。在众多学科领域中，如物理学、地球与行星科学、计算机科学、生物学、生态学、人口统计学与社会科学、经济与金融等，科研产出都广泛存在着幂律分布。这种分布的共性是绝大多数事件的规模很小，而只有少数事件的规模相当大[8]。体现在发表论文上就是少数学者发表了大量的论文，而大量作者只发表了很少的论文。

图1展示了农业经济与政策领域中作者数量与发表论文数量之间的关系。共有9 753个学者在农业经济与政策领域中过论文，其中发表一篇论文的作者人数为6 457个，占所有作者人数的66%，发表两篇论文的作者数量1 484，约为写一篇论文的作者数量的23%，这就证明了洛特卡定律在农业经济与政策领域中的适用性。将图1中A图置于B图的双对数坐标下发现log（作者数）和log（发表论文数）呈现出明显的线性关系。对其进行一元线性回归后得到：log（作者数）=3.997-2.42 log（作者发文量），即发表n篇论文的作者数量与n的-2.42次幂成正比，幂指数为-2.42。大量的作者只发表了很少的论文，少量的作者发表大量论文。在农业经济与政策领域中研究成果相对地集中在一小部分核心作者手中，因此对少数高产作者的研究就可以把握整个研究领域的大部分研究成果。

表1列出了农业经济与政策领域中发表35篇以上论文高产作者及所属国家。高产作者除一名荷兰作者外，其余都是美国学者，可见美国农业经济与政策领域的研究实力和研究水平处于世界领先地位，为学科发展做出了重大贡献。

表1 高产作者发文数量及所属机构和国家Table 1 Published papers number and organization and country of high yield author

3 科研合作分析

社会网络是相互关联的个人、群组或者实体的集合[7]。学者们为了提升解决复杂问题的能力，彼此合作，并形成以论文、报告、专利等形式的科研成果。通过合作而相互关联的作者群体就构成了一个社会网络。在网络中，节点代表作者，节点之间的连线代表着作者之间的合作关系。

图2 农业经济与政策领域合作网络演化Fig.2 Cooperation network evolution of the agricultural economics and policy field

图2展示了从1991~2010年间，以5年为时间段的农业经济与政策领域合作网络的演化过程，可以直观的看出合作网络的总体规模在不断扩大，网络中子网络的规格和数量都在增加。以下几个参数的变化情况有助于更细致地说明网络的发展状况：

（1）最大合作频次：合作网络中两个作者合作完成论文的最大值；

（2）最大子网络中作者数量：合作网络中相互连接的最大子网络中的作者数量；

（3）合作度：一篇论文有几个作者就称该文的作者合作度为几人；

（4）合作率：合作论文数/论文总数；

（5）子网络数量：合作网络中不相连接的子网络数量，不包含孤立作者。

合作度、合作率和最大合作频次都是在逐步上升的。合作度从1991~1995年间的1.93上升到2006~2010年间的2.5，即平均每篇论文的作者达到了2.5个；多作者论文的数量达到了论文总量的80%；两个作者最多合作论文数也由1991～1995年间的5篇增加到2006～2010年间的13篇，这都说明在农业经济与政策领域中作者的合作强度有所增加。

表2 合作网络参数演化Table 2 Parameter evolution of cooperation network

最大子网络中作者数量没有明显的增加，1996~ 2000、2001~2005、2006~2010三个时间段均为11个，虽然作者合作强度有所增加，但子网络的规模没有变大，网络的整体连通性没有改善。合作网络中不相连接的子网络数量持续增加说明，不断有新的合作伙伴加入到整体合作网络中，但子网络之间的合作和交流还没有形成规模。Lee将学术领域的科学合作网络结构发展分为三个阶段：第一阶段是早期阶段，此时出现一些小型的不相连接的子网络；第二阶段，小型的分离的网络逐渐连接形成一些树状的网络结构；第三阶段，大型网络之间彼此连接，网络形成一个类似环状的复杂结构。在这个阶段，网络趋于稳定，节点间的距离只有极小的波动[9]。由此可见，农业经济与政策领域中的科学合作网络还处于第一阶段向第二阶段过渡的初级阶段，远远没有达到成熟阶段。

4 结论

通过对国际农业经济与政策领域中科学合作的研究，发现作者发表论文呈现出明显的幂律分布态势，即极少的作者发表了大量的论文，对学科发展做出大量贡献，而大量的作者只发表少量的论文，对学科发展的贡献较小。进一步的研究发现高产作者（发表论文数量超过35篇）几乎全部来自美国的科研机构和院所，由此可见，美国农业经济与政策领域的发展处于世界领先水平，为这个学科的发展做出了巨大贡献。

按照Lee的科学合作网络结构论理论，农业经济与政策领域的科学合作网络还处于网络发展的初级阶段，即出现一些小型的不相连接连的子网络。虽然网络的整体规模在扩大，子网络数量不断增加，但子网络之间连通性没有提高，规模没有扩大。学者们的合作与交流是促进知识流动，加速学科发展的有效途径，同时也是解决复杂问题，完成大型项目的有效保证。而从农业经济与政策领域科学合作网络的结构来看，本领域的合作交流程度很低。虽然学科之间的研究问题、研究手段以及研究环境存在差异，但科学合作是提升学科交叉能力、促进学科发展、加速知识流动的有效手段，对学科发展是极为有利的，因此农业经济与政策领域的科研机构应该加强彼此间的交流与合作，鼓励机构间和学者个人之间的交流与合作，以提高本领域的国际影响力和加速学科的发展。

［1］ Fernandez M T，Gomez I，Sebastian J.Scientific cooperation of Latin-American countries through bibliometrics indicators［J］.Interciencia，1998，23（6）：328-337.

［2］ Katz J S，Martin B R.What is Research Collaboration［J］.Research Policy，1997，26（1）：1-18.

［3］ Yamashita Y，Okubo Y.Patterns of scientific collaboration between Japan and France：Inter-sectoral analysis using probabilistic partnership index（PPI）［J］.Scientometrics，2006，68（2）：303-324.

［4］ Price D S J，Beaver R.Collaboration in an invisible college［J］.American Psychologist，1966，21（11）：1011-1018.

［5］ Persson O，Beckman M.Locating the network of interacting authors in scientific disciplines［J］.Scientometrics， 1995，33：352-366.

［6］ Thomson Reuters.SCI-Bytes：Science in Spain.Rankings among the 145 top-performing countries in all fields and all countries［EB/OL］.（2004-07-12）［2006-10-12］.http：//www.in-cites.com/research/2004/July.12.2004-4.html.

［7］ Newman M E J.Scientific collaboration networks.I.Network construction and fundamental results［J］.Phys.Rev.E，2001，64：1-8.

［8］ Lotka A J.The frequency distribution ofscientific productivity［J］.Journal of Washington Academy Sciences，1926，16：317-323.

［9］ Lee D，Goh K I，Kahng B，et al.Complete trails of coauthorship network evolution［J］.Physical Review E，2010，82（2）：1-9.