基于CiteSpace分析的國內外創新擴散比較研究

湯馨怡 張崢

摘 要：為了清晰地了解國內外創新擴散領域的研究熱點，以1998—2020年創新擴散領域 333 篇中文文獻和 7 801 篇英文文獻為數據池，運用軟件Cite Space V，可視化地呈現該領域國內外研究的知識圖譜。研究結果表明：一是技術創新擴散與創新擴散模型是國內外共同關注的焦點，但國內研究側重于對創新擴散理論的適用性以及技術創新擴散進行探索，偏向應用視角，而國外創新擴散偏向于對理論的研究;二是國內外對創新擴散領域的研究差距大，國內學者之間、機構之間缺乏合作;三是國內高等學校對創新擴散的相關研究進行了積極的實踐探索，是創新擴散領域研究的主陣地。

關鍵詞：創新擴散;知識圖譜;CiteSpace V;可視化

中圖分類號：F124.3? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2022）04-0124-03

引言

創新是推動社會發展的第一動力，是企業不斷獲得競爭優勢的源泉。在這樣一個日新月異的時代，創新無處不在也無時不在，但是只有得到廣泛應用，成功轉化為生產力的創新才能帶動發展，否則其不以任何物質形式影響經濟[1]。因此，創新不僅包含創新本身，還包括后續的創新擴散。創新擴散最早可以追溯到“社會模仿學說”，認為模仿即是擴散。不斷有學者對創新擴散的概念進行界定，其中創新學派的界定最為大眾所普遍接受，即創新擴散是創新在特定時間內，經由特定渠道在社會團體成員內傳播的過程[2]。

本文在充分收集和整理相關文獻的基礎上，運用信息可視化軟件CiteSpace V，探究1998—2020年間國內外創新擴散研究領域在發文數量、研究熱點、作者和機構方面的差異，旨在對國內外創新擴散研究進行對比分析，希望能夠為后續研究提供借鑒。

一、數據來源

研究的中英文數據分別來自CSSCI和Web of Science的核心數據庫，時間跨度為1998—2020年，分別以“創新擴散”或“創新傳播”“innovation diffusion”為主題詞進行精確檢索，得到有效中、英文文獻分別為333篇和7 801篇。

二、結果與分析

（一）國內創新擴散研究熱點分析

對搜集到的333篇中文文獻進行關鍵詞共現分析如圖1所示。

根據關鍵詞出現頻次進行排名，前5名熱點關鍵詞分別為創新擴散（中心度1.45），技術創新擴散（中心度0.45），創新擴散理論（中心度0.3），技術創新（中心度0.09），產業集群（中心度0.07）。

綜合關鍵詞共現圖譜（圖1）和熱點關鍵詞信息可知，“創新擴散”“技術創新擴散”“創新擴散理論”是國內創新擴散研究領域最重要的3個節點，中心度都大于等于0.1。以“創新擴散”為關鍵詞發表的論文數量居于榜首，并且大幅領先，中心度為1.45最高，在本領域知識網絡結構中占據核心位置。對圖譜中的關鍵詞進行聚類分析，梳理出國內創新擴散主要的研究熱點。

1.創新擴散理論。段鵬通過對天然林項目的實地調查，有力詮釋了創新從被知曉到被采納的一系列過程[3]。除了用理論指導實踐，用實踐修正理論，中國學者也考慮創新擴散理論的適用性問題。金兼斌、廖望通過整理2000年來創新采納和使用的相關文獻，發現相關理論已經較為成熟，在不同文化中具有一定的穩定性和普適性，但在不同的社會系統和文化語境下創新擴散理論也需要一些調整[4]。由此可見，創新擴散理論是創新擴散研究領域研究的來源，并在此基礎上研究現實應用和本土適用性問題成為本領域的重要議題。

2.技術創新擴散。國內學者在研究創新擴散時側重于關注技術創新擴散，在深入探究的基礎上逐漸形成了產業集群、BASS模型、復雜網絡等關鍵節點，逐步發展出技術創新擴散的各研究方向。首先，在產業集群方面，有學者著力于研究集群與企業技術創新的相互關系，以及集群對企業技術創新及擴散的作用。于曉媛、陳柳欽認為，產業集群為技術創新提供了良好的搖籃，在為技術創新提供機構、人才、機制和氛圍的過程中無形地促進了技術創新能力的提高。企業為提高競爭力，將技術創新積極轉化，因此產業集群也增強了技術創新擴散[5]。其次，復雜網絡為研究技術創新擴散提供了全新的視角。盧燕群、何永芳從構建基于企業合作專利數據的創新網絡出發，探討了企業集群中創新活動在復雜網絡中的擴散機制和規律，以及創新技術擴散的影響因素[6]。BASS模型是研究創新產品、技術的采用和擴散的典型模型，而國內學者也熱衷于研究BASS模型，并對其進行修正和改進。趙維雙、劉濤認為，傳統的BASS模型只考慮個別的環境因素的影響具有局限性，因此綜合環境這個因素，將其看作一個隨機變量來對基本的BASS模型和拓展的BASS模型進行修正[7]。

（二）國內創新擴散研究作者、機構分析

分析國內作者合作網絡發現，國內創新擴散研究領域的合作節點比較分散，沒有形成緊密聯系的合作網絡圖譜，表明國內學者們研究合作意愿較低，這在一定程度上限制了國內創新擴散研究的發展。從整體來看，國內創新擴散領域的發文量不高，排名前5位的作者分別為蔡霞（南京大學）、宋哲（南京財經大學）、宋哲（南京大學）、馬永紅（哈爾濱工程大學）、萬謙（重慶大學）、王展昭（哈爾濱工程大學）。排名前三的學者都來自東部高校，由此可見對創新擴散領域方面的研究，東部的學者走在了前列。

根據各機構在該領域的署名文章數量，得出發文量排名前5名的研究機構分別為南京財經大學工商管理學院、東南大學經濟管理學院、中南大學商學院、西南財經大學工商管理學院、武漢大學信息管理學。前10名的研究機構中，9所為高等學校，說明國內高等學校對創新擴散的相關研究進行了積極的實踐探索，是創新擴散領域研究的主陣地。

（三）國外創新擴散研究熱點分析

對采集到的7 801篇英文文獻進行關鍵詞共現分析如圖2所示。

根據關鍵詞出現頻次進行排名，前5名熱點關鍵詞分別為innovation（中心度0.18），diffusion（中心度0.09），adoption（中心度0.18），model（中心度0.09），technology（中心度0.03）。

由上頁圖2 可知，innovation 和 diffusion 作為關鍵詞的發文量遠高于其他關鍵詞，而diffusion 的中心度最高。對比該領域國內國際熱點關鍵詞信息，model、technology、diffusion of innovation 3個關鍵詞一致，但是其中心度與發文頻次不同。這表明，該領域國內外研究前沿基本保持一致，但是研究視角和側重點有所差異。

創新擴散模型也是國外學者研究的焦點，一種是宏觀擴散模型，代表為BASS模型。由于BASS模型限制條件很多，學者對BASS模型進行了擴展和改進研究。Dalla Valle A.，Furlan C.在廣義BASS模型框架下，引入激勵效應作為外生動力，從擴散的角度對風力發電技術進行了分析，旨在提供風力發電生命周期的估計和短期預測[8]。微觀擴散過程是從社會成員的個體出發，認為個體的決策受社會成員互動的影響，更多的考察“擴散的程度”。Song I.考慮到消費者的異質性以及消費者的前瞻性行為對新產品銷售模式的影響，建立了一個新產品采用過程的實證模型，來論證這兩個特性對創新擴散的影響作用[9]。經典的模型不足以滿足現下的研究特點，越來越多的學者運用社會網絡分析方法和復雜網絡分析方法來研究基于復雜網絡的技術擴散模型。Fibich G.考慮在社交網絡中，采用產品的消費者可以稍后“恢復”并停止影響其他人采用產品，因此擴散不是用易感傳染病恢復（SIR）模型來描述的，而是用一個新模型BASS-SIR模型來描述的，它將新產品擴散的BASS模型與流行病的SIR模型相結合，而BASS-SIR模型中的擴散只依賴于社會網絡的局部結構，而不依賴于消費者之間的平均距離[10]。

三、研究結論

第一，近幾年，國內外學者對創新擴散相關課題都比較關注，國內創新擴散逐步形成創新擴散的理論研究和技術創新擴散兩大研究方向，在理論傳播方面關注理論的實踐性和適用性，體現了本土研究的特點，而在技術創新擴散基礎上衍生出了產業集群、BASS模型、復雜網絡等分支。國外協同創新偏向于對創新擴散理論的研究，形成了擴散模型、技術創新、創新擴散系統以及影響等關鍵節點。

第二，對比國際創新擴散研究，我國在該領域研究還處于緩慢發展階段，國內學者的發文數量不多，沒有形成較大的影響。國內創新擴散研究領域的合作節點比較分散，沒有形成緊密聯系的合作網絡圖譜，表明國內學者們研究合作意愿較低，這在一定程度上限制了國內創新擴散研究的發展。

第三，國內外高等院校是創新擴散研究的主戰場，而我國的高等院校在國際上缺乏影響力和話語權，因此應該積極響應國家的號召，積極進行學科建設，同時要加強相互間的合作，對創新擴散的內在機理進行深入探究，進而推進國內創新擴散研究進程。

參考文獻：

[1]? Stone man P.The economic analysis of technological change[J].International Studies，1964，（4）：429-440.

[2]? Rogers E.M.Diffusion of Innovations[M].New York：Free Press，1983.

[3]? 段鵬.創新擴散理論的實證研究——關于在中國貧困農村地區推廣新知識與新技術的實地調查[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2006，（3）：49-53+98.

[4]? 金兼斌，廖望.創新的采納和使用：西方理論與中國經驗[J].中國地質大學學報：社會科學版，2011，（2）：88-96.

[5]? 于曉媛，陳柳欽.產業集群、技術創新和技術創新擴散[J].山西財經大學學報，2007，（12）：66-71.

[6]? 盧燕群，何永芳.復雜網絡視角下企業集群技術創新擴散仿真研究[J].中國科技論壇，2018，（3）：73-80.

[7]? 趙維雙，劉濤.基于技術創新擴散環境的BASS擴散模型修正研究[J].經濟問題，2008，（12）：63-65.

[8]? Valle A.D.，Furlan C.Forecasting accuracy of wind power technology diffusion models across countries[J].International Journal of Forecasting，2011，（2）：592-601.

[9]? Song I.Empirical analysis of dynamic consumer choice behavior：Micromodeling the new product adoption process with heterogeneous and forward-looking consumers[D].The University of Chicago，2002.

[10]? Fibich G.BASS-SIR model for diffusion of new products in social networks[J].Physical Review E，2016，（3）：32.