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【摘要】文章从复杂网络的研究视角出发，选取中国期刊全文数据库（CNKI）中5个重要期刊近6年中（2006～2011年）以“供应链”为主题的论文合著作者为研究对象，构建该领域研究学者形成的科研合作网，利用计量学原理，分析供应链研究在我国的发展态势；利用社会网络分析法分析研究合作网络的统计性质和网络属性，并通过对网络中几个较大的组群进行重点研究，分析了该领域新知识的传播方式。
【关键词】供应链；作者合作网；小世界网络；知识传播
供应链成为继大规模标准化生产以降低成本、不断提高产品和服务质量、增加柔性以满足顾客多样化需求之后，大幅度增加利润的空间的有力武器。供应链的研究在国内引起了很大的兴趣，并在近几年的取得了可观的成果。2000-2007年，管理科学部管理科学与工程学科对供应链管理研究的资助共资助58个项目，呈增加趋势，并且研究成果得到国际上管理学家的广泛关注。
随着数学、统计物理学、计算机科学和复杂性科学的发展，网络分析的理论、方法和技术日臻成熟，已经在几乎所有学科领域得到应用[1]。Newman在5年中先后研究物理、生物医学、高能物理学和计算机科学领域的学者合作情况[2]。Barabds等人研究了数学家及神经科学家在9年间出版论文的合作网[3]。国内方面，刘则渊等研究了复杂网络分析法在科研合作网络中的应用[4]，说明了一般性规律和方法；张大伟等对国内复杂网络领域科研合作状况进行了分析研究[5]。
科学计量学研究表明，科学合作不但促进科学家的成果产出能力，而且能够提高研究成果的质量和影响力；合著群体越大，研究成果越具有影响力[6]。
1.数据来源与方法
1.1 数据来源
在本次研究中，选择了CSSCI收录的5种在供应链领域有一定影响的管理类核心期刊，具体为“管理科学学报”、“系统工程理论与实践”、“中国管理科学”、“系统工程学报”和“管理工程学报”，以中国期刊全文数据库（CNKI）作为数据检索源，检索时段限定为2006-2011年共6年，以“供应链”为主题进行精确检索。对收集到的数据进行筛选，去重、合并，最后用于统计分析的有效文献为520篇，共涉及729位作者，本文將这些数据作为本研究的数据。
1.2 研究思路与方法
本文研究显性的作者合作网，即研究人员通过合作公开发表文章而建立的真实关系网络，其中节点是论文作者，作者间的连接边表示合作关系（即在同一篇文章中共同署名）。本研究将供应链领域这些论文作者间的合著关系抽象成为论文合作网络，以此表征国内学者在供应链领域所进行的科学合作。采用如下表示法反映合作网络的基本信息：网络图中的一个节点代表每一位作者（同一个名字视为一个节点），作者间只要共同公开发表过文献就把他们之间的这种联系用连线连接起来。简单起见，在本文的研究中将不区分合作作者的论文署名顺序，作同一篇文章的多个作者间的合作关系简单地用全连接方式表达。
整个过程需要6个处理环节：原始数据检索下载、数据清洗、基于时间的计量分析、构建网络、基于复杂网络和社会网络分析的网络分析。在数据清洗时，需要根据不同的需要进行判断，保留哪些字段。
2.分析与结果
2.1 统计结果
对下载到的数据检索、整理、统计，发现2006～2011年6年间共有公开发表文章520篇，涉及729位作者，得到如表1所示的近6年文献数量和作者数量发展情况。
考察和评价科研合作程度的最重要和最常用的计量指标一般有期刊合著率和篇均作者数，两者都在一定程度上反映某一领域的科研合作程度。另外本文考虑其他一些指标尽可能全面的反映合作程度。
520篇文章中仅仅有32篇为独著文章，合著率高达93.8%，说明学者的合作程度很大，对于新兴学科的发展有重要的促进作用。而篇均作者数和合作水平也说明该研究领域的合作化趋势很强。
由于按期刊统计会对一些合作关系割裂和掩盖，不易发现隐性合作关系。因此将近六年5种期刊数据集中起来按照上文中的方法构建成一个供应链领域的科研文章合作网络，并对网络的信息进行统计分析。
2.2 网络特性分析
在对整个网络信息统计的基础上，通过网络分析方法分析合作网络的一些属性。首先统计网络中顶点的连接度，也就是每个顶点的连线数量（即合作人数），统计结果见表2。
由表2中可以看出，大部分顶点度很小，存在部分顶点度很大。绘制出该网络的度分布的Log-Log图，可知该网络中顶点拥有连接数目呈现幂率衰减模式，整个网络的连接度分布也具有比较明显的无标度特性，幂率指数r=-1.8。
因为存在独著论文，这些论文的作者对应于网络中的孤立节点，因此这个网络是高度不连通的复杂网络，如图2所示。显然这个网络的聚类系数会很小，而网络直径和平均路径又会无穷大，整个网络不具有复杂网络的总体特征，因此，本文从社会网络属性入手分析，并选取其中较大的集群做个案研究。
本文把因合作而形成的所有组群分为两大类：A类组群为孤立节点或全连接组群；B类组群为非全连接的连通树组群。B类组群其形成实际背景可能是由多个A类组群中单个（或几个）个体的科研合作随时问演化“流动”所造成。通过跨机构的合作可以建立一个涉及合作机构更多的B类组群。具体采用方法是以深度遍历的方法遍历该网络，并以同一编号标记同一子图中的节点，同一编号的作者属于同一组群，即他们之间可以通过论文合作形式相互联系。
下面以A类组群为例做具体分析。
紧密中心度主要依据的是短程线和间接关系，而不是节点度的直接关系，如果一个节点通过比较短的路径和许多其他点相连，该点为紧密中心。数值越大表明节点在网络中越“核心”，重要性越大。间距中心度表示一个点在多大程度上是图中其他点的“中介”，能够控制着信息的流动，具有沟通桥梁的作用。在知识传播中，利用中介中心性分析可以有效发现网络的瓶颈。从表3中可知，在科研合作中既要尽量防止马士华、冯耕中等核心人员的流失，否则会对整个研究群体造成灾难性的毁灭，又要通过“长程”连接，建立一定的替代和补充，优化网络结构，降低对核心节点的依赖性。同时需要加强边缘节点的合作，边缘节点中一部分是没有充分利用的专家，具有提升网络创新能力的潜力。
3.结语
合作是科学研究中的基本特征，团队是科研机构的重要组织形式。合作研究是实现研究资源优势互补，促进知识交流和共享的重要方式，尤其是对一些跨学科、跨地域、高难度、大规模的复杂问题。通过对国内供应链领域发文量以及研究人员合作网络分析得出一些结论。作者合作度近似符合Zipf定律，一部分学者长期坚持在供应链领域研究并由此培养了一批研究人员，值得关注和鼓励。A类子群网络的小世界特征并不明显，说明国内该领域合作情况属于萌芽阶段，应加大对该领域学者的培养和支持。值得注意的是研究团队中的核心人物和关键人物的选择、培养、利用问题，应尽量发挥现有核心人员的能量，加强对边缘人员和相关学科学者的吸收、保留。
参考文献
[1]谢彩霞.网络分析方法用于纳米科技领域科学合作状况的研究[J].科研管理，2008，29（1）：131-137.
[2]AndersonP.Complexity Theory and Organization Science[J].Organization Science，1999，10（3）：216-232.
[3]Xiaofan Wang，Guanrong Chen.Complex Networks：Small-World，Scale-Free and Beyond[J].IEEE Circuits & Systems Magazine，2003，3（1）：6-20.
[4]刘则渊，尹丽春，徐大伟.试论复杂网络分析方法在合作研究中的应用[J].科技管理研究，2005，12：267-273.
[5]张大伟，薛惠锋，寇晓东.复杂网络领域科学合作状况的网络分析研究[J].情报杂志，2008，8：143-148.
[6]岳洪江，刘思峰.管理科学期刊引证指标的灰色关联研究[J].管理科学研究，2008，2：61-65.
本文系国家级大学生创新训练项目（项目编号：201210294079）阶段性成果之一。
作者简介：张保丰（1991—），男，中国科学技术大学研究生，研究方向：供应链管理、知识管理。
【关键词】供应链；作者合作网；小世界网络；知识传播
供应链成为继大规模标准化生产以降低成本、不断提高产品和服务质量、增加柔性以满足顾客多样化需求之后，大幅度增加利润的空间的有力武器。供应链的研究在国内引起了很大的兴趣，并在近几年的取得了可观的成果。2000-2007年，管理科学部管理科学与工程学科对供应链管理研究的资助共资助58个项目，呈增加趋势，并且研究成果得到国际上管理学家的广泛关注。
随着数学、统计物理学、计算机科学和复杂性科学的发展，网络分析的理论、方法和技术日臻成熟，已经在几乎所有学科领域得到应用[1]。Newman在5年中先后研究物理、生物医学、高能物理学和计算机科学领域的学者合作情况[2]。Barabds等人研究了数学家及神经科学家在9年间出版论文的合作网[3]。国内方面，刘则渊等研究了复杂网络分析法在科研合作网络中的应用[4]，说明了一般性规律和方法；张大伟等对国内复杂网络领域科研合作状况进行了分析研究[5]。
科学计量学研究表明，科学合作不但促进科学家的成果产出能力，而且能够提高研究成果的质量和影响力；合著群体越大，研究成果越具有影响力[6]。
1.数据来源与方法
1.1 数据来源
在本次研究中，选择了CSSCI收录的5种在供应链领域有一定影响的管理类核心期刊，具体为“管理科学学报”、“系统工程理论与实践”、“中国管理科学”、“系统工程学报”和“管理工程学报”，以中国期刊全文数据库（CNKI）作为数据检索源，检索时段限定为2006-2011年共6年，以“供应链”为主题进行精确检索。对收集到的数据进行筛选，去重、合并，最后用于统计分析的有效文献为520篇，共涉及729位作者，本文將这些数据作为本研究的数据。
1.2 研究思路与方法
本文研究显性的作者合作网，即研究人员通过合作公开发表文章而建立的真实关系网络，其中节点是论文作者，作者间的连接边表示合作关系（即在同一篇文章中共同署名）。本研究将供应链领域这些论文作者间的合著关系抽象成为论文合作网络，以此表征国内学者在供应链领域所进行的科学合作。采用如下表示法反映合作网络的基本信息：网络图中的一个节点代表每一位作者（同一个名字视为一个节点），作者间只要共同公开发表过文献就把他们之间的这种联系用连线连接起来。简单起见，在本文的研究中将不区分合作作者的论文署名顺序，作同一篇文章的多个作者间的合作关系简单地用全连接方式表达。
整个过程需要6个处理环节：原始数据检索下载、数据清洗、基于时间的计量分析、构建网络、基于复杂网络和社会网络分析的网络分析。在数据清洗时，需要根据不同的需要进行判断，保留哪些字段。
2.分析与结果
2.1 统计结果
对下载到的数据检索、整理、统计，发现2006～2011年6年间共有公开发表文章520篇，涉及729位作者，得到如表1所示的近6年文献数量和作者数量发展情况。
考察和评价科研合作程度的最重要和最常用的计量指标一般有期刊合著率和篇均作者数，两者都在一定程度上反映某一领域的科研合作程度。另外本文考虑其他一些指标尽可能全面的反映合作程度。
520篇文章中仅仅有32篇为独著文章，合著率高达93.8%，说明学者的合作程度很大，对于新兴学科的发展有重要的促进作用。而篇均作者数和合作水平也说明该研究领域的合作化趋势很强。
由于按期刊统计会对一些合作关系割裂和掩盖，不易发现隐性合作关系。因此将近六年5种期刊数据集中起来按照上文中的方法构建成一个供应链领域的科研文章合作网络，并对网络的信息进行统计分析。
2.2 网络特性分析
在对整个网络信息统计的基础上，通过网络分析方法分析合作网络的一些属性。首先统计网络中顶点的连接度，也就是每个顶点的连线数量（即合作人数），统计结果见表2。
由表2中可以看出，大部分顶点度很小，存在部分顶点度很大。绘制出该网络的度分布的Log-Log图，可知该网络中顶点拥有连接数目呈现幂率衰减模式，整个网络的连接度分布也具有比较明显的无标度特性，幂率指数r=-1.8。
因为存在独著论文，这些论文的作者对应于网络中的孤立节点，因此这个网络是高度不连通的复杂网络，如图2所示。显然这个网络的聚类系数会很小，而网络直径和平均路径又会无穷大，整个网络不具有复杂网络的总体特征，因此，本文从社会网络属性入手分析，并选取其中较大的集群做个案研究。
本文把因合作而形成的所有组群分为两大类：A类组群为孤立节点或全连接组群；B类组群为非全连接的连通树组群。B类组群其形成实际背景可能是由多个A类组群中单个（或几个）个体的科研合作随时问演化“流动”所造成。通过跨机构的合作可以建立一个涉及合作机构更多的B类组群。具体采用方法是以深度遍历的方法遍历该网络，并以同一编号标记同一子图中的节点，同一编号的作者属于同一组群，即他们之间可以通过论文合作形式相互联系。
下面以A类组群为例做具体分析。
紧密中心度主要依据的是短程线和间接关系，而不是节点度的直接关系，如果一个节点通过比较短的路径和许多其他点相连，该点为紧密中心。数值越大表明节点在网络中越“核心”，重要性越大。间距中心度表示一个点在多大程度上是图中其他点的“中介”，能够控制着信息的流动，具有沟通桥梁的作用。在知识传播中，利用中介中心性分析可以有效发现网络的瓶颈。从表3中可知，在科研合作中既要尽量防止马士华、冯耕中等核心人员的流失，否则会对整个研究群体造成灾难性的毁灭，又要通过“长程”连接，建立一定的替代和补充，优化网络结构，降低对核心节点的依赖性。同时需要加强边缘节点的合作，边缘节点中一部分是没有充分利用的专家，具有提升网络创新能力的潜力。
3.结语
合作是科学研究中的基本特征，团队是科研机构的重要组织形式。合作研究是实现研究资源优势互补，促进知识交流和共享的重要方式，尤其是对一些跨学科、跨地域、高难度、大规模的复杂问题。通过对国内供应链领域发文量以及研究人员合作网络分析得出一些结论。作者合作度近似符合Zipf定律，一部分学者长期坚持在供应链领域研究并由此培养了一批研究人员，值得关注和鼓励。A类子群网络的小世界特征并不明显，说明国内该领域合作情况属于萌芽阶段，应加大对该领域学者的培养和支持。值得注意的是研究团队中的核心人物和关键人物的选择、培养、利用问题，应尽量发挥现有核心人员的能量，加强对边缘人员和相关学科学者的吸收、保留。
参考文献
[1]谢彩霞.网络分析方法用于纳米科技领域科学合作状况的研究[J].科研管理，2008，29（1）：131-137.
[2]AndersonP.Complexity Theory and Organization Science[J].Organization Science，1999，10（3）：216-232.
[3]Xiaofan Wang，Guanrong Chen.Complex Networks：Small-World，Scale-Free and Beyond[J].IEEE Circuits & Systems Magazine，2003，3（1）：6-20.
[4]刘则渊，尹丽春，徐大伟.试论复杂网络分析方法在合作研究中的应用[J].科技管理研究，2005，12：267-273.
[5]张大伟，薛惠锋，寇晓东.复杂网络领域科学合作状况的网络分析研究[J].情报杂志，2008，8：143-148.
[6]岳洪江，刘思峰.管理科学期刊引证指标的灰色关联研究[J].管理科学研究，2008，2：61-65.
本文系国家级大学生创新训练项目（项目编号：201210294079）阶段性成果之一。
作者简介：张保丰（1991—），男，中国科学技术大学研究生，研究方向：供应链管理、知识管理。