小世界网络视角下的农业科技创新网络特性分析

陈友余1，2，刘纯霞1，2

（1.湖南大学 工商管理学院，湖南 长沙 410082；2.湖南财政经济学院 工商管理系，湖南 长沙 410205）

摘 要：农业科技创新网络是一个由企业、高校、科研院所、地方政府、中介机构、金融机构等多节点共同参与的开放性复杂系统，除受外界环境影响外，更多地受到农业科技的独有特点、参与主体、网络结构及模式等内在因素的影响。文章应用NW小世界网络模型，通过特征路径长度、集聚系数、顶点度和知识交流频率等统计参量，对农业科技创新网络进行特性分析，揭示其内在演化机理和规律。

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关键词 ：农业科技创新网络；小世界网络；复杂

中图分类号：F323.3文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）08-0101-02

基金项目：湖南省科技厅项目（2013FJ3080）；湖南省教育厅一般项目（13C096）

1 引言

2015年2月1日中共中央、国务院发布了题为“关于加大改革创新力度加快农业现代化建设的若干意见”的一号文件，这是党中央连续关注三农问题的第12个一号文件。文件强调要强化农业科技创新驱动作用，完善科研院所、高校科研人员与企业人才流动和兼职制度，加强对企业开展农业科技研发的引导扶持，使企业成为技术创新和应用的主体。党的十八大报告明确指出，要加快科技成果转化，加强企业、高校、科研院所等部门的协同创新。可见，党和国家已充分认识到农业科技创新是农业发展的根本支撑，并将其摆在了更加突出的位置。

而当前农业科技创新过程中存在研究经费严重不足、缺乏金融支持及各参与主体协同合作水平低等问题，故对农业科技创新网络进行特性分析，揭示其内在演化机理和规律具有较重要的应用与理论价值。

2 农业科技创新网络的复杂性分析

农业科技创新网络是指企业、高校、科研院所、地方政府、中介机构、金融机构等多节点共同参与到新产品调研、开发、生产和销售环节，各节点能有效参与协同创新的一个开放性的复杂系统。除受外界环境影响外，农业科技创新网络更多地受制于农业科技的独有特点、参与主体、网络结构及模式等内在因素的影响。

农业科技的独有特点主要是指农业科技具有明显的时效性、地域性和不稳定性。针对农业科技创新网络参与主体的复杂性，以下专家学者从不同角度和不同发展阶段对其进行了探讨。Spielman等（2011）应用社会网络研究农户与其他参与主体之间的交互作用，充分肯定了农业科技创新网络对农业发展的贡献[1]。徐振宇（2011）指出农业组织创新的实现依赖于农户的企业化，在农业组织演化过程中，企业家精神至关重要[2]。李天来（2012）指出，要充分发挥高校尤其是农业院校在农业科技创新中的主体作用[3]。

针对农业科技创新网络结构及模式的复杂性，史炎文（2013）以河南鄢陵花木产业集群和山东寿光蔬菜产业集群为载体，分析了农业创新网络的结构特征[4]。Lee（2000）研究了校企合作对科技型中小企业的促进作用及校企合作的技术转移过程[5]。熊婧等提出广西产业集群发展关键是官产学研金（政府、企业、高校、科研机构、金融机构）的联合[6]。

3 小世界网络模型及其适用性

1967年，美国哈佛大学社会心理学教授Milgram S率先用“传信”实验发现，陌生人之间建立联系的最远距离是6个人，世界虽大，但人与人的距离却很小，并由此提出了著名的“六度分离”理论。这种“小世界现象”引起了专家学者们的广泛关注。Watts和Strogatz（1998）提出了WS小世界网络模型[7]，使“六度分离”理论从定性分析走向定量分析，为学术界研究复杂网络提供了新方法。Newman和Watt（1999）对WS小世界网络模型进行了改进，提出了NW小世界模网络模型[8]。Jelena Govor ina等（2013）[9]等专家学者对此进行了大量的方法改进。小世界网络模型现已广泛的应用于物理、经管和生物等学科，大量的实证研究均验证了几乎所有领域都存在小世界网络特性，小世界网络能为理解复杂社会经济系统特性提供方法支撑。

农业科技创新网络是一个开放性的复杂系统，除受外界环境影响外，更多地受制于农业科技的独有特点、参与主体、网络结构及模式等内在因素影响。用小世界网络模型分析农业科技创新网络是适合的，目前鲜有专家学者应用小世界网络对此进行分析。文章正是基于此，应用小世界网络模型对农业科技创新网络进行特性分析，揭示其内在演化机理和规律。

4 应用小世界网络分析农业科技创新网络的演化机理

本文的研究，主要是应用NW模型，通过特征路径长度、集聚系数、顶点度和知识交流频率等统计参量分析，对农业科技创新网络进行特性分析，揭示其内在演化机理和规律。

4.1 度与平均度

在农业科技创新网络中，各节点总数用“N”表示，节点总数越多，表明农业科技创新网络规模越大。各节点之间的商流、物流、信息流为该网络中的总边数，用“M”表示。农业科技创新网络的连通图，用“G”表示。某节点i与该节点连接的其他节点的边数称为该节点的度，用ki表示。在农业科技创新网络中某节点企业的度值越大，表明其与越多的节点存在商流、物流、信息流，其重要程度越高，越有可能是关键节点。关键节点的稳定性对农业科技创新网络至关重要，故应关注较大度值的关键节点，增强农业科技创新网络整体稳定性。

平均度〈k〉是指农业科技创新网络中各节点度的简单算术平均值，可反映农业科技创新网络整体的紧密联系程度，即农业科技创新网络密度。即：

（1）

4.2 特征路径长度

在农业科技创新网络中，连接任意两节点i和j之间的最短距离，用dij表示。最短距离主要受地理距离、节点之间同质性、文化的相似性、社会与制度临近性等因素的影响。最短距离（dij）的简单平均数，用“L（G）”表示，即农业科技创新网络的特征路径长度如下：

（2）

在农业科技创新网络中，各节点之间若特征路径长度较短，则表明节点之间对应较短的物流、商流和信息流通道。此时，即使节点之间不存在直接的商流、物流、信息流，也可以通过与其它节点建立起较短的间接联系，从而加快节点之间的信息传导，减少信息传导时滞。

4.3 集聚系数

在农业科技创新网络中，与某一节点存在商流、物流、信息流的两个节点之间也可能存在某种直接联系，即为农业科技创新网络内部的集聚特性。若某一节点i与其它节点存在商流、物流、信息流的实际边数为ki条，则称该节点的度为ki。该节点与其它节点存在商流、物流、信息流的理论边数的最大值为Mi条，则。某一节点实际边数与最大理论边数的比值大小可以反映该节点与其它节点的紧密程度和集聚情况，用Ci（G）表示，即：

（3）

Ci（G）越大，该节点对应商流、物流、信息流范围越广，业务伙伴越多，紧密程度越高。农业科技创新网络整体的集聚系数C（G）可用该网络内部所有节点的集聚系数的简单算术平均数表示，即：

（4）

其中，0≤C≤1.C=0，表示所有节点均未与其它节点建立商流、物流、信息流；C=1，表示农业科技创新网络连通图是全局耦合的，即任意两个节点均已建立商流、物流、信息流。以上两种情况的网络连通图在理论上是可行的，但现实中网络连通图一般既不是完全随机的，也不是完全规则的。整体集聚系数C（G）越大，对应的空间联系和社会联系就越紧密。空间联系主要是各节点地理位置上的商流、物流、信息流，社会联系主要是各节点之间由于企业的同质性、文化的相似性、社会与制度临近性所带来的商流、物流、信息流。空间联系是驱动农业科技创新网络形成与演化的主要因素，但其扩散作用正在不断减弱中，故各节点更要关注社会联系，利用社会联系增加业务量，增强协同合作能力。

5 结论

农业科技创新网络是一个开放性的复杂系统，除受外界环境影响外，更多地受制于农业科技的独有特点、参与主体、网络结构及模式等内在因素影响。文章基于小世界网络模型分析方法的适用性，对农业科技创新网络进行特性分析，揭示其内在演化机理和规律，并得到了以下结论：节点总数越多，表明农业科技创新网络规模越大；某节点企业的度值越大，越有可能是关键节点，关键节点的稳定性对网络整体稳定性至关重要；平均度可反映农业科技创新网络整体的紧密联系程度；较短的特征路径长度，对应较短的物流、商流和信息流通道，可加快信息传导速度，减少信息传导时滞；集聚系数越大，对应的空间联系和社会联系就越紧密，各节点除了要关注空间联系外，更应关注社会联系，要利用社会联系增加业务量，增强协同合作能力。

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参考文献：

（1）Spielman D J，Davis K，Negash M，et a1.Rural innovation systems and networks：findings from a study of Ethiopian smallholders[J]。Agriculture and human values， 2011，28（2）：195-212.

（2）徐振宇。小农-企业家主导的农业组织模式[M]。北京：社会科学文献出版社，2011.

（3）李天来。充分发挥高校在农业科技创新中的作用[J]。中国高校科技，2012（4）：11-13.

（4）史炎文。农业创新体系及其创新绩效评价研究[D]。开封：河南大学，2013.

（5）Yong S。Lee。The Sustainability of University-Industry Research Collaboration：An Empirical Assessment[J]。The Journal of Technology Transfer，2000，25（2）：111-133.

（6）熊婧，罗永城，罗永琳，等。推进官产学研金结合[J]。企业科技与发展，2008（18）：19-21.

（7）Duncan J。Watts，Steven H。Strogatz。Collective dynamics of“ small worlds ”networks[J]。Nature，1998，4（393）：440-442.