1. 引言
2013年11月，党的十八届三中全会所审议通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，明确指出“要加强中国特色新型智库的建设，并建立健全决策咨询制度”。2015年1月，国务院发布的《关于加强中国特色新型智库建设的意见》中，对中国特色新型智库进行了明确的定义：中国特色新型智库是以战略和公共政策为核心研究内容，旨在为党和政府提供科学、民主、合法的决策服务的非营利性研究机构[1]。进入“十四五”时期，国务院发布的《国家“十四五”时期哲学社会科学发展规划》中，进一步强调了“加强中国特色新型智库建设的重要性，并致力于培育一批在决策、社会及国际层面具有显著影响力的新型智库”。2022年10月，党的二十大报告对中国特色新型智库建设提出了新的议题，包括深入探讨中国式现代化道路，构建具有中国特色的新话语体系，以及围绕数字经济、绿色经济、产业结构调整等关键领域展开深入研究[2]。
中国特色新型智库始终与国家并肩前行，推动中国的国家治理体系和治理能力现代化进程，促进经济社会的持续高质量发展。鉴于此，文章运用社会网络分析法，通过对中国特色新型智库研究领域的相关文献进行可视化分析，揭示其研究热点和发展动向，为今后的研究工作提供借鉴与参考。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 数据来源
文章选择CNKI中国期刊全文数据库为数据来源，以“中国特色新型智库”为核心主题进行高级检索，将学科限定在“图书情报与数字图书馆”，将检索范围限定在CSSCI期刊和北大核心期刊，检索工作于2024年2月20日完成，共检索到450篇文献。剔除与主题不直接相关或存在其他质量问题的文献，最终筛选出413篇有效文献。为了方便后续的文献管理与引用工作，将这些文献以Endnote格式导出。
2.2. 研究方法
社会网络分析是一种用于分析社会网络关系结构及其属性的综合性研究方法，主要是通过测量和调查社会系统中各个部分(即“点”)的特征以及这些点之间的关系(即“连接”)，并将其以网络的形式表示出来，进而分析这些关系的模式与特征，一个社会网络通常是由若干节点及其关系的连接组成[3]。文章利用SATI软件进行数据转换，选取Ucinet和Netdraw软件构建关键词共线网络，进行可视化分析。
3. 文献统计分析
3.1. 发文作者分析
通过对核心作者分析，可以发现该领域具有重要影响的研究人员，同时也能了解到核心合作团队的基本信息[4]。本研究共涵盖了413篇文献，其中任恒的发文量最高，发文量为10篇。根据普赖斯定律求得核心作者的最低发文量为2.37篇，共有12位作者发表2篇以上论文，这些作者构成了中国特色新型智库领域的核心作者群体。
通过EXCEL工具统计分析，发现413篇文献中，作者合著文献共计176篇，占比42.62％。利用Ucinet软件绘制作者合著社会网络图，见图1。方块的大小表明作者发表的论文数量，其之间的连线代表作者间有合作，连线的交叉体现了作者间合作的密切程度。该领域作者之间的合作关系多为2-3人，3人以上的合作较少。由此可见，中国特色新型智库领域中小规模的合作团体较多，大规模的合作还较为稀少。
Figure 1. The author is the co-author of a social network diagram
图1. 作者合著社会网络图
3.2. 发文期刊分析
国内共有169家期刊发表中国特色新型智库，刊载2篇以上论文的期刊有77家，占比为45.56%，其他为刊载1篇论文的期刊。刊载3篇以上论文的期刊有26家，共计202篇，占发文总数的48.91%，可见该领域发文期刊类型繁多且冗杂，且中国特色新型智库的文献发表领域主要集中在图书情报领域和教育领域。其中，《智库理论与实践》《中国行政管理》《情报杂志》《青年记者》《情报科学》排在前5位。
3.3. 研究机构分析
发文量超过7篇的机构共有8家，见表1。7家为高等院校，1家为科研机构，说明高等院校暂居我中国特色新型智库研究的核心地位。其中，南京大学以18篇的发文量高居榜首，吉林大学发文15篇，中国人民大学发文14篇。从地域上看，这些机构主要集中在华东、华北等地，且经济较为发达，说明中国特色新型智库的研究领域分布并不均衡，不仅以高等院校为住，而且还集中在经济较为发达的地区。这种不均衡的分布状况，在一定程度上反映了中国特色新型智库研究现状的不足，也提示我们未来在推动该领域发展时，需要更加注重地域平衡和机构多样性。
Table 1. The distribution of research institutions with more than 7 papers
表1. 发文量7篇以上的研究机构分布情况
机构 |
发文量 |
机构 |
发文量 |
南京大学 |
18 |
中国科学院文献情报中心 |
8 |
吉林大学 |
15 |
武汉大学 |
7 |
中国人民大学 |
14 |
苏州大学 |
7 |
北京大学 |
9 |
上海社会科学院 |
7 |
3.4. 发文年份分布
中国特色新型智库文献的发表历程可划分为三大阶段：第一阶段(2013年~2015年)是初始阶段，发文量迅猛增长，标志着该领域研究正式起步。2015年核心期刊发文量达到最高值，为72篇；这可能源于国家对中国特色新型智库建设的重视，例如2015年《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。第二阶段(2016年~2020年)是发展阶段，发文量较为稳定且有波动。第三阶段(2021年~2023年)是成熟期，发文量稳定平和，说明该领域的研究已趋于成熟[5]，研究热点和方向也更为明确和聚焦，核心期刊的年发文量在整体上呈现增长态势，可以预测相关研究在未来会进一步受到学者的关注。
4. 研究热点分析
4.1. 高频关键词共线网络分析
关键词是研究主题的集中体现，通过对关键词的抽取，建立一个关键词整体网络，能够反映该领域当前的研究热点及发展趋势[6]。利用SATI软件对450篇文献的1288个关键词进行统计，根据出现频率的高低筛选出27个频数大于4的关键词，编制高频关键词词表，见表2。出现频率大于10的高频关键词有7个，排名前五的关键词分别为新型智库、中国特色新型智库、智库、智库建设、高校智库。
Table 2. High-frequency keywords (frequency ≥ 5)
表2. 高频关键词(频数 ≥ 5)
关键词 |
频数 |
关键词 |
频数 |
关键词 |
频数 |
新型智库 |
124 |
国家治理 |
8 |
运行机制 |
6 |
中国特色新型智库 |
67 |
大数据 |
8 |
媒体型智库 |
5 |
智库 |
58 |
政府决策 |
8 |
路径 |
5 |
智库建设 |
42 |
评价体系 |
7 |
智库服务 |
5 |
高校智库 |
25 |
社会智库 |
6 |
美国智库 |
5 |
中国特色 |
18 |
高校 |
6 |
决策咨询服务 |
5 |
决策咨询 |
11 |
独立性 |
6 |
思想市场 |
5 |
智库评价 |
10 |
智库影响力 |
6 |
图书馆 |
5 |
新型智库建设 |
9 |
出版智库 |
6 |
高校图书馆 |
5 |
根据对高频关键词的词频分析，可以得出两个关键词在同一篇文献中同时出现的频次，并得出27 × 27的共词矩阵。利用Netdraw工具绘制中国特色新型智库领域的高频关键词共线网络图，见图2。“新型智库”“中国特色新型智库”“智库建设”“智库”在网络中占据核心位置，是该领域的研究热点；“大数据”“决策咨询”“中国特色”“高校智库”等关键词位于次中心，说明当前在这几个方面的研究有较大的发展空间。
Figure 2. Collinear network map of high-frequency keywords
图2. 高频关键词共线网络图谱
4.2. 关键词网络中心性分析
网络中心性可以反映出个体在社会群体中的重要性、社会声望和社会地位等方面。点度中心度能体现不同节点间的重要性和联系程度，中间中心度可以衡量行动者对资源的控制程度[7]。为了判断关键词的权重和地位，对关键词共线网络中节点的2种中心度进行计算，文章截取前5个关键词进行展示，见表3。点度中心度排名前五位的关键词与中间中心度的一致，因此，“新型智库”“中国特色新型智库”“智库”“智库建设”“高校智库”为该领域的热门研究对象。
Table 3. Keyword centrality analysis (Partial)
表3. 关键词中心性分析(部分)
|
Degree |
Betweenness |
新型智库 |
282.000 |
116800.914 |
中国特色新型智库 |
153.000 |
52413.883 |
智库 |
135.000 |
45907.953 |
智库建设 |
89.000 |
27621.918 |
高校智库 |
53.000 |
15778.976 |
4.3. 关键词网络密度分析
网络密度可以衡量网络节点之间联系的密集程度，节点间的连线数量决定网络密度的大小，连线越多，网络密度越大[8]。利用Ucinet软件计算得出整体网络密度为0.0078，远小于1，说明该领域关键词节点间联系疏松，网络结构较为松散，学者研究主题宽泛，暂未形成严密的研究网络与协作机制。
5. 研究展望
5.1. 增强合作意识，凝聚智库协同力量
在新发展格局下，党政决策机构、社会科学院、党校行政学院、高等教育机构、军事单位、科研院所以及企业与社会智库等多维度、布局科学的智库体系中，应积极倡导开放融合的合作理念[9]。一是要加强顶层战略规划，由决策高层引领构建交流合作平台，力求在促进开展全方位、深层次的学术共享和项目共建，增强智库整体研究能力的同时，规避无序竞争，实现智库资源整合的创新性飞跃。二是要构建标准化与常态化的学术交流机制，深化与国际知名智库间的互动合作，促进国内智库间的知识流动和实践经验共享，优化智库体系中的资源互补和协同发展。三是要建立透明化、制度保障的人才流动平台，促进智库人员的积极交流与良性互动。例如，通过项目合作方式来围绕某一公共政策议题设立联合研究项目，汇聚不同智库的专家学者共同探讨，并实施全程跟踪与方案迭代，确保研究成果的有效应用。四是要鼓励多样化的借智手段，借鉴西方开放智库兼职岗位[2]，面向全球招募跨学科领域的杰出学者担任智库兼职人员，借助他们的学术能力、国际视野及人际关系等提升研究项目的国际水平和研究成果的社会影响力。
5.2. 创新研究方法，提升智库研究能力
中国特色新型智库应着力强化学科交叉融合，促进社会科学领域与自然科学、工程技术等多学科的深度融合，利用跨学科研究来促进各学科间的优势互补和协同创新，丰富智库研究的广度与深度，促进知识体系的综合发展。一是要建立跨学科的研究团队，通过设立跨学科的研究项目或研讨会来邀请不同领域的专家学者共同解决困难问题，分享各自的研究成果及经验，充分发挥各自专业的优势，实现智库研究方法的创新融合。二是要积极学习新科技技术手段来加强智库搜集处理数据的能力，充分利用元宇宙、人工智能等技术，创新智库决策过程，提升智库决策科学性和准确性。三是要将视野聚焦在国际前沿科技的发展上，紧密追踪并深入分析前沿科技的发展趋势，挖掘新技术，探索新方法，为智库提供创新的决策工具。四是要强化理论与实践的深度融合，比如，广泛搜集并剖析研究各领域实践案例的成败经验，开展实证研究以评估决策工具的精准度和可信度，与实践者合作直接了解实践的需求与难题，优化和改进决策工具，这些都可为智库决策提供可靠支持，提升智库研究能力。
5.3. 完善运行机制，增强智库内生动力
中国特色新型智库需要不断探索并革新其运行机制与治理结构，鼓励跨学科、跨地区合作和知识共享，建立高效的激励机制和评估体系，确保智库研究的独立性与公正性，提升智库的运行效率和决策能力。一是要构建专业化的组织机构包括领导层、研究部门层和辅助部门层，各司其职，为智库建立打好基石。二是要建立系统化、科学化的管理体系，包括建立健全规章制度体系，规范工作流程设计，实施人才激励约束机制，优化绩效评估体系等，促进智库持续改进。三是要强化决策支持机制，通过建立由专家和决策者共同组成的决策咨询机构，如决策委员会或专家顾问团[10]，引入多元化视角与专业知识，确保智库决策的科学性和可操作性。四是要深化智库内外部合作，智库应主动加强与政府、企业、社会组织等多元主体的合作，积极推动跨地区、跨领域的合作，促进资源共享与优势互补。
5.4. 打造优质人才队伍，激发智库创新活力
智库的核心竞争力在人才资源，发展中国特色新型智库需聚焦于人才引进和培养，并建立多层次、高素质的智库人才队伍。通过创新人才培养、人才流动等机制，引进和留住杰出人才，组建一支国际化、专业化的智库研究队伍。一是要深刻认识并强化理工科与文史哲领域研究人才的跨界协作，借助健全的人才评估与选拔机制，切实提升智库研究人员的跨学科融合能力、综合分析能力和专业深度，确保人才资源的高效利用和持续发展。二是可借鉴国外“凯旋门”制度的成功经验，鼓励政府退休人员与政策分析专家重新投身智库研究工作[11]，促进智库研究和政府决策的互通融合，增强智库成果的权威性和社会公信力。三是要增加对智库的人员、资金和管理方面的支持，充分发挥退休人员的才干和人脉关系，为加快中国特色新型智库的高质量发展做出贡献。