合作关系在科学研究中扮演了重要角色，合著论文已然成为一种趋势。而跨院校的合作，对于促进科研交流、提升科研质量具有积极作用。本文尝试以《经济研究》为对象，以社会网络分析为手段研究院校之间的合作关系，并尝试发现其中若干规律。

一、样本选择

《经济研究》是我国著名经济类期刊，在国内乃至国外经济界都具有良好的学术声誉。我们爬取了《经济研究》自2000年以来的所有文章元数据，并对其清理、筛选，最终得到了2371篇文章元数据，其中跨院校合著文章共计744篇，占比31.38%。

二、论文合作概况

我们整理出涉及到的国内高校、中国社科院的署名文章，并将国内高校分为“985高校（28所）”、“财经类211高校（不含985）（4所）”、“剔除了财经类院校的211高校（不含985）（16所）”和“非211高校（52所）”这四类高校，并与中国社科院一道进行比较。从图1可以看到，跨院校合作文章所占其院校所有文章比重从高到低依次为“财经类211高校（不含985）”>“985高校”>“剔除了财经类院校的211高校（不含985）”>“非211高校”>“中国社科院”。想合作写论文，那么“财经类211高校”将是你的第一选择，“985高校”也可接受。但“非211高校”与中国社科院看起来更倾向于“自力更生”或者与本院校内其他作者合作，对外合作意愿不强。

图1：各类院校发表在《经济研究》上的跨院校合作文章所占比重

为进一步研究各具体院校的情况，我们挑出了合作文章数量最多的前16位院校。从图2中可以看到，在绝对数量上，北京大学牢牢占据了国内经济领域的跨院校合作头把交椅。中国人民大学和中央财经大学次之，中国社科院发表的文章最多，但其中跨院校合作文章并不是很多。

图2：16所院校在《经济研究》发表的合作文章情况

由于一所院校可能与少数几所院校合作了大量的文章，合作院校的范围偏窄。为了衡量院校的合作范围广泛性，我们定义了一个指标“每百篇合作文章对应不同院校数”，其计算方法为“合作文章中不同院校数/合作文章数*100”。从图3中可以看到北京大学的“每百篇合作文章对应不同院校数”在这16所院校中最低，只有18所，这意味着北京大学每出产的100篇合作文章中，才与18所院校进行了合作，合作院校较为集中。南开大学与浙江大学合作院校范围最广，其中南开大学几乎每写两篇合作文章，就要换一次合作院校。

图3：16所院校合作广泛性情况

三、合作院校的社会网络分析

我们对院校的合作关系进行了社会网络分析，从图4可以看到，北京大学因其合作绝对数量，稳居核心地位。中国人民大学、中国社科院、上海财经大学处于次级核心位置。从图中可以看到很有趣的几点。（1）北京、上海依然是经济学研究重地，两城市占据了全国主导地位，引领经济研究潮流。（2）院校合作关系呈现出显著地域性特征，例如浙江工商大学与浙江大学之间，华南农业大学、广东外语外贸大学、华南理工大学与中山大学之间，湖北经济学院与中南财经政法大学之间等等。（3）与国内高校合作的国外高校基本集中在美英日等发达国家。（4）北京大学虽与清华大学只有一街之隔，但其合作文章仅有5篇，但北京大学与中央财经大学的合作文章却达到了22篇，这其中意味深长。

图4：跨院校合作吸引力图

四、统计指标之间的共现

我们利用了400+篇《经济研究》文章中的统计指标，对同一篇文章中的统计指标共现性做了社会网络分析。从图5中可以看到，传统经济统计指标体系与金融统计指标体系“老死不相往来”，二者明显分开。传统经济统计指标以“GDP”为核心，金融统计指标以“总资产”为核心。这两个指标在其各自领域居于基础地位。大凡写文章，用到这两个指标的可能性很大。

图5：统计指标吸引力图

五、结论

如果要合作写论文，那么与“财经类211高校”、“985高校”联手，其胜算更大，与“非211高校”、中国社科院合作，被拒绝的可能性很大。北京大学跨院校合作文章绝对数最高，但其合作院校范围偏窄，集中于少数院校。南开大学最爱广交朋友，合作院校范围最广。北京、上海占据了全国经济研究核心地位，院校合作关系呈现出显著地域性特征。以“GDP”为核心的传统经济统计指标体系和以“总资产”为核心的金融统计指标体系二者几乎不会出现在同一篇文章。