21世纪知识在全球频繁流动，科研全球化不断加深，国际科研网络迅速扩散[1]。传统理论认为知识传播具有距离衰减特性，但有学者发现通过构建本地蜂鸣与全球知识流动的关系，本地知识可以利用全球通道向外传播[2-3]。随着交通通讯成本的下降、政府的政策引导、科学家的全球移民、英语作为全球语言被广泛接纳等，地理距离和边界的重要性有所减弱，几乎所有国家和研究领域都可以观察到国际化趋势的增强[4]。一些前沿领域仅仅依靠单个国家的知识储备远远不够，需要世界各国联合攻关，国际科研合作成为主导力量。 经济增长的驱动力从资本和劳动力转向知识和技术，科技创新成为国家竞争力的关键。各国实施创新驱动战略，积极参与科研全球化，试图占领全球创新网络的核心地带。然而，知识在全球不均衡流动，世界科研网络呈现核心边缘结构[5]。西欧、北美以及亚太地区是世界创新的中心区域，而非洲、中亚和拉丁美洲处于外围地带。全球科研合作网络的空间异质性受到邻近性机制的作用，地理距离、认知距离、制度距离和社会距离都深刻影响网络演化。合著论文作为最基本的科研产出衡量国家的知识生产能力，是实现技术创新的前提和基础。通过探究中国国际科研论文合作网络的时空演化特征和多维邻近性机制，剖析科研合作的国家结构、空间结构、学科结构以及影响机制，有助于把握中国在全球科研合作网络中的位置，提升国家科研创新能力。 一、文献综述 研究发现国际论文合作是促进知识溢出最有效的形式之一[6]，国际合著论文的学术价值往往高于平均水平[7]。由合作关系形成的全球科研网络研究是学者关注的重点[8]，研究尺度覆盖个人、高校、城市乃至国家。个人层次上主要是分析科研人员之间的合作联系[9-10]以及科研人员个体属性对科研合作的影响[11-12]。国际论文合作是衡量高校创新能力和国际影响力的重要指标，高校科研网络研究集中在不同层次高校群以及不同类别高校间[13]，研究发现高校的国际合作比重普遍提高[14]。城市创新网络往往以创新城市为网络中心，通过跨城市的科研合作形成复杂的网络结构，有利于提升整个地区的科研能力[15]。有研究比较了区域内城市合作网络与跨区域城市合作网络的重要性，发现对城市创新能力都有促进作用[16]。国家层次方面，全球科研网络的核心边缘结构十分明显，西欧、北美和东亚地区成为科研创新高地[5，17-18]。有学者发现全球科研论文重心正持续地自西向东和自北向南转移[19]，一些新兴经济体开始崛起[5]。此外，一些研究聚焦特定学科的国际科研合作，考虑学科的特殊性[20-21]。不同学科的国际合作活跃度存在显著差异[14]，理学和工学的占比一般更高，社会科学较低[22]。 全球知识是国家创新的重要来源，区域间通过全球人才流动建立正式和非正式关系，形成跨边界的国际科研网络[23]。地方知识具有独特性，通过全球通道扩散到其他地区，实现跨地域的知识共享和互补。网络地位和区域网络能力分别表示地方在全球科研网络中的地位和对全球知识的理解、吸收和转化能力，Liefner等（2011）[24]在此基础上将全球分为知识转化型、知识生产型、知识忽视型和知识浪费型区域。不同尺度创新网络的知识结构不同，编码知识可以实现符号化表达，在长距离运输中信息损耗较小，是全球科研网络的主要知识流。而缄默知识难以符号化表达，强调面对面的沟通交流，是地方创新系统特殊性的关键[25]。 Boschma（2005）[26]将邻近性因素其分为地理邻近、认知邻近、组织邻近、社会邻近和制度邻近5个维度。已有研究普遍发现地理邻近有利于科研合作的开展[27-28]，是其他邻近性因素发挥作用的前提[29]，但随着交通通讯成本的下降，科研合作不显示出绝对的距离衰减规律[30]。认知邻近指要素间知识结构的相似度，研究证实认知邻近是决定科研合作的关键因素[31]，但认知过度重合会导致“认知锁定”，反而不利于知识溢出[32]。组织邻近也能促进科研合作的形成，可以降低不确定性和风险[33-34]。社会邻近认为社会联系能够巩固合作关系，提高双方的信任程度，有利于科研合作的展开[31，35]。制度邻近指正式制度和非正式规则对要素主体的约束，制度距离阻碍科研合作的实现[28]。除此之外，研究中还常见经济邻近、文化邻近和语言邻近等[5，36-37]。 国内外关于全球科研合作网络的研究已取得较大进展，仍存在一些空间有待深入研究。首先，已有研究往往从单一的国家或者学科结构的视角对国际科研合作展开讨论，多维的综合性分析较少，没有深入解剖不同国家间科研合作学科结构的差异性。其次，关于邻近性机制的研究没有考虑到学科的独特性，缺乏对不同学科的异质性分析。在此基础上，本文基于InCites数据库的全球论文数据，分别从国家、学科和空间视角深入分析21世纪以来中国①国际科研合作网络的时空演化特征，探究科研合作的邻近性机制及学科差异，将邻近性分析扩展至时间—国家—学科的三维视角。 二、数据来源与指标构建 InCites是基于Web of Science（WoS）核心合集数据汇总形成的论文数据库，也是本文获取全球科研论文的数据来源，覆盖了所有的学科以及211个国家和地区。通过检索能够获得每一年各个国家论文发表的数量以及国家间论文合著的数量，通过选择研究方向也能获得特定学科的论文数据。本文选取2000-2019年中国发表的论文以及中国和其他国家合作的论文作为数据源，学科分类体系采用ESI划分标准。研究数据只限于期刊论文，收集时间为2020年2月22日至2020年2月25日。
