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我国研究生资助研究回顾与展望

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钱怡琳谢强强

关键词：研究生;资助;共词网络分析

：G643：A

收录日期：2019年3月7日

研究生教育是我国高等教育的最高层次，其人才培养质量直接关系到国家创新能力的高低。而高校研究生资助政策作为贯穿研究生培养全过程的重要环节，是研究生进行科研最重要的物质保障，对研究生人才培养质量产生着深刻的影响。

一、研究方法

社会网络分析的核心在于，从“关系”的角度出发研究社会现象和社会结构。由于社会结构既可以是行为结构、政治结构，也可以是社会结构、经济结构，所以社会网络分析的概念和方法已经在多学科中得到广泛应用。社会网络的形式化界定即用点和线来表达网络的思路和方法也适用于对相关研究文献的关键词进行共词分析。本文在参考国内有关关键词共词网络分析使用的前提下，按照以下几个步骤开展数据收集与分析。以中国知网为数据来源，为了方便获取研究所需的数据并保证获得的数据量能真实地反映研究现状，笔者沿着“中国知网（CNKI）-期刊-高级检索”这条路径进行检索。为全面系统地分析我国研究生资助研究领域现状，本文以“研究生”并含“资助”为检索词并以“篇名”为检索项，筛选统计到2001～2018年相关文献共计263篇。在提取文献关键词数据过程中，为更好地使用中国知网“导出参考文献”功能来导出关键词，去除了报纸和会议文献，剩余文献208篇。为避免词频统计中因关键词命名不规范影响分析结果，本研究采用如下处理方式：合并基本同义或属于同一研究范畴的关键词、删除一些无领域专指或涵义过于宽泛的词、统计关键词词频。最后使用社会网络分析软件Ucinet6.418进行数据处理和分析。

二、数据统计结果分析

（一）描述性统计

1、词频统计情况。文献中的关键词主要是用来概括文献内容的本质特征，同时方便检索之用。通过对某一研究领域文献中的关键词出现频次进行统计，以及对关键词之间相互关系的分析，可以揭示该研究领域的研究热点和发展动向。本文采用Donohue高频词与低频词界分公式计算高频词阀值：

式（1）中，I表示词频为1的关键词个数，T为划分高频词与低频次的界限。根据Donohue公式计算出高频词与低频词分界词频数，以此来突出研究重点。之后，采用Excel软件對所选高频关键词进行N阶矩阵构建，在对构建的矩阵通过Ucinet6.418软件进行二值化处理，保存后用于之后的数据分析。本研究关键词经去重合并后共有25个，可以算出T值为1。删除词频等于或低于1的关键词，最后得到有效关键词21个。我国研究生资助研究领域的高频关键词如表1所示。词频反映该关键词在某一领域的受关注程度和研究力度。通过表1可以发现，研究生、研究生资助、资助体系、研究生教育这几个关键词词频最高，同时对美国、地方高校、资助政策、学费、资助改革以及奖学金这几个方面的关注程度也较高。另外，需要补充的是，资助模式以及研究生培养方面的关键词词频较低，属于低频关键词，说明这方面十分具有研究价值的问题重视程度十分有限。（表1）

2、年度发文量统计。根据文献的增长或减少趋势能够解释当前该学科领域的研究状况，并可对其研究前景或发展趋势做出预测。为了区分关于研究生资助领域研究成果的权威性，在经过筛选的208篇相关文献中采用相同的检索方法对CSSCI来源期刊（下文简称C刊）进行检索，提取了57篇相关文献的数据。

由图1可以看出，自2001年以来，我国有关于研究生资助的研究文献总体呈上升趋势，同时可以看出，2001～2018年上半年，C刊发文量与文献总量变化发展趋势大体一致，但整体所占文限量的比例较低，这在一定程度上反映出我国关于研究生资助的发文质量有所欠缺，还有待提升。其中，发文量的两个峰值出现在2012～2013年前后，笔者认为这与2012年、2013年我国颁布了一系列研究生资助政策有关，从研究内容上也可以发现这一点，2013年以前的研究以政策制定研究为主，2013年以后研究内容更多的趋向于政策的执行与评价。（图1）

3、文献作者分析。通过对作者发文量的统计可以揭示该作者在某一学科领域研究的持续性、深度及贡献大小。本研究通过检索，筛选后得到的208篇文献按第一作者统计，共涉及172人。其中，多产作者（发文数量≥3篇）只有2人，仅占总人数的1.1%，而仅有1篇发文量的作者有148人，占总人数的86.21%，具体统计数据如表2所示。从表2的数据统计中可以分析得出，我国在研究生资助领域目前还没有形成稳定的研究者群体，研究力量相对比较分散和薄弱，开展同类研究的持续性较低，研究也不够深入。（表2）

（二）网络及网络密度分析。使用UCINET6.418将共词矩阵绘制成关键词网络图谱如图2所示。图中节点表示关键词，节点越大表明其在网络中的地位越重要，连线代表两个关键词同时出现在论文中，连线越多则代