World Regional Studies ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (5): 46-55.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.05.2021298
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Received:
2021-04-23
Revised:
2021-10-14
Online:
2023-05-15
Published:
2023-06-09
Contact:
Yiling TANG
通讯作者:
唐亦玲
作者简介:
葛敏(1981—),女,馆员,硕士,主要研究方向为信息计量学,E-mail: gemin@jit.edu.cn。
Min GE, Yiling TANG. The influence of proximity on the scientific collaboration network in African countries based on co-authored papers[J]. World Regional Studies, 2023, 32(5): 46-55.
葛敏, 唐亦玲. 邻近性对非洲国家科研论文合作网络结构的影响[J]. 世界地理研究, 2023, 32(5): 46-55.
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URL: https://sjdlyj.ecnu.edu.cn/EN/10.3969/j.issn.1004-9479.2023.05.2021298
变量 | 名称 | 变量描述 | 数据来源 |
---|---|---|---|
被解释变量 | 论文合作 | 两国间合作发表论文的数量/篇 | WoS |
解释变量 | 科研邻近性 | 两国发表论文的数量势差/千篇 | WoS |
经济邻近性 | 以各国人均GDP为标准测算两国经济势差 | 世界银行 | |
文化邻近性 | 两国宗教信仰,相同赋值为1,否则为0 | 《非洲的民族、宗教和语言》* | |
社会邻近性 | 计算两国杰卡德指数 | — | |
教育邻近性 | 根据各国大学赋值计算各国教育势差 | 泰晤士大学排名 | |
语言邻近性 | 两国官方语言,相同计为1,不同计0 | 《非洲的民族、宗教和语言》* | |
地理邻近性 | 两国首都之间距离/千公里 | 计算各国首都间球面距离 |
Tab.1 Variables、measurement methods and data sources
变量 | 名称 | 变量描述 | 数据来源 |
---|---|---|---|
被解释变量 | 论文合作 | 两国间合作发表论文的数量/篇 | WoS |
解释变量 | 科研邻近性 | 两国发表论文的数量势差/千篇 | WoS |
经济邻近性 | 以各国人均GDP为标准测算两国经济势差 | 世界银行 | |
文化邻近性 | 两国宗教信仰,相同赋值为1,否则为0 | 《非洲的民族、宗教和语言》* | |
社会邻近性 | 计算两国杰卡德指数 | — | |
教育邻近性 | 根据各国大学赋值计算各国教育势差 | 泰晤士大学排名 | |
语言邻近性 | 两国官方语言,相同计为1,不同计0 | 《非洲的民族、宗教和语言》* | |
地理邻近性 | 两国首都之间距离/千公里 | 计算各国首都间球面距离 |
网络结构参数 数值 | 小世界性参数 数值 | ||
---|---|---|---|
节点数 | 54 | 平均路径长度 | 1.01 |
边数 | 1 211 | 最小距离 | 1 |
密度 | 0.423 | 最大距离 | 2 |
平均距离 | 1.145 | 局部网络聚类系数 | 1.131 |
凝聚力指数 | 0.459 | 传递性聚类系数 | 1.131 |
Tab.2 The structural parameters and small-world nature of scientific research collaboration network in African countries
网络结构参数 数值 | 小世界性参数 数值 | ||
---|---|---|---|
节点数 | 54 | 平均路径长度 | 1.01 |
边数 | 1 211 | 最小距离 | 1 |
密度 | 0.423 | 最大距离 | 2 |
平均距离 | 1.145 | 局部网络聚类系数 | 1.131 |
凝聚力指数 | 0.459 | 传递性聚类系数 | 1.131 |
国家 | 科研论文数量 | 国家 | 科研论文数量 | 国家 | 科研论文数量 |
---|---|---|---|---|---|
南非 | 229 697 | 布基纳法索 | 5 525 | 几内亚 | 902 |
埃及 | 165 902 | 博茨瓦纳 | 4 914 | 安哥拉 | 841 |
尼日利亚 | 61 585 | 贝宁 | 4 364 | 中非 | 745 |
突尼斯 | 54 051 | 马达加斯加 | 3 945 | 布隆迪 | 673 |
阿尔及利亚 | 39 735 | 利比亚 | 3 900 | 几内亚比绍 | 654 |
摩洛哥 | 36 769 | 刚果金 | 3 841 | 塞舌尔 | 624 |
肯尼亚 | 32 586 | 莫桑比克 | 3 229 | 利比里亚 | 579 |
埃塞俄比亚 | 18 616 | 马里 | 2 963 | 莱索托 | 575 |
坦桑尼亚 | 15 579 | 尼日尔 | 2 825 | 毛里塔尼亚 | 534 |
加纳 | 14 455 | 纳米比亚 | 2 697 | 乍得 | 498 |
乌干达 | 14 284 | 加蓬 | 2 529 | 厄立特里亚 | 459 |
喀麦隆 | 13 395 | 冈比亚 | 2 496 | 索马里 | 308 |
津巴布韦 | 9 979 | 卢旺达 | 2 453 | 南苏丹 | 292 |
塞内加尔 | 7 773 | 毛里求斯 | 2 045 | 佛得角 | 267 |
苏丹 | 7 653 | 刚果布 | 2 029 | 吉布提 | 165 |
马拉维 | 6 782 | 多哥 | 1 492 | 科摩罗 | 109 |
科特迪瓦 | 6 561 | 塞拉利昂 | 1 253 | 赤道几内亚 | 109 |
赞比亚 | 5 865 | 斯威士兰 | 917 | 圣多美和普林西比 | 63 |
Tab.3 The output of scientific research papers in African countries
国家 | 科研论文数量 | 国家 | 科研论文数量 | 国家 | 科研论文数量 |
---|---|---|---|---|---|
南非 | 229 697 | 布基纳法索 | 5 525 | 几内亚 | 902 |
埃及 | 165 902 | 博茨瓦纳 | 4 914 | 安哥拉 | 841 |
尼日利亚 | 61 585 | 贝宁 | 4 364 | 中非 | 745 |
突尼斯 | 54 051 | 马达加斯加 | 3 945 | 布隆迪 | 673 |
阿尔及利亚 | 39 735 | 利比亚 | 3 900 | 几内亚比绍 | 654 |
摩洛哥 | 36 769 | 刚果金 | 3 841 | 塞舌尔 | 624 |
肯尼亚 | 32 586 | 莫桑比克 | 3 229 | 利比里亚 | 579 |
埃塞俄比亚 | 18 616 | 马里 | 2 963 | 莱索托 | 575 |
坦桑尼亚 | 15 579 | 尼日尔 | 2 825 | 毛里塔尼亚 | 534 |
加纳 | 14 455 | 纳米比亚 | 2 697 | 乍得 | 498 |
乌干达 | 14 284 | 加蓬 | 2 529 | 厄立特里亚 | 459 |
喀麦隆 | 13 395 | 冈比亚 | 2 496 | 索马里 | 308 |
津巴布韦 | 9 979 | 卢旺达 | 2 453 | 南苏丹 | 292 |
塞内加尔 | 7 773 | 毛里求斯 | 2 045 | 佛得角 | 267 |
苏丹 | 7 653 | 刚果布 | 2 029 | 吉布提 | 165 |
马拉维 | 6 782 | 多哥 | 1 492 | 科摩罗 | 109 |
科特迪瓦 | 6 561 | 塞拉利昂 | 1 253 | 赤道几内亚 | 109 |
赞比亚 | 5 865 | 斯威士兰 | 917 | 圣多美和普林西比 | 63 |
国家 | 强度中心性 | 度中心性 | 中间中心性 | 国家 | 强度中心性 | 度中心性 | 中间中心性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
南非 | 24 492 | 52 | 7.998 | 苏丹 | 2 087 | 48 | 3.323 |
肯尼亚 | 12 787 | 53 | 8.789 | 刚果(布) | 1 808 | 50 | 5.960 |
尼日利亚 | 10 799 | 52 | 7.235 | 多哥 | 1 604 | 51 | 5.640 |
乌干达 | 8 077 | 53 | 8.789 | 加蓬 | 1 546 | 47 | 4.873 |
坦桑尼亚 | 7 608 | 53 | 8.789 | 马达加斯加 | 1 520 | 51 | 6.664 |
加纳 | 6 900 | 52 | 7.235 | 几内亚 | 1 063 | 48 | 3.842 |
喀麦隆 | 6 377 | 52 | 7.625 | 利比亚 | 907 | 38 | 1.347 |
埃及 | 5 884 | 52 | 7.887 | 塞拉利昂 | 722 | 44 | 1.656 |
埃塞俄比亚 | 5 554 | 51 | 5.498 | 斯威士兰 | 716 | 35 | 0.562 |
摩洛哥 | 4 881 | 50 | 4.723 | 毛里求斯 | 664 | 42 | 2.635 |
津巴布韦 | 4 828 | 49 | 4.897 | 利比里亚 | 631 | 46 | 2.336 |
布基纳法索 | 4 648 | 50 | 5.956 | 中非 | 617 | 46 | 4.371 |
塞内加尔 | 4 477 | 51 | 5.498 | 布隆迪 | 575 | 45 | 1.779 |
马拉维 | 4 216 | 52 | 7.625 | 毛里塔尼亚 | 565 | 45 | 2.104 |
赞比亚 | 4 142 | 49 | 3.535 | 乍得 | 536 | 45 | 1.611 |
突尼斯 | 3 917 | 47 | 2.999 | 安哥拉 | 469 | 42 | 1.657 |
贝宁 | 3 872 | 50 | 4.979 | 塞舌尔 | 411 | 37 | 1.849 |
科特迪瓦 | 3 697 | 53 | 8.789 | 几内亚比绍 | 390 | 42 | 2.319 |
阿尔及利亚 | 3 341 | 47 | 3.783 | 莱索托 | 382 | 31 | 0.435 |
马里 | 2 972 | 50 | 4.127 | 南苏丹 | 265 | 40 | 0.622 |
莫桑比克 | 2 911 | 50 | 5.046 | 厄立特里亚 | 159 | 38 | 0.264 |
刚果(金) | 2 777 | 50 | 5.529 | 索马里 | 103 | 33 | 0.739 |
博茨瓦纳 | 2 576 | 49 | 3.852 | 科摩罗 | 96 | 27 | 0.110 |
尼日尔 | 2 477 | 48 | 3.257 | 佛得角 | 87 | 34 | 1.190 |
卢旺达 | 2 439 | 48 | 3.522 | 吉布提 | 69 | 23 | 0.281 |
纳米比亚 | 2 199 | 49 | 4.150 | 赤道几内亚 | 61 | 22 | 0.279 |
冈比亚 | 2 156 | 48 | 4.031 | 圣多美和普林西比 | 47 | 22 | 0.409 |
Tab.4 Strength centrality, nodal degree centrality and nodal betweenness centrality of scientific research collaboration network in African countries
国家 | 强度中心性 | 度中心性 | 中间中心性 | 国家 | 强度中心性 | 度中心性 | 中间中心性 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
南非 | 24 492 | 52 | 7.998 | 苏丹 | 2 087 | 48 | 3.323 |
肯尼亚 | 12 787 | 53 | 8.789 | 刚果(布) | 1 808 | 50 | 5.960 |
尼日利亚 | 10 799 | 52 | 7.235 | 多哥 | 1 604 | 51 | 5.640 |
乌干达 | 8 077 | 53 | 8.789 | 加蓬 | 1 546 | 47 | 4.873 |
坦桑尼亚 | 7 608 | 53 | 8.789 | 马达加斯加 | 1 520 | 51 | 6.664 |
加纳 | 6 900 | 52 | 7.235 | 几内亚 | 1 063 | 48 | 3.842 |
喀麦隆 | 6 377 | 52 | 7.625 | 利比亚 | 907 | 38 | 1.347 |
埃及 | 5 884 | 52 | 7.887 | 塞拉利昂 | 722 | 44 | 1.656 |
埃塞俄比亚 | 5 554 | 51 | 5.498 | 斯威士兰 | 716 | 35 | 0.562 |
摩洛哥 | 4 881 | 50 | 4.723 | 毛里求斯 | 664 | 42 | 2.635 |
津巴布韦 | 4 828 | 49 | 4.897 | 利比里亚 | 631 | 46 | 2.336 |
布基纳法索 | 4 648 | 50 | 5.956 | 中非 | 617 | 46 | 4.371 |
塞内加尔 | 4 477 | 51 | 5.498 | 布隆迪 | 575 | 45 | 1.779 |
马拉维 | 4 216 | 52 | 7.625 | 毛里塔尼亚 | 565 | 45 | 2.104 |
赞比亚 | 4 142 | 49 | 3.535 | 乍得 | 536 | 45 | 1.611 |
突尼斯 | 3 917 | 47 | 2.999 | 安哥拉 | 469 | 42 | 1.657 |
贝宁 | 3 872 | 50 | 4.979 | 塞舌尔 | 411 | 37 | 1.849 |
科特迪瓦 | 3 697 | 53 | 8.789 | 几内亚比绍 | 390 | 42 | 2.319 |
阿尔及利亚 | 3 341 | 47 | 3.783 | 莱索托 | 382 | 31 | 0.435 |
马里 | 2 972 | 50 | 4.127 | 南苏丹 | 265 | 40 | 0.622 |
莫桑比克 | 2 911 | 50 | 5.046 | 厄立特里亚 | 159 | 38 | 0.264 |
刚果(金) | 2 777 | 50 | 5.529 | 索马里 | 103 | 33 | 0.739 |
博茨瓦纳 | 2 576 | 49 | 3.852 | 科摩罗 | 96 | 27 | 0.110 |
尼日尔 | 2 477 | 48 | 3.257 | 佛得角 | 87 | 34 | 1.190 |
卢旺达 | 2 439 | 48 | 3.522 | 吉布提 | 69 | 23 | 0.281 |
纳米比亚 | 2 199 | 49 | 4.150 | 赤道几内亚 | 61 | 22 | 0.279 |
冈比亚 | 2 156 | 48 | 4.031 | 圣多美和普林西比 | 47 | 22 | 0.409 |
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 | 模型7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
科研邻近性 | 0.014 5*** | 0.018 1*** | 0.017 0*** | 0.012 7*** | 0.020 5*** | 0.020 8*** | 0.020 9*** |
(0.001 6) | (0.001 6) | (0.001 7) | (0.000 8) | (0.002 4) | (0.002 4) | (0.002 4) | |
经济邻近性 | -0.438 9*** | -0.428 8*** | -0.119 4*** | -0.119 7 *** | -0.113 3*** | -0.114 3*** | |
(0.035 0) | (0.033 2) | (0.022 7) | (0.022 4) | (0.022 7) | (0.022 8) | ||
文化邻近性 | 0.468 8 *** | 0.090 3** | 0.076 2** | 0.082 7** | 0.102 2*** | ||
(0.075 2) | (0.036 1) | (0.037 1) | (0.036 7) | (0.037 9) | |||
社会邻近性 | 0.668 4*** | 0.665 7*** | 0.678 0*** | 0.687 0*** | |||
(0.038 2) | (0.038 1) | (0.038 9) | (0.039 7) | ||||
教育邻近性 | -0.027 8*** | -0.029 7*** | -0.030 7*** | ||||
(0.007 9) | (0.007 8) | (0.007 9) | |||||
语言邻近性 | -0.131 6** | -0.127 4** | |||||
(0.055 0) | (0.054 9) | ||||||
地理邻近性 | 0.028 5* | ||||||
(0.015 1) | |||||||
常数 | 3.708 1*** | 3.978 6*** | 3.641 2*** | 2.091 7*** | 2.085 0*** | 2.102 1*** | 1.978 1*** |
(0.071 4) | (0.077 2) | (0.086 9) | (0.072 0) | (0.072 7) | 0.072 5 | 0.100 6 | |
样本量 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 |
Alpha | 2.054 7 | 1.900 3 | 1.825 5 | 0.846 4 | 0.831 3 | 0.828 2 | 0.826 3 |
Wald chi2 | 81.83 | 272.03 | 306.83 | 801.43 | 849.33 | 847.60 | 848.12 |
Prob>chi2 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 |
Log pseudolikelihood | -5 802.622 | -5 736.575 | -5 703.532 | -5 139.692 | -5 129.057 | -5 126.734 | -5 125.255 |
Tab.5 The negative binomial regression of scientific collaboration network in African countries
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 | 模型7 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
科研邻近性 | 0.014 5*** | 0.018 1*** | 0.017 0*** | 0.012 7*** | 0.020 5*** | 0.020 8*** | 0.020 9*** |
(0.001 6) | (0.001 6) | (0.001 7) | (0.000 8) | (0.002 4) | (0.002 4) | (0.002 4) | |
经济邻近性 | -0.438 9*** | -0.428 8*** | -0.119 4*** | -0.119 7 *** | -0.113 3*** | -0.114 3*** | |
(0.035 0) | (0.033 2) | (0.022 7) | (0.022 4) | (0.022 7) | (0.022 8) | ||
文化邻近性 | 0.468 8 *** | 0.090 3** | 0.076 2** | 0.082 7** | 0.102 2*** | ||
(0.075 2) | (0.036 1) | (0.037 1) | (0.036 7) | (0.037 9) | |||
社会邻近性 | 0.668 4*** | 0.665 7*** | 0.678 0*** | 0.687 0*** | |||
(0.038 2) | (0.038 1) | (0.038 9) | (0.039 7) | ||||
教育邻近性 | -0.027 8*** | -0.029 7*** | -0.030 7*** | ||||
(0.007 9) | (0.007 8) | (0.007 9) | |||||
语言邻近性 | -0.131 6** | -0.127 4** | |||||
(0.055 0) | (0.054 9) | ||||||
地理邻近性 | 0.028 5* | ||||||
(0.015 1) | |||||||
常数 | 3.708 1*** | 3.978 6*** | 3.641 2*** | 2.091 7*** | 2.085 0*** | 2.102 1*** | 1.978 1*** |
(0.071 4) | (0.077 2) | (0.086 9) | (0.072 0) | (0.072 7) | 0.072 5 | 0.100 6 | |
样本量 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 | 1 211 |
Alpha | 2.054 7 | 1.900 3 | 1.825 5 | 0.846 4 | 0.831 3 | 0.828 2 | 0.826 3 |
Wald chi2 | 81.83 | 272.03 | 306.83 | 801.43 | 849.33 | 847.60 | 848.12 |
Prob>chi2 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 | 0.000 0 |
Log pseudolikelihood | -5 802.622 | -5 736.575 | -5 703.532 | -5 139.692 | -5 129.057 | -5 126.734 | -5 125.255 |
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