“智慧專業(yè)化”是區(qū)域創(chuàng)新與發(fā)展研究的最新成果,來自于知識增長專家小組針對跨大西洋國家生產(chǎn)力鴻溝問題,向歐盟委員會提出的解決方案,提出擴大知識和創(chuàng)新領域公共投資的政策方案,強調(diào)國家尤其是區(qū)域政府應當鼓勵能夠帶來未來區(qū)域能力提升、區(qū)域間競爭力增強的投資。這一概念已經(jīng)提出即被廣泛關注,這一戰(zhàn)略方案被定義為“smart specialization”,納入致力于智慧發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展、包容性發(fā)展的歐盟2020戰(zhàn)略,并迅速應用于歐洲主流區(qū)域政策。盡管發(fā)展時間不長,相關實踐的、理論的研究層出不窮,科學計量研究及可視化的知識圖譜方法為客觀、直觀分析這一研究領域提供了有效方法。通過web of science檢索、篩選得到“智慧專業(yè)化”研究有效文獻242篇。使用CiteSpace最新軟件基于多元統(tǒng)計分析、聚類分析、共現(xiàn)分析、網(wǎng)絡分析對文獻數(shù)據(jù)的論文、引文、作者、機構、地區(qū)、主題詞進行分析,得到“智慧專業(yè)化”學術群體、發(fā)展脈絡、研究熱點知識圖譜。從學術群體來看,在“智慧專業(yè)化研究”中學者Foray D、Mccann P、Morgan K,Cooke P,Boschma R,研究機構European Commission與OECD作出了重要貢獻,他們存在著較為普遍的機構內(nèi)合作關系,反映了這一研究的學科交叉特征。從發(fā)展脈絡來看,從“萌芽”到“快速發(fā)展”階段,經(jīng)歷了三個時期,“智慧專業(yè)化”概念經(jīng)歷反復討論走向成熟,研究成果與研究的范圍、領域逐漸擴展。從研究熱點來看,可分為7個領域三個大類,相關學者充分討論了“智慧專業(yè)化”的背景、概念邏輯、內(nèi)涵、提出過程及實踐中的應用。并將其納入創(chuàng)新系統(tǒng),創(chuàng)新生態(tài)討論,研究它與其他相關理論的相互作用�！爸腔蹖I(yè)化”研究在我國剛剛起步,這一概念政策框架與我國的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、供給側(cè)改革等政策具有一定連通性,對我國區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展具有適用性。
【學位單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：G353.1
【部分圖文】：

圖 1-1 論文研究框架圖1.4.2 研究內(nèi)容結合本選題的特點，論文將分為以下 6 個章節(jié)。第 1 章，緒論。本章首先基于智慧專業(yè)化研究的背景，指出智慧專業(yè)化是區(qū)域創(chuàng)新新理念，系統(tǒng)梳理研究“智慧專業(yè)化”研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢具有理論和現(xiàn)實意義。在此基礎上介紹本選題的研究思路、結構框架、研究方法，對本文的研究重點進行概括，并提出預期創(chuàng)新點。第 2 章，介紹本研究的研究設計。本章進一步對知識圖譜方法進行介紹，闡述本文研究所涉及的具體方法——多元統(tǒng)計分析法、引文分析法、共被引（共現(xiàn)）分析法、詞頻分析法、社會網(wǎng)絡分析法，以及研究選用的工具軟件——citespace5（5.2.R2）。同時結合文獻分析與研究需要，對數(shù)據(jù)來源及其篩選、處理進行說明，并對文獻樣本時空分布進行基本的統(tǒng)計分析，了解“智慧專業(yè)化”研究這一知識域

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文“智慧專業(yè)化”研究文獻的時空分布將所得數(shù)據(jù)進行基礎統(tǒng)計分析，得到文獻基本分布狀況。 研究文獻的時間分布根據(jù)檢索過濾得到的 242 篇文獻數(shù)據(jù)，關于“智慧專業(yè)化”研究最早可追 年，文獻數(shù)量整體呈快速增長態(tài)勢。總體上，2011－2012 年研究文獻零星智慧專業(yè)化”研究的起步與奠基階段；2013-2014 年，“智慧專業(yè)化”研究數(shù)大幅增加；2015-2016 年，文獻數(shù)呈倍數(shù)增長，“智慧專業(yè)化”研究進入期，2017 年與 2016 年，文獻數(shù)基本持平，研究發(fā)展進入成熟階段，預計未究文獻進入穩(wěn)步增長時期。

圖 2-2 “智慧專業(yè)化”研究文獻的空間分布圖譜表 2-2 “智慧專業(yè)化”文獻空間分布中心度、頻次排序表Count（頻次） Centrality（中心度） Auther（作者）7 0.25 Australia（澳大利亞）18 0.22 Spain（西班牙）18 0.18 England（英國）31 0.17 Italy（意大利））

【參考文獻】

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本文編號：2831771