（一）网络整体属性分析

　　1.密度分析

　　密度反映的是社会网络关系的密切程度，密度越大，表明网络成员之间的关系越密切。在作者共被引网络中，网络密度反映了网络中各个点之间联络的紧密程度。联络密切的网络会促进信息的交流和科研的合作；反之，过于稀疏的网络则会阻碍科学研究的发展。［8］通过 Ucinet 软件可以算出，50位学者组成的共被引网络的密度是21.51，网络的连通性较好，有不少节点高度连接，说明50位学者之间共被引情况普遍，频次较高，他们的学术联系比较广泛且紧密，各自的研究能够相互交叉、相互借鉴、相互参考，研究互动大，有些学者甚至一起形成紧密的学术共同体。

　　2.小世界效应验证

　　小世界效应是社会网络中的一种特殊现象。所谓小世界效应，就是指在社会网络中，大部分节点彼此并不相连，但它们之间只要经过少数几步就可到达。在作者共被引网络中，如果具有小世界效应，就说明该网络是 “一个信息通畅，科研人员能够快捷交流的网络；相反则是一个信息流通速度慢，甚至信息闭塞、人员不能够快速进行交流的网络”［9］。因而是否存在小世界效应，表明该网络是否是有利于学术交流和学科发展。通过Ucinet 软件分析可知，我国高等教育研究作者共被引网络中节点之间的平均距离是1.036，即在该共被引网络中，每两个学者只要通过1.036个人就可以互相建立学术联系。根据小世界效应理论，平均路径长度不超过10的网络就可以说具有小世界效应，这表明我国高等教育学者的共被引网络具有显著的小世界效应特征，是一个信息交流畅通、学术互动频繁、有利于学科发展的网络。

　　3.网络聚集度分析

　　网络聚集度反映了节点之间的紧密程度，值位于0和1之间，值越大说明整个网络越紧密，否则越疏松。［10］通过Ucinet 软件分析可知，共被引网络的聚集度为0.982，由此可以看出我国高等教育学者共被引网络的聚集度是非常高的，说明我国高等教育学者之间的学术联系是非常密切的。

　　（二）中心性分析

　　中心性是社会网络分析的重点之一，是“关于行动者在社会网络中的中心性位置的测量概念，描述的是个人或组织在其所处的社会网络中的地位极其重要性”［11］。根据计算方法的不同，中心性可分为度数中心性、亲近中心性、中介中心性。限于篇幅，