中外文知識管理研究可視化對比分析：現狀、熱點與演化趨勢

魏奇鋒，徐 霞，楊 力

（1.成都理工大學商學院，四川成都 610059；2.西南交通大學經濟與管理學院，四川成都 610031）

1 文獻綜述

知識管理（knowledge management）是由人力資本、組織、知識管理技術三者組成的一種管理模式和方法體系，通過知識共享和知識創造幫助各類組織實現知識創新，提高組織創新績效［1］。“知識管理”的概念最早在20 世紀90 年代由圖書情報領域的研究者所界定，隨之拓展為該領域的研究熱點［2］。隨著數字經濟時代技術的快速嬗變，對于知識管理的研究方法、研究視角不斷產生新的思維模式，知識管理也迎來新的挑戰和機遇，受到廣大學者的關注。

目前，知識管理已成為了全球性的研究課題［3］，中外學者從不同的角度對知識管理開展研究，豐富了該領域的研究成果。一方面，知識管理本身受到交叉學科、多領域的影響，從研究領域看，我國學者在企業管理學、圖書情報學、科技管理學、綜合學科等交叉領域對知識管理的研究較為突出，例如，周鐘成等［4］對我國1999—2016 年圖書館情報領域的知識管理開展了定量分析；伏虎等［5］基于企業管理視角，使用結構方程模型（SEM）研究咨詢企業知識生產與流動對企業管理活動的影響。而國外學者對知識管理的研究多從企業管理、科技管理等交叉學科展開，如Magnier-Watanabe 等［6］在管理創新基礎上研究了隱性知識和顯性知識對日本企業績效發揮的不同作用；Addas 等［7］基于信息科學的視角研究組織知識過程如何調節信息技術（IT）能力與新產品開發（NPD）績效之間的關系。

另一方面，也有部分學者基于其他視角，對知識管理問題進行了綜述性分析或定性探討。其中，一些研究雖然在進行可視化分析時針對特定領域進行了梳理，文獻檢索策略選擇也比較精準，但由于數據采集的時間跨度相對久遠，無法反映出最新動態，比如，唐婷等［8］選取我國2006—2016 年國家基金項目為研究范圍，對知識管理領域從主題分析的角度展開過研究；Ciampi 等［9］則選取了2013—2019 年Web of Science (WOS)數據庫發表的116 篇相關文獻，對大數據業務戰略關系進行了綜述研究。從近期來看，鮮有學者選取較長時間跨度的文獻作為研究對象，對知識管理領域的整體發展態勢進行分析。

目前在已有研究中，關于中外知識管理演化趨勢的對比分析較少。對比分析中外知識管理研究的現狀、熱點與演化趨勢并找出差距，有助于從中找到知識管理的理論探索與實踐應用的契合點，找到知識管理研究中所遇到的瓶頸問題，從而精準地跟蹤新的發展方向，推動我國知識管理學科發展。因此，本研究在定量分析的基礎上進行了質性分析，使用文獻科學計量和可視化分析方法，在已有文獻分析基礎上，對研究主題之間的繼承發展關系進行了全面探索，克服了定性綜述類研究的短板。本研究選取2000—2019 年WOS 和CSSCI 數據庫收錄的知識管理主題研究文獻，時間跨度相對較大，在一定程度上能準確反映知識管理領域的最新動態，以期從研究現狀、研究熱點和演化趨勢等多視角，找出中文研究成果與外文研究成果之間的差異，為相關學者探索知識管理的演化發展趨勢、更為明確后續的知識管理研究發展方向提供理論借鑒。

2 數據來源與研究方法

2.1 研究方法

一個研究領域每年發文量的變化情況，可以反映研究的活躍程度和發展階段［10］，分析領域內文獻的增長趨勢有利于了解該領域發展對研究成果的應用程度，以及更全面地掌握領域研究狀況和理論水平［11］。因此，本研究使用Excel 軟件統計分析知識管理領域的發文數量和學科分布情況。

CiteSpace 軟件近年來被廣泛地運用到各領域的知識圖譜可視化分析中，利用CiteSpace 軟件可以清晰地反映相關研究的研究機構、高頻關鍵詞等信息。因此，本研究采用CiteSpace 軟件對樣本文獻進行研究機構和關鍵詞共現分析、對關鍵詞進行聚類分析，以及使用關鍵詞時區圖對比分析國內外前沿趨勢，探究知識管理研究的機構合作情況、研究熱點和演化趨勢。

2.2 數據來源

核心期刊代表某一學科的重要期刊，代表了該學科領域的最新理論成果和前沿動態，且核心期刊的載文質量、引用率和權威性均較高。本研究以WOS 核心合集數據庫作為外文文獻統計來源，以CSSCI 數據庫作為中文文獻研究來源。具體檢索方式如下：（1）檢索的時間跨度設置為“2000—2019年”，檢索日期為2020 年6 月5 日；（2）通過閱讀相關文獻，整理了與知識管理相關概念，將“知識管理”“knowledge management”“知識管理研究”“知識經濟”進行組合，同時在WOS 核心合集數據庫、CSSCI 數據庫的“標題”“摘要”及“關鍵詞”欄目中進行檢索。經過數據篩選、去重等操作，剔除其中的會議通知、新聞、紀要、評述、報告等非學術文獻，共篩選出外文文獻3 500 篇，中文文獻2 361 篇作為研究分析樣本。

3 知識管理領域外文文獻分析

3.1 發文數量

從外文文獻數量來看，如圖1 所示，2000 年前學者對知識管理領域關注較少，處于發展的起步階段；2001—2010 年10 年間持續上升，2009—2012年處于增長平穩狀態，2012 年達到高峰時期，發文量達304 篇；2012 年后逐步下降，2016—2019 年發展已經進入平穩性遞減狀態。說明國際上對知識管理的研究經過早期的快速發展之后，已經逐漸趨于成熟穩定態勢。

圖1 知識管理領域外文文獻數量的增長趨勢

3.2 學科分布

根據外文樣本文獻，整理得到排名前12 位的知識管理研究交叉學科（見圖2）。其中，Management（管理學）、Environmental Sciences（環境科學）、Business Economics（商業經濟學）、Ecology（社會生態學）這4 個學科與知識管理領域的交叉融合研究較多，占比分別達18%、15%、8%、8%，Environmental Studies（環境學）、Information Science（情報學）、Computer Information Science（計算機信息科學）等其他學科與知識管理也占據相應比例。從學科分布角度來看，與知識管理交叉的學科主要體現了知識管理在管理、技術及應用三方面的特性。

圖2 2000—2019 年知識管理領域外文文獻的學科分布

3.3 核心機構分布

通過文獻計量分析發現（見圖3），樣本外文文獻的高頻發文機構中高校占比較大，其中我國香港理工大學和香港城市大學分別名列第一和第三，這兩所高校的知識管理研究較為突出，具有較強的國際影響力。同時，以我國香港理工大學和香港城市大學及臺灣成功大學為首的合作團體研究較為頻繁，這3 所高校屬于高頻合作機構，如以香港理工大學為代表的高頻合作機構形成了較大型的合作網絡，合作發表的文獻數量高達57 篇，而其他國家和地區的機構之間合作頻率遠低于香港理工大學。此外，在高頻合作機構中，還形成了以新加坡國立大學、加拿大麥克馬斯特大學、中國臺灣陽明交通大學、中國臺灣中山大學、英國拉夫堡大學、西班牙格拉納達大學、英國克蘭菲爾德大學組成的合作團體。

圖3 2000—2019 年知識管理領域外文文獻的高產機構合作網絡

3.4 研究熱點與演化

采用固定時間窗口的方法，將樣本外文文獻數據劃分為連續時期，提取不同時期的關鍵詞，對同義詞進行合并處理，利用共詞分析法構造各時期高頻關鍵詞的共詞矩陣［12］，即熱點聚類詞，以了解知識管理研究的熱點話題與熱點方向。如圖4 所示，圖中圓圈表示關鍵詞節點，節點越大，體現出對這一方面的研究深度越突出，并且也表示該節點是最受學者關注的研究方向；“#”表示聚類序號和熱點主題。從關鍵詞節點大小程度可以發現，研究話題主要集中在知識管理、績效、創新和體系研究等方面，其中，高頻關鍵詞organization（組織）、performance（績效）及system（體系）體現了知識的不同研究維度，model（模型）、technology（技術）、innovation（創新）三者則體現了比較重視對技術的研究，firm（公司）、organization（組織）兩個熱點詞即代表了知識管理領域中知識資本具體應用的對象。熱點聚類詞主要包括#0 ontology(本體論)、#1 knowledge management（知識管理）、#2 knowledge sharing（知識共享）、#3 resource-based view（資源基礎觀）、#4 web2.0、#5 Finland（芬蘭）、#6 higher education（高等教育）、#7 big data（大數據）、#8 scientometric（科學計量學）、#9 inquiring systems（查詢系統）。

圖4 2000—2019 年知識管理領域外文文獻的高頻關鍵詞共現網絡

為準確把握知識管理領域前沿及其研究的演化動態，預測其未來發展方向和進一步探索的熱點，本研究在樣本外文文獻中選取2015—2019 年文獻的高頻關鍵詞進行研究熱點前沿分析，利用CiteSpace軟件繪制研究熱點在時間維度上演進的知識圖譜，如圖5 所示。其中，熱點詞主要集中于extension（拓展）、intension（內涵）、knowledge hiding（知識隱藏）、of the art（技術）、coordination（合作）、human capital（人力資本）、artificial intelligence（人工智能）、big data（大數據）、smart city（智慧城市）、support system（支持系統）、user（用戶）、academic partnership（學術伙伴）等。這說明外文文獻目前對知識管理的研究主要聚焦于技術層面和開發知識的應用探索。而在研究演化發展過程中，文獻的主題詞主要體現在組織規模及企業創新績效、技術創新等層面的研究，主要探討知識管理對于企業績效、組織規模的影響。例如，Fores 等［13］通過分析組織規模在整個創新過程中的復雜影響，進而分析組織內部知識創造能力、吸收能力及創新績效之間的關系，研究結果顯示只有吸收能力對激進創新績效有正向的直接影響；Vrontis 等［14］、Santoro等［15］利用結構方程模型的量化方法研究了知識密集型企業的組織二元性與企業績效的關系，以及知識管理系統、開放式創新、知識管理能力與創新能力之間的關系，結果表明組織二元性對企業績效并沒有顯著的影響，但考慮到外部知識來源的影響，組織二元性對企業績效有顯著的正向中介作用，再者，知識管理系統有助于組織內部知識管理能力的提高，創造開放、協作的生態系統促進組織內部和外部的知識流動，進而提高創新能力。

圖5 2015—2019 年知識管理領域外文文獻高頻關鍵詞的時間分布

由圖5 還可以發現，知識管理模型是知識管理應用熱點，主要針對科技類企業，通過構建知識管理模型，開發知識管理決策支持系統等作為研究工具，通過搜集數據來測度知識行為對組織成員的知識行為或創新績效的影響。例如，Serenko 等［16］針對從北美15 個信用社691 名知識人員收集的數據，開發了知識管理模型并進行了測試，旨在探討組織內知識隱藏的前因和后果，為管理者根據員工的反生產性知識行為制定出減少或消除反生產性知識行為的積極措施提供參考；Kianto 等［17］利用基于偏最小二乘法（PLS）的結構方程模型，整理搜集了180家西班牙企業的數據，實證結果表明，知識資本在知識型人力資源管理實踐與企業創新績效之間起著積極的中介作用，且人力資本在這一關系中起關鍵作用；Centobelli 等［18］從本體論和認識論的角度分析企業知識與知識管理系統之間的一致性水平，開發出知識管理決策支持系統（KM-DSS），并選擇1家高科技企業進行了測試，結果表明該決策支持系統可以幫助管理者更好地評估知識管理過程，改善管理者與企業所擁有知識的性質一致性水平，并提高其管理效率及有效性。此外，也有學者圍繞技術項目開發過程，重點研究知識共享行為，如Widjaja等［19］從知識共享的角度切入，探討移動應用開發者視角下技術開發的知識共享行為問題，發現社會資本和團隊認知的某些維度對知識共享存在正向影響，社會資本對團隊認知也存在正向影響。

4 知識管理領域中文文獻分析

4.1 發文數量

如圖6 所示，知識管理領域的中文文獻數量也是從2000 年開始起步發展，2002 年起增長迅猛，直到2007 年達到高峰時期，發文量達241 篇；2008 和2009 年呈現出先降后增的波動趨勢，2009 年之后出現持續性遞減，總體趨勢在下滑；2016 年至2019 年呈現相對較低且平穩的發展趨勢。由此表明，國內的研究在近幾年也進入了一個相對穩定的發展階段。相比于外文文獻發文量的遞減趨勢，中文文獻早于外文文獻進入發文遞減期，這也表明國內相關研究更先進入瓶頸期，亟需新的研究思路和方法，繼續拓寬知識管理的研究廣度與深度。

圖6 知識管理領域中文文獻數量的增長趨勢

4.2 學科分布

由圖7 可知，樣本中文文獻中，排在前4 位的研究學科分別是：管理學，圖書館、情報與文獻學，經濟學，教育學；其他多個學科也涉及到知識管理的研究。由此可以看出，知識管理橫跨多個領域，呈現出學科交叉融合態勢，這也說明了知識管理研究具有重要的研究價值，已經受到多領域、多學科學者的關注。比較而言，外文文獻研究的分布密度較大，所涵蓋的學科范圍較廣，且更加注重知識管理與環境科學、生態學等工程類應用科學的結合；而中文文獻的研究則偏向于知識管理與管理學、圖書館學、情報與文獻學等理論層面社會科學的探討。

圖7 2000—2019 年知識管理領域中文文獻的學科分布

4.3 核心機構分布

通過可視化分析發現（見圖8），樣本中文文獻的高頻發文機構主要由高校、科研機構、公共圖書館等組成，出現了由武漢大學信息管理學院、北京大學信息管理學院和中國科學院文獻情報中心組成的研究團體以及這幾個機構和其他機構之間的合作關系。以上3 家機構是我國在知識管理領域具有較大影響力的機構。從整體上來看，中文文獻的研究機構合作關系頻率比外文文獻的研究機構合作關系頻率要低，機構之間的合作密度較為稀疏。因此，國內知識管理研究機構間需進一步提高學術交流合作密度，提升我國在知識管理領域的整體科研實力，產出高質量的科研成果。

圖8 2000—2019 年知識管理領域中文文獻高產機構的合作網絡

4.4 研究熱點與演化

樣本中文文獻中，關鍵詞出現頻次排名前10 位的分別是知識管理、圖書館、隱性知識、知識管理系統、知識創新、知識共享、企業管理、知識經濟、信息管理、企業（見圖9）。其中，“圖書館”被引用頻率達163 次，反映出研究重視圖書館知識服務對經濟發展的作用；而“知識管理”等其他熱點關鍵詞則反映出研究偏于重視知識資源和知識管理。從聚類分析看，熱點聚類詞主要包括#0 企業管理、#1 科技成果轉化、#2 知識管理系統、#3 數字圖書館、#4 競爭情報、#5 知識管理戰略、#6 個人知識管理等，而#0 企業管理涉及文獻數量最多，也是最受關注的熱點方向。

圖9 2000—2019 年知識管理領域中文文獻高頻關鍵詞的共現網絡

從高頻關鍵詞的時區圖可以看出（見圖10），樣本中文文獻早期較多關注于知識服務，并且在這方面的研究比較深入。高校圖書館由于具有獲取資源便捷性的優勢，基于前瞻性文獻資源服務的價值定位，可以為社會提供可預見性信息服務［20］，因此在現代信息技術發展環境下和知識經濟的影響下，在服務學校教學和科研之余，可根據用戶對信息需求，充分利用信息資源和新技術為客戶提供有針對性、有深度的知識方向［21］。雖然中文文獻也關注了教育和學習方面的研究，但與外文文獻相比，所涉及的研究面比較窄，研究的深度還有待提升。而在研究演化發展中，文獻的主題詞集中于對大數據、人工智能、概念設計、優化模型等技術層面的探討，研究視角也由理論層面轉向技術層面。例如，葉英平等［22］通過描述數據怎么形成知識的過程，結合大數據技術工具構建新的知識管理模型，對知識管理的實踐價值、硬件設備支撐、隱私倫理等問題提出新的對策；傅柱等［23］利用U/C 矩陣闡釋概念設計對于知識管理的應用，分析得到設計知識管理應用的過程活動及所對應的知識對象，其中知識管理系統被細分為4 個功能模塊。此外，也有學者將知識管理應用于企業技術創新績效、產學研協同創新等方面，如盧艷秋等［24］采用知識導向IT 能力與知識管理戰略的二維度匹配模式，運用單因素方差分析和獨立樣本T 檢驗法，實證檢驗了耦合與技術創新績效的關系；羅琳等［25］則使用問卷調查和數據統計方法，研究發現產學研協同創新的知識協同與組織間的知識異質性以及知識能力差異性等存在相關性影響，知識協同機制會間接影響知識協同績效。綜上所述，在知識經濟時代背景下，學者多從技術層面研究知識管理問題，值得注意的是，在技術、模型視角下對知識管理系統的實踐不僅應該重視技術創新、模型合理性問題，還應考慮到企業或用戶體驗、滿足現實需求等因素。因此，國內相關研究在理論與實踐結合的過程中仍需不斷優化與完善，繼而實現知識管理創新。

也有基于設計理論模型分析知識管理與競爭情報的關系，如劉振華等［26］在分析競爭情報與知識管理關系及其集成意義的基礎上，設計出知識管理與競爭情報集成系統模型，并從信息需求分析、信息收集、情報分析、知識組織、知識共享、知識創新等方面論述該集成系統是如何具體實現的。再者，也有站在協同組織的角度研究知識管理對企業產品開發的影響，如儲節旺等［27］采用文獻研究方法，在總結開放式協同產品開發（OCPD）的特征和周期的基礎上，分析了其各階段的知識管理流程以及知識影響因素，提出了OCPD 的六大管理機制，發現基于開放式協同產品開發知識管理機制，有利于企業吸收與整合內外部知識，為協同組織從知識管理方面促進產品開發提供參考。對于隱性知識的應用，張建華等［28］設計了一套隱性知識外顯的多案例誘導型適配方法，對知識用戶提供過程輔助，以此提高組織隱性知識的應用效益。

圖10 2015—2019 年知識管理領域中文文獻高頻關鍵詞的時間分布

5 知識管理領域中外文研究對比分析

5.1 發文數量對比

通過對比兩種樣本文獻數量變化，就學術貢獻度而言，二者不相上下，但外文文獻略勝一籌；通過擬合累計發文量指數函數分析，二者近幾年是呈指數式穩定下降。一方面，結合知識管理具有交叉學科融合性質，總體上的文獻數量減少是由于多年來在知識管理快速發展和相關研究不斷深入的過程中，知識共享、知識創新、知識服務、知識協同等細分領域不斷出現，以至純粹以“知識管理”作為研究主題的文獻數量在近幾年呈逐年遞減的現象；另一方面也說明了知識管理研究在經歷了快速發展、取得較大突破之后，已經步入一個相對成熟的發展階段［4］。由此，知識管理領域的學者需結合社會經濟發展現狀，思考并探索各細分領域的關系脈絡與發展規律，拓展研究范圍，尋找新的研究方法與思路。

5.2 學科分布對比

通過對比兩種樣本文獻的學科分布發現，二者既有共性之處也有各自的特性。無論是外文文獻還是中文文獻，對知識管理的研究均具有多學科交叉融合的性質，并且都涉及到管理學、圖書館學、情報學，這是由于知識管理研究與知識所能帶來的經濟效益有密切的關系；但中文文獻的研究相比外文文獻，與工程類學科交叉融合不夠，研究的范圍有局限。因此，未來國內學者可著重考慮將知識管理與工程類學科融合，擴大知識管理在工程類學科的研究范圍，拓寬研究領域，給研究帶來更大的應用價值。

5.3 核心機構對比

通過對比兩種樣本文獻的研究機構發現，高校是從事知識管理研究的關鍵力量并表現出較強的科研實力，也涌現出豐富的學術成果。在合作程度上，外文文獻研究機構的合作群體和研究力量表現出一定的規模性，以我國的香港理工大學和香港城市大學及臺灣成功大學為首的合作團體在外文期刊發表文獻數量排名靠前；中文文獻則以武漢大學信息管理學院為首的團隊表現較為突出。再者，外文文獻研究合作機構由多所高校共同參與，合作關系較為密集；而中文文獻的研究合作機構較少，研究群體較為分散，這也提醒國內知識管理領域學者在研究方面亟需加強合作，以提升我國整體的科研實力。

5.4 研究熱點與演化對比

通過對比兩種樣本文獻熱點關鍵詞共現和時區演化發現，二者的研究主題及方向既有共性也有特性。相同之處表現在：知識管理、企業管理、知識創新等方面的研究基本相近，對知識管理的探索都在不斷拓展和創新，主要表現為企業組織的管理創新、產學研協同創新和科技創新。不同之處在于：外文文獻比較關注知識資本和知識的全面學習和技術的應用，以及對知識管理應用層面，包括在市場應用與產業實踐的研究，尤其是對人工智能、大數據的研究和應用；對知識的學習及縱深化研究比中文文獻涉及要廣，早期所研究的重點也已嵌入到技術層面，借助互聯網開發知識，比如Ramadan 等［29］建立了集成電路、知識管理和供應鏈之間聯系的概念模型，Aureli 等［30］采用偏最小二乘法（PLS）檢驗創造性問題解決的知識密集型過程及其結果。而中文文獻主要集中在智庫、數字經濟、高校圖書館等方面，較多關注于知識服務且主要在理論層面進行探討，而對于建模方面的研究頗少，對于應用層面的探索深度較為有限，未來還應加強對模型與應用方面的研究；雖然也關注了教育和學習方面，但與外文文獻相比，研究的深度還有待進一步拓展。

6 結論及研究展望

本研究使用CiteSpace 軟件對2000—2019 年知識管理領域進行文獻計量、聚類可視化分析，分析其研究現狀、熱點關鍵詞與前沿發展，探索該主題研究的脈絡趨勢，并分析其演化趨勢，繼而得出以下結論：

第一，從發文數量的角度分析，中、外文文獻量均呈現出先增加后減少的趨勢，說明知識管理研究經過早期的快速發展之后已經逐漸趨于成熟穩定態勢，亟待新的思路和方法出現。

第二，從研究學科分析，中、外文文獻均具有多學科交叉融合的特性，但中文文獻的研究與工程類學科交叉融合不多，研究范圍有一定局限，未來可加強知識管理與工程類學科融合研究，擴大知識管理在工程類學科的研究范圍、拓寬研究領域，從而帶來更大的應用價值。

第三，整合對比核心主題和研究熱點發現，中、外文文獻的研究重心存在較大差異化，外文文獻主要集中于知識管理績效、創新和體系等方面，注重知識管理的實踐和創新應用；中文文獻的研究熱點主要集中于知識管理內涵、圖書館、知識管理系統、隱性知識等方面，注重于知識管理的服務和管理層面。

第四，識別知識管理的研究脈絡發現，外文文獻的研究主要體現在科技創新、組織創新、人工智能、大數據，邏輯分析等，更加重視知識管理研究的綜合性和應用性；中文文獻近幾年的研究主要體現在個人知識管理、客戶知識管理、知識創新、人工智能、協同機制等，更多偏向于理論層面的探討。

通過對比分析可知，我國知識管理實踐領域的研究應當把握好理論與實踐、技術與管理之間的關系，結合理論層面的探討，借鑒外文文獻的研究成果，進一步將理論研究的技術及工具應用于企業知識管理和個人知識管理方面，拓寬研究領域的廣度；對于技術研究，外文文獻較重視領域的創新，但不論是技術創新還是組織創新，國內研究則應有選擇性地加以借鑒，在技術創新的基礎上高效實現知識創新、知識共享與知識轉化。

當前，在數字經濟快速發展的進程中，人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等技術快速嬗變，推動著我國知識管理領域實現多元化變革，以及相關研究在深度和廣度兩方面不斷拓展，新興技術的發展與進步將進一步提升知識管理領域研究的合作水平，不斷發揮知識管理對經濟發展的作用，通過理論研究與實踐應用的深度融合，促進跨行業、跨領域的知識創新，最終探索出適應我國經濟發展的知識管理模式。在未來的研究中，如何利用人工智能等相關技術深化知識管理研究，如何有效實現知識在人工智能時代的創造、共享、傳遞及應用，如何利用數據挖掘技術搜集知識管理的未來發展趨勢和發展模式等信息并進行有效預測等一系列知識管理新問題，仍然需要學者們攜手共同探討。