知識管理文獻增長模型研究

李久平，姚樂野（四川大學 a.歷史文化學院；b.圖書館；.公共管理學院，成都 610064）

自人類有文明以來就沒有停止過對知識的探索，但將知識作為一種資源并進行管理，且將知識管理演生為一個重要的管理類研究領域則不到30年的歷史。1986年斯威比博士用瑞典文出版了《知識型企業》，介紹了知識管理理論與實踐的思想；1987年，他又和英國知識管理專家湯姆·勞埃德合著出版了《知識型企業的管理》，提出一整套知識型企業管理理論和實用方法，成為知識型企業管理的開山之作。1989年之后，有關知識管理的論文開始陸續在各類刊物上出現，直至2002年，知識管理已經在全球管理學理論與實踐中形成熱潮，有關知識管理的研究論文也如雨后春筍般地大量涌現。[1]

面對知識管理文獻絕對數目的急劇增加，面對浩如煙海的文獻，要想快速而全面地把握知識管理研究領域的研究現狀及未來發展態勢，必須借助文獻計量學的方法，而文獻增長模型理論是文獻計量學的最基本理論。依據文獻增長理論，對知識管理這一領域在特定時期內的文獻進行統計，借助數學統計中回歸分析的方法，可以準確地擬合出知識管理文獻增長曲線，對評價該領域所處的研究階段，并預測其未來的發展趨勢具有重要意義。[2]

1 文獻增長模型概述

長期以來，科學學和文獻計量學工作者經過大量文獻數據的統計分析，研究出了很多種文獻增長模型，其中最被人們廣泛認可，并在實踐中取得好評的有以下幾種：[3]

（1）指數增長模型。它是由美國著名的科學史、科學學專家，當代文獻計量學的奠基者之一普賴斯，經過對科技文獻的大量統計分析得出的。模型的數學表達式是：N＝N0ebt（N是文獻累積量，t是以年為單位的時間變量，N0是初始文獻累積量，b是文獻連續增長率），顯示出文獻量是隨著時間以指數增長方式急速增長。模型自創建以來，已廣泛用于文獻增長的控制和預測中并取得良好的應用效果。但它的局限性在于，根據這一模型公式推斷，任何研究領域的文獻隨著時間的無限延伸，其文獻量的增長會極度膨脹，從而最終導致無窮大。這顯然是錯誤的和不符合實際情況的。

（3）線性增長模型。人們在長期進行文獻增長規律的研究中，通過統計還發現，在一些特定的時期內，某些研究領域的文獻增長規律可以用直線來描述，也就是文獻增長理論研究中經常提到的線性增長模型。模型的數學表達式：N＝N0+bt（N是文獻累積量，t是以年為單位的時間變量，N0是初始累積文獻量，b是文獻增長系數）。該模型認為文獻是以一個固定的常量幾乎等幅度地增長與初始文獻量無關，這一點與指數增長模型和邏輯增長模型具有很大的區別。

2 知識管理文獻的指數增長模型

2.1 數據來源及數據采集

《中國國家知識基礎設施》（China National Knowledge Infrastructure，簡稱CNKI）平臺中的《中國期刊全文數據庫》是目前國內最大的連續動態更新的期刊全文數據庫，收錄國內近萬種期刊，文獻收錄全面，真實性強，具有較高的準確性和可靠性。通過檢索CNKI，可以比較客觀地反映國內知識管理領域的研究情況。因此，選擇CNKI 平臺中的《中國期刊全文數據庫》為國內數據源，檢索詞限定為“知識管理”，檢索字段限定為“標題”，檢索時間從1980年開始，逐年檢索，所得知識管理相關研究文獻的逐年累積文獻量如表1 所示。

《工程索引》（The Engineering Index，簡稱EI）創刊于1884年，是美國工程信息公司出版的著名工程技術類綜合性檢索工具，EI Compendex 數據庫每年新增50 萬條工程類文摘索引信息，數據分別來自5100種工程期刊、會議論文集和技術報告，是目前全球最全面的工程領域二次文獻數據庫，具有綜合性強、資料來源廣、地理覆蓋面廣、報道量大、報道質量高、權威性強等特點。通過檢索EI Compendex 數據庫，所得數據可以比較客觀地反映國外知識管理研究領域的研究情況。因此，選擇EI Compendex為國外數據源，[4]檢索詞限定為“knowledge management”，檢索字段限定為“Title”，檢索時間從1980年開始，逐年檢索，所得知識管理相關研究文獻的逐年累積文獻量如表1 所示。

表1 CNKI 及EI 中1980-2010年關于“知識管理”研究論文累積量

2.2 數據分析

從表1 可見，就文獻發表情況而言，1980—1984年間，國內以知識管理為研究對象的文獻數量幾乎為零。從1985年開始，國內有零星的文章開始討論有關知識管理的內容，而國外在1980—1997年間有關知識管理的論文每年也只有寥寥幾篇面世。直到進入1998年，國內外有關知識管理的相關文獻進入快速增長階段，這說明自1998年國內外掀起了研究知識管理的高潮，這與全球范圍內的知識經濟的興起是息息相關的。

為了更為準確和科學地了解國內外有關知識管理文獻增長的規律，應用文獻計量學理論以及表1 中“CNKI 中文獻累積量”“EI 中文獻累積量”的數據為依據，對國內外知識管理文獻的增長規律進行時間序列的統計研究。以時間（年）為自變量（t），“CNKI中文獻累積量”“EI 中文獻累積量”為因變量（N），運用SPSS 17.0（社會科學項目統計軟件）自帶常用模型進行“線性”和“指數”曲線擬合。[5]“CNKI 中文獻累積量”“EI 中文獻累積量”數據曲線擬合的相關系數R 值情況分別見表2、表3，統計數據的觀測圖及“線性”和“指數”擬合曲線對比情況分別見圖1、圖2。

表2 CNKI 中文獻累積量“線性”“指數”曲線擬合模型匯總

圖1 CNKI 中文獻累積數量“線性”“指數”曲線擬合

從表2 可以看出將CNKI 中檢索出的有關知識管理研究文獻逐年累積量作為應變量（N），時間（t）作為自變量，并以1985年作為起始點做回歸分析，分別進行“直線”和“指數”曲線擬合，得出“線性”擬合的R 值是0.824，R 方值是0.679，自變量與應變量的相關性一般；而“指數”擬合的R 值是0.958，R 方值是0.918，全部接近于1，說明自變量與應變量之間的相關性很強，自變量（t）可以解釋應變量（N）的91.8%的差異性，曲線擬合度較高。另外，圖1 也清楚地顯示出，由SPSS 軟件繪出的“線性”“指數”擬合曲線與實際數據的觀測圖相比較，結果“指數”擬合曲線的走勢顯然也更符合實際的情況。所以可以說，國內知識管理研究從興起到繁榮，整個文獻的增長規律基本是以指數增長模型的方式發展的。

從表3 可以看出將EI 中檢索出的有關知識管理研究文獻逐年累積量作為應變量（N），時間（t）作為自變，并以1982年作為起始點做回歸分析，分別進行“直線”和“指數”曲線擬合，得出“線性”擬合的R 值是0.801，R 方值是0.641，自變量與應變量的相關性一般；而“指數”擬合的R 值是0.992，R方值是0.984，全部接近于1，說明自變量與應變量之間的相關性很強，自變量（t）可以解釋應變量（N）的98.4%的差異性，曲線擬合度很高。另外，圖2 也清楚地顯示出，由SPSS 軟件繪出的“線性”“指數”擬合曲線與實際數據的散點圖相比較，結果“指數”擬合曲線的走勢顯然非常符合實際的情況。所以也可以說，國外知識管理研究的整個文獻的增長規律基本也是以指數增長模型的方式發展的。

表3 EI 中文獻累積數量“線性”“指數”曲線擬合模型匯總

圖2 EI 中文獻累積數量“線性”“指數”曲線擬合

通過對有關知識管理國內外文獻按時間序列進行增長規律的曲線擬合，發現文獻累積量與時間序列具有明顯指數關系，且相關系數非常高，因此可以判定該領域文獻的增長符合普賴斯文獻指數增長模型。

3 知識管理文獻增長階段分析

各種文獻增長模型都是經過大量文獻增長數據的統計分析，是從實踐中總結出的經驗模型，但它們都遇到了同樣的問題，即不能在無限的時間中永遠正確，其根本原因是真理的相對性決定的，即便是針對特定的文獻集，每一種增長模型也只能在一定時間階段內起作用，文獻增長模型隨著增長階段的變化而被其它增長模型所代替。一般來說：文獻增長過程可粗略地劃分為四個階段（見圖3）：

圖3 文獻增長的四個階段

（1）萌芽階段。研究領域剛剛萌芽，只有少量幾篇該研究領域的研究文獻出現，文獻累積量處于不穩定的增長狀態，由于研究領域中文獻的絕對累積數量太小，根本不可能通過統計的方法擬合增長曲線，更談不上回歸出相應的增長模型和數學公式。

（2）發展階段。研究領域已初具規模，并進入空前繁榮的發展時期，文獻累積量相對穩定地以指數形式快速增長，此時文獻數量急劇增加，呈現“爆炸”態勢，通過統計分析可以擬合出指數增長曲線，文獻增長模型為指數增長模型。

（3）成熟階段。隨著研究領域中各種理論日趨成熟，文獻累積量增長趨勢減緩，并逐漸演變為以一種固定比率增長的線性增長，通過統計分析可以擬合出線性增長曲線，文獻增長模型為線性增長模型。

（4）老化階段。研究領域中的各種理論已非常完善，相關的研究文獻日益減少，通過統計分析擬合出的增長曲線逐漸平行（或不規則振蕩）于時間橫坐標，意味著該領域的研究文獻已飽和并出現滯長，也預示著研究領域成熟，在不久的將來會分化出新的研究領域，于是新的增長曲線又將以四個階段的增長模式繼續延伸。

對于不同的研究領域，文獻累積量經歷文獻增長的四個階段所用時間是不一樣的，但這四種增長態勢是一定會出現的。因此，根據知識管理研究文獻累計數量的數據統計和增長曲線的擬合情況，可推斷出知識管理文獻在1998年之前處于萌芽階段，每年只有幾篇新文獻出現，關于知識管理的文獻的絕對累積數量很小，基本無法擬合出文獻增長曲線。而自1998年至今，統計數據顯示，知識管理研究文獻累積量增長迅速，進行增長曲線擬合發現其增長曲線是指數增長曲線。所以，目前知識管理文獻增長階段是處于發展階段（見圖3），是知識管理研究空前繁榮的黃金期。

4 結束語

廣義的知識管理不僅指對知識進行管理，還包括所有涉及知識活動的方方面面，如知識的有效組織（知識鏈、知識聯盟、知識網絡等）、知識的各種活動（知識共享、知識流動、知識轉移、知識挖掘等）、知識的獲取過程（學習型組織、學習型社會等）。知識管理代表著一系列新的管理理念和管理思想，因此知識管理研究領域所涉及的主題詞也非常繁雜和不規范。為了力求數據統計的準確，本文在數據收集時所用檢索詞只限定為“知識管理”，雖然良好地保證了數據統計的準確性，但卻不可避免地犧牲了數據收集的部分全面性。

邏輯斯蒂增長曲線，也被稱為飽合的指數增長曲線，它包含純粹的指數增長曲線，指數增長曲線實際只是邏輯斯蒂增長曲線的前半部分。由于知識管理研究領域是一個非常新興的研究熱點，自1986年斯威比士的《知識型企業》一書出版到現在，有關知識管理的研究只有短短近三十年的時間，所擬合出的指數增長曲線，也只是從過去二三十年的數據中總結出來的經驗曲線，不排除隨著時間的推移，知識管理文獻累積量的數據不斷豐富，其增長趨勢會發生變化，演變為符合邏輯增長等其它文獻增長規律，至于在什么時間點出現由指數增長向邏輯增長演變的拐點，以及最終文獻的飽和量是多少，只有讓時間來作回答。

[1]吳冰，王重鳴.知識和知識管理：一個文獻綜述[J].華東理工大學學報（社會科學版），2006（1）：57－61.

[2]呂君奎.國內外企業知識管理研究綜述[J].新疆社科論壇，2004（1）：36－39.

[3]邱均平.信息計量學[M].武漢：武漢大學出版社，2007：43－222.

[4]陳英.科技信息檢索[M].北京：科學出版社，2009：57－147.

[5]張軍亮.文獻增長的非線性回歸模型[J].情報雜志，2006（11）：138－139.