智力資本國際研究的知識結構及其動態演化
——基于2001—2018年間SSCI期刊的文獻計量分析

朱晉偉，顧 婕

（江南大學商學院，江蘇無錫 214122）

1 研究背景

智力資本能夠創造價值，通過有效地利用知識、技術、專業技能，可以使組織在市場上獲得競爭優勢［1］。智力資本是與物質資本相對而存在的，它是能夠為企業創造價值的所有無形資源的集合，通過智力和知識的相互融合促進為企業帶來效益的資本。智力資本并不是一種靜態的無形資產，而是一個意識的過程。智力資本是一種通過綜合應用知識與技能開發和創造價值的能力，而不是知識本身。在知識經濟時代，智力資本已經成功取代傳統的生產要素，成為具有戰略意義的資源。傳統的依靠物質資本驅動企業成長已不可持續，廣泛的投資無法保證企業的持續增長，只有引入智力資本，在引進人才、革新技術、精進管理等方面上尋找突破，才能提高企業的可持續發展能力。因此，國際權威學術期刊出現了許多關于智力資本的研究。

文獻計量法是圖書館情報學的分支學科，通過進行數據挖掘和文獻基本屬性分析，有助于研究學者評估某一領域的現狀，確定當前的研究熱點，并預測未來的發展趨勢。文獻計量法運用于很多研究領域，國外有學者通過文獻計量法對智力資本研究領域進行分析，如，Kasztler等［2］通過對奧地利獨立的大研究機構（ARC Seibersdorf Research GmbH）的研究生2001年公布的智力資本報告進行共線性分析，同時將結果可視化；Serenko等［3-4］采用Yule-Simon模型和Lotka平方律對11種知識管理或智力資本期刊的2 175篇文章進行了分析，發現這一個學術領域發展的主要推動者是學者而不是從業者，并鼓勵從業者與學者們積極合作，開展更豐富的研究項目。

從理論體系角度來看，智力資本相關研究還欠缺成熟的理論框架。智力資本的內涵不斷發生變化，測度方法也層出不窮。資本本身具有復雜的多重屬性，致使至今仍無成熟的理論模型將智力資本納入到經濟增長模型之中。目前在智力資本的研究領域中，主要存在的問題是缺乏對本學科的知識結構及其動態演化趨勢的探索。雖然智力資本已顯示出一定程度的研究重點與整合趨勢，但鑒于智力資本本身涉及的研究內容范圍較為廣泛以及學者們研究目標上存在的一些差異，出現了仍然缺乏對主體概念的一致體系和研究框架的總結與提煉的現象。

為了解決上述智力資本研究領域存在的問題，本文使用文獻計量的可視化分析方法，對該研究領域的文獻進行匯總與梳理，旨在完成兩個目標: 其一，通過采用共詞分析、聚類分析、可視化分析等分析方法，探索智力資本領域研究的核心議題，辨析智力資本領域研究的學科知識結構；其二，通過對不同研究主題、不同時間段的高頻關鍵詞進行社會網絡分析和內容分析，探索在2001—2006年、2007—2012年、2013—2018年這3個時間段內的智力資本知識結構的演化趨勢。以期為關注智力資本研究的學者和實踐者提供一些有用的參考。

2 數據獲取與研究方法

2.1 數據來源

本文研究數據來源為Web of Science核心合集中的社會科學引文索引（SSCI），時間區間為2001—2018年，以“Intellectual Capital”（智力資本）為主題詞進行檢索，選擇文獻類型為“Article”（論文），排除其中不是研究智力資本的文獻，共檢索到文獻1 454篇（以下簡稱“樣本”）。

2.2 研究方法

為了探索智力資本研究領域的研究現狀，明確該領域所涉及的研究內容和知識結構，厘清智力資本研究領域研究的動態演化趨勢，本文采用共詞分析、VOSviewer軟件聚類分析及社會網絡分析3種方法對該領域進行分析。其中，共詞分析是指對同一篇文獻中出現的高頻詞進行提取和統計分析，挖掘高頻詞之間的關系，建立學科領域的知識框架［5］；社交網絡分析是一種研究特定主題或領域中研究對象之間關系的一種可計算的分析方法，以實現主題領域中知識網絡可視化［6］；VOSviewer軟件聚類分析是對多維尺度方法的改進，通過VOSviewer軟件的可視化分析可以直觀、清晰地顯示學科的研究主題熱點和研究類別。

3 智力資本研究的文獻外部特征

3.1 論文數量

文獻數量能夠直接反映該研究領域科學知識量變化的情況，而發表論文數量則可以直觀地衡量該學科領域內文獻數量變化的情況。通過對樣本文獻的整理和統計分析，得出2001—2018年文獻發表量與被引頻次趨勢如圖1所示，可見文獻發表量和被引頻次處于總體上升的態勢，21世紀以來國際上學者們更加注重對于智力資本的研究，尤其在2015年以后，每年的發文量都在120篇以上。其中，被SSCI收錄的文獻數量從2001年的12篇開始呈總體上升的情況，2012年、2014年和2016年發文量有所下降，總體呈坡度較緩的“M”型波動上升，2017年發文量為172篇，2018年發文量為138篇，21世紀以來的18年間總計收錄數量為1 454篇；同時，樣本文獻的被引頻次也一直處于總體快速上升的情況，引文數量達18 318篇，其中自引21 881篇。

圖1 2001—2018年樣本文獻發表量與被引頻次趨勢

3.2 學科領域

通過對文獻按照研究主題和方向進行統計可以看出（見表1），商業經濟學、信息科學圖書館學、教育教學研究等是SSCI期刊關于智力資本研究的主要學科領域，國際上很注重智力資本在管理學和經濟學方面的研究，研究領域十分廣泛。

表1 樣本文獻的學科領域分布

3.3 文獻高產國

在樣本文獻中，美國以343篇的發文量高居世界第1位，占比為23.59%，由此可見，美國在智力資本領域的研究是處于前沿的。在發文量排名前10位的國家中，除了中國和馬來西亞，其余均為發達國家，發達國家對于智力資本的研究具有較強的權威性和突出成果；同時，這表明有關智力資本的研究成果在各國之間的分配并不均衡，僅有少數國家在智力資本的研究中有所建樹。我們在幾乎所有的科學領域都可以觀察到一個相似的現象，即國家的馬太效應［7］。發達國家很有可能在一開始就對其研究機構進行大量投資、提供研究資助，促進了這些國家的學者進行研究，于是這一研究領域就會被這些國家主導。馬太效應同樣也出現在智力資本的研究領域中。

從樣本文獻的中心度來看，美國和英國這兩個發文量最高的國家的文獻中心度反而不高，而荷蘭、芬蘭和法國的發文量雖然不高，但其文獻中心度很高，尤其是荷蘭，達到了0.91（如表2），經過分析可知，荷蘭在智力資本領域內的研究主要集中在智力資本信息披露、知識管理、知識產權和立足于大學的研究等領域。而國內對于知識管理與知識產權方面的研究還較少，缺乏權威性。雖然中國在智力資本領域的發文量上不如美國和英國，但在文獻中心度方面優于美國和英國，占有比較重要的地位。

表2 樣本文獻中主要發文國家及發文量統計

3.4 高被引文獻

通過對高被引文獻的統計，可以分析出對智力資本的探索研究過程中普遍被學者們認可的文獻。本文從樣本文獻中選取出年平均被引次數排名前十的文獻，由表3可以看出，這些高被引文獻的研究領域主要集中在創新與創新效率、大學及其附屬公司、知識管理、創業、企業價值等方面?？偙灰l次和年均被引頻次均最高的文獻是Subramaniam等［8］的“The influence of intellectual capital on the types of innovative capabilities”（“智力資本對創新能力類型的影響”），他們認為，智力資本的各因素及其相互關系選擇性地影響著漸進式創新和激進式創新，不僅可以加強和完善知識創新環節的概念化，而且可以為管理實踐提供有益和具體的指導。該研究展示了組織如何不同地利用其不同的知識資源來實現獲得不同類型的創新能力，也為今后研究探索有關知識創新環節的更具體問題提供了一個框架。創新能力的話題一直是智力資本研究的熱點主題。而出版年份最新、年均被引頻次排名第二的文獻是Teece［9］于2014年發表的“A dynamic capabilitiesbased entrepreneurial theory of the multinational enterprise”（“基于動態能力的跨國企業創業理論”）。其他研究熱點有如：資源觀的主要倡導者Barney［10］從提供獲得競爭優勢基礎的角度提出了企業戰略能力評估的4項標準（VRIN）；智力資本被認為是最滿足VRIN標準的資產類別，尤其是技術和知識，跨國公司的成長和生存不僅僅是適應市場失靈，還包括對VRIN資源的創建和部署等，具有強大動態能力的企業往往會表現出技術和市場靈活性，通過對VRIN資源的不斷創造和優化，以便在競爭中保持領先地位［11］；動態能力作為企業為適應不斷變化的技術和市場并對其資產基礎進行塑造、重塑、配置和再配置的一種能力，已經逐步獲得了國際的認可，成為了研究熱點［12］。

表3 2001—2018年樣本文獻中排名前10位的高被引文獻統計

4 智力資本研究的知識結構

4.1 關鍵詞共詞分析

通過SATI軟件對樣本文獻的關鍵詞進行統計，將前50個關鍵詞分析匯總后生成相似矩陣，再通過UCINET軟件中NetDraw功能對該相似矩陣進行共現網絡展示。圖2中，關鍵詞的共現頻次可以通過節點的大小來進行判斷，節點越大則表明關鍵詞的共現頻次越高；關鍵詞的中心性可以通過節點的位置來判斷，即關鍵詞在共現網絡圖中的位置距離中心越近則其中心度越高?？梢园l現，除“Intellectual Capital”（智力資本）關鍵詞以外，高共現頻次的關鍵詞有“Knowledge Management”（知識管理）、“Innovation”（創新）、“Performance”（績效）、“Intangible Assets”（無形資產）以及“Human Capital”（人力資本）。

圖2 2001—2018年樣本文獻中排名前50位的關鍵詞共現網絡

4.2 關鍵詞聚類分析

為保證數據的有效性，本文在對樣本文獻的關鍵詞做聚類分析前先進行預處理：（1）剔除主題關鍵詞“智力資本”（Intellectual Capital，詞頻524次）；（2）剔除主題關鍵詞的分類關鍵詞，一般認為，智力資本包括“人力資本”（Human Capital，詞頻108次）、“關系資本”（Relational Capital，詞頻40次）和“結構資本”（Structural Capital，詞頻29次），這3個關鍵詞在大多數情況下與主題關鍵詞同時出現，剔除后可以更準確地分析其他關鍵詞之間的相互關系；（3）剔除無效的關鍵詞，如“智力障礙”（Intellectual Disability）、“模型”（Model）；（4）合并近似詞，如“績效（Performance）”和“企業績效（Firm Performance）”合并為“績效（Performance）”，“企業（Firm）”和“公司（Company）”合并為“企業（Firm）”，“知識產權（Intellectual Property）”和“知識產權（Intellectual Property Rights）”合并為“知識產權（Intellectual Property）”等。然后通過SATI軟件建立樣本文獻中出現頻次大于10的41個關鍵詞相互關系的相異矩陣，再將其導入VOSviewer軟件中進行聚類分析，選用關聯強度（association strength）方法，由此得到樣本文獻的可視化圖譜。為提高研究的穩定性與準確性，對這些關鍵詞進行聚類分析，經過整合分析，最終確定了4個聚類（如圖3）。

圖3 2001—2018年智力資本研究領域的可視化圖譜

由圖3得到的4個聚類即2001—2018年間智力資本研究領域的主體內容，并且構成了智力資本研究領域的知識結構（如表4），包括：

（1）知識型創業研究。知識型創業研究的主要內容涉及知識、知識產權以及創業這3個關鍵詞。知識是框架經驗、價值、上下文信息和專家洞察力的流動組合，為評估和合并新經驗和信息提供了一個框架［21］。各種形式的知識以知識共享的方式，從一個人、群體或組織轉移或交換到另一個人、群體或組織［22］。Link等［23］將企業家的研究成果所產生的智力資本按其形式分為兩類：公共知識（出版物）和私人知識（專利），研究發現，具有學術背景的企業家更可能發表他們的智力資本成果，而具有商業背景的企業家更有可能申請專利；此外他們還研究發現，當企業家將大學學者作為研究伙伴時，將會有助于學術企業家的智力資本成果的產生，但并不會對商業企業家的智力資本產生抑制作用。Muzaka［24］指出，知識產權最終界定了知識在一國和全球的創造、擁有、控制和傳播的方式。Autio等［25］通過構建多層模型檢驗了知識產權保護制度對智力資本和金融資本對創業增長愿望的影響，研究結果表明知識產權制度對個人受教育程度與創業期望之間的關系有負向調節作用，同時還能積極調節個人家庭收入與創業期望之間的關系。而創業理論主要專注于對創業行為的一種外部影響，也就是在社會經濟系統中有關手段和目的的知識的分配［26-27］。Braunerhjelm等［28］對基于知識的內生增長理論的基本結構進行了仔細的考察，發現促進創業的政策是促進知識傳播和促進經濟增長的重要工具。企業對外部的風險資本投入與內部的R&D支出之間并不存在相匹配的關系，對風險資本投入相對于內部R&D投入的邊際貢獻高度敏感，當企業對其投入產出的邊際貢獻要求較高時，就會將更多的注意力和企業資源轉移到外部知識寶庫，也就是進行風險資本投入，同時企業的絕對吸收能力和相對吸收能力共同影響著企業投資［29］。

（2）組織信息管理研究。組織信息管理研究的主要內容涉及大學與高等教育、信息披露和管理這些關鍵詞，多采用內容分析、案例研究或綜合報告的方法對企業的管理現狀進行分析判斷。了解如何管理智力資本，在智力資本各要素之間創建和維護正確的平衡是很重要的［30］。一般來說，企業投入智力資本管理的努力越大，其獲得的績效和競爭優勢就越大［31］。Orens等［32］通過對有關企業網站的內容分析，實證研究了基于網絡的智力資本報告對企業價值和財務成本的影響，結果表明在歐洲，企業的智力資本信息披露程度越高，信息不對稱程度、股權資本隱含成本和支付的利率都會出現下降的現象。Angus［33］以英國20家最大公司披露的智力資本信息為樣本進行內容分析，通過研究信息披露的類型發現，敘述性信息披露在所有公司中都占主導地位，而圖像性信息披露最可能涉及智力資本。同時，大學等高等教育學府也逐漸成為智力資本研究的一個著眼點。大學的主要目標是知識的生產和傳播，其主要的投入和產出都與智力資本有關，因此，大學應該比企業更加重視對于智力資本的管理，而事實上，管理無形資產在商業領域比在高等教育領域更為積極。學者們對大學智力資本的重視有助于提高大學內的教師和學生的創新能力和科研能力。大學同時也是提高區域競爭力的引擎，因為它們在知識經濟中的主要作用是通過向工業和社會轉讓新知識和技術來刺激創新。

（3）企業知識價值研究。企業知識價值研究的主要內容涉及知識管理、績效和無形資產這3個關鍵詞，研究對象多為中小企業，并多采用智力資本增值系數（VAIC）來判定企業績效的當前情況。不少學者都通過采用智力資本增值系數的方法來探尋智力資本對企業績效的影響方式和作用，發現知識管理的能力與企業的績效密切相關，知識管理的能力在一定程度上可以推動創新活動，從而提高企業的績效［34-37］。早期的知識管理實際上就是信息管理［38］。現代企業是知識企業的代名詞，在知識管理的過程中，企業越來越認識到員工是智力資本的重要貢獻者［39］。Calabrese等［40］提出了一種將模糊邏輯與層次分析法相結合的智力資本評價模型，目的是為決策者提供指導方針，以便在智力資本各要素之間建立和保持企業價值創造的內在平衡。

（4）企業競爭優勢研究。企業競爭優勢研究的主要內容涉及創新、社會資本、競爭優勢和可持續性這些關鍵詞。人們普遍認為，一個組織的創新能力與其利用智力資本或知識資源的能力密切相關。通過一個組織的專利、數據庫、結構、系統與過程積累和利用的制度化的知識，似乎可以幫助組織加強其現有的知識，從而增強其遞增的創新能力［12］。有趣的是，社會資本在這兩種創新中都發揮了重要作用，因為它積極地影響了漸進式創新能力和激進式創新能力。數據包絡分析是一種效率評估工具，通過測算企業效率值與績效評價指標來評價企業的績效水平［41］。學者和實踐者普遍認為，智力資本是在當今競爭日益激烈的市場中獲取和保持競爭優勢的基石［30，42］。Massaro等［43］通過審查從業者發布的信息而不是審查企業披露的信息研究發現，消除智力資本研究的邊界并努力使智力資本的價值與不同背景下的人相協調，將為理解智力資本以及經濟、社會和環境價值的復雜性提供一種潛在的有效方法，從而促進智力資本的可持續性發展。

表4 2001—2018年樣本文獻高頻關鍵詞聚類分析結果

5 智力資本研究領域的知識網絡動態演化

為探索智力資本研究領域的動態演化特征，本文將樣本文獻以每6年為一個階段劃分為3個階段，即：2001—2006年、2007—2012年、2013—2018年，這3個階段的發文量分別為175篇、478篇和801篇，發文數量穩步攀升，可見智力資本研究逐漸獲得國際學者們的重視。在此基礎上，根據對樣本文獻中高頻關鍵詞聚類分析結果得出的4個聚類的劃分，通過SATI軟件分別對3個階段關鍵詞進行統計，建立相似矩陣并對其進行可視化分析。最后，根據每個時間段的高共現頻次的關鍵詞來分析每個時間段的熱點，系統總結智力資本研究領域的知識網絡動態演化特征。在如表5所示的各動態演化圖中，將智力資本、人力資本、關系資本和結構資本的節點設為圓形，其余關鍵詞節點設為方形，以便區分。

表5 2001—2018年智力資本研究領域知識網絡的動態演化結果

5.1 知識型創業研究主題

聚類1知識型創業研究主題在18年間總體來說是逐步發展壯大的，學者們對這一聚類的探討一直不斷深入。主要特點如下：

（1）知識網絡結構。在第一階段時，該聚類的知識網絡還處于初級時期，有些關鍵詞僅與智力資本或其各項要素相關，相互之間不存在聯系；當發展到第二階段時，網絡結構逐漸復雜，節點間聯系更顯多樣化。

（2）節點。該聚類在前兩階段的節點面積變化不大且并不密集，說明在這兩個階段內智力資本研究內容相對分散；而在第三階段中，節點的面積差異較大，而且節點與節點間的連線很緊密且復雜，說明該階段智力資本研究內容相對集中。

（3）節點間聯系。從該聚類中節點大小及連線的密集程度看，在第一階段最主要的關鍵詞是知識和知識產權；第二階段核心關鍵詞發生了轉移，對于知識的研究減少，以全球化、知識產權和學習為中心的節點逐步得到了發展；到了第三階段，節點間的連線更加趨于復雜，關鍵詞間基本都會存在一定的聯系，其中創業和知識產權成為主要方向，R&D研發投入、專利和風險資本等也逐步發展。

5.2 組織信息管理研究主題

聚類2組織信息管理研究主題的發展情況與知識型創業研究類似，總體來說是逐步發展壯大的，學者們對這一聚類的探討一直不斷深入。主要特點如下：

（1）知識網絡結構。在第一階段時，該聚類的知識網絡還處于初級時期，關鍵詞均僅與智力資本或其各項要素相關，相互之間不存在聯系；當發展到第三階段時，網絡結構逐漸復雜，節點間聯系更顯多樣化。

（2）節點。該聚類中，在前兩階段的節點面積變化不大且并不密集，說明這兩個階段內智力資本研究內容相對分散；而在第三階段中，節點的面積差異較大，而且節點與節點間的連線很緊密且復雜，說明該階段智力資本研究內容相對集中。

（3）節點間聯系。從該聚類的節點大小及連線的密集程度看，在第一階段并不存在主要關鍵詞，高等教育與大學是一個方向上的研究，它們之間的聯系并不能說明當前組織信息管理的研究重點；在第二階段，學者們開始通過案例研究的方法對企業和大學的管理進行探討，同時企業信息披露和治理也成為了研究的方向；發展到第三階段，此階段研究主題比上一階段有了較大的拓展，節點數目突然顯著增加，節點間的連線也逐漸復雜化，面向大學的研究和著重于企業各類信息披露的探討越來越多，研究內容也越來越多樣化。

5.3 企業知識價值研究主題

聚類3企業知識價值研究主題一直是智力資本研究領域的研究重點，學者們對這一聚類的探討熱情從未消退。主要特點如下：

（1）知識網絡結構。該聚類在3個階段的網絡結構復雜程度相當，節點間的聯系密度也相差不多。

（2）節點。該聚類在3個階段的節點面積變化差異均較大，而且節點與節點間的連線很緊密且復雜，說明在這3個階段中智力資本研究內容一直都比較集中。

（3）節點間聯系。該聚類在第一階段的研究重點都是知識管理和知識資產；第二階段的研究重點有所轉移，除了依舊重視知識管理的研究之外，對于績效和無形資產兩方面的研究成為了研究的重點；而在第三階段，對于無形資產的研究被弱化，知識管理和績效研究依舊是熱點，研究主要面向中小企業。

5.4 企業競爭優勢研究主題

聚類4企業競爭優勢研究主題是智力資本研究領域目前的研究熱點，學者們近幾年對其的探討日漸多樣化。主要特點如下：

（1）知識網絡結構。該聚類在第一階段的知識網絡還處于初級時期，關鍵詞很少且均僅與智力資本或其各項要素相關，相互之間不存在聯系；從第二階段開始，網絡結構復雜而又多樣化。

（2）節點。該聚類在第一階段的節點間均無聯系，到第二、第三階段時，節點面積變化差異較大，而且節點與節點間的連線很緊密且復雜，說明在后兩個階段中智力資本研究逐步成熟，研究內容較為廣泛但重點明確。

（3）節點間聯系。該聚類在第一階段還只是企業競爭優勢研究的起步時期；到了第二階段，研究開始越來越多，研究內容越來越豐富，可以分為3個類團，其中以創新為中心的類團在研究中占比最高；在第三階段，創新依然是研究重點，同時競爭優勢和可持續性的研究也得到了學者們的關注。

6 結論與展望

本文以2001—2018年間SSCI 收錄的1 454篇智力資本研究相關文獻為數據分析樣本，首先通過VOSviewer軟件的模塊化聚類技術展開分析，并對文獻的高頻關鍵詞進行了聚類分析，識別出了智力資本研究領域知識結構的4個組成部分，隨后利用可視化方法對其4個組成部分進行了動態演化分析，主要得出以下結論：

（1）從文獻的外部特征上看，一是文獻發表數量基本呈現逐步上升的趨勢；二是文獻主要屬于管理學和經濟學等學科領域；三是美國和英國的發文量最多，而荷蘭和法國的發文中心度最高，中國在發文量和發文中心度兩個方面均處于中等水平；平均被引次數最高的文獻主要涉及創新、動態能力和大學與創業等方面。

（2）從知識結構上看，智力資本研究主要由4個部分構成：一是知識型創業研究；二是組織信息管理研究；三是企業知識價值研究；四是企業競爭優勢研究。

（3）從分階段的知識網絡演進性特征上看，2001—2006年、2007—2012年和2013—2018年這3個階段的智力資本研究知識網絡總體呈穩定深入發展的態勢。其中，在第一階段，企業知識價值研究是重點，其余3個研究主題處于起始階段；在第二階段，4個研究主題均處于穩步發展的階段，研究內容之間的關系逐漸緊密和多樣化；在第三階段，研究主題的發展基本達到成熟穩定階段，研究的重點更加清晰，創業和知識產權的風險投資、組織的管理優化和信息披露對管理的促進、知識管理和無形資產對于績效的提升作用、企業創新和競爭優勢的強化等成為學者們研究的熱點。

智力資本是一個新興的研究領域，國際上對于智力資本的研究處于經濟、管理等學科的前沿，中國作為世界上最大的發展中國家，加強智力資本的培育和提升有助于實現國家經濟整體上的協調和可持續性發展，因此，中國應關注國內外智力資本研究發展趨勢的差異，鼓勵國內學者與各發達國家高校和研究機構等開展合作，重視、引導、促進智力資本相關領域的發展，開展多領域綜合研究和學科交叉研究，從而不斷豐富和完善智力資本的理論體系。