基于CiteSpace的國內知識共享研究熱點可視化分析

常 鵬,賽云秀

(西安石油大學 經濟管理學院，陜西 西安 710065)

0 引言

知識經濟時代，知識作為企業中的核心資產，已經被越來越多的企業所重視。而如何有效地管理這些知識，是企業所面臨的難題之一，有效的知識管理可以幫助企業更好地實現戰略目標，以及在激烈的市場競爭中可持續發展。知識管理包括知識的識別、獲取、儲存、傳遞、共享、創新等環節，其中知識共享是知識管理的核心環節。知識共享被定義為個體向組織內其他人傳播或提供知識的一種行為[1]，從員工層面看，知識共享可以促進員工之間相互學習，提高個人的知識量和工作效率，達到知識協同的效果。從企業層面，知識共享對企業績效的實現以及促進企業服務或產品創新均起到了積極作用。

鑒于在實踐中知識共享發揮著重要作用，越來越多的學者開始致力于知識共享的研究，并取得了諸多研究成果。已有學者對這些研究成果進行了文獻計量分析，趙捧未等[2]、鄭偉偉等[3]、張翔等[4]分別以中國知網(CNKI)2001—2010年、2001—2013年、2004—2016年收錄的以虛擬社區知識共享為主題的文獻為數據源，從時間分布、空間分布、著者分布、關鍵詞詞頻分析等方面總結了我國虛擬社區知識共享的研究現狀、研究熱點以及未來的研究趨勢。何曉紅等[5]以Web of Science數據庫2002—2016年收錄的與虛擬社區知識共享有關的236篇文獻為數據源，從歷年發文量、國家的科學影響力、國際合作、高頻被引文獻等方面進行分析。祝琳琳等[6]對中國知網(CNKI)和Web of Science數據庫2003-2016 年收錄的開放式創新模式下知識共享的文獻，運用文獻計量分析法和內容分析法，從文獻數據和主題兩個角度進行分析。師桂芳[7]以2001—2010年CSSCI中的533篇知識共享文獻為樣本，借助CiteSpaceⅡ從多個角度分析了我國知識共享領域的研究狀況與熱點話題。原雷霞[8]借助CiteSpaceⅤ軟件，對2000—2016年CSSCI中的600篇知識共享文獻進行了可視化分析。

綜上所述，現有文獻對知識共享領域的研究成果進行了文獻計量分析，但目前來看，尚存在以下兩個方面的局限性：首先，現有文獻大多從某一個視角(虛擬社區、開放式創新模式)總結知識共享的研究成果，缺乏從多維、整體、全局角度全面回顧知識共享的研究。其次，盡管少數文獻從全局角度總結了知識共享的研究成果，但尚未加入近5年的研究成果，主要集中在對2000—2016年的文獻進行總結。鑒于此，本文借助CiteSpaceⅤ文獻計量軟件，以中國知網(CNKI)2001—2021年收錄的2 416篇知識共享文獻為樣本，全面、系統地分析我國知識共享領域的研究現狀、熱點與前沿演進，以期為知識共享研究提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文數據來源于中國知網(CNKI)，為提高檢索的查準率和查全率，采用專業檢索，檢索表達式為“題名=(知識共享+知識分享) OR 關鍵詞=(知識共享+知識分享)”，發表時間選擇不限，來源類別選擇核心期刊與CSSCI，共檢索到3 345篇文獻，檢索時間為2021年10月17日。為確保研究的準確性，通過閱讀文獻的題目、摘要、關鍵詞等基本信息，手動剔除了書評、會議通知、重復文獻、與研究主題不相關文獻等，最終得到2 416篇有效文獻，時間跨度為2001—2021年。

1.2 研究方法

CiteSpace軟件是應用Java語言開發的一個可視化軟件，通過該軟件繪制科學知識圖譜可以動態、直觀、分時地展示某一研究領域的相關信息，從而更好地幫助學者分析該領域的研究熱點與未來的發展趨勢，其分析結果更具有科學性和準確性[9]。自 2004年 9 月推出以來，CiteSpace 已得到國內外研究者的廣泛使用。因此，本文采用定量的文獻計量分析方法，借助CiteSpaceⅤ軟件繪制科學知識圖譜(作者合作網絡、關鍵詞共現網絡與聚類)對中國知網(CNKI)2001—2021年收錄的2 416篇知識共享文獻進行可視化分析，揭示該領域的研究現狀、研究熱點與前沿演進。

2 知識共享研究現狀

2.1 發文量統計

某一領域歷年文獻發文量的變動在一定程度上反映了學者們對該領域的研究活躍度與關注度。圖1顯示了2001—2021年我國知識共享研究文獻的歷年發文量和增長趨勢。可以看出，國內知識共享研究經歷了“起步—迅速發展—平穩發展—成熟”4個階段。2001—2002年為起步階段，每年發文量不超過10篇，國內學者對知識共享的關注較少，研究方法單一，多為定性的描述性研究；2003—2009年的迅速發展階段，該階段發文量出現爆發式增長，文獻發文量從2003年的18篇增加到2002年的164篇，表明國內眾多學者開始關注知識共享領域，展開了大量的研究，涉及到管理學、經濟學、圖書情報學、教育學等學科，為知識共享研究帶來了新知識、新方法，研究內容和研究方法更加多樣化，推動知識共享研究的迅速發展；2010—2014年為平穩發展階段，年發文量變化不大，年均發文量189篇，最高年發文量為2010年的195篇；2015—2021年為成熟階段，發文量整體呈現下降趨勢，表明國內學者對知識共享研究的熱度有所下降，知識共享研究趨于成熟。

圖1 2001—2021年國內知識共享研究文獻歷年發文量與增長趨勢

2.2 核心作者分析

核心作者是指在本學科研究領域中擁有較深的學術造詣，科研成果相對較多，并且能夠引領學科發展的研究者[10]。根據普賴斯公式m=0.749√(nmax)(m表示核心作者的最少發文量，nmax表示最高產作者的發文量)計算核心作者需要達到的最少發文量，從而確定知識共享領域的核心作者。通過統計，2 416篇文獻共包含3 607位作者，廖建橋和金輝是發文數量最高的作者，各發表了25篇論文。因此，nmax=25，從而m=3.745，即發文量達到4篇及以上的作者為知識共享領域的核心作者群體。共有108位作者發文量達到4篇及以上，共發表論文1 109篇，占發文總量的45.9%，接近50%。普萊斯定律指出，核心作者發表的論文總數量應該占該研究領域論文總數量的一半。因此，國內知識共享研究領域的核心作者群已經形成，其研究成果對該領域有重要的影響力。表1列出了發文量排名前20的核心作者(如果發文量相同，則考慮作者發表論文的總被引次數)，可以看出發文量與總被引次數并不成正比。無論從發文量還是總被引次數上來看，廖建橋排名第一，總被引次數達到1 089次，其高產年份集中在2008—2011年，期間共發表23篇論文；其次是金輝，發文量25篇，總被引次數539次；第三位是杜榮，發文量22篇，總被引次數645次。

表1 國內知識共享研究發文量排名前20的核心作者

續表1 國內知識共享研究發文量排名前20的核心作者

2.3 作者合作網絡分析

運用CiteSpaceⅤ繪制作者合作網絡圖譜，分析知識共享領域作者之間的合作情況。將2 416條數據導入CiteSpaceⅤ軟件中，時間范圍選擇2001年1月—2021年10月，時間切片選擇1年，節點類型選擇作者，選擇標準為g-index(k=25)。運行CiteSpaceⅤ，閾值設置為3，得到作者合作網絡圖譜。如圖2所示，共有693個節點，節點連線350條，網絡密度為0.0015，表明作者合作網絡呈現“大分散，小集中”的結構。從整體看，作者之間的合作較為松散，以2～3人組成的研究團隊居多。3人以上組成的研究團隊共有4個，其中以杜榮等的研究團隊最大，由10人組成，該研究團隊主要對知識共享的影響因素、結果變量做了實證研究；由黃彥婷與楊忠、金輝、段光組成的研究團隊致力于研究組織文化、中國傳統文化對知識共享的影響；以廖建橋等組成的研究團隊重點圍繞績效考核對知識共享的影響展開了大量研究；丁長青等的研究團隊主要從博弈論的視角分析了組織成員之間的知識共享機制、知識共享績效的形成與考核以及對知識共享的影響因素做出了研究。

圖2 國內知識共享研究作者合作網絡圖譜

3 知識共享研究熱點與研究前沿

3.1 知識共享研究熱點

關鍵詞高度概括一篇文章的主要研究內容，對關鍵詞進行分析，有助于識別該領域的研究熱點。本文借助CitespaceⅤ繪制了關鍵詞共現網絡與聚類圖譜，關鍵詞共現網絡圖譜可以分析知識共享領域有哪些高頻關鍵詞、哪些重要的關鍵詞以及關鍵詞之間聯系的緊密程度，而關鍵詞聚類圖譜可以將相似的關鍵詞以及聯系緊密的關鍵詞劃分為一個類別，從而能夠分析出知識共享領域的主要研究主題。因此，本文將結合2個圖譜對2 416篇知識共享文獻的關鍵詞進行分析，從而總結出該領域的研究熱點。

3.1.1 關鍵詞共現分析

將節點類型設置為關鍵詞，運行CitespaceⅤ，閾值設置為10，得到關鍵詞共現圖譜，并根據節點信息列表列出排名前20的高頻關鍵詞。由圖3和表2可知，除去主題詞“知識共享”和“知識分享”外，高頻關鍵詞有“知識管理”“ 隱性知識”“ 影響因素”“虛擬社區”“供應鏈”“信任”“社會資本”“創新績效”“激勵機制”等，這些高頻關鍵詞體現了國內學者在知識共享領域的關注點。而中介中心性衡量了一個關鍵詞在共現網絡中作為“中間者”連接其它關鍵詞的程度以及處于共現網絡中的中心程度，通常將中介中心性大于0.1的關鍵詞看作是關鍵節點。由表2可知，中介中心性大于0.1的關鍵詞有“知識管理(0.2)”“ 隱性知識(0.12)”“ 影響因素(0.11)”，表明這3個關鍵詞是知識共享研究中的重要關鍵詞，在連接其它關鍵詞中起著橋梁作用。其次中介中心性較大的關鍵詞有“虛擬社區(0.09)”“信任(0.09)” “創新績效(0.07)”“供應鏈(0.06)”。

表2 國內知識共享研究排名前20的高頻關鍵詞

圖3 國內知識共享研究關鍵詞共現網絡圖譜

3.1.2 關鍵詞聚類分析

對關鍵詞共現網絡進行聚類，得到關鍵詞聚類圖譜如圖 4所示。可以看出，共有14個類別，聚類結果的模塊值(Q值)為0.593 7>0.3，平均輪廓值(S值)為0.902 9>0.5，表明該聚類結果是顯著和合理的。類別編號越小，表明該類別的規模越大，即該類別下的關鍵詞越多。類別規模最大的是#0知識共享，其次依次為#1知識分享；#2影響因素；#3創新績效；#4隱性知識；#5知識管理；#6信任；#7演化博弈；#8供應鏈；#9激勵機制；#10圖書館；#11博弈；#12社會網絡；#13共享知識。

圖4 國內知識共享研究關鍵詞聚類圖譜

結合關鍵詞共現和聚類圖譜，以及對相關文獻的回顧，將知識共享領域的研究熱點歸納為以下幾個方面。

(1)知識共享的影響因素研究。高頻關鍵詞包括“隱性知識”“影響因素”“信任”“社會資本”“社會網絡”等，聚類類別包括#2影響因素、#4隱性知識、#6信任、#12社會網絡。知識共享是一個動態的、復雜的、互動的過程，其實現可能會受到多個因素的共同和交互影響，明確哪些因素對知識共享行為產生影響，這是提高企業之間或企業員工之間知識共享水平的前提。因此，知識共享的影響因素研究歷來是學術界探討的熱點話題。國內學者從組織、個人、知識本身、技術4個層面對知識共享的影響因素進行分析。研究對象從早期的僅僅關注企業員工，到如今的虛擬團隊、科研團隊中的成員以及虛擬社區中的用戶。在研究早期，學者們普遍關注技術對知識共享的影響[11]，但由于互聯網以及信息技術發展，技術因素已經不再是阻礙知識共享的關鍵因素。而隨著組織競爭要素“由物向人”方向的轉變[12]，學者們開始逐漸關注與個人有關的因素，包括組織因素和個人因素，這兩個層面的影響因素也是學術界研究最多的。其中，個人因素是影響知識共享的直接因素，其它因素會影響個人因素間接影響知識共享。組織層面的影響因素包括領導風格、物質獎勵、組織文化等，領導風格是組織層面學者們關注度最高的話題，領導者作為員工的上級，不同類型領導風格以及對員工的態度與行為勢必會影響員工的知識共享行為。如鐘熙等[1]以科研人員為研究對象，實證分析了包容型領導對員工知識共享行為的影響，并引入了內部人身份認知的中介作用以及組織創新氛圍的調節作用。個人層面的影響因素包括人格特質、個人動機、信任、互惠、工作幸福感、職場友誼等。信任是影響知識共享的關鍵因素，員工在相互信任的情況下，知識共享行為容易發生。羅婷等[13]研究發現，知識獲取受認知信任的積極影響更大，而知識貢獻受情感信任的積極影響更大。

(2)知識共享的結果變量研究。高頻關鍵詞包括 “創新績效”“創新行為”，聚類類別為#3創新績效。在知識共享的結果變量研究中，國內學者主要集中在對知識共享與創新的關系研究，包括創新績效、創新行為等。一方面，知識共享主要通過溝通、交流、面對面互動等方式得以實現，不同的員工有不同的知識背景，在溝通交流過程中促進了知識在不同員工之間的流動，有利于異質性知識的相互交融，從而產生新知識、新想法，進而促進創新行為的發生；另一方面，知識共享降低了員工獲取知識的成本，使得員工花費較少的資源和時間獲取知識，這為員工創新行為發生和創新績效的實現提供了良好條件。因此，學術界普遍認為知識共享有利于員工創新行為的發生。如張振剛等[14]、李洪等[15]、魏江茹等[16]研究結果均表明員工之間的知識共享能積極影響創新行為。孫世強和陶秋燕[17]以小微企業為研究對象，實證分析了關系強度、知識共享與創新績效的關系，結果表明，知識共享在關系強度與創新績效之間起到中介作用。

(3)知識共享的演化博弈研究。高頻關鍵詞包括“演化博弈”“ 博弈”，聚類類別為#7演化博弈和#11博弈。行為主體之間的知識共享是不完全信息和動態重復的博弈過程[18]，即知識共享過程受多種因素的影響會出現信息不對稱性，并且知識共享行為不會只發生1次。根據博弈方的不同，可將現有文獻其劃分為企業員工之間、企業之間、虛擬社區用戶之間、高校教師之間的知識共享博弈研究，其中文獻數量最多的是研究企業員工之間的知識共享博弈。李憲印等[19]基于有限理性的假設前提，構建了知識型員工之間的非對稱進化博弈模型，結果表明，知識型員工在知識共享過程中采取的戰略會因收益、其他人采取的戰略以及群體環境的不同而不同。李志宏等[20]基于知識共享過程中能否收益決定了知識擁有者是否選擇知識共享的思想，利用效用函數建立了不同等級知識擁有者之間的無限重復循環博弈模型，分析了不同等級知識擁有者的共享策略。陳果等[21]以企業為研究對象，認為知識共享行為受企業對待風險的態度的影響，并利用動態博弈論分析了企業對待風險的3種不同態度對知識共享行為的影響機理。彭小晶等[22]以虛擬社區用戶為研究對象，構建了不完全信息和完全信息的博弈模型，并進行了分析，確定了導致虛擬社區用戶陷入知識共享困境的原因。

(4)知識共享的激勵機制研究。高頻關鍵詞為“激勵機制”，聚類類別為#9激勵機制。知識共享是員工個人的自愿行為，企業采取合適的激勵措施有助于激發員工的知識共享動機和意愿，從而促進知識共享行為的發生。同時，員工之間分享知識可以達到知識的協同效果，產生新的知識，幫助企業提高核心競爭力。劉偉等[23]運用經濟學模型設計了企業成員之間的知識共享激勵機制。李志遠等[24]從組織結構、組織文化、非正式群體、員工個體4個方面分析了促進員工之間隱性知識共享的激勵機制。張艷霞等[25]采用委托代理理論，將影響知識共享的激勵因素分為物質激勵和非物質激勵，并納入到激勵機制設計中，分析了不同激勵因素變化時的激勵效果。李從東等[26]以用戶創新社區中的領先用戶為研究對象，探討了領先用戶的知識共享激勵機制問題。

3.2 知識共享研究前沿

“研究前沿”的概念由普賴斯[27]于1965年提出，認為研究前沿是用來描述某一研究領域的瞬時性特征。研究前沿代表了某一領域在某一時期的研究熱點、難點以及發展方向。在Citespace中用Kleinberg突破監測算法獲取的突破詞匯來表示研究前沿[28]。本文利用citespceⅤ在關鍵詞共現網絡的基礎上進行關鍵詞突現探測，共得到知識管理、障礙、知識、企業文化等22個突現詞，如圖 5所示。從突現持續時間看，創新績效最長，突現時間為2012—2021年，其次為障礙、知識管理、演化博弈、組織認同、協同創新、創新行為；從突現強度來看，知識管理最高，突現強度為25.43，其次為演化博弈(9.62)、虛擬團隊(7.02)、虛擬社區(6.57)、組織認同(5.17)。

圖5 國內知識共享研究關鍵詞突現圖譜

按照突現時間將知識共享研究前沿劃分為3個階段：

(1)第一階段(2001—2005年)：突現詞為知識管理、障礙、知識、企業文化。可以發現，該階段國內知識共享的研究剛剛起步，大多數學者將知識共享作為知識管理的一個重要環節進行分析，研究前沿主要集中在知識共享的障礙與對策分析上，研究對象和方法較為單一，即采用定性的描述性研究來分析組織中員工的知識共享行為。該階段對知識共享的障礙分析在一定程度上為知識共享的影響因素研究提供理論基礎。

(2)第二階段(2006—2012年)：突現詞為知識轉移、機制、實證研究、組織文化、虛擬團隊等。隨著知識共享研究的不斷深入，研究內容、研究方法以及研究對象逐漸多元化，研究前沿集中在知識共享的機制研究、知識共享影響因素的實證研究以及虛擬團隊中的知識共享研究。

(3)第三階段(2013—2021年)：突現詞為創新績效、演化博弈、組織學習、虛擬社區、科研團隊、團隊績效等。該階段國內學者逐漸開始關注知識共享的結果變量，研究前沿主要集中在知識共享與創新績效、創新行為、團隊績效的關系研究，研究對象包括了虛擬社區、科研團隊等。

4 結語

本文借助CiteSpaceⅤ文獻計量軟件，以中國知網(CNKI)2001—2021年收錄的2 416篇知識共享文獻為樣本，繪制了作者合作網絡、關鍵詞共現網絡與聚類等知識圖譜進行分析，得出如下結論：

(1)從歷年發文來看，國內知識共享研究經歷了“起步—迅速發展—平穩發展—成熟”4個階段，近幾年發文量呈現下降趨勢，表明國內學者們對知識共享領域的關注度和活躍度有所下降。從核心作者看，我國知識共享研究已經形成了核心作者群體，這些核心作者是知識共享研究的重要學術力量，對知識共享的研究起到了重要推動作用。從作者合作網絡看，作者之間的合作以2～3人組成的研究團隊居多，3人以上組成的研究團隊共有4個。

(2)知識共享的研究熱點包括了知識共享的影響因素研究、知識共享的結果變量研究、知識共享的演化博弈研究以及知識共享的激勵機制研究，其中知識共享的影響因素是最大的研究熱點。知識共享研究前沿演進劃分為3個階段：第一階段研究前沿主要集中在知識共享的障礙與對策分析；第二階段研究前沿集中在知識共享的機制研究、知識共享影響因素的實證研究以及虛擬團隊中的知識共享研究；第三階段研究前沿主要集中在知識共享與創新績效、創新行為、團隊績效的關系研究。