李干+袁勤儉

〔摘要〕以PQDT數(shù)據(jù)庫中1984-2013年間共729篇國外知識管理領域博士學位論文為研究對象，采用Excel、SPSS軟件進行共詞分析、聚類分析和戰(zhàn)略坐標圖分析。結果顯示：國外知識管理領域博士論文的研究主要集中在9個方面，其中知識形態(tài)研究、信息技術與知識管理系統(tǒng)研究、組織學習與戰(zhàn)略管理研究是核心熱點，企業(yè)創(chuàng)新與資本研究處于成熟研究區(qū)域，人工智能與決策支持研究處于研究的邊緣位置，電子商務與知識整合研究、知識管理方式研究、知識管理應用研究有可能成為新的研究熱點，組織文化研究具有發(fā)展為核心研究熱點的潛力。

〔關鍵詞〕知識管理；博士學位論文；共詞分析；聚類分析；戰(zhàn)略坐標圖

〔中圖分類號〕F270.7〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2014）06-0041-07

自美國管理學大師彼得·德魯克提出知識工作者和知識管理的概念以來，知識管理研究歷經了定義提出、理論框架形成、學科體系構建[1]等階段。隨著人工智能等信息技術的飛速發(fā)展以及全球化背景下組織競爭的日趨白熱化，知識管理作為一種先進的管理思想方法，引起了業(yè)界和學界的高度關注，涌現(xiàn)出了一批有價值的學術文獻。學術文獻反映了某領域的研究成果，對某領域的學術文獻進行分析，有助于了解該領域的研究進展。

目前有關知識管理研究進展的成果大體可以分為三類：（1）基于學者學術經驗的研究進展成果。有學者從知識管理的概念、基本要素、理論框架等方面分析了國外知識管理的研究現(xiàn)狀，并提出知識管理活動的內容、知識管理的影響因素等是未來研究應該關注的領域[2]。（2）基于期刊客觀數(shù)據(jù)的研究進展成果。Gu等以WoS中1975-2003年的知識管理文獻為研究對象，從作者發(fā)文數(shù)、發(fā)文時間分布、機構分布、期刊分布、學科分布、被引次數(shù)等角度分析了知識管理的研究現(xiàn)狀，并指出知識管理還未形成獨有的研究框架，但是可能已經形成一個游走在多學科邊緣的跨學科理論[3]。Dwivedi等以WoS中1974-2008年的知識管理文獻為研究對象，用基本統(tǒng)計分析方法分析了知識管理研究的研究范式和研究熱點[4]。張勤等以Web of Science、商業(yè)信息全文數(shù)據(jù)庫、Emerald 3個數(shù)據(jù)庫中的文獻為研究對象，用共詞分析法研究了知識管理領域的研究熱點、理論學派和研究范式[5-6]。Guo等以10本信息系統(tǒng)和管理學領域頂級期刊中2000-2004年間的160篇論文為研究對象，用基本統(tǒng)計分析方法呈現(xiàn)了知識管理研究的理論視角、研究范式和研究方法[7]。Ponzi以1991-2001間有關知識管理的文獻為研究對象，采用聚類、多維尺度等方法展現(xiàn)了知識管理的演化歷程及其知識發(fā)展軌跡[8]。（3）基于學位論文客觀數(shù)據(jù)分析的研究進展成果。師忠凱等以ProQuest Dissertations and Theses數(shù)據(jù)庫中1984-2003年間知識管理領域的84篇文獻為研究對象，通過文字描述、表格陳列的方式闡述了國外知識管理領域碩、博士學位論文的研究方法、主題分布等研究現(xiàn)狀[9]。

前述研究主要以期刊論文作為研究對象，對我們了解知識管理研究進展起到很大的幫助。作為一種重要的特殊文獻，博士學位論文是在前人研究基礎上，對某一前沿主題領域進行深入的、系統(tǒng)的研究，具有較強的原創(chuàng)性。然而，在以往文獻研究中，我們僅發(fā)現(xiàn)前述1篇基于國外碩、博士學位論文進行分析的研究文獻，并且其采用的是2003年以前的數(shù)據(jù)。為了了解近年來國外博士學位論文中知識管理領域的研究進展，本文擬以PQDT收錄的1984-2013年間知識管理領域博士學位論文為分析對象，采用共詞分析、聚類分析和戰(zhàn)略坐標多種方法，揭示國外博士學位論文中知識管理領域的熱點研究問題，以為國內學者提供參考。

1研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1研究方法

共詞分析法是一種內容分析方法，其原理是對一組詞在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)進行兩兩統(tǒng)計，并構建共詞矩陣，通過聚類分析來揭示這些詞所代表的學科和主體的結構變化[10]。

戰(zhàn)略坐標分析是在共詞矩陣和聚類分析的基礎上，計算出各類團的向心度和密度，并利用統(tǒng)計軟件生成戰(zhàn)略坐標圖。坐標圖中橫軸為向心度，表示各類團之間的關聯(lián)程度，縱軸為密度，表示類團內部主題詞之間的緊密程度[11]。通過比較坐標圖中類團的位置分布，來揭示不同類團的內部研究狀況以及類團之間的關聯(lián)程度，以達到了解各類團研究發(fā)展趨勢的目的。

1.2數(shù)據(jù)來源

美國UMI公司的PQDT數(shù)據(jù)庫是目前世界上最大和使用最廣泛的學位論文數(shù)據(jù)庫。本文以PQDT為數(shù)據(jù)來源，以“knowledge management”、“KM”為檢索詞分別進行主題、標題、關鍵詞檢索，于2013年10月22日共檢索到914篇博士論文，其中第一篇知識管理領域博士學位論文出現(xiàn)在1984年。由于本文的分析對象是國外知識管理領域博士學位論文，故需要在“大學/單位位置”條目中排除中國內地和香港，經過人工排查進一步去除與知識管理主題不相關的文獻后，最終獲得有效文獻729篇。

1.3數(shù)據(jù)處理

對搜索出的729篇文獻抽取關鍵詞，進行單復數(shù)、連接符號“-”、同義詞等規(guī)范化處理后，獲取1 735個原始關鍵詞，累計詞頻3404次，選取頻次大于5的70個關鍵詞，由于Knowledge management出現(xiàn)頻次太大（共出現(xiàn)504次），對聚類分析沒有意義，故對其予以刪除，并去除Spanish text、China等與主題無關的關鍵詞，最終得到59個高頻關鍵詞，并使用Excel軟件生成共詞矩陣。其中Community of practice、Data mining、Online community 3個高頻詞與其他高頻詞沒有出現(xiàn)共現(xiàn)關系，因此最終生成56*56的共詞矩陣。共詞矩陣中的非對角線元素值是其所在行列的2個關鍵詞共同出現(xiàn)在一篇文章中的次數(shù)，對角線上的值指某個關鍵詞出現(xiàn)的頻次。endprint

為滿足多元統(tǒng)計分析對數(shù)據(jù)結構的要求，需要將共詞矩陣轉化為相關矩陣，相關矩陣是對共詞矩陣進行包容化處理的結果矩陣，采用Ochiia系數(shù)生成相關矩陣，具體公式如下：

其中Cij是關鍵詞i、j在文獻中的共現(xiàn)次數(shù)，Ci、Cj分別指關鍵詞i、j在文獻中的出現(xiàn)頻次。相關矩陣反映了2個關鍵詞之間的相似程度。

2數(shù)據(jù)分析

2.1研究熱點聚類分析

將相關矩陣導入統(tǒng)計軟件SPSS20，采用“組間聯(lián)結”聚類方法和“平均Euclidean”度量區(qū)間，生成表示聚類結果的樹狀圖（見圖1）。從圖中可見，56個高頻關鍵詞被分為9個類團：

類團1包括隱性知識和顯性知識兩個關鍵詞，隱性知識的頻次高于顯性知識的頻次，這說明該類團側重對隱性知識的研究；隱性知識和顯性知識是知識的兩種基本形態(tài)，隱性知識的顯性化過程是知識管理的關鍵，該類團主要研究隱性知識對組織的重要性及其如何轉化為顯性知識。類團2包括組織文化和競爭優(yōu)勢兩個關鍵詞，該類團主要研究組織文化對知識管理和競爭優(yōu)勢的影響。類團3包括產品研發(fā)、信任、電子商務、團隊、知識整合5個關鍵詞，該類團主要研究產品研發(fā)和電子商務運營過程中的知識整合以及信任對產品研發(fā)和組織交流的影響，研究發(fā)現(xiàn)團隊成員之間的信任與知識交流[12]、產品研發(fā)[13]之間有正向影響的關系。類團4包括創(chuàng)新、人力資本、智力資本、企業(yè)績效、社會資本、管理者、知識轉移、跨國企業(yè)、吸收能力、研發(fā)10個關鍵詞，該類團主要研究企業(yè)創(chuàng)新過程中的知識管理問題，以及如何通過資本的積累和吸收能力的提升來更好地實現(xiàn)知識轉移和企業(yè)創(chuàng)新。類團5包括合作、虛擬組織、信息共享、知識創(chuàng)造、組織績效、學習、在線、知識獲取8個關鍵詞，該類團主要研究知識管理方式問題；合作和在線學習是虛擬組織成員進行信息共享和知識創(chuàng)造的有效方式，研究發(fā)現(xiàn)網絡環(huán)境下高效便利的知識管理方式對組織績效有顯著的正向影響[14]。類團6包括知識、管理、信息管理、信息技術、組織行為、知識管理系統(tǒng)、知識工作者7個關鍵詞，該類團主要研究知識工作者如何使用信息技術來管理知識，其中涉及知識管理系統(tǒng)的概念框架和技術實現(xiàn)等問題；知識管理系統(tǒng)分為系統(tǒng)設計、系統(tǒng)實施、系統(tǒng)評估3個層面[15]，知識工作者和知識是知識管理系統(tǒng)的主體和客體，知識管理系統(tǒng)需要借助信息管理方法實現(xiàn)其自身的功能。類團7包括組織知識、項目管理、知識共享、組織學習、戰(zhàn)略管理、交流、專業(yè)服務企業(yè)、領導力、效率9個關鍵詞，該類團主要研究組織學習和知識共享對知識管理戰(zhàn)略和項目實施的影響，涉及如何通過組織學習和組織交流更好地實現(xiàn)組織知識共享并提高組織效率等方面的問題。類團8包括本體、人工智能、決策支持、企業(yè)、組織記憶5個關鍵詞，該類團主要研究如何利用基于本體的人工智能來更好地實現(xiàn)決策支持（Decision support）并存儲組織記憶等問題，Pratt認為構建一個本體框架可以清晰表述和再現(xiàn)組織記憶[16]。類團9包括制造業(yè)、信息、學習型組織、信息系統(tǒng)、社會網絡、決策、技術接受模型、信息檢索8個關鍵詞，該類團主要涉及知識管理技術和工具在制造業(yè)等領域中的應用研究，Annadatha認為通過繪制社會網絡分析圖可以輔助組織管理項目團隊、識別知識共享障礙[17]。

綜合上述9個類團的劃分，可以發(fā)現(xiàn)國外知識管理博士論文的研究主要集中在知識形態(tài)、組織文化、電子商務與知識整合、企業(yè)創(chuàng)新與資本、知識管理方式、組織學習與戰(zhàn)略管理、信息技術與知識管理系統(tǒng)、人工智能與決策支持、知識管理應用等9個方面。這與前人[5]基于期刊的國外知識管理研究分析所得出的結論有所不同，前人“創(chuàng)新績效”類團下的關鍵詞“知識管理系統(tǒng)”在該文中與信息技術同屬類團6，這說明知識管理系統(tǒng)研究已經從理論探討轉向技術實現(xiàn)；該文的組織文化方向、知識管理方式2個研究類團在前人研究中沒有出現(xiàn)，這說明在國外博士學位論文中組織文化和知識管理方式相關研究已成為受關注的研究方向。

2.2研究趨勢戰(zhàn)略坐標分析

2.2.1知識管理研究的核心區(qū)域（第一象限）

類團1、類團6、類團7落在第一象限，說明這3個類團的密度和向心度較高，處于核心主題區(qū)域，這些類團不僅內部聯(lián)系較緊密，并且與其他類團聯(lián)系緊密。

在所有類團中，類團1向心度最高，表示這個類團與其他類團的聯(lián)系最為緊密。知識形態(tài)是知識管理研究的起點，如何利用先進的信息技術有效獲取、存儲、和利用知識尤其是隱性知識，并發(fā)揮其在組織戰(zhàn)略管理、企業(yè)創(chuàng)新中的作用，不僅是該類團的主要研究內容，而且也是其他類團都會涉及的問題。

類團6主要涉及信息技術在知識管理過程中的應用，同時還涵蓋了知識管理系統(tǒng)設計、推廣和實施等方面的研究，主要綜合了心理學、管理學等領域的理論知識。Sullivan認為系統(tǒng)設計和用戶的性格特征影響知識管理系統(tǒng)的推廣，具有開放性格特征的知識工作者更容易接受新知識和新系統(tǒng)[18]；Niu[19]認為信息技術驅動的知識管理活動會影響組織的長期知識產出，供應鏈成員企業(yè)運用信息技術的能力會影響其知識管理能力，進而影響整個供應鏈績效；Karadsheh[20]認為將知識管理整合到風險管理過程有助于識別信息技術項目的失敗原因；可見該類團的學科交叉性較為突出，并且與業(yè)界的實踐結合較緊密。

類團7主要研究組織學習和知識共享在組織戰(zhàn)略管理中的作用。隨著信息技術在知識管理中的應用，知識管理成為組織獲取戰(zhàn)略優(yōu)勢的重要手段[21]。自1998年“知識管理戰(zhàn)略”理論的提出，知識管理逐漸上升到組織戰(zhàn)略的高度，如何通過組織學習實現(xiàn)知識管理戰(zhàn)略的成功實施是組織追求的共同目標。知識共享作為知識管理的重要環(huán)節(jié)，一直以來都是學者關注的熱點。隨著組織結構的變化和網絡的普及，知識共享研究已經逐漸從組織內部的知識共享研究轉向組織之間的知識共享研究，尤其是戰(zhàn)略聯(lián)盟模式下組織學習與知識共享過程中涉及到的領導力問題更引起了廣大學者的關注，Cholip認為優(yōu)秀的領導力對于知識管理項目的成功實施是非常必要的[22]。endprint

2.2.2知識管理研究的成熟主題領域（第二象限）

類團4落在第二象限，向心度較低，但是在所有類團中該類團密度最大，關鍵詞數(shù)量和共現(xiàn)次數(shù)也是最多的，這說明該類團內部主題聯(lián)系非常密切，但與其他類團的關聯(lián)研究較少，是一個相對對立的較成熟研究領域。

類團4涉及到107篇博士學位論文，且文獻的年代分布都比較均勻，這說明該類團得到學界的持續(xù)關注；該類團大部分研究集中在人力資本、知識資本、社會資本對知識創(chuàng)新的影響、人力資本利用與激勵、社會資本培育、知識資本擴張與積累等方面，這些研究在增強組織績效和提高企業(yè)創(chuàng)新水平上具有重要的實踐意義。

2.2.3知識管理研究的邊緣主題領域（第三象限）

落在第三象限中的是類團3、類團5、類團8、類團9，與其他象限的類團相比，這4個類團的密度和向心度相對較低，表明這4個類團的內部聯(lián)系比較松散，且與其他類團關聯(lián)少，處于知識管理研究的邊緣，研究尚不成熟。

類團3研究電子商務中的知識整合問題，大數(shù)據(jù)環(huán)境下，電子商務運營過程中的數(shù)據(jù)流量呈幾何倍數(shù)增加，如何從中挖掘抽取有價值的信息以支持組織決策顯得尤為重要。電子商務業(yè)務流程實際上是一個知識鏈的構建過程[23]。作為知識管理的重要步驟，知識整合對電子商務項目的成功實施有著積極的影響[24]。類團3中的“產品研發(fā)”和“信任”涉及企業(yè)創(chuàng)新與組織文化方面的問題，這說明類團3與其他類團之間存在一定的聯(lián)系。

類團5涉及知識管理過程、組織結構和信息技術在組織中的融合研究[25]，為實現(xiàn)某一共同目標，虛擬團隊成員通過在線協(xié)同方式貢獻和分享專業(yè)知識。良好的知識管理方式是組織獲取競爭優(yōu)勢的關鍵，研究發(fā)現(xiàn)知識管理方式對組織績效產生正向影響[26]，如何設計高效的知識管理方式來提高組織績效是未來研究值得關注的領域。

類團8側重從計算機科學的角度研究知識管理過程中以人工智能為基礎的決策支持工具和系統(tǒng)研發(fā)問題，該類團的密度較低、向心度最低，這表明此領域在國外知識管理博士學位論文中受關注較少?；诒倔w的人工智能對組織中的隱性知識挖掘和決策支持有重要的作用，主要體現(xiàn)在本體在知識管理過程中的知識表征、實現(xiàn)本體匹配的語義網知識管理等方面，Sherman認為過程導向的本體能有效改善軟件工程項目管理過程中的知識轉移[27]。

類團9的相關文獻顯示知識管理已經從企業(yè)管理延伸到教育[28]、醫(yī)療[29]、政府[30]等不同的領域，如何通過創(chuàng)建學習型組織、實施企業(yè)信息系統(tǒng)提高決策水平是知識管理應用領域被廣泛關注的問題。隨著知識管理向不同領域的滲透，知識管理研究逐漸從理論探索向實踐應用視角轉變。

綜合第三象限分析發(fā)現(xiàn)，雖然目前第三象限的4個類團還不是研究的熱點領域，但是隨著電子商務在全球的興起以及知識管理在數(shù)據(jù)挖掘分析中作用的凸顯，第三象限類團涉及的電子商務知識管理、為組織提供決策支持的知識管理方式及應用等研究會成為將來的重點關注領域。

2.2.4知識管理研究的未來趨勢（第四象限）

類團2落在第四象限，該類團的向心度較高、密度最低，這表示組織文化研究與其他類團的研究聯(lián)系比較緊密，但是內部聯(lián)系比較松散。

良好的組織文化有利于知識管理過程的順利實施，增強組織競爭優(yōu)勢。組織文化中的信任、共同愿景是促進知識共享的關鍵影響因素[31]；組織文化的強度會影響組織知識管理，較強勢的組織文化氛圍更有利于知識管理的成功實施[32]。組織文化對隱性知識的共享[33]和利用[34]、電子商務[35]、企業(yè)創(chuàng)新[36]等方面存在重要影響，這些關鍵詞分別隸屬于類團1、類團3、類團4，可見類團2與其他類團存在較緊密的聯(lián)系。

從戰(zhàn)略坐標圖的分析發(fā)現(xiàn)，組織學習、知識管理戰(zhàn)略、知識管理系統(tǒng)和技術、組織文化作為知識管理理論框架的4個主要支柱，是被關注的研究熱點；及時獲取隱性知識、創(chuàng)造新知識、提高組織創(chuàng)造力、實施知識管理戰(zhàn)略、提供高效的信息搜索工具、建立支持性組織文化是知識管理實踐中應重點考慮的6個方面。

3結束語

綜上可知，在國外的博士學位論文中存在一批有價值的知識管理研究成果，本文通過對這些文獻進行共詞分析、聚類分析與戰(zhàn)略坐標圖分析，得出以下結論：國外知識管理領域博士學位論文的研究主要集中在知識形態(tài)研究、組織文化研究、電子商務與知識整合研究、企業(yè)創(chuàng)新與資本研究、知識管理方式研究、信息技術與知識管理系統(tǒng)研究、組織學習與戰(zhàn)略管理研究、人工智能與決策支持研究、知識管理應用研究等方面。其中知識形態(tài)研究、組織學習與戰(zhàn)略管理研究、信息技術與知識管理系統(tǒng)研究處于知識管理研究的核心位置，是熱點研究領域；企業(yè)創(chuàng)新與資本研究成為一個較為成熟的研究領域；人工智能與戰(zhàn)略決策處于研究的邊緣位置；知識管理方式研究、電子商務和知識整合研究、知識管理應用研究有可能發(fā)展成為新的研究熱點；組織文化研究從社會學、心理學等多維視角探討知識管理的情境因素，是未來研究的重要方向。

值得指出的是，在知識管理研究中需要注意以下問題：（1）目前知識管理研究有兩個視角：一個是從管理學視角研究組織如何實現(xiàn)最大化的知識（含隱性知識和顯性知識）共享；另一個是從信息技術視角研究如何在已有的信息中挖掘有用的知識。但是，國外知識管理領域博士學位論文主要是從管理學的視角進行研究，從信息技術視角研究的文獻明顯偏少，鑒于知識管理過程中需要大量的數(shù)據(jù)挖掘、智能分析等技術工具，因此未來應加強信息技術視角方面的研究，以為知識管理的應用奠定堅實的技術基礎。（2）國外知識管理領域博士學位論文中有關“電子商務中知識管理”、“如何通過協(xié)同知識創(chuàng)造以提高組織績效”、“知識管理在不同行業(yè)中應用”等重要領域的成果不多，將來值得進一步關注。

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（本文責任編輯：孫國雷）endprint

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（本文責任編輯：孫國雷）endprint

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