賈 昱 狄 然 王念新 葛世倫

1(江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 江蘇 鎮(zhèn)江 212003)2(河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院 江蘇 常州 213022)

信息技術(shù)與業(yè)務(wù)匹配研究進展評述—基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法

賈 昱1狄 然2王念新1葛世倫1

1(江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 江蘇 鎮(zhèn)江 212003)2(河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院 江蘇 常州 213022)

對信息技術(shù)與業(yè)務(wù)匹配研究現(xiàn)狀進行評述。運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對目前的研究成果進行梳理。通過主路徑分析進行發(fā)展脈絡(luò)和發(fā)展階段分析，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法，剖析研究領(lǐng)域的知識圖譜、研究現(xiàn)狀、重要文獻、研究主題。最終，分析現(xiàn)有研究的不足，簡要展望未來研究方向。

信息技術(shù)與業(yè)務(wù)匹配 文獻綜述 知識圖譜 社會網(wǎng)絡(luò)分析

0 引 言

信息技術(shù)與業(yè)務(wù)匹配BITA(Business and IT Alignment)是指企業(yè)IT戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、IT基礎(chǔ)設(shè)施與流程、組織基礎(chǔ)設(shè)施與流程之間的相互適應(yīng)與集成[1]。在過去三十多年里，BITA一直是信息管理協(xié)會SIM(Society for Information Management)所發(fā)布的十大熱點話題之一，1994年至今，始終占據(jù)第一或第二的位置[2]。學(xué)者們對BITA展開了卓有成效的研究[3-4]，大量的理論和實證研究也不斷地表明BITA能夠顯著增強企業(yè)績效[1, 5-7]，且在動態(tài)環(huán)境下，對采取前瞻者戰(zhàn)略、分析者戰(zhàn)略和防御者戰(zhàn)略的企業(yè)，BITA都能夠顯著影響企業(yè)績效[8]。

歸納研究現(xiàn)狀，總結(jié)現(xiàn)有研究不足是推進科學(xué)進步的有效手段[4]。近年來，一些國內(nèi)外學(xué)者對BITA領(lǐng)域現(xiàn)有的文獻進行了評述。例如Chan等[3]從匹配的需求和動機、前因和維度等方面，對相關(guān)文獻進行了梳理，并從匹配過程、匹配測量、匹配的影響因素等視角指出研究現(xiàn)狀和未來的研究方向；Ullah等[4]從匹配的定義、匹配的階段、匹配的測量方法、匹配的重要性等系統(tǒng)總結(jié)了BITA的研究現(xiàn)狀；張延林等[9]從四個維度對靜態(tài)匹配進行總結(jié)，并梳理了動態(tài)環(huán)境下匹配的三種理論視角，結(jié)合中國情境指出本土研究的方向，構(gòu)建本土化的BITA模型等。

上述研究對了解BITA研究進展、明確現(xiàn)有研究不足和未來研究方向具有重要的參考價值。但這些研究大多基于主觀論述的方式，難以全面客觀對BITA研究領(lǐng)域進行評述。本文綜合應(yīng)用文獻分析方法、社會網(wǎng)絡(luò)分析和知識圖譜等方法，基于WOS檢索數(shù)據(jù)，運用Histcite、Pajek、Ucinet、VOSviewer等分析軟件，以可視化的形式展示BITA領(lǐng)域的總體圖景、特征、發(fā)展脈絡(luò)以及研究主題。在此基礎(chǔ)上，分析現(xiàn)有BITA研究的不足，并提出下一步的究方向。

1 數(shù)據(jù)收集與處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

以IT alignment (fit/linkage/match)、IT-Business alignment (fit/linkage/match)、information systems alignment (fit/linkage/match)、IT/Business alignment (fit/linkage/match)等為關(guān)鍵詞在Web of Science(WOS)引文數(shù)據(jù)庫中進行檢索，時間跨度為1950年1月至2014年12月，共檢索文獻2756篇，剔除與BITA研究不相符的文獻，共計252篇文獻。對252篇文獻進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，大部分文獻被引頻次較低，因此我們選取被引頻次較高(LCS≥10)的文獻作為最終樣本文獻，共計105篇。對這105篇文獻按照年份進行統(tǒng)計，得到BITA研究文獻數(shù)量的年度分布情況，如圖1所示。

圖1 BITA文獻數(shù)量年分布圖

1983年至1992年期間，信息系統(tǒng)領(lǐng)域BITA的研究文獻較少。從1992年開始，BITA的文獻數(shù)量明顯增多，尤其是近10年以來，有關(guān)BITA研究的文獻數(shù)量明顯增加。這些都能夠說明BITA研究已經(jīng)得到了信息系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)W者的普遍關(guān)注，逐步成為信息系統(tǒng)領(lǐng)域的研究熱點話題之一。

1.2 數(shù)據(jù)處理及分析

數(shù)據(jù)處理及分析步驟包括數(shù)據(jù)收集、主路徑分析、文獻共被引分析和結(jié)論四個部分，如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理及分析步驟

在數(shù)據(jù)收集階段，從WOS中檢索出105篇有關(guān)BITA的研究文獻，共計197位作者(除去重名作者)，45種期刊或會議，3878篇參考文獻；在主路徑分析階段，通過引文編年圖和主路徑分析描述BITA的發(fā)展階段和現(xiàn)狀；在文獻共被引分析階段，構(gòu)建文獻共被引鄰接矩陣，進行重要文獻分析和文獻聚類分析；最終，對以上分析進行總結(jié)，歸納現(xiàn)有研究不足及對未來研究的展望。

2 主路徑分析

引文編年圖可以在一定程度上反映研究的發(fā)展現(xiàn)狀。運用HistCite軟件，以LCS為依據(jù)(閾值為30)編制引文編年圖，如圖3所示。圖中節(jié)點的大小表示文獻被引頻次的多少，節(jié)點間的連線表示文獻的引用關(guān)系。從圖中可以發(fā)現(xiàn)文獻4[1]、13[10]、19[11]、24[5]、36[12]和42[6]的節(jié)點圈較大，說明這些篇文獻在BITA發(fā)展過程中較為重要，應(yīng)該是該領(lǐng)域發(fā)展脈絡(luò)中的關(guān)鍵文獻。在引文編年圖分析的基礎(chǔ)上，運用Pajek軟件，通過SPLC方法進行主路徑分析，繪制主路徑圖，如圖4所示。主路徑由15篇文獻構(gòu)成，每個節(jié)點代表一篇文獻，并以文獻第一作者和年份進行標(biāo)注。

圖3 以LCS為依據(jù)編制的引文編年圖

圖4 以SPLC為依據(jù)主路徑圖

結(jié)合圖3和圖4，以及對105篇文獻的閱讀分析，將BITA的發(fā)展過程歸納分為三個階段：

第一階段(1983年至1992年) 起步階段

起步階段主要研究內(nèi)容為BITA的定義、內(nèi)涵和影響B(tài)ITA的關(guān)鍵因素，如1983年P(guān)yburn[13]提出影響B(tài)ITA成敗的關(guān)鍵因素：高層管理者的決策風(fēng)格、業(yè)務(wù)波動、信息系統(tǒng)組織和管理任務(wù)的復(fù)雜性以及IT經(jīng)理所處的地位和狀態(tài)等；1989年Nath[14]經(jīng)過對信息系統(tǒng)經(jīng)理以及非信息系統(tǒng)經(jīng)理進行調(diào)查研究，識別出影響B(tài)ITA的重要因素，發(fā)現(xiàn)高管的承諾是協(xié)調(diào)管理信息系統(tǒng)與組織目標(biāo)的至關(guān)重要因素之一。

第二階段(1993年至1996年) 發(fā)展階段

發(fā)展階段，BITA模型成為研究的熱點話題之一，同時產(chǎn)生了一些BITA的經(jīng)典文獻，例如Henderson和Venkatraman[1, 15]首先提出了經(jīng)典的戰(zhàn)略匹配模型SAM(Strategy Alignment Model)，為后續(xù)的研究奠定了理論框架；Reich等[11]理清了匹配的結(jié)構(gòu)，正式提出BITA的知識維度和社會維度，并給出社會維度匹配的測量方法。

第三階段(1997年至今) 活躍階段

活躍階段的研究重點為BITA的測量、前因及其對企業(yè)績效的影響等。Chan等[5]對BITA進行了定量測量，首先依據(jù)STROBE(企業(yè)戰(zhàn)略定位)識別出相對應(yīng)的STROIS(企業(yè)信息系統(tǒng)戰(zhàn)略定位)，然后分析STROBE和STROIS之間的匹配程度對組織績效和IT績效的影響；Sabherwal等[6]將企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略歸納為三種類型：探索型、防御型和分析型，并通過三個維度來測量IT戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略之間的匹配程度； Reich等[12]研究了社會維度中BITA的影響因素，結(jié)果表明IT的成功歷史、共享知識首先影響IT經(jīng)理與業(yè)務(wù)經(jīng)理的溝通、IT規(guī)劃與業(yè)務(wù)規(guī)劃之間的聯(lián)系，其次才會影響社會維度的BITA，沒有能夠?qū)崿F(xiàn)社會維度的匹配是較多企業(yè)整體匹配水平較低的主要原因之一。同時BITA的動態(tài)性正成為學(xué)者們的研究熱點話題，主要是基于間斷均衡模型(PEM)和協(xié)同演化理論研究BITA的動態(tài)演化過程。Hirschheim等[16]應(yīng)用PEM將BITA的動態(tài)過程分為兩個階段：緩慢的長時間演化和快速的短時間革命；Benbya等[17]基于協(xié)同演化理論和復(fù)雜性理論構(gòu)建了一個BITA的多層次演化模型，對原有的BITA做了一些調(diào)整，將匹配擴展為三個層次，從它們之間相互影響和相互調(diào)整的動態(tài)過程來研究匹配的動態(tài)性，更加關(guān)注組織中主體的自適應(yīng)行為和涌現(xiàn)機制。

3 文獻共被引分析

文獻共被引分析中，首先建立文獻共被引鄰接矩陣，繪制文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜，直觀地揭示了文獻之間的共被引關(guān)系，如圖5所示。圖中每個節(jié)點代表一篇文獻，若兩個節(jié)點之間存在連線，則表明這兩篇文獻具備共被引關(guān)系。可以發(fā)現(xiàn)圖中左側(cè)有49個孤立點，說明這49篇文獻并沒有與其他文獻形成共被引關(guān)系，在文獻關(guān)系中處于孤立的狀態(tài)。節(jié)點越大，表明文獻的共被引程度越高，節(jié)點之間的連線越密集，則表明節(jié)點所代表的文獻研究領(lǐng)域和方向更為相近。

圖5 文獻共被引網(wǎng)絡(luò)

3.1 網(wǎng)絡(luò)密度分析

網(wǎng)絡(luò)密度是社會網(wǎng)絡(luò)分析中常用的測度，反映網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間關(guān)系的緊密程度。網(wǎng)絡(luò)密度越高，表明網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間聯(lián)系程度越緊密、知識交流越頻繁，在文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中則表明文獻的研究主題關(guān)聯(lián)度較大。該社群圖密度為0.3097，網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)差為1.0094，存在大量孤立點，這些都表明整體網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系緊密程度較低，網(wǎng)絡(luò)連通性一般。若去除49個孤立點，網(wǎng)絡(luò)密度則變?yōu)?.0981，網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)差為1.6574，網(wǎng)絡(luò)密度大幅增強。以上可以說明，對于BITA的研究，研究主題和方向相對比較分散，學(xué)科構(gòu)成因素較多、研究內(nèi)容比較豐富、研究方向更為明細(xì)。但是局部范圍內(nèi)文獻間的知識交流比較密切，網(wǎng)絡(luò)的連通性較高，說明BITA研究領(lǐng)域中圍繞著某些研究主題已經(jīng)形成了一些知識團體，在研究方向相近的基礎(chǔ)上，他們擁有更加密切的聯(lián)系和頻繁的知識交流。

3.2 重要文獻分析

點度中心度作為社會網(wǎng)絡(luò)分析的重要指標(biāo)，是指節(jié)點在其與之相連的鄰居節(jié)點當(dāng)中的中心程度，往往通過與其直接相連的節(jié)點數(shù)來衡量。若一節(jié)點與許多其他節(jié)點直接相連，則該節(jié)點有較高的點度中心度，可以表明該節(jié)點的重要性程度較高。

由表1所示，表中選取點度中心度大于90的文獻。在上述網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點16點度中心度最高(Degree=188.000)，同時其本地被引頻次也最高(LCS=26)，與網(wǎng)絡(luò)中45篇文獻具備共被引關(guān)系，與節(jié)點4共被引頻次最高(17次)，這說明節(jié)點16在BITA文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位，在該網(wǎng)絡(luò)中擁有最豐富的聯(lián)系。整個網(wǎng)絡(luò)的點度中心勢(Network Centralization)為8.98%，表明該網(wǎng)絡(luò)中存在局部范圍的文獻共被引現(xiàn)象。

表1 點度中心度計算結(jié)果(前14篇文獻)

續(xù)表1

中間中心度也是分析網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)的主要指標(biāo)，側(cè)重分析節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)的中心程度，揭示的是整個網(wǎng)絡(luò)集中趨勢的程度，即網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點圍繞一個或一組節(jié)點活動的程度。由表2所示，選取中間中心度前20的文獻。節(jié)點41的中間中心度最高，說明節(jié)點41具有最大的中間影響力，對網(wǎng)絡(luò)中知識流動發(fā)揮著重要的橋梁作用。

表2 中間中心度計算結(jié)果

續(xù)表2

文獻的重要性程度可以通過文獻在共被引網(wǎng)絡(luò)中所發(fā)揮的作用來判定，包括點度中心度和中間中心度兩類指標(biāo)，將點度中心度大于等于90并且中間中心度大于等于20的文獻作為重要文獻，詳見表3。

表3 共被引網(wǎng)絡(luò)的重要文獻分析

續(xù)表3

從表3可以看出,重要文獻的中間中心度排序與點度中心度排序差異較大，節(jié)點16擁有最高的中間中心度但其點度中心度較低，說明該文獻在BITA領(lǐng)域中擁有較強的影響力，但并不是該領(lǐng)域知識源頭；節(jié)點4點度中心度與中間中心度同樣多很高，說明該文獻在網(wǎng)絡(luò)中有很大的控制力、中間影響力，對知識的交流和傳播起著重要的橋梁作用，應(yīng)當(dāng)是某研究方向的開山之作。節(jié)點4在1993年首次提出戰(zhàn)略匹配模型，之后大多數(shù)研究都是直接或間接地通過SAM來研究匹配；節(jié)點25通過八個維度來測量業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，考察IT對八個維度的支持情況來確定BITA程度；節(jié)點41將業(yè)務(wù)戰(zhàn)略歸納為探索型、防御型和分析型，從IT支持率、綜合性和靈活性三個維度來測量IT戰(zhàn)略與不同業(yè)務(wù)戰(zhàn)略之間的匹配程度。

3.3 聚類分析

聚類分析作為社會網(wǎng)絡(luò)分析的重要手段之一，目的是為了揭示各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間潛在的復(fù)雜關(guān)系。文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中，如果存在凝聚子群，則表明處于該凝聚子群內(nèi)部的文獻聯(lián)系較為緊密，在知識交流和科研合作方面交往頻繁。通過VOSviewer[28]進行文獻聚類分析，得到文獻共被引的網(wǎng)絡(luò)視圖，如圖6所示。

圖6 文獻聚類網(wǎng)絡(luò)視圖

通過對四類文獻子群的閱讀分析，我們將這些文獻的研究主題歸納為四類：(1) BITA前因的研究；(2) BITA模型的研究；(3) BITA測量的研究；(4) BITA價值的研究。結(jié)合表3可以發(fā)現(xiàn)，重要的文獻并沒有集中于某一子群，而是分散在四個子群中，說明無論是BITA模型的研究、BITA前因的研究、BITA測量的研究還是BITA價值的研究都已經(jīng)產(chǎn)生了一些認(rèn)可度較高的文獻，詳見表4。

表4 文獻聚類結(jié)果

3.3.1 BITA前因的研究

Sabherwal[18]研究了組織關(guān)鍵成功因素與IT能力之間的匹配對績效的影響，將社會維度中影響B(tài)ITA的關(guān)鍵因素歸納為以下三點：(1) CIO是否是高層管理團隊的成員；(2) CIO能否參與企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和IT戰(zhàn)略的規(guī)劃；(3) IT成功的歷史和知識的共享。Brown等[10]通過對6個多部門企業(yè)的IT經(jīng)理和部門經(jīng)理進行現(xiàn)場采訪，歸納出了三種IT結(jié)構(gòu)：集中式、分散式和混合式；Sabherwal[6]對不同業(yè)務(wù)戰(zhàn)略類型所對應(yīng)的IT戰(zhàn)略類型進行識別，測量他們之間的匹配程度，最終認(rèn)為防御型業(yè)務(wù)戰(zhàn)略應(yīng)與效率型IT戰(zhàn)略相匹配，探索型業(yè)務(wù)戰(zhàn)略應(yīng)與靈活型IT戰(zhàn)略相匹配，分析型業(yè)務(wù)戰(zhàn)略應(yīng)與綜合型IT戰(zhàn)略相匹配，這樣才能實現(xiàn)高程度的戰(zhàn)略匹配。

3.3.2 BITA模型的研究

對于BITA模型的研究一直是BITA中的經(jīng)典話題之一，并在該領(lǐng)域中處于核心地位。Henderson等[1]提出了實現(xiàn)BITA的四條路徑；Broadbent等[19]在SAM的基礎(chǔ)上，提出了基于業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和IT戰(zhàn)略之間的匹配模型，模型包括企業(yè)內(nèi)部戰(zhàn)略形成過程、組織結(jié)構(gòu)和崗位職責(zé)、IS職責(zé)和政策、IT戰(zhàn)略四個方面，并且企業(yè)可以通過該模型提高自身的績效。在關(guān)注匹配模型本身的同時，學(xué)者們對匹配的測量進行了研究，Reich等[11]將BITA劃分為知識維度和社會維度兩個維度，并對社會維度中BITA程度進行了測量。

3.3.3 BITA測量的研究

BITA測量方面，學(xué)者們主要在確定企業(yè)業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和IT戰(zhàn)略的基礎(chǔ)上，通過測度業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和IT戰(zhàn)略匹配程度的方法來測量BITA的程度。Chan等[5]通過七個維度(進取性、分析性、內(nèi)部防御、外部防御、未來性、創(chuàng)造性和風(fēng)險厭惡)來測量業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，考察IT對這七個維度的支持情況來評估BITA程度；Sabherwal和Chan[6]將業(yè)務(wù)戰(zhàn)略劃分為探索型、防御型和分析型，從IT支持率、綜合性和靈活性三個維度來測量IT戰(zhàn)略與不同業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的匹配程度。

3.3.4 BITA價值的研究

第一，在過去二十年里，學(xué)者們不斷地實證檢驗BITA價值及其實現(xiàn)機理；第二，相關(guān)的實證研究主要集中在戰(zhàn)略層次的BITA，即IT戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的匹配，在實證研究BITA價值的過程中，考慮了一些情境變量對BITA價值實現(xiàn)的調(diào)節(jié)作用，比如業(yè)務(wù)戰(zhàn)略、IT柔性、環(huán)境不確定性等；第三，除了Palmer等[20]的研究之外，絕大多數(shù)研究結(jié)果表明BITA是有價值的，能夠過通過IT與業(yè)務(wù)的匹配來提高組織績效；第四，Schwarz等[34]的研究結(jié)果表明BITA會在短期內(nèi)影響企業(yè)績效。

4 結(jié) 語

如前所示，作為信息系統(tǒng)領(lǐng)域一個歷經(jīng)30余年發(fā)展的經(jīng)典問題，學(xué)者們對BITA進行了大量的研究，取得了豐碩的研究成果，研究問題包括匹配的模型、匹配的維度、匹配的計算、匹配的影響因素、匹配的價值、匹配的動態(tài)性等。但仍存在一些需要改進的地方，主要包括以下四個方面：

(1) BITA計算方法的適用性問題

準(zhǔn)確計算企業(yè)BITA的程度是進行實證研究的前提。目前，BITA的計算方法主要有六種方法(Moderation、Mediation、Matching、Gestalts、Profile Deviation和Covariation)[35]，每種計算方法的理論基礎(chǔ)和分析范式均不同。由于BITA計算方法眾多，需要明確每種方法的優(yōu)缺點和適應(yīng)范圍。Cragg等[24]指出Matching方法更適合從企業(yè)層面測量和計算信息技術(shù)匹配度，Moderation方法雖然計算容易，但是解釋其有效性比較困難，Profile Deviation方法的應(yīng)用過程最復(fù)雜，因為首先要開發(fā)出理論上的完美匹配剖面。一些實證研究結(jié)果也表明，相比Matching方法，Moderation方法更能準(zhǔn)確測量匹配度[5,24]。

(2) 信息技術(shù)匹配的動態(tài)性

BITA的研究大多將匹配作為一種靜態(tài)結(jié)果，但在動態(tài)環(huán)境下，難以預(yù)測的各種變化導(dǎo)致企業(yè)的BITA難以持續(xù)，BITA的動態(tài)性開始引起學(xué)者們的關(guān)注。針對BITA動態(tài)匹配難的問題，Hirschheim等[16]歸納了匹配變化中三種有問題的調(diào)整模式，分別是矛盾決策(Paradoxical Decisions)、過量改革(Excessive Transformation)和飄忽立場(Uncertain Turnarounds)。研究影響B(tài)ITA動態(tài)變化的因素，有助于規(guī)避上述錯誤的調(diào)整模式，實現(xiàn)BITA的動態(tài)匹配。

BITA的動態(tài)過程、錯誤的調(diào)整模式及其影響因素，都有助于加深對BITA動態(tài)性的認(rèn)識，但是仍需要進一步研究IT動態(tài)匹配的實現(xiàn)方式，才能幫助企業(yè)實現(xiàn)IT動態(tài)匹配。未來值得進一步研究的問題包括：BITA動態(tài)變化的過程是什么？有哪些因素會誘發(fā)BITA的動態(tài)變化？如何才能幫助企業(yè)實現(xiàn)動態(tài)BITA？

(3) 缺乏多層次信息技術(shù)匹配理論和實證研究

作為信息系統(tǒng)領(lǐng)域的一個經(jīng)典研究主題，大量的實證研究不斷驗證了BITA能夠提高信息系統(tǒng)成功、改善IT部門的有效性、提升企業(yè)績效和影響企業(yè)間合作，但是現(xiàn)有的實證研究僅局限于IT戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的匹配。實際上，BITA出現(xiàn)在許多層次，包括戰(zhàn)略層次、系統(tǒng)層次、項目層次和個人層次等，并且這些層次之間的BITA相互影響，任何一個層次的不匹配，都有可能導(dǎo)致整體的不匹配。因此單純地研究戰(zhàn)略層次的IT及其對企業(yè)的影響，難以解釋多層次BITA之間的復(fù)雜關(guān)系。

(4) BITA與對敏捷性的影響

雖然大量理論和實證研究結(jié)果表明BITA能夠顯著增強企業(yè)績效，但是BITA與企業(yè)敏捷性的關(guān)系尚未引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注[36]。絕大多數(shù)學(xué)者是將兩者孤立進行單獨研究，目前關(guān)于BITA與敏捷性的關(guān)系，存在兩種相互矛盾的觀點：一種觀點認(rèn)為BITA增強敏捷性，因為IT與業(yè)務(wù)的知識共享活動，既是實現(xiàn)BITA的關(guān)鍵前提，也是收集外部環(huán)境信息、響應(yīng)動態(tài)變化的影響因素[37]；另一種觀點認(rèn)為BITA阻礙敏捷性，因為BITA會引起企業(yè)發(fā)展的路徑依賴、慣例和組織惰性，導(dǎo)致企業(yè)認(rèn)為自身當(dāng)前的戰(zhàn)略也能適應(yīng)未來的競爭環(huán)境，從而抑制企業(yè)響應(yīng)外部變化的能力[38-39]。匹配引起的開發(fā)會導(dǎo)致“能力陷阱”使得創(chuàng)新速度變慢[40]。

在當(dāng)前競爭激烈的市場環(huán)境下，大量新興技術(shù)的出現(xiàn)和普遍應(yīng)用使得行業(yè)集中度大幅提高、企業(yè)市場地位的波動性明顯增加、企業(yè)間績效差異顯著擴大，從而進一步加劇了市場競爭的激烈程度。企業(yè)一方面試圖通過實現(xiàn)BITA提升短期績效，另一方面也不得不應(yīng)用IT增強敏捷性以確保長期發(fā)展?，F(xiàn)有大多數(shù)研究是將BITA以及IT對敏捷性的影響孤立，單獨研究其中的一個問題，缺少將BITA和企業(yè)敏捷性兩個并行組織目標(biāo)集成的理論框架，導(dǎo)致企業(yè)在IT應(yīng)用過程中，難以作出有效的多目標(biāo)決策，既能收獲BITA帶來的短期收益，又能提升基于IT的敏捷性潛在的長期收益。

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LITERATURE REVIEW OF BUSINESS AND INFORMATION TECHNOLOGY ALIGNMENT RESEARCH PROGRESS USING SOCIAL NETWORK ANALYSIS

Jia Yu1Di Ran2Wang Nianxin1Ge Shilun1

1(SchoolofEconomicsofManagement,JiangsuUniversityofScienceandTechnology,Zhenjiang212003,Jiangsu,China)2(SchoolofEnterpriseManagement,HohaiUniversity,Changzhou213022,Jiangsu,China)

The research status of information technology and business matching is reviewed and then the current research result is collated by using social network analysis method. Using main path analysis to analyze the evolution path and development phase，and then the social network analysis method is adopted to dissect the mapping knowledge domain, research status, important literatures, and research topic of the research field. Finally, to analyze the limitation of the current research and forecast future research directions.

Information technology and business matching Literature review Mapping knowledge domain Social network analysis

2015-11-10。國家自然科學(xué)基金項目(71471079)；江蘇省2015年度普通高校研究生實踐創(chuàng)新計劃項目(SJLX15_0529)。賈昱，碩士生，主研領(lǐng)域：信息技術(shù)與業(yè)務(wù)匹配。狄然，本科生。王念新，副教授。葛世倫，教授。

TP3.05

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.01.001