摘 要：產(chǎn)品創(chuàng)新是提高企業(yè)績(jī)效的重要驅(qū)動(dòng)力之一，而預(yù)研階段作為產(chǎn)品創(chuàng)新中創(chuàng)意產(chǎn)生、概念生成和項(xiàng)目評(píng)估的階段，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新具有重要影響。隨著世界經(jīng)濟(jì)格局和產(chǎn)品研發(fā)環(huán)境的不斷變化，預(yù)研成為企業(yè)提高自身核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要研發(fā)活動(dòng)，進(jìn)而也成為眾多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，已有相關(guān)研究主要集中于預(yù)研的定義、特征、績(jī)效以及預(yù)研活動(dòng)對(duì)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)產(chǎn)生的影響，很少涉及預(yù)研知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)、研究前沿、新時(shí)代背景下預(yù)研的未來(lái)研究方向等。鑒于此，利用CiteSpace可視化軟件對(duì)國(guó)內(nèi)外的預(yù)研文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，繪制預(yù)研知識(shí)領(lǐng)域的核心作者、研究國(guó)家和研究機(jī)構(gòu)的知識(shí)圖譜，關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖，關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析圖以及關(guān)鍵詞時(shí)線分布圖，分析預(yù)研的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和研究前沿。最后，針對(duì)已有文獻(xiàn)的不足，提出新時(shí)代背景下未來(lái)的研究方向，以期為后續(xù)相關(guān)研究提供參考和借鑒。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品預(yù)研；產(chǎn)品創(chuàng)新；可視化分析；合作網(wǎng)絡(luò)

0 引言

產(chǎn)品創(chuàng)新是提高企業(yè)績(jī)效的重要驅(qū)動(dòng)力之一，其過(guò)程包含了創(chuàng)新模糊前端、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)以及產(chǎn)品商業(yè)化。其中，創(chuàng)新模糊前端指的是預(yù)研階段［1］。而預(yù)研跨越了產(chǎn)品創(chuàng)意產(chǎn)生、概念生成和項(xiàng)目評(píng)估等階段［2］，決定著產(chǎn)品創(chuàng)新的成效［3］。黨的十九大提出，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段。在此背景下，加強(qiáng)對(duì)于預(yù)研的探究具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。一方面，隨著技術(shù)的不斷更新迭代，預(yù)研成為企業(yè)提高自身核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要研發(fā)活動(dòng)［4］。另一方面，世界經(jīng)濟(jì)格局不斷發(fā)生變化，在此過(guò)程中，中國(guó)的一些企業(yè)受到制裁。企業(yè)開(kāi)展預(yù)研活動(dòng)是獲取前瞻性技術(shù)和實(shí)現(xiàn)核心技術(shù)突破的重要環(huán)節(jié)［5］。其能夠幫助企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)，走在行業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的前沿，避免在突破性技術(shù)領(lǐng)域被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手“卡脖子”。但是相較于其他國(guó)家，我國(guó)對(duì)于預(yù)研的研究起步晚、數(shù)量少。加強(qiáng)對(duì)預(yù)研的研究有助于為企業(yè)開(kāi)展預(yù)研活動(dòng)提供理論方面的參考。

近年來(lái)，雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于預(yù)研進(jìn)行了研究，但綜述性文獻(xiàn)較少，并且已有的相關(guān)研究也存在一定的不足。一方面，在研究方法上，已有的預(yù)研綜述性文獻(xiàn)主要采用定性分析方法。隨著時(shí)間的變化，研究預(yù)研的文獻(xiàn)數(shù)量逐步增加，采用定性分析的方法已經(jīng)無(wú)法客觀描述和總結(jié)現(xiàn)有關(guān)于預(yù)研的研究現(xiàn)狀，也很難探析已有預(yù)研研究的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。另一方面，在研究?jī)?nèi)容上，已有關(guān)于預(yù)研的綜述性研究主要探討了預(yù)研的定義、特征、績(jī)效以及預(yù)研活動(dòng)對(duì)于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)產(chǎn)生的影響，很少涉及預(yù)研知識(shí)基礎(chǔ)、研究熱點(diǎn)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)、研究前沿、新時(shí)代背景下預(yù)研的未來(lái)研究方向等。

基于已有的預(yù)研綜述性文獻(xiàn)存在的不足，本文選取Web of Science核心合集的SSCI來(lái)源期刊和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的CSSCI來(lái)源期刊中的高質(zhì)量期刊論文為研究對(duì)象，通過(guò)年度發(fā)文量直觀地分析國(guó)內(nèi)外預(yù)研研究的階段特征和發(fā)展趨勢(shì)；借助知識(shí)圖譜挖掘國(guó)內(nèi)外核心作者與主要研究機(jī)構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)情況，了解高產(chǎn)高被引國(guó)家和高被引機(jī)構(gòu)，分析研究熱點(diǎn)和研究前沿；并在此基礎(chǔ)上，根據(jù)新時(shí)代背景下的發(fā)展需求，對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望，以期為今后相關(guān)研究提供一定的參考和借鑒。

1 研究現(xiàn)狀分析

1.1 研究設(shè)計(jì)

1.1.1 研究方法

本文使用文獻(xiàn)計(jì)量方法和可視化知識(shí)圖譜軟件CiteSpace（6.2）對(duì)預(yù)研知識(shí)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行整理分析。文獻(xiàn)計(jì)量方法是指基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)某一知識(shí)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀和規(guī)律的客觀特征進(jìn)行分析，并對(duì)這一知識(shí)領(lǐng)域的未來(lái)研究方向進(jìn)行預(yù)測(cè)［6］。本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量方法對(duì)預(yù)研研究的年度發(fā)文量、文獻(xiàn)來(lái)源、文獻(xiàn)被引情況、文獻(xiàn)研究?jī)?nèi)容等進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用可視化軟件CiteSpace（6.2）對(duì)相關(guān)的預(yù)研文獻(xiàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，繪制預(yù)研知識(shí)領(lǐng)域的核心作者、研究國(guó)家和研究機(jī)構(gòu)的知識(shí)圖譜，關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖，關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析圖以及關(guān)鍵詞時(shí)線分布圖，探究預(yù)研的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)和研究前沿?；诳梢暬浖姆治瞿軌虬蜒芯?jī)?nèi)容以可視化的方式進(jìn)行呈現(xiàn)，幫助學(xué)者更清晰地了解相關(guān)研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和研究前沿［7］。

1.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文借鑒肖海林和董慈慈［8］的做法來(lái)篩選關(guān)于預(yù)研的研究文獻(xiàn)。首先，確定預(yù)研檢索關(guān)鍵詞。預(yù)研階段是指前端模糊階段［9］，處于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和商業(yè)化階段之前，也被稱為模糊前端［10］。因此，將預(yù)研和模糊前端作為檢索的關(guān)鍵詞。同時(shí)，模糊前端又被稱作前端創(chuàng)新和前期開(kāi)發(fā)［11-12］。因此，將前端創(chuàng)新和前期開(kāi)發(fā)也作為檢索的關(guān)鍵詞。其次，確定文獻(xiàn)檢索來(lái)源。為了確保文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的可靠性［8］，本文分別從Web of Science和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取SSCI和CSSCI期刊文獻(xiàn)作為研究樣本。最后，確定文獻(xiàn)檢索時(shí)間范圍。雖然早在1988年國(guó)際上就已經(jīng)有了預(yù)研概念，但在2004年之前，中國(guó)學(xué)術(shù)界基本沒(méi)有開(kāi)展對(duì)預(yù)研的相關(guān)研究。基于此，本文分別將1988—2023年、2004—2023年作為外文、中文文獻(xiàn)檢索的時(shí)間范圍，并通過(guò)分析兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的文獻(xiàn)情況來(lái)反映預(yù)研研究的發(fā)展歷程。本文具體的文獻(xiàn)檢索過(guò)程如表1所示。經(jīng)過(guò)初步篩選之后，仔細(xì)對(duì)文獻(xiàn)的標(biāo)題、摘要和關(guān)鍵詞進(jìn)行研讀，并按照下列標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)一步篩查文獻(xiàn)：①預(yù)研是主要論述主題的概念性論文；②預(yù)研活動(dòng)的案例研究文獻(xiàn)；③將預(yù)研活動(dòng)特征作為研究變量的文獻(xiàn)。在剔除不滿足上述條件的文獻(xiàn)后，最終得到362篇樣本文獻(xiàn)，其中外文文獻(xiàn)330篇，中文文獻(xiàn)32篇，基本囊括了發(fā)表于SSCI期刊和CSSCI期刊的相關(guān)文獻(xiàn)。

1.1.3 文獻(xiàn)發(fā)表趨勢(shì)

對(duì)預(yù)研文獻(xiàn)的年度發(fā)文量進(jìn)行分析，如圖1所示。從外文文獻(xiàn)可以看出，國(guó)外對(duì)于預(yù)研相關(guān)概念提出和研究得較早。1988—2005年是預(yù)研研究的萌芽發(fā)展階段，此階段主要是對(duì)預(yù)研的定義和特征等方面的研究；2006—2012年是國(guó)外對(duì)預(yù)研相關(guān)知識(shí)領(lǐng)域研究的爆發(fā)階段；2013—2023年關(guān)于預(yù)研的發(fā)文量呈現(xiàn)趨于穩(wěn)定態(tài)勢(shì)，這也說(shuō)明國(guó)外對(duì)于預(yù)研的研究經(jīng)過(guò)前期的快速發(fā)展之后進(jìn)入了穩(wěn)定期，相關(guān)研究也逐步成熟。相較于英文文獻(xiàn)，中文文獻(xiàn)總體發(fā)文量較少。同時(shí)，從時(shí)間上看，國(guó)內(nèi)研究起步也晚于國(guó)外研究；總體來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)于預(yù)研相關(guān)領(lǐng)域的研究雖然有所增加但仍處于初始階段，在此領(lǐng)域的研究與國(guó)際上相比仍存在一定的差距。由此可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)還需要加強(qiáng)對(duì)于預(yù)研領(lǐng)域的研究。

1.2 核心作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

本文運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)預(yù)研研究文獻(xiàn)的核心作者以及彼此之間的合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，動(dòng)態(tài)探究預(yù)研研究作者的分布情況和合作動(dòng)向。

根據(jù)國(guó)內(nèi)核心作者共現(xiàn)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜（見(jiàn)圖2）可知，節(jié)點(diǎn)最大的學(xué)者為曹勇，其次為孫合林、孫笑明、王雅蘭、蔣振宇、陳長(zhǎng)久、趙莉等。由于不同學(xué)者之間存在溝通和互動(dòng)，所以圖譜中形成了若干子網(wǎng)絡(luò)。其中，部分高產(chǎn)作者之間存在著合作關(guān)系，較為顯著的分別是以曹勇、孫笑明、陳長(zhǎng)久、孫合林為首的合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。不同作者的研究方向也有所差異。例如，曹勇團(tuán)隊(duì)對(duì)預(yù)研與新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)績(jī)效之間的相互影響和調(diào)節(jié)問(wèn)題進(jìn)行了分析，并提出了相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略；孫笑明團(tuán)隊(duì)基于預(yù)研情境探究了個(gè)體創(chuàng)新績(jī)效情況，研究結(jié)論對(duì)預(yù)研實(shí)踐應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

根據(jù)國(guó)外核心作者共現(xiàn)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜（見(jiàn)圖3）可知，節(jié)點(diǎn)最大的學(xué)者為Frishammar J，其次為Eling K、Bosworth R、Griffin A、Bertels、Gasparin M等。其中，大部分作者之間都存在著合作關(guān)系，合作團(tuán)隊(duì)較多，但研究重點(diǎn)卻有所不同。例如，F(xiàn)rishammar J團(tuán)隊(duì)主要對(duì)預(yù)研模型進(jìn)行了深入研究，研究結(jié)論為更熟練地管理預(yù)研項(xiàng)目提供了指導(dǎo)；Eling K團(tuán)隊(duì)對(duì)預(yù)研的理性與直覺(jué)決策相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了研究，為從業(yè)者更好地解決實(shí)際問(wèn)題提供了幫助。

1.3 主要研究國(guó)家和研究機(jī)構(gòu)分布

首先，本文基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)不同國(guó)家的發(fā)文量及其之間的合作關(guān)系進(jìn)行分析。從發(fā)文量角度看，美國(guó)發(fā)表了74篇論文，是發(fā)文量最多的國(guó)家，屬于主要研究國(guó)家，其次是德國(guó)、英國(guó)、瑞典等歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家，具體情況如表2所示；從合作情況角度看，英國(guó)的節(jié)點(diǎn)中心度為0.82，是節(jié)點(diǎn)中心度最大的國(guó)家，其次是德國(guó)、美國(guó)等國(guó)家，而法國(guó)、韓國(guó)、巴西等國(guó)家的節(jié)點(diǎn)中心度較低。圖4顯示了主要研究國(guó)家的合作關(guān)系。由圖4可知，主要研究國(guó)家形成了五大合作圈：一是以英國(guó)、芬蘭、韓國(guó)等國(guó)家為中心的合作圈；二是以德國(guó)、挪威、奧地利等國(guó)家為中心的合作圈；三是以美國(guó)、中國(guó)、加拿大等國(guó)家為中心的合作圈；四是以意大利、瑞典、丹麥等國(guó)家為中心的合作圈；五是以澳大利亞、荷蘭、挪威等國(guó)家為中心的合作圈。其中，英國(guó)憑借其在該領(lǐng)域的研究?jī)?yōu)勢(shì)占據(jù)著合作網(wǎng)絡(luò)的中心位置，在預(yù)研的研究發(fā)展過(guò)程中起著引領(lǐng)推動(dòng)的作用。

其次，基于WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)外主要研究機(jī)構(gòu)情況進(jìn)行可視化分析。從發(fā)文量角度看（見(jiàn)表3），呂勒奧理工大學(xué)、埃因霍溫理工大學(xué)、德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)、代爾夫特理工大學(xué)、坦佩雷大學(xué)等是發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)。從合作網(wǎng)絡(luò)角度看，形成了以呂勒奧理工大學(xué)、埃因霍溫理工大學(xué)、麥克馬斯特大學(xué)、哈爾姆斯塔德大學(xué)、德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)、坦佩雷大學(xué)、拉彭蘭塔—拉赫蒂工業(yè)大學(xué)、伊拉斯姆斯大學(xué)、卡爾斯塔德大學(xué)等主要研究機(jī)構(gòu)為中心的九大合作圈（見(jiàn)圖5）。其中，呂勒奧理工大學(xué)、埃因霍溫理工大學(xué)以及坦佩雷大學(xué)在主要研究機(jī)構(gòu)合作圈中占據(jù)主導(dǎo)地位，發(fā)揮著核心作用。

最后，基于CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)主要研究機(jī)構(gòu)情況進(jìn)行可視化分析。從發(fā)文量角度看（見(jiàn)表4），華中科技大學(xué)管理學(xué)院、武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院、西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院、西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院等是發(fā)文量較多的機(jī)構(gòu)；從合作情況角度看，華中科技大學(xué)管理學(xué)院、西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院以及西安交通大學(xué)管理學(xué)院的節(jié)點(diǎn)中心度為0.02，表明這些機(jī)構(gòu)在預(yù)研的研究合作中起著主導(dǎo)作用。從機(jī)構(gòu)的合作關(guān)系來(lái)看（見(jiàn)圖6），節(jié)點(diǎn)最大的研究機(jī)構(gòu)為華中科技大學(xué)管理學(xué)院，其次為武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院。結(jié)合表4與圖6可知，主要有以華中科技大學(xué)管理學(xué)院、武漢紡織大學(xué)管理學(xué)院和西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院為首的合作研究圈。其中，華中科技大學(xué)管理學(xué)院所合作的研究機(jī)構(gòu)較多并處于合作中心位置，可見(jiàn)其在預(yù)研研究中有著更突出的優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮著重要的引領(lǐng)推動(dòng)作用。通過(guò)上述分析可知，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)數(shù)量較少，且合作不充分，所以各團(tuán)隊(duì)之間應(yīng)加強(qiáng)溝通，增進(jìn)聯(lián)系。

總體來(lái)看，國(guó)外相關(guān)研究的發(fā)文量比國(guó)內(nèi)多，研究機(jī)構(gòu)之間的合作也更深入。由此可知，國(guó)外對(duì)預(yù)研相關(guān)領(lǐng)域的研究比較深入。在未來(lái)，中國(guó)需要加大對(duì)預(yù)研方面的研究力度，加強(qiáng)與其他國(guó)家的交流合作，提升我國(guó)在該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。

1.4 高被引國(guó)家和高被引機(jī)構(gòu)分析

由表5可知，在WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中高被引文獻(xiàn)最多的是美國(guó)，在2004年發(fā)表文獻(xiàn)的被引用次數(shù)達(dá)到了65次，該文獻(xiàn)被引用頻次較高，在預(yù)研研究中學(xué)術(shù)價(jià)值較高并有著不可忽視的專業(yè)影響力；其次是德國(guó)，在2006年發(fā)表文獻(xiàn)的被引用次數(shù)達(dá)到了52次；再次是英國(guó)，在2010年發(fā)表文獻(xiàn)的被引用次數(shù)達(dá)到了44次。由于關(guān)于預(yù)研的研究源起于西方，所以國(guó)外關(guān)于預(yù)研的相關(guān)研究理論更具權(quán)威性及代表性。由表6可知，高被引文獻(xiàn)所屬研究機(jī)構(gòu)主要集中于呂勒奧理工大學(xué)、埃因霍溫理工大學(xué)等。從時(shí)間角度看，各個(gè)國(guó)家及機(jī)構(gòu)關(guān)于預(yù)研的研究熱潮多在2012年之前，近幾年對(duì)于該領(lǐng)域的研究出現(xiàn)下降趨勢(shì)。

1.5 知識(shí)基礎(chǔ)

本文使用CiteSpace軟件對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行共被引頻次可視化分析，探究預(yù)研研究的知識(shí)基礎(chǔ)。按照知識(shí)圖譜中節(jié)點(diǎn)規(guī)模的大小進(jìn)行排序，如表7所示。表7中的8篇文獻(xiàn)可被視為預(yù)研研究領(lǐng)域的經(jīng)典文獻(xiàn)。這8篇文獻(xiàn)的共被引頻次較高，表明這些文獻(xiàn)所涉及的概念、觀點(diǎn)或者方法得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的認(rèn)可；同時(shí)也說(shuō)明這些文獻(xiàn)的研究?jī)r(jià)值高，研究結(jié)論具有說(shuō)服力。這8篇文獻(xiàn)的理論貢獻(xiàn)包括：在預(yù)研對(duì)于新產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效的影響方面，分析了前端創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)產(chǎn)品研發(fā)成功、上市時(shí)間、市場(chǎng)滲透率和財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)等具有的有利影響［13］；在預(yù)研結(jié)構(gòu)模型方面，通過(guò)探究信息流的影響因素，完善了不連續(xù)創(chuàng)新的新產(chǎn)品創(chuàng)新預(yù)研過(guò)程和結(jié)構(gòu)的理論模型［14］；在預(yù)研活動(dòng)管理方面，基于社會(huì)心理學(xué)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)調(diào)了創(chuàng)意組合管理在預(yù)研活動(dòng)中的重要性［3］，探討了企業(yè)創(chuàng)造性文化在預(yù)研活動(dòng)中的積極作用，如刺激員工產(chǎn)出創(chuàng)意和提高創(chuàng)意質(zhì)量等［15］，歸納總結(jié)了預(yù)研創(chuàng)新管理的8個(gè)研究主題，即預(yù)研創(chuàng)新的結(jié)構(gòu)和組織、預(yù)研創(chuàng)新中團(tuán)隊(duì)或個(gè)體的行為和決策、預(yù)研創(chuàng)新的方法和工具、預(yù)研創(chuàng)新的機(jī)會(huì)識(shí)別和愿景、預(yù)研創(chuàng)新構(gòu)思方式、預(yù)研創(chuàng)新的想法或概念評(píng)估和測(cè)試、預(yù)研創(chuàng)新管理與新產(chǎn)品創(chuàng)新其他階段的比較、從預(yù)研過(guò)渡到正式的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)等［16］；在預(yù)研績(jī)效的影響因素方面，構(gòu)建了直覺(jué)對(duì)于預(yù)研活動(dòng)決策影響的理論模型［17］，探究了不確定性和模糊性對(duì)預(yù)研活動(dòng)成功影響的差異性［18］，強(qiáng)調(diào)了評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)對(duì)預(yù)研績(jī)效的重要性［19］。

2 研究熱點(diǎn)分析

2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞能夠反映一篇文獻(xiàn)的主要內(nèi)容，因而本文以關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜來(lái)反映預(yù)研主題。具體過(guò)程如下：首先，運(yùn)用CiteSpace軟件提取出80個(gè)中文關(guān)鍵詞以及1 559個(gè)英文關(guān)鍵詞；其次，對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行整理與合并，刪除范圍過(guò)于寬泛的詞匯，最終得到73個(gè)中文關(guān)鍵詞和1 552個(gè)英文關(guān)鍵詞；最后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到企業(yè)預(yù)研研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，如圖7和8所示。其中，圖中較大的節(jié)點(diǎn)表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)較多，節(jié)點(diǎn)彼此之間的連線表明二者之間存在共現(xiàn)關(guān)系。例如，國(guó)外關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中較大的節(jié)點(diǎn)為“模糊前端（fuzzy front end）”“績(jī)效（performance）”和“產(chǎn)品開(kāi)發(fā)（product development）”；與“模糊前端（fuzzy front end）”相連的有“激進(jìn)創(chuàng)新（radical innovation）”“管理（management）”“影響（impact）”等；與“績(jī)效（performance）”相連的有“知識(shí)（knowledge）”“技術(shù)（technology）”“戰(zhàn)略（strategy）”等；與“產(chǎn)品開(kāi)發(fā)（product development）”相連的有“模型（model）”“研究與開(kāi)發(fā)（research and development）”“創(chuàng)造力（creativity）”等。由此可以看出，國(guó)外預(yù)研研究聚焦于預(yù)研績(jī)效、預(yù)研模型、知識(shí)獲取、新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、創(chuàng)新管理等領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜中較大的節(jié)點(diǎn)為“模糊前端”和“預(yù)研”；與“模糊前端”相連的有“前端創(chuàng)新”“跨界創(chuàng)新”“跨界搜索”“產(chǎn)品創(chuàng)新”等；與“預(yù)研”相連的有“合作網(wǎng)絡(luò)”“技術(shù)創(chuàng)新”“研發(fā)網(wǎng)絡(luò)”“結(jié)構(gòu)洞”等。由此可以看出，國(guó)內(nèi)預(yù)研研究聚焦于預(yù)研創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域。

2.2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類分析

利用CiteSpace軟件將聯(lián)系較為緊密的關(guān)鍵詞進(jìn)行匯總，形成聚類，如表8所示。通過(guò)進(jìn)一步的文本分析得出，中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共有7個(gè)聚類，依次為“產(chǎn)品創(chuàng)新”“研發(fā)網(wǎng)絡(luò)”“項(xiàng)目建設(shè)”“風(fēng)電產(chǎn)業(yè)”“突破性技術(shù)創(chuàng)新”“知識(shí)視角”“關(guān)系互動(dòng)”。根據(jù)輸出的信息，聚類模塊Q值=0.725 0gt;0.3，平均輪廓S值=0.990 1gt;0.7，表明該聚類結(jié)果是令人信服的，聚類結(jié)構(gòu)效果顯著。而英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞呈現(xiàn)為9個(gè)聚類，依次為“開(kāi)放式創(chuàng)新（open innovation）”“機(jī)會(huì)識(shí)別（opportunity identification）”“中介作用（mediating role）”“過(guò)程開(kāi)發(fā)（process development）”“不確定性環(huán)境（uncertainty environment）”“信息（information）”“技術(shù)進(jìn)步（technological progress）”“管理活動(dòng)（managerial activities）”“跨領(lǐng)域（interdisciplinary）”。根據(jù)輸出的信息，聚類模塊Q值=0.365 5gt;0.3，平均輪廓S值=0.729 2gt;0.7，表明該聚類結(jié)果同樣是令人信服的。從輪廓值來(lái)看，數(shù)值越接近于1，說(shuō)明聚類內(nèi)關(guān)鍵詞的相似度越高。中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞聚類的整體輪廓值更高，表明國(guó)內(nèi)研究主題更加聚焦。

2.3 研究熱點(diǎn)總結(jié)

在高頻關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞聚類分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合本研究特點(diǎn)，歸納提煉出以下四大研究熱點(diǎn)，即預(yù)研過(guò)程的特性分析、預(yù)研過(guò)程中的知識(shí)獲取與共享、預(yù)研過(guò)程中的研發(fā)者分析、預(yù)研過(guò)程中的客戶導(dǎo)向。

2.3.1 研究熱點(diǎn)1：預(yù)研過(guò)程的特性分析

學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)品創(chuàng)新的創(chuàng)意產(chǎn)生、概念生成和項(xiàng)目評(píng)估階段在很大程度上決定了產(chǎn)品創(chuàng)新的成效。而對(duì)這個(gè)階段的特性分析始終是研究的一大熱點(diǎn)。梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，已有研究將預(yù)研定義為：從一個(gè)新產(chǎn)品創(chuàng)意產(chǎn)生，到該創(chuàng)意通過(guò)評(píng)估并準(zhǔn)備進(jìn)入產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段之間的一個(gè)過(guò)程，其中包括機(jī)會(huì)確認(rèn)、機(jī)會(huì)分析、創(chuàng)意的產(chǎn)生和豐富、創(chuàng)意的選擇、產(chǎn)品概念的定義等5個(gè)主要部分［20］。已有研究將預(yù)研的特點(diǎn)歸納為模糊性、高風(fēng)險(xiǎn)性、復(fù)雜性和創(chuàng)造性，并根據(jù)預(yù)研的特性構(gòu)建了相關(guān)模型，如知識(shí)共享模型［21］、眾包戰(zhàn)略模型［22］等，以此分析預(yù)研對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)理。

2.3.2 研究熱點(diǎn)2：預(yù)研過(guò)程中的知識(shí)獲取與共享

從高頻關(guān)鍵詞和關(guān)鍵詞聚類中可提煉出預(yù)研過(guò)程中的知識(shí)獲取與共享這一研究熱點(diǎn)。在預(yù)研的知識(shí)獲取方面，預(yù)研過(guò)程中獲得的知識(shí)可以分為內(nèi)部知識(shí)和外部知識(shí)兩類，企業(yè)能否很好地吸收外部知識(shí)決定了其能否在預(yù)研過(guò)程中發(fā)揮全部的潛力。Bashir［23］認(rèn)為，每個(gè)潛在知識(shí)源都可彌補(bǔ)創(chuàng)新型企業(yè)在預(yù)研過(guò)程中存在的知識(shí)差距。在預(yù)研的知識(shí)共享方面，Wiener等［24］認(rèn)為，只關(guān)注內(nèi)部專業(yè)知識(shí)和能力會(huì)降低企業(yè)的創(chuàng)新能力，而拓展組織邊界，與其他組織進(jìn)行知識(shí)共享是突破這種限制的一種有效方法。知識(shí)共享可以降低預(yù)研的模糊性，從而提升新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)績(jī)效。曹勇等［21］將知識(shí)共享引入預(yù)研創(chuàng)新中，認(rèn)為知識(shí)共享對(duì)于降低市場(chǎng)、資源、組織與技術(shù)不確定性以及提高新產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效均具有不同程度的正向影響。

2.3.3 研究熱點(diǎn)3：預(yù)研過(guò)程中的研發(fā)者分析

孫笑明等［9］以通信企業(yè)在4G、5G預(yù)研階段中的關(guān)鍵研發(fā)者為樣本，基于知識(shí)基礎(chǔ)和資源基礎(chǔ)理論研究了關(guān)鍵研發(fā)者知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與合作網(wǎng)絡(luò)組合模式對(duì)其創(chuàng)新績(jī)效提升的影響。郭婧和蘇秦［25］模擬了預(yù)研階段的情境，分析不同類別的團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性對(duì)個(gè)人創(chuàng)造力的影響，認(rèn)為部門異質(zhì)性、認(rèn)知模式異質(zhì)性和性別異質(zhì)性對(duì)個(gè)人創(chuàng)造力均具有正向影響。

2.3.4 研究熱點(diǎn)4：預(yù)研過(guò)程中的客戶導(dǎo)向

如何降低預(yù)研的模糊性是國(guó)內(nèi)外學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。已有研究證明，在預(yù)研過(guò)程中以客戶為導(dǎo)向可以有效降低預(yù)研的模糊性。例如：Alam［26］認(rèn)為，如果客戶參與到新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的預(yù)研階段，則可有效降低預(yù)研的模糊性。Schweitzer等［27］將客戶導(dǎo)向分為主動(dòng)客戶導(dǎo)向和響應(yīng)性客戶導(dǎo)向兩類，并認(rèn)為積極主動(dòng)的客戶導(dǎo)向是促進(jìn)研發(fā)與市場(chǎng)互動(dòng)從而降低預(yù)研模糊性的重要調(diào)節(jié)因素，而響應(yīng)性的客戶導(dǎo)向削弱了企業(yè)降低預(yù)研模糊性的能力。Green等［28］提出，在獲取客戶數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)移動(dòng)市場(chǎng)研究應(yīng)用（MMRAs），通過(guò)提供早期階段來(lái)自潛在客戶的訪問(wèn)數(shù)據(jù)，可降低創(chuàng)新過(guò)程中預(yù)研的模糊性。

3 研究前沿分析

3.1 突變?cè)~強(qiáng)度探測(cè)

通過(guò)CiteSpace軟件對(duì)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行突現(xiàn)分析，挖掘不同時(shí)間段內(nèi)發(fā)生劇烈變化的研究方向，探究并預(yù)測(cè)該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)與前沿動(dòng)態(tài)；同時(shí)，為了更好地進(jìn)行國(guó)內(nèi)外研究的對(duì)比分析，本文將國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間均設(shè)定為2004—2023年。從圖9中可知，2020年之前，國(guó)內(nèi)預(yù)研領(lǐng)域主要關(guān)注兩個(gè)研究方向：一是“產(chǎn)品創(chuàng)新”；二是“預(yù)研創(chuàng)新”。該階段研究概念較為籠統(tǒng)，研究思路還未成熟，研究?jī)?nèi)容較為分散。研究?jī)?nèi)容從早期的產(chǎn)品創(chuàng)新出發(fā)，定位于模糊前端，進(jìn)而對(duì)前端創(chuàng)新進(jìn)行探索，其中主要包括對(duì)前端創(chuàng)新階段不確定性以及組織內(nèi)外團(tuán)體或個(gè)人之間知識(shí)共享過(guò)程的研究。2020年之后，研究熱點(diǎn)的概念被統(tǒng)一為“預(yù)研”，并對(duì)其進(jìn)行了深入探究，包括將知識(shí)共享分析細(xì)化為對(duì)合作網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)網(wǎng)絡(luò)特征的分析，重視預(yù)研過(guò)程中關(guān)鍵研發(fā)者以應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性等。

基于英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞突現(xiàn)強(qiáng)度圖譜（見(jiàn)圖10），將國(guó)外預(yù)研領(lǐng)域的突變區(qū)間分為如下3個(gè)階段。

第一階段為2004—2010年。該階段主流研究領(lǐng)域?yàn)椤靶畔ⅲ╥nformation）”“交流（communication）”“市場(chǎng)導(dǎo)向（market orientation）”等，其強(qiáng)度值S分別為5.89、2.58、2.76。主要研究?jī)?nèi)容聚焦于預(yù)研在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重要性與如何提高預(yù)研績(jī)效［30］。具體包括以新開(kāi)發(fā)產(chǎn)品項(xiàng)目為研究對(duì)象探究預(yù)研的特性，提出合理有效的模型以提高預(yù)研階段的成功率［31］等。例如：發(fā)揮市場(chǎng)導(dǎo)向作用，注重顧客需求在預(yù)研階段的正向作用［26］；信息技術(shù)有助于提高預(yù)研階段研發(fā)者的生產(chǎn)能力［32］；構(gòu)建合作網(wǎng)絡(luò)，注重企業(yè)之間的交流與聯(lián)系，從而提高預(yù)研階段的成功率［33］。

第二階段為2011—2019年。相較于第一階段，該階段的研究思路更加明確。預(yù)研分為創(chuàng)意產(chǎn)生、概念生成和項(xiàng)目評(píng)估等3個(gè)環(huán)節(jié)。該階段則聚焦于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)預(yù)研過(guò)程中的不同環(huán)節(jié)，探討如何提高產(chǎn)品預(yù)研的成功率。其突現(xiàn)強(qiáng)度值最高的領(lǐng)域分別為“創(chuàng)造力（creativity）”“組織（organizations）”“客戶（customer）”，數(shù)值分別為4.09、3.11、2.78。在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，學(xué)者們將研究對(duì)象精準(zhǔn)對(duì)焦到預(yù)研階段，其不再作為新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的附屬領(lǐng)域。因此，該階段從預(yù)研的影響因素、目的、理論模型以及組織內(nèi)外部特征等方面深入開(kāi)展研究。例如：有學(xué)者提出，利益相關(guān)者的參與有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)研的高績(jī)效［34］；有學(xué)者證明了在預(yù)研過(guò)程中加入其他學(xué)科知識(shí)有利于提升預(yù)研績(jī)效，如仿生學(xué)具有提高前端創(chuàng)新整體速度的巨大潛力［35］，由仿生學(xué)驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目在產(chǎn)品評(píng)估階段節(jié)省了至少兩倍資源；有學(xué)者提議讓用戶共同參與預(yù)研過(guò)程中的想法產(chǎn)生階段等［36］。

第三階段為2020—2023年。其主流研究領(lǐng)域?yàn)椤绊?xiàng)目組合管理（portfolio management）”“模糊性（fuzzy）”“不確定性（uncertainty）”“框架（framework）”等，其突現(xiàn)強(qiáng)度值S分別為3.89、3.22、3.24、1.95。該階段學(xué)者們通過(guò)構(gòu)建不同的概念框架［29］，探討項(xiàng)目組合管理，提高創(chuàng)新活動(dòng)的有效性，同時(shí)重視預(yù)研過(guò)程中跨學(xué)科組合管理，指導(dǎo)管理者更好地整合資源，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。例如：有學(xué)者提出，新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中的預(yù)研階段具有不確定性［37］、模糊性、復(fù)雜性和可變性，其特性對(duì)項(xiàng)目成功的影響具有雙面性，因而值得深入探究；也有學(xué)者基于預(yù)研的概念框架探究創(chuàng)新導(dǎo)向與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)之間的關(guān)系，并驗(yàn)證預(yù)研在其中的中介作用等［38］。

由預(yù)研領(lǐng)域研究演化過(guò)程可知，國(guó)內(nèi)對(duì)于預(yù)研領(lǐng)域的研究主要從探究預(yù)研階段的不同特征，逐漸聚焦于預(yù)研過(guò)程中如何提高研發(fā)成功率；國(guó)外對(duì)于該領(lǐng)域的研究主要著眼于動(dòng)蕩的市場(chǎng)環(huán)境和預(yù)研階段的不確定性，探究如何通過(guò)優(yōu)化資源配置來(lái)提高預(yù)研績(jī)效。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外實(shí)質(zhì)上均是通過(guò)對(duì)預(yù)研階段中技術(shù)、工具和顧客等資源的分析，實(shí)現(xiàn)資源池化，并在信息技術(shù)融合及跨學(xué)科知識(shí)的作用下提高預(yù)研階段的成功率。

3.2 關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)分布

利用Timeline視圖顯示各聚類的研究時(shí)長(zhǎng)和聚類間的聯(lián)系，直觀展現(xiàn)預(yù)研相關(guān)的研究方向隨時(shí)間變化情況。由圖11可知，聚類#0“模糊前端”迄今為止仍是國(guó)內(nèi)預(yù)研領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題，而聚類#1“預(yù)研”也逐漸得到重視。CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中有文獻(xiàn)在2005年就提到了“模糊前端”一詞，隨后相關(guān)產(chǎn)業(yè)與項(xiàng)目的預(yù)研階段受到重視。2005—2010年研究關(guān)鍵詞較少，聚類較單一，關(guān)鍵詞主要集中于模糊前端方面，如產(chǎn)品創(chuàng)新、顧客導(dǎo)向、過(guò)程模型等；2011—2018年研究?jī)?nèi)容較為豐富，關(guān)鍵詞從預(yù)研戰(zhàn)略研究領(lǐng)域拓展至風(fēng)電產(chǎn)業(yè)與項(xiàng)目建設(shè)領(lǐng)域，如戰(zhàn)略匹配、眾包戰(zhàn)略等；2019—2023年關(guān)鍵詞數(shù)量與前一階段相當(dāng)，但研究領(lǐng)域趨于統(tǒng)一，關(guān)鍵詞更多聚焦于“預(yù)研”，包括技術(shù)創(chuàng)新、知識(shí)基礎(chǔ)、知識(shí)網(wǎng)絡(luò)等。

國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)較多，對(duì)預(yù)研領(lǐng)域的研究較國(guó)內(nèi)更加深入。由圖12可知，聚類#3 mediating roal（制造業(yè)）和聚類#6 front end of innovation（預(yù)研創(chuàng)新）時(shí)間跨度最大，時(shí)至今日仍頻頻出新。整體而言，國(guó)外對(duì)于預(yù)研領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容更豐富、更具體。2004—2010年關(guān)鍵詞數(shù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，研究?jī)?nèi)容呈現(xiàn)多元化，關(guān)鍵詞有開(kāi)放式創(chuàng)新、不確定性、機(jī)會(huì)識(shí)別等；2011—2019年關(guān)鍵詞數(shù)量增長(zhǎng)趨于平緩，較前一階段有所減少，關(guān)鍵詞有激進(jìn)式創(chuàng)新、策略、整合等；2020年之后基本未出現(xiàn)新的關(guān)鍵詞，研究?jī)?nèi)容則集中于制造業(yè)與預(yù)研創(chuàng)新。

綜上所述，隨著社會(huì)環(huán)境與市場(chǎng)需求的變化，學(xué)者們對(duì)預(yù)研領(lǐng)域的研究也不斷深化，由此呈現(xiàn)出更加多元化的關(guān)注點(diǎn)，從而為預(yù)研領(lǐng)域的持續(xù)性發(fā)展提出科學(xué)合理的建議，為未來(lái)研究方向提供更豐富的思路。

3.3 研究前沿總結(jié)

結(jié)合關(guān)鍵詞聚類分析與關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析，本文對(duì)國(guó)內(nèi)外預(yù)研研究前沿演化趨勢(shì)進(jìn)行如下總結(jié)。

3.3.1 信息交流與技術(shù)融合研究

第一，隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來(lái)，信息技術(shù)的飛速發(fā)展不斷促進(jìn)產(chǎn)業(yè)變革，運(yùn)用新的數(shù)字技術(shù)可以有效提高新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)階段的成功率。例如，在預(yù)研過(guò)程中加入大數(shù)據(jù)分析。有學(xué)者提出，通過(guò)一種智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)框架，將模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（FARM）和遺傳算法（GA）融入基于遞歸關(guān)聯(lián)規(guī)則的模糊推理系統(tǒng)，可以彌合客戶屬性與設(shè)計(jì)參數(shù)之間的差距，進(jìn)而提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)演進(jìn)過(guò)程的靈活性［39］。

第二，當(dāng)前，預(yù)研領(lǐng)域的研究更注重加強(qiáng)技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)跨界合作與創(chuàng)新，進(jìn)而促進(jìn)預(yù)研跨學(xué)科多領(lǐng)域發(fā)展。例如，國(guó)外學(xué)者通過(guò)引入新的概念框架，將人工智能（AI）作為預(yù)研階段的發(fā)起者和推動(dòng)者，探究創(chuàng)新理念的應(yīng)用與啟示［40］；通過(guò)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)（loT）設(shè)計(jì)的屬性分析，有學(xué)者提出物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)過(guò)程的莫比烏斯帶模型，從而幫助研究人員在預(yù)研過(guò)程中的概念設(shè)計(jì)階段拓展思路［41］。

3.3.2 預(yù)研階段項(xiàng)目管理過(guò)程中決定性因素研究

深度剖析預(yù)研階段的不確定性與復(fù)雜性，引入新的概念、框架與模型，推動(dòng)項(xiàng)目組合管理模式創(chuàng)新。預(yù)研階段的不確定性驅(qū)動(dòng)著項(xiàng)目活動(dòng)的開(kāi)展，影響項(xiàng)目績(jī)效，而創(chuàng)新項(xiàng)目組合管理模式對(duì)預(yù)研活動(dòng)的成功起著決定性作用。國(guó)內(nèi)外學(xué)者可以從人力資源管理和知識(shí)管理兩個(gè)方面，探究項(xiàng)目管理過(guò)程中不同因素對(duì)提升創(chuàng)新績(jī)效和預(yù)研成功率的作用。

第一，人力資源管理。主要從研發(fā)者及各方利益相關(guān)者層面出發(fā)進(jìn)行分析，通過(guò)不同的策略保障預(yù)研階段的成功，提高組織績(jī)效。已有學(xué)者從網(wǎng)絡(luò)嵌入特征和研發(fā)經(jīng)歷維度探究了預(yù)研階段研發(fā)者選擇的影響，構(gòu)建新的模型證明了利益相關(guān)者的深度參與能夠促進(jìn)可持續(xù)創(chuàng)新，是實(shí)現(xiàn)高績(jī)效的必要條件［34］。

第二，知識(shí)管理。從知識(shí)來(lái)源與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)方面進(jìn)行延伸，其中包括研究客戶、供應(yīng)商等不同類型知識(shí)來(lái)源產(chǎn)生的巨大差異，以及關(guān)鍵研發(fā)者的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與合作網(wǎng)絡(luò)組合模式對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響等。此外，不同影響因素及不同組合模式同樣對(duì)預(yù)研過(guò)程有相應(yīng)的影響（如組織文化等）。因此，挖掘預(yù)研階段項(xiàng)目管理過(guò)程中關(guān)鍵因素的中介作用與傳遞路徑是未來(lái)研究的趨勢(shì)。

3.3.3 預(yù)研與開(kāi)放式創(chuàng)新的合作研究

預(yù)研階段開(kāi)放的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)策略優(yōu)于后期開(kāi)放的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)策略，且在技術(shù)能力強(qiáng)的情況下其正向效應(yīng)更大。因此，隨著技術(shù)的快速迭代更新，關(guān)于預(yù)研領(lǐng)域開(kāi)放式創(chuàng)新的研究將不斷深入。例如，從開(kāi)放性創(chuàng)新視角出發(fā)，將眾包模式（即企業(yè)將預(yù)研階段的項(xiàng)目任務(wù)外包給非內(nèi)部人員）引入預(yù)研階段進(jìn)而提高產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效［22］；利用社交媒體有效獲取外部知識(shí)，從而促進(jìn)開(kāi)放式創(chuàng)新［42］；基于不同組織理論視角，對(duì)公共組織采用開(kāi)放式創(chuàng)新的決定性因素進(jìn)行分類等［43］。

基于此，本文構(gòu)建了預(yù)研的前沿研究框架（見(jiàn)圖13）。其未來(lái)研究方向主要包括3個(gè)方面：一是伴隨著數(shù)字化時(shí)代的飛速發(fā)展，加強(qiáng)信息交流與技術(shù)融合，以更好地提高預(yù)研成功率；二是從項(xiàng)目管理過(guò)程視角出發(fā)，強(qiáng)調(diào)人力資源管理與知識(shí)管理在降低項(xiàng)目預(yù)研階段不確定性中的重要作用；三是通過(guò)與開(kāi)放式創(chuàng)新深入合作，多層次多角度探究預(yù)研研究中的決定性因素。

4 結(jié)論與貢獻(xiàn)

4.1 研究結(jié)論

本文使用文獻(xiàn)計(jì)量方法和可視化知識(shí)圖譜軟件CiteSpace對(duì)預(yù)研知識(shí)領(lǐng)域的文獻(xiàn)進(jìn)行整理分析，分別對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中1988—2023年發(fā)表的330篇SSCI期刊文獻(xiàn)和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中2004—2023年發(fā)表的32篇CSSCI期刊文獻(xiàn)進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。

①通過(guò)對(duì)發(fā)文數(shù)量、核心作者、主要研究國(guó)家和研究機(jī)構(gòu)等的分析發(fā)現(xiàn)，相較于國(guó)外，國(guó)內(nèi)關(guān)于預(yù)研的研究成果較少，研究合作關(guān)系不緊密且研究熱度較低，需要與國(guó)外主要研究國(guó)家和機(jī)構(gòu)加強(qiáng)合作，以提升在預(yù)研研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)影響力。

②通過(guò)對(duì)共被引文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，梳理了預(yù)研研究的知識(shí)基礎(chǔ)，發(fā)現(xiàn)學(xué)者們已將創(chuàng)意組合管理、信息流動(dòng)模型、社會(huì)心理學(xué)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論、案例研究方法等引入了預(yù)研研究中。

③通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外預(yù)研文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)和聚類分析發(fā)現(xiàn)，研究主要聚焦于預(yù)研概念和特征視角、知識(shí)視角、研發(fā)者視角、客戶視角和組織視角等。

④通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外預(yù)研文獻(xiàn)進(jìn)行突變?cè)~強(qiáng)度探測(cè)和關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)分布分析發(fā)現(xiàn)，國(guó)外預(yù)研研究主要分為3個(gè)階段：第一階段（2004—2010年）主要研究預(yù)研對(duì)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的重要性；第二階段（2011—2019年）主要研究預(yù)研不同階段對(duì)于預(yù)研績(jī)效的影響；第三階段（2020—2023年）主要研究預(yù)研在項(xiàng)目組合管理中的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)對(duì)于預(yù)研的研究相對(duì)較少，主要分為兩個(gè)階段：第一階段主要研究產(chǎn)品創(chuàng)新和預(yù)研創(chuàng)新；第二階段主要研究預(yù)研背景下關(guān)鍵研發(fā)者創(chuàng)新情況。

⑤本文還對(duì)預(yù)研的研究前沿進(jìn)行了總結(jié)，主要概括為3個(gè)方面，即信息交流與技術(shù)融合研究、預(yù)研階段項(xiàng)目管理過(guò)程中決定性因素研究以及預(yù)研與開(kāi)放式創(chuàng)新的合作研究。同時(shí)構(gòu)建了前沿研究框架，從預(yù)研的起因、影響因素、發(fā)展趨勢(shì)與環(huán)境、合作等方面闡述其未來(lái)研究方向。

4.2 研究貢獻(xiàn)

本文的研究貢獻(xiàn)在于：一方面，以往國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)預(yù)研的綜述性研究較少且多采用定性分析法，該方法不適用于梳理總結(jié)大量文獻(xiàn)，研究結(jié)論不具全面性。而本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量法和可視化知識(shí)圖譜軟件CiteSpace（6.2），對(duì)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有預(yù)研研究文獻(xiàn)分別進(jìn)行可視化分析，時(shí)間跨度較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)較多，直觀且全面地反映了預(yù)研領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)。另一方面，以往研究更多地關(guān)注預(yù)研的特征、內(nèi)涵等單個(gè)因素，缺少對(duì)預(yù)研研究?jī)?nèi)容的整體發(fā)展方向與動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)的分析。本文通過(guò)對(duì)年度發(fā)文量、知識(shí)圖譜及關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖等可視化圖譜的分析，整合提煉出預(yù)研領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與研究前沿，同時(shí)結(jié)合新時(shí)代數(shù)字化發(fā)展背景，進(jìn)一步對(duì)預(yù)研研究前沿進(jìn)行深入總結(jié)，構(gòu)建相關(guān)理論模型，為后續(xù)研究提供指引。

參考文獻(xiàn)：

［1］ HOOGE S，CHEN M，LAOUSSE D. Managing the emergence of concepts in fuzzy front end：a framework of strategic performance and emerging process of innovation briefs［J］. Ramp;D Management，2018，3（48）：354-374.

［2］ BERTELS H M J，KLEINSCHMIDT E J，KOEN P A. Communities of practice versus organizational climate：which one matters more to dispersed collaboration in the front end of innovation？［J］. Journal of Product Innovation Management，2011，28（5）：757-772.

［3］ KOCK A，HEISING W，GEMüNDEN H G. How ideation portfolio management influences front-end success［J］.Journal of Product Innovation Management，2015，32（4）：539-555.

［4］ 王雅蘭，孫笑明，王成軍，等.網(wǎng)絡(luò)嵌入特征與研發(fā)經(jīng)歷對(duì)通訊企業(yè)預(yù)研階段研發(fā)者選擇的影響［J］.科技進(jìn)步與對(duì)策，2020，37（10）：21-28.

［5］ HILT M J，WAGNER D，OSTERLEHNER V，et al. Agile predevelopment of production technologies for electric energy storage systems—a case study in the automotive industry［J］.Procedia CIRP，2016，50：88-93.

［6］ 邱均平，王曰芬.文獻(xiàn)計(jì)量?jī)?nèi)容分析法［M］.北京：國(guó)家圖書館出版社，2008.

［7］ CHEN C. Science mapping：a systematic review of the literature.［J］. Journal of Data and Information Science，2017，2（2）：1-40.

［8］ 肖海林，董慈慈.突破性技術(shù)創(chuàng)新研究：現(xiàn)狀與展望——基于SSCI和CSSCI期刊的文獻(xiàn)計(jì)量分析［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2020，42（2）：192-208.

［9］ 孫笑明，劉偲，蘇屹，等.預(yù)研情境下關(guān)鍵研發(fā)者創(chuàng)新績(jī)效提升：知識(shí)網(wǎng)絡(luò)與合作網(wǎng)絡(luò)的組合視角［J］.管理評(píng)論，2023，35（2）：135-146.

［10］ CHO Y，KIRKEWOOG S，DAIM T U.Managing strategic intellectual property assets in the fuzzy front end of new product development process［J］.Ramp;D Management，2018，3（48）：354-374.

［11］ HO Y C，TSAI C T.Front end of innovation of high technology industries：the moderating effect of front-end fuzziness［J］.Journal of High Technology Management Research，2011，22（1）：47-58.

［12］ 翟麗，洪志娟，張芮.新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)模糊前端研究綜述［J］.研究與發(fā)展管理，2014，26（4）：106-115.

［13］ MARKHAM S K. The impact of front-end innovation activities on product performance［J］. Journal of Product Innovation Management，2013，30：77-92.

［14］ DE BRENTANI U，REID S E. The fuzzy front-end of discontinuous innovation：insights for research and management［J］. Journal of Product Innovation Management，2012，29（1）：70-87.

［15］ VAN DEN ENDE J，F(xiàn)REDERIKSEN L，PRENCIPE A. The front end of innovation：organizing search for ideas［J］. Journal of Product Innovation Management，2015，32（4）：482-487.

［16］ ELING K，HERSTATT C. Managing the front end of innovation—less fuzzy，yet still not fully understood［J］. Journal of Product Innovation Management，2017，34（6）：864-874.

［17］ ELING K，GRIFFIN A，LANGERAK F. Using intuition in fuzzy front-end decision‐making：a conceptual framework［J］. Journal of Product Innovation Management，2014，31（5）：956-972.

［18］ FRISHAMMAR J，F(xiàn)LORéN H，WINCENT J. Beyond managing uncertainty：insights from studying equivocality in the fuzzy front end of product and process innovation projects［J］. IEEE Transactions on Engineering Management，2010，58（3）：551-563.

［19］ MARTINSUO M，POSKELA J. Use of evaluation criteria and innovation performance in the front end of innovation［J］. Journal of Product Innovation Management，2011，28（6）：896-914.

［20］ VERWORN B，HERSTATT C，NAGAHIRA A. The fuzzy front end of Japanese new product development projects：impact on success and differences between incremental and radical projects［J］. Ramp;D Management，2008，38（1）：1-19.

［21］ 曹勇，孫合林，蔣振宇，等.模糊前端不確定性，知識(shí)共享與新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)績(jī)效［J］.科研管理，2016，37（5）：24-32.

［22］ 曹勇，羅紫薇，周紅枝.眾包戰(zhàn)略，模糊前端與產(chǎn)品創(chuàng)新績(jī)效：基于開(kāi)放式創(chuàng)新視角的實(shí)證分析［J］.科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2018，39（10）：30-40.

［23］ BASHIR N. Exploring the role of potential knowledge sources for the fuzzy-front end of the new product development （NPD）–bridging the knowledge gaps［J］. Business Process Management Journal，2023，29（4）：1092-1115.

［24］ WIENER M，GATTRINGER R，STREHL F. Participation in inter-organisational collaborative open foresight A matter of culture［J］. Technology Analysis amp; Strategic Management，2018，30（6）：684-700.

［25］ 郭婧，蘇秦.團(tuán)隊(duì)異質(zhì)性與產(chǎn)品創(chuàng)新模糊前端中的個(gè)人創(chuàng)造力［J］.管理學(xué)報(bào)，2014，11（7）：1046.

［26］ ALAM I. Removing the fuzziness from the fuzzy front-end of service innovations through customer interactions［J］. Industrial Marketing Management，2006，35（4）：468-480.

［27］ SCHWEITZER F，PALMIé M，GASSMANN O. Beyond listening：the distinct effects of proactive versus responsive customer orientation on the reduction of uncertainties at the fuzzy front end of innovation［J］. Ramp;D Management，2018，48（5）：534-551.

［28］ GREEN W，CLULEY R，GASPARIN M. Mobile market research applications as a new voice of customer method：implications for innovation and design management［J］. Research-Technology Management，2020，63（1）：49-55.

［29］ HOONSOPON D，PURIWAT W. Organizational agility：key to the success of new product development［J］. IEEE Transactions on Engineering Management，2019，68（6）：1722-1733.

［30］ ATUAHENE-GIMA K. An exploratory analysis of the impact of market orientation on new product performance：a contingency approach［J］. Journal of Product Innovation Management，1995，12（4）：275-293.

［31］ CHANG H W，WEI C C，LIN R J. A model for selecting product ideas in fuzzy front end［J］. Concurrent Engineering，2008，16（2）：121-128.

［32］ GORDON S，TARAFDAR M，COOK R，et al. Improving the front end of innovation with information technology［J］. Research Technology Management，2008，51（3）：50-58.

［33］ KEINZ P，PRüGL R. A user community-based approach to leveraging technological competences：an exploratory case study of a technology start-up from MIT［J］. Creativity and Innovation Management，2010，19（3）：269-289.

［34］ JUNTUNEN J K，HALME M，KORSUNOVA A，et al. Strategies for integrating stakeholders into sustainability innovation：a configurational perspective［J］. Journal of Product Innovation Management，2019，36（3）：331-355.

［35］ KENNEDY E B，MARTING T A. Biomimicry：streamlining the front end of innovation for environmentally sustainable products： biomimicry can be a powerful design tool to support sustainability-driven product development in the front end of innovation［J］. Research-Technology Management，2016，59（4）：40-48.

［36］ TRISCHLER J，DIETRICH T，RUNDLE-THIELE S. Co-design：from expert-to user-driven ideas in public service design［J］. Public Management Review，2019，21（11）：1595-1619.

［37］ CHANG S L，CHEN C Y，WEY S C. Conceptualizing，assessing，and managing front-end fuzziness in innovation/NPD projects［J］. Ramp;D Management，2007，37（5）：469-478.

［38］ TIAN B，F(xiàn)U J，LI C，et al. Determinants of competitive advantage：the roles of innovation orientation，fuzzy front end，and internal competition［J］. Ramp;D Management，2024，54（1）：21-38.

［39］ TSANG Y P，WU C H，LIN K Y，et al. Unlocking the power of big data analytics in new product development：an intelligent product design framework in the furniture industry［J］. Journal of Manufacturing Systems，2022，62：777-791.

［40］ BREM A，GIONES F，WERLE M. The AI digital revolution in innovation：a conceptual framework of artificial intelligence technologies for the management of innovation［J］. IEEE Transactions on Engineering Management，2021，70（2）：1-7.

［41］ LEE B，COOPER R，HANDS D，et al. Continuous cycles of data-enabled design：reimagining the IoT development process［J］. Artificial Intelligence for Engineering Design Analysis and Manufacturing， 2022，36：1-15.

［42］ GRIFFIN A，PRICE R L，VOJAK B A，et al. Serial innovators' processes：how they overcome barriers to creating radical innovations［J］. Industrial Marketing Management，2014，43（8）：1362-1371.

［43］ DE CONINCK B，GASCó-HERNáNDEZ M，VIAENE S，et al. Determinants of open innovation adoption in public organizations：a systematic review［J］. Public Management Review，2023，25（5）：990-1014.

A Review and Prospect of Product Pre-research

Sun Xiaoming1， Wang Chenhui2， Li Zexian1， Su Qian1， Hao Jiaqi3

（1.School of Management， Xi'an University of Architecture amp; Technology， Xi'an 710055， China; 2.School of Business， Xi 'an International University， Xi'an 710077， China; 3.College of Civil Engineering， Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou 014010， China）

Abstract： Product innovation is one of the important driving forces to improve enterprises' performance， and the pre-research， as the stage of creative generation， concept generation and project evaluation of product innovation， has an important impact on the success of product innovation. With the continuous changes in the world economic pattern and the product research and development environment， pre-research has become the Ramp;D activities for enterprises to improve their core competitiveness. Therefore， the pre-research has also become the focus of many scholars' research. However， there have been researches on the definition， characteristics， performance of pre-research and the impact of pre-research activities on new product development， while few researches have involved the knowledge base of pre-research， the dynamic change trend of research hotspots， research frontiers， and the future research direction of pre-research under the background of new era. In view of this， this paper uses CiteSpace visualization software to analyze domestic and foreign pre-research literature data， draw the knowledge map of the research country， research institutions， research author， keyword co-occurrence map， cluster map， mutation word intensity map and keyword time-line distribution map in the field of pre-research knowledge， and study the status quo， research hotspots and research frontiers of pre-research research. Finally， in view of the shortcomings of existing literature， this paper summarizes the future research direction under the background of the new era， hoping to provide certain references and references for the corresponding research in the future.

Key words： product pre-research; product innovation; visual analysis; cooperative network

收稿日期：2023-12-27

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“雙重網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化對(duì)關(guān)鍵研發(fā)者突破性技術(shù)創(chuàng)新的影響機(jī)制”（72072140）。

作者簡(jiǎn)介：孫笑明（1982—），男，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：復(fù)雜組織網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新、專利大數(shù)據(jù)分析；王晨卉（1995—），女，碩士，助教，研究方向：動(dòng)態(tài)組織網(wǎng)絡(luò)與創(chuàng)新、專利大數(shù)據(jù)分析；李澤賢（2001—），男，碩士研究生，研究方向：專利大數(shù)據(jù)分析；蘇倩（2001—），女，碩士研究生，研究方向：專利大數(shù)據(jù)分析；郝嘉琪（2002—），女，本科生，研究方向：大數(shù)據(jù)與建筑信息化。