1. 引言
当谈及知识管理时，我们谈论的是一种能够塑造组织文化、提高创新能力并增强竞争优势的管理理念。在当今信息爆炸的时代，组织面临着巨大的挑战，如何有效地获取、组织、共享和利用知识资源成为了组织发展的关键因素。而随着技术的不断发展，我们进入了知识为先的时代。知识管理概念正方兴未艾。党的十八大以来，习近平总书记也多次强调要建立高效的知识综合管理体制，打通知识的创造、运用、保护、管理、服务全链条，推动形成权界清晰、分工合理、责权一致、运转高效的体制。知识管理作为链条中最重要的一环，是管理学领域的一个相对较新的概念，对于当前社会具有重要的现实意义，它以其自身的魅力吸引了众多的理论研究者，其理论也不断被丰富。从业界角度来看，知识管理自进入21世纪以来，已被视为管理者必备的核心技能之一。
本文采用文献计量学的技术，对知识管理领域的中英文文献进行深度分析，目的是探索其研究的现状和发展趋势，寻找该领域的研究焦点和未来可能的研究路径。我们对国内外的知识管理研究文献的发表数量、学科领域和主要机构的分布进行了整理，同时也研究了学术组织之间的合作关系和中英文研究主题的区别，希望能为未来的知识管理研究提供新的思考方向式。
2. 资料与方法
2.1. 研究方法
CiteSpace是一个学术文献可视化和分析工具，它可以帮助用户理解学术领域的研究动态、发现研究热点和趋势。它可以通过文献引用网络、共引和关键词分析等方式，帮助用户挖掘文献之间的关联关系和发展趋势。本文使用CiteSpace软件从Web of Science和CNKI上收集有关知识管理领域的中、英文文献作为研究依据，对关键词、作者、发文机构进行了可视化分析，探究了国内外知识管理领域的高产作者、机构、研究热点和研究前沿。
2.2. 研究方法
以关键词为“Knowledge Management”、时间范围选择“近五年”为检索式，对Web of Science (WOS)核心合集数据库“主题”字段进行英文文献检索，同时研究领域选择为“科学技术其他主题”OR“商业经济学”OR“运筹学管理”OR“信息科学图书馆”，筛选其中的高被引论文；以“知识管理”为检索式，对中国知网(CNKI)数据库“主题”字段，期刊来源选择北大核心和CSSCI进行中文文献检索，检索日期自2018年1月1日至2023年12月18日。
通过阅读文献标题和摘要，筛选文献。排除会议摘要、新闻报道、消息、资讯和其他与主题无关的论文，最终分别得到有效中文文献416篇和有效英文文献220篇。
3. 知识管理的起源与发展
3.1. 知识管理的国外起源
知识管理是指组织有效地获取、组织、共享和利用知识资源的过程，旨在提高组织的创新能力和竞争优势。尽管知识管理一词是卡尔–维格于1986年在联合国国际劳工组织首次提出的，但实际上，对企业知识活动过程进行管理的概念早已存在。这一术语的使用可以追溯到美国管理大师彼得–德鲁克(Peter Drucker)。一些学者认为，知识管理的起源可以追溯到20世纪中期北美的商业实践，比如威廉–艾伦–怀特(William Allan Whyte)的《办公室工人》和斯隆–威尔逊(Sloan Wilson)的作品《穿灰色法兰绒制服的人》。彼得–德鲁克在1959年的《明日里程碑》中首次提出了“知识工作者”一词。此后，1966年，迈克尔–普兰纳斯对显性知识和隐性知识进行了定义。1982年，托马斯–皮特斯和罗伯特–沃特曼出版了《追求卓越：美国最佳公司的经验》，指出了发展型公司的共同价值观和做法 [1] 。Chaparral钢铁公司于1975年开始重视知识管理的实践，以确保其在技术和市场上的领先地位。1980年，DEC采用大型知识库来支持其结构化的工程和销售活动。随后，Arthur D. Little公司应用人工智能技术为其商业和政府客户开发了基于知识的系统(KBS)，USAA用KBS将专家的知识传递给使用者。
在知识管理的早期阶段，主要集中在信息技术的发展 [2] 。因此，学者和组织的理论与实践活动主要关注信息技术在知识管理中的应用，利用信息技术来管理企业现有的知识。这主要是因为信息技术的发展为知识管理提供了强大的工具和平台，使得组织能够更有效地收集、存储、检索和共享知识。因此，早期的知识管理理论和实践活动更加侧重于信息技术的角色和价值，以促进知识的组织化和利用 [3] 。
1985年，保罗–斯特拉斯曼(Paul Strassman)提出了“信息利润”(Information Profit)的概念。1989年，《财富》杂志进行的一项调查显示，美国100家大公司的首席执行官一致认为，知识是他们最宝贵的资产。同年，美国成立了知识资产管理研究协会，该组织致力于对知识管理进行全面研究。这标志着知识管理研究向正规化和制度化迈出了重要一步。
到1997年，美国成立了国际知识管理联盟，拥有来自46家著名公司和机构的200多名成员，其中包括IBM、惠普和施乐公司 [1] 。这进一步强调了知识管理在商业世界中日益增长的重要性和认可度 [4] 。
3.2. 知识管理的国内起源
而中国的知识管理(KM)之旅始于1999年，中国的《IT经理世界》杂志首次对知识管理进行了调查，标志着中国开始对知识管理采取更有条理的方法。2000年，由于软件和咨询公司的参与，知识管理在中国得到了实际应用。它们的贡献在将知识管理实践融入中国企业方面发挥了关键作用。从2003年起，中国举办了三次知识管理峰会 [3] 。这些活动为探讨知识管理的理论和实践问题提供了平台，并取得了重要成果，推动了知识管理在中国的发展。2005年，《IT经理世界》《计算机世界》《首席财务官》、计算机世界网和中国知识管理领军企业深圳蓝线公司合作，在北京发布了《2005年中国知识管理调查报告》。这次媒体和行业领导者之间的合作表明，知识管理在中国的发展势头日益强劲，正在成为企业战略的一个重要方面。
4. 研究现状
4.1. 知识管理领域发文数量分析
发文数量反映了研究学者对特定领域的关注程度，这是衡量该领域动态发展趋势、受关注程度以及未来发展预测的重要指标 [5] 。
Figure 1. Number of publications in English
图1. 英文文献发文量
Figure 2. Number of publications in Chinese
图2. 中文文献发文量
由图1可以看出，2019~2023年知识管理的英文文献发文量总体呈平稳趋势，平均每年发文量在40篇左右，其中2020年达到峰值48篇。而由图2可以看出，中文文献在2018~2022年整体趋势相对平稳，但在2023年达到峰值107篇，其中，2018年刘洁璇在《情报科学》发表了首篇文献。文章研究了高校图书馆知识管理中的数据管理 [6] 。文章比较了超星发现系统、CNKI机构知识管理和协同创新平台OKMS的知识发现基础,综述高校图书馆在MARC标准著录与DC元数据标准控制、知识发现、知识可视化、知识安全控制中实施数据治理的具体做法。结果表明，图书馆大数据应用需求的发展以数据治理为依托，理论研究与多学科领域实务知识相结合是高校图书馆数据治理的发展趋势。通过分析国内外发文量可以看出：国外在最近五年对于知识管理的关注度基本不变，而国内对于知识管理领域的相关研究关注度正呈逐年上升的趋势。
4.2. 作者及合作者分析
在作者的合作网络图中，每个节点代表一个作者，节点的大小体现该作者的发文数量，节点的颜色相同代表作者来自同一团体，作者之间的连线代表两者之间的联系，网络密度代表各研究团体间的合作程度；节点越大发文量越多，节点间连线越粗表明作者间合作强度越大 [7] ；网络密度越大，研究团体间合作越强。
4.2.1. 英文发文作者
图3展示了英文学术论文的作者网络图谱，总共有181名作者参与了论文的编写和发布，构建了330
Figure 3. Network mapping of authors of English literature
图3. 英文文献发文作者网络图谱
条合作关系链，网络的密度为0.0203。作者的发表论文数量范围在1至11篇之间，发表论文最多的前三名作者分别是：David (2篇)、Abbas (2篇)和Bresciani (2篇)。这三名学者都对知识管理领域十分关注，并对推动知识管理的研究做出了巨大的贡献。根据普莱斯定理(M ≈ 0.749 * 根号下最大发文量)可计算出在WOS数据库中，我们可以计算出知识管理领域的核心作者最少的发文量为1篇。根据CiteSpace的统计，有11位作者在该领域发表了至少1篇论文，总共发表了22篇文章，这只占总发文量的0.1%。这表明，尽管核心作者的总发文量相对较高，但该领域的核心作者群体尚未形成。然而，各个学者之间的合作关系非常紧密，已经形成了17个紧密的合作网络。因此，未来应进一步加强跨学科和跨领域的合作研究。
4.2.2. 中文发文作者
图4展示了国内知识管理研究领域的作者网络图谱。在这个领域，共有150名作者参与了论文的撰
Figure 4. Network mapping of authors of Chinese literature
图4. 中文文献发文作者网络图谱
写，他们之间形成了39条合作关系，网络密度为0.0035。这些作者的发文次数在1至4次之间，其中，傅柱、吴玉浩和王曰芬的发文量位列前三，分别为4篇、4篇和3篇。在国内，知识管理领域的核心作者最少发文量为1，CiteSpace统计数据显示，发表过1篇以上论文的作者有24人，他们共发表了57篇文章，占总发文量的0.137%。这表明，虽然该领域尚未形成稳定的核心作者群体，但其核心作者的总发文量相比国外要高。然而，国内各学者之间暂时没有形成相较于国外较为紧密的合作网络，作者节点相对分散，多以个人研究为主。仅有傅柱、王曰芳、徐绪堪等少数学者形成了比较微弱的合作关系，且合作网络范围不大。在未来，各学者之间应加强合作研究，全方面的推进国内知识管理研究的发展。
4.3. 发文国家和机构分析
4.3.1. 英文发文机构和国家
共有34个国家发表了英文知识管理研究文献，中国发表文章最多，发文量为15篇，其次是意大利(10篇)和英国(8篇)。图5是国外研究知识管理的发文机构网络图谱，数据显示了2019年~2023年间研究领域的126个机构，形成了203个合作网络，密度为0.0258。由图可知，国外发文机构相对分散，但形成的联系网络较多，其中以汉堡工业大学和考文垂大学为代表的合作网络最为密集。在发文量上，都灵
Figure 5. Network mapping of foreign publishing institutions
图5. 国外发文机构网络图谱
大学发文最多，达到了5篇，排名第2和第3的是考文垂大学和汉堡工业大学，分别为3篇和2篇。这几个机构对于知识管理领域的研究做出了巨大的贡献。此外，个别机构尽管发文量较多，但节点相对孤立，表明位于其他机构形成紧密合作。在未来，国外各高校、企业应更好的协作研究，形成更加紧密的研究网络。
4.3.2. 中文发文机构
通过软件进行分析，得到了国内发文机构的网络图谱，如图6。数据显示了2018~2023年间共有165个高校及机构发表了中文知识管理的研究文献，形成了59个合作网络，密度为0.0044。由图可知，国内发文机构之间仅有几个群体联系紧密，形成了以吉林大学管理学院和南京理工大学经济管理学院为代表的合作网络。在发文量上，国内机构发文量最多的是吉林大学管理学院，达到了17篇。排名第2和第3的分别是北京大学信息管理系和武汉大学信息管理学院，分别达到了6篇和5篇。尽管武汉大学信息管理学院发文量相对较多，但其节点相对孤立，并未与其他高校或机构产生合作。因此，未来应加强与其他高校的协作研究。这些研究机构在知识管理领域都具有重要的影响力。国内外知识管理研究领域核心机构分布见表1。
Figure 6. Mapping of the network of domestic issuing organisations
图6. 国内发文机构网络图谱
Table 1. Distribution of core institutions in the field of knowledge management research at home and abroad
表1. 国内外知识管理研究领域核心机构分布
然而，从整体上看，我国知识管理领域的研究主要集中在高校，而企业的发文量相对较少，国内发文量前十名均为高校。因此，在未来，高校应进一步加强与企业的合作，从理论转化为实践，以更有效、全面地推动我国知识管理领域研究的发展。
4.4. 关键词及其聚类分析
4.4.1. 关键词共现分析
关键词共现分析可以窥见在统计时段某一领域出现的高频关键词及高频关键词之间的相关关系，揭示当前的研究热点 [7] 。关键词共现是指在多篇文献中，两个或更多的关键词同时出现的现象。通过对这种现象进行中介中心性分析，我们可以揭示研究热点之间的变化或转变关系。通过控制面板中的“Labels”中的“keyword”可以对关键词共现网络进行美化和调整，包括节点大小、节点标签大小、节点标签多少。在关键词共现图谱中，节点和字号越大，关键词出现频率越高。此外，还可以通过“colormap”调节节点和连线的颜色，使不同关键词间的联系更加清晰 [8] 。
图7是分析国外文献形成的关键词共现网络，网络共有137个节点，共现网络密度为0.0497。由图可知，出现频率较高的关键词是“impact”、“performance”、“knowledge management”、“firm performance”、“big data”、“technology”，其余关键词的频次均小于5。中心性也是分析关键词重要程度的一个关键指标 [9] 。通过分析国外文献中心性，可以看出知识管理的影响中心性最大，达到了0.57，中心性越大则表示该节点在研究中的重要性和影响力越大，由此可以得出知识管理的影响在研究中的重要性和影响力比较大。总体来看，国外文献目前研究多集中在知识管理的技术手段上也在不断发展，例如随着大数据的发展，知识管理的效率也在不断提升。
图8是分析国内文献形成的关键词共现网络，网络共有223个节点，共现网络密度为0.012。由图可知，出现频率较高的关键词是“知识管理”、“知识共享”、“知识图谱”、“知识服务”、“创新绩效”和“隐性知识”，其余关键词的频次均小于10次。由软件分析结果可知国内文献中关键词的中心性最高的是知识管理，可以看出对知识管理本身的研究最为重要。筛选得到的最新关于知识共享的文献是陶继华通过研究知识共享视角下高校机构知识库得出进行团队学习、转变组织结构也可以实现知识共享 [10] 。杨若邻基于知识图谱视角分析了技能人才创新素质的激发研究，研究提出促进技能人才创新素质激发的对策 [11] 。刘长晨从知识服务的视角出发，研究了企业档案三库管理。文章指出，企业档案工作在知识服务引导下向文件库、档案库、知识库三库融合方向发展的趋势 [12] 。汪昕宇通过分析科技型中小企业的数字化能力、知识管理与企业创新绩效三者之间的关系，得出知识管理间接影响企业的创新绩效，但知识惯性的存在弱化了数字化能力对知识管理和创新绩效的正向促进作用 [13] 。蔡运荃基于隐性知识视角分析了中医师承教育的困境是关于隐性知识研究的最新文献。文章通过分析当下中医师承教育的困境，
Figure 7. Overseas keyword co-occurrence chart
图7. 国外关键词共现图
Figure 8. Domestic keyword co-occurrence map
图8. 国内关键词共现图
得出了在未来如何突破困境 [14] 。总体来看，国内文献目前研究热点在知识共享、知识图谱等方面，且各方面之间联系较为紧密。但是，国内相较于国外就关键词形成的共现网络相对较少，国内形成的网络线为298条，而国外达到了惊人的463条，可以得出国外文献的关键词之间联系更为紧密。
4.4.2. 聚类分析
在关键词的聚类分析图中，每个节点代表了一个关键词，节点的大小体现该主题的研究数量，相同颜色的节点聚合在一起形成一个研究领域，其中节点数量越多，代表着该类研究强度越高 [15] 。在CiteSpace中，Modularity值(Q值)和Silhouette值(S值)是评价网络及其聚类的两个指标。Q即聚类模块值：Q > 0.3提示划分的聚类是显著的；S即聚类平均轮廓值：S>0.5表示聚类结果合理，S>0.7表示聚类结果具有高信度 [16] 。
图9是根据在Web of Science下载的英文文献，通过CiteSpace软件绘制成英文关键词聚类分析图，共分为9个聚类，英文聚类中Q值为0.5994，S值为0.8727说明该聚类图信度高。排名前5的聚类显示为0~4，聚类0：green innovation；聚类1：knowledge management；聚类2：blockchain adoption；聚类3：decision-making trial；聚类4：environmental practices。从整体上看，近5年的研究热点较为多元，研究热点的关键词为区块链技术、知识管理的通用场景等。
Figure 9. English keyword clustering map
图9. 英文关键词聚类图
图10是根据CNKI上下载的中文文献，通过CiteSpace软件绘制成中文关键词聚类分析图，共分为8个聚类。中文聚类中Q值为0.6103，S值为0.9696，说明该聚类图信度高。排名前5的关键词为聚类0～4，聚类0：知识管理；聚类1：人工智能；聚类2：知识共享；聚类3：知识服务；聚类4：隐性知识。近5年的研究热点关键词为大数据技术、知识图谱等。
4.4.3. 突现分析
关键词突现分析是指在一段时间内，通过考察关键词的时间分布，探测出频次变化率高、增长速度快的关键词 [17] 。当一个新的研究领域开始崭露头角，其核心词汇会在短期内迅速增多。这种现象可能预示着该领域将成为下一个研究热点，或者如果方向被证明是错误的，它可能会迅速被学界遗弃。因此，对这些关键词进行突现分析是至关重要的。
由图11可以看出，关键词突现分别有Knowledge management、firm performance、technology和management，说明这4个词是国外未来知识管理领域研究的热点。
Figure 11. Keyword emergence map of foreign literature
图11. 国外文献关键词突现图
由图12可以看出，对国内文献进行突现分析，得到的关键词突现分别为组织学习、人工智能、创新绩效和图书馆学。由此可以说明，国内学者目前对于知识管理如何赋能组织学习、知识管理和人工智能的结合、知识管理对于组织创新绩效的影响和作用、图书馆产业下的知识管理较为关注。未来，研究人员可以继续加强对这4个相关领域的研究，推动知识管理领域的前沿发展。
Figure 12. Keyword emergence map of foreign literature
图12. 国内文献关键词突现图
5. 讨论
文献计量学是一门图书情报学的分支学科，其通过统计学方法和数学模型的应用，基于已发表文章的作者、关键词和作者单位等特征参数，对科学技术的发展现状进行阐述、评估和展望，同时也探索未来发展的趋势 [18] 。文献计量学的目标是通过量化分析，提供对科学研究产出和影响力的科学可视化，从而帮助决策者、研究人员和科学社群更好地了解学科领域的变化和进展，为科学研究的发展提供参考依据。研究以发表的文章为研究对象，通过对文献的宏观定量分析，客观地揭示某一研究主题的当前热门研究和未来发展动向。随着经济全球化和科学技术的持续发展，我们已步入知识经济的时代，企业和组织的知识管理问题逐渐成为国内外学术界关注的焦点。国外近5年发表相关文献很大一部分是与企业知识管理相关的，这可能与国外高新技术产业相对发达有关。随着互联网等新兴技术的发展，诸多研究者开始基于知识管理与技术相结合的相关研究，标志着国际上对知识管理的研究逐渐趋于智能化，同时，相关文章发表数量呈相对平稳态势，近5年来，平均每年发文量在40篇左右。相较于英文文献，国内文献近六年总体发表量较多，且波动幅度较大，其中最早的一篇为刘洁璇发表的与高校图书馆知识管理有关的。造成这一国内外差异的原因主要为国内外知识管理起步时间和研究密度存在差异 [19] 。
考虑到发表的国家，中国的作者和机构都处于领先位置，这可能与中国近年来的高速经济增长和更广泛的研究领域有关。随后是西方的传统强国，如意大利和英国。尽管我国在过去五年中发表的文献数量较多，但其引用率却不及国外的文献。在我国，发表文章最多的机构是吉林大学的管理学院，其次是北京大学的信息管理系，武汉大学的信息管理学院排名第三。这表明，发表文章多的通常是管理学实力在国内相对较强的知名学院，这说明学科建设的水平和丰富的优质科研资源是发表文献的基础。同时，没有建立研究小组的大学或机构发表的文章数量较少，研究的地域性倾向明显。因此，未来在不同地区和不同学科之间建立相应的研究团队对知识管理的发展也非常重要。
从合作网络图来看，英文领域的David是发表文章最多的作者，他所在的9人团队是最大的合作网络，团队内部的合作关系较为紧凑。在国内，除了傅柱领导的科研团队外，吴玉浩和王曰芬主导的研究团队也有大量发表，这三位作者各自的研究团队内部关系紧密，但团队间的合作较为稀疏。另外，其他作者大多独立工作，作者间的合作几乎不存在。目前的结果显示，虽然英文核心作者的发表量低于中文核心作者，但总的来说，中英文作者的合作网络存在显著差异，英文作者的合作网络更多，团队成员间的合作更为紧密，而中文作者的研究团队间比较分散，个人研究更为常见。无论在国内还是国外，都没有形成研究领域的核心作者群体，这可能会影响知识管理研究领域的发展。
文献中的关键词是文章的核心观点和主要内容的精炼表达，通过对关键词分析可以探测该领域的研究主题和热点 [20] 。英文关键词聚类主要概括为影响、大数据、可持续发展等。中文关键词聚类主要归纳为知识管理、人工智能、知识共享、知识服务等，近5年的研究热点主要为隐性知识、知识转移、企业管理等。中英文近年的研究热点较为类似，都包含大数据等智能技术对知识管理的影响和企业管理，表明它们是知识管理的关键研究；英文文献中，“知识管理的影响”高度集中的聚类表明，许多研究者都在探讨知识管理对各种组织的影响，并根据相关的理念进行研究。然而，在中文的文献中，关于知识管理决策的聚类尚未形成，这暗示了国内在知识管理领域的实证分析和决策分析的研究还相对较少。
本项研究的限制性主要体现在以下两个方面：一是，我们只从WOS和CNKI两个数据库中选取了文献，这可能使得我们对知识管理文献的搜索并不全面，需要引入更多的数据源进行验证；二是，由于检索词的约束，可能有部分文献未能被包含进来，尽管这并不会对总体结果的解读产生影响。
同时，根据知识图谱的可视化信息，结合相关文献，本文提出以下三点对未来知识管理领域研究的展望：
一是需要聚焦国内外知名企业的发展实践。这些企业在实践中率先走在了前沿，但理论研究方面相对滞后。通过聚焦这些企业，能够帮助学者们总结和提炼出一套适用于不同行业和规模的知识管理模式和方法。因此，未来的知识管理研究应该更加关注企业实践的前沿领域，以适应企业不断提升的实际需求。
二是知识的种类进行更明确的划分，为企业知识管理提供更加清晰的标准。随着实体经济和虚拟经济的融合发展，知识网络的重要性也逐渐提升，而知识的分类和性质的界定也需要不断更新以适应这些变化。对于企业来说，清晰的知识分类可以确保对知识管理的标准化和对知识的量化，帮助企业更加精确地了解自身的知识储备和需求为了提供更加清晰的标准，未来的知识管理研究可以更加关注对知识的种类进行明确划分的工作。
三是未来的研究应更多地关注知识管理领域的实证研究，以及知识管理与其他管理理论的整合。随着企业管理实践中遇到的问题日益复杂，寻求解决方案需要借鉴管理学的其他理论或其他学科的知识。因此，我们应该更加重视实证研究，并深化知识管理与其他管理理论的融合。同时，研究者可以使用多种研究方法，如案例研究、实地调查、实验设计等，以提供丰富的实证证据来支持理论的建立和验证。
6. 结论
本文首先探讨了全球知识管理的起源，然后采用文献计量学的技术，利用CiteSpace软件制作了作者、发布机构和关键词的可视化图表。通过比较中英文知识管理研究的发文趋势、机构、作者和关键词，我们发现知识共享和知识图谱是近期的研究焦点，而将组织技术、大数据与知识管理结合起来将是未来的研究趋势。然而，未来的研究需要加强团队之间的协作。最后，本文对本次研究的限制和前景进行了讨论，以期推动知识管理研究领域的进步，并为后续研究者提供研究方向。