1. 引言
在当今社会，公共部门人力资源管理成为一项备受关注的研究领域，吸引着学者们的广泛关注。随着公共服务的复杂性和规模的不断扩大，人力资源在公共部门的管理和运营中起到了至关重要的作用。公共部门人力资源管理旨在优化公共机构的人才结构、提高员工绩效，并确保公共服务的高效交付。这一领域的研究背景根植于对公共组织内人力资源运作机制的深刻理解，以及对人才招聘、绩效评价、领导力发展、多元化管理等方面的需求。公共部门人力资源管理的重要性凸显在其对政府治理效能、公共服务水平和社会公正的直接影响。当前的研究趋势集中在深入挖掘如何吸引和培养高素质的公共服务人才、构建创新的管理模式、应对科技变革对人力资源的挑战、提升员工满意度以及推动公共机构的现代化管理以及如何构建更加公正和包容的人力资源管理体系等。这些挑战为学者们提供了广阔的研究空间和机遇，推动着公部门人力资源管理领域的不断创新和发展。本文采用文献计量学为框架，通过运用CiteSpace软件和CNKI计量可视化工具，对国内公共部门人力资源管理领域的文献进行了可视化分析。通过此分析，整理了文献的知识结构，并对未来的研究趋势进行了展望。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 数据来源
本文的研究样本主要来源于中国知网(CNKI)中文期刊数据库，以“公共部门人力资源管理”为检索词，按照主题检索的方式在中国知网进行检索，经过初次检索，检索出与人工智能应用相关的文献共为773篇，为了确保样本数据的准确性，将报纸、会议等与研究主题内容相关性低的文献删除，并且设置时间为2016～2024年，最终得到有效文献96篇。本文将这96篇文献作为研究对象，进行文献分析。
2.2. 研究方法
在论文中，我采用了两种主要的分析方法来研究公共部门人力资源管理领域的文献综述，分别是CNKI的计量可视化分析和CiteSpace的可视化分析方法。CNKI的计量可视化分析是一种基于中国知网(CNKI)数据库的文献计量分析方法。通过使用CNKI的计量可视化工具，可以对公共部门人力资源管理领域的文献进行全面的统计和分析，包括文献数量、作者分布、关键词频次等方面的数据。这种分析方法有助于从宏观层面了解该领域的研究现状和发展趋势。CiteSpace的可视化分析方法则是一种基于科学知识图谱的文献分析方法。通过使用CiteSpace软件，可以将公共部门人力资源管理领域的文献数据转化为可视化的知识图谱，从而揭示该领域的知识结构和关系网络。通过分析知识图谱中的节点和链接，可以深入了解该领域的研究热点、前沿问题和学科交叉情况。
综合运用这两种分析方法，可以对公共部门人力资源管理领域的文献进行全面、深入的研究，从而为该领域的发展提供有益的借鉴和建议。
3. 文献数据分析
3.1. 发文量的时间分析
从CNKI的计量可视化分析中的文献年度分布(见图1)可以看出，从2016年到2023年，文献发文量呈现出先下降后上升再下降的趋势。具体来看，2016年的发文量最高，为26篇。随后几年，发文量逐年下降，到2019年降到了三年历史最低点，仅有3篇。然后，从2020年开始，发文量开始逐年上升，到2021年达到10篇。但到2022年又出现下降，降到了9篇，而到2023年则进一步下降到了12篇，由于目前24年时间节点过短则未将24年的文献数据纳入研究范围。从整体上看，该领域的文献发文量在近年来呈现出一种波动性的变化趋势。这种趋势可能反映出该领域的研究活跃度并不稳定，可能受到多种因素的影响，包括但不限于政策环境、研究热点转移、资金支持等。具体来说，从2016年到2019年，文献发文量呈现出逐年下降的趋势。这可能表明，在这段时间内，该领域的研究活跃度逐渐降低，可能是因为随着学术环境的不断变化，新的研究领域和研究问题不断涌现，导致原有的研究热点逐渐失去研究价值或研究热度降低，而新的研究领域和问题成为新的研究热点。或者又是因为研究资金的来源和分配会对研究热点产生影响。当某些领域的研究获得更多的资金支持时，这些领域的研究热度会增加，而其他领域的研究则可能受到限制。再者可能由于政府政策的调整和变化会对研究领域产生影响，使得某些领域的研究得到重视，而其他领域的研究则可能被边缘化等原因导致。这种趋势可能会对该领域的发展造成一定的影响，需要引起关注。然而，从2020年开始，文献发文量开始出现上升趋势。这可能表明，随着时间的推移和研究的深入，该领域的研究活跃度开始逐渐恢复。此外，这也可能受到政策环境、资金支持等因素的影响。如果这种趋势能够持续下去，可能会促进该领域的发展和进步。但是，到2022年和2023年，文献发文量又出现了下降趋势。这可能表明，该领域的研究活跃度再次受到了一些因素的影响。为了更好地理解这种趋势的变化和背后的原因，我们需要进一步深入分析相关因素和背景信息。综合来说，从2016年到2023年，该领域的文献发文量呈现出一种波动性的变化趋势。这种趋势反映出该领域的研究活跃度并不稳定，可能受到多种因素的影响。同时，我们也需要注意到这种趋势可能对该领域的发展造成一定的影响，需要采取相应的措施来促进该领域的发展和进步。
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Figure 1. Annual distribution map of literature
图1. 文献年度分布图
3.2. 主要作者分析
通过对公共部门人力资源管理研究的作者合作网络图谱进行分析，可以了解公共部门人力资源管理相关研究的作者分布及合作情况，不同领域的学者相互合作、交流可以丰富公共部门人力资源管理研究的内容。2016~2023年公共部门人力资源管理研究作者知识图谱见图2，该合作图谱显示N = 122，E = 50。N = 122：这表示在作者合作网络中，有122个节点(通常代表作者)，节点的大小与作者发文数量呈正相关。E = 50：这表示在作者合作网络中，有50条边。边通常代表合作关系，表示两个作者之间存在某种合作或共同发表论文的关系。Density = 0.0068：密度值介于0和1之间，表示网络中节点之间的连接紧密程度。密度值越接近1，表示节点之间的连接越紧密；而密度值越接近0，表示节点之间的连接越稀疏。在这个例子中，密度值为0.0068，意味着节点之间的连接非常稀疏。综上所述，这些数值描述了一个包含122个节点和50条边的作者合作网络，但这个网络的密度非常低，节点之间的连接非常稀疏。这可能意味着作者之间的合作并不频繁或紧密。综上，建议今后各研究团队加强合作与交流，强化研究质量和影响力，从而对公共部门人力资源管理方面进行更深层次的研究。
Figure 2. Public sector human resource management research author knowledge map
图2. 公共部门人力资源管理研究作者知识图谱
3.3. 文献被引频次和下载频次分析
文献的被引频次和下载频次是衡量文献影响力的重要指标，它们分别代表了文献在学术界的影响力和受关注程度。被引频次是指某篇文献被其他文献引用的次数。在学术界，一篇文献的被引频次越高，说明该文献的质量和价值越高，对学术界的贡献也越大。被引频次是评价文献质量和学术价值的重要指标之一，通常被用来确定学术界对文献的认可程度和影响力。被引频次之所以重要，是因为它反映了学术界对文献的认可和重视程度。当一篇文献被多次引用时，说明它提供了一些有价值的信息、观点或方法，这些内容对于其他研究具有重要的参考价值。因此，被引频次是衡量学术影响力的重要依据之一，也是科研评价中常用的评价指标之一。下载频次则是指某篇文献被下载的次数。在学术界，一篇文献的下载频次越高，说明该文献的受关注程度越高，其学术价值和影响力也越大。下载频次反映了读者对文献的需求和关注程度，因此也是衡量文献价值和影响力的指标之一。与被引频次相比，下载频次更多地反映了读者对文献的兴趣和需求。当一篇文献被大量下载时，说明它涉及的内容是当前研究的热点或者具有很高的实用价值，引起了读者的广泛关注和兴趣。因此，下载频次也是评价文献价值和影响力的重要依据之一。总之，文献的被引频次和下载频次都是衡量文献价值和影响力的常用指标。被引频次主要反映学术界对文献的认可和重视程度，而下载频次则更多地反映读者对文献的兴趣和需求。通过了解这些指标，我们可以更好地了解文献的价值和影响力，从而更好地进行学术交流和科研评价。对中国知网数据库中的相关文献进行整合，见表1。从文献被引频次来看，张再生、白彬、唐素梅、肖家美、张志胜、江露、宋振海、吴春雷、陈文静等人的文章被引频次较高。其中，被引频次及下载量最高的是张再生；白彬的文章《治理能力现代化与公共部门人力资源管理变革》，被引33次、下载1792次；其次是唐素梅、肖家美、张志胜的《基于期望理论的公共部门人力资源管理激励机制研究》，被引30次、下载1070次，该文对公共部门人力资源管理的激励机制进行了全新的解读，并强调了公共部门人力资源的正向激励的重要性，详细阐述了公共部门人力资源管理中激励机制的类型和特征，同时也给到了人力资源管理中激励机制实施的建议；再次是江露的《公共部门人力资源管理的激励机制》，被引28次、下载1198次，其对公共部门人力资源管理的本质属性作出了解释，同时对公共部门人力资源管理中的激励机制在当下所存在的问题进行探讨，最后结合所存在的问题同时借鉴国外的公共部门人力资源管理激励机制的成功经验对完善我国激励机制提出建议。在公共部门人力资源管理领域，这些文章无疑是值得我们深入研究的重点。它们不仅对先前的研究进行了更正、总结，还为我们提供了未来的展望。这样的工作对于我们理解公共部门人力资源管理的现状和未来发展趋势至关重要。通过阅读这些文章，我们可以获得对公共部门人力资源管理更全面、更深入的理解，为相关研究提供重要的参考和启示。这些文章的价值在于它们所提出的新的观点、新的思路，以及对于该领域的新的认知和理解。它们将有助于推动公共部门人力资源管理研究的进步，为解决现实问题提供有力的理论支持。因此，我们应该充分重视这些文章，认真阅读并思考它们所提出的观点和思路，以推动公共部门人力资源管理领域的进一步发展。
Table 1. Analysis of literature citation frequency and download frequency
表1. 文献被引频次和下载频次分析
序号 |
文章名称 |
作者 |
发表年份 |
被引频次 |
下载量 |
1 |
治理能力现代化与公共部门人力资源管理变革 |
张再生，白彬 |
2016/1/15 |
33 |
1792 |
2 |
基于期望理论的公共部门 人力资源管理激励机制研究 |
唐素梅，肖家美，张志胜 |
2016/4/20 |
30 |
1070 |
3 |
公共部门人力资源管理的 激励机制 |
江露 |
2018/8/2 |
28 |
1198 |
4 |
新公共管理视角下的 公共部门人力资源管理分析 |
宋振海 |
2018/6/5 |
20 |
745 |
5 |
公共部门人力资源管理的 理论与实践前沿问题探讨 |
吴春雷 |
2016/8/29 |
17 |
726 |
6 |
公共部门人力资源管理的 激励机制研究 |
陈文静 |
2018/3/5 |
17 |
695 |
Figure 3. Map of the institution that issued the document
图3. 发文的机构图谱
3.4. 发文机构分析
以中国知网(CNKI)数据库文献为基础，通过文献计量法对发文的机构进行可视化分析，结果见图3。图中节点代表研究机构，连线代表发文机构之间的合作关系。数据表明，关于公共部门人力资源管理研究的发文机构共93个，发文最多的机构是广西大学公共管理学院大学、西北政法大学、长春工业大学，分别发文4篇；其次是哈尔滨商业大学，发文数量为3篇；再次是上海交通大学国际与公共事务学院、东北农业大学、广西大学、福建船政交通职业学院、西北大学公共管理学院等机构。从数据可以看出，机构类型主要以高校为主。该图谱中N = 93：这表示机构图谱中有93个节点。在此文中，节点通常代表研究机构。因此，这意味着有93个不同的研究机构参与到被分析的研究领域中。E = 27；E代表边的数量。在机构图谱中，边通常表示机构之间的合作关系，如共同发表论文、合作研究项目等。E = 27表示在这93个机构之间存在27条合作关系。Density = 0.0063：密度是一个用于描述网络中节点之间连接紧密程度的参数。它的值介于0和1之间，越接近1表示节点之间的连接越紧密，越接近0表示节点之间的连接越稀疏。Density = 0.0063表示这些机构之间的合作关系非常稀疏，也就是说，在公共部门人力资源管理研究中的发文机构大部分都是独立发文，虽然有一些机构之间存在合作，但整体而言，机构之间的合作并不广泛或紧密，还需要加强机构间的合作与学术交流。
4. 研究热点及前沿趋势分析
4.1. 关键词频次分析
关键词是文章的核心所在，它们代表了文章的主题。通过运用规范化的“关键词共现网络分析”方法，我们可以迅速地确定公共部门人力资源管理领域的热点问题。这种方法有助于我们快速了解该领域的最新动态和趋势，为相关研究和决策提供有力的支持。用CiteSpace软件对“Keyword (关键词)”进行分析，对纳入本研究的96篇论文样本进行关键词的共现网络分析，得到公共部门人力资源管理关键词共现分布的可视化图谱(见图4)。
Figure 4. Visual map of co-occurrence distribution of public sector human resource management keywords
图4. 公共部门人力资源管理关键词共现分布的可视化图谱
N = 87：这表示关键词图谱中有87个节点，代表87个不同的关键词。E = 120：E代表边的数量，表示关键词之间的关联或共现关系。E = 120表示87个关键词之间存在120条关联关系。Density = 0.0321表示关键词之间的连接相对稀疏，但仍然存在一定的聚集趋势。Q = 0.06124：Q是一个用于衡量网络模块化程度的参数，其值介于0和1之间。Q值越接近1表示网络结构越明显，关键词之间的聚类效果越好。Q ＝ 0.06124表示关键词之间存在一定的聚类趋势，但聚类效果并不显著。S = 0.9774:S是一个用于衡量网络整体的离散程度的数，其值介于0和1之间。S值越接近1表示网络中关键词的分布越离散，相反，S值越接近0表示关键词的分布越集中。S = 0.9774表示关键词的分布比较离散。这些数值参数可以帮助我们了解关键词之间的关联和聚类情况，进一步揭示该研究领域的主题和热点。根据图4能够看出“公共部门”、“人力资源”、“激励机制”、“外包”的节点明显大于其他关键词，意味着其是该领域的核心议题。与此同时，其他关键词以更紧密且广泛的方式连接在核心议题周围，共同构建了公共部门人力资源管理研究的基本架构与知识网络。这种网络结构不仅有助于深化我们对该领域的理解，同时也为优化人力资源管理提供了有价值的参考。为了更全面地了解这一领域的发展状况，通过对节点信息进行了汇总，深入分析，整理出了前十位的最高频关键词。这些关键词的出现频率高，代表性强，为我们提供了该领域研究的重点和热点。详见表2。
Table 2. Top ten most frequent keywords and their frequencies
表2. 前十位的最高频关键词和频次
序号 |
关键词 |
频次 |
中心性 |
序号 |
关键词 |
频次 |
中心性 |
1 |
公共部门 |
63 |
0.95 |
6 |
对策 |
4 |
0.03 |
2 |
激励机制 |
11 |
0 |
7 |
公务员 |
3 |
0.02 |
3 |
人力资源 |
8 |
0.01 |
8 |
创新 |
3 |
0 |
4 |
问题 |
4 |
0 |
10 |
管理 |
3 |
0 |
关键词的频次和中介中心度是评估其在知识网络中地位的两个重要指标。频次直观地反映了关键词的出现频率，即其受关注的程度；而中介中心度则更深层次地揭示了关键词在引用网络中的核心地位。一个关键词的中介中心度越高，意味着它在知识网络中扮演的“桥梁”角色越重要，连接着众多其他关键词，是知识流通和传播的关键节点。因此，在分析知识网络时，我们不仅要关注关键词的频次，以了解哪些话题是热点；更要重视其中介中心度，以把握哪些关键词在知识体系中发挥着不可替代的纽带作用，进而深入挖掘它们对整个知识网络结构和知识流动的影响。这些关键词不仅揭示了公共部门人力资源管理领域的研究现状，也指明了未来的研究方向。通过深入研究这些关键词的关联关系和演变趋势，可以更好地把握该领域的发展动态，为相关决策和实践提供科学依据。
4.2. 关键词聚类分析
Figure 5. Keyword co-occurrence map
图5. 关键词共现图谱
首先，通过关键词共现图谱，我们对公共部门人力资源管理领域的关键词进行了系统性的分析。然后，利用这些关键词进行聚类分析，以关键词为聚类依据，有助于将相关研究按照主题进行分类。这种方法不仅有助于整理和理解研究领域的复杂性，还能够提炼出研究的核心主题，为进一步深入研究提供方向。CiteSpace的运行结果为我们提供了关键指标，其中Q值为0.6124，S值为0.9774。这些值是评价关键词聚类效果的重要指标。Q值是用于衡量网络模块化的指标，而S值则用于评估网络的紧密性。在这里，Q值大于0.3，S值大于0.5，表明关键词聚类图谱的效果较好。这意味着我们所得到的关键词聚类结构合理，能够较为准确地反映出我国公共部门人力资源管理领域的研究现状。通过聚类分析，我们发现了一些显著的聚类群体，这些群体代表了该领域研究的热点话题。如图5所示，此次关键词聚类共产生个5核心聚类群，分别是＃0公共部门、＃1期望理论、#2人力资源、#3创新、#4公务员。
随后再通过对不同聚类标签下的相关文献进行检索，将关键词聚类知识图谱与关键词聚类汇总表相结合，得到了目前我国公共部门人力资源管理领域相关的研究热点：
1) 期望理论研究
在公共部门人力资源管理领域，期望理论作为一项引人注目的研究热点，在理解和优化组织内人力资源运作方面发挥着关键作用。它基于一种心理动机模型，用以解释和预测员工的行为与工作绩效[1]。期望理论提供了深刻理解员工对于激励机制的期望如何影响其工作动机和投入。在公共部门，激励机制涉及薪酬、奖励、晋升等方面，而期望理论有助于揭示员工对于这些激励手段的期望水平及其对绩效的激励程度。通过深入分析期望与实际得到的激励之间的匹配程度，组织可以更精准地制定激励策略，提高员工的工作积极性和投入度。同时，期望理论关注公共服务意识对于员工期望的影响。在公共部门，员工通常具有较强的公共服务意识，对于为社会公众提供优质服务的期望也相应提高。期望理论通过研究员工对于组织使命和公共价值的期望，揭示了这些期望如何塑造员工的工作态度和对组织的忠诚度。这有助于公共部门组织更好地理解员工的动机来源，激发其对公共服务的责任感和使命感。
总的来说，期望理论在公共部门人力资源管理领域的研究为深刻理解员工的期望、动机和行为提供了丰富的理论支持。通过运用期望理论，研究者能够更好地洞察公共部门员工的心理状态，为组织提供科学合理的人力资源管理策略。这一理论不仅有助于提高公共部门的绩效和效率，也为员工个体的职业发展和满意度提供了更多关怀和支持。
2) 人力资源管理对策研究
公共部门人力资源管理领域的对策研究，关注于如何优化公共部门的人力资源配置与管理，以应对日益复杂的行政环境和提升公共服务效能[2]。这一研究领域集成了多学科的理论和方法，旨在解决公共部门特有的人力资源管理挑战，如平衡预算限制和员工期望、提高组织透明度和公平性、促进多样性和包容性，以及增强员工动机和绩效等。对策研究着重于开发和评估各种人力资源管理工具和策略[3]，比如创新的招聘流程以确保吸引合适的人才、定制化的培训和发展计划以促进员工成长、绩效管理系统以提升工作效率，以及灵活多样的激励机制以满足不同员工的需求。同时，研究还着眼于构建和谐的劳动关系和完善的组织文化，以维护组织稳定性和提高员工满意度。此外，随着信息技术的发展和社会价值观的变迁，对策研究亦考虑到如何利用数字化工具改进人力资源管理流程，以及如何在全球化背景下管理多元化的员工队伍。通过这些研究和实践，公共部门人力资源管理不仅能够更有效地应对当下的挑战，还能够为未来的发展趋势提供前瞻性的策略和解决方案，从而推动公共管理的整体进步和创新。
3) 创新性研究
在公共部门人力资源管理领域，创新性研究正引领着管理实践的新潮流。这一研究方向聚焦于探索和推动公共部门人力资源管理的创新策略，以适应快速变化的社会和组织环境。在招聘和选拔方面，创新性研究致力于运用先进技术和数据分析手段，以提高招聘效率和选拔准确性。培训与发展领域，研究者关注采用在线学习、虚拟培训等新兴方式，提升员工技能，确保其适应不断发展的工作要求。绩效管理方面，创新性研究致力于构建更灵活、有针对性的绩效评估机制，将个体和组织目标更好地融入绩效考核体系。激励机制的研究探讨以员工参与和个性化奖励为基础的创新激励方式，激发员工的创新思维和积极性。此外，创新性研究还关注引入大数据、人工智能等技术手段，以优化人力资源决策和提高管理效能。通过开展前沿研究，创新性研究为公共部门人力资源管理提供了新的思路和方法，为推动管理实践的现代化和智能化注入了强大的动力。
4) 公务员绩效管理研究
公务员绩效管理是公共部门人力资源管理的重要组成部分，它不仅关系到公务员个人的职业发展，还对整个公共部门的运行和公共服务的质量产生重要影响。因此，对公务员绩效管理进行研究，对于提升公共部门人力资源管理水平、推动公共部门改革和创新具有重要意义。随着社会的发展和公众期待的提升，公务员绩效管理面临诸多挑战，包括如何设定公正透明的评价标准、如何确保绩效反馈的有效沟通，以及如何将绩效结果与个人职业发展及激励措施相链接等[4]。当前的研究强调采用多源反馈、360度评价和目标管理等手段来提升绩效评估的全面性和准确性。同时，也关注绩效管理过程中的技术应用，例如利用信息技术来简化评价流程、提高数据分析质量和加强绩效追踪[5]。此外，研究亦提倡建立一个以结果为导向的绩效文化，鼓励公务员积极参与个人目标的设定，以提高他们的工作动机和满意度。在理论和实践层面，公务员绩效管理的研究不断深入，旨在发展出更加科学、合理且符合公共部门特性的绩效管理体系，从而促进政府机关高效运作，满足公众对高标准服务的期待，并实现公共资源的有效利用。
5. 结语
本文运用CiteSpace软件可视化分析方法，对2016~2024年来我国公共部门人力资源管理领域发展历程进行分析，发现随着时间的推移，我国对于这方面的研究也开始更加重视，在确定了公共部门人力资源管理这项研究的重要性的同时，我们也识别了几个关键的研究方向，例如：绩效管理、激励与奖励机制、人力资源管理、外包行业管理等。此外，关于人力资源数据分析和人工智能在人员配置决策中的应用也需进一步探讨。未来的研究应致力于探索这些缺口，并考虑如何将新兴技术整合到公共部门的人力资源管理中。同时，对于公共部门特有的伦理和责任问题，如公平性、透明度和包容性，也需要更多的关注和研究。这些努力将有助于推动公共部门人力资源管理理论的深化和实践的创新，为建设更加高效、公正和人性化的公共管理体系作出积极贡献。