1. 引言
在技术革新与全球竞争的双重驱动下，企业数字化转型已上升为重塑商业逻辑、掌握未来竞争主动权的关键战略。随着人工智能、云计算、物联网等技术的广泛应用，传统产业壁垒加速瓦解，数据从辅助性资源跃迁为核心生产要素[1]，推动企业决策模式由“经验主导”向“算法驱动”转型，增长逻辑从“线性积累”转向“指数级创新”[2]。与此同时，消费者需求的个性化以及碳中和目标的全球性倒逼，促使企业通过数字化手段重构产品体系、流程架构与商业生态。这一转型不仅是技术工具的升级，更是一场涉及组织基因、商业模式与价值创造范式的系统性变革——其成败直接关乎企业在当前时代的生存韧性，并重新定义了未来经济格局的竞争规则[3]。因此，如何有效推进数字化转型成为数字经济时代企业实践的核心命题[4]。
近年来，学术界围绕企业数字化转型的研究呈现井喷式增长，相关成果显著丰富。然而，尽管其战略价值日益凸显，现有研究仍呈现显著的“碎片化”特征，如，理论视角分散、跨领域整合不足、缺乏全景式分析框架等。这种割裂状态既制约了学术共识的凝聚，也削弱了研究成果对实践的指导效能。在此背景下，系统性梳理该领域的知识脉络与演进规律，既是弥补学术界认知鸿沟的当务之急，更是助力企业构建“数字韧性”、应对复杂挑战的理论基石[5]。
基于此，本研究借助CiteSpace可视化工具，对国内外企业数字化转型文献展开深度挖掘与整合，旨在厘清该领域的研究现状、核心议题与未来趋势。通过构建科学知识图谱，本文不仅为学界提供全景式分析框架，也为后续研究的主题选择与路径优化提供参考，助力理论与实践的双向赋能。
2. 数据来源及研究方法
2.1. 数据来源
本研究以中国知网(CNKI)数据库为文献来源，采用系统化检索方法获取研究数据。具体而言，在2015~2025年的时间跨度内，以“企业数字化转型”为主题词进行检索，并将文献类型限定为中文核心期刊论文。通过排除包含研究报告、会议纪要、人物访谈等非学术性文本对初始检索结果进行筛选后[6]，最终形成包含1143篇高质量学术论文的研究样本库。这一文献筛选过程确保了研究数据的学术严谨性与主题相关性。
2.2. 研究方法
本研究运用CiteSpace文献计量分析工具，对企业数字化转型领域的相关文献数据进行可视化呈现，通过构建知识图谱揭示学术文献间的内在关联。该方法不仅能够系统梳理该领域的历史发展轨迹、当前研究动态及核心议题[7]，还可为探索该学科的未来演进方向提供前瞻性研判依据。
3. 研究现状可视化分析
3.1. 发文量分析
Figure 1. The number of papers published in “Enterprise Digital Transformation” from 2015 to 2025
图1. 2015~2025年“企业数字化转型”历年发文量图
年度发文量作为评估科学研究活跃度与进展的核心指标，能够清晰地揭示某一研究领域在不同时期的发展轨迹与变化趋势[8]。如图1所示，针对“企业数字化转型”这一研究主题，其发展历程可大致划分为三个主要阶段：
(1) 2015~2020年：该阶段相关文献的发表数量相对有限，年均发文量不足50篇，但总体来说处于一种缓慢增长的态势这表明该阶段对于企业数字化转型研究领域的关注度较低，尚处于理论探索初期。
(2) 2021~2024年：自2021年起，文献量呈指数级增长，到2022年激增至174篇，2023年达到398篇，直至2024年为止达到472篇。这一跃升表明企业数字化转型研究在政策推动与实践需求下迅速成为学术界焦点。
(3) 2025年及以后：2025年仅包含第一季度数据，当前发文量较低，但结合历史增长规律与数字化转型的持续热度，预计未来文献产出量将保持上升态势，研究主题可能进一步向技术融合、组织变革等细分领域深化。
3.2. 发文作者
在学术领域中，作者及其合作网络是影响研究发展的重要因素。通过对我国企业数字化转型升级相关文献的作者合作模式进行解析，有助于识别该领域内的核心研究群体及其协同效应，进而揭示学术团队的结构特征与研究功能。运用CiteSpace工具构建的知识图谱显示(见图2所示)，该研究网络包含629位学者节点和450条关联连线，形成的合作网络密度为0.0023，这反映出当前该领域学者间存在一定程度的协作关系，但整体合作紧密度仍具提升空间。
Figure 2. Author map of enterprise digital transformation
图2. 企业数字化转型作者图谱
Table 1. Top 10 authors by the number of published papers
表1. 发文量前10作者排序
排序 |
发文量 |
作者 |
合作度 |
1 |
22 |
吴非 |
11 |
2 |
8 |
李鑫 |
3 |
3 |
6 |
王稳华 |
4 |
4 |
6 |
谭伟杰 |
2 |
5 |
6 |
宋铁波 |
1 |
6 |
5 |
余典范 |
3 |
7 |
5 |
李治国 |
2 |
8 |
5 |
佟岩 |
2 |
9 |
5 |
陈劲 |
2 |
10 |
5 |
李兆哲 |
2 |
通过统计计算企业数字化转型领域作者年度发文量，得到前10位该研究领域核心作者的排序结果如表1所示，其中吴非以发表22篇相关领域文章位居榜首，李鑫8篇，王稳华、谭伟杰和宋铁波分别6篇，余典范、李治国、佟岩、陈劲、李兆哲为4篇。
图谱中形成的多个作者之间的子网络结构表示这些作者之间在研究中相互合作。其中，连线粗度与节点间距离表明其协同研究的深度[9]，吴非与陈劲、阳镇等人形成紧密合作群，合作较显著，图谱中显示发表文献量较多的几位作者之间联系较少，未形成有效的子网络结构，多数高产作者(如谭伟杰、宋铁波等)与余典范、李治国等其他高产作者无直接连线；低产作者占比超80%，且合作度普遍为1 (如孔维嘉、林洲钰等)，形成大量“孤立节点”。这些现象表明，我国学术研究者在中小企业数字化转型方面的研究交流较少，合作联系不够紧密，学者之间的交流合作需要进一步加强。
根据图谱和数据分析，我国该领域研究中核心作者数量较少，且高产作者间发文量出现明显断层的现象，表明该领域仍有较大的研究空间。作者间形成了相对稳定的合作群，且以吴非、陈劲等高产作者也形成了稳定的合作交流关系，但整体而言，仍有较多相对零散的作者，作者间交流合作的频次和强度仍需提升。
3.3. 发文机构分析
通过分析所选文献的发表机构，可以更好地了解研究力量的分布情况和不同机构之间的协作关系，运用CiteSpace软件构建发文机构共现图，如图3所示，节点个数为537个，连线572条，网络密度数0.004，表明该研究领域机构间的合作仍需加强。
Figure 3. Mapping of issuers for enterprise digital transformation
图3. 企业数字化转型发文机构图谱
Table 2. The top 10 institutions in terms of the number of papers published
表2. 发文量前10机构排序
排序 |
发文量 |
机构 |
合作度 |
1 |
24 |
南开大学经济学院 |
8 |
2 |
22 |
中国社会科学院工业经济研究所 |
12 |
3 |
21 |
广东金融学院金融科技工程技术开发中心 |
9 |
4 |
19 |
南京大学商学院 |
6 |
5 |
18 |
清华大学经济管理学院 |
22 |
6 |
18 |
吉林大学商学与管理学院 |
7 |
7 |
16 |
中国财政科学研究院 |
6 |
8 |
16 |
广东外语外贸大学经济贸易学院 |
5 |
9 |
14 |
上海财经大学商学院 |
12 |
10 |
14 |
对外经济贸易大学国际商学院 |
10 |
通过统计发文量前10的机构如表2所示，不难发现，关于企业数字化转型研究发文量较多的机构为高校和研究所，其中以南开大学经济学院发表相关论文24篇位居榜首，中国社会科学院工业经济研究所发表22篇紧随其后，广东金融学院金融科技工程技术开发中心发表相关论文21篇。
根据图谱和数据分析，南开大学经济学院、中国社会科学院工业经济研究所、广东金融学院金融科技工程技术开发中心和南京大学商学院等是最清晰的核心节点，是我国企业数字化转型的主力研究机构，并且多数研究机构有连线，说明其保持着密切的合作关系，其中清华大学经济管理学院、上海财经大学商学院和中国社会科学院工业经济研究所等机构与其它机构的合作度最高。
4. 研究热点与发展路径可视化分析
4.1. 关键词共现分析
关键词作为文献主题的核心要素，能够精准概括和凝练研究内容的核心方向。通过对高频关键词的系统分析，可揭示特定领域的研究热点、演进趋势及主题间的关联性。本文基于CiteSpace软件对文献进行关键词共现网络分析，结果如图4所示。图中节点以年轮形式呈现，其大小与关键词出现频次正相关，节点间连线则表征关键词的共现关系[10]。数据显示，网络共包含392个节点和475条连线，网络密度为0.0062。较低的连线密度表明当前研究主题间的交叉融合程度较低，未来需进一步强化领域内研究的系统性与协同性，以推动知识网络的结构优化。
Figure 4. Keyword co-occurrence map
图4. 关键词共现图谱
如表3所示，“数字经济”(频次92)与“融资约束”(频次77)是频次最高的关键词，表明数字化转型背景下经济形态变革与企业资金链管理问题成为核心研究焦点。“数字经济”的高中心性(0.95)进一步凸显其作为跨领域枢纽的作用，连接了“企业创新”、“全要素生产率”、“数字技术”等主题，反映了数字经济对传统产业升级、技术融合及效率提升的驱动效应。“融资约束”则突显出中小企业发展中的核心瓶颈，其与“信息透明度”(中心性0.34)、“内部控制”(中心性0.31)的共现关系，揭示了企业在数字化转型中需兼顾资金配置优化与提高治理能力。
Table 3. The top 15 keyword frequencies are ranked
表3. 关键词频次前15排序
排序 |
频次 |
关键词 |
中心性 |
1 |
92 |
数字经济 |
0.95 |
2 |
77 |
融资约束 |
0.23 |
3 |
47 |
高质量发展 |
0.18 |
4 |
46 |
企业创新 |
0.1 |
5 |
38 |
全要素生产率 |
0.11 |
6 |
28 |
公司治理 |
0.01 |
7 |
26 |
中小企业 |
0.32 |
8 |
25 |
数字技术 |
0.18 |
9 |
24 |
信息不对称 |
0.11 |
10 |
23 |
文本分析 |
0 |
11 |
20 |
信息透明度 |
0.34 |
12 |
20 |
技术创新 |
0.03 |
13 |
20 |
绿色创新 |
0.01 |
14 |
19 |
同群效应 |
0.15 |
15 |
19 |
内部控制 |
0.31 |
此外，“高质量发展”(频次47)与“企业创新”(频次46)的高频出现，表明研究视角从单一效率提升转向综合质量优化，尤其关注技术创新(频次20)、绿色创新(频次20)等细分方向，呼应了“双碳”目标与可持续发展的时代诉求。值得注意的是“文本分析”(频次23)虽频次较低，但其中心性为0，暗示该技术尚未充分融入现有研究网络，未来或需加强方法论层面的交叉应用。
“数字经济”(中心性0.95)与“信息透明度”(中心性0.34)是网络中的核心枢纽。前者通过连接宏观政策、企业实践与技术应用，从而推动研究从理论探讨向实证分析延伸；后者则聚焦于数字化转型中信息不对称(频次24)的消除机制，串联起“公司治理”、“内部控制”等议题，体现了数据驱动决策的研究趋势。“中小企业”(中心性0.32)作为另一重要节点，与“融资约束”、“数字技术”形成强关联，凸显中小企业在数字化转型中面临的特殊挑战和政策支持需求。
在数字化转型的背景下，“绿色创新”与“公司治理”需通过理论融合实现协同发展。当前，“绿色创新”(频次20，中心性0.01)和“公司治理”(频次28，中心性0.01)虽在研究中高频出现，但其低中心性表明二者尚未深度嵌入以“数字经济”为核心的研究网络。数字化转型通过数字技术为绿色创新提供技术支撑，例如利用智能监测系统优化资源利用效率，或通过碳足迹追踪推动绿色产品设计。同时，公司治理机制的革新是数字化转型落地的关键，需通过提升信息透明度(中心性0.34)和完善内部控制(中心性0.31)，解决转型中的信息不对称问题，并确保绿色创新战略与治理目标的一致性。
从技术演进看，“数字技术”(频次25)与“文本分析”(频次23)的兴起，标志着研究方法从传统统计向大数据与人工智能的转型。如“文本分析”虽当前应用范围有限，但其与“信息透明度”、“企业创新”的潜在关联，可能为挖掘非结构化数据提供新工具，如企业年报、用户评论等。而“同群效应”(频次19)等社会学概念的引入，则反映了研究从技术导向转向行为分析的多元性拓展。
除此之外，“绿色技术创新”在关键词网络中被多次提及，但其频次(20)与中心性(0.01)的不匹配，暗示该领域尚未形成系统化理论框架，需结合政策激励、企业实践与消费者行为进行纵深探索。
4.2. 时间线图分析
本研究采用CiteSpace软件对文献关键词进行时序网络分析，以动态呈现关键词的演进轨迹及其交互关联，具体结果如图5所示。在聚类有效性检验中，Q值(衡量聚类结构显著性的指标)与S值(评估聚类信度的参数)分别达到0.8783和0.9634，显著高于常规判别标准(Q值阈值 > 0.3，S值阈值 > 0.7) [4]。这一结果表明关键词的聚类分布具有高度非随机性，能够有效揭示研究主题的内在逻辑，且证实各聚类内部的同质化程度较高，不同主题间的边界清晰且分类可信。
Figure 5. Timeline of keywords
图5. 关键词时间线图谱
通过对关键词聚类图谱的时序分析，研究演进可划分为三个阶段：
2011~2019年：初步探索阶段。此阶段以“企业数字化转型”(聚类#1)为核心，但研究主题相对单一，主要聚焦传统行业如“出版企业”的数字化转型路径探索，节点数量较少且分布松散。关键词如“数字技术”、“信息技术对新零售的重视”反映出技术应用初期对效率提升的初步关注，但尚未形成系统性理论框架。研究主体局限于国有企业与大型制造业企业，跨领域关联性较弱，例如“内部控制质量”和“政府补贴”(聚类#5)等议题尚未与数字化转型形成深度耦合。
2020年前后：高速发展与多元化阶段。研究进入爆发期，节点数量显著增加且联系紧密性增强。“中小企业”(聚类#2)与“数字经济”(聚类#3)成为核心议题，表明研究主体向中小型企业的扩展，尤其关注“融资约束”与“市场竞争”等现实挑战。与此同时，“经营绩效”(聚类#6)与“供应链效率”被高频讨论，揭示了数字化转型对企业效率提升的直接效应。在技术层面，“金融科技”(聚类#7)与“研发投入”的关联性增强，体现数字化与金融创新的深度融合。此外，“客户集中度”(聚类#9)等新概念的引入，标志着研究视角从企业内部转向市场生态的全面分析。
2023年前后：深化拓展与创新融合阶段。研究内容进一步丰富，理论边界持续拓宽。一方面，“绿色技术创新”与“企业创新”成为新兴热点，推动数字化转型研究向可持续发展领域延伸，如“绿色技术创新”与“供应链输出”的共现关系凸显环境目标的实践路径。另一方面，“收入分配”(聚类#8)与“人力资本”等议题的强化，反映了数字化转型对社会经济结构的深层影响。研究路径上，“代理成本”“信息透明度”等治理问题被深度探讨，形成“技术–治理–绩效”的整合框架。此外，“金融风险”“同群效应”等跨学科概念的引入，进一步拓展了研究维度，预示未来将聚焦复杂系统下的数字化转型动态机制与政策协同。
4.3. 关键词突现分析
通过对2015年至2025年间在线评论研究领域的文献进行CiteSpace突显词分析，我们筛选出了Top 25的突显关键词如图6所示，并依据其突现年份与强度，将这些关键词划分为不同的研究阶段。这些
Figure 6. Keyword emergence
图6. 关键词突现图谱
关键词包括出版企业、数字经济、制造企业、中小企业、数字技术、指标体系、商业模式创新、产业数字化、中小制造企业、体育产业、政府行为、数字化能力、机器学习、公司治理、交易成本、资本配置效率、环境绩效等。根据关键词突现的开始时间与结束时间，将突现关键词划分为3个发展阶段。
第一阶段：早期探索阶段(2016~2019年)。此阶段研究主题较为分散且强度较低，以“出版企业”(强度1.36，2016~2019)为核心，反映传统行业数字化转型的初步尝试。关键词如“指标体系”(强度1.3，2020)虽在2020年突现，但其仅持续1年的短暂性表明早期研究更关注技术应用的局部探索，缺乏系统性框架。研究内容多聚焦于基础技术引入与政策试点，如“数字技术”和“政府行为”，但节点间关联较弱，尚未形成明确的理论路径。
第二阶段：快速扩张阶段(2020~2022年)。研究进入高速发展期，突现关键词强度显著提升且主题趋于多元化。其一，核心企业类型扩展，“制造企业”(强度2.92，2020~2022)与“中小制造企业”(强度1.33，2021~2022)成为研究焦点，体现数字化转型主体从大型企业向中小企业的下沉，尤其关注其面临的“融资约束”(强度2.68，2020~2021)与“市场竞争”挑战；其二，技术驱动深化，“数字经济”(强度2.09，2019~2021)与“产业数字化”(强度1.52，2021~2022)突显技术对全产业链的渗透效应，相关研究开始结合“机器学习”(强度1.63，2022)等新兴工具，推动方法论的智能化转型；其三，治理与效率并重，“公司治理”(强度1.35，2022)与“供应链效率”(强度1.36，2023)的突现，表明研究从单一技术应用转向“技术–治理–绩效”的协同优化。
第三阶段：深化创新阶段(2023年及以后)。研究主题进一步向可持续性与复杂系统分析拓展。首先，绿色转型与效率升级，“环境绩效”(强度1.7，2023)与“资本配置效率”(强度1.7，2023)成为新兴热点，以此呼应“双碳”目标下数字化转型的生态责任，“供应链溢出”(强度1.35，2024~2025)则预示着供应链协同创新的纵深探索；其次，前沿技术与政策响应，“新质生产力”(强度3.91，2024~2025)与“管理者短视”(强度2.4，2024~2025)的高强度突现，预示着未来研究将聚焦人工智能、区块链等技术驱动的生产力变革，以及管理者决策行为对转型成效的影响；除此之外，方法论革新“准自然实验”(强度1.36，2023)与“双重差分”(强度1.5，2024~2025)的引入，标志实证研究从相关性分析向因果推断的进阶。
5. 结论与展望
5.1. 研究结论
本文应用CiteSpace可视化分析软件，科学计量统计了中国知网数据库中2015~2025年“企业数字化转型”研究领域1143篇相关性较高的研究文献，从多角度对研究文献进行全面挖掘，构建可视化分析图谱，揭示了以下核心结论：
(1) 研究呈现“初步探索–快速扩张–深化创新”三阶段演进特征。2021年后文献量呈指数增长，政策驱动与实践需求推动数字化转型成为学术焦点，研究主题从技术应用逐步向治理协同、绿色创新及复杂系统分析拓展。
(2) 高频关键词“数字经济”(频次92，中心性0.95)与“融资约束”(频次77)构成研究网络的核心枢纽，凸显出了数字化转型对产业升级与中小企业发展的双重驱动作用。然而，“绿色创新”和“公司治理”等主题虽频次较高，但中心性偏低，表明相关研究仍局限于单一领域，跨学科整合不足。
(3) 高产作者与核心机构虽然形成局部合作网络，但整体合作密度较低(网络密度0.0023)，如吴非、陈劲和南开大学经济学院、中国社会科学院工业经济研究所等，作者间断层明显，多数研究仍处于“孤立节点”状态，制约理论深度与实践转化。
(4) 研究范式从传统统计向数据智能转型，“文本分析”与“机器学习”等技术工具的应用逐步兴起，但尚未充分融入主流研究；“准自然实验”和“双重差分”等因果推断方法的引入，标志着实证研究向精细化、动态化演进。
5.2. 研究展望
基于当前研究的不足与趋势，未来可从以下方向深化探索：
(1) 加强“数字经济–绿色创新–社会治理”的交叉研究，构建融合技术、环境与制度的多维分析框架；推动“文本分析”“机器学习”与经典管理理论的结合，开发智能化评估模型。
(2) 聚焦中小企业在数字化转型中的独特挑战，如融资约束、数字化能力不足等，探索低成本、高弹性的转型模式，结合“供应链效率”、“同群效应”优化资源配置与协同机制。
(3) 深化“双碳”目标下数字化转型的生态责任研究，探索“环境绩效–资本配置效率–供应链溢出”的动态关联，构建绿色技术创新的政策激励与企业实践路径。
(4) 关注数字化转型的“收入分配效应”、“金融风险”等社会经济影响，利用“准自然实验”等方法揭示技术扩散的多级联动机制；强化对“管理者短视”、“新质生产力”等前沿议题方向的探究，解析技术变革与组织行为的互动关系。
(5) 推动高校、企业与政策机构的协同研究，建立跨区域、跨领域的合作平台，提升研究的实践导向与社会价值。
NOTES
*通讯作者。