1. 引言
在全球化和信息化时代背景下，商业环境的快速变化对管理学领域提出了新的挑战。特别是在中国，随着经济的持续增长和市场的不断开放，对于具备创新能力、国际视野以及深厚专业知识的新商科专业人才的需求日益迫切。新商科专业人才的培养不仅要注重传统商业知识的传授，更应强调对新兴技术应用，如大数据分析、云计算和人工智能等知识的掌握，以及对数字化转型的适应能力[1]。然而，当前国内新商科专业人才培养模式尚未完全适应这一转型需求。数字化转型已成为全球商业领域的热点，对新商科专业人才的培养提出了新的挑战和要求。企业对于能够运用数字工具进行决策和运营的人才需求日益增长。因此，新商科专业人才的培养必须与数字化转型紧密结合，以确保新商科专业人才能够适应未来的工作环境。
通过运用CiteSpace等文献分析工具，可以更清晰地识别和追踪国内新商科专业人才培养的研究热点和趋势。这些工具帮助研究者从海量文献中提取关键信息，揭示学科领域的知识结构和演进路径。当前，国内新商科专业人才培养的研究热点集中在如何融合数字化技术于教学和实践中，以及如何培养学生的创新思维和解决复杂问题的能力[2]。数字化转型的必要性在于，它能够提升企业的运营效率，增强市场竞争力，并且促进创新。对于新商科专业人才而言，这意味着他们需要掌握数据分析、云计算、人工智能等前沿技术，以及理解这些技术如何应用于商业决策和运营中。此外，数字化转型还涉及到对商业伦理和社会责任的深刻理解，这些都是新商科专业人才必须具备的素质[3]。因此，采用CiteSpace软件对国内新商科专业人才培养的文献进行可视化分析，旨在识别和追踪该领域的关键研究热点及其随时间的演进趋势，以期为教育政策制定者、高校管理者以及研究人员提供参考和启示。
2. 研究方法与数据来源
2.1. 研究方法
本研究采用Citedpace 6.2.R3版本软件进行文献分析，该软件是一款基于JAVA高级语言开发而成的可视化文献处理工具，由美国德雷塞尔(Drexel)大学陈超美教授[4]研发，主要用于进行文献量化分析工具，可以用来可视化地统计分析文献的发文量，挖掘文献的核心作者分析及机构分布、关键词及共被引分析等，从而可以客观地研究某个领域的研究热点，并预测该领域的发展趋势。因此，本文主要应用该软件进行分析以下几个问题：第一，国内新商科人才培养现状如何？第二，国内新商科人才培养的研究热点是什么？第三，国内新商科人才培养的发展趋势及未来需要关注的问题。
2.2. 数据来源及处理
数据的收集是客观质量评价数据来源的标准[5]，因此，为了确保数据收集的质量及可信度，本研究选择中国知网(CNKI)网络出版总库进行文献筛选作为数据来源。文献的具体检索策略为：首先，选择高级检索方式并以“新商科 + 人才培养”、“新商科 + 人才培育”、“新商科 + 人才培养机制”为主要的主题词进行检索，匹配方式为“精确匹配”，并采用以关键词为主要的检索进行扩展，共计检索到相关文献682篇。为了保障标本文献的质量及相关性，进一步采用人工阅读及筛选判断，去除了会议论文、书评、征稿以及其他与新商科人才培养不相关的文献。随后，使用CiteSpace软件对数据进行转换，再利用其去重功能进行处理，最终得到了591篇有效文献。
3. 新商科研究现状
3.1. 发文量分析
在某种程度上，文献的年度发文数量及其时间分布，能够较为直观地反映该研究领域的发展动态及其学术关注度[6]。年发文数量越多，表明该研究领域越活跃，受学术界的关注度越高，该领域的发展态势越好。因此，为更好地统计分析“新商科人才培养”领域的发文数量，在进行可视化分析之前，先利用Excel软件进行统计分析该领域的文献年发文数量，如图1所示。
Figure 1. Statistical analysis of the annual publication volume in the field of new business talent cultivation, 2017~2024
图1. 2017年~2024年新商科人才培养领域的年发文数量统计分析图
通过图1可以看出，除了2017年仅有1篇文献外，国内有关于“新商科人才培养”为主题的研究领域从2018年开始呈逐年递增趋势，特别是到2021年后增幅尤为突出。这说明，关于新商科人才培养的研究领域越来越受到学者的关注，该领域的发展态势较为活跃，整体发展速度较快，且研究热度呈逐年递增趋势。依据新商科人才培养领域的年发文数量统计分析图，可将新商科人才培养研究大致划分为三个阶段：第一阶段为萌芽期(2017年)，这一阶段发文量仅为1篇，主要是探讨职业教育的新商科人才培养[7]，但并没有在学术界产生影响；第二阶段为发展期(2018~2021年)，这一阶段该领域的相关主题年发文量开始迅速增加。从年发文数量统计分析图可知，从2018年开始受到业界的关注，其主要原因是2018年教育部高教司司长吴岩提出新工科、新医科、新农科、新文科建设[8]，促进了新商科的相关研究，之后新商科人才培养的相关领域研究成果年发文量出现大幅增加的现象，并在2021年超过了百篇，达到124篇文献。因此，表明新商科人才培养已成为中国高校人才培养的热门研究主题，该领域已开始进入快速发展阶段。第三阶段为深化期(2022~2023年)，这一阶段该领域的研究受到国内学者的持续关注，年发文量较前一阶段增速明显加快，年发文量分别在2022年及2023年持续增加，并在2023年达到160篇。从中可以看出，我国新商科人才培养研究已开始进入快速发展和深入研究阶段，逐渐成为国内学者关注的热点。
然而，年发文量虽能很好地反映某个领域的发展动态及其学术关注度，但其结果受到多种因素的影响，可能会导致该结果反映该领域发展动态及其发展趋势有时出现偏差的现象，从而无法客观地反映实事[9]。因此，为了更好地反映新商科人才培养的学术发展趋势，尝试使用Excel对国内新商科人才培养的相关发文量进行线性函数曲线拟合预测。利用Excel对新商科人才培养的年累积发文量进行线性函数曲线拟合预测后，发现其线性拟合程度较好，拟合度R2 = 0.9802，拟合线性函数为f(x) = 28.536x − 57559，其中f(x)表示“新商科人才培养”相关主题的年发文量，t表示“新商科人才培养”相关主题的论文发表年份，其拟合结果如图2所示。
Figure 2. Trend in the number of publications
图2. 发文量趋势图
依据图2的拟合线性曲线可以清晰地分析出，以“新商科人才培养”为主题的相关研究在未来两年内显持续激增，表明该研究领域未来仍然保持较热门的态势。
3.2. 核心作者分析及机构分布
3.2.1. 核心作者发文数量及合作关系分析
核心作者是指在某个领域研究中，其发文数量可观且其学术影响力较高的学者。在某一领域研究的核心作者合作网络图谱中，高发文量作者表明其在该领域具有一定的影响力，作者之间的合作图谱也能提示不同作者在该领域研究的关联性[10]。因此，借助于CiteSpace软件对样本文献数据进行处理，节点类型设置为“作者(author)”，其余为默认值，分别导入CNKI的样本数据，运行CiteSpace软件后，得到核心作者分布可视图，如图3所示，并采用Excel工具对样本量中发文数量排名前10的作者数据进行统计分析整理，如表1所示。
Table 1. Number of publications by core authors
表1. 核心作者发文数量表
序号 |
发文量 |
年份 |
作者 |
1 |
3 |
2020 |
宣昌勇 |
2 |
3 |
2023 |
刘秀 |
3 |
2 |
2019 |
刘志娟 |
4 |
2 |
2022 |
于佳弘 |
5 |
2 |
2019 |
湛玉婕 |
6 |
2 |
2021 |
蔡蕙 |
7 |
2 |
2022 |
彭晓英 |
8 |
2 |
2023 |
袁蓓 |
9 |
2 |
2020 |
李建忠 |
10 |
2 |
2019 |
刘莹莹 |
Figure 3. Visualization of core authors’ distribution
图3. 核心作者分布可视图
由表1可知，国内样本量中发文量最多的是宜昌勇和刘秀，发文量分别为3篇，主要是研究应用型本科新商科培养模式[11]；其他发文量较多的还有刘志娟和于佳弘等等，这些作者构成了新商科人才培养研究领域的核心作者及核心研究团队，他们在新商科人才培养研究领域具有较强的影响力。
普赖斯定律是衡量某个学科领域文献作者的分布规律，即表示在某个特定学科领域中，该领域的全部论文的半数是由该领域中全部作者的平方根的学者撰写的[12] [13]。普赖斯定律的计算公式为：M = 0.749 × (Nmax)1/2，其中M表示某个学科领域的核心作者最低发文量，Nmax表示某个领域内最高产作者的发文数量[12] [13]。根据普赖斯定律的计算公式得出国内样本中高产作者阈值为1.297 (0.749 × 1.732 = 1.297)，则本研究选取发文量大于(或等于) 2的作者为新商科人才培养研究领域的高产作者。经统计分析可知，国内样本量中新商科人才培养研究领域高产作者共有50位核心作者，总发文量为102篇，占比为17.23%。依据普赖斯定律可知，国内新商科人才培养的核心作者发文量不足全部核心作者的50%，因此，表明国内新商科人才培养领域尚未形成一批高产和高影响力的核心作者及研究团队，作者之间的科研合作关系较弱，发文量也相对较少。
从图3新商科人才培养研究领域的核心作者及核心研究团队图可知，作者合作关系图普共有节点(N) 197个，连线(E) 57条，网络密度(Density)为0.003，这说明国内新商科人才培养研究领域虽较为活跃，但其合作关系较为松散[14]。具体而言，从发文数量看，核心作者发文量总体不高，最多的发文量分别是宜昌勇和刘秀，发文量分别为3篇，共2人；其他大量核心作者发文量都是2篇，共48人；此外还有大量非核心作者的发文量为1篇，共542人。研究不难发现，除了刘海英、彭晓英及孟迪云等人和部分学者进行了合作外，该研究领域的其他学者多处于“孤军奋战”的状态，也表明该研究领域尚未形成明显的合作团队且学者合作关系较为松散。
3.2.2. 发文机构分布
核心研究机构分布是指某个学科某个领域的研究机构合作情况分布，通过核心研究机构合作情况分析，可以清晰地了解该研究领域的主要研究机构团队[15]。本研究运用CiteSpace软件对CNKI文献样本量数据进行处理，节点类型设置为“机构(institution)”其余为默认值。运行CiteSpace软件后，得到核心机构共现网络分布可视图，如图4所示，并采用Excel工具对样本量中发文量大于或等于3的机构数据进行统计分析整理，如表2所示。
Table 2. Distribution of document-publishing institutions
表2. 发文机构分布表
序号 |
发文量 |
年份 |
机构名称 |
1 |
10 |
2021 |
贵州商学院 |
2 |
7 |
2021 |
哈尔滨商业大学 |
3 |
6 |
2018 |
无锡商业职业技术学院 |
4 |
5 |
2018 |
浙江商业职业技术学院 |
5 |
4 |
2021 |
岭南师范学院商学院 |
6 |
3 |
2023 |
南昌理工学院大数据管理与运用研究所 |
7 |
3 |
2021 |
云南大学滇池学院 |
8 |
3 |
2020 |
北京联合大学商务学院 |
9 |
3 |
2023 |
闽江学院新华都商学院 |
10 |
3 |
2020 |
江苏海洋大学 |
从表2可以看出，新商科人才培养的研究机构多分布在本科高校。其中，发文量排名前3的研究机构是贵州商学院(10篇)、哈尔滨商业大学(7篇)、无锡商业职业技术学院(6篇)；其他发文量最多的研究机构分别是浙江商业职业技术学院(5篇)及岭南师范学院商学院(4篇)。从研究机构整体上看，在新商科人才培养研究领域贡献最大的3个机构分别是贵州商学院、哈尔滨商业大学、无锡商业职业技术学院；从研究机构类型上看，新商科人才培养的研究机构主要集中在应用型本科院校，且都是商科院校；从研究机构合作图谱可看出，CNKI样本文献中发文机构共有(N) 174个，连线(E) 29条，网络密度(Density)为0.0019，这表明研究机构之间的合作关系虽有合作，但其之间的合作关系不够紧密，且尚未形成较强的学术合作网络关系，并缺乏能够处于中心点辐射周边的科研机构。从研究机构性质来看，新商科人才培养的研究机构主要以商业本科大学为主，商业职业学院或独立本科学院为辅，这主要是这些机构在2018年以后，分别在省级教改课题、省规划课题及校级课题立项了“新商科人才培养”为主题的相关课题，从而为“新商科人才培养”展开研究奠定基础[16]。因此，科研合作机构有待进一步加强该领域的合作。
Figure 4. Co-occurrence network diagram of core institutions
图4. 核心机构共现网络图
4. 新商科专业人才培养的研究热点
4.1. 研究热点：高频关键词分析
关键词是文献主题及研究内容的核心及精髓，也是其对文献的高度概括和凝练，因此，对文献关键词进行分析，可以揭示某一学术领域在某一时间段内研究成果的总体特征、发展脉络及各研究之间的关系，从而确定一个研究领域的热点问题[14] [17] [18]。本文借助CiteSpace软件对样本文献的数据进行关键词处理，将节点类型设置为“关键词(keyword)”，其余为默认值，绘制出关键词共现网络图，如图五所示，并采用Excel工具进行处理，制作出国内新商科人才培养领域高频关键词。同时，对已处理好的关键词展开系统分析，以探讨新商科专业人才培养领域的研究热点。
运用CiteSpace软件对591篇国内新商科人才培养的文献进行关键词共现分析。从图5关键词共现网络图谱可知，图谱中共有(N) 281个节点，连线(E) 694条，网络密度(Density)为0.0176，表明国内新商科人才培养领域的关键词之间存在相对较多的联系，特别是“新商科”作为核心关键词，其与“数字经济”、“创新创业”等关键词的紧密联系表明了商科教育正面临着数字化转型的挑战与机遇。共现图谱中各类网络节点的不断涌现，表明国内新商科人才培养的网络共现图表明该研究领域的研究内容丰富且较为活跃，各研究主题表现为纵深化和多样化的特征。网络密度(Density)为0.0176，表明共现图图谱中尽管涌现出大量的各类网络节点和连线，但并不是所有的节点都与其他节点相连。这意味着国内新商科人才培养研究领域的关键词在一定程度上是相对分散的，这种分散性可能揭示了研究领域内存在多个独立的研究方向或研究群体，它们之间的交叉和融合较少。
Figure 5. Keyword co-occurrence network diagram
图5. 关键词共现网络图
从图5的图谱中可以观察到，一些节点之间的连线较为密集，形成了明显的集群。这些集群可能代表了研究领域中的主要研究方向或热点问题。例如，“新商科”、“数字经济”和“电子商务”等关键词可能围绕商业教育与数字化转型的主题形成了一个集群。这些集群的存在不仅揭示了当前研究的重点，也为未来的研究方向提供了指引。同时，我们也可以看到一些节点虽然与其他节点的直接联系不多，但它们可能在不同集群间起到了桥梁作用，连接了不同的研究领域或概念。这些节点可能代表了跨学科的研究主题或新兴的研究趋势，值得进一步的关注和探索。此外，通过对连线的分析，我们可以识别出关键词之间的共现关系，这有助于我们理解不同概念之间的相互作用和影响。例如，“创新创业”与“实践教学”的共现可能表明，创新教育不仅需要理论知识的传授，还需要通过实践来培养学生的创业能力。
从表3可知，关于国内新商科人才培养领域，前10位的热点关键词频都在13次以上，其中最高词频的关键词是“新商科”，词频为418次，其次，是“人才培养”词频为153次，然后是“产教整合”和“数字经济”，其词频分别为62次和43次。从关键词的频次和中心系数来看，“新商科”无疑是当前研究的焦点，它体现了教育领域对于传统商科教育模式的创新和改革。关键词“新商科”的高频出现，凸显了该领域对于跨学科知识整合和实践技能培养的重视，旨在培养适应数字化时代需求的商业人才。紧随其后的“人才培养”关键词，强调了教育的核心目标，即在新商科背景下，人才培养不仅要求学生掌握必要的商业知识和技能，还要求他们具备批判性思维、团队合作能力和领导力。这些素质对于学生未来的职业发展至关重要。“产教融合”体现了教育与产业界的紧密结合，推动了教育内容与市场需求的对接。而“数字经济”的提及，则指出了新商科教育必须适应数字化转型的趋势，培养学生的数据分析能力、电子商务知识和数字营销技能，以适应数字经济的发展。此外，“创新创业”、“课程体系”和“新文科”等关键词的出现，也揭示了新商科教育的多元化和综合性。创新创业教育的融入旨在激发学生的创业精神和创新能力，而课程体系的改革则要求教育内容和教学方法与时俱进，新文科的提出则是对传统文科教育在新形势下的重新审视和构建。总体而言，国内新商科人才培养领域的高频关键词分析揭示了教育改革的方向和重点。
Table 3. Keyword frequency and centrality measures
表3. 关键词频次及中心系数表
序号 |
热点词 |
频次 |
中心系数 |
1 |
新商科 |
418 |
1.41 |
2 |
人才培养 |
153 |
0.27 |
3 |
产教融合 |
62 |
0.08 |
4 |
数字经济 |
43 |
0.03 |
5 |
培养模式 |
19 |
0.01 |
6 |
高职院校 |
16 |
0.03 |
7 |
创新创业 |
15 |
0.03 |
8 |
课程体系 |
14 |
0.01 |
9 |
课程思政 |
13 |
0 |
10 |
新文科 |
13 |
0.02 |
4.2. 研究主题：关键词聚类分析
关键词聚类分析是一种直观揭示当前学术界在某个研究领域内研究主题和趋势的有效方法[19]。因此，本研究运用CiteSpace软件，对国内新商科专业人才培养的关键词进行了聚类分析，旨在通过可视化手段揭示该领域的研究结构和热点趋势。通过构建关键词聚类图谱，本研究深入分析了网络结构的紧密性和模块化程度。根据模块值(Q值)和平均轮廓值(S值)的评估标准，本研究对聚类的有效性进行了量化分析。具体而言，Q值的取值范围在0.3以上，表明聚类划分的群落结构具有显著性；而S值的高低则反映了聚类的合理性和可信度。当S值超过0.5时，聚类被认为是合理的；若S值达到0.7以上，则表明聚类不仅高效，而且具有较高的可信度。这些量化指标为新商科专业人才培养研究领域提供了一种科学的评估工具，有助于识别和追踪研究的主流方向和热点问题[6]。
在采用CiteSpace软件进行分析时，通过应用对数似然比算法(Log-Likelihood Ratio, LLR)对2017~2023年国内新商科专业人才培养研究的高频关键词进行聚类分析。在分析过程中，除LLR算法外，其他参数均采用默认设置，以确保分析结果的客观性。通过这一方法，我们绘制了关键词聚类知识图谱，如图6所示。该图谱揭示了11个主要的关键词聚类标签，其中模块值(Q值)为0.8614，显著高于0.3的阈值，表明聚类结构具有统计学意义上的显著性；平均轮廓值(S值)为0.9818，远高于0.7的标准，表明聚类结果不仅高效，而且具有极高的可信度。
进一步分析图6所示的关键词聚类知识图谱，发现这些聚类标签不仅在结构上显著，而且在效果上也显示出良好的聚类性能。这一结果为概括和分析国内新商科专业人才培养研究的总体特征和发展趋势提供了有力的支持。此外，该聚类图谱还为我们提供了对大数据治理研究的总体特征和发展趋势进行深入分析的基础，有助于揭示该领域的研究热点和潜在的研究方向。
Figure 6. Keyword clustering knowledge graph
图6. 关键词聚类知识图谱
5. 新商科专业人才培养的前沿趋势分析
5.1. 关键词时间线聚类图谱分析
通过CiteSpace的关键词时间线聚类图谱分析，本研究揭示了国内新商科专业人才培养的主要研究热点和发展趋势。通过设定时间跨度为2017~2024年，选择g-index (k = 25)作为选择标准，并应用LRF (Local Reaching Centrality)值为3.0，L/N (Largest Connected Component)为10，LBY (Longest Path Year)为5，以及e (Edge)为1.0的参数设置，构建了包含281个节点和694条边的网络模型，其密度为0.0176，表明网络中的连接相对稀疏，如图7所示。在构建的网络中，最大的连通组件(LCC)包含264个节点，占网络总节点数的93%，这表明研究热点在新商科专业人才培养领域内具有较高的集中度。Modularity Q值为0.4444，指示网络社区结构的划分质量较好，而加权的平均轮廓系数(Weighted Mean silhouette S)为0.8664，表明聚类效果显著，节点与其所属聚类的相似度高。
关键词时间线聚类图谱揭示了新商科专业人才培养的多个研究热点及其随时间的变化。例如，“#0新商科”聚类涵盖了“独立学院”、“产业学院”、“发展创新”等关键词，突显了新商科教育模式的多元化和创新性。“#1人才培养”聚类则强调了“国际商务”、“培养策略”、“四维办后”等概念，指向了人才培养的国际化和战略性。此外，“#2培养路径”和“#3产教融合”聚类突出了“大数据”、“财会”、“供应链”等关键词，反映了新商科人才培养对技术融合和产业需求的响应。特别值得注意的是，“#4商科教育”和“#5新商业”聚类，它们分别代表了商科教育的传统与创新两个维度，涵盖了“财务管理”、“课程体系”、“数蜂化”等关键词，展现了商科教育在继承中创新、在创新中发展的动态过程。
5.2. 关键词突现分析
关键词的引用突增现象揭示了特定领域知识增长的动态和学术兴趣的集中爆发。通过分析2017至2023年间的文献数据，可以识别出六个关键词表现出显著的引用增长趋势，如图8所示。“会计教学”在2017年达到了5.6的引用强度峰值，暗示了该年度内该主题的学术关注度异常高涨。紧随其后的是“工学结合”，其在2017至2018年间的引用强度为2.2，表明这一教育模式在这两年内受到了学术界的特别关注。“智能才税”作为一个新兴概念，自2020年起迅速崭露头角，并在2023年之前保持了2.2的稳定引用强度。“大数据”技术则展现了更为持久的增长势头，自2018年的4.91起，至2023年期间持续受到学术界的热切关注。“职业教育”和“业财融合”也分别在2017至2023年和2018至2023年间，以3.58和2.59的引用强度，反映出这两个领域在学术界的持续增长和深入探讨。这些关键词的引用动态不仅为学术研究者提供了研究热点的指示，也为政策制定者和行业分析师提供了宝贵的信息，以洞察学术趋势和预测未来研究的重点领域。
Figure 7. Timeline view of keyword clusters
图7. 关键词时间线聚类图谱
Figure 8. Keywords with the strongest citation bursts
图8. 关键词突现分析
6. 研究结论及局限性
6.1. 研究结论
本文以以2017~2023年中国知网(CNKI)数据库刊发的新商科人才培养研究为研究对象，利用CiteSpace可视化分析工具，对国内新商科人才培养研究热点和发展趋势进行分析和探讨，研究结论可归纳为以下几点：
从研究的总体趋势看，新商科人才培养的学术关注度呈现逐年上升态势，研究热点不断上升，未来一个时期将仍处于学术繁荣阶段。相关文献在2020年之前数量相对较少，年均发文量不足100篇，2021年后进入快速增长期，年均发文量近150篇，呈现出显著增长态势，表明该领域的学术关注度已进入快速发展阶段，也反映出该领域在政策推动与产业需求双重驱动下的快速发展。
从作者与研究机构共现图谱看，国内尽管存在个别高产作者，但其核心作者群及机构间的合作网络尚显松散，学术关联度不够密切，表明其尚未形成具有显著影响力的研究团队。本科商业学院是新商科人才培养研究的主阵地，理论与实践相结合的匹配性及有效性还需要进一步加强。
从高频关键词与关键词聚类图普看，词频较高的关键词有：新商科、人才培养、产教融合、数字经济、培养模式、高职院校、创新创业、课程体系等。基于关键词聚类分析图谱，揭示出新商科专业人才培养的五大热点主题，包括新商科、课程体系、商科教育、商科人才、数字经济等。这些热点主题聚类标签不仅在结构上显著，而且在效果上也显示出良好的聚类性能，反映出新商科教育正从传统模式向跨学科、智能化、技能导向的方向转型。
此外，时间线聚类与关键词突现图谱分析则揭示了研究热点的演进路径，并识别出若干具有潜力的前沿方向。关键词聚类分析揭示了新商科、人才培养路径、产教融合、商科教育等11个显著的研究方向，为未来的研究提供了清晰的路径和视角。时间线聚类图谱和关键词突现分析为本研究增添了深度，展现了新商科教育在继承与创新中的发展轨迹，并预测了未来研究的热点。
6.2. 研究展望
基于上述研究，本文提出以下的研究议题，以供未来学术探索：
其一，“智能财税”突现于2023年，其快速引用突现预示着传统财会类课程将由财税技能向人工智能转型的挑战。未来财税理论及实践研究应考虑以下几个问题：在生成式人工智能与财税智能迅速普及应用的背景下，商科课程如何重构“专业技能知识–人工智能技术–新商科实践与理论”三维框架体系？师资队伍是否具备“商业技能 + 数据科学 + 人工智能 + AI治理”的跨学科综合数字素养能力？
其二，“业财融合”作为持续热点，其背后反映的是企业对“财务业务一体化”人才的迫切需求。然而，大多数研究者多聚焦于课程设计层面，缺乏对跨学科课程体系的设计及师资团队建设机制的系统探讨。未来研究可深入探讨：高校可从组织层面进行着手，考虑如何打破各学院及各专业之间的“学科孤岛”？如何构建“新商科 + 人工智能技术 + 行业实践”三元协同的教师发展生态？并从制度激励与评价机制进行系统设计？
其三，“智能财税”、“数字经济”、“数字治理”等新兴关键词的涌现，亦提示新商科教育研究应从“传统知识教育”转向“社会价值理性”层面进行探讨，回应数字经济、人工智能、绿色转型等宏观议题对商科教育的伦理挑战。未来研究可引入批判教育理论与技术社会学视角，探讨新商科教育如何在“技能供给”与“价值引领”之间实现平衡。
6.3. 研究局限性
本文是基于从中国知网(CNKI)数据库获得的文献进行知识图谱分析，结果非常可靠，但存在一定的局限性。第一，该文选择中国知网(CNKI)数据库作为来源期刊，数据来源上存在单一性局限性，未来研究可考虑引入国际权威数据库进行对比分析，以提升研究的样本代表性。第二，“新商科”已成为高频关键词，但其概念在不同文献中显现出多元内涵性：有学者研究将其等同于“数字化商科课程叠加”，而另一些则强调其应体现跨学科融合、技术嵌入与价值重构的系统变革[20]。这种概念上的“语义漂移”不仅模糊了研究边界，也可能导致政策建议的空泛化。第三，研究方法较为单一，未来可考虑采用结合质性分析方法或混合研究方法，以提升论文的解释深度与理论建构效度，推动研究由“热点映射”迈向“机制阐释”。
基金项目
1) 广东省2023年高等职业教育教学质量与教学改革工程项目：“数智经济背景下职业院校大数据与会计专业课程体系优化与重构研究”(项目编号：2023JG078)阶段性研究成果；2) 2024年广东省教育科学规划课题(高等教育专项)：数字经济与新质生产力融合驱动下高职会计教育数智化转型：机制、路径与效果评估(项目编号：2024GXJK1122)阶段性研究成果。
NOTES
*通讯作者。