國內(nèi)學界關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的可視化知識圖譜分析

林麗華

（仰恩大學經(jīng)濟學院,福建 泉州 362000）

近年來我國加快數(shù)字化發(fā)展，協(xié)同推進數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性促使各組織競相加入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，數(shù)字化轉(zhuǎn)型因此也成為學術(shù)界的一個研究熱點。目前學者們關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要集中在研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論框架[1]、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略制定[2]、特定行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑[3-4]、數(shù)字治理[5]、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)典案例[6-7]等方面，鮮有學者對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究現(xiàn)狀進行梳理。本文基于可視化文獻分析軟件CiteSpace，對我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究現(xiàn)狀進行可視化分析，以期為數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究貢獻綿薄之力。

1 文獻來源與研究工具

1.1 文獻來源

本文的文獻數(shù)據(jù)來源為中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫（CNKI），通過進行高級檢索，限定期刊文獻，設(shè)定篇名為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”，“精確”檢索條件，來源類別設(shè)定為CSSCI，研究的時間跨度限定為2007—2022年，共檢索出646篇文獻。先剔除無效文獻（如會議通知、評論、新聞等），整理得到601篇有效文獻作為文獻樣本。

1.2 研究工具

本文的研究工具為可視化文獻分析軟件CiteSpace，它是一種可以對特定領(lǐng)域的文獻進行可視化的軟件，從而得到某一研究領(lǐng)域演化的主要路徑，分析科學文獻中的潛在知識，并通過繪制一系列可視化圖譜來形成對學科演化和學科發(fā)展前沿的分析[8]。本文使用的版本為CiteSpace 6.1.R2，在操作界面的Time Slicing設(shè)置為from 2007 JAN to 2022 JUL，時間切片設(shè)置為1年，網(wǎng)絡節(jié)點的關(guān)聯(lián)強度設(shè)定為Cosine，Selection Criteria閾值設(shè)定為TOP100，設(shè)定（c，cc，ccv）值分別為（2，2，20）、（4，3，20）、（4，3，20）。

2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究文獻外部特征

2.1 發(fā)文量可視化分析

由圖1可知，國內(nèi)關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究從2007年開始起步，2007—2012年為數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的起步萌芽階段；2013—2018年研究處于緩慢的波動期；從2019年開始，關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究出現(xiàn)了轉(zhuǎn)折點，這是由于黨的十九大報告提出建設(shè)數(shù)字中國后，學者們開始加強對數(shù)字經(jīng)濟的研究，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)的主要途徑之一而高頻出位，2019—2022年的發(fā)文量出現(xiàn)了爆發(fā)式的增長，其中2020年的增長率為57.7%，2021年的增長率為80.5%。我國的數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究呈現(xiàn)出快速發(fā)展趨勢，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為研究熱點。

圖1 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究文獻的年度發(fā)文情況

2.2 研究者可視化分析

根據(jù)601篇期刊論文數(shù)據(jù)，將CiteSpace軟件中的選擇Node Types（節(jié)點類型）選定為Author（作者），運行后得到圖2，即關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主要作者圖譜。圖中“N=346”代表作者出現(xiàn)的位置節(jié)點有346個，作者姓名的字號越大，表示作者在該領(lǐng)域發(fā)表的論文越多，出現(xiàn)的頻率越高。由圖2可知，當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主要學者有吳非、張立偉、祝智庭、孫國強、石磊、胡姣、何國軍和任曉怡，他們的發(fā)文量均在3篇以上。其中，吳非有10篇，為該領(lǐng)域產(chǎn)出最多的作者；張立偉次之，有5篇。

“E”代表連線，“E=98”表示節(jié)點之間的連線代表作者之間的聯(lián)系，連線越粗，說明他們在同一篇文獻中出現(xiàn)的頻率越高[8]。由圖2可知，近年來有合作的學者只是少數(shù)，緊密合作的學者更少。例如，吳非和任曉怡、常曦、易露霞、唐松等分別進行了合作，孫國強和李騰進行了合作，祝智庭和胡姣進行合作。其他大多數(shù)學者都是自己獨立開展研究，如文獻高產(chǎn)作者張立偉，未曾與其他學者合作，說明學者間的合作有待加強。

圖2 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究文獻的主要作者圖譜

借助CiteSpace中顯示的有關(guān)作者的分析數(shù)據(jù)，截取前8位高產(chǎn)作者的數(shù)據(jù)，其中吳非的發(fā)文量最多，張立偉次之，其余學者的發(fā)文量均為3篇。結(jié)合圖2可看出，我國關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究呈現(xiàn)出以吳非、張立偉等學者為主要研究者的單核心發(fā)展模式，少數(shù)作者發(fā)揮著舉足輕重的作用。

2.3 研究機構(gòu)可視化分析

利用CiteSpace的機構(gòu)共現(xiàn)功能，將界面中的Node Types設(shè)定為Institution（機構(gòu)）后進行運行，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究機構(gòu)的可視化圖譜（見圖3）。圖3中，機構(gòu)名稱的字號越大，表明該機構(gòu)出現(xiàn)的頻率越高，發(fā)文量越多。

由圖3可知，當前關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要集中在廣東金融學院金融科技工程技術(shù)開發(fā)中心、清華大學經(jīng)濟管理學院、廣東金融學院行為金融與區(qū)域?qū)嶒炇?、中國人民大學、中國社會科學院工業(yè)經(jīng)濟研究所、武漢大學、中國科學院科技戰(zhàn)略咨詢研究院、復旦大學國際關(guān)系與公共事務學院、中國建筑工業(yè)出版社、四川師范大學新聞與傳播學院和吉林大學管理學院。以上機構(gòu)的發(fā)文量均在5篇以上，其中廣東金融學院金融科技工程技術(shù)開發(fā)中心發(fā)文量最多，達到了11篇，清華大學經(jīng)濟管理學院發(fā)文量位居第二，達到9篇，并可以看出主要的機構(gòu)多為高等院校、實驗室及研究所。

圖3中“E”代表連線，節(jié)點之間的連線代表機構(gòu)之間的聯(lián)系，連線越粗，說明他們在同一篇文獻中出現(xiàn)的頻率越高[8]。根據(jù)圖3左上角描述中的“N=712，E=448，Density=0.001 8”，說明機構(gòu)之間的合作密度較低。。從圖3也可以看出，清華大學經(jīng)濟管理學院、中國人民大學商學院、中山大學管理學院、浙江大學管理學院以及西安交通大學管理學院、吉林大學管理學院等均與其他機構(gòu)進行了較為密切的合作，而其他研究機構(gòu)在該領(lǐng)域的研究則基本為獨立研究，表明機構(gòu)之間的合作研究有待加強。

圖3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要研究機構(gòu)圖譜

3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究內(nèi)部特征分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)的可視化分析

利用CiteSpace軟件的共現(xiàn)功能，將界面中的Node Types設(shè)定為Keyword（關(guān)鍵詞）進行可視化分析，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（見圖4）。圖4中的關(guān)鍵詞字號越大，表示該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率越高。由圖4可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主要關(guān)鍵詞有“數(shù)字出版”“數(shù)字經(jīng)濟”“數(shù)字政府”“數(shù)字技術(shù)”“教育出版”“人工智能”“數(shù)字治理”等。圖4中也有較多其他字號較小的關(guān)鍵詞，如“創(chuàng)新”“轉(zhuǎn)型升級”“制造業(yè)”“媒體融合”“中小企業(yè)”等，說明學者們對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的其他方面也都有涉及。

圖4 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

通過數(shù)據(jù)分析可知，2007—2022年我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究排名前五的高頻關(guān)鍵詞分別是“數(shù)字化”（59次）、“數(shù)字出版”（45次）、“數(shù)字經(jīng)濟”（43次）、“數(shù)字政府”（21次）和“數(shù)字技術(shù)”（15次）。這5個高頻關(guān)鍵詞的中介中心性≥0.1，由此可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主要圍繞這幾個方面展開。

3.2 關(guān)鍵詞聚類的可視化分析

為深入總結(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域的精確度，本文在關(guān)鍵詞共現(xiàn)的基礎(chǔ)上，利用CiteSpace的聚類功能，將圖4中共現(xiàn)的關(guān)鍵詞進行聚類，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞聚類圖譜（見圖5）。由圖5可知，學術(shù)界有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究有13個聚類標簽：“#0數(shù)字出版”“#1數(shù)字化”“#2數(shù)字經(jīng)濟”“#3數(shù)字治理”“#4媒介融合”“#5教育出版”“#6案例研究”“#7技術(shù)賦能”“#8創(chuàng)新”“#9金融科技”“#10學術(shù)期刊”“#11城市治理”和“#12中小企業(yè)”。

聚類圖譜側(cè)重于體現(xiàn)聚類間的結(jié)構(gòu)特征，突出關(guān)鍵節(jié)點及重要連接。CiteSpace依據(jù)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度，提供了模塊值（Modularity Q，簡稱Q值）和平均輪廓值（Mean Silhouette，簡稱 S值）兩個指標，當Q值＞0.3時，聚類結(jié)構(gòu)就是顯著的；當S值達到0.7時，就可以認為聚類是令人信服的[9]。圖5的數(shù)據(jù)顯示，當前關(guān)鍵詞聚類的Q值=0.798 7，S值=0.938，因此該聚類圖譜的聚類結(jié)構(gòu)十分顯著，其結(jié)果是令人信服的。

圖5 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞聚類圖譜

3.3 關(guān)鍵詞時區(qū)圖

利用CiteSpace軟件的Timezone View功能，得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜（見圖6）。通過分析關(guān)鍵詞時區(qū)圖，可以得到數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主題演進路徑，從而掌握我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究在不同時間段的研究熱點情況。在圖6中，關(guān)鍵詞的字號越大表示其詞頻越高，連線則表示關(guān)鍵詞之間有聯(lián)系，共同出現(xiàn)在一篇文獻中。

通過時區(qū)圖可以發(fā)現(xiàn)，2007—2012年是數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的初期，這期間的主要研究主題有傳統(tǒng)出版、數(shù)字出版、出版商、媒介融合、科技出版、出版產(chǎn)業(yè)、數(shù)字化、傳統(tǒng)報業(yè)、產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)模式、盈利模式等。以上主題可以歸類為傳統(tǒng)出版行業(yè)和商業(yè)模式兩類。從圖6展示的關(guān)鍵詞字號大小和連線來看，其中“數(shù)字出版”和“數(shù)字化”字號較大，表明其是該時期的高頻關(guān)鍵詞，成為該領(lǐng)域的經(jīng)典研究主題，連線幾乎跨越了整個時區(qū)。

圖6 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞時區(qū)圖

2013—2017年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究平穩(wěn)發(fā)展，該時期出現(xiàn)的研究主題有轉(zhuǎn)型升級、新媒體、出版、學術(shù)期刊、數(shù)字轉(zhuǎn)型、電視媒體、數(shù)字技術(shù)、教育出版、大數(shù)據(jù)、媒體融合、路徑、在線教育、知識服務、對策等。從中可以看出，出版行業(yè)依然是數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的熱點，除此之外，轉(zhuǎn)型升級、數(shù)字技術(shù)和媒體融合成為該時期的熱點研究主題。

2018—2022年，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究開始進入研究爆發(fā)期，其中，數(shù)字政府和數(shù)字治理開始進入數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域。該時間段內(nèi)的研究內(nèi)容主要集中在數(shù)字政府、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字治理、城市治理、案例研究、金融科技、數(shù)字服務、制造企業(yè)、技術(shù)賦能、工業(yè)4.0、鄉(xiāng)村振興等方面，這些領(lǐng)域也構(gòu)成了數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的前沿課題。

3.4 研究前沿主題演進

關(guān)鍵詞的突現(xiàn)是把握某一主題研究前沿的重要依據(jù)，其可以預示新興研究主題的演進趨勢。在CiteSpace中，通過突增算法，可以展現(xiàn)一個研究領(lǐng)域文獻被引頻次在某一時間段內(nèi)出現(xiàn)的突增情況。為了追蹤我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究前沿主題的演進情況，本文將CiteSpace中Burstness中的γ閾值設(shè)置為0.7，得到Burst items found為15個，據(jù)此繪制了數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的突現(xiàn)詞圖譜（見圖7）。圖7中的虛線線段標志該突現(xiàn)詞成為熱點的起始時間段。

由圖7可知，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究突現(xiàn)詞隨著時間的推移是動態(tài)演進的，自2007年以來，傳統(tǒng)出版、報業(yè)、數(shù)字出版、媒介融合、商業(yè)模式、轉(zhuǎn)型、出版、學術(shù)期刊、新媒體、教育出版、媒體融合、知識服務、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府和數(shù)字治理這15個主題曾分別作為研究前沿出現(xiàn)。結(jié)合圖6分析可知，2008—2011年的研究熱點主要集中在傳統(tǒng)出版、報業(yè)、數(shù)字出版、媒介融合、商業(yè)模式和轉(zhuǎn)型等主題。2013—2017年，研究熱點在出版、學術(shù)期刊、新媒體、教育出版、媒體融合及知識服務等主題中交替轉(zhuǎn)變。2020—2022年，研究熱點一直集中于數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府和數(shù)字治理3個主題，這表明以上3個主題將是未來一段時間內(nèi)我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的前沿主題。

圖7 數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的突現(xiàn)詞圖譜

4 結(jié)論及展望

4.1 研究結(jié)論

從研究的發(fā)文數(shù)量來看，從2007年開始，我國關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究在時間上經(jīng)歷了研究初期、平穩(wěn)增長期以及熱點爆發(fā)期三個階段。受國家宏觀政策導向影響，數(shù)字經(jīng)濟從2017年開始被寫進政府工作報告之后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為數(shù)字經(jīng)濟的核心要義，高頻出位，成為近年來的研究熱點。目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究仍處于上升期，還未達到峰值，未來幾年依然會是學術(shù)界的熱點話題。

從研究作者和研究機構(gòu)來看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究形成了以吳非、張立偉、祝智庭、孫國強、石磊、胡姣、何國軍和任曉怡為代表的核心研究者，其所研究的主題主要有數(shù)字化轉(zhuǎn)型的資本支撐、數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效、媒體數(shù)字化轉(zhuǎn)型、教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的高產(chǎn)機構(gòu)主要集中在廣東金融學院金融科技工程技術(shù)開發(fā)中心、清華大學經(jīng)濟管理學院、廣東金融學院行為金融與區(qū)域?qū)嶒炇?、中國人民大學、中國社會科學院工業(yè)經(jīng)濟研究所、武漢大學等。在合作研究方面，只有吳非、劉永堅、常曦、易露霞這幾位學者與其他學者的合作較為緊密，形成了少數(shù)的研究團隊，大部分學者在合作研究方面有待加強。少數(shù)機構(gòu)合作較為緊密，主要有廣東金融學院、清華大學經(jīng)濟管理學院、浙江大學管理學院、中國人民大學商學院、中山大學管理學院、吉林大學管理學院以及西安交通大學管理學院，他們相互間交叉合作，且合作單位較為集中。其他大多數(shù)機構(gòu)基本為獨立研究，合作緊密度不強。

從研究的內(nèi)容與主題方面看，數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主要主題有數(shù)字出版、數(shù)字化、數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字治理、媒介融合、教育出版、案例研究、技術(shù)賦能、創(chuàng)新、金融科技、學術(shù)期刊、城市治理以及中小企業(yè)轉(zhuǎn)型等。

從研究前沿主題來看，未來一段時間內(nèi)，我國數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的熱點將集中在數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字政府和數(shù)字治理這三個主題。

4.2 未來展望

隨著數(shù)字經(jīng)濟在推動我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的作用不斷增強，社會各界的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為一種必然趨勢，在數(shù)字化的過程中隨之也會出現(xiàn)各種問題，需要各界進行多維度、多視角的深度探討，未來可以從以下幾個方面來加強研究。

（1）加強學科融合與跨界合作研究。數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究者間的合作較為分散與稀疏，未來應進一步加強合作研究，組建核心研究團隊。研究機構(gòu)方面，雖有少數(shù)機構(gòu)與其他機構(gòu)進行高頻合作，但大部分機構(gòu)都是獨立研究，應加強與其他機構(gòu)的合作研究。同時，目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主要機構(gòu)是高校，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主體是社會上的企業(yè)及政府部門，這就需要當前的主要研究機構(gòu)擴大合作范圍，加強與企業(yè)、政府之間的跨界合作研究，以提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的水平。

（2）加強數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的橫向推進與縱向突破。在橫向上，目前大部分數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主要集中在工業(yè)和服務行業(yè)，在未來的研究過程中，應加強橫向推進，將研究領(lǐng)域拓展到農(nóng)業(yè)，形成產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的全覆蓋。在縱向上，目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主要停留在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑、成效、影響因素、作用機制等中觀層面，但在宏觀層面的理論框架、政策等方面的研究還未達成一致結(jié)論。同時轉(zhuǎn)型主體內(nèi)部更微觀的部分還需進一步精準刻畫，如企業(yè)在組織、研發(fā)、生產(chǎn)和銷售等方面該如何進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型均值得深究。

（3）加強國內(nèi)數(shù)字化生態(tài)構(gòu)建研究。目前我國社會各界正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初期，理論、技術(shù)以及政策等都尚未成熟，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個系統(tǒng)工程，需要社會各界共同參與，在社會內(nèi)構(gòu)建數(shù)字化生態(tài)環(huán)境，便于各產(chǎn)業(yè)鏈上下游的聯(lián)通聯(lián)動。這需要學術(shù)界未來繼續(xù)與社會各界加強合作研究，探討如何構(gòu)建與整合數(shù)字化文化體系、數(shù)字化技術(shù)體系、數(shù)字化人才體系、數(shù)字化業(yè)務體系以及數(shù)字化資金體系，以建立完整的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)。