〔摘要〕以PQDT数据库中1984-2013年间共729篇国外知识管理领域博士学位论文为研究对象，采用Excel、SPSS软件进行共词分析、聚类分析和战略坐标图分析。结果显示：国外知识管理领域博士论文的研究主要集中在9个方面，其中知识形态研究、信息技术与知识管理系统研究、组织学习与战略管理研究是核心热点，企业创新与资本研究处于成熟研究区域，人工智能与决策支持研究处于研究的边缘位置，电子商务与知识整合研究、知识管理方式研究、知识管理应用研究有可能成为新的研究热点，组织文化研究具有发展为核心研究热点的潜力。

　　〔关键词〕知识管理；博士学位论文；共词分析；聚类分析；战略坐标图

　　〔中图分类号〕F270.7〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2014）06-0041-07

　　自美国管理学大师彼得·德鲁克提出知识工作者和知识管理的概念以来，知识管理研究历经了定义提出、理论框架形成、学科体系构建[1]等阶段。随着人工智能等信息技术的飞速发展以及全球化背景下组织竞争的日趋白热化，知识管理作为一种先进的管理思想方法，引起了业界和学界的高度关注，涌现出了一批有价值的学术文献。学术文献反映了某领域的研究成果，对某领域的学术文献进行分析，有助于了解该领域的研究进展。

　　目前有关知识管理研究进展的成果大体可以分为三类：（1）基于学者学术经验的研究进展成果。有学者从知识管理的概念、基本要素、理论框架等方面分析了国外知识管理的研究现状，并提出知识管理活动的内容、知识管理的影响因素等是未来研究应该关注的领域[2]。（2）基于期刊客观数据的研究进展成果。Gu等以WoS中1975-2003年的知识管理文献为研究对象，从作者发文数、发文时间分布、机构分布、期刊分布、学科分布、被引次数等角度分析了知识管理的研究现状，并指出知识管理还未形成独有的研究框架，但是可能已经形成一个游走在多学科边缘的跨学科理论[3]。Dwivedi等以WoS中1974-2008年的知识管理文献为研究对象，用基本统计分析方法分析了知识管理研究的研究范式和研究热点[4]。张勤等以Web of Science、商业信息全文数据库、Emerald 3个数据库中的文献为研究对象，用共词分析法研究了知识管理领域的研究热点、理论学派和研究范式[5-6]。Guo等以10本信息系统和管理学领域顶级期刊中2000-2004年间的160篇论文为研究对象，用基本统计分析方法呈现了知识管理研究的理论视角、研究范式和研究方法[7]。Ponzi以1991-2001间有关知识管理的文献为研究对象，采用聚类、多维尺度等方法展现了知识管理的演化历程及其知识发展轨迹[8]。（3）基于学位论文客观数据分析的研究进展成果。师忠凯等以ProQuest Dissertations and Theses数据库中1984-2003年间知识管理领域的84篇文献为研究对象，通过文字描述、表格陈列的方式阐述了国外知识管理领域硕、博士学位论文的研究方法、主题分布等研究现状[9]。

　　前述研究主要以期刊论文作为研究对象，对我们了解知识管理研究进展起到很大的帮助。作为一种重要的特殊文献，博士学位论文是在前人研究基础上，对某一前沿主题领域进行深入的、系统的研究，具有较强的原创性。然而，在以往文献研究中，我们仅发现前述1篇基于国外硕、博士学位论文进行分析的研究文献，并且其采用的是2003年以前的数据。为了了解近年来国外博士学位论文中知识管理领域的研究进展，本文拟以PQDT收录的1984-2013年间知识管理领域博士学位论文为分析对象，采用共词分析、聚类分析和战略坐标多种方法，揭示国外博士学位论文中知识管理领域的热点研究问题，以为国内学者提供参考。

　　1研究方法与数据来源

　　1.1研究方法

　　共词分析法是一种内容分析方法，其原理是对一组词在同一篇文献中出现的次数进行两两统计，并构建共词矩阵，通过聚类分析来揭示这些词所代表的学科和主体的结构变化[10]。

　　战略坐标分析是在共词矩阵和聚类分析的基础上，计算出各类团的向心度和密度，并利用统计软件生成战略坐标图。坐标图中横轴为向心度，表示各类团之间的关联程度，纵轴为密度，表示类团内部主题词之间的紧密程度[11]。通过比较坐标图中类团的位置分布，来揭示不同类团的内部研究状况以及类团之间的关联程度，以达到了解各类团研究发展趋势的目的。

　　1.2数据来源

　　美国UMI公司的PQDT数据库是目前世界上最大和使用最广泛的学位论文数据库。本文以PQDT为数据来源，以“knowledge management”、“KM”为检索词分别进行主题、标题、关键词检索，于2013年10月22日共检索到914篇博士论文，其中第一篇知识管理领域博士学位论文出现在1984年。由于本文的分析对象是国外知识管理领域博士学位论文，故需要在“大学/单位位置”条目中排除中国内地和香港，经过人工排查进一步去除与知识管理主题不相关的文献后，最终获得有效文献729篇。

　　1.3数据处理

　　对搜索出的729篇文献抽取关键词，进行单复数、连接符号“-”、同义词等规范化处理后，获取1 735个原始关键词，累计词频3404次，选取频次大于5的70个关键词，由于Knowledge management出现频次太大（共出现504次），对聚类分析没有意义，故对其予以删除，并去除Spanish text、China等与主题无关的关键词，最终得到59个高频关键词，并使用Excel软件生成共词矩阵。其中Community of practice、Data mining、Online community 3个高频词与其他高频词没有出现共现关系，因此最终生成56*56的共词矩阵。共词矩阵中的非对角线元素值是其所在行列的2个关键词共同出现在一篇文章中的次数，对角线上的值指某个关键词出现的频次。

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