国内神经经济管理学的发展分析
——基于文献计量和知识图谱
魏 伟，莫 赞，柳建华，马海英
(广东工业大学管理学院，广东广州 510520 )
摘要： 以2003—2017年CNKI(中国知网)数据库收录的159篇关于神经经济管理学研究领域的CSSCI和北大中文核心期刊文献作为研究对象，利用文献计量分析方法以及SPSS、CiteSpaceⅤ等软件，首先从文献计量的视角分析国内神经经济管理学研究领域的现状，然后从知识图谱的视角，通过文章关键词、作者和机构等方面分析国内神经经济管理学研究领域中的热点和前沿。通过对国内神经经济管理学领域的文献计量和知识图谱的研究，以期为该领域研究的发展提供一定的参考与借鉴。
关键词： 神经经济学；神经管理学；发展分析；文献计量；知识图谱
1研究背景
“神经经济管理学”作为“神经经济学”“神经管理学”等一系列相关的新兴交叉学科研究体系的集合体，充分体现了当前社会科学与自然科学跨学科融合的新现象和新趋势。在这两个子研究领域中，前者在早期是由美国乔治· 梅森大学的Kevin McCabe教授于1996年提出的，但直到2002年美国明尼苏达大学召开的首届“国际神经经济学大会”上才明确使用“Neuroeconomics”这一复合词提法[1]。其重点在于如何将经济学与神经科学、心理学相结合，主要研究人们在经济活动过程中的理性、有限理性、非理性、自利与利他等行为的神经基础，以及人们在经济决策时的各类特征(如风险偏好、时间偏好等)的神经基础，并通过这些基础和特征来塑造新的经济学体系；后者则是我国学者马庆国等[2]提出的，其观点有赖于神经经济学(2002)、神经营销学(2004)、决策神经科学(2005)等新兴交叉学科的出现和迅速发展，并以外国学者的研究成果、科学理论创新、研究方法创新以及相关的科学技术和研究手段等作为基础，对这些内容进行整理和总结之后的系统性概括和提炼[3-4]。这使得神经管理学这一研究领域涉及的范围更广、内容更丰富，也是前者的延伸和扩展。
“互联网+教育”利用大数据将各类信息储存在一起，丰富的数字资源，使学习者在短时间内就能获得与检索词相关的信息。在慕课中搜索“圆的面积”就能找到多个国家、多种语言的相关视频。每一个教师所面对的教学对象在心理和生理上都有所不同，不能把搜索到的资源直接用自己的课堂教学中。
回顾并整理了神经经济管理学研究领域的发展历程，如图1所示。我们可以知道这一领域的发展与神经科学密切相关，其起源最早可以追溯到Cajal(1891)创立的神经元学说，接着是20世纪70年代George A. Miller等[5]提出的认知神经科学(Cognitive Neuroscience)和Cacioppo等[6]提出的心理生理科学(Psychophysiological Science)。这些内容是神经经济管理学发展的主要理论基础；加之实验观测技术的发展，特别是无损伤脑活动测量技术的出现和应用，如EEG(脑电图)、ERPs(事件相关电位)、fMRI(功能性磁共振成像)、fNIRs(功能性近红外光谱)、tDCS(经颅直流电刺激)、Eye Tracking(眼动追踪)等技术，以及生理信号监测、激素水平测试、外部变化观测等其他实验技术，这些技术有效地推动神经经济管理学研究视角的拓展，其问题涵盖了从微观到宏观的不同层次。在相关理论和技术的共同推动下，Peter Shizgal等[7]在1996年于Current Directions in Psychological Science 发表了第一篇与神经经济学相关的综述文章。而在神经管理学领域的萌芽阶段，Smith等[8]借助PET(正电子发射成像)技术对个体选择行为的脑神经活动特征进行实验观测，并于2002年在管理学领域的国际顶级期刊(UTD-24之一)Management Science 中发表了第一篇将神经科学研究方法应用于管理领域问题中的研究论文。我国学者马庆国教授等人则对这一领域做出巨大的贡献，尤其是马庆国等[2，9]在2006年发表于《管理世界》和《管理工程学报》的两篇论文中提出和阐述了“神经管理学”(Neuromanagement)的概念、组成部分及内涵体系，指出神经管理学中应包括神经决策学(神经决策科学)、神经营销学、神经人才管理学、神经工业工程、行为神经科学、神经金融学、神经创新创业管理学、神经病态行为管理学等八个方面。在神经经济管理学内涵体系的后续发展和充实的过程中，还延伸出神经组织学、神经信息系统、神经工业工程、神经广告学、神经会计学等诸多新的研究方向[10-21]。
图 1神经经济管理学研究发展的脉络图
如今的神经经济管理学已经成为一个备受各界广泛关注的热点研究领域。从国家层面上看，各个国家都支持“脑计划”方面的研究，如中国的“脑科学与类脑研究”计划、美国的Brain Initiative和Brain Research Advancing Innovative Neurotechnologies(脑研究领先创新的神经技术)和日本的Brain/Minds等大型研究计划，这些研究恰恰是这一学科发展的重要支撑；而在学术界则有Sanfey[22]、Dimoka[23]、Dimoka等[24]、Camerer等[25]学者分别在Science 、Management Information Systems Quarterly 、Information Systems Research 和Journal of Marketing Research 等国际顶级期刊上发表了神经管理学领域相关的研究论文。
同时，根据戴伟辉[26]分析Scopus外文期刊数据库中神经管理学研究内容得出了三个结论：从论文数量来看，论文总数为1 545篇，且在2006—2017年期间的年均发文量保持在140多篇；从学科分布来看，主要以计算机科学(25.7%)，商业、管理与会计(18.9%)，决策科学(12.9%)，工程学科(12.7%) ，社会科学(6.1%) 等领域为主；从论文作者的国籍来看，中国大陆位列第一，占18.8%，紧接着的是美国(16.4%)、中国台湾(8.6%)、英国(5.3%)、印度(3.8%)，澳大利亚(3.7%)等。由此可见，中国是神经管理学研究的主要区域，神经经济管理学领域的研究也逐步得到了国家自然科学基金委的认可和重视，并在教育部和国家科协等机构和组织支持下成立了专业性学术研究组织，处于发展的重要阶段。
本文的研究方法采用的是目前比较常见的文献计量分析方法(Bibliometric Analysis)。它是以文献的体系及其计量特征作为研究对象，通过统计学等计量学方法对文献资料的分布情况、数量关系、变化规律等进行研究和分析，并进一步探讨文献研究对象所属学科的知识结构、特征和规律[27]。在神经经济管理学研究的文献时空分布和高被引文献的分析主要采用的是文献计量分析方法，即对相关研究的文献数量及其高被引文献的内容信息等进行统计整理，而对其研究趋势演进与热点主题的分析则采用的是基于关键词的共词分析。共词分析(Co-word Analysis)作为文献计量学、科学计量学领域中最重要的分析方法，它根据统计两个关键词在同一时期文献中出现的频次，进行聚类整合，并对这些共现的关键词之间的关系进行分析，从而探索关键词所反映的研究领域的热点主题、演变路径和趋势等。目前共词分析在科学计量学学科领域中广泛应用，借助相关软件描绘出某一研究领域中由热点、演进、前沿等组成的科学知识图谱，并将该领域的研究情况呈现出清晰、美观的可视化效果[27]。本文采用的CiteSpaceⅤ(版本5.1.R8 SE，32-bit)是由美国德雷克赛尔大学(Drexel University)的陈悦等[28]教授开发的可视化知识图谱分析软件。该软件能够绘制基于关键词共词分析的聚类图谱和时区视图，便于挖掘和探索某一领域研究的热点及发展趋势[29]。
从各年度发文量上看，心理学领域的发文量在大部分时间内也是多于经济管理类领域，但在2007、2009、2012、2016等四年中，经济管理类领域的发文量明显多于心理学领域。
因此，本文重点研究和分析国内神经经济管理学领域的文献，选取了2003—2017年 CNKI数据库收录的神经经济管理学领域相关研究的核心期刊文献作为研究对象，采用文献计量分析方法、统计软件SPSS和可视化软件CiteSpaceⅤ，进而对这一领域的研究现状、热点和趋势进行系统化的分析和评述，以期能为神经经济管理学领域的学者提供参考和借鉴。
2数据来源与研究方法
此外，伴随着神经科学研究技术的迅速发展以及技术应用方面的推广和普及，使得测量人类的心理感受和思维活动已经逐步成为了现实。如严维石等[32]以神经经济学研究成果为基础，构建了一个由大脑自动系统与受控认知系统构成的行为决策与反应框架，并提出了以互惠合作为核心的新型企业劳动管理理论；郭伏等[33]基于手机体验的背景下研究了产品设计能否影响用户的使用意向和购买决策，结果表明：有期望体验意向的被试者会在额区-中央区、中-顶区、顶区和枕区等大脑区域出现不同成分的脑电信号，这些信号有助于研究人员了解用户对产品的心理需求；郑杰慧等[34]通过行为和脑电实验研究了个体在不确定情景下信息过滤前后的决策行为和脑电差异，其结果表明了个体在不同情境下，其信息处理和决策过程存在显著的差异，信息过滤前决策者更倾向于调用启发式决策模式，而经过过滤后则会采用补偿式决策模式。这些研究将会推动和促进经济、管理、心理等各学科理论的深层次发展。
作者要写的关键词是“幸福”,但用了形象化的笔触,比如“心里却急烈地跳动”“挤进他底心”“晕倒”“痴呆”等。并且用他想的曾经“孤零”“单独”“孤独”的他来反衬,进一步凸显此刻的幸福。
由于天然气组分的复杂性，计算烃露点时，C6及更重组分需按碳数归类进行定量分析，即正戊烷(n-C5)和正己烷(n-C6)之间的组分归入C6，其中不包括nC5，但包括n-C6，其他重烃组分依次类推，按式(5)计算。
3国内神经经济管理学研究的现状分析
为了能够清楚地掌握2003—2017年期间神经经济管理学相关研究领域的论文数量以及发展趋势，并研究该领域中的主要刊物和高被引文献，本文借助SPSS对159篇文献进行统计和整理，得出了国内神经经济管理学研究文献发文量和增加量的分布图(图2)、国内神经经济管理学的各学科领域发文量的柱状图(图3)核心刊物中神经经济管理学研究领域刊发文量前15的刊物分布表(表1)和国内神经经济管理学研究文献被引频次居前15位的文献情况表(表2)。
图 2国内神经经济管理学研究文献的发文量和 增加量折线分布图( 2003— 2017年)
3.1 文献数量与趋势分析
3.1.1 总体分析
图2描绘了十五年来我国学者在中文类核心刊物中神经经济管理学研究领域的年度发文数量、发文变化量以及整体的发展趋势。从其发展阶段来看，2003—2007年期间，核心刊物的文献数量快速增长，从2003年的1篇逐步增长2007年的10篇；接着在2008—2012年期间文献数量上呈现出先增长后波动的趋势，形成了2009年的峰值，并在2008—2009年之间存在最大增幅。然而，从2013年开始，相关文献的数量基本保持在11篇上，特别是2013年和2015年达到了2003—2017年这段时间中的最高峰值19篇，但还存在着较为明显的波动。从神经经济管理学研究这一领域整体的角度来看，文献总量和年平均发文量分别为159篇和11篇，看似要远低于该领域同一时期的外文文献。学者戴伟辉在其研究和分析神经管理学的外文文献成果中已经就此问题作了说明，其主要原因是我国学者将多数的优秀研究成果发表于外文期刊。因此，从整个神经经济管理学研究领域的中外文献总量上看，我国学者的发文数量是较高的，不过中文文献在数量上还是存在不足。综上两方面所述，从神经经济管理学研究中的相关领域兴起，我国学者能够紧跟者这一新兴的多学科交叉的研究领域和研究方向的发展步伐，并保持着较高的研究热度。
1.5 统计学处理 采用SPSS 19.0软件进行统计学分析。计量资料以表示，计数资料用n(%)表示。采用t检验或χ2检验比较两组患者治疗前后的基本资料及随访终点指标。治疗前与治疗后指标的比较采用t检验；两组患者不同时间节点间的体质量及血清渗透压变化趋势采用重复测量方差分析。两组患者的住院时间进行Wilcoxon秩和检验。采用Kaplan-Meier法进行生存分析。检验水准(α)为0.05。
3.1.2 学科类别分析
本文以检索文献中的关键词、作者、机构等内容作为神经经济管理学研究知识图谱分析的研究重点，分析其神经经济管理学领域研究的演变阶段及关键词共现、合作作者、发文机构等方面的联系。具体通过运行软件CitespaceⅤ，首先将CNKI数据库中导出的文献数据进行格式转换和数据读取；接着将“Time Slicing”设置为“2003—2017”，时间切片的划分待测试效果后才能确定；最后将“Node Tpye”依次设置为“Keywords”“Author”“Institution”，采用pathfinder、pruning sliced networks、MST等算法，并根据Modularity Q(模块值Q)和Mean Silhouette(平均轮廓值S)的区间范围来判断社团结构是否显著，聚类是否合理。其中，Q值范围在[0,1)区间内时，当Q>0.3时，意味着划分的社团结构是显著的，当S=0.7时，说明聚类是高效率且令人信服的，若S>0.5以上，该聚类一般则认为是合理的[27]。在此判断依据下，CitespaceⅤ在多次的试验之后，分别生成了国内神经经济管理学研究关键词的共现图谱(图4)、共现频次大于2的关键词列表(表3)、发文作者知识图谱(图5)和作者合作机构知识图谱(图6)。
图 3国内神经经济管理学研究文献的 发文量柱状分布图( 2003— 2017年)
1989—1993年对路堤状态进行了专门的野外观测。测量了土的温度、水平位移、溢洪道侧墙的水平位移以及溢洪道侧墙的土压力。在深度为2.5 m处各项指标最大值为：温度30 ℃，膨胀压力-0.30 MPa，距墙15 cm处水平位移0.6 mm。在冬季坝顶深度为0.2 m处最大水平移动距离为4.5 mm(即溢洪道侧墙与土之间的裂缝张开的近似宽度)。
3.2 刊发神经经济管理学研究的主要期刊
根据SPSS的统计结果显示，在2003—2017年期间刊发过关于神经经济管理学研究领域论文的核心刊物共63种，其中，发文量达到10篇及以上的刊物有3种，10篇以下的刊物有60种。这些刊物中既包括了《管理世界》《管理工程学报》《科学学研究》《工业工程与管理》等国家自然科学基金委管理学部认定的A、B类刊物，又包括了《心理科学》《心理学报》等心理学领域的顶级刊物。同时，根据整理出来的核心刊物中神经经济管理学研究领域刊发量的分布情况(表1)中可知，从总体上看，心理学类期刊在排名上占优，且相对集中，这些期刊中《心理科学进展》的发文量最多，有24篇；其次是《心理科学》，有15篇；发文量居于第三的是《心理学报》，有14篇。而在统计数据上，经济管理类期刊在刊物数量和总刊发量两方面均多于心理学类的。这说明了国内不同研究方向的学者们对神经经济管理学领域的研究热度不减，其成果主要集中在心理类期刊和经管类期刊，且经管类期刊对神经经济管理学等相关研究领域的认可度有了较大的提高。
表 1核心刊物中神经经济管理学研究领域刊发文量前 15的刊物分布( 2003— 2017年) 篇
3.3 高被引文献分析
高被引文献能够反映出某一研究领域在某一时间段内的研究热点与核心，2003—2017年国内神经经济管理学学研究领域中被引次数最高的前15篇研究文献如表2所示。从表中可以看出，高被引文献主要集中在2006—2013年间，而被引频次中排前两名的文献均发表于2006年，充分说明了罗跃嘉和马庆国两个研究团队的研究成果对国内神经经济管理学领域研究的后续发展起到了重要作用。从整体上看，高被引文献都来自国内的顶级核心刊物，如《管理世界》《管理工程学报》《心理学报》《心理科学》《科学学研究》等，这些刊物在国内都具有较高的学术影响力。从研究内容上看，高被引文献包括了研究综述(5篇)、情绪(5篇)、风险决策(2篇)、注意偏向(2篇)、心理效应(1篇)等，具体涉及到事件相关电位(ERPs)等脑电技术手段在锚定判断与刻度效应、情绪与决策、认知与决策、风险决策、认知加工等方面的研究中使用以及各种数据的处理、分析和说明。这充分体现了管理学、经济学、心理学、行为科学等多学科与神经科学之间的交叉发展，特别是心理学与神经科学对管理学、经济学的融合与渗透，使得整个学术界对传统经济、管理理论中“理性人”假设的看法发生了或多或少的变化。如2002年诺贝尔经济学奖得主Vernon Smith[30]认为，新的脑成像技术使得研究者们对人类在决策问题上是如何认识、观察和建模等方面产生根本性的影响。Camere等[31]在实验后指出神经科学在经济学领域的研究成果对人的行为模式的解释及传统经济学的假设提出了挑战。
本文选择CNKI中国学术期刊网络出版总库(www.cnki.net)作为信息检索的主要来源，选择文献检索的时间段为“2003年至2017年”，其原因是神经经济管理学研究领域中“Neuroeconomics”这一复合词提法的首次出现是在2002年，且“Neuromanagement”的提出要晚于“Neuroeconomics”，故选择“Neuroeconomics”提出后的一年，即以2003年作为检索的开始时间。在期刊来源部分设定为“核心期刊”和“CSSCI”，并选取了“神经管理学”“神经经济学”“神经营销学”“ERPs(相关事件电位)”、“fMRI(功能性磁共振成像)”“神经+经济”“神经+管理”“神经+营销”“神经+决策”等多个关键词和词组以及相关领域研究学者的姓名等作为检索式字段，检索条件为“精准”，于2018年02月28日进行多轮文献检索，并加以整理，共检索出178篇论文。人工剔除文献研究内容相关度较低的文献19篇，最终得到159篇神经经济管理学研究领域相关的文献，形成神经经济管理学研究领域的文献数据库，作为SPPS统计分析和CiteSpaceⅤ文献分析的数据来源。
表 2国内神经经济管理学研究文献被引频次居前 15位的文献情况表( 2003— 2017年)
4国内神经经济管理学研究的知识图谱分析
图2说明了2003—2017年期间我国学者在神经经济管理学研究领域的总体趋势，但在各学科的文献情况仍不够清晰，需要从发文的学科领域来进一步分析，其数据整理后的结果如图3所示。其中心理类65篇，经管类47篇，医学类4篇，工程类6篇，信息类2篇，其他类35篇。图3中的数据反映了神经经济管理学的主要研究和发文领域集中在心理学类和经济管理类这两大领域。从发文总量上看，心理学领域的发文总量要多于经济管理类领域，且具有较强的发文连续性，经济管理类则相对较弱。
4.1 关键词共现知识图谱分析
从图4中还可以发现，“神经经济学”“事件相关电位”“风险决策”“情绪”和“认知神经科学”等关键词属于出现频次较多，并且在“神经经济学”和“情绪”两个节点存在明显的突现现象。从图4中的数据中得到了出现3次以上的22个关键词及其中介中心性(Betweenness centrality)、突现(Brust)、出现年份等方面的数据，如表3所示。其中，中介中心性的值越大的节点可以认为这些节点在相应的知识网络中占据的位置越重要，也在知识结构的演进过程中扮演着关键角色，一般情况下中介中心性大于0.1的节点都属于网络结构中较为重要的位置。此外，为了能够系统地显示出一些关键词在某一阶段大量的突然情况，表3中还整理出了突现值较高的关键词为“神经经济学”和“情绪”。从表3中的高频关键词可以看出，这些高频关键词的中介中心性大于0.1只有不到半数，包括了“神经经济学”“事件相关电位”“风险决策”“情绪”“神经营销学”“认知神经科学”“行为经济学”“结果评价”“决策神经科学”等。尽管这些高频关键词的数量不多，但也表明了这些关键词在这一领域知识演进过程中扮演的重要角色。
关键词是作者对文献核心内容的提炼，对特定领域内相关论文关键词的共现情况进行研究，能够更好地把握该领域内研究热点的分布态势。国内神经经济管理学研究关键词共现的知识图谱如图4所示，从图4中数据部分可以看到，Modularity Q = 0.527，Mean Silhouette = 0.513 2，说明了图3划分的社团结构是显著的，且该图中的聚类是合理的。因此，我们可以知道该图谱的绘制效果是合理可行的。此外，圆圈中心出现的红色节点表明了该节点存在突现现象(下同)。
史家小学的教育理念和中国古代书院的教育理念是契合的，古代书院追求的最大的目标就是成人的理念，演化到今天就是我们的人格教育。史家书院不仅仅是对古代书院这一形式的传承，更重要的是对古代书院教育思想和中国传统文化的继承和发扬，因此，从某种意义上讲，史家书院也是一个中国传统文化基地。
图 4 2003— 2017年国内神经经济管理学研究 关键词的共现图谱
表 3 2003— 2017年国内神经经济管理学研究领域高频关键词
4.2 合作作者分析
在经过CitespaceⅤ的多次尝试后，最终将时间切片设定为1年，节点阈值选择每一时间段中被引频次或出现频次最高的50个节点数据，并经过聚类后得到10个主要节点及发文作者的知识图谱，如图5所示。从图中可以看到从事神经经济管理学相关研究领域的合作团队数量与聚类结果的数量基本一致，大多数研究人员都处在合作的研究状态，这些研究团队包括了罗跃嘉、马庆国、冯廷勇、叶航、刘耀中、朱琪、郭伏、汪蕾等，其中，罗跃嘉和马庆国的研究团队的规模较大，且成果较多。此外，由于不同科研团队在神经经济管理学研究中的具体领域和具体内容上存在着一定的差异，使得这些团队之间会显得较为分散。
图 5国内神经经济管理学研究领域发文作者知识图谱分析
4.3 发文作者机构分析
从图6可知，发文量居前五位的机构依次是浙江大学管理学院、北京师范大学认知科学与学习国家重点实验室、西南大学心理学部、西南大学心理学院、浙江大学跨学科社会科学研究中心、暨南大学管理学院、浙江大学经济学院，其中，西南大学心理学部与西南大学心理学院并列第三位，暨南大学管理学院与浙江大学经济学院并列第五。各机构的发文量依次为20篇、18篇、7篇、7篇、6篇、4篇、4篇和3篇。同时，由图6可以看出在“神经经济管理学研究领域”中形成了一些比较稳定的机构合作网络，如北京师范大学认知科学与学习国家重点实验室与中国科学院心理研究所、中国科学院心理健康重点实验室、北京大学脑科学与认知科学中心、西南大学心理学院、深圳大学情绪与社会神经科学研究所、成都医学院四川应用心理学研究中心的合作；浙江大学管理学院与浙江大学神经管理学实验室；浙江大学跨学科社会科学研究中心与浙江大学经济学院和北京大学国家发展研究中心的合作等。但还处在独立的状态的研究机构相对较少，如华南师范大学、东北大学工商学院、南开大学商学院等。
图 6国内神经经济管理学研究领域 发文作者机构知识图谱分析
5主要结论
本文以国内神经管理研究领域的159篇刊发在核心期刊的学术论文作为研究对象，利用SPSS统计软件和Citespace可视化软件，从文献计量统计和知识图谱可视化两个角度，使用统计分析、共词分析、聚类分析等多种定量分析方法，厘清了2003—2017年间国内神经经济管理学研究领域中的前沿与热点、发展趋势，以及高产核心刊物、高产科研团队、高产科研机构的发文情况等，为其他学者深入研究神经经济管理学研究领域提供了参考，也希望能对该领域后续的发展起到一定作用。
①对机电井的打井时间、打井深度等数据，勃利县采取内业加外业走访调查的方法获取。在清查阶段通过后根据清查名录调出规模以上机电井全部档案资料，对每眼井的成井时间及井深数据进行填写；填写完成后再走访当地知情人加以对照，检验数据是否准确。
研究结果表明，CNKI数据库中关于神经经济管理学相关领域的核心刊物论文数量的趋势与国际期刊的论文发表趋势相一致。为了更好地说明我国学者在该领域中的研究贡献，我们以国内学者名字的英文拼音为检索字段从Web of Science数据库中也检索出了大量的研究成果，这说明神经经济管理学已经成为国内学者在经济学、管理学和心理学等领域的前沿方向；而现有关于国内神经经济管理学的研究热点主要集中于神经经济学、事件相关电位、风险决策、情绪、认知神经科学、决策、神经营销学、神经科学、行为经济学等方面，相对于外文刊物的研究热点而言，国内的热点比较集中，而在数量上则相对较少，这使得国内的研究热度和研究领域存在可以提高的潜力和空间，学者们通过学习和参考外文研究成果会更好地促进国内研究的后续发展；在神经经济管理学研究领域中的机构和发文作者之间的合作紧密，在研究机构方面有浙江大学、北京师范大学、西南大学、暨南大学、华南师范大学等机构，而在发文作者方面则有罗跃嘉、马庆国、冯廷勇、叶航、刘耀中、朱琪、郭伏、汪蕾等。在合作方面有马庆国、汪蕾、叶航等与浙江大学等机构的合作，罗跃嘉与北京师范大学、华南师范大学等机构的合作，刘耀中与暨南大学的合作等。在这些合作中值得一提的是罗跃嘉和马庆国两位教授的研究团队，这些团队是国内研究的主要力量，团队规模大，且发表的中英文研究成果较多。他们是研究者们在神经经济管理学研究领域中需要关注的重点对象，同时也需要关注这些团队与国外学者之间跨区域的国际合作。
本文主要以国内学者在中文核心刊物的神经经济管理学研究成果作为研究对象，存在着一定的局限性，值得后续的进一步研究和不断完善。首先，在研究技术方面，本文采用了统计分析、可视化分析与共词聚类分析等多种方法相结合，可以在国内神经经济管理学研究领域的现状、热点、前沿及趋势上显得更加直观明了，并能够有效地解决以往学者在文献归纳和述评上存在的主观性偏差问题，但由于CiteSpaceⅤ可视化软件在其运行过程中的数据导入、时间切片、阈值设定等方面上存在的主观性成分难以避免。在本文经过多次尝试和调整之后，尽量保证阈值设置的规范性与合理性，但仍对这些数据的分析结果产生了一些影响，这是本研究中做得不足的地方，在后续研究中可以使用一些新的分析方法和软件来进行优化和完善。其次，在研究对象来源的获取方面，考虑到在所有的中文文献数据库中覆盖面最广的数据库是中国知网的，故本研究的文献数据源选择的是中国知网。而在实际分析中则发现该数据库中的文献数据链条并不齐全，未能够进一步对这些文献数据进行共引分析，在今后的研究中需要选择CSSCI或WOS数据库的数据才能进行共引分析。最后，在研究内容方面，本研究分析的侧重点是中文核心期刊上的神经经济管理学研究成果，一方面未考虑到纳入国内学者发表的外文研究成果，在分析结果上显得不够全面；另一方面也没有考虑到将外文期刊的研究成果，如SCI、SSCI等索引中收录的论文成果也纳入到研究内容中，作为深度分析和对比分析的数据。在未来的研究中可以将外文期刊的研究成果作为一个潜在的研究方向，使学者们能够更全面的了解神经经济管理学这一研究领域的发展路径和趋势。
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The Development Analysis of Neuroeconomic and Neuromanagement in China ：Based on Bibliometric and Knowledge Graph
Wei Wei, Mo Zan, Liu Jianhua, Ma Haiying
(School of Management, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510520, China)
Abstract :The paper takes 159 Chinese core journal articles in the field of Neuroeconomics and Neuromanagement collected in the CNKI database from 2003 to 2017 as the research objects. The analysis method of bibliometric and the soft wares of SPSS and CiteSpaceV are used. In this paper, firstly, from the perspective of bibliometric, the domestic research status of Neuroeconomics and Neuromanagement is analyzed. Next, from the perspective of knowledge graph, the hot spots and frontiers in the domestic research field of Neuroeconomics and Neuromanagement is analyzed by the keywords, authors and institutions of these articles. This paper provides reference for the development of this field, through the research of bibliometric and knowledge graph in the field of Neuroeconomics and Neuromanagement in China.
Key words :Neuroeconomics; Neuromanagement; development analysis; bibliometric; knowledge graph
中图分类号： G312； C31
文献标志码： A
文章编号： 1000-7695( 2019) 18-0266-09
doi： 10.3969/j.issn.1000-7695.2019.18.035
收稿日期： 2019-05-14，修回日期： 2019-07-11
基金项目： 教育部人文社会科学研究基金项目“善因营销中的消费者购买动机、产品类型与购买决策：基于情绪视角的神经营销学研究”(18YJC630034)；广东省自然科学基金项目“网约车服务中的消费者风险感知与购买决策：行为和认知神经科学视角”(2017A030310466)
作者简介： 魏伟(1991—)，通信作者,男,广东汕头人，博士研究生，主要研究方向为组织行为学与人力资源管理、认知神经科学；莫赞(1962—)，男，广东广州人，博士，教授，博导，主要研究方向为电子商务、数据挖掘；柳建华(1990—)，男，山东日照人，博士研究生，主要研究方向为消费者行为、市场营销、神经管理学；马海英(1990—)，女，湖南湘潭人，博士研究生，主要研究方向为市场营销、神经管理学。