论知识计量研究的维度，本文主要内容关键词为：维度论文,知识论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
20世纪中后期以来，技术化和知识化是当今世界和社会发展的两大显著特征，技术化内含着知识化。自1996年世界经合组织(OECD)在其研究报告——《以知识为基础的经济》中提出“知识经济”以来，知识经济和知识管理在全球范围内普遍兴起，知识作为社会竞争中一种重要的战略资源和经济资源受到了人们前所未有的重视和关注。从不同的角度和不同的层面出发对知识本身及各种知识活动进行广泛而深入的研究成为知识社会关注的焦点，而其中对知识的测度与计量也成为重要的研究课题。不同的学科和不同的研究者从各自的需要出发，对知识计量问题进行了不同程度的研究，为进一步从事知识计量研究打下了坚实的基础，提供了多维研究思路。
1 知识计量研究的对象维度
从知识计量的对象维度来看，知识计量研究包括知识载体计量和知识内容计量。如表1所示。
知识载体计量是以知识的物理载体为计量单元来间接地研究知识的数量特征、发展规律和结构关系，如文献计量学、科学计量学、信息计量学、专利计量、科技统计等学科领域中关于图书、期刊、报纸、专利、论文等文献单元的计量问题[1-7]。知识载体计量研究不仅包括编码化的、显性知识的计量问题，内容涉及图书、期刊、论文、专利等文献知识载体的数量、质量和关联，还包括未编码化的、隐性的人脑知识的计量问题，内容涉及人脑知识载体的数量、质量和关联，如科学研究群体的数量(科技工作者、科学家、科研论文作者数量等)、影响和关系(合作关系、合著关系、引证关系等)。
知识内容计量是以知识的内容为计量单元来直接地研究知识的数量特征、发展规律和结构关系，主要从知识的语法、语义和语用层面研究知识内容的直接计量问题，知识内容计量目前还没有找到合适的知识内容单元，正处于积极探索之中。语法层面的知识计量研究已获得了一定程度不同发展，如以关键词、主题词为计量单元的词频统计分析、内容分析、主题分析、概念分析等已经取得了丰富的研究成果，并在信息管理、新闻传播等领域得到广泛应用。
2 知识计量研究的层次维度
从知识计量的层次维度来看，知识计量研究包括宏观知识计量和微观知识计量[8]。如表2所示。
宏观知识计量研究是从宏观上计量整个知识体系的知识投入与产出、知识存量与流量、知识生产与应用、知识的分配与转移，知识对国家经济的整体贡献以及知识产业和知识产业链在整个国民经济体系中所占的比重等。宏观层次的知识计量研究目前已经取得了较大进展，如情报学、经济学、管理学中有关信息经济测度、信息产业测度、知识经济测度、知识产业测度、科技进步贡献率计算、知识生产方程等研究已成体系，文献计量学、科学计量学、专利计量等在国家、地区、产业等宏观层面的应用与评价已日趋成熟。
微观知识计量研究是从微观上计量组织、个人和知识产品(如文献、专利等科学产品，计算机、网络、软件等技术产品)的知识存量与流量、数量与质量、结构与关联、价格与价值等。文献计量学、科学计量学、专利计量等在机构、个人、知识产品等微观层面的应用与评价已得到认可。知识的价值、信息产品和知识产品的价值与价格等问题也受到普遍关注。
3 知识计量研究的内容维度
从知识计量的内容维度来看，知识计量研究主要包括四个方面的内容[9]：一是知识量测度。包括知识总量、知识增长量、知识存量、知识流量、知识量的结构特征以及知识量的时空分布等。二是知识质量衡量。主要是对知识成果中知识的含量、水平、层次、创新度和影响度等进行评价。三是知识价值评估。主要是从经济学和管理学的角度对知识和知识成果的经济价值、社会价值和综合价值进行评估，研究知识活动中的成本和效益、投入和产出、生产和分配、创新和转移等问题，确定知识产品或知识商品的价值和价格等。四是知识关联发现，包括知识关联链与知识关联网络的发现与构建，主要是分析知识主体和知识单元之间存在的各种复杂的关联关系。由于知识计量研究内容维度各自切入的角度不同，研究基础和方法不同，目前还没有形成统一的研究框架和体系。如表3所示。
4 知识计量研究的学科维度
从知识计量的学科维度来看，知识计量问题是一个综合性研究课题，涉及多个学科和研究领域。国外科学界、学术界、管理界和企业界很早就开始关注知识本体的计量和测度问题，并在各自的研究领域内形成了相对独立的理论和方法体系。近几十年来，图书情报学和信息管理学领域(包括文献计量学、信息计量学、网络信息计量等)、经济学领域(包括信息经济学、知识经济学、资产评估、经济计量学、技术经济学等)、科学学(包括科学计量学、科技统计学、科研绩效评价等)、管理学领域(包括知识管理、知识创新、人力资源管理、科技管理、科技评估等)、计算机和信息科学领域(包括知识工程、人工智能、计算语言学、信息可视化等)等学科领域的研究都直接或间接地涉及知识的计量问题。如表4所示。
信息管理和图书情报领域较早系统开展知识的间接计量问题研究，形成了文献计量学、信息计量学、网络计量学三个研究领域，在知识载体的数量特征、发展规律和结构关系研究方面形成了完整的理论、方法和内容体系，在图书馆管理、信息采集、大学评价、期刊评价、人才评价、网站评价与建设等方面具有广泛的应用。经济学领域长期以来关注知识的计量问题，主要是从知识的经济价值角度来测度知识对经济发展的影响，其中有关信息经济及其产业测度、知识经济及其产业测度、科技进步贡献率计算、知识生产方程、新经济增长模型等方面的研究已成体系。管理学领域对知识的计量研究由来已久，主要是把知识及其载体作为资源投入来考察其产出、效率和效益，其中知识管理领域有关人力资本、知识资本、无形资产、知识资源等的评估与核算成为研究的热点和焦点，与知识计量密切相关。科学学是关注知识计量问题的重要学科领域，科学学则主要通过考察知识及其载体的数量特征、发展规律和结构关系来探索科学技术发展规律和科学研究活动规律，为科研管理和决策服务。其中科学计量学和科技统计学等研究领域与文献计量学、信息计量学有较大的交叉，分别从不同的角度研究知识的计量问题。计算机科学和信息科学也涉及知识的计量问题，信息科学中关于信息量和知识量的测度，人工智能和知识工程中关于知识的表示、理解和处理等，如自然语言理解、机器翻译、语义网等[10]。此外，还有新闻传播学以词频统计分析为基础进行内容分析，教育学以概念地图为基础开展知识点的表达和组织研究等等，都与知识计量问题密切相关。
5 知识计量研究的特征维度
从知识计量的特征维度来看，知识计量研究包括显性知识计量和隐性知识计量。如表5所示。
知识可分为显性知识和隐性知识两类。“显性知识”(也称“明晰知识”)和“隐性知识”的概念最早由匈牙利裔英国哲学家迈克尔·波兰尼于1958年在《个体知识》一书中提出。国际经合组织(OECD)把知识分为“知道是什么(Know-what)”、“知道为什么(Know-why)”、“知道怎么做(Know-how)”和“知道是谁(Know-who)”四种类型。前两类知识主要通过书籍、报刊、光盘、数据库等知识载体记录，是能够利用语言、文字、数字、符号和图表等清楚地表达的知识，属于显性知识。显性知识可以知识的物理载体作为计量单元进行测度，如文献计量学、科学计量学。后两类往往难以编码和度量，是存储于人头脑中的属于个人经验、诀窍、灵感、技巧、技能等的那部分知识，常隐含于人的行动之中，是属于难以直接量化处理的隐性知识[11-13]。美国心理学家R·J·斯滕博格认为，“我们认为实践能力的一个重要方面——隐性知识——是可以测量的，具备这一知识的程度可以预测实际生活中的职业成就。”也就是说个人的隐性知识可以用其行动表现和职业成就来测度。如一个人的学习能力和知识结构可以通过其学历、受教育年限等来测度，一个人发现问题和解决问题的能力可以用发现问题和解决问题的数量来衡量，一个人的工作经验、技能等可以用工作年限、工作阅历(从事过的工种)等来衡量，一个人的人际交往能力可以用他接交的人际圈子人数的多少来衡量，一个人的能力可以用其从事的职业类型、社会地位、收入水平、职位高低、受人尊敬程度等来测评。尽管隐性知识难以直接精确测量，一个人的行动表现与职业成就不一定能完全代表一个人所拥有的隐性知识的多少，但这些测度指标和方法为我们侧面地、间接地、粗略地测度个人隐性知识提供了可行的途径。
6 知识计量研究的领域维度
从知识计量的研究领域维度来看，关于知识计量研究的比较成熟的研究领域主要有文献计量、信息计量、网络计量、专利计量、科学计量、科技计量、信息度量、知识测度、信息经济、知识经济、知识资本、无形资产等。如表6所示。
文献计量学、信息计量学、科学计量学是姊妹学科，同宗同渊，内容交叉，只是研究的侧重点和应用领域不同，目前这三大学科出现了融合与合流趋势。文献计量学以文献为知识计量单元研究知识载体的数量特征、发展规律和结构关系，目的在于探讨文献情报流的数量特征、发展规律与结构关系，广泛应用于图书馆管理、文献采购、大学评价、机构评价、期刊评价、人才评价等领域。信息计量学以文献和文献特征信息为知识计量单元研究知识载体的数量特征、发展规律和结构关系，是文献计量学的延伸与拓展。科学计量学以文献为知识计量单元研究知识载体的数量特征、发展规律和结构关系，目的在于通过文献情报流的数量特征、发展规律和结构关系的研究揭示科学技术和科学研究活动的基本特征和发展规律，为科学研究活动服务，为科研管理与决策服务。
网络计量学是综合采用文献计量、信息计量、统计分析方法和计算机技术等对网络信息数量特征与变化规律进行计量分析的一门学科[14]。网络计量学以比特、链接、点击、下载、网页、网站等为知识计量单元研究网络信息的数量特征、发展规律和结构关系，广泛应用于网站建设、网络信息管理、网站评价等方面。
专利计量以专利文献的特征信息为知识计量单元，采用定性和定量研究方法研究专利信息的数量特征、发展规律和结构关系。目前国外专利计量研究的内容，从研究领域来看，主要围绕专利数量分析(主要是专利数量统计分析)、引用分析(主要是专利引文分析)和关联分析(包括技术关联和学科关联)三大主题展开。从研究层次来看，主要分布在国家、公司、大学等机构和发明者个人三个层面上。从研究体系来看，主要包括专利计量理论、指标、方法与工具以及应用三个方面。此外还有涉及专利文献分布是否遵循文献计量学和科学计量学的一些基本规律(如布拉德福定律、洛特卡定律、齐普夫定律文献增长定律、文献老化定律等)、专利与GDP关系、专利与技术创新、三螺旋创新模型(政府、大学与企业三螺旋模型)、专利引证指标在投资金融领域的应用以及专利数量与R&D支出关系等方面的相关研究[15-16]。
科技统计是对一个国家科学技术活动的规模、布局、结构及其成果的推广应用和影响进行定量测定，为科技管理和决策提供数据支撑。科技统计通过统一的统计标准和方法，对科技活动要素进行分门别类的定量测度，是科技管理研究的重要分支领域，它以科技资源(科技人力、财力、物力、成果)为知识计量单元知识载体的数量特征、发展规律和结构关系。出于制定科技政策的需要，科技统计和科技指标已日益为世界各国和国际组织所重视。科技统计必须有统一的标准和规范才能有效进行。自1963年以来，OECD相继编撰正式推出了5本科技统计手册，按出版时间顺序依次是《研究与发展调查手册》(即《弗拉斯卡蒂手册》)、《技术创新调查手册》(即《奥斯陆手册》)、《技术国际收支手册》(即TBP手册)、《专利技术指标手册》以及《科技人力资源手册》，统称为“弗拉斯卡蒂系列手册”或“弗拉斯卡蒂丛书”。这些手册涉及科技统计的广泛领域。《研究与发展调查手册》和《科技人力资源手册》是计量投入R&D的资源和投入科技活动的人力资源的标准和规范，《技术创新调查手册》是计量科技与经济结合的技术创新活动的标准和规范，而《技术国际收支手册》和《专利科技指标手册》则是计量科技活动产出(技术国际收支和专利)的标准和规范。“弗拉斯蒂卡系列手册”为全球制定科技统计标准和规范奠定了基础[17]。
信息度量是以比特为知识计量单元研究信息的测度问题，包括语法信息、语义信息、语用信息、全信息度量。信息度量和信息量问题一直是通信领域研究的焦点问题，信息学界一般都是以系统不确定性的变化程度来度量信息。美国的香农、维纳、弗希尔3位数学家几乎同时提出了单位信息量的基本思想，并得出了几乎一致的结论。Hartley最早研究了信息的度量问题，但是他的研究只适合特殊情况下的信息度量。而真正对信息度量研究取得重大进展的是信息论之父Shannon，他引入了“信息熵”的概念，对概率性语法信息进行了深入的研究，给出了合理的度量。此后，许多人又对他的结果进行了进一步的提炼和改造，并且关于语义信息和语用信息的度量与测度问题也引起了人们的极大关注，相关度量方法与测度模型也相继产生[18]。
知识测度涉及知识的总量、存量、流量、增长量等数量特征和变化规律以及知识的时空分布等结构关系。对知识和信息的内容及其本体进行测度和度量一直是人们关注的重点，不同领域的学者对此进行了大量研究与尝试[19-25]。1948年，香农提出了“信息熵”。1986年，Debons最早提出把｛When/where/who/what｝作为人类的认知元素中心，将Informs作为测度信息的基本单位。并提出用｛how/why｝解释和理解知识，将Knows作为测度知识的基本单位[26]。钟义信在全信息度量的基础上给出了形态性知识量度量的方法和数学模型，并进行了推理和分析[18]。李顺才研究了知识存量与知识流量的测度问题[27]。文庭孝等从不同的层面系统研究了知识的增长问题[28]。知识测度是一个综合性研究课题，根据层次可分为宏观知识测度和微观知识测度，宏观知识测度包括国家、产业知识测度，微观知识测度包括组织、企业、个人和产品知识测度。知识测度根据知识类型可分为显性知识测度和隐性知识测度。根据知识测度的类型又可分为知识载体测度和知识内容测度。
经济学领域长期以来进行了知识计量的研究与探索，获得了丰富的研究成果，成为知识计量的重要理论来源。其中有关信息经济及其测度、知识经济及其测度、知识资本与无形资产评估等的研究，形成了系统完整的理论和方法，是知识计量理研究的重要组成部分。在信息经济、信息产业和社会信息化测度方面比较著名的测度方法有美国马克卢普的信息经济测度方法、波拉特的信息产业测度方法、日本的信息化指数模型方法RITE、IUP(信息利用潜力指数)模型、厄斯的经济—信息活动相关分析方法、OECD的建筑模块方法、联合国教科文组织的信息利用潜力指数模型方法、我国学者钟义信等提出的信息化综合指数模型方法、靖继鹏等提出的综合信息产业力度法以及国家信息化测评指标体系及测算方法等[29-31]。这些方法从宏观层面对国家信息经济、信息产业和社会信息化发展水平进行了测度，为开展宏观信息和知识计量研究提供了理论和方法基础。
知识经济测度涉及知识和知识产品的价值、价格，知识产业的发展水平及在国民经济中所占比重等。1996年OECD在分析OECD各国经济发展中知识的作用的基础上，推出了the Knowledge-based Economy(以知识为基础的经济)报告，标志着“知识经济”概念的正式确立和被广泛认可；随后，1997年6月23日～25日，由世界银行和加拿大政府主办的全球知识大会在多伦多隆重举行，进一步探讨知识与信息在经济、社会发展中的作用，并交流应用知识促进发展的策略、经验和手段。知识经济浪潮在全球兴起，国内外许多专家学者从不同角度、不同层次对知识和知识经济的测度展开了系统的研究[32-36]。
知识是一种战略资源，也是企业的知识资产和知识资本，可以转化为企业的核心竞争力。因此，对企业知识资产和知识资本的计量可以借鉴资产评估，特别是无形资产评估的理论和方法。在经济学和管理学领域，有关资产评估、无形资产评估、知识资本评估等研究丰富了知识计量的研究内容[37-40]。
(收稿日期：2013-03-05)