作者共被引视角下的我国竞争情报研究，本文主要内容关键词为：视角论文,竞争情报论文,我国论文,作者论文,共被引论文，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。
竞争情报是关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息和研究[1]。哈佛大学商学院迈克尔·波特教授于20世纪80年代始相继发表了《竞争战略》、《竞争优势》、《国家竞争优势》、《竞争战略案例》等著作引领了国内外竞争情报的研究热情并推动着竞争情报的发展。国内市场经济的发展和经济全球化的浪潮进一步推动了国内竞争情报的发展。时至今日，已有不少学者从不同角度对国内竞争情报的研究态势进行了研究。早些年，一般是从定量分析方法角度进行的。例如，张素芳等从时间分布、空间分布、主题内容分布、主题年份分布、作者情况、合著情况、引文等文献特征统计分析1994-2005年间竞争情报研究状况[2]。近几年随着可视化技术的发展，可视化方法开始应用于竞争情报的研究。例如，肖明等以引文耦合和关键词分析为方法以可视化的形式揭示国内竞争情报的研究；唐俊等运用可视化分析软件CiteSpace展示竞争情报的研究进展与发展趋势[3-4]。也有从引文以及被引的角度进行研究的，贡金涛等运用主成分分析法分析竞争情报高被引作者来揭示国内竞争情报的研究[5]；田大芳按论文的被引次数将1996-2005年的研究竞争情报论文划分为3个层次，从论文作者的机构和地区、来源期刊、发文时间和关键词4个方面对高被引文献进行了计量分析[6]。纵观研究状况，国内还较少有从作者共被引的角度揭示竞争情报的发展的。实际上，从共被引的角度比单纯的被引出发进行研究，将更具有研究价值，文献、作者经常一起被引用则表明他们在研究主题的概念、理论或方法上是相关的；如果文献、作者的同被引次数越高，同被引强度越大，则证明二者之间的相关度越高，距离也就越近。本文欲从作者共被引的角度，揭示国内竞争情报的研究态势，以弥补国内这方面研究的不足。
1 核心作者的选取
核心作者的选择是运用作者共被引分析方法进行领域分析的关键，不同的作者往往会产生不同的分析结果。作者对学科领域的共现主要体现在其发文量和被引量两个方面。我们认为被引量比发文量更能体现一个作者的学术水平，因此本文选定竞争情报领域的高被引作者作为分析对象，选取方法如下：（1）进入中国引文数据库（Chinese Citation Database，CCD）的高级检索界面；选定“引文检索”；检索项设定为“被引题名”；检索关键词为“竞争情报”；设定资源范围为“核心期刊”，进行“精确”检索。（2）对检索出的被引排名前100的论文作者做去重处理，得到67位作者。（3）统计这67位作者在竞争情报领域的发文被引频次，此步骤须借助人工辨别竞争情报研究论文。经过这3步，我们确定竞争情报研究的20位核心作者如表1所示。
表1显示，竞争情报研究的核心作者主要集中在高校和研究机构。高校有10所，其中港澳台高校1所；研究机构有3所。北京大学、武汉大学、南京大对竞争情报研究的贡献最大，各有3位核心作者。而这些核心作者都是具有较高职称或者学历的学者。
2 聚类分析
2.1 构造共被引矩阵
1981年，White和Griffith正式提出作者共被引分析（Author Co-citation Analysis，ACA），对于探讨学科结构有着积极的开创意义[7]。ACA分析现在已有较固定的一般步骤，包括作者选定、构造作者共被引矩阵、转化矩阵、进行聚类与多维尺度分析等[8]。
本文利用中国引文数据库（Chinese Citation Database，CCD）的作者共被引检索功能检索出20位核心作者的共被引次数，共获得20×19÷2=190组数据，如表2所示。其中对角线的数据是相同作者的同被引次数，为缺省值。需要指出的是，这20位作者中，谢新洲曾经师从包昌火，二人曾经合作发表过论文，由于数据库本身共被引功能的限制，容易把这样的合作论文也计做共被引，从而导致二者的共被引数据异常。我们通过人工方式检索出其合作论文以及被引频次，予以排除。
在作者同被引分析中，为消除矩阵因作者同被引次数差异或突兀所带来的影响，以揭示作者间的相似程度，原始矩阵需要转化为相似矩阵，转化后的相似矩阵即可导入SPSS做聚类分析。
2.2 结果与解读
以相似矩阵绘制聚类分析图，如图1所示。根据聚类分析的基本原理，每一个聚类表示一个研究团体，研究团体中个体的研究方向相同或者高度相似。聚类的大小表示研究方向的集中和离散程度，体现了该研究方向的受关注度。通常情况下，主流研究方向容易成为较大的聚类。每一个聚类完成所需要的步骤意味着类中个体的相似度，一般是研究越相似的个体越容易快速地聚在一起，他们的聚类往往能够一步完成。根据图1虚线所示的位置，竞争情报的研究可以划分为4个研究群：A吴晓伟、陈峰、谢新洲、彭靖里、缪其浩、沈固朝、樊松林；B李正中、邱晓琳、曾忠禄、冯维扬、苗杰、刘玉照；C秦铁辉、王曰芬；D焦玉英、岳剑波。
根据作者所发的高被引论文的情况，大致可确定4个研究群体的研究方向，也即为国内竞争情报研究的主要方面。A群为竞争情报理论与方法。A群的7位研究者基本都是国内较为认可的专门研究竞争情报的学者，他们固守着竞争情报的传统理论与方法，为竞争情报的发展与深入研究奠定了坚实的理论基础。根据最近几年的相关数据统计，彭靖里是竞争情报发文量最多的学者，而且对竞争情报的研究很早。B群为竞争情报实践。这6位作者的研究兴趣较为明显地体现在竞争情报的实践应用上，而且这种特征还可从这几位作者所隶属的研究单位上得到印证。他们的单位性质多具有与社会经济具有直接现实相关性的属性特征。李正中为中国科学技术大学商学院；曾忠禄为澳门理工学院社会经济研究所；冯维扬为南京大学约翰斯·霍普金斯大学中美文化研究中心；刘玉照为南开大学商学院。C群为竞争情报与知识管理。据统计，秦铁辉的2篇被引率最高的论文是论证竞争情报与知识管理的关系。而且从聚类图中可以看到，秦铁辉与王曰芬虽然没有跟邱均平完成一步聚类，但也是在第二步形成了一个较大聚类，仍然可以说明二位作者跟邱均平具有较大的研究相似性。而实际上，邱均平对竞争情报和知识管理曾有深入研究。迄今为止，邱均平[9]的《论知识管理与竞争情报》仍然是竞争情报研究领域被引频次第1位的文章，被引241次。D群为企业信息化。岳剑波一直致力于信息时代企业信息化与信息管理的研究；焦玉英则关注企业信息化进程中企业信息的采集、检索利用研究。
从4个聚类的规模看，A群（7人）和B群（6人）代表着竞争情报研究的主流研究方向，而且两群的聚类一步完成，说明研究高度相关。C群和D群都仅有2人组成，因此可以说，这两个群体的研究在竞争情报的研究活动已经占有一席之地，但还尚未成为竞争情报的主流研究方向。
以图中虚线为界，20位核心作者中有3位没有跟其他作者形成聚类，为包昌火、邱均平、吴晓波。包昌火被认为是国内竞争情报的奠基人，对国内竞争情报的发展有着突出的贡献，结合包昌火的发文情况分析，包昌火对竞争情报的研究较为系统全面，很难将之归于上述的某一类；邱均平在国内学术领域最突出的地位和贡献在于文献计量学，即使是对竞争情报与知识管理做过深入的研究，也难免会受到文献计量学理论与方法的影响，因此导致他的研究较难与其他作者在第一步就形成聚类；从表2的作者共被引矩阵中得知，吴晓波与其他19位作者的共被引出现了13个“0”项，表示吴晓波很少与其他作者形成共被引，也意味着没有与其研究高度相近的研究群。
3 多维尺度分析
将相似矩阵导入SPSS进行多维尺度分析，绘制核心作者多维尺度分析图（图2）。多维尺度图中个体距离的远近代表他们研究的相似程度。距离越近表示研究越相似，高度相似的研究个体会簇拥在一起形成一个个学术研究团体。而那些游离于团体边缘的研究个体表示其研究方向比较狭小，无法挤入学术共同体中，或者正在过渡到其他研究方向中去。本次多维尺度分析的参数：Stress=0.04339，RSQ=0.99635。拟合优度较为理想，方程模型显著有效。图2显示多为尺度分析结果与聚类分析结果大体一致。①、②、③、④分别对应于聚类分析图中的A、B、C、D群。
多维尺度分析图显示，大部分作者居于图的右端，且为竞争情报理论、方法及其应用的作者，表明这构成了国内竞争情报研究的主要方面，对竞争情报的研究与发展担当了引领的角色。以③、④为代表的与企业活动密切相关的竞争情报研究居于图的上方，以①、②为代表的竞争情报基础研究居于图的相对下方，说明竞争情报的基础研究为竞争情报面向企业的应用提供了强有力的理论与方法支撑。从类群之间的关系上看，①与②存在着交叉，二者并无明显的界线，说明竞争情报理论、方法、实践应用已经成为一个密切相关、较为完整的竞争情报研究体系。而竞争情报与知识管理（③）有向竞争情报主流研究靠拢的趋势。企业信息化（④）距离①、②较远，邱均平处于它们之间，起到了很好的桥梁连接作用，从而显得企业信息化的研究与竞争情报研究并无脱离。从类群内的个体关系上看，类群①中吴晓伟、陈峰、谢新洲、沈固朝几乎重合作一起，说明他们的研究高度相似。类群②中邱晓琳、冯维扬、刘玉照也具有高度相似性。
4 社会网络分析
聚类分析与多维尺度分析作为多元统计方法在呈现作者相似性或作者分布方面具有一定优势，但在揭示作者的共被引强度以及共被引关系方面略显不足。为此，本文拟采用社会网络分析方法予以展示，将作者共被引的原始矩阵导入UCINET进行格式转化，再导入NETDRAW，得到核心作者的共被引网络图（图3）。
图中的点代表核心作者，点的大小表示中间中心度的大小。在一个共被引社会网络中，中间中心度表征作者之间的共被引的频次。一般说来，与尽可能多的作者建立共被引关系，该作者就会具有较高的中间中心性。点之间的连线表示作者两两之间的共被引情况，二者共被引次数越多，连线越粗。图3显示，邱均平、王曰芬、陈峰、苗杰、岳建波、曾忠禄的中心性较高，查看他们与其他19位作者的共被引情况（表2）发现，这5位作者都与其他作者建立了共被引关系，无一出现“0”项；而其他15位作者都或多或少地出现“0”次共被引。对这5位作者的研究领域进行研究还发现，这5位作者的研究相对于其他作者普遍较“泛化”。此泛化是竞争情报领域的狭义上的泛化，指的是偏重竞争情报各研究方向之间的交叉。包昌火与谢新洲的连线最粗，说明二位作者的共被引次数最多。包昌火与很多作者的连线都较粗，共被引次数较多，体现了包昌火在竞争情报研究领域的重要地位。进行K-核分析的结果显示，K≥6，即每一位作者都与至少6位作者建立共被引关系。该网络与聚类分析图、多维尺度分析图保持高度一致，图中顶点所代表的吴晓波被边缘化，其他19位作者因研究比较活跃，形成了一个由19个点簇聚而成的核心子网络。
网路密度是社会网络分析的最常用的一种测度，密度指的是一个图中各点之间联络的紧密程度[10]。本文利用UCINET计算的网络密度为0.1624。在20个点的网络图中，该密度并不算高，说明作者之间已经有了一定的共被引关系，但这种关系有待于进一步加强，竞争情报的研究也有待于继续深入发展，竞争情报的各个研究方向有待于进一步融合。
5 结语
国内的竞争情报研究经过30年的发展，已形成了自身的规律与模式。本文从作者共被引的角度入手，运用聚类分析、多维尺度分析和社会网络分析揭示了竞争情报的一些情况。国内竞争情报的研究可以分为4个主要方面：竞争情报理论与方法、竞争情报实践、竞争情报与知识管理、企业信息化。其中竞争情报理论与方法、竞争情报实践仍然是竞争情报的主流研究方向，包昌火等人为此作出了重要贡献。而随着经济的发展和改革的深入，企业知识管理、企业信息化正在走入竞争情报研究者的视野内，很有可能会成为竞争情报研究未来的主流研究方向。邱均平等人在这种过渡与转化中起到了重要的桥梁作用。通过社会网络分析发现，研究较泛化的作者更容易跟其他作者建立共被引关系，具有较高的中间中性；竞争情报的研究还需深化，各研究方向的融合需要进一步加强。
本文反映的是1980-2010年间我国竞争情报研究的一些状况。通过作者同被引分析所做出的研究现状的结果并非最终的研究结论，还需改进和完善。而且由于角度选取的不同以及方法自身的限制，不可能精确、全面地反映所有事实情况。例如，我们在做社会网络分析时，仅仅选取的是竞争情报研究最核心的20位作者，不可能完全显示竞争情报研究的共被引全貌。随着数据的完善和方法的改进，其研究将会得到更深的拓展，希望本文对我国竞争情报领域研究能起到一定的借鉴作用。