知识管理文献增长模型研究

李久平，姚乐野（四川大学 a.历史文化学院；b.图书馆；.公共管理学院，成都 610064）

自人类有文明以来就没有停止过对知识的探索，但将知识作为一种资源并进行管理，且将知识管理演生为一个重要的管理类研究领域则不到30年的历史。1986年斯威比博士用瑞典文出版了《知识型企业》，介绍了知识管理理论与实践的思想；1987年，他又和英国知识管理专家汤姆·劳埃德合著出版了《知识型企业的管理》，提出一整套知识型企业管理理论和实用方法，成为知识型企业管理的开山之作。1989年之后，有关知识管理的论文开始陆续在各类刊物上出现，直至2002年，知识管理已经在全球管理学理论与实践中形成热潮，有关知识管理的研究论文也如雨后春笋般地大量涌现。[1]

面对知识管理文献绝对数目的急剧增加，面对浩如烟海的文献，要想快速而全面地把握知识管理研究领域的研究现状及未来发展态势，必须借助文献计量学的方法，而文献增长模型理论是文献计量学的最基本理论。依据文献增长理论，对知识管理这一领域在特定时期内的文献进行统计，借助数学统计中回归分析的方法，可以准确地拟合出知识管理文献增长曲线，对评价该领域所处的研究阶段，并预测其未来的发展趋势具有重要意义。[2]

1 文献增长模型概述

长期以来，科学学和文献计量学工作者经过大量文献数据的统计分析，研究出了很多种文献增长模型，其中最被人们广泛认可，并在实践中取得好评的有以下几种：[3]

（1）指数增长模型。它是由美国著名的科学史、科学学专家，当代文献计量学的奠基者之一普赖斯，经过对科技文献的大量统计分析得出的。模型的数学表达式是：N＝N0ebt（N是文献累积量，t是以年为单位的时间变量，N0是初始文献累积量，b是文献连续增长率），显示出文献量是随着时间以指数增长方式急速增长。模型自创建以来，已广泛用于文献增长的控制和预测中并取得良好的应用效果。但它的局限性在于，根据这一模型公式推断，任何研究领域的文献随着时间的无限延伸，其文献量的增长会极度膨胀，从而最终导致无穷大。这显然是错误的和不符合实际情况的。

（3）线性增长模型。人们在长期进行文献增长规律的研究中，通过统计还发现，在一些特定的时期内，某些研究领域的文献增长规律可以用直线来描述，也就是文献增长理论研究中经常提到的线性增长模型。模型的数学表达式：N＝N0+bt（N是文献累积量，t是以年为单位的时间变量，N0是初始累积文献量，b是文献增长系数）。该模型认为文献是以一个固定的常量几乎等幅度地增长与初始文献量无关，这一点与指数增长模型和逻辑增长模型具有很大的区别。

2 知识管理文献的指数增长模型

2.1 数据来源及数据采集

《中国国家知识基础设施》（China National Knowledge Infrastructure，简称CNKI）平台中的《中国期刊全文数据库》是目前国内最大的连续动态更新的期刊全文数据库，收录国内近万种期刊，文献收录全面，真实性强，具有较高的准确性和可靠性。通过检索CNKI，可以比较客观地反映国内知识管理领域的研究情况。因此，选择CNKI 平台中的《中国期刊全文数据库》为国内数据源，检索词限定为“知识管理”，检索字段限定为“标题”，检索时间从1980年开始，逐年检索，所得知识管理相关研究文献的逐年累积文献量如表1 所示。

《工程索引》（The Engineering Index，简称EI）创刊于1884年，是美国工程信息公司出版的著名工程技术类综合性检索工具，EI Compendex 数据库每年新增50 万条工程类文摘索引信息，数据分别来自5100种工程期刊、会议论文集和技术报告，是目前全球最全面的工程领域二次文献数据库，具有综合性强、资料来源广、地理覆盖面广、报道量大、报道质量高、权威性强等特点。通过检索EI Compendex 数据库，所得数据可以比较客观地反映国外知识管理研究领域的研究情况。因此，选择EI Compendex为国外数据源，[4]检索词限定为“knowledge management”，检索字段限定为“Title”，检索时间从1980年开始，逐年检索，所得知识管理相关研究文献的逐年累积文献量如表1 所示。

表1 CNKI 及EI 中1980-2010年关于“知识管理”研究论文累积量

2.2 数据分析

从表1 可见，就文献发表情况而言，1980—1984年间，国内以知识管理为研究对象的文献数量几乎为零。从1985年开始，国内有零星的文章开始讨论有关知识管理的内容，而国外在1980—1997年间有关知识管理的论文每年也只有寥寥几篇面世。直到进入1998年，国内外有关知识管理的相关文献进入快速增长阶段，这说明自1998年国内外掀起了研究知识管理的高潮，这与全球范围内的知识经济的兴起是息息相关的。

为了更为准确和科学地了解国内外有关知识管理文献增长的规律，应用文献计量学理论以及表1 中“CNKI 中文献累积量”“EI 中文献累积量”的数据为依据，对国内外知识管理文献的增长规律进行时间序列的统计研究。以时间（年）为自变量（t），“CNKI中文献累积量”“EI 中文献累积量”为因变量（N），运用SPSS 17.0（社会科学项目统计软件）自带常用模型进行“线性”和“指数”曲线拟合。[5]“CNKI 中文献累积量”“EI 中文献累积量”数据曲线拟合的相关系数R 值情况分别见表2、表3，统计数据的观测图及“线性”和“指数”拟合曲线对比情况分别见图1、图2。

表2 CNKI 中文献累积量“线性”“指数”曲线拟合模型汇总

图1 CNKI 中文献累积数量“线性”“指数”曲线拟合

从表2 可以看出将CNKI 中检索出的有关知识管理研究文献逐年累积量作为应变量（N），时间（t）作为自变量，并以1985年作为起始点做回归分析，分别进行“直线”和“指数”曲线拟合，得出“线性”拟合的R 值是0.824，R 方值是0.679，自变量与应变量的相关性一般；而“指数”拟合的R 值是0.958，R 方值是0.918，全部接近于1，说明自变量与应变量之间的相关性很强，自变量（t）可以解释应变量（N）的91.8%的差异性，曲线拟合度较高。另外，图1 也清楚地显示出，由SPSS 软件绘出的“线性”“指数”拟合曲线与实际数据的观测图相比较，结果“指数”拟合曲线的走势显然也更符合实际的情况。所以可以说，国内知识管理研究从兴起到繁荣，整个文献的增长规律基本是以指数增长模型的方式发展的。

从表3 可以看出将EI 中检索出的有关知识管理研究文献逐年累积量作为应变量（N），时间（t）作为自变，并以1982年作为起始点做回归分析，分别进行“直线”和“指数”曲线拟合，得出“线性”拟合的R 值是0.801，R 方值是0.641，自变量与应变量的相关性一般；而“指数”拟合的R 值是0.992，R方值是0.984，全部接近于1，说明自变量与应变量之间的相关性很强，自变量（t）可以解释应变量（N）的98.4%的差异性，曲线拟合度很高。另外，图2 也清楚地显示出，由SPSS 软件绘出的“线性”“指数”拟合曲线与实际数据的散点图相比较，结果“指数”拟合曲线的走势显然非常符合实际的情况。所以也可以说，国外知识管理研究的整个文献的增长规律基本也是以指数增长模型的方式发展的。

表3 EI 中文献累积数量“线性”“指数”曲线拟合模型汇总

图2 EI 中文献累积数量“线性”“指数”曲线拟合

通过对有关知识管理国内外文献按时间序列进行增长规律的曲线拟合，发现文献累积量与时间序列具有明显指数关系，且相关系数非常高，因此可以判定该领域文献的增长符合普赖斯文献指数增长模型。

3 知识管理文献增长阶段分析

各种文献增长模型都是经过大量文献增长数据的统计分析，是从实践中总结出的经验模型，但它们都遇到了同样的问题，即不能在无限的时间中永远正确，其根本原因是真理的相对性决定的，即便是针对特定的文献集，每一种增长模型也只能在一定时间阶段内起作用，文献增长模型随着增长阶段的变化而被其它增长模型所代替。一般来说：文献增长过程可粗略地划分为四个阶段（见图3）：

图3 文献增长的四个阶段

（1）萌芽阶段。研究领域刚刚萌芽，只有少量几篇该研究领域的研究文献出现，文献累积量处于不稳定的增长状态，由于研究领域中文献的绝对累积数量太小，根本不可能通过统计的方法拟合增长曲线，更谈不上回归出相应的增长模型和数学公式。

（2）发展阶段。研究领域已初具规模，并进入空前繁荣的发展时期，文献累积量相对稳定地以指数形式快速增长，此时文献数量急剧增加，呈现“爆炸”态势，通过统计分析可以拟合出指数增长曲线，文献增长模型为指数增长模型。

（3）成熟阶段。随着研究领域中各种理论日趋成熟，文献累积量增长趋势减缓，并逐渐演变为以一种固定比率增长的线性增长，通过统计分析可以拟合出线性增长曲线，文献增长模型为线性增长模型。

（4）老化阶段。研究领域中的各种理论已非常完善，相关的研究文献日益减少，通过统计分析拟合出的增长曲线逐渐平行（或不规则振荡）于时间横坐标，意味着该领域的研究文献已饱和并出现滞长，也预示着研究领域成熟，在不久的将来会分化出新的研究领域，于是新的增长曲线又将以四个阶段的增长模式继续延伸。

对于不同的研究领域，文献累积量经历文献增长的四个阶段所用时间是不一样的，但这四种增长态势是一定会出现的。因此，根据知识管理研究文献累计数量的数据统计和增长曲线的拟合情况，可推断出知识管理文献在1998年之前处于萌芽阶段，每年只有几篇新文献出现，关于知识管理的文献的绝对累积数量很小，基本无法拟合出文献增长曲线。而自1998年至今，统计数据显示，知识管理研究文献累积量增长迅速，进行增长曲线拟合发现其增长曲线是指数增长曲线。所以，目前知识管理文献增长阶段是处于发展阶段（见图3），是知识管理研究空前繁荣的黄金期。

4 结束语

广义的知识管理不仅指对知识进行管理，还包括所有涉及知识活动的方方面面，如知识的有效组织（知识链、知识联盟、知识网络等）、知识的各种活动（知识共享、知识流动、知识转移、知识挖掘等）、知识的获取过程（学习型组织、学习型社会等）。知识管理代表着一系列新的管理理念和管理思想，因此知识管理研究领域所涉及的主题词也非常繁杂和不规范。为了力求数据统计的准确，本文在数据收集时所用检索词只限定为“知识管理”，虽然良好地保证了数据统计的准确性，但却不可避免地牺牲了数据收集的部分全面性。

逻辑斯蒂增长曲线，也被称为饱合的指数增长曲线，它包含纯粹的指数增长曲线，指数增长曲线实际只是逻辑斯蒂增长曲线的前半部分。由于知识管理研究领域是一个非常新兴的研究热点，自1986年斯威比士的《知识型企业》一书出版到现在，有关知识管理的研究只有短短近三十年的时间，所拟合出的指数增长曲线，也只是从过去二三十年的数据中总结出来的经验曲线，不排除随着时间的推移，知识管理文献累积量的数据不断丰富，其增长趋势会发生变化，演变为符合逻辑增长等其它文献增长规律，至于在什么时间点出现由指数增长向逻辑增长演变的拐点，以及最终文献的饱和量是多少，只有让时间来作回答。

[1]吴冰，王重鸣.知识和知识管理：一个文献综述[J].华东理工大学学报（社会科学版），2006（1）：57－61.

[2]吕君奎.国内外企业知识管理研究综述[J].新疆社科论坛，2004（1）：36－39.

[3]邱均平.信息计量学[M].武汉：武汉大学出版社，2007：43－222.

[4]陈英.科技信息检索[M].北京：科学出版社，2009：57－147.

[5]张军亮.文献增长的非线性回归模型[J].情报杂志，2006（11）：138－139.