知识资本国际研究:理论溯源、研究主题与未来展望

姜 春,李诗涵,程 龙

(1.复旦大学 国际关系与公共事务学院;2.复旦大学 经济学院,上海 200433;3.科学技术部 科技人才中心,北京 100862)

0 引言

知识是传统生产要素(劳动力、资本和土地)之外的一种新资源,是唯一有意义的资源[1]。知识对经济的贡献一定程度上取决于其竞争力及其转化为技术的能力[2]。新一轮科技革命和产业变革正重塑全球竞争格局,以前沿技术、颠覆性技术为代表的科技创新极大促进了经济增长,这彰显出知识经济的贡献。知识经济是以知识资本(Intellectual Capital,IC)为基础的消费和生产体系(Ngulube,2017),伴随着知识经济的出现,对IC作为组织核心竞争力的研究引起广泛关注和重视。

在创新成为发展根本驱动力的情境下,IC的影响是深远和根本性的。在微观层面,IC是指与知识性活动有关的资本(Galbrainth,1975),是企业最有价值的资产(Stewart,1994),其不仅体现无形资产的经济价值,而且积极影响企业的生存、绩效和成长(Crupi等,2021)。特别是在应对重大突发公共事件中,组织的数字化转型、数字经济对企业知识创造提出了新需求和挑战。在宏观层面,主要经济体愈发重视IC对科学、技术、经济的创造力,并将其视为从生产型经济向知识型经济转变的关键要素(Rehman等,2022)。由此,IC议题正成为组织、创新和管理多学科的前沿交叉领域。

自20世纪90年代初以来,IC相关研究持续增长,广泛分布于多个学科。然而,跨学科研究创造出大量定义和研究重点,IC研究缺乏通用词汇、定义和术语,导致学科内缺乏共识、凝聚力和沟通(Teixeira &Oliveira,2018),甚至提出相反的解释(Crupi等,2021)。此外,以往文献综述侧重解决IC定义、IC要素识别以及IC对组织战略、资源、运营、创新和绩效等方面的影响(Crupi等,2021;Keong Choong,2008),导致IC研究碎片化。

尤应注意的是,尽管近年来中国涌现出较多研究IC对经济、企业创新、创业、产业影响的文献[3-5],但对IC进行系统性回顾的文献寥寥无几,还停留在20年前[6-7]。在技术方法上,既有文献综述主要通过个人叙述的方式展开,学者观点多局限于自己熟悉的学科领域,而IC文献具有显著的跨学科分布特征,由于文献数量众多、个人精力有限,个人叙述的主观性会对研究可信度形成挑战。

作为组织、创新和管理研究的前沿交叉领域,IC研究需要运用最新技术和方法并从整体视角把握国际研究脉络、热点和新兴趋势。但遗憾的是,目前学界鲜有对IC研究开展大数据挖掘分析,相关知识体系陈旧,基于国际文献视角的研究更是罕见。为部分填补已有研究的空白,最大可能科学绘制IC全景图,本文使用共被引聚类技术、文献耦合聚类技术和突显词检测技术,对Web of Science(WoS)核心数据库收录相关文献的完整数据集进行挖掘,定量分析IC研究的理论基础、研究主题和研究前沿。

1 研究设计

1.1 研究方法

1.1.1 共被引分析与文献耦合分析

在使用和比较文献时,通常有两种引文策略,即共被引分析(Co-Citation Analysis)和文献耦合分析(Bibliographic Coupling)。一般而言,共被引分析用于调查被同一研究引用的文献(多篇)之间相互关系。共被引分析利用被引用文章形成聚类,更适合体现最新文献和新兴轨迹。文献耦合分析多用于探讨引用同一篇文章的文献间关系,利用施引文献形成聚类,更适合体现文献起源路径。为发挥这两种方法的优势,本文采用共被引分析方法披露先前IC文献增长和扩展的理论基础,采用文献耦合分析方法识别既有文献关注的主要领域。参考Kovács等(2015)的做法,本文使用VOSviewer 1.6.12软件进行分析。该软件通过关联强度测量,实现对共现信息的标准化处理,这一专用算法辅之以相似性可视化技术(VOS),可以展示关键词聚类结果,并进行主题分类。

1.1.2 关键性突显技术分析

Kleinberg(2002)开发的突发检测算法(Burst Detection Algorithm)适用于识别一定时期内文献中的新兴趋势和突然变化,表征新兴的研究前沿概念。使用该算法,CiteSpace软件可以对新兴趋势和瞬态模式进行检测与可视化,解决研究前沿短暂性带来的挑战。为此,本文使用CiteSpace 5.7.R5W软件,基于关键词突显对IC领域的研究前沿进行识别和可视化。

1.2 样本采集

本文文献数据来源于WoS核心合集数据库,遵循既有文献综述中使用的方法,对数据进行进一步筛选,重点调查已有文献轨迹。知识资本也称为智力资本(Knowledge Capital,KP)或知识资产(Intellectual Assets,IAs),本文沿用知识资本这一学界的普遍称谓,但在采集文献和引用其他作者文献时,也涵盖其它两个名称的文献。本文检索词的选取依据相关经典文献中经常使用的核心词汇(Stewart,1997;Sveiby,1997;Pulic,2000),初步采集到2 554篇文献数据,图1展示了文献检索与清洗过程。

为提高数据质量,对采集的文献进行二次筛查,剔除文献类型是专题论文(Dissertations)、编辑材料(Editorial Materials)、更正(Corrections)等无关数据、重复数据、匿名作者数据。同时,对不完整的数据进行人工补充。对于文本数据中的姓名歧义问题,本文对作者名字出现两次及以上的数据(N=92)进行处理,通过比较作者的国家、城市、科研单位、研究领域、合作网络、性别、出生年等加以区分。检索日期是2021年6月1日,最终采集到2 356篇(1985—2020年)样本文献。

图1 文献检索与清洗过程Fig.1 Literature search and cleaning process

1.3 样本文献描述

2 356篇样本文献分布于911种不同期刊,涉及916位作者,作者合作指数为2.39。图2展示了样本文献的时间分布,样本文献中知识资本一词最早出现在1985年,此后,文献总量呈不断增长趋势。从2011年开始,关于IC研究的文献年新增量突破100篇,2014年呈快速增长趋势,2015年文献量比2014年翻一番,2020年达到峰值290篇。样本文献中超过一半发表于近5年(64.01%),说明近年来学界对IC领域的关注度显著提高。

2 知识资本的理论基础

通过对2 356篇原始文献引用的83 386篇参考文献进行计算,得到由4个相互连接的聚类构成的IC领域共被引文献计量网络。本文通过设置一个阈值遴选被引用最多的文章,选择至少获得20次引用的517篇参考文献。采用这一方法便于进行针对性分析,同时也能防止过度混入边缘文献造成干扰(Kovács 等,2015)。每篇文章根据与其它文章的总连接强度和被引用次数获得相应权重,权重越大,对应图谱中的线条就越粗。

图2 样本文献时间分布Fig.2 Time distribution of sample literature

2.1 聚类1:知识资本是企业的战略资源

资源(而非产品)会影响企业增长战略选择[8],能够提升企业资源的价值性、稀有性、模仿性及不可替代性,增强竞争力优势[9]。该聚类描述了IC对企业创新的影响,强调知识作为一种独特的组织资源,是企业创新的重要来源。聚类1探索了IC作为企业战略资源的形成过程和要素关系。需要说明的是,属于该聚类的文献并不都直接涉及IC主题,而是被探索IC的学者广泛引用。这一事实表明聚类1是IC领域的代表性理论基础,表1列出了聚类1中被引次数排在前10的文献。

知识是新的竞争资源,无法被组织自动拥有。Grant(1996)提出知识依存理论(Knowledge-Based Theory),认为知识存在于个人内部,而企业被概念化为整合知识的机构。因此,组织的主要作用是知识应用而不是知识创造。该理论对组织能力的基础、组织设计原则(特别是层级分析和决策权分配)和组织的横向、纵向边界产生了深远影响。

与此相反,Ikujirō &Hirotaka(1995)强调个人通过知识与组织互动,这种互动通过从隐性到显性、显性到显性、显性到隐性、隐性到隐性4个过程触发组织知识创造,其认为日本创新型企业之所以成功,是因为其通过将隐性知识转化为显性知识从而创造了新知识;Cohen &Levinthal(1995)认为企业识别新外部信息的价值、吸收并将其应用于商业开发的能力对企业创新至关重要。

同时,学者们对企业IC与价值创造的关系进行了开创性探索。Bontis[10]率先开发出IC影响企业绩效的模型,确定IC与企业绩效之间具有因果关系,这有助于理解IC的组成部分;Nahapiet &Ghoshal(1998)提出社会资本促进IC创造的过程模型,深化了对IC背后过程的认识;Edvinsson &Sullivan(1996)认为知识型企业的价值来源于价值创造(由人力资源产生,转化为知识资产)和价值提取(补充性商业资产为创新增值),从实践视角回答了IC如何适合知识型企业。

聚类1提出要注意IC内部各要素间关系。IC各要素及其相互关系会有选择地影响企业渐进式创新能力和激进式创新能力[11],因此需要考虑IC各类要素组合与企业创新类型的匹配程度。此外,对IC投资的有序性也备受关注。一般而言,拥有卓越绩效的组织在人力资源管理、信息技术和研发方面的投入都非常高[12],这对研究IC各要素如何共存从而提高企业绩效有重要意义。

表1 聚类1中被引用频次排名前10的文献Tab.1 Top ten cited papers in cluster 1

2.2 聚类2:知识资本会计与报告

聚类2旨在研究知识资本会计(Intellectual Capital Accounting,ICA)这一专业领域,认为IC是公司账面价值与准备支付额之间的差额(Lev,2001)。与无形资产会计不同,ICA是理解、测量和报告知识资源的一种管理、计算和报告技术(Guthrie等,2012),而无形资产会计是一种传统方法,仅仅关注传统财务报表认可的IC元素(如品牌、专利和版权)。该聚类重点回顾了ICA的演进脉络并对未来研究趋势(从报告到披露阶段)进行反思。表2列出了聚类2中被引次数排在前10的文献。

对于如何识别、衡量和报告企业的知识资源价值,ICA能够很好地应对这一挑战。Petty &Guthrie(2000)通过回顾IC研究,以20世纪90年代中期为分界点把IC研究划分为两个阶段,其中第一阶段旨在加深对IC的认识,第二阶段关注IC价值在组织层面对资本、劳动力市场行为的影响,涉及对IC的测量、管理,并适时提出ICA应成为一个专业研究领域得到确立和发展;与此脉络相承接,Guthrie等(2012)提出ICA研究的第三阶段(始于2004年),对IC实践进行批判和绩效分析;随后,Dumay(2013)提出IC研究的第四阶段,认为IC研究已经把基于城市和国家的IC生态系统边界扩展到更广泛的经济、社会和环境生态系统。

知识资本报告是ICA研究的重点,主要考察企业如何记录、衡量和管理IC。Guthrie &Petty(2000)首次对企业知识资本报告情况进行实证研究,发现即使在该领域拥有“最佳实践”的企业也尚未制定全面的知识资本管理框架,一些公司甚至可能将IC发展视为内部管理问题,很少积极主动进行测量和对外报告此类信息;Guthrie等(2006)的发现与先前一致,认为企业自愿报告IC的水平仍然较低,企业对知识资本的报告仍通过话语而非数字形式(定性而非定量),报告水平与公司规模正相关;Bozzolan等(2003)采用Petty &Guthrie(2000)的方法研究发现,行业和规模是解释意大利公司报告行为差异的相关因素,这与之前的研究不同。

表2 聚类2中被引用频次排名前10的文献Tab.2 Top ten mostly cited papers in cluster 2

2.3 聚类3:知识资本分类与测量

聚类3涉及IC概念的核心,包括对IC的组成要素进行分析以及对IC如何识别和测量展开探讨。表3列出了聚类3中被引次数排在前10的文献。

聚类3的第一个研究方面是IC分类。Edvinsson &Malone(1997)开发出斯堪的亚价值计划(Skandia Value Scheme),包含财务和非财务(IC)两个模块,其中将IC分为人力资本(Customer Capital)和结构资本(Structural Capital);经Pulic(2000)传播,该分类方式得到普遍运用[13-17],成为一种经典框架;Stewart(1997)将IC分类扩展为人力资本、结构资本和关系资本(Relational Capital)3个要素,也得到相当多学者的认可[10, 18-19],其中关系资本代表与外部各方(如客户、供应商、合作伙伴和其他外部利益相关者)关系嵌入中的知识。有趣的是,许多IC分类框架具有相似的构造,只是标记不同,如斯堪的亚价值计划中的人力资本,在知识资本审计测量模型(Technology Broker)中被称为以人为中心的资产(Human-Centered Assets),在无形资产监管模型(Intangible Asset Monitor)中被称为个人能力(Individual Competence)。

第二个研究方面是IC测量方法。IC测量方法大致有两类:一类是非货币估值,如Bontis(2001)梳理的绝大部分IC测量模型,包括第二代IC指数法(IC-Index)、知识资本审计测量模型、无形资产监管模型、斯堪的亚IC报告法、专利引用加权法(Citation-Weighted Patents);第二类是对IC进行货币估值,如经济附加值—市场附加值法(EVA-MVA)、知识增值系数法(VAICTM)。

特别地,Pulic(2000)通过开发出VAICTM度量资本使用效率和IC效率,受到学界普遍认可。在聚类3前10的高频次文献中采用该方法的有7篇。VAIC通过测量资本使用效率(VACA)、人力资本效率(VAHU)、结构资本效率(STVA)间接测量IC。换言之,VAIC方法不是评估企业的IC,而是衡量企业这3类投入的效率,VAIC值越大,公司价值创造潜力利用效果越好。相较于其它测量模型,VAIC方法具有多种优势,但并非没有局限性,如使用的信息不能完全归于无形资产,数据中仍然存在“噪音”[17],结构资本测量标准不完整,未考虑研发支出、广告支出投资[14]等。

2.4 聚类4:知识资本概念模型

聚类4侧重研究IC起源,旨在探寻一种社会学意义建构。表4列出了聚类4中被引次数排在前10的文献。具体而言,该聚类介绍了IC多维视角的定义、IC现象的企业实践及其对企业发展的意义。

IC研究起源于会计和财务学,基于对企业(市场)价值为何远超其账面价值问题的追问。Roos &Roos(1997)认为IC是未完全计入资产负债表的公司“隐藏”资产;Edvinsson(1997)极大推动了对IC认识的深化,开创性提出IC概念并促进其演化;Edvinsson &Malone(1997)开发出一种新的会计分类法,衡量有形企业背后隐藏的动态因素,以确定企业价值的根源,强调IC在应用经验、组织化技术、客户关系和专业技能方面为企业提供竞争优势的重要性。

表3 聚类3中被引用频次排名前10的文献Tab.3 Top ten mostly cited papers in cluster 3

Sveiby(1997)认为无形资产测量是可以实现的,首次从非会计角度尝试定义IC的概念,并从雇员能力、内部结构、外部结构3个维度构建一个无形资产概念框架,这个包含知识视角的新框架是IC概念的原始雏形;Stewart(1997)最早将IC定义为通过生产更高价值资产而被形式化、捕获和利用以创造财富的知识材料——知识、信息、知识产权、经验;Bontis(1999)提出一个二阶多维结构的IC概念化模型,由人力资本、结构资本和关系资本3个子领域组成。

IC与企业绩效之间存在何种相关性?Bonti等(2000)研究发现,IC与企业绩效间具有重要且实质性的关系,而且无论何种行业,客户资本都显著影响结构资本,结构资本与企业绩效正相关。同时,与服务行业相比,人力资本对非服务行业企业结构资本的影响更大。进一步地,Chen等[14]关注价值创造对企业绩效的影响,证实IC对企业市场价值和财务业绩具有积极影响。然而,在类似研究[13]中,除发现资本使用效率对企业市场价值有显著正向影响外,其它假设未能得到验证。

表4 聚类4中被引用频次排名前10的文献Tab.4 Top ten mostly cited papers in cluster 4

3 知识资本理论的研究主题

为分析IC领域学者研究的具体领域,本文运用文献耦合分析进行研究。与前文数据处理过程相似,遴选引用频次在20次及以上的文献,把文献从2 356篇缩减至676篇,从而更加聚焦对有影响力的文献展开研究,最终得到由5个相互连接的聚类构成的文献耦合网络。

3.1 聚类Ⅰ:知识资本与企业融资间的相互作用

聚类I旨在揭示IC与企业融资是如何交织在一起的。表5列出了聚类I中被引次数排在前10的文献。与劳动力、资本等传统要素一样,IC的增加对促进产出同样重要[20]。企业通过研发增加IC从而触发环境创新[21],而要提高IC存量,研发投入是必要的。尽管各类IC要素对创新能力的影响不同,但创业资本要素无论对渐进式创新能力还是激进式创新能力均有积极影响[11]。

IC是企业融资的重要参考。相较于一般企业,融资对初创企业和跨国企业的效应更值得关注。Baum &Silverman(2004)研究发现,社会资本、IC和人力资本是影响风险投资对初创企业评估的信号机制,而且社会资本与知识资本对吸引风险投资和提升初创公司业绩具有大致相似的影响。这是因为风险投资机构会根据初创企业良好的技术基础和关系并结合自身注入的专业管理技能这一组合逻辑,考虑是否进行投资。股权众筹平台融资也有类似发现:在风险投资决策过程中,人力资本、社会资本和IC代表的更高风险属性对股权众筹平台的融资具有积极影响[22]。换言之,如果项目被认为具有高风险属性,则其更有可能获得资金。当然,这并不意味着金融资本没有作用边界。Roos &Roos(1997)建议采用知识资本资产负债表法监控IC与金融资本之间的流动,并及时测量企业价值。跨国企业的动态能力与良好的战略相结合是维持卓越绩效的必要条件(Teece,2014)。Carr等(2001)关注到跨国企业IC的跨国流动,发现横向(在多个国家生产相同商品和服务的企业)和纵向(地理上按阶段分割生产的企业)投资都很重要并且与国家特征相关。这是因为跨国活动是国家特征的函数,受到规模、相对禀赋、贸易与投资成本等变量以及变量间相互作用的影响。

表5 聚类Ⅰ中被引用频次排名前10的文献Tab.5 Top ten mostly cited papers in clusterⅠ

3.2 聚类Ⅱ:人力资本对组织价值创造的影响

人力资本是组织创造力的源泉,对生产力具有积极影响(Phusavat等,2011)。然而,对于组织来说,仅有隐性知识是不够的,如何把员工的隐性知识变为显性知识,为组织创造价值才是关键。聚类II重点关注人力资本显性化定义及其价值创造路径。表6列出了聚类II中被引次数排在前10的文献。

模糊性下的人力资本属性体现在人才、战略整合、文化相关性、知识管理和领导力5个维度[23],在优先顺序上具体包括20项资本。该测量模型的适用性强,是测量人力资本的重要工具。然而,模糊主观评价过程中也面临信息丢失的问题。Tai &Chen(2000)将二元模糊语言方法与多准则决策(MCDM)方法相结合测量人力资本,允许操纵评价整合过程,从而有效避免了信息丢失。这种新的评价模型从研究费比例(FS)、员工休假率(REL)、员工均产值(OE)、员工均培训时间(TE)4个维度测量人力资本。大学是人力资本的重要代表,Leitner(2017)较早将IC概念引入大学,并开发出一个奥地利大学知识资本模型,用于分析大学的知识生产过程,对研究大学人力资本具有原创性意义。

人力资本在IC要素中的相对重要性和对企业价值创造的贡献具有特殊意义。人力资本属于人力资源的无形资产。Calabrese等(2013)发现,在信息通信服务业中,人力资本明显比结构资本重要。这是因为人力资源是该行业获得和保持竞争优势的基石,IC管理者经常强调组织内人力资源的重要性并对其加大投资。在新兴经济体中,人力资本通过对创新资本、组织资本和关系资本产生积极影响,促进企业的价值创造[24],而且人力资本效率是最能影响市场价值和财务绩效的价值驱动因素[25]。Chen(2008)首次将人力资本引入生态环境领域,并认为绿色人力资本与企业竞争优势正相关。这是因为员工在环保或绿色创新方面的知识、技能、能力、经验、态度、智慧、创造力和承诺等储备可以帮助企业获得竞争优势。

表6 聚类II中被引用频次排名前10的文献Tab.6 Top ten mostly cited papers in cluster II

3.3 聚类III:组织的知识资本管理

聚类III包括与知识资本管理认知、技术和因素相关的研究。表7列出了聚类III中被引次数排在前10的文献。一般而言,组织管理者通过寻求良好的组织形式,帮助组织获取竞争优势并更好地管理知识,不断适应动态变化的竞争环境。传统以认识论为中心的(如核心能力、知识资本管理等)主流知识观无法解释个人和团体在实践中发现的知识。相反,将知识和认知视为相互促进(而非竞争)产生新的知识和认知方式才是理解组织创新的源泉(Cook &Brown,1999)。在这种互动过程中,作为组织学习的重要内容,知识资本管理发挥了积极作用(Templeton,2002),因为其反映出组织管理知识、技能和其它IC,以获取长期战略收益的程度。

管理看不见的知识存在固有困难,因此实施有效的知识管理战略是组织取得成功的必要条件(Davenport &Beck,2002),这就离不开相应的管理过程、技术、路径。就过程而言,知识管理过程循环模型将管理分为创造知识、捕捉知识、提炼知识、存储知识、管理知识、传播知识6个阶段(Bose,2004)。知识管理支持知识资本管理,前者为后者提供详细体系、明确流程。通常,先进的企业追求知识管理与知识资本管理的协调(Wiig,1997)。就技术而言,Mouritsen等(2001)从实践角度提出知识资本报表(Intellectual Capital Statements)这一新的管理技术,并认为知识资本报表是专注于使知识易于管理的工具,可描述企业IC的生产功能,因为其不仅以数字的方式报告,而且以叙述和可视化方式报告企业开展知识管理活动所作的努力。就路径而言,Ulrich(1998)认为同时培养承诺和能力能够确保组织IC不断增长,并提出建立承诺的3种方式和提高组织能力的5种工具。此外,离职带来的冲击成为知识资本管理的重要内容,有效的组织管理需要采取明确的战略吸引和留住优秀员工(Holtom等,2005)。

表7 聚类III中被引用频次排名前10的文献Tab.7 Top ten mostly cited papers in cluster III

3.4 聚类Ⅳ:知识资本对企业绩效的影响

IC的企业竞争观强调不同无形资产的战略作用。因此,有必要深入理解能够提升企业竞争优势的知识管理、知识共享、IC等关键要素之间的关系(Martin-de-Castro,2015)。聚类IV聚焦知识管理、知识共享和IC对企业绩效的影响。表8列出了聚类IV中被引次数排在前10的文献。

IC对企业绩效具有积极影响,学界对这一观点已达成共识,但IC各组成要素对企业创新绩效影响的差异性值得思考。IC要素对企业创新绩效的影响程度受到人力资源管理实践(HRM)的影响。Cabello-Medina等(2011)发现,独特性作为人力资本的特征之一,对企业创新有直接且积极的影响。更有趣的是,人力资本、社会资本均可以通过人力资源管理实践得到提高,但社会资本本身对创新没有直接影响。人力资源管理实践通过影响结构资本、关系资本(部分中介)作用于创新绩效[26]。此外,IC与知识管理相结合也会对企业绩效产生影响。具备高水平IC和高利用率知识管理实践(KMP)的企业,其绩效优于IC和知识管理实践水平都较低的企业[27]。Cabrilo &Dahms(2018)发现,IC要素和战略知识管理(SKM)活动的特定组合能带来更高的创新和市场绩效,其中,高人力资本、高关系资本和战略知识管理结合,以及高社会资本、高关系资本和战略知识管理结合两条路径可产生高创新绩效。另有学者从知识共享视角调查和识别创新背后的因素。Allameh(2018)开发了一个逻辑模型,证实社会资本影响知识共享并通过知识共享提高IC和创新水平。因此,也可以理解为特定情境下知识共享通过提高创新或IC水平促进企业绩效[28]。在知识共享影响企业绩效的微观机制上,Wang等(2014)认为隐性知识共享能够显著促进IC各组成要素发展,而显性知识共享仅对人力资本和结构资本有显著影响。某种意义上,知识共享也可以理解为创新文化[29],即培养员工创新能力、容忍风险和支持个人发展的文化构成了一个重要组织因素,这种文化可以强化公司的知识基础,实现更高的创新产出。

表8 聚类IV中被引用频次排名前10的文献Tab.8 Top ten mostly cited papers related to cluster IV

3.5 聚类Ⅴ:公司治理中的知识资本披露

在前文理论建构要素分析中,学者们对知识资本报告进行了批判,提出将注意力转向组织如何披露IC[30]。聚类V重点关注知识资本披露(ICD)与公司治理间关系及其对企业效益的影响。表9列出了聚类V中被引次数排在前10的文献。

ICD与公司治理间的关系复杂。企业年度报告中的ICD(披露种类、数量和重点)与非执行董事独立比例、股权集中度、审计委员会特征(如规模、会议频率)之间存在显著关系[31]。这是因为独立董事能够提高董事会的有效性,降低委托人与代理人之间的代理成本和信息不对称,发挥监督机制作用,特别是在股权高度集中的情况下,小股东在IC方面的利益通过公司治理机制得到保护。Li等(2012)发现,ICD与审计委员会董事持股负相关,审计委员会特征与ICD之间的关联因IC组成要素而异。有趣的是,Hidalgo等(2011)发现,企业投资者持股增加对自愿披露有负面影响,过度持股可能对战略披露决策产生不利影响,这与上述结果并不一致。此外,15人的董事会成员规模是效益边界,在范围内可确保披露的有效性和内部凝聚力。

ICD经济效益是企业决定是否开展披露活动的重要考量,企业倾向于从ICD中获得经济利益[32]。具体来说,ICD程度的横截面差异与企业价值正相关,企业是否更多披露IC与更低的信息不对称、股权资本隐含成本即支付利率相关。澳大利亚数据有新的发现,产业类型、企业规模是ICD的决定因素[33]。更依赖IC的产业会披露更多关于IC的信息。更重要的是,该研究的另一发现与先前结论相反,作为投资者与企业之间的主要问题,信息不对称与ICD之间不存在任何关系。

在披露质量上,与非ICD相比,ICD更为乐观[34]。特别是对实施形象管理战略的企业而言,ICD的积极基调与企业效益下降、企业更大规模和更高水平的无形资产显著相关。事实上,企业盈利能力下降会施加触发乐观披露策略的压力。也有学者把商业模式引入会计领域[35],认为商业模式是一个总体的统一框架,能够推动ICD。

表9 聚类V中被引用频次排名前10的文献Tab.9 Top ten mostly cited papers related to cluster V

4 知识资本理论研究前沿与未来展望

4.1 国际研究前沿

本文运用关键词突显技术,借助CiteSpace软件,挖掘出排名前20位的高突显词,这些关键词是IC研究中增长较快的话题。本文将突显强度、突显时间、关键词语义相结合,发现IC国际研究前沿变迁存在3个阶段,具有爆发性的不同关键词代表每个时间段的核心。

(1)以知识为强突显词的第一阶段(1994—2004年)。该阶段主要探讨企业为提高创新能力,对以内部研发和外部关系网络为核心的知识进行开发,力争发挥知识的溢出效应。

(2)以无形资产为强突显词的第二阶段(2009—2014年)。这一阶段转向对知识资本管理的实践探索,为塑造无形资产的竞争力,在注重效率测量(如数据包络分析)的同时,也会尽可能发挥基于动态能力观的人力资源管理和知识共享对IC静态存量的积极影响,努力提高IC的价值关联性。

(3)以财务绩效为强突显词的第三阶段(2015年至今)。近几年的研究前沿关注企业为持续提高绩效(如经济效益和市场价值),尝试转变传统成本理念,开始以企业社会责任为纽带,探索IC价值创造的新形式。特别是企业不断发掘人才资本的价值,注重发挥大学等重要伙伴的教育作用,构建更为广泛、可持续的利益共同体。

4.2 中国未来研究

本文关于IC理论的国际研究梳理,对于指导未来国内学者的研究具有重要意义。

第一,突破学科边界,以跨学科视角发掘IC理论知识的新增长点。国内关于IC的研究,高质量文献偏少,经统计,在学科分布上,IC文献约七成集中在经济管理学领域(如工商管理、数量经济学、理论经济学),少量文献分布在图书情报、金融学、教育学、国际贸易领域。由此可见,国内研究尚未充分重视该领域,各学科之间缺乏沟通,导致跨学科特征不显著。同时,国内尚未出现对IC进行研究的专业刊物。实际上,跨学科是IC研究领域的自然状态,各类文献对IC的功能基础有不同理解,多视角下的IC也有益于IC研究的不断成熟。因此,未来国内学者应注重从多个学科、多种视角研究IC,加强学科间的沟通,在学科交叉中找到知识增长点。若能如此,可能很快就会出现一个新的综合性学科,从整体视角关注基于知识的活动行为。

第二,聚焦中国情境下的新实践,推动IC理论本土化。国内对IC研究的理论探讨较少,多是直接引用国外文献,鲜有学者进行本土化思考与创新。实际上,IC研究不仅要解释IC如何影响企业绩效和竞争潜力,还要对不断涌现的实践现象、实践需求进行及时响应,这是因为IC研究主要是从实践者的愿望演变而来[15]。目前,以大数据、人工智能、新一代信息通讯技术为代表的前沿创新使组织的无形资产价值更加隐性化、复杂化,组织数字化转型衍生的数字经济、虚拟经济、智慧经济等新概念模糊了与IC的边界,这种新现象可能对IC的概念、要素、测量、评价形成全新挑战。未来国内学者应注重中国情境下的IC理论研究,用中国实践丰富、拓展、创新IC理论内涵。

第三,跟踪国际研究动态,领悟IC经典理论。国内研究对IC的分类与测量过于简化,随意性较强,偏离了经典IC理论。已有研究把IC简单化地视为一个变量,用专利表征[3],或者对IC的测量缺乏理论依据,如有研究利用企业平均规模、研发资本存量、吸收能力测量,有研究则用人力资本、创新资本表征(陈健等,2017),还有文献用研发机构比重、研发人才比重、国内外技术引进强度衡量[5]。同时,对IC的分类千差万别,文献之间无法对话。有学者认为IC由研发资本、人力资本、创新设施资本、技术资本4个部分构成(程惠芳,陈超,2017),有的文献则认为IC由研发资本、人力资本、创新设施资本构成[4]。因此,未来国内学者应着重强化对国际IC研究的规范化认识,关注并跟踪国际动态,保持与国际研究接轨。

第四,将环境不确定性纳入IC理论研究范畴。国内研究对环境影响的关注,还停留在企业内部环境层面。全球新冠肺炎大流行以极具破坏性的方式对企业产生了较大的负面影响。从历史上看,重大突发公共事件之后是持续的创新投资低迷期,风险资本和其它创新融资来源的供应可能减少(WIPO,2020)。全球各地的组织在很大程度上因供应链中断而遭受重大损失。因此,未来研究还要特别注意外部环境不确定性对IC的影响,IC与组织弹性、风险管理等方面的研究是新的知识增长点。

5 结论与讨论

本文使用定量文献计量分析和可视化方法,借助引文技术、突显技术对1985—2020年IC领域期刊文献的完整数据集进行挖掘,从理论建构要素、研究主题和研究前沿等方面构建知识资本理论体系。

值得注意的是,《Journal of Intelligent Capital》(JIC)期刊的刊名与本文研究话题相似。与本研究相关的文献来源最多的期刊是JIC,刊载文献183篇,占前20文献来源期刊的28.02%。与此类似,JIC也是本研究中被引用次数最多的期刊来源,JIC被引10 501次,占前20被引文献来源期刊的29.50%。尽管JIC期刊文献是本文研究的重点样本,与其它文献一道构成了知识资本理论体系,但其对IC理论的突出贡献并不能涵盖各个方面。在IC理论的建构要素上,在被引用频次排名前10的文献中,来自JIC的文献更多集中在聚类2、聚类3,而对聚类1、聚类4的贡献没有那么显著。在IC理论的研究主题上,在被引用频次排名前10的文献中,来自JIC的文献对聚类Ⅱ、聚类Ⅳ、聚类Ⅴ有突出贡献,对聚类Ⅰ、聚类Ⅲ关注偏少。

本文对IC研究的贡献有3个方面。第一,提出了一个新视角,使用一系列与文献相关的定量分析方法探索IC的贡献,既有研究在这一方面是缺乏的,文献数据采集也首次涵盖所有年份,保证了研究的完整性。第二,将IC发展视为一个整体,深入研究其理论基础与不断涌现的主题和新兴趋势。本文融合了IC研究领域学者在过去几十年中产生的重要见解,提供了该研究领域的详细框架。第三,基于文献共被引分析、耦合分析和关键词突现前沿分析结果,本研究既刻画了研究轨迹,又考虑了未来研究。