【摘要】本文對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的國內(nèi)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了知識結(jié)構(gòu)和動態(tài)演化情況分析。研究發(fā)現(xiàn)： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域研究始于2000年， 之后一直穩(wěn)定于較低水平， 2019年開始熱度呈井噴式增長， 至今其增長速度仍處于較高水平； 各主題的研究框架有待發(fā)展， 研究主題之間的聯(lián)系緊密性有待提高， 具體為， 創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展為核心研究主題， 企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新與企業(yè)績效、 企業(yè)數(shù)字化與價值創(chuàng)造、 數(shù)字化能力與創(chuàng)新績效、 數(shù)字化創(chuàng)新能力、 數(shù)字化檔案館建設(shè)等研究主題處于邊緣地位， 制造企業(yè)動態(tài)能力與技術(shù)創(chuàng)新研究存在潛在的研究空間； 研究主題呈多元化趨勢， 研究階段可分為探索萌芽期（2000 ～ 2017年）、 探索起步期（2018 ～ 2020年）、 高速發(fā)展期（2021 ～ 2022年）三大階段， 研究顆粒度也一直在細(xì)化， 具有明顯的時代特征。

【關(guān)鍵詞】企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型；文獻(xiàn)計量；知識圖譜；數(shù)字經(jīng)濟(jì)

【中圖分類號】F272 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A 【文章編號】1004-0994（2024）15-0026-7

一、 引言

在智能化、 信息化、 數(shù)字化高度結(jié)合的大環(huán)境中， 新興技術(shù)如大數(shù)據(jù)、 人工智能、 數(shù)字孿生、 5G、 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、 物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等催生了數(shù)字經(jīng)濟(jì)（張慶龍，2020a）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)改變了傳統(tǒng)行業(yè)的商業(yè)邏輯與運(yùn)行方式， 并憑借技術(shù)優(yōu)勢幫助企業(yè)優(yōu)化風(fēng)險識別、 成本控制、 資源配置， 從而促進(jìn)企業(yè)成長和提升企業(yè)價值， 有利于其為市場和消費(fèi)者提供更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)（嚴(yán)若森和錢向陽，2018；許恒等，2020；張百珍和張捷，2022；汪升華等，2006；倪克金和劉修巖，2021；池毛毛等，2020）。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是企業(yè)發(fā)展的重要引擎， 外部環(huán)境的不確定性使得企業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求更加迫切（袁淳等，2021；王永貴和汪淋淋，2021；王子陽等，2020；廖志超和王建新，2023）。《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出， 要加快推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化， 實(shí)施“上云用數(shù)賦智”行動， 積極推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。不少企業(yè)以此為契機(jī)， 積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型， 實(shí)現(xiàn)了企業(yè)創(chuàng)新和升級， 推動了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程（李海艦和李燕，2020）。

近些年國內(nèi)學(xué)者對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究高度關(guān)注， 并取得了一系列可供借鑒的研究成果， 如焦豪等（2021）、 陳虎和郭奕（2020、2022）、 戚聿東和肖旭（2020）、 吳江等（2021）、 張慶龍（2020a、2020b）、 陳威如和王節(jié)祥（2021）等的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究。本文通過對中國知網(wǎng)2000 ～ 2022年的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行知識圖譜分析， 旨在總結(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的知識結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)的動態(tài)演化規(guī)律。這對推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的系統(tǒng)理論研究、 提高企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率、 加快數(shù)字產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程、 推進(jìn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展， 具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價值。

本文的研究貢獻(xiàn)在于： 第一， 綜合運(yùn)用聚類分析、 共詞分析、 知識圖譜分析和熱點(diǎn)演化分析等多種文獻(xiàn)計量方法， 對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)的知識圖譜分析。第二， 從時間、 主題、 期刊和機(jī)構(gòu)等多個維度分析和總結(jié)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的特征與規(guī)律。第三， 對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主題及動態(tài)演化規(guī)律進(jìn)行全面系統(tǒng)的分析， 揭示企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的發(fā)展趨勢。

二、 研究設(shè)計

（一） 研究樣本

本次研究通過中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫搜索“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”主題詞， 并選擇“核心期刊”類別下時間為2000 ～ 2022年的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文章， 在剔除會議綜述、 文件發(fā)布、 工作總結(jié)、 報道、 講話等非研究性文章后， 最終得到471篇符合要求的文獻(xiàn)。

（二） 文獻(xiàn)計量方法

本文借鑒溫素彬等（2022）的研究， 主要采用描述性統(tǒng)計、 共詞分析、 聚類分析、 知識圖譜分析、 戰(zhàn)略坐標(biāo)圖和熱點(diǎn)演化分析等多種方法。①多維度統(tǒng)計分析?；诿枋鲂越y(tǒng)計方法， 從時間、 主題、 期刊等維度對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文章進(jìn)行統(tǒng)計分析。②知識結(jié)構(gòu)及研究熱點(diǎn)前沿分析。運(yùn)用共詞分析、 聚類分析、 知識圖譜分析和戰(zhàn)略坐標(biāo)圖分析等方法。③研究熱點(diǎn)動態(tài)演化分析。運(yùn)用關(guān)鍵詞熱點(diǎn)演化分析研究方法。

（三） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主題分類

通過統(tǒng)計相關(guān)關(guān)鍵詞， 開展頭腦風(fēng)暴和咨詢專家意見， 本文將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究劃分為理論、 路徑、 評價、 應(yīng)用、 前因、 后果六大主題。此外， 對于涉及兩個主題及以上的文章， 本文依據(jù)其核心內(nèi)容進(jìn)行唯一主題判斷和歸類， 以使每個主題中的文章不重復(fù)出現(xiàn)在其他主題中。

三、 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的多維度描述性統(tǒng)計

（一） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文獻(xiàn)的總體分布統(tǒng)計

1. 文獻(xiàn)的時間分布統(tǒng)計。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)文量的時間分布情況如圖1所示。由圖1發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的國內(nèi)研究始于2000年， 并且依據(jù)發(fā)文量可大體劃分為三大階段： 第一階段， 探索萌芽期（2000 ～ 2017年）， 該階段每年發(fā)文量為3.2篇左右， 發(fā)文量較小， 這一階段的文章主要是對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論性探索， 內(nèi)容多數(shù)是對企業(yè)數(shù)字化管理理論架構(gòu)、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型工具與轉(zhuǎn)型意義的探討； 第二階段， 探索起步期（2018 ～ 2020年）， 此階段平均每年發(fā)文量約為16篇， 發(fā)文量總體較第一階段有較大增長， 尤其是2019年以后呈現(xiàn)井噴式發(fā)展， 該階段文章主要是對企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑和數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用相關(guān)問題的討論； 第三階段， 高速發(fā)展期（2021 ～ 2022年）， 這一階段相關(guān)研究發(fā)文量占研究樣本的77.3%， 并不斷達(dá)到新的數(shù)量高峰。此階段， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型具備較為成熟的技術(shù)環(huán)境， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論不斷發(fā)展和完善， 在積極的政策引導(dǎo)和外部環(huán)境的綜合影響下， 一部分企業(yè)加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。同時， 率先進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)取得了一定成果和經(jīng)驗(yàn)， 為相關(guān)研究提供了真實(shí)、 可靠、 可參考的研究數(shù)據(jù)， 使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等相關(guān)研究熱度持續(xù)高漲。

2. 文獻(xiàn)的期刊分布統(tǒng)計。各期刊發(fā)表的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域論文量統(tǒng)計結(jié)果顯示， 2000 ～ 2022年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文章的發(fā)表期刊比較分散。其中， 發(fā)文量位居前五的期刊分別是《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》（4.46%）、 《科技管理研究》（3.18%）、 《企業(yè)經(jīng)濟(jì)》（2.76%）、 《財會月刊》（2.55%）、 《財務(wù)與會計》和《科技進(jìn)步與對策》（均為2.34%）。這些期刊的發(fā)文量在研究樣本中的占比為17.63%。

（二） 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文獻(xiàn)的研究主題分布統(tǒng)計

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型文獻(xiàn)的“期刊—研究主題”交叉統(tǒng)計結(jié)果顯示： 樣本期刊總體對數(shù)字化轉(zhuǎn)型后果主題非常關(guān)注， 發(fā)文量占比達(dá)37.8%； 其后依次為數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型前因、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用和數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價主題； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價主題的發(fā)文量占比不足3%。具體到各樣本期刊： 《經(jīng)濟(jì)管理》和《證券市場導(dǎo)報》的相關(guān)文獻(xiàn)均為后果主題； 《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)》《財會通訊》《管理世界》和《技術(shù)經(jīng)濟(jì)》有50%以上研究的是后果主題； 《財務(wù)與會計》《財會通訊》《研究與發(fā)展管理》和《管理現(xiàn)代化》對理論主題比較關(guān)注； 《財會月刊》《中國流通世界》和《管理世界》對路徑主題的關(guān)注度較高。

四、 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的知識結(jié)構(gòu)

（一） 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析

1. 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計。本文運(yùn)用SATI軟件進(jìn)行高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計， 為降低相似關(guān)鍵詞的影響， 對其進(jìn)行了合并， 如將“中小企業(yè)”和“中小微企業(yè)”合并為“中小企業(yè)”等。此外， 為避免較寬泛關(guān)鍵詞的干擾， 本文將其刪除， 如“影響”“企業(yè)”等詞。最終得到關(guān)鍵詞共1104個。頻次在6及以上的關(guān)鍵詞列示于表1中。高頻關(guān)鍵詞分別為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“企業(yè)數(shù)字化”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“中小企業(yè)”“高質(zhì)量發(fā)展”“企業(yè)創(chuàng)新”“數(shù)字技術(shù)”等。

2. 構(gòu)建共詞矩陣。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的高頻關(guān)鍵詞共詞矩陣見表2。由表2可見， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展、 制造企業(yè)、 數(shù)字技術(shù)、 中小企業(yè)、 企業(yè)創(chuàng)新、 融資約束、 全要素生產(chǎn)率、 企業(yè)數(shù)字化出現(xiàn)在同一文章中的頻次分別為31次、 14次、 13次、 12次、 12次、 11次、 10次、 9次、 3次。統(tǒng)計結(jié)果表明， 數(shù)字化轉(zhuǎn)型與數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展、 制造企業(yè)、 數(shù)字技術(shù)、 中小企業(yè)、 企業(yè)創(chuàng)新和融資約束的聯(lián)系相對較緊密。

（二） 關(guān)鍵詞聚類分析與多維尺度分析

使用SATI軟件和Ucinet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類分析， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖見圖2。根據(jù)詞語之間的親疏程度， 本文將高頻關(guān)鍵詞劃分為7個集群， 結(jié)果見表3。

根據(jù)聚類分析所得到的7大集群分別是： ①創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展， 主要包含數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展、 企業(yè)創(chuàng)新、 全要素生產(chǎn)率、 創(chuàng)新驅(qū)動、 融資約束、 中小企業(yè)、 數(shù)字技術(shù)、 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化等關(guān)鍵詞； ②制造企業(yè)動態(tài)能力與技術(shù)創(chuàng)新， 主要包含制造企業(yè)、 動態(tài)能力、 技術(shù)創(chuàng)新三個關(guān)鍵詞； ③企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新與企業(yè)績效， 主要包含數(shù)字化管理、 企業(yè)績效和管理模式創(chuàng)新三個關(guān)鍵詞； ④企業(yè)數(shù)字化與價值創(chuàng)造， 主要包含企業(yè)數(shù)字化、 企業(yè)社會責(zé)任、 內(nèi)部控制、 國有企業(yè)、 數(shù)據(jù)治理、 人工智能、 企業(yè)價值等關(guān)鍵詞； ⑤數(shù)字化能力與創(chuàng)新績效， 主要包含企業(yè)創(chuàng)新績效、 數(shù)字化能力兩個關(guān)鍵詞； ⑥數(shù)字化創(chuàng)新能力， 主要包含數(shù)字化創(chuàng)新、 數(shù)字化創(chuàng)新能力等關(guān)鍵詞； ⑦數(shù)字化檔案館建設(shè)， 主要包含信息不對稱、 數(shù)字化建設(shè)、 數(shù)字化檔案館三個關(guān)鍵詞。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的主題結(jié)構(gòu)多維尺度分析結(jié)果如圖3所示。根據(jù)高頻關(guān)鍵詞可以將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究劃分為三大主題結(jié)構(gòu)： 一是企業(yè)數(shù)字化管理研究， 包括大數(shù)據(jù)、 互聯(lián)網(wǎng)、 公司治理、 企業(yè)管理、 投資效率、 零售企業(yè)、 層次分析法、 異質(zhì)性、 同群效應(yīng)、 兩化融合等關(guān)鍵詞； 二是基于技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其經(jīng)濟(jì)后果研究， 包括創(chuàng)新驅(qū)動、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展、 企業(yè)社會責(zé)任、 數(shù)字化管理、 全要素生產(chǎn)率等關(guān)鍵詞； 三是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理研究， 包括產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、 數(shù)據(jù)治理、 國有企業(yè)、 中小企業(yè)、 制造企業(yè)、 數(shù)字化創(chuàng)新、 信息不對稱、 人工智能等關(guān)鍵詞。

（三） 網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析

本研究運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法， 對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究進(jìn)行知識圖譜分析。知識單元數(shù)為30的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜如圖4所示。

從關(guān)鍵詞的中心度和相關(guān)性看， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究熱點(diǎn)集中在數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)、 企業(yè)數(shù)字化建設(shè)、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展等五個方面。①數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)： 關(guān)鍵詞包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型、 數(shù)字技術(shù)、 數(shù)字化建設(shè)、 數(shù)字化創(chuàng)新、 數(shù)字化能力等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型在所有關(guān)鍵詞中的中心度最高， 屬于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究中的焦點(diǎn)， 與之相關(guān)的關(guān)鍵詞數(shù)量和范圍也是最廣泛的。②企業(yè)數(shù)字化建設(shè)： 包括企業(yè)數(shù)字化、 中小企業(yè)、 制造企業(yè)、 信息不對稱、 全要素生產(chǎn)率等關(guān)鍵詞。與企業(yè)數(shù)字化建設(shè)相關(guān)的關(guān)鍵詞主要涉及轉(zhuǎn)型前因、 路徑和后果方面， 在這些關(guān)鍵詞中， 企業(yè)數(shù)字化的中心度最高， 屬于核心關(guān)鍵詞。③數(shù)字經(jīng)濟(jì)： 數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究背景， 與其相關(guān)的關(guān)鍵詞也體現(xiàn)出宏觀性和時代性特征， 除了數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵詞本身， 相關(guān)詞還包括人工智能、 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、 動態(tài)能力等。④高質(zhì)量發(fā)展： 關(guān)鍵詞包括高質(zhì)量發(fā)展、 企業(yè)價值、 企業(yè)社會責(zé)任、 內(nèi)部控制、 創(chuàng)新驅(qū)動等。高質(zhì)量發(fā)展作為新的發(fā)展理念， 在與企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的關(guān)鍵詞中具有較高的中心度， 并且與高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵詞主要體現(xiàn)在企業(yè)戰(zhàn)略角度。⑤創(chuàng)新發(fā)展： 關(guān)鍵詞包括技術(shù)創(chuàng)新、 管理模式創(chuàng)新、 數(shù)字化創(chuàng)新、 企業(yè)績效創(chuàng)新、 企業(yè)創(chuàng)新等。由于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究尚不成熟， 與創(chuàng)新發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵詞的中心度較低， 但涵蓋的創(chuàng)新范圍較廣， 涉及轉(zhuǎn)型要素的各個方面。

（四） 戰(zhàn)略坐標(biāo)圖分析

戰(zhàn)略坐標(biāo)圖能夠展示各研究主題的發(fā)展?fàn)顩r和演變趨勢?；趯ζ髽I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞的聚類分析， 計算高頻關(guān)鍵詞的向心度和密度， 結(jié)果見表4。以向心度為橫坐標(biāo)、 以密度為縱坐標(biāo)， 繪制戰(zhàn)略坐標(biāo)圖， 每個坐標(biāo)點(diǎn)表示一個聚類， 結(jié)果如圖5所示。其中， 坐標(biāo)原點(diǎn)以密度和向心度的平均值表示。

根據(jù)表4和圖5可見， “創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展”集群位于第一象限， 其向心度和密度均比較高， 表明該集群為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域高熱度的研究主題， 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究中備受關(guān)注， 處于核心地位。這個集群所包含的核心關(guān)鍵詞有高質(zhì)量發(fā)展、 企業(yè)創(chuàng)新、 全要素生產(chǎn)率、 創(chuàng)新驅(qū)動、 融資約束， 與前文網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析的研究熱點(diǎn)一致。結(jié)果表明， 集群1所包含關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系較為緊密， 同時與其他集群之間的聯(lián)系也較為緊密， 未來研究中需不斷深化。

第三象限有五個集群， 分別是“企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新與企業(yè)績效”“企業(yè)數(shù)字化與價值創(chuàng)造”“數(shù)字化能力與創(chuàng)新績效”“數(shù)字化創(chuàng)新能力”和“數(shù)字化檔案館建設(shè)”， 這些集群的密度和向心度均較低， 說明這幾個集群內(nèi)部及外部聯(lián)系均比較松散， 能否成為研究熱點(diǎn)具有一定的不確定性， 在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究中處于邊緣地位。

“制造企業(yè)動態(tài)能力與技術(shù)創(chuàng)新”集群密度較低， 但向心度較高， 位于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域戰(zhàn)略坐標(biāo)圖的第四象限。表明該集群存在集群內(nèi)部聯(lián)系不夠緊密、 集群與外部其他集群聯(lián)系較為緊密的情況， 其在整個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究領(lǐng)域中存在較大的研究空間。

總體而言， 現(xiàn)有研究尚未形成一個系統(tǒng)完整的研究框架， 許多相關(guān)研究的內(nèi)外部主題聯(lián)系不夠緊密， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究還需進(jìn)一步發(fā)展。

五、 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的動態(tài)演化

（一） 研究主題的時間分布統(tǒng)計分析

發(fā)展以云計算、 大數(shù)據(jù)、 人工智能等信息技術(shù)為載體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)在全球范圍內(nèi)形成廣泛共識。新技術(shù)、 新環(huán)境、 新態(tài)勢迎來了數(shù)據(jù)技術(shù)革命， 為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造了技術(shù)環(huán)境， 關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究得以迅猛發(fā)展。國內(nèi)部分企業(yè)率先通過發(fā)展管理會計、 智能財務(wù)來推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型： 自2005年起， 部分企業(yè)率先實(shí)現(xiàn)了集團(tuán)信息的集中共享， 如中興通訊和海爾集團(tuán)較早采用財務(wù)共享的核算模式； 2011年， 海爾集團(tuán)形成了“事前算贏”的管理會計體系， 助力企業(yè)智慧決策； 2017年， 德勤等四大會計師事務(wù)所推出“德勤財務(wù)機(jī)器人”， 引起業(yè)界的廣泛關(guān)注。這些舉措不僅重塑了財務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展格局， 也為企業(yè)數(shù)fG3JDr3ipIhV9Qsawvj5lutSzrkirlrVmdcyrmoLA30=字化轉(zhuǎn)型提供了更加全面和高效的支持。2019年疫情的爆發(fā)使得廣大企業(yè)面臨較大的經(jīng)濟(jì)沖擊， 同時也極大地推進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的布局， 之后企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)主題的研究呈爆發(fā)式增長； 2021年“十四五”規(guī)劃提出要加快數(shù)字化發(fā)展， “數(shù)字+智能”成為現(xiàn)代科技和企業(yè)發(fā)展的主要方向（張曉濤和田高良，2022）， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究也受到理論界和實(shí)務(wù)界的廣泛關(guān)注。將企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究按主題進(jìn)行分類， 其發(fā)展態(tài)勢列示于圖6。

由圖6可知， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后果研究、 前因研究、 路徑研究、 應(yīng)用研究及評價研究在2020年后均處于快速增長階段。其中： 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型后果研究的增速最大， 發(fā)展最快； 其后依次為數(shù)字化轉(zhuǎn)型前因研究、 數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑研究和數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用研究； 數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價研究也有所增長， 但增長速度相對較慢。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論相關(guān)研究于2021年達(dá)到局部最大， 而后在2022年有所下降。可以看到， 現(xiàn)階段關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究集中于其后果研究、 前因研究和路徑研究。

（二） 關(guān)鍵詞熱點(diǎn)演化分析

由于2000 ～ 2017年屬于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的探索萌芽期， 文獻(xiàn)數(shù)量較少， 故選取2018 ～ 2022年的文獻(xiàn)關(guān)鍵詞， 運(yùn)用Citespace做進(jìn)一步演化分析， 結(jié)果見圖7。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究熱點(diǎn)集中于數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 數(shù)字化、 數(shù)字技術(shù)、 中小企業(yè)、 企業(yè)創(chuàng)新、 融資約束等方面。數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為中心關(guān)鍵詞， 與數(shù)字化、 企業(yè)創(chuàng)新、 企業(yè)績效等關(guān)鍵詞緊密聯(lián)系。數(shù)字技術(shù)應(yīng)用重塑了企業(yè)生產(chǎn)、 供應(yīng)的方式、 管理模式和價值創(chuàng)造邏輯（陳冬梅等，2020）， 熱點(diǎn)詞數(shù)字技術(shù)與制造企業(yè)、 中小企業(yè)、 創(chuàng)新驅(qū)動等關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)密切。從整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來看， 關(guān)鍵詞存在一定集聚性， 中心關(guān)鍵詞圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)展開。同時從融資約束、 動態(tài)能力等熱點(diǎn)詞的網(wǎng)絡(luò)演化結(jié)果可以看到， 關(guān)鍵熱點(diǎn)詞存在多樣化發(fā)展的趨勢， 預(yù)示著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的研究主題隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步、 理論的不斷完善和相關(guān)政策傾斜呈現(xiàn)多元化發(fā)展趨勢。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究關(guān)鍵詞熱點(diǎn)演化過程見圖8。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究熱點(diǎn)整體上呈現(xiàn)多元化、 明晰化、 政策導(dǎo)向和創(chuàng)新導(dǎo)向的演化特征。圖8顯示， 自2018年起， 數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為備受關(guān)注的關(guān)鍵詞， 并且數(shù)字化和智能化運(yùn)行機(jī)制研究也引起理論界的興趣。隨后， 與數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字化相關(guān)的研究不斷升溫， 并涌現(xiàn)出新的關(guān)鍵詞。到2020年， 圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景， 企業(yè)轉(zhuǎn)型、 企業(yè)創(chuàng)新、 信息價值、 大數(shù)據(jù)等研究成為熱點(diǎn)， 與此同時， 對數(shù)字化相關(guān)研究的深入探索也引起了廣泛關(guān)注， 數(shù)字技術(shù)、 動態(tài)能力等與數(shù)字化相關(guān)的研究備受學(xué)者關(guān)注。疫情的爆發(fā)進(jìn)一步提升了企業(yè)面臨的不確定性， 學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界更加關(guān)注與企業(yè)資源配置和重塑相關(guān)的動態(tài)能力， 以獲取長期的競爭優(yōu)勢和超額績效（陳慶江等，2021）。數(shù)字技術(shù)及相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的滲透影響了各行業(yè)， 數(shù)字足跡和數(shù)據(jù)量大幅增加（黃益平和黃卓，2018）， 關(guān)鍵詞如中小企業(yè)、 制造企業(yè)、 數(shù)字技術(shù)等開始引起廣泛關(guān)注。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究逐漸融入金融業(yè)， 并開始探索數(shù)字技術(shù)對緩解企業(yè)融資約束、 解決信息不對稱、 改善信貸質(zhì)量等方面的正向作用（張一林等，2021）， 科技金融成為熱點(diǎn)關(guān)鍵詞， 數(shù)據(jù)治理和文本識別也備受關(guān)注。到2022年， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究的關(guān)鍵詞更加多元和細(xì)化， 涉及融資約束、 組織變革等熱門關(guān)鍵詞。學(xué)術(shù)界對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程要素的關(guān)注增加， 不僅考慮資源、 創(chuàng)新、 商業(yè)生態(tài)、 業(yè)務(wù)流程與管理及商業(yè)模式， 還考慮到了組織結(jié)構(gòu)、 企業(yè)文化和治理機(jī)制等諸多要素的適應(yīng)性變革（戚聿東等，2021）。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的不斷發(fā)展和深入， 理論界對數(shù)字化的認(rèn)識更為深刻。數(shù)字不僅是傳遞信息的載體， 也是協(xié)同流轉(zhuǎn)的生產(chǎn)要素， 是塑造組織柔性的重要因素（楊震寧等，2021）， 因此公司治理、 技術(shù)創(chuàng)新、 競爭優(yōu)勢、 人力資本、 數(shù)字生態(tài)、 雙元創(chuàng)新、 運(yùn)營效率、 經(jīng)營效率成為熱點(diǎn)關(guān)鍵詞， 同時， 案例研究、 物流業(yè)和財務(wù)績效等研究也備受關(guān)注?？傮w而言， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究熱點(diǎn)隨著時代的發(fā)展不斷變化， 研究顆粒度逐漸細(xì)化， 熱點(diǎn)呈現(xiàn)多樣化趨勢。

六、 研究結(jié)論與展望

（一） 研究結(jié)論

本研究通過文獻(xiàn)計量方法對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域相關(guān)研究進(jìn)行多維度描述性統(tǒng)計、 知識結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)動態(tài)演化分析， 以期為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論研究和實(shí)踐發(fā)展提供參考。本文研究發(fā)現(xiàn)：

1. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域研究熱度于2018年后逐步增長。對文獻(xiàn)的時間分布進(jìn)行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)， 自2018年開始， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)研究發(fā)文量逐漸上升。2016年人工智能AlphaGO大勝圍棋手李世石， 掀起了各行業(yè)數(shù)字化變革的浪潮， 以人工智能為代表的新技術(shù)正式進(jìn)入大眾視野， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型受到學(xué)者廣泛關(guān)注， 2019年研究熱度呈井噴式增長。2022年底橫空出世的人工智能對話機(jī)器人ChatGPT， 具有學(xué)習(xí)和處理人類語言的能力， 能夠?yàn)槠髽I(yè)提供具有參考價值的專業(yè)知識庫， 標(biāo)志著人工智能正式進(jìn)入生產(chǎn)領(lǐng)域， 加速了“人機(jī)協(xié)同共生”的呈現(xiàn)， 推動了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展。

2. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型有待形成系統(tǒng)和完整的研究框架， 其研究主題集中于創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展， 主題內(nèi)外部聯(lián)系有待加強(qiáng)。知識結(jié)構(gòu)分析發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的高頻關(guān)鍵詞為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“企業(yè)數(shù)字化”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“中小企業(yè)”“高質(zhì)量發(fā)展”等。聚類分析發(fā)現(xiàn)了7個集群， 分別為“創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展”“制造企業(yè)動態(tài)能力與技術(shù)創(chuàng)新”“企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新與企業(yè)績效”“企業(yè)數(shù)字化與價值創(chuàng)造”“數(shù)字化能力與績效創(chuàng)新”“數(shù)字化創(chuàng)新能力”和“數(shù)字化檔案館建設(shè)”。

多維尺度分析從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主題的關(guān)鍵詞入手， 將研究分為三大主題結(jié)構(gòu)， 分別是企業(yè)數(shù)字化管理研究、 基于技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其經(jīng)濟(jì)后果研究、 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的數(shù)據(jù)治理研究。高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析顯示， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究熱點(diǎn)集中在數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)、 企業(yè)數(shù)字化建設(shè)、 數(shù)字經(jīng)濟(jì)、 高質(zhì)量發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展等方面。

七大集群戰(zhàn)略坐標(biāo)圖表明： 創(chuàng)新驅(qū)動數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力高質(zhì)量發(fā)展為備受關(guān)注的核心研究主題， 在整個企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型主題研究中較為成熟； 企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新與企業(yè)績效、 企業(yè)數(shù)字化與價值創(chuàng)造、 數(shù)字化能力與創(chuàng)新績效、 數(shù)字化創(chuàng)新能力、 數(shù)字化檔案館建設(shè)等相關(guān)主題研究內(nèi)外部聯(lián)系不夠緊密， 處于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的邊緣地位； 制造企業(yè)動態(tài)能力與技術(shù)創(chuàng)新集群雖然集群內(nèi)部聯(lián)系不緊密， 但與外部集群的聯(lián)系比較緊密， 存在進(jìn)一步發(fā)展的空間。

3. 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究呈現(xiàn)多元化、 明晰化、 政策導(dǎo)向和創(chuàng)新導(dǎo)向的發(fā)展趨勢， 后果和理論兩大主題研究熱度較高。對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主題分布進(jìn)行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)， 理論和后果主題的研究熱度最高， 2021年之后， 理論主題的研究熱度有所降低， 后果主題研究熱度持續(xù)增加。對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究主題和關(guān)鍵詞熱點(diǎn)進(jìn)行時間演化分析發(fā)現(xiàn)， 2018 ～ 2022年， 企業(yè)數(shù)字化研究主題呈現(xiàn)去中心化的趨勢， 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中心性減弱， “數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“數(shù)字化”等抽象的關(guān)鍵詞集聚性降低， 逐漸演化成“融資約束”“公司治理”等具體的關(guān)鍵詞， 研究熱點(diǎn)更細(xì)化和多元化?；谛屡d技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用， 本文將研究階段分為探索萌芽期（2000 ～ 2017年）、 探索起步期（2018 ～ 2020年）、 高速發(fā)展期（2021 ～ 2022年）三大階段。在數(shù)字化浪潮的推動下， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在通過重塑生產(chǎn)經(jīng)營方式幫助企業(yè)降低成本、 提高效率和打造競爭優(yōu)勢。隨著技術(shù)的發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論體系的逐步完善， 企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型得到了高速發(fā)展， 相關(guān)研究也迅速達(dá)到了高水平。

（二） 研究展望

綜上所述， 現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究集中于理論和后果兩大方面， 并且企業(yè)數(shù)字化管理模式創(chuàng)新及其與企業(yè)績效的關(guān)系、 企業(yè)數(shù)字化能力及其與創(chuàng)新績效的關(guān)系等研究還有待進(jìn)一步加強(qiáng)， 不同行業(yè)的企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究也有待進(jìn)一步拓展。因此， 隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論的不斷完善、 信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展以及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐的不斷深化， 未來可以在以下方面加強(qiáng)研究： 第一， 基于現(xiàn)實(shí)案例研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑， 探索如何創(chuàng)新企業(yè)數(shù)字化管理模式以促進(jìn)企業(yè)價值創(chuàng)造， 分析如何提高企業(yè)數(shù)字化能力以提升創(chuàng)新績效； 第二， 探索如何評價企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效， 如何構(gòu)建企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評價體系； 第三， 區(qū)分行業(yè)開展企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究， 探索如何將不同的數(shù)字技術(shù)有效地應(yīng)用于特定行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中。

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要理論上的指導(dǎo)和技術(shù)上的支持， 是一項(xiàng)系統(tǒng)性和長期性工程。它涉及企業(yè)的各個方面， 需要企業(yè)內(nèi)外部人員全面參與和配合， 過程中需不斷調(diào)整和優(yōu)化。同時， 應(yīng)注重理論和實(shí)踐的結(jié)合， 加強(qiáng)企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)之間的溝通， 不斷完善數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論體系， 深化產(chǎn)、 學(xué)、 研、 轉(zhuǎn)、 創(chuàng)、 用一體化發(fā)展， 從而提升企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究水平， 創(chuàng)造轉(zhuǎn)型環(huán)境， 完善轉(zhuǎn)型條件， 保障轉(zhuǎn)型發(fā)展， 最終助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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