互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散,商務(wù)智能迭代與實(shí)體經(jīng)濟(jì)組織深度融合克服了傳統(tǒng)商務(wù)智能的局限性。然商務(wù)智能內(nèi)在規(guī)律性研究尚處起步階段,高度情境依賴的內(nèi)生性動(dòng)因尚少研究。以契合詮釋科技革命和產(chǎn)業(yè)變革發(fā)展的動(dòng)態(tài)能力理論與技術(shù)融合理論研究線索,采用引文共線分析法將Web of Science （WOS）作為引文數(shù)據(jù)庫(kù),基于學(xué)術(shù)譜系回溯文獻(xiàn)視角,統(tǒng)計(jì)商務(wù)智能文獻(xiàn)歸屬的研究領(lǐng)域分布與共屬性特征,提煉跨領(lǐng)域?qū)W科間關(guān)聯(lián)鏈關(guān)系;使用層次聚類算法,對(duì)被引文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析;配合VOSviewer的共線統(tǒng)計(jì),反映商務(wù)智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合共線關(guān)聯(lián)鏈、交叉研究趨勢(shì)和研究熱點(diǎn);發(fā)現(xiàn)商務(wù)智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合效應(yīng)啟示;為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)中商務(wù)智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的系統(tǒng)化過程提供理論依據(jù),也為企業(yè)家、創(chuàng)業(yè)者和投資人的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與組織行為策略提供實(shí)踐參考。 

【文章來(lái)源】：廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,19(01)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

引文數(shù)量時(shí)序統(tǒng)計(jì)分布圖

從以地域類屬的關(guān)鍵字檢索獲得的存量文獻(xiàn)共線與中心度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(如圖2，所示)來(lái)看，美國(guó)節(jié)點(diǎn)度數(shù)最大，說明其文獻(xiàn)存量最多為1899份，度數(shù)中心度最高(R=565)，施引文數(shù)量為26 687頻次，高被引文獻(xiàn)7份，h-index(高被引頻次)為76，引文頻數(shù)為14.05遠(yuǎn)超出平均值;而次之是中國(guó)大陸，與之對(duì)比文獻(xiàn)存量為1 023份，其存量文獻(xiàn)差距逐年縮減，但也還表明美國(guó)在商務(wù)智能研究領(lǐng)域與方向具有絕對(duì)重要的地位，中國(guó)大陸度數(shù)中心度為(R=335)，施引文數(shù)量為5 273頻次，高被引文獻(xiàn)7份，h-index(高被引頻次)為39，引文頻數(shù)為5.16低于平均值。從研究熱點(diǎn)看，圖中的圖例尺表示2012—2015年之間的漸變顏色(藍(lán)-綠-黃)區(qū)隔，不難發(fā)現(xiàn)商務(wù)智能存量文獻(xiàn)是在2012年前后開始積累起來(lái)的，美國(guó)與中國(guó)、英國(guó)、加拿大、澳大利亞是在同一時(shí)期區(qū)間，將其作為主流技術(shù)的研究熱點(diǎn)，而德國(guó)、法國(guó)、意大利與巴西等國(guó)在2014年開始跟進(jìn)并有出色表現(xiàn);西班牙后于以上國(guó)家但迅速增量，表現(xiàn)出迅猛發(fā)展趨勢(shì)。值得一提的是，沙特阿拉伯在2015年后表現(xiàn)出顯著引文共線與中心度，凸顯奮勇直追之勢(shì)頭。(2)中國(guó)現(xiàn)狀與特征

對(duì)于全球的科技發(fā)展與迭代創(chuàng)新的存量技術(shù)而言，過去的幾十年中，中國(guó)不如西方的印象已經(jīng)固化;但就今天的商務(wù)智能技術(shù)研究文獻(xiàn)存量數(shù)據(jù)來(lái)看，其文獻(xiàn)存量為1 023份，僅次于美國(guó)(1 899份)。當(dāng)下，中國(guó)通過單點(diǎn)科技的突破，實(shí)現(xiàn)迭代發(fā)展，并開始關(guān)注運(yùn)營(yíng)的精耕細(xì)作，從局部最優(yōu)逐漸拓展至全域最優(yōu)。中國(guó)已進(jìn)入商務(wù)智能領(lǐng)域發(fā)展最快的國(guó)家之一，并成為全球科技存量與技術(shù)發(fā)展的第一方陣(如圖3所示)。2.2.4 研究領(lǐng)域聚類分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]馬化騰:用云量將成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)[J]. 馬化騰.  中國(guó)企業(yè)家. 2017(19)
[2]技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)融合與產(chǎn)業(yè)融合[J]. 陳柳欽.  科技與經(jīng)濟(jì). 2007(03)



本文編號(hào)：3475669