鄭蘇江，吳忠

一、引言

在當(dāng)今世界經(jīng)濟全球化、人工智能與數(shù)字經(jīng)濟迅猛發(fā)展的背景下，全球制造業(yè)正在進行重新洗牌：德國在2013年率先提出工業(yè)4.0，旨在提升其制造業(yè)的智能化水平，并建立適應(yīng)性強、工作效率高以及更人性化的智慧工廠；美國重新指明振興制造業(yè)的發(fā)展思路；法國近年來也開始落實“再工業(yè)化戰(zhàn)略”的相關(guān)政策；中國在2015年正式提出了國家戰(zhàn)略規(guī)劃《中國制造2025》。世界各國紛紛出臺相關(guān)政策并積極探索適合本國制造業(yè)發(fā)展的最佳路徑，希望在未來制造業(yè)的融合發(fā)展過程中爭取更多話語權(quán)。我國自改革開放以來，以低成本要素的天然優(yōu)勢在制造業(yè)規(guī)模擴張的過程中取得了較大突破，但在本國制造業(yè)企業(yè)核心競爭力方面的提升幅度相對較小。與此同時，我國制造業(yè)發(fā)展還面臨一系列新挑戰(zhàn)、新問題：歐美等國對全球價值鏈上高端的制造產(chǎn)業(yè)進行技術(shù)封鎖；東南亞等國在全球價值鏈低端制造產(chǎn)業(yè)方面競爭更加激烈；國際市場不穩(wěn)定性加大；國內(nèi)生產(chǎn)要素成本逐年上升；環(huán)境資源約束更為緊迫?；诖?，參考知名制造業(yè)企業(yè)IBM、通用電氣、飛利浦等公司的發(fā)展模式，服務(wù)化轉(zhuǎn)型的確是一種順應(yīng)潮流的決策。梳理相關(guān)研究成果可以發(fā)現(xiàn)，Vandermerwe&Rada（1988）、Schmenner（2009）、NEELY（2008）等總結(jié)歸納了制造業(yè)服務(wù)化的相關(guān)概念并分析了其與傳統(tǒng)制造業(yè)的主要區(qū)別、優(yōu)勢及特點。制造業(yè)企業(yè)將用戶視為中心，并向其提供實物產(chǎn)品及相關(guān)的服務(wù)性產(chǎn)品的服務(wù)包模式，且服務(wù)性投入與產(chǎn)出在整個生產(chǎn)經(jīng)營活動中所占比重逐漸增大，具體可分為兩個層次：服務(wù)要素在某制造業(yè)企業(yè)的全部投入中占據(jù)更大比重的投入服務(wù)化，以及服務(wù)產(chǎn)品在某制造業(yè)企業(yè)的全部產(chǎn)出中占據(jù)更大比重的產(chǎn)出服務(wù)化；張恒梅（2017）指出，國內(nèi)制造業(yè)市場在產(chǎn)品個性化體驗、針對性解決路徑、服務(wù)協(xié)同以及智能服務(wù)等方面的需求越來越大，國內(nèi)制造業(yè)行業(yè)需要在國家政策支持的基礎(chǔ)上進行服務(wù)化轉(zhuǎn)型才可以在今后國際市場上更好地構(gòu)建核心競爭優(yōu)勢；吳忠（2018）對比分析了紐約、倫敦、東京等國際化大都市的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與發(fā)展歷程后發(fā)現(xiàn)：雖然制造業(yè)在各大城市的發(fā)展模式、路徑、地位等方面有所差異，但全球城市都呈現(xiàn)出制造業(yè)經(jīng)濟向服務(wù)經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的典型趨勢。

隨著國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的服務(wù)化水平不斷提升，學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域的研究熱度在逐年升溫，學(xué)術(shù)成果也日漸豐碩。但從整體來看，學(xué)術(shù)界對近年來的相關(guān)研究成果缺少綜合性的歸納總結(jié)，雖然有少量的研究綜述或總結(jié)性的學(xué)術(shù)成果，但由于其發(fā)表年限距今相對較遠且文獻質(zhì)量相對較差而無法真正體現(xiàn)出近年來國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究發(fā)展水平。因此，本文基于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，根據(jù)圖1所示的研究思路導(dǎo)圖，進一步從客觀定量化角度探究學(xué)術(shù)界對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與熱點前沿趨勢，并采用科學(xué)知識圖譜的文獻計量與可視化分析方法從以下幾個方面展開研究：

圖1 研究思路導(dǎo)圖

① 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的總體研究現(xiàn)狀如何？

② 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域中作者、研究機構(gòu)等相關(guān)要素的能量分布如何？

③ 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究熱點主題是什么？

④ 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域研究的前沿趨勢是什么？

二、數(shù)據(jù)來源與分析工具

（一）研究數(shù)據(jù)

本文基于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫并以主題詞“制造業(yè)服務(wù)化”進行檢索，具體研究數(shù)據(jù)分為兩部分：第一部分，為了更好地展示學(xué)術(shù)界對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的整體研究狀況，對CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中以“制造業(yè)服務(wù)化”為主題詞，時間設(shè)定為2006年1月1日-2018年12月31日，并將匹配方式設(shè)置為“精確”檢索，共檢索到文獻1 532篇，其中包括CNKI數(shù)據(jù)庫所收錄的期刊文獻、碩博文獻、會議文獻、報紙、年鑒等。第二部分，以檢索式（SU=制造業(yè) AND 服務(wù)化）OR（SU=服務(wù)型制造 OR 制造業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)型）為檢索條件，時間設(shè)定為2006年1月1日-2018年12月31日，文獻來源勾選核心期刊和CSSCI選項，對CNKI中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫的文獻進行精確檢索，檢索結(jié)果為576篇，然后對得到的檢索文獻進行篩選（仔細閱讀每篇文章摘要部分），剔除與本文主題相關(guān)度低或重復(fù)的文獻，最終得出核心文獻數(shù)據(jù)（包括北大核心以及南大核心）483篇作為后續(xù)研究分析的基礎(chǔ)樣本，該數(shù)據(jù)需要從CNKI中國知網(wǎng)以Refworks的形式導(dǎo)出用于CiteSpace V軟件進行計量可視化分析。

（二）研究工具

CiteSpace軟件是由美國德雷塞爾大學(xué)陳超美教授開發(fā)，綜合運用計量學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、情報學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域知識對樣本數(shù)據(jù)進行可視化分析，使得大量復(fù)雜數(shù)據(jù)與信息可以更為直觀形象地表達，進而探索科學(xué)研究中所蘊含的潛在規(guī)律與趨勢。本文運用CiteSpace V對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究進行深入分析，將2006-2018年該領(lǐng)域的研究發(fā)展狀況進行匯總，從客觀定量化層面揭示國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域研究的發(fā)展趨勢與熱點主題，為該領(lǐng)域研究框架的梳理提供一種新的參考方法。

三、國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究的可視化分析

（一）總體文獻年代分布情況分析

為了探究學(xué)術(shù)界對于制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的整體研究水平，以“制造業(yè)服務(wù)化”為主題詞，基于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進行檢索，得到1543篇文獻（研究數(shù)據(jù)的第一部分），各年度文獻產(chǎn)量分布情況如表1所示，其中包括碩博文獻、期刊文獻、會議文獻、核心期刊等記錄。各年度文獻成果分布趨勢如圖2所示，其展現(xiàn)了國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域文獻年產(chǎn)量的趨勢分布：2012年之前每年文獻產(chǎn)量穩(wěn)步增長，2013-2016年之間文獻增長速度較快且達到最高值250篇，而近三年的文獻產(chǎn)量在小幅度波動的趨勢下與2016年的最高產(chǎn)量相持平。根據(jù)中國知網(wǎng)2019年文獻產(chǎn)量的預(yù)測值249篇，可以看出近年來國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究正在向更深層次發(fā)展，研究水平正在向成熟期邁進。正如李賀等（2014）認為在某一研究領(lǐng)域的早期，由于相關(guān)理論與基礎(chǔ)相對匱乏，相關(guān)論文產(chǎn)量會比較低，但隨著研究層次的深入會有更多的高質(zhì)量學(xué)者、研究機構(gòu)加入,此時發(fā)文量的增長會加快，待研究水平成熟后，發(fā)文量會趨于穩(wěn)定。

表1 國內(nèi)學(xué)術(shù)界研究成果簡況

圖2 國內(nèi)文獻年度分布態(tài)勢

根據(jù)文獻下載和引用情況來看，下載量最高的期刊文獻是劉斌、魏倩等人于2016年在《經(jīng)濟研究》（影響因子11.232）期刊發(fā)表的《制造業(yè)服務(wù)化與價值鏈升級》，其下載量高達6 796次。從文獻的被引頻次來看，被引頻次最高的是劉繼國和李江帆于2007年在《經(jīng)濟學(xué)家》（影響因子3.774）期刊發(fā)表的《國外制造業(yè)服務(wù)化研究綜述》，被引頻次為253次。

在文獻的發(fā)文作者分布方面，發(fā)文量排在前三的作者依次是中國社會科學(xué)院的黃群慧（13篇）、江蘇大學(xué)的羅建強（9篇）、江西財經(jīng)大學(xué)的肖挺（8篇）。在研究機構(gòu)方面，發(fā)表文獻數(shù)量排在前三位的分別是哈爾濱理工大學(xué)（28篇）、中國社會科學(xué)院（24篇）、暨南大學(xué)（24篇）、武漢大學(xué)（21篇）。在研究層次方面，排在前三位的基礎(chǔ)研究（社科）、行業(yè)指導(dǎo)（社科）以及政策研究（社科）的文獻數(shù)量分別是604篇、516篇、240篇，這也表明國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究成果大都集中在社會科學(xué)層面，在自然科學(xué)層面的研究成果較少。在研究學(xué)科方面，工業(yè)經(jīng)濟占比57.93%（1 162篇）、商業(yè)經(jīng)濟占比15.85%（318篇）、工商管理占比6.73%（135篇）。在期刊文獻來源方面，排在前三位的依次是《科技管理研究》（16篇）、《科技進步與對策》（12篇）、《工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》（9篇），其復(fù)合影響因子分別是1.179、1.825、1.642。雖然發(fā)文量排名前三的期刊都屬于 CSSCI，但是發(fā)表在管理學(xué)界頂級期刊（如《管理世界》）中的國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域相關(guān)文獻數(shù)量較少，因此學(xué)術(shù)界還需加強對強領(lǐng)域的研究。在課題基金分布方面，國家社會科學(xué)基金（131篇）和國家自然科學(xué)基金（115篇）最多，其余的基金項目都是地方性的基金且文獻數(shù)量都相對較少。

為了探究國內(nèi)制造業(yè)整體的研究水平，本文通過CNKI中國知網(wǎng)平臺中內(nèi)置的“計量可視化分析”功能，聚類分析數(shù)值設(shè)置為默認值3，可以得出如圖3所示的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜：節(jié)點顏色的不同表示不同的簇，節(jié)點大小的不同表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次高低，節(jié)點間連線的粗細及連線上的數(shù)字表示兩節(jié)點關(guān)鍵詞的共現(xiàn)次數(shù)。通過對相關(guān)數(shù)據(jù)的整理分析可以發(fā)現(xiàn)：關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次最高的是服務(wù)型制造（133次），緊接著依次是制造業(yè)服務(wù)化（107次）、制造業(yè)（105次）、服務(wù)化（52 次）、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)（46 次）、全球價值鏈（20 次）、轉(zhuǎn)型升級（20次）等高頻關(guān)鍵詞，這些關(guān)鍵詞代表了國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)的熱點話題與核心要素；另外，“服務(wù)衍生”“服務(wù)創(chuàng)新”“價值創(chuàng)造”“產(chǎn)業(yè)融合”“企業(yè)績效”等關(guān)鍵詞位于整個網(wǎng)絡(luò)圖譜的邊緣區(qū)域，特別是“生產(chǎn)性服務(wù)”一詞更是獨立于網(wǎng)絡(luò)邊緣存在，這說明該關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞相關(guān)度較低，是該領(lǐng)域未來的主要研究趨勢。

圖3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖

（二）精選核心文獻能量分布

1. 主要作者分析

將研究數(shù)據(jù)中的第二部分導(dǎo)入CiteSpace V可以得出國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域的作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜（圖4），進而可以更加形象地展現(xiàn)出學(xué)術(shù)界高產(chǎn)作者的分布情況（每個節(jié)點代表一個作者，節(jié)點的大小表示該作者的發(fā)文數(shù)量多少，節(jié)點間的連線代表作者之間具有合作關(guān)系）：高產(chǎn)作者以江蘇大學(xué)管理學(xué)院的羅建強教授為代表，研究成果最多；上海交通大學(xué)的江志斌教授在作者間合作發(fā)文方面表現(xiàn)最好，其先后與謝文明、林文進、王康周、李娜等人合作發(fā)表相關(guān)文獻。

通過Excel2016對核心文獻的作者信息進行計量統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)：研究數(shù)據(jù)的樣本容量為483；其涉及的第一作者數(shù)量為351，發(fā)文量為1篇的作者有293人，發(fā)文量為2篇的作者有35人，發(fā)文量為3篇的作者有9人，發(fā)文量在4篇及以上的作者有14人，具體數(shù)據(jù)如表2所示。另外，結(jié)合作者的網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖譜可以發(fā)現(xiàn)最高產(chǎn)作者是江蘇大學(xué)管理學(xué)院的羅建強教授，2012-2018年期間在14個期刊（北大核心或南大核心）以第一作者發(fā)表了20篇相關(guān)文獻。本文根據(jù)洛特卡定律（Lotka’s Law）來探究國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域的作者分布情況，該定律被認為是首次揭示了文獻作者頻率與文獻數(shù)量之間的關(guān)系，其核心思想是：發(fā)表1篇論文的作者數(shù)量與所有作者總量的比值在60%左右，而國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域發(fā)文量1篇的作者百分比為83.5%，明顯高于60%，表明該領(lǐng)域研究層次有待深入，核心作者群尚未形成。

圖4 作者共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

表2 核心文獻作者發(fā)文量分布

表3 核心文獻高產(chǎn)作者Top10

基于CNKI中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，為了進一步探究高產(chǎn)作者在發(fā)文時段以及被引頻次方面的情況，表3記錄了根據(jù)發(fā)文量排在前十的相關(guān)作者信息：排在第二位的高產(chǎn)作者江志斌教授（上海交通大學(xué)）以第二作者的身份于2009年在《工業(yè)工程與管理》（復(fù)合影響因子1.727）期刊中發(fā)表的《服務(wù)型制造理論研究綜述》一文被引頻次高達146，下載次數(shù)為2 852；排在第三位的孫林巖教授以第一作者身份同江志斌（第三作者）等人于2007年在《中國機械工程》（復(fù)合影響因子1.271）期刊中發(fā)表的《21世紀的先進制造模式——服務(wù)型制造》的被引頻次高達434，下載量3 921；謝文明在2012-2014年間發(fā)表的7篇核心文獻都是與江志斌等人合作完成，其中6篇為第一作者；簡兆權(quán)于2011年在《科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理》（復(fù)合影響因子3.478）期刊中發(fā)表的《制造業(yè)服務(wù)化的路徑選擇研究——基于微笑曲線理論的觀點》一文的被引頻次（142次）是其所發(fā)論文中最高的。

2. 研究機構(gòu)分析

由于CiteSpace V軟件無法對研究機構(gòu)的等級進行區(qū)分進而做出相關(guān)計量分析，因此，本研究通過Excel2016對已篩選得出的438篇核心文獻數(shù)據(jù)進行一二級機構(gòu)同一化處理。分析結(jié)果顯示：研究數(shù)據(jù)438篇核心文獻所涉及的一級研究機構(gòu)共計192個。其中，發(fā)文數(shù)量最多的機構(gòu)是以羅建強為代表的江蘇大學(xué)（26篇），其管理學(xué)院為制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的發(fā)文主要陣地；緊接著排在第二、三名的機構(gòu)分別是以夏杰長與黃群慧等人為代表的中國社會科學(xué)院（21篇）和以孫林巖為代表的西安交通大學(xué)（20篇）。表4初步匯總了發(fā)文量排在前12位的高產(chǎn)科研機構(gòu)信息，這些機構(gòu)都在學(xué)術(shù)界對于制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域做出過相對較大的貢獻。另外，發(fā)文量為4篇的有天津大學(xué)等10所機構(gòu)，發(fā)文量為3篇的有清華大學(xué)等13所機構(gòu)，發(fā)文量為2篇的有上海財經(jīng)大學(xué)等27所機構(gòu)，發(fā)文量為1篇的有以西南財經(jīng)大學(xué)為首的121所研究機構(gòu)。

表4 制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域發(fā)文量Top12研究機構(gòu)

圖5 制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域樣本論文研究機構(gòu)分布圖譜

為了進一步探究相關(guān)機構(gòu)中各學(xué)院（二級機構(gòu)）的發(fā)文情況，本文將研究數(shù)據(jù)438篇核心文獻的Refworks格式文件導(dǎo)入Citespace V并勾選“Institution”進行計量可視化分析，可以得出各機構(gòu)發(fā)文量的分布圖譜（圖 5）。其中，圖譜中節(jié)點的大小代表該研究機構(gòu)的發(fā)文量多少，各節(jié)點間的連線代表該研究機構(gòu)之間具有合作關(guān)系，具體表現(xiàn)為：江蘇大學(xué)管理學(xué)院作為最高產(chǎn)的二級研究機構(gòu)在整個圖譜中節(jié)點最大；國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域的主要機構(gòu)是各大高等院校，機構(gòu)間的合作關(guān)系保持在省內(nèi)范圍的占比較高，跨省合作發(fā)文的研究機構(gòu)數(shù)量極少，比如說西安理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院和西安工程大學(xué)管理學(xué)院于2015年在期刊《運籌與管理》（CSSCI，1.150）中合作發(fā)文《基于產(chǎn)品服務(wù)融合的服務(wù)型制造企業(yè)服務(wù)創(chuàng)新方法研究》、南京理工大學(xué)與南京信息工程大學(xué)于2014年在CSSCI正刊《經(jīng)濟問題》（影響因子2.638）中合作發(fā)表論文《中國制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展思考》；上海交通大學(xué)的主要二級研究機構(gòu)為安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院、中美物流研究院、機械與動力工程學(xué)院、管理科學(xué)與工程博士后流動站等；西安交通大學(xué)的二級研究機構(gòu)主要涉及管理學(xué)院與機械制造系統(tǒng)工程國家重點實驗室；華南理工大學(xué)主要有工商管理學(xué)院、機械與汽車工程學(xué)院以及新聞與傳播學(xué)院參與了制造業(yè)服務(wù)化方面的研究并取得一定的學(xué)術(shù)成果。因此，對于國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域，各一級機構(gòu)間尚未形成高效的合作機制，今后需要在機構(gòu)間加強與深化合作。

3. 來源期刊分析

對研究數(shù)據(jù)483篇樣本文獻的來源期刊進行匯總分析得知，總體樣本文獻依次分布在182種核心期刊中。表5匯總了發(fā)文數(shù)量排在前十的相關(guān)期刊信息：《科技進步與對策》（25篇）、《工業(yè)工程與管理》（17篇）、《中國科技論壇》（11篇）收錄的相關(guān)文獻最多，但這三類期刊的影響因子相對較低；排在后六位的期刊雖然在文獻數(shù)量方面稍有遜色，但這六類期刊的文獻質(zhì)量較高，其復(fù)合影響因子（2018版）均大于2，尤其是《中國工業(yè)經(jīng)濟》（影響因子11.204）收錄了8篇制造業(yè)服務(wù)化方面的文獻；該排名前十的期刊總體載文量只占樣本文獻的21%，因此，國內(nèi)對于制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究深度還有待拓展。另外，利用繪制關(guān)鍵詞圖譜的方法可以在CiteSpace V中得出來源期刊分布圖譜（圖6），這樣可以更為直觀地突出來源期刊的分布情況。

表5 制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域核心文獻Top10期刊

圖6 來源期刊分布圖譜

4. 文獻學(xué)科及研究層次分析

由于Citespace V軟件無法對已選取文獻的學(xué)科及研究層次進行可視化分析，中國知網(wǎng)內(nèi)也只能分析200篇以內(nèi)的自選文獻，因此，本文通過上文在CNKI中國知網(wǎng)內(nèi)高級檢索界面初步得出的576篇文獻，運用中國知網(wǎng)平臺自帶的“全部檢索結(jié)果分析”功能，可以更直觀地了解核心文獻的學(xué)科及研究層次分布（圖7）。在研究層次方面：基礎(chǔ)研究（社科）方面的文獻（315篇）占比超過一半（55%），其他文獻還涉及到政策研究（社科）、行業(yè)指導(dǎo)（社科）、工程技術(shù)（自科）等研究層次。在核心文獻的學(xué)科分布方面，國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化研究領(lǐng)域涉及工業(yè)經(jīng)濟類的文獻數(shù)高達422篇，占比51.84%，其他文獻還與商業(yè)經(jīng)濟（117篇）、工商管理（81篇）、數(shù)量經(jīng)濟（49篇）、國際貿(mào)易（32篇）、國民經(jīng)濟（20篇）、通信經(jīng)濟（15篇）、計算機（10篇）等學(xué)科有關(guān)。（由于存在多學(xué)科交叉的文獻，因此根據(jù)單一學(xué)科統(tǒng)計加和后的文獻數(shù)量大于樣本文獻576篇）

圖7 研究層次分布

四、研究熱點和研究趨勢分析

（一）研究熱點分析

1. 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

通過Excel2016對483篇核心（樣本）文獻的關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)：關(guān)鍵詞總數(shù)為1 963個，除去重復(fù)關(guān)鍵詞后共有976個，出現(xiàn)頻次在10次以上的關(guān)鍵詞共計15個，出現(xiàn)頻次位于5～9 次的共有31個，出現(xiàn)頻次2～4次的共有182個，出現(xiàn)1 次的詞共有748個。其中，出現(xiàn)頻次排在前兩位的為“服務(wù)型制造”與“制造業(yè)服務(wù)化”，數(shù)值分別為125次和109次，共占核心文獻總數(shù)的48.4%。本文參考趙星等（2009）基于主題詞頻和g指數(shù)的研究熱點分析方法，選取詞頻g指數(shù)作為確定關(guān)鍵詞個數(shù)的標準。根據(jù)g指數(shù)計算公式：首先將976個不同的關(guān)鍵詞按照出現(xiàn)頻次大小依次排序，要求有g(shù)個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的累計頻次不小于g2次，并且同時滿足有g(shù) +1個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的累計頻次小于(g +1)2次（式1）。根據(jù)計算結(jié)果可得g=25，即此處應(yīng)選取出現(xiàn)頻次排序前25個關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞，因此本文選取出現(xiàn)頻次為7次及以上的前25個關(guān)鍵詞作為高頻關(guān)鍵詞（表6），這25個高頻關(guān)鍵詞累計出現(xiàn)頻次（667次）占總體樣本頻次的33.98%。

圖8 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜

關(guān)鍵詞可以從一定程度上反映研究主題，當(dāng)大量文獻發(fā)生關(guān)鍵詞共現(xiàn)時，這就表明它們具有相同或近似的研究主題。通過樣本文獻的關(guān)鍵詞詞頻、關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)可以進一步探究該學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點內(nèi)容，而時間線視圖則能夠有效呈現(xiàn)出各聚類熱點主題發(fā)展的時間跨度與演變進程。陳悅（2005）指出，科學(xué)知識圖譜是顯示科學(xué)知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形，無論是對于科學(xué)技術(shù)的研究，還是對于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，科學(xué)知識圖譜都是一種有效的知識管理工具。因而本研究基于所選483篇樣本文獻的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（圖8）以及關(guān)鍵詞時間線圖（圖9），探究國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的熱點研究內(nèi)容，相關(guān)參數(shù)設(shè)置為：Time Slicing選擇2006-2018，Selection Criteria選擇Top100，Node Types選擇Keyword。圖譜中字體越大表明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，關(guān)鍵詞間的連線越粗代表二者的關(guān)聯(lián)度以及共現(xiàn)頻率越高。表6和圖8所示的這些高頻次關(guān)鍵詞代表了近年來國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究熱點以及各熱點間的關(guān)聯(lián)度，從圖9中的關(guān)鍵詞時間線圖可以得出9個聚類主題，出現(xiàn)時間最早且持續(xù)時間最長的聚類領(lǐng)域為#1制造業(yè)服務(wù)化，至今仍然是學(xué)術(shù)界的研究熱點方向。

表6 高頻關(guān)鍵詞Top25匯總

圖9 關(guān)鍵詞聚類時間線圖

2. 關(guān)鍵詞共詞分析

共詞分析法通常把關(guān)鍵詞作為基本研究單元，通過統(tǒng)計它們在同一個樣本文獻中兩兩出現(xiàn)的頻次，然后根據(jù)某種詞頻（指數(shù)）模型來確定高頻關(guān)鍵詞個數(shù)進而構(gòu)建出高頻關(guān)鍵詞共詞關(guān)系矩陣，再針對不同的研究目的合理選取相應(yīng)的分析方法，如聚類分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、戰(zhàn)略坐標分析等，以定性與定量相結(jié)合的方式對高頻關(guān)鍵詞之間的親疏關(guān)系進行分析，進而揭示該研究領(lǐng)域的主題結(jié)構(gòu)、研究熱點、發(fā)展趨勢等內(nèi)容。

只對各關(guān)鍵詞的頻數(shù)進行單一的計量統(tǒng)計無法探究它們之間存在的聯(lián)系，為了進一步探究國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究熱點，本文通過詞頻g指數(shù)確定了高頻關(guān)鍵詞個數(shù)為25并進行關(guān)鍵詞共詞分析。

1）首先，運用Bicomb書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)軟件生成一個25×25的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（表7）。

表7 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣（部分）

2）其次，在Excel2016中利用函數(shù)計算各高頻關(guān)鍵詞之間的Ochiia系數(shù)進而得出相似矩陣AS，相似矩陣中的數(shù)值衡量了兩個關(guān)鍵詞之間的相似度（越接近1表示相似程度越高，反之亦然）。用 Ochiia系數(shù)將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相似矩陣的具體方法是用共詞矩陣中的每一個數(shù)字除以與之相關(guān)的兩個關(guān)鍵詞的詞頻的開方的乘積，其具體計算公式為：A、B 兩詞的Ochiia系數(shù)CAB=（A、B兩詞共同出現(xiàn)的次數(shù)NAB）/（A詞出現(xiàn)的次數(shù)NA乘以B詞出現(xiàn)的次數(shù)NB）開平方根，從而得到相似矩陣（見式2）。另外，為減少誤差，學(xué)術(shù)界多用數(shù)字 1減去相似矩陣中的各值，進而得出相異矩陣AD。（注：（見式2）相似矩陣AS和相異矩陣AD中的每行每列分別與表7中的高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣一一對應(yīng)，由于文章篇幅有限，本文只列出了部分相似矩陣與相異矩陣）

3）最后，由于本文偏向于探究高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)在語義層面的關(guān)聯(lián)，因而將相異矩陣AD導(dǎo)入SPSS19.0中設(shè)置好相關(guān)參數(shù)后選取相對直觀的系統(tǒng)聚類分析方法。其主要思想是：把上文根據(jù)詞頻g指數(shù)確定的25個高頻關(guān)鍵詞看作25類，根據(jù)相關(guān)算法將相似程度較高的幾個高頻關(guān)鍵詞組合成一個新類，然后再將這個新類與剩余相似程度高的類組合成一個更大的新類，在多次迭代之后將這 25個高頻關(guān)鍵詞合并為一類，最終可得出高頻關(guān)鍵詞聚類分析樹狀圖（圖10）。根據(jù)聚類結(jié)果得出的樹狀圖并結(jié)合統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識進一步分析，可以將25個高頻關(guān)鍵詞分成4個聚類群體：①3，4，9，18；②20，25，10，22；③5，7，17，2，8，24，14；④15，23，16，21，13，1，12，6，19，11。這25個關(guān)鍵詞的系統(tǒng)聚類結(jié)果，可以為國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的熱點內(nèi)容研究提供一定參考價值。

圖10 高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖

3. 關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)分析法作為一種跨學(xué)科的綜合研究方法，在70多年的發(fā)展中逐漸走向成熟并在社會學(xué)、心理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等多個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用并取得了相應(yīng)成果。本文針對選定的25個高頻關(guān)鍵詞進行關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)分析。將表7中25×25高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣的.text文件轉(zhuǎn)換為可識別的.dl文件導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet6.2，利用其內(nèi)部集成工具Netdraw進行可視化分析并選擇節(jié)點中心度進行調(diào)整分析，可以繪制得出如圖11所示的高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜。其中，圖譜中的每個節(jié)點代表一個高頻關(guān)鍵詞，節(jié)點的大小表示該節(jié)點關(guān)鍵詞在整個網(wǎng)絡(luò)中的作用大小，同時也可以衡量該節(jié)點關(guān)鍵詞對其他關(guān)鍵詞共現(xiàn)的控制能力。具體表現(xiàn)為：25 個高頻關(guān)鍵詞構(gòu)成了以“服務(wù)型制造”與“制造業(yè)服務(wù)化”為核心的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；制造業(yè)、服務(wù)化、智能制造、轉(zhuǎn)型升級、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、制造企業(yè)、服務(wù)創(chuàng)新、產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)、案例研究等關(guān)鍵詞位于整個網(wǎng)絡(luò)圖譜的中間位置，表明國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究熱點內(nèi)容主要集中在這些中心節(jié)點關(guān)鍵詞構(gòu)成的領(lǐng)域范圍；企業(yè)績效、價值創(chuàng)造、產(chǎn)業(yè)升級、服務(wù)衍生、全球價值鏈、產(chǎn)業(yè)融合、融合發(fā)展、延遲策略、“互聯(lián)網(wǎng)+”等關(guān)鍵詞處于整個網(wǎng)絡(luò)圖譜的邊緣地帶，且這些邊緣節(jié)點關(guān)鍵詞與其他關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)相對較少，表明與此類關(guān)鍵詞相關(guān)的研究是國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究薄弱點，因而有較大的可能性作為未來研究的新趨勢。

圖11 高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖

4. 關(guān)鍵詞多維尺度分析

多維尺度分析法是一種為了研究多維空間的數(shù)據(jù)，試圖通過降到低維空間進行分析、歸類和總結(jié)，同時又保留數(shù)據(jù)間最初關(guān)系的分析方法。對高頻關(guān)鍵詞進行多維尺度分析可以更加形象地表現(xiàn)其聚類群體的分類，同時可以在二維空間中判斷各關(guān)鍵詞的相對位置。根據(jù)關(guān)鍵詞的相似度聚集，越靠近中間部分的關(guān)鍵詞對其的相關(guān)研究層次越深入，越處于邊緣地帶則表明其主題范圍較小或者即將過渡到其他主題。本文參考儲節(jié)旺（2012）的研究方法，利用統(tǒng)計軟件 SPSS19度量功能中的多維尺度（Multidimensional Scale，ALSCAL）分析功能，相關(guān)參數(shù)設(shè)置為：距離選項設(shè)定“數(shù)據(jù)為距離數(shù)據(jù)”（形狀設(shè)定為“正對稱”），測量水平選定“序數(shù)”，度量標準設(shè)選定“Euclidean 距離”，對上節(jié)內(nèi)容得出的25×25的相異矩陣進行多維尺度分析，可以得出如圖12所示的高頻關(guān)鍵詞多維尺度知識圖譜。由圖12分析得知，25個關(guān)鍵詞可大致劃分為四類：①生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、服務(wù)業(yè)、產(chǎn)品服務(wù)系統(tǒng)、創(chuàng)新、價值創(chuàng)造、延遲策略、智能制造；②互聯(lián)網(wǎng)+、產(chǎn)業(yè)融合、產(chǎn)業(yè)升級、服務(wù)衍生、服務(wù)型制造；③轉(zhuǎn)型升級、融合發(fā)展、制造業(yè)、服務(wù)化、制造業(yè)服務(wù)化、案例研究、裝備制造業(yè)、全球價值鏈；④服務(wù)創(chuàng)新、生產(chǎn)性服務(wù)、制造企業(yè)、企業(yè)績效、價值鏈。

圖12 高頻關(guān)鍵詞多維尺度分析圖譜

5. 研究熱點內(nèi)容匯總

本文綜合關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜、高頻關(guān)鍵詞的聚類分析、高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)分析、高頻關(guān)鍵詞多維尺度分析等4個維度對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究熱點主題進行了可視化分析，具體可總結(jié)歸納為以下幾方面：

1. 服務(wù)型制造企業(yè)的發(fā)展水平測度研究，包括其發(fā)展現(xiàn)狀、轉(zhuǎn)型變革方式及實現(xiàn)路徑。具體涉及化工企業(yè)、汽車企業(yè)、釀酒企業(yè)、服裝企業(yè)、化肥企業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)。如閆開寧和李剛（2018）從理論視角、研究方法與研究結(jié)論等方面，謝文明通過上海電氣的案例實證研究、龐博慧（2012）基于生態(tài)學(xué)種群 Logistic共生演化模型、李國昊等（2014）基于演化博弈模型、蔡三發(fā)（2016）基于實證數(shù)據(jù)采用灰色關(guān)聯(lián)分析法，從不同角度和層次測度了國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化發(fā)展水平；胡查平（2018）、綦良群等（2014）、陳麗嫻（2017）、姜鑄（2015）以及肖挺（2018）等人分別構(gòu)建了制造業(yè)服務(wù)化與制造企業(yè)績效的綜合測度理論模型，針對制造業(yè)企業(yè)的不同生命周期階段及企業(yè)體制利用PSM-DID方法、相關(guān)分析及回歸分析等方法探究了制造業(yè)服務(wù)化對企業(yè)績效的影響效應(yīng)；解季非（2018）和胡查平（2016）從不同層面構(gòu)建相關(guān)理論模型并對4種服務(wù)化路徑進行實證檢驗，其結(jié)果為制造企業(yè)的服務(wù)化路徑選擇提供了理論依據(jù)和解決方案；雷新軍（2017）基于供給側(cè)改革視角，針對上海市制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的路徑進行了實證研究。

2. 在不同研究領(lǐng)域視角下國內(nèi)制造業(yè)在全球價值鏈中的分工、地位、競爭力的測度及影響研究，涉及傳統(tǒng)制造環(huán)節(jié)向產(chǎn)品研發(fā)、改良、分銷、運營、維護、售后等服務(wù)性環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)移。其中，提升價值鏈分工地位、降低貿(mào)易成本、推進貿(mào)易便利化是促進中國制造業(yè)持續(xù)順利發(fā)展的重要途徑，如鄭丹青和于津平（2019）利用拓展的增加值貿(mào)易引力模型及相應(yīng)動態(tài)面板數(shù)據(jù)，實證研究了全球價值鏈分工對中國制造業(yè)增加值貿(mào)易成本的影響；陳文（2015）提出了一個理解世界各國制造業(yè)參與全球價值鏈競爭力的框架，并利用世界投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫評估了中國制造業(yè)參與全球價值鏈增加值創(chuàng)造的競爭力。

3. 生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的影響效應(yīng)，包括生產(chǎn)性服務(wù)嵌入制造業(yè)的不同方式及其對于中國制造業(yè)國際競爭力的影響，涉及科研開發(fā)、管理咨詢、工程設(shè)計、金融、保險、法律、會計、運輸、通訊、市場營銷、工程和產(chǎn)品維修等多個方面。如陸小成（2009）提出了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)融合的知識鏈模型；杜運蘇（2019）從理論上分析了生產(chǎn)性服務(wù)進口復(fù)雜度和制度質(zhì)量對制造業(yè)分工和地位的影響機制；張昕（2018）基于中、德兩國生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易發(fā)展現(xiàn)狀的分析，結(jié)合相關(guān)指標，對兩國生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易整體及各細分行業(yè)的國際競爭力進行實證測度。

（二）研究趨勢分析

本文基于483篇精選核心文獻，利用Citespace V設(shè)置“Time Slicing”為“2006-2018”可得出如圖13所示的關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜。另外，結(jié)合高頻關(guān)鍵詞聚類樹狀圖、高頻關(guān)鍵詞社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、高頻關(guān)鍵詞多維尺度分析圖譜，從歸納框架和未來研究方向出發(fā)梳理相關(guān)高質(zhì)量文獻，將國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的研究前沿趨勢分為以下幾方面：

① 制造業(yè)服務(wù)化的創(chuàng)新機制研究，包括商業(yè)模式、企業(yè)技術(shù)、創(chuàng)新效率、創(chuàng)新平臺以及服務(wù)創(chuàng)新機制等方面。如李靖華等（2019）基于我國兩家制造業(yè)企業(yè)的案例研究，分析了我國制造業(yè)企業(yè)服務(wù)化及其商業(yè)模式的創(chuàng)新機制；戴克清等（2019）運用程序化扎根理論方法揭示服務(wù)型制造企業(yè)創(chuàng)新共享模式的實現(xiàn)原理。

② 服務(wù)型制造企業(yè)的協(xié)同效應(yīng)研究，涉及制造業(yè)投入環(huán)節(jié)和產(chǎn)出環(huán)節(jié)、物流業(yè)、航空業(yè)以及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)。如崔向林（2017）基于上海市實證研究并測算其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)之間的耦合協(xié)調(diào)度并提出了二者協(xié)調(diào)發(fā)展的對策建議；張遼（2018）從“四鏈”協(xié)同升級的視角解釋了服務(wù)化促進制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的原理，并采用協(xié)調(diào)發(fā)展系數(shù)法分析了2001—2015年我國制造業(yè)“四鏈”協(xié)同升級水平及影響效應(yīng)；韓霞（2018）則基于航空制造業(yè)價值鏈重構(gòu)視角，主要在服務(wù)增值模式及服務(wù)整合模式下就航空制造業(yè)服務(wù)化的發(fā)展現(xiàn)狀展開分析。

③ 制造業(yè)服務(wù)化程度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對勞動者工資水平的影響效應(yīng)，涉及促進勞動者就業(yè)、勞動者素質(zhì)結(jié)構(gòu)調(diào)整及適應(yīng)經(jīng)濟社會的發(fā)展需求等方面。如馬述忠（2019）基于實證數(shù)據(jù)分析了我國制造業(yè)服務(wù)化在影響微觀企業(yè)實際工資水平中的作用機理及影響機制。

④ 制造企業(yè)服務(wù)衍生狀態(tài)及價值創(chuàng)造機理研究。如羅建強等（2017）和孫立緣等（2017）建立了基于物理-事理-人理的服務(wù)衍生分析框架及評價方法模型并構(gòu)建供需價值創(chuàng)造模型，研究了國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)品制造和服務(wù)衍生的最優(yōu)決策以及服務(wù)衍生對供需價值創(chuàng)造的影響效應(yīng)；趙艷萍等（2017）則以海爾集團作為研究對象，分析了兩種服務(wù)衍生類型對海爾集團價值創(chuàng)造的機理。

⑤ 基于制造業(yè)企業(yè)“服務(wù)化困境”的應(yīng)對措施及實證研究。如李琳（2018）和李靖華等（2015）結(jié)合投入產(chǎn)出及中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，選取國內(nèi)制造業(yè)行業(yè)的部分上市公司為樣本，實證分析了樣本企業(yè)的“服務(wù)化困境”程度，并從文化、環(huán)境等多角度分析了國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)“服務(wù)化困境”的形成原因，并提出選準服務(wù)化時機、提升心理準備、促進文化轉(zhuǎn)型、堅持服務(wù)化投入等管理建議。

圖13 關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜

五、結(jié)語

本文基于CNKI中國知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫，利用高級檢索功能并對檢索結(jié)果進行人工篩選，最終精選核心文獻483篇作為重點研究樣本，運用CiteSpace V、Spss19.0、Bicomb2.0、Excel2016等軟件對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的高質(zhì)量文獻進行知識圖譜可視化分析，研究結(jié)果表明：

1. 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化領(lǐng)域的研究現(xiàn)處于高速發(fā)展期，相關(guān)文獻產(chǎn)出較多，但缺乏高質(zhì)量研究成果。其研究能量分布如下：在主要作者分布方面，樣本文獻483篇共涉及作者609人，其中第一作者有351人，且最高產(chǎn)作者是江蘇大學(xué)管理學(xué)院的羅建強（20篇占比4.14%）；在研究機構(gòu)方面，樣本文獻所涉及的一級研究機構(gòu)共計192個，其中高校是主要的研究陣地；在來源期刊分布方面，483篇樣本文獻被分別收錄在182種核心期刊中，發(fā)文量最多的CSSCI來源期刊為《科技進步與對策》（25篇占比5.7%）；在文獻學(xué)科分布方面，最多的是涉及工業(yè)經(jīng)濟類的文獻（占比51.84%）；在研究層次上，涉及基礎(chǔ)研究（社科）方面的文獻（占比55%）最多。

2. 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的研究熱點主題主要有：①服務(wù)型制造企業(yè)的發(fā)展水平測度研究，包括其發(fā)展現(xiàn)狀、轉(zhuǎn)型變革方式及實現(xiàn)路徑；②在不同研究領(lǐng)域視角下國內(nèi)制造業(yè)在全球價值鏈中的分工、地位、競爭力的測度及影響研究；③生產(chǎn)性服務(wù)貿(mào)易對國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的影響效應(yīng)。

3. 國內(nèi)制造業(yè)服務(wù)化的研究前沿趨勢主要包括：①制造業(yè)服務(wù)化的創(chuàng)新機制研究，包括商業(yè)模式、企業(yè)技術(shù)、創(chuàng)新效率、創(chuàng)新平臺以及服務(wù)創(chuàng)新機制等方面；②服務(wù)型制造企業(yè)的協(xié)同效應(yīng)研究；③制造業(yè)服務(wù)化程度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對勞動者工資水平的影響效應(yīng)；④制造企業(yè)服務(wù)衍生狀態(tài)及價值創(chuàng)造機理研究；⑤基于制造業(yè)企業(yè)“服務(wù)化困境”的應(yīng)對措施及實證研究。