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一、引言
隨著現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理理念的變革,以及企業(yè)財(cái)務(wù)信息化的快速發(fā)展,企業(yè)相關(guān)利益者需求的不僅僅是以往財(cái)務(wù)傳統(tǒng)功能下提供的信息。借助于財(cái)務(wù)共享,企業(yè)可以擺脫反復(fù)零瑣碎的規(guī)范化、流程化的業(yè)務(wù)活動(dòng),降低運(yùn)行成本,提高財(cái)務(wù)效率,并有更多的精力和人員來專注于提高企業(yè)核心業(yè)務(wù)管理。財(cái)務(wù)共享儼然成為現(xiàn)代企業(yè)運(yùn)行中不可或缺的關(guān)鍵一環(huán),而為了促進(jìn)財(cái)務(wù)共享在企業(yè)發(fā)揮最大價(jià)值,解決企業(yè)真實(shí)存在難題,學(xué)者們的相關(guān)研究也為此奠定了重要基礎(chǔ)。韋德洪、陸韻佳(2020)明確了財(cái)務(wù)共享的客體、主體和路徑研究,張慶龍(2020)基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景研究了財(cái)務(wù)共享服務(wù)如何再升級。基于業(yè)財(cái)融合視角,宗文娟、王伯倫(2020)、梁恒(2020)等學(xué)者,均選取個(gè)體案例代表,研究了財(cái)務(wù)共享模式構(gòu)建?;凇按笾且圃啤北尘埃瑥堟迹?020)等以中石化為案例,研究了其財(cái)務(wù)共享眾人人員優(yōu)化配置。除此之外,在實(shí)行財(cái)務(wù)共享會(huì)產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果(馬健、李連軍,2020)、對企業(yè)成本粘性的影響(許漢友等,2020)、財(cái)務(wù)共享建設(shè)瓶頸突破(劉明朝、杜洋,2019)等方面,也都已有豐富研究成果呈現(xiàn)。知識圖譜作為信息可視化技術(shù)工具之一,以可視化的結(jié)果展示,解讀數(shù)據(jù)的研究熱點(diǎn)、發(fā)展進(jìn)程、趨勢、結(jié)構(gòu)關(guān)系等,也可對未來的情況作出一定預(yù)測。本文通過信息可視化分析財(cái)務(wù)共享研究熱點(diǎn),可以方便學(xué)者以及各界關(guān)注財(cái)務(wù)共享人士把握財(cái)務(wù)共享發(fā)展進(jìn)程,也期待能為學(xué)者們未來的研究選取提供一些有用的借鑒思路。
二、研究方法與數(shù)據(jù)來源
(一)研究方法
本文借助citespace可視功能對財(cái)務(wù)共享研究進(jìn)行分析,使用者可根據(jù)需要自定時(shí)間區(qū)間和切片間隔,在每一時(shí)間切片內(nèi)形成共現(xiàn),再遞進(jìn)合并形成可視化網(wǎng)絡(luò),便于清晰地看到科學(xué)知識熱點(diǎn)研究及前沿知識。
(二)數(shù)據(jù)來源
本文選擇CNKI的中國學(xué)術(shù)期刊(網(wǎng)絡(luò)版)作為數(shù)據(jù)來源,而后需要確定數(shù)據(jù)檢索策略,通常檢索策略包括“查全率”和“查準(zhǔn)率”二方面,查準(zhǔn)率高,相應(yīng)地查全率就低,由于查全率不高就會(huì)造成拒真錯(cuò)誤;而查全率高,查準(zhǔn)率就低,由于查準(zhǔn)率低就會(huì)造成取偽錯(cuò)誤。本文采取查準(zhǔn)率高而查全率低的檢索策略,即依次檢索篇名、關(guān)鍵詞。鑒于需要保證文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)性和權(quán)威性,本文僅選擇“核心期刊”和“CSSCI”,以財(cái)務(wù)共享為檢索詞,依次檢索篇名、關(guān)鍵詞,最終得到截止至2020年12月20日前共342篇文獻(xiàn),但由于其中部分是無效文獻(xiàn),即指一些采訪報(bào)道、工作報(bào)告等,不屬于本文需要研究的財(cái)務(wù)共享研究熱點(diǎn)范圍,因此對這342篇文獻(xiàn)又進(jìn)行了再一步的手工剔除無效文獻(xiàn),最終得到高質(zhì)量有效文獻(xiàn)308篇。
三、基于Citespace信息可視化功能
(一)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析
關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜可以揭示該學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)?;?006到2020年見發(fā)表的論文,首先選取每一年中被引次數(shù)最高的前30篇引文(即設(shè)置時(shí)間切片為一年,TopN=30),構(gòu)建當(dāng)年的共引網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而合成各年網(wǎng)絡(luò)得出關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖譜如下圖1。圖1有網(wǎng)絡(luò)有45個(gè)節(jié)點(diǎn)、88條關(guān)系連線、網(wǎng)絡(luò)密度為0.889。在知識圖譜中節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞,節(jié)點(diǎn)越大,頻次越高,越重要,紫色圓圈就意味著對該關(guān)鍵詞的重點(diǎn)標(biāo)注;連線代表共現(xiàn)關(guān)系,連線粗細(xì)代表緊密程度,連線越粗代表關(guān)系越緊密,連線顏色代表年份,顏色意義由淺淡到明艷依次代表從2007年到2019年(具體對應(yīng)可見圖1上方欄)。本文列出每個(gè)關(guān)鍵詞具體的頻次和中心性如下表1(以頻次為依據(jù)由高到低排列)。關(guān)鍵詞的頻次即其出現(xiàn)的次數(shù),中心性即其在所有關(guān)鍵詞中的地位,頻次越高,其中心性也越強(qiáng)?!柏?cái)務(wù)共享”、“財(cái)務(wù)共享服務(wù)”、“共享中心”、“財(cái)務(wù)共享中心”等均是財(cái)務(wù)共享標(biāo)志詞,高頻次、高中心性均反映了關(guān)鍵地位。其次與“財(cái)務(wù)共享”聯(lián)系最緊密的是“大數(shù)據(jù)”、“業(yè)務(wù)流程”、“流程再造”、“業(yè)財(cái)融合”、“機(jī)器人流程自動(dòng)化”等。除此之外,有些關(guān)鍵詞頻次低、中心性也低的關(guān)鍵詞成為熱點(diǎn)詞匯的可能性也較低,對于這部分關(guān)鍵詞,需要學(xué)者辨認(rèn)是否有真正研究價(jià)值,但是還有一部分關(guān)鍵詞頻次低、中心性高的關(guān)鍵詞需要被額外注意,因?yàn)檫@一部分詞匯有較大可能成為未來的熱點(diǎn),例如“業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)”、“決策支持”、“智能財(cái)務(wù)”、“人工智能”、“信息化”等。
(二)關(guān)鍵詞聚類分析
利用citespace進(jìn)行聚類分析,每個(gè)聚類是多個(gè)緊密相關(guān)的詞組成的。在關(guān)鍵詞聚類分析中,Modularity-聚類模塊值(Q值)和Silhouette-聚類平均輪廓值(S值)表征著聚類效果是否有效。一般認(rèn)為Q>0.3意味著聚類結(jié)構(gòu)是顯著的;S>0.5意味著聚類是合理的,S>0.7意味著聚類是令人信服的。本文使用對數(shù)似然算法(LLR)對高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類,于是得出財(cái)務(wù)共享關(guān)鍵詞聚類圖如圖2,得到Q值=0.5143>0.5,S值=0.7884>0.7,因此判斷本文聚類分析有效,說明近年來的研究文獻(xiàn)主要圍繞財(cái)務(wù)共享(財(cái)務(wù)共享和財(cái)務(wù)共享服務(wù)可視為一個(gè)聚類)、智能財(cái)務(wù)、深度學(xué)習(xí)三大聚類群組展開。本文同時(shí)列出每個(gè)聚類的詳細(xì)信息如表2,包括每個(gè)聚類的節(jié)點(diǎn)數(shù)、S值,以及每個(gè)聚類LLR標(biāo)簽值最大的三個(gè)關(guān)鍵詞。從包含節(jié)點(diǎn)數(shù)來看,聚類1和聚類2包含的節(jié)點(diǎn)數(shù)最多,同區(qū)塊鏈、智能合約、云會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理模式等關(guān)鍵詞聯(lián)系最緊密。從S值來看,聚類3最高,其次是聚類4,說明財(cái)務(wù)共享現(xiàn)有研究要也在聚焦智能財(cái)務(wù)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等方面。在4個(gè)聚類之中,聚類1、3、4的S值分別都大于0.7,并且最大值達(dá)到了0.931,也說明了聚類有效。
(三)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)知識圖譜分析
關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)知識圖譜是依據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)初現(xiàn)時(shí)間確定關(guān)鍵詞所屬時(shí)區(qū),連線及粗細(xì)表示前沿關(guān)鍵詞在后續(xù)年份出現(xiàn)的頻次以及與其他關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系。通過關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)知識圖譜可以直觀地觀測到某一學(xué)科領(lǐng)域前沿關(guān)鍵詞表2財(cái)務(wù)共享關(guān)鍵詞聚類詳細(xì)信息初現(xiàn)時(shí)間及關(guān)系。因此,通過觀察關(guān)鍵詞財(cái)務(wù)共享的時(shí)區(qū)知識圖譜,并把各時(shí)期熱點(diǎn)關(guān)鍵詞與時(shí)代背景結(jié)合起來,可以更加直接明了地理清財(cái)務(wù)共享相關(guān)研究的演進(jìn)過程,以及把握未來發(fā)展趨勢方向。由圖3可見,有關(guān)財(cái)務(wù)共享的研究在起初一直圍繞中心本身,研究范圍較為籠統(tǒng)寬泛。在2015年起,研究分支逐漸豐富多元,由籠統(tǒng)寬泛向細(xì)致具體轉(zhuǎn)化,并且趨勢與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)相靠攏。財(cái)務(wù)共享研究趨勢的轉(zhuǎn)變是由于隨著發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)逐步成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)創(chuàng)新的重要力量,同時(shí)在2015年頒布了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》,標(biāo)志著我國全面進(jìn)入“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代,這給會(huì)計(jì)行業(yè)變革和發(fā)展帶來了新的功能。因此2015年后財(cái)務(wù)共享的研究也產(chǎn)生了更順應(yīng)時(shí)代發(fā)展需求的新研究方向與課題。
四、結(jié)語
首先,通過財(cái)務(wù)共享關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜,得出現(xiàn)有財(cái)務(wù)共享研究熱點(diǎn)關(guān)鍵詞在“大數(shù)據(jù)”、“業(yè)財(cái)融合”等,在以后的研究需要重點(diǎn)注意頻次低且又具有一定重要性的關(guān)鍵詞,例如“人工智能”、“信息化”、“深度學(xué)習(xí)”等。其次,通過財(cái)務(wù)共享關(guān)鍵詞聚類圖譜,得出說明近年來的學(xué)者研究主要圍繞財(cái)務(wù)共享、智能財(cái)務(wù)、深度學(xué)習(xí)三大聚類群組展開。最后,通過財(cái)務(wù)共享關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜,得出財(cái)務(wù)共享的研究在隨著時(shí)代背景的發(fā)展不斷調(diào)整動(dòng)態(tài),順應(yīng)會(huì)計(jì)行業(yè)要進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)變革趨勢,朝著更智能、深度學(xué)習(xí)的方向細(xì)化開展。
作者:李茗君 單位:南京審計(jì)大學(xué)