CiteSpace是陈超美博士与大连理工大学WISE实验室联合研发的科学文献计量软件，可以实现文献可视化分析 [5] 。CiteSpace软件具有处理不同数据库的文献信息并呈现可视化结果，以及揭示研究主题之间的联系等优势，使得研究者能快速把握研究领域的研究现状，研究热点，研究发展脉络等 [6] 。基于此，本文采用CiteSpace软件对知识整合领域文献进行可视化分析，具体包括作者分析，机构分析，关键词分析，关键词突现分析等。

本文研究文献来源于中国知网(CNKI)学术期刊数据库，首先选择“高级检索”功能，检索“主题”输入“知识整合”，“条件”设置为“精确”，检索时间跨度为2001年~2024年，截至日期为2024年3月19日。其次，为保证文章的质量与分析的科学性，期刊“来源类别”只选择中文核心和CSSCI (含拓展版)。最后对检索得到的文献进行筛选，学科选择“企业经济”，“宏观经济管理与可持续发展”，“管理学”。为了确保研究问题的准确性，通过阅读文献标题，摘要，关键词等手动剔除不相关文献，最终得到652篇有效中文文献，并以Refworks格式导出。

本文对检索得到的652篇知识整合领域文献进行统计分析，结果见 图1 。由 图1 可知，知识整合领域的发文量在整体趋势上呈现出波动式上升趋势。2001~2005年发文量增长较为缓慢是由于知识整合相关研究处于起步阶段，这一时期学者们主要在知识理论的范畴内进行研究。2002年，任皓和邓三鸿对知识整合的概念进行界定并阐述其内涵和主要形式 [7] 。此外，我国于此年加入世界贸易组织(WTO)促使我国企业走向国际化，意味着国内企业面临着与全球各国企业竞争的压力，使得国内企业不得不进行制度与技术创新，因此学者们开始将知识整合与企业管理相结合。

在2006~2015年间发文量增长迅速，其中2012年发文量达到峰值，发文量为51篇。这一时期知识整合发文量为389篇，占总发文量59%。随着知识经济时代的到来，企业对于知识的认识和实践水平有所提高。企业要想在激烈的竞争中保持优势，必须重视知识及知识管理的作用。对知识进行管理知识不仅能够使企业保持竞争优势，还能帮助企业更加准确地预测市场环境的变化。因此，在这期间对于知识整合领域的研究主要围绕企业技术创新，核心竞争力，企业知识整合模式，机理等方面进行研究。

2016年~2024年3月9日，知识整合领域的发文量为218篇，占总发文量33%。另外，知识整合领域的发文量在2017年和2019年迎来小高峰，发文量均为36篇。这此期间知识整合大多作为中介变量，研究其对创新绩效，团队创造力，创新能力等的影响。知识整合领域的研究大多受经济与社会环境的影响，能够结合当下时事热点进行深入探讨，具有一定的研究价值。

应用CiteSpace对导出的CNKI数据库进行发文作者分析，结果见 图2 ，发文量最多的是谢洪明，发文量为8篇，其次是刘岩，发文量为6篇。根据普赖斯定律，计算公式为： $M=0.749\sqrt{N_{\max }}$，求得M = 2.1，取整为2篇，即发文量大于2篇的作者为该研究领域核心作者。经统计分析，核心作者共有22位，共发文87篇，占总样本量的13%，尚未达到总样本量的一半，表明国内知识整合领域尚未形成核心研究作者群。

知识整合研究的发文机构分布见 图3 ，发文量最多的机构是哈尔滨工程大学经济管理学院，发文量为33篇。其次是华南理工大学工商管理学院，发文量为30，其中发文量最多的作者谢洪明来自华南理工大学工商管理学院。根据普赖斯定律公式计算得到M = 4.3，即发文量大于4篇的机构为该研究领域的核心机构。核心机构共有24个，共发文252篇，占总样本量的38%，尚未达到总样本量的一半，说明国内知识整合领域尚未形成核心研究机构群。

应用CiteSpace软件进行关键词共现分析，通过关键词共现分析可以了解某领域的研究热点，某关键词出现的频次越高，且中心性系数大于0.1，则认为该关键词为研究热点 [8] 。关键词共现图谱见 图4 ，除去“知识整合”，“知识管理”、“创新绩效”、“知识共享”、“动态能力”等关键词构成图谱的主要部分。 表1 是通过软件得到的出现频次超过10次的关键词，并表明了关键词出现的频次和中心性系数。中心性系数大于0.1的关键词有“知识整合”，“知识管理”，“创新绩效”，表明这三个关键词与其他关键词联系较多，且对其他关键词研究具有一定影响力。

对关键词共现图谱进行聚类分析能够进一步整合和归纳研究热点 [9] 。 图5 为知识整合的关键词聚类，由此可以揭示知识整合的热门研究主题。聚类模块Q值为0.6068 (见 图5 )，大于参考值0.3，说明聚类结构显著。Q值越高，说明聚类效果越好。聚类评价轮廓值S为0.9322，大于参考值0.5，说明聚类结果是合理的，且效果很好。 图5 显示关键词聚类共11组，除去检索词，对聚类进行分类整理，如 表2 所示，主要分为知识整合的影响因素和组织层面知识整合的研究。

第一类为知识整合的影响因素，包括#2知识管理，#4吸收能力，#5知识共享，#8知识流动。知识整合是知识管理的重要过程之一，吸收能力是知识整合能力的基础。张永云等基于知识管理和环境动态性视角，研究失败学习对商业模式创新的影响，并将知识管理作为中介变量，且将其分为知识获取，整合，创造三个维度 [10] 。刘娟等通过实证研究发现IT驱动的知识吸收能力正向影响企业突破性创新绩效，其中组织任务环境起调节作用，企业知识吸收能力越强，越能促进突破性创新绩效 [11] 。

知识整合是一个动态，交互与开放式结构，需要个体与组织内外海量的知识相互联系与互动。知识流动和知识共享为知识整合提供了动态的信息流和知识库，使得知识能够朝着不同方向流动并相互融合，形成更为系统和完整的知识体系。童红霞通过研究表明知识共享正向影响开放式创新，知识整合能力和创新绩效，并且开放式创新，知识整合能力均在知识共享与创新绩效间起中介作用 [12] 。李柏洲等以有产学研合作经验的高新技术企业为研究样本，以互惠文化为控制变量，建立三维Logistic演化模型，研究企业合作型原始创新知识流动过程中知识共享，知识整合和知识创造的动态演化趋势 [13] 。在产学研合作过程中，将知识进行充分共享，并有效地吸收整合知识对于创新联合进行技术创新十分关键，因此这类话题是可能是未来研究的热点。

第二类为组织层面知识整合的研究，包括#1创新绩效，#3产业集群，#6合作创新，#7创新能力，#9价值链，#10创业导向。

创新绩效。要提高创新绩效，离不开企业间共同合作，进而创造出新价值。王庆金等通过实证研究表明在军民融合背景下，企业间价值共创正向影响企业创新绩效，关系学习，知识整合在企业间价值共创和企业创新绩效间均发挥中介作用，而企业数字化转型在企业价值共创和企业关系学习之间起调节作用 [14] 。王莉静等以制造业企业为研究对象进行实证研究，研究结果表明跨界搜索正向影响企业知识整合，跨界搜索，知识整合均正向影响企业服务化绩效 [15] 。虽然已有的文献研究知识整合与创新绩效之间的关系比较多，但未来此类话题仍然值得关注。

产业集群。企业通常在相近的地理位置上集中存在，并通过共享知识，资源，人才等方面进行合作。因此，学者们通常研究产业集群中的知识整合和创新，进而影响创新绩效。左安斌以产业集群为研究视角，研究发现流通企业关系嵌入正向影响企业技术创新绩效，且知识整合在其中起中介作用 [16] 。张紫璇等以山西省7个产业集群为研究对象，研究文化相似性对企业竞争偏执的影响，文化相似程度越高，竞争偏执程度也越高，文化相似通过知识整合能力影响企业竞争偏执 [17] 。

合作创新。单个企业进行创新活动可能会面临资源短缺，创新知识不足，资金不足等问题，因而企业需要与其他主体进行合作创新。齐廉文等通过案例仿真发现在创业生态系统中，共生型企业能够与伙伴企业顺畅地进行知识交流，并建立良好的合作关系，相较之下，竞争型企业与伙伴企业由于存在竞争关系，导致在知识转移的过程中双方会有意识地对知识进行保留 [18] 。

创新能力。不同领域，不同部门的知识往往具有独特的视角和价值，通过整合这些知识，企业可以打破原有的思维局限，发现新的创新点。封伟毅等基于知识整合和共享视角，构建产学研合作提高企业创新能力的机理模型，说明产学研合作加强知识整合能力有助于提高企业创新能力 [19] 。王凯等基于融合知识基础观和动态能力理论，探讨企业创新资源能力形成机理，并阐述企业如何通过整合内外部资源和知识提高企业创新能力和创新绩效 [20] 。

创业导向。对于创业企业来说，将知识资源整合不仅有助于企业核心竞争力的形成，还能促进企业技术创新。杨刚等以创业企业为研究对象，研究结果表明创业企业内外部网络能力正向影响知识整合，知识整合既能积累知识，又能通过知识重组创新知识，进而应对市场环境以及消费者需求的变化，最终实现商业模式创新 [21] 。以创业导向的企业为研究对象的知识整合是未来值得探讨的研究方向。

价值链。价值链的作用在于帮助企业了解产品或服务的生命周期，确定企业的经营范围，找到增加价值的机会 [22] 。郑浩等以知识链整合作为中介变量，研究发现生产性服务企业在全球生产性服务价值链位置越高，对知识有很高的洞察力，越能把握知识整合，进而提升企业创新绩效 [23] 。

关键词的突现图谱能够展示关键词的活跃度，有助于研究者了解某一阶段某个研究领域的前沿热点或趋势。应用CiteSpace进行关键词突现检测，关键词突现图谱见 图6 。在 图6 中，展示了前20个突显词，突现强度排名前三的是创新绩效(6.83)，知识创新(6.27)，吸收能力(3.91)。其中，“创新绩效”关键词的突现时间持续最短，但突现强度最强，这表明在2018~2020年内，相关创新绩效与知识整合的研究呈爆发式增长，其研究主题是该时间段的研究热点。2001年“核心能力”这一关键词出现，且持续的时间最长，持续时间为8年。其次，“合作创新”和“社会资本均持续了较长时间，持续时间为6年。此外，近几年出现的关键词有“价值共创”，“创新绩效”，“知识获取”和“研发团队”。其中，“价值共创”这一关键词从2020年出现之后仍持续至今，反映出该主题仍可能是未来的研究热点。另外，学术界围绕“创新绩效”，“知识获取”，“研发团队”这三个关键词领域的相关研究集中在近几年，说明在未来一段时间内这三个关键词仍可能是重要的研究方向。

应用CiteSpace软件进行关键词聚类时间线分析，可以了解知识整合领域随时间变化的主要研究内容，关键词聚类时间线图谱见 图7 。由 图7 可知，不同时期的研究关注点不同，根据关键词的演化，将知识整合领域的研究划分为研究起步阶段，快速发展阶段，稳定发展阶段。

研究起步阶段(2001~2005)。知识整合作为关键词最早出现在2001年，同时核心能力这一关键词也出现了。这一阶段主要对知识整合进行初步探索，研究集中于知识整合的概念界定，过程机理，主要理论，方法措施等。此外，随着我国加入WTO，企业间竞争愈发激烈，因此企业开始重视对知识的整合。胡汉辉等认为提升企业核心能力的关键在于知识的整合，并提出了知识发展模型 [24] 。

快速发展阶段(2006~2015)。这一阶段研究方向不断增加，研究内容不断丰富。从研究内容来看，组织学习，知识网络，社会资本，知识创新等进入研究视野。从研究方法来看，从定性研究转向定量研究，知识整合在实证研究中开始作为中介变量。从研究主体上看，从单个企业的知识整合拓展到合作企业间的知识整合。此外，知识整合涉及的对象不仅是企业与员工，还涉及到顾客。如陈力等通过案例研究发现新产品开发绩效不仅会受到技术成熟度影响，还会受到顾客的特性影响，因此企业应当选择恰当的顾客进行知识整合 [25] 。

稳定发展阶段(2016~2024)。知识整合对于团队创造力，创新绩效，绿色技术创新得影响成为这一阶段的研究热点。如臧维等探讨了团队跨界行为对团队创造力的影响，这种影响主要通过知识整合能力的中介作用来实现，且知识整合能力正向影响团队创造力 [26] 。姚伟民等将知识整合分为内部知识整合和外部知识整合两个维度，研究结果表明知识整合积极促进公司的创新绩效 [27] 。宋德勇等发现企业数字化能够通过知识整合效应来影响绿色技术创新，这表明知识整合在技术创新中起重要作用 [28] 。

本文应用CiteSpace可视化软件，对知识整合领域2001~2024年文献进行计可视化分析，由此得出了以下结论：(1) 通过发文量分析，发现知识整合领域的发文量呈波动式上升。(2) 通过发文作者分析和发文机构分析发现，知识整合领域并未形成核心作者、机构群。(3) 通过关键词共现分析，发现中心度大于0.1的关键词有知识整合，知识管理和创新绩效。(4) 通过关键词聚类分析，发现关键词聚类共有11组，并对关键词聚类进行分类整理，分为知识整合的影响因素和组织层面知识整合。(5) 通过关键词突现分析，发现知识整合领域的研究热点为创新绩效，知识获取，研发团队和价值共创。(6) 通过关键词聚类的时间线分析，将知识整合领域研究分为三个阶段，分别是研究起步阶段，快速发展阶段和稳定发展阶段。

基于本文的研究结论和社会实际，对知识整合领域未来研究提出以下展望：(1) 在研究层次上，目前对于知识整合的研究大多聚焦于组织层面，而个体层面知识整合的相关研究较少。对于个体层面，如向纯洁等基于ASA模型，从社会媒体化使用的三类支持，即信息，社交和情感支持，探究知识型员工知识整合的作用机制 [29] 。未来的知识整合研究可以从个体层面出发，一方面可以研究知识整合对员工创造力，员工工作绩效的影响，还可以研究团队员工工作氛围如何影响知识整合。另一方面，可以关注不同领导类型通过知识整合影响团队创造力或团队创新绩效。对于组织层面，价值共创、创新绩效、社会资本、绿色创新等仍是未来的研究热点。

(2) 聚焦国内企业的发展实践，当前，为破解关键技术“卡脖子”问题，中央提出组建“政，产，学，研，用”创新联合体，在进行融通创新的过程中，如何有效保障创新要素动态流动共享的问题亟需解决，其中涉及到知识的流动共享，知识的整合。因此，未来可以研究创新联合体进行融通创新的知识整合机理，以及研究共建创新联合体通过知识整合影响企业创新绩效。

(3) 在研究视角方面，未来研究可以从社会资本视角、能力视角、社会化媒体视角等研究知识整合。尤其社会化媒体的出现，使得企业员工可以通过网络化，信息化手段，与同事，合作伙伴甚至行业专家进行实时互动，获取最新的行业动态和专业知识，并将所需要的知识整合起来。此外，未来研究可以进一步探讨如何利用社会化媒体的优势，促进企业内外部的知识流动和共享，从而实现更高效的知识整合。