關(guān)于競爭情報的主要影響因素分析論文

　　1986 年以來(lái)， 隨著(zhù)我國競爭情報的迅猛發(fā)展，國內的中文競爭情報著(zhù)作已有百部之多， 競爭情報領(lǐng)域已成為研究的沃土[1]. 然而在企業(yè)競爭情報的實(shí)際應用方面，我國與國外相比仍有一定差距[2],而且企業(yè)的不同領(lǐng)域、規模、運營(yíng)狀況等也在不同程度上影響著(zhù)競爭情報的應用[3]. 運作好競爭情報關(guān)鍵影響因素對于競爭情報活動(dòng)可以起到節約人力物力、降低支出、提高效率等積極作用。 本文首先對一些代表性學(xué)者的觀(guān)點(diǎn)進(jìn)行分析， 總結出競爭情報的關(guān)鍵影響因素。 然后基于 CNKI 的 2000 篇中文文獻，對其關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類(lèi)，對總結出的關(guān)鍵影響因素加以驗證，作出結論，對競爭情報的關(guān)鍵影響因素作出判斷， 以期對企業(yè)的競爭情報工作能起到一定的指導作用。

　　1 基于內容分析法的競爭情報影響因素分析

　　1.1 內容分析法

　　內容分析法是一種客觀(guān)、系統、定量地描述交流明顯內容的研究方法[4]. 其類(lèi)型主要有解讀式內容分析法、 實(shí)驗式內容分析法和計算機輔助內容分析法 3 種[5]. 本文使用的方法為解讀式內容分析法。

　　1.2 代表性學(xué)者的觀(guān)點(diǎn)分析

　　1.2.1 樣本數據的由來(lái)與分類(lèi)標準

　　國內外學(xué)者從理論上對競爭情報的影響因素提出過(guò)多種觀(guān)點(diǎn)， 界定的競爭情報關(guān)鍵影響因素也從 3 個(gè)到 13 個(gè)不等。 本文參考了米勒[6]、 陳峰和梁戰平[7]、 賈沃斯基[8]、 岡薩雷斯[9]、 杜加爾[10]、GIA[11]（全球情報聯(lián)盟 ）、王煜全[12]、克羅尼奧斯[13]、巫玲[14]、托馬斯[15]、鄭榮[16]、張晉華和董文清[17]、謝友寧和杜小丹[18]等人的研究，并在盛小平和黃丹[19]兩位學(xué)者的研究基礎上，對以上學(xué)者觀(guān)點(diǎn)基于內容，將其中的類(lèi)似概念、上下位類(lèi)概念等進(jìn)行歸納。

　　1.2.2 代表性學(xué)者的觀(guān)點(diǎn)歸類(lèi)分析

　　本文根據對各樣本的內容分析， 主要將其分為相似或相同關(guān)系、包含與被包含關(guān)系，以及其他，從而得到相關(guān)結果（見(jiàn)表 1）。 為了便于表述，本文為作者給出以下代碼：1-米勒；2-陳峰和梁戰平；3-賈沃斯基；4-岡薩雷斯；5-杜加爾；6-GIA;7-王煜全等人；8-楊和克羅尼奧斯；9-巫玲；10-托馬斯；11-鄭榮等人；12-張晉華和董文清；13-謝友寧和杜小丹。

　　1.2.3 競爭情報關(guān)鍵影響因素統計結果

　　從表 1 中可以看出，企業(yè)文化、企業(yè)內部支持、專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力、企業(yè)規模與內部結構、信息技術(shù)設施及發(fā)現和滿(mǎn)足情報需求的支持率均大于或等于 50%, 是多數學(xué)者共認的對競爭情報產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素。

　　2 關(guān)鍵詞聚類(lèi)對競爭情報關(guān)鍵影響因素的驗證

　　2.1 基于語(yǔ)義分析的關(guān)鍵詞聚類(lèi)統計

　　2.1.1 關(guān)鍵詞詞頻統計

　　筆者從 CNKI 中以“競爭情報”為主題，按被引量排序，對 2000 篇文獻進(jìn)行關(guān)鍵詞統計分析。 剔除了一些與競爭情報影響因素無(wú)關(guān)或表意不明的關(guān)鍵詞，并將關(guān)鍵詞出現頻次的閾值設置為大于等于 6,得到 90 個(gè)關(guān)鍵詞。

　　2.1.2 基于語(yǔ)義分析的關(guān)鍵詞聚類(lèi)

　　將 90 個(gè)關(guān)鍵詞根據語(yǔ)義，歸入表 1 競爭情報的影響因素中，得到部分聚類(lèi)結果如：企業(yè)文化中包含了企業(yè)信息、企業(yè)戰略、企業(yè)文化；專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力中包括數據挖掘、 專(zhuān)利分析等 31 個(gè)關(guān)鍵詞；企業(yè)規模與內部結構包括中小企業(yè)、 人際網(wǎng)絡(luò )等。 另外，企業(yè)內部支持、激勵機制、信息共享機制和工作流程 4 個(gè)因素沒(méi)有可被包含的關(guān)鍵詞。

　　2.2 基于 SPSS 共詞分析的關(guān)鍵詞聚類(lèi)統計

　　2.2.1 構建關(guān)鍵詞的共現矩陣并聚類(lèi)

　　共詞分析法是一種定性定量結合的研究方法。

　　本文中，我們將按選定高頻詞、構建共詞矩陣，以及選取統計方法的步驟循序漸進(jìn)地展開(kāi)運用[21].

　　首先，選定高頻詞；其次，構建出這些關(guān)鍵詞的共現矩陣； 然后將該共詞矩陣導入 SPSS 分析軟件，計算出其相似性矩陣。

　　運用類(lèi)間平均鎖鏈法將該相似性矩陣按照組間聯(lián)接的方法， 以 Pearson 相關(guān)性為度量進(jìn)行聚類(lèi)分析，得出結果（部分）如圖 1 所示。

　　2.2.2 SPSS 聚類(lèi)結果分析

　　由圖 1 可以看出， 對于大部分關(guān)鍵詞的小范圍聚類(lèi)，SPSS 的分析結果基本符合前文的分類(lèi)， 部分與專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力或信息技術(shù)設施有關(guān)的關(guān)鍵詞分散于“企業(yè)外部環(huán)境”及“發(fā)現和滿(mǎn)足情報需求”等關(guān)鍵詞中。 如“數據挖掘”“大數據”“數據倉庫”等，雖然從語(yǔ)義上隸屬于 “專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力”“企業(yè)外部環(huán)境”與“信息技術(shù)設施”3 個(gè)不同分類(lèi)，但在具體的文獻分析中， 這 3 個(gè)關(guān)鍵詞的共現情況相對常見(jiàn)，因此會(huì )被軟件聚為同類(lèi)。類(lèi)似的還有“競爭環(huán)境”“競爭策略”“競爭對手”“競爭優(yōu)勢”“動(dòng)態(tài)競爭” 等；“情報分析”“微博客”“分析方法”等。

　　2.3 基于關(guān)鍵詞的競爭情報關(guān)鍵影響因素統計分析

　　基于對圖 1 的分析， 對原分類(lèi)進(jìn)行了一些微調，得出關(guān)鍵影響因素在文獻中出現的頻率如表 2 所示。

　　2.4 關(guān)鍵詞的競爭情報關(guān)鍵影響因素統計結果

　　由表 2 可以看出，在被統計的文獻中，提到最多的 5 個(gè)影響因素為：專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力、企業(yè)規模與內部結構、信息技術(shù)設施、企業(yè)外部環(huán)境、發(fā)現與滿(mǎn)足情報需求。其在所有關(guān)鍵詞中出現頻次均為 100 次以上。 說(shuō)明這 5 項影響因素是比較關(guān)鍵的。 其中發(fā)現與滿(mǎn)足情報需求和專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力 2 項因素的統計頻次遠遠超過(guò)其他 3 項，達到 900 次以上。

　　3 解讀式內容分析和關(guān)鍵詞聚類(lèi)分析的結果比較

　　3.1 不同分析結果中共同因素的比較

　　表 1 與表 2 同樣篩選出的比較關(guān)鍵的因素為：專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力、信息技術(shù)設施及發(fā)現與滿(mǎn)足情報需求。 這說(shuō)明以上 3 個(gè)影響因素的確非常關(guān)鍵。

　　3.2 不同分析結果中差異因素的比較

　　3.2.1 企 業(yè) 文 化 與 企業(yè)內部支持

　　企 業(yè) 文 化 與 企 業(yè)內部支持 2 項因素是國內外學(xué)者非常重視的，但在文獻統計分析中所占比例卻非常低。

　　這是由于被統計的文獻都是以競爭情報為主題的學(xué)術(shù)論文。 如果為了更好地開(kāi)展競爭情報工作，而讓相關(guān)工作人員或研究者去研究如何使企業(yè)文化更友好，無(wú)疑是一種本末倒置、 收效甚微的行為。 另一方面，企業(yè)文化本來(lái)就是一個(gè)很寬泛的、 影響深遠的課題，如果在這個(gè)課題上深入研究下去，那么文章的主題顯然就不會(huì )是競爭情報。 同樣，“企業(yè)內部支持”也不會(huì )在以競爭情報為主題的學(xué)術(shù)論文中有比較高頻率的出現。

　　3.2.2 企 業(yè) 外 部 環(huán) 境因素

　　在 關(guān) 鍵 詞 詞 頻 統計中，企業(yè)外部環(huán)境因素的出現頻次達到 125次， 但這個(gè)因素在表 1統計的 13 位研究者中支持率并不突出。

　　在屬于企業(yè)外部環(huán)境因素的關(guān)鍵詞中， 除競爭對手、競爭環(huán)境以外，網(wǎng)絡(luò )環(huán)境、大數據等類(lèi)似時(shí)代背景的描述性關(guān)鍵詞占到一半以上。 根據 CNKI 的指數統計，對于網(wǎng)絡(luò )環(huán)境、知識經(jīng)濟時(shí)代這樣的關(guān)鍵詞， 其在國內學(xué)術(shù)關(guān)注度大約是在 2005 至 2010 年間呈上升趨勢并達到一定高度的。 在被統計的文獻中， 包含網(wǎng)絡(luò )、 大數據等關(guān)鍵詞的文獻多發(fā)表于2006 年以后。 在表 1 中提到企業(yè)外部環(huán)境因素的 6位學(xué)者中，有 4 位是國內學(xué)者，占全部國內學(xué)者中的2/3. 這也說(shuō)明在這樣的環(huán)境背景影響下，國內學(xué)者針對我國實(shí)際情況， 對競爭情報的關(guān)鍵影響因素也做出了相應判斷。

　　4 總結與討論

　　4.1 總結

　　競爭情報的關(guān)鍵影響因素有企業(yè)文化、 企業(yè)內部支持、 專(zhuān)業(yè)人員素質(zhì)與能力、 企業(yè)規模與內部結構、信息技術(shù)設施及發(fā)現與滿(mǎn)足情報需求 6 個(gè)。隨著(zhù)計算機技術(shù)的發(fā)展，大數據時(shí)代的全面到來(lái)，企業(yè)外部環(huán)境因素也應受到國內競爭情報工作者們足夠的重視。

　　4.2 本文的不足之處

　　首先， 本文使用的共詞分析方法中所統計的文獻僅來(lái)自于中文數據庫， 因此研究結果可能僅對國內情況有較好的適用性。

　　其次， 在基于關(guān)鍵詞的競爭情報影響因素統計分析中，可以明顯看出關(guān)鍵詞頻次的統計差異較大，排名第一的“發(fā)現與滿(mǎn)足情報需求”的出現頻次是同為關(guān)鍵因素之一的“企業(yè)規模與內部結構”的 10 倍。

　　因此，在本文所列的影響因素中是否應有層級劃分，如何劃分， 以及劃分后的統計分析結果又將具有怎樣的指導意義，或許值得繼續深入研究。

　　最后，基于木桶效應與閾值理論，競爭情報的某個(gè)或某幾個(gè)關(guān)鍵影響因素要“短”到什么程度會(huì )使其他因素對競爭情報的正面影響趨于零？另一方面，是否存在一個(gè)閾值， 當競爭情報的某個(gè)或某幾個(gè)關(guān)鍵影響因素在超過(guò)一個(gè)閾值后便可無(wú)視“短板”,繼續對競爭情報產(chǎn)生積極的作用？ “短板”與“閾值”能否量化，不同影響因素的“短板”與“閾值”是否不同，以及企業(yè)對于“短板”和“閾值”因素的投入又應該如何取舍？ 這些都是值得研究的、具有實(shí)際意義的問(wèn)題。

　　參考文獻

　　[1] 陳峰 . 競爭情報理論方法與應用案例[M]. 北京：科學(xué)技術(shù)文獻出版社，2014:20-22.

　　[2] 陳曉梅 . 競爭情報及其在中國的發(fā)展與應用[D]. 青島：中國海洋大學(xué)，2003.

　　[3] 徐宏宇 ,張左之。 中國企業(yè)競爭情報實(shí)施現狀調查分析[J]. 圖書(shū)情報工作，2010,54（2）：82-86.

　　[4] Allen B,竇平安。 圖書(shū)情報學(xué)研究中的內容分析法[J]. 國外情報科學(xué)，1993,11（1）：27-30.

　　[5] 邱均平，鄒菲。 關(guān)于內容分析法的研究 [J]. 中國圖書(shū)館學(xué)報，2004,30（150）：14-19.

　　[6] 杰里·P·米勒。 企業(yè)情報智囊團成員。 新千年情報 :數字時(shí)代理解與實(shí)施競爭情報[M]. 劉敏，盧平，張東，等，譯。北京：科學(xué)技術(shù)文獻出版社，2004:32-33.

　　[7] 陳峰，梁戰平。 競爭情報與戰略管理 [M]. 北京 :科學(xué)技術(shù)文獻出版社，2004:26.

【競爭情報的主要影響因素分析論文】相關(guān)文章：

谷子消費影響因素分析03-27

審計證據數量的影響因素分析03-21

影響石灰土質(zhì)量的因素分析及其對策論文03-09

有關(guān)汽輪機葉片動(dòng)應力的影響因素的分析論文02-24

影響汽車(chē)制動(dòng)性能的因素論文05-30

競爭情報在現代企業(yè)發(fā)展中的作用分析03-29

地鐵站乘客上下車(chē)效率因素影響分析論文11-25

關(guān)于競爭情報分析員的職業(yè)道德與素質(zhì)分析12-06

土壤污染的主要影響因素與保護措施論文（通用10篇）02-13

競爭情報服務(wù)于企業(yè)發(fā)展的思路論文11-09