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一、引言
随着现代财务管理理念的变革，以及企业财务信息化的快速发展，企业相关利益者需求的不仅仅是以往财务传统功能下提供的信息。借助于财务共享，企业可以摆脱反复零琐碎的规范化、流程化的业务活动，降低运行成本，提高财务效率，并有更多的精力和人员来专注于提高企业核心业务管理。财务共享俨然成为现代企业运行中不可或缺的关键一环，而为了促进财务共享在企业发挥最大价值，解决企业真实存在难题，学者们的相关研究也为此奠定了重要基础。韦德洪、陆韵佳（2020）明确了财务共享的客体、主体和路径研究，张庆龙（2020）基于数字化转型背景研究了财务共享服务如何再升级。基于业财融合视角，宗文娟、王伯伦（2020）、梁恒（2020）等学者，均选取个体案例代表，研究了财务共享模式构建。基于“大智移云”背景，张婕（2020）等以中石化为案例，研究了其财务共享众人人员优化配置。除此之外，在实行财务共享会产生的经济后果（马健、李连军，2020）、对企业成本粘性的影响（许汉友等，2020）、财务共享建设瓶颈突破（刘明朝、杜洋，2019）等方面，也都已有丰富研究成果呈现。
知识图谱作为信息可视化技术工具之一，以可视化的结果展示，解读数据的研究热点、发展进程、趋势、结构关系等，也可对未来的情况作出一定预测。本文通过信息可视化分析财务共享研究热点，可以方便学者以及各界关注财务共享人士把握财务共享发展进程，也期待能为学者们未来的研究选取提供一些有用的借鉴思路。
二、研究方法与数据来源
（一）研究方法
本文借助Citespace可视功能对财务共享研究进行分析，使用者可根据需要自定时间区间和切片间隔，在每一时间切片内形成共现，再递进合并形成可视化网络，便于清晰地看到科学知识热点研究及前沿知识。
（二）数据来源
本文选择CNKI的中国学术期刊（网络版）作为数据来源，而后需要确定数据检索策略，通常检索策略包括“查全率”和“查准率”二方面，查准率高，相应地查全率就低，由于查全率不高就会造成拒真错误；而查全率高，查准率就低，由于查准率低就会造成取伪错误。本文采取查准率高而查全率低的检索策略，即依次检索篇名、关键词。鉴于需要保证文献数据来源的相关性和权威性，本文仅选择“核心期刊”和“CSSCI”，以财务共享为检索词，依次检索篇名、关键词，最终得到截止至2020年12月20日前共342篇文献，但由于其中部分是无效文献，即指一些采访报道、工作报告等，不属于本文需要研究的财务共享研究热点范围，因此对这342篇文献又进行了再一步的手工剔除无效文献，最终得到高质量有效文献308篇。
三、基于Citespace信息可视化功能
（一）关键词共现图谱分析
关键词共现图谱可以揭示该学科领域的研究热点。基于2006到2020年见发表的论文，首先选取每一年中被引次数最高的前30篇引文（即设置时间切片为一年，TopN=30），构建当年的共引网络，进而合成各年网络得出关键词共现网络图谱如下图1。图1有网络有45个节点、88条关系连线、网络密度为0.889。在知识图谱中节点代表关键词，节点越大，频次越高，越重要，紫色圆圈就意味着对该关键词的重点标注；连线代表共现关系，连线粗细代表紧密程度，连线越粗代表关系越紧密，连线颜色代表年份，颜色意义由浅淡到明艳依次代表从2007年到2019年（具体对应可见图1上方栏）。
本文列出每个关键词具体的频次和中心性如下表1（以频次为依据由高到低排列）。关键词的频次即其出现的次数，中心性即其在所有关键词中的地位，频次越高，其中心性也越强。“财务共享”、“财务共享服务”、 “共享中心”、“财务共享中心”等均是财务共享标志词，高频次、高中心性均反映了关键地位。其次与“财务共享”联系最紧密的是“大数据”、“业务流程”、“流程再造”、“业财融合”、“机器人流程自动化”等。除此之外，有些关键词频次低、中心性也低的关键词成为热点词汇的可能性也较低，对于这部分关键词，需要学者辨认是否有真正研究价值，但是还有一部分关键词频次低、中心性高的关键词需要被额外注意，因为这一部分词汇有较大可能成为未来的热点，例如“业务财务”、“决策支持”、“智能财务”、“人工智能”、“信息化”等。
（二）关键词聚类分析
利用citespace进行聚类分析，每个聚类是多个紧密相关的词组成的。在关键词聚类分析中，Modularity-聚类模块值（Q值）和Silhouette-聚类平均轮廓值（S值）表征着聚类效果是否有效。一般认为Q>0.3意味着聚类结构是显著的；S>0.5意味着聚类是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的。
本文使用对数似然算法（LLR）对高频关键词进行聚类，于是得出财务共享关键词聚类图如图2，得到Q值=0.5143>0.5，S值=0.7884>0.7，因此判断本文聚类分析有效，说明近年来的研究文献主要围绕财务共享（财务共享和财务共享服务可视为一个聚类）、智能财务、深度学习三大聚类群组展开。
本文同时列出每个聚类的详细信息如表2，包括每个聚类的节点数、S值，以及每个聚类LLR标签值最大的三个关键词。从包含节点数来看，聚类1和聚类2包含的节点数最多，同区块链、智能合约、云会计、财务管理模式等关键词联系最紧密。从S值来看，聚类3最高，其次是聚类4，说明财务共享现有研究要也在聚焦智能财务、深度学习、大数据等方面。在4个聚类之中，聚类1、3、4的S值分别都大于0.7，并且最大值达到了0.931，也说明了聚类有效。
（三）关键词时区知识图谱分析
关键词时区知识图谱是依据关键节点初现时间确定关键词所属时区，连线及粗细表示前沿关键词在后续年份出现的频次以及与其他关键词的共现关系。通过关键词时区知识图谱可以直观地观测到某一学科领域前沿关键词初现时间及关系。因此，通过观察关键词财务共享的时区知识图谱，并把各时期热点关键词与时代背景结合起来，可以更加直接明了地理清财务共享相关研究的演进过程，以及把握未来发展趋势方向。
由圖3可见，有关财务共享的研究在起初一直围绕中心本身，研究范围较为笼统宽泛。在2015年起，研究分支逐渐丰富多元，由笼统宽泛向细致具体转化，并且趋势与互联网、大数据相靠拢。财务共享研究趋势的转变是由于随着发展，互联网逐步成为驱动经济社会创新的重要力量，同时在2015年颁布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，标志着我国全面进入“互联网+”时代，这给会计行业变革和发展带来了新的功能。因此2015年后财务共享的研究也产生了更顺应时代发展需求的新研究方向与课题。
四、结语
首先，通过财务共享关键词共现图谱，得出现有财务共享研究热点关键词在“大数据”、“业财融合”等，在以后的研究需要重点注意频次低且又具有一定重要性的关键词，例如“人工智能”、“信息化”、“深度学习”等。
其次，通过财务共享关键词聚类图谱，得出说明近年来的学者研究主要围绕财务共享、智能财务、深度学习三大聚类群组展开。
最后，通过财务共享关键词时区图谱，得出财务共享的研究在随着时代背景的发展不断调整动态，顺应会计行业要进行互联网变革趋势，朝着更智能、深度学习的方向细化开展。
作者单位：南京审计大学