我国智慧物流研究文献计量统计分析

李策国，李前兵

（1.南京工业大学，江苏 南京 211816；2.淮阴工学院，江苏 淮安 223003）

0 引言

随着大数据、人工智能以及云计算等信息处理技术的成熟，新技术与传统物流业的结合共同推动了智慧物流的发展，我国现有的物流体系逐渐由传统人工物流向智能化物流发展。在我国，智慧物流的概念最初由中国物流技术协会信息中心等单位在2009年共同提出。智慧物流就是通过利用多种现代化技术和设备构建智慧供应链，实现数据信息在物流活动中的共享。智慧物流运用了物联网、大数据、云计算等互联网信息化技术，将物流变得高效且可视化。智慧物流减少了物流风险的同时提高了物流效率。目前，国内对于智慧物流领域研究仍然不多，研究存在很大发展空间。本文以中国知网收录的对智慧物流的研究文献为基础，将智慧物流研究的时间分布、空间分布、核心特点、发展趋势进行归纳分析，为未来智慧物流的发展研究提供借鉴和参考。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据获取

通过中国知网全文数据库高级检索，以“智慧物流”为主题并且以“智慧物流”为篇名进行检索，学科领域不限，筛选掉外文和不相关文献，时间跨度为2010-2020年，文献检索日期为2020年12月5日，得到符合检索条件的文献共1 013篇。

1.2 研究方法

Cite Space是一种动态、多样、综合性强的可视化分析工具。本文先将收集筛选好的有关文献导入Cite Space中，再根据不同的分析要求得到相应的共现知识图谱，并通过聚类方法，进一步发现各要素之间的隐藏关系，来获知智慧物流领域研究特点。

2 我国智慧物流研究的时空知识图谱

2.1 我国智慧物流研究时间分布图谱

一个领域的研究文献数量最能反应领域的热度，代表了该领域的可能发展趋势。图1反映了近十年来我国智慧物流领域研究的文献数量。

图1 我国智慧物流领域研究文献数量分布曲线

由图1可知，2014年前我国对智慧物流领域研究比较少，说明当时智慧物流只是提出了相关概念，还没有开始运作和发展；从2014到2016年，相关智慧物流研究文献数量开始慢慢上升，反映了此时智慧物流行业刚刚开始发展，正稳步前进；从2016到2020年，智慧物流领域研究文献数量快速上升，并保持着较高增长率，说明在这个阶段，智慧物流领域发展迅速，研究热度不断攀升。目前，智慧物流领域的发展似乎有放缓的趋势，但依旧是当今研究的热点，越来越多的学者开始致力于研究智慧物流。

2.2 我国智慧物流研究空间分布图谱

（1）作者分析。通过对研究文献中作者的分析，可以了解智慧物流领域中哪些人研究的比较多、比较透彻，有助于我们了解到该领域的核心作者群。在Cite Space中将Author设为节点类型，得到相关文献作者的分布图谱（如图2所示）。图中作者名的大小反映了发文数量的频次，节点间距代表作者间合作关系，越近代表合作强度越高。

图2 智慧物流研究作者共现知识图谱

由图2我们可以看出，在智慧物流研究领域，发文数量在5篇以上的作者有5人，分别是何黎明、李冰漪、李静宇、庞彪、王继祥，他们发表的文献数量依次为11篇、9篇、8篇、7篇、6篇。大多数作者研究层次都比较浅，该领域发表的文献数量仅有1篇。这说明了智慧物流领域的研究比较零散，不够集中。只有少数作者，如何黎明、李冰漪等对智慧物流领域研究比较多，对该领域有着一定的认识。总体上，由于智慧物流研究领域的作者人数不多，但分布却很广，还不足以形成核心作者群。并且图中作者之间的连线非常少，作者之间基本不存在太大合作关系，不利于智慧物流深层次的研究。

（2）机构分析。机构发文能说明某一具体的单位在某领域理论研究及学科发展中的综合实力及其在本学科领域内对学界的影响。机构网络关系可以呈现不同机构之间在学术研究领域的合作关系及文献贡献。利用Cite Space得到关于智慧物流文献研究的机构共现知识图谱，如图3所示。

图3 智慧物流研究机构共现知识图谱

从图3中可以看出，研究机构大多呈现点状，无线性关系，说明各个研究机构间缺乏合作，有着进一步提升空间。对智慧物流领域研究较多的有中国物流与采购联合会、河北金融学院、上海工程技术大学、中南林业科技大学、中国仓储与配送协会等，发文数量依次为11篇、7篇、6篇、4篇、4篇。研究主要力量在高层政府机构和高校之中，而企业层在此方面研究薄弱。这说明智慧物流领域研究不够广泛，对智慧物流的实践与研究，技术角度研究的多，产业角度探讨的较少。智慧物流的发展不仅需要政府和科研院所的指导，更需要企业的参与。

（3）期刊分析。期刊作为学术交流的重要平台，期刊的载文量、期刊数量等也是评价研究实力的定量方法之一。根据文献计量统计，得到期刊分布情况如图4所示。

图4 智慧物流研究期刊分布

从图4可以看出，智慧物流领域研究文献主要来自期刊中国物流与采购、物流技术与采用、中国储运、物流工程与管理、物流科技，相应期刊收录文献数量依次为75篇、60篇、53篇、52篇、32篇。北大核心期刊有37种，CSSCI期刊有4种，但是在核心期刊和CSSCI期刊上发表的文献总体数量较少，仅有73篇，占比约为7.2%，说明对智慧物流研究文献的深度与质量有待加强。从学科角度来看，智慧物流领域研究文献的最主要学科是物流经济，有784篇相关文献，符合智慧物流是对传统物流业革新的特点。

（4）被引文献分析。一篇文献被人引用的次数越多，往往它在所研究的领域越具有代表性。通过知网数据库，梳理出智慧物流领域排名前20的高频被引文献，见表1。

由表1可以看出目前学者在智慧物流领域主要的研究方向是商讨智慧物流的未来发展问题和对策，如被引次数最多的是张春霞的《我国智慧物流发展对策》，被引次数达到96次，说明目前智慧物流体系建设可能已经有了大致框架，但是存在一些需要解决的问题来获得智慧物流的创新与突破。另外，以物联网、大数据、云计算为核心技术的智慧物流模式，以及物流信息平台的建设也是智慧物流领域研究的重要方向，信息化手段是智慧物流的技术支撑。值得注意的是，2018年发表的两篇关于人才培养的文献被引次数也较高，分别被引22和18次，反映了物流人才的培养开始成为智慧物流领域的一个热门研究方向。总体上，智慧物流领域文献被引次数都不高，可能是由于智慧物流领域虽然基本体系已经建设完全，但还不足够成熟，尚且处于发展阶段，还存在着一些亟待解决的问题。

表1 智慧物流领域高频被引文献排行前20

3 研究热点及趋势分析

3.1 研究热点分析

对某领域研究热点最主要的分析就是对关键词的分析。关键词是表达文献主题概念的自然语言词汇，可以揭示研究成果的总体内容特征，研究内容之间的内在联系和学术研究的发展脉络与发展方向等。利用Cite Space软件，将搜索节点设置为“Keyword”，时间区间设为从2010-2020年，时间切片设为1年，阈值采用g-Index（K=50），得到关键词共现知识图谱如图5所示。图中节点大小反映关键词出现的频次高低，节点间的连线粗细代表关键词之间联系强弱。

按照关键词频次大小进行排列，得到频次排名前20的关键词见表2，中心性越高，关键词就越具有代表性。

从图5和表2可以看出，智慧物流研究领域中，排除出现频率最高的“智慧物流”本身以及一些没有价值的干扰关键词，再将相似关键词合并频数进行累加，得到核心关键词有“物联网”“物流行业”“大数据”“供应链”“人工智能”“人才培养”，出现频次依次为137、100、65、25、21、20。核心关键词已经基本涵盖了智慧物流的所有领域，但是核心关键词的频次都比较低，大多中心性也不高，说明智慧物流领域学者研究的太过分散，或者大部分研究没有涉及到核心内容，研究层次太浅。

图5 智慧物流关键词共现知识图谱

表2 智慧物流频次排名前20关键词

再将关键词共现知识图谱进行聚类分析得到图6，显示前9个最大类。图6中网络模块度Q为0.624 6，显著性程度较为合理；网络同质性S为0.898 5，聚类匹配相似程度较高。前9个大类为物联网（#0）、应用（#1）、物流行业（#2）、公路物流（#3）、智能物流（#4）、人才培养（#5）、电子标签（#6）、供应链（#7）、物流平台（#8）。

图6 智慧物流研究关键词聚类图谱

由上述基础，可知智慧物流领域研究热点主要集中在以下几个方面：

（1）信息化技术。这是智慧物流领域目前研究的重点，主要集中在物联网、大数据、云计算等信息化技术在智慧物流中的应用研究，主要包括这些新兴技术对智慧物流的影响，以及如何将信息化技术高效运用到物流行业上。比如基于物联网技术的智慧物流配送能力研究，大数据对提升智慧物流效率的研究，云计算对智慧物流业的影响研究等。

（2）智慧物流产业。相当一部分学者研究的是智慧物流这个产业，讨论它的发展体系，未来前景，发展过程中可能出现的问题，并针对性地给出相应建议和对策。比如共享经济时代的智慧物流产业分析，我国智慧物流产业发展体系与对策研究，智慧物流产业发展的创新和聚集机理分析等。

（3）物流供应链。物流过程的供应链是一个重要环节，打造一个完整、有效的供应链能够提高智慧物流的效率。互联网时代下的智慧物流供应链打造问题也是目前智慧物流领域的一个主流研究方向。比如智慧物流背景下生鲜农产品供应链研究、新零售趋势下的智慧物流供应链发展研究、供应链与智慧物流的交集研究等。

（4）人工智能。相比较传统人工分拣、打包、配送，运用人工智能可以大幅度提高物流过程的效率，如顺丰及京东利用人工智能技术采用无人机进行快递的运输。人工智能对于智慧物流的作用是近年来学者开始研究的重点。比如人工智能对现代智慧物流企业的转型推动研究、人工智能对智慧物流的效率影响研究、人工智能如何降低智慧物流成本的研究等。

（5）物流平台。智慧物流领域研究中，物流平台的搭建和功能，各大物流平台的物流方式和结构，也是该领域研究比较多的内容。如阿里的大数据物流体系研究、农产品智慧物流平台的关键技术研究、智慧物流平台在国际贸易中的深层次作用研究等。

（6）物流人才培养。万物互联时代下智慧物流行业发展迅速，难免出现物流人才的匮乏。智慧物流是一门关联多个行业的综合性学科，不仅要求从业者具有丰富的物流理论知识，同时也要具备较多的实践经验。因此，如何培养出更多的新型智慧物流人才也是目前学者在智慧物流领域研究的问题。比如，智慧物流视角下物流管理专业人才培养研究、高校智慧物流培养人才模式探究、应用型智慧物流人才的培养研究等。

3.2 趋势分析

对关键词中的突现词进行分析，能够发现某些年份研究的热点变化情况。在Cite Space中选择“Burstness”菜单，再选择“Refresh”按钮，最后利用“View”按钮导出视图，得到前20个突现词见表3。

表3 智慧物流研究排名前20突现词

再利用Cite Space生成“timeline view”类型关键词时区视图，如图7所示。其中横轴代表的是年份，关键词呈横向排列，聚类标签竖向排列，不同的节点之间不同的交叉连线代表不同的关键词之间的传承关系。

图7 智慧物流领域关键词时区视图

根据突现时段和突现度的大小，智慧物流研究领域阶段性的研究态势分析总结如下：

（1）在2011-2015年，主要突现词有物流信息化、云平台和电子标签，可能由于该时期互联网初步开始发展，信息化时代到来，所以出现了传统物流行业的改革，物流业在快速地向高智能化和信息化方向发展，智慧物流开始初步发展。

（2）在2015-2018年，突现词主要是公路物流、物流企业、物流行业。该阶段是智慧物流发展的黄金阶段，国家政策的积极引导和大力支持为智慧物流营造了良好的宏观发展环境。相比以前的铁路物流，随着公路的发展以及物流需求范围越来越大，各种利用公路运输的物流企业相继产生，智慧物流处于快速发展阶段。

（3）在2018-2020年，突现词主要是人工智能、物流专业、物流应用。目前，我国物流业增速放缓，智慧物流体系已经建立，但还不够完善。如何在智慧物流中运用人工智能，进一步提高智慧物流的应用空间和效率，是该领域学者们在目前阶段研究的主要问题。另外，行业的发展需要人才的推动，对高端物流专业人才的需求也在不断显现，学者开始研究物流人才的培养问题，智慧物流处于稳定完善阶段。

4 结语

本文通过对中国知网数据库进行检索，筛选得到智慧物流领域研究文献1 013篇，运用文献计量方法，在Cite Space软件上对研究文献进行归纳分析，研究该领域文献的时间和空间分布特征，以及智慧物流领域研究热点和成长趋势。得到以下结论：

（1）在时间分布上，2016年前智慧物流领域研究文献总体较少，每年增长速度也较慢；2016年后智慧物流领域开始快速发展，研究文献数量快速上涨，并保持着较高增长率。

（2）在空间分布上，智慧物流领域总体上作者分布过于零散，大部分作者在该领域只有一篇文献，发文比较多的有何黎明、李冰漪、李静宇等人，但是不足以形成核心作者群。智慧物流领域研究主要集中在高层政府机构和高校中，企业层对于智慧物流研究较少。目前，智慧物流领域研究文献质量都不够高，属于核心期刊和CSSCI期刊的文献总体数量较少，仅有73篇，存在很大发展空间。智慧物流领域被引文献的主要方向为智慧物流发展前景与决策探究，以及大数据、物联网、云计算等新兴技术对智慧物流的影响研究，但是总的被引次数不高，说明对智慧物流领域的研究还不够透彻。

（3）在研究热点上，信息化技术如物联网、大数据、云计算对智慧物流的影响，如何在物流中高效利用智能信息化技术是研究的热门，另外智慧物流产业的发展前景与对策、物流供应链的打造、人工智能对智慧物流的影响、物流平台的结构性研究以及物流人才的培养也是智慧物流领域研究的主要方向。

（4）在发展趋势上，可以看出从2010-2014年，智慧物流处于新兴起步阶段；从2015-2018年智慧物流处于发展黄金期，是快速上升阶段；而从2018年到现在，智慧物流处于稳定完善阶段，正在不断完善并寻找突破与创新中。

未来，智慧物流需要更高效地融合应用人工智能、大数据、物联网等信息化和数字化新技术，适应物流行业的发展，打造数字供应链，同时需贯彻人才强国战略，致力于智慧物流人才的培养。