基于文献计量的物流研究热点分析

张莉敏ZHANG Li-min；郭祥云GUO Xiang-yun

（北京信息科技大学信息管理学院，北京 100192）

0 引言

我国物流行业虽然起步较晚，但在不断的发展中已成为社会流通体系的基础，在“双循环”发展格局中扮演更为重要的角色。物流的应用领域也不断扩大，例如：电商物流、智慧物流和共享物流等。随着信息技术的到来，大数据、人工智能、区块链等信息技术逐渐融入经济发展的各个领域，同样给物流行业带来新的机遇和挑战[1]。因此，把握好物流领域的热点研究方向能够在一定程度上帮助物流行业进一步发展。

2017 年，毕小青、罗燕兵对于逆向物流的热点研究中，通过构建共词矩阵和相异矩阵进行因子和聚类分析，最后归纳出我国逆向物流的热点研究主要集中在网络结构设计、回收再利用和管理活动三个方面[2]。2019 年，刘艳等人为清晰了解到绿色供应链的研究现状及热点分布，运用CiteSpace 对文献进行描述性统计分析和聚类分析，运用可视化图谱挖掘绿色供应链的最新研究动态和趋势[3]。2020 年，倪冰苇等学者基于关键词，使用现代文献计量学进行词频统计和聚类分析对天然产物研究领域的学术文献进行分析，得出该领域的研究热点[4]。2021 年，万艳春等学者采用文献计量分析法和社会网络分析法，针对近十来年国内外大数据在物流领域应用研究的现状、热点及前沿进行客观分析，得出国内主要以智慧物流为主题、国外倾向于大数据模型优化方法研究[5]。雷杰等人利用知网检索到2010-2019 年约10 年关于航空物流的151 篇文献，并对其数据来源、研究方法、关键词共现等维度统计分析，从而发现该领域的研究热点及未来发展趋势[6]。

基于上述情况可知，我国学者对物流领域的全面性研究相对较少。因此为了把握物流研究领域的整体方向，本研究以CNKI 数据库中关于物流的文献作为数据来源，采用文献计量分析方法，研究物流领域的热点方向，以期为该领域的研究提供参考借鉴，探讨未来潜在发展方向。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

本研究数据源为CNKI 数据库中与物流研究相关的文献，检索条件为“篇关摘：物流”，检索时间范围为2017年1 月1 日至2021 年12 月31 日，共得到7204 篇文献。经过书目共现系统（BICOMB）预处理之后，得到13553 个关键词。

1.2 研究方法

本研究采用文献计量法，采用BICOMB 软件对文献关键词进行统计分析，得到关键词频次分布及共词矩阵；采用Gephi 软件绘制高频关键词的共现网络，分析关键词之间的关系程度。

采用Ochiia 系数构建相异矩阵应用于SPSS 中进行层次聚类分析得到“物流”领域热点研究方向[7]。Ochiia 系数计算如公式（1）所示：

Ochiia=（A、B 两次同时出现的次数÷

本研究技术路线如图1 所示。

图1 技术路线图

2 结果与讨论

2.1 高频关键词

关键词是对文章主题的一种概括，关键词出现的频次越高，说明其相关的研究成果越多，研究内容越集中[8]。从7204 篇文献共提取关键词13553 个，并选取频次Top20的关键词为高频关键词，见图2。从图中可以看出，除去“物流业”、“物流”，“冷链物流”、“跨境电商”、“电子商务”、“供应链”、“农产品”、“一带一路”等关键词出现频次较高，是近五年来我国物流领域研究比较热点的研究方向。

图2 物流领域高频关键词

2.2 高频关键词共现网络

依据20 个关键词的共现矩阵，借助Gephi 软件绘制高频关键词共现网络，节点大小表示关键词频次的高低，边的权重表示关键词之间关系强弱。如图3 所示。从图中可以看出，例如，“冷链物流”和“生鲜农产品”，“物流”和“电子商务”，“供应链”和“区块链”，“跨境电商”和“一带一路”之间存在较强的关联关系。由此表明，生鲜农产品开始通过冷链物流缓解淡旺季、易腐易烂等特征；区块链技术逐渐应用到供应链的建设中，成为农产品信息安全、食品安全的重要保障；“一带一路”建设工作推动了跨境电商的进一步发展。

2.3 高频关键词聚类分析

2.3.1 高频关键词相异矩阵

高频关键词相异矩阵的构建是由Ochiia 系数所得的相似矩阵进行处理所得。Ochiia 系数表示两个关键词之间的相似程度，数值越大相似程度越高。对角线上数值表示关键词与自身的相似程度，均设置为“1”。但由于原始矩阵中0 值较多，为方便进一步处理，用1 与相似矩阵上的数据相减，得到两词间相异程度的相异矩阵，如表1 所示。两个关键词之间越相似或“接近”，其值越接近0，越不同，则其值越大。

2.3.2 聚类分析

将表1 相异矩阵导入SPSS 中进行层次聚类分析，选择“组间联接”方法，使用“平方欧氏距离”测量[9]，得到热点关键词聚类树状图，见图4。

图4 物流高频关键词聚类树状图

表1 热点关键词的相异矩阵（部分）

结合上文中对物流关键词的整理归纳，其次对热点关键词聚类树状图的分析，可以将我国对物流研究的高频关键词分为5 个领域。

①冷链物流领域（关键词：冷链物流、生鲜农产品）。

我国是生鲜农产品生产和消费大国，因此对农产品的冷链物流有着严格的要求。现阶段，我国生鲜农产品冷链物流的发展情况不断改善，特别是在疫情爆发后的一段时间内，冷链物流已成为发展生鲜电商的重要支撑[10]。但发展的同时也存在许多问题，例如，冷链物流配送基础设施不健全，冷链物流产业链不完善，冷链物流技术人才缺乏和生鲜农产品“最后一公里”配送问题等[11]。因此，加大我国物流冷链基础设施、注重物流人才的培养同时提高冷链物流技术的智能和高效，从而实现生鲜农产品冷链物流领域的快速发展。

②物流配送领域（关键词：遗传算法、物流配送、车辆路径问题）。

物流配送过程需要满足备货、储存、配装等基本要素。目前，物流配送服务成为我国电子商务行业中核心的环节，物流配送中许多环节都造成了人力、物力等资源成本。因此，物流企业提高物流配送系统的信息化和智能化管理，能够在一定程度上降低物流成本[12]。在解决物流配送路径问题中，最常用的模型就是遗传算法，遗传算法（GA）是一种模拟自然进化过程探索最优解的计算模型[13]，基于遗传算法，利用其他决策方法或改进算法，能够改进物流配送中的路径最优化问题。

③物流技术领域（关键词：区块链、大数据、物联网、供应链、智慧物流、新零售）。

随着社会经济的不断发展，信息技术在物流领域的应用也不断扩大。物联网技术在提升物流效率层面发挥明显价值，针对物流行业上下游之间信息闭塞问题，我国大力发展物联网和大数据相结合，以改善我国在智慧物流、冷链物流、自动化物流等方面的信息不对称问题[14]。区块链应用于物流领域在保证物流效率的同时降低物流成本，防止物流信息的泄露以便确保物流系统在运行过程中数据的安全。智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，新零售则是通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合[15]。在应用物联网、大数据和区块链等物流技术的基础上，能够实现物流供应链的互联互通，智慧物流的实现物流运输过程的数字化、可视化，实现物流企业的可靠可信。

④跨境电商领域（关键词：跨境电商、“一带一路”、物流、电子商务、农产品）。

“一带一路”、跨境电商、农产品、电子商务和物流之间的关系密不可分。实施“一带一路”是我国对外经济合作战略的重大举措，为我国跨境电商的发展带来新的机遇和挑战。同时跨境电商的发展为我国农产品进出口贸易带来新的机遇，随着对外贸易的扩大，我国农产品进出口呈现规模性快速上升[16]。近两年疫情的爆发也使得农产品跨境电商受到冲击。其次，电商物流一直是物流行业发展的基础，实现了B2B、B2C 等模式，在节省消费者时间的同时提高了物流效率。总之，在“一带一路”背景下，分析我国农产品跨境电商的发展现状及问题，进而总结出相关建议和对策，能够在当前形势下实现我国跨境电商产业链的一体化发展[17]。

⑤物流企业领域（关键词：物流企业、影响因素、物流产业、物流业）。

随着行业的发展，我国物流企业不断发生质的转变[18]。在快速发展阶段，我国实现了国有、外资、民营等多种性质物流企业并存的局面，也实现了智慧物流、冷链物流、绿色物流等多种物流方式并存的现状。京东、顺丰、韵达等企业的发展规模不断扩大，众多中小型物流企业也在朝着龙头看齐，极大的促进我国物流业的快速成长[19]。但是，一些发展过程中的因素也影响着物流业，例如，信息技术的应用程度、物流服务水平的高低以及配送效率等。因此，面对日益饱和的市场，加强物流基础设施的智能建设、提高物流服务质量以及完善物流信息化水平，才能在激烈的市场竞争中提高企业核心竞争力，实现物流的可持续发展[20]。

3 结束语

本文采用文献计量法分析近五年来国内物流领域的高频关键词，得出以下结论：冷链物流、电商物流、跨境电商等是我国物流领域的研究热点，在不断的发展中，也有更多的新技术应用于物流的各个环节当中，例如：大数据、物联网、区块链等。在物流技术的支撑下，我国物流显然已经朝着信息可视化、共享智能化的方向发展。在未来的研究中，我们更加需要将理论和实践相结合，以期望探索更多领域的研究方向。