我國物流研究二十年：演進與發(fā)展
——基于CiteSpace V的文獻計量分析

武佩劍，楊棟，陳漢輝

（安徽財經(jīng)大學 工商管理學院，安徽 蚌埠 233030）

物流能為生產(chǎn)、貿(mào)易、生活、軍事等提供重要保障，對一個國家經(jīng)濟發(fā)展的作用舉足輕重[1].20世紀70年代末，外國物流研究成果被翻譯引入國內(nèi)，我國學者參與了物流知識的普及、物流理念的傳播等工作[2].隨著中國加入WTO、電子商務快速發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與升級、一帶一路建設等經(jīng)濟項目的建設與發(fā)展，與之相關的物流研究也得到了國內(nèi)眾多學者的參與[3-5].隨著大量物流研究的出現(xiàn)，梳理物流研究核心理論的演化路徑、研究熱點和前沿問題等工作具有重要意義.本文運用CiteSpace V信息可視化軟件，基于文獻計量方法，對1998—2017年CSSCI期刊庫篇名包含“物流”的3 090篇文獻進行信息挖掘，探究國內(nèi)物流研究演化過程、熱點前沿與趨勢，有利于建構(gòu)物流研究理論體系，也為研究者分析物流研究現(xiàn)狀和拓展新興研究提供重要參考與借鑒.

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 數(shù)據(jù)來源

在中國社會科學引文索引數(shù)據(jù)庫（CSSCI），按出版時間1998—2017年，找到篇名含“物流”的文章3 170篇.為更加精確分析二十年來我國物流研究，文獻檢索以“物流”為標題進行，剔除了篇名中出現(xiàn)“古物流失”“凡物流形”“花物流動”“禮物流動”“抵押物流轉(zhuǎn)”“文物流散”“動物流暢”“生物流花”等非物流相關研究文獻，剔除專訪、訪談、對話、主持稿、書評等非學術文獻，剔除了語言學、哲學、心理學相關學科研究文獻，最終獲得用于本文研究的物流相關文獻3 090篇.

1.2 研究工具CiteSpace

CiteSpace是一種信息可視化軟件，由美國陳超梅教授基于Java語言開發(fā)，在科學計量學、數(shù)據(jù)和信息可視化的背景下逐漸發(fā)展起來.由于科學知識的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和分布是通過視覺手段呈現(xiàn)的，因此通過這些方法分析的視覺圖也被稱為“科學知識圖”.在使用 CiteSpace生成的各種圖譜中，作者合作圖譜節(jié)點的大小表示作者、機構(gòu)或者國家/地區(qū)發(fā)表論文的數(shù)量，節(jié)點之間的連線反映合作關系強度.在科學類別的主題、關鍵詞和網(wǎng)絡地圖中，節(jié)點的大小代表它們出現(xiàn)的頻率，它們之間的線代表共強度.在共引分析圖中，節(jié)點的大小反映了被引用的次數(shù)，文獻的共同引用反映了單個文獻的引用次數(shù)，作者的共同引用網(wǎng)絡反映了作者被引用的次數(shù).期刊的引用總數(shù)反映了期刊被引用的次數(shù)，它們之間的連線反映了共同引用的強度.Links參數(shù)主要用于選擇網(wǎng)絡節(jié)點的關聯(lián)強度的計算，Citespace提供了Cosine、Jaccard和Dice方法[6].

1.3 軟件參數(shù)設置

根據(jù)文獻[6-8]運用CiteSpace軟件的設置方法，在CiteSpace軟件使用界面中，本文參數(shù)按照如下方式進行設定：時間窗口（Time Slicing）設定為1998—2017，時間切片（Years Per Slice）設置為1，節(jié)點類型（Node Type）選擇關鍵詞（Keyword）、作者（Author）、單位（Institution）、被引文獻（Cited Reference）、被引作者（Cited Author）、被引單位（Cited Institution），連線強度（Link Strength）使用Cosine算法，選擇標準（Selection Criteria）使用Top 50，網(wǎng)絡剪枝使用Pathfinder算法下的Pruning the Merged network.

2 物流研究文獻統(tǒng)計分析

2.1 施引文獻與被引文獻整體趨勢

觀察期內(nèi)（1998—2017年），在CSSCI上，國內(nèi)物流相關研究可以分為兩個階段：1998—2008年間，物流研究文獻呈現(xiàn)快速增長狀態(tài)，其中，2008年物流研究文獻達到305篇；2009—2017年間，物流研究文獻呈現(xiàn)整體下降狀態(tài)，在2014年略有波動.觀察期內(nèi)，被引文獻在1998—2008年間保持了快速增長的態(tài)勢；2009—2017年間，被引文獻沒有出現(xiàn)形同施引文獻的遞減狀態(tài)，而是基本保持了平穩(wěn)增長狀態(tài)，僅在2017年出現(xiàn)了快速減少.

表1 國內(nèi)物流研究施引文獻與被引文獻統(tǒng)計

基于Web of Science數(shù)據(jù)庫，以“Logistics”為標題搜索到文獻9 180篇，1998—2017年論文呈現(xiàn)增長趨勢，具體數(shù)據(jù)見表2.從國家和地區(qū)來看，美國學者發(fā)表論文2 441篇位列第一，中國大陸學者發(fā)表1 367篇論文排名第二，具體數(shù)據(jù)見表3.可以看出隨著我國物流行業(yè)的發(fā)展與成熟，我國學者的物流研究也逐漸走向國際化.

表2 WOS數(shù)據(jù)庫物流論文出版數(shù)量統(tǒng)計

表3 WOS數(shù)據(jù)庫物流發(fā)文國家與地區(qū)統(tǒng)計（部分）

2.2 高產(chǎn)單位與高產(chǎn)作者

如圖1所示，觀察期內(nèi)（1998—2017年），北京交通大學為物流研究發(fā)文數(shù)最多的作者機構(gòu)（其中，2004—2017年北京交通大學發(fā)文112篇，1998—2003年以北方交通大學為作者機構(gòu)發(fā)文16篇，本文將1998—2017年北京交通大學發(fā)文數(shù)統(tǒng)計為128篇）；西南交通大學作為物流研究作者機構(gòu)發(fā)文86篇排名第二；西安交通大學作為作者機構(gòu)開展物流研究發(fā)文75篇排名第三，以物流為篇名發(fā)文排在前十位的作者機構(gòu)還有北京物資學院、中南大學、南開大學、重慶大學、武漢大學、華中科技大學、天津大學.

如圖2所示，王靜（作者單位為西北政法大學）重點研究了農(nóng)產(chǎn)品物流和物流評價問題，2007—2017年間，在CSSCI期刊上以物流為篇名發(fā)文26篇，系以物流為篇名發(fā)文最多的作者；王勇（作者單位為重慶大學）以物流與供應鏈為研究對象在《中國管理科學》《管理科學》等期刊發(fā)文24篇，為以物流為篇名發(fā)文量排第二的作者；舒輝（作者單位江西財經(jīng)大學）以集成化物流為主題研究發(fā)文22篇，為以物流為篇名發(fā)文量排第三的作者；以物流為篇名進行物流相關研究的高產(chǎn)作者還有王健、黃福華、鞠頌東、魏修建、馬士華、達慶利、胡愈、劉秉鐮、宋華、唐建榮、張玉峰、張寶友等.

圖1 1998—2017年CSSCI期刊高產(chǎn)單位

圖2 1998-2017年CSSCI期刊高產(chǎn)作者

3 物流研究的共引分析

3.1 共被引文獻作者分析

運用CiteSpace軟件對共引作者進行分析，文獻來源選擇TOPN為50，形成了如圖3所示的物流研究作者共引圖譜，共引作者網(wǎng)絡有875個節(jié)點，2 579條邊，網(wǎng)絡節(jié)點共引頻次高的作者其學術研究相關性較高.馬士華、丁俊發(fā)、宋華、何明珂、王之泰等學者在物流概念、物流企業(yè)戰(zhàn)略、第三方物流、供應鏈管理等方面開展相關研究較早.劉秉鐮、田宇、王長瓊、劉志學、田剛、達慶利、汪鳴、王新利、劉南、鞠頌東、王珍珍等學者共被引頻率亦較高.王珍珍、鞠頌東、余永澤、歐陽小迅等為2010年之后首次出現(xiàn)共被引且引用頻次較高的學者.

圖3 物流研究作者共引知識圖譜

3.2 共被引文獻期刊分析

以期刊引用為節(jié)點，文獻選擇使用前50種期刊，運行CiteSpace軟件得到1998—2017年間刊發(fā)在CSSCI期刊上的文章共引用期刊圖譜.通過頻次分析可以發(fā)現(xiàn)，《物流技術》《中國流通經(jīng)濟》《EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH》《中國物流與采購》《物流科技》《系統(tǒng)工程理論與實踐》《中國管理科學》《中國軟科學》等期刊的共被引頻次較高（如表4所示）.

表4 高共被引期刊共現(xiàn)頻次統(tǒng)計（部分）

通過Burstness分析，發(fā)現(xiàn)物流研究的共被引期刊具有突現(xiàn)現(xiàn)象，自1998年以來，《物流技術與應用》和《中國物流》出現(xiàn)突現(xiàn)現(xiàn)象，特別是《物流技術與應用》突現(xiàn)持續(xù)到2011年.自2006年以來，《物流技術》《北京交通大學學報》等期刊共被引用至2011年底.自2010年以來，《中國工業(yè)經(jīng)濟》《管理世界》《數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究》《管理評論》《經(jīng)濟研究》等權(quán)威期刊開始出現(xiàn)突現(xiàn)，并持續(xù)到2017年（如表5所示）.

表5 共被引期刊突現(xiàn)統(tǒng)計特征

3.3 共被引文獻分析

從研究前沿到理論基礎的時間映射構(gòu)建了該領域的研究基礎，原始數(shù)據(jù)中被引文獻構(gòu)成了研究基礎，而相應的引文則為研究前沿[8]，網(wǎng)絡中高頻的引用次數(shù)表明了該文獻在物流研究中的重要性，物流研究文獻網(wǎng)絡突現(xiàn)情況如圖4所示.早期羅齊[9]、徐天亮[10]、達慶利[11]等從第三方物流、逆向物流、農(nóng)產(chǎn)品物流等方面對我國行業(yè)運營情況進行了分析和展望，后期馬士華[12]、劉南[13]、王佐[14]等從區(qū)域經(jīng)濟視角開拓了物流與經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)相關影響關系研究，近期余泳澤[15]、劉勇[16]等進行了物流效率評價與提升相關研究.

圖4 物流研究共引文獻的突現(xiàn)

文獻[9]、[11]、[12]、[13]、[15]、[16]共現(xiàn)頻次較高，研究方向、突現(xiàn)時間、共現(xiàn)頻次和突現(xiàn)值如表6所示，這些研究引導了更多學者對相應方向的關注和引用.

表6 物流研究共現(xiàn)頻次較高文獻匯總

共被引文獻網(wǎng)絡通過聚類可分成如圖5所示的9個聚類，其中3個最大的聚類分別是0#聚類、2#聚類和3#聚類.0#聚類有48個成員，Silhouette值為0.901，通過LLR算法將0#聚類命名為中國物流，主要研究內(nèi)容包括經(jīng)濟發(fā)展、復合系統(tǒng)模型、區(qū)域物流業(yè)、協(xié)調(diào)度、物流服務、城際貨運網(wǎng)絡、區(qū)域物流、物流產(chǎn)業(yè)集聚、區(qū)域差異、空間效率、面板數(shù)據(jù)、外包關系、碳排放、絲綢之路、制造業(yè)發(fā)展、協(xié)作開發(fā)和物流公司.2#聚類有28個成員，Silhouette值為0.958，通過LLR算法將2#聚類命名為標準關聯(lián)，主要研究包括技術效率、城市化效應、服務創(chuàng)新、替代效應、知識管理、環(huán)境TPF、物流勞動生產(chǎn)率、MML指數(shù)等.3#聚類有27個成員，Silhouette值為0.953，通過LLR算法將3#聚類命名為時空差異，主要研究包括實證研究、動態(tài)軌道演化、規(guī)模效率、勞動力投入、上市公司、成本效率、共生理論等.

圖5 物流研究共被引文獻聚類

4 物流研究熱點分析

4.1 關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜

運行CiteSpace V軟件，將閾值設置為20，獲取如圖6所示的物流研究關鍵詞知識圖：節(jié)點數(shù)為427，連線數(shù)為522，密度為0.005 7.在圖6中，同心圓紫色和紅色部分的厚度分別代表中介中心性和文獻爆發(fā)性的大小，節(jié)點大小代表關鍵詞出現(xiàn)頻次的高低[17].“物流業(yè)”和“第三方物流”出現(xiàn)的共現(xiàn)頻次最高，均為193次，二者的中心性分別為0.21和0.08.共現(xiàn)頻次排在第3位的關鍵詞是“物流”，出現(xiàn)135次，中心性為0.32.“物流公司”的共現(xiàn)頻率為119次，排名第4.“逆向物流”共現(xiàn)頻次為103次，位列第5.共現(xiàn)頻率較高的關鍵詞還有“物流業(yè)”“現(xiàn)代物流”“物流管理”“電子商務”“供應鏈”“區(qū)域物流”“物流成本”“綠色物流”“物流金融”等.

圖6 物流關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜

4.2 關鍵詞突現(xiàn)分析

物流研究的突現(xiàn)分析情況如表7所示.物流研究突現(xiàn)始于1998年，最早的突現(xiàn)關鍵詞為“物流管理”，跨度從1998年持續(xù)到2005年，Strength值為13.39.自2000年以來，“第三方物流”“物流中心”“供應鏈管理”“中國物流業(yè)”“企業(yè)管理”“現(xiàn)代物流”“電子商務”和“物流市場”引起了學者們的更多研究.特別是對“第三方物流”“供應鏈管理”“現(xiàn)代物流”和“物流市場”等相關問題研究的突現(xiàn)持續(xù)時間長達到7～10年.2004—2010年間，“物流人才”“物流聯(lián)盟”“逆向物流”“物流信息化”“物流金融”“應急物流”等方向吸引了眾多學者的興趣和研究.近期突現(xiàn)的熱點研究主要有“物流服務供應鏈”“冷鏈物流”“物流業(yè)”“物聯(lián)網(wǎng)”“碳排放”“絲綢之路經(jīng)濟帶”等.

表7 關鍵詞突現(xiàn)統(tǒng)計特征（部分）

4.3 關鍵詞網(wǎng)絡聚類分析

在關鍵詞共現(xiàn)知識圖譜分析基礎上，依據(jù)關鍵詞共現(xiàn)情況和關系強弱，運用CiteSpace的聚類算法對關鍵詞進行聚類分析，得到如圖7所示的17個聚類.結(jié)合頻次、中介中心性和silhouette值以及研究的相關性，我們可以把物流研究熱點概括為物流運作模式、區(qū)域物流、物流信息化、協(xié)同發(fā)展、物流成本與效率等.

圖7 物流研究關鍵詞網(wǎng)絡聚類

5 結(jié)論

本文運用CiteSpace 軟件對國內(nèi)物流研究文獻進行了可視化分析，探析了國內(nèi)物流研究的演進過程，研究發(fā)現(xiàn)我國物流研究吸引了眾多學者關注，近二十年來國內(nèi)學者在CSSCI檢索期刊發(fā)表論文三千余篇，研究熱點早期主要集中在物流概念和模式的引入與普及，隨著物流產(chǎn)業(yè)逐漸成熟，研究者投入大量精力在逆向物流、物流金融、產(chǎn)業(yè)聯(lián)動、應急物流、供應鏈管理等新興方向，這些研究成果也越來越多地被國內(nèi)權(quán)威期刊認可.

本文研究數(shù)據(jù)主要基于CSSCI期刊數(shù)據(jù)庫，沒有和國內(nèi)其他數(shù)據(jù)庫進行對比分析，特別是隨著物流研究國際化的開展，基于WOS等國外數(shù)據(jù)庫進行物流研究分析和國內(nèi)外研究對比非常有必要.本文通過對文獻網(wǎng)絡進行聚類分析發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)物流論文主要聚焦在區(qū)域物流、物流產(chǎn)業(yè)等方面，大多從宏觀層面運用實證方法進行定量分析，對于微觀層面的研究有待加強.“物流服務供應鏈”“冷鏈物流”“物流產(chǎn)業(yè)”“物聯(lián)網(wǎng)”“碳排放”和“絲綢之路經(jīng)濟帶”等新興方向正成為研究的趨勢.