基于CiteSpace的物流配送中心選址研究

韓倩 桑金琰

摘? 要：文章以2000～2020年（截至5月31日）WOS和CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的664篇文獻(xiàn)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用CiteSpace5.6.R3計(jì)量工具對(duì)物流配送中心選址領(lǐng)域的研究進(jìn)行可視化分析，通過(guò)關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜分析和聚類(lèi)圖譜分析確定該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上生成時(shí)間線圖譜并結(jié)合發(fā)表年度趨勢(shì)進(jìn)行發(fā)展歷程分析，為物流配送中心選址領(lǐng)域的研究提供研究熱點(diǎn)及發(fā)展歷程。

關(guān)鍵詞：物流配送中心;選址;CiteSpace可視化分析;研究熱點(diǎn);發(fā)展歷程

中圖分類(lèi)號(hào)：F252.14? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： Based on the 2000～2020（as of May 31）WOS and 664 articles were based on the data of CNKI database， using CiteSpace5.6.R3 measurement tool for research in the field of logistics distribution center location visualization analysis of map and cluster map by keywords co-occurrence determine the research emphasis of the field， on this basis， according to the generated time line graph and publish annual analyses development trend diagram， for logistics distribution center location provides research hotspot in the field of research and development.

Key words： logistics distribution center; the location; visual analysis of CiteSpace; research hotspots; the development course

0? 引? 言

物流供應(yīng)鏈的形成與運(yùn)作以經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性、環(huán)保性、服務(wù)性為目標(biāo)，供應(yīng)鏈中節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)程度影響目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)調(diào)程度受配送網(wǎng)絡(luò)布局和配送路線規(guī)劃的影響，而配送的網(wǎng)絡(luò)布局和路線規(guī)劃最終由物流配送中心的位置決定，因此，物流配送中心選址是實(shí)現(xiàn)物流供應(yīng)鏈目標(biāo)優(yōu)化的先決條件，本文以物流配送中心選址為主題，利用CiteSpace軟件開(kāi)展可視化研究，挖掘研究熱點(diǎn)并梳理發(fā)展歷程。

1? 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)主要有兩大來(lái)源：一是CNKI的全部期刊，搜索主題為“物流配送中心選址”，檢索時(shí)間跨度為2000～2020年（截至5月31日），共檢索到611篇文獻(xiàn)，二是選取WOS中的SSCI、SCI、A&HCI三大數(shù)據(jù)庫(kù)，主題為“Logistics Distribution Center”and“Site Selection”，文獻(xiàn)類(lèi)型精煉為“Artical”和“Review”，時(shí)間跨度為2000～2020年（截至5月31日），共檢索到文獻(xiàn)53篇，將CNKI中的611篇與WOS中的53篇文獻(xiàn)相結(jié)合作為研究數(shù)據(jù)。

1.2? 研究方法

運(yùn)用CiteSpace5.6.R3對(duì)CNKI和WOS的文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析，對(duì)CNKI和WOS數(shù)據(jù)庫(kù)中物流配送中心選址領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞與延伸詞的聚類(lèi)圖譜分析，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行時(shí)間線圖譜分析和發(fā)表年度趨勢(shì)圖分析，從中歸納總結(jié)該領(lǐng)域的研究歷程。

2? 熱點(diǎn)詞的共現(xiàn)及聚類(lèi)分析

2.1? 熱點(diǎn)詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞體現(xiàn)研究領(lǐng)域的重點(diǎn)內(nèi)容，其衡量指標(biāo)為頻度和中心度，頻度是指在指定時(shí)期內(nèi)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)，中心性是指在研究領(lǐng)域內(nèi)起到中介作用。通過(guò)運(yùn)用CiteSpace軟件可以得到物流配送中心選址領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜（圖1），從圖1中可知該領(lǐng)域的熱點(diǎn)詞有“選址”、“配送中心”、“物流配送中心”、“選址模型”、“配送中心選址”、“物流配送中心選址”、“層次分析法”、“電子商務(wù)”、“gi”，在圖1的基礎(chǔ)上進(jìn)行整理得到表1。

分析表1可得以下結(jié)論：

“選址”與其延伸詞“決策模型”、“算法”、“冷鏈”，物流配送中心選址的決策過(guò)程中，首先要分析物流配送過(guò)程的特點(diǎn)和問(wèn)題，總結(jié)影響物流配送中心選址的影響因素并計(jì)算各影響因素的權(quán)重從而確定評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;其次根據(jù)確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)，選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理的相關(guān)算法，并確定數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)算法，運(yùn)用這些主要決策步驟確定選址的最佳方案。冷鏈物流是供應(yīng)鏈中具有代表性的一類(lèi)物流供應(yīng)鏈，具有時(shí)效性、保鮮性的特點(diǎn)，將顧客滿(mǎn)意度、顧客回饋好評(píng)度納入服務(wù)化物流供應(yīng)鏈發(fā)展的重點(diǎn)方向。

“配送中心”與其延伸詞“物流管理”、“多目標(biāo)優(yōu)化”、“粒子群算法優(yōu)化”，當(dāng)物流發(fā)展到一定階段，為提高物流質(zhì)量而形成了物流中心，物流中心主要用來(lái)集中和存儲(chǔ)貨物，在此基礎(chǔ)上物流運(yùn)輸快速發(fā)展，使得各節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系從而促使物流供應(yīng)鏈的形成，為了使得供應(yīng)鏈的運(yùn)輸效率提高并解決短距離運(yùn)輸問(wèn)題，提出建立物流配送中心，即在物流中心和客戶(hù)端這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間再增加一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為配送中心，可以提高物流供應(yīng)鏈中的服務(wù)質(zhì)量。

“物流配送中心”與其延伸詞“選址優(yōu)化”、“生鮮農(nóng)產(chǎn)品”、“多目標(biāo)優(yōu)化”，物流配送中心是配送中心與物流中心相結(jié)合的產(chǎn)物，它既有物流中心存儲(chǔ)和集中貨物的作用，又有配送中心分揀、加工、配送的作用，可以更好地致力于現(xiàn)階段的供應(yīng)鏈服務(wù)化，生鮮農(nóng)產(chǎn)品對(duì)運(yùn)輸?shù)囊筝^高，分揀包裝過(guò)程需要大量人工，配送過(guò)程容易出現(xiàn)腐爛、變質(zhì)，丟棄的包裝與破壞的產(chǎn)品容易對(duì)環(huán)境產(chǎn)生污染，因此生鮮農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域物流配送中心的選址優(yōu)化是研究的重要內(nèi)容，其優(yōu)化目標(biāo)主要集中在成本、質(zhì)量、服務(wù)水平等方面。

“選址模型”與其延伸詞“物流系統(tǒng)”、“連鎖經(jīng)營(yíng)”、“規(guī)劃求解”，對(duì)物流配送中心選址進(jìn)行分析過(guò)程中，選址模型是對(duì)研究變量的假設(shè)，說(shuō)明選址數(shù)量、需求點(diǎn)數(shù)量、物資需求量以及物流系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)之間的路線狀況、費(fèi)用分配、服務(wù)范圍等變量，在此基礎(chǔ)上建立目標(biāo)函數(shù)并確定約束條件，選擇合適的算法對(duì)模型進(jìn)行規(guī)劃求解。

“配送中心選址”與“物流配送中心選址”的概念差異逐漸縮小，將二者結(jié)合在一起進(jìn)行分析，二者在“選址問(wèn)題優(yōu)化”方面主要運(yùn)用的方法有“重心法”、“整數(shù)規(guī)劃”、“最短路徑算法”，選址“決策”的主體主要涉及到“應(yīng)急物流”、“零售業(yè)”，其最終目標(biāo)也是為更好的服務(wù)于“供應(yīng)鏈”的協(xié)調(diào)運(yùn)作，使得“供應(yīng)鏈”的整體利益最大化。

“層次分析法”與“gi（GIS）”分別是進(jìn)行物流配送中心選址常用的方法和技術(shù)，其延伸詞有“運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)”、“Steiner樹(shù)問(wèn)題”、“農(nóng)產(chǎn)品物流”、“物流配送中心選址優(yōu)化模型”，因?yàn)槲锪髋渌椭行倪x址是多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題，層次分析法可以將問(wèn)題分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等不同層次，根據(jù)各個(gè)層次的特點(diǎn)進(jìn)行定量或定性分析，是解決農(nóng)產(chǎn)品物流和運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)問(wèn)題常用的一種分析方法，配送中心選址需要借助地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行定位和路線規(guī)劃，確定選址附近的道路狀況、基礎(chǔ)設(shè)施、社區(qū)分布等重要信息。

2.2? 熱點(diǎn)詞聚類(lèi)分析

在圖1的基礎(chǔ)上生成關(guān)鍵詞聚類(lèi)圖譜（圖2），圖2左上角的Q值代表網(wǎng)絡(luò)模塊化程度，S值代表網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性，通常用來(lái)進(jìn)行聚類(lèi)圖譜的參數(shù)判讀，該聚類(lèi)中參數(shù)指標(biāo)分別為Q=0.8898，S=0.9253，說(shuō)明該聚類(lèi)效果好且可信度高。分析圖2得到物流配送中心選址領(lǐng)域的14組研究集群，其中“#0物流配送中心”、“#6物流配送”、“#7多物流配送中心”代表該領(lǐng)域的研究主體，“#4綠色物流”、“#5運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)”、“#9時(shí)效性”表示選址的影響因素，“#3配送網(wǎng)絡(luò)”、“#2供應(yīng)鏈”代表研究的目標(biāo)，“#1選址規(guī)劃”、“#8運(yùn)籌學(xué)”、“#10模糊綜合評(píng)價(jià)”、“#11遺傳算法”、“#12最小二乘法”、“#13選址模型”代表方法研究，根據(jù)這四個(gè)方向?qū)?4組聚類(lèi)進(jìn)行如下分析：

（1）研究主體。物流配送中心、多物流配送中心的選址會(huì)影響物流配送中的配送方式、配送距離、配送時(shí)效、經(jīng)濟(jì)效益，為了使得整條供應(yīng)鏈的利益最大化，中心選址的正確性是進(jìn)行供應(yīng)鏈優(yōu)化的首要環(huán)節(jié)，在優(yōu)化過(guò)程中以物流配送中心為主體，結(jié)合不同的方向，如生鮮農(nóng)產(chǎn)品、醫(yī)藥、冷鏈、應(yīng)急、軍事等，運(yùn)用飛蛾優(yōu)化算法、遺傳算法、重心法等不同的算法選擇最佳的中心位置。

（2）選址影響因素。物流配送中心選址屬于多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題，需要考慮環(huán)保性、經(jīng)濟(jì)性、時(shí)效性等，具體可以分為以下三類(lèi)因素：首先是經(jīng)濟(jì)因素，前期包括投入建設(shè)用地的地價(jià)水平、建設(shè)投資（土建投入、設(shè)備成本），運(yùn)營(yíng)期需要考慮運(yùn)輸費(fèi)用、勞動(dòng)力成本等;其次是交通因素，它主要考慮所處位置的交通通達(dá)度;最后是社會(huì)因素，被選擇的地點(diǎn)應(yīng)該具備服務(wù)范圍大、公共基礎(chǔ)設(shè)施完備、環(huán)保程度高的特點(diǎn)。

（3）選址的目的。對(duì)物流配送中心選址的研究是為了更好的服務(wù)于供應(yīng)鏈的運(yùn)作，通過(guò)合理規(guī)劃配送網(wǎng)絡(luò)來(lái)改變分散的運(yùn)輸方式，物流配送中心的建立能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)之間協(xié)調(diào)作業(yè)，提高資源的整合力度和資源利用效率。根據(jù)需求點(diǎn)的位置建立物流配送中心，設(shè)計(jì)節(jié)能型配送路線，變分散運(yùn)輸為集中配送，既可以滿(mǎn)足客戶(hù)需要又可以節(jié)約費(fèi)用，并使得供應(yīng)鏈中的供應(yīng)商、生產(chǎn)商、分銷(xiāo)商根據(jù)不同區(qū)域配送量的變化及時(shí)做出柔性響應(yīng)，更好地降低庫(kù)存、調(diào)動(dòng)貨物周轉(zhuǎn)率。

（4）選址的方法。方法的研究主要分為定性研究和定量研究，在物流配送中心選址領(lǐng)域運(yùn)用較多的定性方法有德?tīng)柗品?、SWOT分析法等;定量法包括連續(xù)性選址模型和離散性選址模型，連續(xù)性模型適用于單個(gè)中心選址，主要包括重心法和交叉中值法，離散性選址模型分為多準(zhǔn)則決策法、規(guī)劃法（運(yùn)籌法）、啟發(fā)式算法、計(jì)算機(jī)仿真法，多準(zhǔn)則決策法中具有代表性的方法有模糊綜合評(píng)價(jià)法、最小二乘法、TOPSIS分析法等，規(guī)劃法中運(yùn)用較多的方法有網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃法、線性規(guī)劃法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、混合整數(shù)規(guī)劃法、非線性規(guī)劃法等。

3? 發(fā)展歷程分析——時(shí)間線圖

時(shí)間線圖是關(guān)鍵詞按時(shí)間共現(xiàn)的一種呈現(xiàn)方式，圖像右側(cè)的標(biāo)簽是關(guān)鍵詞聚類(lèi)的名稱(chēng)，上方的時(shí)間軸表示關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的時(shí)間，并將聚類(lèi)標(biāo)簽中包含的關(guān)鍵詞放在同一水平線上，該水平線上的關(guān)鍵詞越多表示該聚類(lèi)在研究領(lǐng)域越重要，根據(jù)時(shí)期特點(diǎn)進(jìn)行發(fā)展歷程分析，分析圖3可得以下結(jié)論。

第一階段（2000～2007年），該階段是物流配送中心選址研究的初始階段，發(fā)文量呈直線狀上升，研究的目的主要為了降低物流的運(yùn)輸和運(yùn)營(yíng)成本，選址方法按照出現(xiàn)的先后順序分別有遺傳算法、啟發(fā)式算法、重心法、最短路徑法、層次分析法，2005年電子商務(wù)這一概念出現(xiàn)后，物流配送中心選址的重要性顯現(xiàn)出來(lái)，發(fā)文量迅速上升，物流配送中心根據(jù)電子商務(wù)低成本高效率的特點(diǎn)開(kāi)展選址模型建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理，逐漸發(fā)展成為具有備貨、存儲(chǔ)、分揀、配貨、配裝、配送加工、配送運(yùn)輸、送達(dá)服務(wù)等一系列完備功能的物流配送中心。

第二階段（2008～2015年），該階段物流配送中心選址領(lǐng)域研究處于穩(wěn)健上升狀態(tài)，選址為了更好地服務(wù)于信息流、商流、物流、資金流的協(xié)調(diào)，顧客滿(mǎn)意度、物流服務(wù)水平成為影響選址的重要因素，為滿(mǎn)足客戶(hù)需求并且提供高質(zhì)量服務(wù)，生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流、冷鏈物流快速發(fā)展，改進(jìn)前一階段的配送車(chē)輛，并根據(jù)城市新的發(fā)展布局進(jìn)行配送網(wǎng)絡(luò)重組規(guī)劃，建立高效率、低耗能的車(chē)輛配送路線。信息共享是該階段的重點(diǎn)，物流配送中心的選址不僅要滿(mǎn)足成本要求，還要滿(mǎn)足時(shí)間約束和和服務(wù)質(zhì)量，基于信息交互共享進(jìn)行物流配送中心選址，配送過(guò)程中利用互聯(lián)網(wǎng)提供貨物跟蹤信息，信息共享交互平臺(tái)收集交通運(yùn)輸數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)提供給物流配送中心，實(shí)現(xiàn)信息流、物流、商流、資金流的協(xié)調(diào)。

第三階段（2016～2020年），該階段研究數(shù)量有所下降，上一階段的研究使得物流配送中心的選址與運(yùn)作得到很大優(yōu)化，現(xiàn)階段需要根據(jù)時(shí)期的特點(diǎn)開(kāi)展新的研究，大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)化、智能化是該階段發(fā)展的宏觀環(huán)境，物流配送中心的選址以大數(shù)據(jù)為支撐，可以獲得量大、多維、快速、低密度的數(shù)據(jù)信息，在此基礎(chǔ)上借助網(wǎng)絡(luò)化實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息共享，如利用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、5G等新的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息快速共享、地點(diǎn)追蹤、物品監(jiān)控，通過(guò)條形碼、二維碼、射頻識(shí)別等網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)貨物的追蹤、貨物溯源，此外借助智能化提高供應(yīng)鏈的協(xié)作性能，如物流配送中心利用智能機(jī)器人進(jìn)行貨物分揀和裝車(chē)、識(shí)別貨物等智能化操作。

4? 結(jié)? 論

（1）研究熱點(diǎn)方面：根據(jù)關(guān)鍵詞與其延伸形成的聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，以“物流配送中心”為主體進(jìn)行“選址規(guī)劃”，為實(shí)現(xiàn)物流供應(yīng)鏈運(yùn)作中的“綠色物流”、“運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)”性、配送“時(shí)效性”，建立“選址模型”并運(yùn)用“運(yùn)籌學(xué)”、“模糊評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)”、“遺傳算法”等方法進(jìn)行選址的規(guī)劃求解，使得供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化，滿(mǎn)足客戶(hù)需求，獲得更大利潤(rùn)。

（2）發(fā)展歷程方面：初始階段（2000～2007年）物流配送中心選址目標(biāo)主要為降低成本提高配送效率，與電子商務(wù)結(jié)合進(jìn)行選址優(yōu)化研究，快速增長(zhǎng)階段（2008～2015年）選址目標(biāo)增加了服務(wù)質(zhì)量、客戶(hù)滿(mǎn)意度、配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等新的約束條件，借助信息交互共享平臺(tái)進(jìn)行物流配送中心選址，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)供應(yīng)鏈向服務(wù)化供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變，現(xiàn)階段（2016～2020年）以大數(shù)據(jù)為支撐，利用網(wǎng)絡(luò)化共享、智能化協(xié)作對(duì)物流配送中心進(jìn)行選址和配送優(yōu)化，致力于智慧供應(yīng)鏈的建設(shè)與發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1] 胡娟，張曉燕. 物流集群領(lǐng)域研究熱點(diǎn)及演化路徑——基于CNKI（2000～2018）的文獻(xiàn)計(jì)量分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2020（7）：108-111.

[2] 李杰，趙旭東，王玉霞，等. 我國(guó)電子商務(wù)物流配送研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（17）：90-92.

[3] 王勇，黃思奇，劉永，等. 基于K-means聚類(lèi)方法的物流多配送中心選址優(yōu)化研究[J]. 公路交通科技，2020，37（1）：141-148.

[4] 徐小平，師喜婷. 關(guān)于物流配送中心供需優(yōu)化選址仿真[J]. 計(jì)算機(jī)仿真，2018，35（10）：345-349.

[5] 李陽(yáng)珍. 物流服務(wù)供應(yīng)鏈可靠性影響因素識(shí)別研究[J]. 物流技術(shù)，2013，32（4）：207-210.

[6] 陳戰(zhàn)波，黃小舟. 物流配送中心選址的改進(jìn)灰關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)方法[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2015（3）：52-55.