我國智慧物流研究文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)分析

李策國，李前兵

（1.南京工業(yè)大學(xué)，江蘇 南京 211816；2.淮陰工學(xué)院，江蘇 淮安 223003）

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能以及云計(jì)算等信息處理技術(shù)的成熟，新技術(shù)與傳統(tǒng)物流業(yè)的結(jié)合共同推動(dòng)了智慧物流的發(fā)展，我國現(xiàn)有的物流體系逐漸由傳統(tǒng)人工物流向智能化物流發(fā)展。在我國，智慧物流的概念最初由中國物流技術(shù)協(xié)會(huì)信息中心等單位在2009年共同提出。智慧物流就是通過利用多種現(xiàn)代化技術(shù)和設(shè)備構(gòu)建智慧供應(yīng)鏈，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)信息在物流活動(dòng)中的共享。智慧物流運(yùn)用了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等互聯(lián)網(wǎng)信息化技術(shù)，將物流變得高效且可視化。智慧物流減少了物流風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了物流效率。目前，國內(nèi)對(duì)于智慧物流領(lǐng)域研究仍然不多，研究存在很大發(fā)展空間。本文以中國知網(wǎng)收錄的對(duì)智慧物流的研究文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，將智慧物流研究的時(shí)間分布、空間分布、核心特點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行歸納分析，為未來智慧物流的發(fā)展研究提供借鑒和參考。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)獲取

通過中國知網(wǎng)全文數(shù)據(jù)庫高級(jí)檢索，以“智慧物流”為主題并且以“智慧物流”為篇名進(jìn)行檢索，學(xué)科領(lǐng)域不限，篩選掉外文和不相關(guān)文獻(xiàn)，時(shí)間跨度為2010-2020年，文獻(xiàn)檢索日期為2020年12月5日，得到符合檢索條件的文獻(xiàn)共1 013篇。

1.2 研究方法

Cite Space是一種動(dòng)態(tài)、多樣、綜合性強(qiáng)的可視化分析工具。本文先將收集篩選好的有關(guān)文獻(xiàn)導(dǎo)入Cite Space中，再根據(jù)不同的分析要求得到相應(yīng)的共現(xiàn)知識(shí)圖譜，并通過聚類方法，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)各要素之間的隱藏關(guān)系，來獲知智慧物流領(lǐng)域研究特點(diǎn)。

2 我國智慧物流研究的時(shí)空知識(shí)圖譜

2.1 我國智慧物流研究時(shí)間分布圖譜

一個(gè)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)數(shù)量最能反應(yīng)領(lǐng)域的熱度，代表了該領(lǐng)域的可能發(fā)展趨勢(shì)。圖1反映了近十年來我國智慧物流領(lǐng)域研究的文獻(xiàn)數(shù)量。

圖1 我國智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)數(shù)量分布曲線

由圖1可知，2014年前我國對(duì)智慧物流領(lǐng)域研究比較少，說明當(dāng)時(shí)智慧物流只是提出了相關(guān)概念，還沒有開始運(yùn)作和發(fā)展；從2014到2016年，相關(guān)智慧物流研究文獻(xiàn)數(shù)量開始慢慢上升，反映了此時(shí)智慧物流行業(yè)剛剛開始發(fā)展，正穩(wěn)步前進(jìn)；從2016到2020年，智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)數(shù)量快速上升，并保持著較高增長率，說明在這個(gè)階段，智慧物流領(lǐng)域發(fā)展迅速，研究熱度不斷攀升。目前，智慧物流領(lǐng)域的發(fā)展似乎有放緩的趨勢(shì)，但依舊是當(dāng)今研究的熱點(diǎn)，越來越多的學(xué)者開始致力于研究智慧物流。

2.2 我國智慧物流研究空間分布圖譜

（1）作者分析。通過對(duì)研究文獻(xiàn)中作者的分析，可以了解智慧物流領(lǐng)域中哪些人研究的比較多、比較透徹，有助于我們了解到該領(lǐng)域的核心作者群。在Cite Space中將Author設(shè)為節(jié)點(diǎn)類型，得到相關(guān)文獻(xiàn)作者的分布圖譜（如圖2所示）。圖中作者名的大小反映了發(fā)文數(shù)量的頻次，節(jié)點(diǎn)間距代表作者間合作關(guān)系，越近代表合作強(qiáng)度越高。

圖2 智慧物流研究作者共現(xiàn)知識(shí)圖譜

由圖2我們可以看出，在智慧物流研究領(lǐng)域，發(fā)文數(shù)量在5篇以上的作者有5人，分別是何黎明、李冰漪、李靜宇、龐彪、王繼祥，他們發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量依次為11篇、9篇、8篇、7篇、6篇。大多數(shù)作者研究層次都比較淺，該領(lǐng)域發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量僅有1篇。這說明了智慧物流領(lǐng)域的研究比較零散，不夠集中。只有少數(shù)作者，如何黎明、李冰漪等對(duì)智慧物流領(lǐng)域研究比較多，對(duì)該領(lǐng)域有著一定的認(rèn)識(shí)?？傮w上，由于智慧物流研究領(lǐng)域的作者人數(shù)不多，但分布卻很廣，還不足以形成核心作者群。并且圖中作者之間的連線非常少，作者之間基本不存在太大合作關(guān)系，不利于智慧物流深層次的研究。

（2）機(jī)構(gòu)分析。機(jī)構(gòu)發(fā)文能說明某一具體的單位在某領(lǐng)域理論研究及學(xué)科發(fā)展中的綜合實(shí)力及其在本學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)對(duì)學(xué)界的影響。機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以呈現(xiàn)不同機(jī)構(gòu)之間在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的合作關(guān)系及文獻(xiàn)貢獻(xiàn)。利用Cite Space得到關(guān)于智慧物流文獻(xiàn)研究的機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識(shí)圖譜，如圖3所示。

圖3 智慧物流研究機(jī)構(gòu)共現(xiàn)知識(shí)圖譜

從圖3中可以看出，研究機(jī)構(gòu)大多呈現(xiàn)點(diǎn)狀，無線性關(guān)系，說明各個(gè)研究機(jī)構(gòu)間缺乏合作，有著進(jìn)一步提升空間。對(duì)智慧物流領(lǐng)域研究較多的有中國物流與采購聯(lián)合會(huì)、河北金融學(xué)院、上海工程技術(shù)大學(xué)、中南林業(yè)科技大學(xué)、中國倉儲(chǔ)與配送協(xié)會(huì)等，發(fā)文數(shù)量依次為11篇、7篇、6篇、4篇、4篇。研究主要力量在高層政府機(jī)構(gòu)和高校之中，而企業(yè)層在此方面研究薄弱。這說明智慧物流領(lǐng)域研究不夠廣泛，對(duì)智慧物流的實(shí)踐與研究，技術(shù)角度研究的多，產(chǎn)業(yè)角度探討的較少。智慧物流的發(fā)展不僅需要政府和科研院所的指導(dǎo)，更需要企業(yè)的參與。

（3）期刊分析。期刊作為學(xué)術(shù)交流的重要平臺(tái)，期刊的載文量、期刊數(shù)量等也是評(píng)價(jià)研究實(shí)力的定量方法之一。根據(jù)文獻(xiàn)計(jì)量統(tǒng)計(jì)，得到期刊分布情況如圖4所示。

圖4 智慧物流研究期刊分布

從圖4可以看出，智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)主要來自期刊中國物流與采購、物流技術(shù)與采用、中國儲(chǔ)運(yùn)、物流工程與管理、物流科技，相應(yīng)期刊收錄文獻(xiàn)數(shù)量依次為75篇、60篇、53篇、52篇、32篇。北大核心期刊有37種，CSSCI期刊有4種，但是在核心期刊和CSSCI期刊上發(fā)表的文獻(xiàn)總體數(shù)量較少，僅有73篇，占比約為7.2%，說明對(duì)智慧物流研究文獻(xiàn)的深度與質(zhì)量有待加強(qiáng)。從學(xué)科角度來看，智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)的最主要學(xué)科是物流經(jīng)濟(jì)，有784篇相關(guān)文獻(xiàn)，符合智慧物流是對(duì)傳統(tǒng)物流業(yè)革新的特點(diǎn)。

（4）被引文獻(xiàn)分析。一篇文獻(xiàn)被人引用的次數(shù)越多，往往它在所研究的領(lǐng)域越具有代表性。通過知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，梳理出智慧物流領(lǐng)域排名前20的高頻被引文獻(xiàn)，見表1。

由表1可以看出目前學(xué)者在智慧物流領(lǐng)域主要的研究方向是商討智慧物流的未來發(fā)展問題和對(duì)策，如被引次數(shù)最多的是張春霞的《我國智慧物流發(fā)展對(duì)策》，被引次數(shù)達(dá)到96次，說明目前智慧物流體系建設(shè)可能已經(jīng)有了大致框架，但是存在一些需要解決的問題來獲得智慧物流的創(chuàng)新與突破。另外，以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為核心技術(shù)的智慧物流模式，以及物流信息平臺(tái)的建設(shè)也是智慧物流領(lǐng)域研究的重要方向，信息化手段是智慧物流的技術(shù)支撐。值得注意的是，2018年發(fā)表的兩篇關(guān)于人才培養(yǎng)的文獻(xiàn)被引次數(shù)也較高，分別被引22和18次，反映了物流人才的培養(yǎng)開始成為智慧物流領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向?？傮w上，智慧物流領(lǐng)域文獻(xiàn)被引次數(shù)都不高，可能是由于智慧物流領(lǐng)域雖然基本體系已經(jīng)建設(shè)完全，但還不足夠成熟，尚且處于發(fā)展階段，還存在著一些亟待解決的問題。

表1 智慧物流領(lǐng)域高頻被引文獻(xiàn)排行前20

3 研究熱點(diǎn)及趨勢(shì)分析

3.1 研究熱點(diǎn)分析

對(duì)某領(lǐng)域研究熱點(diǎn)最主要的分析就是對(duì)關(guān)鍵詞的分析。關(guān)鍵詞是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語言詞匯，可以揭示研究成果的總體內(nèi)容特征，研究內(nèi)容之間的內(nèi)在聯(lián)系和學(xué)術(shù)研究的發(fā)展脈絡(luò)與發(fā)展方向等。利用Cite Space軟件，將搜索節(jié)點(diǎn)設(shè)置為“Keyword”，時(shí)間區(qū)間設(shè)為從2010-2020年，時(shí)間切片設(shè)為1年，閾值采用g-Index（K=50），得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜如圖5所示。圖中節(jié)點(diǎn)大小反映關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次高低，節(jié)點(diǎn)間的連線粗細(xì)代表關(guān)鍵詞之間聯(lián)系強(qiáng)弱。

按照關(guān)鍵詞頻次大小進(jìn)行排列，得到頻次排名前20的關(guān)鍵詞見表2，中心性越高，關(guān)鍵詞就越具有代表性。

從圖5和表2可以看出，智慧物流研究領(lǐng)域中，排除出現(xiàn)頻率最高的“智慧物流”本身以及一些沒有價(jià)值的干擾關(guān)鍵詞，再將相似關(guān)鍵詞合并頻數(shù)進(jìn)行累加，得到核心關(guān)鍵詞有“物聯(lián)網(wǎng)”“物流行業(yè)”“大數(shù)據(jù)”“供應(yīng)鏈”“人工智能”“人才培養(yǎng)”，出現(xiàn)頻次依次為137、100、65、25、21、20。核心關(guān)鍵詞已經(jīng)基本涵蓋了智慧物流的所有領(lǐng)域，但是核心關(guān)鍵詞的頻次都比較低，大多中心性也不高，說明智慧物流領(lǐng)域?qū)W者研究的太過分散，或者大部分研究沒有涉及到核心內(nèi)容，研究層次太淺。

圖5 智慧物流關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜

表2 智慧物流頻次排名前20關(guān)鍵詞

再將關(guān)鍵詞共現(xiàn)知識(shí)圖譜進(jìn)行聚類分析得到圖6，顯示前9個(gè)最大類。圖6中網(wǎng)絡(luò)模塊度Q為0.624 6，顯著性程度較為合理；網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性S為0.898 5，聚類匹配相似程度較高。前9個(gè)大類為物聯(lián)網(wǎng)（#0）、應(yīng)用（#1）、物流行業(yè)（#2）、公路物流（#3）、智能物流（#4）、人才培養(yǎng)（#5）、電子標(biāo)簽（#6）、供應(yīng)鏈（#7）、物流平臺(tái)（#8）。

圖6 智慧物流研究關(guān)鍵詞聚類圖譜

由上述基礎(chǔ)，可知智慧物流領(lǐng)域研究熱點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：

（1）信息化技術(shù)。這是智慧物流領(lǐng)域目前研究的重點(diǎn)，主要集中在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等信息化技術(shù)在智慧物流中的應(yīng)用研究，主要包括這些新興技術(shù)對(duì)智慧物流的影響，以及如何將信息化技術(shù)高效運(yùn)用到物流行業(yè)上。比如基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧物流配送能力研究，大數(shù)據(jù)對(duì)提升智慧物流效率的研究，云計(jì)算對(duì)智慧物流業(yè)的影響研究等。

（2）智慧物流產(chǎn)業(yè)。相當(dāng)一部分學(xué)者研究的是智慧物流這個(gè)產(chǎn)業(yè)，討論它的發(fā)展體系，未來前景，發(fā)展過程中可能出現(xiàn)的問題，并針對(duì)性地給出相應(yīng)建議和對(duì)策。比如共享經(jīng)濟(jì)時(shí)代的智慧物流產(chǎn)業(yè)分析，我國智慧物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展體系與對(duì)策研究，智慧物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的創(chuàng)新和聚集機(jī)理分析等。

（3）物流供應(yīng)鏈。物流過程的供應(yīng)鏈?zhǔn)且粋€(gè)重要環(huán)節(jié)，打造一個(gè)完整、有效的供應(yīng)鏈能夠提高智慧物流的效率?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代下的智慧物流供應(yīng)鏈打造問題也是目前智慧物流領(lǐng)域的一個(gè)主流研究方向。比如智慧物流背景下生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈研究、新零售趨勢(shì)下的智慧物流供應(yīng)鏈發(fā)展研究、供應(yīng)鏈與智慧物流的交集研究等。

（4）人工智能。相比較傳統(tǒng)人工分揀、打包、配送，運(yùn)用人工智能可以大幅度提高物流過程的效率，如順豐及京東利用人工智能技術(shù)采用無人機(jī)進(jìn)行快遞的運(yùn)輸。人工智能對(duì)于智慧物流的作用是近年來學(xué)者開始研究的重點(diǎn)。比如人工智能對(duì)現(xiàn)代智慧物流企業(yè)的轉(zhuǎn)型推動(dòng)研究、人工智能對(duì)智慧物流的效率影響研究、人工智能如何降低智慧物流成本的研究等。

（5）物流平臺(tái)。智慧物流領(lǐng)域研究中，物流平臺(tái)的搭建和功能，各大物流平臺(tái)的物流方式和結(jié)構(gòu)，也是該領(lǐng)域研究比較多的內(nèi)容。如阿里的大數(shù)據(jù)物流體系研究、農(nóng)產(chǎn)品智慧物流平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)研究、智慧物流平臺(tái)在國際貿(mào)易中的深層次作用研究等。

（6）物流人才培養(yǎng)。萬物互聯(lián)時(shí)代下智慧物流行業(yè)發(fā)展迅速，難免出現(xiàn)物流人才的匱乏。智慧物流是一門關(guān)聯(lián)多個(gè)行業(yè)的綜合性學(xué)科，不僅要求從業(yè)者具有豐富的物流理論知識(shí)，同時(shí)也要具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。因此，如何培養(yǎng)出更多的新型智慧物流人才也是目前學(xué)者在智慧物流領(lǐng)域研究的問題。比如，智慧物流視角下物流管理專業(yè)人才培養(yǎng)研究、高校智慧物流培養(yǎng)人才模式探究、應(yīng)用型智慧物流人才的培養(yǎng)研究等。

3.2 趨勢(shì)分析

對(duì)關(guān)鍵詞中的突現(xiàn)詞進(jìn)行分析，能夠發(fā)現(xiàn)某些年份研究的熱點(diǎn)變化情況。在Cite Space中選擇“Burstness”菜單，再選擇“Refresh”按鈕，最后利用“View”按鈕導(dǎo)出視圖，得到前20個(gè)突現(xiàn)詞見表3。

表3 智慧物流研究排名前20突現(xiàn)詞

再利用Cite Space生成“timeline view”類型關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)視圖，如圖7所示。其中橫軸代表的是年份，關(guān)鍵詞呈橫向排列，聚類標(biāo)簽豎向排列，不同的節(jié)點(diǎn)之間不同的交叉連線代表不同的關(guān)鍵詞之間的傳承關(guān)系。

圖7 智慧物流領(lǐng)域關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)視圖

根據(jù)突現(xiàn)時(shí)段和突現(xiàn)度的大小，智慧物流研究領(lǐng)域階段性的研究態(tài)勢(shì)分析總結(jié)如下：

（1）在2011-2015年，主要突現(xiàn)詞有物流信息化、云平臺(tái)和電子標(biāo)簽，可能由于該時(shí)期互聯(lián)網(wǎng)初步開始發(fā)展，信息化時(shí)代到來，所以出現(xiàn)了傳統(tǒng)物流行業(yè)的改革，物流業(yè)在快速地向高智能化和信息化方向發(fā)展，智慧物流開始初步發(fā)展。

（2）在2015-2018年，突現(xiàn)詞主要是公路物流、物流企業(yè)、物流行業(yè)。該階段是智慧物流發(fā)展的黃金階段，國家政策的積極引導(dǎo)和大力支持為智慧物流營造了良好的宏觀發(fā)展環(huán)境。相比以前的鐵路物流，隨著公路的發(fā)展以及物流需求范圍越來越大，各種利用公路運(yùn)輸?shù)奈锪髌髽I(yè)相繼產(chǎn)生，智慧物流處于快速發(fā)展階段。

（3）在2018-2020年，突現(xiàn)詞主要是人工智能、物流專業(yè)、物流應(yīng)用。目前，我國物流業(yè)增速放緩，智慧物流體系已經(jīng)建立，但還不夠完善。如何在智慧物流中運(yùn)用人工智能，進(jìn)一步提高智慧物流的應(yīng)用空間和效率，是該領(lǐng)域?qū)W者們?cè)谀壳半A段研究的主要問題。另外，行業(yè)的發(fā)展需要人才的推動(dòng)，對(duì)高端物流專業(yè)人才的需求也在不斷顯現(xiàn)，學(xué)者開始研究物流人才的培養(yǎng)問題，智慧物流處于穩(wěn)定完善階段。

4 結(jié)語

本文通過對(duì)中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，篩選得到智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)1 013篇，運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量方法，在Cite Space軟件上對(duì)研究文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析，研究該領(lǐng)域文獻(xiàn)的時(shí)間和空間分布特征，以及智慧物流領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和成長趨勢(shì)。得到以下結(jié)論：

（1）在時(shí)間分布上，2016年前智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)總體較少，每年增長速度也較慢；2016年后智慧物流領(lǐng)域開始快速發(fā)展，研究文獻(xiàn)數(shù)量快速上漲，并保持著較高增長率。

（2）在空間分布上，智慧物流領(lǐng)域總體上作者分布過于零散，大部分作者在該領(lǐng)域只有一篇文獻(xiàn)，發(fā)文比較多的有何黎明、李冰漪、李靜宇等人，但是不足以形成核心作者群。智慧物流領(lǐng)域研究主要集中在高層政府機(jī)構(gòu)和高校中，企業(yè)層對(duì)于智慧物流研究較少。目前，智慧物流領(lǐng)域研究文獻(xiàn)質(zhì)量都不夠高，屬于核心期刊和CSSCI期刊的文獻(xiàn)總體數(shù)量較少，僅有73篇，存在很大發(fā)展空間。智慧物流領(lǐng)域被引文獻(xiàn)的主要方向?yàn)橹腔畚锪靼l(fā)展前景與決策探究，以及大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新興技術(shù)對(duì)智慧物流的影響研究，但是總的被引次數(shù)不高，說明對(duì)智慧物流領(lǐng)域的研究還不夠透徹。

（3）在研究熱點(diǎn)上，信息化技術(shù)如物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算對(duì)智慧物流的影響，如何在物流中高效利用智能信息化技術(shù)是研究的熱門，另外智慧物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景與對(duì)策、物流供應(yīng)鏈的打造、人工智能對(duì)智慧物流的影響、物流平臺(tái)的結(jié)構(gòu)性研究以及物流人才的培養(yǎng)也是智慧物流領(lǐng)域研究的主要方向。

（4）在發(fā)展趨勢(shì)上，可以看出從2010-2014年，智慧物流處于新興起步階段；從2015-2018年智慧物流處于發(fā)展黃金期，是快速上升階段；而從2018年到現(xiàn)在，智慧物流處于穩(wěn)定完善階段，正在不斷完善并尋找突破與創(chuàng)新中。

未來，智慧物流需要更高效地融合應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等信息化和數(shù)字化新技術(shù)，適應(yīng)物流行業(yè)的發(fā)展，打造數(shù)字供應(yīng)鏈，同時(shí)需貫徹人才強(qiáng)國戰(zhàn)略，致力于智慧物流人才的培養(yǎng)。