丁燕

摘? ?要：分析大數(shù)據(jù)在智慧物流發(fā)展中的應(yīng)用研究與熱點(diǎn)進(jìn)展，將積極作用于我國(guó)在這方面的理論研究。以內(nèi)容分析和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)為基礎(chǔ)，使用VOSviewer軟件作為分析工具，結(jié)合其知識(shí)圖譜進(jìn)行分析[1]。以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)2010月1日至2022年2月11日之間的906篇國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)與智慧物流有關(guān)的文獻(xiàn)為樣本，通過關(guān)鍵詞與作者的共現(xiàn)分析，探討我國(guó)大數(shù)據(jù)在智能物流中的應(yīng)用研究進(jìn)展和熱點(diǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)在該領(lǐng)域的研究主要集中在智慧物流、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人才培養(yǎng)、云計(jì)算、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、智慧港口等方面。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；智慧物流；VOSviewer；可視化分析

中圖分類號(hào)：F252? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號(hào)：1673-291X（2023）08-0141-04

一、文獻(xiàn)綜述

智慧物流概念自2009年提出以來，引起了中國(guó)學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注，并圍繞其概念特征、體系結(jié)構(gòu)、實(shí)施框架和發(fā)展趨勢(shì)等方面開展了一系列研究。實(shí)際上，“智能物流”是一個(gè)不受限制的概念，學(xué)者們也用“智能物流”等詞來描述物流業(yè)務(wù)數(shù)字化、物流數(shù)據(jù)商業(yè)化的物流發(fā)展?fàn)顟B(tài)。胥軍等學(xué)者（2011）通過案例分析智能物流系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)施后認(rèn)為，智能物流應(yīng)具備信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、一體化的多功能特征，是一體化的深化應(yīng)用[2]。王之泰（2014）則認(rèn)為，“智慧物流”作為一種高層次的物流形式，是城市化發(fā)展中必須注意的大勢(shì)所趨，它從基礎(chǔ)設(shè)施、設(shè)備管理等方面深刻影響著物流業(yè)的發(fā)展[3]。邵廣利（2015）則針對(duì)國(guó)內(nèi)外智能物流發(fā)展的現(xiàn)狀、模式及制約因素進(jìn)行分析，提出了具體的智能物流發(fā)展模式[4]。王先慶和彭雷清（2017）立足“一帶一路”的建設(shè)背景，提出中國(guó)物流革命和物流創(chuàng)新的未來方向，認(rèn)為智慧物流的進(jìn)步離不開互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和電子商務(wù)的快速發(fā)展[5]。李永芃和張明（2021）堅(jiān)信，區(qū)塊鏈技術(shù)可以充分整合分散的物流資源，并且智慧物流的發(fā)展離不開政府的正確引導(dǎo)和物流企業(yè)自身的努力[6]。顯然，智慧物流的發(fā)展已成為趨勢(shì)，引起了政府、企業(yè)及學(xué)術(shù)界的高度重視?；ヂ?lián)網(wǎng)及人工智能大數(shù)據(jù)的發(fā)展更是智慧物流前進(jìn)不可缺少的助力。因此，針對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用在智能物流發(fā)展中的熱點(diǎn)話題，有必要梳理研究脈絡(luò)，總結(jié)和預(yù)測(cè)該領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。

本論文以CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，借助文獻(xiàn)計(jì)量可視化工具VOSviewer對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究。通過分析和相關(guān)知識(shí)圖譜，幫助政府、企業(yè)和學(xué)者了解我國(guó)在大數(shù)據(jù)研究中智慧物流發(fā)展中的應(yīng)用動(dòng)態(tài)、熱點(diǎn)和前沿，為政府、企業(yè)制定政策，為決策制定和學(xué)者研究提供參考跟蹤研究方向。

二、數(shù)據(jù)來源和研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本論文研究數(shù)據(jù)均來自中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）。在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)檢索的篩選中，為獲得更全面的檢索結(jié)果，本文將發(fā)表時(shí)間范圍設(shè)定為2010年1月1日至2022年2月11日，并進(jìn)行主題“大數(shù)據(jù)”“智慧物流”的檢索。在剔除會(huì)議記錄后，共得到906條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。由于VOSviewer應(yīng)用程序的特殊性，需要使用特定的數(shù)據(jù)格式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，因此，選擇Refworks格式導(dǎo)出數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)保存到指定的文件夾。

（二）研究方法

為了直觀地展示大數(shù)據(jù)在智慧物流中的應(yīng)用研究現(xiàn)狀，本文借助VOSviewer可視化軟件，從發(fā)文量、關(guān)鍵詞、作者三個(gè)方面繪制了知識(shí)圖譜。借助該軟件統(tǒng)計(jì)可得到年發(fā)表量和期刊類別結(jié)果，在結(jié)合文獻(xiàn)分析方法梳理研究課題的基礎(chǔ)上，總結(jié)大數(shù)據(jù)在智能物流中應(yīng)用的研究特點(diǎn)和研究前沿。

三、大數(shù)據(jù)在智慧物流發(fā)展中的應(yīng)用研究與熱點(diǎn)進(jìn)展概況

（一）發(fā)文數(shù)量的年代分布

通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)研究論文數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，可以整體把握大數(shù)據(jù)在智慧物流發(fā)展中應(yīng)用的研究論文趨勢(shì)。筆者以大數(shù)據(jù)在智慧物流發(fā)展中的應(yīng)用為主題，繪制了2010—2022年的發(fā)文量趨勢(shì)圖（圖1）。

應(yīng)用的發(fā)文數(shù)量趨勢(shì)圖

圖1顯示了近11年來大數(shù)據(jù)在智慧物流應(yīng)用數(shù)量上的發(fā)文趨勢(shì)，并且在2013年之后才真正出現(xiàn)了研究相關(guān)主題的文獻(xiàn)。具體可分為三個(gè)發(fā)展階段：（1）從無到有時(shí)期（2010—2016年）。這一時(shí)期的變化特點(diǎn)被認(rèn)定為從無到有，實(shí)現(xiàn)過零，后期整體緩慢增長(zhǎng)。（2）快速增長(zhǎng)時(shí)期（2016—2017年）。這一階段的發(fā)表文章數(shù)量從52篇直接增加到121篇，其中增長(zhǎng)速度最快的時(shí)期是2010—2022年。（3）穩(wěn)定增長(zhǎng)時(shí)期（2017—2022年），在這五年期間，相關(guān)主題的發(fā)文量一直呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的狀態(tài)，并有望于2022年底突破200篇。

（二）關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)

通過統(tǒng)計(jì)，共得到2 303個(gè)關(guān)鍵詞，將閾值設(shè)置為2，此時(shí)通過閾值過濾的關(guān)鍵詞是522個(gè)。其中排名前10 的關(guān)鍵詞為智慧物流（512）、大數(shù)據(jù)（160）、Intelligent logistics（86）、物聯(lián)網(wǎng)（73）、big data（60）、smart logistics（60）、人工智能（41）、云計(jì)算（40）、物流行業(yè)（37）、新零售（35）。作者對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并導(dǎo)入VOSviewer運(yùn)算，最終運(yùn)行結(jié)果以可視化圖譜形式展示出來（圖2）。

圖2是VOSviewer 提供的3種視圖之一的“network visualization”（網(wǎng)絡(luò)視圖）。圖2中的每一個(gè)圓圈即節(jié)點(diǎn)，都代表了一個(gè)關(guān)鍵詞。圓圈和圓圈之間的連線代表了關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，即這些關(guān)鍵詞曾經(jīng)共同出現(xiàn)過。圓圈越大，代表這個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率跟次數(shù)越高。相當(dāng)于VOSviewer已經(jīng)做了一個(gè)聚類分析，將各種不同的關(guān)鍵詞分為了各種不同的顏色。圖2中圓圈與字體的大小取決于該圓圈的權(quán)重，權(quán)重越大，字體與圓圈越大。當(dāng)鼠標(biāo)放在任意一個(gè)圓圈（節(jié)點(diǎn)）上時(shí)，VOSviewer會(huì)高亮顯示出與該選中的關(guān)鍵詞相關(guān)的其他關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系。同時(shí)，在該軟件下方會(huì)顯示出該關(guān)鍵詞的名稱（Items）、聚類結(jié)果（Clusters）與關(guān)鍵詞總鏈接強(qiáng)度（Total Link Strength）等信息。

由圖2可知，圖譜左上角區(qū)域中各圓圈（節(jié)點(diǎn)）之間的連線較少，表明這些研究領(lǐng)域（主題）與其他研究領(lǐng)域間的聯(lián)系較為疏松，如發(fā)展問題、物流活動(dòng)、倉(cāng)儲(chǔ)配送以及電商。本文認(rèn)為，未來學(xué)者可將研究目光集中到這些研究領(lǐng)域（主題），在該類研究主題的深度上進(jìn)行深挖。且若考慮結(jié)合其他研究領(lǐng)域（主題），或許能夠產(chǎn)生新的研究思路與成果，發(fā)掘出新的研究增長(zhǎng)點(diǎn)。

根據(jù)該聚類分析的結(jié)果可知，經(jīng)過閾值過濾的522個(gè)關(guān)鍵詞被分成26個(gè)聚類，比較明顯的有淺藍(lán)色、綠色、紅色、黃色、橙色和咖色這6種聚類?？梢钥吹健爸腔畚锪鳌笔亲鳛闇\藍(lán)聚類中的核心詞，跟它有聯(lián)系的詞都是“智慧交通”“智慧城市”“未來趨勢(shì)”等較為宏觀跟概括的詞，因此該聚類主要研究智慧物流發(fā)展呈現(xiàn)的宏觀特征與對(duì)應(yīng)的發(fā)展措施。綠色聚類中的核心詞是“Intelligent logistics”，跟它有鏈接的關(guān)鍵詞多為“物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”與“智能物流”“物流人才培養(yǎng)”等，可見該類研究多集中于智慧物流發(fā)展所需的技術(shù)和人才培養(yǎng)上。紅色聚類中的關(guān)鍵詞是“云計(jì)算”，與它有鏈接的關(guān)鍵詞多為“智慧化”“大數(shù)據(jù)中心”“杭州”等，可見該類研究主要集中于智慧物流發(fā)展的地點(diǎn)以及基礎(chǔ)設(shè)施，其中杭州市作為領(lǐng)先地廣受關(guān)注。黃色聚類中的關(guān)鍵詞是“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，與它存在鏈接關(guān)系的次要多為“智能網(wǎng)聯(lián)汽車”“digital economy”“智能工廠”等。橙色聚類中的核心詞是“智慧港口”，與其有鏈接的詞語多為“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”“應(yīng)急物資”等，由此可見主要討論將來智慧物流發(fā)展所必須的配套設(shè)施以及應(yīng)用場(chǎng)景等?？垲悇t以“信息技術(shù)”為核心詞匯，可見智慧物流的發(fā)展離不開產(chǎn)業(yè)集群、技術(shù)優(yōu)化，并且區(qū)塊鏈也可為其服務(wù)。

此外，VOSviewer中還提供了其他2種視圖：Overlay Visualization（疊加視圖）、Density Visualization（密度視圖）。其中，疊加視圖的結(jié)構(gòu)跟網(wǎng)絡(luò)視圖是一樣的，主要用不同的顏色來表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)的年份?！癉ensity View”（密度視圖）圖3能夠展現(xiàn)關(guān)鍵詞的活躍程度，有助于使用者清晰且快速的預(yù)覽聚類與重點(diǎn)圖譜區(qū)域?？芍P(guān)鍵詞被引用的次數(shù)和頻率越高，顏色越接近黃色；反之越接近藍(lán)色。

（三）作者網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)

通過統(tǒng)計(jì)，這906篇文獻(xiàn)共有1 094個(gè)作者參與編寫。將閾值設(shè)置為2，此時(shí)通過閾值過濾的作者是81個(gè)，其中排名前10的作者是劉寶學(xué)、劉翠娟、楊龍、張鵬、徐香復(fù)、紀(jì)雯、董鵬、王鑫麗、張宇軒和李琳。作者對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并導(dǎo)入VOSviewer 運(yùn)算。最后以可視化圖集的形式呈現(xiàn)運(yùn)行結(jié)果（圖4）。可見，劉寶學(xué)、劉翠娟、楊龍、張鵬與紀(jì)雯這5位學(xué)者的研究較為相似。

四、總結(jié)與展望

（一）大數(shù)據(jù)在智慧物流中的應(yīng)用研究與熱點(diǎn)進(jìn)展結(jié)論

大數(shù)據(jù)在智能物流中的應(yīng)用研究，國(guó)內(nèi)起始于2013年。特別是在2017年以后，針對(duì)該主題的研究文獻(xiàn)開始逐步增長(zhǎng)，學(xué)術(shù)界開始真正關(guān)注到這一領(lǐng)域。

本論文使用VOSviewer進(jìn)行知識(shí)圖譜的可視化分析，得出如下結(jié)論。

1.通過對(duì)大數(shù)據(jù)在智慧物流中的應(yīng)用關(guān)鍵詞與作者的共現(xiàn)分析，認(rèn)為智慧物流研究的重點(diǎn)和方向在不同時(shí)期是不同的，同時(shí)與國(guó)家的一些指導(dǎo)政策和時(shí)事密切相關(guān)。因此可認(rèn)為，關(guān)于該研究的進(jìn)展不是孤立的、閉門造車式的。

2.關(guān)鍵詞分析中智慧物流、大數(shù)據(jù)、Intelligent logistics、物聯(lián)網(wǎng)、big data、smart logistics、人工智能、云計(jì)算、物流行業(yè)、新零售出現(xiàn)的頻率最高。這與主題的選擇密切相關(guān)。而大數(shù)據(jù)在智慧物流中的應(yīng)用，近年來受到不少關(guān)注，學(xué)術(shù)界不僅在宏觀層面上探討智慧物流發(fā)展需要什么樣的城市發(fā)展面貌，也在微觀層面上探討應(yīng)該建設(shè)什么樣的智慧港口。而智慧物流的發(fā)展盡管依托大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的進(jìn)步，但也離不開物流相關(guān)人才的支持。因此，加大培訓(xùn)力度，支持相關(guān)人才的培養(yǎng)也是一個(gè)研究熱點(diǎn)。

3.從作者的共現(xiàn)分析來看，研究大數(shù)據(jù)在智慧物流中應(yīng)用的作者之間的合作并不多，相互之間的聯(lián)系也很少，主要是5個(gè)學(xué)者之間的研究存在相似性與關(guān)聯(lián)度。其實(shí)，學(xué)者之間的思想交流和碰撞可以產(chǎn)生更多的智慧火花，因此，未來相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者可以增加交流和互動(dòng)，加強(qiáng)交流，互通有無。

（二）研究不足與展望

由于在使用VOSviewer軟件得到網(wǎng)絡(luò)共現(xiàn)圖以后無法查看節(jié)點(diǎn)信息，即無法通過鼠標(biāo)點(diǎn)擊選中的圓圈（節(jié)點(diǎn)）就獲取該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的內(nèi)容詳細(xì)鏈接，因此在之后的研究中作者會(huì)嘗試結(jié)合其他可視化軟件進(jìn)行文獻(xiàn)分析。

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