張 戈，孔 婷

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

0 引言

當前，新一輪科技革命帶動數(shù)字技術強勢崛起，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化已成為工業(yè)4.0[1]和智能制造[2]的重要驅動力量。在此背景下，加強大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、5G 等新興數(shù)字技術與供應鏈各個環(huán)節(jié)的融合創(chuàng)新，實現(xiàn)數(shù)字硬件、軟件和網(wǎng)絡間的高度交互，構建高效協(xié)同、快速響應、敏捷柔性、高度可視、動態(tài)智能的數(shù)字化供應鏈[3]成為企業(yè)順應大局大勢、推動高質量發(fā)展的戰(zhàn)略性支點。

隨著全球化的發(fā)展，供應鏈數(shù)字化正在變得越來越重要，得到各國政府的重視。我國“十四五”規(guī)劃明確提出“提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈現(xiàn)代化水平”，要求“分行業(yè)做好供應鏈戰(zhàn)略設計和精準施策，形成具有更強創(chuàng)新力、更高附加值、更安全可靠的產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈”。歐盟在其“2030 數(shù)字羅盤”計劃中指出要保障數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)和供應鏈的安全性和韌性，為未來十年歐洲數(shù)字化轉型指明了方向。

供應鏈數(shù)字化的研究已經(jīng)受到了學者們越來越多的關注，而研究熱點與趨勢也正在不斷變化。本文運用CiteSpace 軟件，對Web of Science 核心數(shù)據(jù)庫中供應鏈數(shù)字化的相關研究進行文獻計量的可視化分析，旨在闡述當前供應鏈數(shù)字化研究的熱點與趨勢，并展望其未來發(fā)展趨勢，以期為后續(xù)相關的理論研究和管理實踐提供方向和思路。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

為全面系統(tǒng)了解國際專家學者在供應鏈數(shù)字化領域的成果現(xiàn)狀、研究熱點及演化趨勢，本文選取全球最大的引文數(shù)據(jù)庫之一Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫中的核心合集為數(shù)據(jù)來源，以“Digital Transformation of Supply Chain”和“Digital Supply Chain”為關鍵詞進行檢索，發(fā)現(xiàn)相關文獻最早發(fā)表于2001 年，故將時間跨度設置為2001 年1 月至2022 年12 月，共得到582篇文獻。通過閱讀文獻標題及摘要，以人工方式剔除無效文獻，并將所篩選的文獻導入CiteSpace 軟件中去重，最終獲得有效文獻580 篇。

1.2 研究方法

本文采用文獻計量法，借助CiteSpace 6.1.R3 軟件對WOS 數(shù)據(jù)庫中供應鏈數(shù)字化的相關文獻進行可視化分析。文獻計量法是以科技文獻的外部特征為研究對象，采用統(tǒng)計學方法來描述、評價和預測科學技術現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的定量分析方法[4]。CiteSpace 是一種可視化分析軟件，通過對文獻題錄包含的數(shù)據(jù)信息進行處理分析，以繪制圖譜的形式展現(xiàn)信息的主要結構和歷史前沿[5]。本文主要通過發(fā)文量、發(fā)文國家、發(fā)文作者和發(fā)文期刊分析總結研究現(xiàn)狀，運用關鍵詞共現(xiàn)探析研究熱點，通過關鍵詞聚類分析和時間線圖譜探究研究熱點的演變趨勢，并運用關鍵詞突現(xiàn)探索研究前沿，從而對供應鏈數(shù)字化領域文獻進行全面分析和系統(tǒng)評述。

2 研究現(xiàn)狀分析

2.1 發(fā)文量分析

發(fā)文量能夠很好地展示某研究領域的受關注程度。為了清晰描述供應鏈數(shù)字化領域的研究情況，繪制了發(fā)文量的年度變化折線圖，如圖1 所示。可以看到：（1）2001—2016 年，歷年發(fā)文量均在10 篇以內(nèi)，數(shù)量極少，表明供應鏈數(shù)字化研究處于起步階段，尚未受到學術界廣泛關注。（2）2016—2018 年，發(fā)文量穩(wěn)步增長，標志著該領域進入發(fā)展階段。面對傳統(tǒng)供應鏈的承壓困境，越來越多的節(jié)點企業(yè)意識到必須依靠云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等數(shù)字化技術的加持以及供應鏈平臺賦能，實現(xiàn)供應鏈數(shù)字化，這是供應鏈運營效率提升的關鍵。供應鏈數(shù)字化也因此得到了更多學者的關注。（3）2019—2021 年，發(fā)文量高速攀升，表明該領域進入快速發(fā)展階段。隨著各企業(yè)供應鏈數(shù)字化轉型的加速推進，傳統(tǒng)供應鏈向數(shù)字化供應網(wǎng)絡變革躍遷，供應鏈數(shù)字化的相關研究成果數(shù)量實現(xiàn)快速增長，并在2022 年達到峰值（185 篇）。總體而言，供應鏈數(shù)字化研究發(fā)文量呈現(xiàn)逐年上升趨勢，且未來有持續(xù)增長的可能，表明該領域受到了國際學者的廣泛關注，正逐漸成為供應鏈管理領域的研究熱點。

圖1 2001—2022 年供應鏈數(shù)字化文獻發(fā)文量變化趨勢圖

2.2 發(fā)文國家分析

對發(fā)文國家進行分析，有助于了解各個國家在某領域的研究實力。通過分析供應鏈數(shù)字化研究的相關發(fā)文國家，繪制了核心國家及其發(fā)文量情況圖表，如圖2 所示。可以看到，發(fā)文量排名前五的國家依次為中國、美國、英國、德國和意大利，發(fā)文總量達到345 篇，占該領域有效文獻總量的59.54%，是供應鏈數(shù)字化領域的核心研究國家。其中，發(fā)文量位居第一位的是中國，所發(fā)表文獻的研究主題集中于管理（Management）、供應鏈與物流（Supply Chain &Logistics）以及設計與制造（Design &Manufacturing）；英國與意大利的研究方向與中國類似；而美國與德國的研究主題中，計算機科學（Computer Science）占比較大。由此可知，供應鏈數(shù)字化是一個涉及多種學科交叉的研究領域。未來各國學者應加強國際合作，重視發(fā)文數(shù)量和發(fā)文質量，共同推動供應鏈數(shù)字化領域的深入探索。

圖2 供應鏈數(shù)字化研究核心國家發(fā)文量

2.3 發(fā)文作者分析

為了識別供應鏈數(shù)字化領域具有突出貢獻的學者，明確核心作者及其合作關系，本文對發(fā)文作者進行分析，形成了核心作者及其合作知識圖譜，如圖3 所示。圖中共有275 個節(jié)點，256 條連線，網(wǎng)絡密度為0.006 8，節(jié)點之間的連線表示作者之間的合作關系[6]。

圖3 供應鏈數(shù)字化研究發(fā)文作者共現(xiàn)圖譜

結合圖3 以及WOS 數(shù)據(jù)庫自帶引文報告可知，供應鏈數(shù)字化領域研究學者眾多，其中發(fā)文量最大的是來自瑞典的Morteza Ghobakhloo，現(xiàn)隸屬機構為Uppsala Universitet，共發(fā)文6 篇，且篇均被引次數(shù)為98.5，h-index①為6，表明該學者的研究成果受到業(yè)界的普遍認可，在供應鏈數(shù)字化領域具有較大影響力，主要關注精益數(shù)字化[7]以及區(qū)塊鏈技術在供應鏈管理中的應用[8]。

從合作角度看，有部分學者形成了較小的合作作者群，如Chen Ling,Beier Grischa 和Xue Bing 等6 人共同發(fā)表了兩篇文章，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)工業(yè)4.0 水平越高，其供應與實際需求相匹配的能力越強[9]。然而，整體而言，供應鏈數(shù)字化領域的研究學者分布比較分散，尚未形成節(jié)點密度較大的作者群，表明作者之間合作頻率和合作關系尚不夠緊密，有待形成密切的合作團隊。

2.4 期刊分析

為了識別研究發(fā)表的核心期刊，本文對供應鏈數(shù)字化領域的期刊進行統(tǒng)計分析，發(fā)文量排名前五的期刊及其期刊引文指標（JCI）如表1 所示。與期刊影響因子不同，JCI 提供了學科領域、文獻類型和出版年份3 個方面被引頻次的計算結果，具有跨學科期刊評價功能[10]。

表1 供應鏈數(shù)字化研究發(fā)文量前五的期刊

從表1 可以看到，發(fā)文量最多的期刊為《Sustainability》，發(fā)文量達到55 篇，對供應鏈數(shù)字化關注度較高；但其JCI 較低（0.65＜1.0），表明該期刊未達到平均水平的引文影響，影響力有待提升。排名2～4 位的期刊分別為《IEEE Transactions on Engineering Management》、《Production Planning &Control》、《Technological Forecasting and Social Change》 和《International Journal of Production Economics》，發(fā)文量均超過10 篇，且JCI 均大于1.0，表明供應鏈數(shù)字化的相關研究得到了影響力較高期刊的關注，即供應鏈數(shù)字化研究受到國際高水平期刊的認可。

3 研究熱點和趨勢分析

3.1 研究熱點分析

關鍵詞凝練了文獻研究主題、研究內(nèi)容和研究方法等重要信息的核心要點，是研究熱點的重要體現(xiàn)。通過對關鍵詞進行共現(xiàn)分析，有助于發(fā)現(xiàn)高頻關鍵詞及其之間的共線關聯(lián)，從而識別供應鏈數(shù)字化領域的研究熱點[11]。圖4 描述了供應鏈數(shù)字化研究的關鍵詞共現(xiàn)圖譜，其中關鍵詞的中心性和被引次數(shù)越高，表明其所對應的研究方向越重要。通過分析發(fā)現(xiàn)，供應鏈數(shù)字化的研究熱點主要分為三個方面：

圖4 供應鏈數(shù)字化研究關鍵詞共現(xiàn)圖譜

（1）供應鏈數(shù)字化的驅動因素。體現(xiàn)為關鍵詞“Big Data、Industry 4.0、Internet、Information Technology”等的共現(xiàn)，主要從技術視角探究新興數(shù)字技術對供應鏈數(shù)字化的驅動效應。如Agrawal 和Narain[12]運用解釋結構模型（ISM）分析發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)分析、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能是供應鏈數(shù)字化的有效驅動因素。Vitsentzatou 等[13]基于Grey-DEMATEL 方法研究發(fā)現(xiàn)，技術、消費者和行業(yè)是驅動餐飲服務供應鏈數(shù)字化轉型的三類關鍵因素。Khan 等[14]的研究發(fā)現(xiàn)，整合和先進運營模式是供應鏈數(shù)字化的關鍵驅動要素。Choudhury 等[15]通過交叉影響矩陣乘法分析發(fā)現(xiàn)，銷售和運營規(guī)劃戰(zhàn)略、戰(zhàn)略采購技術、智能制造流程和倉庫管理能夠有效提高供應鏈數(shù)字化的成功率。

（2）供應鏈數(shù)字化的實現(xiàn)機理。體現(xiàn)為關鍵詞“Supply Chain Management、Model、Implementation、Framework”等的共現(xiàn)，主要從理論視角探討供應鏈數(shù)字化的實現(xiàn)路徑和實施框架。如Tay 和Loh 等[16]通過案例研究，闡明了精益六西格瑪對供應鏈數(shù)字化轉型的驅動機理和實施框架。Ho 等[17]運用案例研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)供應鏈數(shù)字化戰(zhàn)略的實施具有自上而下型、自下而上型和混合型三種框架。

（3）供應鏈數(shù)字化的影響效果。體現(xiàn)為關鍵詞“Supply Chain、Digital Transformation、Impact、Performance”等的共現(xiàn)，主要從實證研究的視角探析供應鏈數(shù)字化轉型對企業(yè)和供應鏈運營的影響。如Yin 和Ran[18]運用fsQCA 方法研究發(fā)現(xiàn)，供應鏈多元化和數(shù)字化轉型可有效提高供應鏈彈性。Nasiri 等[19]的研究表明，智能化技術與數(shù)字化供應鏈可顯著提升公司與其供應商間協(xié)作水平的績效。Lerman 等[20]運用回歸分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字供應鏈與更高水平的綠色供應鏈管理直接相關。

3.2 演變趨勢分析

在分析供應鏈數(shù)字化研究現(xiàn)狀與熱點的基礎上，為了識別研究熱點的主題分布，深化主題共現(xiàn)關系，本文對供應鏈數(shù)字化研究的關鍵詞進行聚類分析。通過LLR 算法共得到9 個聚類，網(wǎng)絡模塊化值Q=0.456＞0.3，聚類平均輪廓值S=0.753＞0.7，表明聚類結果顯著且合理[6]。聚類結果如表2 所示，表明供應鏈數(shù)字化領域的研究熱點涉及面較廣。

表2 供應鏈數(shù)字化研究關鍵詞聚類結果

調整關鍵詞聚類圖譜為時間線顯示，即可通過時間軸展示某領域研究熱點的動態(tài)演變過程[6]。本文繪制了供應鏈數(shù)字化關鍵詞時間線圖譜（見圖5），發(fā)現(xiàn)供應鏈數(shù)字化的研究趨勢可以分為以下三個階段：

圖5 供應鏈數(shù)字化研究關鍵詞時間線圖譜

（1）2001—2016 年，為研究起始階段，體現(xiàn)為關鍵詞“Capability、Information Technology、Supply Chain、Digital Transformation”等的涌現(xiàn)。該階段關于供應鏈數(shù)字化的研究初具雛形，研究趨勢從數(shù)字通信引起的供應鏈管理變革，到將可視化、預測分析和大數(shù)據(jù)技術與供應鏈設計相聯(lián)系，研究證實了數(shù)字化水平的提升對供應鏈管理具有積極效應。

（2）2017—2019 年，為研究發(fā)展階段，體現(xiàn)為關鍵詞“Digital Manufacturing、Blockchain Technology、Big Data Analytics、Internet of things”等的涌現(xiàn)。該階段的研究開始對供應鏈數(shù)字化進行全方位的探討，研究熱點更為豐富，學者們對供應鏈數(shù)字化的驅動因素、轉型機制以及影響效果進行了廣泛地討論，發(fā)文數(shù)量和發(fā)文質量顯著提升，產(chǎn)出了較多的高被引文獻，為后續(xù)研究奠定了基礎。

（3）2020—2022 年，為研究深入階段，體現(xiàn)為關鍵詞“Cloud Computing Adoption、Risk Management、Coordination”等的涌現(xiàn)。該階段由于企業(yè)面臨新冠肺炎疫情及其可能造成的供應鏈中斷風險，供應鏈數(shù)字化的相關研究集中于探析供應鏈各合作主體之間的數(shù)字化協(xié)作，如象征性激勵對供應商參與兩級供應鏈數(shù)字化轉型的影響[21]以及供應鏈數(shù)字化轉型對合作伙伴信任的影響等[22]。

3.3 研究前沿分析

關鍵詞突現(xiàn)的時間線分析能夠識別不同時間段詞頻貢獻度發(fā)生顯著變化的關鍵詞。關鍵詞突現(xiàn)強度越大，表明該時間段研究人員對其的關注度越高。對供應鏈數(shù)字化的相關文獻進行關鍵詞突現(xiàn)分析（見圖6），有助于發(fā)現(xiàn)該領域研究熱點的動態(tài)變遷過程，從而對未來研究方向進行展望。

圖6 供應鏈數(shù)字化研究關鍵詞突現(xiàn)

從圖6 可知，早期比較重要的關鍵詞為“Electronic Data Interchange（電子數(shù)據(jù)交換）”和“Integration（整合）”，表明供應鏈數(shù)字化相關研究主要關注企業(yè)間通過電子數(shù)據(jù)交換實現(xiàn)供應鏈的信息共享和深度協(xié)作，從而提升供應鏈整合程度和數(shù)字化水平。隨著工業(yè)4.0 和智能制造戰(zhàn)略的提出，各國企業(yè)紛紛推動數(shù)字化轉型，2016 年開始關于“Digital Manufacturing（數(shù)字化制造）、Internet of Things（物聯(lián)網(wǎng)）、Cyber-physical System（信息物理系統(tǒng)）”等關鍵詞的研究逐漸出現(xiàn)，表明企業(yè)更關注通過數(shù)字技術的運用驅動供應鏈各節(jié)點的數(shù)字化轉型。近年來，以“Smart Manufacturing（智能制造）、Business Intelligence（商業(yè)智能）、Simulation（仿真）、Performance Measurement（績效測量）”為關鍵詞的研究逐步發(fā)展起來，未來關于供應鏈數(shù)字化的研究更關注制造和商業(yè)的智能化、數(shù)字化仿真技術在供應鏈中的應用以及供應鏈數(shù)字化水平的評價標準。

4 研究結論

本文基于WOS 核心數(shù)據(jù)庫中供應鏈數(shù)字化的相關文獻，運用CiteSpace 軟件進行文獻計量分析，得到的主要研究結論如下：

（1）研究現(xiàn)狀方面，供應鏈數(shù)字化研究目前處于快速發(fā)展階段，發(fā)文量顯著上升，且中國是發(fā)文量最多的國家。研究學者眾多，但較分散，未來需加強合作程度和合作頻率。

（2）研究熱點方面，供應鏈數(shù)字化研究熱點范圍廣泛，學者們主要針對供應鏈數(shù)字化的驅動因素（如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興數(shù)字技術）、供應鏈數(shù)字化的實施機理（如實現(xiàn)路徑和實施框架）以及供應鏈數(shù)字化的影響效果（如數(shù)字化轉型、供應鏈績效提升等）三個方面進行了深入探討。

（3）研究趨勢和前沿方面，供應鏈數(shù)字化的研究演進趨勢經(jīng)歷了起始、發(fā)展和深入三個階段，從數(shù)字通訊引起的供應鏈管理變革，到供應鏈數(shù)字化的驅動因素、轉型機制以及影響效果的全方位探討，再到供應鏈各主體間的數(shù)字化協(xié)作，未來研究將關注制造和商業(yè)的智能化、數(shù)字化仿真技術在供應鏈中的應用以及供應鏈數(shù)字化水平的評價標準。

注：①指該學者發(fā)表的n 篇論文中至少有h 篇論文分別被引用了至少h 次。