摘 要:本文以CNKI數(shù)據(jù)庫中智慧物流領(lǐng)域內(nèi)的期刊文獻為數(shù)據(jù)來源,運用CiteSpace軟件中詞頻與中介中心性、時間線圖、突現(xiàn)檢測、作者合作網(wǎng)絡(luò)等功能進行可視化分析。研究發(fā)現(xiàn):物流、智慧化、物聯(lián)網(wǎng)、物流管理是該領(lǐng)域的核心基礎(chǔ)詞匯;智慧物流的建設(shè)路徑、技術(shù)架構(gòu)建設(shè)與應用、人才培養(yǎng)、信息化建設(shè)、物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級、電子商務是該領(lǐng)域研究的六大分支;信息化板塊的研究起步較晚;研究前沿為專利分析、熵值法;智慧物流的發(fā)展經(jīng)歷了初期探索與建設(shè)、整改與提高、新背景下深化階段;目前研究熱點為兩業(yè)融合、人才培養(yǎng);作者合作類型多樣,校內(nèi)合作為主,跨地域、校企合作及學校與科研院所合作過少。本文研究結(jié)果對于把握智慧物流概況、歷史脈絡(luò)、熱點及下一步研究具有一定的參考價值。
關(guān)鍵詞:智慧物流;CiteSpace;文獻計量分析;知識圖譜;發(fā)展脈絡(luò);前沿領(lǐng)域;聚類分析
中圖分類號:F259.2;F124.3 文獻標識碼:A 文章編號:2096-0298(2025)04(a)--04
1 前言
IBM于2009年1月提出了“智慧地球”(Smart Earth)的定義:通過物聯(lián)網(wǎng)和智能算法技術(shù)手段進行人對物的監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析[1]。此后“智慧+”詞匯不斷出現(xiàn)。2009年12月,國內(nèi)首次提出 “智慧物流”的概念。中國物流與采購聯(lián)合會會長何黎明認為,智慧物流是借助物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù),實現(xiàn)物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度交融,從而提升物流效率和服務水平的新興業(yè)態(tài)[2]。
2 研究方法
本文運用陳超美教授研發(fā)的CiteSpace軟件6.3.R1版,對智慧物流領(lǐng)域相關(guān)文獻進行計量分析。CiteSpace軟件可以對大量文獻數(shù)據(jù)進行處理,呈現(xiàn)出需要的可視化的科學知識圖譜,方便人們了解研究內(nèi)容和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。借助CiteSpace軟件進行關(guān)鍵詞詞頻與中介中心性分析、聚類后的時間線視圖分析、突現(xiàn)分析以及作者合作網(wǎng)絡(luò)分析。
3 高產(chǎn)機構(gòu)
本文從知網(wǎng)上選取了前10位發(fā)文數(shù)量最多的機構(gòu),結(jié)果發(fā)現(xiàn),中國物流與采購聯(lián)合會發(fā)文44篇,南京郵電大學發(fā)文33篇,北京物資學院發(fā)文30篇,貴州大學發(fā)文25篇,南京林業(yè)大學發(fā)文23篇,上海工程技術(shù)大學發(fā)文18篇,天津大學發(fā)文18篇,江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學院發(fā)文16篇,安徽大學發(fā)文15篇,中國倉儲與配送協(xié)會發(fā)文13篇。
前十所高產(chǎn)機構(gòu)中,發(fā)文數(shù)量最多的為中國物流與采購聯(lián)合會(簡稱CFLP),最少的為中國倉儲與配送協(xié)會(簡稱CAWD),兩所機構(gòu)總發(fā)文57篇。其余為各個高校,總發(fā)文量為178篇,說明高校是研究智慧物流領(lǐng)域的主要力量。同時,CFLP、CAWD也是重要貢獻者。
4 詞頻與中介中心性分析
4.1 原理
根據(jù)筆者提供的具有代表性的關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù),研究該領(lǐng)域的基礎(chǔ)內(nèi)容與架構(gòu),從而對該研究領(lǐng)域有個概括性的認識。中介中心性是測度節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中重要性的一個指標。其原理為:一個節(jié)點的重要性既取決于其相鄰節(jié)點的數(shù)量,也取決于相鄰節(jié)點的重要性。中介中心性gt;0.1,則中介中心性顯著,中介中心性gt;0.1的關(guān)鍵詞往往是該領(lǐng)域內(nèi)的核心節(jié)點或重要分支。
4.2 數(shù)據(jù)與分析
以“主題:智慧物流”進行檢索,共檢索到4718篇發(fā)文,導入CiteSpace中進行分析,共得到4638篇有效文獻。將TOP%設(shè)置為10,時間范圍選擇2010年1月至2024年8月。出現(xiàn)頻次最高的前十位關(guān)鍵詞及頻詞依次為智慧物流(1356次)、物聯(lián)網(wǎng) (197次)、大數(shù)據(jù)(177次)、物流(89次)、人才培養(yǎng)(88次)、物流管理(78次)、新零售(65次)、人工智能(64次)、供應鏈(62次)、數(shù)字經(jīng)濟(57次),這十大關(guān)鍵詞是這些年智慧物流領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容;中介中心性最高的前13位關(guān)鍵詞及中介中心性依次為智慧物流(1.13)、物流(0.88)、物聯(lián)網(wǎng)(0.80)、發(fā)展(0.37)、智慧城市(0.35)、物流管理(0.34)、物流產(chǎn)業(yè)(0.34)、供應鏈(0.31)、智能化(0.26)、物流業(yè)(0.14)、建設(shè)(0.13)、創(chuàng)新(0.13)、新基建(0.13)。這13大關(guān)鍵詞中介中心性顯著,在整個智慧物流復雜網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置。
對兩類關(guān)鍵詞進行歸納,物流、物聯(lián)網(wǎng)、物流管理、智慧化(智能化、人工智能)是同時出現(xiàn)在兩個類別中的關(guān)鍵詞,說明這幾個詞在智慧物流領(lǐng)域占據(jù)極其重要的位置。其中,物流的智慧化為核心研究內(nèi)容,物聯(lián)網(wǎng)是智慧物流領(lǐng)域內(nèi)的基礎(chǔ)技術(shù),實現(xiàn)物流管理智慧化及物流管理專業(yè)的人才培養(yǎng)是重要的研究內(nèi)容。
5 時間線圖分析
5.1 原理
先通過聚類功能對提取到的關(guān)鍵詞進行分類,其中作為命名的關(guān)鍵詞是該聚類中與其他節(jié)點關(guān)聯(lián)最為緊密的關(guān)鍵詞。節(jié)點位置為第一次出現(xiàn)該關(guān)鍵詞的時間,圓圈越大代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)越多,節(jié)點標簽的大小與關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)成正比。經(jīng)過調(diào)整形成了較為可觀的時間線視圖(圖1)。
5.2 分析
聚類模塊值Q值大于0.3就意味著聚類結(jié)構(gòu)顯著,聚類平均輪廓值Sgt;0.5即為合理。從圖1的左上角可以看出聚類模塊值為0.5048,聚類結(jié)構(gòu)顯著。S值為0.7566,說明此聚類合理。按照聚類的規(guī)模從大到小形成了六個聚類。第一大聚類是智慧物流,依次出現(xiàn)了智慧物流、應用、問題、發(fā)展策略、物流企業(yè)、發(fā)展路徑、跨境電商、數(shù)字經(jīng)濟、知識圖譜、物流效率等節(jié)點,說明智慧物流經(jīng)歷了從概念提出到建設(shè)實現(xiàn)的過程。近年來,學者們對物流效率給予了較多關(guān)注。例如,岳嫣婷(2023)[3]用TOPSIS和DEA方法對我國區(qū)域智慧物流產(chǎn)業(yè)效率進行了測算。第二大聚類是物聯(lián)網(wǎng),依次出現(xiàn)了云計算、物聯(lián)網(wǎng)、物流、智慧城市、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、“互聯(lián)網(wǎng)+”、創(chuàng)新、信息技術(shù)、供應鏈、建設(shè)、區(qū)塊鏈、系統(tǒng)架構(gòu)、專利分析等節(jié)點,技術(shù)領(lǐng)域研究不斷得到補充。專利分析為該領(lǐng)域內(nèi)的前沿研究,朱由智(2024)[4]對國內(nèi)外的地下物流系統(tǒng)申請專利進行了統(tǒng)計分析。第三大聚類是人才培養(yǎng),依次出現(xiàn)了物流管理、教學改革、智能制造、人才培養(yǎng)、實踐教學、高職院校、人才需求、物流人才、兩業(yè)融合、校企合作、創(chuàng)新發(fā)展、數(shù)字鄉(xiāng)村等節(jié)點,反映了人才培養(yǎng)注重與制造企業(yè)合作,進行實踐教學,并為智能制造與數(shù)字鄉(xiāng)村輸送物流人才。近年來,學者對數(shù)字鄉(xiāng)村給予了較多關(guān)注。例如,王鑫鑫等(2024)[5]對數(shù)字鄉(xiāng)村戰(zhàn)略背景下的縣域智慧物流進行了研究。第四大聚類是物流業(yè),依次出現(xiàn)了發(fā)展現(xiàn)狀、對策、物流業(yè)、現(xiàn)代物流、轉(zhuǎn)型升級、新零售、智慧物流、數(shù)字貿(mào)易、降本增效、熵值法等節(jié)點。反映了物流業(yè)向現(xiàn)代化、智慧化轉(zhuǎn)型要求,并注重分析影響因素。其中,熵值法是智慧物流板塊下的研究前沿。例如,梁斐雯等(2024)[6]運用熵值法對長三角經(jīng)濟區(qū)和粵港澳大灣區(qū)十年的智慧物流能力進行了測度,找出了影響智慧物流能力發(fā)展的關(guān)鍵要素。第五大聚類是信息化,依次出現(xiàn)了信息化、雄安新區(qū)、發(fā)展趨勢、人工智能、港口物流、貴州省、物流行業(yè)、智能化、數(shù)字化、港口物流、物流服務、鋼鐵企業(yè)、物流運輸?shù)裙?jié)點,反映了物流信息化建設(shè)逐漸細化。近年來,學者對該板塊下的物流運輸給予了一定關(guān)注,如解曉樂(2024)[7]指出,實時跟蹤、預測分析、路線優(yōu)化等是實現(xiàn)智慧物流運輸全程管理服務系統(tǒng)的關(guān)鍵。第六大聚類是電子商務,包含電子商務、物流配送、影響因素、智能物流、新基建、物流體系、農(nóng)村物流、冷鏈物流、鄉(xiāng)村振興、農(nóng)村電商等節(jié)點。農(nóng)村電商已成為促進農(nóng)村經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、助推鄉(xiāng)村振興的有力舉措[8]。
從時間維度總體看,2010—2024年,這六大聚類不斷有新的節(jié)點出現(xiàn),說明對智慧物流領(lǐng)域的研究不斷得到補充完善,研究不斷深入細化。每個聚類從產(chǎn)生一直延續(xù)到現(xiàn)在都沒有消亡,說明六大聚類一直是智慧物流領(lǐng)域研究的重要板塊。六大聚類出現(xiàn)的先后順序依次為智慧物流、物聯(lián)網(wǎng)、物流業(yè)、人才培養(yǎng)及電子商務、信息化。可以看出,文獻對于智慧物流主題下的信息化這一內(nèi)容的研究起步較晚,該環(huán)節(jié)比較薄弱,后續(xù)可加大研究力度。專利分析、熵值法為智慧物流的前沿研究。近年來,學者對物流效率、數(shù)字鄉(xiāng)村、物流運輸、農(nóng)村電商給予了一定關(guān)注。此外,各個聚類間節(jié)點有連線,反映了六大板塊之間不是獨立存在的,而是相互影響、相互聯(lián)系的整體。
6 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析
關(guān)鍵詞突現(xiàn)是指關(guān)鍵詞在較短時間內(nèi)使用頻次顯著增加,該功能常用來檢測某一領(lǐng)域的研究熱點與動向。突現(xiàn)強度越大,說明影響力越大。本文選取了突現(xiàn)強度最強的前十大關(guān)鍵詞(圖2)。
從圖2可以看出,物聯(lián)網(wǎng)在2010年最早成了研究熱點,一直持續(xù)到2017年;信息平臺于2012年開始成了研究熱點,一直持續(xù)到2017年;云計算于2012年開始成為研究熱點,一直持續(xù)到2015年;智慧城市于2010年成了研究熱點,一直持續(xù)到2017年;對策于2012年開始成為研究熱點,一直持續(xù)到2018年;物流業(yè)在2010年成為研究熱點,一直持續(xù)到2018年;新零售于2017年成為研究熱點,一直持續(xù)到2021年;應急物流于2020年成為研究熱點,一直持續(xù)到2021年;人才培養(yǎng)與兩業(yè)融合都在2020年成為研究熱點,都持續(xù)到2024年。其中,物聯(lián)網(wǎng)、信息平臺、云計算、新零售、兩業(yè)融合從開始出現(xiàn)到成為熱點的時間較短,且基本同步。智慧城市、對策、物流業(yè)、人才培養(yǎng)從開始出現(xiàn)到成為熱點的時間較長。從突現(xiàn)強度看,突現(xiàn)強度從高到低依次為物聯(lián)網(wǎng)(26.63)、智慧城市(10.34)、人才培養(yǎng)(5.71)、物流業(yè)(5.51)、兩業(yè)融合(5.35)、信息平臺(5.17)、云計算(4.91)、新零售(4.5)、對策(4.46)、應急物流(4.32)。其中,物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市突現(xiàn)強度最大,與其他突現(xiàn)詞突現(xiàn)強度差距較大,說明物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市建設(shè)無論是在當時還是整個發(fā)展歷程中都占據(jù)著重要地位,對智慧物流的研究與發(fā)展起到很強的推動力。
2010年,加快物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)首次被寫入政府報告,物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展正式上升為國家戰(zhàn)略[9]。隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起,物流業(yè)信息化整合進入新的周期, 會產(chǎn)生一個智能化、網(wǎng)絡(luò)化、可視化的物流信息平臺[10]。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、信息平臺是智慧物流架構(gòu)下不可或缺的重要組成部分[11]。因此,物聯(lián)網(wǎng)、信息平臺和云計算引發(fā)了學者關(guān)注,智慧物流成為智慧城市建設(shè)中不可忽略的一部分。2013年國家陸續(xù)出臺智慧城市試點名單,2014年國家出臺《關(guān)于促進智慧城市的發(fā)展指導意見》,提出到2020年建成一批智慧城市,引起了學者們的高度關(guān)注。2016年7月29日,國家下發(fā)了《互聯(lián)網(wǎng)+高效物流實施意見》,指出物流業(yè)是當前發(fā)展的短板。因此,如何思考對策實現(xiàn)物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級引發(fā)了學者們的關(guān)注。受成本上升、網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展、社會消費個性化等因素影響,傳統(tǒng)零售面臨諸多挑戰(zhàn)。2016年10月,馬云提出以線上、線下與物流相結(jié)合為主要特征的新零售,這種模式凸顯了物流智慧化的價值[12]。國務院2016年11月發(fā)布《關(guān)于推動零售實體創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的意見》,進一步推動了學者對新零售的關(guān)注。2020年1月,新冠疫情爆發(fā),社會經(jīng)濟活動無法正常開展,同時也暴露了我國應急物流能力的不足[13],促使學者們投入到應急物流的研究中。2020年9月,國家發(fā)布《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》。物流業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展必然會對物流人才提出新的要求。據(jù)此,中物聯(lián)成立工作組,為相關(guān)研究提供基金支持,推動人才培養(yǎng)與兩業(yè)融合成為該領(lǐng)域的前沿熱點。
綜上,最早開始突現(xiàn)的是物聯(lián)網(wǎng)、信息平臺、云計算、智慧城市。物聯(lián)網(wǎng)、云計算、信息平臺、智慧城市等體現(xiàn)了智慧物流初期對技術(shù)架構(gòu)的探索及建設(shè)。之后是對策、物流業(yè),研究主要針對物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級。受傳統(tǒng)零售面臨挑戰(zhàn)、疫情、物流業(yè)與制造業(yè)融合發(fā)展新背景的影響,新零售、應急物流、兩業(yè)融合下的物流與人才培養(yǎng)依次成為研究熱點。
7 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析
主題選擇智慧物流,文獻類別選擇北大核心、AMI、CSSCI、WJCI、CSCD、EI進行檢索,共檢索到337篇文獻。導入CiteSpace中進行分析,共獲得327篇有效文獻。經(jīng)過顏色、布局、標簽、規(guī)模調(diào)整得到可視化較好的圖譜。
本文將規(guī)模前20的合作網(wǎng)絡(luò)中作者合作類型進行了分類匯總,得出作者合作較為分散,未形成核心集群的結(jié)果。作者合作類型有公司內(nèi)、學校內(nèi)、學校間、學校與公司、學校與政府部門、學校與工程院、科學院等科研事業(yè)單位六種。合作次數(shù)分別為1次、20次、8次、1次、1次、2次。合作類型以高校內(nèi)部合作為主,跨地域、校外合作次數(shù)偏低。
8 結(jié)語
第一,高校是研究智慧物流的主要力量。同時,CFLP、CAWD也是重要研究機構(gòu)。
第二,物流、智慧化、物聯(lián)網(wǎng)、物流管理是研究智慧物流的核心基礎(chǔ)關(guān)鍵詞。其中,物流的智慧化為核心研究內(nèi)容,物聯(lián)網(wǎng)是智慧物流領(lǐng)域內(nèi)的基礎(chǔ)技術(shù),實現(xiàn)物流管理智慧化及物流管理專業(yè)的人才培養(yǎng)是重要研究內(nèi)容。
第三,對智慧物流的研究主要包含六大板塊:建設(shè)路徑,以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、發(fā)明專利等技術(shù)維度,人才培養(yǎng),物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,物流企業(yè)及物流環(huán)節(jié)的信息化、數(shù)字化建設(shè),電子商務下物流配送體系建設(shè)。六大板塊之間聯(lián)系緊密。智慧物流的研究不斷得到完善和深入。文獻對于智慧物流主題下信息化這一板塊的研究起步較晚,屬于智慧物流六大板塊中研究相對薄弱的內(nèi)容,后續(xù)可加大研究力度。此外,專利分析、熵值法為前沿研究領(lǐng)域。近年來,物流效率、數(shù)字鄉(xiāng)村、物流運輸、農(nóng)村電商等,許多學者也給予了一定關(guān)注。
第四,研究熱點依次經(jīng)歷了探索、初期建設(shè)階段(2011—2017年):物聯(lián)網(wǎng)、云計算、信息平臺建設(shè)、智慧城市;整改、發(fā)展階段(2016—2018年):對物流業(yè)改造升級;新背景、新問題下的深化階段(2018—2024年):新零售、應急物流、兩業(yè)融合、人才培養(yǎng)。其中,物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市這兩個關(guān)鍵詞在智慧物流發(fā)展歷程中占據(jù)著重要地位,對智慧物流的研究與發(fā)展起到很強的推動力。物聯(lián)網(wǎng)、信息平臺、云計算、新零售、兩業(yè)融合一出現(xiàn)就成為研究熱點。目前,研究熱點為人才培養(yǎng)、兩業(yè)融合。研究熱點受國家政策、基金支持、社會重大事件、發(fā)展面臨的問題等因素影響。
第五,作者合作較為分散,未形成較大的核心集群。作者合作類型多樣,主要有公司內(nèi)、學校內(nèi)、學校間、學校與公司、學校與政府部門、學校與工程院、科學院等科研事業(yè)單位合作六種類型。其中,高校內(nèi)部合作為主要類型,校外合作過少。因此,應加強高校與公司或政府部門之間的合作,提升科研為現(xiàn)實服務的能力;加強高校與工程院、科學院等科研機構(gòu)之間的合作,提升科研效率和質(zhì)量。
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