基于文獻計量的國內(nèi)區(qū)域物流研究現(xiàn)狀及熱點可視化分析

黃凱，王健

(福州大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，福州 350116)

一、引 言

物流業(yè)作為一種復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，通過對商品流通全過程的資源進行優(yōu)化整合，實現(xiàn)其效益和規(guī)模最大化。該產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要組成部分，逐漸發(fā)展壯大為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的主要推動力量。區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟二者之間具有良好的協(xié)調(diào)、互動發(fā)展能力。發(fā)展區(qū)域物流不僅能夠提高區(qū)域經(jīng)濟運行質(zhì)量，而且有助于協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。通過對區(qū)域物資流動進行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、合理調(diào)度規(guī)劃，以實現(xiàn)區(qū)域物流各要素的系統(tǒng)最佳為目標[1]。解決區(qū)域物流系統(tǒng)優(yōu)化問題是深化區(qū)域物流發(fā)展的關(guān)鍵舉措。然而，區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展過程中存在許多亟待解決的問題，如何縮減物流成本，如何縮短物流距離、減少物流時間等[2]。因此，發(fā)展現(xiàn)代物流有助于區(qū)域經(jīng)濟保持健康和可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢。

基于此背景下，區(qū)域物流的發(fā)展吸引了越來越多學(xué)者的關(guān)注和重視。從事該問題研究的專家學(xué)者構(gòu)建了相關(guān)知識體系和內(nèi)容結(jié)構(gòu)。本文采用文獻計量方法整理和歸納了近二十年來國內(nèi)區(qū)域物流問題的學(xué)術(shù)研究成果。從研究機構(gòu)，作者、關(guān)鍵詞聚類以及突變詞演進等不同角度出發(fā)，揭示區(qū)域物流問題研究的現(xiàn)狀和研究熱點及趨勢。

二、數(shù)據(jù)來源及研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源

筆者利用CNKI全文數(shù)據(jù)庫，在篇名、關(guān)鍵詞，或者主題中檢索區(qū)域物流，并將SCI、核心期刊、EI、CSSCI和CSCD等作為來源期刊，檢索起止時間為2000年—2019年。對期刊介紹、會議紀要、征稿啟事等無效信息進行剔除，以保證數(shù)據(jù)有效性，共整理出1 018條有效樣本數(shù)據(jù)。依據(jù)檢索結(jié)果，區(qū)域物流領(lǐng)域的研究始于1998年6月董千里[3]發(fā)表于《重慶交通學(xué)院學(xué)報》的《關(guān)于區(qū)域物流理論在我國應(yīng)用的研究》一文。然后對1 018條樣本文獻數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化，導(dǎo)入Cite Space軟件中，針對高被引文獻、高產(chǎn)機構(gòu)、學(xué)科分布、作者、關(guān)鍵詞分析、突變詞等進行進一步分析。

(二)研究方法

本文主要采用Cite Space軟件，Cite Space軟件能夠?qū)ξ墨I進行數(shù)據(jù)分析和量化處理，運用知識圖譜法對區(qū)域物流研究現(xiàn)狀進行研究并進行數(shù)據(jù)處理，揭示文獻數(shù)量特征和研究熱點變化規(guī)律。

三、區(qū)域物流研究的外部性特征分析

首先，對文獻的外部特征進行統(tǒng)計，如年度分布、學(xué)科分布、高被引文獻等。其次，分別點選Cite Space軟件的Institution(機構(gòu))和Author(作者)分析功能，依次生成以機構(gòu)和作者為節(jié)點的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，分析高產(chǎn)機構(gòu)和作者分布，以了解國內(nèi)區(qū)域物流的研究力量。

(一)年度分布

由圖1可見，國內(nèi)區(qū)域物流相關(guān)的文獻從2000—2007年期間呈現(xiàn)快速增長狀態(tài)，表明該時期區(qū)域物流的研究受學(xué)者們的廣泛關(guān)注和重視。2008—2013年期間，區(qū)域物流研究呈現(xiàn)穩(wěn)步持續(xù)增長狀態(tài)，且在2013年發(fā)文量達到最高點。2009年3月，國家發(fā)展改革委公布關(guān)于《物流業(yè)調(diào)整和振興專項投資管理辦法》。2011年8月，國務(wù)院辦公廳發(fā)布《關(guān)于促進物流業(yè)健康發(fā)展政策措施的意見》。2012年，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于深化流通體制改革加快流通產(chǎn)業(yè)發(fā)展的意見》，一系列國家政策和舉措的出臺，旨在幫助和支持物流業(yè)的發(fā)展。2014年，區(qū)域物流相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量呈直線下降趨勢。自2016年至今，區(qū)域物流的研究增長逐漸趨于平緩。

(二)學(xué)科分布

由表1可知，樣本文獻涉及到的學(xué)科主要分布在經(jīng)濟學(xué)(占比93%)、管理學(xué)和工學(xué)等方面。學(xué)者們較多地將計量經(jīng)濟學(xué)的理論及研究方法運用到區(qū)域物流的研究中，對區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟關(guān)系定量分析時使用時間序列數(shù)據(jù)計量模型中的移動平均模型、平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗，以及面板數(shù)據(jù)進行實證分析。對區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)的研究，采用的方法有軸輻式理論、多準則決策Topsis法、整數(shù)規(guī)劃模型、貪婪算法、匈牙利法、遺傳算法等。對區(qū)域物流城市供給需求方面的研究采用以下模型：Logistics模型、VAR模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、引力模型等。與此同時，學(xué)者們常采用Theil指數(shù)、熵指數(shù)和變異系數(shù)等分析區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異及區(qū)域物流發(fā)展趨勢。金鳳花等[4]將中國大陸31個省作為研究實例，探究區(qū)域物流差異化發(fā)展趨勢。毛文福等[5]運用單位根、VAR等計量經(jīng)濟模型，探討物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟的關(guān)系。從表1還可以看出，工商管理學(xué)科、控制科學(xué)與工程、交通運輸工程、城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)等一級學(xué)科知識也應(yīng)用于區(qū)域物流研究領(lǐng)域。

(三)高產(chǎn)機構(gòu)分布

分析高產(chǎn)機構(gòu)通過Cite Space軟件，調(diào)整Time Slicing(時間切片)為2000—2019，同時將時間切片點選為一年，選擇Institution作為分析對象。為保證知識圖譜呈現(xiàn)效果，筆者經(jīng)多次試驗將閾值設(shè)置為(2，2，20)，(4，3，20)，(4，3，20)，即篩選出高產(chǎn)機構(gòu)滿足需以下條件：在開始時間段，出現(xiàn)次數(shù)大于等于2次，共現(xiàn)次數(shù)大于等于2次，共現(xiàn)系數(shù)大于0.2；在中間和結(jié)尾時間段，出現(xiàn)次數(shù)不小于4次，共現(xiàn)次數(shù)大于等于3次，共現(xiàn)系數(shù)大于0.2。在Cite Space軟件中，從出現(xiàn)次數(shù)、共現(xiàn)次數(shù)以及共現(xiàn)系數(shù)三個層面，并在開始、中間、結(jié)尾三個時間段內(nèi)選擇合適閾值確定共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜。其余時間段的閾值設(shè)置可由軟件利用插值算法自動生成。閾值越大，符合條件的出現(xiàn)或被引文獻越少，共現(xiàn)系數(shù)的經(jīng)驗值為0.15或0.2[6]。得出2000—2019年國內(nèi)區(qū)域物流研究機構(gòu)高產(chǎn)機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，如圖2所示。

高產(chǎn)機構(gòu)統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。其中，北京交通大學(xué)的經(jīng)濟管理學(xué)院和交通運輸學(xué)院、西南交通大學(xué)、長安大學(xué)以及西安交通大學(xué)等發(fā)文量均在15篇以上，它們是主要的發(fā)文機構(gòu)。根據(jù)圖2分析發(fā)現(xiàn)，長安大學(xué)和北京物資學(xué)院，北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院和交通運輸學(xué)院等機構(gòu)在區(qū)域物流研究領(lǐng)域有較好的合作。

表2 高產(chǎn)機構(gòu)統(tǒng)計表

(四)高被引文章分布

對樣本文獻中高被引量的文章進行統(tǒng)計，將被引量從高到低進行排序，結(jié)果如表3所示。其中，被引量最高的是李玉民、李旭宏等學(xué)者于2004年分別發(fā)表在《交通輸工程學(xué)報》的《物流園區(qū)規(guī)劃建設(shè)模型確定方法》和發(fā)表在《東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》上的《基于層次分析法和熵權(quán)法的區(qū)域物流發(fā)展競爭態(tài)勢分析》文章。其次是董千里教授于2002年發(fā)表在《交通運輸工程學(xué)報》上的《區(qū)域物流信息平臺與資源整合》一文。由表3可以看出，這些高被引量的論文大多發(fā)表在區(qū)域物流研究的探索成長期，其研究重點集中在區(qū)域物流發(fā)展規(guī)劃、區(qū)域物流發(fā)展評價、物流需求以及需求預(yù)測等。

表3 高被引量文獻統(tǒng)計

(五)高產(chǎn)作者分布

對高產(chǎn)作者進行分析，設(shè)置時間切片為“2000—2019”，將時間切片點選為一年，選擇Author作為分析對象，并將閾值設(shè)置為(2，2，20)，(4，3，20)，(4，3，20)，得出高產(chǎn)發(fā)文作者共現(xiàn)知識圖譜，如圖3所示。

由圖3可以看出，自2000年以來，國內(nèi)針對區(qū)域物流領(lǐng)域的研究團隊較為分散，沒有形成穩(wěn)定的科研合作群體。但是其中存在一些實力較強的科研團隊：如武漢大學(xué)海峰團隊、北京交通大學(xué)劉凱團隊及長安大學(xué)董千里團隊，他們主要對區(qū)域物流理論及網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建進行研究、福州大學(xué)王健團隊研究區(qū)域物流規(guī)劃；西安交通大學(xué)魏修建團隊、吉林大學(xué)李全喜團隊、上海機電學(xué)院馬洪偉、金鳳花團隊、東南大學(xué)李旭宏、毛海軍團隊，這些團隊主要對區(qū)域物流能力進行研究；江南大學(xué)蔡海亞團隊研究長三角地區(qū)物流業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的關(guān)系。

四、研究主題及趨勢

筆者通過Cite Space軟件生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜，以此分析國內(nèi)區(qū)域物流的研究熱點[7]。之后使用Callon[8]的聚類方法對關(guān)鍵詞進行聚類，并構(gòu)建戰(zhàn)略坐標圖。接著，使用Cite Space軟件的Burst Term(突變詞)分析功能獲得突變詞列表。筆者從不同角度分析區(qū)域物流研究熱點的變化和趨勢，結(jié)果如圖4所示。

(一)關(guān)鍵詞分析

由圖4可知，關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)由若干個節(jié)點和節(jié)點之間的連線構(gòu)成。節(jié)點代表關(guān)鍵詞，節(jié)點之間的聯(lián)系用實線表示。關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次越高，節(jié)點越大。關(guān)鍵詞之間共現(xiàn)強度越大，實線越粗。筆者選取頻次大于45的節(jié)點作為高頻關(guān)鍵詞，共30個。其中，區(qū)域物流作為文獻搜索的重點，以339頻次居于首位。通過生成的關(guān)鍵詞，筆者對近年來國內(nèi)區(qū)域物流研究領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容進行了簡要概括：(1)物流園區(qū)和基地規(guī)劃、物流產(chǎn)業(yè)集群研究；(2)區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流關(guān)系研究；(3)區(qū)域物流發(fā)展能力評價；(4)區(qū)域物流系統(tǒng)及網(wǎng)絡(luò)研究；(5)區(qū)域物流供給需求研究；(6)區(qū)域物流信息平臺建設(shè)。

(二)關(guān)鍵詞聚類分析

1.指標構(gòu)建

(1)新穎度指標

首先得到每個聚類的時長的均值，接著求出與所有共現(xiàn)關(guān)鍵詞的時長的均值，最后求出二者之間的差值，該值為新穎度，計算公式如下

(1)

(2)關(guān)注度指標

針對得到的關(guān)鍵詞共詞矩陣，首先求出各個聚類共現(xiàn)頻次的均值，其次得到全部共現(xiàn)的關(guān)鍵詞頻次均值，最后計算二者之間的差值，稱之為關(guān)注度。該值亦可能有正有負，正值表明該聚類所代表的研究內(nèi)容有較高受關(guān)注程度，負值表明該聚類所代表的研究內(nèi)容有較低受關(guān)注程度。計算公式如下

(2)

2.聚類分析

基于詞和詞之間的共現(xiàn)強度，把一些具有更強共現(xiàn)的詞組合起來形成多個聚類。將閾值分別設(shè)定為(2，2，20)，(4，3，20)，(4，3，20)，運行軟件，在project文件夾中生成關(guān)鍵詞矩陣文件，共獲得179個高頻詞關(guān)鍵詞。借鑒Callon等[8]163-166構(gòu)建子集群的方法，將179個關(guān)鍵詞進行聚類，刪除不符合要求的無效聚類，最終共得到15個有效聚類，如表4所示。15個聚類的主題詞由筆者總結(jié)歸納得出，反映對應(yīng)的研究內(nèi)容和方向。

表4 聚類名稱及關(guān)鍵詞

基于聚類分析，借鑒學(xué)者楊穎[9]的研究方法，使用戰(zhàn)略坐標方法進一步分析近20年來區(qū)域物流研究的主要內(nèi)容。戰(zhàn)略坐標圖直觀地顯示了聚類象限在平面坐標中的位置關(guān)系，并依據(jù)其位置和變化描述研究熱點的發(fā)展變化，如圖5所示。將橫坐標軸設(shè)定為新穎度，縱坐標軸設(shè)定為關(guān)注度。圓點代表聚類，圓點旁邊的數(shù)字代表聚類編號。第一象限存在3個聚類，13(物流能力)、14(協(xié)調(diào)發(fā)展)、15(區(qū)域物流能力)。它們的關(guān)注度為正，新穎度也為正，說明這些聚類代表的是2000—2019年區(qū)域物流研究的熱點內(nèi)容。

有3個聚類分布于第二象限，2(區(qū)域物流)、4(物流需求)和11(京津冀)。這些聚類的新穎度為正，但關(guān)注度為負，表明該聚類屬于2000—2019年區(qū)域物流領(lǐng)域較新穎、具有潛力的研究內(nèi)容。

第三象限分布有3個聚類，3(區(qū)域經(jīng)濟)、8(區(qū)域物流系統(tǒng))和10(物流活動)。它們的關(guān)注度和新穎度均為負，位于該聚類的研究內(nèi)容屬于2000—2019年區(qū)域物流最新的研究中較少涉及且關(guān)注度不高的研究內(nèi)容。

有6個聚類分布在第四象限，1(物流規(guī)劃)、5(運輸經(jīng)濟)、6(物流企業(yè))、7(區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式)、9(物流效率)和12(區(qū)域物流體系)。這些聚類的關(guān)注度為正，但新穎度卻為負，處于該聚類的研究內(nèi)容在2000—2019年區(qū)域物流領(lǐng)域一直持續(xù)受到關(guān)注，屬于較為基礎(chǔ)的研究內(nèi)容。

3.關(guān)鍵詞演進分析

筆者通過運行Cite Space軟件，生成關(guān)鍵詞的時間線圖譜，更直觀反映區(qū)域物流研究發(fā)展脈絡(luò)如圖6所示。從圖6可以看出，區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式、協(xié)同發(fā)展、物流網(wǎng)絡(luò)、物流產(chǎn)業(yè)效率、區(qū)域物流系統(tǒng)評價等關(guān)鍵詞跨越整個2000—2019年樣本研究時間區(qū)間。

4.突變詞分析

突變詞是指某一段時間段內(nèi)大量出現(xiàn)或頻次增長率明顯提高的關(guān)鍵詞，有助于分析研究對象的研究熱點與趨勢。根據(jù)樣本文獻數(shù)據(jù)年度分布以及Cite Space軟件檢索出的27個突變關(guān)鍵詞(如圖7所示)，將國內(nèi)區(qū)域物流研究的發(fā)展路徑分為探索、發(fā)展和穩(wěn)定三個階段，各個階段分別呈現(xiàn)出不同的研究特征：

探索階段(2000年—2007年)：此階段學(xué)者們的發(fā)文量呈現(xiàn)快速上升的趨勢，出現(xiàn)突變度較高的關(guān)鍵詞主要有：物流發(fā)展、現(xiàn)代物流、物流規(guī)劃、區(qū)域物流規(guī)劃等。初期研究重點是理論體系的構(gòu)建和宏觀物流發(fā)展規(guī)劃。

發(fā)展階段(2008年—2013年)：此階段相關(guān)文獻的發(fā)文量仍保持較快增長態(tài)勢，同時涌現(xiàn)出大量的突變關(guān)鍵詞?！敖?jīng)濟增長”在該階段的突變強度為4.076 2，呈現(xiàn)較高的突變強度。此外，針對區(qū)域物流的研究在該階段更加詳細深入，開始出現(xiàn)一些具體的研究方法，如聚類分析、因子分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、支持向量回歸機、主成分分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

穩(wěn)定階段(2014年至今)：此階段相關(guān)文獻數(shù)量，尤其是高質(zhì)量的文章數(shù)量，開始出現(xiàn)小幅度的下滑，但整體發(fā)文趨勢趨于平穩(wěn)。結(jié)合突變詞統(tǒng)計表變化，“絲綢之路經(jīng)濟帶”突變強度為6.309 2，且呈現(xiàn)較高的中心度，形成了該時期研究熱點之一。高強度突變關(guān)鍵詞還包括：物流效率、演化機理、軸輻理論、引力模型、協(xié)同發(fā)展以及“一帶一路”、京津冀協(xié)同發(fā)展，均是該階段眾多學(xué)者研究的熱點。

五、區(qū)域物流主要研究內(nèi)容

通過上述Cite Space文獻計量分析能夠從宏觀上掌握基本的研究狀況，梳理研究發(fā)展脈絡(luò)。接下來，筆者結(jié)合二次文獻檢索方法和文獻綜述法，對研究趨勢和熱點主題文獻進行內(nèi)容分析。根據(jù)高頻關(guān)鍵詞和聚類分析，本文從下列五方面進行綜述：

(一)區(qū)域物流與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究

目前，國內(nèi)學(xué)者的研究主要從以下兩方面展開：首先，物流產(chǎn)業(yè)促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。崔國輝等[10]和高秀麗等[11]主要使用向量自回歸分析方法研究兩者存在的相關(guān)關(guān)系。徐杰等[12]認為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對區(qū)域物流發(fā)展有積極的影響作用。李全喜等[13]通過相關(guān)分析表明區(qū)域物流對地方經(jīng)濟起到較大的貢獻作用。揭仕軍[14]從地區(qū)經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、物流需求、發(fā)展方向等不同分析角度出發(fā)，闡述區(qū)域經(jīng)濟和區(qū)域物流二者之間發(fā)展的互動關(guān)系。

其次，分析區(qū)域物流與經(jīng)濟發(fā)展存在長期協(xié)整關(guān)系。張毅等[15]研究全國和中東西部地區(qū)的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度。李軍[16]分析全國31個省份區(qū)域經(jīng)濟和物流發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度。此外，傅為忠等[17]應(yīng)用改進的ISM模型，發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟和區(qū)域物流能夠互相促進發(fā)展。顧淑紅等[18]選擇灰色關(guān)聯(lián)綜合評價法，分析區(qū)域物流和經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性。

結(jié)合上述分析可知，對區(qū)域物流與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究較為充分，但是忽略了二者之間的動態(tài)發(fā)展關(guān)系，需要模型和實證分析加以補充完善。

(二)區(qū)域物流發(fā)展水平研究

目前，學(xué)者們對物流發(fā)展水平的評價研究成果較多。進行評價時，薛東前等[19]運用德爾菲法，金芳芳等[20]使用因子分析，曹炳汝等[21]綜合運用網(wǎng)絡(luò)層次分析法(ANP)與TOPSIS方法，以及李玉民等[22]使用投影尋蹤法研究各指標影響區(qū)域物流低碳競爭力的水平。周泰等[23]采用灰色聚類法評價我國西部一些地區(qū)的物流發(fā)展水平。綜上可見，關(guān)于區(qū)域物流發(fā)展水平的評價方法較為全面，但是測度指標的選擇存在片面性，不能全面地體現(xiàn)區(qū)域物流發(fā)展水平，導(dǎo)致部分分析結(jié)果可信度受到一定的影響。

(三)區(qū)域物流效率評價研究

物流效率是直觀反映物流發(fā)展狀況的重要指標。郭子雪等[24]運用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法測算京津冀地區(qū)的物流效率。馬明等[25]運用非徑向、非角度的三階段SBM模型，分析東北三省物流產(chǎn)業(yè)效率提升的策略和途徑。唐建榮等[26]運用DEA與Malmquist指數(shù)模型測算區(qū)域物流效率及改善程度。但這些研究未考慮生態(tài)因素對物流效率的影響。

(四)區(qū)域物流需求預(yù)測研究

在進行物流規(guī)劃和決策之前，開展需求預(yù)測是一件必不可少的工作程序。區(qū)域物流需求預(yù)測主要采用的方包括回歸分析法、聚類法、灰色理論模型[27]、馬爾可夫鏈、支持向量回歸機等。何國華[28]首次提出區(qū)域物流需求預(yù)測的內(nèi)容及其對應(yīng)的評價指標。曹志強等[29]采用遺傳算法(GA)優(yōu)化，支持向量回歸機(SVR)進行預(yù)測，采用最優(yōu)參數(shù)構(gòu)造SVR模型對物流需求進行預(yù)測。

總體而言，在實際研究工作中，區(qū)域物流需求預(yù)測方法較為分散，加之物流需求內(nèi)涵豐富，很難獲取較為全面的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如何準確運用最有效合理的預(yù)測方法是得到精確預(yù)測結(jié)果的關(guān)鍵。因此，對物流需求預(yù)測的研究需要更加有新意的研究方法。

(五)區(qū)域物流空間研究

不論是區(qū)域經(jīng)濟還是區(qū)域物流業(yè)，二者的發(fā)展都會受地域性差異的影響。要想全面分析區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流之間的互動關(guān)系，還要充分考慮到地理空間因素。朱慧等[30]以區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為切入點進行研究。李明芳等[31]利用引力模型，構(gòu)建京津冀地區(qū)軸輻式區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)。陳文新等[32]使用空間計量模型，深入研究區(qū)域物流發(fā)展水平的收斂性。齊勝達等[33]以海上絲綢之路經(jīng)濟帶為例，分別計算區(qū)域物流的區(qū)位基尼系數(shù)、區(qū)位熵、引力強度等數(shù)值，深度分析區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)空間演變。戢曉峰等[34]基于省域尺度，從空間視角出發(fā)物流系統(tǒng)脆弱性分析。郭湖斌等[35]以長三角為例，分析區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展規(guī)律和特征。

由上述分析可知，引入空間分析概念將拓展空間經(jīng)濟學(xué)新領(lǐng)域，從而豐富區(qū)域物流研究的理論和研究方法。

六、結(jié)論與展望

本文使用Cite Space軟件，以2000年1月—2019年10月CNKI數(shù)據(jù)庫中與區(qū)域物流有關(guān)的期刊文獻為數(shù)據(jù)樣本進行可視化分析，并繪制區(qū)域物流研究文獻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜分析突變詞。筆者通過歸納和整理現(xiàn)階段的研究，認為在以下幾方面的研究有待改進和完善：在研究區(qū)域物流需求預(yù)測時，綜合運用不同類型的預(yù)測模型，充分運用各個預(yù)測模型的優(yōu)勢，將多個不同類型的模型進行有機結(jié)合，有利于獲得更有效的預(yù)測信息；如何根據(jù)區(qū)域物流空間結(jié)構(gòu)分布形態(tài)，優(yōu)化配置各種物流基礎(chǔ)設(shè)施和物流市場資源，尤其是如何促進物流基礎(chǔ)設(shè)施一體化發(fā)展等問題均有待進一步展開研究。未來研究可以使用Web of Science等其他外文數(shù)據(jù)庫對共被引文獻進行進一步分析。