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    1996~2017年《Operations Research》期刊發(fā)文統(tǒng)計(jì)分析

    2020-10-24 02:19:40汪洪濤
    運(yùn)籌與管理 2020年2期
    關(guān)鍵詞:刊文發(fā)文領(lǐng)域

    汪洪濤, 張 翔, 王 珂

    (上海大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200444)

    0 引言

    《Operations Research》是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)和管理學(xué)學(xué)會(huì)主辦的學(xué)術(shù)期刊,創(chuàng)刊于1952年,原名《Journal of the Operations Research Society of America》,1955年更名為《Operations Research》,主要刊載運(yùn)籌學(xué)理論與管理學(xué)應(yīng)用方面的文章,在運(yùn)籌與管理學(xué)領(lǐng)域具有極高的影響力。其影響力也可以通過對(duì)運(yùn)籌與管理科學(xué)領(lǐng)域著名期刊的引文分析證實(shí)(表1)。目前在運(yùn)籌與管理科學(xué)領(lǐng)域期刊的研究主要分為兩個(gè)方面,其一是宏觀探究本領(lǐng)域研究熱點(diǎn),代表性有張玲玲[1]分學(xué)科對(duì)1994~2004年百余種期刊進(jìn)行熱點(diǎn)分析;其二是對(duì)管理與運(yùn)籌領(lǐng)域?qū)W科地位及知識(shí)結(jié)構(gòu)的探究,如陳悅[2]應(yīng)用計(jì)量學(xué)圖譜發(fā)現(xiàn)學(xué)科地位具有上升趨勢(shì)。但目前對(duì)于管理與運(yùn)籌領(lǐng)域頂級(jí)期刊的研究較少,對(duì)于國(guó)際主流研究機(jī)構(gòu)及合作影響的探究不夠深入,隨著時(shí)間的推移,以往對(duì)于研究領(lǐng)域及學(xué)科熱點(diǎn)的探究時(shí)效性較差,不能發(fā)揮較好的指引作用。而學(xué)科內(nèi)頂級(jí)期刊的發(fā)文分析可以反映了各研究主體的研究貢獻(xiàn),其刊載內(nèi)容在研究領(lǐng)域和研究熱點(diǎn)方面更具代表性[3],因此,對(duì)運(yùn)籌與管理科學(xué)領(lǐng)域頂級(jí)期刊刊文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,剖析國(guó)際運(yùn)籌學(xué)科領(lǐng)域的主流研究機(jī)構(gòu)及合作影響,探究當(dāng)前研究熱點(diǎn)問題及學(xué)科發(fā)展趨勢(shì),對(duì)于促進(jìn)我國(guó)運(yùn)籌學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展具有十分重要的指引作用。

    表1 1996~2017年管理運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域部分期刊文獻(xiàn)數(shù)目與引用情況

    (*表示數(shù)據(jù)無法獲得,檢索時(shí)間2018年1月19日。 單位:次)

    1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    元數(shù)據(jù)的搜集是期刊發(fā)文分析的關(guān)鍵步驟,數(shù)據(jù)的可靠性、完整性與多樣性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)[4]。出于以上考慮本文選擇學(xué)者常用的Thomson Scientific公司開發(fā)的Web of Science(WOS)核心數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)來源,其中完整收錄了1996年1月1日至2017年12月31日間OR發(fā)表的2084篇文獻(xiàn),其中文章2034篇,編輯文件45篇,文獻(xiàn)回顧(Review)15篇。此外,數(shù)據(jù)中完整記錄了文獻(xiàn)的出版時(shí)間,作者信息以及所在機(jī)構(gòu)信息和文獻(xiàn)的全部引文信息等。針對(duì)WOS核心數(shù)據(jù)庫(kù)中2034篇文章進(jìn)行了分析匯總,其中作者2862名,機(jī)構(gòu)944個(gè),分別來自43個(gè)國(guó)家和地區(qū),其中總參考文獻(xiàn)61003篇,總被引次數(shù)57022次,除去本刊自引為53724次。

    1.2 方法框架

    在獲取元數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理分析文獻(xiàn)合作信息。通過HistCite軟件可以完整地導(dǎo)出為EXCLE文件,并借助ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)分類,VBA工具進(jìn)行合作判斷。判斷準(zhǔn)則為:合作文獻(xiàn)視為合作方共有,所屬機(jī)構(gòu)和國(guó)家以刊文作者提供信息為準(zhǔn)。接下來,分對(duì)象對(duì)刊文的發(fā)文量數(shù)據(jù)、合作情況數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算時(shí)間時(shí)間序列上國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者合作的發(fā)文數(shù)量以及質(zhì)量,對(duì)比分析合作非合作在引文關(guān)注度上的差異。采用了統(tǒng)計(jì)工具SPSS 22.0對(duì)不同方式的合作發(fā)文數(shù)據(jù)進(jìn)行合作單因素ANOVA檢驗(yàn),探究了不同因素對(duì)合作刊文受關(guān)注程度影響的內(nèi)部一致性。

    最后,聚焦引證關(guān)系,從OR前向施引國(guó)家和機(jī)構(gòu)探究各國(guó)家、機(jī)構(gòu)對(duì)于頂級(jí)期刊的關(guān)注程度,籍此分析其對(duì)《OR》的認(rèn)可度以及對(duì)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域知識(shí)前沿的緊追程度;借助可視化分析軟件CiteSpace V對(duì)《OR》后項(xiàng)引證中參考文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析,識(shí)別頂級(jí)期刊《OR》的研究領(lǐng)域,并通過引文突現(xiàn)探究運(yùn)籌與管理領(lǐng)域研究熱點(diǎn),以期對(duì)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域研究者起到更大幫助。

    圖1 研究方法框架

    2 發(fā)文與合作分析

    2.1 發(fā)文分析

    發(fā)文國(guó)家:對(duì)《OR》上的1996~2017年21年間的發(fā)文按照國(guó)家進(jìn)行統(tǒng)計(jì),將結(jié)果展示在表2中(TC:引用數(shù)、PN:發(fā)文量、PN%:占全部刊文量的比例)其中文TC/PN表示刊文的篇均引用量,體現(xiàn)了特定文獻(xiàn)的受關(guān)注度。發(fā)文數(shù)量上,排名前五的國(guó)家分別是美國(guó)、加拿大、中國(guó)、英國(guó)、新加坡。美國(guó)在《OR》上的發(fā)文量占絕對(duì)多數(shù),發(fā)文量占到了總量的72.85%,遠(yuǎn)超排名第二位的加拿大(26篇)以及第三名中國(guó)(174篇)。中國(guó)發(fā)文量排第三位,是發(fā)文量排名前五中唯一的非英語(yǔ)國(guó)家,2008前發(fā)文量平均每年3.3篇,之后發(fā)文量明顯攀升達(dá)十篇以上,2008年后刊文量年均14.8篇。發(fā)文量排名前15位的國(guó)家中整體而言歐洲國(guó)家受關(guān)注度最高,其中受關(guān)注度最高的國(guó)家是西班牙,篇均引用量達(dá)到了44.29次、意大利33.79次、比利時(shí)31.61次;其次是美洲國(guó)家:加拿大篇均28.22次、美國(guó)28.09次;亞洲國(guó)家相對(duì)較低:新加坡24.55次、以色列次19.15、中國(guó)15.6次。相較于發(fā)文量,中國(guó)學(xué)者在《OR》上的刊文篇均引用量15.6次,相較于《OR》平均水平27.3次,我國(guó)學(xué)者研究成果受關(guān)注程度有待提升。

    表2 《OR》上發(fā)文量排名前十五位的國(guó)家發(fā)文量以及發(fā)文比例

    發(fā)文機(jī)構(gòu):《OR》上的1996~2017年21年間發(fā)文機(jī)構(gòu)共計(jì)454所,發(fā)文量前15位展示在表3中,IS表示發(fā)文機(jī)構(gòu)。可以發(fā)現(xiàn),發(fā)文量最高的機(jī)構(gòu)是MIT(麻省理工學(xué)院),除了發(fā)文量最多外,篇均論文引用高達(dá)40.3次,受關(guān)注度表現(xiàn)突出??傮w來看,排名前十五位的機(jī)構(gòu)中美國(guó)高校占據(jù)絕對(duì)多數(shù),受關(guān)注度方方面,美國(guó)高校篇均引用量普遍高于20次,反映了美國(guó)教育機(jī)構(gòu)卓越的科研水平。中國(guó)機(jī)構(gòu)在《OR》上發(fā)文總量173篇,香港高校發(fā)文量普遍較高,內(nèi)地高校緊隨其后。根據(jù)Donohue[5]的模型高頻發(fā)文機(jī)構(gòu)發(fā)文量為34篇,高頻發(fā)文機(jī)構(gòu)中中國(guó)高校僅有香港理工大學(xué)。可以看出,中國(guó)發(fā)文量主要集中在香港高校,占據(jù)中國(guó)發(fā)文總量70.86%,內(nèi)地高校發(fā)文數(shù)目較少,反映出香港和內(nèi)地高校在發(fā)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域頂級(jí)期刊發(fā)文量的巨大差異。

    表3 《OR》上(左)及中國(guó)(右)發(fā)文量排名前十五位的機(jī)構(gòu)發(fā)文量以及發(fā)文比例

    作者發(fā)文:《OR》上的1996~2017年21年間發(fā)文作者2862位,發(fā)文量前15位展示在表4中。發(fā)文最高的是美國(guó)學(xué)者BERTSIMAS D,其篇均引用量也達(dá)到了66.97次;受關(guān)注度最高的是新加坡學(xué)者SIM M,篇均引用量達(dá)到了108.6次。中國(guó)作者中發(fā)文中排名參見表5(TC_N:除去自引的總引用量),排名最高的是香港城市大學(xué)的洪流教授(Hong,L)總發(fā)文量9篇,另外注意到部分中國(guó)學(xué)者所在機(jī)構(gòu)為國(guó)外高校,研究成果不能反映國(guó)內(nèi)學(xué)者平均狀況,并未列入排名。國(guó)內(nèi)高產(chǎn)作者主要分布在香港高校,內(nèi)地高校作者發(fā)文中最高的是上海交通大學(xué)的陳宏教授,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)何斯邁教授、華中科技大學(xué)胡鵬教授、浙江大學(xué)楊翼教授總發(fā)文量皆為4篇。受關(guān)注度上,中國(guó)學(xué)者中高產(chǎn)作者篇均引用量總體的低于全刊高產(chǎn)作者,國(guó)內(nèi)學(xué)者研究成果的受關(guān)注度有待提升。

    表4 《OR》上發(fā)文量排名前十五位的作者發(fā)文量以及發(fā)文比例

    表5 《OR》上發(fā)文量4篇以上的中國(guó)作者發(fā)文量以及發(fā)文比例

    2.2 合作分析

    機(jī)構(gòu)合作:《OR》上機(jī)構(gòu)合作發(fā)文方式占據(jù)主導(dǎo)地位,單機(jī)構(gòu)發(fā)文量呈逐年遞減趨勢(shì),到2017年僅有5篇單獨(dú)機(jī)構(gòu)發(fā)文。受益學(xué)者間交流機(jī)會(huì)的增長(zhǎng),機(jī)構(gòu)間的合作程度隨著時(shí)間日益加深,隨著溝通方式的便捷以及科研交流機(jī)會(huì)的增多,機(jī)構(gòu)間的合作已然成為一種常態(tài),近十年來機(jī)構(gòu)合作發(fā)文比例在80%以上。另外,為了更清楚的分析機(jī)構(gòu)間的合作關(guān)系,《OR》上中國(guó)機(jī)構(gòu)發(fā)文合作圖譜如圖4所示。節(jié)點(diǎn)表示機(jī)構(gòu),連線表示合作強(qiáng)度,圓環(huán)外層以顏色表示年份、其寬度表示該年合作發(fā)文量??梢钥闯?,合作關(guān)系較強(qiáng)的機(jī)構(gòu)組合有:香港理工大學(xué)與麻省理工學(xué)院、香港中文大學(xué)與哥倫比亞大學(xué)、上海交通大學(xué)與杜克大學(xué)、清華大學(xué)與不列顛哥倫比亞大學(xué)等聯(lián)系比較緊密。值得注意的是香港理工大學(xué)、香港城市大學(xué)、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)等紫色外圈節(jié)點(diǎn)具有較強(qiáng)的中介中心性,表征這些高校在機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)中具有較為關(guān)鍵的連接作用。說明香港高校在中國(guó)機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)中扮演著極為重要的角色,對(duì)于促進(jìn)內(nèi)地研究機(jī)構(gòu)與海外機(jī)構(gòu)的科研合作具有重要意義。

    圖2 《OR》上國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者合作與非合作刊文的發(fā)文量與合作刊文比例

    圖3 《OR》所有國(guó)家間發(fā)文合作圖譜

    圖4 《OR》上中國(guó)發(fā)文機(jī)構(gòu)合作圖譜

    作者合作:作者合作發(fā)文也一直以來是《OR》的主要發(fā)文形式,獨(dú)作發(fā)文量自2002年后均少于20篇,多作者合作比例在80%以上,2008每年多作者合作發(fā)文量首次超過80篇,即使最低年份2002年也依然達(dá)到了57.1%,最高2017年達(dá)到94.9%,可見在《OR》上作者間相互合作是一種普遍現(xiàn)象,同時(shí)也反映了運(yùn)籌管理領(lǐng)域?qū)W科的交叉性較高。

    合作引文貢獻(xiàn):R為合作的引文貢獻(xiàn)度,表示合作文獻(xiàn)比非合作文獻(xiàn)多出引用百分比的各年均值,可以較好地體現(xiàn)合作文獻(xiàn)相較于非合作刊文多貢獻(xiàn)的關(guān)注度。國(guó)家合作刊文引文貢獻(xiàn)度R=10.48%,表明國(guó)家間的合作對(duì)論文受關(guān)注程度的起到了正向促進(jìn)作用;機(jī)構(gòu)合作引用貢獻(xiàn)度R=37.80%,機(jī)構(gòu)間的合作確實(shí)對(duì)受關(guān)注度的提升的推動(dòng)作用明顯;作者合作貢獻(xiàn)度高達(dá)71.57%,作者間的期刊合作對(duì)于刊文獲得更多引文關(guān)注效果顯著。整體而言,合作發(fā)文的受關(guān)注度高于獨(dú)作。分析得出:作者間的合作,對(duì)于文章質(zhì)量的提升作用明顯,作用強(qiáng)度大于國(guó)家合作方式與機(jī)構(gòu)合作方式。

    2.3 合作單因素ANOVA檢驗(yàn)

    接下來通過合作發(fā)文數(shù)據(jù)進(jìn)行合作單因素ANOVA檢驗(yàn),探究了不同因素對(duì)合作刊文受關(guān)注程度影響的內(nèi)部一致性。對(duì)三種合作方式下的年篇均引用量代入SPSS 22.0軟件進(jìn)行ANOVA檢驗(yàn),判別結(jié)果如表6,各組的組內(nèi)平方和總計(jì)35.151,群組間離差平方和為0.064,方差檢驗(yàn)F=0.055,各項(xiàng)顯著性均遠(yuǎn)大于0.05,因此本文認(rèn)為各組間不存在顯著差異,即國(guó)家合作,機(jī)構(gòu)合作及作者合作三種合作刊文形式對(duì)于引文關(guān)注度貢獻(xiàn)差異不明顯,可以證明整體而言合作對(duì)于刊文引文數(shù)量的增加起到促進(jìn)作用,加深了刊文的受關(guān)注程度。

    表6 《OR》上國(guó)家、機(jī)構(gòu)、作者合作形式受關(guān)注度的單因素方差分析表

    3 引證分析

    引證關(guān)系分為前向引證和后項(xiàng)引證,分別表示《OR》的施引和引用。學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)頂級(jí)期刊代表著該學(xué)科的研究前沿,其前向引證體現(xiàn)于對(duì)頂級(jí)期刊的引用,引用頻率反映了該機(jī)構(gòu)部門對(duì)于學(xué)科前沿的關(guān)注程度以及對(duì)學(xué)科熱點(diǎn)的緊追程度。后向引證表示期刊對(duì)的引用情況,在文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域多用于研究相關(guān)學(xué)科的知識(shí)領(lǐng)域與前沿趨勢(shì)分析。

    3.1 前向引證分析

    施引國(guó)家:引用OR最多的國(guó)家是美國(guó),12630篇出版文獻(xiàn)引用《OR》,其次是中國(guó)(6431篇)、加拿大(2597篇)、英國(guó)(1933篇)、德國(guó)(1926篇)法國(guó)(1897篇)意大利(1364篇)、荷蘭(1171篇)西班牙(1156篇)剩余國(guó)家均小于1000篇??傮w而言,對(duì)于運(yùn)籌與管理領(lǐng)域最為關(guān)注的是美國(guó),值得注意的我國(guó)是前五名中引用最高的非拉丁語(yǔ)系國(guó)家,引用量同樣驚人。發(fā)文量排名第三位的中國(guó)對(duì)《OR》的關(guān)注排名第二,引用量是發(fā)文量排名第二的加拿大2.4倍,我國(guó)的引用量大約是第三四五名總引用量的總和,在前五名總引用量中約占四分之一,總引用量上反映出我對(duì)高質(zhì)量論文的引用體量較大,由于計(jì)算的都是論文的引用,也從側(cè)面反映出我國(guó)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域發(fā)文基數(shù)龐大,同時(shí)說明我國(guó)學(xué)者在運(yùn)籌與管理領(lǐng)域?qū)τ谘芯壳把氐年P(guān)注程度較被高。

    施引機(jī)構(gòu):《OR》的施引機(jī)構(gòu)排名前五的機(jī)構(gòu)是麻省理工學(xué)院(604篇),喬治亞理工學(xué)院(563篇),哥倫比亞大學(xué)(479篇),新加坡國(guó)立大學(xué)(450篇),密歇根大學(xué)(432篇)。中國(guó)境內(nèi)香港理工大學(xué)(427篇),清華大學(xué)(410篇)位列其后。國(guó)內(nèi)高校占據(jù)引用前50中的十個(gè)席位,大體表現(xiàn)為,香港高校施引數(shù)據(jù)普遍較高,內(nèi)地高校對(duì)《OR》的施引次數(shù)可觀。其中香港理工大學(xué)(427篇),清華大學(xué)(410篇)緊隨其后,另外前五十上榜的中國(guó)大學(xué)為:香港科技大學(xué)(350篇),香港城市大學(xué)(327篇),香港中文大學(xué)(313篇),上海交通大學(xué)(243篇),中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)(236篇),華中科技大學(xué)(230篇),中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(208篇),北京交通大學(xué)(197篇)。高校施引代表其對(duì)于《OR》的認(rèn)可程度,同時(shí)一定程度上反映了高校在特定領(lǐng)域的發(fā)文情況,及對(duì)頂級(jí)期刊的研究?jī)?nèi)容的同步程度,亦或是研究前沿的對(duì)緊追程度。可以獲知在《OR》研究領(lǐng)域發(fā)文數(shù)目較多,體現(xiàn)著國(guó)內(nèi)高校對(duì)《OR》的認(rèn)可度以及對(duì)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域知識(shí)前沿的追趕程度較高,這也是國(guó)內(nèi)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域?qū)W者在學(xué)術(shù)界緊跟國(guó)際研究前沿?zé)狳c(diǎn)的體現(xiàn)。

    施引作品:選擇《OR》文章中被引用次數(shù)最高的15篇文章列舉在表7中?!禣R》文章中被引用次數(shù)最高的是Bertsimas D& Sim M[6]總引用次數(shù)1079次,年均引用83次,Bertsimas D和Sim M在求解不確定數(shù)據(jù)線性優(yōu)化的魯棒方法的基礎(chǔ)上關(guān)注了次優(yōu)解問題,研究了如何降低獲取魯棒性的代價(jià)問題。Barnhart C[7]總引用次數(shù)739,年均引用次數(shù)38.89,位列其次,該文討論了具有大規(guī)模變量的整數(shù)規(guī)劃的公式及其列生成方法,然后討論了列生成、分支和定界算法的計(jì)算問題和實(shí)現(xiàn),包括特殊的分支規(guī)則和解決LP松弛的有效方法以及拉格朗日對(duì)偶的關(guān)系等問題。

    表7 《OR》文章中被引用次數(shù)最高的前15名

    3.2 后向引證分析

    對(duì)于《OR》引用文獻(xiàn)的情況的分析文獻(xiàn)計(jì)量領(lǐng)域的學(xué)者一般采用可視化文獻(xiàn)分析軟件CiteSpace V進(jìn)行。接下來基于可視化技術(shù)對(duì)引文網(wǎng)絡(luò)、聚焦領(lǐng)域、研究熱點(diǎn)等進(jìn)行分析。

    引用網(wǎng)絡(luò):將1996年至2017年間《OR》上2085篇文獻(xiàn)帶入CiteSpace V得到參考文獻(xiàn)17130篇,可視化分析網(wǎng)絡(luò)如圖6,網(wǎng)絡(luò)密度:0.006,且引用層次基本呈現(xiàn)線狀分布,少數(shù)節(jié)點(diǎn)用有極多的連接大多數(shù)點(diǎn)僅有少量連接,表明該網(wǎng)絡(luò)為無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),少數(shù)的節(jié)點(diǎn)對(duì)該網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行起到重要作用[21]。其中包括Bental A[22](被《OR》引31次),該文章介紹了供應(yīng)鏈中需求不確定情況下的魯棒優(yōu)化方法,進(jìn)而有效的控制了連續(xù)供應(yīng)鏈中的庫(kù)存問題;其次是Zipkin P H[23](被《OR》引27次),本書已經(jīng)在作為庫(kù)存管理基礎(chǔ)的專用教材,被引用次數(shù)較高并不意外;Bertsimas D[24](被《OR》引27次)用隨機(jī)數(shù)組成的不確定集合刻畫了不確定集的線性規(guī)劃問題的魯棒對(duì)應(yīng)形式(robust counterpart);Gans N[25]一文用教程的形式對(duì)呼叫中心功能以及管理方法進(jìn)行了詳細(xì)描述,具有較強(qiáng)的應(yīng)用性和綜合性,因而在引文網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要位置。

    圖6 《OR》上所有文獻(xiàn)的引文網(wǎng)絡(luò)

    圖7 《OR》上所有文獻(xiàn)的引文的關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)圖

    聚焦領(lǐng)域:在《OR》引文網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,用對(duì)關(guān)鍵詞用CiteSpaceV進(jìn)行聚類,模塊化程度Modularity值為0.90表明分類效果顯著,如圖7中同一顏色表示同一類別,對(duì)于引文網(wǎng)路的關(guān)鍵詞聚類反映了該領(lǐng)域知識(shí)基礎(chǔ)的總體分布情況[26]。通過CiteSpaceV應(yīng)用TF*IDF加權(quán)算法(LSI)、對(duì)數(shù)似然率法(LLR)、互信息算法(MI)三種不同標(biāo)簽分類方法對(duì)聚類進(jìn)行命名[27],結(jié)果展示在表8中。可以發(fā)現(xiàn),《OR》知識(shí)領(lǐng)域大體分布在:生產(chǎn)過程的靈活性(Huchzermeier A[28])、魯棒算法(Barnhart C[29])、收益管理(Gallego[30])、回調(diào)策略(Armony[31])、供應(yīng)鏈選擇優(yōu)化(Bertsimas[32])、零售儲(chǔ)存分類(Smith[33])、面向訂單生產(chǎn)(Chen[34])、多級(jí)存貨管理(Chen[35])等。

    表8 《OR》上所有文獻(xiàn)的引文的關(guān)鍵詞聚類名稱

    研究熱點(diǎn):將最近11年間(2007~2017年)發(fā)表在《OR》上的1163篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)帶入CiteSpace V進(jìn)行突現(xiàn)分析,共得到有效引文數(shù)據(jù)25540篇。突現(xiàn)分析出的引文表示在某一特定時(shí)期學(xué)者集中性地給與特別關(guān)注的引文,本文按照突現(xiàn)結(jié)束年份倒序排列出2012~2017年間的突現(xiàn)引文,見表9。文獻(xiàn)分析學(xué)認(rèn)為,在特定時(shí)期突出的引用反映了特定時(shí)期的研究熱點(diǎn)。值得注意的是,由于是數(shù)據(jù)獲取時(shí)間限制,表中熱度持續(xù)到2017年的研究熱點(diǎn)可能在今后依然保持相當(dāng)?shù)难芯繜岫?,因此?duì)這些熱點(diǎn)進(jìn)行了分析。

    CHOU[36]和CHOU[39]探究了柔性制造過程流程的過程柔性問題以及長(zhǎng)鏈和稀疏結(jié)構(gòu)的效率問題;DAVI[37]和GALLEGO[43]專注于巢式Logit模型的應(yīng)用,分別探究了顧客的產(chǎn)品組合及價(jià)格優(yōu)化問題;LIU[38]對(duì)基于選擇的網(wǎng)絡(luò)收益管理線性規(guī)劃模型進(jìn)行了分析;Besbes[40]探究了應(yīng)用需求審核機(jī)制下的報(bào)童問題;Phillips[41]的著作《The Oxford Handbook of Pricing Management》一書關(guān)注了價(jià)格管理機(jī)制;HUH[42]和SHAPIRO[44]關(guān)注了生產(chǎn)中的隨機(jī)問題,HUH[42]著重于隨機(jī)庫(kù)存問題而SHAPIRO[44]專注于隨機(jī)規(guī)劃模型;WHITT[45]探究了帶有丟棄策略的多服務(wù)器序列問題。特定期刊對(duì)的研究熱點(diǎn)反映了特定研究領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注重心,由此本文認(rèn)為柔性制造(過程柔性及效率)、巢式Logit模型的應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)收益管理、庫(kù)存管理(報(bào)童模型)、價(jià)格管理機(jī)制、生產(chǎn)制造中的隨機(jī)問題(隨機(jī)庫(kù)存)、多服務(wù)器序列問題依然會(huì)最近幾年運(yùn)籌與管理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。

    表9 《OR》上2009~2017年間突顯引文表

    4 結(jié)論及意義

    發(fā)文量方面,美國(guó)占據(jù)了發(fā)文量的絕大部分,中國(guó)發(fā)文量排名第三位,但是受關(guān)注度偏低。通過機(jī)構(gòu)的發(fā)文分析,發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)發(fā)文主要集中在香港高校,另外單獨(dú)對(duì)國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)的研究發(fā)現(xiàn)香港高校對(duì)于發(fā)文量其重要的帶動(dòng)作用,內(nèi)地高校中上海交通的大學(xué)、清華大學(xué)、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)等表現(xiàn)突出。對(duì)于作者的發(fā)文分析本文得出結(jié)果國(guó)內(nèi)作者發(fā)文被引用程度距離《OR》高產(chǎn)作者依然有較大差距。在針對(duì)《OR》的合作分析中本文研究發(fā)現(xiàn)無論何種合作方式對(duì)論文質(zhì)量的提升均具有提升作用,其中作者合作對(duì)文章質(zhì)量的提升最為明顯多貢獻(xiàn)的引用高達(dá)71.57%,其次是機(jī)構(gòu)間的合作貢獻(xiàn)度37.80%,最少的是國(guó)家合作貢獻(xiàn)度10.48%。通過合作單因素ANOVA檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)國(guó)家合作、機(jī)構(gòu)合作及作者合作刊文對(duì)于引文關(guān)注度貢獻(xiàn)差異不明顯,整體而言合作對(duì)于刊文引文數(shù)量的增加起到促進(jìn)作用,加深了刊文的受關(guān)注程度。針對(duì)引文的分析了解到與發(fā)文量排名一致,麻省理工學(xué)院發(fā)文量和引文量都是位列第一位,其在運(yùn)籌與管理領(lǐng)域所占有較高的地位。國(guó)內(nèi)香港科技大學(xué)、香港城市大學(xué)、香港中文大、上海交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、華中科技大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院、北京交通大學(xué)對(duì)運(yùn)籌與管理領(lǐng)域前沿?zé)狳c(diǎn)關(guān)注較多,可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)高校對(duì)《OR》的認(rèn)可度較高。

    引證分析揭示了《OR》的知識(shí)領(lǐng)域,細(xì)分方向分布于生產(chǎn)柔性制造(過程柔性)、魯棒算法、收益管理、動(dòng)態(tài)策略調(diào)整、供應(yīng)鏈選擇優(yōu)化、零售儲(chǔ)存分類、面向訂單生產(chǎn)領(lǐng)域、多級(jí)存儲(chǔ)管理等。另外,從引文突現(xiàn)分析中本文認(rèn)為柔性制造(過程柔性及效率)、巢式Logit模型的應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)收益管理、庫(kù)存管理(報(bào)童模型)、價(jià)格管理機(jī)制、生產(chǎn)制造中的隨機(jī)問題(隨機(jī)庫(kù)存)、多服務(wù)器序列問題等依然會(huì)最近幾年運(yùn)籌與管理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。

    對(duì)于運(yùn)籌與管理領(lǐng)域的研究者來講,對(duì)該領(lǐng)域細(xì)分方向具有全局的了解有助于掌握《OR》學(xué)科發(fā)脈絡(luò),同時(shí)對(duì)于掌握本領(lǐng)域其他學(xué)者的方向進(jìn)而增加學(xué)者間相互接觸合作也是十分必要的,學(xué)者可以從上述的知識(shí)領(lǐng)域劃分中掌握學(xué)科整體知識(shí)框架,緊跟熱點(diǎn)問題,將會(huì)對(duì)我國(guó)學(xué)者科研水平提的提高具有極大的幫助。對(duì)于近年來的研究熱點(diǎn)的探究,將會(huì)對(duì)新涉足于運(yùn)籌與管理科學(xué)領(lǐng)域的研究者產(chǎn)生更為有效的幫助,在快速掌握學(xué)科發(fā)展脈絡(luò),了解當(dāng)前學(xué)科發(fā)展熱點(diǎn),掌握運(yùn)籌與管理領(lǐng)域知識(shí)基礎(chǔ)方面具有重要的幫助意義。此外對(duì)于運(yùn)籌與管理領(lǐng)域內(nèi)近年來知識(shí)熱點(diǎn)的研究也可以對(duì)基金委人員在科研基金調(diào)配等方面提供一定的參考。

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