生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流研究進展及熱點前沿分析
——基于CiteSpace和Ucinet的可視化分析

張競佳，姚冠新，徐 靜

（1.揚州大學 信息工程學院，江蘇 揚州 225127；2.揚州大學 商學院，江蘇 揚州 225127）

0 引言

一直以來，以習近平總書記為核心的黨中央始終把“三農(nóng)”問題作為工作重中之重。民以食為天，生鮮農(nóng)產(chǎn)品作為日常生活中不可或缺的一部分，其產(chǎn)銷儲運牽一發(fā)而動全身，直接影響人民生活質(zhì)量。電商新渠道沖擊使生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流面臨機遇或困局，突發(fā)疫情使“菜籃子”穩(wěn)產(chǎn)保供問題成為短板痛點。通過中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫“主題可視化”功能對全部物流相關(guān)期刊文獻檢索結(jié)果進行主題可視化，“農(nóng)產(chǎn)品物流”“冷鏈物流”等主題占比較大。

鑒于此，本文綜合運用文獻計量法、社會網(wǎng)絡分析法，利用CiteSpace5.8.R2 對我國2010 年至2021 年11月“生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流”研究的關(guān)鍵詞進行可視化，歸納研究熱點和知識演進過程，并分析研究前沿，為未來學者研究提供參考；利用Ucinet6中netdraw繪制作者合作網(wǎng)絡，探討存在合作關(guān)系的部分作者群的研究方向。本文綜合運用定性和定量分析方法，通過可視化手段，以圖譜方式對文獻進行梳理，由此挖掘該領(lǐng)域的研究熱點、演進脈絡和前沿趨勢，希望為學者研究思路的拓寬提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

基于分析文獻的數(shù)量、質(zhì)量和相關(guān)性要求，本文選擇中國知網(wǎng)CNKI數(shù)據(jù)庫作為文獻檢索平臺，利用高級檢索功能，文獻類型選擇期刊，期刊來源選擇核心期刊和CSSCI 期刊。為切合“生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流”主題，期刊檢索條件設(shè)置主題為“物流”或“流通”，且“生鮮農(nóng)產(chǎn)品”或“冷鏈”。根據(jù)CNKI 發(fā)表年份趨勢圖，相關(guān)期刊數(shù)量在2003年前普遍較少，2004年至2009年開始緩慢增長但數(shù)量仍較少，2010 至2021 年快速增長并逐漸趨于穩(wěn)定，故文獻檢索時間范圍選擇2010 年至2021 年。根據(jù)上述條件，檢索到相關(guān)期刊文獻1 657篇。為保證文獻相關(guān)度和研究質(zhì)量，手工剔除聲明、政策文件、新聞報道、會議、書評和高等教育及課程改革類文獻，最終篩選出1 191篇期刊。

1.2 研究方法

文獻計量法是當今流行的一種科技文本挖掘定量研究方法，通過文獻各種特征數(shù)量，利用數(shù)學與統(tǒng)計學方法來描述、評價和預測科學技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢，CiteSpace是由陳超美教授開發(fā)的科學文獻計量自動化軟件，本文利用CiteSpace5.8.R2 主要實現(xiàn)對1 191篇文獻的關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析、聚類分析、關(guān)鍵詞時區(qū)圖、突發(fā)性檢測，以探討國內(nèi)學者在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流領(lǐng)域的研究熱點、演進趨勢和研究前沿。

社會網(wǎng)絡分析法是由社會學家根據(jù)數(shù)學方法、圖論等發(fā)展起來的定量分析方法。Ucinet是由美國加州大學爾灣分校L.Freeman 編寫，美國波士頓大學S.Borgatti和英國威斯敏斯特大學M.Everett共同維護更新的社會網(wǎng)絡分析工具。本文利用Ucinet6 和netdraw繪制1 191篇文獻的作者合作網(wǎng)絡，并分析部分網(wǎng)絡子群，探究不同作者群的研究方向。

2 文獻計量可視化

2.1 文獻總體情況

對篩選出的1 191篇文獻進行年份統(tǒng)計，年度發(fā)表量如圖1所示，虛線為擬合增長趨勢。2010至2021年生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流相關(guān)文獻呈現(xiàn)穩(wěn)步增長態(tài)勢，且目前仍處于上升趨勢，其中2017年文獻數(shù)量激增，主要原因可能是當年中央一號文件提出要繼續(xù)深入推進農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，再加上“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等與物流行業(yè)的快速融合以及電商物流的影響。

圖1 文獻年度發(fā)表量圖

2.2 研究熱點及聚類

關(guān)鍵詞反映文章主題，便于分析熱點問題和方法。出現(xiàn)頻次越高的關(guān)鍵詞即研究熱點，中心度反映節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性，中心度越高，節(jié)點在共現(xiàn)網(wǎng)絡中作為連接樞紐影響力較大。對篩選文獻生成關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，時間區(qū)間設(shè)為2010至2021年，切片設(shè)為2年，節(jié)點類型選擇關(guān)鍵詞，在“Select Criteria”內(nèi)選擇每個時間切片出現(xiàn)頻次前15的關(guān)鍵詞。選擇Pathfinder尋徑算法，并對圖譜剪枝精簡，生成92個節(jié)點、147條連線的關(guān)鍵詞圖譜。為保證圖譜質(zhì)量，合并圖譜中部分涵義相近的關(guān)鍵詞節(jié)點，例如將“溫度”合并至“溫度控制”節(jié)點、“生鮮產(chǎn)品”合并至“生鮮食品”節(jié)點等，再刪除“思路”“構(gòu)建”等抽象節(jié)點，因本文暫不分析研究的地域特征，故刪除“廣西”“新疆”等地域關(guān)鍵詞節(jié)點，再對節(jié)點位置進行微調(diào)防止堆疊，最后得到如圖2所示關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，其中節(jié)點大小代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，頻次越高，節(jié)點越大。列出頻次和中心度均較高的20個關(guān)鍵詞，見表1。

圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

表1 2010-2021年文獻中頻次和中心度均較高的前20個關(guān)鍵詞

CiteSpace聚類分析是將共現(xiàn)圖譜中意思一致或相近的節(jié)點聚為一類，從而形成一個研究方向上的主題詞。根據(jù)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和聚類清晰度，聚類后會生成模塊值（Q值）和平均輪廓值（S值）兩個指標供評判圖譜效果質(zhì)量，Q值>0.3說明劃分的社團結(jié)構(gòu)顯著，S值>0.7 說明聚類高度集中且具有實際研究意義。選擇LLR算法對關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜進行關(guān)鍵詞聚類，識別出8 個聚類，Q 值為0.788 8，S 值為0.968 5，說明聚類研究價值較高。結(jié)合聚類結(jié)果總結(jié)“生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流”研究熱點主要有以下幾個方面：

（1）農(nóng)村、農(nóng)戶與農(nóng)產(chǎn)品：農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)超對接、鄉(xiāng)村振興、農(nóng)村物流、貧困地區(qū)等。周樹華，等利用ERP、VRM等平臺集成生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷全過程信息。陳雪以城鄉(xiāng)雙向流通體系助力供給側(cè)改革。曹剛以加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、提升信息化水平、完善末端物流服務助力精準扶貧。胡亞蘭，等提出保險企業(yè)進駐農(nóng)村市場，為發(fā)展農(nóng)村物流、增強貧困地區(qū)造血功能提供新途徑。張喜才從疫情入手，剖析了貧困地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品供應鏈脆弱性，為生產(chǎn)、產(chǎn)地和干線物流、城市配送提出扶貧公益物流干線等協(xié)調(diào)建議。

（2）生鮮與冷鏈溫控：冷鏈物流、生鮮食品、食用菌、水產(chǎn)品、新鮮度、乳制品、溫度控制、多溫共配等。王晶，等利用質(zhì)量衰減原理設(shè)計了基于溫度控制的多產(chǎn)品分階段生鮮食品冷鏈運營模式，優(yōu)化選址、路線，降低物流成本。王淑云，等針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通過程中的質(zhì)量和數(shù)量損耗，引入保鮮努力和時間因素規(guī)劃求解最佳保鮮投入、庫存和定價，發(fā)現(xiàn)降低新鮮度時間敏感性和提高保鮮努力對利潤增長有積極意義，且打折手段對生鮮農(nóng)產(chǎn)品提高利潤并非具有普適性。

（3）物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈與信息化：互聯(lián)網(wǎng)+、RFID、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、信息化、智慧物流、信息平臺、大數(shù)據(jù)等。劉國梅，等利用WSN和RFID技術(shù)、王娜通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)冷鏈物流行業(yè)在生態(tài)主體、信任、合約機制方面耦合，打破行業(yè)信息壁壘。張誠，等結(jié)合Petri網(wǎng)模型和區(qū)塊鏈技術(shù)，實現(xiàn)冷鏈質(zhì)量監(jiān)測可信閉環(huán)。

（4）電子商務：電子商務、生鮮電商、跨境電商、新零售、電商平臺、共享經(jīng)濟、O2O等。汪旭輝，等剖析了電子商務通過實際信息流帶動商流、物流等協(xié)同流轉(zhuǎn)，根據(jù)用戶規(guī)模穩(wěn)價、減耗，以破解生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通困局的內(nèi)在機理。田剛，等提出效率型和新穎型電子商務模式創(chuàng)新對企業(yè)績效有正向影響，且環(huán)境動態(tài)性正向調(diào)節(jié)效率型模式創(chuàng)新的企業(yè)績效，新穎型相反，線上線下融合性對兩種電商模式創(chuàng)新的企業(yè)績效均呈正向調(diào)節(jié)作用。

（5）體系與模式：流通模式、物流模式、運作模式、流通體系、物流體系等。黃修杰研究包括農(nóng)民專業(yè)合作社在內(nèi)的多種農(nóng)產(chǎn)品流通模式存在的問題并提出建議。尚延超通過“社區(qū)團購”結(jié)合線上線下雙渠道新零售促進以銷定產(chǎn)，記憶消費者偏好，健全流通體系，推動供需平衡。

（6）配送與優(yōu)化：遺傳算法、物流配送、路徑優(yōu)化、配送中心等。繆小紅，等運用改進遺傳算法、王恒，等結(jié)合模擬退火算法提出改進的自適應遺傳算法，對配送路徑進行優(yōu)化。陳耀庭，等針對眾包物流從定制化配送和優(yōu)化社會資源角度予以肯定，也從信息泄露、配送效率、顧客信任度等角度提出警示建議。鄒筱，等基于CFLP模型，增加貨損成本目標函數(shù)優(yōu)化冷鏈物流配送中心選址，以提升準時達率。

（7）低碳物流：碳排放、低碳物流等。陶帝豪，等運用全局人工魚群算法計算配送過程中包括碳稅成本在內(nèi)的最小總成本，為綠色物流和配送路徑優(yōu)化類問題提供研究范式。鮑春玲，等考慮碳排放成本在內(nèi)的冷鏈物流聯(lián)合配送路徑優(yōu)化模型，運用改進遺傳算法發(fā)現(xiàn)聯(lián)合配送的冷鏈配送費用及碳排放成本均低于傳統(tǒng)分區(qū)配送。

2.3 知識演進

關(guān)鍵詞時區(qū)圖（Timezone）中，縱向表示時間區(qū)間，關(guān)鍵詞節(jié)點所處時間段代表其首次較頻繁出現(xiàn)的時間，節(jié)點間連線表示演進脈絡，前后出現(xiàn)的關(guān)鍵詞若在一篇文章中同時出現(xiàn)會被連線。對1 191篇文獻生成關(guān)鍵詞時區(qū)圖，為了減少關(guān)鍵詞堆疊，將重疊的關(guān)鍵詞在該時區(qū)內(nèi)上下移動使其清晰顯現(xiàn)，得到如圖3的關(guān)鍵詞時區(qū)圖。2010-2011年學者在“生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流”的研究主題包括冷鏈物流、農(nóng)產(chǎn)品、水產(chǎn)品、物流配送、連鎖超市、食品安全、低碳物流、農(nóng)超對接、路徑選擇、溫度控制、信息化等。2012-2013年研究主題擴展到流通體系、物流體系、流通模式、發(fā)展模式、物流成本、多溫共配、配送中心、蓄冷式、農(nóng)民收入、批發(fā)市場和電子商務等。2014-2015年學者的研究主題增加了物流模式、流通效率、流通渠道、配送優(yōu)化、物聯(lián)網(wǎng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、B2C等。2016-2017年學者研究著眼于生鮮電商、互聯(lián)網(wǎng)+、乳制品、路徑優(yōu)化及遺傳算法等主題。2018-2019 年學者的研究主題演變?yōu)橛绊懸蛩?、碳排放、新鮮度、農(nóng)村物流、鄉(xiāng)村振興、跨境電商和食用菌等。2020-2021 年研究主題又新增了貧困地區(qū)、區(qū)塊鏈、信息平臺、O2O、智慧物流、大數(shù)據(jù)、新零售、電商平臺、共享經(jīng)濟等。

圖3 關(guān)鍵詞時區(qū)圖

除了研究主題演進，學者的研究方法和涉及技術(shù)也隨時間變化。2010-2011年：學者使用的研究方法有協(xié)同學和序參量、期權(quán)合同、SWOT分析、熱門技術(shù)包括RFID 無線射頻技術(shù)和WSN 無線傳感器技術(shù)等。2012-2013 年：AHP 層次分析法、StarLogo仿真、Petri網(wǎng)模型、熵，有少量學者使用Stackelberg等博弈模型。2014-2015年：BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)冷鏈預警監(jiān)測、模糊綜合評價法評價績效等。2016-2017年：多Agent技術(shù)和針對路徑優(yōu)化的各類改進遺傳算法、蟻群算法。2018-2019 年：系統(tǒng)動力學、復雜網(wǎng)絡、各類博弈模型等。2020-2021年：貝葉斯網(wǎng)絡、模擬退火算法、靈敏度分析等。總體上，學者的研究主題呈現(xiàn)從傳統(tǒng)理論框架和體系架構(gòu)等宏觀視角轉(zhuǎn)向具體問題的優(yōu)化求解和實證分析，以及與不同研究領(lǐng)域的交叉融合。

2.4 研究前沿

研究前沿是在該領(lǐng)域內(nèi)存在的一組突現(xiàn)的動態(tài)概念和潛在的研究問題，對學者明確研究方向意義重大。關(guān)鍵詞突變性是指在某段時間內(nèi)，關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率突然上升或下降，代表研究領(lǐng)域的趨勢轉(zhuǎn)變方向。對1191篇文獻關(guān)鍵詞的突變分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖

根據(jù)關(guān)鍵詞突發(fā)性檢測結(jié)果分析：基于“菜賤傷農(nóng)、菜貴傷民”現(xiàn)實矛盾與國家對“三農(nóng)”問題的關(guān)注，“農(nóng)超對接”的文獻數(shù)量自2010 年至2013 年持續(xù)爆發(fā)；在“菜籃子”“米袋子”重點民生工程的政策引導下，“食品安全”“流通效率”自2014年至2015年受到眾多學者關(guān)注，其文獻數(shù)量持續(xù)激增；基于資源配置和配送優(yōu)化，“遺傳算法”和“路徑優(yōu)化”自2016 至2019年持續(xù)爆發(fā)；受傳統(tǒng)物流困局、信息化和新零售沖擊，“流通模式”“電子商務”的文獻數(shù)量自2014年起至2019年持續(xù)激增，且爆發(fā)強度較高，“生鮮電商”的文獻數(shù)量于2016年至今一直持續(xù)爆發(fā)；我國是食用菌生產(chǎn)大國，隨著中國城鄉(xiāng)居民收入和消費水平的提高，食用菌需求量進一步提升，2018年至今，“食用菌”的文獻數(shù)量以高強度持續(xù)爆發(fā)，受較多學者關(guān)注；基于人類命運共同體和綠色低碳理念，“碳排放”相關(guān)文獻自2018年至今持續(xù)爆發(fā)。

據(jù)分析得出，目前國內(nèi)在生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通領(lǐng)域，學者研究主題的前沿主要著眼于結(jié)合電子商務新流通模式的“生鮮電商”、受國家大力基建和科研投入的新興產(chǎn)業(yè)“食用菌”，以及為應對氣候變化并響應命運共同體和“碳達峰碳中和”雙碳目標的“碳排放”等相關(guān)話題，并且研究主題從以前的理論和體系構(gòu)建等宏觀層面轉(zhuǎn)變?yōu)樘骄课锪鞲鳝h(huán)節(jié)問題的內(nèi)在機理、影響因素以及路徑優(yōu)化等微觀層面。

3 作者合作分析

對前述1 191篇文獻提取文獻和對應作者信息，將作者欄進行分列操作，存儲為論文序號和作者的2模矩陣，再對此2模矩陣進行轉(zhuǎn)置，計算作者發(fā)文量，得到作者和論文發(fā)表數(shù)量的屬性文件。將前述2模矩陣轉(zhuǎn)化為1模矩陣，在netdraw中依次導入Ucinet可識別的.##h格式的1模矩陣和論文發(fā)表數(shù)量屬性文件，得出1 191篇文獻的作者合作網(wǎng)絡。對網(wǎng)絡圖譜作如下調(diào)整：將節(jié)點形狀改為圓形，根據(jù)發(fā)文數(shù)量設(shè)置節(jié)點大小。由于合作網(wǎng)絡過于龐雜，為提高網(wǎng)絡可讀性方便后續(xù)分析，利用component成分分析功能得到若干網(wǎng)絡子群，篩選出其中幾個聯(lián)系較緊密、具有代表性的作者合作子群，如圖5-圖9所示，再結(jié)合作者群發(fā)文內(nèi)容，歸納作者群研究方向。

圖5 中國農(nóng)業(yè)大學張小栓、傅澤田、李軍等

圖5是以中國農(nóng)業(yè)大學張小栓、傅澤田、李軍等為主的作者合作子網(wǎng)絡，研究方向主要是基于WSN無線傳感器技術(shù)和RFID無線射頻技術(shù)等對冷鏈物流中品質(zhì)、溫度與路徑等進行監(jiān)測與優(yōu)化；圖6分別是以上海海洋大學謝晶、煙臺大學王淑云等為主的子網(wǎng)絡，謝晶等人的研究主要針對魚類水產(chǎn)品的品質(zhì)保鮮，王淑云等人的研究主要是對生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流過程中溫度、庫存、配送路徑的決策、協(xié)調(diào)和優(yōu)化；圖7是以廣州大學謝如鶴等為主的子網(wǎng)絡，研究方向主要是生鮮果蔬與冷鮮肉冷鏈物流與低碳物流；圖8是以陜西科技大學楊瑋等為主的子網(wǎng)絡，研究方向主要是智能物流技術(shù)、冷鏈物流安全預警與追溯等；圖9是以重慶大學但斌、重慶工商大學陳久梅等為主的子網(wǎng)絡，研究方向包含物流系統(tǒng)優(yōu)化與仿真、農(nóng)產(chǎn)品物流、電子商務物流、配送優(yōu)化、第三方物流等。

圖6 上海海洋大學謝晶等、煙臺大學王淑云等

圖7 廣州大學謝如鶴等

圖8 陜西科技大學楊瑋等

圖9 重慶大學但斌、陳久梅等

4 總結(jié)

本文的創(chuàng)新之處在于利用科學文獻計量的定量研究方法和社會網(wǎng)絡分析法對篩選文獻進行關(guān)鍵詞可視化，進而總結(jié)國內(nèi)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的研究熱點、分析演進脈絡和前沿趨勢，并對部分合作較緊密的代表性作者合作群進行研究方向歸納。研究發(fā)現(xiàn)：近12年來，研究熱點可總結(jié)為以下七個方面：農(nóng)村、農(nóng)戶與農(nóng)產(chǎn)品；生鮮、冷鏈與溫控；物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈與信息化；電子商務；體系與模式；配送與優(yōu)化；低碳物流。學者研究的主題演進包括從農(nóng)戶超市、農(nóng)民收入到鄉(xiāng)村振興、共享經(jīng)濟，從體系模式構(gòu)建分析到具體的生鮮電商、新零售、跨境電商，從效率渠道、配送中心到遺傳算法等；運用的方法和技術(shù)從理論等定性研究方法轉(zhuǎn)向仿真、算法、網(wǎng)絡、模型、實證等定量研究方法；研究前沿包括生鮮電商、食用菌、碳排放等。

不足之處：本文篩選文獻只限于核心及以上期刊，不包括碩博士論文及書籍等，且未按時間段分析作者合作關(guān)系，只是從篩選文獻所涉及年份的宏觀角度分析了部分作者群的研究方向。未來可以進一步擴大文獻樣本量，并進一步探究不同時期作者合作關(guān)系和代表作者群的研究方向演進，以及機構(gòu)間的合作關(guān)系。