基于CiteSpace的中國智慧物流研究計量分析

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(xiàn)為數(shù)據(jù)來源，運(yùn)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(jìn)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(yīng)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(wù)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(diǎn)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(xué)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(diǎn)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(xiàn)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(xiàn)標(biāo)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(jìn)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(rèn)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(wù)水平的新興業(yè)態(tài)[2]。

2 研究方法

本文運(yùn)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(xiàn)進(jìn)行計量分析。CiteSpace軟件可以對大量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，呈現(xiàn)出需要的可視化的科學(xué)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(jìn)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(jī)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(jī)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(xué)發(fā)文33篇，北京物資學(xué)院發(fā)文30篇，貴州大學(xué)發(fā)文25篇，南京林業(yè)大學(xué)發(fā)文23篇，上海工程技術(shù)大學(xué)發(fā)文18篇，天津大學(xué)發(fā)文18篇，江蘇聯(lián)合職業(yè)技術(shù)學(xué)院發(fā)文16篇，安徽大學(xué)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(jī)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(jī)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(xiàn)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(rèn)識。中介中心性是測度節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中重要性的一個指標(biāo)。其原理為：一個節(jié)點(diǎn)的重要性既取決于其相鄰節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，也取決于相鄰節(jié)點(diǎn)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(diǎn)或重要分支。

4.2 數(shù)據(jù)與分析

以“主題：智慧物流”進(jìn)行檢索，共檢索到4718篇發(fā)文，導(dǎo)入CiteSpace中進(jìn)行分析，共得到4638篇有效文獻(xiàn)。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(yīng)鏈（62次）、數(shù)字經(jīng)濟(jì)（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(yīng)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置。

對兩類關(guān)鍵詞進(jìn)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(jìn)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(diǎn)關(guān)聯(lián)最為緊密的關(guān)鍵詞。節(jié)點(diǎn)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(diǎn)標(biāo)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(yīng)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(jì)、知識圖譜、物流效率等節(jié)點(diǎn)，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(xué)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(jìn)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(yīng)鏈、建設(shè)、區(qū)塊鏈、系統(tǒng)架構(gòu)、專利分析等節(jié)點(diǎn)，技術(shù)領(lǐng)域研究不斷得到補(bǔ)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(jìn)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(xué)改革、智能制造、人才培養(yǎng)、實踐教學(xué)、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(diǎn)，反映了人才培養(yǎng)注重與制造企業(yè)合作，進(jìn)行實踐教學(xué)，并為智能制造與數(shù)字鄉(xiāng)村輸送物流人才。近年來，學(xué)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(jìn)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(diǎn)。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(yùn)用熵值法對長三角經(jīng)濟(jì)區(qū)和粵港澳大灣區(qū)十年的智慧物流能力進(jìn)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(wù)、鋼鐵企業(yè)、物流運(yùn)輸?shù)裙?jié)點(diǎn)，反映了物流信息化建設(shè)逐漸細(xì)化。近年來，學(xué)者對該板塊下的物流運(yùn)輸給予了一定關(guān)注，如解曉樂（2024）[7]指出，實時跟蹤、預(yù)測分析、路線優(yōu)化等是實現(xiàn)智慧物流運(yùn)輸全程管理服務(wù)系統(tǒng)的關(guān)鍵。第六大聚類是電子商務(wù)，包含電子商務(wù)、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(diǎn)。農(nóng)村電商已成為促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(diǎn)出現(xiàn)，說明對智慧物流領(lǐng)域的研究不斷得到補(bǔ)充完善，研究不斷深入細(xì)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(wù)、信息化?？梢钥闯觯墨I(xiàn)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(xué)者對物流效率、數(shù)字鄉(xiāng)村、物流運(yùn)輸、農(nóng)村電商給予了一定關(guān)注。此外，各個聚類間節(jié)點(diǎn)有連線，反映了六大板塊之間不是獨(dú)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(diǎn)與動向。突現(xiàn)強(qiáng)度越大，說明影響力越大。本文選取了突現(xiàn)強(qiáng)度最強(qiáng)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(diǎn)，一直持續(xù)到2017年；信息平臺于2012年開始成了研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2017年；云計算于2012年開始成為研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2015年；智慧城市于2010年成了研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2017年；對策于2012年開始成為研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2018年；物流業(yè)在2010年成為研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2018年；新零售于2017年成為研究熱點(diǎn)，一直持續(xù)到2021年；應(yīng)急物流于2020年成為研究熱點(diǎn)，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(diǎn)，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(diǎn)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(diǎn)的時間較長。從突現(xiàn)強(qiáng)度看，突現(xiàn)強(qiáng)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(yīng)急物流（4.32）。其中，物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市突現(xiàn)強(qiáng)度最大，與其他突現(xiàn)詞突現(xiàn)強(qiáng)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(dāng)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(qiáng)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(jìn)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(xué)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(diǎn)名單，2014年國家出臺《關(guān)于促進(jìn)智慧城市的發(fā)展指導(dǎo)意見》，提出到2020年建成一批智慧城市，引起了學(xué)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(dāng)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(xué)者們的關(guān)注。受成本上升、網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展、社會消費(fèi)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(wù)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(jìn)一步推動了學(xué)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(jì)活動無法正常開展，同時也暴露了我國應(yīng)急物流能力的不足[13]，促使學(xué)者們投入到應(yīng)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?zé)狳c(diǎn)。

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(yīng)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(diǎn)。

7 作者合作網(wǎng)絡(luò)分析

主題選擇智慧物流，文獻(xiàn)類別選擇北大核心、AMI、CSSCI、WJCI、CSCD、EI進(jìn)行檢索，共檢索到337篇文獻(xiàn)。導(dǎo)入CiteSpace中進(jìn)行分析，共獲得327篇有效文獻(xiàn)。經(jīng)過顏色、布局、標(biāo)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(jìn)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(xué)校內(nèi)、學(xué)校間、學(xué)校與公司、學(xué)校與政府部門、學(xué)校與工程院、科學(xué)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(jī)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(wù)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(xiàn)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(yùn)輸、農(nóng)村電商等，許多學(xué)者也給予了一定關(guān)注。

第四，研究熱點(diǎn)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(yīng)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(qiáng)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(diǎn)。目前，研究熱點(diǎn)為人才培養(yǎng)、兩業(yè)融合。研究熱點(diǎn)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(xué)校內(nèi)、學(xué)校間、學(xué)校與公司、學(xué)校與政府部門、學(xué)校與工程院、科學(xué)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(yīng)加強(qiáng)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(wù)的能力；加強(qiáng)高校與工程院、科學(xué)院等科研機(jī)構(gòu)之間的合作，提升科研效率和質(zhì)量。

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