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高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析_汪传雷.pdf

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资源描述

1、2023 年 2 月Feb.2023重庆工商大学学报(社会科学版)Journal of Chongqing Technology and Business University(Social Science Edition)第 40 卷第 1 期Vol.40No.1doi:10.3969/jissn.1672-0598.2023.01.007*收稿日期:2022-01-10基金项目:安徽省教育厅人文社科重点项目(SK2021A0072)“国家物流枢纽经济示范区研究 以安徽省为例”;安徽省教育厅省级质量工程项目(2020wyxm031)“新文科背景下物流管理一流专业建设研究”作者简介:汪传雷(1

2、970),男,安徽黄山人;博士,安徽大学商学院教授,主要从事物流系统规划、智慧物流研究。杨东祥(1998),男,安徽亳州人;安徽大学商学院研究生,主要从事智慧物流研究。张春梦(1997),女,安徽宿州人;安徽大学商学院研究生,主要从事物流高质量研究。刘书美(1995),女,安徽宿州人;安徽大学商学院研究生,主要从事物流可视化研究。杨雨欣(2001),女,安徽芜湖人;安徽大学物流管理本科生,主要从事智慧物流研究。本文引用格式:汪传雷,杨东祥,张春梦,等高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析 J 重庆工商大学学报(社会科学版),2023,40(1):7187高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析*

3、汪传雷a,b,杨东祥a,b,张春梦a,b,刘书美a,b,杨雨欣a,b(安徽大学 a商学院;b物流与供应链研究中心,合肥230039)摘要:智慧物流作为现代物流的发展趋势,日益受到社会各界的广泛关注,但目前针对该领域整体研究状况进行系统梳理的文献较为欠缺。基于 CNKI 数据库中以“智慧物流”为篇名的学术文献,运用CiteSpace 从发文量、发文作者、发文机构、关键词共现、关键词时间线聚类、关键词时区、关键词突现等角度进行可视化分析,以此识别该领域研究热点、研究前沿等,探讨绘制知识图谱时所采用的节点阈值选择标准对聚类效果产生的影响。研究结果表明:国内智慧物流研究始于 2010 年,研究作者和机

4、构多数独立进行研究,合作联系较少;研究热点主要集中在物联网、大数据、人工智能等与智慧物流的融合研究,从初期的供应链、物联网等向大数据、应用、人才培养等过渡;研究主题主要集中于技术与运用、物流设施建设、推动力量三个层面;研究前沿主要集中于生态圈、“互联网+”等;选择不同节点阈值标准会影响聚类、节点和连线的数量。最后,基于聚类分析对智慧物流领域的技术与装备进行了分类归纳。关键词:智慧物流;CiteSpace;可视化分析;研究热点;研究前沿;知识图谱中图分类号:TP399;F2592;F49文献标志码:A文章编号:1672-0598(2023)01-0071-17一、引言近年来,中国物流市场规模逐步

5、扩大,全国社会物流总额在 2020 年高达 3001 万亿元1。但“十三17重庆工商大学学报(社会科学版)第 40 卷五”后期,传统物流发展方式在中国经济增速放缓、供给侧结构性改革背景下难以为继,物流行业转型升级、降本增效压力加剧;同时新冠肺炎疫情也严重冲击了全球供应链体系,给世界各国经济以及社会发展带来了巨大挑战。因此,加强物流建设,打造自主完整的供应链体系对立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展具有重要意义。在百年未有之大变局下,物流行业面临更高的发展要求,而智慧物流作为物流行业提质、降本、增效、节能的重要源泉以及助推供应链高级化的利器,正成为各方关注的焦点。200

6、9 年,IBM 提出以感应器、FID、GPS 等设备和系统产生具有实时性的“智慧供应链”后,“智慧物流”理念紧接着孕育而生2。智慧物流是以物联网为基础,运用大数据、云计算、区块链及相关信息技术,通过全面感知、识别、跟踪物流作业状态,实现实时应对、智能优化决策的物流服务系统,呈现出自动感知、自我判断、智慧决策、自动执行等特点,并具有联通性强、融合度广、经济成本低、运行效率高、生态效益好等显著优势,可具体应用到配送、航运、港口等不同场景,有效提升了物流系统智能水平,顺应了当今无人化、智能化、数字化的发展潮流34。智慧物流发展引起了学界的广泛关注,不同学者围绕着该领域进行了不同角度的探索。例如,何黎

7、明5 认为智慧物流是依托互联网并应用物联网、大数据、云计算等技术与设备的一种新兴业态,进而对国内智慧物流发展状况进行预测;应琳芝等6 结合宁波智慧物流建设状况,提出了宁波智慧物流发展目标以及模式;韩俊7 论述了智慧物流的核心内涵以及发展状况,分析了大数据在智慧物流发展中所起的作用并探讨了其具体应用;徐春等8 通过扎根理论构建了智慧物流创新发展的要素架构,并结合 QCA 比较分析方法探究了该过程中的要素组合效用;陈晓暾和熊娟9 阐述了智慧物流的定义和发展阶段,剖析了中国物流行业状况,并使用 SWOTPEST 方法分析中国智慧物流发展。国家层面也陆续出台一系列政策鼓励支持智慧物流高质量发展。例如,

8、2016 年发改委研究制定了“互联网+”高效物流实施意见,推动“互联网+”高效物流与创新创业紧密结合,交通运输部、商务部等有关部门也从各自职能领域出发部署推进“互联网+”高效物流相关工作10;2017 年国务院办公厅出台了 关于积极推进供应链创新与应用的指导意见,文件多次提及智慧物流,指出要加快智慧物流技术和装备的应用11;2020 年发改委、交通运输部出台了 关于进一步降低物流成本实施意见的通知,明确提出要加快智慧物流发展,推进新兴技术和智能化设备应用,提升物流环节的自动化、智慧化水平12。作为新兴领域,国内智慧物流实践虽取得一定成绩,但目前仍存在政策规划不到位、行业标准不一、人才培养机制不

9、完善等问题,而且学界对智慧物流体系、框架、模式等特征的研究并不系统,对智慧物流深层次、多样化分析的文献也较少。基于上述原因,本文以 CiteSpace 为工具对智慧物流研究成果进行定性与定量分析,从多个角度梳理和挖掘智慧物流领域研究状况,了解智慧物流领域的研究热点和研究前沿,以期预测未来的发展趋势和动向,从而为智慧物流的高质量发展提供借鉴与参考。二、研究方法以及数据来源知识图谱是用可视化技术展示数据或文本之间的关系,并结合各种理论和方法展示学术研究中的学科网络结构和变化动态的一种研究方法13;CiteSpace 以 Java 语言为基础,运用共引分析理论与寻径网络算法等对文献进行计量分析,通过

10、绘制知识图谱展现某研究领域的演进历程和知识单元或网络的结构特27第 1 期汪传雷,杨东祥,张春梦,等:高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析性,凭借其操作简单、可视效果好、易于解读等优势,广泛运用到各学科专业领域14 15。对某领域研究的发文状况进行分析,有助于掌握该领域研究在各时期的基本特征16;合作网络分析涵盖作者(微观层次)、机构(中观层次)以及国家(宏观层次)三个层次,而通过 CNKI 采集数据进行合作网络分析,可了解到该领域作者以及机构的合作状况17;在合作网络可视化图谱中,节点大小表示作者、机构等在该领域的发文量,节点越大则发表论文越多;节点连线表示对应主体间存在合作,连线宽度表示

11、合作强度,网络密度值在 01,越接近于 1 则表示节点间的关联度越大18 19;普赖斯定律指出同一主题中的一半论文为一群高产作者所著,而高产作者中最低产作者所发表的论文数量,等于最高产作者发表论文数的平方根的 0749 倍,即 M=0749*Nmax(Nmax表示发文最多作者的论文数量,M 表示核心作者的最小发文量)20。研究热点是指某段时间内相互联系并且数量较多的一组论文所讨论的问题或专题21;在关键词分析的可视化图谱中,节点越大则关键词出现频次越高,节点间存有连线表明关键词共同出现在同一篇文献中22;关键词反映文章主要内容,浓缩了整篇文章的精华,而通过对关键词进行频次和中心性分析,有助于掌

12、握该领域研究热点23;频次分析是经常被用来确定该领域研究热点的一种文献计量方法,中心性是测度节点中介重要性的指标(中心性大于 01 的节点称为关键节点)24 25。研究前沿代表了该领域研究的最新进展或发展动向26;观察关键词时间线聚类图谱,可追踪各聚类随时间的变化状况以及关键词在时间轴上的出现时间,进而了解该领域研究演进过程27;时区图可定位关键词的出现时间,展示该领域研究热点以及研究主题的变化轨迹28;基于对关键词突现的分析,尤其是对突现词开始与结束时间以及突现强度的观察,可发现该领域研究前沿以及重点发展趋势29;Sigma指数()是表征节点在网络结构中的重要性(中心性)和在时间上的重要性(

13、突现性)的指标,可识别出具有创新性的文献以及研究主题15。打开 CNKI 网站,以篇名=“智慧物流”进行检索,资源范围为中文总库,选择中文学术期刊,更新时间不限,出版年度不限,除去重复以及不相关文献后,共得到 1 214 篇中文学术论文。以 efWorks 形式导出,使用 CiteSpace 软件对所得的样本文献进行可视化分析。检索时间为 2021 年 9 月 22 日。三、外部特征分析(一)发文量分布统计各年份发表文献数量,得到智慧物流领域发文量折线图。如图 1 所示,发文量随时间推移呈增长态势。根据增长速度的快慢将国内智慧物流研究分为三个阶段:国内智慧物流文献数量在 2010 年以前为零,

14、这是因为智慧物流概念在国内最早是由中国物流技术协会联合其他单位在 2009 年 12 月提出的,故将这一时期称为智慧物流研究萌芽阶段;2010 年至2015 年,发文量缓慢增长,在此期间年发文量均未超过 100 篇,此时处于智慧物流研究探索阶段,归其原因可能是相关概念刚引入国内,观念和意识并未深入人心,同时基础设施欠缺以及政策制定和落实困难等难题也制约着研究的进一步深化;2016 年以后,发文量攀升,研究步伐加快,智慧物流研究步入快速发展阶段,这期间离不开国家层面的支持,例如2015 年李克强总理提出“中国制造 2025”计划;2020 年发文量较 2019 年有所下降,可能是由于新冠肺炎37

15、重庆工商大学学报(社会科学版)第 40 卷疫情严重冲击了社会经济发展进而影响了正常的科研活动。图 1智慧物流文献发文分布图(二)发文作者分布国内智慧物流领域研究始于 2010 年,故将年份跨度定为 20102021 年。设置时间切片为 1 年,节点阈值标准为 Top N=50,节点类型选择“Author”,运行所选数据得到图 2。由图 2 可知,节点数量N=172,连线数量 E=92,网络密度值 Density=0006 3,节点数量多,节点连线较少,节点之间的关联程度较弱,表明该领域发文作者虽然较多,但作者间的合作联系较少,大多都是孤立开展研究,只有少数进行合作,反映出作者之间的合作意识 较

16、 为 薄 弱。文 献 成 果 最 多 的 为 何 黎 明(11 篇),代 入 公 式M=0749Nmax后,可得 M=248,故发文量超过 3 篇(包括 3 篇)的作者为该领域核心作者,具体如表 1所示。发文 3 篇及以上的作者的总发文量共 191 篇,只占到文献总数的 157%,远低于 50%的标准,说明虽然有些作者进行合作交流,形成了个别的作者群体,但总体而言,该领域尚未形成一个核心作者群体。图 2作者合作网络可视化图谱由表 1 可知,何黎明、李冰漪、李静宇、王玉、王继祥、钱慧敏、庞彪等人的发文量依次递减。结合图 2和表 1 分析,核心作者中刘冠一、张媛、杨北、杜艳平、朱磊间的合作最为紧密,彼此之间的联系较多;其次,黄丽华、张成洪、胡安安之间,张豪、范芳凯、邓洁之间,庞燕和周辉之间,朱俊、翁世洲,李冰漪、李静宇之间,赵皎云和张颖川之间,曲洪建、董泽、钱慧敏之间的合作也较为紧密。除此之外,核心作者之间的合作较少。47第 1 期汪传雷,杨东祥,张春梦,等:高质量发展背景下智慧物流研究可视化分析表 1核心作者发文量发文量/篇作者发文量/篇作者发文量/篇作者11何黎明4翁世洲3张媛9李冰漪

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