物流管理 || 基于ESI高被引论文的物流领域研究态势分析

 公司新闻           |    2019-01-31 01:26

物流的概念最早是在美国形成的, 起源于20世纪30年代, 欧洲物流协会 (European LogisticsAssociation, ELA) 于1994年发表的《物流术语》中, 将物流定义为“在一个系统内对人员或商品的运输、安排及与此相关支持活动的计划、执行与控制, 以达到特定的目的。”1998年美国物流管理协会 (Council of LogisticsManagement, CLM;2005年1月1日更名为美国供应链管理专业协会, Council of Supply ChainManagement Professionals, CSCMP) 将物流定义为“供应链运作中, 以满足客户要求为目的, 对货物、服务和相关信息在产出地和消费者之间实现高效率低成本的正向和反向的流动和储存所进行的计划、执行和控制的过程”。物流是重要的商业活动, 它包括运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能的有机结合。这一过程既通过运输或搬运来完成实物的空间位置变化, 又通过储存保管来调节供需双方在时间节奏方面的差异, 还可通过流通加工来改变实物物理或化学性质, 其总体目标是在尽可能低的总成本条件下实现既定顾客服务水平。在这种背景下, 物流领域也成为重要的研究课题之一。国内外的学者从从不同的角度对物流管理进行研究, 发表了大量的论文。本文试图从ESI高被引论文入手, 借助知识图谱工具对物流研究领域的研究热点、研究主题等进行量化分析, 力图利用文献计量工具对节点文献的引文进行共被引分析, 寻找该领域的前沿和热点研究方向, 为今后的研究提供理论帮助。

1. 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究的数据来源于Web of Science平台。Web of Science信息检索平台是检索自然科学、社会科学、艺术与人文学科的高质量文献的最常用的工具。检索策略:以“logistics”在WOS核心合集中进行主题检索, 文献覆盖时间范围为2007年至2017年 (截止时间2017年6月30日) 共10年, 得到ESI高被引论文124篇。

1.2 研究方法

ESI (Essential ScienceIndicators, 基本科学指标数据库) 是汤森路透集团在汇集和分析SCIE/SSCI所收录的学术论文及其所引用的参考文献的基础上建立起来的分析型数据库, 是目前被学术界认可的衡量科学研究绩效、跟踪科学发展趋势的分析评价工具。ESI将所有论文划分到22个学科, 各学科领域被引频次最高的1%的论文即为ESI高被引论文。ESI高被引论文是指引学科发展方向的重要评价指标之一, 其内容特征可以体现学科的研究热点与前沿, 其数量特征可以从宏观上反映学科发展水平。

本研究采用文献计量方法, 对物流领域的ESI高被引论文进行学科分析, 探索与其他学科的交叉情况;对发文作者的国别进行统计, 分析物流研究前沿的国家分布;对发文作者的机构进行统计, 发现物流领域的顶尖研究机构及其主要研究内容;对论文的参考文献进行共被引分析, 以识别高被引论文的主要研究热点。本研究采用CitespaceⅢ对分析结果进行可视化展示, 科学知识图谱是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图像, Citespace是目前最为流行的知识图谱绘制工具之一。Citespace软件结合了社会网络分析、多维尺度分析以及聚类分析等方法, 对特定领域文献 (集合) 进行计量, 以探寻出学科领域演化的关键路径及其知识拐点, 并通过一系列可视化图谱的绘制来形成对学科演化潜在动力机制的分析和学科研究热点发展轨迹的探测, 在研究和分析学科的演变路径、学科领域研究热点和前沿、知识基础以及相邻学科之间的关系等方面的应用十分广泛。

2. 现状分析

2.1 研究力量分布

ESI高被引论文是在相应学科领域中被引频次前1%的论文, 是体现一个国家或者研究机构的科研影响力和科研质量的重要指标。通过对物流领域ESI高被引论文的国别统计结果进行分析分析, 可以得出结论:美国、加拿大、德国、英国、荷兰和中国是高被引论文产出的主要国家, 其中美国论文数量最多, 共46篇, 占总量的近37%, 遥遥领先于其他各国。加拿大和德国分别排在第二、三位。我国论文数为13篇, 数量位居全球第四。美国、加拿大的合作研究较多, 中国的物流研究相对独立。可见, 美国学者是物流研究领域的主力军, 加拿大、德国、英国、荷兰和中国也是该领域的主要研究力量, 发表了一批高水平的研究论文, 但仍与美国的发文量存在一定的差距。

结合Citespace机构合作知识图谱, 绘制了物流领域内的核心研究机构, 表1显示的是发表物流领域ESI高被引论文数前10位的研究机构。德国卡塞尔大学论文数目和被引频次都居于首位, 是该领域的顶尖研究机构, 而加拿大有三家研究机构上榜, 具有很强的研究实力。

2.2 学科分布

根据WOS数据库的研究方向分类, 对124篇ESI高被引论文所属学科进行统计, 其中56篇论文 (占论文总数的45%) 属于运筹及管理领域, 排名第二的是工程领域。从学科分布来说, 可以发现物流学科交叉范围较广, 交叉较多的学科有管理学、环境科学、计算机和能源等学科,见图1所示。

为了更好地显示ESI高被引论文的学科引领作用, 我们也对在WOS检索得到的28093篇物流论文数据进行分析, 发现处于前5位的研究方向分别为:OPERATIONS RESEARCH MANAGEMENTSCIENCE运筹与优化 (6458) 、MANAGEMENT管理 (5230) 、ENGINEERING INDUSTRIAL工业工程 (3522) 、ENGINEERING ELECTRICALELECTRONIC电气与电子工程 (2794) 、COMPUTER SCIENCEINFORMATION SYSTEMS计算机信息系统 (2462) 。可以看出, ESI论文在和WOS论文在学科分布上大致吻合, 具有代表性和引领作用。

2.3 期刊分布

研究文献的期刊分布有助于了解该研究领域的核心期刊群, 为学者选择成果发表平台和后续研究者进行资料搜集提供指导。124篇物流ESI高被引文献发表分布前10类期刊见表2。可以看出, 物流ESI高被引文献发表的期刊影响因子分布多位于3-5之间, 在业内处于较高水准, 其中RENEWABLE SUSTAINABLEENERGY REVIEWS的影响因子高达8.05。除了INTERNATIONAL JOURNAL OFPHYSICAL DISTRIBUTION LOGISTICS MANAGEMENT位于JCR二区外, 所有期刊均位于JCR分区中的一区。其中, EUROPEAN JOURNAL OFOPERATIONAL RESEARCH发表的物流ESI论文为18篇, 占比为14.5%。被引半衰期 (Cited Half-life) , 显示一份期刊从当前年度向前推算引用数占截止当前年度被引用期刊的总引用数50%的年数, 是测度期刊老化速度的一种指标, 对学术期刊来说, 被引用半衰期较大的一般代表着出版的文章比较经典, 所以才历久不衰;而被引用半衰期较小的则说明了期刊是将出版重心放在新颖的研究结果和倾向于技术的文章, 所以知识更新比较快, 时效性就比较高。从表中可以看出, 这些来源出版物的被引半衰期分布从3-10年的范围, 可以看出这些期刊既有物流领域非常经典的期刊, 也有侧重于新技术新发现的期刊, 都是物流领域内非常活跃的期刊。

3. 物流领域研究热点分析

3.1 高频和高中心度关键词分析

我们对物流领域的热门技术关键词进行了提取并做如下分类:一是具有高中心度的技术热词。如system (系统) 、optimization (优化) 、risk (风险) 、programming approach (程序设计方法) 、genetic algorithm (遗传算法) 。这些关键词具有明显的桥梁作用, 如optimization同时连接着resource allocation与operation research。伴随制造业全球化的进程, 对物流准时性、开放性和响应用户的敏捷性都提出了更高的要求, 因此物流系统设计的重要性日益凸显。二是具有高频次的技术热词。如logistics (物流) 、model (模型) 、supply chain management (供应链管理) 、reverse logistics (反向物流) 。这一类热词总结并概括了该领域的知识结构, 是物流领域研究的理论基础。供应链管理研究一直是物流研究的主要领域之一, 它以物流行业为对象, 通过对供应链流程的模型设计实现供应链协同, 提高资源运作效率;反向物流的研究则是在“产品→再生资源”这一阶段保障物流各要素的专用性和确定性。三是同时具有高频次和较高中心度的技术热词。如sustainability (可持续性) 、environmental management (环境管理) 、life cycle assessment (生命周期评估) 等。这些热词代表了国外物流领域的研究热点和未来的研究趋势。物流活动所涉及的相关职能, 如运输、仓储、配送、加工、包装等因处理不当往往给资源、环境带来巨大的负面效应。因此, 可持续发展、环境管理对推动物流产业结构转型升级将起到重要作用。

3.2 研究热点分析

Citespace依据网络结构和聚类的清晰度, 提供了模块值 (Q值) 和平均轮廓值 (S值) 两个指标来评价聚类效果。Q>0.3时就意味着得到的网络社团结构是显著的, S>0.5就可以认为聚类结果是合理的。本次聚类的Q值为0.5943, S值为0.6648, 说明文献类团特征明显, 聚类结果具有高信度, 图谱效果较好。图2中的节点包括引文和突变词两种类型, Citespace的聚类共发现了10个类团 (每个类团的标签都由“#”号和阿拉伯数字进行编号) 。根据各类团聚类标签和突变词, 以及类团内部关键节点文献的内容, 可以总结出物流领域ESI高被引论文的4个研究热点。

3.2.1 sustainable supplychain management (可持续供应链管理) :

随着资源承载环境的压力和约束越来越大, 可持续供应链管理已经成为物流未来发展的趋势。Craig R.Carte[4]跨越20年的时间框架, 对可持续供应链管理进行系统的描述。他认为应着眼于提升整条供应链的经济、环境和社会综合绩效, 识别关键环节, 制定一个切实的计划来引导未来的随机研究实现整条供应链的利益共享和风险共担, 并创新管理模式。Sarkis[5]则研究了以环境导向的逆向物流实践, 在利益相关者压力下, 如何与资源动态能力相整合。

3.2.2 routing (路径问题模型及算法研究) :

为了实现物流活动降低成本、提高效率的目的, 学者们借助运筹学线性规划理论和数学算法对运输、仓储、配送等基本物流活动的节点区位、流程、线路等进行科学的建模、最优化设计, 以建立适时的存货和交货系统, 保证高效运转。学者们利用蚁群算法、遗传算法和层次分析法等技术和手段进行仿真和优化。

3.2.3 design andmanagement (物流设计与管理) :

指利用不同的数据收集和处理办法, 建立计量经济学和管理科学决策模型, 分析如何驱动各个维度的协同管理。Meryl Brod[6]按照科学确立的原则, 对定性的概念问题和框架进行了数据分析, 用实证研究对质量和可接受性进行评估。系统动力模型、混沌模型, 复杂网络.创新性的精益生产等理论与模型收到了高度认可, 并被广泛使用。

3.2.4 disaster responseactivities (应急物流) :

应急物流是一门新的交叉学科, 主要结合复杂科学、管理科学和计算机仿真技术。它主要研究在自然灾害、事故灾难、公共卫生事件、社会安全事件等突发事件发生时, 如何协调紧急状态下的物流活动, 以保障所需应急物资及时高效到达突发事件发生地。比如Wei Yi[7]就提出了基于复杂网络的协调后勤保障和疏散作业的位置分配模型。

3.3 高被引文章全文本主题挖掘

我们以WOS平台上找到被引频次最高的一篇ESI高被引文章, “From a literature reviewto a conceptual framework for sustainable supply chain management”[8]作为对象进行全文本主题挖掘, 该文发表于2008年, 截止2017年6月30日, 共被引918次。使用citespace中的Extract terms from a fulltext file, 可以得到该文本的主题词表,见表4。

 表4  主题词表

其中TF表示词频, 为词条在文档中出现的频率。idf表示逆向文件频率, 表明词条的类别区分能力。cluping表示簇, 表示根据内容承载词的分配权重制定的聚类。这可以说是物流领域一篇承前启后的经典文献。首先, 它介绍了可持续供应链管理的文献综述, 包括1994至2007年间的191篇论文。其次, 它提供了一个概念框架来总结这一领域的研究, 包括三个部分。最后, 该文提出了两种不同的策略:3.3.1供应商风险管理和绩效管理;3.3.2 面向可持续产品的供应链管理。该文的重点可以通过文本分析中的高频词、簇和内容承载词supply chain,sustainability, sustainability, methodology等揭示。

结语

本文采用定量研究和可视化方法, 不仅对物流领域2007-2017年ESI高被引论文的外部特征 (包括时间分布、国家分布、期刊分布、机构分布等) 进行分析, 探索物流研究在全球范围内的发展情况, 还通过知识图谱对其内容特征进行深入挖掘, 揭示其主要研究热点。对研究热点的探寻主要通过高频及高中心度词语、共被引文献和突变词分析、经典文献全文本挖掘等方法, 研究显示出全球物流管理主题研究论文总体呈波动上升态势, 其中美国学者是物流研究领域的主力军, 文献发表的期刊多为业内活跃期刊。物流学科交叉范围较广, 交叉较多的学科有管理学、环境科学、计算机和能源等。物流领域呈现出可持续供应链管理、路径问题模型及算法研究、物流设计与管理、应急物流四个研究热点。