彭會萍，曹曉軍，韓開忠 PENG Huiping,CAO Xiaojun,HAN Kaizhong

（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 絲綢之路經(jīng)濟(jì)研究院，甘肅 蘭州 730020）

0 引言

物流網(wǎng)絡(luò)是物流活動的承載體，是物流領(lǐng)域關(guān)注的核心問題。文獻(xiàn)[1-5]從逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方面構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，并用遺傳算法進(jìn)行求解，其中Tsai-YunLiao[3]開發(fā)了一個通用的混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型（MINLP）逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。Sajan TJohn[4]等在考慮不同回收方案時研究產(chǎn)品回收的多級逆向物流網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)，提出了一個具有利潤最大化目標(biāo)的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。Xiaofeng Xu[5]等在協(xié)同物流網(wǎng)絡(luò)（CLN）模型中，考慮資源匹配過程中會出現(xiàn)供應(yīng)的不確定性，提出了一種雙層規(guī)劃模型以減少或消除CLN資源匹配過程中供應(yīng)不確定性的不利影響。文獻(xiàn)[6]給出了一個綠色物流網(wǎng)絡(luò)效率模型，文獻(xiàn)[7]研究供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)效率，并通過博弈論進(jìn)行了分析。文獻(xiàn)綜述表明，針對物流網(wǎng)絡(luò)的研究是非常廣泛的，有對物流網(wǎng)絡(luò)從行業(yè)的角度來研究的，還有更多的是從物流網(wǎng)絡(luò)（正/逆向網(wǎng)絡(luò)）設(shè)計(jì)算法與模型角度研究的。

本文是基于1996~2017年CNKI數(shù)據(jù)庫中關(guān)鍵詞“物流網(wǎng)絡(luò)”，以SCI、北大核心期刊、EI、CSSCI等數(shù)據(jù)庫為期刊來源，運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量的方法做定量研究，經(jīng)人工輔助篩選后選取該領(lǐng)域434篇中文期刊以及257篇英文文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)樣本，基于CiteSpace分析工具和文獻(xiàn)題錄信息統(tǒng)計(jì)分析工具SATI軟件[7-10]，通過齊普夫定律確定的高頻低頻關(guān)鍵詞分界公式計(jì)算出物流網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞[10]，根據(jù)各關(guān)鍵詞含義及彼此之間的聯(lián)系，歸納出“物流網(wǎng)絡(luò)”方面的熱點(diǎn)研究主題和相關(guān)子問題的研究演化路徑。

1 物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究文獻(xiàn)數(shù)量變化趨勢分析

以CNKI中SCI、北大核心期刊、EI、CSSCI等數(shù)據(jù)庫為期刊來源，以“篇名”或“關(guān)鍵詞”中包含“物流網(wǎng)絡(luò)”或“l(fā)ogistics network”為檢索條件，對1996~2017年國內(nèi)外物流網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的發(fā)表文章數(shù)量統(tǒng)計(jì)如圖1所示。可以看出，中英文文獻(xiàn)的變化趨勢大體相似，二者波動趨勢明顯，且中文期刊發(fā)文量明顯多于英文文獻(xiàn)，總體呈現(xiàn)出波動上升再下降的趨勢。英文文獻(xiàn)可分為三個階段：1996~2003年為萌芽階段，有較少的文獻(xiàn)出現(xiàn)；2004~2014年為快速增長階段；2015~2017年為成熟階段，文獻(xiàn)數(shù)量逐漸回落。而國內(nèi)研究變化趨勢也較明顯，可分為兩個階段：1996~2010年為緩慢成長階段，文獻(xiàn)數(shù)量不斷增多，說明有越來越多的專家和學(xué)者在關(guān)注物流網(wǎng)絡(luò)；2011~2017年為波動明顯階段，呈現(xiàn)出波動下降上升再下降后上升再下降的總趨勢，從2015年開始逐漸呈下滑態(tài)勢，然而對于這一主題的研究在未來將不斷進(jìn)行下去。

2 關(guān)鍵詞抽取與詞頻統(tǒng)計(jì)

當(dāng)某一關(guān)鍵詞在該領(lǐng)域中出現(xiàn)頻次較高時，能說明這一領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)和發(fā)展趨勢[10]，高頻關(guān)鍵詞揭示了目前物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者共同聚焦的主題。借助CiteSpace軟件的關(guān)鍵詞共現(xiàn)功能，基于對原始數(shù)據(jù)中關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，設(shè)置合適閾值，匯總出國內(nèi)外物流網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的高頻關(guān)鍵詞，如表1所示。

表1 國內(nèi)外物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)

3 物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)主題

利用SATI軟件對434篇中文期刊以及257篇英文文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(jì)，根據(jù)齊普夫定律確定的高頻低頻關(guān)鍵詞分界的公式：其中T為高頻關(guān)鍵詞的數(shù)量，I1為出現(xiàn)次數(shù)為1的關(guān)鍵詞個數(shù)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，I1=1 286，則T=50.217，確定前51個為高頻關(guān)鍵詞。對SATI軟件生成的共現(xiàn)矩陣?yán)肧PSS軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類，根據(jù)聚類結(jié)果，發(fā)現(xiàn)SPSS聚類分析要求同一類間的相似性最大、不同類間的相異性最大，但其往往會忽略各關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，簡單根據(jù)距離遠(yuǎn)近（相似性程度）進(jìn)行聚類，可能會出現(xiàn)涵蓋的關(guān)鍵詞不夠全面的現(xiàn)象[11]，所以本文通過分析各關(guān)鍵詞的含義以及彼此之間的聯(lián)系，人為摒棄關(guān)鍵詞詞頻高低以及無效關(guān)鍵詞對熱點(diǎn)研究主題確定的影響，最后將SPASS聚類和人工篩選相結(jié)合，得到物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究主題，如表2所示。

表2 國內(nèi)外物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域熱點(diǎn)研究主題聚類表

3.1 物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及優(yōu)化。這一主題下的中英文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞變化變化趨勢如圖2所示，二者變化趨勢大體相似，但從中外研究熱點(diǎn)的時間段上來看，國內(nèi)學(xué)者對物流網(wǎng)絡(luò)研究略滯后于國外，但其發(fā)展速度快，變化趨勢較之明顯。

圖2 物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)及優(yōu)化主題變化趨勢圖

3.2 逆向物流網(wǎng)絡(luò)。關(guān)于逆向物流網(wǎng)絡(luò)的研究，國外研究要早于國內(nèi)，且變化趨勢較國內(nèi)平穩(wěn)，并在2015年達(dá)到最高點(diǎn)，而國內(nèi)波動趨勢明顯，在2008年上升至峰值后，雖有增長趨勢，但大體呈現(xiàn)出下降趨勢，如圖3所示。

3.3 物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法。由圖4可知，在2011年之前，該主題下的中文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞多于外文文獻(xiàn)，在此之后，二者雖有波動，

圖3 逆向物流網(wǎng)絡(luò)主題變化趨勢圖

但整體上外文文獻(xiàn)關(guān)鍵詞數(shù)量略多于中文文獻(xiàn)，說明解決同類問題的方法增加，種類趨于多樣，但大體上以規(guī)劃方法為主。

圖4 逆向物流網(wǎng)絡(luò)主題變化趨勢圖

3.4 物流網(wǎng)絡(luò)算法。圖5反映了中英文物流網(wǎng)絡(luò)算法的數(shù)量變化。圖6中，“遺傳算法”、“隨機(jī)規(guī)劃”以及“混合遺傳算法”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)較多，這三者為物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的經(jīng)典算法?！盎旌险麛?shù)規(guī)劃”、“多目標(biāo)規(guī)劃”、“禁忌搜索”、“復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)”等是物流網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的較新采用的算法。

圖5 逆向物流網(wǎng)絡(luò)主題變化趨勢圖

3.5 物流網(wǎng)絡(luò)選址。物流網(wǎng)絡(luò)選址主題變化趨勢如圖7所示。

3.6 供應(yīng)鏈。企業(yè)之間的競爭必將趨向于供應(yīng)鏈的競爭，近幾年針對供應(yīng)鏈的研究越來越多，如圖8所示。

3.7 其他熱點(diǎn)主題。除過前述的熱點(diǎn)主題之外，下面這些也不可忽視：制造及再制造物流網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)、綠色物流網(wǎng)絡(luò)、不確定性問題、應(yīng)急物流網(wǎng)絡(luò)、冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)等，反映了物流網(wǎng)絡(luò)的研究逐漸關(guān)注物流活動對環(huán)境造成的負(fù)面影響，例如能源消耗、噪聲、污染等，而冷鏈物流網(wǎng)絡(luò)的研究說明對溫度、濕度等敏感的貨物的物流提出了更高的要求，譬如藥品、生鮮農(nóng)產(chǎn)品等。

圖6 物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域各算法變化趨勢圖

圖7 物流網(wǎng)絡(luò)選址主題變化趨勢圖

圖8 后七類主題變化趨勢圖

4 研究的演化路徑

由前文歸納的熱點(diǎn)研究主題呈現(xiàn)出一定的演化規(guī)律。將國內(nèi)外物流網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的演化路徑分為研究初始階段、快速發(fā)展階段、成熟階段。

4.1 研究初始階段（1996~2003年）。這一時期物流網(wǎng)絡(luò)研究成果數(shù)量為32篇，占樣本總體的4.63%，處于物流網(wǎng)絡(luò)研究的初始階段。由12類熱點(diǎn)研究主題的變化趨勢圖也可以表明1996~2003年物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的相關(guān)研究處于初始階段，研究成果相對較欠缺。

4.2 快速發(fā)展階段（2004~2011年）。這一階段研究文獻(xiàn)的數(shù)量為297篇，占總體研究樣本的42.98%，且大體上一直呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢。12類熱點(diǎn)研究主題的變化趨勢圖也顯示，在2004~2011年期間學(xué)者的研究焦點(diǎn)集中在逆向物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)、物流網(wǎng)絡(luò)混合整數(shù)線性規(guī)劃模型、多目標(biāo)物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型、物流網(wǎng)絡(luò)選址與路徑優(yōu)化等方面。

4.3 成熟階段（2012～2017年）。這一時期文獻(xiàn)數(shù)所占比例最大，為362篇，占研究樣本總量的52.39%。12類熱點(diǎn)研究主題的變化趨勢圖也表明，這期間學(xué)者的研究視角聚焦在碳排放、低碳物流網(wǎng)絡(luò)、多周期、物流績效指數(shù)、軸輻式網(wǎng)絡(luò)、引力模型、區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)等層面。

5 結(jié)束語

經(jīng)過專家學(xué)者近20年的努力探索，物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究已具有多樣縱深的研究趨勢，研究角度多元化，研究論點(diǎn)更加集中，研究主題更加鮮明，基本上形成了物流網(wǎng)絡(luò)理論和權(quán)威知識體系。本文研究并歸納了物流網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主題以及各主題的演化路徑，以期為相關(guān)研究者提供研究幫助。