国内农产品流通研究前沿演进与热点的可视化分析

姜明睿，陈 红

(东北林业大学 经济管理学院， 哈尔滨 150000)

农产品流通(Distribution of Agriculture Products)是农产品从农户到消费者、生产领域到消费领域所经历的一系列流程的统称，是商流、物流、信息流的总和[1]。作为中国国民经济的重要产业以及全国流通体系的重要组成部分，农产品流通成为农业生产、农村美丽、农民增收、百姓消费的有效环节。十九大报告提出要实现农产品出村进城的有效供给，2014—2021年中央“一号文件”也都围绕农产品流通提出阶段性政策指导，尤其习近平总书记在2020年主持召开的中央财经委员会第八次会议上强调必须把建设现代流通体系作为一项重要战略任务。农产品流通是农产品质量安全与稳定供应的重要保障，推进其现代化建设对于满足人民日益增长的美好生活需要有着举足轻重的作用。

作为一种文献分析法，科学知识图谱法源于2003年美国国家科学院组织的一次研讨会[2]，Citespace可以理解为“Citation Space”，是一种科学知识的可视化软件。作为当前最流行的图谱绘制工具之一，Citespace可以将远离直观物理世界而难以理解的科学知识形象的表现出来[3]。目前针对农产品流通文献的研究，只有少数学者对“农产品供应链”“农产品电子商务”进行了分析，本文系统性探索国内农产品流通研究前沿演进和热点以填补该领域知识图谱分析的空白，旨在为相关领域感兴趣的人员提供研究参考。

1 研究设计

1.1 数据来源

为了保证数据的可信度与权威性，文献数据来自中国社会科学引文索引CSSCI，检索1998-2020年的期刊文献，由于该索引工具无法直接搜索主题，本文参考中国知网(CNKI)对“农产品流通”主题索引的结果，选定一系列相关主题词作为中国社会科学引文索引CSSCI的篇名索引词，最终得到“来源文献”共588篇，被引文献 1 165篇，总获得文献数为1 753篇。

1.2 研究方法

文献计量分析是一种挖掘工具，可以进行文献综述的定量分析[4]，科学知识图谱(Mapping Knowledge Domains)于2005年引入中国，Citespace是在Java语言环境下进行科学文献计量的自动化的可视化分析软件。

本文借助Citespace Ⅴ软件进行文献的聚类共被引分析、关键词的共现分析以及突发性检测对农产品流通研究的前沿演进与热点问题进行可视化分析。在数据收集的过程中，由于选取了除“农产品流通”之外的主题词，因此没有对原始的检索结果进行不停的精炼和清洗以使所有无关主题都排除在外，而是采用陈超美教授[5]的更容易更有效的数据处理方式，则是对生成的科学知识图谱进行相关主题的解读，并跳过无关聚类或分支。

2 基于CSSCI数据库对农产品流通研究主题前沿演变及其探测分析

分析主题演变则是在时间轴上对该领域的发展脉络和结构特点进行展开，论文的引证行为是指知识单元在不同主题之间游离和重组，记录了科学研究不断推进的过程。共被引分析(Co-Citation analysis)是设A、B两篇文献共同成为第三篇“施引文献(Citing Reference)”C的参考文献，则A和B形成“共被引关系”，其中被引文献代表了研究的知识基础，而“施引文献”代表了研究前沿。本文使用“施引文献”研究主题的前沿演变来系统的把握该领域的发展，Citespace软件则支持了前沿演变及其探测分析的过程。

运行Citespace，导入CSSCI数据库中的农产品流通研究数据，将Node Type设为Reference，得到国内农产品流通研究文献共被引聚类图谱，共有588个结点与 1 444 条连线。运行聚类分析，聚类命名分别选择T(标题)、K(关键词)并经LLR算法予以标注(见图1和图2)，网络密度为 0.008 4，Modularity Q即模块性Q值为 0.885 4(>0.4)表明农产品流通研究主题间界限清晰、领域化显著，高于0.8的Q值代表较高的独立性，说明农产品流通研究涉及面广且研究领域丰富，开展独立性研究程度高。Mean Silhouette即剪影度S值高达 0.917 4(>0.5)，表明研究是高效率且令人信服的。最终按聚类编号筛选出12个聚类并按规模由大到小垂直排列(见表1)。其中#0和#1、#10和#11在Title聚类下得到了相同的聚类命名，主要考虑是软件对“农产品”高频出现的锁定，但由于聚类的时间和强度并不相同，本文将同时参考关键词聚类结果，对12个聚类编号予以进一步分析。

图1 按Keyword聚类的知识图谱

图2 按Title聚类的知识图谱

表1 国内农产品流通研究文献共被引分析聚类命名

使用时间线图谱(Time-line)可以将文献共被引聚类分析的结果通过颜色、位置以及曲线进行清晰的展现，从而分析不同时间阶段的研究发展轨迹，更能表现研究前沿演进的过程。继续运行Timeline view指令，节点处选择“高突现率”文献标记，得到右侧按聚类规模大小垂直降序排列的知识图谱，受到文章需求和篇幅的限制，本文选择具有显著规模的12个聚类主题进行分析。

从时间图谱上可以看到(见图3)，不同农产品流通研究主题的出现时间和持续时间有所不同，具有较长研究周期的#0～#4聚类的持续时间在10年左右，#5～#9聚类研究的持续时间在5年左右，这或许是学者们在这些主题的研究中发现了新的研究路径，或者深入研究该主题的背景和价值有限。各研究主题并不孤立存在而具有一定的关联性，图谱中聚类命名的标签颜色不同，由黄色经橘色变红色，最终呈紫色，逐渐过渡，由浅入深，代表了不同主题出现的时间顺序，依次是#4、#5、#1、#7、#6、#9、#11、#0、#2、#3、#8和#10。下面按色系分成四个研究阶段。

图3 基于LLR算法的农产品流通文献共被引聚类时间线图谱

2.1 农产品流通与农产品物流制度治理的模糊研究阶段

从Timeline图谱上可以看出该阶段包含#4组织制度(关系治理)、#5农产品销售渠道(渠道稳定性)、#1农产品物流这三个聚类，图谱呈黄色。

表2报告了分布于#4、#5和#1聚类的施引文献，代表了该领域在上世纪末研究阶段的前沿。刘东英(2005)[6]深刻的分析了在现实的任何一个维度中，农产品流通的研究都涵盖了农产品物流的研究，比如，物流是流通的基础设施建设、物流是流通技术等使得农产品物流的研究一直被忽略。时至今日，农产品物流的研究也十分丰富，成灶平(2020)[7]以专门从事与农产品流通相关经济活动的农产品物流企业为研究对象，研究发展绿色物流的关键因素。农产品流通研究始终离不开对农产品物流的研究，但是农产品物流因为独立研究而更加高效。

表2 分别分布于#4、#5、#1聚类Coverage第一位的施引文献

2.2 农产品流通与农产品供应链的初步交叉研究阶段

经过早期对农产品流通研究的探索阶段，农产品流通研究进入本世纪初期的与农产品供应链的初步交叉研究阶段，表3报告了分布于#7、#6和#9聚类的施引文献，均为该主题在这一阶段的研究前沿。1992年市场经济改革，传统的农产品流通模式主要以单向流通为主，流通主体间的信息传递不畅，农产品安全无法保证，农村经济发展受限。农产品供应链承担着农产品的流通功能，通过对其研究来初探农产品流通现代化的模式成为本阶段研究前沿，一方面探索如何对抗农产品流通环节的易腐性以保证食品安全与农户增收；另一方面在跨国大型超市异军突起的背景下，“农超对接”作为新型农产品供应链模式有了立足之地，传统农产品流通模式将面对现实挑战[8-9]。

表3 分别分布于#7、#6、#9聚类Coverage第一位的施引文献

2.3 基于供应链管理的农产品流通机制现代化研究阶段

跨越了传统农产品流通模式的高墙，为了满足新时代背景下农产品流通需求的不断升级，农产品供应链流通模式应运而生，研究进入基于供应链管理的农产品流通机制现代化的研究阶段，表4报告了分布于#11、#0和#2聚类的施引文献，均为该主题在这一阶段的研究前沿。为了应对农产品的时鲜性产生高额的流通损耗以及新型“农超对接”模式对小农户的冲击而影响流通主体利益等流通成本问题，本阶段对流通机制的现代化创新有了更深入的研究：一是建立期权思想的供应链流通交易机制[10-12]；二是实现政府扶持的供应链流通融资机制[13]；三是建立订单契约的供应链流通风险控制机制[14]；四是建立大数据支持的供应链流通信息共享机制[15]：五是完备物流系统的供应链流通配送机制[16]；六是建立农户共享利益的供应链流通组织机制[17]。供应链管理思想对解决农产品的生物特性与消费的及时性矛盾引起的农产品流通成本的居高不下使得消费者与农户的利益均得不到有效保障的严峻问题提供了新的思路。

表4 分别分布于#11、#0、#2聚类Coverage第一位的施引文献

2.4 基于电子商务平台的新型农产品流通渠道与流通模式研究阶段

基于农产品前期大量的研究工作，近年来对农产品流通研究有了实质性的进步，研究的方向更明确，研究内容更具体。表5报告了分布于#11、#0和#2活跃聚类的施引文献，活跃聚类的文献分布于2016—2020年，均为该主题在这一阶段的研究前沿，同时也是对农产品流通研究领域热点问题的探测。基于我国信息网络技术、区块链等新型电子商务平台的广泛应用与发展，近年的农产品流通研究依然主张开拓更高效的流通渠道、创新更理想的流通模式，其过程不仅需要各项机制作保障、各项模式作基础，更需要利用现有的多学科的发展平台实现流通环节的有效控损、消费需求的正确引导、农产品物流的安全高效、相关产业的联动发展。尤其是在欠发达地区，应以农业大数据为基础，构建促进农户、合作社、企业、客户等供应链上的各方双向互动的电子商务平台体系，实现农业生产与市场需求实现有效对接(何亚玲，2020)[18]。

表5 分布于#3、#8、#10聚类Coverage前三位的施引文献

3 基于CSSCI数据库对农产品流通研究热点分析

关键词“共现分析”是统计关键词出现的频率和中心度，在某一领域中，如果发现在众多的文献中反复出现一个或一些关键词，那么这些高频的关键词所表征的主题就是该领域的研究热点[19]，而关键词的中心性代表其在研究领域内的转折意义和枢纽作用，高中心性的词汇是链接不同知识的中枢，是该领域的基础知识。节点突发性检测是Klein berg J于2002年提出的检测算法，某个聚类所包含的突发节点越多，那么该领域就越活跃，是研究的新兴趋势[20]。

运行Cite Space，设置Node Type为Keyword，时间范围为1998—2020年,将CSSCI数据库中的农产品流通数据导入，网络剪裁方法为pathfinder、Pruning sliced networks、Pruning the merged network，进一步对同义关键词进行合并删除，最终得到关键词共现图谱(见图4)、关键词词频及中心度列表(见表6)。得到关键词共现图谱共有578个结点与 1 019 条连线，网络密度为 0.004 2，Q值为 0.873 6(>0.4)，Mean Silhouette值为 0.970 9(>0.5)，整体稳健且令人信服。继续对关键词进行突发性检测，获取1998～2020年国内农产品流通研究领域的热点数据。运行后选择Citespace中的Citation Bursts选项，截取农产品流通研究领域排名前17的突现词(见图5)。

图4 农产品流通关键词聚类知识图谱

表6 CSSCI收录农产品流通研究文献关键词词频分布

图6 1998—2020年国内农产品流通中排名前17位 关键词共现网络突现词

从关键词的频次以及中心度的结果来看，“农产品流通”“供应链”“生鲜农产品”“农业产业化”“农产品”“农村经济”的研究为其后该领域的细化、深入以及交叉研究提供了知识基础，另一方面，中心度的大小也与研究的时间积累相联系。按照上文对国内农产品流通研究前沿演变的四个阶段的划分，不同阶段的前沿和热点可以进行相互的印证。

5 结论

农产品流通研究的多学科知识交叉和融合使得该领域的研究是涵盖农产品物流、农产品供应链以及农产品销售渠道等多主题的研究，表现出农产品流通研究工作的复杂性，给农产品流通的文献计量研究也带来了难度，通过厘清研究中各部分的角色以及发挥的作用，可以更加清晰的看到不同主题对该领域研究的“同”与“通”。农产品流通领域的发展是解决“最先一公里”“最后一公里”等农产品有效供给问题的关键环节，现实政策表明国家各部门对农产品流通领域的建设都十分重视，接下来应积极开展对加强对政策落实、内容建设、法律规范、效果评价等理论研究。

最后，本文仅从一个数据库中调取数据来审视国内的农产品流通研究，未对文献的知识基础进行详尽的分析，这也是未来研究的进步空间，农产品流通领域待于更具体的研究。