跨境物流研究现状热点和趋势的可视化研究<br/>——基于CiteSpace的知识图谱分析

跨境物流研究现状热点和趋势的可视化研究
——基于CiteSpace的知识图谱分析

2022-06-11张旷达樊茗玥

物流工程与管理 2022年5期

□ 张旷达，樊茗玥

(江苏大学管理学院,江苏镇江 212013)

1 引言

近年来，我国物流的现代化和国际化虽然已经取得了长足进步，但受技术水平、跨境支付、电子通关等因素的制约，与发达国家相比还有很大差距。很多知名国际物流公司已经开始进行全球化整体布局，跨境物流具有极大的发展潜力。随着中国物流企业的国际化，跨境物流开始迅速发展。在全球化的背景下，跨境物流企业既得到了机遇，也面临着挑战，如何在竞争激烈的国际市场中生存是值得研究的问题。

随着跨境电商的快速发展，跨境物流绩效已成为衡量跨境物流企业和国家对外贸易水平的重要因素，但我国跨境物流发展已经跟不上日益增长的跨境物流需求。目前，国内外学者越来越重视跨境物流的研究，但当前跨境物流缺乏完整化、系统化的研究。大多学者都是以从某一角度总结、定性分析为主，本文则从定性和定量的角度进行深入研究，梳理跨境物流研究的发展脉络和演进过程。

现代文献计量学和信息计量技术可以多元化动态分析大量文献数据，并从中挖掘、分析和可视化该领域的研究现状、热点演变以及未来发展[1]。知识图谱统计和分析文献的所有信息，借助数学、图形学、可视化技术和传统科学计量引文分析法，将国家、期刊、作者或机构间的相互关系以空间形式表现出来，形象地展示该领域的热点主题、演进过程和发展趋势[2]。目前已有12种常用的知识图谱处理工具，其中CiteSpace是最常用的工具软件，它能处理海量数据并形成知识图谱，适用于综合分析各种研究领域的发展脉络和未来趋势。

本文借助CiteSpace软件及Web of Science自带统计分析工具，分析收录于Web of Science数据库中有关跨境物流的文献，运用文献计量分析法从研究现状、热点主题和演进趋势三个角度展开分析。研究成果将有助于直观了解跨境物流研究现状、明确研究热点、把握发展态势，为后续研究者的理论研究和实践活动提供参考和借鉴。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本文在Web of Science(WOS)数据库查找数据，该数据库是获取全球学术信息的重要数据库，覆盖学科广、权威度高，具有一定的说服力和可信度。具体数据获取方法：数据库选择Web of Science核心合集，主题设为“ cross border logistics”，时间跨度自定义2002至2020年。检索时间为2021年8月15日，共检索到373篇外文文献。为确保数据的完整性和准确性，逐一阅读文献的题目和摘要，删除国际新闻和“跨境”“物流”等关键词的不相关文献，以“跨境物流”为关键点进行二次筛选，获取符合要求的学术文献123篇(样本文献)，用来分析研究跨境物流的研究现状、热点和趋势。

2.2 研究方法

本文用来进行文献计量分析的软件是Excel和CiteSpace，用Excel统计数据并制作图表。CiteSpace是美国德雷塞尔大学陈超美教授开发的可视化分析软件，该软件运用引文分析、共现分析等方法，形象地展示某领域的研究现状、热点和趋势，同时绘制该领域的知识图谱[3]。在CiteSpace中，通常可以通过描述性统计分析和关键词分析两个方面对某领域的发展现状及演进趋势进行研究。基于此，本文通过CiteSpace对跨境物流进行文献计量分析，知识图谱可形象地帮助研究学者了解目前热点趋势，把握未来发展趋势。

具体操作如下：将123篇文献全纪录与引用的参考文献以Refworks格式导出，保存为Download_1-123.txt格式。按照CiteSpace的文本格式进行转化并保存，导入到CiteSpace5.7.R2，面板操作参数“Time Slicing”设置为2002 JAN-2020 DEC，“Years Per Slice”设置为1，网络节点关联强度设置Cosine；Node Types节点分别选择“Country”“Source”“Institution”“Author”和“Keyword”，绘制国家、期刊、机构、作者和关键词网络知识图谱，整理出跨境物流领域的研究现状和主要合作网络，通过关键词知识图谱挖掘分析该领域的研究热点，把握未来有价值的研究方向和发展趋势。

3 描述性分析

3.1 发文量分析

某领域的历年发文数量能够体现该领域的受关注程度，使用Excel对样本文献进行发文量分析，绘制了该领域的文献发表趋势图(见图1)。由图1可知：

①2002-2007年为萌芽阶段，各年发文数量都较少，甚至还存在0发文的情况，这些成果虽然不多，却是跨境物流研究的起源，为跨境物流后续研究奠定了知识基础。

②2008-2014年为平稳发展阶段，在世界金融危机的冲击下，发文数量在波动中略有下降，彻底告别了0发文状况，这些研究明确了跨境物流的意义。

③2015-2020年为快速发展阶段，跨境物流相关研究成果出现了快速增长，2015年该领域研究文献大幅增长，发文数量快速增长至今，2019年发文数量达到峰值(21篇)。

跨境物流研究的历年发文量总体上呈现波动上升趋势，且未来有持续上升的可能，这说明后金融危机时代跨境物流领域受到国内外学者的高度重视。在世界范围内，跨境物流正逐渐成为物流领域的研究热点，更多学者开始关注跨境物流，研究热情较高，往后的发文数量会继续保持一定的增长。

图1 2002-2020年跨境物流样本文献发表趋势图

3.2 核心国家分析

分析某研究领域的核心发文国家，可以帮助学者们找到研究该领域最成熟的国家。使用Excel对样本文献进行核心国家分析，绘制了该领域发文量前5的国家(见图2)。由图2可知，中国发文72篇，约占发文总数的54%，其次是美国、英国、泰国、日本等国家，其他国家发文量均在3篇及以下。中国发文量甚至超过其他国家的发文总和，说明中国对跨境物流极其关注。中国、美国和英国的发文总量占该领域有效文献总量的75%，是该领域的核心发文国家。

图2 跨境物流样本文献中排名前5的发文国家

还可以用“年轮”的形式展示各国家发文和合作情况，年轮的大小代表发文量的多少，年轮外层灰色圆圈代表发文中心性(由被引频率表示，代表该国文献的影响力)[4]。本文选取“国家”(Country)网络节点，绘制发文国家分布网络图谱(见图3)。由图3可知，发文中心性最大的是美国，并与英国、芬兰和韩国等国家有着深度合作。中心性第二的是英国，与中国、美国和日本等国家有合作关系。中国的中心性在三个核心国家中最小，与英国、巴西和南非有合作。而其他国家的中心性全是0，国家之间的合作很少。在未来，中国应该加强与美国跨境物流的合作，中国学者应向美英的学者学习，不光要重视发文数量，更要注重发文质量。其他国家也应该迅速发展跨境物流，增强国与国之间的区域合作。

图3 跨境物流样本文献发文国家分布网络图谱

3.3 期刊分析

研究某领域的核心期刊，除了发文量，高共被引频次和高中心性也很重要。本文选取“被引期刊”(Cited Journal)网络节点，绘制期刊分布网络图谱(见图4)。由图4可知，具有高度中心性的期刊属于管理学和计算机科学学科，如《计算机与工业工程》(Computers & Industrial Engineering)、《运营管理杂志》(Journal of Operations Management)和《管理评论学刊》(Academy of Management Review)等，其余则主要来自于运筹学和工程科学，如《欧洲运筹学杂志》(European Journal of Operational Research)、《国际分布式传感器网络杂志》(International Journal of Distributed Sensor Networks)和《应用数学建模》(Applied Mathematical Modelling)等。这证明跨境物流研究才刚刚起步，具有权威性的核心期刊网还未形成。

图4 跨境物流样本文献期刊分布网络图谱

3.4 作者分析

研究某领域的发文作者，我们可以找到对该领域有突出贡献的作者，并分析该领域核心作者和研究学者之间的合作关系。本文统计了发文量排名前5的作者(见表1)，其中高发文作者(发文3篇)是LEUNG SCH、WU Y和LAI KK，他们是同三篇文章的第一、第二和第三作者，主要是提出优化模型解决跨境物流问题[5-7]，并以香港公司数据证明该模型的稳定性和有效性。剩下的高发文作者(发文2篇)是BHERO E和CAO XS，BHERO E致力于提高过境货物清关流程的效率[8]，优化跨境运营设计以减少跨境延迟[9]；CAO XS研究改革开放40年港口开放的时空演变[10]，分析跨境物流选择海上入境口岸和道路入境口岸的因素[11]。虽然这些学者发文较少，但仍是跨境物流领域的重要学者和先驱，在跨境物流领域具有较强的影响力。而其他作者发文均为1-2篇，这说明样本文献作者分布非常分散，完全没有形成核心作者群。仅有的一组作者群三人组也只在2002年和2006年发过三篇文章，近年来在跨境物流领域再无合作。未来研究跨境物流的学者需要多发文章多合作，早日形成真正意义上的核心作者群。

表1 跨境物流样本文献中发文量排名前5的作者

3.5 机构分析

分析某领域的研究机构，可以找到该领域的核心机构和学术团体。本文统计了发文量排名前5的机构(见表2)，分别是北京交通大学、香港理工大学、香港城市大学、西北理工大学和上海科技大学。从研究机构的类型上看，跨境物流研究机构较为单一，高校科研人员在该领域具有较大优势，高校完善的制度管理体系、充足的科研经费和丰富的人才资源为跨境物流的研究奠定了基础，促进了该领域研究的进步和发展。从地域上看，跨境物流的研究主要集中在北京、香港和上海等大城市，小城市跨境物流研究较为滞后。较为明显的研究团体是香港城市大学、香港理工大学和上海科技大学，跨区域的科研交流合作和协同创新仍需加强，亟需建立规模化的研究机构群体。

表2 跨境物流样本文献中发文量排名前5的机构

4 研究热点和演进趋势

4.1 研究热点分析

文献的关键词代表了它的研究主题，发文最多或被引用最多的关键词往往是当前该领域的研究热点。关键词的中心性越高、被引频次越高，说明该关键词所对应的研究点越重要。本文选取“关键词”(Keyword)网络节点，绘制高频关键词网络图谱(见图5)，图中字号大小表示关键词出现的频率，十字符号大小表示含有该关键词文献的数量，连线表示词汇被不同研究方向关注，具有学科交叉线。由图5可知，“跨境电商(cross-border e-commerce)”“模型(model)”“中国(China)”“系统(system)”“供应链(supplychain)”“大数据(bigdata)”“风险(risk)”“框架(framework)”“全球化(globalization)”和“设计(design)”等关键词颇受关注。我们发现目前跨境物流主要研究热点如下。

图5 跨境物流样本文献高频关键词网络图谱

一是跨境电商的研究，主要节点为跨境电商(cross-border e-commerce)。在跨境电商现状分析及对策方面，Yang Zhenhua等[12]分析跨境电商发展现状，找出阻碍其发展的问题并提出解决方案；Zhang Hao-zhan等[13]指出跨境物流受“信息系统不稳定”和“海上清关异常”的影响最大，并制定策略降低物流服务风险；Valarezo Angel等[14]研究个人选择跨境电商的驱动力和阻碍，讨论发展数字技能的措施。在跨境电商物流模式方面，Wang Y等[15]分析了第三方物流、海外仓储和物流联盟三种物流模式的优缺点，并对政府跨境电商物流提出建议；Li Haiyan等[16]指出未来应当采用跨境电商物流枢纽园区模式和保税区物流综合服务模式，促进跨境电商物流模式升级；Wang X等[17]发现O2O模式对零售商而言比O2D模式更好，D2D模式对零售商而言比O2O模式更好，O2O模式适合销售高价产品的零售商，而O2D模式适合销售低价产品的零售商。在跨境电商大数据应用方面，Jing H[18]指出分析买方的购物车、收藏夹等数据，可使企业准确预测销量，快递公司分享的数据有助于提高企业和物流公司装运和运输的能力；Zhao X[19]认为在许多方面应用大数据能够促进营销，改善客户关系，优化跨境电商物流和运营效率，例如动态定价、跨境相关营销和移动+社交网络营销。在“一带一路”的背景下，Hui H[20]研究发展跨境电商面临的机遇和挑战，讨论电商模式创新；Zhao Y[21]指出人均收入、消费者群体等因素极大地影响了跨境电商的规模，地理距离对跨境电商交易构成了巨大阻碍，中国需加强与“一带一路”沿线国家的电商合作。在跨境电商的其他方面，Wang L等[22]认为法律法规等独立因素会影响国际物流绩效，政府应制定法律法规确保跨境电商秩序；Jing H[23]分析了跨境电商与跨境物流融合的障碍因素，提出二者应协同发展。

二是跨境物流的新发展，主要节点为模型(model)、系统(system)、框架(framework)和设计(design)。在跨境物流模型方面，Ai W等[24]建立了一个综合电商物流绩效评价模型，在进一步发展跨境电商之前，需要解决跨境支付和监管协调等问题；Zhao Lianming[25]构建了多目标低碳闭环供应链网络优化模型，丰富了低碳供应链网络和闭环供应链网络的研究内容，有助于企业寻找最优解；Mi C等[26]建立了基于新信息优先原则的改进GM模型，用来预测未来中国跨境电商的交易量。在跨境物流系统方面，Choi Hyung Rim等[27]提出一种基于IOT的集装箱跟踪系统，为使这种系统得以引入，讨论了应进行的政策制定和国际合作；Shen XD等[28]提出一种基于区块链技术的跨境电商生态系统，讨论了当前区块链中存在的主要问题，并从技术水平、安全水平和行业标准方面提出了相应的对策。在跨境物流框架方面，Ringsberg H等[29]提出了基于电子产品代码信息服务(EPCIS)标准的概念框架，用于分析港口码头的物流运作效率；Wang Y等[30]提出了可以与数据共享和分析一起应用的合规性监视框架，以此监管跨境物流国际贸易；Huang ST等[31]使用复杂的多层分析法来修改经典的QFD框架，提高跨境物流服务质量。在跨境物流其他发展方面，Masek J等[32]讨论了将射频识别(RFID)技术实际应用到铁路货运中的可能性；Hsiao YH等[33]设计了具有在线内容挖掘功能的Kansei Engineering新方法，可以满足客户对服务和产品的情感感知需求；Moura D等[34]提出绿色走廊这一新的协同模式，实现资源的最佳分配和可持续利用；Huang Q等[35]在“一带一路”的背景下，设计了一个跨境物流信息云平台，将在跨境物流中发挥更好的支持作用。

三是跨境物流供应链的研究，主要节点为供应链(supply chain)。在跨境物流国际供应链管理方面，Hameri AP等[36]评估跨境供应链变化的驱动力对国际供应链管理的影响；Pan HL[37]研究国际物流供应链管理模式，提出物流供应链管理模型的构建策略。在跨境物流供应链设计方面，Henkow O等[38]分析税收制度对供应链设计的影响，提出在设计供应链时应将法律与物流方法有效地结合在一起；Omar A等[39]表明确定供应链方向对跨境物流的重要性。

4.2 演进趋势分析

本文选取“关键词”(Keyword)网络节点，采用路径搜索算法，显示方式为时区视图(Timezone View)模式(见图6)。文献时间置于视图底部，在时区视图中能够获得各文献的时间跨度以及某研究兴衰过程。由图6可知，跨境物流的热点演进趋势大概分为3个阶段：第一阶段是萌芽发展期(2002-2008年)，主要提出跨境物流的好处、跨境物流全球化的措施和中国跨境物流的发展；第二阶段是迅速发展期(2009-2015年)，主要研究跨境物流新发展，直到跨境电商的出现；第三阶段是稳定发展期(2016年至今)，在“一带一路”的背景下，将信息时代的大数据、物联网和区块链技术应用到跨境物流中。从时间维度揭示知识演进的趋势，可以了解该领域研究热点的演进过程，预测未来的演进趋势。跨境物流演进趋势如下。

①跨境物流的萌芽发展。在跨境物流全球化方面，Deng P等[40]提出发展跨境物流促进区域经济一体化；Hintsa J等[41]介绍了世界海关组织正在开发的两种跨境相关技术工具——海关数据模型和唯一托运参考，以制定全球标准；Srivastava等[42]提出通过组合拍卖采购全球物流服务解决跨境物流问题。在中国跨境物流的发展方面，Sit VFS[43]指出中国加入世界贸易组织后，将成为全球最大的新国际劳工分工生产基地和亚洲物流枢纽；Shen Jianfa[44]指出在中国主权下的香港，跻身世界领先的金融、对外贸易和航空货物装卸中心。

②跨境物流的迅速发展。Lam C等[45]提出一种基于案例遗传算法的决策支持模型，有助于根据相似案例来提高制定仓库订单操作的效率；Wong D等[46]使用绩效评估系统框架评估跨境物流，有助于进一步提高竞争力和运营效率；Pvatirenko A等[47]使用卫星运动监测装置新技术，监视车辆、货物和人员运输的问题；Ponanan K等[48]开发了基于本体工程的国际物流支持系统来解决国家之间的差异性问题。

③跨境物流的稳定发展。Zhang Y等[49]提出基于物联网的实时数据驱动监控，以提高车间生产质量、减少资源浪费和削减成本；He Juan等[50]提出基于区块链的跨境电商与物流合作模型仿真，促进跨境电商与跨境物流协同发展；Qu Ting-ting等[51]指出电商下“互联网+物流”存在平台、众包和跨境三种典型模式；Wu PJ等[52]使用大数据检索电商物流知识。由此可见，在信息时代的背景下，跨境物流信息技术应用的研究将成为跨境物流研究的未来趋势。

图6 跨境物流样本文献关键词演变时序图谱

5 结论及建议

5.1 结论

近年来，随着跨境电商的快速发展，跨境物流已成为物流研究的热点。本文借助CiteSpace软件分析收录于Web of Science数据库中有关跨境物流的文献，运用知识图谱分析跨境物流发展现状、研究热点和演进趋势，现得出如下结论。

①文献发表趋势图表明，跨境物流研究具有重要意义。其研究最早开始于2002年，总体发展呈现波动上升趋势，尚未进入大规模研究的阶段，未来发展潜力巨大。发文国家分布图谱表明，中国需要提高发文质量，国家之间需要增强区域合作。期刊分布图谱表明跨境物流具有权威性的核心期刊网还未形成。作者和机构图表表明，尚未形成真正意义上的核心作者群，亟需建立规模化的研究机构群体。

②关键词网络图谱表明，领域当前的研究热点是“跨境电商”“跨境物流新发展”和“跨境物流供应链”。除此之外，“大数据”“风险”和“全球化”等关键词也颇受关注。跨境物流正在逐渐全球化，在发展跨境物流的过程中，要防范风险，抓住机遇，迎接挑战。大数据、区块链等信息技术的出现对跨境物流研究也产生了重要影响。

③演进趋势图谱表明，跨境物流的热点演进趋势大致分为萌芽发展、迅速发展和稳定发展三个阶段。从跨境物流全球化到中国开始发展跨境物流；从跨境物流新技术到跨境电商的出现；从物联网到区块链。在信息时代的背景下，信息技术应用的研究将成为跨境物流研究的未来趋势。