國際逆向物流的知識基礎(chǔ)與研究熱點分析

李興國 黎新杰 鐘金宏

摘 ?要：隨著能源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會的倡導(dǎo)以及網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的快速發(fā)展，逆向物流越來越重要。把握國際逆向物流領(lǐng)域研究的知識基礎(chǔ)和研究熱點對我國逆向物流發(fā)展具有重要意義。文章采用文獻計量方法，利用一系列可視化分析軟件對國際逆向物流領(lǐng)域研究的時空分布進行分析，對重要文獻和作者信息以及研究熱點進行挖掘，以便更好地為我國逆向物流研究提供理論基礎(chǔ)。通過對國際逆向物流研究成果的分析，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的文獻數(shù)量增長迅速，國際逆向物流研究更加傾向于供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計優(yōu)化以及運用啟發(fā)式算法對逆向物流過程中不確定性問題的研究。

關(guān)鍵詞：逆向物流;知識圖譜;研究熱點;文獻計量

中圖分類號：F250 ? ?文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： With the advocacy of energy-saving， environment-friendly society and the rapid development of network economy， reverse logistics is occupying a more important role. Mastering the knowledge base and focus of the research on the international reverse logistics has great significance to the development of reverse logistics in China. This paper uses bibliometric method and a series of software to analyze the space-time distribution of research on international reverse logistics， excavate the auctorial information and research hotspot， in order to provide a theoretical basis for the reverse logistics research in China. Through the analysis of international reverse logistics， we find that the number of documents and publications in this field has increased rapidly by analyzing the research on international reverse logistics. The research of international reverse logistics is more inclined to the research on optimization of supply chain network design and application of heuristic algorithm to the uncertainty in reverse logistics.

Key words： reverse logistics; knowledge base; hot spot; bibliometrics

0 ?引 ?言

逆向物流是企業(yè)對退貨、召回、報廢產(chǎn)品實現(xiàn)快速響應(yīng)的重要保障措施，是提高顧客滿意度和企業(yè)營業(yè)收入的關(guān)鍵。Rogers和Tibben Lembke在1999年對逆向物流到底如何定義進行了術(shù)語化的界定：逆向物流是指為了使原材料、加工庫存、產(chǎn)成品從消費地到起始地高效低成本流動而進行的規(guī)劃、實施和控制過程[1]。一直到2009年，物流業(yè)才被國務(wù)院確認(rèn)為我國的十大振興產(chǎn)業(yè)之一。可見我國逆向物流起步較晚，對于逆向物流這一領(lǐng)域的關(guān)注度在國內(nèi)也相對比較滯后。因而，對于國際上眾多的關(guān)于逆向物流的研究成果以及研究熱點在一個宏觀的角度做出分析是必不可少的。

在2010年，劉則淵等學(xué)者發(fā)表了國際物流研究領(lǐng)域的知識可視化分析一文，并在其中表示，逆向物流理論研究逐漸成為新的主流發(fā)展階段[2]，但他并未做出詳細(xì)研究。在2016年，梁偉波發(fā)表了美國NSF資助物流項目的知識圖譜分析一文，在其中他選取了NSF項目為研究對象分析了美國物流研究關(guān)注重點和熱點[3]，該研究針對物流整體進行了分析，對逆向物流研究的針對性不強且國家限定在美國，因此地理范圍相對較小。在2017年，符勇強發(fā)表了國內(nèi)冷鏈物流學(xué)術(shù)研究的知識圖譜分析一文，在其中他將關(guān)注點設(shè)為國內(nèi)冷鏈物流研究文獻[4]。綜上，本文在劉則淵教授研究的基礎(chǔ)上，以國際逆向物流研究為關(guān)注點，對其知識基礎(chǔ)和研究熱點進行分析。

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，科技文獻更便于從電子期刊數(shù)據(jù)庫大量采集[5]。因此本文選取Web of Science中的科技文獻進行深入分析，以幫助國內(nèi)學(xué)者了解逆向物流領(lǐng)域研究的知識結(jié)構(gòu)、發(fā)展趨勢以及研究熱點，為推動與引導(dǎo)我國逆向物流科學(xué)發(fā)展貢獻自己一份綿薄之力。

1 ?研究方案

1.1 ?數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于Web of Science（WOS）數(shù)據(jù)庫的核心合集所有期刊收錄的主題為“reverse logistics”的科技文獻，文獻獲取日期截止到2017年9月27日。由于期刊論文相較于其他形式的學(xué)術(shù)文獻，能夠更加連續(xù)、敏銳和直接地把握學(xué)術(shù)研究熱點，因此本文只選用“Article”類型的927篇科學(xué)文獻作為研究樣本數(shù)據(jù)。

1.2 ?研究工具

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，科學(xué)知識可視化圖譜成為科學(xué)知識研究的一個新領(lǐng)域。學(xué)者陳悅曾提到科學(xué)知識可視化圖譜是顯示科學(xué)知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形[6]。陳超美教授基于java語言開發(fā)的Citespace就是目前比較流行的繪制科學(xué)知識可視化圖譜的軟件之一。共引分析（co-citation analysis）理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法（PFNET）等是他采用的主力分析方法，這些算法的主要目的是探索某個學(xué)科領(lǐng)域，對其演化路徑的關(guān)鍵節(jié)點以及某個重大的知識轉(zhuǎn)折點進行偵查，從而分析出這個學(xué)科領(lǐng)域能夠進行演化的潛在動力機制，然后通過可視化圖譜將其進行直觀化的展示。本文主要利用Citespace Ⅲ分析了逆向物流領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)與知識基礎(chǔ)，利用各種科學(xué)知識圖譜對該領(lǐng)域研究進行深入剖析與知識展現(xiàn)。在研究熱點辨別方面，以關(guān)鍵詞為研究熱點的主要載體，運用Citespace繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析圖譜，分析國際逆向物流領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)和研究熱點的演變過程，從而幫組國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究人員能夠?qū)υ擃I(lǐng)域有一個更好的認(rèn)知。此外，本文還使用引文分析軟件Histcite、辦公軟件Microsoft Office Excel 2016進行了協(xié)助分析。

2 ?時空知識圖譜及其分析

2.1 ?逆向物流領(lǐng)域研究的時間分布圖譜

為探究逆向物流領(lǐng)域研究成果的時間分布情況，本文對2003～2017年以來的文獻數(shù)量進行了統(tǒng)計并得出其變化趨勢，如圖1所示。逆向物流領(lǐng)域研究起源于20世紀(jì)初，但發(fā)展十分迅速，早在2003年，其文獻數(shù)量就已達(dá)到12篇。從圖1可見，2003～2015年之間科學(xué)文獻數(shù)量的增長趨勢與指數(shù)預(yù)測曲線基本吻合，總體呈指數(shù)增長態(tài)勢。雖2016年有所回落，但2017年文獻數(shù)量尚不完整的情況下就與2016年數(shù)量相當(dāng)，因此預(yù)計該領(lǐng)域科學(xué)文獻數(shù)量將依舊保持增長趨勢。

2.2 ?逆向物流領(lǐng)域研究成果的空間分布圖譜

2.2.1 ?機構(gòu)分布

逆向物流領(lǐng)域研究的核心學(xué)術(shù)機構(gòu)如表1所示。表1中給出了發(fā)文量在15篇（含15）以上的機構(gòu)相關(guān)信息。其中Univ Tehran和Univ Southern Denmark發(fā)文量30篇并列第一，表明這兩個機構(gòu)在逆向物流領(lǐng)域研究方面有較強的研究潛力和學(xué)術(shù)交流意識。隨后的8個機構(gòu)在發(fā)文量方面勢均力敵，表明逆向物流領(lǐng)域研究受到國際各學(xué)術(shù)機構(gòu)廣泛關(guān)注，呈現(xiàn)出多點開花，百花齊放之勢。

Histcite軟件系統(tǒng)將引用頻次分為LCS和GCS兩類，其中LCS（Local Citation Score）指的是這一文獻在本地數(shù)據(jù)庫中被引用了多少次，如果LCS值很高那他表明這一文獻在這個學(xué)科里有很重要的作用。GCS（Global Citation Score）指的是這一文獻在WOS數(shù)據(jù)庫中被引用了多少次，如果GCS值很高的那就表明這一文獻在多個學(xué)科中占據(jù)里重要作用。TLCS和TGCS則分別表示所統(tǒng)計的所有文獻中LCS和GCS被引用頻次之和。因此從表1中可以發(fā)現(xiàn)Erasmus Univ雖然發(fā)文量居第七位，但TLCS為260，TGCS為931，表明該機構(gòu)影響力較大。

2.2.2 ?國家分布

根據(jù)普賴斯定律，高發(fā)文量國家的分布公式M=0.749，求得高發(fā)文量國家的最低發(fā)文量為9，因此提取發(fā)文量在9以上的國家相關(guān)信息，如表2所示。可以看出，在發(fā)文量方面，USA以148篇的科技文獻數(shù)量穩(wěn)居第一位，隨后的兩個國家CHINA 和IRAN的發(fā)文量分別為124和88，在中心性方面，USA的最高為0.37，其次是0.21的CANADA、0.18的CHINA。中心性這一概念描述的是該項相對于其他項所占的重要程度。可見USA在發(fā)文量與重要性方面均占優(yōu)勢，而IRAN盡管論文數(shù)量不少，但卻重要性不高。我國雖然發(fā)文數(shù)量與美國相當(dāng)，但中心性只有美國的一半，因此應(yīng)在保證數(shù)量的同時，注重質(zhì)量的提升。從各個國家開始投入逆向物流領(lǐng)域研究的研究時間看，大部分國家和地區(qū)都集中在2003-2004年投入該領(lǐng)域的研究，只有IRAN（2008）等投入研究時間較晚。

3 ?逆向物流領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)分析

知識基礎(chǔ)反映了一個領(lǐng)域的發(fā)展脈絡(luò)和研究基礎(chǔ)。著名學(xué)者陳超美教授[7]曾將知識基礎(chǔ)定義為研究前沿在科學(xué)文獻中的共引軌跡。

因此，為探究逆向物流研究領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)及其創(chuàng)新路徑，本文使用了Citespace Ⅲ軟件進行了文獻共被引分析即Author Co-citation Analysis，得到了如圖2所示的文獻共被引網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)果。利用文獻共被引網(wǎng)絡(luò)，可以找到各個文獻之間的一種共引關(guān)系，進而能夠指導(dǎo)科學(xué)研究[8]。若有關(guān)聯(lián)的兩篇文獻被第三篇文獻同時所引用，且在同一篇文獻中同時被引用的頻次越高，則表示這兩篇文獻共引關(guān)系越密切，因此他們的學(xué)科背景越相似。

在圖2的文獻共被引網(wǎng)絡(luò)中，每個節(jié)點代表被引用的科學(xué)文獻，每個節(jié)點的半徑大小代表這篇文獻被其他文獻所引用的頻次高低與否，節(jié)點之間還有一些連線，這些連線的粗細(xì)表示被連接的兩個文獻之間共被引關(guān)系的強弱即他們是否有更相似的學(xué)科背景，連線之間的顏色表示文獻間共被引所在的年份。由此可以看出SALEMA MIG（2007）發(fā)表的科學(xué)文獻被引頻次為84，排名第一。與POKHAREL S（2009）、PISHVAEE MS（2010）、KO HJ（2007）、GUIDE VDR（2009）、DUF（2008）、LEE DH（2009）、JAYARAMAN V（2003）以及SRIVASTAVA（2008）均有連線，其中與POKHAREL S（2009）、KO HJ（2007）、JAYARAMAN V（2003）連線較粗，說明它們之間共被引關(guān)系較強，也說明了SALEMA MIG（2007）發(fā)表的科學(xué)文獻與POKHAREL S（2009）和KO HJ（2007）、JAYARAMAN V（2003）發(fā)表的科學(xué)文獻主題較為相似。從整體上看來，逆向物流研究領(lǐng)域的文獻共被引網(wǎng)絡(luò)分布較為集中。

圖3直觀地顯示出了文獻的共被引時間線圖，從中可以看出，逆向物流領(lǐng)域每個時段中的重要科學(xué)文獻節(jié)點。節(jié)點的半徑越大表示這篇文獻被引用次數(shù)越多，即當(dāng)時的科學(xué)研究熱點留下的痕跡，這就表示這篇文獻是該領(lǐng)域研究創(chuàng)新路徑的一個里程碑。這些占據(jù)重要作用的里程碑式的科學(xué)文獻共同構(gòu)成了逆向物流領(lǐng)域研究的知識基礎(chǔ)，是未來研究的重要支撐。

從表3可以看出，上述科研人員發(fā)表的科學(xué)文獻在逆向物流發(fā)展過程中均占據(jù)重要位置。Jayaraman V于2003年在EUR J OPER RES發(fā)表的名為The design of reverse distribution networks： Models and solution procedures的科學(xué)文獻中心度0.24，至今無人超越。Salema MIG于2007年在EUR J OPER RES發(fā)表的一篇名為An optimization model for the design of a capacitated multi-product reverse logistics network with uncertainty的科學(xué)文獻，中心度為0.14，被引頻次高達(dá)84。Govindan K于2015年發(fā)表的Channel selection and coordination strategy of price dependent closed-loop supply chain在兩年左右的時間被引頻次就高達(dá)67。因此我們可以看到，逆向物流這一領(lǐng)域是在不斷向前發(fā)展，科學(xué)文獻在不斷增加，知識基礎(chǔ)不在斷豐富，相關(guān)理論在不斷完善。

此外，國際逆向物流領(lǐng)域重要期刊是重要科技文獻的載體，是高質(zhì)量文獻的重要來源。如表4所示。SUPPLY CHAIN MANAG相較其他期刊，晚出現(xiàn)一年，論文數(shù)量較少，但是中心度高達(dá)0.17。其次，EUR J OPER RES、INT J PROD ECON、INT J PROD RES、COMPUT IND ENG均在2003年出現(xiàn)，且出現(xiàn)頻次和中心度均較高，是該領(lǐng)域重要科技文獻的主要出處。

4 ?國際逆向物流研究領(lǐng)域的研究熱點分析

一篇科學(xué)文獻的關(guān)鍵詞是對其所要研究的主體內(nèi)容的一個高度概括，是一個學(xué)術(shù)領(lǐng)域研究成果總體特征，研究發(fā)展方向，研究發(fā)展脈絡(luò)的重要載體。通過關(guān)鍵詞分析研究熱點的方法已被廣泛運用且成效顯著[9]。張敏[10]等學(xué)者曾在研究中提到，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次最能反映特定領(lǐng)域的研究熱點與研究趨勢。因此本文運用Citespace設(shè)置閾值的方法篩選高頻關(guān)鍵詞，以獲取國際逆向物流領(lǐng)域研究熱點變化趨勢，如圖4所示。

從圖4可以看出在2003～2005年，該領(lǐng)域研究剛剛起步。排除reverse logistics、logistics、issue、leadtime等無效關(guān)鍵詞之后，研究主要集中在庫存管理、信息技術(shù)、產(chǎn)品回收3個方面。Jayaraman V在2003年發(fā)表的The design of reverse distribution networks： Models and solution procedures[11]這一文獻中提出了逆向配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的新思想，運用先進的信息技術(shù)中貪婪啟發(fā)算法應(yīng)對模型的復(fù)雜性，使得企業(yè)在產(chǎn)品回收過程的配送速度、配送成本等方面大大改善。

從圖5可以看出在2005～2010年，國際逆向物流逐漸受到研究機構(gòu)和學(xué)者的青睞，科技文獻數(shù)量以及通過關(guān)鍵詞反映出的研究范圍逐漸增大。在產(chǎn)品回收基礎(chǔ)上，再制造這一領(lǐng)域逐步成為新的熱點。還可以看出，這時已經(jīng)出現(xiàn)把逆向物流的相關(guān)研究和供應(yīng)鏈的相關(guān)研究融合起來，這一交叉領(lǐng)域的一個典型代表就是Srivastava S K在2008年發(fā)表的Green supply-chain management： A state-of-the-art literature review，這篇文獻從逆向物流的角度，對供應(yīng)鏈中綠色文學(xué)進行了分類研究，為綠色供應(yīng)鏈的研究奠定了基礎(chǔ)[12]。

從圖6可以看出，國際逆向物流基礎(chǔ)理論的逐漸豐富和完善，研究熱點跟實際生產(chǎn)聯(lián)系也越來越緊密。逆向物流中供應(yīng)鏈的思想被加強，熱點關(guān)鍵詞有supply chain management、closed loop supply chain、reverse logistics network、supply chain等。對供應(yīng)鏈的研究也逐漸變得深入，代表文獻則是Govindan K于2015年發(fā)表的Reverse logistics and closed-loop supply chain： A comprehensive review to explore the future[13]，這篇文獻對閉環(huán)供應(yīng)鏈與逆向物流研究進行了回顧。此外，逆向物流的一些特點如高復(fù)雜性和高不確定性也開始凸顯出來，過程優(yōu)化成為研究的目標(biāo)，不確定性優(yōu)化的研究[14]也逐漸增多。隨著環(huán)境污染與人們對美好生活的追求之間矛盾的加劇，可持續(xù)發(fā)展思想如green、green supply chain等也成了逆向物流研究領(lǐng)域研究關(guān)注的焦點。

5 ?結(jié) ?論

以國際逆向物流領(lǐng)域的927篇WOS核心合集的科技文獻為研究對象，本文通過時空知識圖譜以及文獻共被引網(wǎng)絡(luò)梳理了國際逆向物流領(lǐng)域研究的時空分布，結(jié)果表明國際逆向物流研究逐年呈上升趨勢，且分析了國際逆向物流研究分布的核心國家和核心機構(gòu)。

運用Citespace軟件對國際逆向物流的研究現(xiàn)狀繪制了可視化知識圖譜，分析出國際逆向物流領(lǐng)域研究的核心學(xué)者、文獻和期刊。從關(guān)鍵詞的聚集情況分析了國際逆向物流領(lǐng)域研究的熱點問題以及熱點問題的演化過程，大體分3個階段：逆向物流過程中庫存管理及政策理論研究階段，不確定性策略研究階段，啟發(fā)式算法在解決供應(yīng)鏈不確定性問題中的應(yīng)用研究階段。在現(xiàn)代物流研究中，尋求新的或者改進的啟發(fā)式算法，來解決逆向物流供應(yīng)鏈優(yōu)化問題將成為一種新趨勢。

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