供應鏈金融研究的知識圖譜可視化分析

張順萍

（上海工程技術大學 管理學院， 上海201620）

0 引 言

供應鏈金融作為一項商業銀行的業務創新，既是解決中小企業困境、實現“供應鏈”共贏的要求，也是金融企業進行業務創新、提升競爭力的有效途徑。 隨著大數據、區塊鏈、AI、云計算、新零售等金融技術的發展，供應鏈管理問題的研究也不斷深入，有關物流、信息流、商流的問題已經逐漸得到解決，但是資金流卻逐漸成為制約供應鏈企業的瓶頸問題［1］。 目前有關供應鏈金融的研究主要存在兩個問題：一方面研究文獻寬泛繁雜，缺乏階段性總結及分析，難以確定近幾年來研究的熱點及趨勢問題；另一方面缺乏針對性，存在研究的主題趨同、研究方法創新性不足等問題，需要在與國外文獻對比的基礎上明確自身發展的不足，從而得到改進與提升。

利用文獻計量法并以可視化知識圖譜的方式可以更直觀地體現當前研究的現狀。 從現有研究成果來看，國內對于供應鏈金融進行可視化及歸納綜評的研究較少，主要從供應鏈金融的發展特點展開論述，如宋華（2019）總結分析了供應鏈金融發展過程中呈現的六大發展趨勢［2］，夏同水和冷倩（2016）以論述供應鏈金融演變進程為基點，從營運管理、資金流管理、互聯網模式及風險管理4 個角度梳理了供應鏈金融研究的主要內容［3］。 基于此，本文擬運用VOSviewer 軟件，對2009—2019 年學者關于供應鏈金融的研究進行可視化分析，突出顯示該領域研究的熱點問題及趨勢，并在此基礎上對比國內外供應鏈金融研究文獻的各自特征與差異，為中國未來供應鏈金融研究提供借鑒。

1 數據來源及研究方法

1.1 研究方法及框架

本文基于文獻計量及科學圖譜方法，綜合運用VOSviewer 軟件中的關鍵詞共現與聚類分析方法構建2009—2019 年國內外供應鏈金融的知識圖譜。主要分析國內文獻研究的熱點、重點問題，對比分析國內外研究熱點的異同，總結國內供應鏈金融研究發展的趨勢（見圖1）。

一般認為關鍵詞是文章核心內容的高度凝結，因此可以通過對關鍵詞出現的頻次高低來確定該領域研究的熱點及發展方向。 當某些關鍵詞不斷出現時，就認為其代表了該領域的研究熱點。 由VOSviewer 繪制的科學知識圖譜主要基于距離和關系兩方面的表達，其中基于距離的科學知識圖譜可以將高維數據可視化到二維平面中，圖形中每一個節點代表一個分析的要素，圖形中要素的距離則用來測度它們的相似性；基于關系的科學知識圖譜中，元素之間的關系用邊或弧來連接，邊或弧的寬度表示關系強度。 因此，運用該種方法可以更直觀地表現出供應鏈金融研究的現狀［4］。

圖1 研究方法及框架Fig. 1 Research methodology and framework

1.2 數據來源與處理

本文從CNKI 上以“主題＝供應鏈金融”，選取2009 年至2019 年2 651 篇期刊文獻，從Web Of Science 數據庫中選取2009 年至2019 年687 篇英文文獻進行可視化分析。 其中因為VOSviewer 無法直接對CNKI 中文獻進行分析，所以需要先從CNKI 上以NoteExpress 格式導出，再由NoteExpress 轉化為VOSviewer 可讀取分析的RIS 文件格式進行分析。

2 可視化分析

據CNKI 統計，如下圖2 所示，從2009 年至2019 年，關于供應鏈金融的發文量呈逐年增長趨勢，特別是2015 年及以后發文數量更加龐大，預計2019 年發文量將達到466 篇。 面對繁雜龐大的發文量，有必要對近年來供應鏈金融的研究熱點進行分析，總結出當前研究的熱點問題，為更多的學者提供借鑒。

2.1 作者與機構分析

2.1.1 高影響力作者分析

利用VOSviewer 中作者共現工具對2009—2019年發表關于供應鏈金融的作者進行分析，如下圖3所示。 統計顯示，2009—2019 年在供應鏈金融領域發文≥5 篇的作者有44 位，其中發文量靠前的作者是宋華（21 篇）、羅勇（12 篇）、陳金龍（9 篇），均是供應鏈領域比較突出的學者。 由圖中可知，節點之間比較分散，說明該領域具有較高的研究價值且目前研究的深度不夠，尚未形成體系化、高影響力的核心研究節點，這與學者之間交流學習的程度及研究的程度等有關。

圖2 2009-2019 年關于供應鏈金融的發文量趨勢Fig. 2 Tendency of publications on supply chain finance， 2009-2019

圖3 2009—2019 年供應鏈金融研究的作者網絡知識圖譜Fig. 3 Author＇s network knowledge map of supply chain finance research， 2009—2019

2.1.2 高影響力機構分析

利用CNKI 中文獻可視化工具對2009—2019年機構發文進行統計分析，結果如圖4。

圖4 2009—2019 年供應鏈金融研究的機構發文分析Fig. 4 Analysisof institutional papers on supply chain finance research， 2009-2019

統計顯示，研究供應鏈金融的機構主要是高校組織，其中中國人民大學（44 篇）、上海大學（32篇）、江西財經大學（28 篇）為該領域研究的核心機構。 排名前十的機構當中，發文量之間的差距也比較明顯，這與學校發展的學科、科研方向等因素有關。

2.2 關鍵詞共現分析

通過NoteExpress 軟件對數據進行預處理轉化為VOSviewer 可識別的RIS 格式，并進行詞頻統計。去重后得到3 862個關鍵詞，設置其閾值為系統默認值5，最終得到296 條關鍵詞。 其中出現頻次占前30 的詞條結果見表1。

表1 關鍵詞詞頻Tab. 1 Keyword frequency

將數據導入到VOSviewer 軟件中得到關鍵詞共現的可視化網絡，如下圖5。 共有3 947 條連線，總強度為11 157，節點大小表示該關鍵詞與其他關鍵詞共現的頻數越多，線的粗細表示兩關鍵詞之間共現頻數的強度。 由圖可知，2009—2019 年間，國內關于供應鏈金融的研究關鍵詞頻數出現最高的集中在“供應鏈金融”、“中小企業”、“供應鏈”、“銀行”、“企業”、“供應鏈金融服務”等詞，可能是當下供應鏈金融研究的熱點領域，值得進一步分析。

圖5 關鍵詞共現分析的可視化網絡Fig. 5 Visualnetwork for keyword co-occurrence analysis

同樣，將從Web Of Science 數據庫中轉換的文獻信息導入到VOSviewer 中進行分析，得到國外關于供應鏈金融的關鍵詞共現頻數表，以及國外關于供應鏈金融的關鍵詞共現分析可視網絡圖，見表2和圖6。

表2 國外關于供應鏈金融關鍵詞共現頻數表Tab. 2 Co-occurrence frequency table of key words in supply chain finance abroad

圖6 國外供應鏈金融關鍵詞共現可視圖Fig. 6 Visual chart of foreign supply chain financial keywords co-occurrence

與國內供應鏈金融研究相比，相同年度內國外文獻的數量比國內少很多。 關鍵詞出現頻數較高的主要集中在“供應鏈”、“供應鏈金融”、“貿易信貸”、“庫存”、“管理”等，與國內研究稍有不同，且關鍵詞之間共現的頻率比國內的強度更高。 國外供應鏈金融的發展比我國早，所以研究相對超前，基本是供應鏈金融領域較熱點的內容，值得進一步分析重點模塊以供國內學者參考。

2.3 研究熱點分析

將處理的信息導入到cluster density view 視圖中，如圖7、8 所示，根據區域顏色的深淺可以將國內文獻研究的內容大致分為以“互聯網供應鏈金融”、“風險評估與控制”、“供應鏈金融服務”等節點在內的16 個聚類區域，國外大致可以分為“供應鏈管理”、“貿易信貸”、“庫存”等節點在內的5 個聚類，可以認為是目前國內外研究較多且較為成熟的區域。

圖7 國內供應鏈金融的聚類視圖Fig. 7 Cluster view of domestic supply chain finance

圖8 國外供應鏈金融的聚類視圖Fig. 8 Clusterview of supply chain finance abroad

結果顯示，2009—2019 年，國內文獻主要圍繞“供應鏈金融”、“中小企業融資”、“供應鏈”、參與主體如：“金融機構”、“企業”、“電商平臺”等及“風險管理與控制”等內容研究供應鏈金融。 如表2、圖8 所示，國外研究與國內研究重點有相似之處，主要集中在“供應鏈管理”、“貿易信貸”等方面。 但其研究的角度主要圍繞供應鏈管理中產生的問題，具有更強的針對性和集中性，對比國內則比較分散，缺乏系統性研究。

（1）供應鏈金融。 從表1、圖7 可知，國內關于供應鏈金融的研究中基本每一篇文章的關鍵詞都會出現“供應鏈金融”，說明國內的相關文獻基本都是以供應鏈金融為主線展開研究的。 而如表2、圖8所示，國外文獻研究主要圍繞供應鏈展開。 國內大多數學者只針對供應鏈金融業務運行的某一方面進行分析，如中小企業融資、商業銀行的風控等，而很少從供應鏈整體出發。 而國外供應鏈金融發展比較早，早在19 世紀就出現了供應鏈金融業務，自2012年至今已經形成了以“Fintech 平臺+企業資本+金融機構+銀行”的運作模式，比國內發展快很多，國內可以借鑒國外成熟的運作模式并在我國供應鏈金融研究發展的現狀基礎上，結合供應鏈進行系統分析。

（2）中小企業融資。 中小企業已經成為我國經濟的重要組成部分，更是經濟快速發展的“助推器”［5］。 伴隨著全球經濟一體化，資金流在供應鏈運作中越來越重要，而處于供應鏈弱勢的中小企業往往會出現融資難、融資貴、融資亂的現象，成為制約供應鏈中資金流流動的障礙，且這一問題對處于轉型期的我國尤為突出［6］。 供應鏈金融作為一種新興的融資方式，為商業銀行在中小企業融資的業務方面提供了一種新的思路［7］。 國外自金融危機發生以后便開始時注重中小企業在供應鏈中的地位，中小企業開始與核心企業合作，銀行開始為整個供應鏈融資。 隨著一些科技公司（如IBM）供應鏈提供票據電子化平臺服務，更好的實現了信息透明化。 國內供應鏈金融的發展得益于其提高了中小企業的融資績效，對解決中小企業融資問題有顯著效果［8］。 然而隨著供應鏈金融模式的運行及宏觀經濟狀態的改變，供應鏈金融能否持續很好地解決中小企業融資問題？ 在運行過程中又會遇到哪些瓶頸？ 能否隨著環境的變化而靈活轉型升級？ 都將是學者們研究的熱點內容。

（3）供應鏈。 隨著全球企業間的競爭日益激烈，各組織需要重新考慮供應鏈合作伙伴之間的互惠互利，以改進組織間流程集成。 競爭已不僅僅局限于組織之間的競爭，而逐漸轉化為供應鏈之間的競爭［9］。 面對復雜多變的環境，在全球供應鏈（GSC）中，可持續性管理仍然具有挑戰性［10］。 因此，如何實現供應鏈的可持續管理，提高供應鏈整體競爭力水平成為國際上研究的熱點內容。 二十世紀九十年代以來，供應鏈理論在國內日漸流行。 網購的發展、城鎮化的不斷提高、政策紅利持續釋放對供應鏈管理的發展起到了提升和促進作用。 隨著激烈的市場競爭逐步從單一企業間競爭轉向整體供應鏈間競爭，供應鏈金融在經濟社會中越來越重要［11］，因此，對供應鏈金融在供應鏈整體中的作用的研究也日趨重要。

（4）參與主體。 供應鏈金融參與者可以分為供應鏈的買賣方、平臺供應商、交易風險管理者及風險承擔者。 根據世界銀行的報告，發展中國家企業的金融效率低下被認為是許多行業的進入壁壘，因此需要政府、銀行和供應商向中小企業提供財政支持。然而，設計包括銀行、供應商和供應鏈子公司在內的現有網絡需要更深入的研究［12］。 目前國內多家商業銀行已與供應鏈核心企業建立了供應鏈金融服務平臺，為供應鏈上下游中小微企業提供高效便捷的融資渠道［13］。 據此，深入分析供應鏈金融風險及收益特征不僅有助于商業銀行穩妥有序地開展未來的發展，還有利于解決供應鏈的運行效率問題和中小企業融資問題。 此外，如何將序貫互惠均衡等方法應引入到下游經銷商、商業銀行等多個參與主體、研究更多主體在供應鏈金融平臺中的互惠博弈均衡，將是下一步需要解決的問題［14］。

（5）風險評估與防范。 如表1 所示，排名前三十中有關風險的關鍵詞有：信用風險（102）、風險管理（93）、風險（69）、風險控制（66），總和達至330，為方便研究，將其統一歸納為“風險”。 業界和學術界對供應鏈金融中風險的認識仍停留在傳統金融研究的范式之下，然而，基于對實踐的思考，從金融角度來理解風險是不夠的［15］，由于信息不對稱，商業銀行無法完全掌握中小企業的相關信息，可能使企業融資存在不確定性，導致風險尤其是信用風險的產生。 此外，由于傳導作用，核心企業的信用風險可能會傳染到整個供應鏈條中的中小企業，對整個供應鏈產生沖擊［16］。 對比國外，如表2 所示，關于風險的研究主要集中于貿易信貸方面，與國內研究趨勢相符。 因此，如何識別風險、對風險進行評估度量、控制及防范是企業面臨的挑戰，也是學者需要研究的熱點內容。

2.4 研究趨勢分析

如下圖9 所示，自2018 年起國內關于供應鏈金融的研究開始向以“區塊鏈”、“互聯網”、“金融創新”、“金融科技”等關鍵詞轉變。 互聯網、區塊鏈、云技術等金融科技的發展，不斷推動供應鏈金融向更加自動化和智能化的方向發展，也為學者們提供了更為新穎的研究角度。

2.4.1 融合金融技術

在大數據、區塊鏈、云計算、AI 等新興技術促進下，傳統供應鏈已無法滿足企業發展需求，企業變革、創新升級勢在必行，智慧化、數字化、可視化的供應鏈金融將成為行業發展主要趨勢。

圖9 國內供應鏈金融研究趨勢圖Fig. 9 Trendmap of supply chain finance research in China

與傳統的供應鏈金融相比，依靠大數據技術可以讓信息更加透明、高效，更易獲取融資企業的全景式圖像，從而利用有效的信息治理來解決中小微企業的融資問題［17］；區塊鏈技術的去中心、去信任、天然結算等特性可以為供應鏈金融解決信息不對稱、缺少可信中心、支付結算復雜等問題，改善交易雙方或多方互信的核心問題。 因此，“區塊鏈+大數據”供應鏈金融服務框架具有數據可靠、降低風險、運行高效的優點，可以從現實需求、技術提升、路徑實現等3 個層面構建供應鏈金融服務新型框架［18］，而人工智能（AI）技術納入供應鏈系統后，可以通過深度學習技術來分析過去的供應鏈失誤，防止新的供應鏈風險，從而使這一領域展現出前所未有的活力。

但運用大數據、區塊鏈等金融技術進行供應鏈金融服務也會面臨著很多問題，在新形勢下，整個行業、企業如何抓住智慧供應鏈金融新機遇？ 又如何利用智慧供應鏈實現內部產業變革與升級，創造出新的競爭優勢？ 需要供應鏈金融的供給者有針對性地加以解決，也是業界和學術界共同需要研究的趨勢。

2.4.2 創新“互聯網供應鏈金融”等模式

在“互聯網+”的發展戰略推動下，“互聯網+供應鏈金融”模式作為互聯網金融與供應鏈金融相融合的產物，已經實現了“四流合一”線上化和交易信息的共享共治［19］。 同傳統的供應鏈金融相比，互聯網供應鏈金融具有網絡化、數據化、精準化和平臺化的優點。 但是，互聯網供應鏈金融的理論和實踐發展并不十分成熟，往往會出現違約等問題。 因而，需要對互聯網供應鏈金融展開深入研究，以便更好地為整個行業服務［20］。

隨著科學技術的不斷進步，更加優化的供應鏈金融模式不斷被挖掘，但是供應鏈金融的客體要素，即結構、流程和要素等及其主體要素［21］不盡相同，在不同的模式下可以有不同的研究方向及重點。

3 結束語

（1）基于VOSviewer 軟件，主要對CNKI 和Web Of Science 數據庫中2009—2019 年關于供應鏈金融的期刊文獻進行可視化分析。 利用關鍵詞共現、聚類分析等計量可視化方法，以科學知識圖譜的形式直觀地展現國內外的研究熱點領域及趨勢。

（2）結果顯示國內供應鏈金融研究的熱點主要圍繞供應鏈金融模式下中小企業融資問題及企業在供應鏈金融模式下風險評估識別、度量、預測、防范和控制規避等問題，而外文文獻則從供應鏈管理的角度出發，圍繞解決供應鏈系統中供應鏈金融出現具體的問題，如征信、庫存、質量等，以優化供應鏈金融模式和提高供應鏈運行效率。 兩者研究的出發點不同主要是由于國內外供應鏈金融發展的背景及現狀不同：國外供應鏈金融起步較早，市場機制相對完善，相關研究也趨向飽和，而我國供應鏈金融起步較晚，面對市場的變革、金融技術的進步還需要進一步的探索與研究。 因此，國內學者可以借鑒國外學者研究的熱點內容并結合國內供應鏈金融運行的現狀進行學術探討和分析。

（3）隨著區塊鏈技術、大數據、云計算等金融科技的發展，未來供應鏈金融將朝線上化、垂直化和細分化、平臺化和生態化發展。 供應鏈市場，未來可能有幾種發展格局：供應鏈核心企業自建電商平臺、物流企業自建融通平臺、電子商務平臺自籌資金，銀行搭建供應鏈金融的生態圈，還有通過云計算來系統服務等。 本文研究結果顯示，關于供應鏈金融的研究已形成向區塊鏈、大數據等金融技術及互聯網供應鏈金融研究的轉化，未來更多模式的建立都將值得學者進一步研究其利弊及可行性。

（4）面對大數據、5G 時代的普及，供應鏈系統將會呈現不同的狀態，企業信用、風險規控等問題仍需加以重視。 如何建立可行的、量化的及標準化的風險評估指標和風險防范體系并建立良好的供應鏈金融生態系統，將是業界和學者們需要進一步深入研究的問題，其對于解決中小企業融資問題、優化供應鏈金融模式、提高供應鏈運行效率等也將起到積極的推進作用。