1. 引言
近年来，服务业在国民经济中所占比重不断增加，2023年中国服务业占GDP比重达到54.6%。国务院在“十四五”规划中指出，要提升产业链、供应链现代化水平，立足我国产业规模领域的先发优势，打造新兴产业链。为了提升核心竞争力，企业开始更加关注自身产品的增值服务质量，并选择通过协同发展、优势互补来适应市场环境的变化，供应链协同方向的研究也随之产生。如今全球产业供应链化趋势明显，供应链网络结构日趋复杂，但信息技术更迭速度加快、地缘政治矛盾产生，全球供应链脆弱性凸显，供应链协同成为发展的必然趋势，关系到供应链成员企业的利益和供应链整体的效益，学者们开始丰富供应链协同的内涵。Simatupang和SridHaran两位学者于2002年首次提出供应链协同的概念，认为供应链协同的本质是供应链成员以信息交换、合作决策和利润共享的方式一起经营，以实现利益最大化[1]。凌鸿于2006年丰富了供应链协同的内涵，认为供应链协同以客户需求为导向，涵盖供应商、企业、分销商、合作伙伴和客户，依赖完备的信息技术基础以实现供应链上下游的资源共享，实现高效协作，完成共同的战略目标[2]。
目前跨国投资自由化水平提升、制造与贸易全球化程度加深，供应链协同随之衍生出新的外延，由于供应链协同处于多学科交叉的研究领域，研究者仍从自身学科角度解读供应链协同内涵，研究者之间尚未实现有效合作，因此关于供应链协同仍未形成统一的研究结构，研究尚未深入完善[3]。在此背景下，供应链协同的文献计量研究能够帮助归纳和梳理供应链管理领域的基本现状。本文通过对当前我国供应链协同的研究热点、发展脉络和未来研究方向进行分析，从而为供应链协同相关研究提供参考借鉴。
文献计量方法在多个研究领域被用于构建知识网络，但目前少有学者通过文献计量的方法梳理供应链协同方面文献。可视化分析是指运用文献计量软件将某一领域的文献进行归集，然后通过计量和绘图等可视化功能展现文献的分布特点。本文使用CiteSpace文献计量软件，对中文供应链协同文献进行较为广泛和深入地统计和计量分析，作出统计性描述，并通过关键词分析总结供应链协同的研究脉络、热点和前沿问题，从而绘制出供应链协同领域的知识图谱。
本文结构安排如下：首先介绍研究方法和数据来源；接着对文献进行统计分析，包括发文量趋势、主题分布、机构统计、学科分布；其次对供应链协同文献研究主题进行可视化分析，包括关键词共现分析、关键词聚类网络分析，揭示研究热点和演化进程；再进行研究趋势分析，包括Time Line时线视图分析和关键词突现分析；最后对本文内容进行总结。
2. 研究方法与数据来源
数据来源：本文研究样本来自中国知网，检索关键词为“供应链协同”的文献，并限定出版来源为中文核心期刊，包括“SCI来源期刊”、“EI来源期刊”、“核心期刊”、“CSSCI”，期刊年限设定为“2002~2024”。为保证样本与本文研究契合，在选定的文献中进一步筛选，最终选定截至2024年9月16日的1396篇文献，通过CiteSpace进行预处理得到本文的数据源。
研究方法：文献计量是对文献进行数学与统计分析，通过知识数据可视化，可以揭示特定研究领域的作者、机构之间的关系，帮助学者了解该领域的研究热点和研究前沿，厘清研究趋势。目前常用的文献计量软件包括CiteSpace、SCI2和Gephi等。本文所使用的CiteSpace由华人学者陈超美博士基于JAVA语言开发，是一款具备一站式功能，集成共引、合作网络和演化趋势检测等多功能于一体的可视化分析软件，能够在文献样本中总结和归纳出研究脉络、研究热点与未来趋势[4]。
3. 文献统计分析
3.1. 发文量趋势
论文的发表状况是评估研究领域发展阶段的一项重要指标，也能够反映学者们对该研究的热度。通过统计不同年份的发文量可以绘制出供应链协同研究领域的总体增长趋势。
各个年份的中文文献发文量如图1所示，其中，中文核心数据库中出现的第一篇关于供应链协同的文献产出于2002年，此后文献数量总体上呈稳步递增的趋势，2020年后，保持每年大于100篇的高产出量，可见随着全球经济发展和贸易自由度提升，供应链协同仍是物流管理领域的研究热点。
Figure 1. Trend in the number of articles published in the field of supply chain collaboration, 2002~2024
图1. 2002~2024供应链协同领域发文量趋势图
3.2. 主题分布
通过研究文献样本的主题分布，可以大致了解供应链协同领域的热点和方向。本文献样本的主题统计如表1所示，由于一篇文献拥有多个主题，因此文献数总和大于样本数总和。主题数量中“供应链协同”“供应链”“供应链协同管理”“协同创新”“策略研究”占据前五名。如表1所示，学者普遍关注研究供应链协同创新、管理策略、优化和协同机制，并进行了广泛的实证研究。
Table 1. Distribution of topics in supply chain collaboration research
表1. 供应链协同研究的主题分布
序号 |
主题名称 |
文献数量 |
占主题频次总数(1965)的比例 |
1 |
供应链协同 |
988 |
50.28% |
2 |
供应链 |
411 |
20.92% |
续表
3 |
供应链协同管理 |
45 |
2.3% |
4 |
协同创新 |
44 |
2.23% |
5 |
策略研究 |
31 |
1.57% |
6 |
优化研究 |
30 |
1.52% |
7 |
协同机制 |
29 |
1.47% |
8 |
实证研究 |
27 |
1.37% |
9 |
协同发展 |
25 |
1.27% |
10 |
产业链 |
22 |
1.12% |
3.3. 研究机构统计分析
研究机构统计分析能够评估各机构在供应链协调领域的影响力和研究水平。供应链协同研究的主要研究机构前10如表2所示，华中科技大学发表文献最多，总计65篇，说明其对供应链协同十分关注并作出较大贡献，随后是北京交通大学(39篇)、武汉理工大学(37篇)、山东大学(26篇)和重庆大学(26篇)。
机构与机构之间的连线数量体系机构之间的合作程度，如图2所示，华中科技大学和北京理工大学、同济大学、东南大学等保持紧密的合作研究，形成稳定的核心机构合作研究群，而山东大学、哈尔滨工业大学等独立研究机构更注重校内合作。文献计量统计能够简明地识别出该研究领域作出贡献的学术机构，有助于促进学术交流。
Figure 2. Distribution of organisations in the field of supply chain collaboration
图2. 供应链协同领域机构分布
Table 2. Institutional distribution of supply chain collaboration research
表2. 供应链协同研究的机构分布
序号 |
研究机构 |
发文量 |
1 |
华中科技大学 |
65 |
2 |
北京交通大学 |
39 |
3 |
武汉理工大学 |
37 |
4 |
山东大学 |
26 |
5 |
重庆大学 |
26 |
6 |
天津大学 |
22 |
7 |
东北大学 |
27 |
8 |
燕山大学 |
16 |
9 |
同济大学 |
16 |
10 |
上海交通大学 |
12 |
3.4. 学科分布
来自不同学科的学者从多样化的角度研究了供应链协同问题，使得供应链协同领域不断涌现出新的研究成果。如图3所示，供应链协同是一个多学科研究领域，其中大部分文献属于企业经济。此外，主要涉及工业经济(409篇)、宏观经济管理与可持续发展(317篇)、贸易经济(153篇)。可见学者们通过经济学研究，借助计算机技术和数学方法，将理论知识广泛应用于农业、邮政、贸易、汽车制造业和建筑业，而经济各学科文献总量之和大于样本数，说明供应链协同是多学科交叉研究领域。
Figure 3. Distribution of disciplines in the field of supply chain collaboration
图3. 供应链协同领域学科分布图
4. 研究主题可视化分析
4.1. 关键词共现分析
关键词是对一篇文献的中心主题和内容的凝练，利用关键词共现分析，可以识别出文献中频繁出现的概念，帮助了解该领域的研究发展。节点和连线是CiteSpace可视化图谱的主要组成部分，节点数量N表示关键词频次，节点大小反映关键词出现的频率，节点颜色深浅表示研究的时间分布，连线表明两节点之间的共现强度，某一节点的连线数较多，表明强度越大。图4利用CiteSpace进行关键词共现，绘制出的知识图谱中有N = 517个节点，E = 790条连线，密度为0.0059，表明节点之间的联系比较分散。关键词共现图谱表明供应链协同领域的研究内容丰富，网络错综复杂，涉及范围较广。主要研究内容包括协同机制、协同创新、信息共享、电子商务、知识创新等主题。
Figure 4. Co-occurrence network of keywords for supply chain collaboration research 2002~2024
图4. 2002~2024供应链协同研究关键词共现网络
供应链协同高频关键词前10如表3所示，提取关键词有助于识别文本的主题，利用共现分析能够总结文献样本的知识结构。表3中除供应链中心性为0.74，其余关键词中心性在0.1以下，表明现阶段供应链协同的研究主要集中在各细分领域。
Table 3. Keyword word frequency and centrality
表3. 关键词词频与中心性
频次 |
中心性 |
关键词 |
频次 |
中心性 |
关键词 |
267 |
0.74 |
供应链 |
20 |
0.02 |
电子商务 |
105 |
0.07 |
协同 |
19 |
0.04 |
制造业 |
42 |
0.04 |
协同创新 |
16 |
0.01 |
知识创新 |
32 |
0.03 |
协同机制 |
16 |
0.01 |
产业集群 |
31 |
0.04 |
信息共享 |
16 |
0.01 |
协同发展 |
4.2. 关键词聚类网络分析
聚类分析基于关键词共现，以共现强度为计量单位，对关键词进行分类和聚合，进而构建出相应的主题词，利用这种方法，能够将节点划分为群集。本文利用CiteSpace对关键词共现结果进行聚类，使用LLR (对数斯然算法)进行优化排布。得到供应链协同的关键词共现网络聚类图(图5)，其中，模块值Q值和平均轮廓值S值是衡量图谱绘制效果的两个指标，Q > 0.3、S > 0.5时，表明聚类结构显著且合理。S > 0.7时，聚类结构具备高效率和高可信度。图5显示Q = 0.6509，S = 0.9184，表明本次聚类结果较为显著，可信度高，具有研究意义。前十个聚类群集分别为#0“协同”、#1“协同创新”、#2“协同机制”、#3“协同管理”、#4“制造业”、#5“智能制造”、#6“协同学”、#7“跨境电商”、#8“信息平台”、#9“协同合作”。
Figure 5. Clustered network diagram of supply chain collaboration studies 2002~2024
图5. 2002~2024供应链协同研究聚类网络图
5. 研究趋势分析
5.1. Time Line聚类时线视图分析
关键词共现网络聚类的时线视图如图6所示，聚类时线视图是在一条时间线上将每个聚类的研究主题按出现顺序排列，能够直观地反映随时间变化的研究热点演化进程[5]。其中，最早期出现的供应链协同论文是在2002年，随着2001年中国加入世贸组织，促成了第一批供应链协同文献的产生，这是相关研究的萌芽期。2002~2010年是供应链协同研究的增长期，学者们的研究内容更加多元，出现了大量的研究成果，这为供应链领域的长期发展奠定了基础，在此期间围绕协同学，学者们探讨了协同管理的机制和创新路径。2010~2015年，供应链协同研究热度稍有退却，但也产生了如产业链、物联网等重点研究内容，此阶段为调整期。2015年之后，供应链研究进入了稳步发展的时期，随着信息技术的迅速更迭，学者们将供应链协同与大数据、云平台、人工智能、智能制造联系起来，随着国家对绿色制造的倡导，绿色创新也成为一个研究热点。关键词聚类的时线视图能够很好地体现学者们的研究切入点，从萌芽期对理论、定义的探讨到稳定期对理论与实际产业融合的研究，使得供应链协同的研究逐渐与产业需求相结合，落实于企业的供应链管理活动。
Figure 6. Timeline view of clustering of supply chain collaboration studies 2002~2024
图6. 2002~2024供应链协同研究聚类时线视图
5.2. 关键词突现分析
Figure 7. 2002~2024 supply chain collaboration research keywords emergence map
图7. 2002~2024供应链协同研究关键词突现图
突现词是某段时间内相较于其他词汇，出现频率突然增加或减少的一类词汇，分析突现词的突变值与突现期可以识别新兴研究内容，了解2002年到2024年不同阶段对供应链协同研究的研究轨迹。本文借助CiteSpace进行供应链协同领域的突现分析，得到如图7所示的18个突现词。可以将国内对供应链协同的演化分为三个阶段，第一阶段是2005年~2015年，主要关注供应链的协同和创新，并引入遗传算法，对供应链协同的概念、内涵和维度展开研究。第二阶段是2015年~2021年，其中共现强度最强、持续时间最长的关键词是“协同创新”，其突现强度为7.63，突现起始时间是2016年，目前相关研究仍在继续，持续时间为8年。学者们开始深入探究供应链协同，如何与大数据、区块链、智能制造相结合成为热点话题。第三阶段是2021~2024年，近年来突现时间较为相近的关键词包括：协同发展、需求预测、产业链、库存管理、跨境电商，说明需求预测和库存管理是研究供应链协同的主要落脚点，由于新冠疫情的出现，导致供应链在面对突发状况时面临一定风险，有中断的可能性，如何保持安全、在短时间内快速作出反应并恢复到原始状态成为学者们关注的问题[6]。
6. 结论
供应链协同是物流供应链领域关注度较高的一个问题，涉及企业经济、工业经济、宏观经济研究、计算机信息技术等多个学科，并实际应用于多个行业，如农业、智能制造、跨境电商、建筑业等[7]。本文利用可视化知识图谱分析工具CiteSpace软件对来自中国知网的1386篇中文文献进行统计分析，时间跨度为2002年到2024年，梳理了该领域的知识结构和主题演化进程，得出以下结论：
第一，从2002年到2024年，供应链协同领域的发文趋势呈稳步递增，2020年后保持每年发文量高于100篇的趋势，可见学者对于供应链协同研究的重视。
第二，发文机构主要是国内高校的经济与管理类学院，机构之间的合作较少，不利于学科交叉、信息共享和研究成果的转化。
第三，由聚类时线视图分析可知，供应链协同研究呈现阶段演化特征，研究前期是概念形成阶段，学者们更注重理论研究，包括对供应链和协同学的知识整合，协同机制和协同创新的探讨，后期学者们进行了广泛的实证研究，更注重供应链协同与大数据、人工智能的结合，以及供应链协同在电子商务、制造业、邮政、农业等行业的技术应用。
第四，目前供应链协同有三个研究方向，一是将供应链管理与大数据、人工智能融合，借助越来越先进的信息技术实现制造智能化；二是响应国家绿色号召，进行绿色创新，打造低碳供应链；三是将供应链协同应用于制造业、电子商务，提升库存管理、需求预测水平等[8]。
本文采用文献计量的方法对中文核心期刊文献进行可视化分析，但CiteSpace无法进行参考文献共被引分析。同时，检索的关键词和计量方法也存在固有缺陷，没办法完全反映国内供应链协同的研究热点和未来趋势，未来的研究可以结合国外数据库对于供应链协同的研究，与国内研究进行对比分析，发现国内外研究热点和演变进程的不同之处。
NOTES
*第一作者(通讯作者)。