1. 引言
随着全球数字经济与电子商务的深度融合，电商经济已成为推动消费升级与产业转型的核心力量[1]。物流作为连接电商交易与终端用户的关键环节，其运作效率和服务质量直接影响电商经济的整体竞争力。然而，传统物流系统在应对电商爆发式增长所带来的海量订单、个性化配送及逆向物流等挑战时，常因数据孤岛和系统割裂导致信息断层、资源错配与响应滞后，例如在促销高峰期出现区域性爆仓与运力不足并存的矛盾。
在此背景下，大数据技术凭借其在数据采集、存储、处理与分析方面的优势，为电商物流的精准预测、智能调度与全程可视化提供了技术支撑。通过数据驱动，电商平台能够实现库存动态优化、路径实时规划、需求精准预测及用户体验提升，进而推动电商经济向更加智能化、柔性化和绿色化的方向发展[2]。商务部等9部门于2021年联合印发的《商贸物流高质量发展专项行动计划(2021~2025年)》明确提出，需通过数字化、智能化与网络化手段构建现代商贸物流体系，以支撑城乡消费升级与国内国际双循环格局[3]。
本文运用CiteSpace软件，系统梳理近十年来电商物流与大数据融合领域的研究成果，旨在揭示该领域的研究热点、发展脉络与未来趋势，为电商企业优化物流布局、提升供应链韧性，以及为政府部门制定相关产业政策提供理论参考。
2. 数据来源与研究方法
2.1. 数据来源
本文的文献数据来源于中国知网(CNKI)中文数据库，时间跨度为2014年至2024年。为准确捕捉该领域的核心议题与研究热点，检索以“物流”作为主题，“大数据技术”作为关键词，以确保检索结果的相关性与准确性。在文献筛选过程中，将文献类型限定为学术期刊。同时，为进一步保障数据质量，剔除了与研究主题无关的文献、会议论文及新闻报道。经过逐层筛选，最终得到与主题高度相关的有效文献共计456篇。
2.2. 研究方法
本文采用文献计量方法，对CNKI中文数据库中相关文献进行系统分析，并运用CiteSpace可视化工具，揭示大数据技术在物流领域的研究热点与发展趋势。通过定量计算与统计分析，生成了关键词共现、聚类和突现等一系列科学知识图谱，从宏观层面清晰呈现了该领域的研究现状、热点主题、演化路径及未来发展方向。
3. 期刊文献的可视化分析
3.1. 文献发表概况分析
Figure 1. Annual distribution of research literature from 2014 to 2024
图1. 2014~2024年研究文献年度分布
任何学科的演进都仰赖于理论体系的构建，某一时期的文献发表数量正是该学科发展态势与趋势变迁的重要表征。本次检索共获得456篇文献，经统计分析得出大数据技术在电商物流领域研究的年度发文趋势如图1所示。本研究将该趋势划分为三个阶段：第一阶段(2014~2016年)是电商经济快速成长背景下大数据技术在物流领域的初步探索期。随着网络零售规模持续扩大，电商平台逐渐意识到物流效率对用户体验的关键影响，大数据技术开始被尝试性应用于物流路径优化及仓储管理等环节。然而，由于相关技术尚未成熟、数据积累有限，实际应用深度与广度不足，年发文量虽呈现缓慢增长，仍处于较低水平，体现出该阶段大数据与电商物流的结合仍处于萌芽状态；第二阶段(2017~2021年)伴随电商经济的全面繁荣与消费升级，大数据技术在电商物流中进入广泛应用阶段。电商平台为实现精准配送、降低物流成本，积极推动智能仓储、动态路由规划及供应链协同等大数据方案的落地[4]。以Hadoop、Spark为代表的数据处理工具逐渐成熟，进一步加速了技术融合。在此背景下，相关研究显著增多，2021年发文量达到峰值，显示出电商经济的强劲驱动力与研究领域的高度活跃；第三阶段(2021~2024年)电商经济进入存量竞争与高质量发展阶段，大数据技术在基础物流环节的应用趋于普及，研究热点逐渐转向人工智能、物联网等技术与大数据的融合应用[5]。尽管年发文量有所回落，但研究内容更加聚焦于智慧供应链、绿色物流、跨境物流等细分场景，反映出电商行业对物流系统智能化、精细化和可持续性的新要求。同时，宏观经济环境与科研资源分配的变动也对研究节奏产生了一定影响。
3.2. 作者合作分析
在科学研究中，论文作者是科研活动的核心主体，其发文数量及合作模式对识别特定领域内的核心学者及其合作网络具有重要意义。将相关文献数据导入CiteSpace后，可通过生成作者知识图谱进行分析。如图2所示，图中节点代表作者，节点之间的连线表示作者间的共现关系，连线粗细反映合作强度，从而有助于辨识核心作者及其群体合作结构。通过图谱分析可见，该领域内发文量较多的作者包括初叶萍、雷海、刘宇、于洋等(均发文2篇)，其余大多数作者仅发表1篇文献。根据普赖斯定律，核心作者的发文量阈值应满足
，代入Nmax = 2，计算得N ≈ 1.06，因此发文量不少于2篇的作者可被视为高产作者。据此标准，本研究范围内国内高产作者共计14位，其累计发文量为28篇，低于普赖斯定律所规定的50%发文量占比标准。这表明该研究领域尚未形成核心作者群体。
Figure 2. Visualization analysis of author collaboration network in academic literature from 2014 to 2024
图2. 2014~2024年学术文献作者合作网络可视化分析
4. 研究热点与趋势分析
4.1. 研究热点分析：关键词共现网络
通过CiteSpace对大数据技术在电商物流领域应用研究的相关文献进行关键词共现分析，得到关键词共现图谱(图3)及高频关键词统计表(表1)。关键词共现可用于识别某一领域的研究热点：关键词在文献中出现频次越高，其在共现图谱中对应的节点越大；中心度越高，则表明该关键词越重要，且与其他关键词的关联性越强。关键词共现图谱(图3)与高频词统计(表1)表明，“大数据”、“电子商务”、“智慧物流”和“跨境电商”等是核心议题。
Figure 3. Keyword co-occurrence map
图3. 关键词共现图谱
Table 1. Statistical table of high-frequency keywords
表1. 高频关键词统计表
关键词 |
频次 |
中心度 |
首次出现年份 |
关键词 |
频次 |
中心度 |
首次出现年份 |
大数据 |
216 |
0.67 |
2014 |
跨境电商 |
13 |
0.13 |
2018 |
大数据技术 |
122 |
1.07 |
2015 |
人工智能 |
13 |
0.07 |
2018 |
智慧物流 |
38 |
1 |
2015 |
供应链管理 |
11 |
0.2 |
2018 |
电子商务 |
27 |
0.4 |
2017 |
创新 |
10 |
0.44 |
2016 |
应用 |
24 |
0.06 |
2016 |
冷链物流 |
9 |
0.14 |
2018 |
物流 |
23 |
0.58 |
2015 |
物流配送 |
9 |
0.04 |
2014 |
物流管理 |
22 |
0.07 |
2020 |
大数据时代 |
8 |
0.06 |
2018 |
物流企业 |
19 |
0.4 |
2014 |
管理模式 |
7 |
0.01 |
2019 |
供应链 |
16 |
0.07 |
2018 |
优化策略 |
6 |
0.1 |
2019 |
农产品 |
15 |
0.21 |
2017 |
互联网 |
6 |
0.07 |
2017 |
4.2. 研究主题分析：关键词聚类映射
为更直观地呈现大数据技术在物流领域的研究热点，本文基于关键词共现关系进行了聚类分析(图4)。关键词聚类分析是一种基于多元统计的文献分类方法，它依据关键词特征将文献划分至不同类别，从而揭示相关研究主题与热点。该方法使得同一聚类内的文献具有较高的同质性，而不同聚类之间则表现出明显的异质性。如图4所示，主要聚类包括大数据技术、人工智能、智能交通、智慧物流、供应链管理、冷链物流等，反映了该领域的研究重点。
在本研究中，模块值(Q值)为0.8519，明显大于0.3的阈值，表明聚类结构显著，网络社团划分质量良好；平均轮廓值(S值)为0.9127，远高于0.7的阈值，说明聚类结果具有较高的可信度。由此可见，关键词聚类所形成的模块划分较为合理。每个聚类中的文献在研究方向、重点议题与主要内容方面均表现出较强的内部一致性，符合聚类的基本要求，有效揭示了该领域研究文献的特征与内在结构。
Figure 4. Keyword clustering map
图4. 关键词聚类图谱
4.3. 研究趋势分析：关键词突现探测
关键词突现可用于识别某一领域中“研究热度的爆发性增长”，其分析维度包括突现开始年份(Year)、突现强度(Strength，强度越高代表热度上升越显著)以及时间跨度(Begin–End)，从而揭示研究前沿与电商物流融合发展的演进规律(图5、图6)。
2014年至2015年电商起步推动物流数据化萌芽。在电商经济初步兴起阶段，关键词如“物流企业”(2014年突现，强度2.7)、“物流配送”(强度1.23)和“物联网”(强度1.17)开始受到关注。这一时期，电商平台规模扩张带动了对物流效率的初步需求，物联网技术作为数据采集与传输的基础，开始应用于电商仓储与末端配送环节，支持了订单跟踪与路由优化，为大数据在电商物流中的系统化应用奠定了基础[6]。
2015年至2018年电商竞争深化拓展大数据应用场景。随着电商市场进入高速成长期，竞争重点逐渐转向用户体验与运营效率，关键词如“智慧营销”(2015年突现，强度1.35)、“精准营销”(强度1.71)、“跨境电商”(强度2.28)等相继突现。这些关键词反映出，电商平台不仅将大数据用于内部物流优化，更延伸至消费者行为分析、个性化推荐及跨境供应链协同等领域。同时，“大数据时代”(强度1.08)与“物流业”(强度1.46)等关键词的兴起，标志着大数据已成为推动整个电商物流体系数字化转型的核心认知与行业共识[7]。
2019年至2024年电商高质量发展驱动技术融合与场景细分。伴随电商经济进入存量竞争与高质量发展阶段，关键词如“人工智能”(强度2.04)、“大数据分析”(强度1.28)和“物流管理”(强度3.04)突现强度持续居于高位，体现出大数据技术与人工智能不断融合，共同赋能于电商物流的管理决策与全链路优化。另一方面，“农产品”(强度1.66)、“农村”(强度1.02)与“众包物流”(强度1.02)等关键词的兴起，则呼应了电商渠道下沉、农产品上行及即时配送等新兴业态的发展需求，显示出大数据在支持农村电商、生鲜供应链及共享物流模式创新中的关键作用[8]。这一阶段，研究呈现出技术集成深化与垂直场景持续拓展的双重特征，精准呼应了电商经济对物流系统智能化、社会化与细分化的演进要求。
Figure 5. Knowledge correlation map of logistics, big data and other related fields from 2014 to 2024
图5. 2014~2024年物流与大数据等领域知识关联图谱
Figure 6. Keyword burst map
图6. 关键词突现图谱
5. 结论
自2014年起，伴随中国电商经济的迅猛发展，大数据技术在物流领域的研究持续活跃，年度发文量稳步增长，展现出该领域较强的学术活力与发展潜力。从研究者合作网络来看，虽已形成一批关注该议题的学者群体，但高产作者数量有限，合作结构相对分散，尚未形成高度协同的核心作者集群，整体上仍处于快速成长与结构塑造期。
研究主题聚焦且层次分明，关键词共现与聚类分析显示，大数据、智慧物流、供应链管理、电子商务、冷链物流、人工智能等构成核心议题。聚类模块值(Q = 0.8578)与平均轮廓值(S = 0.9127)均显著高于阈值，说明聚类结构清晰、主题内一致性高，整体呈现出技术融合与电商业务场景深度交叉的研究特征。
研究热点的演进与电商经济发展高度同步，可分为三阶段：早期(2014~2015)以物联网、物流企业与配送信息化为主，对应电商平台起步阶段对基础物流数据化的初步探索；中期(2015~2018)扩展至智慧营销、跨境电商及“大数据时代”认知升级，体现电商竞争加剧背景下，研究视野从技术工具向营销赋能、跨境供应链等商业环节延伸；近期(2019~2024)则以人工智能、物流管理、农村物流、众包物流为核心，反映电商进入高质量发展阶段后，致力于通过智能技术提升全链路管理效率，并拓展至农村电商、即时配送等新兴场景，积极呼应乡村振兴与共享经济等国家战略。
基于实证分析结果，未来研究可围绕以下具体方向深化探索：其一，鉴于“农村”与“众包物流”的同步突现(突现强度均为1.02)，可重点研究如何构建适配农村地理分散、需求零散特征的数据驱动型众包物流调度模型，以及兼顾效率与公平的运力激励机制；其二，针对“物流管理”的最高突现强度(3.04)与“人工智能”的技术融合趋势，可聚焦智能算法在库存动态优化、路径实时规划中的落地应用难点，探索适配电商复杂履约场景的智能决策支持体系；其三，结合“冷链物流”的聚类主题与“农产品”的场景延伸，可深入研究温湿度数据实时监测、全链条溯源与品质预警的一体化数据解决方案，提升生鲜电商物流的品质保障能力；其四，围绕“跨境电商”与“供应链管理”的核心关联，可探索跨境物流中多语种数据协同、清关流程数字化优化及国际运力资源动态匹配的实现路径。整体来看，大数据技术在电商物流领域的研究正不断深化与多元化，上述具体研究方向既呼应了实证分析中的热点演进规律，也为行业实践提供了更具操作性的探索指引。