国内供应链绩效评价研究进展及热点可视化分析论文

 

　　【关键词】供应链,绩效评价,CiteSpace,可视化分析

 

　　2017年10月，党的十*大报告首次提出要在现代供应链等领域培育新增长点、形成新动能，标志着“现代供应链”正式上升为国家战略[1]。2022年12月，国务院办公厅印发《“十四五”现代物流发展规划》[2]，提出要提高供应链精细化管理水平，提高供应链资源整合能力，创新供应链协同运营模式，拓展物流业态。随着我国经济的发展及全球经济一体化进程的加快，供应链管理的重要性日益凸显，而企业可以通过优化供应链实现可持续发展。绩效评价是供应链管理中的关键环节，涵盖从独立组织到整个供应链系统的全面评价，并作为一种监督和激励机制，促进供应链节点企业间建立高效的协作关系[3]。合理的绩效评价有助于企业准确掌握供应链发展状况，帮助企业及时识别出供应链中的薄弱环节，从而采取改进措施，确保提升产品流通的水平，保障供应链的高效运作[4]。

 

 

　　1.1数据来源

 

　　本次研究的主要数据来源于中国知网（CNKI）数据库，具体检索内容围绕“供应链绩效评价”主题展开。为确保数据的权威性和广泛性，研究所选取的文献类别涵盖了多个重要的学术数据库，包括SCI、EI、北大核心期刊、CSSCI以及CSCD五大核心数据库。这些文献类型为研究供应链绩效评价提供了多维度的参考价值，确保了数据的学术性和完整性。

 

　　本次检索覆盖的时间范围为2000年1月1日至2023年12月31日，确保了对过去二十多年相关文献的全面审视和分析。初次检索共获取了686篇与供应链绩效评价相关的文献。通过进一步筛选和去除重复、不相关或质量不达标的文献后，得到392篇有效文献。文献的筛选过程严格按照研究需求和质量标准进行，以确保每篇文献都能够对供应链绩效评价的研究产生实际的参考意义和贡献。为了后续分析的便利，所有文献均以RefWorks格式导出。

 

　　1.2研究方法

 

　　本研究主要以CiteSpace（6.2.R7版本）为基础，采用默认Cosine算法，设置时间间隔为2000年1月至2023年12月，时间切片为1年进行制图。通过“年发文量分析”“机构共现分析”“关键词共现分析”“关键词聚类析”以及“关键词突现分析”等功能进行可视化分析，确定供应链绩效评价研究领域核心机构、热点问题及研究趋势，并绘制出对应的供应链绩效知识图谱。

 

 

　　2.1年发文量分析

 

　　文献发文量数据可以反映出该领域的整体发展水平，2000年至2023年发文量变化趋势详见图1。

 

 

　　从整体发文量来看：2000-2002年，该领域的发文量不高，关注者较少，表明此时处于研究初始阶段。2003-2007年，发文量持续高速增长，在2007年达到了最高值，是整个研究阶段的最高峰，由此可以看出，这一阶段为研究探索时期。随即在2008年后，发文量波动不大，年均发文量为27篇。2014-2016年发文量逐渐下降，2015年下降至14篇，2017年有所回升，达到22篇。2018-2023年发文量显著回落，主要原因可能是该研究领域趋于饱和，进入研究瓶颈期。

 

　　2.2机构共现分析

 

　　对供应链绩效评价研究主题的机构网络知识图谱分析如图2所示，2000-2023年在该领域发表文献的机构有316个，主要集中在高校，其中发文量排名前10的机构如表1所示。

 

　　从中心性分析、发文数量可以看出，天津大学、西安理工大学、上海海事大学、同济大学等为核心研究机构，共同引领供应链绩效评价相关研究的发展，具有较大的学术影响力，但在各自的研究领域上存在差异。天津大学（11篇）在供应链绩效评价方面的研究主要集中在以下两个方面。首先，构建了适应我国SCM绩效评价的指标体系，其中的多级动态模糊综合评价方法实现了对多指标的实时动态评价，这一方法解决了传统评价方法不能及时反映业务变化的问题[5]。其次，利用平衡计分卡(BSC)与未确知集理论(US)建立基于BSC-US的综合评判供应链绩效评价模型，并对供应链绩效进行分析与评价，这一指标体系为供应链绩效评价研究提供了新的理论视角[6]。西安理工大学的研究主要分为两方面。一是提供了一种绿色供应链管理绩效评价指标体系的思路，丰富了该领域理论体系[7]。二是基于粗糙集和BP神经网络建立了供应链协同管理绩效预测模型，为供应链管理提供了一种新的预测工具[8]。

 

　
 

　　对机构间的中心性进行深入分析后发现，大多数机构中介中心性为0，表明机构间的沟通与合作并不密切，机构之间没有发挥出桥梁与中介的作用，学术网络尚未呈现出应有的复杂性。

 

　　2.3关键词共现分析

 

　　关键词共现分析侧重于文献中频繁出现的关键词和术语，以揭示它们之间的关系。对研究领域关键词的词频进行分析的目的是展示文献的主题，构建研究之间的关系，从而明确学科的研究热点[9]。在关键词共现网络图谱中，1个节点表示1个关键词，节点大小和中心度值表示关键词的重要程度及其关联性，能够更准确地反映供应链绩效研究的热点与未来的发展动向。

 

　　如图3所示，本研究中供应链绩效评价关键词有318个节点和432个连接，表2则列出了前20个计数最高的关键词及其中心性。结合图3与表2可以看出，我国供应链绩效评价研究的高频关键词有“绩效评价”“供应链”“供应链管理”“绿色供应链”“指标体系”“平衡记分卡”“层次分析法”等。

 

　

 

　　这表明，国内学者的研究方向主要聚焦于供应链管理与绩效评价的综合分析、绿色供应链绩效评价指标体系构建以及低碳背景下的供应链绩效评价研究。研究中涉及的对象主要有平衡记分卡、层次分析法、模糊综合评价、主成分分析、SCOR模型等多类指标体系构建方法，说明对诸类研究方法的探索也是该领域重要研究方向。

 

　　2.4关键词聚类分析

 

　　关键词聚类分析是采用聚类统计的方法，对相似研究议题进行主题提炼，以获得给定领域的知识结构，并推测未来潜在的研究方向。本文利用CiteSpace中的LSI算法对关键词进行聚类，时间切片设为1年，以关键词共现分析为基础对关键词进行聚类分析。如图4所示，聚类群组有10个，依次为绩效评价(#0)、数学模型(#1)、绿色供应链(#2)、供应链管理(#3)、指标体系(#4)、供应链绩效(#5)、供应链金融(#6)、农产品供应链(#7)、评价指标体系(#8)、平衡计分卡(#9)。

 

 

　　CiteSpace知识图谱需要根据聚类效果做出多次绘制，主要依据聚类模块性指数Q值和聚类轮廓性指数S值[10]。在本研究的聚类分析中，模块值Q=0.8516，平均轮廓值S=0.9745，可以看出供应链绩效评价关键词聚类网络以及社区结构显著，也表明聚类结构集中，聚类高效且可靠（Q值大于0.3意味着社区结构显著，S值超过0.7则表明聚类高效且可靠，S值在0.5以上通常被认为聚类合理）[11]。如图5所示，轮廓值均大于0.9，说明聚类高效。

 

 

　　2.5关键词突现分析

 

　　关键词爆发之间的时间间隔用时间轴上的深色部分表示，代表爆发的起始年份、结束年份和持续时间，爆发强度高的节点一般被视为研究发展的转折点和里程碑[12]。

 

 

　　供应链绩效评价研究关键词突现图如图6所示，国内关键词出现最早的是集成化供应链、供应链管理、敏捷供应链。持续时间最久的是低碳供应链（6年），突现强度最高的是绿色供应链（3.19），表明在国家“碳达峰”“碳中和”大背景下，面对“双碳”目标的刚性要求，供应链行业也面临着更高的碳排放标准。准确评估现阶段供应链的综合绩效，在保证供应链整体运行效率的同时，提高供应链的绿色可持续性，已成为实现“双碳”目标的重要举措[13]；近几年较为活跃的是“互联网+”、供应链金融、农产品供应链等关键词，表明当前学者对于供应链绩效评价的研究聚焦于：①在大数据背景下，供应链的绩效评价逐步向数字化研究发展，寻求实现多源信息处理、传输和共享的供应链视野。对供应链及ERP绩效评价相关要素和方法的探索，寻求将互联网与传统供应链模式深入融合的信息化途径，为供应链企业提供高效的整合应用平台和实质性回报[14]。②对于农产品供应链研究，我国农产品流通体系建设一直缺乏有效的整体规划，即便在国家政策以及资金的加持下，依然未能达到预期效果。在此背景下，农产品流通规模较小，使农户时常面临收入不稳定以及市场风险。随着现代流通技术的迅猛发展，近五年学者们也在研究提升农产品流通供应链绩效的有效方法。例如，BP神经网络评价模型拥有能够同时对定性及定量指标进行评估、指标体系丰富、研究过程简单等优点，且评估农产品流通供应链绩效时，能够显著减少工作量，同时减弱偶然误差对结果的影响，因此，随着BP神经算法精度的提升，供应链绩效评价中BP神经网络的应用将更加广泛[15]。在农商互联背景下，针对农产品供应链绩效评价指标体系，构建了PCA-DEA-TOPSIS三阶段集成模型，验证了该三阶段集成模型的可行性和有效性，为农产品供应链优化调整决策提供了一定的参考依据[16]。

 

 

　　本研究通过CiteSpace软件对CNKI数据库2000-2023年供应链绩效评价领域进行可视化计量分析，得到如下主要结论：供应链绩效评价研究主要集中在高校，天津大学、西安理工大学等核心研究机构具有较大学术影响力，但各机构间的合作不密切，学术网络结构尚不够完善。关键词共现、聚类分析结果显示，该领域研究主要集中在供应链管理与绩效评价的综合分析、绿色供应链的指标体系构建等方面，模糊综合评价、主成分分析等评价方法也是该领域的研究热点。

 

　　供应链绩效评价的研究仍存在广阔的空间，未来几年的研究可以从这几个方面进行深入探索：①进一步加快绿色供应链的构建与优化，使企业实现更为环保的运营模式，从而推动社会整体向可持续发展的方向转型。②充分利用大数据、物联网、区块链等技术，使数字化技术在供应链绩效评价中的应用更加广泛。③在农产品、医药等领域，由于其独特的行业特点和运作模式，应采取有针对性的绩效评价方法来解决此类供应链的特殊性问题。④为了提高供应链的韧性和抗风险能力，应强调韧性指标绩效评价体系的重要性，提高供应链在面对冲击时的能力。

 

 

　　［1］路红艳.改革开放40年内贸流通发展实践与理论创新[J].商业经济研究，2019（10）：5-8.

 

　　［2］中国政府网.国务院办公厅关于印发“十四五”现代物流发展规划的通知[EB/OL].(2022-12-15)[2024-10-06].

 

　　［3］董文心，王英，张悦，等.基于DEMATEL-相关性分析和VIKOR-灰色关联分析的供应链绩效评价模型研究[J].科技管理研究，2018，38（09）：191-197.

 

　　［4］王国兴，李思奇.基于熵权法和BP神经网络的农产品供应链绩效评价研究[J/OL].兰州财经大学学报，1-13[2024-11-07].

 

　　［5］李贵春，李从东，李龙洙.供应链绩效评价指标体系与评价方法研究[J].管理工程学报，2004（01）：104-106.

 

　　［6］张径，史文利，高天宝,等.基于BSC-US的供应链绩效评价研究[J].统计与决策，2009（07）：164-166.

 

　　［7］史成东，陈菊红.基于启发式属性约简和神经网络的供应链协同管理绩效预测[J].科技管理研究，2009，29（03）：283-286.

       ［8］张华伦，冯田军，董红果.绿色供应链管理绩效评价研究[J].情报杂志，2006（06）：42-44.

 

　　［9］Geng Y,Zhang X,Gao J,et al.Bibliometric analysis of sustainable tourism using CiteSpace[J].Technological Forecasting and Social Change,2024,202:123310.

 

　　［10］陈悦，陈超美，刘则渊,等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究，2015，33（02）：242-253.

 

　　［11］唐青叶，贺靓.“对外话语体系”研究热点与前沿的可视化分析[J].北京科技大学学报（社会科学版），2019，35（04）：1-8.

 

　　［12］吴发亮，裴雅楠，范志国,等.基于CiteSpace的亚麻籽系统研究及产品开发研究进展[J/OL].中国油脂，1-17[2024-11-06].

 

　　［13］Huang X,Lu X,Sun Y,et al.A comprehensive performance evaluation of Chinese energy supply chain under“double-carbon”goals based on AHP and three-stage DEA[J].Sustainability,2022,14(16):10149.

 

　　［14］黄浩岚，梅青，师银萍.“互联网+”环境下供应链级ERP运作绩效评价[J].财会月刊，2017（14）：44-50.

 

　　［15］曹晔.基于BP神经网络的农产品流通供应链绩效评价研究[J].商业经济研究，2021（11）：134-137.

 

　　［16］丁宝成，孔令凤.农商互联背景下的农产品供应链绩效评价[J].制造业自动化，2023，45（01）：85-90.