零售渠道研究綜述與展望：基于知識圖譜方法

陳遠高，楊水清

（浙江財經大學信息管理與工程學院，浙江杭州310018）

一、引言

“互聯網+”背景下，我國零售業正在經歷新一輪的高速發展以及顛覆性的深刻變革。商務部數據顯示，2007—2016年我國全社會消費品零售總額從9.36萬億元增長到33萬億元[1]，零售行業對宏觀經濟增長的貢獻不斷增大。同時，隨著互聯網與移動互聯網應用的不斷深入，網絡零售業態長期保持高速增長，我國網絡零售總額從2007年的561億元增加到2016年的5.16萬億元[2]，十年間增長了近92倍。網絡零售對傳統零售的巨大沖擊推動了零售商業模式的創新，新型零售方式不斷涌現，線上線下渠道融合趨勢日益明顯。伴隨著新一代信息技術，如云計算、物聯網、大數據等的發展，零售渠道亦不斷變化演進。近十年來，這一主題吸引了眾多研究者的目光。本文應用Citespace知識圖譜軟件，對2007—2016年間中國知網（CNKI）中文文獻數據庫和科睿唯安（Clarivate）英文文獻數據庫中的渠道研究相關文獻進行文獻計量與可視化分析，呈現零售渠道研究主題與研究熱點演變過程，探討未來零售渠道研究發展趨勢。

二、研究數據與研究方法

為完整呈現營銷渠道研究發展過程，本文選取2007—2016年中國知網中文文獻數據庫和科睿唯安社會科學引文索引（Social Science Citation Index，SSCI）期刊數據庫作為數據源。其中，考慮到中國知網數據庫收錄的期刊數量過多，本文將中國知網的文獻來源限定為中文社會科學引文索引（Chinese Social Sciences Citation Index，CSSCI）期刊，并根據不同的主題進行了試檢索，最后確定檢索主題為營銷渠道、銷售渠道、分銷渠道、流通渠道、零售渠道、供應鏈渠道、網絡渠道、在線渠道、線下渠道和傳統渠道，檢索結果得到1 554條數據，再根據文章標題和摘要進行人工篩選，得到618條最終數據；科睿唯安SSCI期刊數據庫的文獻來源限定為期刊文章（Article），語種為英語（English），檢索主題為營銷渠道（Marketing Channel）、銷售渠道（Sales Channel）、分銷渠道（Distribution Channel）、零售渠道（Retailing Channel）以及供應鏈渠道（Supply Chain Channel），檢索結果得到616條數據，再根據文章標題和摘要進行人工篩選，得到495條最終數據。

知識圖譜以知識域為對象，能夠反映知識單元與知識網絡的結構、演化與衍生等復雜關系，并通過圖形化、序列化方法將科學知識展示出來[3]。本文利用Citespace知識圖譜軟件對近十年來零售渠道領域發表的學術論文進行文獻計量和可視化分析。Citespace軟件基于庫恩（Kuhn）范式轉換理論、伯特（Burt）結構洞理論及皮羅利（Pirolli）最佳信息覓食理論等，通過關鍵路徑、最小生成樹及最大期望值聚類算法等[4-5]對文獻共引網絡、作者合作網絡等進行可視化分析，在多個領域的文獻計量分析中得到應用。

三、基于知識圖譜方法的零售渠道研究文獻回顧

基于2007—2016年間發表的618篇CSSCI期刊論文和495篇SSCI期刊論文，應用知識圖譜理論與Citespace可視化軟件，分別從發文數量、高被引論文、作者合作網絡、關鍵詞網絡、關鍵詞聚類、關鍵詞突現以及共被引文獻七個方面對零售渠道研究相關文獻進行回顧和分析。

（一）年度發文數量

2007—2016年兩個數據庫渠道研究相關論文發表情況參見表1。可以發現，2007—2016年間，國內外對渠道研究的關注程度不斷提高，CSSCI期刊年度發文量多于SSCI期刊。2008—2009年，國內外渠道研究論文發文量出現明顯增長。其可能原因在于，2008—2009年受全球金融危機沖擊，電子商務成為拉動全球經濟增長的重要新生力量，全球互聯網及電子商務進入普及應用階段，網絡購物規模迅速擴大，這一趨勢使得國內外學者對零售渠道相關研究產生了更加濃厚的興趣。

（二）高被引論文分析

高被引論文是領域內研究者進行文獻研究的基礎和參照點，能夠反映領域內學術研究的熱點和趨勢。截至2017年10月5日，2007—2016年中國知網CSSCI期刊數據庫中引用次數排名前十的渠道研究論文如表2所示。由表2可以發現，以運籌優化等定量研究方法為主的雙渠道定價、供應鏈協調研究占絕大部分，甚至將范圍擴大到引用次數前三十位的論文也是如此。值得注意的是，清華大學李飛[6]2013年發表的論文《全渠道零售的含義、成因及對策——再論迎接中國多渠道零售革命風暴》也獲得了104次的引用次數。這表明，隨著移動商務的深入發展，在技術驅動與需求拉動的作用下，零售行業的渠道結構和特點正在發生深刻變化，而行業實踐的變遷進一步推動渠道研究與時俱進。

表1 2007—2016年CSSCI和SSCI期刊渠道研究論文發表情況 篇

表2 2007—2016年中國知網CSSCI期刊引用次數排名前十的論文

不過，截至2017年10月5日，2007—2016年引用次數排名前十的渠道研究SSCI期刊論文（參見表3）在研究主題和研究方法上呈現出了不一樣的特點。以渠道關系、渠道信任、渠道結構、渠道沖突與合作等為主題的實證研究與以渠道選擇、渠道定價、服務競爭等為主題的運籌優化研究在引用次數排名前十的論文中數量相當。此外，通過SSCI期刊論文施引文獻的學科類別（Category）共現分析，發現商業（Business）、管理（Management）、經濟（Economics）領域與運籌研究（Operations Research）、管理科學（Management Science）、工程（Engineering）、計算機科學（Computer Science）領域的研究數量總體相近，說明研究者對兩大類主題均比較關注。

（三）作者合作網絡分析

根據2007—2016年度論文作者標注情況，利用Citespace軟件生成作者合作網絡。分別選擇中國知網CSSCI期刊數據庫和科睿唯安SSCI期刊數據庫中每年引用次數排名前50的渠道研究相關論文，最小合作次數（最少共同署名的論文數量）閾值設為2，所生成作者合作網絡中節點間連線的粗細代表作者間合作發文數量的多少。其中，CSSCI期刊作者合作網絡包括77個節點，45條連接；SSCI期刊作者合作網絡包括47個節點，21條連接。可以發現，國內渠道領域研究者已經形成了比較穩定的合作網絡結構。比如，以西安交通大學莊貴軍教授、東北財經大學張闖教授、重慶大學但斌教授等為核心節點的合作網絡結構，其節點中心性（Centrality）指標均大于0.01，合作頻次均在10次以上，充分說明該節點在整個渠道研究者合作網絡中具有重要地位。而SSCI期刊作者合作網絡結構比較松散，作者間合作頻次較低，節點中心性指標均為0，沒有比較明顯和突出的核心節點，其中合作頻次較高的子網絡，如中國科學技術大學的梁樑（Liang L）團隊、南京大學的肖條軍（Xiao TJ）團隊以及香港理工大學的蔡燦明（Choi TM）團隊和鄭大昭（Cheng TCE）團隊，其合作頻次均為4～6次，且節點中心性指標均為0。這在一定程度上說明，SSCI期刊作者尚未形成較為穩定的合作網絡，作者間臨時性合作較多，合作關系比較松散，以部分學者為中心的渠道研究合作網絡還在形成過程中。

表3 2007—2016年SSCI期刊引用次數排名前十的論文

同時，利用Citespace軟件進行國家和地區合作網絡分析，按照第一作者研究機構所在地進行統計，其結果參見表4。SSCI期刊數據庫中渠道研究的區域集中度較高，按照節點中心性指標與發文頻次統計，美國和中國成為排名前兩位的國家。如果將合作者地區信息考慮進來，發文數量集中度還將進一步擴大。很顯然，理論研究離不開行業實踐。美國和中國2015年零售總額分別達到4.7萬億美元和4.4萬億美元[27]，為全球零售總額排名的前兩位，同時兩個國家領先的電子商務企業（如亞馬遜、淘寶等）也在全球網絡零售市場中占據重要地位。

（四）關鍵詞網絡分析

關鍵詞是論文研究主題的重要表征。對關鍵詞出現頻次與變化趨勢的分析可以反映本領域研究熱點聚焦與演變規律。首先，本文以每兩個年度作為一個時間階段，選擇每個時間階段中出現頻率排名前50的關鍵詞。初步運行后形成的關鍵詞網絡分支較多，為使整個網絡能夠更好地凸顯結構上的重要特征，應用路徑搜索算法（Pathfinder）進行網絡修剪[28]。2007—2016年間，CSSCI期刊論文關鍵詞網絡包括185個網絡節點，209條網絡連接，網絡密度為0.012 3；SSCI期刊論文關鍵詞網絡包括140個網絡節點，193條網絡連接，網絡密度為0.019 8。從CSSCI期刊論文關鍵詞網絡可以發現，營銷渠道、流通渠道、供應鏈、渠道沖突等關鍵詞的出現頻次和節點中心性指標呈現出較高的水平；而在SSCI期刊的關鍵詞網絡中，競爭（Competition）、協調（Coordination）、信任（Trust）、營銷渠道關系（Marketing Channel Relationship）、契約（Contract）以及定價（Pricing）等關鍵詞的出現頻次和節點中心性指標呈現出較高的水平。

表4 2007—2016年渠道研究SSCI期刊發文量排名前四的國家

（五）關鍵詞聚類分析

為對所有研究進行領域類別上的識別，應用Citespace軟件對關鍵詞網絡進行K聚類分析。CSSCI期刊關鍵詞聚類經過路徑搜索算法（Pathfinder）修剪后，獲得22個聚類，聚類模塊化指標模塊度（Modularity）為0.848 9，聚類同質性指標平均輪廓系數（Mean Silhouette）為0.598 2，說明聚類結構顯著，信度較高；SSCI期刊關鍵詞聚類結果獲得16個聚類，模塊度為0.744 0，平均輪廓系數為0.541 1，聚類效果合理。剔除較小的聚類后，可以得到較好的聚類結果，具體參見表5。兩類期刊聚類所形成的研究領域是比較吻合的，SSCI期刊關鍵詞聚類結果展示的研究領域比CSSCI期刊更為集中。

（六）關鍵詞突現分析

為發現渠道研究演進過程中的研究前沿，應用關鍵詞突現（Burst Detection）分析進行熱點關鍵詞探測。設定探測模型的γ閾值為0.7，分別獲得CSSCI期刊突現關鍵詞21個，SSCI期刊突現關鍵詞44個，均取排名前20的突現關鍵詞（參見表6）。可以發現，在CSSCI期刊有關渠道問題的研究中，2007—2016年研究熱點從渠道構建、渠道競爭與渠道關系管理、渠道優化整合發展到渠道服務質量與渠道公平，形成了一條清晰的隨時間演進的熱點變遷路徑。其中，圖書與農產品流通領域成為應用研究的焦點，這主要源于圖書在線零售是發展最早、模式最為成熟的電子商務應用領域[29]，也最早受到了研究者的關注；而農產品流通源于國家“三農”戰略對農民增收的持續關注，農超對接、農產品電子商務等新型模式蓬勃發展[30-31]，眾多研究者投身于這一領域。而在SSCI期刊有關渠道的研究中，熱點隨時間演進的趨勢并不明顯，渠道關系、渠道合作與協調、互聯網、渠道整合等在2007—2013年得到重視，2013年之后則缺少明顯的突現關鍵詞。其可能原因在于，國外零售流通行業成熟度高，零售電子商務應用較早，現階段發展速度遠沒有中國來得這樣迅猛，研究者關注的焦點并沒有呈現出明顯的隨時間演進的特點。

表5 關鍵詞聚類結果

表6 2007—2016年CSSCI與SSCI期刊突現關鍵詞分析

（七）共被引文獻分析

為分析渠道研究理論發展的動態結構，通過共被引文獻之間的聯系來揭示理論演進的特點。由于中國知網數據庫中沒有共被引文獻數據，這里僅分析科睿唯安SSCI期刊數據庫2007—2016年共被引文獻的情況。引用495篇渠道研究文獻的論文達到16 482篇。以每兩個年度作為一個時間階段，按照最小被引次數C=3，最小共被引次數CC=4的閾值進行文獻抽取，運用路徑搜索算法（Pathfinder）進行修剪后，可以獲得由98個網絡節點、106條網絡連接組成的共被引文獻網絡，其網絡密度為0.022 3。利用K聚類算法進行聚類，獲得聚類模塊化指標模塊度（Modularity）為0.771 6，聚類同質性指標平均輪廓系數（Mean Silhouette）為0.566 8，說明聚類結構顯著，信度較高。從聚類結果可以發現，渠道研究的主題呈現出非常有趣的三類：一是新興的渠道問題，包括再制造產品的零售渠道（聚類0）和體驗性產品的零售渠道（聚類5）；二是渠道伙伴合作關系管理，包括渠道收益分享（聚類1）和渠道廣告支持計劃（聚類4）；三是顧客渠道行為管理，包括渠道選擇行為（聚類2）和顧客忠誠管理（聚類3）。

2007—2016年共被引次數排名前十的文獻參見表7。這些文獻發表在管理科學、營銷科學領域的頂級期刊上，量化建模研究占多數，在渠道研究方面提出了一系列經典的供應鏈雙渠道與協調契約模型。

2007—2016年共被引文獻發表數量排名前十的期刊如表8所示，基本涵蓋了營銷科學和管理科學領域的國際頂級期刊。

四、新零售環境下的渠道研究展望

隨著手機用戶和移動網絡應用的不斷普及，基于移動智能終端的零售模式飛速發展，零售渠道形式進一步多元化，不同渠道間的互動融合進一步加強。在全球零售行業與新興電子商務企業推動下，線上線下融合的新興零售業態不斷涌現。2013年，梅西百貨開始試點推出線上購買線下取貨（Buy Online and Pick-up in Store，BOPS）服務；2015年，亞馬遜開出自己第一家線下實體書店；2016年初，阿里巴巴第一家線下生鮮超市——盒馬鮮生上海金橋店誕生。2016年10月，阿里巴巴集團董事局主席馬云在阿里云棲大會上首次提出了“新零售”的概念。隨著企業在零售實踐中不斷探索和創新，線上到線下（Online to Offline，O2O）、全渠道零售（Omni-channel Retailing）、新零售等概念與模式不斷成為業界熱點。企業在零售渠道實踐中從單一渠道（Single-channel）發展到多渠道（Multi-channel），再發展到全渠道（Omni-channel）和新零售，并持續推動理論研究不斷前進。

基于對科睿唯安SSCI期刊數據庫中文獻共被引情況的分析可以發現，近年來零售渠道的研究熱點也在發生變化。從渠道研究的對象來看，2001年之后，共被引高頻文獻的關鍵詞集中在雙渠道（Dual-channel）、多渠道（Multi-channel）、互聯網渠道（Internet Channel）等方面；2010年之后，渠道整合（Channel Integration）以及跨渠道（Crosschannel）等關鍵詞出現頻率增加；2011年里格比（Rigby D）[41]提出全渠道概念之后，有關全渠道這一關鍵詞的研究迅速增多。2013年，布萊恩約弗森（Brynjolfsson E）等[42]發表的論文提出了全渠道零售的競爭框架，截至2017年10月5日該論文在SSCI期刊數據庫中的引用次數已經達到50次。電子商務和營銷研究領域頂級期刊——國際電子商務雜志（International Journal of Electronic Commerce）和零售學雜志（Journal of Retailing）分別于2014年和2015年先后出版專刊（國際電子商務雜志2014年18卷4期和零售學雜志2015年91卷2期），對全渠道零售環境下的消費者跨渠道行為、渠道整合及其對廠商的影響等問題進行討論，其中范霍夫（Verhoef P C）等[43]關于多渠道零售向全渠道零售變遷的論文更是成為科睿唯安SSCI期刊數據庫中基本科學指標（Essential Science Indicators，ESI）方面的高被引論文，截至2017年10月被引用次數已經達到62次。

表7 2007—2016年渠道研究共被引次數排名前十的文獻

表8 2007—2016年渠道研究共被引文獻發表數量排名前十的期刊

從渠道特征看，零售渠道結構演進路徑從傳統的單一渠道發展到傳統與網絡渠道并行的多渠道零售，再發展到線上線下渠道整合的全渠道零售。大數據時代的來臨使零售行業數據化驅動特征變得更加明顯，而新零售正是通過零售大數據的驅動進一步強化了線上線下的渠道交互以及營銷渠道與現代物流的有機融合。零售渠道結構與特征演化過程具體參見圖1。需要說明的是，貝克（Beck N）等[44]以及皮克特·柯貝（Picot-Coupey K）等[45]提出，在多渠道零售與全渠道零售之間還存在著另外一種零售模式——跨渠道零售（Crosschannel Retailing）。筆者認為，跨渠道并不是一種單獨的零售模式，而是多渠道零售向全渠道零售過渡的中間形態，從顧客視角看強調了顧客的跨渠道行為，從廠商視角看強調了跨渠道的整合。

在云計算、大數據、物聯網、人工智能等新興信息技術推動下，依托線上和線下以及電腦端和移動端所有渠道形態，實現產品與服務銷售功能的新零售模式應運而生。趙樹梅等[46]、杜睿云等[47]將新零售的英文翻譯成“New Retailing”，并給出了初步定義。筆者從渠道視角出發認為，新零售是零售商通過整合的平臺實現零售渠道的全融合、零售數據的全共享、零售流程的全銜接以及消費行為的社交化、服務體驗的個性化、決策支持的智能化，集成設計、生產、銷售與服務的零售新模式。在此基礎上，廣義的新零售還將進一步推動大數據驅動下的信息流、資金流、物流的有機融合，形成完整的零售生態系統。因此，筆者認為，新零售并不是一種全新的商業模式，而是新技術和新思維催生的全渠道融合、數據驅動的零售新戰略，其英文翻譯成“The Future of Retailing”更為恰當。其核心要素具體如下：

圖1 零售渠道結構與特征演化過程

一是有機的渠道融合。不同渠道之間的邊界消失，線上線下、虛實融合的跨渠道、多環節零售流程無縫銜接，形成全渠道融合的產品與服務分銷系統。

二是透明化的供應鏈整合。通過協同規劃、預測與補貨，消費者對企業（C2B）個性化定制，智能化配送等技術和手段，實現零售供應鏈伙伴的高效整合，實現面向供應鏈伙伴乃至終端顧客的全透明化[48]。

三是數據驅動的零售流程。借助大數據、人工智能與物聯網等技術，以大數據為載體驅動零售流程，優化客戶體驗，實現按需定制、個性化推薦、服務增強的智能化營銷以及渠道管控、品類優化、服務支持的智能化管理。

由此，基于前面的文獻回顧對新零售環境下的渠道研究進行展望。未來可能的研究熱點包括以下幾個方面：

一是顧客跨渠道行為與渠道整合績效研究。實施新零售戰略的企業如何實現不同渠道下業務流程、顧客數據、服務資源等的集成，從而達到渠道整合的目標，是智能時代企業獲取競爭優勢的關鍵所在[49-50]。在這一方面，近年來已有部分研究做了一些前期工作。比如，加利諾（Gallino S）等[51]基于企業實證數據分析了線上購買線下取貨服務帶來的渠道整合效果，研究了顧客線上購買線下取貨行為產生的交叉銷售效應（Cross-selling Effect）和渠道轉移效應（Channel-shift Effect）。黃（Huang L）等[52]研究了移動端渠道增加對電腦端渠道造成的替代性影響，也證明了交叉銷售效應的存在。未來，渠道融合環境下更多的顧客跨渠道遷移行為將受到關注[53]，如線上信息搜索、線下體驗、移動終端購買等。此外，社交網絡中的用戶生成內容行為、支付選擇行為、物流選擇行為、平臺選擇行為等也將逐漸受到關注[54]。

二是新零售環境下的渠道決策優化研究。高（Gao F）等[55-56]在這一領域進行了開拓性研究。他們從全渠道運營管理的視角出發，分別研究了三種典型的渠道融合情境，即零售商提供線上購買線下取貨服務、零售商提供線上虛擬體驗或線下實體體驗服務、零售商提供線上線下自助下單服務，分析了不同情境下零售商的最優策略及其對零售經營業績的影響和作用。未來，更多行為運作管理方面的研究者將投身到這一領域，對顧客風險敏感、信息選擇、有限理性、心理偏好等特征所導致的不同消費行為進行研究。

三是新型渠道場景與零售服務研究。隨著虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、萬物互聯、人臉識別、智能推薦等新技術在零售領域不斷投入應用，新的零售場景與服務模式迅速出現。比如，貝爾（Bell DR）等[57]基于眼鏡零售企業沃比帕克（Warby Parker）提供的三種嶄新的顧客體驗渠道（在線虛擬試戴、快遞到家試戴、線下實體店體驗），對不同渠道下的銷售數據進行實證研究，發現線下體驗店不僅能夠增加線上渠道的需求，而且能夠提高快遞到家試戴體驗顧客的轉化率，從而拉動顧客全渠道的總需求。線上與線下渠道場景的融合與交互將越來越多，無人超市、VR/AR購物、直播購物等新興業態將日益改變顧客所面臨的消費渠道場景，粉絲經濟和場景營銷的作用也將越來越受到零售商的重視[58]，這必將產生一系列新的研究問題，為研究者面向嶄新的渠道方式和服務模式進行系列化研究創造機遇。