“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究現(xiàn)狀與熱點分析

阿布都熱合曼·卡的爾 申炳豪 陳茜

摘 要：以2016—2020年Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫收錄的454篇文獻為樣本，運用科學知識圖譜CiteSpace軟件，繪制出“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究領域的作者合作網絡、關鍵詞共現(xiàn)和聚類網絡、突現(xiàn)關鍵詞，探究該領域的研究現(xiàn)狀、熱點及發(fā)展趨勢，旨在為“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的深入研究提供有益的指導和參考。

關鍵詞：區(qū)塊鏈;供應鏈;CiteSpace;研究現(xiàn)狀;研究熱點

中圖分類號：F274;F832 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1673-260X（2021）04-0072-07

區(qū)塊鏈源于比特幣，本質上是利用計算機程序記錄所有網絡節(jié)點交易信息的分布式賬本，是一種基于分布式數(shù)據(jù)存儲、密碼學、博弈論、算法、網絡協(xié)議等技術的創(chuàng)新型價值網絡，具有防篡改、可追溯、去中心化、匿名性等特征[1]。基于區(qū)塊鏈的特征，學者對供應鏈管理領域進行研究[2]，比如：區(qū)塊鏈防篡改的特點，有利于供應鏈的防偽溯源[3];區(qū)塊鏈各節(jié)點信息的完全一致性，可以有效地削弱供應鏈的“牛鞭效應”[4];區(qū)塊鏈網絡節(jié)點信息的自動更新，有利于提高供應鏈效率和信息的流動性[5];區(qū)塊鏈分散式分布系統(tǒng)，可解決供應鏈的信任危機[6]。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)來源于Web of Science（WoS）數(shù)據(jù)庫核心合集中的引文索引和化學索引，數(shù)據(jù)庫最新更新日期為2020年7月21日（以下均是）。檢索式為：主題=“blockchain”and“supply chain”，文獻類型=“Article or Proceedings Paper or Review”，語種=“English”，時間跨度為所有年份（1980～2020年），結果獲得454條數(shù)據(jù)，導出純文本格式數(shù)據(jù)信息。

1.2 研究方法

本研究從科技論文角度，主要運用由陳超美[7]研究團隊研發(fā)的文獻計量軟件CiteSpace5.6.R5對文獻數(shù)據(jù)進行可視化研究。CiteSpace是應用Java語言開發(fā)的一款信息可視化工具，它主要是基于共被引分析理論和尋徑網絡算法等，對特定領域的文獻進行計量，以探究出該學科領域演化的關鍵路徑及其知識拐點，并通過一系列可視化圖譜分析和預測學科演化的潛在動力機制和發(fā)展前沿[8]。本文主要運用Excel和CiteSpace5.6.R5軟件，系統(tǒng)地分析“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的作者合作網絡、關鍵詞共現(xiàn)網絡、關鍵詞聚類、突現(xiàn)關鍵詞和文獻共被引圖譜網絡，以探究該領域的研究現(xiàn)狀、熱點演化的關鍵路徑和知識拐點，以更好地預測未來的發(fā)展前景。

2 基于WoS的“區(qū)塊鏈+供應鏈”網絡圖譜分析

2.1 年度發(fā)文量分析

如圖1所示，從整體上看，“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的年發(fā)文量逐年增加，并且呈指數(shù)增長趨勢（y =1.4595e1.0859x，R2=0.8116）。按發(fā)文量的增長情況可以看出，2016-2017年的發(fā)文量很少且增長速度較為緩慢，說明學者對“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的關注度較低，研究尚處于萌芽狀態(tài);2017—2018年該領域的發(fā)文量逐漸增加，且增長速度有所提高;雖然2020年文獻數(shù)據(jù)不完整，但從整體看，2018年以后，“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的發(fā)文量快速增長且增速較快，表明更多的學者開始廣泛關注該領域，處于快速發(fā)展時期且呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢。

2.2 作者合作網絡分析

將454條文獻數(shù)據(jù)導入CiteSpace軟件中，自動去重后仍得到454條數(shù)據(jù)，其中，由于有24篇文獻數(shù)據(jù)的年份缺失，CiteSpace軟件自動將其歸為1900年，故1900年的有24篇，2016年的有2篇，2017年的有17篇，2018年的有81篇，2019年的有217篇，2020年的有113篇。時間跨度設置為2016-2020年，時間切片設置為1年，節(jié)點類型選擇Author，其他條件參數(shù)默認，運行后得到430條數(shù)據(jù)的相關信息（由于CiteSpace軟件自動排除年份缺失的24篇文獻數(shù)據(jù)，所以實際分析的文獻數(shù)據(jù)只有430篇），如圖2所示。作者合作網絡共有145個節(jié)點，100條連線，其中，節(jié)點的大小代表發(fā)文的數(shù)量，發(fā)文量最多的是Tsan-Ming Choi（7篇），其次是Angappa Gunasekaran（5篇）、Remko Van Hoek（4篇）和Samuel Fosso Wamba（4篇）等，這些作者構成了“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究領域的核心作者及核心研究團隊，他們在該研究領域具有較強的影響力。根據(jù)普賴斯定律的計算公式：M=0.749×（Nmax）（Nmax指高產作者的發(fā)文數(shù)量）[9]，得出文獻樣本中高產作者的閾值為1.982，因此，“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究中發(fā)文量大于等于2的作者即視為高產作者。經統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，高產作者的總發(fā)文量為127篇，占比約58.26%，表明作者之間的科研合作關系較強。

2.3 研究熱點分析

研究熱點是在某一具體時間段內一組數(shù)量相對較多的、有內在聯(lián)系的論文集中探討的科學問題，鑒于關鍵詞承載著文獻最主要、最核心的信息，是對文獻主題的高度概括。為了探究“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域研究熱點的演變過程，運用CiteSpace對430篇文獻數(shù)據(jù)進行關鍵詞共現(xiàn)分析。時間跨度設置為2016-2020年，時間切片為1年，節(jié)點類型選擇關鍵詞Keyword，提取每個時間切片中出現(xiàn)頻數(shù)最多的前40個關鍵詞，網絡裁剪選擇“Pruning sliced networks”和“Minimum Spanning Tree”，其他條件參數(shù)默認，最終得到“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究領域的關鍵詞突現(xiàn)網絡圖譜，如圖3所示（僅顯示并截取圖的核心部分），并選取頻次大于或等于14的高頻關鍵詞如表1所示。其中，關鍵詞共現(xiàn)網絡中包括74個網絡節(jié)點，120條連線，節(jié)點表示出現(xiàn)的頻次，節(jié)點的大小代表內容的學術貢獻度，節(jié)點越大表明該節(jié)點的詞頻越高、學術貢獻度越大。由圖3可看出，關鍵詞“區(qū)塊鏈（blockchain）”和“供應鏈（supply chain）”出現(xiàn)的頻次最高，分別為283次和123次。

由圖3和表1可分析“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域的研究熱點：國外研究側重于“區(qū)塊鏈+供應鏈”的理論技術研究，尤其是“智能合約（smart contract）”“分布式分類賬本技術（distributed ledger technology）”“以太坊（ethereum）”“比特幣（bitcoin）”等，基于此，學者探索設計出供應鏈管理體系架構，因此對關鍵詞“框架（framework）”“系統(tǒng)（system）”“模型（model）”“設計（design）”等有所關注。學者發(fā)現(xiàn)供應鏈管理中存在追溯性差、信息不對稱、信任危機等問題，因此在供應鏈領域更加關注對“可追溯性（traceability）”“安全（security）”“information（信息）”“信任（trust）”“績效（performance）”等關鍵詞的研究。此外，隨著信息時代的迅速發(fā)展，學者嘗試將區(qū)塊鏈與物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術進行創(chuàng)新融合，所以對“internet（互聯(lián)網）”“大數(shù)據(jù)（big data）”“internet of thing（物聯(lián)網）”等有所關注，并考慮將其應用在“物流（logistics）”“食品供應鏈（food supply chain）”等供應鏈體系中。但是，目前區(qū)塊鏈技術尚處于萌發(fā)發(fā)展狀態(tài)，在實際供應鏈應用中依然存在挑戰(zhàn)，因此學者們還關注了“挑戰(zhàn)（challenge）”“未來（future）”“影響（impact）”等話題。

為了更加清晰地展示“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究熱點的演變趨勢，繪制出關鍵詞聚類的時間線視圖（Timeline），如圖4所示。其中，橫軸代表關鍵詞出現(xiàn)的年份，縱軸代表聚類編號及名稱，聚類的模塊值Q（modularity）為0.5436，大于0.3，表明聚類內部結構聯(lián)系緊密，網絡社團結構是顯著的;平均輪廓值S（Mean Silhouette）為0.7154，大于0.5，表明聚類結果是合理的[11，12]。關鍵詞共劃分7個聚類，分別為#0 traceability（可追溯性）、#1 internet of thing（物聯(lián)網）、#2 blockchain technology（區(qū)塊鏈技術）、#3 agriculture supply chain（農業(yè)供應鏈）、#4 bitcoin（比特幣）、#5 cause-effect grey relational analysis（灰色關聯(lián)度分析）、#6 value chain（價值鏈）。

第一大聚類（#0 traceability）主要聚焦于供應鏈的可追溯性研究。供應鏈具有環(huán)節(jié)繁雜、信息多源異構、風險因素多等特點，在產品生產、加工、儲存、運輸、銷售等環(huán)節(jié)中存在信息不透明、工藝操作不規(guī)范、管理理念落后等問題，引起學者們對供應鏈可追溯性研究的廣泛關注。比如：Leng K J等運用以太坊架構創(chuàng)建區(qū)塊鏈智能合約模型管理供應鏈各環(huán)節(jié)產品的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)產品信息防偽追溯[10];Kim H M等運用智能合約技術和以太坊平臺對供應鏈本體的知識來源、可追溯性和食品來源方面進行區(qū)塊鏈設計[11];Chen R Y提出T-S模糊認知圖神經網絡的可追溯鏈算法，用來優(yōu)化區(qū)塊鏈的可追溯性及決策實驗，為大型數(shù)據(jù)交易提供參考價值[12]。

第二大聚類（#1 internet of things）主要聚焦于物聯(lián)網技術的研究。隨著信息技術的迅猛發(fā)展，物聯(lián)網技術已經被人們熟練掌握，RFID射頻識別技術、無線傳感網絡、信息系統(tǒng)等技術被廣泛應用在供應鏈管理活動中。但是，僅僅依托物聯(lián)網技術并不能很好地解決供應鏈管理中存在的信息不對稱、信任缺失、信息泄露等問題，所以Ana R[13]、Alfonso P[14]等學者嘗探究區(qū)塊鏈與物聯(lián)網技術結合創(chuàng)新的可能性。基于理論技術創(chuàng)新的基礎上，Tian F探究區(qū)塊鏈和物聯(lián)網技術在食品供應鏈可追溯系統(tǒng)中的應用[15];Kamalendu P等提出一種基于區(qū)塊鏈架構的物聯(lián)網應用程序，通過分布式數(shù)據(jù)庫管理服裝行業(yè)各個供應鏈成員之間的網絡交易行為[16];Nejc R等將區(qū)塊鏈和物聯(lián)網技術集成在物流供應鏈平臺中，區(qū)塊鏈技術用于各網絡節(jié)點簽訂協(xié)議和驗證交易活動信息，物聯(lián)網技術用于各節(jié)點間的通信，提高物流運作效率，保證物流信息及交易信息的質量安全[17]。

聚類三（#2 blockchain technology）和聚類五（#4 bitcoin）的含義基本相同，分別聚焦于區(qū)塊鏈技術和比特幣的研究。比特幣是一種流行的加密貨幣，可以記錄所有分布式分類賬本中的所有交易，而區(qū)塊鏈源于比特幣，作為比特幣的底層支撐技術，強調去中心化、共識機制、不可篡改等特性，具有革新應用程序和重新定義數(shù)字經濟的潛力，尤其是在銀行等供應鏈金融體系中[18];Ye G等探究區(qū)塊鏈在銀行商業(yè)體系中的應用，認為區(qū)塊鏈技術可以優(yōu)化和改進銀行的信息系統(tǒng)、交易支付系統(tǒng)和監(jiān)管系統(tǒng)[19];Kristoffer F等認為區(qū)塊鏈技術隨著比特幣加密貨幣的發(fā)展而普及，本質上是一個開源的、分散的、分布式儲存的數(shù)據(jù)庫，并將統(tǒng)一的技術接受使用理論（UTAUT）和技術創(chuàng)新使用理論作為供應鏈可追溯性的基礎框架，開發(fā)了新的供應鏈概念模型[20];Ittay E探討了區(qū)塊鏈如何彌合加密貨幣與金融科技在吞吐量、安全隱私等方面的差距以及面臨的挑戰(zhàn)[21]。

第四大聚類（#3 agriculture supply chain）聚焦于農業(yè)供應鏈的研究。農業(yè)供應鏈是一個復雜的生態(tài)系統(tǒng)，在全球化時代，與食品安全和污染風險有關的問題越來越多，人們也更加注重農業(yè)以及農產品供應鏈的質量安全，區(qū)塊鏈作為一種創(chuàng)新型技術，可以有效追溯農業(yè)供應鏈的各個環(huán)節(jié)，管理農業(yè)供應鏈的土地使用情況、農業(yè)機械設備、種植環(huán)境、金融交易等信息，以提供有關農產品可靠可信的數(shù)據(jù)信息，改善農業(yè)供應鏈的績效，實現(xiàn)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展。Kamble S S運用解釋性結構建模和決策實驗與評價實驗室的組合方法，分析農業(yè)供應鏈成員運用區(qū)塊鏈技術的主要原因[22];Tian F基于HACCP、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網技術為農產品供應鏈成員提供一個公開透明、安全可靠的信息可追溯平臺[23];Giovanni M等系統(tǒng)地分析了區(qū)塊鏈技術在農產品供應鏈可追溯管理中應用的可能性以及面臨的挑戰(zhàn)[24];Zhao G Q等運用系統(tǒng)的文獻網絡分析區(qū)塊鏈技術在農產品可追溯性、信息安全、制造和水資源可持續(xù)等價值鏈管理中的應用[25]。

第六大聚類（#5 cause-effect grey relational analysis）和第七大聚類（#6 value chain）聚焦于灰色關聯(lián)度分析和價值鏈的研究。Hong Huo等運用灰色關聯(lián)度分析方法，對影響供應鏈利潤分配的因素進行統(tǒng)計分析，實例測試該方法可有效協(xié)調供應鏈利潤分配，提高供應鏈績效[26];Guido P[27]等認為將區(qū)塊鏈技術應用在物流供應鏈體系中可以降低物流成本、優(yōu)化運營、實現(xiàn)精益物流;Mehdi B[28]、Xiao Y[29]等探究區(qū)塊鏈技術在醫(yī)學的臨床研究、疫苗研發(fā)、電子病歷等方面發(fā)揮著重要的作用。

2.4 研究前沿分析

為進一步探究“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域研究熱點的演變過程，利用CiteSpace軟件中的突變詞分析方法（Burstiness）對關鍵詞進行突現(xiàn)分析，結合關鍵詞的中介中心性和突現(xiàn)值來判斷學科前沿及轉向[30]。Burstiness的設置條件為γ=0.5，Minimum Duration=1，最終檢測到25個突現(xiàn)詞，如表3所示，其中紅條代表突變時間段，對應表格中的起始年和截至年部分，藍條代表其余年份。

由表3可看出，突變強度排在前十位的關鍵詞分別為“rfid”（射頻識別技術）、“blockchain”（區(qū)塊鏈）、“industry 4.0”（工業(yè)4.0）、“Ethereum”（以太坊）、“knowledge”（知識）、“distributed ledger”（分布式賬本）、“cryptocurrency”（加密貨幣）、“hyperledger fabric”（超級賬本）、“quality”（質量）和“food safety”（食品安全）。其中，突變強度最高的關鍵詞是“rfid”（射頻識別技術）和“blockchain”（區(qū)塊鏈），分別為3.36和3.1229，原因是，隨著區(qū)塊鏈概念的日益普及，研究學者越來越關注區(qū)塊鏈技術改進發(fā)展。2017年，關鍵詞“blockchain”和“supply chain”都發(fā)生了突變，而且兩個關鍵詞的中介中心性都大于0.1，進一步表明“區(qū)塊鏈+供應鏈”成為一種新的研究熱潮。之后，研究學者又嘗試將RFID射頻識別技術與區(qū)塊鏈技術相結合進行技術創(chuàng)新，以更好地管理供應鏈各節(jié)點上的數(shù)據(jù)信息，保障供應鏈產品的質量安全與可追溯性。與區(qū)塊鏈含義相近的關鍵詞還有“ethereum（以太坊）”“distributed ledger（分布式賬本）”“hyperledger fabric（超級賬本）”“distributed system（分布式系統(tǒng)）”“decentralization（去中心化）”。

3 結論與展望

3.1 結論

本文基于CiteSpace軟件，運用文獻計量學和知識圖譜研究方法，對Web of Science數(shù)據(jù)庫核心合集收錄的454篇主題為“區(qū)塊鏈+供應鏈”的文獻數(shù)據(jù)進行作者合作網絡分析、關鍵詞共現(xiàn)分析、關鍵詞突現(xiàn)分析和文獻共被引分析，以探究該領域的發(fā)展路徑與熱點演進。研究結論如下：

（1）2016年以來，“區(qū)塊鏈+供應鏈”領域受到學者的廣泛關注，文獻數(shù)量呈指數(shù)型增長。Choi Tsan-Ming、Gunasekaran Angappa、van Hoek Remko、Wamba Samuel Fosso等學者做出了重要貢獻，但是，目前該研究領域的合作網絡較為稀疏，不同學者之間聯(lián)系少，合作關系較弱。

（2）“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究領域的熱點主要是基于理論技術框架，運用區(qū)塊鏈的分布式分類賬本技術、智能合約等管理供應鏈活動，同時還與人工智能、物聯(lián)網、數(shù)據(jù)挖掘等技術進行創(chuàng)新結合，提高供應鏈的透明度、可追溯性、績效指數(shù)和質量安全等。

（3）通過分析關鍵詞中介中心性和突現(xiàn)強度發(fā)現(xiàn)，在工業(yè)4.0時代背景下，RFID射頻識別技術與區(qū)塊鏈技術的創(chuàng)新結合是供應鏈領域的研究前沿。

3.2 展望

結合“區(qū)塊鏈+供應鏈”研究領域的進展與前沿，未來可從以下幾個方面進行探究。

（1）基礎理論的深入探究。區(qū)塊鏈作為一種基于分布式數(shù)據(jù)存儲、密碼學、博弈論、算法、網絡協(xié)議等技術的創(chuàng)新型價值網絡，涉及數(shù)學、密碼學、信息學、經濟學等基礎理論和方法，因此，需要對區(qū)塊鏈的分布式算法、加解密算法、安全隱私、鏈上鏈下協(xié)同管理機制等底層技術理論進行重點研究，形成科學的區(qū)塊鏈理論體系，為區(qū)塊鏈發(fā)展奠定堅實的理論基礎。

（2）技術的突破創(chuàng)新。要抓住科技創(chuàng)新發(fā)展的浪潮，加快對區(qū)塊鏈共識機制算法、安全與隱私保護、智能合約等關鍵技術的突破創(chuàng)新，同時，實現(xiàn)區(qū)塊鏈與大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘技術、機器學習、云計算等技術的創(chuàng)新結合，實現(xiàn)數(shù)字化、智能化供應鏈，為供應鏈的可持續(xù)發(fā)展提供更加堅硬的技術支撐。

（3）應用領域的拓展。區(qū)塊鏈作為一種底層技術支撐，鑒于它去中心化、分布式賬本、防篡改、可追溯等特性，可以進行供應鏈重點領域的應用創(chuàng)新和試用推廣研究，比如金融、商品溯源、物流、智能制造、分布式應用等領域的探究，實現(xiàn)生態(tài)化供應鏈。但是，在研究過程中要根據(jù)實際業(yè)務的需求進行專業(yè)化和差異化探究，避免概念化、盲目化、泛濫化。

參考文獻：

〔1〕蔡曉晴，鄧堯，張亮，等.區(qū)塊鏈原理及其核心技術[J].計算機學報，2019，42（42）：1-51.

〔2〕賈曉陽.區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)發(fā)展下的供應鏈管理研究[J].商業(yè)經濟研究，2020，39（10）：49-51.

〔3〕李萍.區(qū)塊鏈視角下我國生鮮農產品流通安全研究[J].商業(yè)經濟研究，2020，39（10）：146-149.

〔4〕符瑩，張永帥，秦浩，等.區(qū)塊鏈技術在供應鏈“牛鞭效應”弱化中的應用——基于信息不對稱的視角[J].全國流通經濟，2019，34（06）：15-16.

〔5〕譚征.區(qū)塊鏈視角下物流供應鏈重構研究[J].商業(yè)經濟研究，2019，38（05）：83-86.

〔6〕劉洋，邱玲.區(qū)塊鏈技術下跨境電商“信任”鴻溝問題的解決機制[J].商業(yè)經濟研究，2020，39（07）：150-153.

〔7〕CHEN C M. CiteSpace II： Detecting and visualizing emerging trends and transient patterns in scientific literature[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology，2006，57（03）：359-377.

〔8〕陳悅，陳超美，劉則淵，等.CiteSpace知識圖譜的方法論功能[J].科學學研究，2015，33（02）：242-253.

〔9〕PRICE D J， DE S. Little science， big science[M]. New York： Columbia University Press， 1963.

〔10〕LENG K J， YA B， JING L B， et al. Research on agricultural supply chain system with double chain architecture based on blockchain technology[J]. Future Generation Computer Systems，2018，86：641-649.

〔11〕KIM H M， MAREK L. Toward an ontology‐driven blockchain design for supply‐chain provenance[J]. Intelligent Systems in Accounting Finance and Management，2018，25（01）：18-27.

〔12〕CHEN R Y. A traceability chain algorithm for artificial neural networks using T–S fuzzy cognitive maps in blockchain[J]. Future Generation Computer Systems，2017，80：198-210.

〔13〕ANA R， CRISTIAN M， CHEN J， et al. On blockchain and its integration with IoT. Challenges and opportunities[J]. Future Generation Computer Systems，2018，88：173-190.

〔14〕ALFONSO P， NACHIKET T， GIOVANNI M， et al. Blockchain and IoT integration： A systematic survey[J]. Sensors，2018，18（08）：1-37.

〔15〕FENG T. An agri-food supply chain traceability system for China based on RFID & blockchain technology[C]//IEEE： International Conference on Service Systems and Service Management. New York： IEEE，2016：1-6.

〔16〕KAMALENDU P， ANSAR-Ul-HAQUE Y. Internet of Things and blockchain technology in apparel manufacturing supply chain data management[J]. Procedia Computer Science，2020，170：450-457.

〔17〕NEJC R， ROK V， MARKO C， et al. Distributed logistics platform based on Blockchain and IoT[J]. Procedia CIRP，2019，81：826-831.

〔18〕SARAH U. Blockchain beyond bitcoin[J]. Communications of The ACM，2016，59（11）：15-17.

〔19〕YE G， CHEN L. Blockchain application and outlook in the banking industry[J]. Financial Innovation，2016，2（01）：1-12.

〔20〕KRISTOFFER F， DAVID S. The supply chain has no clothes： Technology adoption of blockchain for supply chain transparency[J]. Logistics，2017，2（01）：1-13.

〔21〕ITTAY E. Blockchain technology： transforming libertarian cryptocurrency dreams to finance and banking realities[J]. IEEE Computer，2017，50（09）：38-49.

〔22〕SACHIN S K， ANGAPPA G， ROHIT S. Modeling the blockchain enabled traceability in agriculture supply chain[J]. International Journal of Information Management，2020，52：1-16.

〔23〕FENG T. A supply chain traceability system for food safety based on HACCP， blockchain & Internet of things[C]//IEEE： International Conference on Service Systems and Service Management. New York： IEEE，2017：1-6.

〔24〕GIOVANNI M， VITTORIO S. Blockchain and agricultural supply chains traceability： research trends and future challenges[J]. Procedia Manufacturing，2020，42：414-421.

〔25〕ZHAO G Q， LIU S F， CARMEN L， et al. Blockchain technology in agri-food value chain management： A synthesis of applications， challenges and future research directions[J]. Computers in Industry，2019，109：83-99.

〔26〕HONG H， YANG L. Research on profit allocation of supply chain based on grey relational analysis[C]//IEEE： Mobile Adhoc and Sensor Systems. Macau： IEEE，2009：1-4.

〔27〕GUIDO P， STEFANO M， MARIANGELA R. Blockchain in logistics and supply chain： A lean approach for designing real-world use cases[J]. IEEE Access，2018，6（01）：62018-62028.

〔28〕MEHDI B， PHILIPPE R. Blockchain technology for improving clinical research quality[J]. Trials，2017，18（01）：1-5.

〔29〕XIAO Y， WANG H J， JIN D W， et al. Healthcare data gateways： Found healthcare intelligence on blockchain with novel privacy risk control[J]. Journal of Medical Systems，2016，40（10）：1-8.

〔30〕王治國，葛寶山，宮建美，等.基于CiteSpace的國外商業(yè)模式創(chuàng)新研究可視化分析[J].技術經濟，2020，39（02）：8-14.

〔31〕陳昱，田偉騰，馬文博.國外城市群研究：軌跡、熱點及趨勢——基于CiteSpace V的文獻可視化分析[J].預測，2020，39（01）：89-96.