我國供應鏈金融熱點及前沿動態研究
——基于CiteSpace可視化知識圖譜的分析

張晟義，陳明月

（新疆財經大學 工商管理學院，烏魯木齊 830001）

供應鏈金融是指利用融資和風險緩釋的措施和技術，對供應鏈流程和交易中營運資本的管理和流動性投資資金的使用進行優化[1]。作為一種新興融資模式，供應鏈金融有助于解決信息不對稱問題，拓寬資金需求方的融資渠道，推動企業擴大交易規模，提升交易效益和支持實體經濟發展，優化金融機構的金融資產，提高資金供給方的經營效益，實現供需雙贏[2]。近年來，國家陸續出臺一系列推動供應鏈金融發展的政策，如國務院《“十三五”促進就業規劃》提出“引導金融機構開展應收賬款融資、動產融資、供應鏈融資等創新業務，優化小微企業融資環境”，國務院辦公廳《關于支持外貿穩定增長的若干意見》提出“穩步將供應鏈融資延伸到境外”，中國人民銀行等八部委《關于金融支持工業穩增長調結構增效益的若干意見》提出“推動更多供應鏈加入應收賬款質押融資服務平臺”及“解決大企業拖欠中小微企業資金問題”。此外，國務院辦公廳《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》、中國人民銀行等五部委《關于金融支持制造強國建設的指導意見》、中國人民銀行等七部委《小微企業應收賬款融資專項行動工作方案（2017-2019年）》均強調圍繞“中國制造2025”發揮供應鏈核心企業引領作用，積極穩妥發展供應鏈金融，支持中小微企業開展應收賬款融資業務，滿足產業鏈上下游企業的融資需求。在新冠肺炎疫情影響下，全球經濟貿易出現了巨大的不確定性，全球經濟復蘇受阻，我國經濟增速放緩。當前，我國無論是大中型企業還是中小微企業都不同程度存在資金流問題。為解決這些問題，國家正在著力構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局，這就需要利用金融措施促進供應鏈流程的完整和順暢。新冠肺炎疫情背景下，國內企業的復工復產和資金流問題疊加，進一步觸發學術界對供應鏈金融助力實體經濟的思考。在此，有必要對已有的供應鏈金融研究成果進行梳理。

1 研究綜述

我國已有學者關注供應鏈金融領域的熱點及演進問題，并取得了一系列成果。魯其輝等從供應鏈金融領域的運營決策、供應鏈協調機制和風險管理等3個方面進行研究，指出了學者對核心企業信用和供應鏈融資網絡研究的不足并提出了相關建議[3]。王捷思等以CNKI文獻為基礎，利用SATI軟件中的聚類分析、多維尺度分析和社會網絡分析方法對供應鏈金融領域相關文獻進行共詞分析，得出研究熱點以供應鏈金融融資模式與融資風險為主的結論[4]。申云等在對金融減貧效應相關文獻梳理和評價的基礎上，得出如下結論：應該結合實際發展情況，比較分析不同區域、不同農業主體、不同減貧模式，關注金融科技發展和信用建設體系[5]。宋遠方等以2005～2017年間CNKI期刊228篇論文為樣本進行分析，得出供應鏈金融研究主要關注供應鏈金融模式的演進創新與應用、供應鏈金融的實現機理和供應鏈金融的風險評估與管控等結論[6]。朱浩選取2007～2019年間CNKI收錄的核心期刊論文，運用SATI軟件，繪制了供應鏈金融研究知識圖譜和研究演化路徑圖，研究結果表明，供應鏈金融研究主要集中于融資模式、風險管理與評估等五大領域，進而提出了繼續進行供應鏈金融模式創新、跨部門協作和問題導向等研究的三點建議[7]。周艷紅在研究國內外學者文獻的基礎上，以定性分析的方法從供應鏈金融的內涵、融資模式和上下游企業風險管理等3個方面展開研究，并針對供應鏈金融研究提出新的看法與研究展望[2]。李健等在中英文文獻比較分析的基礎上，利用文獻計量工具將供應鏈金融發展趨勢分為4個階段進行分析，對理論基礎、優化決策及風險管理等3個部分進行總結，最后提出形成健康網絡生態系統、利用現代金融科技和承擔可持續發展的社會責任等3點建議[8]。

總體來看，有關供應鏈金融領域熱點及演進的綜述類研究，仍然存在一些不足。①現有的綜述類研究大部分以定性分析為主。②利用CiteSpace等成熟的文獻計量軟件進行的研究還不多。為此，本文運用CiteSpace軟件對CNKI收錄的2004～2020年所有核心期刊文獻進行分析，以較全面準確反映供應鏈金融領域的研究狀況。

2 數據來源及統計

2.1 研究方法與文獻來源

本文使用陳超美教授開發的CiteSpace軟件，通過一系列直觀的知識圖譜，展現相關領域研究的熱點關鍵詞、作者、研究機構以及演進方向。本文選取CSSCI源刊文獻，在CNKI中選擇“高級檢索”，設定檢索條件為“期刊檢索”，檢索主題為“供應鏈金融”；根據研究文獻最早出現的年份，確定時間跨度為2004～2020年，共檢索出1 032篇文獻。為保證數據的可靠性，剔除無作者的文獻，在對數據進行處理后得到1 011篇有效文獻。

2.2 論文年度分布統計

分析年度發文量是衡量研究熱點演化趨勢的重要標準。研究顯示，從2004年到2020年，供應鏈金融領域論文發表數量整體上呈顯著上升趨勢。發文量最低的年份是2006年（2篇），發文量最高的年份是2020年（129篇，時段為1-10月）。可以看到，學者對供應鏈金融領域研究的熱度只增未減，特別是在2020年，學者對這一領域的研究達到了一個新的高度。

3 供應鏈金融領域空間分布圖譜

3.1 作者分布可視化分析

3.1.1 作者共現圖譜分析

筆者利用CiteSpace軟件繪制了供應鏈金融領域作者合作的知識圖譜（圖1）。圖中節點越大或作者名字字體越大，代表該作者發文的數量越多；連線表示作者之間合作關系的強弱，連線越粗代表作者間合作的次數越多；位于圖中最上方的作者間連線顏色代表不同年份或年份分區，表示的是供應鏈金融領域研究的時間軸（它記載著我國供應鏈金融領域核心文獻從2004年到2020年的年份跨度）。可以發現，宋華發文量排名第一，徐鵬、劉勤明、盧祥遠、葉春明等發文量較多。圖中共有299個節點，126條連線，網絡密度為0.002 8，這說明供應鏈金融領域研究作者較多；從連線數量和連線密度來看，個別作者之間有合作關系，但是整體上看作者間聯系并不密切，缺乏足夠的合作。

3.1.2 核心作者分析

為進一步研究作者發文量的分布情況及特點，需要對核心作者進行研究。有學者在研究科學家生產率和活動規律的基礎上，提出了核心作者這一概念，并給出了核心作者數量的計算公式：M=0.749(Nmax)1/2[9]。按照這一公式確定核心作者的方法是：首先，在樣本中得出發文最多的作者，將其發文數量定義為N，代入公式計算得出M的值；然后，以M值為參照，發文量大于M的作者就被稱為核心作者。研究顯示，供應鏈金融領域核心期刊發文數量最多的是宋華（23篇），代入公式求得M=3.59；由此，發文量等于或多于4篇的作者可以被確定為核心作者。對發文量等于或多于4篇的核心作者進行整理可以發現，26位核心作者發表核心期刊論文205篇，占總樣本數量的20.28 %。這一結果沒有達到總樣本數的50 %，說明該領域的研究者雖然數量較多，但是尚未形成核心作者群（見圖1）。

圖1 2004～2020年供應鏈金融研究領域作者共現圖

3.2 研究機構分布可視化分析

研究機構可視化圖譜可以用來衡量主要研究力量的分布情況。在對研究機構合作情況進行圖譜分析時，為了清晰進行可視化分析，將時間切片設置為2。圖2中，每一個節點代表供應鏈金融領域一個研究機構，節點和字體越大，表明該研究機構發文的數量越多，各節點之間的連線反映出各個研究機構之間的合作關系強度。研究發現，機構分布較為分散；只有少數機構之間有較細的連線，說明這些機構之間存在少量的合作。整體上來看，大部分研究機構都是獨立的節點，說明當前該領域研究機構之間的合作比較少。為進一步分析各個機構發文量的情況，本文選取了發文量最多的前15家研究機構為樣本。據統計，中國人民大學（41篇）為發文量最多的研究機構，上海理工大學、中北大學、東北財經大學、西安交通大學、上海大學、西南政法大學等發文量比較靠前。15家研究機構共發文182篇，占總發文量的18 %。其中，中國人民大學中心頻次為41次，占總樣本的4.06 %，占排名前15的研究機構總樣本數的22.53 %；排名第二的是上海理工大學，中心頻次為21次，占總樣本數的2.08 %，占排名前15的研究機構的11.54 %。這些數據顯示這些機構近年來的成果不斷增加，呈現出較強的發展后勁。

圖2 2004～2020年供應鏈金融領域研究來源機構圖

3.3 供應鏈金融研究熱點主題

3.3.1 研究熱點主題分析

人們常用共詞分析方法對新興學科和新興主題進行研究，供應鏈金融領域作為新興研究領域也適合運用此方法進行分析。關鍵詞是一篇文章所提煉出的精華，越高頻次的關鍵詞越能呈現該領域所研究的主要方向。通過統計某一研究領域相關的詞頻并研究關鍵詞之間共現的分布情況，可以進一步研究關鍵詞所代表的熱點主題與研究方向的變化與趨勢[4]。供應鏈金融領域研究的共詞分析結果見圖3。圖中每一個圓圈的節點代表一個關鍵詞，節點越大表明該關鍵詞出現的頻次越高；每個節點之間連線的粗細程度反映兩個關鍵詞之間共同出現在同一篇文章的強度。圖3顯示，“供應鏈金融”“供應鏈”“中小企業”“區塊鏈”“物流金融”等關鍵詞的節點最大，表明這些詞是當前供應鏈金融領域的研究熱點。當前，我國供應鏈金融領域熱點話題的主要研究內容有以下4個方面。

圖3 2004～2020年供應鏈金融研究關鍵詞共現圖

①供應鏈融資模式。供應鏈金融的實質是供應鏈與金融兩個領域交叉產生的創新，被學者廣泛理解為運營管理的一部分[10]。關于供應鏈融資模式，柴正猛等將其分為兩類：第一類，以具體業務為劃分標準，分為應收賬款模式、預付賬款模式和存貨質押模式等3類；第二類，以在供應鏈中主要的參與者為劃分標準，分為核心企業主導模式、商業銀行主導模式和物流企業主導模式等3類。但是不同時期，應該具體問題具體分析。例如，在我國疫情后期復產復工階段，由于防疫成本、采購成本、物流成本和人工成本等價格上升，企業資金短缺問題更加嚴重，此時則應使用第一類[11]。周藝霖等按照企業經營時間將3種融資模式應用于3個不同階段：在采購階段主要應用預付款融資模式，核心企業承諾批量回購并從金融機構指定倉申請質押貨款，由第三方物流對質押物進行監管，同時金融機構控制提貨權，客戶可以分期付款并分期提貨。這有利于解決中小企業資金短缺及核心企業的批量銷售問題，同時，由第三方監管也降低了金融機構的風險，從而實現共贏。在生產階段使用動產質押融資模式，它集金融服務和物流服務于一體，從而使物流、信息流和資金流結合，解決了企業的資金需求問題并維護了供應鏈穩定，同時擴大了金融機構服務范圍，也進一步優化了資源。在銷售階段使用應收賬款融資模式，它有助于賣方獲得金融機構的融資，同時，供應鏈核心企業的反擔保作用有利于降低金融機構的貸款風險[12]。

②風險評估與管理。當供應鏈中的企業或組織活動運行的實際情況與預期不一致時就會發生風險，其中包括外部環境風險、網絡風險和企業風險[13]。而對供應鏈金融風險的管理則包括風險識別、風險度量與風險控制[11]。在風險識別上，供應鏈金融風險分為核心企業道德風險、物流企業瀆職風險、中小企業物權擔保風險和供應鏈金融的操作風險[14]。在風險度量與控制方面，我國學者的研究主要集中在核心企業和銀行。柴正猛等以某公司為實際案例，建立Logistic模型進行實證分析，評估銀行及企業的信貸風險[15]；張浩等通過建立馬爾科夫模型，預估企業在生命周期內帶來的凈現值和利潤總和，為投資方權衡利益和規避風險[16]。

③供應鏈金融協調發展。柴正猛等基于供應鏈金融系統的協同效應理論，以京東為案例，根據資源協同、技術協同和管理協同對績效指標劃分進行實證研究，并驗證出前2個指標對京東物流供應鏈協同管理有影響[17]。李占雷等通過構建供應鏈資金周轉模型分析了存貨周轉期、應收賬款周轉期、應付賬款周轉期對資金周轉的影響程度，并給出了實施協同管理的策略[18]。劉天運提出了利用整合供應鏈資金流來縮短資金流周期的物流金融集成化協同服務的原理，及嚴格審查物流企業資質、提高質押貸款效率、糾正物流融資中的不良傾向和促進物流金融信息共享協同信息化建設等對策[19]。

④新技術與供應鏈金融。隨著大數據、云計算、人工智能和區塊鏈等金融科技的迅猛發展，供應鏈金融研究前沿也隨之發生改變。陳曉玲以中企云鏈為例，基于區塊鏈去中心化等特點，提出將區塊鏈與供應鏈金融相結合的策略展望[20]。王少毅提出了區塊鏈在供應鏈金融應用中的多種措施，例如開通信用流轉、盤活資金流、實施智能化合約協議和強化管理等，認為這些措施的運用有助于防止數據篡改、規避風險、加大資金周轉效率、減少融資成本、降低個人失誤等[21]。為更準確地分析關鍵詞的熱度，本文選取中心頻次排名前15的關鍵詞為樣本，經過整理得知“供應鏈金融”出現的頻次最高（687次），其次為“供應鏈”和“中小企業”（均為73次），頻次大于40次的關鍵詞還有“區塊鏈”“物流金融”“信用風險”和“供應鏈融資”。中介中心性與頻次總體上通常呈正向關系，中介中心性大于0.1則為高中介中心性。統計可知，“供應鏈金融”的中介中心性最高，而高中介中心性連接了不同的研究領域，有可能碰撞產生新的研究熱點，所以，所有中心性大于0.1的熱點關鍵詞，如“供應鏈金融”“供應鏈”“中小企業”“區塊鏈”“物流金融”“供應鏈融資”“商業銀行”和“風險管理”等都值得研究者密切關注。

3.3.2 關鍵詞聚類圖譜分析

研究相關領域關鍵詞聚類的情況，可以直觀地展現研究主題的聚合情況。本文運用CiteSpace軟件對供應鏈金融領域研究的關鍵詞進行聚類分析。聚類分別標有標簽，聚類序號越小表示聚類的關鍵詞越多。根據LLR算法，聚類的標簽為要研究的關鍵詞，若樣本數量大（如聚類的種類太多），標簽就不能全部呈現出來。在軟件中選擇Clusters，勾選“Show the Largest K Clusters”并設置為6（關鍵詞最大聚類中限前6個聚類），形成聚類圖譜（圖4）。關鍵詞聚類的關鍵指標有兩個，其中，Modularity Q值為0.5 418，高于臨界值0.3，這表明劃分出來的聚類塊是顯著的；而Mean Silhouette值（用來衡量網絡同質性）為0.8 409，高于臨界值0.5，這表明聚類結果是有效且令人信服的。以上兩個指標都滿足，這表明聚類是合理的。此外，按聚類大小降序排列，聚類最多的前6類分別是“中小企業”“供應鏈金融服務”“大數據”“物流金融”“中小企業融資”和“供應鏈”。

圖4 2004～2020年供應鏈金融研究關鍵詞聚類圖

3.3.3 關鍵詞時區圖分析

為觀察不同聚類中關鍵詞的變化，需要進一步分析特定聚類隨時間變化而發生的演變。

研究結果如圖5所示，橫線下為同一聚類內所包含的關鍵詞，連線表示關鍵詞在不同時間節點上的共現情況。

圖5 供應鏈金融關鍵詞聚類時線圖

①第一類聚類詞“中小企業”。在這一大類中，聚類的關鍵詞演變時線順序為信用評級、信用風險評價信用、資金流、產業融合、B2B電商、結構性嵌入和平臺生態。由于中小企業信用級別較低，資產數量不多，財務等規章制度不夠健全，他們向銀行貸款比較困難[22]，故而客觀評價中小企業信用風險是銀行實施供應鏈金融的前提，也是銀行開展中小企業金融業務的指南[23]。尤其是根據基于B2B平臺的中小企業資金需求數量小、借款頻繁的特點，政府、金融機構等需要達成共識以促進B2B電子商務等產業的健康發展[24]。有的學者提出推動金融產業健康發展以促進平臺經濟成長，為此，需要運用好互聯網等技術，進一步促進產銷體制創新，形成高效率服務型平臺；同時，銀行等金融機構也應與時俱進，結合自身優勢開拓生態圈，把握好平臺經濟帶來的新機遇[25]。

②第二類聚類詞“供應鏈金融”。在這一大類中，聚類的關鍵詞演變時線順序為供應鏈金融業務、業務模式、信貸風險管理和金融生態圈高質量發展。在金融機構、物流企業以及供應鏈上下游相關企業共同合作的基礎上，形成了供應鏈中小企業融資業務的新模式，緩解了中小企業融資困難等問題[26]。供應鏈金融的融資模式不應僅針對單一企業，可以對多個企業打包進行金融服務[27]。整個供應鏈中參與的主體類型較多，信貸模式復雜多樣，由此產生了供應鏈信貸金融風險。主要的風險類型有核心企業的道德風險、物流企業的失職風險、中小型企業貨物擔保風險和供應鏈信貸金融實際操作風險。為有效降低或避免這些風險，參與供應鏈金融的各個部門在操作過程中要進行嚴格核查與管控，以促進供應鏈信貸金融體系的可持續發展[28]；要大力提升核心企業的資源整合能力及運轉效率，以促進金融生態圈高質量發展[29]。

③第三類聚類詞“大數據”。在這一大類中，聚類的關鍵詞演變時線順序為小微企業融資、應收賬款融資、區塊鏈、數據挖掘、金融創新、信息不對稱、區塊鏈技術和數字化轉型。中小微企業在緩解就業、推進技術創新、增加財政收入等方面發揮了重要作用，已經成為我國國民經濟和社會發展的重要力量[30]。解決中小微企業融資困難問題，要充分考慮應收賬款融資這一重要的供應鏈融資方式[31]。隨著供應鏈金融的不斷發展，相關研究逐漸更多關注線上供應鏈金融。線上供應鏈金融借助信息化協同合作，是服務于金融業和供應鏈管理的實體產業，更是一種創新型金融產品。區塊鏈作為一個具有去中心化、可追溯性等特點的新興技術，對供應鏈金融的發展產生了極大的促進作用[32]。未來供應鏈金融領域的研究，應該重視區塊鏈技術和數字化轉型在實踐中的應用。

3.3.4 關鍵詞演進分析

從供應鏈金融關鍵詞時區圖（圖6）可以看到供應鏈金融前沿領域關鍵詞的變化過程。

圖6 2004～2020年供應鏈金融研究關鍵詞時區圖

①起步階段。2004～2008年為我國供應鏈金融領域發展的起步階段。這一階段的研究以供應鏈導向和金融導向為主，“供應鏈”“中小企業”“小微企業融資”和“應收賬款融資”等關鍵詞的關注度較高，熱點詞分布較為分散，涉及的范圍較為廣泛。

②深化階段。2009-2016年為深化發展階段，研究的熱點話題雖仍以中小微企業融資為主，但是出現了新的關鍵詞，如“風險控制”“風險管理”“電商平臺”“上下游企業”“融資模式”“信用風險”“物聯網”“線上供應鏈金融”“互聯網金融”和“電商平臺”等。這一階段的供應鏈金融研究進入細分階段，一般劃分為運營決策、供應鏈協調和風險管理等3個方面[3]。

③多元化發展階段。2017～2020年供應鏈金融領域的研究不斷深入，主要關鍵詞有“智能合約”“大數據”“普惠金融”“區塊鏈技術”“金融科技”“數字化轉型”“云計算”“金融供給側結構性改革”和“上下游企業”等，金融科技導向凸顯。

3.3.5 關鍵詞突變分析

由關鍵詞的突變可以分析供應鏈金融領域研究不同時間段的熱點，預判未來的研究方向。運用CiteSpace軟件分析得到20個突變詞及起止時間，顯示所有突變詞從突變開始至今未曾停止。從持續時間看，2004年至今“擔保費用”“供應鏈”“政府采購合同融資”和“數字孿生”這4個關鍵詞的熱度一直持續，顯示它們仍然是今后的研究熱點；從2009年至今“融資”“中小企業”“金融危機”和“中小企業融資”等突變詞出現。近幾年，隨著科學技術的飛速發展，突變詞向“線上供應鏈金融”“互聯網金融”“融資約束”和“大數據”等關鍵詞轉變。突變強度最大的是“物流金融”，強度數值為7.36，在20個突變詞中排列第一，由此可以看出繼續加強物流金融研究的重要性。

4 結論與展望

4.1 研究結論

本文運用CiteSpace文獻計量可視化分析方法，繪制了一系列供應鏈金融領域的知識圖譜，直觀展現了我國學者在供應鏈金融領域研究的總體趨勢、發展脈絡和前沿進展，并預測了未來的發展方向。主要結論如下。

第一，研究文獻數量逐年增多，作者及機構較為分散。從2004年開始發文數量呈逐年上升態勢，2020年達到峰值。但作者和研究機構較分散，無論是核心作者還是研究機構彼此間的合作并不多，大多數都是獨立發文。

第二，頻次和中心性較高的關鍵詞為“供應鏈金融”“中小企業”“區塊鏈”“物流金融”“信用風險”和“供應鏈融資”等。根據聚類分析，提煉出“供應鏈金融”“大數據”和“中小企業”等主聚類塊，這一分析結果符合我國供應鏈金融的實際。隨著技術進步和管理模式創新，供應鏈中物流、信息流等問題得到顯著改善，但是，供應鏈中的資金流問題（特別是中小企業融資難問題）仍長期困擾著產業界，并持續引發政府和學術界的高度關注。

第三，供應鏈金融領域的核心期刊文章以定性研究為主，主要內容涉及供應鏈金融的融資模式、信用風險、風險評估、風險控制、線上供應鏈金融等，處于前沿的熱點詞有“擔保費用”“政府采購合同融資”“孿生數字”“存貨質押融資”和“物流金融”等。

4.2 展望

回顧整個研究過程可以發現，目前國內對供應鏈金融領域的研究不夠深入，學者之間及研究機構之間缺乏深度合作。供應鏈金融實務涉及金融、供應鏈管理、財務、投資和保險等多領域的知識，學科交叉性很強，不同背景的學者之間、研究機構之間要深化交流和合作，以“思想碰撞”引致新的研究視野。

從技術創新視角看，今后的研究應結合區塊鏈、5G和大數據等新技術應用，以促進供應鏈金融模式創新。首先，加強“區塊鏈+供應鏈金融”模式的研究。重點研究如何通過區塊鏈技術簽訂智能合約(smart contract），以降低所有供應鏈金融參與者的交易風險，提高交易效率，降低交易成本，并提升交易過程的透明化（transparences）。其次，加強“互聯網+供應鏈金融”模式的研究。重點研究如何共享供應鏈資源、批量處理融資需求及有效監控融資數據流，以降低參與者風險，同時提高其商業信用。最后，加強智慧供應鏈金融的研究。重點研究如何將互聯網、云計算和大數據等新技術手段與供應鏈管理相融合，以促進供應鏈融資業務內化到高度服務化和智能化的供應鏈體系中，并助力促成智慧采購、智能制造、智慧物流到智慧消費的高度一體化。這方面的研究目前還處于起步階段，需要進一步深化。

從研究路線看，目前的供應鏈金融研究成果呈現出兩條軌跡：一條是發軔于銀行業的“金融物流”（最早的母體是貿易金融），強調信貸資金的安全，致力于提出嚴格乃至苛刻的業務準入標準和風險管控對策；另一條則是肇始于“正統”供應鏈理論的“物流金融”，強調輔之以供應鏈融資手段來促成供應鏈“三流合一”和效率提升。兩條路線所對應的研究，有不同的關注點，但都在一定程度上忽略了對現實中供應鏈的“主動”改造，導致存在“缺陷”的供應鏈淡出研究者的視野。這也在一定程度上解釋了為什么國家出臺了一系列的政策措施，而現實中供應鏈金融發展仍達不到預期目標，中小企業仍然“貧血”的問題。隨著供應鏈金融理念的發展，金融業已從搜尋“優質客戶”發展到關注“優質供應鏈”，這是一個進步。但是，現實世界存在“缺陷”的供應鏈比比皆是，它們通常被視為“貧礦”，但從平臺經濟和大數據思維的視角看，則價值可期。由此，我們認為，未來的研究必須優化供應鏈網絡的改造和流程（BPR）,與供應鏈金融創新模式的開發（R&D）集成起來。事實上，目前一些滲入新零售業態的、冠之以“供應鏈管理公司”的企業（既進入商貿業，又重構服務供應鏈，以降低供應鏈融資風險和進入門檻）已采取了此種做法。但是理論界對這一實踐動向顯然關注不夠。