閉環供應鏈領域回收問題研究的熱點與演進分析

陳子依 （江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122）

0 引 言

在提倡保護環境、節約資源的大背景下，各界展開對閉環供應鏈領域的研究和應用[1]。又隨著公民環保意識逐漸提高、對再制造產品接受度提高、對環境不友好型企業厭惡度提高，供應鏈上下游企業為整合閉環供應鏈付出成本能夠為企業帶來經濟效益和環境效益，因此，閉環供應鏈的社會接受度逐漸提高[2]。而回收作為閉環供應鏈的關鍵環節，影響著閉環供應鏈的整體效用。

閉環供應鏈將正向物流和逆向物流進行整合，研究如何對廢舊產品進行回收、再利用，實現“資源—生產—消費—再生資源”的閉環[3]；回收是指從客戶手中收集廢舊產品并運送到指定地點的活動[4]。

領域內現已存在大量關于閉環供應鏈、回收等的研究，有對現狀的分析，也有對未來的展望，這些不斷完善的理論成果，也在指導著現實社會。鑒于此，本文以Web of Science 核心合集為主要數據來源，以CiteSpace 5.8.R3 可視化軟件為主要分析工具，從回收視角展開對閉環供應鏈領域的可視化研究。

1 數據來源與研究方法

本文數據來源于Web of Science 核心合集，以“Closed Loop Supply Chain”和“Recycle”為主題對2021 年12 月31 日前發表的論文進行檢索，共獲取到518 篇文獻，除去綜述類文獻、補充材料、程序文件等共獲得495 條數據。

本文主要采用文獻計量的方法來分析閉環供應鏈領域內回收問題的研究熱點和演進趨勢。文獻計量法是對所選文獻的各種特征數量進行分析，利用數學與統計學方法來描述、評價和預測研究對象的現狀與發展趨勢的一種方法。文獻計量的工具主要有CiteSpace、VOSviewer、Ucinet、Sati 等，本文主要采用CiteSpace 5.8.R3 可視化軟件，將從Web of Science 中獲取到的這495條文獻導入CiteSpace 可視化軟件中，共獲取到477 條合格數據。

2 數據分析

2.1 發文量概覽

如圖1 所示，總體來看，2003—2021 年該領域的發文量整體呈上升趨勢。具體來看，2003—2014 年，該領域在中國知網上的發文量呈上升趨勢，2014—2021 年，發文量略有下降；2003—2021 年，該領域在Web of Science 上的發文量持續增長。

圖1 2003—2021 年文獻發表數量統計

2.2 高頻關鍵詞分析

2.2.1 詞頻分析

本文將從Web of Science 中篩選出的495 條數據導入CiteSpace 5.8.R3，時間切片設置成一年，Node Types 勾選Keyword，Pruning勾選Pruning Sliced Networks 和Minimum Spanning Tree 后得到2003—2021 年閉環供應鏈領域回收問題的關鍵詞共現圖譜。表1展示了共現頻次大于50 的13 個關鍵詞及其對應的頻次、節點中心性和度中心性。

表1 閉環供應鏈領域回收問題的關鍵詞相關參數

結果顯示，出現頻次最高的關鍵詞是設計（Design），共出現126 次，其次分別是模型（Mode）l、管理（Managemen）t、逆向物流（Reverse Logistics）、協調（Coordination）、競爭（Competition）、產品（Produc）t、戰略（Strategy）、優化（Optimization）、決策（Decision）、回收（Recovery）、系統（System）、政策（Policy），這些關鍵詞能夠大致反映出領域內的熱點議題。

2.2.2 演進分析

如圖2 所示，該領域的演進大致可以劃分為三個階段。第一階段為萌芽階段，時間為2003 年至2006 年。這4 年該領域的發展剛剛起步，2003 年首次出現物流（Logistics）、選址（Location） 這兩個關鍵詞，此后2004 至2006 年關鍵詞出現三年的空白。

圖2 閉環供應鏈領域回收問題的關鍵詞時間演進圖譜

第二階段為發展階段，時間為2007 年至2016 年，這10 年間關鍵詞呈現頻次高、數量多的特征。2007 年出現綠色（Green）、可持續性（Sustainability） 等關鍵詞，可見該領域對環境的重視。2008 年開始出現網絡設計（Network Design）、優化（Optimization）、協調（Coordination） 等關鍵詞，意味著該領域對供應鏈整體的效用加以重視。

第三階段為成熟階段，時間為2017 年至2021 年，這5 年的關鍵詞呈現頻次低、數量多的特征。由圖2 可知，這5 年出現循環經濟（Circular Economy）、可持續供應鏈（Sustainable Supply Chain）、再制造產品（Remanufactured Produc）t、綠色供應鏈管理（Green Supply Chain Managemen）t、減排（Emission Reduction）、企業社會責任（Extended Producer Responsibility） 等，進一步體現了該領域對保護環境、可持續發展的重視。

2.2.3 聚類分析

本文利用CiteSpace 5.8.R3 軟件進行聚類分析，選擇LLR 算法，利用Cluster Explorer功能，將聚類按照平均年份排序，得出前七個聚類分別為循環（#12 Circula）r、政府補貼（#0 Government Subsidy）、回收模型（#5 Recycling Mode）l、案例研究（#7 Case Study）、魯棒優化（#1 Robust Optimization）、循環經濟（#8 Circular Economy）、德爾菲法（#9 Delphi Method） （如圖3 所示）。

圖3 2003—2021 年閉環供應鏈領域回收問題的關鍵詞聚類圖譜

結果表明，該領域以經濟可持續性為目標。循環（#12 Circula）r 這一聚類中包含的關鍵詞有容量限制（Capacity Constrain）t，體現了學者對車輛容量的考慮，充分利用車輛的容量有助于節約資源、節約成本。循環經濟（#8 Circular Economy） 中包含的關鍵詞有產業生態（Industrial Ecology）、循環經濟發展（Circular Economy Developmen）t、排放（Emission）、可持續供應鏈管理（Sustainable Supply Chain Managemen）t 等。

結果表明，近年來學者關注政府對回收的促進作用。政府補貼（#0 Government Subsidy） 中包含的關鍵詞有回收競爭（Recycling Competition）、渠道沖突(Channel Conflic）t、獎懲機制（Reward Penalty Mechanism）、利他表現（Altruistic Preference）、回收渠道（Recycling Channe）l 等。文獻分析可得，政府主要通過設立獎懲機制來促進消費者、企業的回收行為，王建華等分析了無政府補貼、政府補貼制造商、政府補貼零售商三種情況下閉環供應鏈的整體效用，孟麗君等在由制造商、消費者、回收商、政府組成的閉環供應鏈模型中，分析政府對購買再制造產品的消費者進行消費補貼行為對閉環供應鏈的影響[5-6]。

結果表明，回收模型的研究是該領域內研究的重點話題之一。回收模型（#5 Recycling Mode）l 包含的關鍵詞有風險管理（Risk Managemen）t、大數據市場（Big Data Marketing）、可持續性（Sustainability）、微分博弈（Differential Game） 等。學者對回收模型的研究主要集中于對回收渠道、回收定價的研究，范定祥等比較了制造商、零售商、線上回收商、線下回收商四種回收主體進行回收時模型的效用研究，得出閉環供應鏈最佳的回收模式是四主體都參與的回收模式，更有學者探討了消費者渠道偏好、回收主體公平關切、風險規避對回收渠道和回收定價的影響[7]。

結果表明，該領域內學者采用案例分析進行研究，采用的具體方法有魯棒優化模型、德爾菲法等。魯棒優化（#1 Robust Optimization） 包含的關鍵詞有可持續供應鏈管理（Sustainable Supply Chain Managemen）t、網絡設計（Network Design）、生命周期評估（Life Cycle Assessmen）t 等。Joonrak Kim 等用魯棒優化的模型分析存在供給不確定和客戶需求不確定情況的閉環供應鏈模型；Jaber Valizadeh 等用魯棒優化的模型分析了聚乙烯管的生產和配送；Hadi Gholizadeh 等也利用魯棒優化的模型分析了一次性電器回收網絡的多層閉環供應鏈[8-10]。德爾菲法（#9 Delphi Method） 包含的關鍵詞有再利用（Reuse）、分配系統（Distribution System）、設施選址分布（Facility Location-allocation）、梯級利用（Cascade Utilization）、程序設計方法（Programming Approach） 等。

2.3 高被引經典分析

2.3.1 高共被引作者分析

高共被引的作者往往在研究領域占有重要地位，對高共被引的作者進行分析能夠幫助我們熟悉領域中的研究重點，把握領域內的研究動向。本文利用CiteSpace 5.8.R3 軟件的作者共被引分析（Cited Autho）r 功能，得到共被引頻次排名前四的作者依次為Savaskan R C、Govindan K、Guide V D R、Atasu A（如圖4 所示）。

圖4 2003—2021 年閉環供應鏈領域回收問題的作者共被引圖譜

結合文獻分析可得，Savaskan R C 的研究領域為供應鏈管理（Supply Chain Managemen）t、逆向物流（Reverse Logistics），中心度為0.10，所選數據庫中共有168 篇文獻引用了這位作者的研究成果。早在2004 年，Savaskan R C 便提出了制造商直接回收、零售商回收、第三方回收商進行回收三種回收模式，為企業回收渠道的選擇提供參考[11]。

Govindan K 的研究方向主要為循環閉環供應鏈（Circular Closed-loop Supply Chain）、模糊理論（Fuzzy Theory），中心度為0.01，所選數據庫中共有144 篇文獻引用了這位作者的研究成果。2017 年，Govindan K 在文章中鼓勵利用模糊多目標規劃的方法來解決現實問題[12]。

Guide V D R 的研究領域為閉環供應鏈（Closed-loop Supply Chains），中心度為0.11，所選數據庫中共有134 篇文獻引用了這位作者的論文。Guide V D R 于2003 年探討了閉環供應鏈領域面對的挑戰，又于2009 年在文章中研究了閉環供應鏈研究的演進[13-14]。

Atasu A 的研究方向主要為閉環供應鏈（Closed-loop Supply Chain）、逆向物流（Reverse Logistics），中心度為0.06，所選數據庫中共有109 篇文獻引用了這位作者的研究成果。2013 年Atasu A 研究了回收成本對回收渠道選擇的影響[15]，為企業回收渠道的選擇提供理論依據。

2.3.2 高被引文獻分析

文獻的高被引次數往往代表著該篇文獻的高質量和較高的參考度，因而對高被引文獻進行分析能夠幫助我們快速掌握這個領域的研究重點。

該領域內的文章以保護環境為核心。Reike 等在2018 年發表的這篇文章被引299 次，呼吁決策者和企業家在考慮可行性和整體系統效果的前提下致力于再制造、翻新和再利用[16]。Mathews 等在2011 年發表的這篇文章被引240 次，該篇文章探討了中國產業生態化的促進因素和抑制因素，認為中國在產業生態化方面可能會抓住后來者的優勢[17]。Kannan 等于2010 年發表的這篇文章總共被引238 次，該篇文章分析了在保護環境和鉛資源匱乏的雙重壓力下，廢舊電池的回收是必要的，并建立了一個多梯隊、多周期、多產品的閉環供應鏈網絡模型，對材料采購、生產、分銷、回收、處置等方面進行決策[18]。Kumar 等在2008 年發表的這篇文章被引212 次，他們在文章中研究了這樣三個問題，一是確定如何刺激回收和再制造市場，二是如何做到經濟高效地對產品進行回收，三是如何協調供應鏈從而更好地為產品的重新設計、拆卸等服務[19]。Huang 等在2013 年發表的這篇文章被引197 次，他們在文章中構建了零售商負責銷售、零售商和第三方回收商共同負責回收的閉環供應鏈模型，并通過數值仿真分析逆向物流中零售商和第三方回收商競爭系數給供應鏈帶來的影響，為企業回收渠道的選擇提供了參考[20]。

2.4 研究趨勢預測分析

本文利用CiteSpace 5.8.R3 軟件的突現詞功能（Burstness） 進行研究趨勢預測分析，得到32 個突現詞。突現詞為某一時間段內出現頻率激增且集中的關鍵詞，其一般為某一時間段的新興熱點研究[21]。為更直觀地展示反映可視化工具分析結果，本文結合突現年份和突現強度篩選出8 個突現詞制成表2。

表2 2003—2021 年閉環供應鏈回收問題的突現詞相關參數

將突現詞功能展示的結果與聚類分析展示的結果相結合，不難發現，回收視角下的閉環供應鏈圍繞循環經濟這一主題，以“逆向物流網絡”、“回收模型”、“選址”、“網絡設計”、“企業社會責任”、“減排”、“回收渠道”、“政府補貼”等為研究重點，以“博弈論”、“魯棒優化”、“德爾菲法”為重要研究方法。

3 結 論

本文借助CiteSpace 5.8.R3 可視化工具，對從Web of Science 核心合集中篩選的477 條有效數據進行分析，得出以下結論：

第一，通過對Web of Science 核心合集和中國知網中CSSCI 期刊的發文量統計，發現學者對于閉環供應鏈領域中回收這個主題的研究整體上呈上升趨勢。

第二，利用CiteSpace 繪制關鍵詞共現圖譜，得到設計、模型、管理、逆向物流、協調、競爭、優化、政策等13 個共現頻次大于50 的關鍵詞。在此基礎上進行演進分析，直觀地看到了回收視角下閉環供應鏈領域研究的演進過程，并發現近5 年學者將關注點放在了企業社會責任、減排、政府補貼、報廢電子設備等方面。最后對關鍵詞進行聚類分析，采用LLR 算法，得到了較為前沿的七個聚類，分別為循環、政府補貼、回收模型、案例研究、魯棒優化、循環經濟、德爾菲法。

第三，利用CiteSpace 的突現詞功能，本文發現，“上下游企業如何承擔起社會責任，創造更多的社會價值，減少碳排放，為保護環境、節約資源做貢獻”是該領域現在以至未來的熱點議題。結合較為前沿的七個聚類以及相關文獻可以看出從政府到企業，再到消費者，在促進產品的回收、再利用，節約資源、保護環境方面應當各方共同努力，促進逆向物流的發展。