物流配送研究熱點與趨勢

中圖分類號：F259.2 文獻標志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.08.001

Abstract： UtilizingCiteSpaceandusingjournalpapersfromtheChina NationalKnowledge Infrastructure （CNK1）databaseasthedata source，this studyconductsavisualanalysisoflogisticsdstributionliteraturefrom1992to024.Atotalof379validdocuments were retred researchexplostelotagetshtspdtueddistatelo disriutioreseachcandividedintothrestags：thenascentperod（9O5），ediversifiddevelopmentperd（6014） andthedeepengreseachpod（5present）.Reseachutrsaeeltvelyed，ndnoreutorgoupasfrdeah hotspots include logistics distribution planning and optimization， e - commerce-driven distribution innovation，and sustainable supply chain management.Inteuturetheepintegatioofintellgettecholgndistributionenlosicsndsstaiableelot coordinateddevelopmentofuralandurbandistrbution，omprehsivedistributionetworkoptimzationandordinationwillce key research areas.

Keywords： logistics distribution; visualizationanalysis;CiteSpace;research hotspots; trends

0引言

“配送”一詞是日本引進美國物流科學時，對“delivery”的英譯，之后又被我國引進使用。物流配送的研究起步于20世紀90年代初期，并且隨著中國的飛速發展，相關研究也逐漸增多，呈現多樣化和專業化趨勢。同時，每個時期都有學者對物流配送研究進行文獻綜述。如楊弋等對配送車輛優化調度的模型算法進行梳理2]，李美燕等對城市共同配送模式方面研究進行歸納，以及其他有關熱點的綜述等。但是，由于物流配送研究相關文獻眾多，涉及的內容廣泛。所以對文獻閱讀梳理的方法進行綜述，存在局限性和片面性。利用文獻計量學工具及其可視化知識圖譜可以更系統更直觀地梳理和分析文獻，其中CiteSpace知識可視化工具自引人國內，就被廣泛用于專利文獻的知識圖譜分析，探尋研究領域的發展、熱點和前沿。近些年，CiteSpace也被應用于物流領域相關研究，包括國內外跨境物流、物流園區規劃、農產品物流、綠色物流、逆向物流等相關方面47，但在對物流配送研究整個發展階段的梳理分析中未見使用。本文借助CiteSpace，繪制科學知識圖譜，對物流配送研究發展、熱點、前沿進行系統性分析，旨在揭示物流配送領域的關鍵發展階段和研究動態，為未來研究提供參考。

1研究方法和數據來源

1.1 研究方法

本文使用CiteSpace6.2.R6（Advanced）版本進行文獻的可視化分析，CiteSpace是一種基于文獻計量學的可視化分析工具，能夠幫助研究者發現文獻之間的關聯關系、研究熱點和發展趨勢。通過構建文獻共引網絡，CiteSpace可以識別出關鍵詞、作者、機構之間的聯系，進而揭示出研究的前沿動態。而CNKI（中國知網）作為中國最大的學術文獻數據庫，收錄了豐富的物流配送領域的研究文獻。結合CiteSpace和CNKI的可視化分析，可以更加直觀地了解物流配送領域的研究趨勢。

1.2數據來源

本文利用中國知網（CNKI）進行物流配送相關期刊文獻的檢索，檢索范圍限定學術期刊，以“配送”為篇名，檢索條件設為“精準”，時間范圍設置為1992—2024年（2024年數據選取至3月30日），為保證文獻質量，文獻來源類別選取SCI、EI、北大核心、CSSCI、CSCD。同時剔除信息缺失、重復和與主題不相關的文獻，一共得到3 279篇有效文獻作為分析來源。

文獻特征分析

2.1 發文量分析

文獻發文數量分析是了解特定領域研究趨勢和發展走向的重要手段。根據歷年發文量的變化趨勢分析，可以將物流配送研穴壓中山八立 太以斷

初期階段（1992—2005年），國內物流企業開始崛起，建立了一些大型的物流企業和配送網絡，通過發展物流業，來匹配當時經濟的快速發展，推動傳統儲運業向現代物流業轉變。這個時期研究發展相對緩慢，發文數量較少，但總體呈現出緩慢上升的態勢。

快速增長階段（2006—2014年），從2006年開始，電子商務不斷發展，特別是在2010年后，大數據、物聯網等新技術在物流配送領域得到應用，物流效率和服務水平不斷提高。同時，政府也加大了對物流基礎設施建設的投入，包括公路、鐵路、航空等多種運輸方式的建設和改善，以支持物流業的發展。這一時期發文數量迅速增加，2014年達到發文峰值238篇。

穩定階段（2015年至今），從2015年開始，發文數量雖然有波動，但整體趨于穩定。此外，2024年出現明顯下降，是因為受到數據統計不完全的影響，僅統計了1—3月的數據。從長遠來看，隨著物流業的持續發展和技術應用，該領域仍可能吸引更多學術關注和研究投入，展現出持續增長的趨勢。

圖1呈現了1992—2024年物流配送相關文獻發文數量。

2.2核心作者與合作分析

通過對發文作者合作網絡的分析，可以深入研究物流配送領域中各位學者的貢獻和合作關系。將篩選的文獻導人CiteSpace，時間切片設置為3年，節點類型選擇“Author”，運行得到作者可視化圖譜，如圖2所示。作者共現圖譜共有485個節點，234條連線，網絡密度為0.002，說明該領域研究人員關聯性較低。在物流配送領域核心期刊中作者發文數量相對較多的有胡祥培（32篇）、陳淮莉（26篇）、劉長石（14篇）、葛顯龍（14篇）等。根據普賴斯定律 （ （20表示最高發文量），將 代入，得 N≈4 . 2 4 ，向上取整N=5，所以將發文量大于等于5的作者視為高產作者，共43位，發文355篇，占總數的 1 0 . 8 3 % ，遠小于規定的 5 0 % 。可見，對物流配送領域的研究尚未形成真正意義上的核心作者群。同時，研究者較多且形成了小范圍的合作，其中合作突出的分別是以胡祥培為核心的合作團體，以張錦為核心的合作團體和以楊芳為核心的合作團體。不過作者聯系較為分散，暫時沒有形成較大的合作團體。

3研究熱點分析

3.1關鍵詞共現分析

關鍵詞共現分析可有效揭示文獻中關鍵詞之間的相關性，識別出在研究領域中頻繁出現的關鍵詞，并進一步探索它們之間的內在聯系和趨勢，有助于揭示研究領域的熱點問題。運用CiteSpace選擇“Keyword”節點，生成可視化圖（見圖3）。圖中共862個節點，1017條連線，節點越大表示出現頻次越高。在物流配送領域，研究方向較為多樣，且分支較多，但各研究方向之間的關聯程度較高，相互聯系。

同時，通過CiteSpace對文獻關鍵詞進行分析，得到了物流配送領域出現頻次最高的30個關鍵詞，如表1所示。其中，高頻次關鍵詞在文獻中被頻繁提及，中心度代表的是關鍵詞的中介中心性，中介中心性越大表明其影響力在整個網絡中更為顯著，中心度大于等于0.1的節點通常稱為關鍵節點。將頻次與中心度結合，可以更全面地理解關鍵詞在文獻網絡中的地位和重要性，體現該領域的研究熱點。

結合圖3和表1，可以發現高頻關鍵詞具有較多的分支和較為復雜的網絡，反映了這些關鍵詞在研究領域中的重要性和廣泛應用。

蟻群算法、粒子群算法、啟發式算法等關鍵詞頻次較高但中心度較低，表明在文獻中被頻繁提及，但可能在文獻網絡中的連接性較弱。冷鏈物流、生鮮農產品、城市配送等關鍵詞頻次不高但具有一定中心度，這反映了某些特定領域或子領域在文獻中的關注度和重要性。物流配送研究高頻關鍵詞中包含中心度大于0.1的關鍵詞有11個：物流配送、遺傳算法、配送中心、電子商務、配送、選址、車輛調度、路徑規劃、物流工程、供應鏈、優化模型。這些關鍵詞是關鍵節點，代表著當前研究領域的研究熱點和重要議題。

3.2關鍵詞聚類分析

運用CiteSpace的聚類功能，選擇對數似然比算法（LLR），顯示最大的10個聚類，得到關鍵詞聚類可視

化圖譜（見圖4）。其中模塊值 Q=0 . 8 7 3 7gt;0 . 3 ，說明這個聚類結構是顯著的，平均輪廓值 ，說明該聚類是高效率且具有說服力的。綜合來看，模塊值和平均輪廓值都比較高，說明社區發現算法得到的社區結構和聚類結果比較好。圖4共顯示十個聚類主題，分別是：物流配送（#0）、配送中心（#1）、供應鏈（#2）、配送網絡（#3）、遺傳算法（#4）、城市配送（#5）、物料配送（#6）、物流系統（#7）、網絡零售（#8）、電子商務（#9）。

綜合圖4以及相關文獻的梳理，可以將物流配送領域的研究熱點概括為如下三個方面。

第一，物流配送規劃與優化。該研究熱點涵蓋了物流配送（#0）、配送中心（#1）、配送網絡（#3）和遺傳算法（#4）等主題。學者們致力于利用仿真模擬方法或者智能算法如遺傳算法、改進遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等來優化配送網絡的布局和管理，包括配送中心的選址、路徑規劃和車輛調度等問題，以提高物流配送的效率和降低成本。如曾艾倩等為了實現對物流配送過程的實時調整和配送的透明化，提出基于數字孿生的物流配送調度系統。將數字孿生技術、模擬仿真與遺傳算法相結合，運用虛擬 + i 現實的方式去解決和優化實際的物流配送相關問題[]。楊小琴等為了實現降低成本，提高效率的目的，提出一種改進麻雀搜索算法M-SSA求解物流配送中心選址問題，以求提升算法的尋優能力，找到更優的選址方案]。所以運用啟發式算法、模擬仿真等方法來規劃和優化物流系統，是一個重要研究方向。

第二，電子商務驅動下的配送創新。涵蓋了城市配送（#5）、網絡零售（#8）和電子商務（#9）等主題。學者們關注如何在電子商務時代下創新配送模式，優化配送路徑，以滿足快速增長的網絡零售需求，特別是在城市配送方面，解決“最后一公里”相關問題，探索如何實現更快速、更便捷的配送服務。如夏文匯等針對新零售業態下，生鮮電商現有配送模式存在的問題，提出了一種自營物流或第三方物流 + 協同配送的城市生鮮配送模式，來優化配送效率和服務質量[12]。馬昌喜等關注到生鮮產品的易腐蝕性，為滿足客戶日益增長的需求，配送的時效和成本的控制就尤為重要。所以，他們設計出了一種時變網絡結合混合調整策略的車輛路徑優化方法，用于配送過程的優化[13]。

第三，可持續供應鏈管理。涵蓋了供應鏈（#2）、物料配送（#6）和物流系統（#7）等主題。學者們致力于構建可持續的供應鏈管理體系，包括改進物流系統、優化物料配送流程，以降低能源消耗、減少環境影響，實現供應鏈的可持續發展。如鄭文嶺以連鎖超市生鮮農產品配送系統為問題導向，提出新的改進方案，從供應鏈的角度去分析配送的相關問題[4]。鄭廣珠等考慮到多供應商物料配送批量的經濟性和制造商生產的時序性，建立雙層規劃模型，并采用遺傳算法和動態規劃法求解，為供應鏈中物料配送問題提供優化方法，達到降本增效的目的[15]。

綜上所述，物流配送領域的研究熱點主要集中在物流配送優化、電子商務驅動下的配送創新以及可持續供應鏈管理三個方面。這些研究方向在理論上為物流配送領域的發展提供了新思路和方法。

4研究前沿及趨勢分析

4.1研究主題演進及階段分析

運用CiteSpace的“Timeline”功能生成的關鍵詞時間線圖譜（見圖5），該圖譜將每個聚類中的關鍵詞放在一條時間軸上，橫軸代表的是時間序列，關鍵詞之間的連線代表共現強度。

關鍵詞突現圖譜（見圖6）通過對文獻中關鍵詞的出現頻率進行時間序列分析，揭示了某些關鍵詞在特定時期內的突然出

現或消失，用于研究熱點和前沿的分析。

結合圖1、圖5和圖6，可以更直觀地了解物流配送領域的發展歷程和主要研究方向的變化。1992—1997年由于文獻數量較少，且相關關鍵詞頻率太低，不具有足夠的重要性，被CiteSpace算法排除在外，所以不做分析。從1992年開始，根據突現關鍵詞的變化，可以將物流配送的研究分為三個階段。

第一階段（1992—2005年）：物流配送研究處在萌芽期。我國物流配送體系尚不健全，存在著諸多管理和效率問題。政府出臺了一系列政策文件，如《關于加快我國現代物流發展的若干意見》等文件的印發，為物流業的發展提供了政策支持和發展空間，同時企業開始關注信息化建設，電子商務的興起也催生了配送模式的改革和創新。連鎖經營、物流、電子商務、配送、配送中心等關鍵詞的突現，表明了我國物流行業的初步發展狀態，同時信息系統、算法、優化模型等關鍵詞的出現，反映了物流配送研究在信息技術和算法優化方面的嘗試和探索。

第二階段（2006—2014年）：物流配送研究處在高速發展期，研究方向多樣化。電子商務蓬勃發展，國家加大了對物流配送基礎設施建設和信息化技術應用的支持力度，鼓勵物流企業加快信息化、智能化和綠色化發展。消費模式和市場需求發生了巨大變化，對配送效率和服務質量提出了更高要求，配送模型、配送策略等關鍵詞開始在研究中顯現，表明對物流網絡管理、優化和決策的關注。同時，物流配送中心、選址、優化模型、城市配送等方面的研究受到廣泛關注，表明對于物流配送過程中空間布局和地理信息分析的重視，以及相關配送模式的提出，以優化物流配送過程。

第三階段（2015年至今）：物流配送研究趨于平穩，研究方向更加深入。我國物流業面臨轉型升級和結構優化的挑戰。政府提出了互聯網 + 物流、智能物流等戰略，鼓勵物流企業加大對智能化技術和新型物流模式的應用，大數據、物聯網等技術的發展，數字孿生，物流機器人等技術被用于物流領域，為物流配送方面相關研究提供新思路，路徑規劃、改進遺傳算法、協同配送等成為研究熱點，反映了我國物流業發展的新趨勢和政策導向。隨著“雙碳”目標的提出，加快推進綠色低碳發展，低碳物流、綠色車輛路徑問題，物流企業綠色化轉型等成為了重要研究方向。此外，在2022年發布的《“十四五”現代物流發展規劃》，提出了當前背景下物流發展的重點，強調數智化、綠色化、物流網絡升級等要點，充電設施選址、無人機配送、時變網路、農村電商物流、冷鏈物流仿真等關鍵詞也反映了研究前沿。

4.2未來研究趨勢預測

在對物流配送領域的現有研究進行可視化分析后，可以預測未來物流配送的研究沿著以下幾個關鍵方向發展。

4.2.1智能技術與配送的深度融合

探討如何利用智能技術來優化物流配送流程，從更全面的角度去進行分析。隨著大數據、人工智能、物聯網等技術運用在物流配送領域，不僅使得相關物流裝備得到改進，還出現了許多高效的配送模式和業態。通過大數據分析，可以更精準地預測需求，優化庫存管理和配送路徑，減少配送時間和成本。人工智能則包括通過機器學習算法優化配送路線，考慮多種因素如交通擁堵、配送時間窗和客戶需求等，從而實現高效調度物流資源。同時，物聯網技術實現對運輸車輛、貨物、倉庫等的實時監控以及相關數據的實時傳輸，提升物流全過程的透明度和安全性。雖然現有研究在路徑優化、多目標優化等方面取得了顯著進展，但由于實際配送情況復雜，要考慮的因素眾多，仍存在一定的局限性。所以，基于智能技術在更多領域配送作業中的應用，考慮多因素多場景配送網絡優化和結合大數據、神經網絡算法實現實時動態的配送路徑優化，以及涉及從倉儲、分揀、運輸到“最后一公里”配送的全流程優化等問題是未來研究重點。

4.2.2綠色物流與可持續發展

在“雙碳”目標背景下，推動物流領域節能減排一直被強調。低碳物流和綠色車輛的研究成為熱點，現有研究大多集中在考慮碳排放的綠色車輛路徑規劃和綠色物流配送模式分析。隨著新能源在物流各環節的應用擴大，物流配送領域不斷加強綠色新技術和設備研發應用。因此，考慮新能源車輛的續航里程和充電站分布情況，設計適合新能源車輛的配送路線，并在規劃中加入充電站?？奎c的安排來保障配送任務的順利完成，是未來的一個研究方向。此外，探討發展綠色配送的政策措施和實施路徑，研究推動物流企業的綠色化轉型的驅動因素，將從另一個角度推動物流配送的標準和規范，促進行業綠色發展。

4.2.3農村和城市配送協同發展

隨著農村電商的迅猛發展，物流基礎設施建設的重要性日益凸顯。“十四五”現代物流發展規劃明確提出補齊農村物流發展短板。未來，探討如何在農村地區打造高效的物流服務網絡，解決農村物流“最后一公里”的難題，提高農產品流通效率將是重要的研究內容。同時，城市物流面臨著交通擁堵、配送效率低下等挑戰。未來研究立足于智能配送技術的發展，包括無人機配送、無人駕駛車輛和智能快遞柜等，通過技術創新提升城市物流的效率和服務質量。關注城市與農村物流配送體系的統籌發展，構建全面、高效的物流網絡，促進城鄉一體化發展，探索多樣化發展對策。

4.2.4綜合配送網絡優化與協同

目前，物流領域正推進網絡化升級，建設智慧物流網絡。物流網絡優化研究中，主要解決兩個問題，即配送中心的選址問題和配送車輛的路徑規劃問題，由這兩個問題結合城市配送、城市地下配送、應急物流配送、冷鏈配送、社區團購配送等不同場景進行網絡優化研究。然而，在智能化和共享經濟背景下，信息實現了互聯互通，多配送中心的協同運作、智能技術應用、跨系統協同以及實時調度系統的構建，實現從倉儲到配送的全流程自動化和智能化是新的研究思路。同時，選址、路徑規劃和庫存控制是相互影響的，配送網絡優化研究需進一步將三者結合起來，通過更系統的綜合考量，拓展物流配送網絡優化研究的廣度和深度。

5總結

本文利用中國知網（CNKI）的數據，結合CiteSpace工具進行文獻可視化分析，揭示了物流配送領域的研究狀況，通過對可視化圖譜的分析，得到以下結論。

文獻特征分析：物流配送領域經歷了三個階段的發展，從增長到逐漸穩定，這反映了我國物流業的發展歷程和學術研究的演變。同時，在發文作者分析中，我們發現了一些高產作者和他們之間的合作網絡，盡管尚未形成真正的核心作者群，但研究者們已經開始形成小范圍的合作。

研究熱點分析：通過關鍵詞共現分析和聚類分析，發現物流配送規劃與優化、電子商務驅動下的配送創新和可持續供應鏈管理是當前的研究熱點。高頻率高中心度的關鍵詞代表著物流配送領域的重要議題和前沿技術，反映了學術界和產業界對于提高物流效率、滿足消費需求和實現可持續發展的關注。

研究前沿和趨勢分析：通過對關鍵詞時間線圖譜和突現圖譜的分析，我們揭示了物流配送領域的發展歷程和前沿動態。受到政策和技術發展的影響，物流配送領域經歷了不同的發展階段，但智能化、綠色化、高效率和可持續發展是現在關注的焦點，碳排放、路徑規劃、多目標優化、外賣配送、改進遺傳算法、協同配送、無人機配送、時變網路等方面是當下研究趨勢。未來，物流配送的相關研究將包含智能技術與配送的深度融合、綠色物流與可持續發展、農村和城市配送協同發展、綜合配送網絡優化與協同這幾個方面。

隨著智能技術的不斷發展和政策的支持，物流配送領域將持續迎來新的挑戰和機遇，未來也會有更多技術和更全面的場景被用于物流配送領域的研究。

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