供应链金融研究热点主题与演化路径分析——基于CNKI的文献统计

（广东建设职业技术学院经济管理系，广东广州510440）

一、引言与文献综述

中小微企业融资难、融资贵问题一直是学术界的热点话题，而供应链金融因其具有整合物流、商流、信息流、资金流的基因特质，一方面在破解中小微企业融资困境方面发挥了积极作用，另一方面成为目前供给侧结构性改革中巩固“三去一降一补”成果的有效途径。随着市场竞争加剧和供应链金融实践日益丰富，开展供应链金融理论研究具有重要的现实意义。

国内学者对供应链金融相关问题进行了一系列研究。鲁其辉和曾利飞（2014）从风险管理、供应链协调、运营决策三个方面，系统总结了供应链金融领域的研究成果，并概括了主要研究方法和结论。雷蕾和史金召（2014）从供应链金融发展模式、银行风险管理、线上供应链金融风险管理三个方面对国内外学术界研究动态进行总结，并以此为基础归纳供应链金融的未来研究方向。安鸿辰等（2015）通过对供应链金融领域研究热点进行系统梳理，挖掘现有研究的理论空白，并对未来研究方向做出展望。王捷思和杜子平（2016）以共词分析和文献回顾为基础，分析了国内供应链金融研究情况，认为该领域理论体系已趋成熟，融资风险与模式、中小微企业信用风险评价是当前研究重点。申云等（2018）考察了农业供应链金融减贫机制，在文献分析基础上对该领域未来研究方向进行展望。宋远方和黄千员（2018）运用内容分析法和文献计量法，对2005—2017年国内学者发表在中文社会科学引文索引（CSSCI）期刊上的228篇代表性文献进行分析，发现国内学者主要从融资和供应链视角对供应链金融进行研究。

目前，国内学者对供应链金融的研究存在两方面缺陷：一是局限于少量文献的定性分析，缺乏更加翔实的文献数据分析，在理解供应链金融研究全貌方面存在不足；二是从文献计量角度对研究成果进行分析，但未得到对应的研究演化路径，同时对供应链金融未来研究热点的归纳较为简单。

本文采用共词分析法和文献计量分析法，对中国知网（CNKI）收录的2007—2019年核心期刊文献进行挑选和整理，以其中代表性文献作为研究对象，运用聚类分析、多维尺度分析、社会网络分析等方法构建供应链金融研究知识图谱，归纳供应链金融研究的热点主题和演化路径，丰富大数据背景下供应链金融的研究视角，并指明该领域未来研究发展方向。

二、研究方法与研究过程

（一）研究方法与数据来源

共词分析的基本原理是通过统计文献中词组出现频次构建共词矩阵，以研究学科或主题间的结构和关系（张勤和马费成，2007）。韩国明等（2016）用该方法对“三农”领域研究热点进行分析，得到知识图谱和研究演化路径。文献关键词通常是作者对文章主题和内容的高度概括，对文章核心思想的提炼具有极高代表性，因此共词分析一般将关键词设置为词组。本文主要通过解析供应链金融相关文献的关键词，并以此为基础构建共词网络，探究该领域研究现状与进展。

本文以CNKI数据库为数据来源，通过设定检索年限（2007—2019年），以关键词中包含“供应链金融”和“物流金融”为检索条件进行精确检索。选定北京大学的“中文核心期刊要目总览”和南京大学的“中文社会科学引文索引”来源刊作为文献来源，累计检索到678篇文献。根据学术代表性和引用率进行再次筛选，最终得到495篇文献作为研究样本。

（二）样本文献统计概况

1.发文量

2007—2019年，供应链金融领域国内核心期刊发文量呈逐步上升态势，其中以2016年增长最为突出，此后两年的发文量均在60篇以上（见图1）。可以看出，供应链金融实践催生了理论研究，同时，在政策红利和“互联网+”推动下，包括商业银行、企业及金融交易平台等在内的市场参与主体不断创新供应链金融模式，促进理论研究成果推陈出新。

图1 2007—2019年供应链金融领域发文量

2.核心作者

核心作者能够代表某一研究领域的研究水平，有效识别核心作者和作者群有助于更好地掌握该领域研究动态和研究方向。本文运用SATI 软件提取发文量3篇及以上的第一作者共19位（见表1），并利用CNKI文献分组排序功能，挑选分离出单篇被引超过100次文献的第一作者共28位（见表2）。表1显示，供应链金融研究领域最高产作者是宋华（发文量14篇）。表2显示，闫俊宏和许祥秦2007年发表的论文被引次数高达963次。经过综合评估，认定宋华、鲁其辉、史金召、储雪俭等学者为供应链金融研究领域核心作者。

表1 发文量3篇及以上的第一作者

表2 单篇被引次数超过100次文献的第一作者

（三）高频关键词和共词矩阵构建

本文运用SATI 软件关键词词频统计分析功能对样本文献进行处理，发现样本文献共有101个关键词。本文选取频次排名前60位的关键词作为高频关键词（见表3），运用共词分析法，对供应链金融研究热点主题进行深入挖掘。表3显示，国内学者在供应链金融研究方面涉及的研究角度较广泛。

表3 高频关键词统计

本文运用SATI 软件对高频关键词矩阵进行Equivalence系数①Equivalence系数代表两个矩阵元素之间的相似性，值越大，元素关联性越强（郭战琴，2011）。变换和处理后，最终得到高频关键词相异矩阵。由于篇幅有限，本文只列举频次排名前10位的高频关键词相异矩阵（见表4）。

表4 高频关键词相异矩阵

（四）聚类分析

图2 高频关键词聚类分析图谱

本文运用SPSS 软件对消除共词频率影响后的高频关键词相异矩阵进行聚类分层分析，得到如图2所示的聚类分析图谱，归纳出供应链金融研究6个热点主题，并依次命名为“供应链金融主体管理”“供应链管理”“供应链金融融资模式与产品”“新技术与供应链金融创新”“供应链金融动因分析”和“供应链金融风险评估与管控”。聚类分析结果显示，不同研究主题的高频关键词具有异组差别较大、分层明显，同组差别较小、聚集度高的特征，聚类结果比较理想。基于聚类分析结果得出的6 大研究主题基本涵盖2007—2019年国内学者在供应链金融领域的研究焦点。

（五）多维尺度分析

本文对相异矩阵进行多维尺度分析，运用Euclidean 距离模型处理后得到多维尺度分析图谱（见图3）。显然，多维尺度分析图谱和聚类分析图谱在研究结论上出现了一定程度的差异。图3显示，供应链金融研究大致由5个高频关键词词簇组成。本文将高频关键词词簇按顺时针方向依次命名为“供应链金融主体管理”“供应链金融融资模式与动因分析”“供应链金融协调”“供应链金融风险评估与协调”“供应链金融风险管理和供应链金融创新”。

图3 高频关键词多维尺度分析图谱

（六）社会网络分析

本文运用社会网络分析工具UCINET对相异矩阵进行处理，并借助NetDraw 工具得到图4所示的社会网络分析图谱。图4的网络密度为0.60%，标准差密度为3.54%，说明该网络整体密度水平偏低，网络结构分布较稀疏。从关键词连线分布情况来看，该网络具有明显的分层特征，即处于中间位置的关键词连线较多、相对密集，周边关键词则相反。

图4 高频关键词社会网络分析图谱

（七）知识图谱分析

结合聚类分析中关键词之间的位置关系、多维尺度分析中各词簇的组成、社会网络分析中高频关键词之间的联系，最终形成综合知识图谱（见图5）。

图5 高频关键词综合知识图谱

三、供应链金融研究主题分析

上文通过文献数据的共词分析，得到了国内供应链金融研究领域的热点主题与高频关键词之间的相互关系。为进一步挖掘隐藏的知识网络，本文结合图3～图5对热点主题进行可视化分析。

（一）供应链金融融资模式

供应链金融融资模式是供应链金融研究的一个重要主题。在495篇样本文献中，关键词、标题和摘要中精确包含“融资模式”的文献数量高达99篇，占所有样本文献的20%。图5显示，“融资模式”包括“应收账款融资”“存货质押融资”“预付账款融资”“保兑仓融资”等高频关键词，覆盖了供应链金融的主要融资模式。

具体来看，闫俊宏和许祥秦（2007）运用供应链金融核心理念，归纳出融通仓融资、保兑仓融资和应收账款融资三种基本融资模式，并比较分析三者的融资优势。在基本融资模式决策分析上，鲁其辉等（2012）以应用最广泛的应收账款融资作为切入点，通过建立多阶段供应链决策模型，对比不同融资情景下的厂商期望收益，证明了应收账款融资对厂商生产能力和收益具有提升作用。在融资模式创新上，郭战琴（2011）提出了以第三方龙头物流企业作为融资平台的“服务商——服务商”融资模式，并分析其为商业银行和物流企业带来的资源拓展、风险控制等益处。在产业细分模式创新上，邵娴（2013）以马王堆蔬菜批发市场为例，介绍了以“菜篮子” 工程中农产品批发市场为核心衍生出的农业供应链金融新模式。在融资模式绩效评估上，屠建平和杨雪（2013）对比分析了传统金融和电子商务平台下供应链金融模式的区别，通过平衡计分卡搭建了电子商务平台下供应链金融融资绩效评估指标体系。

（二）供应链金融风险管理与评估

供应链金融下的企业融资风险评估包括对财务指标、供应链运营状态、物流信息、交易企业征信等方面的综合评价。关键词、标题和摘要中精确包含“风险控制”“信用风险”和“风险”的文献数量高达125篇，占样本文献的25.3%，在所有研究主题中占比最高，凸显了学术界对供应链金融风险管理与评估的重视。图5显示，“Logistic模型”“信用风险评价”“风险评价”和“层次分析法”等高频关键词构成了该主题的主要研究内容。

供应链金融风险管理与评估的研究大致分为两类：一类是供应链金融风险的定性分析，如谢江林等（2008）运用数据挖掘法，识别经销商高风险等级特征，助力金融机构规避信用风险；另一类是供应链金融风险评估方法研究，如张浩（2008）、李毅学（2011）、陈长彬和盛鑫（2013）运用层次分析法和多级模糊综合评价法，合理确立供应链金融风险评估指标权重，搭建中小企业信用风险评价指标体系。

（三）供应链金融主体管理

文献计量分析过程中，多个方法运行结果都表明“主体管理”涵盖的高频关键词数量较多，且这些高频关键词多与“企业”和“金融机构”密切相关，间接验证了供应链金融主体管理的重要性。

国内供应链金融实践起步于深圳发展银行为开发新的信贷客户，面向中小企业提供的一项创新服务（郭安元，2009），因此供应链金融会涉及核心企业、第三方物流企业、中小企业和商业银行等业务主体。李毅学等（2009）重点考察了商业银行在供应链金融创新背景下的风险规避问题，认为对季节性存货质押业务施加下侧风险限制可以有效规避相关风险，并达到商业银行规定的风险控制水平。赵亚娟等（2009）认为中小企业往往是信贷配给的出局者，通过案例介绍交通银行的中小企业供应链金融融资现状，证明供应链金融能为银企带来共赢。

（四）供应链金融协调

与传统供应链相比，供应链金融更加复杂。因此，有效协调管理成为促进供应链金融发展的核心问题。图5显示，“商贸流通”“报童模型”“物资管理”“物流金融”“农业供应链”“农业供应链金融”等高频关键词围绕“供应链”和“供应链管理”，共同构成了“供应链金融协调”这一研究主题。

协调问题直接关系到供应链金融整体效能，国内学者从多角度对其展开了探讨。在供应链金融协调策略上，晏妮娜和孙宝文（2014）考察了包含单一制造商、商业银行和“报童型”零售商的供应链金融系统，通过研究制造商为主方、商业银行为次主方、零售商为从方的Stackelberg 主从对策，计算出制造商最优批发价格、商业银行最优融资额度及零售商最优订货决策，探讨了有限融资条件下批发价格契约实现供应链金融有效协调的条件。刘重庆和晏妮娜（2016）设定了一个由商业银行、零售商以及生产商组成的供应链金融系统，利用η-CVaR 准则将零售商和生产商风险偏好纳入其中，分析回购契约下各主体的最优决策、供应链金融协调策略和运营融资决策、集成决策、分散决策的协调问题，最终发现供应链金融存在“超协调”效应，即分散决策的最优订购量小于集中决策的最优订购量。

（五）新技术与供应链金融创新

供应链金融发展是不断汲取最新技术并创新推出金融产品的过程。图5显示，“金融科技”“金融创新”“创新”构成“新技术与供应链金融创新”主题的中心词，并与“互联网”“物联网”“区块链”“大数据”“电商平台”“线上供应链金融”等高频关键词联系在一起，共同构成了研究主题。

互联网等新兴技术正加快融入传统供应链金融模式中。刘达（2016）提出，第三方支付既可利用大数据优势优化风险管控，也可以信贷发放方的形式直接参与供应链金融，从而有效提升传统供应链金融效率。在新技术应用上，朱兴雄等（2018）和郑君宇（2019）针对网络供应链金融存在的缺点，提出以区块链技术“去中心化”改造业务流程，构建基于区块链技术的供应链金融系统模型，进一步优化金融机构、上下游企业及政府征信平台等业务主体的业务逻辑，推动主体之间的信息交流，有效降低中间环节的信息衰减，提升系统的经济社会效益。弓永章等（2017）认为应将互联网、物联网等新技术与物流、供应链管理相结合，加强质押物流程监管和预警，并建议整合打造供应链金融物流信息平台，助力企业实现各种物流资源的优化配置。

四、供应链金融研究演化路径分析

（一）演化路径

本文在对2007—2019年供应链金融领域研究文献数据进行纵向分析基础上，提炼该领域研究热点的转换与变迁情况，得到供应链金融高频关键词分时段统计信息（见表5）。

表5 高频关键词分时段统计

表5（续）

结合供应链金融相关文献中关键词的出现频次和演化路径，本文认为国内学者对供应链金融的研究可分为探索阶段和发展完善阶段，具体又可分为起步、深化、多元化和科技创新融合发展4个阶段（见表6）。

表6 供应链金融研究演化路径

（二）演化路径分析

1.探索阶段

（1）起步阶段（2007—2012年）。该阶段，国内学者重点是供应链金融主体管理及动因分析。表5显示，“中小企业”“企业管理”“商业银行”“融资”“金融机构”“贷款”“资金流”等反映供应链金融主体管理与动因分析的高频关键词较多。2007年金融危机后，供应链金融作为化解中小企业融资难、融资贵问题的有效途径日益得到重视，国内学者开始探索如何运用供应链金融融资助力企业化解资金约束难题。对于供应链金融产生的动因，学者们也进行了较多阐述。从文献数量及研究深度来看，该阶段处于供应链金融研究的初级阶段。

（2）深化阶段（2013—2014年）。随着国内学者研究的深入，供应链金融的研究深度和广度不断拓展。该阶段国内供应链金融研究重点聚焦于风险管理与协调管理。表5中“信用风险”“风险管理”“风险评估”“风险”“层次分析法”“供应链管理”等高频关键词集中体现了阶段研究特征。总体来看，该阶段研究深化了对供应链金融风险、协调等领域的认识，属于研究探索阶段的后期，为供应链金融研究进入发展完善阶段奠定良好基础。

2.发展完善阶段

（1）多元化阶段（2015—2016年）。2015年开始，“互联网+”浪潮兴起，供应链金融实务发展开始注重与互联网融合，国内学者也开始关注互联网技术与供应链金融的协调发展。表5显示，“线上供应链金融”“互联网金融”“物流金融”“第三方支付”等关键词出现频率较高，表明研究重心开始由传统融资模式、风险管控等转向最新实践领域。此外，学者们在供应链金融领域的研究范围更为广泛。综合来看，该阶段的研究基本覆盖了相关细分领域。

（2）科技创新融合发展阶段（2017—2019年）。金融科技创新赋能促使国内供应链金融进入高速发展时期，供应链金融服务中小企业效率不断提升，场景不断丰富。该阶段学者们重点开展金融科技创新背景下的供应链金融发展研究。表5显示，“区块链”“金融科技”“电商平台”“线上供应链金融”“大数据”等高频关键词集中体现了研究重心转移。另外，随着国内环保意识的增强和供给侧结构性改革的深入推进，国内学者还加大了绿色供应链金融研究力度。总体来看，该阶段学者们注重新技术的应用，赋予供应链金融研究鲜明的创新特色。

五、研究展望

回顾整个供应链金融研究的发展过程可以发现，目前国内学术界对该领域的研究还未形成较完整的理论体系，且存在较多研究空白。可以预见，随着国内业界实践探索的逐步深入和理论研究水平的不断提高，未来将迎来供应链金融研究高峰，理论体系将得到进一步完善。基于研究结论，本文对未来研究提出以下展望：

第一，强化业务再造研究。研究重点是鼓励在现有供应链金融模式基础上，积极开展业务再造和模式创新改进等。

第二，跨部门协作研究。研究重点是促进供应链金融业务线上各主体沟通协作，及时反馈各环节运行中存在的问题，改变对立意识，树立竞合思维等。

第三，问题导向研究。研究重点是对供应链金融融资模式在具体业务实践中遇到的问题展开细致分析，提供改进建议等。