供应链金融研究的知识图谱可视化分析

发布时间：2021-08-15 17:03

　　基于VOSviewer软件,从CNKI上选取2009—2019年相关文献,运用关键词共现、聚类分析等计量可视化方法,以科学知识图谱的形式展现目前研究的热点问题及趋势,并与web of science数据库中的外文文献进行对比,总结国内外文献研究的异同。结果表明:国内研究的热点主要围绕供应链金融模式下中小企业融资及参与者所面临的信用、风险等问题,而外文文献的相关研究则具有更强的针对性和系统性。未来,如何建立可行的风险评估指标和风险防范体系并建立良好的供应链金融生态系统仍是国内需要进一步研究的内容。 

【文章来源】：智能计算机与应用. 2020,10(06)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

关键词共现分析的可视化网络

同样，将从Web Of Science数据库中转换的文献信息导入到VOSviewer中进行分析，得到国外关于供应链金融的关键词共现频数表，以及国外关于供应链金融的关键词共现分析可视网络图，见表2和图6。与国内供应链金融研究相比，相同年度内国外文献的数量比国内少很多。关键词出现频数较高的主要集中在“供应链”、“供应链金融”、“贸易信贷”、“库存”、“管理”等，与国内研究稍有不同，且关键词之间共现的频率比国内的强度更高。国外供应链金融的发展比我国早，所以研究相对超前，基本是供应链金融领域较热点的内容，值得进一步分析重点模块以供国内学者参考。

一般认为关键词是文章核心内容的高度凝结，因此可以通过对关键词出现的频次高低来确定该领域研究的热点及发展方向。当某些关键词不断出现时，就认为其代表了该领域的研究热点。由VOSviewer绘制的科学知识图谱主要基于距离和关系两方面的表达，其中基于距离的科学知识图谱可以将高维数据可视化到二维平面中，图形中每一个节点代表一个分析的要素，图形中要素的距离则用来测度它们的相似性;基于关系的科学知识图谱中，元素之间的关系用边或弧来连接，边或弧的宽度表示关系强度。因此，运用该种方法可以更直观地表现出供应链金融研究的现状[4]。1.2 数据来源与处理

【参考文献】：
期刊论文
[1]中国供应链金融的发展趋势[J]. 宋华.  中国流通经济. 2019(03)
[2]供应链金融服务新型框架探讨:区块链+大数据[J]. 蔡恒进,郭震.  理论探讨. 2019(02)
[3]基于局部变权综合评价法的互联网供应链金融风险评价[J]. 侯文捷,向东,武传德,陈永权.  商业经济研究. 2018(24)
[4]供应链金融中网络连接对中小企业融资质量的影响研究[J]. 卢强,宋华,于亢亢.  商业经济与管理. 2018(09)
[5]供应链金融风险来源与系统化管理:一个整合性框架[J]. 宋华,杨璇.  中国人民大学学报. 2018(04)
[6]供应链金融ABS解析及对商业银行的启示[J]. 李津津.  新金融. 2018(07)
[7]大数据在互联网供应链金融风险管理中的应用[J]. 邱晖,许淑琴.  会计之友. 2018(07)
[8]区块链技术在供应链金融中的应用[J]. 朱兴雄,何清素,郭善琪.  中国流通经济. 2018(03)
[9]基于互惠动机的平台型供应链金融利益权衡机制[J]. 占永志,陈金龙,邹小红.  系统科学学报. 2018(02)
[10]互联网+供应链金融:中小企业融资新思路[J]. 吴睿,邓金堂.  企业经济. 2018(02)



本文编号：3344946