国内外供应链金融研究热点及发展趋势分析
发布时间:2021-08-12 19:54
随着产业链条化、贸易全球化的发展,在整体供应链制造的背景下,为缓解企业融资、优化供应链资金流,大型银行及金融机构等通过对金融业务实现不断创新,推动供应链金融概念的兴起。通过协同供应链上下游各方,供应链金融可以实现缓解企业融资压力、为银行获取新的业务增长,推动供应链上下游资金的长效流动。在信息化的作用下,金融科技、区块链等新概念不断出现,这些新概念也推动着供应链金融行业多方主导的加入,逐渐形成多样化的业务形式,呈现出新的产业生态。学术界对供应链金融的关注与日俱增,相关研究理论不断成熟,供应链金融呈现出很多研究热点问题。本文基于中国知网和Web of science两个文献数据库,爬取2008年至2018年度主题为供应链金融的相关文献作为样本研究对象,利用词频分析法初步分析文献关键词发展变化情况,再结合共词聚类分析和多维尺度分析得出国内外供应链金融共同研究热点,主要包括:供应链金融、线上供应链金融、存货质押融资等。除此以外,还分析得出国内外特有研究热点。最后,运用社会网络分析研究国内外供应链金融关键词相互关系,构建网络知识图谱,并对国内外未来研究趋势进行分析。从国内外供应链金融发展趋势来看...
【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
中国知网高频关键词年度趋势图
3 词频分析表 3.8 Web of science 高频关键词年度统计(部分续)Tab 3.8 Annual high-frequency keyword in WOS (part continued)年份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Capitalconstraint0 0 0 1 1 0 2 1 4 3 2SME 0 1 0 0 2 3 0 1 2 0 2RiskManagement2 1 1 3 2 0 0 1 0 1 1
34图 4.2Web of science 高频关键词聚类谱系图Fig.4.2 Pedigree of high-frequency keyword in WOS根据上述谱系图 4.1、4.2,可以看出,中文关键词可分为 7-11 类,因为关键词可分为 4-7 类,本文均以最大分类数进行分类,最终得到国内外高频关键词分类表,见表 4.5、表 4.6。
【参考文献】:
期刊论文
[1]社会网络分析方法在情报分析中的应用研究[J]. 陈云伟. 情报学报. 2019(01)
[2]基于产业链金融视角的中小企业融资问题探讨[J]. 黄鑫. 现代商业. 2019(01)
[3]基于文献多属性加权的共词分析方法研究[J]. 余本功,王龙飞,陈杨楠,杨颖. 情报科学. 2019(01)
[4]“一带一路”:研究热点与新兴主题发展分析[J]. 王连喜,蒋盛益,李霞,甘穗福. 情报杂志. 2019(02)
[5]供应链融资下中小企业的信用风险管理[J]. 王超. 信息系统工程. 2018(12)
[6]供应链金融的融资模式及风险控制管理[J]. 杨雅晴. 科技经济导刊. 2018(31)
[7]基于医学主题词共现网络的链接预测研究[J]. 宫雪,崔雷. 情报杂志. 2018(01)
[8]计量视角下的我国政府数据开放研究动向与热点挖掘[J]. 吕红. 现代情报. 2017(09)
[9]长三角城市群城市创新的空间关联分析——基于社会网络分析方法[J]. 胡艳,时浩楠. 上海经济研究. 2017(04)
[10]社会关系的认知机制:自我与他人表征的视角[J]. 杨帅,黄希庭. 心理研究. 2017(01)
硕士论文
[1]国商公司互联网供应链金融业务转型研究[D]. 戴炳煌.兰州理工大学 2018
[2]中信银行供应链金融信用风险评价研究[D]. 谢坤鹏.上海师范大学 2018
本文编号:3338968
【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:72 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
中国知网高频关键词年度趋势图
3 词频分析表 3.8 Web of science 高频关键词年度统计(部分续)Tab 3.8 Annual high-frequency keyword in WOS (part continued)年份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018Capitalconstraint0 0 0 1 1 0 2 1 4 3 2SME 0 1 0 0 2 3 0 1 2 0 2RiskManagement2 1 1 3 2 0 0 1 0 1 1
34图 4.2Web of science 高频关键词聚类谱系图Fig.4.2 Pedigree of high-frequency keyword in WOS根据上述谱系图 4.1、4.2,可以看出,中文关键词可分为 7-11 类,因为关键词可分为 4-7 类,本文均以最大分类数进行分类,最终得到国内外高频关键词分类表,见表 4.5、表 4.6。
【参考文献】:
期刊论文
[1]社会网络分析方法在情报分析中的应用研究[J]. 陈云伟. 情报学报. 2019(01)
[2]基于产业链金融视角的中小企业融资问题探讨[J]. 黄鑫. 现代商业. 2019(01)
[3]基于文献多属性加权的共词分析方法研究[J]. 余本功,王龙飞,陈杨楠,杨颖. 情报科学. 2019(01)
[4]“一带一路”:研究热点与新兴主题发展分析[J]. 王连喜,蒋盛益,李霞,甘穗福. 情报杂志. 2019(02)
[5]供应链融资下中小企业的信用风险管理[J]. 王超. 信息系统工程. 2018(12)
[6]供应链金融的融资模式及风险控制管理[J]. 杨雅晴. 科技经济导刊. 2018(31)
[7]基于医学主题词共现网络的链接预测研究[J]. 宫雪,崔雷. 情报杂志. 2018(01)
[8]计量视角下的我国政府数据开放研究动向与热点挖掘[J]. 吕红. 现代情报. 2017(09)
[9]长三角城市群城市创新的空间关联分析——基于社会网络分析方法[J]. 胡艳,时浩楠. 上海经济研究. 2017(04)
[10]社会关系的认知机制:自我与他人表征的视角[J]. 杨帅,黄希庭. 心理研究. 2017(01)
硕士论文
[1]国商公司互联网供应链金融业务转型研究[D]. 戴炳煌.兰州理工大学 2018
[2]中信银行供应链金融信用风险评价研究[D]. 谢坤鹏.上海师范大学 2018
本文编号:3338968
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