摘

要：基于“雙碳”重要目標實現(xiàn)與物流行業(yè)發(fā)展轉型的人才需要變化，通過對綠色物流，教學改革的相關研究進行前沿熱點追蹤與共現(xiàn)聚類分析。得出綠色物流研究變化特點與教學改革熱點，設計了物流管理本科實踐教學改革的路徑分化。為改進培養(yǎng)高素質(zhì)綠色物流人才的實踐教學路徑，優(yōu)化綠色物流人才培養(yǎng)方案提供參考和啟發(fā)，助力增強綠色物流發(fā)展內(nèi)生動力。關鍵詞：綠色物流；低碳；研究熱點；實踐教學0

引

言隨著全球氣候變化日益嚴峻，碳達峰碳中和成為了各國應對氣候變化的重要舉措。2020年9月，我國提出“將力爭于2030年前實現(xiàn)二氧化碳排放達到峰值，2060年前實現(xiàn)碳中和”?！半p碳”目標驅使的各行各業(yè)進行低碳轉型的深層次變革，物流行業(yè)作為能耗大戶也不例外，物流業(yè)是僅次于能源和工業(yè)的CO2高排放行業(yè)，近年來全國90%以上的汽油和60%以上的柴油均被物流業(yè)所消耗[1]。2021年，國務院發(fā)布《關于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》明確提出要加快發(fā)展綠色物流，整合運輸資源[2]。同時據(jù)中國物流信息中心數(shù)據(jù)顯示，2020年，社會物流總額達300.1萬億元，2021年全國社會物流總額進一步增長至335.2萬億元，兩年年均增長6.2%，智慧物流市場規(guī)模年均增長率為18.4%。因此，在物流行業(yè)規(guī)模擴大與綠色智慧轉型的雙重挑戰(zhàn)下，物流行業(yè)為了實現(xiàn)綠色智慧化轉型，急需大量復合型交叉創(chuàng)新的“雙碳”專業(yè)人才，高校作為人才培養(yǎng)和科技創(chuàng)新的第一陣地，本科教育作為高等教育與高素質(zhì)專業(yè)人才培養(yǎng)最基礎的一個環(huán)節(jié)，結合時代發(fā)展需求和學科建設要求進行本科物流管理課程建設和實踐教學革新的必要性愈發(fā)凸顯。1

文獻綜述綠色物流是物流業(yè)在確保公民生活質(zhì)量、保護自然資源與環(huán)境的同時，保持物流經(jīng)濟發(fā)展的一種可持續(xù)發(fā)展，能夠實現(xiàn)經(jīng)濟、環(huán)境和社會的可持續(xù)性發(fā)展[3]。近年來，我國不斷加強物流基礎設施建設，大力發(fā)展智慧物流、綠色物流等新模式新業(yè)態(tài)[4]，加強物流運輸路徑優(yōu)化這一重點領域建設[5]。隨著技術革新周期縮短與氣候變化日益嚴峻，物流技術創(chuàng)新要求智慧化、綠色化、交叉化，是經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)結構升級形成效率與創(chuàng)新驅動的內(nèi)在要求[6]。對于本科物流專業(yè)教學改革，穆標等提出從深化產(chǎn)教融合，進行“雙元”人才培養(yǎng)角度進行教學改革，進一步促進智慧物流布局和人才建設[7]，劉進等提出通過加強創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實踐的課程改革方式，通過課改效果問卷分析得到此種教學改革方式對于提升總體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力具有顯著效用[8]。尹洪英等提出進行“翻轉課堂”教學模式，以提高教學轉化效率和實踐性[9]，歐陽小迅等提出基于數(shù)字經(jīng)濟背景，通過線上線下融合教學，培育具備交叉學科背景與國際視野的復合型、創(chuàng)新型物流管理人才[10]。綜上，綠色物流，智慧物流成為學術界及教學改革的重點關注對象，也是物流行業(yè)發(fā)展的大趨勢，但較少研究涉及結合近年來綠色物流研究熱點變化及特點，進行實踐教學改革探索。因此本文以CNKI數(shù)據(jù)庫為基礎，利用社會網(wǎng)絡可視化工具VOSviewer和Pajek通過對2017年至2023年5月綠色物流和物流教學改革研究領域的研究熱點進行提取與聚類分析，共現(xiàn)教學改革與綠色物流研究趨勢特點，結合研究聚焦于發(fā)展需求設計了物流管理本科教學的實踐教學改革路徑分化方案，供物流管理本科實踐教學建設和提升實踐教學效果的參考。2

綠色物流與物流教學改革研究前沿熱點分析及特點利用CNKI中文數(shù)據(jù)庫檢索物流的相關文獻，檢索時間范圍是2017年至2023年5月，以綠色物流主題的文獻，剔除報紙、會議記錄、報告一類文獻后，累計得到1476篇文獻數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)預處理后導入VOSviewer進行關鍵詞共現(xiàn)分析。通過統(tǒng)計共得到3823個關鍵詞，根據(jù)文獻來源數(shù)量與共現(xiàn)效果設置閾值為4，此時剔除掉了無連接節(jié)點，通過閾值過濾后共得到322個關鍵詞，1000個最強的連接關系，其中剔除同義詞后排名前十的是“綠色物流（542）”、“低碳經(jīng)濟（133）”、“低碳物流（96）”、“物流企業(yè)（71）”、“智慧物流（67）”、“冷鏈物流（66）”、“綠色包裝（58）”、“可持續(xù)發(fā)展（55）”、“碳排放（48）”、“綠色發(fā)展（45）”，經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理與權重計算后，進行VOSviewer運算，得到可視化結果（見圖1）。圖中的每一個圓圈作為網(wǎng)絡視圖中的一個節(jié)點，節(jié)點越大，說明該節(jié)點關鍵詞所涉及的文獻數(shù)量越多，其權重越大。節(jié)點與節(jié)點之間的連線表示這兩個節(jié)點所代表的關鍵詞之間的共現(xiàn)關系，線條越粗代表共現(xiàn)關系越密切，即兩個關鍵詞同時出現(xiàn)的概率越高。在聚類分析結果中，經(jīng)過閾值過濾后共形成17個聚類，與核心詞綠色物流連接較多的是“低碳物流”、“低碳經(jīng)濟”、“智慧物流”、“綠色供應鏈”等，可見在2017年至2023年上半年期間，關于綠色物流的研究中關注點集中于“低碳物流”、“低碳經(jīng)濟”、“智慧物流”等關于物流低碳化以及物流智能化，表明在實現(xiàn)綠色物流的方式中，在研究與實際實施中目前以低碳物流模式為主。在有關綠色物流研究中，低碳物流與低碳經(jīng)濟研究較多。表明通過低碳物流模式實現(xiàn)綠色物流的同時，也結合經(jīng)濟模式轉變相應地來促進并實現(xiàn)物流綠色化進程，說明該研究方向是可行的并且有一定的研究支撐。對物流教學研究數(shù)據(jù)在VOSviewer進行數(shù)據(jù)初步處理后，得到3517個關鍵詞，閾值設置為4進行篩選后得到320個關鍵詞，17個基礎聚類，2867個連接關系。但由于數(shù)據(jù)量較大，其生成節(jié)點密度較高，分布聚類趨勢不明顯，因此結合Pajek進行進一步的聚類處理。在Pajek中選擇使用基于模塊性的聚類算法，同時采用Pajek中的Kamada-Kawai算法更加靈活地對不同劃分的網(wǎng)絡進行布局，將連接數(shù)量較多的節(jié)點放置在彼此更接近的位置，可以更好地反映不同劃分之間的節(jié)點相對位置。在Pajek中處理完成之后，轉到VOSviewer進行網(wǎng)絡圖的最終呈現(xiàn)（見圖2）。由圖2可知，在物流專業(yè)教學研究中，研究熱點集中于教學改革，與教學改革這一核心詞連接的節(jié)點主要是“物流管理”和“TeachingReform（即教學模式）”這兩大節(jié)點，即基于物流管理專業(yè)進行教學改革。在教學改革中，理論教學模式的改革主要是以“課程思政”、“翻轉課堂”這兩類形式進行革新，實踐教學模式的改革主要以與虛擬仿真應用研究聯(lián)系較多。即目前物流管理專業(yè)的教學改革一方面從思政進入課堂、翻轉課堂等形式來進行，另一方面從實踐教學方面主要是實驗或是實訓較單一的方式開展。3

實踐教學改革方案設計3.1

實踐教學改革設計基礎通過綠色物流與教學改革的研究熱點共現(xiàn)分析與變化特點，在綠色物流研究領域目前主要是通過提高低碳化程度完成綠色化轉型以及提升綠色物流效率。概括來說有以下三個路徑，一是從環(huán)境影響因素考慮：包括二氧化碳排放、能源消耗、大氣污染等因素。二是從倉儲和物流配送的能源效率考慮：包括低碳技術的引入、生產(chǎn)造成的環(huán)境影響及供應鏈管理等。例如綠色物流網(wǎng)絡共現(xiàn)圖（見圖1）中出現(xiàn)的“供應鏈”、“物流體系”、“智慧物流”等關鍵詞對應的研究提到通過優(yōu)化供應鏈環(huán)節(jié)或是智慧物流布局提升物流過程中的流轉效率，降低物流中間環(huán)節(jié)重疊率，從而降低倉儲和配送中的能源消耗。三是從考慮運輸模式的碳足跡考慮：包括物流單程和回程物流的研究和優(yōu)化，以及運輸設備的碳足跡評估。例如綠色物流網(wǎng)絡共現(xiàn)圖（見圖1）中出現(xiàn)的“多式聯(lián)運”、“碳排放”、“路徑優(yōu)化”、“綠色包裝”等關鍵詞對應的研究表明使用綠色可循環(huán)包裝，計算運輸路徑碳排放優(yōu)化路徑選擇或是采用多式聯(lián)運模式，可以有效減少碳足跡。從教學改革層面而言，目前主要是通過實踐與理論教學結合的形式改善教學效果和人才培養(yǎng)效果。因此結合綠色物流發(fā)展主流趨勢，提出基于綠色物流研究發(fā)展趨勢下的物流管理本科教學改革具體路徑如圖3所示。3.2

物流管理本科實踐教學改革具體路徑在本科物流管理理論教學與實踐教學設計中，教師應根據(jù)學生實際情況，配合實踐路徑，適當調(diào)整理論課程布局，加強課程難度的分層理解和梯度推進，從而兼顧適配性和深入性的平衡。結合理論教學基礎實施具有挑戰(zhàn)性和差異性培養(yǎng)的實踐教學路徑，具體教學路徑分化：（1）應用創(chuàng)新型教學路徑。在課程設置方面，突出針對低碳創(chuàng)新的專業(yè)核心課程，涵蓋物流管理理論、綠色循環(huán)與回收、運輸管理信息系統(tǒng)、物流路徑優(yōu)化、物流網(wǎng)絡與物聯(lián)網(wǎng)技術等方面的內(nèi)容，使學生能夠熟悉低碳物流網(wǎng)絡的設計和優(yōu)化方法，掌握傳統(tǒng)物流運營中的成本計算和效率改善方法，并以此為基礎，深入挖掘低碳物流的特點，進行優(yōu)化設計，提高物流整體效益。實踐環(huán)節(jié)可以依據(jù)應用實踐培養(yǎng)方向具體設計以下幾個可選項：①物流網(wǎng)絡規(guī)劃實踐：學生可以通過實踐項目了解如何規(guī)劃物流網(wǎng)絡，包括建立運輸路線、選擇合適的運輸方式等，實現(xiàn)快捷、低碳的物流運輸。②物流運作管理實踐，學生可以通過實踐項目學習并掌握物流配送過程中的管理技巧，如運輸資源分配、堆場管理、庫存管理等，以及優(yōu)化運作流程，提高效率和精度。③物流信息技術應用：學生參與實踐項目了解并掌握物流信息技術應用，如數(shù)據(jù)庫管理與應用、大數(shù)據(jù)分析技術等，以此支持物流管理和優(yōu)化。④環(huán)保物流設計：學生可以通過實踐項目學習和掌握環(huán)保物流的設計和應用技術，如使用環(huán)保包裝、回收和循環(huán)利用等技巧，以降低物流活動的碳排放和環(huán)境污染。在實施實踐教學的同時將學習內(nèi)容與具體業(yè)務場景緊密結合，如參與企業(yè)節(jié)能減排項目、綠色物流改進方案、物流路徑優(yōu)化競賽等實踐類訓練項目，將理論性的學習成果放置到真實場景中，檢驗方案的合理性與可行性。（2）科研創(chuàng)新型實踐教學路徑。在課程設置上設置低碳物流節(jié)能管理、物流運輸仿真、系統(tǒng)優(yōu)化等課程。在實踐環(huán)節(jié)，側重運用實驗模擬仿真技術，分析低碳物流實踐中的相關問題，探究物流網(wǎng)絡對氣候變化作用的一般性規(guī)律，低碳物流運輸、存儲和配送等環(huán)節(jié)的關鍵技術和可持續(xù)發(fā)展模式，并通過科學的實驗和論證，反饋和改進實踐的方案和方法。對清潔能源接入物流網(wǎng)絡、節(jié)能減排模式、綠色循環(huán)經(jīng)濟等方面重點關注，進行初步探索，加深對低碳物流的理性認知。同時引導學生了解物流管理領域的前沿動態(tài)和熱點問題，并培養(yǎng)學生對低碳創(chuàng)新和綠色物流方向的興趣和研究激情，初步了解科學研究方法、流程、規(guī)范和技能。鼓勵學生參與低碳創(chuàng)新和綠色物流方面的科研項目，在參與科研項目的同時鍛煉學生的科研實踐能力，提高學生的創(chuàng)新能力和實踐經(jīng)驗。4

結束語以CNKI數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，進行了綠色物流、教學改革研究聚焦點共現(xiàn)分析，目前在綠色物流研究中以低碳物流為主要方向，對應實踐教學路徑分化設計為應用創(chuàng)新型和科研創(chuàng)新型，在基礎理論課程學習的基礎上，結合學生學習情況與興趣選擇不同的物流實踐教學路徑，實施多元化人才培養(yǎng)，為綠色物流創(chuàng)新應用人才與科研人才更深入培養(yǎng)奠定基礎，也為促進綠色物流人才培養(yǎng)的差異化和多元化提供參考。參考文獻：[1]城鎮(zhèn)化對物流業(yè)碳排放變動影響研究[J].中國人口·資源與環(huán)境，2016，26（3）：54-60.[2]中國省域物流碳排放效率的演化特征及收斂性分析[J/OL].（2023-05-15）[2023-06-20]./kcms/detail/31.1626.P.20230515.1432.002.html.[3]產(chǎn)業(yè)結構升級、技術創(chuàng)新與綠色物流——基于PVAR模型的實證研究[J].現(xiàn)代管理科學，2022（3）：40-50.[4]張蕾.綠色低碳技術對我國物流業(yè)可持續(xù)發(fā)展影響分析[J].商業(yè)經(jīng)濟研究，2023（8）：93-95.[5]基于混合人工魚群算法的應急物流路徑優(yōu)化研究[J/OL].（2022）[2023-06-20][6]中國物流業(yè)、經(jīng)濟增長與技術創(chuàng)新——基于2002—2017年向量自回歸模型的實證研究[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，201