學(xué)術(shù)期刊的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重討論

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0引言

定量的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)通常離不開(kāi)指標(biāo)權(quán)重的確定，然而期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)之間往往存在多重共線性，如影響因子與五年影響因子以及他引影響因子有高度的相關(guān)性，當(dāng)我們選取的指標(biāo)存在多重共線性時(shí)，一般期刊評(píng)價(jià)中消除指標(biāo)多重共線性的方法常用的是因子分析或者主成分分析降維處理，從而確定指標(biāo)權(quán)重[1]，但對(duì)于小樣本多指標(biāo)數(shù)據(jù)或者不服從正態(tài)分布的指標(biāo)數(shù)據(jù)，因子分析與主成分分析不太適合[2]。然而用偏最小二乘結(jié)構(gòu)方程模型的方法來(lái)確定指標(biāo)的權(quán)重，該方法的優(yōu)點(diǎn)有：PLS結(jié)構(gòu)方程模型不要求指標(biāo)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；PLS結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)合了多元線性回歸、主成分分析、典型相關(guān)分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法；PLS結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)樣本量的要求低，最小樣本要求是30至100，然而協(xié)方差結(jié)構(gòu)方程模型一般要求最小樣本量在200以上，所以該方法對(duì)于小樣本研究也有較好效果[3]；PLS結(jié)構(gòu)方程模型能較好的處理指標(biāo)數(shù)據(jù)多重共線性的問(wèn)題。俞立平等[4]研究發(fā)現(xiàn)偏最小二乘法可以對(duì)非線性的評(píng)價(jià)方法的結(jié)果做出較好的檢驗(yàn)，且能有效消除指標(biāo)間多重共線性。PLS結(jié)構(gòu)方程模型作為偏最小二乘回歸的拓展，能夠得到指標(biāo)的權(quán)重分布，現(xiàn)在應(yīng)用也愈加廣泛，羅玉波等[5]討論了結(jié)構(gòu)方程模型存在的缺陷，提出使用偏最小二乘法構(gòu)建的“軟模型”的建議。孫繼紅等[6]采用PLS結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)全國(guó)31個(gè)省區(qū)的高等教育發(fā)展水平做出了與實(shí)際情況相符的綜合排名，說(shuō)明指標(biāo)權(quán)重的分配較為合理。程慧平等[7]建立PLS結(jié)構(gòu)方程模型研究我國(guó)31個(gè)省區(qū)的圖書(shū)館發(fā)展水平，得到了各指標(biāo)權(quán)重分布，并得到了綜合排名。現(xiàn)階段，在期刊評(píng)價(jià)中通過(guò)PLS結(jié)構(gòu)方程模型的方法得到指標(biāo)的權(quán)重的研究極少，另外由于期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)中流量指標(biāo)過(guò)多、存量指標(biāo)過(guò)少，本文提出一個(gè)新的存量指標(biāo)歷史被引影響因子（HCIF）（歷史被引影響因子（HCIF）=總被引頻次/（期刊辦刊年限*期刊出版頻率））,該指標(biāo)能反映期刊的辦刊歷史，出版頻率對(duì)期刊質(zhì)量的影響，總被引頻次指標(biāo)完全沒(méi)有考慮到期刊的辦刊年限和出版頻率[8]，我們都知道辦刊年限長(zhǎng)或者出版頻率高的期刊在總被引頻次指標(biāo)上占據(jù)了較大的優(yōu)勢(shì)，評(píng)價(jià)結(jié)果勢(shì)必對(duì)一些辦刊歷史較短或者出版頻率較低的期刊造成一定的不公。不妨想象一下，某期刊一年只出版1次只發(fā)表數(shù)十篇的文章在總被引頻次上如何才能比得上一年出版12次發(fā)表數(shù)百篇文章的期刊。但是加入歷史被引影響因子指標(biāo)可以一定程度彌補(bǔ)這一缺憾。所以本文將通過(guò)構(gòu)建PLS結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)確定期刊指標(biāo)權(quán)重的分配，探索歷史被引影響因子以及其他評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，對(duì)結(jié)果做出合理解釋并進(jìn)一步提出相關(guān)建議。

1指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

在指標(biāo)選取中，除了本文提出的歷史被引影響因子（HCIF）外，另外選擇了常用的指標(biāo)有影響因子、五年影響因子、總被引頻次、他引影響因子、即年指標(biāo)、可被引文獻(xiàn)量、基金論文比、平均引文數(shù)、被引期刊數(shù)、web即年下載率、總下載量，總共12個(gè)指標(biāo)。樣本綜合選擇了多個(gè)學(xué)科的刊物，剔除有缺失指標(biāo)數(shù)據(jù)樣本后靠前選取了綜合性科學(xué)技術(shù)類(lèi)期刊37種，物理學(xué)類(lèi)期刊31種，地質(zhì)學(xué)類(lèi)期刊32種，中醫(yī)學(xué)與中藥學(xué)類(lèi)期刊44種，綜合性農(nóng)業(yè)科學(xué)類(lèi)期刊43種，自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)類(lèi)期刊39種，食品科學(xué)技術(shù)類(lèi)期刊35種，總共261種期刊。數(shù)據(jù)來(lái)源于最新出版的2015年《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊影響因子年報(bào)（自然科學(xué)與工程技術(shù)）》[9]。為消除量綱影響，使得指標(biāo)數(shù)據(jù)存在可比性，本文利用如下公式對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：對(duì)于正向指標(biāo)：rji=(aji-minjaji)/(maxjaji-minjaji) 對(duì)于負(fù)向指標(biāo)：rji=(maxjaji-aji)/(maxjaji-minjaji)（其中，i代表指標(biāo)，i=1,2,…,12;j代表樣本，j=1,2,…,261），按照上述公式可以得到標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)數(shù)據(jù).

2指標(biāo)權(quán)重的確定

2.1唯一度檢驗(yàn)

本文將所選指標(biāo)分為篇均影響力與規(guī)模影響力兩大類(lèi)，最終在構(gòu)建PLS結(jié)構(gòu)方程模型時(shí)，篇均影響力與規(guī)模影響力將作為潛變量，兩個(gè)潛變量分別對(duì)應(yīng)各自的觀測(cè)變量，在構(gòu)建PLS結(jié)構(gòu)方程模型前，需要首先對(duì)這兩組顯變量做主成分分析，即唯一度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，可以看到篇均影響力與規(guī)模影響力所對(duì)應(yīng)的顯變量組都只基于特征值大于1的原則提取了一個(gè)主成分，所以通過(guò)了唯一度檢驗(yàn)。

2.2PLS結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建

建立PLS結(jié)構(gòu)方程模型，可以看到左邊是篇均影響力與規(guī)模影響力所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)構(gòu)成的顯變量組。右邊是所有的指標(biāo)組成的顯變量組，將其命名為綜合影響力。最終通過(guò)smartPLS2.0可以得到了模型路徑系數(shù)如圖1，這樣可以看到相應(yīng)指標(biāo)在篇均影響力和規(guī)模影響力上重要程度，同時(shí)也能從綜合影響力上具體反映該指標(biāo)的重要程度。從圖中可以看到篇均影響力和規(guī)模影響力對(duì)綜合影響力的路徑系數(shù)分別為0.909（t=41.676）和0.227（t=4.994），說(shuō)明篇均影響力所包含的信息量要大于規(guī)模影響力，即與規(guī)模影響力相比，篇均影響力更能反映期刊的質(zhì)量。

2.3模型的檢驗(yàn)

借助smartPLS2.0的PLS技術(shù)進(jìn)行迭代計(jì)算，模型信度和效度檢驗(yàn)的結(jié)果如表3，其中信度檢驗(yàn)由CronbachsAlpha值（內(nèi)部一致性系數(shù)）和CR值（組合信度）來(lái)體現(xiàn)，結(jié)果顯示全部潛變量的CronbachsAlpha值和CR值都大于0.8，高于0.7的一般水平，說(shuō)明模型中選用的指標(biāo)數(shù)據(jù)信度較好。效度檢驗(yàn)分為聚合效度和區(qū)分效度檢驗(yàn)，聚合效度通過(guò)看AVE值（抽取的平均方差）來(lái)體現(xiàn)，一般來(lái)說(shuō)要求AVE值大于0.5[10]，而篇均影響力與規(guī)模影響力的AVE值都大于0.5，說(shuō)明指標(biāo)數(shù)據(jù)聚合效度較好；區(qū)分效度則通過(guò)R2（測(cè)定系數(shù)）的大小來(lái)衡量，一般來(lái)說(shuō)要求R2大于0.3[11]，由表3可知潛變量綜合影響力的R2為1，說(shuō)明指標(biāo)數(shù)據(jù)區(qū)分效度較好，同時(shí)說(shuō)明綜合影響力對(duì)篇均影響力和規(guī)模影響力的解釋能力非常好。此外模型的整體適配度可以用公因子方差和測(cè)定系數(shù)的幾何平均數(shù)來(lái)度量[12],潛變量的公因子方差值如表3所示，所以本文評(píng)價(jià)模型的整體適配值為0.7041，說(shuō)明模型的適配較為理想。

2.4模型的結(jié)果

根據(jù)smartPLS2.0得到如表4（見(jiàn)下頁(yè)）的結(jié)果，表中包含了各指標(biāo)與潛變量篇均影響力、規(guī)模影響力、綜合影響力的相關(guān)關(guān)系以及在這三個(gè)潛變量上的外部權(quán)重。綜合影響力可以反映期刊的辦刊質(zhì)量以及學(xué)術(shù)影響，從各指標(biāo)在綜合影響力的外部權(quán)重的大小可以衡量該指標(biāo)對(duì)期刊評(píng)價(jià)結(jié)果的影響能力。歷史被引影響因子的綜合影響力外部權(quán)重為0.1299，僅次于影響因子、五年影響因子、他引影響因子、即年指標(biāo)4個(gè)指標(biāo)，說(shuō)明歷史被引影響因子對(duì)期刊評(píng)價(jià)結(jié)果的影響較大。總被引頻次的在綜合影響力外部權(quán)重為0.1237，與歷史被引影響因子的外部權(quán)重相當(dāng)，兩者分別屬于篇均影響力指標(biāo)和規(guī)模影響力指標(biāo)，如果同時(shí)選用總被引頻次和歷史被引影響因子兩個(gè)指標(biāo)，這樣可以綜合考慮被引數(shù)量的多少和被引效率的高低，就能一定程度上彌補(bǔ)單純以被引數(shù)量的多少來(lái)衡量期刊質(zhì)量的缺陷。歷史被引影響因子與影響因子的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.496（p=0.000），相關(guān)程度一般，因?yàn)闅v史被引影響因子是存量指標(biāo)而影響因子為流量指標(biāo)，這也是合理的，歷史影響因子可以作為一個(gè)較好的存量指標(biāo)。本文發(fā)現(xiàn)基金論文比、可被引文獻(xiàn)量、被引期刊數(shù)、總下載量在綜合影響力上的外部權(quán)重都較低，這4個(gè)指標(biāo)也并不能很大程度上反映期刊的質(zhì)量?？梢园l(fā)現(xiàn)影響因子與五年影響因子的權(quán)重較為接近，且權(quán)重也較大，兩者之間的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.932（p=0.000），兩者屬于趨同性指標(biāo)，建議在今后的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中兩者選其一即可，否則將過(guò)度強(qiáng)化了期刊的篇均影響力,這與黃賀芳等[13]研究結(jié)果相符。

3結(jié)論與建議

學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定是評(píng)價(jià)期刊質(zhì)量的關(guān)鍵所在，結(jié)合現(xiàn)有的研究，本文提出構(gòu)建期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的PLS結(jié)構(gòu)方程模型，旨在消除期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)間的多重共線性的情況下得到指標(biāo)的權(quán)重。另外，由于期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中存量指標(biāo)過(guò)少，沒(méi)有考慮到期刊的辦刊時(shí)間以及期刊出版頻率對(duì)期刊質(zhì)量的影響，所以指標(biāo)選擇中增加了一個(gè)“歷史被引影響因子（HCIF）”指標(biāo)。該指標(biāo)的加入可以一定程度上削弱那些辦刊歷史較長(zhǎng)或者出版頻率較高的期刊在總被引頻次上占據(jù)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也能讓那些進(jìn)步較快或者說(shuō)辦刊歷史較短、出版頻次低的期刊在評(píng)價(jià)中得到較為公正的對(duì)待。包括歷史被引影響因子指標(biāo)，本文共選取了12個(gè)指標(biāo)，將指標(biāo)分為反映篇均影響力和規(guī)模影響力的兩類(lèi)。構(gòu)建PLS結(jié)構(gòu)方程模型，模型構(gòu)建合理，利用smartPLS2.0的迭代計(jì)算得到各指標(biāo)的外部權(quán)重，其中歷史影響因子的權(quán)重較高，且與影響因子的相關(guān)關(guān)系為0.496，雖然相關(guān)性不高，但是兩者分屬于存量指標(biāo)和流量指標(biāo)，相關(guān)性可以說(shuō)較高了，也說(shuō)明歷史被引影響因子可以一定程度上反映期刊的質(zhì)量水平?；鹫撐谋取⒖杀灰墨I(xiàn)量、被引期刊數(shù)、總下載量的外部權(quán)重都較低，這種結(jié)果也是合理的?；诖?，本文提出以下建議：（1）歷史影響因子可作為一個(gè)較好的存量指標(biāo)，主要反映了期刊的篇均影響力，總被引頻次作為存量指標(biāo)主要反映了期刊的規(guī)模影響力，建議在今后的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中，可以考慮同時(shí)被選用，綜合考慮被引數(shù)量的多少和被引效率的高低。（2）可被引文獻(xiàn)量、基金論文比、被引期刊數(shù)、總下載量這4個(gè)指標(biāo)對(duì)期刊質(zhì)量的影響有限，在主觀賦權(quán)時(shí)不宜過(guò)大。（3）影響因子與五年影響因子的權(quán)重較為接近，且權(quán)重也較大，兩者有很強(qiáng)的相關(guān)性，屬于趨同性指標(biāo)，建議在今后的學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中兩者選其一即可，否則將過(guò)度強(qiáng)化了期刊的篇均影響力。