學(xué)科評價模型中影響力增長系數(shù)研究

呂俊杰　李煜　張旭

摘? 要：在全國高校爭創(chuàng)一流的背景下，學(xué)科評價成為了高校圖書館學(xué)科服務(wù)的重點工作，為了客觀有效地展現(xiàn)高校學(xué)術(shù)成果的發(fā)展態(tài)勢，文章創(chuàng)新了影響力增長系數(shù)理論原理，基于熱門學(xué)術(shù)成果評價模型和實際法學(xué)科研成果數(shù)據(jù)，繪制影響力增長曲線，比較增長系數(shù)在模型中的狀態(tài)和特點。研究發(fā)現(xiàn)，增長系數(shù)指標(biāo)在模型中表現(xiàn)良好，具有動態(tài)性、伴生性和趨勢性特點，可直觀衡量學(xué)科發(fā)展趨勢和發(fā)展速度。

關(guān)鍵詞：學(xué)科評價;增長曲線;增長系數(shù)

中圖分類號：G353.1? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）05-0022-04

Research on Influence Growth Coefficient in Subject Evaluation Model

LYU Junjie，LI Yu，ZHANG Xu

（Library of Southwest University of Political Science and Law，Chongqing? 401120，China）

Abstract：In the context of striving for the first-class in colleges and universities across the country，subject evaluation has become the key work of subject service in university libraries. In order to objectively and effectively show the development trend of academic achievements in colleges and universities，this paper innovates the theoretical principle of influence growth coefficient，draws influence growth curve based on popular academic achievement evaluation model and actual legal research achievement data，and compares the growth. The state and characteristics of coefficients in the model. It is found that the index of growth coefficient performs well in the model，which has the characteristics of dynamic， concomitant and trend，and can directly measure the development trend and speed of the discipline.

Keywords：subject evaluation;growth curve;growth coefficient

0? 引? 言

2015年國務(wù)院印發(fā)了《統(tǒng)籌推進世界一流大學(xué)和一流學(xué)科建設(shè)總體方案》，2017年教育部、財政部和國家發(fā)改委三部委又聯(lián)合印發(fā)了“雙一流”建設(shè)實施辦法，特別強調(diào)要以學(xué)科為基礎(chǔ)，充分利用有影響力的第三方評價，強化學(xué)科建設(shè)績效考核[1]。為明確本校優(yōu)勢學(xué)科國內(nèi)外現(xiàn)狀，圖書館開始利用熱門學(xué)科評價體系[2]，量化本校學(xué)科水平，定位學(xué)科發(fā)展方向，為各學(xué)科出具“一流學(xué)科競爭力分析報告”。這些報告中，“學(xué)術(shù)成果”產(chǎn)量是最核心、最關(guān)鍵的評價指標(biāo)，但產(chǎn)出量的多少，并不能完全反映學(xué)科真實水平，于是諸多學(xué)者又提出了以“發(fā)文量”和“被引量”為基礎(chǔ)的學(xué)科評價模型[3]，通過模型理論和算法，反映高校學(xué)術(shù)成果的綜合價值。學(xué)術(shù)成果數(shù)量是逐年累計變化的，在發(fā)展過程中必然存在增長快慢問題，這也是主流評價模型中未提及的地方，為了真實反映高校整體科研成果的發(fā)展速度，筆者以9所法學(xué)優(yōu)勢高校的學(xué)術(shù)成果數(shù)據(jù)為案例，提出了增長系數(shù)理論，通過繪制增長曲線，從發(fā)展視角探索真實客觀的法學(xué)學(xué)科現(xiàn)狀，為學(xué)科評價提供新的理論和經(jīng)驗，為學(xué)院和學(xué)者提供數(shù)據(jù)參考。

1? 評價模型

篇均被引CPP：以P和C形成的第一類評價指標(biāo)，即篇均被引量，數(shù)學(xué)形式上的一種均值，CPP=C/P。

h指數(shù)：學(xué)術(shù)源的N篇論文中有h篇每篇至少被引h次，而其余N-h篇論文每篇被引均小于或等于h次。

p指數(shù)[4]：學(xué)術(shù)源論文發(fā)表數(shù)量記作N，總被引次數(shù)記作C，則p指數(shù)計算公式為：

學(xué)術(shù)跡和學(xué)術(shù)矩陣T指數(shù)[5]：學(xué)術(shù)跡是學(xué)術(shù)矩陣的跡，而學(xué)術(shù)矩陣是引文曲線按發(fā)文的被引量排布構(gòu)成的三階矩陣。引文曲線以h指數(shù)與零被引為分界點，即產(chǎn)生h核-h尾分布的概念[6]。在此基礎(chǔ)上，定義獨立向量X，X1、X2、X3分別標(biāo)記h核、h尾和零引區(qū)的發(fā)文分布;定義獨立向量Y，Y1，Y2，Y3分別標(biāo)記h域、t域、e域的引文分布。利用發(fā)文向量X、引文向量Y構(gòu)造引文和發(fā)文的差值向量Z（X-Y）。

學(xué)術(shù)跡T數(shù)值等于3個指標(biāo)X1、Y2、Z3數(shù)值之和，在計算T值時，因Pc=h，Cc=h2，Ct=C-Ch，Ce=Ch-Cc，前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)時只需要收集研究對象的總發(fā)文量P、零引論文量Pz、h指數(shù)、總被引頻次C、h核總被引量Ch。

影響力CI指數(shù)[7]：將學(xué)術(shù)源的所有論文以被引頻次（TC）、發(fā)文期刊的影響因子（IF）歸一化處理后，映射到二維空間，稱為“論文影響力排序空間”，每篇論文根據(jù)（A，B），在該空間對應(yīng)為一個點。其計算公式為：

評價模型是為研究對象服務(wù)的，是為了能夠量化研究對象的整體論文水平而制定，雖然表面上評價模型都是建立在“數(shù)量”P（發(fā)文量），“質(zhì)量”C（被引量）之上，但卻隱含了一個“時間段”的概念，無論是發(fā)文量還是被引量，始終是一個累積增長的過程，要量化其值就必須確定該研究對象數(shù)據(jù)產(chǎn)生的“時間范圍”，同一個研究對象在不同的“時間范圍”得到的結(jié)果可以形成縱向比較，不同研究對象在相同“時間范圍”得到的結(jié)果可以形成橫向比較。通過不同“時段”維度，就可以為研究對象生成“累積增長曲線”，即評價指標(biāo)在各個時間點上的量化數(shù)據(jù)“回歸曲線”。從曲線的走勢就可以直觀地看出研究對象的論文水平在各年度的發(fā)展情況?？梢苑譃椋?/p>

（1）線性增長：研究對象在各年的累積增長趨勢呈線性發(fā)展趨勢，意味著研究對象各年的發(fā)展水平相當(dāng);

（2）對數(shù)增長：研究對象在各年的累積增長趨勢由快變慢，隨著“時段”的增加，發(fā)展速度逐漸變緩;

（3）指數(shù)增長：研究對象在各年的累積增長趨勢由慢變快，表明研究對象隨著“時段”的增加，發(fā)展速度越來越快。由于指數(shù)變化速度太快，一般存在于少數(shù)特定的數(shù)據(jù)范圍中;

（4）正弦增長：研究對象的各年累積增長趨勢是隨著時間呈周期波動式增長，發(fā)展速度有快有慢。每種增長對應(yīng)一個回歸方程，預(yù)測研究對象未來的發(fā)展趨勢、發(fā)展快慢。

線性回歸函數(shù)：y=β₀+β₁x;對數(shù)回歸函數(shù)：y=β₀+β₁ln（x）指數(shù)回歸函數(shù)：y=β₀e^β1x;各個函數(shù)中的β₀是常數(shù)，β₁為影響力增長系數(shù)g。

2? 研究方法

以中文社會科學(xué)引文索引（CSSCI）中法學(xué)來源期刊（23種）論文數(shù)據(jù)為載體。9所法學(xué)優(yōu)勢高校2005年至2016年的發(fā)文數(shù)據(jù)。對原始數(shù)據(jù)進行分類，按“高校”分為9所，按“時段”分為“05-05，05-06，…，05-15，05-16”12個時段，每所“高?！睂?yīng)12個“時段”，總計108個數(shù)據(jù)樣本，再根據(jù)不同評價模型所需要的指標(biāo)數(shù)據(jù)，計算出每個樣本的總發(fā)文量P、總被引頻次C、h核總被引量Ch、零引論文量Pz、h指數(shù)。最后利用評價模型的數(shù)學(xué)原理，計算出各個樣本的T值、CI指數(shù)、p指數(shù)和CPP值，最終形成以“高?！薄皶r段”、P、C、CPP、p、h、T和CI的樣本數(shù)據(jù)表。

繪制累積增長曲線：分別繪制9所高校、5種模型值（CPP、p、h、T、CI）的12個時段的累積增長曲線，再對45組圖形進行曲線估計，選取擬合度（R2）最高的曲線，并計算出該曲線的回歸方程和回歸系數(shù)，為統(tǒng)一各個模型的回歸系數(shù)量級，對模型值都進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其在[0，1]之間。

3? 數(shù)據(jù)分析

3.1? 學(xué)術(shù)跡和CI指數(shù)

學(xué)術(shù)跡和CI指數(shù)“累積增長曲線”如圖1所示，是對學(xué)術(shù)源整體情況進行評價的綜合性指標(biāo)，同時融合了學(xué)術(shù)源論文的數(shù)量和質(zhì)量因素。各高校的影響力增長曲線屬于“線性增長”方式，曲線走勢高度擬合逐年累積發(fā)展態(tài)勢。這是一種平穩(wěn)增長方式，證明各高校在2005～2016年時間段一直處于穩(wěn)定增長狀態(tài)，沒有出現(xiàn)某一時間節(jié)點論文水平陡升陡降的情況。同時也最容易觀察和比較各個高校在某時間節(jié)點的論文水平高低，和一個時間段發(fā)展速度快慢的一種增長趨勢。量化增長系數(shù)后，可以直觀地反映出各高校在2005～2016年的實際論文水平發(fā)展速度。高校的歷史背景和科研水平在2005年的時候可能存在差異，導(dǎo)致論文整體水平的初始高度不一致，但是隨著時間推移，發(fā)展快的高校肯定會和發(fā)展慢的高校形成交點和差距。以“華東政法大學(xué)”為例，在T指數(shù)模型中，該校呈現(xiàn)出明顯的上升勢頭，在最初排名墊底的情況下逐漸趕超，整個發(fā)展時段的增長系數(shù)0.26，和“北京大學(xué)”的發(fā)展速度相差無幾。而在CI指數(shù)模型中，已經(jīng)超過了“北京大學(xué)”的發(fā)展速度。

3.2? p指數(shù)和h指數(shù)

p指數(shù)和h指數(shù)“累積增長曲線”如圖2所示，主要針對的是學(xué)術(shù)源高質(zhì)量的一部分論文，反映學(xué)術(shù)源在某一個時段的高質(zhì)量論文增長速度。這兩種模型對此次數(shù)據(jù)源的論文數(shù)據(jù)量化結(jié)果表明，各高校的累積增長趨勢在“自然對數(shù)”回歸方式下得到的曲線擬合度效果最好，“對數(shù)增長”趨勢的特點是先快后慢，這也符合高影響特征指標(biāo)的性質(zhì)，被引頻次是一個累積增長的過程，同時受被引半衰期的影響，其年增長率是逐漸下降的。計算出增長系數(shù)后，可以直觀地比較各個高校高質(zhì)量論文這一部分科研成果水平的高低和發(fā)展快慢。以“華東政法大學(xué)”和“武漢大學(xué)”為例，在p指數(shù)和h指數(shù)兩個評價模型中，“華東政法大學(xué)”在研究時間起始點都處于較低水平，但其增長速度（0.986、0.938）卻處于領(lǐng)先地位，在研究時間末，其科研水平已經(jīng)攀升至中游;而“武漢大學(xué)”相反，起始處于中游，由于增長系數(shù)（0.530、0.492）是所有學(xué)校中發(fā)展速度最慢的，在研究時間末卻到了高校末尾。

3.3? 篇均被引CPP

篇均被引量的評價方式研究的是“數(shù)量”和“質(zhì)量”的權(quán)重關(guān)系，此次數(shù)據(jù)表現(xiàn)出負相關(guān)，說明“數(shù)量”的增幅大于“質(zhì)量”增幅，計算出的增長系數(shù)均為負數(shù)，數(shù)值越小，增長曲線越陡峭，如圖3所示，說明該高校論文“數(shù)量”的增長速度遠大于“質(zhì)量”增長速度;數(shù)值越大，增長曲線越平緩，高校論文“數(shù)量”和“質(zhì)量”每年增長速度相對穩(wěn)定。從實際數(shù)據(jù)來看，“北京大學(xué)”“清華大學(xué)”的篇均被引歷年來都是最高的，但同時這兩所高校的篇均“質(zhì)量”下降速度也是最快的（-1.206、-1.335），其他7所高校的篇均“質(zhì)量”下降速度較為緩慢，雖然受被引半衰期的影響，但是整體的“數(shù)量”發(fā)展速度遠超過了“質(zhì)量”的發(fā)展速度，從一個側(cè)面證明目前大多數(shù)高校還是更看重論文“數(shù)量”。

4? 增長系數(shù)特點

4.1? 動態(tài)指標(biāo)

任何評價模型的目的都是為了合理量化學(xué)術(shù)源科研水平，量化過程的起點是“數(shù)據(jù)源”，它的選取范圍需要根據(jù)評價目的而定，借鑒管理學(xué)常用的3W方式來描述“數(shù)據(jù)源”的三個維度：評價誰的科研成果（WHO），選取“數(shù)據(jù)源”的主體，可以是各種機構(gòu)，如高校、聯(lián)盟和期刊等，可以是個人如學(xué)者;評價什么成果（WHAT），選取主體的某種科研成果，可以是論文、專利、項目等;以什么時段為限（WHEN），選擇研究的時間段，可以按照年、月等某一時間節(jié)點或者某一時間段為限制。

當(dāng)明確“數(shù)據(jù)源”三個維度后，數(shù)據(jù)池就固定了，之后才能根據(jù)不同評價模型的數(shù)學(xué)算法進行量化。評價模型最終形成的數(shù)值是靜態(tài)的，反應(yīng)的是某一個點的結(jié)果，但是由于存在時間維度，要了解學(xué)術(shù)源的科研發(fā)展趨勢，就需要利用不同時間節(jié)點的結(jié)果，計算出整個時段的增長系數(shù)。因此增長系數(shù)屬于動態(tài)評價指標(biāo)，可以直觀地對學(xué)術(shù)源一個時間段的發(fā)展快慢進行量化解釋。

4.2? 伴生指標(biāo)

增長系數(shù)的理論原理和數(shù)學(xué)算法決定了其屬于評價模型的伴生指標(biāo)，意味著同一數(shù)據(jù)在不同模型中會出現(xiàn)不同的增長系數(shù)，但幾種增長系數(shù)大小不具備可比性;只有在同一評價模型下的不同數(shù)據(jù)組計算出的增長系數(shù)才具備可比性，說明增長系數(shù)不是絕對值，而是一個相對值，它是依附于評價模型而存在的，并從時間維度對評價模型進行了補充解釋，解釋學(xué)術(shù)源在特定評價模型下，某一固定時間范圍內(nèi)的整體發(fā)展趨勢和發(fā)展快慢的問題，從發(fā)展角度看問題正是增長系數(shù)的意義和價值所在。

4.3? 趨勢指標(biāo)

在前文數(shù)據(jù)分析中展現(xiàn)了5種評價模型的增長曲線，其中最重要的統(tǒng)計量是曲線擬合度（R2）問題，它決定了以什么樣的曲線來描述模型的增長趨勢才最合適，最優(yōu)擬合度確定后，模型的發(fā)展趨勢就一目了然。通過增長曲線可以了解研究對象在研究時間段內(nèi)的發(fā)展形態(tài)。雖然本文研究的模型只表現(xiàn)出三種形態(tài)（線性增長、負增長和對數(shù)增長），但是根據(jù)研究數(shù)據(jù)和評價模型的不同，可能出現(xiàn)其他多種發(fā)展形態(tài)，如周期波動形態(tài)，指數(shù)增長形態(tài)等。由此可見，增長曲線可以作為一種發(fā)展趨勢指標(biāo)，用來反映研究對象以什么樣的形態(tài)逐年增長，增長系數(shù)則表明研究對象在這種形態(tài)下發(fā)展速度如何，形成可以量化比較的數(shù)值。

4.4? 評價局限

增長曲線和增長系數(shù)由于其伴生指標(biāo)的特性，無法脫離評價模型單獨存在;不同增長曲線計算出的增長系數(shù)不具備可比性，只能用于對本身評價模型在發(fā)展趨勢和速度上的補充說明。擬合度的高低決定了評價結(jié)果的質(zhì)量;無論是對單一目標(biāo)或多目標(biāo)進行結(jié)果比較時，如不能出現(xiàn)高擬合度或統(tǒng)一回歸形態(tài)的高擬合曲線，最終計算出的增長系數(shù)的參考價值會降低。

5? 結(jié)? 論

從分析過程和數(shù)據(jù)結(jié)果中可以看出，增長曲線和增長系數(shù)在各個評價模型中表現(xiàn)良好，能直觀反映出各高校法學(xué)學(xué)科的水平高低和發(fā)展快慢，為法學(xué)學(xué)科定位提供了有效的數(shù)據(jù)支撐。高校圖書館在為學(xué)院提供學(xué)科評價的過程中，應(yīng)重視學(xué)科歷年發(fā)展?fàn)顟B(tài)的演變，才能更客觀的反映本學(xué)科的真實水平。此外，高校管理層對學(xué)科評價的認識需要轉(zhuǎn)變，不能簡單地把評價作為高校間排名，或應(yīng)對上級主管部門檢視的工具，其真正意義在于：首先，學(xué)科評價是學(xué)科服務(wù)的方式之一，評價指標(biāo)量化了學(xué)術(shù)成果價值，目的是為學(xué)院和學(xué)者提供理論和數(shù)據(jù)支撐，評價結(jié)果對院校學(xué)科建設(shè)和學(xué)術(shù)資源分配有著參考決策作用;其次，評價數(shù)據(jù)為學(xué)者提供自身研究領(lǐng)域現(xiàn)狀，能有效地拓展科研契機，發(fā)現(xiàn)研究熱點;最后，圖書館在進行學(xué)科評價時，應(yīng)主動走進學(xué)院和學(xué)者的研究一線，收集學(xué)者對評價的認知、對評價的需求、對結(jié)果的反饋意見，不斷改進評價內(nèi)容，這樣才能有效起到學(xué)科服務(wù)的作用。

參考文獻：

[1] 周光禮.世界一流學(xué)科的中國標(biāo)準(zhǔn)是什么 [N].光明日報，2016-02-16（13）.

[2] 楊昭，潘衛(wèi).世界一流學(xué)科評價指標(biāo)結(jié)構(gòu)分析及啟示 [J].黑龍江高教研究，2019（6）：57-60.

[3] 葉鷹.國際學(xué)術(shù)評價指標(biāo)研究現(xiàn)狀及發(fā)展綜述 [J].情報學(xué)報，2014，33（2）：215-224.

[4] PRATHAP G. The 100 most prolific economists using the p-index [J].Scientometrics，2010，84（1）：167-172.

[5] YE F Y，LEYDESDORFF L. The “academic trace” of the performance matrix：A mathematical synthesis of the h-index and the integrated impact indicator （I3） [J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2014，65（4）：742-750.

[6] YE F Y，ROUSSEAU R. Probing the h-core：an investigation of the tail-core ratio for rank distributions [J].Scientometrics，2010，84（2）：431-439.

[7] 中國學(xué)術(shù)期刊影響因子年報.中國學(xué)術(shù)文獻評價研究中心 [M].北京：清華大學(xué)圖書館，2015.

作者簡介：呂俊杰（1984.08-），男，漢族，重慶人，館員，碩士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)分析、學(xué)科評價與服務(wù);李煜（1987.07-），女，漢族，重慶人，館員，碩士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)技術(shù);張旭（1982.02-），女，漢族，遼寧黑山人，館員，碩士研究生，研究方向：嵌入式學(xué)科服務(wù)。

收稿日期：2020-02-12

基金項目：重慶市高等學(xué)校圖書情報工作委員會2019年科學(xué)研究項目（2019CGT2002）