學術期刊影響力影響因素研究范文

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學術期刊作為傳播科研成果和展現科技水平的重要媒介，在促進科學知識的創新、科技成果的轉化以及社會科技的進步等方面發揮著重要的作用。學術期刊影響力反映的是期刊所發表的學術成果能夠促進學術研究和應用之發展的能力，準確地分析其影響因素，有利于了解影響因素指標間的內在結構關系，對期刊的評價工作和發展建設具有重要的意義【1】。

自美國已故著名學者加菲爾德博士提出將影響因子作為期刊排序指標以來，許多學者將影響因子作為衡量期刊影響力的指標，認為影響因子越大，期刊影響力就越大。將影響因子作為評價期刊影響力方面，于挨福等【2】利用面板數據建立多元回歸模型，分析了期刊基金論文比、期刊的類型等指標對期刊影響力的影響；俞立平等【3】利用散點圖、回歸分析和分組統計的方法，系統研究了基金論文比、平均引文數、引用半衰期等指標與期刊影響力之間的關系；俞立平等【4】基于分位數回歸模型，分析了期刊時效性等指標對期刊影響力的影響關系。有研究認為，影響因子衡量期刊影響力存在一定的缺陷，因此一些改良的新型影響力評價指標被陸續提出。Braun等【5】首次將h指數用于衡量期刊的學術影響力，李啟正等【6】對紡織學科期刊的h指數、總被引頻次和影響因子進行相關性和回歸擬合分析。Egghe提出的基于h指數改進的g指數【7】用于評價期刊影響力，張壘等【8】則利用灰色關聯分析法和相關性分析法分別研究h指數、g指數和影響因子與載文數、被引頻次等指標的相關關系。特征因子的概念由Bergstrom【9】等提出并用于期刊的影響力評價，俞立平等【10】采用面板數據模型研究了期刊影響因子、總被引頻次等文獻計量指標對特征因子的影響關系。我國學者邵作運等【11】在載文量的基礎上來計量被引頻次，提出了一種新型指標f(x)指數評價期刊影響力，然后采用Spearman相關系數分析了f(x)指數與總被引頻次、影響因子等指標的相關性。中國科學文獻評價研究中心在2015年的《中國學術期刊影響因子年報》中，提出一個全新的評價指標：學術期刊影響力指數(AcademicJournalCloutIndex,CI)。該指標是評價各期刊影響力大小的綜合性指標，它能夠兼顧期刊的質量、規模、歷史等因素，可以科學客觀地反映出學術期刊的影響力【12】。丁筠【13】首次對期刊影響力指數進行了分析，并采用Pearson相關系數研究了CI與影響因子等傳統指標的關聯性。

根據以上研究，從影響力評價指標來看，期刊影響力指數作為一個新型文獻計量指標，用于衡量期刊的影響力是科學合理的，因此本研究利用期刊影響力指數表征期刊影響力。從影響因素研究方法上看，多數學者采用相關系數或者線性回歸的方法分析影響力與影響因素之間的關系，相關系數法忽略了指標之間的相互影響關系，普通線性回歸方法又無法克服指標間多重共線的難題【10】。面板數據模型用于分析期刊影響力影響因素是一個很好的思路，但面板數據是一個時間維度上的二維數據，而期刊影響力指數在時間維度上能獲取的數據有限。偏最小二乘回歸（PartialLeastSquaresRegression，PLSR）模型適用于多變量、少樣本的數據，同時能很好地解決指標間多重共線性的問題，是一種具有穩健分析效果的新型多元統計方法【14】，而在期刊評價分析領域，PLSR模型的應用還十分有限。基于此，本文通過建立期刊影響力的影響因素指標體系，運用PLSR模型對期刊影響力的影響因素進行系統的定量研究。

1指標構建及數據選取

期刊的影響力是多個方面因素的綜合影響結果，其影響因素指標體系是由一系列具有內在關聯的評價指標所構成，能夠從多個層面反映出期刊影響力的實際情況，建立一個科學有效的指標體系對研究期刊影響力有重要的意義。本著科學性、完備性和適用性的原則，本文參考俞立平等【15】和黃賀方等【16】的研究成果，從期刊質量、期刊規模和期刊特征三個層面分析影響期刊影響力的因素。①期刊質量。期刊質量是表現期刊所發表成果的質量高低，質量越高，則認為期刊的影響力越大。期刊質量可以從文獻被引用的情況反映，本文選取影響因子、五年影響因子、他引影響因子、即年指標和被引半衰期五個指標。其中，被引半衰期是一個反向指標，被引半衰期越短，時效性則越強。②期刊規模。期刊規模反映的是期刊所發表成果的規模情況，一般而言，期刊規模越大，其影響力也越大。本文主要選取復合總被引、可被引文獻量、可被引文獻比和總下載量四個指標。③期刊特征。期刊特征是期刊自身的一些特點，在這里選取基金論文比、平均引文數和Web即年下載率三個指標。同樣，期刊特征指標越高，期刊影響力越大。

2PLSR模型原理與方法

PLSR是一種集多元線性回歸、典型相關分析和主成分分析優勢于一體的新型多元統計分析方法，最早由S.Wold和C.Albano等人于1983年提出并用于解決化學領域的相關問題【18】。PLSR模型在提取成分過程中，不同于主成分分析僅僅考慮解釋變量的信息，還同時考慮到被解釋變量的信息，能有效地提取系統中解釋性最強的變量，從而得到更加可信的分析結果。相比傳統回歸模型而言，該方法不僅能夠實現多因變量對多自變量的回歸建模，在最終模型中還包含所有解釋變量的信息，同時還能較好的克服因變量間的多重共線性和樣本數據過少的問題【19】。近年來，隨著PLSR理論的不斷完善及計算機數據分析軟件的推廣，PLSR模型在諸多領域得到了較廣泛的應用。

3實證分析

本文以期刊影響力影響因素指標x1~x12為解釋變量，期刊影響力指數y為被解釋變量，基于SPSS21.0和SIMCA13.0軟件建立PLSR模型并進行實證分析。

3.1多重共線性的診斷

多重共線性是指解釋變量之間存在的線性相關性質，在實際工作中，指標間的多重共線性是普遍存在的。如果在回歸模型中存在自變量高度相關，即使自變量對因變量的解釋效果很好，但是其回歸系數的檢驗很可能是不通過的，會造成其估計量的不可信。

3.2成分的提取

PLSR模型只需要自變量X中的k個成分，這k個綜合變量能最好地反映X中的信息，而且對Y的解釋性也最強。

3.3特異點的識別

特異點的存在會對模型產生強大的拉動作用，能夠顯著地影響回歸擬合效果。33.4回歸模型的建立在SIMCA軟件計算過程中，會自動對所有數據進行標準化處理，因此可以得到標準化后數據的PLSR模型。

3.5指標重要性的確定

指標投影重要性（VIP）用于衡量每個自變量對因變量作用的重要程度，指標的VIP值越大，說明其對因變量的解釋能力越強，也反映出指標越重要。

4結果分析與討論

為了分析影響期刊影響力的因素，本文以期刊影響力指數作為被解釋變量，將解釋變量分解為期刊質量、期刊規模和期刊特征三個層面共12個指標建立PLSR模型分析。實證結果表明，PLSR模型擬合效果很好，能夠克服相關系數法和普通回歸法的缺陷，有效地解決了少樣本、多變量且指標多重共線的難題，分析結果與實際情況相符合。根據指標重要性大小可知，復合總被引、五年影響因子、他引影響因子和影響因子是最重要的影響因素，這反映出期刊質量是決定期刊影響力的關鍵因素；其次為總下載量、web即年下載率和基金論文比，同樣能顯著影響期刊影響力；即年指標和平均引文數不是主要因素；可被引文獻量、可被引文獻比和被引半衰期對期刊影響力的作用效果很小。

根據以上指標重要性的分析，可以為期刊提升影響力途徑及期刊影響力評價指標選取提供一定的理論依據。根據以往學者的研究發現，在對期刊影響力與其他計量指標之間的關系進行研究時，都忽略了一個重要問題——樣本特異點的篩選。本文在對圖書情報類期刊的研究過程中，發現了中國圖書館學報和科技情報開發與經濟兩個特異點，作為指標嚴重偏離整體平均水平的樣本，在分析時應該慎重選擇。因為特異點的存在會很大程度上拉動分析結果，造成分析結果的不可信。比如綜合人文社會科學領域的中國社會科學、經濟學領域的經濟研究等期刊，其影響力在相關領域擁有絕對權威，這類期刊某些指標會嚴重偏離整個領域的整體水平，應該作為特殊樣本單獨進行分析。另外還有一些期刊為了提升期刊影響力而采用加大發文量和自引率等手段，這樣的結果會導致某些指標會很高并嚴重偏離整體水平，但其他指標相比整體水平仍然偏低，這類樣本并不能客觀反映出期刊影響力，同樣應該剔除并單獨分析。本文只是處于初級探討階段，還有待于進一步的深入研究。