基于主成分分析法的中国电力期刊质量评价研究

李广凯，韦嵘晖，徐花荣，周育忠，郑金，王庆红

（ 1. 南方电网科学研究院有限责任公司， 广州510080；2. 国网陕西省电力公司经济技术研究院 西安710065）

电力技术的载体有很多种，包括电力行业的著作、专利和论文等。 电力著作如《 中国电力百科全书》《 电力工程电气设计手册》等，刊载了全面的成熟的电力行业技术信息，是学术界公认的比较权威的刊物，然而由于著作从撰写、校订到发行需要经过几年甚至十几年的时间，在作为衡量技术先进性的标准时权威性就比较弱，而专利技术（ 特别是工业领域的专利）从申请、公开到授权一般需要经过1～3年，有的甚至需要经过10年以上的时间。 国内外技术创新领域的学者倾向于采用公开的专利作为技术先进性的评价指标，并且在这一方面开展了广泛的研究[1-2]。 随着科技出版行业的不断发展，科技核心期刊的办刊质量受到学术界越来越多的关注和重视， 随着科技核心期刊管理的逐渐规范化，科技期刊的办刊水平也不断提升，逐渐成为行业发展的前沿信息的载体[3]，并且科技核心期刊具有审稿周期短、稿源丰富、内容多样的特点，在衡量技术的成熟度时具有时效优势[4]。

我国逐渐确立了核心期刊的评价标准，在国内六大核心期刊评价体系中，就有两个是关于科技类核心期刊的评价的，其中包括中国科学技术信息研究所的中国科技论文与引文数据库和中国科学院文献情报中心的中国科学引文数据库（ CSCD），各行各业的学者也在科技期刊的评价工作上开展了广泛的研究[5]。 文献[6]对期刊学术影响力及其评价体系的构建进行了探讨，文献[7]对期刊评价体系中采用指标的合理性进行论证，文献[8]运用数理方法对期刊文献进行计量分析，文献[9]从社会网络的视角讨论创建期刊评价指标。

在电力行业的期刊中，研究得较多的是从理论角度探讨电力期刊的创新性，运用数理统计方法评价期刊质量水平的研究仍然较少[10-11]。 本文将电力期刊的质量水平作为评价技术成熟度的依据，运用主成分分析法，对电力行业科技核心期刊的18个评价指标进行分析，通过降维减少18个指标在评价电力期刊时的信息冗余，最后将这18个指标减少为少数几个具有代表性的指标，通过这种至下而上的方法，最终确立评价电力科技核心期刊的质量的三级定量评价指标体系，从而为电力技术成熟度评价和今后的电力期刊评价提供借鉴和参考。

1 期刊分析的数据来源

本文从2013版《 中国科技期刊引证报告》（ 核心版） 列出的期刊信息中选取了国内233种电力行业核心期刊作为研究样本，这些期刊包括《 动力工程学报》《 中国电机工程学报》《 电力系统自动化》《 电网技术》等，这些期刊囊括了《 中国科技期刊引证报告》关于期刊分类中的大学学报（ 14种）、动力工程（ 14种）、电工技术（ 132种）、电信技术（ 35种）、自动化技术（ 14种）、建筑科学（ 2种）、水利工程（ 18种）、铁路运输（ 2种）、环境与安全科学（ 2种）9个领域的所有电力行业期刊；并从2013版《 中国科技期刊引证报告》（ 扩刊版）中选取了扩展影响因子、扩展他引率、扩展H指数、文献来源量、基金论文比、引用半衰期等18个电力科技期刊的评价指标作为电力期刊质量评价的三级指标，指标名称见表1。

表1 电力核心期刊18大评价指标Tab. 1 18 evaluation index of core power journals

2 期刊质量的主成分分析

应用上述这些指标的数据作为原始数据，运用主成分分析的方法进行进一步分析。 电力期刊质量评价三级指标的描述性统计结果如表2所示，由表2可以得到电力期刊的18大评价指标的最小值、最大值、平均值和标准差，标准差较大的指标有扩展总被引频次、扩展引用刊数、文献来源量、机构分布数，这些指标的标准差达到100以上，说明在这4类指标的评价下， 各类电力期刊的质量水平相差较大。 扩展总被引频次中，最大值达到了15 741，而最小值只有7.9，平均值是860.548 9，相对于最大值而言总体偏低。 综合描述性统计结果，中国的电力期刊质量水平相差较大。

表2 电力期刊质量评价三级指标描述性统计结果Tab. 2 Descriptive statistics results of the three indicators of power journals quality evaluation

对影响电力期刊质量水平的18个评价指标进行主成分分析，以降低指标之间信息的重复、提取评价电力期刊质量的二级指标。 由于各指标是否适合进行主成分分析有待检验，在进行主成分分析之前，先要对18个指标进行KMO检验和Bartlett球形度检验。

KMO检验和Bartlett球形度检验的结果见表3，由表3可知，KMO值为0.777，接近于1，说明该指标体系的18大指标之间存在较强的相关关系。 Bartlett球形度检验结果中，sig值近似值为0.000，小于0.05，说明18大指标之间的相关关系是显著的，说明适合对该指标进行主成分分析。

表3 KMO和Bartlett检验Tab. 3 KMO and Bartlett test

按照提取主成分的方法进行因子分析，18个指标的提取比例见表4。

大部分指标的因子提取比例均在0.6以上，文献来源量的提取比例达到0.918，扩展影响因子的提取比例达到0.882， 扩展引用刊数的提取比例达到0.831，地区分布数的提取比例也达到0.576，只有平均作者数的提取比例不满0.5，仅有0.29。 设定主成分分析中提取主成分的原则是特征根大于1， 根据计算结果，主成分提取情况见表5。

如表5所示，本文提取了6个主成分，其累计方差贡献率为74.364%，说明所提取的3个主成分在18个指标中具有比较好的代表性，能够概括该指标体系的绝大部分信息。 因此，本文决定采取这6个主成分作为评价电力期刊质量水平的二级指标。 主成分提取结果的碎石图见图1，由图可直观看出，前6个提取出来的主成分的特征根大于1，解释力度较大，说明提取出的6个主成分是合理的。

所提取出来的主成分经过标准化之后得到的成分矩阵见表6。 在所提取出来的主成分中，成分1与扩展总被引频次、扩展影响因子、扩展即年指标、扩展引用刊数、 扩展学科影响指标、 扩展H指标有关，据此把这6个指标归为一类，将其定义为综合影响力指标（ Z1）；成分2与文献来源量、机构分布数和地区分布数有关， 将该成分定义为期刊投入指标（ Z2）；成分3与扩展他引率、平均引文数有关，将此类指标定义为引用指标（ Z3）；成分4与扩展学科扩散指标、基金论文比有关，将此类指标定义为学术影响力指标（ Z4）；成分5与扩展被引半衰期、引用半衰期有关，因此将该类指标定义为文献新颖度指标（ Z5）；成分6与文献选出率、 平均作者数、 海外论文比有关，将其定义为期刊生产能力指标（ Z6），这样就确定了评价体系中的二级指标， 分别是综合影响力、期刊投入、引用、学术影响力、文献新颖度、期刊生产能力。 这样，就确定了期刊质量水平的三级评价指标，见表6。

表5 解的总方差Tab. 5 Solutions of total variances

图1 主成分提取结果碎石图Fig. 1 Scree plot of principal component extraction

表6 旋转成分矩阵Tab. 6 Rotated component matrix

根据旋转成分矩阵的系数以及上述定义的6个二级指标，本文得到6个指标数据的计算公式。

Z1=0.84×扩展总被引频次+0.77×扩展影响因子+0.678×扩展即年指标-0.227×扩展他引率+0.761×扩展引用刊数+0.756×扩展学科影响指标+0.195×扩展学科扩散指标+0.047×扩展被引半衰期+0.877×扩展H指标+0.087×来源文献量-0.106×文献选出率+0.523×平均引文数+0.098×平均作者数+0.366×地区分布数-0.002×机构分布数+0.034×海外论文比+0.352×基金论文比-0.122×引用半衰期。

Z2=0.111×扩展总被引频次-0.038×扩展影响因子-0.006×扩展即年指标-0.006×扩展他引率+0.233×扩展引用刊数+0.058×扩展学科影响指标+0.104×扩展学科扩散指标-0.348×扩展被引半衰期+0.073×扩展H指标+0.938×来源文献量+0.0001×文献选出率-0.07×平均引文数+0.176×平均作者数+0.554×地区分布数+0.967×机构分布数-0.006×海外论文比-0.017×基金论文比-0.061×引用半衰期。

Z3=0.163×扩展总被引频次+0.476×扩展影响因子+0.38×扩展即年指标-0.828×扩展他引率+0.075×扩展引用刊数-0.135×扩展学科影响指标-0.158×扩展学科扩散指标-0.193×扩展被引半衰期+0.254×扩展H指标-0.064×来源文献量+0.14×文献选出率+0.62×平均引文数+0.061×平均作者数+0.206×地区分布数-0.067×机构分布数+0.416×海外论文比+0.45×基金论文比+0.046×引用半衰期。

Z4=0.185×扩展总被引频次+0.159×扩展影响因子-0.016×扩展即年指标+0.122×扩展他引率+0.438扩展引用刊数-0.041×扩展学科影响指标+0.813×扩展学科扩散指标+0.084×扩展被引半衰期+0.196扩展H指标+0.137×来源文献量+0.204×文献选出率+0.449×平均引文数-0.217×平均作者数-0.158×地区分布数+0.049×机构分布数+0.194×海外论文比+0.688×基金论文比-0.078×引用半衰期。

Z5=-0.019×扩展总被引频次-0.179×扩展影响因子-0.349×扩展即年指标+0.077×扩展他引率+0.006×扩展引用刊数+0.166×扩展学科影响指标-0.079×扩展学科扩散指标+0.717×扩展被引半衰期-0.055×扩展H指标-0.088×来源文献量-0.014×文献选出率+0.01×平均引文数+0.308×平均作者数-0.191×地区分布数-0.073×机构分布数+0.181×海外论文比+0.027×基金论文比+0.809×引用半衰期。

Z6=-0.019×扩展总被引频次-0.059×扩展影响因子-0.11×扩展即年指标+0.026×扩展他引率+0.015×扩展引用刊数+0.093×扩展学科影响指标+0.029×扩展学科扩散指标-0.123×扩展被引半衰期-0.058扩展H指标-0.022×来源文献量+0.804×文献选出率+0.032×平均引文数+0.323×平均作者数+0.177×地区分布数+0.003×机构分布数-0.616×海外论文比+0.0001×基金论文比-0.016×引用半衰期。

根据6个成分所提取的信息的比例以及上述6个成分的计算公式，得到指标体系中的一级指标，也就是电力期刊质量指数（ C）的计算公式为：C=24.191%×Z1+13.165%×Z2+11.497%×Z3+10.156%×Z4+8.576%×Z5+6.78%×Z6。

根据以上得出的二级指标（ Z）和一级指标（ C）的计算式子，将原始18个指标的数据导入上述公式进行计算，得到我国电力期刊质量指数的计算结果。

3 结论

本文通过提取已有的18种期刊影响力评价指标作为三级指标，这些指标考虑了与期刊质量有关的所有方面的内容， 再用主成分分析方法进行降维，消除了各个指标之间的信息冗余，将指标简化为6个二级指标， 从而形成电力期刊质量评价指标体系，这样自下而上的指标体系建立方法能够真实地反映影响电力期刊质量的全面信息。

同时， 理论的发展和技术的发展是并行的，电力期刊则是电力技术理论的载体，将电力期刊质量水平作为衡量电力技术成熟度的标准是合理的。由于是自下而上评价， 开始时需要收集大量指标信息，如何全面收集这些指标信息并且在指标体系建立之后，如何正确地运用指标体系，还有待进一步探索。

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