基于普赖斯定律和综合指数法的核心著者测评———以《中国科技期刊研究》为例

宗淑萍

天津农学院学报编辑部，天津市西青区津静路22号　300384

果不包含动态与简讯、会议摘要、读者·编者·著者等）进行统计。

研究方法采用普赖斯定律和综合指数法。普赖斯定律是科学家D.Price在《小科学、大科学》一书中提出的，即：在同一主题中，半数的论文是由一群高生产力作者所写，这一作者集合数量约等于全部作者总数的平方根[11]。综合指数法是以正负均值为基准，将2个或多个不同计量单位指标标准化，再考虑指标权值，综合成1个评价指标，值大者为优。

2　核心著者测评指标确定与综合指数计算

在文献计量学中，用于测评核心著者的指标有2个：一是发文量（重要性评价）；二是被引量（影响力评价）。

2.1　发文量

发文量指著者某一时期在某刊物发表论文的数量，是衡量著者对该刊物贡献大小的一项重要指标。根据普赖斯定律，核心著者至少发表论文数为mp篇，计算公式为[11]：

式中：mp为统计时段内核心著者至少发表的论文数；npmax是统计时段内发表论文最多的著者发表的论文数。

统计结果显示：2006—2015年期间，《中国科技期刊研究》中发文最多的著者共发文23篇（统计时间2016年6月16日，下同）。根据公式（1）计算出该刊核心著者至少发表的论文数mp=3.59，按照取整原则即发表4篇或4篇以上论文的著者入选为核心著者候选人。

2.2　被引量

被引量是反映论文影响力大小的一项重要指标。论文被引量越大，说明论文受关注的程度越大，论文的质量越高。依据普赖斯定律，确定核心著者发文累计最低被引量为：

式中：mc为统计时段内核心著者发文累计最低被引量；ncmax为统计时段内发文累计最高被引量。

统计结果显示：2006—2015年期间，《中国科技期刊研究》著者发文被引频次累计最高为540次。根据公式（2）计算出该刊核心著者发文累计最低被引量mc=17.41，按照取整原则即发文累计最低被引18次或18次以上的著者可入选为核心著者候选人。

2.3　综合指数计算

（1）指标权重确定

发文量代表了著者对期刊的重要性，被引量代表了著者的学术影响力。对于发文量和被引量2个指标权重值大小，不同的学者有不同的观点。有学者将发文量和被引量的权重值分别确定为0.7和0.3[9-10]，有学者将权重值分别确定为 0.5和0.5[5-8]。本文认为，发文量与被引量分别从“量”和“质”方面反映了著者的学术水平，重要性和学术影响力具有相同的重要程度。因此，在对核心著者进行测评时，将发文量和被引量的权重值分别定为0.5和0.5。

（2）综合指数计算

按公式（3）计算每位核心著者候选人的综合指数：

式中：zi为第i位候选人综合指数；为核心著者候选人平均发文量；为核心著者候选人发文平均被引量；xi为第i位候选人累计发文量；yi为第i位候选人累计被引量。

3　测评结果与分析

统计结果显示：2006—2015年间《中国科技期刊研究》共发文2820篇，第一著者共1703人，人均发文量1.66篇，其中发文最多的著者是上海大学的鲍国海，累计发文23篇；被引频次累计最高的是中国农业科学院作物科学研究所《作物学报》编辑部的程维红，发表论文17篇，被引频次累计为540次。对符合2.1和2.2中测评指标的著者进行统计和查重，最终确定《中国科技期刊研究》2006—2015年核心著者候选人为228位。

3.1　测评指标的相关性分析

发文量和被引量是文献计量学评价体系中2个最基本的指标，如果高度相关，那么只要考察其中之一即可。由统计结果看出，《中国科技期刊研究》核心著者候选人的发文量和被引量的关系表现出3种情况：一是发文量大，被引量也大；二是发文量大，被引量不大；三是发文量不大，被引量大。利用Excel中的CORREL函数，计算出228位核心著者候选人发文量和被引量的相关系数r=0.558，可知核心著者的发文量和被引量呈低相关，即：发文量大，被引量不一定大；发文量小，被引量不一定小。因此，采用发文量和被引量2项指标来遴选核心著者是比较客观的。

计算228位核心著者候选人综合指数并排序，筛选出综合指数大于100的著者，这些著者即为《中国科技期刊研究》2006—2015年间的核心著者（见表1）。

表1　综合指数法测评出的《中国科技期刊研究》2006—2015年的核心著者（共31位）

3.2　核心著者测评结果分析

（1）从表1中可以看出，《中国科技期刊研究》2006—2015年共遴选出31位核心著者，这31位核心著者分布在 10个省市，其中北京 15位，占48.4%；河南、陕西各3位，上海、江苏、广东各2位，其他省市各1位。与1998—2006年相比，北京仍是最活跃的地区，并且该地区的核心著者的比例与10年前相比比例有所提高。

（2）31位核心著者中有23位来自于杂志社或期刊编辑部，占74.2%。说明杂志社或期刊编辑部是《中国科技期刊研究》核心著者最重要的来源机构，与李宗红的研究结果一致[7]，说明核心著者的来源机构随时间的变化未发生变化，未来选稿来源将仍然以杂志社或期刊编辑部为主。

（3）与1998—2006年相比，核心著者及数量虽然发生了较大变化，但仍有8位作者同时在1998—2006年和2006—2015年核心著者范围内，推测写作动机可能是核心著者发生变化的关键因素。著者的写作动机分为内在动机和外在动机，外在动机包括职称评定、科研考核、职业变动、单位变化等因素，外在动机一旦消失可导致著者的写作频率下降或写作方向发生变化；内在动机是著者将写作视为一种爱好或习惯，或者认为通过写作可以促进相关工作，这种动机是持久的。具有内在写作动机的著者是期刊稳定的著者队伍[7]。

4　结语

（1）以往研究在确定核心著者候选人时，一般依据发文量来确定核心著者候选人，然后再考察候选人的被引量，最后确定核心著者，这种方法将发文量少而被引量大的一部分作者排除在外。本文中采用的是依据普赖斯定律，确定核心著者的最低发文量和最低被引量，对符合标准的作者进行统计和查重，从而确定核心著者候选人，通过设置合理的权重计算综合指数，来确定核心著者。这样就把发文量少而被引量大的作者包含在内，这样测定结果更为合理、客观。

（2）本文确定的核心著者群是根据知网数据库提供的被引数据进行分析计算得出的，一些被引数据中可能包含了自引部分，如果自引比重较大，那么得出的结果可信度降低。笔者查阅中国知网引文数据库《中国科技期刊研究》2006—2015年引文数据，可知该刊他引率为91.36%，表明该刊中的论文不存在人为的自引现象。本文认为每个学科都有其自引的规律性，有意自引或回避自引均不可提倡，在进行核心著者测评时，不宜简单化地将引用总量中的自引部分统统剔除。由此，笔者认为，本文中核心著者测评结果是基于正常引文环境下得出的，具有一定的合理性。

（3）按照发文量和被引量来确定核心著者具有一定的科学性，受到大家的普遍认可，但是采用被引量的方法具有滞后效应，这是由于被引次数在一定时间内会随着发表年限的增加而增长，论文发表年限越长，其被引次数就会越高；反之，对于刚刚发表的文章，即使论文的学术质量很高，但其被引量相对来讲不会很高[12]。如何消除综合指数法中被引量的滞后效应，使测评结果更为科学、合理，是今后研究的重点所在。

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