考虑发展趋势的学术期刊动态综合评价模型

■邓 潇 王伟明 徐海燕

南京航空航天大学经济与管理学院，江苏省南京市江宁区将军大道29号 211106

学术期刊评价对学者发表研究成果、科研机构制定期刊目录、图书馆部门采购期刊等都有重要的影响[1]。近年来，学术期刊评价问题受到了国内外众多专家的广泛关注，相应的研究成果不断涌现。Franceschet[2]认为学术期刊评价应该从知名度和信誉度两个视角来考虑，其中前者可由期刊影响力指标来反映，后者可由特征因子类指标来体现。苏新宁[3]阐述了人文社会科学期刊影响力的20个定量指标，并构建了一套科学合理的评价指标体系。邱均平等[4]分别赋予总被引频次、他刊引用次数、即年指标和影响因子4个指标相应的权重，并利用一个综合指数来探讨学术期刊评价问题。赵蓉英等[5]引入Altmetrics指标对学术期刊进行评价，并基于学术影响力和社会影响力两个维度构建期刊评价指标体系。另外，众多专家学者也对学术期刊综合评价方法进行了相应的跟踪探讨。俞立平等[6-8]利用聚类分析法、因子几何平均法、偏最小二乘法等对学术期刊评价问题进行分析，并构建了相应的评价模型。赵蓉英等[9]提出一种多维信息计量视角下的学术期刊综合评价模型，并选取64种国际图书情报学 (Information Science & Library Science, LIS)期刊进行实证分析，结果表明该模型能够得到客观合理的评价结果。奉国和等[10]将熵权法和Topsis法进行有效结合，并构建了一种基于熵权Topsis法的学术期刊综合评价模型，该模型能够充分考虑评价指标的信息量。张发明等[11]提出一种基于DEMATEL和Choquet积分的学术期刊综合评价模型，该模型能够在一定程度上消除指标间的相互影响关系和指标间的相关性。王伟明[12]提出一种基于社会网络分析和密度算子的学术期刊综合评价模型，该模型能够充分考虑评价信息的疏密程度，但涉及的参数相对较多，评价结果的稳健性不强。

综合来看，无论在指标体系方面还是在评价方法方面，关于学术期刊评价的问题均已取得了丰硕成果。然而，上述研究大多是静态的，且未考虑学术期刊发展趋势的问题。事实上，静态评价仅包含了某时间内的信息量，其得到的评价结果往往不够全面；而考虑学术期刊发展趋势能够对学术期刊进行有效引导和管理，有利于学术期刊的可持续健康发展。鉴于此，本文尝试探讨一种考虑发展趋势的学术期刊动态综合评价模型。首先，引入发展因子来表示指标得分的发展趋势；其次，基于熵权法确定指标的权重，并在此基础上利用Heronian算子计算静态综合评价值；最后，基于厚今薄古的思想确定时间权重，并利用改进的灰色关联度分析(Grey Relation Analysis， GRA)法计算动态综合评价值。与现有研究相比，本文模型具有如下特点：(1)引入了发展因子，能够较好地测度学术期刊评价指标的发展趋势；(2)引入了Heronian算子，能够较好地消除学术期刊评价指标间的相互作用；(3)引入了厚今薄古的思想，使得学术期刊动态综合评价结果更为客观合理。

1 方法与模型

1.1 问题描述

1.2 静态评价

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(5)

(6)

1.3 动态评价

在确定各年的学术期刊静态综合评价值之后，应该将其进行动态集结，以此充分考虑多个时段内的指标信息量，最终使得学术期刊评价结果更为全面与合理。下面依据郭亚军[15]提出的基于厚今薄古的思想来确定时间权重，其计算公式为

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式中：λ为时间贴现因子，通常可令λ=(2l)-1；wt为单调递增函数，其值随着t的增加而增大，满足0

GRA法是一种灰色系统分析方法，其能够较好地衡量因素间的关联程度[16]。在动态评价问题中，该方法通过衡量被评价对象与理想发展对象的关联程度，进而计算出被评价对象的动态评价值。本研究利用改进的GRA法计算学术期刊动态综合评价值，其能够较好地体现出被评价对象的发展趋势[17]。改进的GRA法的计算公式为

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2 实证分析

2.1 数据来源

本文数据来源于2014—2018年《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学版)》[18-22]，该年报由中国科学文献计量评价研究中心和清华大学图书馆共同研制，并由《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司出版，能够有效地反映人文社会科学类期刊的发展趋势和特点，并客观、准确地报道影响力指数、影响因子、总被引频次等计量指标的文献统计来源，为人文社会科学类期刊的发展提供了重要参考。

2.2 评价指标和样本期刊的确定

2014年《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学版)》选取的指标有总被引频次、影响因子、他引影响因子、5年影响因子、即年指标、可被引文献量、可被引文献比、基金论文比、平均引文数、引用半衰期、被引半衰期、引用期刊数、被引期刊数、他引总引比、互引指数、Web即年下载率和总下载量。下面对上述17项指标进行筛选。

(1) 剔除相关性强且意义相近的指标。一方面，农业经济类期刊的数量较多，出现他引的情况非常普遍以及自引的占比非常小，从而使得影响因子和他引影响因子的指标数值相差非常小，因此可剔除他引影响因子。另一方面，本研究使用的是动态综合评价方法，需要能够充分考虑多年的指标信息量以及可以在一定程度上忽视时间窗口的问题，进而使得影响因子能够代替5年影响因子的评价效用，因此可剔除5年影响因子。

(2) 剔除评价意义不大的指标。首先，一些指标的数值差异非常小，无法体现和衡量期刊的影响力。例如，农业经济类期刊的自引非常小，进而使得他引总引比的数值几乎都接近于1，因此可剔除他引总引比。其次，一些指标既非成本型指标，又非效益型指标，例如，可被引文献量和可被引文献比的指标数值大小对期刊影响力无直接影响，因此可剔除这2项指标。最后，一些指标在期刊影响力中所占的权重非常小，例如，引用期刊数和被引期刊数，因此也可剔除这2项指标。

(3) 剔除有争议性的指标。引用半衰期和被引半衰期是2个有争议性的指标。罗式胜[23]指出：针对应用型或技术型期刊，该类指标通常为成本型指标；针对理论型期刊，该类指标通常为效益型指标。考虑到本研究选取的农业经济类期刊既非应用型或技术型期刊又非理论型期刊，因此将其剔除，以避免其对评价模型造成干扰。

2015—2018年《中国学术期刊影响因子年报(人文社会科学版)》中新增加了期刊影响力指数，该指标充分考虑了期刊质量、历史、规模等因素，并在一定程度上避免了创刊时间长、低质量刊物对评价模型带来的不利影响，因此本研究也将其纳入评价指标体系。此外，h指数是一个较为经典的期刊评价指标，能够与影响因子进行优势互补，并在学术期刊评价中得到了广泛应用。然而，Prathap等[24-27]指出p指数与h指数存在着显著的相关性，且p指数是h指数的改良版。鉴于此，本研究也将p指数纳入评价指标体系。

综上所述，本研究选取p指数(C1)、期刊影响力指数(C2)、总被引频次(C3)、影响因子(C4)、即年指标(C5)、基金论文比(C6)、平均引文数(C7)、互引指数(C8)、Web即年下载率(C9)、总下载量(C10)10项指标构成评价指标体系。依据上述10项指标，将报告中缺失数据的期刊进行清洗后，最终选取了30种农业经济类期刊作为样本。

需要指出的是，本研究所选评价指标体系主要是基于农业经济类期刊来考虑的。选取p指数、期刊影响力指数等综合型指标，主要是因为该类指标具有较好的评价效用，在学术期刊评价问题中具有典型的代表性。若样本期刊为其他种类期刊，也应当采取相应方法进行指标筛选。例如，他引影响因子、他引总引比等指标对于农业经济类期刊表现不显著，但对于其他种类期刊表现可能显著，因此在评价时应当被选取。此外，Web即年下载率和总下载量是一类网络传播指标，该类指标能够较好反映期刊在中国知网的传播情况，对于被中国知网且无其他网络传播途径的期刊具有较好的评价效用，但若样本期刊未被中国知网收录或者有其他传播途径时，应该考虑该类指标在样本期刊群中的总Web即年下载率和总下载量方面的代表性是否显著，若显著性较低时则不应当被选取。

2.3 计算与分析

考虑发展趋势的学术期刊动态综合评价模型的计算过程如下。

(1) 计算各年学术期刊指标得分的发展因子，以2018年为例，具体结果见表1。由表1可知，2018年30种农业经济类期刊的大部分指标增大(体现为表1中数据大于1)，少部分指标减小(体现为表1中数据小于1)，综合来看各期刊的发展也是进步的。具体地，《农业经济问题》的期刊影响力指数、即年指标和总下载量3个指标减小，其余指标均增大，其中即年指标减小最快。因此，该期刊在2019年的发展过程中应该要注重其当年发表论文的被引频次，以此来提高即年指标的数值，最终使得期刊发展得更好。《中国农村经济》的基金论文比减小，其余指标均增大。因此，该期刊在2019年的发展过程中应该要尽量刊登一些基金资助的论文，以此使得期刊得到全面发展。《中国农村观察》的互引指数减小，其余指标均增大。因此，该期刊在2019年的发展过程中应该要提高互引指数的数值，以进一步提高期刊的综合得分。由此可见，学术期刊的发展因子能够较好地呈现学术期刊各指标的发展状况，并据此为期刊发展提供相应策略。

表1 2018年30 种农业经济类期刊指标得分的发展因子

(2) 计算激励后各年学术期刊的静态综合评价值及排名，具体结果见表2。由表2可知，30种农业经济类期刊在5年内的综合评价值及排名不断变化。例如：《农业经济问题》的得分虽遥遥领先，且排序一直位于第1名，但其得分在2015年和2018年有所下降；《中国农村经济》的得分也是相对较高，且一直位于第2名，但其得分在2015年有所下降；《中国农村观察》的得分也是相对较高，但其得分和排序在2015年和2016年均有所下降；《中国土地科学》的得分和排序在2017年下降较快，经查阅，该期刊2017年的期刊影响力、影响因子、互引指数等指标的数值均下降，可见该期刊在2017年的管理水平有所下降；《农业技术经济》的得分和排序在2015年进步较快，但在2018年退步较快，发展的波动性较大。为进一步呈现所有期刊的发展变化情况，笔者将选取的30种期刊分为4类：上升型、下降型、波动型和稳定型(分类方法见文献[10])，分类结果见表3。

表2 激励后学术期刊的综合评价值及排名

表3 基于学术期刊发展排名的波动情况的期刊分类

由表3可知，在30种农业经济类期刊中，3种期刊的发展处于上升型，6种期刊的发展处于下降型，6种期刊的发展处于波动型，15种期刊的发展处于稳定型。综合来看，农业经济类期刊的发展并不是非常优秀，其下降型期刊数量多于上升型期刊数量，但大多数期刊的发展较好(即处于稳定型或上升型)。然而值得注意的是，此处的上升型期刊并不一定是发展最好的期刊，而下降型期刊也并不一定是发展最差的期刊，上升型期刊和下降型期刊仅仅反映了其相应的发展速度。尽管如此，考虑到上升型期刊的未来发展将会越来越好、下降型期刊的未来发展可能会越来越差，因此学者在发表研究成果、科研机构在制定期刊目录、图书馆部门在采购期刊时要尽量选择一些上升型期刊。综上所述，激励后学术期刊的各年静态综合评价值，能够呈现激励后学术期刊的各年综合发展状况，并据此对学术期刊未来发展状况进行较好预测。

(3) 计算各学术期刊的动态综合评价值及排名，具体结果见表2。为验证本文模型的可行性与合理性，以排名前5的期刊为例进行说明。由表2可知，《农业经济问题》《中国农村经济》《中国农村观察》《中国土地科学》《农业技术经济》的排名位于前5。一方面，该类期刊具有较高的学术影响力，是农业经济领域的权威期刊，众多高校也均将其列为重点期刊(如中国农业大学、南京农业大学、华中农业大学等)。另一方面，该类期刊在2014—2018年的p指数、期刊影响力指数、总被引频次、影响因子等指标的数值均非常大，其他指标的数值也相对较大。由此可见，上述5种期刊的评价结果与事实比较吻合。为进一步比较5种期刊的排名，图1给出了其在2014—2018年排名的变化情况。

图1 5种期刊2014—2018年排名的变化情况

由图1可知，《农业经济问题》5年内的静态综合评价结果均排在第1名，可见其动态综合排序位于第1名是无可争议的。类似地，《中国农村经济》的5年静态综合评价结果均排在第2名，其动态综合排序位于第2名也无可争议。《中国农村观察》在2014年和2018年评价结果均排在第3名，在2015—2017年均排在第5名，但在本研究的动态综合排序中仍排在第3名，究其原因主要有两点：一是本研究强调了“厚今薄古”的思想，给予越接近当前时间指标权重越大(即更重视2018年的评价结果)；二是与其竞争的《中国土地科学》和《农业技术经济》在2015—2017年的发展也相对较差。《中国土地科学》和《农业技术经济》在2014年和2018年排序均落后于其他3种期刊，可见其排序相对靠后是合理的。此外，与《农业技术经济》相比，《中国土地科学》在2014年、2016年、2018年排序均相对靠前。因此，《中国土地科学》和《农业技术经济》在动态综合排序中分别位于第4名和第5名。事实上，其余25种农业经济类期刊在本研究的排序也是合理的，类似的分析此处不一一叙述。

为进一步验证本文模型的有效性，笔者将本文模型排名与期刊影响力指数(Clout Index，CI)排名(2018年)、CSSCI(2019—2020年)来源期刊排名、张发明等[28]提出的综合评价模型排名和动态组合评价模型[29]排名进行深入对比。首先，将本文模型排名与CI排名进行对比，利用SPSS软件计算得到二者的Spearman相关系数为0.863，P=0.000<0.1，属于显著相关。其次，将本文模型排名与CSSCI来源期刊排名进行对比，本研究所选样本期刊中的6种CSSCI来源期刊排在前6位，而作为CSSCI扩展版来源期刊的《中国农业资源与区划》《世界农业》《农林经济管理学报》分别位于本文模型排序的第7名、第10名和第13名，其中后2种期刊排名相对靠后的原因是：《世界农业》的即年指标数值太小以及《农林经济管理学报》的Web即年下载率指标数值太小。再次，将本文模型排名与张发明等[28]提出的综合评价模型排名进行对比，结果显示两种模型仅有6种期刊排名不一致，究其原因，主要是本文模型引入了厚今薄古的思想，考虑了接近当前的多个时间段(2016年、2017年、2018年)的静态综合评价结果，而张发明等[28]提出的模型仅考虑了某一时间段(2015年)的静态综合评价结果。最后，将本文模型排名与动态组合评价模型[29]排名进行对比，结果表明两种模型中有4种期刊排序存在一定差异，其中《中国农业资源与区划》《山东国土资源》在本文模型排序中分别位于第7名和第20名，而在动态组合评价模型排序中分别位于第10名和第23名，其主要原因是本文模型引入了发展因子，考虑了学术期刊的发展趋势，并以此对发展较好的期刊进行了激励。另外，《北京林业大学学报》《山东农业大学学报》在本文模型排序中分别位于第16名和第21名，而在动态组合评价模型排序中分别位于第13名和第25名，其主要原因是本文模型引入了Heronian算子，较好地消除了学术期刊评价指标间的相互作用。综上所述，本文模型能够得到科学合理的期刊排名，并据此为学者发表研究成果、科研机构制定期刊目录、图书馆部门采购期刊等实际问题提供一定的决策参考。

3 结语

本文针对现有学术期刊综合评价方法大多为静态，且未考虑学术期刊发展趋势的问题，提出一种新的考虑发展趋势的学术期刊动态综合评价模型。该模型具有如下特点：(1)引入了发展因子，其能够较好测度学术期刊评价指标的发展趋势；(2)引入了Heronian算子，其能够较好消除学术期刊评价指标间的相互作用；(3)引入了厚今薄古的思想，能够使得学术期刊动态综合评价结果更为客观合理。本文选取10项评价指标和30种农业经济类期刊进行实证分析，得到如下结论：(1)该模型计算学术期刊的发展因子，能够较好呈现学术期刊各指标的发展状况，并据此为期刊发展提供相应策略；(2)采用该模型计算得到的各年学术期刊激励后的静态综合评价值，能够呈现激励后学术期刊的各年综合发展状况，并据此对学术期刊未来发展状况进行较好预测；(3)该模型计算学术期刊的动态综合评价值，能够得到较为科学、合理的期刊排名。

值得注意的是，现有学术期刊评价指标的发展相对较为丰富，诸如Altmetrics指标、被引集中度、z指数、历史影响因子等新兴指标相继被提出，未来的研究可以探讨如何合理、有效利用这些新兴指标进行期刊评价。另外，针对动态综合评价模型，未来还可以探讨如下3点：(1)指标的动态化。随着学术期刊的发展与成长，各年的学术期刊评价指标体系可能需要进行相应的调整。(2)数据的动态化。期刊的被引频次往往是发生在不同的时间范围内，期刊被引用的时间不同，权重也应当不同。(3)学科的动态化，不同学科的发展速度不一样，不同学科期刊的发展趋势可能需要采用不同的激励方式来进行。