影響力指數:一個評價學術期刊影響力的新指標*

俞立平

（1.浙江工商大學統計與數學學院 浙江杭州 310018）

學術論文的影響力一直是人們關心的問題。 自從Garfield提出影響因子以來，影響因子作為一個非常重要的文獻計量指標在學術期刊評價、 機構評價、學者評價等方面得到了廣泛應用。隨之而來也出現了一系列的問題， 對影響因子的應用提出了較大的挑戰，如數據計算問題、數據分布問題、計算時間滯后期問題、自引問題等。學術界隨后提出了一些新的指標，試圖對影響因子進行修正，最典型的就是h指數，但是任何指標都不是萬能的，萊頓宣言（Leiden Manifesto）提出合理使用文獻計量指標的十條原則， 其中一條指出評價指標不可避免會在概念上的模糊和不確定， 并且可能建立在一些強大但并不具有普適意義的假設基礎上， 采用多個指標可以提供一個更為可靠和多元的呈現。分析常見學術期刊影響力指標存在的問題， 在此基礎上提出新的影響力評價指標，對于推進文獻計量學的發展，防止人為操縱評價指標， 提高學術期刊影響力評價的科學性具有重要意義。

1 研究現狀

影響因子無疑是最重要的影響力評價指標，關于其存在的問題可以從多個角度加以分析。（1）統計計算角度。 Vanclay指出，計算影響因子時首先要認真進行數據清洗， 檢查所引用的文獻并保證每篇引用的論文必須與每個引用一一配對， 從而確保有效引用，否則很容易出錯；（2）從影響因子計算的統計學原理角度。 Michael 等指出只有數據服從正態分布時平均值才有意義， 通過分析1955 年以來2000多本期刊刊載的2300 萬篇論文發現，引用最高的論文共被引用20 萬次， 但其中一半的論文是零被引，所以在如此寬泛的引用范圍下，平均值是個很差的衡量尺度；（3）從不同主題角度。Leydesdorff 等提出對于不同主題領域甚至是同一主題領域的不同研究方向，由于各種差異性因素的影響，影響因子必然存在較大差異；（4）從時間窗口角度。 Gl?nzel 等發現許多重要的科研成果在最初并不受關注， 許多年后才被廣泛認可并得到大量引用， 而這段時間遠遠超過在大多數科研評價過程中使用的計算統計引用次數的時間窗口。舊金山宣言指出，單純使用期刊影響因子指標來測度單個科學家的貢獻已經不再適用，影響因子不能用于科研人員聘任、 晉升和科研經費分配的決定。

關于影響因子的人為操縱問題，Wallne發現，隨著影響因子的應用越來越普遍， 就出現了人為操縱期刊影響因子的現象， 最直接的方法就是提高期刊自引；Frandsen發現個別期刊為了提高自身的影響因子，采用了“同盟”互引或過度自引等不光彩手段；Wilhite 等發現一些學術期刊誘導或強迫作者引用該刊以前發表的論文， 這種現象國內外普遍存在。為了防止過度自引問題，很多數據庫公布了他引影響因子，但也有研究認為，正常的自引是必須的，Foo 等研 究 發 現，Nature 和Science 在1997-2007年期間的自引率分別為19.81%和23.98%，這充分說明適度的自引是合理的， 也是科研成果不斷傳承與創新的需要；魯索和全薇認為科研人員可能試圖去操縱指標， 或者從事科研活動的目的不再是為了人類的進步而僅僅是為了增加個人的指標值。

另外一個影響力較大的文獻計量指標是h 指數，但是在實際應用中，h 指數也被發現存在一些問題。Schreiber發現h 指數計算時自引同樣會產生明顯影響，尤其是對h 指數較低的學者；Wan 等發現h 指數難以區分不同作者的貢獻，比如第一作者、通信作者以及其他作者；Rousseau發現較低的期刊載文量會影響h 指數大小；Gl?nzel 等對h 指數問題總結得比較全面： ①對于從事科學研究時間不長的學者不利；②不利于論文數量少而創新強的科學家；③h 指數只升不降，不利于激勵；④不同學科h 指數無法進行直接比較；⑤不適合評價一般的研究工作；⑥引文數據庫不同嚴重影響結果；聶超、朱國祥發現h 指數對低被引論文不重視；張學梅研究發現h指數區分度過低，h 指數相等比較常見。

為了克服h 指數存在的問題， 學術界進行了大量的修正研究。 如Egghe提出g 指數、Kosmulski提出了h（2）指數、Alonso 等提出了h指數，以克服h 指數對高被引論文重視不夠的影響；Anderson等提出了h指數，以克服h 指數對低被引論文的影響，將所有被引論文均納入計算范圍；Roussea提出了相對h 指數、Sidiropoulos 等提出了h指數，用來彌補載文量不足；Ruane提出h指數，解決了相同h 指數科學家的可比問題。

從現有的研究看， 關于期刊影響力指標及其問題的研究比較充分， 學術界充分認識到影響因子、h指數等文獻計量指標的意義、作用，對其存在的問題及成因做了較為深入的研究， 并且提出了一些改進思路。 總體上，在以下方面有待進一步深入：

（1）他引影響因子并不能代替影響因子。公布他引影響因子和影響因子可以適當防止學術期刊的過度自引現象， 但由于在實際應用中仍然以影響因子為主，畢竟適當的自引是合理的，所以起不到防止過度自引的作用。

（2）對于單個指標進行優化后的結果仍然屬于單個指標，無法徹底解決影響力評價中的根本問題。無論是影響因子還是h 指數， 人們從未停止過對它們的優化，但迄今為止，尚沒有一個指標得到學術界的普遍認同，用來取代影響因子或h 指數。

（3）有必要采用復合指標來評價學術期刊的影響力。 Hicks 等在萊頓宣言中進一步指出，一套指標總勝于單個指標，因為單個指標更易于被操縱，也更容易取代真正的目標而成為驅動研究的異常指揮棒。

（4）過度復雜的指標也不合適。評價學術期刊，可以從多個方面進行衡量，如影響力、時效性、編輯出版質量等，全面評價的優點是視野廣闊，但這也是其缺點，因為評價指標眾多、評價方法眾多、賦權方法眾多，所以更難以得到學術界與公眾的認可。故而，選擇一個相對不大的視角進行評價，容易取得共識。

本文以學術期刊影響力評價為核心， 以圖書館情報與文獻學CSSCI 期刊為例， 選取常見的影響因子、h 指數、被引頻次3 個指標，從小視角切入，在對影響因子、被引頻次進行優化的基礎上，試圖對傳統意義上的學術期刊影響力進行評價， 提出一個新的指標——影響力指數， 然后對影響力指數進行進一步的分析，以期進一步完善學術期刊影響力評價。

2 影響力指數原理

2.1 學術期刊影響力評價的基本原則

（1）有限目標原則。 所謂有限目標原則，就是評價時不宜擴大評價范圍。對于期刊影響力評價，除了傳統的被引頻次、影響因子、h 指數外，還有特征因子、論文影響分值等指標，特征因子與論文影響分值考慮到期刊的引證網絡，原理更為復雜，如果將其納入到傳統指標一并評價，必然增加了復雜性，所以本文沒有納入， 換句話說， 本文評價的期刊影響力指數，本質上是傳統意義上的學術期刊影響力。

（2）數量與質量兼顧原則。 學術期刊影響力，從數量角度進行衡量，主要看其大小，從質量角度進行衡量，主要看在有限載文量的情況下，如何獲得更大的影響力，所以在選取評價指標時，既有選擇總量指標，也有選擇質量指標，以保證學術期刊影響力評價時數量與質量的統一。

（3）基本指標優化原則。 基本指標優化原則，即對于已經發現存在問題的傳統指標，如被引頻次、影響因子、h 指數，需要進一步進行優化，盡最大可能解決問題，或者降低存在問題可能帶來的影響，從而保證原始指標的科學性、合理性、數據可得性，這樣計算得到的學術期刊影響力指數才會更為精確。

（4）時間軸一致原則。 時間軸一致原則，即指評價對象的時間軸一致。 截取一段期刊評價的時間窗口（見圖1），可以看到，共有4 種評價時間分類體系，第一種是期刊創刊以來的時間軸， 評價對象為期刊創刊以來的所有論文。 那么總被引頻次、h 指數、被引半衰期、引用半衰期等指標是可以用來評價；第二種是5 年時間軸， 評價對象是期刊過去5 年發表的論文。 如統計年度是2017 年，那么特征因子、5 年影響因子都是2012-2016 年期間期刊的表現； 第三種是2 年時間軸， 評價對象是期刊過去2 年發表的論文。 如統計年度為2017 年，影響因子、他引影響因子是2015-2016 年期間期刊的表現； 第四種是統計當年，評價對象是統計當年的期刊表現。如統計年度為2017 年，基金論文比、即年指標、地區分布數等均為當年期刊論文表現。

圖1 期刊評價的時間窗口

也就是說，從影響力角度，除非特殊需要，否則一般不宜將總被引頻次、5 年影響因子、影響因子、即年指標放在一起評價，這樣時間跨度過大，容易導致評價對象模糊。

（5）數據分布力求接近正態分布原則。引文分布指標往往不服從正態分布， 這一點已被學術界廣泛注意到。 Adler 等人研究發現，高被引論文提高了引文均值，引文數據更多服從冪律分布，通常呈右偏態分布；Bornmann 等認為由于引文并不服從正態分布， 所以一些研究中用平均值來反映引文的集中趨勢是不合適的。少數期刊影響因子、被引頻次等指標值很大，更多期刊其值很小，極大值與極小值之間相差成百上千倍，但它們的實際差距并沒有這么大。所以在設計期刊影響力指標時，應力求通過技術處理，使得影響力指數接近正態分布。

（6）防止人為操控原則。文獻計量指標的人為操控問題已經得到學術界和業界的重視， 科睿唯安公司（Clarivate Analytics，原湯森路透知識產權與科技事業部）每年都要將一些期刊剔除出SCI、SSCI 檢索范圍，原因是這些期刊存在著大量的學術不端，或者影響因子人為操控現象嚴重。 通過復合指標的優化設計，使得影響力指數難以進行人為干預，這是一個優秀文獻計量指標的前提條件。

2.2 影響力指數的指標選取與預處理

（1）評價指標的選取。常用的學術期刊影響力指標有總被引頻次、影響因子和h 指數，本文擬選取這3 個指標進行影響力指數評價，體現有限目標原則。此外這3 個指標中，總被引頻次屬于數量指標、影響因子屬于質量指標，因為它是篇均被引次數，而h 指數體現的是數量與質量相結合指標， 體現數量與質量兼顧原則。

雖然學術期刊影響力評價指標有長期、5 年、2年、1 年幾種類型，但是由于影響因子的地位最重要，應用最為廣泛， 所以用影響因子的計算時間作為評價對象的選擇時間范圍。即影響力指數的計算，其時間跨度和影響因子一樣。從時間軸一致角度，總被引頻次需要進行改進， 不能用期刊創刊以來所有的論文在統計當年的被引次數， 而應該改為期刊過去兩年發表的論文在統計當年的被引次數，為了區別，本文將期刊過去兩年發表的論文稱為被引頻次。 此外h 指數也要進行改進， 不能用期刊創刊以來的h 指數， 而應該用期刊過去兩年發表的論文在統計當年的h 指數。

（2）評價指標的進一步優化。評價指標的進一步優化，首先要解決的問題就是過度自引問題，過度自引會影響到影響因子、被引頻次和h 指數。需要注意的是，期刊也存在正常自引，如朱大明系統總結了正常自引的集中情況：第一是研究問題的相關性；第二是研究問題的連續性； 第三是對某篇論文進行討論商榷；第四是為便于讀者檢索，對論文中的引文有詳細了解。

由于領域、學科和主題不同，很難用一個固定的自引率閾值作為過度自引的標準，即使是像Nature、Science 這樣的頂級期刊， 其自引率往往也較高，甚至達到20%左右。 本文對自引采取調節系數的方法加以修正，其原理是，將某期刊過去兩年發表的論文在統計當年的被引次數按從高到低排序， 如果被引次數第一的期刊是期刊自身，說明存在嚴重自引，需要減去自引次數的一半； 如果被引次數第二的期刊是期刊自身，說明存在自引，需要減去自引次數的四分之一，其他情況不減。之所以即使嚴重自引也只減去被引次數的一半而不是全部， 這是因為不能排除合理的自引，適度懲罰可以，但不宜過度。

這樣，被引頻次就根據以下公式計算：

公式（1）中，TC 為調整后的被引頻次，TC′表示被引頻次原始數據，SC 表示期刊自引次數，rank 表示期刊過去兩年發表的論文在統計當年按照被引次數降序排序后，期刊自身的排名。

影響因子的計算就根據公式（1）計算出來的TC除以期刊過去兩年的載文量即可。

按道理h 指數也需要進行調整， 但是由于自引論文中，哪些應該刪除，哪些應該保留，很難決定取舍標準，所以h 指數暫時保留原來的計算方法，暫不做調整。

除了計算時的時間界定外，h 指數沒有調整，但這不會影響學術期刊評價，主要原因如下：

第一，h 指數用來評價某段時間的學術期刊，評價對象發生了巨大改變。 如h 指數對于年輕學者不利問題，h 指數只增不減問題，在評價學術期刊時這些問題統統不存在， 因為只評價期刊過去兩年發表的論文在統計當年的h 指數。

第二，h 指數不利于論文較少的作者，這在評價學者時當然存在問題，但是在評價學術期刊時，不會出現論文數量過少問題， 雖然載文量較多容易增加h 指數，但也會拉低影響因子。

第三，不同學科h 指數無法直接比較，這本身并非h 指數的問題， 要求一個文獻計量指標適合所有學科，又具有很多優越性太難了，本文研究限定在同一學科領域內進行研究。

第四，h 指數確實存在區分度過低問題，但通過復合指標，可以解決這個問題，所以沒有必要對h 指數區分度過低問題進行調整。

第五，h 指數難以區分不同作者的貢獻問題，本文在基礎數據處理時，對于期刊論文的引用，已經注意數據的清洗，所以這個問題也不存在。

（3）期刊影響力指數的計算。 本文采用被引頻次、 影響因子、h 指數3 個指標來評價學術期刊影響力，首先要解決的問題是評價指標的權重問題，由于被引頻次屬于數量指標， 影響因子屬于質量指標，h指數屬于兩者兼顧指標， 因此本文采用指標等權重處理，相當于數量指標與質量指標的權重相等。

第二個問題是基礎數據的處理， 為了降低評價指標之間數據的巨大差異， 本文采用取自然對數的方法進行處理。 Michael（2008）研究發現學術期刊各篇論文引用率的對數能夠較好地形成正態分布。 這樣對3 個指標值均取自然對數， 可以從根本上改變文獻計量指標的數據偏態分布現象。

第三是對評價指標數據的標準化， 由于被引頻次、影響因子、h 指數3 個指標均為正向指標，所以每個指標均除以其對數極大值即可。

需要說明的是，當期刊影響因子較小時，取對數可能會出現負數，在這種情況下，需要在對數影響因子的基礎上增加其極小值取整后的絕對值， 然后再做標準化即可。

期刊影響力指數II（Impact Index）的計算公式分為兩種情況，當min［ln（IF）〉0]時：

3 研究數據

本文以CSSCI 圖書館情報與文獻學期刊為例進行相關研究實證， 引文數據庫采用中國知網CNKI的引文數據庫。 CSSCI 收錄的圖書館情報與文獻學期刊共有20 種，但《圖書館》由于搜索關鍵詞問題，相關數據無法檢索，《情報學報》引文數據不全，所以實際選取余下的18 種期刊進行研究。本文期刊刊載論文數據時間為2015-2016 年， 統計年度即被引數據為2017 年。 此外本文涉及所有載文與引文分析的文獻均為學術論文，不包括新聞報道、書評、會議通知等相關文獻。

4 實證結果

4.1 基礎數據處理及影響力指數

從基礎數據處理及影響力指數計算結果（見表1）來看，期刊影響力指數最高的前幾位期刊是《中國圖書館學報》《圖書情報工作》《圖書與情報》，其影響力指數分別為2.795、2.439、2.396。 排在后幾位的期刊分別是《數據分析與知識發現》《檔案學通訊》《情報資料工作》， 其影響力指數分別為1.701、1.746、1.826，從影響力指數大小看，初步克服了傳統影響因子相差太大的局限。

表1 原始數據及期刊影響力指數

從期刊的自引率看，自引率最高的期刊為《檔案學通訊》，自引率為10.5%，自引率最低的期刊為《圖書館雜志》，自引率僅為1.4%。 總體上圖書館情報與文獻學期刊自引現象不算嚴重。

有10 種期刊的自引次數排在第一，對這些期刊的被引頻次， 需要減去自引次數的0.5 倍進行調整；有2 種期刊的自引次數排在第二位， 被引頻次需要減去自引次數的0.25 倍進行調整。 這樣得到新的被引頻次TC 和影響因子IF，進而進一步根據公式（2）計算影響力指數。

從被引頻次的變化率看，《檔案學通訊》《情報雜志》《圖書情報工作》調整幅度最大，分別降低了5.25%、4.79%、4.16%，也是自引率最高的3 種期刊。

4.2 指標統計特征比較

對比指標統計學的幾項特征（見表2）從離散系數看，被引頻次、影響因子較大，分別為0.630、0.497，h 指數的離散系數中等，為0.236，影響力指數的離散系數最小，為0.127，說明其波動最小，大大改善了傳統文獻計量指標數值相差懸殊的缺陷。

表2 指標統計學特征

從中位數極大值比看， 中位數偏離極大值最大的為被引頻次、影響因子，分別為0.285、0.322，而影響力指數和h 指數偏離較小，分別為0.779、0.650，影響力指數的中位數更接近極大值。

從數據分布看，被引頻次、影響因子的Jarque-Bera 檢驗值分別為8.644、53.859，p 值分別為0.013、0.000，也就是說，這兩個指標拒絕正態分布原假設。而影響力指數、h 指數不能拒絕正態分布的原假設，并且影響力指數的p 值最高，為0.905，說明影響力指數更接近正態分布。從偏度S 看，影響力指數的偏度最小，為0.257，而影響因子、被引頻次的偏度均較大。從峰度K 看，影響力指數的峰度為2.943，更接近正態分布峰度3，而影響因子的峰度為9.719，被引頻次的峰度為4.763，均與正態分布的峰度相差較大。

4.3 影響力指數與其他指標的關系

同時，本文列出了期刊影響力指數與被引頻次、影響因子、h 指數的pearson 相關系數（見表3）。 由表3可知影響力指數與總被引頻次的相關系數為0.514，屬于中等水平的相關， 與影響因子、h 指數的相關水平較高，分別為0.818、0.865。 也就是說，影響力指數既能反映傳統文獻計量學指標被引頻次、影響因子、h 指數的相關信息，也提供了一些獨有的信息。

表3 相關系數表

被引頻次、影響因子、h 指數與影響力指數的回歸結果如下：

被引頻次、 影響因子、h 指數均在1%的水平上通過了統計檢驗，擬合優度很高，為0.995，說明用影響力指數包含了被引頻次、影響因子、h 指數的大量信息，可以綜合反映期刊的影響力水平。 此外，表示數量的被引頻次的回歸系數為0.071，表示質量的影響因子的回歸系數為0.236，數量與質量兼顧的h 指數的回歸系數為0.117， 說明影響力指數更偏重質量，這在學術期刊評價中尤為重要。

5 研究結論

（1）學術期刊影響力指數是個較好的文獻計量指標。本文在對影響因子、被引頻次自引問題修正的基礎上，綜合采用被引頻次、影響因子、h 指數進行對數標準化后相加，提出學術期刊影響力指數，并基于圖書館情報與文獻學CSSCI 期刊進行實證。結果表明，影響力指數兼顧數量與質量， 消除了期刊可能存在的過度自引現象，其評價值服從正態分布，能夠提供較為全面的期刊影響力信息，是個較好的文獻計量指標。

（2）影響力指數適合進行短期期刊影響力評價。影響力指數計算的數據時間軸和影響因子保持同步，用到的被引頻次、h 指數也是期刊過去兩年發表的論文在統計當年的表現。 因此影響力指數比較適合用來進行學術期刊短期評價， 當然這里也存在沒有到達引用高峰問題。 進一步的解決思路可以采用5 年影響力指數，即計算時采用的指標為5 年影響因子、5 年被引頻次和5 年h 指數。

（3）對自引問題的消除方法有待進一步研究。對于期刊可能存在的過度自引問題及其修正方法，本文根據期刊自引排序加以修正， 對于自引排序第一的期刊，被引頻次減去自引次數的一半；對于自引排序第二的期刊，被引頻次減去自引次數的四分之一。這個幅度在多大范圍適宜， 尚需要進行更多的研究加以進一步完善和修正。

此外， 本文基于圖書館情報與文獻學期刊進行的相關研究，對于其他學科影響力指數的特點、與其他文獻計量指標的關系等有待進一步進行研究，并根據研究結果決定采用何種影響力指數。