基于SBM模型的档案学期刊引证效率测度研究_王惠.pdf

收稿日期:20221201*本文系江苏高校哲学社会科学研究“基于知识传播效能的学术期刊评价与管理创新研究”(项目编号:2022SJYB1948)和江苏省教育科学“十四五”规划重点课题“高校协同创新模式、机制及实现路径研究”(项目编号:Cb/2021/01/27)成果之一。作者简介:王惠(1984)，女，博士，副研究馆员，研究方向为学术期刊评价。基于 SBM 模型的档案学期刊引证效率测度研究*王惠(淮阴工学院图书馆江苏淮安223003)摘要:目的/意义 旨在构建期刊引证效率评价模型，为期刊管理机构和出版机构提供期刊评价的新视角。方法/过程 以 中国期刊引证报告(扩刊版)为数据源，选取 18 种档案类期刊为样本，基于松弛变量的 SBM 模型测度 2019 年档案学期刊引证效率及其分解，进一步采用核密度估计描绘了引证效率的分布特征，并在此基础上提出了相应的改善途径。结果/讨论 档案学期刊的引证效率尚存在提高空间，纯技术效率是制约引证效率的关键;核密度曲线反映出档案学期刊引证效率具有俱乐部收敛，引证效率没有达到有效的期刊普遍存在即年指标和影响因子不足，来源文献量投入冗余的情况。最后，依据研究结论提出了扩大期刊影响力的对策建议。关键词:引证效率;学术期刊;档案学;SBM 模型中图分类号:G250文献标识码:Adoi:103969/jissn10058095202304014esearch on the Measurement of Citation Efficiency of Archival JournalsBased on SBM ModelWang Hui(Huaiyin Institute of Technology Library Huai an Jiangsu 223003)Abstract:Purpose/significanceThe paper intends to build an evaluation model for the efficiency of journal citation and pro-vides a new perspective for journal management and publishing institutions Method/processThe paper uses the Citation eport ofChinese Journals(Expanded Edition)as the data source selects 18 archival journals as samples measures the citation efficiency of archi-val journals in 2019 and its decomposition based on the SBM model of relaxation variables further describes the distribution characteris-tics of citation efficiency with nuclear density estimation and puts forward corresponding improvement approaches esult/conclusionThere is still room to improve the citation efficiency of archival journals Pure technical efficiency is the key to restrict the citation effi-ciency;the nuclear density curve reflects that the citation efficiency of archival journals has club convergence and there are generally in-sufficient annual indicators and impact factors for journals whose citation efficiency does not reach the effective level and the input ofsource literature is redundant Finally according to the research conclusions the paper puts forward some countermeasures and sugges-tions to expand the influence of journalsKeywords:citation efficiency;academic journals;archives;SBM model学术期刊评价作为文献计量学研究的核心组成部分，是通过研究学术期刊的发展趋势，挖掘学术期刊文献数量在期刊中的分布规律，关系到作者、刊物和科研单位的重要问题，有助于期刊的高质量发展 12。1文献综述中国学术期刊的质量评价大多是来自中国期刊引证报告、CNKI、CSCD 和 CSSCI 等提供的指标数据3。就指标评价而言，期刊评价可分为综合指标评价和单指标评价。单指标评价包含期刊特征因子和声望指数、二次文献转载与 Web 下载、H 指数和影响因子等，虽然单指标评价操作简单，可比性强，但是由于学科间的提供信息量所限制和本身具有的982023 年 4 月Apr 2023情报探索Information esearch第 4 期(总 306 期)No 4(Serial No 306)差异性，使得综合指标评价方法应用更加广泛4。DEA(数据包络分析)是一种非参数方法，不必在意输出和输入的内在关联，也不考虑决策单元的生产技术57。Halkos 等8 运用 DEA 方法计算经济领域期刊的引证效率，之后，Konstantinos Petridis9 在对林学期刊进行引证效率评价时，比较了规模报酬不变和变化情况下的 DEA 模型有效性，并利用自助法修正CC 模型。Sun 等10 以中国 28 所农业院校学报期刊作为研究样本，采用多层 DEA 模型评价样本期刊引证效率。Mattew 等11 则分别从篇均被引频次、总被引频次、期刊文献总量等指标分析了 20012010年期间加拿大各眼科系在视觉和眼科学科排名前 10位的期刊学术生产率。从上述研究来看，国外学者对期刊引证效率的研究不如国外那么系统和广泛，仅万莉等12 运用CC 模型对 CSSCI 情报学、图书馆学来源期刊的引证效率进行分析。缪亚军等13 采用 CC 模型评价了中国“985 工程”高校论文的引证效率。为了丰富国内期刊评价的研究成果，本文以档案学期刊作为研究对象，运用基于松弛变量的 SBM 模型对期刊引证效率展开实证分析，在此基础上引入核密度估计函数刻画档案学期刊引证效率的收敛性分布特征，以期在实证方法和研究样本上能有所拓展，这也是本文与以往相关文献的不同之处，为期刊管理部门和出版机构提供一个全新的期刊高质量发展视角。2方法与数据21SBM 模型传统的数据包络分析(DEA)模型(CC 和 BCC模型)，是一种基于数学线性规划思路的方法，属于径向形式和线性分段的度量理论，这种思路主要是确保效率边界的不会折弯或无差异曲线，但造成了投入要素的“拥挤”或“松弛”12。鉴于传统的 DEA方法排序识别能力不强，可能会高估决策单元(DMU)的效率，在投入要素增加的同时能兼顾松弛产出的前提下，评价 DMU 的效率更加不易。据此，本文借鉴 Tone 提出的基于松弛变量 SBM模型，考虑 n 个决策单元，标记为 DMUj(j=1，2，n)，DMUj生产 s 种产出，消耗 m 种投入，则产出向量、投入向量分别为 y=(y1j，y2j，ysj)，x=(x1j，x2j，xmj)13。*=min1 (1/m)mi=1si/xi01+(1/n)nr=1s+r/yr0stx0=X+sy0=Y s+0，s 0，s+0(1)式(1)中，s+r、si分别为产出不足和投入冗余;Y 和X 分别为产出项和投入项效率边界的标杆值，(x0，y0)为各个档案学期刊的投入和产出。Cooper 依据模型(1)计算的最优冗余将 SBM 的效率*分解为:*=min(1 mi=1i)1+mi=1ri=si/(mxio)，r=s+r/(nyro)(2)式(2)中，0 *1，即 SBM 的效率限制在 0 1之间，s+r、si分别为产出松弛和投入松弛。当且仅当某一 DMU 的所有 s+r、si均为0 时，*=1，该决策单元为有效。若*1，则决策单元是无效，即存在投入产出提升空间。22核密度估计非参数核密度估计是由Plackett和Silverman发展起来的一种研究非均衡分布的方法。与传统的参数估计方法相比，其无须事先限定函数的具体形式，对未知分布的估计具有较好的适应性，有效避免陷入先验式的逻辑矛盾14。可从经验分布函数导出一元核密度估计，经验分布函数为:Fn(x)=1n(X1，Xn中小于 x 的个数)取核函数为均匀核:(3)K0(x)=12当 1 x 10其他此时，概率分布函数 f(x)为:fn(x)=Fn(x+h)Fn(x h)2h=12hx+hxhdFn(t)=+1hK0(x th)dFn(t)=1nhni=1K0(x Xih)(4)将核函数放宽就得到一般的密度核估计:092023 年 4 月情报探索第 4 期(总 306 期)fn(x)=1nhni=1K(x Xih)(5)要求当 n+时，h0，nh+。假设 p 维随机向量 X 的密度函数 f(x)=f(x1，x2，xn)未知，X1，X2，Xn是它的独立同分布的样本，则 f(x)的核估计为:fn(x)=1nhpni=1K(x Xih)(6)式(6)中，n 为样本数，h 为带宽，k()为核函数。在实际分析档案学期刊引证效率分布的核密度估计中，核函数和带宽的选择较为重要15。点 x 的领域内各点对密度函数贡献的权重即可以理解为核函数，其中常用的核函数形式有Epanechnikov核函数、Triangle 核函数、Cosinus 核函数和 Gaussian 核函数等，本文选用的是 Epanechnikov 核函数。对于最佳带宽的选择，最简单方法是真实密度函数与密度估计之间的误差越小越好。理论上，即在核估计的方差和偏差之间作一权衡，以使积分均方误差(MISE)最小，本文基于数据的自动带宽，即h=09n1/5 min s，(Q3/4 Q1/4)/134，其中 s 为样本标准差，Q1/4表示下四分位数，Q3/4表示上四分位数，两者之差表示四分位间距。23指标体系及数据来源引证效率是指期刊在限定被引能力下，减少来源指标投入能力;或在限定来源指标的前提下，达到最大化被引的能力。侧重于来源指标与被引指标利用比例，反映的是相对关系，表达了保持被引能力不变的情况下减少投入冗余，如来源文献数量、基金论文比、发刊周期等指标，或期刊在限定刊期(月刊、双月刊)、每期来源文献量等投入水平的情况下如何增加期刊被引能力，如总被引频次、篇均被引频次等指标。期刊引证效率综合反映了期刊被引能力、资源节约这两者协调发展的耦合情况，因此，考虑到统计指标的连续性和数据的可获取性，本文选择的期刊引证效率投入产出指标如表 1 所示。表 1期刊引证效率的投入产出指标和数据统计描述指标类型评价指标平均值标准差最小值最大值投入来源文献量22861114180745579基金论文比0272021900050744产出总被引频次1 0862788811802243 840影响因子0737051501472181即年指标0241016800320584引用刊数231556141651105743学科扩散100676157457323本文选择基金论文比和来源文献量作为期刊引证效率的投入指标，基金论文比为来源期刊各