江苏省科技期刊学术影响力的影响因素研究

　　摘要[目的/意义]通过量化研究识别江苏省科技期刊学术影响力的关键影响因素及各因素的影响强度。[方法/过程]以自然科学总论、医药卫生、工业技术期刊2013-2015年影响因子为因变量，载文量、论文选出比、平均引文数、基金论文比、引用刊数、平均作者数、机构分布数、地区分布数为自变量，采用逐步多元回归检验各指标的影响作用。

　　[结果/结论]平均作者数、引用刊数、平均引文数是正向强影响力指标;地区分布数和基金论文比是弱影响力指标，影响强度存在学科差异;期刊载文量、论文选出比、机构分布数的直接影响作用不显著。江苏省不同学科科技期刊学术影响力的关键影响因素和影响强度差异较大。

　　关键词：科技期刊,期刊评价,学术影响力,影响因子,影响因素,回归分析

　　作为科技期刊大省，江苏省科技期刊的量和质位居全国前列，但与科技发展及基础研究仍有许多不匹配之处，距离期刊强省尚有一定距离[1]。随着科技研究的蓬勃发展，江苏省需进一步提高期刊质量，以适应科学事业的发展。科技期刊质量的一个重要衡量标准是学术影响力的高低，学术影响力高的期刊势必会吸引高质量的稿源，被高质量的数据库收录，形成一种良性的马太效应，因此，努力提高期刊的学术影响力成为江苏省科技期刊的努力方向。

　　期刊学术影响力的影响因素众多，明确不同学科的关键影响因素，进而寻找提升学术影响力的有效途径成为期刊主办方关注的重点。本研究团队前期已对江苏省科技期刊的学术影响力进行深入分析[2]，在此基础上，进一步对不同学科期刊的相关特征与学术影响力之间的线性影响关系进行量化研究，识别江苏省科技期刊学术影响力的关键影响因素及各因素的影响强度，为江苏省科技期刊的发展建设和期刊评价提供些许实践启示。

　　期刊学术影响力的评价一直是学者关注的焦点，对其定量评价指标的研究大致可以分为两类：一是传播指标，主要是与期刊自身特征相关的指标，如期刊载文量、篇均引文量、篇均作者数、论文选出比、机构分布数、引用刊数、地区分布数、基金论文比等;二是效果指标，主要是与期刊影响力即被引相关的指标，如总被引、影响因子、即年指标、被引半衰期、h指数等[2-3]。其中，影响因子作为一个相对统计量，可克服期刊规模不同带来的偏差，成为评价学术影响力的重要指标[4]。

　　提高期刊的学术影响力不仅是办刊者的目标，也是期刊评价领域关注的重点，大量期刊编辑人员和学者从不同角度对期刊学术影响力的影响因素进行了探索。早期研究大多基于工作经验或定性思考，从主客观两方面进行讨论。客观因素主要是与学科、论文和期刊本身相关的因素，包括学科间期刊数、平均参考文献数、引证半衰期的差异，论文长度、类型、作者数、出版时滞、期刊载文量、选出论文比、基金论文比、地区分布数等;主观因素则主要是编辑部和作者的引文动机与期刊影响因子之间的关系[5-8]。

　　后期研究则更多从定量角度出发，以不同学科的期刊为研究样本，采用模型或统计方法对影响期刊学术影响力的客观因素进行实证检验。俞立平等基于不同方法分别对医学期刊2006和2007年数据进行实证研究，得出不同结论：2006年数据显示基金论文比、平均引文数、平均作者数与影响因子低度相关，地区分布数与影响因子无关[3];2007年数据显示高影响因子期刊的基金论文比、平均引文数与影响因子无关，平均作者数、地区分布数对影响因子有显著正向影响;低影响因子期刊的平均引文数与影响因子无关[9]。

　　王群英等对资源、生态、地理期刊的分析发现不同学科间期刊载文量与影响因子的相关程度不一[10]。AbdullGaffar对细胞病理学期刊的分析发现期刊载文量对影响因子无显著影响[11]。俞立平等对科学学与科技管理期刊的研究发现载文量对影响因子有双向作用;篇均引文量与影响因子正相关[12]。Didegah等对生物学和生物化学、化学和社会科学领域的分析发现，期刊的引文量与影响因子显著相关[13]。袁慧等对荒漠化与水土保持领域期刊的研究也得出了类似的结论[14]。

　　而Dorta-Gonzalez等对科学和社会科学领域期刊的分析则发现，篇均引文量并不是解释不同学科期刊影响因子差异的主要因素[15]。金铁成[16]、王谦等[17]分别以食品工业和医学期刊数据为基础，探讨了基金论文比与影响因子之间的关系，得出了不同的结论。Abramo等对意大利不同学科期刊的研究在一定程度上否定了作者数量与期刊影响因子之间的正相关关系[18]。

　　而Polyakov等对农业、资源、环境和生态经济学领域的研究却发现，作者合作会增加其成果的影响力，同一国家内机构间合作的效果与同一机构内合作的效果相似[19]。综上，虽已有不少研究从定性和定量角度分析了期刊特征与学术影响力之间的关系，但在许多方面并未达成共识，且尚未有研究对某一区域不同学科的科技期刊进行实证检验;已有研究的统计数据大多是某一年的影响因子和当年的期刊特征数据，从计算方法看，影响因子的统计对象是前两年发表的论文，与当年期刊特征数据不一致;另外，也鲜少有研究对同一学科期刊连续多年的影响因子与期刊特征之间的关系进行研究。

　　本文在系统梳理已有研究的基础上，以最能代表期刊学术影响力的影响因子(Y)为因变量，期刊载文量(X1)、论文选出比(X2)、平均引文数(X3)、基金论文比(X4)、引用刊数(X5)、平均作者数(X6)、机构分布数(X7)、地区分布数(X8)八个期刊特征指标为自变量，数据统计年限保持一致，通过对连续三年数据的实证检验揭示各指标对不同学科期刊学术影响力的直接影响关系及影响强度。

　　1数据来源与研究方法

　　1.1数据来源

　　鉴于数据的可获得性，本文以《中国科技期刊引证报告(扩刊版)》统计的2011-2015年数据为样本。由于影响因子考察的是前两年发表论文的学术影响力，计算窗口为两年期，为保证数据统计的一致，选取2013-2015年影响因子为因变量，所对应的期刊特征指标均为期刊前两年数据的平均值，如以期刊2013年影响因子数据为因变量，则自变量为期刊2011-2012数据的平均值。

　　经统计江苏省共计10个学科的科技期刊进入《中国科技期刊引证报告(扩刊版)》统计源，其中2011-2015年间仅自然科学总论、医药卫生和工业技术三个学科的期刊数量超过20种。由于在数据量较少的情况下进行研究不具代表性，本文选取数量较多的自然科学总论、医药卫生和工业技术期刊为研究对象。

　　另外为使同一学科不同年度的研究结果具有可比性，需保证同一学科不同年度入选期刊的一致性，笔者通过对比2011-2015年的数据，删除有个别指标数据缺失和未同时在所有年度出现的期刊，统一经更名后名称不一致的期刊，最终以三个学科的149种期刊为研究对象，其中自然科学总论23种，医药卫生38种，工业技术88种。三个学科的有效期刊数量约占江苏省科技期刊的60%，对其分析结果能在一定程度上代表江苏省科技期刊的总体情况。

　　1.2研究方法

　　多元线性回归分析是检验多个自变量对因变量的影响关系及影响强度的常用方法，根据研究对象和条件的不同，可选择不同的变量进入法。逐步多元回归同时使用前进选取法与后退删除法，挑选只对因变量有显著预测力的自变量进入模型，此种分析方法对投入变量顺序无要求，同时能在一定程度上矫正变量间的多元共线性问题。

　　本研究并无坚实的理论与经验支持投入回归模型的自变量顺序，若采用其他变量进入法，变量进入顺序不同会导致结果不同;同时由于影响因素较多，各因素之间可能存在高度相关性，发生多元共线性问题。针对上述问题，本文采用逐步多元回归分析检验自变量对因变量的影响。

　　2实证检验

　　2.1变量的正态性检验

　　多元线性回归要求分析数据必须符合正态性的基本假定，可借鉴检验因变量是否为正态进行判定。本文采用非参数检验分析法对三个学科三年的影响因子数据进行检验，其中自然科学总论和医药卫生样本量小于50，采用ShapiroWilk统计量检验，工业技术样本量大于50，采用Lillifors统计量检验。

　　结果显示，自然科学总论期刊影响因子数据呈正态分布，无需进行正态性转换;工业技术期刊影响因子数据呈中度正偏态分布(影响因子的偏度值>0，偏度值为其标准误的3倍以上)，取以10为底的对数(log10)进行正态转换;医药卫生期刊影响因子数据呈轻度正偏态分布(影响因子的偏度值>0，偏度值为其标准误的2-3倍)，取根号开平方的方法进行转换，转换后的数据经检验呈正态分布。

　　2.2变量间的相关关系检验

　　采用Pearson相关系数对三个学科2013-2015年的因变量和自变量相关关系进行检验，结果如下：

　　(1)自然科学总论学科2013年影响因子与基金论文比(0.542**)①、引用刊数(0.665**)显著中度正向相关;2014年影响因子与平均引文数(0.541**)、基金论文比(0.507*)、引用刊数(0.598**)、平均作者数(0.425*)、地区分布数(0.432*)显著中度正向相关;2015年影响因子与平均引文数(0.504*)、基金论文比(0.533**)、引用刊数(0.667**)、平均作者数(0.518*)显著中度正向相关。以上自变量间的相关系数绝对值不高于0.7，不存在严格意义上的多重共线性关系。

　　(2)医药卫生学科2013、2014年影响因子均与平均作者数显著正向相关，相关系数分别为0.354*和0.329*，相关度较低;2015年影响因子与平均作者数(0.354*)和地区分布数(0.410*)显著正向相关。以上自变量间的相关关系不显著。

　　(3)工业技术学科2013、2014、2015年影响因子均与平均引文数(0.667**;0.614**;0.662**)、基金论文比(0.653**;0.6**;0.689**)、引用刊数(0.577**;0.54**;0.615**)、平均作者数(0.619**;0.553**;0.632**)显著中度正向相关，与地区分布数(0.323**;0.274**;0.281**)显著低度正向相关;2015年影响因子与论文选出比(0.244*)显著低度正向相关。

　　以上自变量中，平均引文数、基金论文比、平均作者数之间显著高度正向相关，相关系数大于0.68，纳入模型的自变量之间存在一定的多重共线性问题。综上，自然科学总论和医药卫生学科与因变量有显著相关关系的自变量之间不存在多重共线性问题，但工业技术学科少量指标之间存在一定的多重共线性问题，故可采用逐步多元回归分析，纠正自变量间的多元共线性问题。

　　2.3逐步多元回归分析

　　逐步多元回归分析所得到的最优模型中各自变量的回归系数均达显著水平，模型整体检验结果也达显著水平。逐步回归分析结果可知，研究观测值之间相互独立(Durbin-Watson检验值接近2);自变量间无多重共线性问题(容差>0.1)，也即采用逐步多元回归分析纠正了自变量间的多元共线性问题;各模型F值统计量达显著水平(P<0.05)，所得回归模型具有统计学意义。

　　从得到的最优回归模型看，自然科学总论和工业技术学科的复相关系数R大于0.65，自变量和因变量之间具有高度线性相关关系，方程拟合优度较高;决定系数R2和调整R2大于0.4，也即进入方程的自变量可以有效解释影响因子超过40%的变异量，影响程度较高。医药卫生学科的复相关系数R在0.3到0.55之间，自变量和因变量之间具有中度线性相关关系，回归方程拟合优度为中等;决定系数R2和调整R2介于0.1和0.3之间，自变量可以解释影响因子的变异量较少，影响程度较低。

　　具体到各自变量的影响方向和强度而言：

　　(1)自然科学总论：2013年变量X5对影响因子有显著正向影响，且其影响力较大(β=0.665);2014年变量X8和X6对影响因子有显著正向影响，影响力较大，X8(β=0.731)的影响力略高于X6(β=0.726);2015年对影响因子有显著正向影响的变量是X5和X3，其中X5(β=0.575)的影响力远高于X3(β=0.354)。

　　(2)医药卫生：对2013和2014年影响因子有显著正向影响的变量X6，影响力不高(β值分别为0.354和0.329);对2015年影响因子有正向显著影响力的变量X8和X6，二者的影响力同样较低，相较而言，X8(β=0.373)的影响略高于X6(β=0.309)。

　　(3)工业技术：对2013年影响因子有显著正向影响的变量X3、X5、X6，三者对影响因子的影响力较低，其中X5(β=0.312)略大于X3(β=0.286)和X6(β=0.274);对2014年影响因子有显著正向影响的变量X3和X5，二者的影响力略高一些，X3(β=0.460)明显高于X5(β=0.312);对2015年影响因子有显著正向影响的变量X4、X5、X6，影响力同样较低，其中X5(β=0.339)高于X6(β=0.318)和X4(β=0.274)。

　　3结论与讨论

　　本文对江苏省自然科学总论、医药卫生和工业技术期刊2013-2015年学术影响力影响因素的研究表明：影响江苏省科技期刊学术影响力的期刊特征因素存在学科差异，各因素对不同学科期刊学术影响力的影响强度差异较大。

　　(1)强影响力指标平均作者数、引用刊数、平均引文数对三个学科期刊的学术影响力有显著正向影响

　　平均作者数在三个学科的大部分年份均对影响因子有显著正向影响，影响强度较高。引用刊数在自然科学总论的2013和2015年份对影响因子呈现高强度显著正向影响，在工业技术学科的连续三个年份对影响因子呈现中度显著正向影响。

　　平均引文数对自然科学总论期刊2015年度的影响因子呈现中度显著正向影响，在工业技术学科的2013和2014年度对影响因子呈现中度显著正向影响。作者数对期刊影响因子的正向影响已得到定性[8]和定量研究[9]支持，一般认为，作者数较多的论文更能集中大家的智慧，被团队作者引用的可能性增高，因而期刊的作者数越多，影响因子也可能越大，本文数据也验证了这一结论。

　　因此，学者在进行科学研究时可与不同专长的同行合作，集众人之所长，产出高质量的论文;编辑部在选刊时对高质量的合作论文可优先考虑，以增加期刊的被引，进而提高期刊的影响因子。引用被评价期刊的期刊数越多，说明该期刊的被使用范围越广，影响力越大，这一观点得到本文数据的支持，提高期刊的引用刊数可以有效提高江苏省科技期刊的影响因子。

　　期刊论文的平均参考文献数越多，前期研究越充分，论文的平均研究深度越深，被引用的可能性越大，期刊的影响因子越高，已有研究已验证这一观点[14]，本文同样支持这样的结论。因而，学者在撰写论文时，要对前人研究有充分的了解，在占有大量文献的基础上开展研究，产出高质量的论文;编辑部在选刊时，也可将参考文献数量作为初步判断论文质量的标准之一。

　　(2)弱影响力指标地区分布数和基金论文

　　比仅对个别学科期刊的学术影响力呈现显著正向影响地区分布数对自然科学总论期刊2014年度影响因子有高度显著正向影响，对医药卫生期刊2015年度影响因子有中度显著正向影响。基金论文比对工业技术期刊2015年度影响因子有中度显著正向影响。

　　地区分布数越多，期刊受不同地区作者关注程度越大，覆盖面越广，影响力越大，本文两个学科数据验证了地区分布数对期刊影响因子的直接正向影响关系，对工业技术期刊影响因子的影响作用虽未达显著，但却存在显著低度正向相关关系。地区分布数在自然科学总论和医药卫生的其余年份与影响因子的相关关系不显著，这一结果也与俞立平[3]的研究相吻合，说明地区分布数对期刊影响因子的影响作用存在学科和年度差异。

　　获基金支持的项目多为学界关注的重要领域，研究团队应该具有较强的研究水准，更容易产出高质量的成果，获得较大的影响力，因此期刊的基金论文比越高，影响因子也应越高，该观点已在部分学科期刊中得以验证[16]。

　　本文发现基金论文比对期刊影响因子的影响存在学科差异：自然科学总论和工业技术连续三年的数据显示基金论文比与影响因子存在中高度正向相关关系，但其正向影响作用仅在工业技术2015年度得以验证;医药卫生三年数据均显示基金论文比与期刊影响因子不存在显著相关关系。因此，期刊编辑部在选稿时要正确认识基金论文，不能唯基金论，要给予非基金优质论文刊发的机会。

　　(3)期刊载文量、论文选出比、机构分布数

　　对江苏省科技期刊的学术影响力无显著影响三个指标对三个学科各年度影响因子均无显著影响，其中论文选出比与工业技术期刊2015年度影响因子呈现显著低度正向相关关系;期刊载文量和机构分布数与三个学科各年度影响因子之间的相关关系均不显著。期刊载文量对影响因子的影响作用一直备受争议[10-12]，本文支持了载文量与影响因子无关这一结论;载文量增加并不能提高江苏省科技期刊的影响因子，因此无须一味追求刊载论文的数量，更应该关注论文质量。

　　论文选出比是按统计源选取原则选出的文献量与全部载文量之比，反映可被引文献量占比;从经验角度而言，期刊的可被引文献占比越高，被引频次越大，影响力也越大，然而由于载文量对影响因子的作用是波动的，因而该指标对影响因子的作用也不稳定，本文数据仅工业技术2015年度数据显示与期刊影响因子的低度正向相关关系，直接影响作用不显著。

　　机构分布数在一定程度上反映期刊对不同机构学者的吸引力，一般认为，机构数越多，期刊受不同机构学者的关注越多，学术影响力越大;然本文数据显示二者之间的相关关系不显著，在一定程度上说明对江苏省科技期刊而言，机构数的多少对期刊的学术影响力并无影响，在期刊学术影响力评价和选稿时无须过多关注这一指标。

　　参考文献：

　　[1]苏新宁,杨国立.江苏省科技期刊发展对策研究[J].中国科技期刊研究,2017,28(10):875-879.

　　[2]钱爱兵.江苏省科技期刊学术影响分析[J].中国科技期刊研究,2017,28(10):887-899.

　　[3]俞立平,潘云涛,武夷山.学术期刊来源指标与影响力关系的实证研究[J].科研管理,2010,31(6):173-179.

　　[4]蒋勇青,齐萍.学术期刊影响力评价方法研究[J].中国软科学,2017(3):178-185.

　　科技学术方向刊物推荐：《科研管理》杂志创刊于1980年，是国内外公开发行的学术性刊物，本刊被国家自然科学基金委员会管理科学部遴选和认定为20种中国管理科技重要期刊之一。还加入了清华大学主办的《中国学术期刊专题文献数据库》，中国科技信息研究所主办的《万方数据网络中心》。

转载请注明来自发表学术论文网：http://www.fbxslw.com/wslw/20449.html