宗淑萍

天津農學院學報編輯部，天津市西青區(qū)津靜路22號　300384

果不包含動態(tài)與簡訊、會議摘要、讀者·編者·著者等）進行統(tǒng)計。

研究方法采用普賴斯定律和綜合指數法。普賴斯定律是科學家D.Price在《小科學、大科學》一書中提出的，即：在同一主題中，半數的論文是由一群高生產力作者所寫，這一作者集合數量約等于全部作者總數的平方根[11]。綜合指數法是以正負均值為基準，將2個或多個不同計量單位指標標準化，再考慮指標權值，綜合成1個評價指標，值大者為優(yōu)。

2　核心著者測評指標確定與綜合指數計算

在文獻計量學中，用于測評核心著者的指標有2個：一是發(fā)文量（重要性評價）；二是被引量（影響力評價）。

2.1　發(fā)文量

發(fā)文量指著者某一時期在某刊物發(fā)表論文的數量，是衡量著者對該刊物貢獻大小的一項重要指標。根據普賴斯定律，核心著者至少發(fā)表論文數為mp篇，計算公式為[11]：

式中：mp為統(tǒng)計時段內核心著者至少發(fā)表的論文數；npmax是統(tǒng)計時段內發(fā)表論文最多的著者發(fā)表的論文數。

統(tǒng)計結果顯示：2006—2015年期間，《中國科技期刊研究》中發(fā)文最多的著者共發(fā)文23篇（統(tǒng)計時間2016年6月16日，下同）。根據公式（1）計算出該刊核心著者至少發(fā)表的論文數mp=3.59，按照取整原則即發(fā)表4篇或4篇以上論文的著者入選為核心著者候選人。

2.2　被引量

被引量是反映論文影響力大小的一項重要指標。論文被引量越大，說明論文受關注的程度越大，論文的質量越高。依據普賴斯定律，確定核心著者發(fā)文累計最低被引量為：

式中：mc為統(tǒng)計時段內核心著者發(fā)文累計最低被引量；ncmax為統(tǒng)計時段內發(fā)文累計最高被引量。

統(tǒng)計結果顯示：2006—2015年期間，《中國科技期刊研究》著者發(fā)文被引頻次累計最高為540次。根據公式（2）計算出該刊核心著者發(fā)文累計最低被引量mc=17.41，按照取整原則即發(fā)文累計最低被引18次或18次以上的著者可入選為核心著者候選人。

2.3　綜合指數計算

（1）指標權重確定

發(fā)文量代表了著者對期刊的重要性，被引量代表了著者的學術影響力。對于發(fā)文量和被引量2個指標權重值大小，不同的學者有不同的觀點。有學者將發(fā)文量和被引量的權重值分別確定為0.7和0.3[9-10]，有學者將權重值分別確定為 0.5和0.5[5-8]。本文認為，發(fā)文量與被引量分別從“量”和“質”方面反映了著者的學術水平，重要性和學術影響力具有相同的重要程度。因此，在對核心著者進行測評時，將發(fā)文量和被引量的權重值分別定為0.5和0.5。

（2）綜合指數計算

按公式（3）計算每位核心著者候選人的綜合指數：

式中：zi為第i位候選人綜合指數；為核心著者候選人平均發(fā)文量；為核心著者候選人發(fā)文平均被引量；xi為第i位候選人累計發(fā)文量；yi為第i位候選人累計被引量。

3　測評結果與分析

統(tǒng)計結果顯示：2006—2015年間《中國科技期刊研究》共發(fā)文2820篇，第一著者共1703人，人均發(fā)文量1.66篇，其中發(fā)文最多的著者是上海大學的鮑國海，累計發(fā)文23篇；被引頻次累計最高的是中國農業(yè)科學院作物科學研究所《作物學報》編輯部的程維紅，發(fā)表論文17篇，被引頻次累計為540次。對符合2.1和2.2中測評指標的著者進行統(tǒng)計和查重，最終確定《中國科技期刊研究》2006—2015年核心著者候選人為228位。

3.1　測評指標的相關性分析

發(fā)文量和被引量是文獻計量學評價體系中2個最基本的指標，如果高度相關，那么只要考察其中之一即可。由統(tǒng)計結果看出，《中國科技期刊研究》核心著者候選人的發(fā)文量和被引量的關系表現出3種情況：一是發(fā)文量大，被引量也大；二是發(fā)文量大，被引量不大；三是發(fā)文量不大，被引量大。利用Excel中的CORREL函數，計算出228位核心著者候選人發(fā)文量和被引量的相關系數r=0.558，可知核心著者的發(fā)文量和被引量呈低相關，即：發(fā)文量大，被引量不一定大；發(fā)文量小，被引量不一定小。因此，采用發(fā)文量和被引量2項指標來遴選核心著者是比較客觀的。

計算228位核心著者候選人綜合指數并排序，篩選出綜合指數大于100的著者，這些著者即為《中國科技期刊研究》2006—2015年間的核心著者（見表1）。

表1　綜合指數法測評出的《中國科技期刊研究》2006—2015年的核心著者（共31位）

3.2　核心著者測評結果分析

（1）從表1中可以看出，《中國科技期刊研究》2006—2015年共遴選出31位核心著者，這31位核心著者分布在 10個省市，其中北京 15位，占48.4%；河南、陜西各3位，上海、江蘇、廣東各2位，其他省市各1位。與1998—2006年相比，北京仍是最活躍的地區(qū)，并且該地區(qū)的核心著者的比例與10年前相比比例有所提高。

（2）31位核心著者中有23位來自于雜志社或期刊編輯部，占74.2%。說明雜志社或期刊編輯部是《中國科技期刊研究》核心著者最重要的來源機構，與李宗紅的研究結果一致[7]，說明核心著者的來源機構隨時間的變化未發(fā)生變化，未來選稿來源將仍然以雜志社或期刊編輯部為主。

（3）與1998—2006年相比，核心著者及數量雖然發(fā)生了較大變化，但仍有8位作者同時在1998—2006年和2006—2015年核心著者范圍內，推測寫作動機可能是核心著者發(fā)生變化的關鍵因素。著者的寫作動機分為內在動機和外在動機，外在動機包括職稱評定、科研考核、職業(yè)變動、單位變化等因素，外在動機一旦消失可導致著者的寫作頻率下降或寫作方向發(fā)生變化；內在動機是著者將寫作視為一種愛好或習慣，或者認為通過寫作可以促進相關工作，這種動機是持久的。具有內在寫作動機的著者是期刊穩(wěn)定的著者隊伍[7]。

4　結語

（1）以往研究在確定核心著者候選人時，一般依據發(fā)文量來確定核心著者候選人，然后再考察候選人的被引量，最后確定核心著者，這種方法將發(fā)文量少而被引量大的一部分作者排除在外。本文中采用的是依據普賴斯定律，確定核心著者的最低發(fā)文量和最低被引量，對符合標準的作者進行統(tǒng)計和查重，從而確定核心著者候選人，通過設置合理的權重計算綜合指數，來確定核心著者。這樣就把發(fā)文量少而被引量大的作者包含在內，這樣測定結果更為合理、客觀。

（2）本文確定的核心著者群是根據知網數據庫提供的被引數據進行分析計算得出的，一些被引數據中可能包含了自引部分，如果自引比重較大，那么得出的結果可信度降低。筆者查閱中國知網引文數據庫《中國科技期刊研究》2006—2015年引文數據，可知該刊他引率為91.36%，表明該刊中的論文不存在人為的自引現象。本文認為每個學科都有其自引的規(guī)律性，有意自引或回避自引均不可提倡，在進行核心著者測評時，不宜簡單化地將引用總量中的自引部分統(tǒng)統(tǒng)剔除。由此，筆者認為，本文中核心著者測評結果是基于正常引文環(huán)境下得出的，具有一定的合理性。

（3）按照發(fā)文量和被引量來確定核心著者具有一定的科學性，受到大家的普遍認可，但是采用被引量的方法具有滯后效應，這是由于被引次數在一定時間內會隨著發(fā)表年限的增加而增長，論文發(fā)表年限越長，其被引次數就會越高；反之，對于剛剛發(fā)表的文章，即使論文的學術質量很高，但其被引量相對來講不會很高[12]。如何消除綜合指數法中被引量的滯后效應，使測評結果更為科學、合理，是今后研究的重點所在。

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