許 強(qiáng) 何春輝 崔明珠 王樂成 羅 睿

（沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書館，遼寧 沈陽110866）

我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)業(yè)高校分布全國各地，在我國農(nóng)業(yè)科技向現(xiàn)代化邁進(jìn)的過程中起著重要的支柱作用。為了進(jìn)一步適應(yīng)未來農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展需要，爭創(chuàng)新一流農(nóng)業(yè)大學(xué)，從本世紀(jì)初開始，全國性的農(nóng)業(yè)高校呈現(xiàn)調(diào)整、合并、擴(kuò)充等大規(guī)模發(fā)展態(tài)勢，使之與國家或地方的隸屬格局發(fā)生了很大的變化。調(diào)整后的我國農(nóng)業(yè)高校辦學(xué)規(guī)模和科研實力顯著提升。近年來，基于不同目的國內(nèi)外高校各種類型、各種層次的排名較多，也制定了不同的評估指標(biāo)體系。然而無論何種指標(biāo)評價體系，學(xué)術(shù)影響力都是最重要的一項指標(biāo)因素。學(xué)術(shù)影響力反映的是高校被學(xué)術(shù)界關(guān)注度、認(rèn)同度、引用度的高低。因此對高校學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行客觀公證、全面的綜合評價，已成為了解學(xué)科發(fā)展態(tài)勢和高校核心競爭力與發(fā)展?jié)摿Φ闹匾侄沃籟1]。

筆者以文獻(xiàn)計量學(xué)指標(biāo)為依據(jù)，采用綜合評判方法，對我國農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行測評，并對測評結(jié)果進(jìn)行比較分析。

1 指標(biāo)設(shè)置及研究方法

1.1 指標(biāo)設(shè)置

綜合評判指標(biāo)體系也稱評判因素集合，是評價論域上的一個模糊子集，一般可用x表示。筆者參照美國科技信息研究所2001年推出的衡量科學(xué)研究績效的基本科學(xué)指標(biāo)ESI（Essential Science Indicators）[2-5]，該指標(biāo)也是當(dāng)今世界范圍內(nèi)普遍適用于大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)學(xué)術(shù)影響力研究的重要指標(biāo)。該評價體系分為4項指標(biāo)①科研生產(chǎn)能力；②科研影響能力；③科研創(chuàng)新能力；④科研發(fā)展能力。在學(xué)術(shù)影響力的意義上，上述4項指標(biāo)主要歸結(jié)到兩個方面，一是論文數(shù)量，二是論文質(zhì)量。論文數(shù)量包括國內(nèi)論文數(shù)和國際論文數(shù)、基金論文數(shù)。論文質(zhì)量主要是指論文被引用的情況，是反映論文學(xué)術(shù)質(zhì)量的重要指標(biāo)，這一點早已被國際公認(rèn)。被引用情況包括被引論文數(shù)量、被引頻次、單篇最高被引頻次、H 指數(shù)等，其中單篇被引頻次和H 指數(shù)是科技績效與創(chuàng)新能力的指標(biāo)[6-7]。由此，反映農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力的評判因素集合可以寫成：

其中x1發(fā)文總量，x2國際論文數(shù)，x3基金論文數(shù)，x4被引論文數(shù)，x5被引總頻次，x6單篇最高被引頻次，x7H指數(shù)。

1.2 研究方法

根據(jù)研究對象的特點，筆者采用模糊綜合評判方法[8]。

1.2.1 確定論域M

論域即研究對象，我國高等農(nóng)業(yè)院校集合，用大寫字母M表示。論域中每一元素（每一高校）用小寫字母mi表示，整個論域可寫成

M={m1,m2,…,mn}（n為論域中元素的數(shù)目，也稱高校的數(shù)目）

1.2.2 建立評判矩陣R

R的數(shù)學(xué)意義是從評判因素集合到評語因素集合上的一種模糊關(guān)系。在本例中它是論域M中每個農(nóng)業(yè)高校mi與評判因素集合在質(zhì)量相關(guān)度上的集中反映。具體表達(dá)式可寫成：

式中r代表本文中農(nóng)業(yè)高校文獻(xiàn)計量指標(biāo)集合x的具體統(tǒng)計結(jié)果，k為綜合評判指標(biāo)數(shù)。

1.2.3 配置指標(biāo)權(quán)重A

指標(biāo)權(quán)重所反映的是每一單項指標(biāo)對綜合評判結(jié)果的重要程度，也是每一單項指標(biāo)在整個指標(biāo)體系中所占的比例大小。這是非常關(guān)鍵的一環(huán)。筆者共提出發(fā)文總量等7項指標(biāo)。因此，指標(biāo)權(quán)重集合可以寫成：

根據(jù)以往的引文分析評價實例并參考借鑒文獻(xiàn)[9-10]，通過對實際統(tǒng)計結(jié)果的反復(fù)多次驗證，最終給出各指標(biāo)權(quán)重為：①發(fā)文總量為0.15；②國際論文數(shù)為0.16；③基金論文數(shù)為0.18；④被引文獻(xiàn)數(shù)為0.18；⑤總被引頻次為0.2；⑥單篇最高被引為0.02；⑦H指數(shù)為0.11。

則指標(biāo)權(quán)重A為：

1.2.4 模糊綜合評判模型

根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，通過模糊變換，我們最后得到農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力綜合評判模型為：

式中A為指標(biāo)權(quán)重集合。R為評判指標(biāo)集合，也稱模糊變換器，每輸入一組權(quán)重A，都可以得到相應(yīng)的綜合評判結(jié)果。

2 數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

以中國知網(wǎng)（CNKI）和Web of Science 數(shù)據(jù)平臺為數(shù)據(jù)來源，統(tǒng)計2014—2018年連續(xù)5年7項綜合指標(biāo)中每個單項指標(biāo)的累計數(shù)據(jù)。

CNKI 工程是以實現(xiàn)全社會知識資源傳播共享與增值利用為目標(biāo)的信息化建設(shè)項目，由清華大學(xué)、清華同方發(fā)動，始建于1999 年6 月。至今CNKI 已經(jīng)發(fā)展成為集期刊雜志、博碩論文、會議論文等海內(nèi)外文獻(xiàn)資源為一體的具有國際領(lǐng)先水平的網(wǎng)絡(luò)出版平臺，數(shù)據(jù)全面，可靠性強(qiáng)，為文獻(xiàn)計量學(xué)研究提供重要保證。

Web of Science 是美國ISI 公司基于WEB 開發(fā)的產(chǎn)品，包括三大引文庫（SCI、SSCI 和A&HCI）和兩個化學(xué)數(shù)據(jù)庫（CCR、IC），以ISI Web of Knowl?edge 作為檢索平臺。美國科技信息所（ISI-Insti?tute for Scientific Information）著名的科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫（SCI：Science Citation Index），歷來被公認(rèn)為世界范圍最權(quán)威的科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)的索引工具，能夠提供科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域最重要的研究成果。發(fā)表的學(xué)術(shù)論文被SCI收錄或引用的數(shù)量，已被世界上許多大學(xué)作為評價學(xué)術(shù)水平的一個重要標(biāo)準(zhǔn)。

2.2 統(tǒng)計方法

進(jìn)入CNKI 主頁，利用文獻(xiàn)檢索中的高級檢索：⑴以作者單位名稱（模糊）為檢索入口，時間限定在2014—2018 之間，統(tǒng)計我國農(nóng)業(yè)高校連續(xù)5年發(fā)表論文總量（x1）；（2）分組瀏覽進(jìn)入基金，統(tǒng)計出各高?；鹫撐臄?shù)量（x3）；（3）利用引文檢索中的高級檢索，以被引單位名稱（模糊）為檢索入口，出版年限定在2014—2018之間，分別統(tǒng)計出被引文獻(xiàn)數(shù)（x4）、被引總頻次（x5）、單篇最高被引頻次（x6）、H指數(shù)（x7）。

進(jìn)入Web of Science 數(shù)據(jù)平臺，以各高校地址名稱作為檢索入口，時間自定義為2014—2018 之間，分別統(tǒng)計出我國40 所農(nóng)林高校連續(xù)5 年發(fā)表外文論文數(shù)量（x2）。

2.3 統(tǒng)計結(jié)果

在統(tǒng)計時域內(nèi)，共涉及具有學(xué)術(shù)評價意義的我國農(nóng)林高校40 所（根據(jù)艾瑞深中國校友會2019中國農(nóng)林類大學(xué)排名），即綜合評判論域M中的元素數(shù)目n為40 所，由此可見，R是一個7×40 維（7項指標(biāo)，40所農(nóng)林高校）模糊綜合評判矩陣。具體結(jié)果見表1。

表1 2014—2018年40所農(nóng)業(yè)高校產(chǎn)出論文及被引用情況

2.4 模糊綜合評判

將論域M中的40 所農(nóng)業(yè)高校可先按綜合評判指標(biāo)體系X中某一單項指標(biāo)x1的大小由左至右進(jìn)行排序（也可以按其它方式排序，本文按產(chǎn)出論文數(shù)量x1的大小排序），即M={m1},m2,…,mn。并將各指標(biāo)統(tǒng)計結(jié)果按x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7的順序分別代入相對應(yīng)m1,m2,…,mn中，組成7×40 維的綜合評判矩陣R。最后把各項指標(biāo)權(quán)重集合A與模糊評判矩陣一并代入綜合評判模型B。為了充分利用信息，采用加權(quán)平均型算子（·+），輸入電子計算機(jī)，得：

根據(jù)B值的大小，對40 所農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行綜合排名，見表2。

表2 40所農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力排名

3 分析與評述

3.1 排名結(jié)果比較

表2 比較客觀地反映出我國農(nóng)業(yè)高校學(xué)術(shù)影響力的基本態(tài)勢。為了便于進(jìn)一步比較，將排名結(jié)果分成4個區(qū)，每個區(qū)10所農(nóng)業(yè)高校，即一區(qū)為1～10名，二區(qū)三區(qū)分別為11～20名和21～30名，四區(qū)為31～40名。在一區(qū)內(nèi)，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、西北農(nóng)林科技大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)三所國家重點院校學(xué)術(shù)影響力優(yōu)勢明顯，在我國農(nóng)業(yè)科技發(fā)展中勇立潮頭，起著不可替代的引領(lǐng)作用。其中中國農(nóng)業(yè)大學(xué)產(chǎn)出的中、外論文數(shù)、總被引頻次、單篇被引頻次和H指數(shù)5項指標(biāo)名列首位，排名榜首。西北農(nóng)林科技大學(xué)基金論文數(shù)、被引文獻(xiàn)數(shù)2項指標(biāo)名列首位，但外文數(shù)量很少，屈居總排名第二位。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)各項指標(biāo)實力均衡，名列第三位。華南農(nóng)業(yè)大學(xué)、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)兩所老牌國家重點院校各項指標(biāo)實力不相上下，排名第四、第五位。北京林業(yè)大學(xué)、東北林業(yè)大學(xué)也是在同類院校中佼佼者，湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)、福建農(nóng)林大學(xué)和東北農(nóng)業(yè)大學(xué)科研生產(chǎn)能力增強(qiáng)，多項指標(biāo)數(shù)量占優(yōu)，一躍挺進(jìn)我國農(nóng)業(yè)高校第一集團(tuán)行列。值得一提的是南京林業(yè)大學(xué)外文文獻(xiàn)數(shù)量、被引文獻(xiàn)數(shù)量兩項指標(biāo)占優(yōu)以及四川農(nóng)業(yè)大學(xué)外文文獻(xiàn)數(shù)量、總被引頻次兩項指標(biāo)占優(yōu)，排在二區(qū)的前列，緊隨一區(qū)之后。

3.2 排名因素分析

院校層次和辦學(xué)規(guī)模是決定學(xué)術(shù)影響力的兩個最主要因素。一般情況而言，高校規(guī)模越大，層次越高，專家學(xué)者就越多，相應(yīng)的承擔(dān)各級各類課題越多，培養(yǎng)的學(xué)科人才越多，產(chǎn)出的文獻(xiàn)量越多，高校學(xué)術(shù)能力及學(xué)術(shù)影響力就大。由表2不難看出，學(xué)術(shù)影響力排在前十位的院校中，8 所為“985”或“211”院校，而非“985”“211”的湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)和福建農(nóng)林大學(xué)，在40 所農(nóng)林院校中辦學(xué)規(guī)模相對也是較大的。

4 結(jié)論

通過對40所農(nóng)林類高等院校學(xué)術(shù)影響力的比較研究，筆者認(rèn)為：學(xué)術(shù)能力和學(xué)術(shù)影響力是不均衡的，“985”和“211”院校與普通院校之間存在差距。7 項指標(biāo)中發(fā)文總數(shù)排在前十位的有7 所為“985”“211”院校，被引文獻(xiàn)數(shù)排在前十位的有8所為“985”“211”院校，被引總數(shù)等排在前十位的有9所為“985”“211”院校，篇均被引和H 指數(shù)排在前十位的分別有6 所為“985”“211”院校。建議：第一，普通高?？s小與“985”“211”高校差距，除了制定完善的科研管理政策外，人力資源才是學(xué)術(shù)影響力創(chuàng)造主體，通過培養(yǎng)和引進(jìn)高層次人才，打造頂尖的科研團(tuán)隊，積極培養(yǎng)學(xué)科帶頭人，進(jìn)而提高科研水平，全面提高高校學(xué)術(shù)影響力。第二，進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)科建設(shè)，保持傳統(tǒng)學(xué)科優(yōu)勢，帶動弱勢學(xué)科提高。