夏 冉，王 琪，李經(jīng)展，項 鑫，楊 健

(北京師范大學體育與運動學院，北京 100875)

中國學術話語權是講好中國故事、傳播好中國聲音、闡釋中國文化的特殊表現(xiàn)工具之一?！靶掳l(fā)展階段需構建具有中國特色、優(yōu)勢以及理論的學術話語體系，積極應用中國實踐和方式推動我國學術研究進入國際學術中心，在國際學術交往中迸發(fā)出中國聲音”[1]，旨在夯實和提升我國學術影響力在國際學界的地位。國際體育學術影響力作為國際學術話語權體系建設的一個分支，由某位或多位高水平學者的知識成果經(jīng)過傳播交流而產(chǎn)生，在此之中承載了體育科學研究領域在一段時間內(nèi)學術研究的新思想、新理念和新知識，也是促進體育學術研究長期創(chuàng)新發(fā)展的動力源和保障基礎[2]。換言之，體育學者的學術影響力反映著其獲得他人重視和影響他人的作用力，體現(xiàn)了體育科研成果的績效[3]。近年來，我國體育學界雖然高度重視國際體育學術話語權和影響力評價的發(fā)展研究，對中國體育話語體系構建[4]、話語權提升路徑[5]等方面進行了深入研究，并且在著作出版、論文發(fā)表、智庫建設等方面展現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢[6]，但是體育學術影響力研究領域仍然存在研究成果轉換效率低、成果產(chǎn)出質(zhì)量不高、體育話語權國際傳播平臺建設不足以及評價指標混亂等現(xiàn)象[7]。此外，現(xiàn)階段針對核心體育學者的評價指標主要集中在合作指數(shù)、學者合作網(wǎng)絡的度中心性以及以影響因子為代表的均值測度、以h 指數(shù)等為代表的高影響特征測度等測度指標，而以學術跡為測度手段來衡量不同國家之間的學術影響力較為少見。學術跡是一種h 指數(shù)、均值、高影響特征三合一的更為自然的新指標[8]，是當前較為全面性的評價指標，它應用于不同國家之間的體育學術影響力評價，既能夠在一定程度上彌補均值測度和高影響特征測度的邏輯缺陷和上述兩種測度對低影響測度的不足[9]，也能夠從數(shù)學層面運用綜合學術發(fā)文和引文分布特征來闡釋體育學術績效。

美國體育學科創(chuàng)造了舉世矚目的大量研究成果，對中國乃至世界體育學科的發(fā)展產(chǎn)生深刻影響[10]，而德國和日本是體育學科發(fā)展最早、發(fā)展水平最高的國家[11]，三國都是體育學科建設較完善、學術實力強大的代表。中國作為一個擁有悠久體育文化歷史的國家，也是學術實力發(fā)展最快的國家之一，對國際體育學術發(fā)展同樣起到了積極的推動和促進作用。因此，本研究以2021 年被Web of Science 所收錄的104 種SCI、SSCI 體育學術期刊為研究樣本，從學術跡的視角出發(fā)，對中美德日核心體育學者的學術水平進行多變量的比較分析，揭示影響中國與其他代表性發(fā)達國家核心體育學者學術水平的重要因素，以期為進一步提高中國國際體育學術影響力提供理論參照和現(xiàn)實依據(jù)。

1 研究設計

1.1 研究方法

研究主要采用學術跡這一定量測評手段，它是分析學術矩陣數(shù)值之后所體現(xiàn)的一種“跡”，主要包含學術矩陣V 和學術跡T 兩個評價測度，這是一種體現(xiàn)綜合學術發(fā)文和引文分布特征的新型學術測度方法[12]。學術矩陣V 表征了研究對象學術成就的不同數(shù)值分布，它是引文曲線按照被引量所排列構成的矩陣，而學術跡T 是基于學術矩陣表明其整體學術績效的數(shù)值[13]。此外，學術跡兼顧學術主體的發(fā)文與引文情況，并且可以截取不同的時間節(jié)點，也可以得到不同時間段內(nèi)研究對象的學術水平，不僅可以縮減在評價階段中美德日學者學術影響力結果評價的偏差，而且這一影響力學術評價方法“具有涵蓋學術信息全面的優(yōu)點”[14]，進而可以把發(fā)文量和被引量的累積數(shù)值進行加權，以此將h 指數(shù)和綜合影響指數(shù)結合成一個簡化的數(shù)值，并進行客觀且科學的描述解釋。

1.2 數(shù)據(jù)來源

首先，研究篩選數(shù)據(jù)的時間范圍劃定為2012—2021 年，在《科學引文索引》數(shù)據(jù)庫共篩選出87 種體育科學期刊，在《社會科學引文索引》整理出28 種體育類期刊，其中有11 種期刊屬于SCI 和SSCI 雙收錄不重復計數(shù)，最終合計104 種體育類期刊。另外，作者發(fā)文量在一定程度上可以代表作者在該領域的學術能力，是體現(xiàn)作者學術影響力的支撐基礎，也可以準確地表明作者對該領域的貢獻價值[15]。其次，對某領域的作者群及其合作關系情況的探索研究，能夠發(fā)現(xiàn)研究領域中具有高學術影響力的團隊群，有助于提升學術交流和學術合作力度以及學術影響效力[16]。例如:美國學者普賴斯認為高產(chǎn)作者與論文篇數(shù)之間存在正相關關系[17]，即用公式M＝0.749(Nmax×0.5)表述，其中M為高產(chǎn)核心作者發(fā)表論文篇數(shù)、Nmax為最高產(chǎn)作者發(fā)表的論文篇數(shù)?？梢詮膰H體育核心期刊發(fā)文量高的眾多體育學者中篩選出論文高產(chǎn)的具有代表性的學者，即體育學術領域成果產(chǎn)出優(yōu)秀的核心學者。在此基礎上，研究統(tǒng)計了中美德日核心體育學者的總發(fā)文量P、總被引量C、h 核發(fā)文量Pc、h 核論文被引量Ch、零被引發(fā)文量Pz，形成初始數(shù)據(jù)集。通過普賴斯公式計算分別得出核心體育學者發(fā)表論文篇數(shù):中國≥19 篇、美國≥87 篇、日本≥16 篇、德國≥55篇。最終篩選出符合普賴斯計算公式的四國核心體育學者人數(shù)依次為中國30 人、美國41 人、日本16人、德國7 人(表1)。

表1 中美德日核心體育學者的數(shù)量Table 1 Number of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

1.3 測算過程

首先，對學術主體所發(fā)文章的被引次數(shù)進行排序，可以得到其引文分布圖(圖1)。其次，再通過h指數(shù)將發(fā)文分布為h 核、h 尾以及零被引論文3 個區(qū)間[18]，分別用Pc、Pt、Pz表示。學術主體引文量也對應劃分為3 個區(qū)域[19]，分別是h 域、e 域和t 域，引文數(shù)量可表示為Cc、Ce、Ct。如果將發(fā)文與引文結合起來看，h 核則在引文分布中體現(xiàn)為h 域以及e域，t 域內(nèi)可以看作是低被引論文，h 域內(nèi)則是高被引論文，e 域內(nèi)是超被引論文。進而定義獨立向量X，用X1、X2、X3分別來代表h 核、h 尾和零被引區(qū)間的發(fā)文分布，再定義獨立向量Y，并用Y1、Y2、Y3來表示h 域、t 域以及e 域的引文分布。

圖1 發(fā)文量與被引量排序分布Figure 1 Distribution of the number of publications and citations

其次，由論文量P和被引量C可以定義兩個獨立向量:，Y＝(Y1，Y2，Y3) ＝(h2/C，(C-Ch)2/C，(Ch-h2)2/C)。用發(fā)文分布的X向量和引文分布的Y向量可構建新向量Z＝(Z1，Z2，Z3) ＝(Y1-X1，Y2-X2，Y3-X3)。最終以X、Y、Z的9 項數(shù)據(jù)來構建學術矩陣，取其中的高質(zhì)量發(fā)文數(shù)參數(shù)、尾引文數(shù)參數(shù)與超被引數(shù)值和零被引發(fā)文量參數(shù)差3 個變量之和計算出學術跡，即學術跡計算公式為X1+Y2+Z3。

最后，形成學術跡數(shù)據(jù)生成關系。在學術跡計算過程中獲取的數(shù)值包括總發(fā)文量P、總被引量C、h 核發(fā)文量Pc、h 核論文被引量Ch、零被引發(fā)文量Pz，以上數(shù)值在WOS 數(shù)據(jù)庫進行進一步處理。學術跡的相關實證研究表明:X1、Y2、Z3中對于學術跡影響最大的是Y2，其次是Z3，最后是X1，且Y2的值遠大于X1與Z3。這對于學術主客體而言，h 尾區(qū)域的論文量以及e 域內(nèi)的引文量是學術影響力最直接、最主要的來源[20]，為研究中美德日核心體育學者學術影響力提供了明確的指導。

2 構建中美德日核心體育學者之間的學術矩陣和學術跡

第一，通過計算中美德日高產(chǎn)體育學者10 年之間的學術成果T3 學術跡測度值，得到每個國家整體學者的學術跡均值，并選取每個國家獲得最高學術跡的學者。其中，美國學者Engebretsen Lars 總發(fā)文87 篇，總被引10 041 次，44 篇入h 核且被引達到9 212 次，經(jīng)計算得知學術跡測度值為5 372.92；德國學者Granacher Urs 總發(fā)文109 篇，總被引3 683次，29 篇入h 核且被引2 221 次，共7 篇零被引文章，經(jīng)計算得到T3 學術跡測度值為1 104.70；中國學者Chen Peijie 總發(fā)文24 篇，總被引945 次，13 篇入h 核且被引885 次，只有1 篇零被引文章，經(jīng)計算得到測度值為553.30；日本學者Itoi Eiji 總發(fā)文46篇，總被引1 189 次，16 篇進入h 核且被引970 次，3篇零被引文章，學術跡測度值為474.47。中美德日核心體育學者學術跡測度值如表2 所示。研究結果表明，中國學者雖然發(fā)文量低于日本學者，但學術跡T值卻比日本學者高，因為有較高的入h 核占比和低零被引論文。高發(fā)文量雖不是唯一可以影響學術跡的指標，卻是提高影響力的基礎。Engebretsen Lars 的發(fā)文量是上述4 位學者中最高的，卻是美國高產(chǎn)學者中最低的。只有優(yōu)秀的學者提高產(chǎn)出才能影響總被引指標的變化，提高質(zhì)量改變?nèi)雋 核和零被引指標占比，最終反映出國際影響力水平。

表2 中美德日核心體育學者學術跡測度值Table 2 Academic trace measures of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

第二，為探究中美德日核心體育學者學術跡隨時間積累而變化的趨勢，研究將所選取的中美德日四國核心體育學者于2012—2021 年在SCI 和SSCI高水平期刊發(fā)文的作者群體分別劃分為3 個時間窗口:T1(2012 年)、T2(2012—2016 年)、T3(2012—2021 年)，分別計算其學術跡。將時間窗口設定為10 年，是為保證學者研究成果數(shù)量和引文數(shù)量的積累；分為1 年、5 年、10 年3 個時間窗口是為了能夠體現(xiàn)學者階段性的成果積累和學術跡的變化趨勢。為從微觀角度展示和探究影響學術跡變化的因素，研究列舉中美德日四國最高學術跡學者的學術矩陣，具體測值如表3 所示。每組數(shù)據(jù)的第一行是體現(xiàn)發(fā)文分布的向量X＝(X1，X2，X3)，第二行是體現(xiàn)引文分布的向量Y＝(Y1，Y2，Y3)，第三行則是借由向量X和向量Y構建的新向量Z＝(Z1，Z2，Z3)，其中影響學術跡相關度最高的3 個參數(shù)分別是高質(zhì)量發(fā)文數(shù)參數(shù)(X1)、尾引文數(shù)參數(shù)(Y2)與超被引數(shù)值和零被引發(fā)文量參數(shù)差(Z3)，并且4 位學者的3 個參數(shù)從T1時間窗口至T3時間窗口不斷增長，換言之，隨著時間推移，中美德日四國核心體育學者的學術成績均在不斷提升。同時，研究進一步結合學術矩陣分別從影響學術跡相關度最高的3 個評價指標X1、Y2和Z3的均值發(fā)展趨勢和數(shù)值量化測度角度分析中美德日核心體育學者3 個時間階段的學術矩陣影響力。具體測算值由Dycharts 鏑數(shù)制作工具處理并繪制成圖，中美德日核心體育學者之間X1、Y2、Z3發(fā)展趨勢如圖2 所示。

圖2 中美德日核心體育學者之間X1、Y2、Z3 發(fā)展趨勢Figure 2 X1、Y2、Z3 development trends among core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

表3 中美德日核心體育學者3 個時間階段的學術矩陣示例Table 3 Example of academic matrix of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan in 3 time stages

3 中美德日核心體育學者多變量測度指標間的差異討論

3.1 基于高質(zhì)量發(fā)文數(shù)參數(shù)的中美德日核心體育學者學術影響力對比

研究基于中美德日四國X1、Y2和Z3的量化過程，計算得到高質(zhì)量發(fā)文數(shù)參數(shù)X1，而影響X1數(shù)值變化的是成為h 核的文章數(shù)量占總發(fā)文的比重。結果表明:美國學者、德國學者、日本學者和中國學者的X1值分別為26.26、10.24、8.91 和5.79。另外，從T3(2012—2021 年)時間窗口學術矩陣結果來看，美國、德國、日本X1均值有所降低，中國則增長了21.5%。從各國的X1均值增長幅度來看，中美德日高產(chǎn)核心作者經(jīng)過長時間的發(fā)文積累，在T2時間窗口中都有大幅度增長，德國增長率更是達到375%，中國增長率以289%的數(shù)值位居第二，美國和日本分別以235%、130%的增長率分列第三、四位。然而，經(jīng)過10 年的學術發(fā)展，各國均值又有所下降，不過依然遠大于T1(2012 年)時間窗口的數(shù)值；即使T2(2012—2016 年)時間窗口爆發(fā)期已過，但高質(zhì)量文獻的被引率還是在不斷增加。從各國總體的X1值來看，進入h 核的學術文獻占比隨著時間的積累也在逐漸增加。這些數(shù)值的動態(tài)變化不僅可以反映某一國學者需要獲得的該領域內(nèi)學者的關注度，而且也取決于該學者在國際上所發(fā)表的論文數(shù)量以及個體在本國內(nèi)所取得的科研績效總和。另外，也進一步說明高質(zhì)量的體育學術成果需要在短時期內(nèi)積累研究熱度。

雙向柱圖2-D 是四國高產(chǎn)核心學者10 年總發(fā)文和高質(zhì)量文章成為h 核的數(shù)量對比。研究基于中美德日四國之間X1、Y2、Z3的量化過程，結果顯示中國有42.3%的入核率，遠高于美國23.3%、德國26.3%和日本29.5%的比例。然而，中國核心論文的被引率相比于另外3 個發(fā)達國家較低，篇均僅有30.6，低于美國篇均71.4，德國篇均59 和日本篇均38.2，且中國雖然按照學者個人分值排名是比較靠前的，但涉及國家整體學者的X1均值不高。從高產(chǎn)的核心作者整體來看，中國個別學者總發(fā)文進入期刊h 核的文章數(shù)量較高，但是中國學者發(fā)表在SCI 和SSCI 體育期刊的文獻中進入h 核的數(shù)量還需加強。此外，年份的積累對其他三國的學術跡指標影響尤為明顯。年份積累時間越長，學術跡的提升就越大，表明三國的發(fā)文隨著時間推移越來越多地被發(fā)掘引用。即使中國在2012—2021 年之間的時段學術跡指標表現(xiàn)出不停增長的優(yōu)勢，但發(fā)文量和進入h 核數(shù)量的匱乏會隨著時間的累積而在學術跡中表現(xiàn)出差距。

3.2 基于尾引文數(shù)參數(shù)的中美德日核心體育學者學術影響力對比

研究基于中美德日四國之間X1、Y2、Z3的量化過程，經(jīng)過尾引文的量化測度分析，發(fā)現(xiàn)中美德日核心體育學者的Y2值與X1值同樣會隨著時間的積累而逐漸增長。在T1(2012 年)時間窗口，中美德日核心體育學者的Y2均值為零，表示所發(fā)表的文章要么均成為高被引論文進入h 核，要么出現(xiàn)零被引的情況，所以德國學者在反映尾引文的Y2數(shù)值中沒有體現(xiàn)。在T2(2012—2016 年)時間窗口的五年間，德國學者Granacher Urs 以12.25 的Y2值排在第一位，中國學者Chen Peijie 則排在末位，Y2值是0.87。最終在學術矩陣T3(2012—2021 年)時間窗口的10年里德國學者以46 倍的增長率排行第一，表明該學者有大量的尾引文章產(chǎn)生，以580.35 的數(shù)值排在94 位學者中的第七位。中國學者Y2最終值是3.81，但從Y2數(shù)值來看說明中國學者所發(fā)文章在尾引區(qū)間的數(shù)量極少。

中美德日核心體育學者的尾引文數(shù)值的差異會隨著時間的推移而放大，不僅可以折射出尾引文數(shù)值與保持發(fā)表高質(zhì)量、高水平、高影響力的期刊文獻有著密切的聯(lián)系，而且以尾引文數(shù)值所體現(xiàn)的學術影響力需要時間、學術質(zhì)量、學術議題和成果數(shù)量的積累而從多方面綜合反映出來，并非一蹴而就。尾引文能夠作為學術跡主要的參考指標是因為引文總是從零引文進入尾引文。Y2是學術跡測度值影響最大的指標，一定程度上決定了學者學術跡的大小，也就是說在很多影響力評價中可能常常忽略的尾引論文，反而是反映學術影響力最重要的指標，所以尾引論文的數(shù)量積累和在總發(fā)文量的占比對于學術跡走勢尤為關鍵。圖2-E 所示中國學者的尾引占比約47.6%，美國、德國和日本尾引論文占比分別是69.2%、63.9%、62.7%，與Y2測度值排序一致，再結合圖2-B 展示的中美德日四國的學術跡Y2均值發(fā)展趨勢，Y2值是隨著時間延長而不斷增加的，因為引文不會隨著時間減少，所以只有高發(fā)文量會漸漸加大尾引文量的積累。美國10 年中以5 126篇總發(fā)文量保持著Y2值的優(yōu)勢，遠高于中國、德國和日本。另外，發(fā)文量作為學術跡評價指標之一，高發(fā)文量也會影響其他方面的數(shù)值，中國學者有30 人歸類到高發(fā)文核心學者，占總人數(shù)的32%，但總發(fā)文數(shù)只占到94 位學者總發(fā)文的11%。一篇文章需要經(jīng)過時間的累積，才能促使學者的文章被引頻次由零被引區(qū)進入尾引區(qū)，乃至高被引區(qū)和超高被引區(qū)。

3.3 基于超被引和零被引參數(shù)差的中美德日核心體育學者學術影響力對比

學術跡中的Z3是由Y3-X3的差值得出的，是超被引數(shù)值和零被引發(fā)文量的參數(shù)差，同時也能夠反映出一定的發(fā)文分布和引文分布學術成就，其中X3是學術矩陣中唯一的負測度，數(shù)值越小越好。在T1(2012 年)時間窗口，只有德國學者發(fā)表過文章，所以沒有對比條件，T2(2012—2016 年)時間窗口，美國學者Engebretsen Lars 共發(fā)表39 篇文章，其中32 篇進入h 核且被引量占總被引的97.7%，沒有零被引文章，量化后得到Z3值3 659.21，以絕對優(yōu)勢排第一。到達T3(2012—2021 年)時間窗口后，美國學者Engebretsen Lars 學術成果優(yōu)異，以5 286.43的Z3測度值絕對優(yōu)勢排第一，擁有出色的被引率和低零被引文章數(shù)量，中國學者Chen Peijie、日本學者Itoi Eiji 分別以Z3測度值542.45、428.56 排在第十位和第十三位。

如果某一國的學術影響力想要達到較高的Z3數(shù)值，則需要零被引文數(shù)值越小越好，占發(fā)文比重越低越好，超被引數(shù)值Y3則相反。根據(jù)圖2-F 反饋的信息，我國Z3值低于其他三國，我國的零被引論文的占比略高，而超被引數(shù)值略低，這也看出我國體育學術引領創(chuàng)新和前沿進展較為緩慢，但由圖2-C四國Z3均值發(fā)展趨勢可知，隨著越來越多的體育科研文獻發(fā)布與傳播和時間的積累，中國與德國的整體Z3測度均值都有著不同程度的增長，說明兩國的Y3值越來越高、X3值越來越低，整體呈現(xiàn)出較好的學術發(fā)展前景；美國和日本的Z3值分別降低了8%和18%，表明零被引論文所占比例增大，超被引論文數(shù)降低，影響了Z3測度值。即便T3(2012—2021年)時間窗口降低，但依舊可以憑借眾多高被引學術成果產(chǎn)生較高的學術影響力和話語權。

3.4 中美德日核心體育學者影響力的綜合測度對比

研究基于中美德日核心體育學者之間的量化測度計算，發(fā)現(xiàn)四國學者的學術跡計算均值呈現(xiàn)“正”走勢。由綜合測度參數(shù)可以明顯看出，高影響力的體育核心學者主要由引文分值與零引論文分值決定。經(jīng)過10 年的學術積累，四國的學術跡均有不同程度的增長。在T1(2012 年)時間窗口，94 位高產(chǎn)學者中有43 位學者沒有發(fā)表文章，但余下的51 位學者已經(jīng)在國際體育核心期刊上發(fā)表文章并產(chǎn)生影響力，生成了學術跡。美國以學術跡均值135.58 排在第一位，日本、德國和中國分別以124.18，105.38和54.01 位列第二至四位。在T2(2012—2016 年)時間窗口，美國以351%的增長倍率獲得612.36 的學術跡均值，德國、中國和日本分別以157%、106%和62%的增長率得到不同程度的“正”學術跡積累，最終到達T3(2012—2021 年)時間窗口，美國依然以836.31 的學術跡均值掌握著國際體育學術的話語權和強大影響力，德國以582.12 排在第二位，日本學術跡均值247.73，中國則以134.27 排在第四位。究其背后原因，“中國英文期刊起步較晚，學術研究的影響力依然不足”[21]，在國際語言以英語為主的寫作環(huán)境下，寫作語言、議題背景的偏離會降低收錄數(shù)目，非英語母語的國家在國際發(fā)表文章本身就存在語言和文化背景的劣勢。

中國在2012—2021 年期間學術跡保持著穩(wěn)定的增長趨勢，發(fā)文量、h 核數(shù)量、超被引數(shù)量和尾引發(fā)文數(shù)量逐步增加，零被引論文數(shù)量逐漸降低，最終使我國核心體育學者的學術跡積累穩(wěn)定增長。雖然與國際學術強國之間仍存在一定差距，但仍為增強中國體育國際學術影響力貢獻著體育學者的力量。如果中國核心體育學者需要保持穩(wěn)定的增長趨勢，那么仍需在高質(zhì)量的發(fā)文數(shù)量和降低零被引篇數(shù)兩個方面進行提升，認知國際研究中不同國家之間體育學術影響力的評價異同[22]，爭取以更高的增長率占據(jù)國際體育學術話語權。總而言之，中美德日核心體育學者的學術貢獻與發(fā)文量密切相關，即學者的發(fā)文量累積越高，越可能影響學術跡測度值。通過學術矩陣分析后可以看出，強關系和弱關系的網(wǎng)絡特性能夠為新的體育學術知識創(chuàng)造奠定基礎。而尾引文數(shù)量的積累極大程度上影響學術主體的學術跡測度，矩陣數(shù)值占比極高。這是因為尾引文是成為高質(zhì)量被引文章的基礎，是消除零被引文章的前提條件，是影響學術影響力的“主力軍”，而非一種劣勢。此外，這也表明美德日更容易接觸到富有創(chuàng)新性的學術研究思想，從而在一定程度上掌握了國際學界的體育學術話語權。

4 結論與建議

4.1 結論

1)中國與美國、德國和日本等學術發(fā)達國家雖然存在差距，但是學術成果的產(chǎn)出數(shù)量與質(zhì)量均呈現(xiàn)較為穩(wěn)定的增長趨勢，其中發(fā)文量數(shù)值和被引文數(shù)參數(shù)的增長率穩(wěn)步提升。此外，中美德日核心體育學者的學術跡的測度值以一種“正”走勢不斷增長，學術成果數(shù)量、發(fā)文關注度、學術潛力爆發(fā)期將影響中美德日核心體育學者學術影響力的大小。

2)中美德日核心體育學者的總發(fā)文數(shù)量、總被引量、h 核數(shù)量、h 核論文被引量、零被引數(shù)量是其學術影響力最直接、最主要的來源，且以上學術影響力評判指標相互影響著中美德日核心體育學者的學術跡和學術矩陣排布?；诤诵恼撐摹⑽惨撐?、超被引和零引文的學術矩陣角度分析，中美德日學術跡測度值產(chǎn)生波動的起因主要是成果擴散力度不夠、學術傳播渠道受阻、成果轉換效力較弱等。

3)通過學術矩陣所反映的個性化差異發(fā)現(xiàn)，中國論文進入h 核的占比處于不斷增長的態(tài)勢。在2012—2021 年中國總發(fā)文中，進入期刊h 核的比例隨著時間積累逐漸增加，但是與其他三國的發(fā)文量和被引量存在著不對等關系。在學術跡和學術矩陣的測度值比較中，美德日核心體育學者的影響力均值遠大于中國核心體育學者的影響力均值。此外，各國家學術跡數(shù)值的變化將會隨著T1、T2、T3時間窗口的積累不斷提高，各國的學術影響力提升速度不斷加快，但加快程度將會受到學術成果數(shù)量和質(zhì)量的影響。

4.2 建議

1)中國高產(chǎn)核心體育學者的總發(fā)文量、總被引量、核被引量隨著時間積累累積出更高的學術跡，但仍需要正視與美國、德國和日本等學術較為發(fā)達國家的差距。要繼續(xù)深入實施科教興國戰(zhàn)略，培育創(chuàng)新文化，培養(yǎng)優(yōu)秀的體育人才，創(chuàng)造優(yōu)秀的體育科研成果，逐步構建中外體育學術動靜平衡的體育學術網(wǎng)絡輿論生態(tài)。

2)以國內(nèi)外體育學科研究熱點和學科發(fā)展方向為指南，敏銳捕捉體育學術熱點話題，推動和扶持一批國內(nèi)優(yōu)秀體育期刊參與到國際話語權爭奪之中。加大學術成果國內(nèi)外宣傳，增強國內(nèi)體育科研人員對國際體育學術交流的認知度和參與度；加大在體育學科領域的發(fā)文量，保持優(yōu)秀的體育學術話語質(zhì)量，進而有序增強體育學術研究的國際合作，促進強強聯(lián)合。

3)應鼓勵國內(nèi)學者積極參與國際體育傳播平臺的建設。互聯(lián)網(wǎng)時代，學者可以建立自己的網(wǎng)絡平臺，拓寬我國體育學術的傳播渠道，加快學術傳播速度。增加中國體育學者自身的學術積累，構建科學可行的學術話語權分類評價指標，以此持續(xù)提高我國的體育學術話語質(zhì)量。

4)加大中國體育學術研究對整體綜合測度指標的應用。逐步發(fā)掘對國家、大學、學者等各種學術主體的評價，以及對期刊、論文等特定主題研究的各類學術客體評價的方法。一些原有評價指標已無法反映學術成就，應不斷對學術主客體作出多層次、多維度、多樣化的評價，取其優(yōu)勢、彌補短勢，以此為實施中國體育學術“走出去”發(fā)展戰(zhàn)略提質(zhì)增效。