組合評(píng)價(jià)和復(fù)合評(píng)價(jià)模型在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)優(yōu)越性的實(shí)證研究

熊國(guó)經(jīng)+熊玲玲+陳小山

〔摘要〕[目的/意義]由于傳統(tǒng)的單一評(píng)價(jià)方法弊端愈加明顯，筆者將通過(guò)實(shí)證研究證明組合評(píng)價(jià)及復(fù)合評(píng)價(jià)模型在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中相對(duì)于單一評(píng)價(jià)模型的優(yōu)越性，為學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)提供更合理的評(píng)價(jià)視角。[方法/過(guò)程]單一評(píng)價(jià)方法是選擇運(yùn)用熵值法、因子分析法和TOPSIS法對(duì)學(xué)術(shù)期刊進(jìn)行學(xué)術(shù)影響力評(píng)價(jià)，提出的組合評(píng)價(jià)模型原理是通過(guò)對(duì)這3種單一評(píng)價(jià)方法的結(jié)果進(jìn)行Kendall檢驗(yàn)，在具有顯著性一致性的基礎(chǔ)上建立模糊Borda組合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行組合評(píng)價(jià)，提出的復(fù)合評(píng)價(jià)模型的原理是通過(guò)熵值法的差異系數(shù)對(duì)因子分析的主因子方差貢獻(xiàn)率和因子得分系數(shù)的修正，確定各指標(biāo)的權(quán)重、構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣，運(yùn)用TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。[結(jié)果/結(jié)論]實(shí)證研究表明，組合評(píng)價(jià)模型和復(fù)合評(píng)價(jià)模型與單一評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)結(jié)果一致性較好，且組合評(píng)價(jià)模型和復(fù)合評(píng)價(jià)模型具有更好的區(qū)分度，相對(duì)于單一評(píng)價(jià)具有一定的優(yōu)越性。

〔關(guān)鍵詞〕學(xué)術(shù)期刊；單一評(píng)價(jià)模型；模糊Borda法；Kendall；組合評(píng)價(jià)模型；復(fù)合評(píng)價(jià)模型

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.01.015

〔中圖分類號(hào)〕G255.2；G644.4〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2017）01-0081-08

〔Abstract〕[Purpose/Significance]Because of the drawbacks of traditional single evaluation method becomes more obvious，it would prove through a combination of empirical research and evaluation of complex evaluation model in the academic journal evaluation with respect to the evaluation of the advantages of a single model，provide a more rational assessment perspective academic journal evaluation.[Method/Process]Single evaluation method was to choose to use entropy method，factor analysis and TOPSIS method to influence academic journal for academic evaluation，the combination of the principles of evaluation model proposed by these three single evaluation method Kendall test results in significant consistency on the basis of fuzzy Borda combination evaluation model combined evaluation，the principles of composite evaluation model proposed amendments was the main factor variance contribution rate and factor score coefficient by the coefficient of variation of entropy method of factor analysis to determine the index of weights，weighted normal matrix structure，using TOPSIS comprehensive evaluation method.[Result/Conclusion]Empirical studies had shown that a combination of complex evaluation model and evaluation model and a single evaluation model results were in good agreement，and the combination of complex evaluation model and evaluation model had better discrimination with respect to the single evaluation has certain advantages.

〔Key words〕academic journals；single evaluation model；based on fuzzy Borda method；Kendall；combination evaluation model；complex evaluation model

期刊評(píng)價(jià)一直以來(lái)都廣受關(guān)注，其評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)于期刊的健康發(fā)展以及在學(xué)界影響力的導(dǎo)向都值得關(guān)注，重視期刊評(píng)價(jià)有助于進(jìn)一步提高期刊學(xué)術(shù)影響力和期刊質(zhì)量。從現(xiàn)有研究成果來(lái)看，期刊評(píng)價(jià)主要從評(píng)價(jià)指標(biāo)和評(píng)價(jià)方法兩個(gè)維度展開(kāi)：①評(píng)價(jià)指標(biāo)：?jiǎn)我恢笜?biāo)、多項(xiàng)指標(biāo)；②評(píng)價(jià)方法：?jiǎn)我?、組合或復(fù)合。然而，由于期刊評(píng)價(jià)的復(fù)雜性，單一指標(biāo)包含信息量的有限性，單一指標(biāo)評(píng)價(jià)視角的單一性，易造成評(píng)價(jià)結(jié)果的片面性；因此多屬性評(píng)價(jià)方法越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于期刊評(píng)價(jià)[1-5]。王一華[6]和孫躍鑫等[7]以熵值法客觀確定權(quán)重對(duì)期刊加權(quán)求和進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。辛督強(qiáng)等[8]、俞立平等[9]和吳濤等[10]對(duì)期刊進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)因子分析可有效消除指標(biāo)多重共線性問(wèn)題。俞立平等[11-12]運(yùn)用TOPSIS法對(duì)期刊影響力進(jìn)行多屬性評(píng)價(jià)。然而由于各種單一評(píng)價(jià)方法的機(jī)理不同，評(píng)價(jià)結(jié)果往往存在著差異，可信度、區(qū)分度不高等問(wèn)題。對(duì)單一評(píng)價(jià)模型進(jìn)行恰當(dāng)組合或復(fù)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，就可最大限度地運(yùn)用更多的有效信息，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更為合理，具有一定的實(shí)用性?！敖M合評(píng)價(jià)”，對(duì)幾種評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)組合，得到最終評(píng)價(jià)結(jié)果。“復(fù)合評(píng)價(jià)”，對(duì)幾種評(píng)價(jià)方法綜合運(yùn)用進(jìn)行評(píng)價(jià)，得到惟一的評(píng)價(jià)結(jié)果。與組合評(píng)價(jià)相比，復(fù)合評(píng)價(jià)只有惟一評(píng)價(jià)結(jié)果，而組合評(píng)價(jià)是采取適當(dāng)方法將幾種評(píng)價(jià)結(jié)果變成惟一評(píng)價(jià)結(jié)果[13]。現(xiàn)有的組合評(píng)價(jià)模型有俞立平等[13]提出的基于結(jié)果一致度的組合評(píng)價(jià)。程慧平[14]在用Spearman方法驗(yàn)證了主成分分析與熵權(quán)TOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果具有顯著一致性的基礎(chǔ)上，建立了模糊Borda組合評(píng)價(jià)模型，得到更具穩(wěn)健性的評(píng)價(jià)結(jié)果。曾偉等[15]將均方根法、熵值法、主成分分析法和因子分析法4種單一評(píng)價(jià)模型通過(guò)Kendall檢驗(yàn)建立了模糊Borda組合評(píng)價(jià)模型，得到更為科學(xué)可信的評(píng)價(jià)結(jié)果，且該組合模型具有較強(qiáng)的適用性。唐俊等[16]從概率的角度分析得出在適合的條件下Borda法的有效性優(yōu)于Copeland法和平均值法?，F(xiàn)有的復(fù)合評(píng)價(jià)模型有靖飛等[17]提出的因子理想解法，就是運(yùn)用因子分析確定關(guān)鍵成分及其權(quán)重，再采取加權(quán)TOPSIS法進(jìn)行評(píng)價(jià)。李創(chuàng)新等[18]用改進(jìn)的熵值法修正由AHP得到的指標(biāo)權(quán)重，并對(duì)各省旅游競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)。呂紅平等[19]運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法確定關(guān)聯(lián)度，并用熵值法對(duì)AHP確定權(quán)重進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)城市競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行實(shí)證分析。王道平等[20]針對(duì)AHP法權(quán)重確定存在的缺陷，結(jié)合熵值法進(jìn)行了改進(jìn)，改善了指標(biāo)的鑒別效果。

基于此，文章通過(guò)建立學(xué)術(shù)期刊學(xué)術(shù)影響力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，分別采用熵值法、因子分析法和TOPSIS法對(duì)35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊進(jìn)行單一評(píng)價(jià)，然后對(duì)其評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行Kendall檢驗(yàn)，在具有顯著性一致性的前提下建立模糊Borda組合評(píng)價(jià)模型進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；另外提出一種新的復(fù)合評(píng)價(jià)模型，其原理是首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)量綱化處理，為使求熵值時(shí)對(duì)數(shù)有意義進(jìn)行坐標(biāo)平移正向化處理，其次通過(guò)熵值法的差異系數(shù)對(duì)因子分析的主因子方差貢獻(xiàn)率和因子得分系數(shù)的修正，確定各指標(biāo)的權(quán)重、構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣，運(yùn)用TOPSIS法進(jìn)行評(píng)價(jià)。最后探討組合評(píng)價(jià)模型、復(fù)合評(píng)價(jià)模型與單一評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)結(jié)果的一致性以及區(qū)分度是否存在差異。

2實(shí)證分析

2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)2015年《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊影響因子年報(bào)（自然科學(xué)與工程技術(shù)）》及《中國(guó)科技期刊引證報(bào)告》系列標(biāo)準(zhǔn)，按照客觀、全面、規(guī)范、準(zhǔn)確性的原則，選取了影響力指數(shù)（CI）—X1、總被引頻次—X2、影響因子—X3、他引影響因子—X4、5年影響因子—X5、即年指標(biāo)—X6、可被引文獻(xiàn)比—X7、被引期刊數(shù)—X8、互引指數(shù)—X9、引用期刊數(shù)—X10、可被引文獻(xiàn)量—X11、基金論文比—X12、平均引文數(shù)—X13、Web即年下載率—X14、總下載量—X15共15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中“影響力指數(shù)（CI）”是2015年《年報(bào)》提出的由總被引頻次和影響因子兩個(gè)最具影響力的期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)，投射到“期刊影響力排序空間”，用向量平權(quán)的方法計(jì)算得到的綜合指標(biāo)。該評(píng)價(jià)指標(biāo)同時(shí)考慮了期刊質(zhì)量、歷史、規(guī)模等因素，是反映期刊學(xué)術(shù)影響力狀況的一個(gè)有效指標(biāo)[21]。樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于2015年《年報(bào)》，剔除有缺失值的樣本，按影響力指數(shù)從大到小選取了35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊進(jìn)行深入評(píng)價(jià)。

2.2單一評(píng)價(jià)模型分析

2.2.1熵值法評(píng)價(jià)模型

采用SPSS17.0軟件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，按熵值法的原理計(jì)算可得各項(xiàng)指標(biāo)的熵值ei、差異系數(shù)gi及權(quán)重ωi。結(jié)果如表1所示，計(jì)算各期刊綜合得分及排序如表9所示。

2.2.2因子分析法評(píng)價(jià)模型

利用規(guī)范化處理的數(shù)據(jù)建立各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣，其中總被引頻次與被引期刊數(shù)、總下載量的相關(guān)系數(shù)分別為0.954、0.962，影響因子與5年影響因子、他引影響因子的相關(guān)系數(shù)分別為0.971、0.936，被引期刊數(shù)與總下載量的相關(guān)系數(shù)為0.972，可得各指標(biāo)間存在一定的共線性。進(jìn)而對(duì)樣本數(shù)據(jù)的樣本充足性檢驗(yàn)如表2所示：

由KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果知，Bartlett的球形度檢驗(yàn)的P值為0.000，且KMO值為0.774，大于0.5，表明樣本容量合符要求且樣本數(shù)據(jù)適合因子分析。求得特征值及方差累積解釋率如表3所示，前3個(gè)成份的特征值分別為6.324、5.103、1.183，且解釋了原始數(shù)據(jù)的84.061%變差。

而成份矩陣可反映各指標(biāo)與主成份之間關(guān)系的密切程度，但由于主成份對(duì)某些指標(biāo)的解釋能力較弱，因此，我們對(duì)成份矩陣實(shí)施最大方差法旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)成份矩陣，使得各指標(biāo)在各主成份上有更大的載荷，以便于主成份的命名以及對(duì)指標(biāo)的解釋，如表4。

由表4可知總被引頻次、可被引文獻(xiàn)量、引用期刊數(shù)、被引期刊數(shù)、互引指數(shù)、總下載量在主成份2（F2）有較大的載荷；影響力指數(shù)、影響因子、他引影響因子、5年影響因子、平均引文數(shù)、即年指標(biāo)和Web即年下載率在主成份1（F1）上有較大的載荷；雖然基金論文比在第一個(gè)主成分上的載荷略大于在第三個(gè)主成分上的載荷，但是將其和可被引文獻(xiàn)比歸為一類命名為比例指標(biāo)較為合適?？杀灰墨I(xiàn)比、基金論文比在主成份3（F3）上有較大的載荷。按算法特征對(duì)期刊指標(biāo)進(jìn)行分類，我們將主成份F2命名為累積規(guī)模指標(biāo)，將主成份F1命名為篇均指標(biāo)，將主成份F3命名為比例指標(biāo)[22]。

依據(jù)表4可得各期刊成份得分的表達(dá)式：

F1=0.159x1+0.056x2+0.156x3+0.153x4+0.152x5+0.145x6-0.044x7-0.039x8+0.053x9+0.117x10-0.069x11+0.026x12+0.0711x13+0.135x14+0.033x15

F2=0.120x1+0.196x2+0.014x3+0.026x4+0.015x5+0.028x6+0.155x7+0.046x8-0.080x9-0.049x10+0.131x11+0.195x12+0.136x13+0.028x14+0.198x15

F3=-0.318x1-0.017x2-0.082x3+0.049x4+0.008x5-0.183x6-0.080x7+0.676x8+0.433x9-0.064x10-0.084x11+0.029x12+0.212x13+0.117x14-0.021x15

再由旋轉(zhuǎn)后的3個(gè)主成份的方差解釋率（見(jiàn)表3）為權(quán)重加權(quán)求和，得出各期刊的綜合成份值F：

F=（0.42160F1+0.34017F2+0.07884F3）/0.84061

各期刊的成份綜合得分計(jì)算結(jié)果及35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊的排序，如表9所示。

2.2.3TOPSIS法評(píng)價(jià)模型

由規(guī)范化矩陣R=（rji）35×15計(jì)算最優(yōu)解與最劣解（見(jiàn)表5）。再計(jì)算備選期刊與最優(yōu)解和最劣解的距離及相對(duì)貼近度，并按Dj從大到小對(duì)樣本期刊進(jìn)行排序，如表9所示：

2.3組合評(píng)價(jià)模型分析

由表9可看出運(yùn)用熵值法、因子分析法、TOPSIS法對(duì)35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊的評(píng)價(jià)結(jié)果存在著一定的差異。若對(duì)單一評(píng)價(jià)模型進(jìn)行恰當(dāng)組合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，就可最大限度地使用更多的有用信息，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更為合理。首先用Kendall法對(duì)這3種單一評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

由表6可知Kendall Wa的值為0.992，卡方值為101.213，P值為0.000，表明3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有顯著性一致性，則可運(yùn)用模糊Borda法進(jìn)行組合評(píng)價(jià)。按照模糊Borda法的基本步驟可算得35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊的評(píng)價(jià)結(jié)果如表9所示。

2.4復(fù)合評(píng)價(jià)模型分析

由表1、表3及表4按復(fù)合評(píng)價(jià)模型構(gòu)建原理可得復(fù)合評(píng)價(jià)模型的權(quán)重系數(shù)表如表7所示：

由表7所得各指復(fù)合標(biāo)權(quán)重及規(guī)范化矩陣R=（rji）35×15構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣并確定其最優(yōu)解與最劣解如表8所示。再算備選期刊與加權(quán)最優(yōu)解、最劣解的距離及相對(duì)貼近度，并按Dj從大到小對(duì)樣本期刊進(jìn)行排序，如表9所示：

由表9可知，組合評(píng)價(jià)模型、復(fù)合評(píng)價(jià)模型與單一評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定程度的差異，但具有顯著性一致性（見(jiàn)表10），組合評(píng)價(jià)模型與熵值法、因子分析法、TOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性分別為0.997、0.995、0.993；復(fù)合評(píng)價(jià)模型與熵值法、因子分析法、TOPSIS法評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性分別為0.988、0.979、0.986。從區(qū)分度（見(jiàn)表11）來(lái)看，模糊組合評(píng)價(jià)法的評(píng)價(jià)結(jié)果的離散系數(shù)為0.8963明顯大于3種單一評(píng)價(jià)方法的離散系數(shù)，表明模糊組合評(píng)價(jià)模型的區(qū)分度更好；復(fù)合評(píng)價(jià)法的評(píng)價(jià)結(jié)果的離散系數(shù)為0.2238顯大于熵值法與因子分析法的離散系數(shù)，略小于TOPSIS法的離散系數(shù)，相比而言復(fù)合評(píng)價(jià)的區(qū)分度偏高。對(duì)于極小值與極大值之比，模糊組合評(píng)價(jià)與復(fù)合評(píng)價(jià)模型的值分別為0、0.3028，均小于3種單一評(píng)價(jià)方法，表明模糊組合評(píng)價(jià)與復(fù)合評(píng)價(jià)模型的區(qū)分度更高?？傮w看來(lái)，組合評(píng)價(jià)模型、復(fù)合評(píng)價(jià)模型在與3種單一評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)結(jié)果保持顯著性一致性的基礎(chǔ)上，區(qū)分度相對(duì)偏高。說(shuō)明這兩種模型的評(píng)價(jià)結(jié)果更具說(shuō)服力，組合評(píng)價(jià)及復(fù)合評(píng)價(jià)模型在學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)中相對(duì)于單一評(píng)價(jià)模型具有優(yōu)越性。

3結(jié)論與思考

文章運(yùn)用熵值法、因子分析與TOPSIS 3種單一評(píng)價(jià)模型對(duì)35種自動(dòng)化技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)期刊進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定的差異性，3種單一評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)結(jié)果通過(guò)了Kendall檢驗(yàn)，顯示具有顯著性一致性，在此基礎(chǔ)上建立模糊Borda組合評(píng)價(jià)模型，該組合模型綜合考慮了單一評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)結(jié)果的差異，取長(zhǎng)補(bǔ)短，充分利用更多的有效信息，具有較高區(qū)分度，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更為合理。另外提出了一種新的復(fù)合評(píng)價(jià)模型，其原理是通過(guò)熵值法的差異系數(shù)對(duì)因子分析的主因子方差貢獻(xiàn)率和因子得分系數(shù)的修正，確定各指標(biāo)的權(quán)重、構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣，運(yùn)用TOPSIS法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。最終發(fā)現(xiàn)組合評(píng)價(jià)模型、復(fù)合評(píng)價(jià)模型與單一評(píng)價(jià)模型得到的期刊排序結(jié)果具有較高的一致性、且組合評(píng)價(jià)模型和復(fù)合評(píng)價(jià)模型比單一評(píng)價(jià)模型有更高的區(qū)分度，其評(píng)價(jià)結(jié)果更具合理性。

基于多項(xiàng)指標(biāo)體系及部分樣本數(shù)據(jù)的分析，運(yùn)用復(fù)合評(píng)價(jià)模型和組合評(píng)價(jià)模型得出的結(jié)論還有待進(jìn)一步的檢驗(yàn)。選擇合適的期刊指標(biāo)、建立科學(xué)的評(píng)價(jià)模型對(duì)期刊學(xué)術(shù)影響力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，仍然是一個(gè)值得深入研究的課題，只有不斷完善評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型，在數(shù)據(jù)獲取方面更好地避免主觀性，采取科學(xué)取樣的方法，方可使得評(píng)價(jià)更加有效，更加便于推廣與應(yīng)用期刊綜合評(píng)價(jià)的科學(xué)方法。

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（本文責(zé)任編輯：馬卓）