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    期刊評價(jià)中小同客觀賦權(quán)法權(quán)重比較及其思考

    2021-12-21 11:01:19俞立平鄭昆
    現(xiàn)代情報(bào) 2021年12期
    關(guān)鍵詞:權(quán)法粗糙集賦權(quán)

    俞立平 鄭昆

    DOI.10.3969/j.issn.1008-0821.2021.12.012

    [中圖分類號]G301 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-0821(2021)12-0121-10

    學(xué)術(shù)期刊是展現(xiàn)科研成果和進(jìn)行學(xué)術(shù)交流的重要平臺,是推動(dòng)學(xué)術(shù)創(chuàng)新和理論創(chuàng)新的重要支撐。學(xué)術(shù)期刊評價(jià)可以衡量不同期刊的質(zhì)量、貢獻(xiàn)、影響,有利于促進(jìn)學(xué)術(shù)期刊繁榮發(fā)展,對推動(dòng)我國科研事業(yè)健康發(fā)展、調(diào)動(dòng)科研工作者的積極性有著重要的作用。

    期刊評價(jià)的方法包括單指標(biāo)評價(jià)、多指標(biāo)綜合評價(jià)和組合評價(jià)。單指標(biāo)評價(jià)所能提供的信息有限,實(shí)踐中多采用多指標(biāo)綜合評價(jià)或混合多種多指標(biāo)方法的組合評價(jià)??茖W(xué)規(guī)范的評價(jià)體系可以梳理學(xué)科成果,引導(dǎo)學(xué)科的良性發(fā)展。目前,我國比較成熟和完善的期刊評價(jià)體系包括北京大學(xué)中國核心期刊要目總覽、南京大學(xué)中國社會科學(xué)引文索引CSSCI、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫CSTPCD等,均采用了指標(biāo)體系評價(jià)。

    在多指標(biāo)綜合評價(jià)模型中,如何確定評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重是其核心問題。指標(biāo)權(quán)重反映了指標(biāo)在評價(jià)體系中的重要性程度,直接影響評價(jià)結(jié)果。權(quán)重的確定方法主要有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和主客觀組合賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法是研究者或?qū)<彝ㄟ^結(jié)合實(shí)際情況和經(jīng)驗(yàn)判斷主觀的賦予統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不同的權(quán)重系數(shù),包括德爾菲法、層次分析法、直接賦權(quán)法等。主觀賦權(quán)法應(yīng)用的領(lǐng)域包括綜合國力評價(jià)、企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評價(jià)、大學(xué)排名等,期刊評價(jià)中也多采用以專家打分形式的主觀賦權(quán)法。

    客觀賦權(quán)法是對數(shù)據(jù)本身進(jìn)行挖掘的一種賦權(quán)方法??陀^賦權(quán)法不借助數(shù)據(jù)以外的信息,各指標(biāo)權(quán)重的確定是基于數(shù)據(jù)本身的信息以及各指標(biāo)之間的關(guān)系??陀^賦權(quán)法的最大特點(diǎn)是一旦評價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)確定,則評價(jià)權(quán)重和評價(jià)結(jié)果確定。由于沒有人為干擾,一定程度上也得到了認(rèn)可。關(guān)于主觀賦權(quán)與客觀賦權(quán)法的優(yōu)劣,學(xué)術(shù)界還沒有取得共識??陀^賦權(quán)法主要包括熵權(quán)法、獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法、變異系數(shù)法、粗糙集法和CRITIC法等,在科技評價(jià)中也得到了廣泛的應(yīng)用,特別是在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域,廣泛分布于評價(jià)類論文中。

    在目前幾乎所有的學(xué)術(shù)評價(jià)中,很多研究只交代了賦權(quán)方法,卻很少給出選擇該方法的充分理由,更缺少對不同客觀賦權(quán)方法權(quán)重進(jìn)行比較的研究。本文以學(xué)術(shù)期刊評價(jià)為例,在對各類客觀賦權(quán)方法的賦權(quán)原理進(jìn)行比較的基礎(chǔ)上,對比不同客觀賦權(quán)方法的權(quán)重以及評價(jià)結(jié)果,在理論上有助于豐富學(xué)術(shù)評價(jià)的權(quán)重理論,在實(shí)踐中對于選擇客觀賦權(quán)方法也具有重要參考。

    客觀賦權(quán)法在期刊評價(jià)中應(yīng)用廣泛。劉蓮花選取總被引頻次、影響因子、他引率、引用刊數(shù)、學(xué)科影響指標(biāo)、學(xué)科擴(kuò)散指標(biāo)、被引半衰期、H指數(shù)8項(xiàng)指標(biāo),采用變異系數(shù)法計(jì)算出各指標(biāo)的客觀權(quán)重并加入到距離綜合評價(jià)法中,實(shí)現(xiàn)了15種數(shù)學(xué)中文核心期刊的綜合評價(jià):陳旸等利用粗糙集方法基于信息熵獲得客觀權(quán)重值結(jié)果,建立圖書館信息資源智能評價(jià)模型:俞立平采用客觀賦權(quán)法對經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊進(jìn)行評價(jià),發(fā)現(xiàn)熵權(quán)法和離散系數(shù)法適用于同類指標(biāo)評價(jià),復(fù)相關(guān)系數(shù)法和CRIT-IC評價(jià)法應(yīng)慎重選用:曾偉等利用熵權(quán)法、主成分分析法等多種方法對18種科技期刊影響力進(jìn)行評價(jià),并對評價(jià)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn),得出熵權(quán)法適用性較差的結(jié)論:鐘賽香等針對變異系數(shù)法、熵權(quán)法等7種指標(biāo)權(quán)重客觀賦權(quán)方法,分析不同方法的評價(jià)值和評價(jià)序的變化規(guī)律,實(shí)現(xiàn)對各種客觀賦權(quán)法的“優(yōu)劣比較”:徐峰等使用熵權(quán)法、變異系數(shù)法、獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法得到權(quán)重并建立綜合評價(jià)模型計(jì)算高校專業(yè)評分及排名。

    客觀賦權(quán)法廣泛應(yīng)用在期刊評價(jià)、科技評價(jià)、教育評價(jià)等領(lǐng)域??陀^賦權(quán)法不僅可以獨(dú)立地作為賦權(quán)方法,也可以與其他客觀賦權(quán)法或主觀賦權(quán)法相結(jié)合,形成組合賦權(quán)法。但以下方面有待進(jìn)一步研究:

    第一,不同客觀賦權(quán)法的理論基礎(chǔ)和特點(diǎn)問題,應(yīng)該對其進(jìn)行進(jìn)一步的分析比較。

    第二,不同客觀賦權(quán)法權(quán)重之間的關(guān)系如何?對于權(quán)重高度相關(guān)的客觀賦權(quán)法,它們之間是否存在某種必然聯(lián)系?

    第三,客觀賦權(quán)方法的選擇是主觀的,這一點(diǎn)無法改變,也是客觀評價(jià)法“主觀性”的一個(gè)重要依據(jù)。畢竟學(xué)術(shù)評價(jià)是為科研管理服務(wù)的,那么如何選擇客觀評價(jià)方法?

    1理論與方法

    1.1幾種客觀賦權(quán)方法

    主要客觀賦權(quán)方法如圖1所示,客觀賦權(quán)方法主要根據(jù)指標(biāo)問的相關(guān)關(guān)系和指標(biāo)內(nèi)數(shù)據(jù)變異程度進(jìn)行賦權(quán),主要客觀賦權(quán)方法包括獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法、粗糙集法、CRITIC法、變異系數(shù)法、熵權(quán)法、均方差法等。

    獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法的思想在于利用指標(biāo)之間的共線性強(qiáng)弱來確定權(quán)重。如果說某指標(biāo)與其他指標(biāo)的相關(guān)性很強(qiáng),說明信息有著較大的重疊,意味著該指標(biāo)的權(quán)重會比較低,反之如果說某指標(biāo)與其他指標(biāo)的相關(guān)性較弱,那么說明該指標(biāo)攜帶的信息量較大,該指標(biāo)應(yīng)該賦予更高的權(quán)重。

    獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法僅僅只考慮了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,其計(jì)算方式是使用回歸分析得到的復(fù)相關(guān)系數(shù)R值來表示共線性強(qiáng)弱(即相關(guān)性強(qiáng)弱),該值越大說明共線性越強(qiáng),權(quán)重會越低。比如有5個(gè)指標(biāo),那么指標(biāo)1作為因變量,其余4個(gè)指標(biāo)作為自變量進(jìn)行回歸分析,就會得到復(fù)相關(guān)系數(shù)R值,余下4個(gè)指標(biāo)重復(fù)進(jìn)行即可。計(jì)算權(quán)重時(shí),首先得到復(fù)相關(guān)系數(shù)R值的倒數(shù)即1/R,然后將值進(jìn)行歸一化即得到權(quán)重。

    1.2客觀賦權(quán)法的進(jìn)一步討論

    客觀賦權(quán)法通過信息量來確定權(quán)重,存在幾個(gè)問題:

    第一,不同客觀賦權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)所包含信息量的大小來確定權(quán)重,信息量一般是通過指標(biāo)內(nèi)部的變異程度和指標(biāo)問的相關(guān)關(guān)系來確定。熵權(quán)法與變異系數(shù)法在原理上相似,變異系數(shù)法以變異系數(shù)衡量信息量的大小,變異系數(shù)越大,指標(biāo)所包含的信息量越大,其權(quán)重越大:熵權(quán)法以熵值作為信息量的度量,熵值越小,說明指標(biāo)的變異程度越大,則指標(biāo)的權(quán)重越大。

    第二,信息量不一定等同于綜合評價(jià)信息??陀^賦權(quán)法將與其他指標(biāo)相關(guān)性較高的指標(biāo)賦予較小甚至為0的權(quán)重,如獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法,CRITIC法。但是指標(biāo)體系中各指標(biāo)具有較高相關(guān)性的現(xiàn)象是十分普遍的??陀^賦權(quán)法認(rèn)為,某一指標(biāo)與其他指標(biāo)的相關(guān)性越高,代表該屬性的冗余度越高,其權(quán)重就越小。但這其實(shí)是不合理的,如評價(jià)學(xué)生的學(xué)業(yè)水平,其物理成績和生物成績的相關(guān)性可能很高,外語成績與其他學(xué)科成績的相關(guān)性較弱,就簡單地賦予生物成績較小的權(quán)重,而給英語較高的權(quán)重,這無疑是不合理的,在一定程度上掩蓋了學(xué)生在理工科上突出的事實(shí)。同樣的,變異系數(shù)法、均方差法依據(jù)指標(biāo)內(nèi)部的變異程度來確定權(quán)重,變異程度越高,則指標(biāo)的權(quán)重越大,這會進(jìn)一步放大在某一指標(biāo)上指標(biāo)值的差異。但是指標(biāo)的變異程度與指標(biāo)重要性,這二者之間顯然存在差異。

    第三,客觀賦權(quán)法本質(zhì)是基于評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)自身計(jì)算權(quán)重,其權(quán)重與管理的實(shí)際需求可能存在差別,在期刊評價(jià)中應(yīng)該慎用選擇客觀評價(jià)方法。盲目使用客觀賦權(quán)法可能導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果不準(zhǔn)確,如在招聘過程中,對應(yīng)聘者的各項(xiàng)素質(zhì)進(jìn)行綜合評價(jià),若招聘崗位為銷售,則應(yīng)該賦予人際溝通能力、語言表達(dá)能力等指標(biāo)較高的權(quán)重:如招聘崗位為技術(shù)類,則應(yīng)賦予技術(shù)能力、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)等指標(biāo)更高的權(quán)重。這種情況下主觀賦權(quán)可以很好地滿足需要,但如果使用客觀賦權(quán)法則不能夠體現(xiàn)不同評價(jià)角度的差異。

    第四,不同客觀賦權(quán)方法所得到的權(quán)重存在一定的差異,那么權(quán)重大小排序能否體現(xiàn)指標(biāo)重要性的差別,以及個(gè)別指標(biāo)的權(quán)重值是否合理。比如在學(xué)術(shù)期刊評價(jià)中,通常認(rèn)為影響因子的重要性較高,而載文量的重要性較低,如果某種客觀賦權(quán)方法的權(quán)重結(jié)果不符合這種認(rèn)識,那么該種賦權(quán)方法可能不夠合理或者不適用于期刊評價(jià),可以通過專家會議等方式判斷其有效性和合理性。

    2實(shí)證研究

    2.1研究數(shù)據(jù)

    為了比較不同客觀賦權(quán)法的差別,分析客觀賦權(quán)法的本質(zhì),本文通過期刊評價(jià)進(jìn)行實(shí)證分析。為了提高研究結(jié)果的穩(wěn)健性,本文在理學(xué)學(xué)科中選擇數(shù)學(xué),在經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科中選擇經(jīng)濟(jì)學(xué),在工學(xué)學(xué)科中選擇計(jì)算機(jī)(信息系統(tǒng))進(jìn)行研究。評價(jià)指標(biāo)的選取必須客觀、全面、可行,才能保證指標(biāo)體系的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。選擇的評價(jià)指標(biāo)包括:總被引頻次、影響因子、他引影響因子、5年影響因子、即年指標(biāo)、載文量、被引半衰期、引用半衰期、特征因子、論文影響分值10個(gè)指標(biāo),進(jìn)行正向化以及標(biāo)準(zhǔn)化處理后,同時(shí)采取6種客觀賦權(quán)方法得到權(quán)重,加權(quán)匯總得到評價(jià)值,并比較不同評價(jià)方法的評價(jià)結(jié)果,做進(jìn)一步的分析。

    JCR2019共有數(shù)學(xué)期刊324種,經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊373種,計(jì)算機(jī)科學(xué)(信息系統(tǒng))期刊156種,清除含有缺失值的期刊數(shù)據(jù)后,共有數(shù)學(xué)期刊308種,經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊337種,計(jì)算機(jī)科學(xué)(信息系統(tǒng))期刊143種,對這3類期刊數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

    2.2不同客觀賦權(quán)法的權(quán)重比較

    1)不同客觀賦權(quán)法的權(quán)重及排序

    利用幾種客觀賦權(quán)方法分別對3類期刊計(jì)算權(quán)重系數(shù)。數(shù)學(xué)期刊的權(quán)重結(jié)果如表1所示,可以發(fā)現(xiàn),不同客觀賦權(quán)方法所確定的權(quán)重差別較大,以總被引頻次為例,熵權(quán)法對此指標(biāo)的權(quán)重分別為0.204,認(rèn)為此指標(biāo)最為重要,而粗糙集的權(quán)重僅為0.002,重要性很低:對于不同客觀賦權(quán)法,載文量的排序結(jié)果均優(yōu)先于影響因子,也就是說,載文量的重要性大于影響因子,這與期刊評價(jià)的一般認(rèn)識相悖。

    經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊的權(quán)重結(jié)果如表2所示。同數(shù)學(xué)期刊一樣,總被引頻次在熵權(quán)法上權(quán)重值最大,而在粗糙集上表現(xiàn)為最小;在不同賦權(quán)法上,載文量的重要性也均大于影響因子。

    計(jì)算機(jī)期刊的權(quán)重結(jié)果如表3所示。均方差法、CRITIC法和粗糙集認(rèn)為引用半衰期的重要性最高,熵權(quán)法、變異系數(shù)法則認(rèn)為其重要性較低,進(jìn)一步說明了不同客觀賦權(quán)法所得權(quán)重的差異較大:有4類賦權(quán)方法認(rèn)為載文量的重要性大于影響因子。

    綜合來看,不同客觀賦權(quán)方法所確定的權(quán)重差別較大:在期刊評價(jià)中,通常認(rèn)為影響因子的重要性高于載文量,而客觀賦權(quán)法卻得出載文量的權(quán)重值大于影響因子的結(jié)果:論文影響分值多被采用為期刊評價(jià)的指標(biāo),但其在3種期刊上粗糙集所得權(quán)重上表現(xiàn)為0,為可以剔除的冗余指標(biāo):同種客觀賦權(quán)方法在3類期刊上所得權(quán)重存在一定的差異,但整體上排序結(jié)果基本一致。

    2)不同客觀賦權(quán)法權(quán)重的相關(guān)系數(shù)

    計(jì)算不同客觀賦權(quán)法所得權(quán)重的相關(guān)系數(shù)。表4為數(shù)學(xué)期刊所得權(quán)重的相關(guān)系數(shù),可以發(fā)現(xiàn),由于熵權(quán)法和變異系數(shù)法在賦權(quán)原理上相似,二者的相關(guān)系數(shù)為0.976,呈現(xiàn)高度的正相關(guān):CRITIC法與均方差法也呈現(xiàn)高度的正相關(guān):部分方法所得權(quán)重呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),如變異系數(shù)法與粗糙集。

    表5為經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊所得權(quán)重的相關(guān)系數(shù),同數(shù)學(xué)期刊一樣,熵權(quán)法與變異系數(shù)法也呈現(xiàn)高度的正相關(guān),變異系數(shù)法與粗糙集呈現(xiàn)負(fù)相關(guān):CRITIC法與粗糙集呈現(xiàn)高度的正相關(guān)。

    表6為計(jì)算機(jī)期刊所得權(quán)重的相關(guān)系數(shù),同上述兩種期刊一樣,熵權(quán)法與變異系數(shù)法呈現(xiàn)高度的正相關(guān),變異系數(shù)法與粗糙集呈現(xiàn)負(fù)相關(guān);CRIT-IC法與粗糙集呈現(xiàn)較高的正相關(guān)。

    計(jì)算3類期刊所得權(quán)重的均值,得到表7。綜合來看,客觀賦權(quán)法所得權(quán)重結(jié)果存在一定差異,實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)根據(jù)需要選擇合適的客觀賦權(quán)方法。由于在賦權(quán)原理上相似,熵權(quán)法和變異系數(shù)法在3類期刊上均呈現(xiàn)高度的正相關(guān),其相關(guān)系數(shù)的平均值為0.985,均方差與CRITIC的相關(guān)性也較高。

    2.3不同客觀賦權(quán)法評價(jià)結(jié)果比較

    1)不同客觀賦權(quán)法的評價(jià)值排序

    通過各類客觀賦權(quán)方法得到權(quán)重值后,對各指標(biāo)值進(jìn)行加權(quán)匯總即得到各評價(jià)對象的綜合評價(jià)值,本文節(jié)選了以熵權(quán)法為參考其綜合評價(jià)值排名前10的期刊。

    數(shù)學(xué)期刊評價(jià)值的排序結(jié)果如表8所示。可以看出粗糙集的排序結(jié)果與其他賦權(quán)法差異較大,熵權(quán)法與變異系數(shù)法的排序結(jié)果較為相似。

    經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊評價(jià)值的排序結(jié)果如表9所示。與數(shù)學(xué)期刊類似,粗糙集的排序結(jié)果與其他賦權(quán)法差異較大:熵權(quán)法與變異系數(shù)法、獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法與CRITIC法的排序結(jié)果較為相似。

    計(jì)算機(jī)期刊評價(jià)值的排序結(jié)果如表10所示。粗糙集的排序結(jié)果與其他賦權(quán)法存在差異;除粗糙集外的5種賦權(quán)方法的排序結(jié)果較為相似。

    綜合來看,由于粗糙集所得權(quán)重的極端性,粗糙集的排序結(jié)果與其他賦權(quán)法存在一定的差異;除粗糙集外的5種賦權(quán)方法的排序結(jié)果相似度較高。

    2)不同客觀賦權(quán)法評價(jià)值的相關(guān)系數(shù)

    為進(jìn)一步比較不同客觀賦權(quán)法所得評價(jià)值的差異,本文對評價(jià)值結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析。

    數(shù)學(xué)期刊不同客觀賦權(quán)法評價(jià)值的相關(guān)系數(shù)如表11所示。由于熵權(quán)法與變異系數(shù)法原理相近,其權(quán)重也高度正相關(guān),所以二者的評價(jià)值也呈現(xiàn)高度的正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.994:部分賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其評價(jià)值卻呈現(xiàn)正相關(guān),如變異系數(shù)法和粗糙集,均方差法和變異系數(shù)法。

    經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊評價(jià)值的相關(guān)系數(shù)如表12所示,熵權(quán)法與變異系數(shù)法的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.998:均方差法與變異系數(shù)法的權(quán)重呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其評價(jià)值卻呈現(xiàn)高度的正相關(guān)。

    計(jì)算機(jī)期刊評價(jià)值的相關(guān)系數(shù)如表13所示,同數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊類似,熵權(quán)法與變異系數(shù)法的評價(jià)值呈現(xiàn)高度正相關(guān):均方差法與變異系數(shù)法的權(quán)重呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其評價(jià)值卻呈現(xiàn)高度的正相關(guān)。

    可以看出,盡管各類客觀賦權(quán)法所得到的權(quán)重結(jié)果差異較大,但其評價(jià)結(jié)果卻大都呈現(xiàn)出中、高度的正相關(guān)性:由于原理相近,熵權(quán)法與變異系數(shù)法的相關(guān)系數(shù)都在0.99以上,均方差法與CRITIC法的相關(guān)性都在0.96以上:部分賦權(quán)法的權(quán)重結(jié)果呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其評價(jià)值卻呈現(xiàn)正相關(guān)。如果根據(jù)評價(jià)值的排序結(jié)果來衡量客觀賦權(quán)法的有效性,可能會得出錯(cuò)誤的結(jié)論。

    3)權(quán)重相關(guān)度低、結(jié)果相關(guān)度高原因分析

    部分客觀賦權(quán)法所得權(quán)重呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),其評價(jià)結(jié)果卻呈現(xiàn)中高度的正相關(guān)。造成這一現(xiàn)象的原因是評價(jià)指標(biāo)之間存在高度的相關(guān)性,如表14所示。在某一指標(biāo)的指標(biāo)值較大的期刊,在另一指標(biāo)的指標(biāo)值也通常較大。若某一期刊的所有或者多數(shù)指標(biāo)值都比另一期刊高,就會導(dǎo)致權(quán)重的大小對綜合評價(jià)值的排序結(jié)果影響較小。

    3結(jié)論與討論

    1)客觀賦權(quán)法原理主要包括3個(gè)方面

    第一,基于指標(biāo)問的相關(guān)關(guān)系來確定權(quán)重,如獨(dú)立性權(quán)系數(shù)法,某一指標(biāo)與其他指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)越大,其權(quán)重越小;第二,根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的變異程度計(jì)算權(quán)重,如變異系數(shù)法、熵權(quán)法,指標(biāo)數(shù)據(jù)內(nèi)部的變異程度越高,其權(quán)重越低;第三,兼顧指標(biāo)相關(guān)性和指標(biāo)數(shù)據(jù)變異程度,如CRITIC法。

    2)客觀權(quán)重相差較大但評價(jià)結(jié)果相差不一定較大

    總體上客觀賦權(quán)法所得權(quán)重結(jié)果存在一定差異,甚至表現(xiàn)出負(fù)相關(guān),但其評價(jià)結(jié)果卻大都呈現(xiàn)出中、高度的正相關(guān)性,這是評價(jià)指標(biāo)之間高度的相關(guān)性所導(dǎo)致的。這個(gè)問題一定程度上掩蓋了客觀賦權(quán)法選擇的錯(cuò)誤,因?yàn)榧词箍陀^賦權(quán)法方法選錯(cuò)了,結(jié)果或許不那么嚴(yán)重。需要注意的是,如果評價(jià)的學(xué)術(shù)期刊數(shù)量較少,不同客觀賦權(quán)法的評價(jià)結(jié)果也許相差不大,但當(dāng)評價(jià)的學(xué)術(shù)期刊較多時(shí),結(jié)果相差會較大。

    3)原理相近的客觀賦權(quán)法權(quán)重和評價(jià)結(jié)果均高度相關(guān)

    由于熵權(quán)法和變異系數(shù)法在賦權(quán)原理上相似,二者所得權(quán)重的平均相關(guān)系數(shù)為0.985,其評價(jià)值也表現(xiàn)為高度的正相關(guān):均方差法和CRITIC法的相關(guān)系數(shù)為0.769,其評價(jià)值的相關(guān)系數(shù)都在0.96以上。

    4)客觀權(quán)重與主觀管理需求往往不一致

    一方面,客觀賦權(quán)法對各期刊評價(jià)指標(biāo)的賦權(quán)帶有較大的不確定性:另一方面,在學(xué)術(shù)期刊評價(jià)中,出于管理需要,對某些指標(biāo)的權(quán)重專家是有共識的。由于客觀賦權(quán)法基于數(shù)據(jù)自身得到權(quán)重的特點(diǎn),其權(quán)重與指標(biāo)的管理要求的實(shí)際重要性可能存在較大差別,在期刊評價(jià)中應(yīng)該慎用。即應(yīng)該選取那些更接近管理要求的權(quán)重組合即客觀賦權(quán)法,而所有的客觀賦權(quán)法中不一定能找到這種權(quán)重組合。

    本文通過探究不同類型客觀賦權(quán)法的原理以及對期刊數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析后發(fā)現(xiàn),在實(shí)際期刊評價(jià)中,盲目選擇客觀賦權(quán)法可能會誤判指標(biāo)的重要程度,對客觀賦權(quán)法的選擇應(yīng)考慮主觀管理需求。如果某種客觀賦權(quán)法所得權(quán)重結(jié)果符合主觀管理需求和綜合評價(jià),可以選擇該客觀賦權(quán)方法,否則應(yīng)考慮主觀賦權(quán)方法或主客觀結(jié)合賦權(quán)法。

    (責(zé)任編輯:孫國雷)

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