王 興

(1.山西財經(jīng)大學(xué) 信息管理學(xué)院，山西 太原 030003；2.上海交通大學(xué) 高等教育研究院，上海 200240)

國際學(xué)術(shù)期刊編委數(shù)量與科研產(chǎn)出評價指標(biāo)的相關(guān)性研究
——以經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科世界984所大學(xué)為例

王 興1，2

(1.山西財經(jīng)大學(xué) 信息管理學(xué)院，山西 太原 030003；2.上海交通大學(xué) 高等教育研究院，上海 200240)

國際學(xué)術(shù)期刊編委在國際學(xué)術(shù)評價體系中扮演著重要角色，通過分析大學(xué)擁有的編委數(shù)量與傳統(tǒng)科研產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性，有助于完善中國現(xiàn)階段的學(xué)術(shù)評價體系。文章以296本SSCI經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊中擁有編委的984所大學(xué)作為樣本，通過普通最小二乘回歸以及分位數(shù)回歸等方法對這些大學(xué)的編委數(shù)量與傳統(tǒng)科研產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)性的實證檢驗。結(jié)果表明：編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)均有著顯著的正向相關(guān)關(guān)系；分位數(shù)回歸結(jié)果進(jìn)一步表明當(dāng)一所大學(xué)的論文數(shù)、總被引、h指數(shù)指標(biāo)位于越高(低)分位點時，編委數(shù)量對它們的影響系數(shù)也越大(小)，編委數(shù)量與篇均被引的影響系數(shù)在篇均被引的不同分位點也有所不同。建議編委數(shù)量指標(biāo)可作為傳統(tǒng)科研產(chǎn)出評價指標(biāo)的有益補(bǔ)充，完善目前的學(xué)術(shù)評價體系。

期刊編委；科研產(chǎn)出；學(xué)術(shù)評價；分位數(shù)回歸

一、背景及研究概述

近些年來，中國學(xué)界關(guān)于學(xué)術(shù)評價改革的呼聲日趨高漲，教育部先后印發(fā)了《關(guān)于深化高等學(xué)?？萍荚u價改革的意見》[1]《高等學(xué)?？萍挤诸愒u價指標(biāo)體系及評價要點》[2]《關(guān)于開展高等學(xué)?？萍荚u價改革試點的通知》[3]等指導(dǎo)性文件。學(xué)術(shù)評價改革，特別是人文社會科學(xué)評價的改革已經(jīng)成為學(xué)界討論的熱點話題[4-6]。在目前已有的學(xué)術(shù)評價體系中，科研產(chǎn)出類的評價指標(biāo)占有一定的比例。然而，傳統(tǒng)的基于科研產(chǎn)出的評價指標(biāo)由于存在諸如無法完全反應(yīng)論文真實質(zhì)量、引文時滯過長、不完全適用于人文社會科學(xué)評價等諸多弊端也常受到學(xué)界的詬病[7-9]。事實上，科研產(chǎn)出類指標(biāo)大多把注意力放在了產(chǎn)出的結(jié)果上，而較少有研究或評價實踐將注意力放在影響文章能否發(fā)表、擁有學(xué)術(shù)話語權(quán)的國際學(xué)術(shù)期刊編委上[10]。在這種背景下，傳統(tǒng)的只關(guān)注科研產(chǎn)出最終結(jié)果的評價指標(biāo)體系需要不斷補(bǔ)充和完善。

國際學(xué)術(shù)期刊編委在國際學(xué)術(shù)界有著重要的地位，他們保障著最終發(fā)表文章的學(xué)術(shù)品質(zhì)，被喻為期刊的把門人。編委的當(dāng)選多是基于自身較高的學(xué)術(shù)水平，在學(xué)界享有較高的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。這些基于同行評議選出的編委人才相比論文可能更能反映一國或一個機(jī)構(gòu)的科研實力[10]。如能從國際學(xué)術(shù)期刊把門人——期刊編委這一科研產(chǎn)出的前置因素視角進(jìn)行學(xué)術(shù)評價，分析其與傳統(tǒng)的科研產(chǎn)出評價指標(biāo)的相關(guān)性，探討指標(biāo)之間的關(guān)系特點，對于探索和完善中國現(xiàn)階段的學(xué)術(shù)評價體系，提高期刊的辦刊質(zhì)量及國際學(xué)術(shù)話語權(quán)水平無疑有著重要的理論與現(xiàn)實意義。

國外一些學(xué)者就大學(xué)擁有的編委數(shù)量與大學(xué)的科研產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)性實證檢驗。這些研究主要來源于經(jīng)管商學(xué)等領(lǐng)域。具體涉及的學(xué)科包括財政學(xué)[11-12]、市場營銷[13]、經(jīng)濟(jì)學(xué)[14-15]、管理學(xué)[16]、國際商學(xué)、傳播學(xué)[17]、酒店與旅游管理[18]等。事實上，現(xiàn)有文獻(xiàn)還存在以下兩點不足：第一，現(xiàn)有研究缺乏對大學(xué)的編委數(shù)量與反映大學(xué)科研產(chǎn)出影響力的指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性實證檢驗。學(xué)者們選擇科研產(chǎn)出指標(biāo)多為科研產(chǎn)出數(shù)量的指標(biāo)，而諸如篇均被引等反應(yīng)產(chǎn)出影響力的指標(biāo)則很少涉及[14]。第二，現(xiàn)有研究缺乏對大學(xué)編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性的全面而細(xì)致的刻畫?，F(xiàn)有研究多選取編委數(shù)量排名靠前的院校與其科研產(chǎn)出排名進(jìn)行分析，比較二者重疊的部分，或者計算兩類排名的相關(guān)系數(shù)，或基于OLS回歸計算編委數(shù)量對科研產(chǎn)出指標(biāo)的影響系數(shù)。然而選取編委數(shù)量排名靠前的院校，人們并不清楚編委數(shù)量排名中間及靠后的院?；蛘邚目傮w上看所有院校編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系。此外，OLS回歸度量的是自變量對因變量的“平均影響”，結(jié)果較為粗糙，缺乏對編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)二者關(guān)系細(xì)致深入的分析，例如大學(xué)的編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性在科研產(chǎn)出的不同條件分位點結(jié)果可能是不同的，因而存在一定的局限性。

本研究選擇在編委數(shù)據(jù)信息相對較為完整的經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科中進(jìn)行實證。針對以上兩點不足的分析，本研究選取國際上擁有經(jīng)濟(jì)學(xué)SSCI期刊編委的984所大學(xué)為樣本，首先通過OLS回歸對這些大學(xué)的編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性實證檢驗，以考察編委數(shù)量指標(biāo)的特點。然后通過分位數(shù)回歸方法詳細(xì)刻畫大學(xué)科研產(chǎn)出指標(biāo)位于條件分布不同位置時編委數(shù)量與這些科研產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性特點，以期能夠展現(xiàn)兩類指標(biāo)更為豐富的信息，進(jìn)一步深入了解編委數(shù)量作為評價指標(biāo)的特性，為完善中國學(xué)術(shù)評價指標(biāo)體系、提升中國期刊國際學(xué)術(shù)話語權(quán)水平提供相關(guān)信息。

二、研究方法

(一)數(shù)據(jù)收集

本研究首先以期刊引證報告JCR數(shù)據(jù)庫中的economics學(xué)科類別下的321本期刊作為本研究的樣本期刊(由于部分期刊不提供編委數(shù)據(jù)信息，實際獲取296本期刊)，在這些期刊的網(wǎng)站上手工獲取這些期刊的編委信息，并通過Excel的匯總統(tǒng)計功能計算每所擁有編委大學(xué)的編委數(shù)量[19]。最終獲取了984所大學(xué)的編委數(shù)量信息。

在此基礎(chǔ)上，筆者在Web of Science數(shù)據(jù)庫通過創(chuàng)建高級檢索式的方法獲取984所大學(xué)論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)四個指標(biāo)的數(shù)據(jù)。其中引文窗口選擇2008-2012年引文窗。此外，為了減少一些大學(xué)由于發(fā)文數(shù)量較少從而帶來篇均被引指標(biāo)的較大波動、獲取更加可靠的統(tǒng)計分析，我們在做編委數(shù)量與篇均被引指標(biāo)的回歸分析時，人為設(shè)定89篇的閥值(也即發(fā)文數(shù)量最多5所大學(xué)的論文數(shù)量平均值的10%)，將論文數(shù)量少于89篇的大學(xué)剔除，最終318所大學(xué)構(gòu)成了編委數(shù)量與篇均被引回歸分析的樣本。

(二)分位數(shù)回歸方法

普通最小二乘回歸(OLS)擬合因變量的條件均值與自變量之間的線性關(guān)系，而分位數(shù)回歸是通過因變量取不同分位點時(如30%或60%分位點)，對特定分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行估計。因此，它能詳細(xì)刻畫因變量位于條件分布不同位置時自變量對因變量的影響差異，能夠為我們提供編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)二者關(guān)系更為豐富的信息。

此外，普通回歸當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)尖峰或肥尾分布、異方差時，將不再具有最佳線性無偏估計的優(yōu)良性。一方面，由于本研究的變量中涉及總被引等引文數(shù)據(jù)，而引文數(shù)據(jù)通常具有非正態(tài)分布的性質(zhì)，在此種情況下，分位數(shù)回歸是一個較好的替代方法[20]；另一方面，本研究的樣本中共有984所大學(xué)之多，這些大學(xué)也有很大的差異，在很難獲取具體某一學(xué)科中諸如科研投入等一些影響科研產(chǎn)出的變量的情況下，遺漏的這些變量多數(shù)情況下會被加入到誤差項中，模型中存在異方差的可能性很大，分位數(shù)回歸可以避免普通回歸中誤差項同分布的嚴(yán)格假設(shè)，允許異方差的情況下對變量進(jìn)行分析。而異方差的存在也可能導(dǎo)致大學(xué)的編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)的相關(guān)性在科研產(chǎn)出條件分位點有所不同。因此，綜合以上因素分析，我們選擇分位數(shù)回歸模型。分位數(shù)回歸模型可表示如下：

(1)

Quantθ(μθi|xi)=0

(2)

限于篇幅，分位數(shù)回歸的具體技術(shù)可以參見相關(guān)文獻(xiàn)[21]。分位數(shù)回歸目前已經(jīng)在情報計量領(lǐng)域得到了一定程度的應(yīng)用[22; 23]。本研究所有的統(tǒng)計分析均通過運(yùn)用Eviews6.0軟件完成。

三、結(jié)果與討論

(一)OLS回歸結(jié)果

本研究以編委數(shù)量作為自變量，論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)分別作為因變量，首先進(jìn)行OLS回歸分析。各變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

表2給出了OLS回歸結(jié)果。表2顯示，編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)的回歸系數(shù)均為正，且均在1%的水平上顯著，表明經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)科中，大學(xué)的編委數(shù)量與大學(xué)的這4個科研產(chǎn)出指標(biāo)均具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系。然而從回歸方程的擬合優(yōu)度R2來看，其相關(guān)程度并不相同。其中編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次的相關(guān)性最高(R2分別高達(dá)81.8%和86.1%)，編委數(shù)量與h指數(shù)的相關(guān)性次之，也有著較高的相關(guān)性(R2為62.5%)，但是編委數(shù)量與更加反映科研產(chǎn)出影響力的篇均被引的相關(guān)性則相對較低(R2為28.1%)。

(二)分位數(shù)回歸結(jié)果

在OLS回歸結(jié)果中，我們發(fā)現(xiàn)編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次以及h指數(shù)三個回歸方程存在異方差(見表2中的White異方差檢驗)。異方差也可以由編委數(shù)量與科研產(chǎn)出指標(biāo)的散點圖看出，以編委數(shù)量和總被引頻次為例(圖1)發(fā)現(xiàn)：隨著編委數(shù)量的提高，總被引指標(biāo)呈現(xiàn)發(fā)散的趨勢，這是典型的異方差特征。R為根據(jù)OLS回歸結(jié)果擬合的回歸線，R1為相對較高分位點處的回歸線，而R2為相對較低分位點處的回歸線。三條不同斜率的回歸線也反映出編委數(shù)量與總被引的相關(guān)性在科研產(chǎn)出的不同條件分位點時可能并不相同。因此我們運(yùn)用分位數(shù)回歸方法進(jìn)一步探究編委數(shù)量與科研產(chǎn)出各指標(biāo)的相關(guān)性。

表2 OLS回歸結(jié)果

注: 編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)三個回歸方程中，標(biāo)準(zhǔn)誤差與t值為White異方差一致協(xié)方差方法校對后的值；*表示在1%的水平上顯著。

這里仍以編委數(shù)量作為自變量，論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)分別作為因變量，并將論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)各以5%為間隔，分為19個分位點。分位數(shù)回歸結(jié)果如表3(5%～50%)和表4(50%～95%)所示。

表3和表4結(jié)果顯示，編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)指標(biāo)在所有分位點均有著顯著的正向相關(guān)關(guān)系，且從擬合優(yōu)度R2來看，編委數(shù)量與論文數(shù)、總被引、h指數(shù)的相關(guān)性相對較高，與篇均被引的相關(guān)性相對較低，這和OLS回歸結(jié)果有著很好的印證。

更為重要的是，分位數(shù)回歸結(jié)果展現(xiàn)了更為豐富的信息：編委數(shù)量對論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)三個指標(biāo)的回歸系數(shù)呈現(xiàn)逐漸增大的趨勢，一所大學(xué)的論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)位于越高(低)分位點時，編委數(shù)量對它們的影響系數(shù)也越大(小)。編委數(shù)量與篇均被引的回歸系數(shù)在不同分位點也有所不同，但是在35%分位點后，回歸系數(shù)的變化不明顯。分位數(shù)回歸結(jié)果所展現(xiàn)的這些特點也可由圖2～圖5看出。

圖1 大學(xué)編委數(shù)量與總被引頻次異方差關(guān)系圖

注：橫坐標(biāo)為編委數(shù)量，縱坐標(biāo)為總被引頻次；R為OLS回歸線，R1為相對較高分位點處回歸線，R2為相對較低分位點處回歸線。

表3 分位數(shù)回歸結(jié)果 (percentiles 5%～50%)

注: 對每一個分位點，依次提供以下數(shù)據(jù)：回歸系數(shù)值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、P值。

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果 (percentiles 50%～95%)

注: 對每一個分位點，依次提供以下數(shù)據(jù)：回歸系數(shù)值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、P值。

由圖2～圖5中OLS回歸與分位數(shù)回歸結(jié)果的對比也發(fā)現(xiàn)：編委數(shù)量對論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)的回歸系數(shù)分別在35%分位點、55%分位點、30%分位點及以上時要高于OLS回歸的結(jié)果，而在上述三個分位點以下時要低于OLS回歸的結(jié)果；編委數(shù)量對于篇均被引的回歸系數(shù)在30%分位點及以下、60%、80%分位點時低于OLS回歸的結(jié)果，在其余分位點都要高于OLS回歸的結(jié)果。由此可見，分位數(shù)回歸呈現(xiàn)了OLS回歸無法觀測到的更加全面完整的信息。

圖2 論文數(shù)量分位數(shù)回歸與OLS回歸結(jié)果比較

注：橫坐標(biāo)為分位點，縱坐標(biāo)為編委數(shù)量對論文數(shù)量的回歸系數(shù)；水平虛線為OLS回歸結(jié)果，圓圈曲線為分位數(shù)回歸結(jié)果，曲虛線為其95%置信區(qū)間。

圖3 總被引頻次分位數(shù)回歸與OLS回歸結(jié)果比較

注：橫坐標(biāo)為分位點，縱坐標(biāo)為編委數(shù)量對總被引頻次的回歸系數(shù)；水平虛線為OLS回歸結(jié)果，圓圈曲線為分位數(shù)回歸結(jié)果，曲虛線為其95%置信區(qū)間。

圖4 篇均被引分位數(shù)回歸與OLS回歸結(jié)果比較

注：橫坐標(biāo)為分位點，縱坐標(biāo)為編委數(shù)量對篇均被引的回歸系數(shù)；水平虛線為OLS回歸結(jié)果，圓圈曲線為分位數(shù)回歸結(jié)果，曲虛線為其95%置信區(qū)間。

圖5h指數(shù)分位數(shù)回歸與OLS回歸結(jié)果比較

注：橫坐標(biāo)為分位點，縱坐標(biāo)為編委數(shù)量對h指數(shù)的回歸系數(shù)；水平虛線為OLS回歸結(jié)果，圓圈曲線為分位數(shù)回歸結(jié)果，曲虛線為其95%置信區(qū)間。

(三)討論

1.編委數(shù)量與各科研產(chǎn)出指標(biāo)形成顯著正相關(guān)的原因

OLS回歸與分位數(shù)回歸都表明大學(xué)的編委數(shù)量與各科研產(chǎn)出指標(biāo)具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系。兩類指標(biāo)形成顯著的正向相關(guān)關(guān)系可能有以下兩方面原因。首先從科研產(chǎn)出影響編委數(shù)量的方向上看，編委能夠當(dāng)選正是由于他們自己具有較高的科研產(chǎn)出能力。一些來自不同學(xué)科的實證也都證實編委具有較強(qiáng)的產(chǎn)出能力[24-27]。由此推廣到學(xué)校層面，一所大學(xué)科研產(chǎn)出的數(shù)量與影響力越高，這里面所蘊(yùn)含的編委數(shù)量越多的機(jī)率也應(yīng)該越大。再從編委數(shù)量影響科研產(chǎn)出的方向上看，一方面，編委可能基于自身較高的科研產(chǎn)出水平直接為本校貢獻(xiàn)了較多高影響力的科研產(chǎn)出；另一方面，一些學(xué)者認(rèn)為編委可能由于掌握著學(xué)術(shù)話語權(quán)的原因而影響著一所大學(xué)的科研產(chǎn)出，編委把握著期刊的研究主題、決定著文章能否發(fā)表，而與編委有著相同學(xué)術(shù)背景的學(xué)者可能與編委有著共同關(guān)注的研究主題、有著相類似的學(xué)術(shù)觀點和研究范式，由于這種研究主題、學(xué)術(shù)觀點、研究范式上的相似性和認(rèn)同感，與編委有著共同學(xué)術(shù)背景作者的文章可能相對容易得到發(fā)表[28-29]。

2.編委數(shù)量與篇均被引相關(guān)性相對較低的原因

編委數(shù)量與篇均被引的相關(guān)性相對較低與我們的預(yù)期有所不同，我們認(rèn)為可能和兩個指標(biāo)的性質(zhì)有一定關(guān)系。編委數(shù)量與大學(xué)規(guī)模有一定關(guān)系，規(guī)模大的大學(xué)自然編委數(shù)量要多一些，因此它和同樣反映規(guī)模的論文數(shù)量、兼顧反映規(guī)模與影響力的總被引頻次、h指數(shù)的相關(guān)性相對較高。而篇均被引指標(biāo)與規(guī)模無關(guān)，它更多地反映了一所大學(xué)的篇均影響，且可能對于一些規(guī)模較小的大學(xué)更為有利。我們即使對各大學(xué)的最少發(fā)文數(shù)量設(shè)置了閥值，但可能仍然無法完全消除這種規(guī)模上的影響。例如規(guī)模相對較大的牛津大學(xué)發(fā)文數(shù)量為845篇，編委數(shù)量有136人次，篇均被引僅為5.5，而規(guī)模相對較小的達(dá)特茅斯學(xué)院和布朗大學(xué)，兩所學(xué)校的發(fā)文數(shù)量分別只有139篇和175篇，兩校的編委數(shù)量分別為31人和40人，但是兩校的篇均被引卻分別高達(dá)10.78和10.34次。這些學(xué)校很難靠設(shè)置閥值來消除規(guī)模上的影響。

3.分位數(shù)回歸結(jié)果的解釋

分位數(shù)回歸結(jié)果表明一所大學(xué)的論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)位于越高(低)分位點時，編委數(shù)量對它們的影響系數(shù)也越大(小)，編委數(shù)量與篇均被引的影響系數(shù)在不同分位點也有所不同，為什么會有這樣的結(jié)果呢？正如我們在介紹分位數(shù)回歸時所說，使用分位數(shù)回歸方法正是考慮到一些遺漏的變量會產(chǎn)生異方差，正是這些遺漏的變量影響著大學(xué)科研產(chǎn)出的條件分布，從而造成編委數(shù)量與科研產(chǎn)出的相關(guān)性在科研產(chǎn)出的不同條件分位點有所不同(圖1)。因此，要分析不同分位點的不同結(jié)果，就要分析這些遺漏影響大學(xué)科研產(chǎn)出的因素。這些因素可能有：編委自身科研水平的差異、科研投入的影響、科研政策的影響。

首先，如果將編委視作一種投入的話，我們并沒有對編委這一因素本身進(jìn)行區(qū)分。不同的編委，他們自身的科研產(chǎn)出水平可能有很大差異，即使投入相同的編委數(shù)量，但是因為編委自身的科研產(chǎn)出水平的不同，他們對科研產(chǎn)出的影響也會有所不同。編委的科研產(chǎn)出水平越高，越能為本校貢獻(xiàn)更多的論文和被引頻次，因此，一所大學(xué)擁有越多科研產(chǎn)出水平較高(低)的編委，該校越有可能位于科研產(chǎn)出條件分布的高(低)分位點。 第二，科研投入是影響科研產(chǎn)出非常重要的變量。由于大學(xué)某一具體學(xué)科中的科研投入數(shù)據(jù)較難獲得，我們沒有把科研投入這一影響大學(xué)科研產(chǎn)出的重要變量納入到模型中，因此可能造成了大學(xué)編委數(shù)量與科研產(chǎn)出的關(guān)系在科研產(chǎn)出的不同條件分位點的結(jié)果有所不同?？蒲型度胼^多(少)的大學(xué)越有可能位于科研產(chǎn)出條件分布的高(低)分位點。第三，相關(guān)的科研政策也是影響一所大學(xué)科研產(chǎn)出的重要因素之一。例如一些研究型大學(xué)關(guān)于發(fā)表SCI和SSCI論文的獎勵政策以及博士生畢業(yè)發(fā)表SCI和SSCI論文的硬性規(guī)定可能也會使得這些高校的論文數(shù)量相對較多，我們也限于科研政策較難量化而沒有把這一因素納入到模型中。各大學(xué)科研政策的不同可能也是造成大學(xué)編委數(shù)量與科研產(chǎn)出的相關(guān)性在科研產(chǎn)出的不同條件分位點有所不同的原因。

4.編委數(shù)量作為評價指標(biāo)的優(yōu)勢與不足

論文數(shù)量、被引等指標(biāo)應(yīng)用于科研評價已經(jīng)較為成熟。編委數(shù)量與這些已經(jīng)較為成熟的計量學(xué)指標(biāo)有著顯著的正相關(guān)性且相關(guān)性較高，說明編委數(shù)量也是較為合理可靠的指標(biāo)。當(dāng)然編委數(shù)量與篇均被引指標(biāo)相關(guān)性較低也說明編委數(shù)量指標(biāo)并不能完全取代篇均被引，編委數(shù)量指標(biāo)也有著自身的特點。編委數(shù)量作為評價指標(biāo)有著以下兩點優(yōu)勢：第一，被引作為評價指標(biāo)有著一些難以克服的缺點，比如不能完全反應(yīng)論文質(zhì)量、引文窗口的選擇較為復(fù)雜等。而使用同樣可以反映科研實力的編委數(shù)量指標(biāo)則不存在上面這些問題。第二，人文社會科學(xué)相比自然科學(xué)評價更為復(fù)雜，以發(fā)表論文為評價基礎(chǔ)可能更適合于自然科學(xué)學(xué)科，在強(qiáng)調(diào)人文社會科學(xué)評價標(biāo)準(zhǔn)多元化的今天，基于學(xué)者長期學(xué)術(shù)聲譽(yù)建立起的編委數(shù)量指標(biāo)也可以為人文社會科學(xué)評價提供一個新的思路。而編委數(shù)量作為評價指標(biāo)的不足之處可能在于相應(yīng)的編委數(shù)據(jù)庫還比較缺乏，在目前的評價實踐中，數(shù)據(jù)的獲取有一定難度。

四、結(jié)論

本研究從國際學(xué)術(shù)期刊編委的視角出發(fā)，以經(jīng)濟(jì)學(xué)296本SSCI期刊中擁有編委的984所大學(xué)作為樣本，對這些大學(xué)的編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)等科研產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行了相關(guān)性的實證檢驗。主要得出以下結(jié)論。

第一，編委數(shù)量作為評價指標(biāo)合理可靠，可作為科研產(chǎn)出類指標(biāo)的有益補(bǔ)充，完善目前的學(xué)術(shù)評價體系。

編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、篇均被引、h指數(shù)均有著顯著的正向相關(guān)關(guān)系，且編委數(shù)量與論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)相關(guān)性較高。這說明編委數(shù)量與這些較為成熟的評價指標(biāo)具有相似性，編委數(shù)量作為評價指標(biāo)也較為合理可靠。編委數(shù)量指標(biāo)也有著相比引文類指標(biāo)的一些優(yōu)勢，今后可考慮將編委數(shù)量指標(biāo)作為一種較為簡單便捷的學(xué)科評價指標(biāo)與論文數(shù)量、總被引頻次等指標(biāo)相互補(bǔ)充借鑒。編委數(shù)量與篇均被引也有著顯著的正向相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)性相對較低。這說明編委數(shù)量指標(biāo)還不能完全取代篇均被引評價指標(biāo)，編委數(shù)量指標(biāo)也有著自身的特點。今后可以根據(jù)評價的具體需要，將編委數(shù)量與篇均被引等指標(biāo)共同構(gòu)成學(xué)科評價的參照系，以完善目前的學(xué)術(shù)評價體系。特別是在人文社會科學(xué)評價日益多元化的今天，以國際學(xué)術(shù)期刊編委數(shù)量作為評價指標(biāo)也為我們提供了一個新的思路。

同時，這一結(jié)論也啟示我們，作為科研產(chǎn)出前置因素的期刊把門人——期刊編委與最終的科研產(chǎn)出成果兩者有著緊密的聯(lián)系，不可偏廢。在中國大學(xué)科研產(chǎn)出影響力還與世界發(fā)達(dá)國家存在差距、學(xué)術(shù)話語權(quán)在國際上還處于弱勢地位的背景下，研究型大學(xué)可以鼓勵支持本校的優(yōu)秀學(xué)者積極擔(dān)任國際期刊編委，同時注重加強(qiáng)國際學(xué)術(shù)話語傳播平臺——國際期刊的建設(shè)，以增加研究型大學(xué)的國際學(xué)術(shù)話語力量。

第二，分位數(shù)回歸展現(xiàn)了更為豐富的信息，對于位于不同分位點的大學(xué)，評價標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)有所不同。

分位數(shù)回歸為我們展現(xiàn)了更為豐富的信息：當(dāng)一所大學(xué)的論文數(shù)量、總被引頻次、h指數(shù)指標(biāo)位于越高(低)分位點時，編委數(shù)量對它們的影響系數(shù)也越大(小)，編委數(shù)量與篇均被引指標(biāo)的影響系數(shù)在篇均被引的不同分位點也有所不同。從評價的角度看，對于位于科研產(chǎn)出高分位點的大學(xué)，他們投入一定的編委數(shù)量后，所應(yīng)達(dá)到的科研產(chǎn)出水平與位于較低分位點的大學(xué)所應(yīng)達(dá)到的科研產(chǎn)出水平應(yīng)該是不一樣的，評價應(yīng)根據(jù)大學(xué)的實際情況進(jìn)行分類評價，防止科研評價“一刀切”的現(xiàn)象。此外，如果將編委人才視作一種科研人才投入的話，對于論文數(shù)量、總被引、h指數(shù)位于較高分位點的大學(xué),投入編委人才的回報也越大，這些大學(xué)可以充分利用科學(xué)界的馬太效應(yīng)，積極促成編委人才與科學(xué)研究成果二者的積極良性循環(huán)互動。

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(責(zé)任編輯 彭建國)

The correlation between the number of international journal editorial board members and the indicators of scientific output: Taking 984 world universities in economic subject for example

WANG Xing

(GraduateSchoolofEducation,ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai200240,P.R.China)

Editorial board members play an important role in controlling academic discourse. Analyzing the correlation between the number of editional board members and the scientific output indicators of universities would help in improving the current academic evaluation system. This study used a sample of 984 universities having SSCI editorial board members in economics and the quantile regression method to characterize the correlation between the number of editorial board members and the scientific output indicators of these universities. The results suggest that the number of editorial board members is positively and significantly related to the scientific output ( the number of articles,total number of citations,citations per paper and h index,respectively) of these universities; A deeper analysis conducted using quantile regression indicates that the coefficient of the number of editorial board members on the indicators of scientific output (the number of articles,total number of citations and h index ) is greater (smaller) when the university is at a higher (lower) quantile of the conditional distribution of these scientific output indicators; the coefficient of the number of editorial board members on the citations per paper is different when the university is at different quantiles of the conditional distribution of the citations per paper. We recommend that the number of editorial board members could be used as a beneficial supplement to indicators based on scientific output to improve the current academic evaluation system.

editorial board members; scientific output; academic evaluation; quantile regression

10.11835/j.issn.1008-5831.2017.01.007

Format: WANG Xing.The correlation between the number of international journal editorial board members and the indicators of scientific output[J].Journal of Chongqing University(Social Science Edition),2017(1):61-71.

2016-04-27

王興(1983-)，男，山西財經(jīng)大學(xué)信息管理學(xué)院教師，上海交通大學(xué)高等教育研究院博士研究生畢業(yè)，主要從事科學(xué)計量學(xué)及科研評價研究。

G255.2

A

1008-5831(2017)01-0061-10

歡迎按以下格式引用：王興. 國際學(xué)術(shù)期刊編委數(shù)量與科研產(chǎn)出評價指標(biāo)的相關(guān)性研究[J].重慶大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2017(1):61-70.