李 星 李端明

基于DEA-Tobit兩步法的學(xué)術(shù)圖書交流效率評價研究

李 星 李端明

（西南科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 四川綿陽 621010）

傳統(tǒng)學(xué)術(shù)圖書的評價主要以書評為主，由于量大而雜，使得學(xué)術(shù)圖書的評價難以開展。本文考慮運用DEA方法評價學(xué)術(shù)圖書交流效率的可能性，對于學(xué)術(shù)圖書的發(fā)展具有重要意義。首先，通過分析現(xiàn)有學(xué)術(shù)圖書的評價方法，提出學(xué)術(shù)圖書交流效率評價的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。其次，以圖書館學(xué)術(shù)圖書為例進行DEA方法分析，得到圖書交流效率。最后，運用Tobit模型分析影響學(xué)術(shù)圖書交流效率的因素。通過實證分析，發(fā)現(xiàn)圖書館學(xué)術(shù)圖書知識交流效率差別較大，多數(shù)圖書呈現(xiàn)交流無效的狀態(tài)，圖書交流效率與圖書著者發(fā)表圖書的篇均被引次數(shù)有較大關(guān)系。基于DEA-Tobit方法能為學(xué)術(shù)圖書評價機構(gòu)提供方法借鑒和理論依據(jù)。

學(xué)術(shù)圖書；效率評價；DEA-Tobit

學(xué)術(shù)圖書作為科技文獻(xiàn)的一部分，是科研成果產(chǎn)出的重要體現(xiàn)，在學(xué)科發(fā)展中充當(dāng)著不可或缺的角色，圖書出版量的迅猛發(fā)展給圖書評價帶來了不少問題，在圖書總量如此之多的環(huán)境下，挑選、利用、評價圖書變得不再容易。傳統(tǒng)圖書評價以出版社評價和書評為代表，主要以圖書裝幀、質(zhì)量、銷量和編輯校對為主，但這些也主要是針對大眾書籍，對于學(xué)術(shù)圖書的評價，開展非常少。學(xué)術(shù)圖書的評價，是高校圖書館館藏采購、科研人員獲取利用的重要參考，對于普通讀者的利用也有著十分重要的意義?；趯W(xué)術(shù)圖書的這些特性，本文擬從學(xué)術(shù)圖書的交流效率入手，研究學(xué)術(shù)圖書在傳播過程中的交流效率，以此來評價學(xué)術(shù)圖書，對于我國學(xué)術(shù)圖書的動態(tài)發(fā)展和圖書館館藏采購以及出版單位的發(fā)行工作提供一定的決策參考。

一、學(xué)術(shù)圖書評價研究現(xiàn)狀

文獻(xiàn)計量學(xué)使科研評價實現(xiàn)了量化的可能，學(xué)術(shù)論文、期刊的評價研究推動計量指標(biāo)的發(fā)展。學(xué)術(shù)圖書種類繁多、數(shù)量巨大，因此，評價數(shù)據(jù)不易獲取，交流利用效率難以衡量，但目前的研究也在不斷推進，主要是從評價指標(biāo)和評價方法進行研究嘗試。

（一）基于評價指標(biāo)的研究

引文分析即通過圖書被引量等指標(biāo)對圖書進行影響力評價，與期刊評價不同，圖書引文分析指標(biāo)相對較少，且指標(biāo)數(shù)據(jù)不易獲取，通常以圖書被使用、被利用和被引用的數(shù)量為主。在2009年，K.Kousha和M.Thelwall就對Google Book Search做出分析，發(fā)現(xiàn)該平臺在人文社科類圖書中有較廣泛的數(shù)據(jù)源，對于人文社科類圖書評價效果更好[1]。2017年，他們又對Goodreader的評價指標(biāo)能否評價圖書做出研究，通過與BKCI和Scopus的對比研究，發(fā)現(xiàn)Goodreader在人文社科和藝術(shù)領(lǐng)域能夠提供更為廣泛的圖書影響力指標(biāo)數(shù)據(jù)[2]。但更多學(xué)者是針對Altmetrics的指標(biāo)進行研究的，韓雨彤等利用BKCI和Altmetric.com平臺獲取生物化學(xué)和化學(xué)等五個學(xué)科學(xué)術(shù)圖書的被引頻次和在線書評指標(biāo)，并將這兩項指標(biāo)進行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)被引頻次與Altmetrics指標(biāo)的相關(guān)性較低，Altmetrics能夠為圖書在社交網(wǎng)站上的影響力提供數(shù)據(jù)支持[3]，但該研究是針對英文圖書的評價，具有一定的局限性。

（二）基于評價方法的研究

圖書評價方法中，書評是最原始的一種，主要從主觀角度對該書的科學(xué)性、規(guī)范性和創(chuàng)新性進行評價，但隨著技術(shù)的發(fā)展，書評也有了新的內(nèi)涵。Liu Weishu等通過Web of Science的科學(xué)引文、社科引文和人文藝術(shù)引文索引平臺，對2006年-2015年間三大平臺的書評模式進行實證研究，發(fā)現(xiàn)書評在人文社科領(lǐng)域較常見，自科領(lǐng)域比較少，而書評內(nèi)容主要由英美國家作者貢獻(xiàn)，中國和日本學(xué)者不太可能提供[4]。J.Gorraiz和C.Gumpenberger等通過實證研究證實盡管一本書的書評量和引文量在不同領(lǐng)域間的相關(guān)性不大，但有書評的書平均引文量也更高，因此，書評可作為BKCI（圖書引文索引）的評價指標(biāo)[5]。書評之外，也有不少學(xué)者提出運用不同領(lǐng)域的方法來評價學(xué)術(shù)圖書的可能性。何峻等采用層次分析法、專家調(diào)查法和模糊隸屬度等方法建立了中文圖書評價體系，并實證應(yīng)用于1949年-2004年出版的中文圖書，確定其中的核心圖書和擴展圖書[6]。Zhou Qingqing和Zhang Chengzhi等通過多粒度挖掘亞馬遜上學(xué)術(shù)書籍的在線評論，利用熵值法對書籍的正負(fù)面評論信息進行計算整合，得到學(xué)術(shù)圖書的影響力評分，并與傳統(tǒng)引文分析結(jié)果相對比，認(rèn)為在線書評能夠?qū)W(xué)術(shù)圖書的影響力進行分析，是未來學(xué)術(shù)圖書評價的發(fā)展方向[7]。

無論基于評價方法分析或者基于指標(biāo)分析，對于學(xué)術(shù)圖書的評價方法仍有很多值得探索的地方，但是尚未考察學(xué)術(shù)圖書交流的投入產(chǎn)出效率，運用DEA方法在學(xué)術(shù)期刊、社會網(wǎng)絡(luò)信息交流、高校圖書館服務(wù)質(zhì)量績效等方面已經(jīng)較為成熟，如陳琨等用DEA模型對學(xué)術(shù)期刊的表現(xiàn)力進行評價，對出版期數(shù)、引文密度、被引半衰期等指標(biāo)的適用性進行討論，通過最后的結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)DEA-Malmquist方法適用于期刊評價[8]。劉虹等人采用DEA-VRS模型對政務(wù)微博信息交流效率進行評價研究，并通過冗余分析為政務(wù)信息交流效率改進提出建議[9]。

上述研究中，大多是從學(xué)術(shù)圖書的評價指標(biāo)和評價方法進行評價的，研究成果較為豐富但也存在不足之處。圖書評價工作是為學(xué)者引用圖書、讀者利用圖書、圖書館采購圖書以及出版社發(fā)展服務(wù)的，圖書評價應(yīng)當(dāng)圍繞這幾點要求，明確評價目的，采取合適的方法，而不是一味的擴展新指標(biāo)、采取新方法，導(dǎo)致評價結(jié)果顧此失彼。鑒于DEA方法在學(xué)術(shù)期刊和論文評價上有較多的成功運用。因此，本文嘗試從學(xué)術(shù)圖書傳播交流中的效率入手，以分析影響圖書傳播效率的因素為目的，采用DEA-Tobit兩步法對學(xué)術(shù)圖書的交流效率進行評價和分析，為學(xué)術(shù)圖書提高傳播交流效率提供參考。

二、研究方法及指標(biāo)構(gòu)建

（一）DEA分析法

本文采用的研究方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和Tobit回歸模型。DEA分析法是對同一部門多投入、多產(chǎn)出的決策單元（DMU）進行效率評價的方法，其評價結(jié)果表現(xiàn)為產(chǎn)出對投入的比率，效率值為1的即表示有效，小于1即為無效。本文采用DEA方法對學(xué)術(shù)圖書進行效率評價，即通過圖書投入和產(chǎn)出的比率衡量圖書傳播過程中的交流效率。采用DEA方法中的CCR模型，具體如下：

（二）Tobit模型

本文采用Tobit模型進行學(xué)術(shù)圖書的影響因素分析，構(gòu)建回歸方程，探究影響學(xué)術(shù)圖書交流效率的因素。Tobit模型是Tobin于1958年提出的因變量受限的模型[10]，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型。由于DEA模型所得效率值均在0-1之間，采用普通最小二乘法進行回歸會產(chǎn)生效率值偏向0的可能，Tobit模型能夠彌補最小二乘法回歸帶來的參數(shù)偏差問題。Tobit模型具體如下：

（三）指標(biāo)構(gòu)建

學(xué)術(shù)圖書的交流效率主要由學(xué)術(shù)圖書傳播過程中的引用和利用等行為產(chǎn)生，學(xué)術(shù)圖書從發(fā)行、購買、利用到引用的一系列過程都可看作是學(xué)術(shù)圖書傳播交流的過程。本文從學(xué)術(shù)圖書的交流效率入手，考察學(xué)術(shù)圖書傳播交流過程中的投入和產(chǎn)出及效率。其中圖書投入指標(biāo)可從圖書發(fā)行量、出版社、作者等方面考慮，而產(chǎn)出指標(biāo)則可設(shè)置為圖書的被引次數(shù)、評論量、館藏量及圖書銷量等。具體的投入產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)置如下：

在表1中，投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)分別參考了部分國內(nèi)外專家學(xué)者對于圖書評價的指標(biāo)研究。投入指標(biāo)主要考察圖書著者和圖書出版社兩方面，作者傳播能力和出版社傳播能力對于圖書的交流傳播過程有導(dǎo)向作用，會影響圖書從被查詢、購買到利用的全過程。其中作者發(fā)表圖書數(shù)量代表了圖書著者的學(xué)術(shù)產(chǎn)出能力，圖書篇均被引次數(shù)代表了該作者學(xué)術(shù)著作的被引情況，出版社獲獎次數(shù)和出版社創(chuàng)辦時間以及圖書版本印次從三方面衡量了出版社的出版水平、出版能力和圖書發(fā)行量。產(chǎn)出指標(biāo)則是從圖書傳播能力入手，考察圖書發(fā)行后，被查詢、獲取、購買、利用、反饋等一系列過程中的傳播能力，指標(biāo)分別設(shè)置為圖書被引頻次、館藏數(shù)量、網(wǎng)絡(luò)銷量、在社交網(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)購書平臺的評論數(shù)量和評價分?jǐn)?shù)以及在微博的提及次數(shù)。由于圖書的實體銷量數(shù)據(jù)難以獲取，本文只考慮了圖書的網(wǎng)絡(luò)銷量，評論數(shù)量和評論星級是考察圖書在網(wǎng)絡(luò)購書平臺和社交網(wǎng)站的評價信息和被利用的情況，微博提及次數(shù)則衡量了圖書在社交平臺的傳播能力。

表1 學(xué)術(shù)圖書效率評價指標(biāo)體系

為對本文所設(shè)指標(biāo)進行驗證，本文選取了293本圖書進行實證分析并進行指標(biāo)的代表性檢驗。通過主成分分析，發(fā)現(xiàn)KMO值為0.744>0.5，說明變量之間相關(guān)性顯著。表2為主成分解釋的總方差表，通過表格可以看到累積方差貢獻(xiàn)率為81.591%，并且提取7個公因子可以代表81.591%的原始變量，能夠基本反應(yīng)原始數(shù)據(jù)信息，指標(biāo)設(shè)計合理。

表2 解釋的總方差表

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)收集

針對已有研究多數(shù)選擇英文圖書進行探索研究的現(xiàn)狀，本文的評價對象是中國引文數(shù)據(jù)庫，選取自2000年-2018年19年間出版并被期刊、學(xué)位論文和會議論文所引用的學(xué)術(shù)圖書，中圖分類號為G250，檢索結(jié)果共有332本學(xué)術(shù)圖書。刪除其中部分譯制的外文圖書、部分檢索不到相關(guān)指標(biāo)信息的圖書，剩余293本學(xué)術(shù)圖書為本文的研究對象。

各個指標(biāo)信息均可檢索獲得，作者發(fā)表圖書總數(shù)和收藏館數(shù)由讀秀平臺獲取，作者篇均被引次數(shù)和圖書的被引頻次由CNKI檢索得到，出版社獲獎可通過Web網(wǎng)頁檢索得到，評論數(shù)和評星數(shù)通過檢索每本書在當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、亞馬遜和豆瓣網(wǎng)的評價數(shù)量和評星級數(shù)即可，版本印次可通過圖書的CIP號查詢得到。表3為部分學(xué)術(shù)圖書的指標(biāo)數(shù)據(jù)（因篇幅有限，未展示全部數(shù)據(jù)，后文同）。

表3 圖書館類學(xué)術(shù)圖書各項指標(biāo)數(shù)據(jù)

（二）DEA分析

DEA方法的優(yōu)點之一是無需對指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱處理，因此上表數(shù)據(jù)可直接進行DEA分析。本文采用DEA-Solver5.0軟件對學(xué)術(shù)圖書交流效率進行分析，得到各個學(xué)術(shù)圖書相對效率值結(jié)果如下表4所示。

表4 圖書館學(xué)學(xué)術(shù)圖書交流相對效率值數(shù)據(jù)

表5 圖書館學(xué)學(xué)術(shù)圖書交流相對效率值統(tǒng)計特征

由表4、表5可知，圖書館學(xué)學(xué)術(shù)圖書交流效率的平均綜合效率為0.5410，平均技術(shù)效率為0.6870，平均規(guī)模效率是0.7875，綜合效率有效的學(xué)術(shù)圖書有24本，占此次研究對象的8.19%，技術(shù)效率有效的圖書有110本，占研究對象的37.54%，而三種效率同時有效的學(xué)術(shù)圖書也只有24本，說明此24本圖書的交流效率達(dá)到最高，交流過程最好。

（三）K-均值聚類分析

利用SPSS20，以2000年-2018年19年間出版并被期刊、學(xué)位論文和會議論文所引用的學(xué)術(shù)圖書的規(guī)模效率和純技術(shù)效率為聚類變量。在對所有的評價決策單元進行K-均值聚類法進行Q型聚類，在聚類設(shè)定3和4的情況下，分析最終聚類中心，發(fā)現(xiàn)聚類系數(shù)為4時，分類特征較明顯，其最終聚類中心如表6所示。

表6 最終聚類中心

在表6中可以看出，第一類型的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較高，因此交流效率較高；第二類的純技術(shù)效率明顯高于規(guī)模效率，因此屬于技術(shù)高效型的圖書；第三類是規(guī)模效率比純技術(shù)效率要高，因此屬于規(guī)模效率型；而第四類的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都較低，因此可定義為低效型圖書。

根據(jù)分析結(jié)果的效率情況，可將這293本圖書進行交流效率的等級劃分，如表7所示。

表7 圖書館學(xué)學(xué)術(shù)圖書交流相對效率類型歸屬

第一類是高效型，即效率值都為1的圖書，這些圖書在投入一定的情況下，產(chǎn)出達(dá)到最優(yōu)，也即其交流效率達(dá)到最優(yōu)。

第二類是規(guī)模高效型，即技術(shù)效率有效，規(guī)模報酬遞增的圖書。在指標(biāo)數(shù)據(jù)表中這三本圖書的投入指標(biāo)都相對較小，作者發(fā)表圖書總數(shù)均為1，平均篇均被引次數(shù)為10，平均出版社獲獎次數(shù)為0.3，但產(chǎn)出指標(biāo)中，其館藏數(shù)量處于中間水平，因此，可以增加此類書的投入規(guī)模，以此提高效率值。

第三類是技術(shù)高效型，即技術(shù)效率有效但規(guī)模報酬遞減的圖書，說明此等級的圖書投入規(guī)模較大，但產(chǎn)出并沒達(dá)到投入的相應(yīng)水平，造成DEA無效，此類圖書的作者發(fā)表圖書總數(shù)較多，但每本圖書的被引頻次、利用率及受關(guān)注度并不高。

第四類是低效型，即DEA無效且規(guī)模報酬遞減的圖書，這些圖書是投入與產(chǎn)出不相符的圖書，說明這些圖書的傳播效率是無效的，絕大部分圖書的作者只發(fā)表過一本圖書，如果不是教輔用書，則關(guān)注度會更少，影響幅度也更小，使用人群基本固定在科研人員和單位。

（四）Tobit模型構(gòu)建及分析

上文對圖書館學(xué)術(shù)圖書的交流效率有效性進行了測算，但DEA分析僅能判斷圖書的傳播交流是否有效，對影響圖書傳播交流效率的因素?zé)o法判斷。Tobit模型能夠?qū)π视绊懸蛩剡M行分析和計算，本文以DEA分析結(jié)果中的技術(shù)效率值為依據(jù)，將學(xué)術(shù)圖書的效率值作為Tobit模型的因變量，以投入要素的影響因素作為自變量進行回歸，即自變量分別為圖書版本印次、出版社獲獎次數(shù)、出版社創(chuàng)辦時間、作者發(fā)表圖書總數(shù)、作者發(fā)表圖書的篇均被引頻次。由此，Tobit模型構(gòu)造如下：

（3）

（五）Tobit分析結(jié)果

本文采用STATA15.0對Tobit模型進行分析，結(jié)果如下表6所示。

表6 Tobit結(jié)果

結(jié)語

學(xué)術(shù)圖書的交流效率評價及影響因素分析對于學(xué)術(shù)圖書質(zhì)量的提高、圖書館的館藏購入、出版社的出版工作和科研人員的利用都有著重要參考價值。本文采用DEA效率分析和Tobit影響因素分析模型對圖書館學(xué)部分學(xué)術(shù)圖書進行了效率評價分析，得到以下結(jié)論：

圖書館學(xué)領(lǐng)域被引用的圖書中，絕大部分圖書是達(dá)不到知識交流有效的，293本圖書中只有24本圖書交流有效，占總數(shù)的9%，圖書的廣泛傳播還有待提高。

學(xué)術(shù)期刊和論文的評價方法和體系日趨完善，而圖書的評價理論和方法還有待完善。評價指標(biāo)、評價工具、評價方法等實踐性的具有公信力的評價方法還有待研究。

根據(jù)以上研究結(jié)論的分析，提出一些建議：

加強圖書數(shù)據(jù)采集和聚合平臺的建設(shè)。國外有較多穩(wěn)定的數(shù)據(jù)獲取平臺，但國內(nèi)對于期刊和論文的數(shù)據(jù)較為集中，因此，加強對人文社科和自然科學(xué)的圖書數(shù)據(jù)進行搜集和整合，能更好的滿足對應(yīng)學(xué)科的學(xué)術(shù)研究，取得更大的突破。

深入對各學(xué)科的圖書進行質(zhì)量評價。各學(xué)科的圖書知識結(jié)構(gòu)差異性很大，因此深入對某一個學(xué)科的圖書進行評價研究，對學(xué)科知識體系的完善和研究會有推動作用。

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Efficiency Evaluation of Academic Book Exchange Based on Clustering and DEA-Tobit Two-Step Method

LI Xing1，LI Duan-ming2

（School of Economics and Management，Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621010，Sichuan,China）

[Purpose/significance] Traditional academic books are mainly evaluated by book review. Due to its large amount and complexity，the evaluation of academic books is difficult to carry out. This paper considers the possibility of using DEA method to evaluate the exchange efficiency of academic book，which is of great significance for the development of academic books. [Method/Process] Firstly，by analyzing the evaluation methods of existing academic books，the input and output indicators of academic book communication efficiency evaluation are proposed. Secondly，taking the academic books of library science as an example to analyze the DEA method，the efficiency of book exchange can be approached. Finally，the Tobit model is used to analyze the factors affecting the efficiency of academic book communication. [Result/Conclusion] Through empirical analysis，it is found that the efficiency of knowledge exchange in academic books of library science is quite different. Most books show a state of ineffective communication，and the efficiency of book exchange has a great relationship with the number of articles published by books authors. Based on the DEA-Tobit method，it can provide methodological reference and theoretical basis for academic book evaluation institutions.

academic book，efficiency evaluation，DEA-Tobit model

G25

A

1672-4860（2019）06-0098-07

2019-08-07

李星（1993-），四川眉山人，碩士在讀。研究方向：用戶畫像和評價研究。

李端明（1964-），廣東汕尾人，碩士，教授。研究方向：管理信息系統(tǒng)與商務(wù)智能。

教育部“突發(fā)災(zāi)害應(yīng)急物資籌集支持網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化策略研究”（項目編號：16YJC630040）的階段性研究成果。