不同学科期刊影响因子的标准化范文

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近些年期刊影响因子不论是在国内还是在国外都已经被越来越多地应用到科研工作的评价、图书馆期刊收藏和科研管理等工作中。特别是在科研管理方面，由于没有更加准确且易于操作的量化指标作为评价标准，有相当多的大学和科研单位将科研人员所在期刊的影响因子作为评价其论文质量的标准，以此来推定某一科研单位或科研人员的工作绩效，甚至根据影响因子确定物质奖励的额度。例如，泰国的研究基金组织TRF（ThailandResearchFund）就是把影响因子作为衡量科研人员的工作质量的标准和从而决定对相关科研人员的资助和奖励；在德国和意大利，普遍把影响因子作为对科研人员进行奖励和职位提升的标准之一；在匈牙利和和荷兰，期刊影响因子也被以变通的形式加以应用[1]。在中国，期刊影响因子也逐渐被应用于国家科学基金项目的评估、科研人员科研成果的奖励直至高校研究生学位的申请等。影响因子已经不可否认地成了人们对期刊进而对科研群体和个人进行评价的重要指标之一。

期刊影响因子应用于科研绩效评价中的正面意义是不可质疑的，它使得对科技成果的评价有了可依据的比较客观的量化指标，克服了传统上野同行评议冶的主观因素干扰太多的弊端，一定程度上遏制了拉关系走后门等学术腐败现象，促进了高质量论文的产出。但是，由于不同的专业和领域范围、论文和期刊的不同类型、期刊的大小、期刊出版时滞等因素都对期刊的影响因子值的大小有很大影响，特别是不同学科和专业的期刊的影响因子差别很大，一个活跃学科（如心理学）诸期刊中的最小影响因子可能与不活跃学科（如文学）诸期刊中的最大影响因子值相当，显然不能就此说心理学期刊的学术水平高于文学期刊。以传统的计算办法得出的期刊影响因子在学科间不具备可比性。但是现实的情况是很多综合性大学以及一些科研单位的教学和科研工作包含了多个学科，对这些不同学科的部门和人员如果不加区别地应用期刊影响因子进行评定显然有失公允。因此，当需要对分属不同学科期刊进行比较时，对期刊影响因子进行标准化处理就显得十分必要。

1对期刊影响因子进行标准化的方法

从20世纪90年代开始，随着影响因子的应用，国内外已经有很多学者注意到它的局限性，特别是对不同学科的期刊用影响因子的大小进行评比很不科学，因此有一些学者包括期刊影响因子创始人加菲尔德本人先后提出了一些对期刊影响因子进行标准化的方法，用于跨学科评价期刊。从发表的文献看，为了跨学科评价，对期刊影响因子进行标准化的方法主要有以下几种院（1）B.K.Sen1992年提出拿每个期刊的影响因子除以该刊所在类目的最高的期刊影响因子的值[2]（计算公式略）。（2）Marshakiva-Shaikevich1996年提出用某一期刊的影响因子除以该期刊所在类目前5种期刊影响因子最高的平均值[3]（计算公式略）。（3）2004年NarongritSombatsompop提出了另外一种比较复杂的标准化方式。（4）国内熊小英则提出把某一期刊的影响因子与该期刊所在学科的平均期刊影响因子的比值作为期刊跨学科比较的参考[4]。

2数据与方法

为了测试这两种影响因子标准化方法的效果，采用2015年叶中国学术期刊影响因子年报曳中的数据，以下简称CNKI影响因子。从人文社会科学和自然科学与工程技术中各选择了5个学科，共10个学科，分别是野B84心理学冶野C93管理学冶野D9法律冶野I文学冶野B9宗教冶野P4大气冶野O1数学冶野R78口腔医学冶野S2农业工程冶野TE石油天然气工业冶，每个选择3种期刊，分别是影响因子排名第一的期刊（a组），排名居中的期刊（b组）和排名末位（c组）的期刊，查找到它们的CNKI影响因子，它们所在类别的期刊数量，该类别期刊的平均影响因子，然后根据上面的算法分别算出这30种期刊的A氏影响因子和熊氏影响因子，列表如附表。

3结果与讨论

从附表可以看出，对于每个学科中排名第一的期刊，它们的A氏影响因子相同，都是1，这也就是说，按照A氏标准化方法，在跨学科进行比较时，每个学科中排名最靠前的期刊都是相等的，不管它们原来的影响因子相差多大，以本文中的数据为例，在这10个类别中，CNKI影响因子最高的期刊是叶中国法学曳，其影响因子值为6.774，最低的为叶敦煌学辑刊曳，其值为0.326，但经过A氏标准化方法后，这两个期刊是相等的，也就是说，研究法律的人员在叶中国法学曳上发表文章与研究宗教的人员在叶敦煌学辑刊曳上发表文章应该是一样的待遇，都是属于高水平的论文，尽管这两种期刊的传统影响因子差别很大。熊氏影响因子在a组10种期刊间则有一些差别，尤其是叶中国法学曳仍然明显高于其它学科的同级别期刊。b组10种期刊的CNKI影响因子在0.276～1.459之间，A氏影响因子在0.511和0.625之间，但它们的熊氏影响因子在0.613～1.186之间，期刊间数值的差别比同种期刊A氏影响因子数值差别要大。c组10种期刊也反映出了同样的问题和现象。从以上结果和分析中可以看出，这两种标准化方法的前提是都承认同一学科内期刊利用CNKI影响因子进行比较是有效的。两种方法共同存在的问题是期刊的学科划分问题。即把某一跨学科的期刊分到一个类中和分到另一个类中有可能造成该期刊标准化后的数值不同。但是抛开这些因素，在对不同学科的期刊进行比较时，A氏影响因子更加公平些。熊氏影响因子标准化方法存在的另一个问题是关于某一学科期刊的平均影响因子的计算方式国内外还都存在着一定的争议，例如有的认为是该学科所有期刊影响因子的算术平均值，有的则认为应该是像计算单个期刊影响因子那样，计算整个学科所有期刊在前两年被引用次数与数量的比值。因此，利用学科期刊影响因子平均值计算某一期刊的相对影响因子进行学科间比较也就存在一定的不确定性。而对于A氏方法，只要承认在同一学科内利用影响因子对期刊进行评价的有效性和合理性，那么该种基于学科排名的期刊影响因子的标准化方式就不失为一种相对公平而科学的方法。

4结语

科研绩效的定量评价和相关指标一直是文献计量学致力于研究的方向，期刊评价理论发展至今，已经衍化出众多的评价指标和评价体系[6]，王超[7]等研究发现，P指数[8-9]能够客观合理地评价中国SCI期刊的优势和不足，可以用于中国SCI期刊的有效性评价，但对于非SCI期刊具有一定的局限性。h指数作为科研绩效的评价指标之一也曾受到广泛的关注[10]，但它更适合于对于一个科研个体或单位某一较长时间段内的科研影响力的评价。拿h指数去评价刚入科研大门的年轻学者则很难实施，对于很多科研管理部门而言，又迫切需要对这些科研人员某一较短时间内的科研绩效进行衡量和鼓励，这时及其所在期刊的影响因子自然就成了最易运用的指标。这也是期刊影响因子影响力一直长盛不衰被广泛运用的原因之一。尽管一个期刊的影响因子的值的大小受到主观和客观等多种因素的影响，甚至有个别被人为扭曲的现象[11]，但在同一学科内利用期刊影响因子评定对科研绩效进行评定是有效可行的。在需要跨学科间进行评定时，利用CNKI影响因子失去了客观性和公允性，这时利用A氏期刊影响因子可以较好地遵从各学科自身发展的客观性，科学地对这些学科内的科研人员的工作进行较为客观的评价。