学术论文的h指数分析

学术论文的h指数分析（精选5篇）

学术论文的h指数分析 篇1

摘要：针对h指数在科技期刊评价中存在的问题进行思考, 为进一步完善h指数对期刊的评价功效, 对其进行了科学合理地修正, 建立K指数, 并对K指数在44种医学期刊评价中的作用进行了论证分析。

关键词：医学期刊,质量评价,h指数,K指数

1 引言

科技期刊是学术论文的主要载体, 其质量与所载论文质量密切相关。目前科技期刊评价指标主要有:被引频次、影响因子、载文量、被引半衰期等, 每个指标均有独特优势, 同时也存有不可避免的缺陷。2005年美国物理学家Hirsch提出了一种新的评价个人学术成就的计量方法——h指数法。一个人的h指数是指当且仅当他发表的论文中至多有h篇论文每篇至少获得了h次的引文数[1]。h指数计算方便, 易于操作, 即在某数据库中让某作者的论文按被引次数依次从高到低排列, 直到某篇论文的序号大于该论文被引次数, 那个序号减去1就是该作者的h指数[2]。目前h指数在科技期刊评价中也得到广泛应用, 期刊h指数定义为:某种期刊所发表的全部论文中, 有且仅有h篇论文分别被引用了至少h次, 自然数h即为该期刊的h指数[3]。 h指数用于科技期刊评价时也存在着一定的问题, h指数的大小受期刊载文量的限制[4]。学术质量高但载文量偏低的期刊, h指数相对较小。本文旨在对h指数进行科学改进, 建立K指数, 并利用CNKI在2008年5月6日所公布的医学期刊中h指数排名在前44位的医学期刊的被引频次等数据对K指数的期刊评价功效进行论证分析。

2 K指数的推导

根据h指数的定义, 我们采用某一期刊历年来的总被引频次, 以被引频次和载文量建立统计图表, 如下所示:

图中Y=X与期刊被引曲线相交于点K (h, h) , 其坐标值h即为该期刊的h指数值。曲线与坐标轴围成的面积用Y坐标的积分计算得出:

$S={\displaystyle \int F}(y)={\displaystyle \sum _{\text{y}=0}^{\infty }X}{}_y=$载文量

图2所示为两种期刊的被引频次——载文量关系曲线:

从图中得知, 倘若仅仅根据h指数判断, 期刊A曲线与期刊B曲线的Y=X交点相同, 即两期刊拥有相同的h指数, 但是从曲线与坐标轴围成的面积来看, S期刊A >S期刊B, 说明期刊B在载文量小于期刊A的情况下, 达到了与期刊A相同的h指数, 即期刊B的高质量文章所占载文量比率较大, 期刊总体质量较高。因此, 评价期刊不能仅以h指数值为标准, 还要权衡期刊中高质量文章 (被引频次高的文章) 所占载文量的比率。

我们以所有期刊发表的文章为样本, 从中随机抽取S篇文章无限次, 将各次抽取的文章数与被引频次分布的均值做“期刊均值曲线”, 如图3所示:

由于“期刊均值曲线”是以所有期刊整体为样本, 因此该曲线代表了所有期刊载文数量与被引关系分布特性。假设“期刊均值曲线”与直线Y=X相交于点 (H, H) , 即说明在平均水平上一个载文量为S篇文章的期刊其h指数值应该达到H。而实际上不同期刊h指数达到H所需的载文量不同。我们以达到相同h指数所基于的载文数量的比值S/ S期刊进行衡量, 显然, S期刊越小, 该期刊质量越高 (如图中的期刊A) 。同时, 根据几何原理“期刊均值曲线”与坐标轴围成的面积S与H2成正比, 即:S/S期刊∝H2/S期刊。

由此, 我们引入K指数:${\rm K}=\frac{h{}^2}{S}$, 该指数有以下特性:

(1) 由于K指数是基于h指数的变异, K指数和h指数一样具有对期刊综合水平评价的功能。 (2) 由于h指数是随时间增长的, 因此, 随着时间的推移, 期刊的载文量越多, 其h指数越高, 而K指数剔除了载文量对期刊评价的影响。 (3) 期刊发表大量低质量的自引文章可以提高该期刊的h指数, 由前文得知, 这样做反而会降低该期刊的K指数, K指数可有效评估人为提高h指数的因素。因此, K指数能较h指数更客观地反映期刊载文质量的水平。

3 数据验证

3.1 材料和方法

3.1.1 材料。由于学科之间的差异, 不同学科期刊的K指数可比性可能不强。为了消除因学科不同产生的误差, 本文选取了2008年5月6日 中国知网公布的h指数值排名前44位的医学期刊引文数据为统计材料, 数据字段包括期刊名称、创刊年、发文量、被引频次、h指数。

3.1.2 方法。用公式:${\rm K}=\frac{h{}^2}{S}$计算44种医学期刊的K指数。

4 结果与讨论

4.1 结果 (表1) 。

4.2 讨论

4.2.1 h指数特点。

2005年Hirsch提出了h指数, 随后Braun发展的用于评价期刊的h指数、Batista提出的hI指数、Egghe 在分析h 指数评价效果时, 提出的一种基于学者以往累积贡献的g 指数等被称为类h指数[5,6,7], 都在不同方面对h指数作出了有益的修正。作为国际上新提出的评价指标, h指数以及类h指数具有发展成为下一代核心评价参数的可能[8]。因而及早对h指数和类h指数进行研究具有重大现实意义和学术价值。在期刊评价上, 和传统计量学指标相比, h指数具有以下优势:

(1) 首先, 某些少数引用次数极高的论文对h指数影响极小。

(2) 具有一定的稳定性。数学上, 在“正常”情况下, 排在引文高端的论文可能获得新的被引频次, 引文数小于h 值的论文有可能在数量上增加, 而期刊的h 指数不会随着这部分引文和论文的增加而增加。

(3) 计算方便。在做出最终评价前, 个体极少能获得所有有用信息。而h 指数只需得到所有有效的文献计量信息中的一个子集, 就可以通过计量进行判断评价。

但h指数也不是完美的, 尚存在以下缺点:

(1) 根据h指数的定义可知, 它不能超越载文数量的界限, 因此它不利于那些载文数量少而被引频次高的的期刊。

(2) h指数随着时间的推移总是不断上升的, 它对创刊时间短的期刊不利。

4.2.2 K指数特点。

本文针对h 指数的缺点对其进行了科学修正, 提出K指数。通过对44种医学期刊K指数的计算, 我们发现:

(1) K指数为大于0的正数, 其值越大代表期刊质量越高。

(2) 具有相当h指数的杂志, 载文量少的, 其K指数较高。如:中华骨科杂志与中华护理杂志的h指数分别为71和75, 但前者的发文量3748远远少于后者的15357, 因此, 从期刊质量上讲, 中华骨科杂志要高于中华护理杂志。从表1中也可看出, 两者的K指数排名分别为1和35。

(3) 载文量相当的两个杂志h指数越高, K指数也越高。如:中华护理杂志与中国实用护理杂志, 载文量分别为15357和15609, h指数分别为75和51, K指数分别为0.366和0.167。

(4) h指数随创刊时间只增不减, 使期刊有按老资历排序的倾向, 而K指数对新兴、前沿科技期刊敏感度高。h指数排名前20的期刊未有一种是近20年内 (1988年后) 创刊的, 而K指数排名前20的期刊中有3种是1993年创刊的, 分别为中国临床心理学杂志、中国糖尿病杂志和中华肝脏病杂志。我国糖尿病和肝脏疾病的研究和治疗水平是在近十几年来得到飞速发展, 临床心理学也是新兴学科, 因此良好的期刊评价指数应该对快速发展学科及新兴前沿学科具有一定的敏感性。

5 小结

h指数自诞生之日起就备受关注, 许多学者以极大的热情投入到h指数的讨论研究, 不断探索h指数的科学性、实用性, 拓展h指数的适用范围, 对h指数进行修正, 以促进h指数及h型指数的完善。本文对h指数进行科学修正, 提出的K指数弥补了h指数在期刊评价中的一些不足, 通过大量的自引或大量地发表低质量文章可以提高期刊的影响因子, 可以提高期刊的h指数, 但是不能够提高该期刊的K指数, 相反, 这样做反而会使该期刊的K指数越来越低。K指数和h指数都具有在计量数量的同时兼顾了部分质量因素的优点, 但简单用一个或几个指数描述期刊的整体质量很难令人充分信服, 科技期刊质量评价体系的完善还有很长的路要走。

参考文献

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国外h指数研究总况的定量分析 篇2

关键词：定量分析 h指数 信息计量

中图分类号： G353.1文献标识码： Ａ 文章编号： 1003-69３８（２０11）０2－0044-04

A Quantitative Analysis of Research on h Index Abroad

Cao Yaxin （Qufu Normal University Rizhao Campus Library， Rizhao， Shandong， 276826）

Abstract：The author uses the quantitative analysis methods and takes Web of Science as information source to analyze the research on h index， concerning literature quantities， information origin， author， citation and classic papers， and theme. It is hoped to supply some inspiration to the research on h index from now on.

Key words：quantitative analysis； hindex； informetrics

ＣＬＣ number： G353.1Document code： AArticle ID： 1003-6938（20１1）02-0044-04

长期以来，科研评价是全球学术界和科研管理部门十分关注的话题，一般来说，学术评价均是采取同行评议与定量分析相结合的方式进行。传统的定量分析主要依靠发表论文数、论文被引频次、影响因子等指标。但这些指标都或多或少地存在着缺陷，因此，关于如何利用有效指标进行科研评价的探讨一直都没有停止过。2005年，美国物理学家HIRSCH J.E.教授提出了一个进行学术评价的新指标—h指数（h index）。［1 ］h指数能够将研究成果的数量和质量有效地结合起来，使得科研评价能够更加科学、合理。因此，h指数一经提出，便受到了多方的广泛关注，h指数的研究也成为了信息计量学领域的一个焦点问题。

有鉴于此，笔者选择国际最为权威的引文数据库Web of Science with Conference Proceedings （SCI-EXPANDED， SSCI， A&HCI， CPCI-S， CPCI-SSH），从文献数量、来源、作者、被引与经典文献、研究主题等角度进行定量分析。从而为了解h指数研究的现状和发展趋势提供一定的帮助。

1 文献数量

通过在Web of Science中进行检索，去除误检结果，同时通过文献引文关系，增加部分漏检的相关文献，最终得到文献294篇（见图1）。

从图1可以看出：①从2005年至今，与h指数密切相关的文献量已经接近300篇，说明h指数的相关问题已经成为了一个受到持续广泛关注的热点问题；②2010年的文献数量为62篇，比2009年略有下降，但应该是收录时滞的原因，因此可以说h指数的研究文献成逐年上涨的趋势，据此可以预计，在未来一段时间内，h指数的研究文献还将继续增加。

2 来源分析

根据文献的集中分散规律，某一研究领域大部分文献相对集中在少数文献来源（期刊/会议录等）上，而剩余的文献则依次分散在其他大量的相关来源上。因此，分析论文的来源是了解本领域文献的空间分布特点和掌握本领域主要信息来源的最有效方法，同时也有助于人们集中注意力，了解掌握该领域的主要研究成果。

据统计，294篇文献发表在112份期刊和14份会议录上。Scientometrics排在首位，共刊载文献52篇，占总数的17.69%。Scientometrics是一份主要刊载科学学和科学政策的定量研究成果，探讨有关科学计量研究问题的知名专业期刊，因此排在首位也是情理之中。排在第二位也是重点关注信息计量的专业期刊Journal of Informetrics，刊载文献34篇；而信息管理领域顶尖期刊Journal of the American Society for Information Science and Technology也刊载了33篇文献，排在第3位。这三份期刊刊载的文献数量远远超过了其他期刊，也充分说明了这三份期刊是h指数研究领域最为核心的期刊。因此，对h指数研究有兴趣的学者应该重点关注此三份期刊，以便于有效掌握h指数研究的热点和发展趋势。

3 作者分析

统计表明，294篇文献共涉及到374位作者，其中，发表1篇文献的作者数为281位，占总数的75.13%，高于洛特卡定律经验值设定的60%，分析原因，一方面是本次计量分析将所有的合作者都考虑在内，客观上增加了发表1篇文献的作者数；另一方面h指数毕竟是2005年才提出的计量指标，研究历史较短。相信随着时间的推移，发表1篇文献作者数的比重将会有所下降（见表1）。

从表1可以看出，发表7篇及以上的作者数达到了8人，说明六年来h指数的研究已经形成了一定数量的核心作者，在本文中，将此8位作者列为h指数研究的核心作者（见表2）。

从表2可以看出：①8位核心作者来自于5个国家， 4个国家是欧洲国家，这也在一定程度上说明，目前欧洲学者对h指数关注较多，其中有3位作者来自于比利时，说明h指数的研究在比利时开展得相当普遍；②排在前2位的作者EGGHE， L和ROUSSEAU， R均是信息计量学领域的知名作者，EGGHE， L在h指数的基础之上提出了g指数［2 ］，而g指数也被广泛认为是对h指数不足的有效改善，近年来该文献在Web of Science中被引频次达到了159次，被引频次仅仅低于HIRSCH J. F.提出h指数的文献。ROUSSEAU， R则是普赖斯奖获得者，近年来更是与多个国家的学者开展广泛研究，如跟国内的中国科学技术信息研究所、浙江大学等多家科研单位合作，他们的研究不仅推动了本国相关研究的进展，同时也带动了我国等发展中国家研究水准的提升；③我国学者对h指数的关注也比较多，同时也涌现出了金碧辉、梁立明等较为知名的研究人员，但不得不承认，就整体而言，研究实力和影响力都有待进一步提升。

4 被引与经典文献分析

一般来说，被引频次越高，影响力越大，因此通过被引分析，可以明确某一个研究领域的总体影响力和经典文献。据统计：①294篇文献被引共计3533次，平均被引频次为12.02次，h指数为28次，这意味着有28篇文献的被引频次超过了28次，此28篇文献的被引频次达到2365次，这些充分说明了h指数的研究确实受到了广泛的关注，是多个领域共同关注的热点问题；②处于h指数区内的28篇文献来自于9份期刊和2份会议录，其中刊载最多的是Scientometrics（11篇），Journal of the American Society for Information Science and Technology（6篇）和Journal of Informetrics（3篇）排在二、三位，这三种期刊也是之前所分析的核心期刊，因此可以肯定这三份期刊确为h指数研究领域最为重要的期刊；③在28篇文献中，有2篇是国内学者所著，分别是金碧辉等人提出R指数和AR指数的“The R- and AR-indices： Complementing the h-index”［3 ］和梁立明的“h-index sequence and h-index matrix： Constructions and applications”［4 ］，分别被引90和37次，这也说明在h指数研究的国际舞台上，我国学者也有了一定的影响力；④被引频次最高的，理所当然的就是HIRSCH J. F.提出h指数的文献“An index to quantify an individual’s scientific research output”，达到了惊人的655次，年均被引93.57次；⑤28篇文献中有10篇被引频次达到了80次以上，在此，将这10篇文献作为h指数研究领域的经典文献（见表3）。

10篇经典文献中，HIRSCH J.E.和EGGHE L.分别有2篇入选，是表现最为出色的作者，事实上这两位作者也是h指数研究领域最为权威的学者；期刊方面，Scientometrics表现最为突出，共刊载4篇。此外，10篇经典文献有6篇是2006年出版，最迟的也是在2007年，在一定程度上说明经典文献的产生，需要时间的积累。

5 主题分析

对某一研究领域的文献数量、来源、作者、被引频次等情况进行分析，是对研究文献的外部特征进行分析，而主题分析则是深入文献内部，对研究内容进行深入的挖掘与分析，通过主题分析，可以较为清晰地明确某一个研究领域的研究重点、热点和发展方向。

通过分析，发现h指数的研究主要集中在h指数优缺点与影响因素分析、类h指数研究、h指数与其他评价指标的比较、h指数的应用等方面。在此，笔者将主题分成h指数基础理论研究和h指数应用研究两大部分。

5.1 h指数基础理论研究

（1）h指数的优缺点分析。HIRSCH J. F.在其最初的文献中就指出h指数计算方便，且同时考虑文献发表的数量和质量，克服了以往各种科研评价指标的缺点；［5 ］ h指数是一个稳健的累计指标，单纯论文数量的增长对h指数不会产生直接的影响；当然，h指数也存在着一些不足之处，如h指数对于那些刚开始从事科学研究的人员而言是不利的；h指数是基于长期的观察，因此无法考察学者研究活力的衰退情况；h指数只能上升，不能下降等。［6 ］

（2）h指数的影响因素分析。JACSO P.分别讨论了Web of Science、Google Scholar、Scopus等数据库对计算h指数的影响，并认为Web of Science和Scopus比较适合计算h指数，而Google Scholar则并不适合；［7 ］VANCLAY J.K.则通过对Google Scholar 和Web of Science两个检索工具的比较，发现检索工具收录差错不会对h指数产生较大影响；［8 ］SCHREIBER M.提出自引对h指数影响较大，对h指数本就不高的青年学者来说，更是如此。［9 ］

（3）类h指数研究。关于h指数的改进和类h指数的研究比较多，最为典型的就是g指数，EGGHE L认为在评价科学家的整体学术水平时，度量指标应反映出高被引论文，于是提出g指数，定义g指数为前g篇高被引论文的引文数的总和高于或等于g2 。 ［10 ］基于类似的思想，金碧辉等提出了A 指数和R 指数。A 指数被定义为纳入h 指数的论文的引文数的平均数，R 指数被定义为纳入h 指数的论文的引文数的和的平方根。［11 ］

5.2 h指数应用研究

由于h指数既考虑了文献数量，又考虑了文献质量，并且易于理解和计算，因此，h指数一经提出，便有学者探讨h指数应用相关的问题，h指数的应用研究也迅速成为了界内关注的焦点，使得h指数研究呈现出理论研究与实践研究齐头并进，相互促进的局面。

（1）科研人员的学术评价。HIRSCH J.F.最初提出h指数，就是用于对科研人员的学术研究进行评价，他利用h指数对物理学领域的科研人员研究水准进行研究，发现h指数确实是可以作为评价科研人员学术研究的一个有效的指标，同时指出，对不同学科领域h指数分布差异性和相似性的比较应该是今后研究的一个方向；［12 ］IMPERIAL J.利用h指数对生物学和生物医学等领域科研人员的学术研究进行了评估；［13 ］Oppenheim， Charles统计了英国多位信息管理领域科研人员的h指数，并指出在该领域，若科研人员的h指数能达到5，就已经是不错的表现，若h指数能超过13，则认为是一位相当有影响力的学者］。［14

（2）科研团体的学术评价。h指数不仅可以用于评价个人的学术研究，还可以用来评价科研团体。如ARENCIBIA J.对古巴科学研究中心在2001~2005年期间的学术成果进行了统计分析，并运用连续h指数对该研究中心的学术研究进行评价；［15 ］而BOUABID利用h指数对摩洛哥的科研制度进行了评价，并与南非、葡萄牙等国家进行对比分析，结论认为h指数能够更好地评价科研团体的学术研究。［16 ］

（3）期刊影响力评价。2005年，BRAUN T等首次将h指数应用于期刊影响力评价，他们利用Web of Science对2001年期刊的h指数进行计算，发现在JCR中影响因子最高的“Annual Review of Immunology”的h指数排名落后于其他期刊，原因是其发文量小，而h指数是要强调发文数量的。因此他们认为h指数和影响因子在评价期刊时强调的是不同的方面，h指数是影响因子的一个有益补充；［17 ］MILLER C. W.通过对物理学期刊h指数的研究，很好地解决了Physical Review Letters影响因子低于Reviews of Modern Pyhsics的问题，据此指出评价物理学期刊影响力时，h指数比影响因子更为优越；［18 ］HARZING A. W通过Google Scholar的实证分析，得出h指数能更为准确、广泛地评价期刊影响力的结论。［19 ］

（4）研究热点及研究趋势的预测与分析。BANKS M.G.利用h指数确定了物理学的研究热点，并改进了h指数，提出了h-b指数，利用该指数，得到了碳纳米管研究、纳米线的研究是物理学中最为热门的研究主题；［20 ］而HIRSCH J.E认为，h指数不仅可以用于评价科研人员过去的学术研究，还可以预测他们未来可能取得的学术成就。通过实证研究，证实了相对于发表论文总数、总引文数等指标，h指数是一个更好的预测未来学术成就的指标。［21 ］

（5）专利评价，由于专利和论文有很多相似之处，因此有学者在进行专利引文分析时，尝试引入h指数，如JIAN C. G利用h指数对半导体技术领域的专利水平进行测评，结果表明专利h指数是一个很好的评价专利质量的计量指标。［22 ］

（6）其他应用，h指数还可以应用于科学基金资助论文影响力评价、单个出版物影响力评价、特色专题的确定以及图书馆管理工作评价等多个方面。

6 结语

h指数一经提出便受到了多方的关注，经过几年的发展，更是被应用到了多个领域，相信随着时间的推移，h指数将会有更多的应用之处。但同时我们也应该看到，科研评价是一个复杂的过程，h指数并不能解决科研评价的所有问题，在实际的评价工作中，不应过分夸大h指数的作用，应该将h指数跟其他评价指标相结合，方有可能对科学研究做出正确、客观的评价。

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学术论文的h指数分析 篇3

1 材料与方法

以中国医院知识仓库（CHKD）期刊全文数据库为统计源，以河北省24家综合性三级甲等医院为研究对象，对其在十五期间发表论文的h指数进行统计分析。CHKD期刊全文数据库由国家新闻出版总署批准，清华大学、中华医学会主办，中国学术期刊（光盘版）电子杂志社编辑出版、清华同方知网（北京）技术有限公司总发行，收录了我国公开出版发行的生物医学专业和相关专业期刊，是CNKI系列数据库的重要专业知识仓库之一，是国家卫生部科教司认定的查新数据库，具有充分的权威性。

2 解读h指数

h指数是2005年由加利福尼亚大学圣地亚哥分校统计物理学家乔治·赫希 (Joie Hirsch) 发明、提出的一种既能反映学术论文影响力的大小、又能同时反映重要论文产出数量多少的新指标，H irsch将科学家的h指数定义为：当一个科学家发表的Np篇论文中，有h篇论文每一篇至少被引用了h次，其余的每篇（Np-h）论文的被引次数都≤h，此h值就是该科学家的h指数。鉴于h指数可用作为具有相同来源项的评价对象的评价指标，赵明基等、舒明全[1]提出了更广义的h指数定义：当评价对象论文发表的论文中的h篇论文被引次数≥h，且其余论文的被引次数≤h时，此h值即为该评价对象的h指数。h指数与发表论文数及论文被引用次数分布状况示意图如（图1）。

h指数高不仅表明评价对象论文发表质量高，而且高质量的论文数量也多，因而弥补了传统文献计量学单项数量指标只能体现数量的缺憾，是近年来文献计量学指标研究中一项重要成果和进展。由于h指数法优势明显，易于理解和计算，科学界及计量学界赢得了良好的反响，被中外著名计量学家认为是"科学家作公正排序的指标"、"是一种有创造性、有吸引力的创新指标"。是适合各种评价过程中的一项具有里程碑的重要成果和进展[2]。所以迅速地在多方面得以应用，对于科研集体，无论是对国家还是大学、研究院所或医疗机构产出成果的学术影响力，都可以用h指数来衡量比较。如荷兰莱顿大学科学技术研究中心的文献计量学家Anthony F.J.van Raan[1]，调研了荷兰147个化学研究小组自1991一2000年期间产出论文的h指数，比较了h指数与多种传统文献计量指标的相关性。

3 24家三甲医院十五期间发表论文的情况的比较研究

3.1 河北省三甲医院的科研和学术水平发展不均衡

十五期间在河北省24家三甲医院中，发表论文总数最多的机构发文3843篇，最少的机构是59篇；机构论文总被引频次最高为4607，最低为22;h指数最大的h=18，最小的h=2，大部分在6-8；说明河北省三甲医院的科研和学术水平发展极为不均衡。

3.2 h指数与发文数量和被引频次密切相关

h指数巧妙地将数量指标 (发表的论文数量) 和质量指标 (被引频次) 结合在一，克服了己往各种评价科学工作者科研成果的单项指标的缺点。它具有对被引频次和论数量两个指标的制衡的特点[3]。如，论文数量很多，但论文被引频次不高的作者，指数一定不高；被引频次很高，但论文数量不多的作者，h指数也会被论文数量所限，而不能得到高h值，只有当论文数量多，而且多数论文具有高被引频次时，能获得高h指数。因此，用h指数评价科研的绩效可以遏制片面追求论文数量的不良倾向。如表1中：秦皇岛市第一医院发文量虽然排在19名，但论文被引频次较高，所以h指数位于第7名；说明该机构论文质量相对较高。而河北北方学院第一附属医院发文量虽然排在8名，但论文被引频次偏低，所以h指数低于发文量排在19名的秦皇岛市第一医院。

3.2 河北医科大学第二附属医院是河北省医学科技发展的领头羊

从河北省24家三级甲等医院论文发表情况进行计量分析表明，无论从发文总数、被引频次和h指数，河北医科大学第二医院、第三医院、第四医院及河北省人民医院都排在前四名，显示出较高的科研产出影响力和学术水平，是河北省医疗机构科技论文产出的"核心"机构；河北医科大学第二医院论文发表数量为3843篇，h=18，无论从数量和质量上都遥遥领先于其他医院，充分显示出河北医科大学第二医院的人才优势和科研实力，是河北省医学科技发展的领头羊。

3.3 加强区域间的合作与交流，促进河北省医疗机构科研水平的整体提高

通过对河北省24家综合性三级甲等医院十五期间论文发表各项指标的对比研究，揭示出河北省三甲医院的学术水平和科研能力，客观反映出各医疗机构的医学科研产出影响力，不仅为卫生行政部门掌握医疗卫生状况、制定卫生政策、合理配置卫生资源提供客观依据，也能为医院管理部门了解本机构及其他医疗机构的科研发展水平及趋势提供参考依据；各医疗机构要分析和把握同一专业、同一学科的优势医院、优势学科和优势人才，通过与多渠道的沟通、学习和交流，提高医院和医护人员的科研素质和医疗水平，通过加强区域间的合作，促进河北省医疗机构科研水平的整体提高。

参考文献

[1]赵基明, 邱均平, 等.一种新的科学计量指标-h指数及其应用述评[J].中国基金, 2008, (1) :23-32.

[2]何燕, 朱子阳.传统学术评价方法与h指数的比较[J].图书馆学刊, 2008, (3) :31-33.

学术论文的h指数分析 篇4

自2005年美国科学家Hirsch提出用h指数来测评科学家的成就[1],其立即引起信息计量学家和科学评价学家的注意并成为信息计量学和科学评价学的前沿研究领域。相对于同行评议,h指数将科研绩效数字化,具有它独特的优势:(1)综合考虑了论文产出量和引文影响力双方面因素[1];(2)计算方法简单;(3)是一个相对稳健的累积指标,单纯发表论文数量的增长对该指标不产生直接的影响[2];(4)不受单篇高被引论文的影响;(5)未被引用的论文几乎不会对H指数产生影响[3]。目前h指数已被用于评价科学家学术成就[1]、期刊影响力[4]、研究团队学术水平[5]、大学排名[6]、专利质量[7]、基金论文成果的数量与影响力[8]等各种科学评价领域。

但h指数也有显著的不足之处,比如:(1)对发表时间较短的技术情报不利,因为其被引次数相对较低,自然难以获得高h指数;(2)不利于施引文献论文数量少而施引文献被引频次高的技术情报;(3)h指数是一个长期累积指标,只能上升不能下降,无法反映技术情报影响力的衰退情况;(4)缺乏灵敏度,h指数越大,上升所需要的时间就越长,常会出现h指数数年不变的局面;(5)缺乏区分度,大部分技术情报的h指数处于相近水平,难以对单篇技术情报影响力作出有效评估;(6)h指数与具体学科的交流行为有关,与影响因子一样,不同学科间的h指数不能直接比较。

为了对h指数进行修正,许多类h指数相继被提出,包括Hm指数[9]、Hg指数[10]、mock-H指数[11]、g指数[12]、Hz指数[13]等等。

2 h2指数的推导

2009年,匈牙利学者A.Schubert将Hirsch h指数用于定量评价单篇论文的质量[14],该方法被其他学者称为Schubert h指数。其计算方法为:如果引用论著P的所有论著中有h篇论著每篇至少被引用了h次,那么论著P的h指数就是h。

研究中提出的新指数——h2是在Schubert h指数基础上改进的(即基于单篇论文的h指数)。

h2指数的数学模型:

undefined

高质量的著作常被知名作者多次引用[15]。一篇论文如果被高水平论文(被引频次高的论文)引用,无论是正引还是反引,都说明该论文具有一定的代表性。但与Hirsch h指数无法反映h指数核心区内高被引频次论文的贡献一样,Schubert h指数也无法反映被高水平论文(被引频次高的论文)引用的这一重要信息。因此我们在设计h2指数时,引入了undefined这一指标,其中h为单篇文章的Schubert h指数,N为该论文的总被引次数。undefined表征高影响力论文引用强度,其值越大,表明高影响力的施引文献越多,从而证明该文献的学术水平越高。

随着年份增加,经典论文将继续被引用,而那些代表性不强的论文被引次数将越来越少。由于h指数只能随着论文已发表年份递增,无法体现上述差异,因此在本研究中设计了undefined这一指标,其中citi表示论文第i篇施引文献的被引频次,a表示论文的已发表时间(单位:年,从发表年到评价年的时间)。undefined是所有施引文献的被引频次之和除以论文已发表时间并开平方根,我们将其定义为年均被引强度,该值越大说明论文年均被引频次的强度越大,即该论文高影响力的施引文献越集中。年均被引强度能够考虑到施引文献的时新性,不会像h指数值,随年份的递增而递增,不会减少,而h2指数考虑发表年份这个时间因素后,那些施引文献被引频次较低的论文,其h2值有可能会随着年份的递增而降低。

3 h2指数的实证

检验计量有效性的最好办法就是开展实证研究,为了检验h2指数的可靠性,研究将从两方面进行实证:以web of science数据库中高被引论文为研究对象,验证h2指数的可靠性和灵敏度;采用h2指数结合词频分析指导科研选题,结合2010年国家自然科学基金电子商务类已成功申报项目进行验证。

3.1 h2指数可靠性和灵敏度实证研究

3.1.1 研究样本的选择。来源数据库:web of science;检索主题:e-business;检索年限:2001年～2010年。

精炼依据:学科类别=(COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS OR BUSINESS OR COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS ) AND 文献类型=( PROCEEDINGS PAPER OR ARTICLE ) 数据库=SCI-EXPANDED, SSCI, A&HCI, CPCI-S, CPCI-SSH, CCR-EXPANDED, IC。将论文按被引频次的降序排序,抽取每年被引频次最高的10条数据,共100条数据。

选择高被引论文为研究对象基于以下几个因素:

(1)由于时间精力的限制,为了使得有限的样本有统计学意义,我们选择限制在不同年份的高被引论文。

(2)高被引论文能够更好地体现新计量的重点——区分高质量论文,体现h2指标相对于h指数的优越之处。

3.1.2 数据统计与分析。

通过统计100篇论文的h指数,得到17个不同h值,表1中列出各h值所对应的论文篇数。从表1中可以看出,多篇论文h值相同,说明同h值的现象非常普遍,此结果再一次印证了h指数敏感性差的弱点。

依据h2指数的公式将100篇论文的h2指数进行统计,结果显示:h2指数具有很好的区分度,每篇论文基本上得到了独一无二的h2值,结果见表2(为节约篇幅,仅列出了h值≥3的论文数据)。

续上表

3.1.3 对h2指数的验证

(1)h2指数与h指数具有一致性。

表3中h2-h值表示使用h2指数计算后论文排名的变化,从表中可见h排名位于前6名的论文使用h2指数排名后位次变化不超过1,这些论文的被引频次均大于500次,属于经典论文。

利用SPSS软件将h2指数与h指数进行相关性分析(如图1),结果显示Pearson相关系数达到了0.954,在0.1水平上具有显著相关性。说明h2指数与h指数在对论文评价时具有很强的一致性。

(2)h2指数比h指数灵敏度高。

从表1可看出,有6篇论文h指数同为11,而通过h2指数计算,这些论文拥有了自己的h2值,其中序号为85的论文h2值为8.7292,明显高于其他几篇论文,该文为加州大学欧文分校信息技术与组织研究中心的KEVIN ZHU于2003年撰写的使用概念模型研究欧洲企业采用电子商务的文章(Electronic business adoption by European firms: a cross-country assessment of the facilitators and inhibitors),被引次数为82次,undefined值为591,说明该文的影响力比较高。h指数中这样的差别无法得到反映,而h2指数在这方面做出了细致的区分,h2指数比h指数灵敏度高。

3.2 h2指数结合词频分析指导科研选题实证研究

h2指数法以学术论文为基础,其核心思想是将论文的年均被引强度和被高影响力论文引用强度作为衡量指标,采用科学计量的方法找出海量论文中h2指数排名靠前的关键词,从而指导选题。

词频分析法是利用能够揭示或表达文献核心内容的关键主题词在某一研究领域文献中出现的频次高低来确定该领域研究热点和发展动向的文献计量方法,是定性分析法的一种。该方法通过统计主题词(关键词)的频次排序,结合领域的科学知识,分析高频词所承载的科技内容,将主题进行相应的分类与组织,从而揭示领域研究的范围与热点。

我们将采用h2指数法和词频分析法对web of science(WOS)数据库中电子商务领域论文进行分析,分别统计出h2指数排名靠前和靠后的论文,再从中提取高频关键词,将这两类高频关键词与2010年国家自然科学基金电子商务类已成功申报项目进行对照,验证该方法的可行性。

3.2.1 高频关键词的提取。

选择web of science(WOS)数据库,以“e-business”为主题,检索年限选择2001—2010。按照h2指数计算公式选出排名前20位的论文,从文献题名和文摘中提取关键词,用分词处理器处理后收集到413个关键词,并对其进行词频统计,得到197个非重复词。表4为频次排名前22位的关键词。

由表4可知,e-business、technology、informaton、management、commerce是热点词,它们的频次均高于10;其次是system、adoption、innovation,它们的频次是7;model、electronic、decision的频次稍低一点。这说明,对电子商务领域中,电子商务技术、信息、商务、管理内容的研究数量最多,其次是电子商务系统、采购和创新。电子商务模型、电子、决策方面的研究也比较多。

再选取h2排序后20位的论文,取其关键词,用分词处理器处理后并对其进行词频统计,如表5。

把排序前20篇的高频关键词和排序后20篇的高频关键词进行去重。去重是因为这些重复的关键词基本是涵盖范围广泛而且没有很特别定义的词。表6为去重后得到的h2排名前20位论文中的高频关键词,表7为去重后的h2排名后20位论文中的高频关键词。

3.2.2 热点关键词与国家自然科学基金项目题目的对应关系。

前面已分别得到了h2指数排名靠前和靠后的论文中的高频关键词,后续将证实h2指数指导科研选题的可靠性。将以国家自然基金项目申报的ISIS(科学基金网络信息系统)数据库为数据源,如果h2指数排名靠前的高频关键词能够查询到已申报成功的项目,则说明它们是准确而有效的。

在ISIS(科学基金网络信息系统)数据库中,电子商务类项目的申请代码为G01、G02、G03,用去重后的高频关键词来查询2010年申报成功的国家自然基金项目。图2为2010年ISIS(科学基金网络信息系统)数据库检索页面。

表8和表6分别列出了G01类项目中,使用去重后h2排名前20位和后20位论文中的高频关键词检索的结果。

表10和表11分别列出了G02类项目中,使用去重后h2排名前20位和后20位论文中的高频关键词检索的结果。

表12和表13分别列出了G03类项目中,使用去重后h2排名前20位和后20位论文中的高频关键词检索的结果。

通过以上表格的对比,我们可以发现,h2排名前20位论文中高频关键词所检索到的国家自然基金项目远高于h2指数排名后20位论文中高频关键词所检索到的。G01类别中排名前20位论文中高频关键词检索到的项目比后20位检索到的多60个(占总数的17%),比G02类别中的前20位的多96个(占总数的29.27%),比G03类别中的前20位的多31个(占总数的8.5%)。由此可以看出,h2排名前20位论文中高频关键词更能体现电子商务行业研究热点。也说明了h2指数排名前20位的论文比h2指数排名后20位的论文的质量和影响力高很多。

4 结语

依据Schubert h指数(对单篇论文评价的h指数)设计了一个新的类h指数——h2指数,该指数强调了被评价论文与高影响力施引论文(被引次数高的论文)之间的关系,认为高影响力的施引论文越多,该论文的学术水平越高;同时新的指数引入了年均被引强度这一概念,使得那些被多篇具有高被引次数的论文引用的论文获得更高的指数值。通过对电子商务相关100篇高被引论文的实证分析,证实h2指数与h指数具有很强的一致性,同时h2指数具有更高的灵敏度;h2指数与词频分析法相结合选出的电子商务领域高频关键词,证实与2010年国家自然科学基金电子商务类已成功申报项目能较好吻合。

摘要：针对h指数灵敏度差、不能反映高影响力施引论文重要性这两项弱点,推导一个新的类h指数——h2指数。从两方面实证h2指数的可靠性:即通过对近10年电子商务领域SCI收录高被引论文实证分析,得出h2指数与h指数有很强的一致性,并且前者具有较高灵敏度;h2指数与词频分析法相结合选出的电子商务领域高频关键词,证实与2010年国家自然科学基金电子商务类已成功申报项目较好吻合。

H指数:一种评价大学的方法 篇5

科研评价的最基本方法是同行评议, 但是同行评议具有花费时间多、易受主观因素影响等局限性。一般来说, 学术界是从论文数量和被引频次两个方面考察研究人员的学术成就和对学科的贡献, 前者说明作者生产的文献产量或科研能力, 后者说明作者生产的文献质量、交流传播程度和学术水平。另外, 对不同的期刊论文在定量时要给予一定的权重。

美国加州大学圣地亚哥分校物理学家乔治·赫希教授 (Jorge E.Hirsch) 认为, 这些传统的“论文数量”、“总被引频次”、“篇均被引频次”、期刊影响因子等科学家绩效评价指标存在一定的缺陷。“论文数量”的缺点是不能测度论文的重要性和影响力;“总被引频次”的缺点是作者的影响力会被少数重要的合作论文夸大;“篇均被引频次”缺点是数据不容易获得, 容易造成奖少惩多, 而论文发布的期刊的影响因子高低也不能代表论文水平高低。2005年, 赫希提出一种定量评价科研人员学术成就的方法:当一个科学家发表的Np篇论文中有h篇论文每篇获得了不少于h次的引文数, 科学家剩下的Np-h篇论文中每篇论文的引文数都小于h次, 此h值就是该科学家的h指数, 这就是h指数的定义。简言之, 一个科学家发表了h篇被引频次不少于h次的论文, h值就是该科学家的h指数。这种方法旨在评价科学家个人的指标绩效, 既能反映科学家学术论文影响力大小, 又能同时反映其重要论文产出数量多少的生产率, 并且能够测度科学家个人科研工作的主要影响力, 并能够避免上述指标的一系列缺点。

具体而言, h代表“高引用次数” (high citations) 。一个人的h指数是指在一定期间内他发表的论文至少有h篇的被引频次不低于h次。例如, 赫希本人的h指数是49, 这表示他已发表的论文中, 每篇被引用了至少49次的论文总共有49篇。赫希认为h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高, 则表明他的论文影响力越大。后继研究者对h指数的优缺点也做了一定总结:首先该指标简单并且易于理解;第二, 该指标是论文产出力和引文影响力二者相结合的测度指标, 单纯论文数量的增长对该指标不会产生直接的影响。因此, 我国《科学观察》主编、国家科学图书馆金碧辉研究员认为, 用h指数评价科研人员的绩效可以遏制片面追求论文数量的不良倾向, 同时又能够激发科研人员探索深层次科学问题的热情;第三, h指数测度的是科学家的持久绩效, 而不是测度其科学成就的峰值, 仅仅有一两篇高被引论文并不能使h值有显著增加;第四, h指数是一个稳健的指标, Vanclay通过研究发现, 检索工具收录差错不会对h指数产生较大影响, Rousseau也从理论上证明, h指数对于数据库收录论文和引文的遗漏具有一定的弹性和恢复能力。许多研究者还对h指数在不同领域的效度开展了研究, 并与同行评议和其他评价指标做了一定比较分析, 认为h指数与同行评议结果、论文总引文数等之间存在显著相关关系, 能有效评价科学家的学术成就。同时, 学者们对h指数的缺陷也做了一定研究, 并提出相应的修正方法。

近年来, 我国学术界强调以论文发表数量, 特别是发表在被SCI收录的期刊上的论文的数量来作为获得学位、评职称、评院士、申请科研基金、评价学校学术成绩的一项重要指标, 这种过于简单化的科研评价方法的滥用, 使得学术泡沫的现象越来越严重。许多科研人员挖空心思地增加自己的论文数量, 包括一稿多发, 或将一篇论文拆成几篇发表, 或专门找一些被SCI收录、但是发表门槛很低的期刊投稿。h指数在我国科研评价中的应用, 目的就是以质量兼顾的方式, 有效减少或抑制这种学术泡沫的出现。很多学者认为h指数不仅可以用于对科研人员的学术成就的评价, 也可用作其他具有相同来源项的评价对象 (如科研群体、学术期刊、研究热点等) 的评价。我国这方面的研究也很多。

h指数与大学分层

我们认为, h指数是高校创新工作的一个主要源头, 盯住这个主要源头, 有利于创新性教育的开展, 以及高校创新资源的配置。我们以中国知网2009年5月29日的数据为准, 对部分中国大学的h指数以第一作者单位和每组5所大学进行抽样调查, 兼顾东、中、西部地区分布, 其分层探索结果如下。

1. 中国两所顶尖级大学, H指数平均为146

北京大学:显示文献信息140816条, 最高被引频次2656次, H指数155。

清华大学:显示文献信息125566条, 最高被引频次1572次, H指数137。

2.“985工程”大学 (一期34所) , H指数平均为78

1998年5月4日, 江泽民总书记在庆祝北大建校100周年大会上向全社会宣告:“为了实现现代化, 我国要有若干所具有世界先进水平的一流大学。”为贯彻落实党中央科教兴国的战略和江泽民同志的号召, 教育部决定在实施“面向21世纪教育振兴行动计划”中, 重点支持北京大学、清华大学等部分高等学校创建世界一流大学和高水平大学, 简称“985工程”。

武汉大学:显示文献信息122832条, 最高被引频次560次, H指数89。

上海交通大学:显示文献信息111562条, 最高被引频次468次, H指数88。

南开大学:显示文献信息51655条, 最高被引频次626次, H指数81。

兰州大学:显示文献信息39369条, 最高被引频次281次, H指数72。

中南大学:显示文献信息88831条, 最高被引频次423次, H指数58。

3.“985工程”大学 (二期5所) , H指数平均为63

华东师范大学:显示文献信息62699条, 最高被引频次848次, H指数97。

中国农业大学:显示文献信息40893条, 最高被引频次280次, H指数85。

西北农林科技大学:显示文献信息35340条, 最高被引频次150次, H指数56。

国防科技大学:显示文献信息25091条, 最高被引频次222次, H指数51。

中央民族大学:显示文献信息12363条, 最高被引频次99次, H指数27。

4.“211工程”大学, H指数平均为50。

南京师范大学:显示文献信息44834条, 最高被引频次311次, H指数73。

福州大学:显示文献信息24637条, 最高被引频次293次, H指数55。

郑州大学:显示文献信息61805条, 最高被引频次165次, H指数43。

河北工业大学:显示文献信息14867条, 最高被引频次160次, H指数40。

贵州大学:显示文献信息22112条, 最高被引频次112次, H指数37。

5. 博士授权点大学, H指数平均为42

山东师范大学:显示文献信息27072条, 最高被引频次530次, H指数54。

河南农业大学:显示文献信息16014条, 最高被引频次154次, H指数50。

上海理工大学:显示文献信息12853条, 最高被引频次289次, H指数39。

甘肃农业大学:显示文献信息11389条, 最高被引频次147次, H指数37。

山西师范大学:显示文献信息6025条, 最高被引频次88次, H指数31。

6. 硕士授权点大学, H指数平均为23。

新乡医学院:显示文献信息13842条, 最高被引频次88次, H指数28。

山东轻工业学院:显示文献信息6615条, 最高被引频次62次, H指数25。

上海电力学院:显示文献信息3233条, 最高被引频次71次, H指数23。

兰州商学院:显示文献信息6477条, 最高被引频次83次, H指数21。

山西中医学院:显示文献信息2564条, 最高被引频次39次, H指数17。

河南科技学院:显示文献信息4962条, 最高被引频次24次, H指数15。

河南职业技术师范学院:显示文献信息2182条, 最高被引频次207次, H指23 (+1) 。

7. 普通本科院校, H指数平均为15。

临沂师范学院:显示文献信息7503条, 最高被引频次220次, H指数24。

河西学院:显示文献信息2776条, 最高被引频次77次, H指数15。

安阳师范学院:显示文献信息3926条, 最高被引频次27次, H指数13。

忻州师范学院:显示文献信息2002条, 最高被引频次41次, H指数13。

上海商学院:显示文献信息820条, 最高被引频次25次, H指数10。

各类大学的h指数分层

顶尖级大学, H指数平均为146。

“985工程”大学 (一期34所) , H指数平均为78。

“985工程”大学 (二期5所) , H指数平均为63。

“211工程”大学, H指数平均为50。

博士授权点大学, H指数平均为42。

硕士授权点大学, H指数平均为23。

普通本科院校, H指数平均为15。

专科一批院校, H指数平均为8。

专科二批院校, H指数平均为4。

结论

统计分析表明之一, 大学分层与h指数存在着正相关的关系, 即办学规格愈高的大学h指数也愈高, 比如北京大学、清华大学的h指数都在130以上;办学规格愈低的大学h指也愈低, 比如普通本科院校h指数在20以下, 专科院校h指数在10以下。所以评价一所大学的最直观手法就是看他的h指数。当然, 由于一些大学改名较为频繁, 大学的办学规模不一, 学科引文行为的差异, 东中西部地区经济发展的差异, 以及行政规划的影响等因素, 在一些个别大学中也存在着分层不明显的情况。如河南科技学院的H指数为15, 似乎和硕士授权点大学有一点距离, 但是再加上2004年改名之前的河南职业技术师范学院文献信息, H指数就上升为24。所以总体而言, h指数的评价是客观的。