2005—2014年图书情报学4刊发文著者的统计分析

黄 勤

（金陵科技学院图书馆，江苏 南京 210038）

对某一学科论文著者的发文频次、年龄、地区、单位分布及合著情况的统计分析，有利于了解该学科的研究动态，把握该学科的发展规律与趋势。20世纪80年代开始有学者就图书情报学开展这方面的研究。近年来，关于图书情报学著者的统计分析研究较少，且统计范围较窄。笔者以图书情报学4本期刊2005—2014年相关数据为研究对象，力求通过对论文著者的统计分析，揭示我国图书馆学与情报学研究的现状与发展趋势。

一、统计范围

为了评价科学工作者对科学所做的贡献，洛特卡首先提出用“科学生产率”（亦称“作者生产率”）作为评价科学工作者贡献的指标。洛特卡将“科学生产率”定义为：在给定时间内，科学工作者发表论文的数量。利用论文数量来评价科学工作的贡献是建立在每篇论文的贡献是一样的假设前提上。因此，在研究某一学科作者生产率时，统计的范围要有一个度。随着科技信息量的剧增，科学论文质量也参差不齐，如果不加选择地统计，必然与假设前提相去甚远，导致评价结果失准。为了保证假设前提尽可能成立，笔者在统计图书情报学作者生产率时，根据北京大学历年的核心期刊排名，选择排名靠前的4种期刊（《图书情报工作》《大学图书馆学报》《情报学报》《中国图书馆学报》）作为统计对象，这4种期刊均为国家级期刊，避免了地方性期刊在刊文上的地区性，同时也保证了统计论文在质量上无太大差别。以上4种期刊2005—2014年发表学术论文9 738篇，著者人数为8 571人。

二、合著统计分析

合著论文可用作研究小组间合作的计量指标，目前合作指数与合著率是科学计量学领域常用的表征科学合作度的指标。合作指数指地域、机构、科学家个人、学科或期刊所发表论文的篇均作者数，用CI表示）；合著率指合著论文占全部论文的比率，用DC 表示）。

其中，fj表示合著者人数为j 的论文数，k 表示合著者人数的最大值，N 表示论文总数［1］。从统计结果看，近十年来，合作指数呈现明显增长的趋势。《图书情报工作》《大学图书馆学报》《情报学报》《中国图书馆学报》4种期刊的篇均作者数由2005年的1．642人／篇增长到2014年的2．211人／篇，合著率由2005年的42．3%增长到2014年的68．9%（表1）。

表1 4种期刊合著情况统计

用y 表示篇均著者人数，s表示合著率，x 表示公元年，利用SPSS软件回归得

y＝1．604＋0．066（x－2004）（R2＝0．9576，F

值＝182．459）

t值（52．896） （13．508）

s＝42．587＋2．764（x－2004）（R2＝0．9349，F

值＝114．711）

t值（26．593） （10．710）

统计结果表明，篇均著者与合著率均呈现良好的直线增长，2007年的平均篇均著者已经达到了美国金氏研究公司（King Research Inc）在1977年提供的美国科学领域里各学科的平均论文作者数（1．79人）［2］，尤其是《情报学报》2008年以后的合著率已达到1999年我国科技论文的总体合著水平（81．3%）［3］。这表明图书情报科学的研究符合大科学时代的科学研究特点，随着图书情报科学与信息科学、管理科学等学科的不断融合，合作研究将是图书情报学研究的主要形式。

三、著者发文规律

在分析著者生产率时，合著者的处理方法是一个不可回避的问题。目前国内比较常用的方法是仅统计第一著者或按人次统计全部著者。除以上这两种方法外，还有调节计数法和加权法等。仅统计第一著者显然抹杀了其他合著者对文献的贡献；按人次统计，则与洛特卡定律的假设前提（每篇论文的贡献是一样）相违背。因此，笔者在统计合著时采用加权法，每篇论文的权值都确定为1，并根据国内著者通常以对论文贡献大小排序的特点来分配权值。同时考虑到调节计数时出现过多小数位不便于统计，因此笔者采用如下权值分配方法：当一篇论文合著者人数不超过9人时，将权值分为10份，每份0．1分；如超过9人，小于19人，将权值分为20份，第一著者先得1份，剩余的从第一著者开始，每人1份，分配完每个著者后再从第一著者开始分配，直至将权值分配完为止。这种方法既考虑到了第一著者的特殊性，也考虑到了国内习惯以贡献大小排序的方式。

（一）对洛特卡定律的验证

1．发文频次的划分。由于采用权值的统计方法使发文频次出现了非整数，为了便于分析，笔者采用进位法的方式处理，即从0．1～1．0次发文频次计为1，1．1～2．0次发文频次计为2，以此类推，处理后结果如表2所示。

2．高产著者的删除。洛特卡定律的频次—规模法对高产的核心著者的描述并不理想，因此对洛特卡定律验证时，一般都按一定的比例删除高产著者，以得到比较完美的线型关系。参照表2，笔者删除发文频次在10次以上的77位著者。

表2 发文频次与著者数量统计

（二）回归与检验

利用SPSS 回归，得洛特卡系数a＝2．549，R2＝0．995 1。曲线拟合图如图1所示。利用帕欧建议的近似公式［4］，计算得洛特卡常数C ＝0．7558。通过K－S 检验，Dmax＜D临，接受原假设，著者分布为

笔者同时对第一著者也作了统计，以上述同样的方法回归和计算，得第一著者分布数学模型为

这一回归结果与钟旭统计的《中国图书馆学》

与《中国情报学》1945—1985年的第一著者分布数学模型基本一致［5］。这表明图书情报学著者的分布数学模型基本稳定，结构合理。统计全部著者所得的洛特卡系数（a）明显大于仅统计第一著者的，这表明图书情报学的低产著者更加分散。从统计结果中发现有许多非图书情报专业的学者也参加到图书情报的研究，图书情报学研究与计算机科学、管理学等学科的交叉日益明显。

图1 x—y回归拟合

四、核心著者分布

（一）核心著者年龄分布

一个学科研究人员的年龄结构与该学科的发展有着密切的联系。科学发明年龄定律认为，任何国家的重大科学成果数目总是与杰出科学家人数成正比，而与这些人平均年龄到最佳峰值年龄之差成反比［6］。研究表明，就人的心理机能而言，比较与判断能力的最佳年龄在30～49 岁。赵红州对1500—1960年全世界1 249名科学家统计分析得出，科学发现的最佳年龄区在25～45岁之间，其峰值年龄在37岁左右［7］。因此，分析著者年龄分布，有利于把握学科发展的趋势。

笔者从发文的作者简介中提取77位核心著者的出生年份。统计结果显示：77 名著者平均年龄为51岁，主峰值出现在35～55岁（图2）。总体呈现偏正态分布，且峰值偏向于年轻。这与20世纪90年代我国科研工作者中高产著者的双峰并立相比［8］，发生了明显的变化，年龄结构更趋合理，尤其是“80后”的出现，表明我国图书情报学已经顺利完成了人才的新老交替。如果以开始统计时计算，即峰值年龄应为25～45岁，这与科研的最佳年龄完全一致。这表明进入21世纪后，我国图书情报学论文核心著者趋于以中青年为主，人才年龄结构趋于优化，我国图书情报学研究与发展进入良性、快速的发展轨道。

（二）核心著者地区与单位分布

核心著者的地区分布代表了我国图书情报学研究在国内的分布现状。笔者通过发文的著者简介获取著者的工作单位，再确定著者所在的省（市）。统计结果显示：77名高产著者分布于17个省（市），排列前5位的分别是北京、江苏、湖北、上海、天津，该5 个省（市）的人数占75．3%（图3）。这一统计结果与1998—2002年《图书情报工作》发文著者分布相比［9］，江苏、上海与天津均有所提升，但广东与浙江2省的排名有所下降。

图2 77名核心著者年龄分布

图3 77名核心著者地区分布

高产著者的单位分布显示了国内图书情报学研究的重点单位（表3）。笔者所统计的77名著者分布在国内30家单位。统计结果显示：武汉大学、中国科学院文献情报中心、中国科学技术信息研究所、北京大学、南京大学等5家单位集中了77名高产著者中的近52%的核心著者，是国内图书情报学研究重点单位。此外，这次统计结果中30家单位有27家是高校，77位高产著者中有61 位来自高等学校，占近80%。可见国内高层次的图书情报学人才大都集中在高等学校。2011年原上海图书馆王世伟教授调任上海社会科学院信息研究所工作后，高产著者所在单位中竟无一所公共图书馆，这说明目前国内公共图书馆高层次人才匮乏，这不利于公共图书馆事业的发展。

表3 77名核心著者单位分布

五、结语

我国图书情报学近十年来论文核心著者在年龄上趋向年轻化，与科学发现的最佳年龄基本一致，这预示着图书情报学研究与发展将进入一个快速、良性的发展期；由于学科之间的交叉融合，图书情报学研究的合作趋势进一步加强，合作研究将是图书情报学研究的趋势；国内图书情报学研究在地区之间的不平衡状况将长期存在，与20世纪的传统格局相比，江苏、上海与天津等地区的核心著者数量有明显的提升；图书情报学高层次人才大都集中在高等院校，国内公共图书馆高层次人才匮乏；著者的分布基本稳定，遵循洛特卡定律，但由于跨学科合作研究逐渐增加，低产著者将更加分散；篇均著者数与合著率呈直线增长，且2项指标已呈现大学科时代的科学研究特点，这表明图书情报学已经由年轻学科成长为成熟的学科。

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