H指数在财经高校经济类电子资源建设评价中的应用

2016-02-10吴恒忆姚小娇

图书馆学刊 2016年12期

关键词：数据库图书馆资源

吴恒忆姚小娇

（上海立信会计学院图书馆，上海 201620）

H指数在财经高校经济类电子资源建设评价中的应用

吴恒忆姚小娇

（上海立信会计学院图书馆，上海 201620）

通过设置基本计算指数（采购指数、认可指数），将H指数应用于电子资源建设评价，对部分财经高校的经济类电子资源建设情况进行了调研和分析。结果显示，利用H指数分析法可以快速、全面地反映高校经济类电子资源建设的基本情况。通过采购指数、认可指数等变量的关联关系，可以找出最被高校认可、性价比较高的电子资源，并可根据先进高校的采购情况为其他高校的资源建设提供有益经验，指明建设方向及发展路径。

H指数电子资源建设评价指数

1 引言

自亚当·斯密的《国富论》问世以来，经济学逐渐发展成为数学化程度最高的社会科学之一。经济问题的重要现实性与紧迫性要求经济学对经济现象与问题提供精确的分析与解释，清晰说明经济变量之间的关系，为经济决策者制定政策或措施提供准确的对策和可靠的理论蓝图。为此，经济学家们将经济学研究方法数学化，以数学计量方法研究经济现象与问题就是对经济问题上述特征的自然反应。在数学化、模型化的实证研究环境下，对于经济学者来说，相关数据就成了研究的基础。

财经高校图书馆想更好地为教师科研、教学服务，提供有效保障，就必须在文献资源建设中将经济类电子资源作为电子资源建设上的重点。作为图书馆采编人员面对着几个重要问题：哪些电子资源是优质的经济类电子资源？类似的数据库如何取舍？如何在海量的数据中选择最具价值的数据资源？笔者通过将H指数应用于经济类电子资源建设评价中，找到具有可操作性的解决方案。

2 经济类电子资源建设评价现状

我国出台的对文献资源建设具有一定指导意义的文件主要有：《普通高等学校图书馆规程》（2015）、《普通高等学校图书馆评估指标》、《普通高等学校图书馆馆藏评价指南》、《高等学校图书馆数字资源计量指南》（2007）等，这些指导文件为图书馆的资源建设提供了重要评价依据。其中，《高等学校图书馆数字资源计量指南》（2007）在参考国内外图书馆联盟和数字资源评估项目及实践基础上，制定了《电子文献基本情况评估表》，包括7个一级指标和40余个二级指标，但由于指标过细，且很多指标的量化统计较难，所以多作为后继研究者选择指标时的参考。

目前，国内有关图书馆电子资源建设评价的研究较多，主要集中在国内外研究现状的介绍、评价方法的研究和评价指标的建立3个方面。对于财经高校电子资源建设的研究主要集中在整体数字资源建设的调查分析上，具有一定的理论和现实意义，但是也存在着一些不足。

①从图书馆整体文献资源建设角度研究较多，缺乏针对某类高校、某一学科、类别文献资源建设方法的研究，大多数论著基于整体建设视角，探讨普适的评价方法和模式，很少对专业学科的专业数据库评价方法进行研究，因此最终结论并不适用于经济类电子资源建设。少数针对财经类高校电子资源建设的研究论文，也主要聚焦在电子资源采购情况的调查、自建数据库建设、区域资源共建共享等方面，并无针对经济类电子资源建设的研究。

②评价指标体系设置主要针对文献类数据库，缺乏针对性。已发布的各类指导性文件构建的指标体系均是面向电子图书、电子期刊和二次文献数据库，并没有考虑到经济类电子资源的特殊性来设计。例如，在《普通高等学校图书馆馆藏评价指南》的《电子文献基本情况评估表》中关于C类访问性能的规定，“无并发用户限制100分，拒绝访问（即turnaways）的比例占访问总数的比例每增加3%减10分”，现实中金融类数据库有很多都是要求客户端MAC绑定账号以终端数来计费的，即并发用户数为1；在“G1存档方式”中也规定，仅提供裸数据0分，在实际中很多高频数据研究者恰恰需要的就是未经加工、清洗过的裸数据（如：股票、期货的毫秒级别的交易数据）。

③评价指标体系的设计过于庞大和复杂，可操作性不强，缺乏简明、稳定、有效的评价方法。以《普通高等学校图书馆馆藏评价指南》的《电子文献基本情况评估表》为例，本评估表涉及7个一级指标40个二级指标，放置于经济类电子资源评估，需要对其中大多数的指标进行调整，同时也需要对各个权重进行调整，工作量巨大而且可靠性有待检验。

总而言之，目前我国还没有成熟、可靠的具有指导意义的针对学科电子资源建设的有效评价和指导方法，简单的套用现有的评估规范并不能起到有效的作用，甚至会产生负效应。有针对性地构建学科电子资源是图书馆馆藏建设的重要组成部分，通过对相关电子资源建设评价的实证研究，有助于提高学科资源建设的整体水平，积累有益经验。经济学学科资源建设的成功与否，取决于其功能的正确定位，其建设必须紧密配合学科发展的脚步，不断满足专家学者的科研需求，以促进现代经济学学科的建设与发展。

经济类电子资源具有以下特点：①时效性。经济学研究人员对于资讯、数据的掌握与应用影响研究的先进性和水准。②实践性。在数学化、模型化的实证研究环境下，经济学研究人员需要对经济现象与问题提供精确的分析与解释，清晰说明经济变量之间的关系，为经济决策者制定政策或措施提供准确的对策。③多样性。经济学电子资源存在多样性，除电子图书、电子期刊外，还包括文献性的各类研究报告、资讯信息以及数字类型的宏观、微观数据等。因此，只有将如何进行经济类电子资源建设的原则和指导方法明确化、具体化，才能有效助力财经高校在经济类电子资源上的建设。

3 研究方法

3.1 研究方法

2005年，美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校统计物理学家Jorge E.Hirsch首次提出一项新的评价指标——H指数，H代表“高引用次数”（High Citations）。Hirsch认为：一个人的H指数是指其至多有H篇论文分别被引用了至少H次（Hirsch计算的H指数均指SCI收录论文）。H指数不仅很好地将论文的数量与质量结合到了一起，并且还便于计算。所谓H指数将某个人发表的全部SCI收录论文，按照被引次数由高到低排列，依次向下核对，当某篇文章的被引次数小于文章的序列号时，被引次数减1即为该科学家的H指数。

H指数具有简单、数值稳定等特点，其综合考察了被评价对象的产出与影响之间的关系，其数据容易获取，适用于各种层次。利用H指数的原理，将其应用于经济类电子资源建设评价无疑可以达到更简单、有效、稳定的评价效果。

3.2 基本计算指数的确定

在H指数的计算中，主要应用到两个基本指数，即发表论文的篇数和每篇论文被引用的频次，将H指数应用于经济类电子资源建设的评价，可以用电子资源被不同高校采购的次数和高校采购了多少个电子资源这两个指数来进行替代，可将其定义为采购指数和认可指数。

采购指数主要是体现经济类电子资源的购买数量，即某财经高校采购了多少个经济类电子资源。例如：A高校采购了n个经济类电子资源，则其采购指数为n，B高校采购了m个经济类电子资源，则其采购指数即为m。

认可指数是指某一种电子资源被高校购买的次数，主要反映的是该电子资源在财经高校的认可程度。例如：C数据库被k所高校购买，则其认可指数即为k。

3.3 经济类电子资源建设H指数评价

财经高校经济类电子资源建设H指数，由采购指数与认可指数组合而成，当采购指数与认可指数都≥h时，其H指数即为h，即在若干评价高校中，如果A高校购买了h个认可指数为n的经济类数据库，那么该高校的H指数就为h。

在本次实证调研中，对同类学校的调研结果采用加权的方法，核心指数为采购指数与认可指数。同一数据库被订购一次，则采购指数和认可指数各增加1。例如：某高校原采购指数为1，如购买了国泰安CSMAR数据库，则该校的采购指数为2，未购买仍为1。如果有3个高校同时购买了中经网数据库，则中经网数据库的认可指数就是3。

4 数据来源

在确定了评价方法设计的基础上，笔者就财经高校经济类电子资源建设情况进行了实证研究。

资料来源：各财经高校图书馆网站、部分省市图书馆联盟或高教文献信息中心网站及直接咨询。

数据采集时间：2016年5月。

高校数据样本：选取中国校友会网2016年公布的《2016中国大学排行榜700强》中分类排名——财经类大学排行榜中的前31名财经类高校（由于西安财经学院图书馆网站无法访问，特增补收集南京审计学院（已更名为南京审计大学）的数据）。30所财经类高校分别为：上海财经大学、中南财经政法大学、西南财经大学、中央财经大学、对外经济贸易大学、东北财经大学、江西财经大学、首都经济贸易大学、浙江工商大学、天津财经大学、北京工商大学、安徽财经大学、山西财经大学、云南财经大学、山东财经大学、上海对外经贸大学、南京财经大学、哈尔滨商业大学、广东财经大学、河北经贸大学、浙江财经大学、吉林财经大学、河南财经政法大学、贵州财经大学、天津商业大学、石家庄经济学院（现更名为河北地质大学）、广东金融学院、上海立信会计学院、新疆财经大学、南京审计学院（现更名为南京审计大学）。

电子资源样本：仅针对所调研高校图书馆网站上提供的，可以使用的中外文经济类统计与数值、资讯类商业数据库及部分单独列出的专业文献类数据库。由于经济类数据库种类繁杂，特设定如下筛选条件：

①不包含综合类电子期刊、电子书图书、二次文献库。例外：EBSCO-EconLit经济学文献库、The World Bank e-Library、国际货币基金组织在线图书馆（IMF）3个数据库经济类文献专业库以及“中国知网中国经济社会发展统计数据库”。

②同一数据库的各子库不统计，统一认定为一个数据库，即不统计同一数据不同高校购买数据量，例如：在国泰安CSMAR数据库中包括“中国上市公司财务指标分析数据库”“中国股票市场交易数据库”等多个需要单独订购的子库，在调研中无法确切收集其具体购买的子库情况，均统一认定为一个数据库。例外：国泰安CSMAR、锐思（RESSET）等数据商的高频数据库（经考察与咨询，该类数据库一般为裸数据或者不同的数据终端。）。

③不包括高校与某数据商合作或者自建的各类数据库。

④不包括开放存取或者免费数据库。

5 实证研究

2016年5月，笔者分别对上述30所高校的经济类电子资源建设（共计56个数据库）情况进行了调研，调研结果显示，截至2016年5月11日，100%的高校都至少配置了两种经济类电子资源。购买电子资源最多的首都经济贸易大学采购了26种经济类电子资源（其中中文资源16种，外文资源10种），最少的河北地质大学采购了两种中文经济类电子资源。就中文电子资源来说，被调研高校均购买了至少两种经济学中文电子资源，其中83.3%的高校购买了超过5种的中文电子资源。就外文电子资源来说，被调研高校中80%购买了至少一种外文电子资源，其中63.3%的高校购买了至少两种外文电子资源。

5.1 电子资源认可指数分析

在调研数据中，认可指数排名前21的中外文数据库分别为：国研网、中经网、国泰安CSMAR系列研究数据库、EPS全球统计数据/分析平台、锐思数据库（RESSET）、EBSCO-Econ-Lit、BVD-BANKSCOPE、中国经济社会发展统计数据库、WIND资讯、BVD-Osiris、道琼斯全球资讯数据库、中国宏观经济信息网、BVD-EIU Countrydata、中国资讯行、BVD-Oriana、皮书数据库、BVD-Zephyr、国际货币基金组织在线图书馆、搜数网、The World Bank e-Library、全球新兴市场商业资讯数据库。可见，最受财经高校认可的中文电子资源为国研网、中经网、国泰安CSMAR（前三名），外文电子资源为EBSCO-EconLit、BVD-BANKSCOPE、BVD-Osiris（前两名）。

表1 电子资源认可指数排名前21名

就认可指数可以看出，财经高校主要购买的电子资源有如下几个类型：统计数据（38.1%）、金融数据（33%）、资讯数据（14.3%）、专业文献（14.3%）。

系统分析各个高校的具体订购情况，我们可以得出如下结论。

5.1.1 中文电子资源建设

在订购统计数据类电子资源时，根据各高校具体订购情况（如图1）国研网（国务院发展研究中心信息网）是各高校经济类电子资源建设的首选，30所高校均采购了该数据库。在采购了国研网数据库后，绝大多数高校也选择采购中经网作为其补充（90%的高校采购，河北地质大学正在试用该库，天津财经大学、上海立信会计学院停订）。同时，为获取国外统计数据，22所高校采购了EPS全球统计数据/分析平台（采购率73%，同时还有7所高校正在试用EPS统计数据库）。

图1 各高校统计数据类电子资源采购情况

在订购金融数据类电子资源时，根据各高校具体采购情况（如图2），可以看出83.3%的财经高校均采购了两个以上的金融数据类电子资源。在本类的7个数据库中，国泰安、锐思数据库为网页版，WIND、巨灵、天相、中诚信、同花顺数据库均为客户端版，从认可程度上可以明显看出图书馆更倾向于购买网页版电子资源。但是需要指出的是WIND资讯目前采用的是MARC绑定的限制终端控制模式，而非目前常见的集群版IP地址控制模式，仍能取得第三位的认可指数，说明用户对其的认可程度还是非常高的。

图2 各高校金融数据类电子资源采购情况

在订购资讯类电子资源时，根据各高校具体订购情况（如图3），北方高校更倾向于订购中国资讯行（60%），南方高校更倾向于订购道琼斯全球资讯数据库。

图3 各高校资讯类电子资源采购情况

5.1.2 外文电子资源建设

在外文电子资源方面，60%的高校（18个）订购了EBSCO-EconLit数据库，56.7%的高校（17个）订购了BVDBANKSCOPE数据库，其中有12个高校同时订购了上述两个外文电子资源，综合具体订购情况，在购买第二个、第三个外文电子资源时，更多的学校会倾向于根据各自学校的重点学科等因素选购BVD系列库（BANKSCOPE、Osiris、EIU Countrydata、Oriana、Zephyr）中的一个或几个。

图4 各高校外文电子资源采购情况

5.2 电子资源采购指数分析

在全部56个经济学电子资源中，30个财经高校的采购指数从2～26不等，最高的为26，最低的为2，平均的采购指数为12.3，即30所财经类高校中，每所高校平均采购了12.3个经济学电子资源。

表2 财经高校采购指数

以办学层次分类进行统计，可得不同办学层次高校的平均采购指数（见表3）。

表3 不同办学层次高校平均采购指数

5.3 H指数分析

以上海财经大学为例：该高校共订购了国研网、中经网、国泰安CSMAR等22个数据库，各数据库的认可指数分别为30、27、26等，以认可指数Y从高到低排列，然后每个数据库得到一个序号X，将每个数据库的序号X和认可指数Y进行比较，找到序号H，使得这一数据库的序号H小于或等于它的认可指数Y，而下一个数据库（序号为H+1）的序号大于它的认可指数Y，即可得该高校的H指数（如图5）。

图5 上海财经大学H指数示意

根据各个高校的认可指数和采购指数，使用上述方法可以计算出各高校的H指数。各高校H指数为2～12不等，最高的为首都经济贸易大学的12，最低的是河北地质大学的2。

H指数可以反映出当前财经高校经济类电子资源的建设情况：

①有56.67%（17个）的高校的H指数都至少为10，也就意味着有17个高校至少采购了10个至少被10个高校采购的经济类数据库，也可以认为这些H指数较高的高校在经济类电子资源的采购是较为完备与合理的。

②将H指数与表2的各高校采购指数以及表1电子资源认可指数进行分析，可以发现绝大多数采购指数超过10的高校（89.47%，17所高校）的H指数均≥10。在一定层面上说明，这些认可指数≥10的数据得到了各高校图书馆和读者的一致认可，被各图书馆及读者认为是最值得优先购买的数据库，也可以认为这些电子资源是最具性价比的资源。在经费有限的情况下，H指数＜10的财经高校在经济类电子资源的建设上，首先要满足读者基本的需求，再根据学校的重点学科继续挑选合适的资源，这时就可以根据认可指数优先采购合适、性价比高、认可指数相对较高的电子资源。

表4 财经高校经济类电子资源建设H指数排名前30位

6 结论与建议

通过前文的分析可以得知，将H指数应用于高校学科电子资源建设评价指标体系设计，可以快速、全面的反映高校经济类电子资源建设的基本情况。通过采购指数、认可指数等变量的关联关系，可以找出最被高校认可、最具性价比的电子资源，并可根据先进高校的采购情况为其他高校的资源建设提供有益的经验，指明建设的方向。

当然，任何评价方法都不是全面而具体的，各个高校的情况不同，经济学电子资源的建设就不可能实现整齐划一。电子资源的建设时是以服务本校学科建设为目的，会受到各学校的学科特色、科研重点、当年预算情况、数据商政策和价格等客观条件的影响，而呈现出不同的特点。将H指数应用于高校学科电子资源建设评价指标体系设计的局限性在于，该方法无法也不可能考察到电子资源建设中其他要素的影响，也不能完全呈现出经济学电子资源建设间的特色和差别。对具体高校而言，可以利用H指数的评价指标进行相应的调研、根据自身现有的资源建设情况，再根据自身学科特色、发展战略、当年预算等因素进行有的放矢的选择。

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