p指数在中国档案学者学术影响力评价中的应用

摘 要 本文为研究档案学者的学术影响力，以CSSCI为数据源，运用p指数，以档案学领域高被引的43位学者为例，对比分析学者的总被引频次（C）、发文数（N）、篇均被引频次、h指数、p指数，并进行相关分析，实证研究了p指数在档案学者学术影响力评价中的应用。研究表明，p指数与总被引频次、篇均被引频次、h指数有很强的相关性，与发文数量没有相关关系。p指数具有较好的区分度和敏感性。

关键词 p指数 档案学者 信息计量学

中图分类号 G270 文献标识码 A 收稿日期 2020-02-08

★作者简介：陈婧婧，上海申康医院发展中心副研究馆员，硕士研究生，研究方向为档案管理。

Abstract In order to study the academic influence of archivists， the paper chooses the CSSCI as the data source and uses p-index to analyze comparatively 43 scholars who are highly cited in the field of archival science. Their total citations， number of published articles， citation frequency of each paper， h-index and p-index are compared and analyzed. The statistical analysis of application of p-index in the evaluation of academic influence of Chinese archivists is carried out. Results show that p-index is highly correlated with total citations， citation frequency of each paper and h-index， that it is not correlated with number of published articles， and that p-index has good discrimination degree and sensitivity.

Keyword p-index; archivists; informetrics

人才資源是创新活动中最为活跃、最为积极的因素。科研人才作为科学技术的载体，做好科研人才的绩效评价，特别是对于学者个人研究表现的评价，对于调动人才的积极性和创造性具有重要作用。对科研人才的研究和评价一直是学界关注的焦点。笔者以“archivist assessment”“archivist evaluation”为关键词检索Emerald数据库发现，目前国外学者侧重于对档案馆员的角色定义，如伊芙吉尼的《不仅仅是保护：档案馆员角色探讨》等，尚未发现评价档案学者影响力的研究。国内对档案学者进行评价运用的方法主要有主观评价、社会网络分析、文献计量以及综合评价的方法。如王云庆的《从作者分析看我国档案学研究队伍的状况》，吕文婷的《中国档案学学术群体共被引网络探析》，郭瑶的《基于文献计量学的中国档案学者群体研究》等。

这些有效地研究了档案学学者群体，但没有从定量的角度考量学者个体的产出数量和质量之间的关系，因此本文尝试以国内的档案学科领域专家为评价对象，利用新型评价指标p指数对档案学者学术影响力进行评价，可以考察档案学者的个人成就，同时也为证明p指数用于人才科研绩效评价的有效性提供实证资料。

一、p指数算法及其应用

2005年，美国学者Jorge.E.Hirsch提出将h指数作为对研究人员绩效评价的指标。Hirsch将h指数定义为：一个科学家的h值，即是当且仅当在他发表的N篇论文中有h篇论文每篇得到的不少于h次的引文数，而剩下的论文中每篇论文的引文数都小于h。h指数基于纯粹的几何结构，能同时反映产出率和产出质量。因此，一经提出便引起广泛关注，但也存在缺乏灵敏度与区分度不足的问题，因此对评价产生很大的影响。

在h指数的研究基础上，2010年，印度学者G.Prathap提出p指数。p指数可以被称作是卓越指数（prominence factor）或者为威望指数（prestige factor）。P指数的表达式为（C2/N）1/3，其中，C为总引用频次，N为发文数量。通过此表达式可以看出，p能同时反映质量（C/N）和数量（C），可以表达论文的数量和质量之间的关系。p指数与h指数具有相同的维度，并成功模拟了h指数对论文数量和质量的总和考量。此外，p指数还能很好地预计相关性，可以作为新型综合性学术评价指标。

Prathap认为p指数可以应用在很多方面，比如国家、机构、期刊、学者学术影响力等宏观和微观层面的研究。在国内，目前p指数主要用于期刊评价，如张正慧、王圣洁、许新军的研究等，用于学术影响力的评价有王志军、赵蓉英等的研究。

二、研究对象和统计结果

1.统计对象的选择与研究方法。本文借鉴吕文婷在《中国档案学学术群体共被引网络探析》一文中的统计结果，选取档案学领域里被引次数最多的43名学者，统计其发文数量和被引总次数。国外学者对p指数的研究大多选择基于Web的引文索引数据库，鉴于该数据库收录我国档案学领域的期刊类型较少，因此本文选择《中文社会科学引文索引》（CSSCI）作为评价数据库，检索学者的相关数据。CSSCI数据库的回溯期到1998年，因此本文统计这43位学者在1998年至2018年的总被引频次。

2.数据统计结果。目前国内的中文数据库不能直接测得h指数和p指数，笔者利用数据库中的基本引用记录，经过人工偏差识别和修正加工后，计算得出档案学者的h指数和p指数。数据统计结果如表1所示，按照各学者的p指数进行降序排列。需要指出的是，本文中的h指数、p指数限于统计时间区间、研究对象和数据库的特定条件计算而来，任何一个条件变化均有可能引起h指数和p指数的变化。

从档案学领域高被引作者的数据统计结果可以看出，中国人民大学冯惠玲教授的论文p指数最高，为12.6755，p指数大于6的有7位学者，占总人数的16%。按照h指数进行排序，排在前面的为冯惠玲、刘家真、何嘉荪、胡鸿杰、何振、安小米、丁华东。学术论文是评价学者的重要指标，因此冯惠玲教授的排名是可以进行合理解释的。冯惠玲的学术表现和影响也得到了档案学界的承认，这从另一方面也佐证了p指数排名的合理性。

结合表1的数据统计结果以及在数据统计过程中的一些发现还可以得出：表1所示档案领域高被引学者h指数最高值为11，p指数最高值未超过13。Hirsch是一个物理学家，他认为科学家在经过20年的科研后h指数应当达到20。这是由于h指数最早在自然科学领域得到验证，自然科学与社会科学两个领域的学科有不同的引文模式和成果类型，所以两个领域的门槛不尽相同。不过此数据也提示我们，档案学作为一个年轻的学科，学者队伍还需要不断壮大，学者的影响力也需要不断加强。

三、基于档案学领域高被引作者的p指数实证研究

为了研究出p指数与总被引频次、发文数量、篇均被引频次和h指数之间的关系，进行了Pearson相关分析。首先对各变量进行描述统计，结果如表2所示。

由表2可以看出，变量总被引频次的最小值与最大值分别为10和396，取值在合理范围内，均值为81.33，标准差为71.707，偏度和峰度分别为2.602和8.827，可以看出该变量分布相对均匀，并服从于正态分布。变量发文数量的最小值与最大值分别为17和138，取值在合理范围内，均值为70.65，标准差为30.913，偏度和峰度分别为0.011和-0.942，可以看出该变量分布相对均匀，并服从于正态分布。变量篇均被引频次的最小值与最大值分别为0.096和5.143，取值在合理范围内;均值为1.182，标准差为0.880，偏度和峰度分别为2.612和9.063，可以看出该变量分布相对均匀，并服从于正态分布。h指数的最小值与最大值分别为1和11，取值在合理范围内，均值为3.98，标准差为1.766，偏度和峰度分别为1.696和4.934，可以看出该变量分布相对均匀，并服从于正态分布。变量p指数的最小值与最大值分别为0.987和12.676，取值在合理范围内，均值为4.281，标准差为2.073，偏度和峰度分别为1.937和5.648，可以看出该变量分布相对均匀，并服从于正态分布。

笔者使用SPSS22.0绘制出总被引频次、发文数量、篇均被引频次和h指数与P指数的散点图，发现总被引频次、发文数量、篇均被引频次和h指数与p指数近似呈现较强的线性关系，因此对各项统计指标进行Pearson相关分析。研究发现，p指数与总被引频次、篇均被引频次、h指数具有较强的相关关系，与发文数量无相关关系。

1.p指数与总被引频次的关系。在考察档案学领域专家学者的学术影响力时，总被引频次这个指标比较有利于发文较多的作者，但由于引用活动本身的时滞特征，总被引频次很难应用在较近的出版物上。笔者按照总被引频次排序，发现11位学者在两种指标下名次没有变化，31位学者在两种指标下名次变化很小，说明这些学者的论文总体被引比较稳定，他们的学术影响力可以经受这两种不同评价指标的测评。

笔者利用SPSS22.0将p指数排名与总被引频次排名进行了相关性分析，结果显示：总被引频次与p指数的Pearson相关系数为0.961，对应的p值为0.000，在5%的显著水平上十分显著，可以认为总被引频次与p指数之间具有十分强的正相关关系。

2.p指数与发文数量的关系。论文的产出数量虽在一定程度上反映了学者的生产效率，但发文数量高的作者未必一定具有较高的影响力。在用p指数进行评价时，不仅要求发文量，还要求论文具有较高的篇均被引频次，这样才能得到较高的p指数。研究表明在档案学领域，p指数与学者的发文数量之间不具有相关性，学者的发文量对p指数不构成直接的影响。但发文数量指标依然很重要，它可以通过间接影响篇均被引频次来影响p指数。

笔者利用SPSS22.0，将p指数排名与发文量排名进行了相关性分析，结果显示：发文数量与p指数的Pearson相关系数为0.226，对应的p值为0.146，在5%的显著水平上并不显著，可以认为总发文数量与p指数之间不具有相关关系。

3.p指数与篇均被引频次的关系。篇均被引频次为总被引频次与发文数量的比值，因此这个指标可以有效防止学者仅仅追求论文数量的不良倾向。篇均被引频次容易受到那些总被引频次很少的论文的影响，如那些还未来得及被引用的新近发表的前端研究成果，或者发表了若干年而未引起关注的文章，但是在档案学领域，篇均被引频次在现阶段就表现出了对p指数的较大影响。43位高频被引学者在过去20年间总被引频次为3462次，篇均被引频次达到80.5次，说明这些学者对档案学的发展产生了很大的影响，他们在一定程度上更容易引导本领域的研究热点，也更能引领档案学的发展。

笔者利用SPSS22.0软件，对p指数与篇均被引频次进行了相关性分析，结果显示：两者的相关系数为0.936，对应的p值为0.000，可以认为篇均被引与p指数之间具有十分强的正相关关系。

4.p指数与h指数的关系。p指数延续了h指数的简洁计算过程且便于计算的特征，但与h指数相比，p指数具有更好的区分度。以档案学领域43位高被引学者为例，77%的学者h指数集中在3—5之间，h指数与作者存在“一对多”的情况，不能较好地区分学者的学術影响力，也就是说多位学者对应一个h值。反观p指数，每位作者对应一个唯一的p指数，可以很好地区分评价对象，从而进行更合理的排名。

笔者利用SPSS22.0软件，将p指数排名与h指数排名进行了相关性分析，结果显示，两者的Pearson相关系数为0.943，对应的P值为0.000，在5%的显著水平上十分显著，可以认为h指数与P指数之间具有十分强的正相关关系。

我國档案学领域高被引作者评价结果的相关性分析显示，p指数与传统指标之间的相关性较强，与h指数的相关性也很强。p指数弥补了h指数的部分不足，属于更为科学的评价指标。当然，本研究也存在以下不足：一是只考虑了学者在国内的学术影响力评价。有些档案领域的学者可能在国内投入的精力较少，他们注重在国外期刊上发表学术论文，这些文献在CSSCI中是检索不到的，因此会影响到数据分析结果的精确性，从而影响到对学者学术影响力的评价。二是只考虑学者的论文情况，没有将其著作考虑在内。对档案学领域而言，著作也非常重要，有些学者的经典著作也能为其带来长久的影响力。

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