我国高等农业院校学术影响力测评∗

许 强 何春辉 崔明珠 王乐成 罗 睿

（沈阳农业大学图书馆，辽宁 沈阳110866）

我国是农业大国，农业高校分布全国各地，在我国农业科技向现代化迈进的过程中起着重要的支柱作用。为了进一步适应未来农业科技的发展需要，争创新一流农业大学，从本世纪初开始，全国性的农业高校呈现调整、合并、扩充等大规模发展态势，使之与国家或地方的隶属格局发生了很大的变化。调整后的我国农业高校办学规模和科研实力显著提升。近年来，基于不同目的国内外高校各种类型、各种层次的排名较多，也制定了不同的评估指标体系。然而无论何种指标评价体系，学术影响力都是最重要的一项指标因素。学术影响力反映的是高校被学术界关注度、认同度、引用度的高低。因此对高校学术影响力进行客观公证、全面的综合评价，已成为了解学科发展态势和高校核心竞争力与发展潜力的重要手段之一[1]。

笔者以文献计量学指标为依据，采用综合评判方法，对我国农业高校学术影响力进行测评，并对测评结果进行比较分析。

1 指标设置及研究方法

1.1 指标设置

综合评判指标体系也称评判因素集合，是评价论域上的一个模糊子集，一般可用x表示。笔者参照美国科技信息研究所2001年推出的衡量科学研究绩效的基本科学指标ESI（Essential Science Indicators）[2-5]，该指标也是当今世界范围内普遍适用于大学、科研机构学术影响力研究的重要指标。该评价体系分为4项指标①科研生产能力；②科研影响能力；③科研创新能力；④科研发展能力。在学术影响力的意义上，上述4项指标主要归结到两个方面，一是论文数量，二是论文质量。论文数量包括国内论文数和国际论文数、基金论文数。论文质量主要是指论文被引用的情况，是反映论文学术质量的重要指标，这一点早已被国际公认。被引用情况包括被引论文数量、被引频次、单篇最高被引频次、H 指数等，其中单篇被引频次和H 指数是科技绩效与创新能力的指标[6-7]。由此，反映农业高校学术影响力的评判因素集合可以写成：

其中x1发文总量，x2国际论文数，x3基金论文数，x4被引论文数，x5被引总频次，x6单篇最高被引频次，x7H指数。

1.2 研究方法

根据研究对象的特点，笔者采用模糊综合评判方法[8]。

1.2.1 确定论域M

论域即研究对象，我国高等农业院校集合，用大写字母M表示。论域中每一元素（每一高校）用小写字母mi表示，整个论域可写成

M={m1,m2,…,mn}（n为论域中元素的数目，也称高校的数目）

1.2.2 建立评判矩阵R

R的数学意义是从评判因素集合到评语因素集合上的一种模糊关系。在本例中它是论域M中每个农业高校mi与评判因素集合在质量相关度上的集中反映。具体表达式可写成：

式中r代表本文中农业高校文献计量指标集合x的具体统计结果，k为综合评判指标数。

1.2.3 配置指标权重A

指标权重所反映的是每一单项指标对综合评判结果的重要程度，也是每一单项指标在整个指标体系中所占的比例大小。这是非常关键的一环。笔者共提出发文总量等7项指标。因此，指标权重集合可以写成：

根据以往的引文分析评价实例并参考借鉴文献[9-10]，通过对实际统计结果的反复多次验证，最终给出各指标权重为：①发文总量为0.15；②国际论文数为0.16；③基金论文数为0.18；④被引文献数为0.18；⑤总被引频次为0.2；⑥单篇最高被引为0.02；⑦H指数为0.11。

则指标权重A为：

1.2.4 模糊综合评判模型

根据模糊数学理论，通过模糊变换，我们最后得到农业高校学术影响力综合评判模型为：

式中A为指标权重集合。R为评判指标集合，也称模糊变换器，每输入一组权重A，都可以得到相应的综合评判结果。

2 数据来源与统计

2.1 数据来源

以中国知网（CNKI）和Web of Science 数据平台为数据来源，统计2014—2018年连续5年7项综合指标中每个单项指标的累计数据。

CNKI 工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发动，始建于1999 年6 月。至今CNKI 已经发展成为集期刊杂志、博硕论文、会议论文等海内外文献资源为一体的具有国际领先水平的网络出版平台，数据全面，可靠性强，为文献计量学研究提供重要保证。

Web of Science 是美国ISI 公司基于WEB 开发的产品，包括三大引文库（SCI、SSCI 和A&HCI）和两个化学数据库（CCR、IC），以ISI Web of Knowl⁃edge 作为检索平台。美国科技信息所（ISI-Insti⁃tute for Scientific Information）著名的科学引文索引数据库（SCI：Science Citation Index），历来被公认为世界范围最权威的科学技术文献的索引工具，能够提供科学技术领域最重要的研究成果。发表的学术论文被SCI收录或引用的数量，已被世界上许多大学作为评价学术水平的一个重要标准。

2.2 统计方法

进入CNKI 主页，利用文献检索中的高级检索：⑴以作者单位名称（模糊）为检索入口，时间限定在2014—2018 之间，统计我国农业高校连续5年发表论文总量（x1）；（2）分组浏览进入基金，统计出各高校基金论文数量（x3）；（3）利用引文检索中的高级检索，以被引单位名称（模糊）为检索入口，出版年限定在2014—2018之间，分别统计出被引文献数（x4）、被引总频次（x5）、单篇最高被引频次（x6）、H指数（x7）。

进入Web of Science 数据平台，以各高校地址名称作为检索入口，时间自定义为2014—2018 之间，分别统计出我国40 所农林高校连续5 年发表外文论文数量（x2）。

2.3 统计结果

在统计时域内，共涉及具有学术评价意义的我国农林高校40 所（根据艾瑞深中国校友会2019中国农林类大学排名），即综合评判论域M中的元素数目n为40 所，由此可见，R是一个7×40 维（7项指标，40所农林高校）模糊综合评判矩阵。具体结果见表1。

表1 2014—2018年40所农业高校产出论文及被引用情况

2.4 模糊综合评判

将论域M中的40 所农业高校可先按综合评判指标体系X中某一单项指标x1的大小由左至右进行排序（也可以按其它方式排序，本文按产出论文数量x1的大小排序），即M={m1},m2,…,mn。并将各指标统计结果按x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7的顺序分别代入相对应m1,m2,…,mn中，组成7×40 维的综合评判矩阵R。最后把各项指标权重集合A与模糊评判矩阵一并代入综合评判模型B。为了充分利用信息，采用加权平均型算子（·+），输入电子计算机，得：

根据B值的大小，对40 所农业高校学术影响力进行综合排名，见表2。

表2 40所农业高校学术影响力排名

3 分析与评述

3.1 排名结果比较

表2 比较客观地反映出我国农业高校学术影响力的基本态势。为了便于进一步比较，将排名结果分成4个区，每个区10所农业高校，即一区为1～10名，二区三区分别为11～20名和21～30名，四区为31～40名。在一区内，中国农业大学、西北农林科技大学、南京农业大学三所国家重点院校学术影响力优势明显，在我国农业科技发展中勇立潮头，起着不可替代的引领作用。其中中国农业大学产出的中、外论文数、总被引频次、单篇被引频次和H指数5项指标名列首位，排名榜首。西北农林科技大学基金论文数、被引文献数2项指标名列首位，但外文数量很少，屈居总排名第二位。南京农业大学各项指标实力均衡，名列第三位。华南农业大学、华中农业大学两所老牌国家重点院校各项指标实力不相上下，排名第四、第五位。北京林业大学、东北林业大学也是在同类院校中佼佼者，湖南农业大学、福建农林大学和东北农业大学科研生产能力增强，多项指标数量占优，一跃挺进我国农业高校第一集团行列。值得一提的是南京林业大学外文文献数量、被引文献数量两项指标占优以及四川农业大学外文文献数量、总被引频次两项指标占优，排在二区的前列，紧随一区之后。

3.2 排名因素分析

院校层次和办学规模是决定学术影响力的两个最主要因素。一般情况而言，高校规模越大，层次越高，专家学者就越多，相应的承担各级各类课题越多，培养的学科人才越多，产出的文献量越多，高校学术能力及学术影响力就大。由表2不难看出，学术影响力排在前十位的院校中，8 所为“985”或“211”院校，而非“985”“211”的湖南农业大学和福建农林大学，在40 所农林院校中办学规模相对也是较大的。

4 结论

通过对40所农林类高等院校学术影响力的比较研究，笔者认为：学术能力和学术影响力是不均衡的，“985”和“211”院校与普通院校之间存在差距。7 项指标中发文总数排在前十位的有7 所为“985”“211”院校，被引文献数排在前十位的有8所为“985”“211”院校，被引总数等排在前十位的有9所为“985”“211”院校，篇均被引和H 指数排在前十位的分别有6 所为“985”“211”院校。建议：第一，普通高校缩小与“985”“211”高校差距，除了制定完善的科研管理政策外，人力资源才是学术影响力创造主体，通过培养和引进高层次人才，打造顶尖的科研团队，积极培养学科带头人，进而提高科研水平，全面提高高校学术影响力。第二，进一步加强学科建设，保持传统学科优势，带动弱势学科提高。