JCR中一个新的跨学科评价指标——期刊引证指数(JCI)及其实证研究

■刘雪立 申小曼 郭 潇 郭 佳

1)新乡医学院期刊社，河南省新乡市金穗大道601号 453003 2)河南省科技期刊研究中心，河南省新乡市金穗大道601号 453003 3)新乡医学院管理学院，河南省新乡市金穗大道601号 453003

影响因子于1955年由Garfield博士[1]首次提出，其功能由最初单纯的期刊评价逐步扩展到研究人员和机构(大学)的科研绩效评价，在国际、国内科技和学术评价中发挥了重要作用。但随着期刊影响因子滥用和误用在全球的蔓延[2-4]，并形成全球性影响因子崇拜[5]，人们开始反思影响因子应用于学术评价的局限性甚至是危害性。如巴西科学家Pêgo-Fernandel等[6]发出质疑——影响因子是“维生素”还是“毒药”？著名的法国文献计量学家Zitt[7]提出，影响因子究竟是“天使”“魔鬼”，还是“替罪的羔羊”？法国学者Moustafa[8]认为，影响因子对期刊质量造成了灾难。我国香港学者Law等[9]认为，采用影响因子无法评价期刊的原创性和有效性。荷兰学者Wouters等[10]希望找到新的期刊评价方法来代替影响因子。2012年12月，美国细胞生物学会发布了《旧金山宣言》，呼吁在考虑资助、聘用和晋升时，停止使用期刊影响因子。

2020年2月18日，教育部、科技部联合印发了《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用 树立正确评价导向的若干意见》，指出SCI论文相关评价指标包括论文数量、被引频次、高被引论文、影响因子等，不是评价学术水平与创新贡献的直接依据。2020年12月7日，教育部印发了《关于破除高校哲学社会科学研究评价中“唯论文”不良导向的若干意见》，强调破除“唯论文”不是不要论文，要正确看待SSCI和CSSCI等相关引文索引的作用与功能。

在这样的大背景下，Clarivate(科睿唯安)集团在2021年6月30日发布的2020年版JCR(JCR-2020)中推出了一个全新的期刊跨学科评价指标——Journal Citation Indicator(JCI)[11]，我们将JCI定名为“期刊引证指数”。其实，早在2016年顾东蕾等[12]就将各期刊所有文献学科规范化引文影响力(Category Normalized Citation Impact, CNCI)的平均值作为期刊学科规范化引文影响力评价指标(实际上就是JCI)，以国务院学位委员会《学位授予和人才培养学科目录(2011年)》中的学科分类为依据，对我国期刊的学科影响力进行研究，但并未受到较大关注。最早备受关注的学科标准化期刊评价指标，如通过除以学科影响因子最大值或平均值而计算的相对影响因子[13-14]始终未被JCR采用。JCR中最早的学科标准化期刊评价指标是期刊影响因子四分位分区，于2009年1月出现在2007年加强版JCR中[15]，2015年JCR中又增加了期刊影响因子百分位[16]。JCI作为第3个学科标准化指标被纳入2020年版JCR中，相信会迅速受到学术界各方关注。韩国翰林大学医学院的Sun[17]认为，JCI是一个最引人注目的指标，并迅速对SCI和ESCI收录的78种科学教育类期刊的JCI进行了统计分析，重点观察了韩国期刊《健康职业教育评价杂志》(JournalofEducationalEvaluationforHealthProfessions)的JCI在SCI和ESCI期刊中的排名。关于JCI指标，目前尚未发现其他研究报告。因此，本研究对JCI进行全面介绍，并就JCR-2020数据对JCI进行实证研究。

1 JCI的概念及计算方法

JCI是指某期刊前3年发表的可被引文献(包括研究论文和综述)CNCI的平均值，是一种全新的学科规范化评价指标[11]，是 Web of Science(WoS)核心合集中期刊学科标准化引文影响的单一衡量标准[18]。该指标是对影响因子和平均期刊影响因子百分位(Average Impact Factor Percentile，aJIFP)的重要补充，目的是实现期刊的跨学科评价。JCI的计算公式为

(1)

式中：N为某期刊可被引的文献数量；αCNCI为某文献的CNCI，是指某文献的被引频次与相同主题领域、相同文献类型、同一出版年所有文献期望被引频次的比值[18]。αCNCI的计算公式为

αCNCI=c/eftd

(2)

式中：c为某文献实际被引频次；e为该文献所在学科论文的期望被引率(篇均被引频次)；下标f代表学科领域，t代表出版年，d代表文献类型。

如果一篇文献被划分到多于一个学科领域时，则采用实际被引频次与各学科期望被引频次比值的平均值进行计算，计算公式为

(3)

JCI计算中所用文献发表和引证时间窗口见图1。计算某期刊2020年的JCI，是该刊2017—2019年发表的研究论文和综述的CNCI平均值，文献发表时间窗口为3年。计算CNCI所用文献被引频次是该文献从发表到2020年末的累计被引频次，即文献引证时间窗口为4年(2017—2020年)。

图1 2020年度JCI计算所用时间窗口

CNCI是论文层面的指标，从学科、文献类型和出版年3个方面对单篇文献的影响力进行归一化处理。某文献的CNCI>1.0，表示该文献的影响力高于全球平均水平；CNCI<1.0，则说明该文献影响力低于全球平均水平。JCI是某期刊可被引文献CNCI的平均值，它将论文层面的评价指标转换为期刊评价指标，JCI>1.0表明该期刊影响力超过全球平均水平，JCI<1.0则表明期刊影响力未达到全球平均水平。

2 JCI的文献计量学特征

与影响因子相比，JCI具有独特的文献计量学特征，主要表现在：(1)对JCI计算涉及的所有被引频次在学科领域、文献类型和出版年3个方面进行了标准化处理，使该指标在不同学科期刊之间具有可比性，即JCI具有跨学科期刊评价功能。(2)仅将研究论文和综述的CNCI纳入JCI的计算，避免了影响因子计算中分子和分母不统一的缺陷。通过发表较多的非可被引文献(如述评和信稿)可以提升影响因子，但对提升JCI无任何作用。(3)延长了论文发表时间窗口。在传统的2年影响因子计算中，论文发表时间窗口是2年，即期刊前2年发表的论文及其被引频次参与计算。而在JCI的计算中，论文发表时间窗口是3年，即期刊前3年发表论文的CNCI参与计算。这一时间窗口与2016年12月8日Scopus数据库公布的CiteScore时间窗口相同[19]。(4)改进了论文被引频次的计数方法。影响因子计算所用被引频次是年度计数，只计算统计当年的被引频次，而JCI和CNCI计算中采用的被引频次是文献从发表到统计年的累计被引频次(即论文引证时间窗口为4年，见图1)。(5)适用期刊范围更广。在此之前，各年度JCR中仅SCI和SSCI来源期刊有影响因子等指标，而JCR-2020中JCI覆盖了SCI、SSCI、A&HCI和ESCI等WoS核心合集收录的全部期刊[20]。

3 JCI实证研究

3.1 研究对象与方法

3.1.1 研究对象

JCR-2020收录的WoS核心合集期刊共20932种，其中SCI期刊共9500种，SSCI期刊共3510种，A&HCI期刊共1784种，ESCI期刊共7275种。被SCI、SSCI和A&HCI共同收录的期刊为39种，被SCI和SSCI共同收录的期刊共659种，被SCI和A&HCI共同收录的期刊共35种，被SSCI和A&HCI共同收录的期刊共365种。

3.1.2 研究方法

3.1.2.1 JCR-2020数据获取

登录InCites数据库，选择打开“Journal Citation Reports”，点选“Browse Journals”打开JCR期刊浏览页面，再点选“Customize”打开指标定制页面(图2)。JCR-2020将期刊指标划分为影响力指标(Impact Metrics)、标准化指标(Normalized Metrics)和来源指标(Source Metrics)。影响力指标包括总被引频次、影响因子、5年影响因子、他引影响因子、即年指标、影响因子分区。标准化指标包括JCI、特征因子、标准化特征因子、论文影响分值、aJIFP。来源指标包括可被引文献(研究论文和综述)、研究论文占比、被引半衰期、引用半衰期、研究论文数量、金色OA文献占比。选择导出全部指标，默认导出格式为“.csv”。在JCR-2020中，期刊名称、ISSN、eISSN、所属学科、影响因子分区等成为导出数据的默认必选项。

2020-JCR默认导出前600条记录，无法一次性导出全部期刊数据。本研究按照WoS学科分类，依次导出254个学科期刊的全部数据和指标，合并全部学科数据，并将数据格式另存为“. xlsx”。

3.1.2.2 其他相关数据的获取

其他相关数据主要包括期刊所属国家/地区、出版语言、出版频率等。这些数据采用Python语言编写脚本，从JCR网站进行采集。通过Excel的VLOOKUP函数将这些数据匹配到导出的JCR相应期刊。

本研究还选用基于论文被引频次学科领域百分位(Percentile in Subject Area，PSA)创建的期刊论文被引频次平均百分位(Average Percentile in Subject Area，aPSA)，即期刊前两年发表论文的PSA的平均值，其值越小表示期刊影响力越大[21]。PSA是由同一年度同一类型文献的总被引频次在各自学科的排序决定的，被引频次值越大，其百分位数越小[22]。aPSA属于学科标准化指标，具有跨学科评价作用。

图2 JCR-2020指标及其分类

3.1.2.3 统计学处理方法

采用SPSS 18软件进行统计学处理。采用Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验方法对数据的正态性进行分析，采用Spearman相关检验方法分析各指标之间的相关性，采用多个独立样本的Kruskal-Wallis检验方法分析不同期刊集合之间某一指标的差异程度，采用Nemenyi检验方法对任意两个集合的期刊某一指标差异进行分析。

3.2 结果与分析

3.2.1 JCI排名前30期刊及其基本情况

JCR-2020共发布了20932种WoS核心合集期刊(包括7275种ESCI期刊)的数据和指标，其中232种期刊未给出JCI。在20700种期刊中，JCI的最大值为77.64，平均值为0.74，中位值为0.58。JCI排名前30(Top 30)的期刊及其基本情况见表1(为了与JCR-2020对应，表1中使用的是期刊的简称)。入选Top 30的期刊全部为英文期刊，其中美国15种，英格兰13种，意大利和俄罗斯各1种。30种期刊中，25种来自SCI，2种为SCI和SSCI共同收录，1种为SSCI和A&HCI共同收录，1种来自A&HCI，还有1种来自ESCI (A&HCI和ESCI期刊无影响因子)，为俄罗斯的NeizvestnyiDostoevskii(英文名：UnknownDostoevsky)，其JCI达8.33，排在JCR-2020收录的20932种期刊的第21位。

表1 2020年JCI 排名前30的期刊及其基本情况

3.2.2 JCI与其他指标的相关度

JCR中期刊评价指标主要包括影响因子、即年指标、论文影响分值、特征因子、JCI、aJIFP，其中JCI、aJIFP为学科标准化指标，可用于科技期刊的跨学科评价。表2给出了2019年版JCR收录的9090种SCI期刊(剔除了任一指标缺值的期刊)各指标的相关性检验结果。该结果揭示了在跨学科背景下各指标之间的相关度。JCI、aJIFP和aPSA 3个跨学科评价指标之间的相关系数达到最大值，显示出这3个指标跨学科评价的统一性。表3给出了8个学科期刊各指标的相关性检验结果。可以看出，同一学科内JCI与aJIFP和aPSA之间也具有极高的相关度，仅数学期刊中JCI与影响因子的相关度超过了JCI与aPSA的相关度，有机化学期刊中JCI与影响因子的相关度超过了JCI与aJIFP的相关度。

表2 SCI来源期刊各指标间的相关系数

表3 不同学科内期刊JCI与其他评价指标的相关系数

3.2.3 SCI、SSCI、A&HCI和ESCI期刊的JCI比较

SCI、SSCI、A&HCI和ESCI 4个数据库来源期刊(4组期刊)的JCI统计学特征值的比较见表4。K-S检验结果显示，4组期刊的JCI均不呈正态分布，因此，中位数更能反映4组期刊JCI的集中趋势。由表4可知，JCI最大值来自SCI期刊，其JCI的离散系数也是最大的，说明SCI期刊的JCI离散程度最大。SSCI期刊的JCI中位数最大，离散系数最小。

采用非参数检验的Kruskal-Wallis检验对SCI、SSCI、A&HCI和ESCI 4组期刊的JCI进行统计学分析，结果显示，4组期刊的JCI差异有统计学意义(χ2=5638.984，P<0.001)，任意两组期刊JCI比较结果如下：SCI和A&HCI期刊相比，JCI差异无统计学意义(P=0.800)；其他任意两组期刊相比，差异均有统计学意义。与SCI、SSCI、A&HCI期刊相比，ESCI期刊的JCI最大值、平均值、中位数和秩均值均明显小于其他期刊，这符合Clarivate对ESCI期刊的定位，与传统WoS期刊相比，ESCI属于SCI、SSCI和A&HCI数据库的“候补”期刊。

表4 SCI、SSCI、A&HCI和ESCI期刊JCI统计学特征值比较

3.2.4 JCI与其他期刊评价指标的离散程度比较

将影响因子、JCI、即年指标、aJIFP、论文影响分值、特征因子、aPSA等指标有空值的期刊全部剔除，剩余的SCI期刊共9050种，JCI的离散系数为1.338，大于aJIFP和aPSA的离散系数，小于影响因子、即年指标和特征因子的离散系数。也就是说，不同学科期刊的JCI差异比aJIFP和aPSA明显，而特征因子、即年指标和影响因子的学科差异比JCI明显(表5)。

3.2.5 主要国家和地区期刊JCI及其他指标比较

JCR-2020中SCI来源期刊共9500种，来自83个国家和地区，期刊数量最多的10个国家依次是：美国(3077种)、英格兰(2042种)、荷兰(772种)、德国(658种)、瑞士(300种)、中国(不包括港澳台地区，下同；252种)、日本(239种)、法国(170种)、俄罗斯(148种)和波兰(136种)。期刊数≥50的国家和地区JCI及其他主要评价指标见表6。期刊数≥50的国家共19个，JCI平均值≥1.00的国家只有3个，分别是英格兰、丹麦和美国，排在第4位的是荷兰。中国期刊JCI平均值为0.90，排在第5位(亚洲第1)；韩国期刊的JCI平均值为0.68，排在第9位(亚洲第2)；日本期刊的JCI平均值为0.55，排在第13位(亚洲第3)；新加坡期刊的JCI平均值为0.52，排在第14位(亚洲第4)；印度期刊的JCI平均值为0.32，排在第18位(亚洲第5)。总的来看，我国期刊数量位居全球第6，aJIFP和影响因子均值分别排在全球第1和第2位，JCI和aPSA均值均排在第5位。这些指标相比于本课题组前期统计的我国期刊PR8指数(全球排名第9)[23]均有明显提升。因此认为，近年来我国科技期刊数量不断增加，质量和影响力稳步提升。这说明2013年中国科学技术协会等六部委联合实施的“中国科技期刊国际影响力提升计划”[24]和2019年七部委联合推出的“中国科技期刊卓越行动计划”[25]为我国科技期刊国际影响力提升发挥了重要作用，为培育世界一流科技期刊作出了重要贡献。

表5 JCI与其他期刊评价指标离散系数的比较

表6 期刊数≥50的国家JCI及其他评价指标均值和排序

3.2.6 我国科技期刊JCI的特征

3.2.6.1 我国期刊JCI概览

在JCR-2020中，我国SCI收录期刊共252种，JCI平均值为0.90，比2019年(0.80)增长了12.5%，中位值为0.78。影响因子平均值为4.419，比2019年(3.144)增长了40.6%，中位值为3.165。相比之下，JCI的增长幅度明显小于影响因子，间接反映了国内学术界对影响因子的重视程度。

全球期刊的JCI最大值为77.64，平均值为0.74，中位值0.58；我国期刊的JCI最大值为6.35，平均值为0.90，中位值为0.78。由此可知，我国期刊JCI最大值与全球期刊相比有较大差距，但平均值和中位值都明显高于全球期刊，影响因子平均值也明显大于全球平均值(3.639)。整体来看，我国科技期刊学术影响力超过了全球平均水平。

3.2.6.2 JCI Top 20期刊的主要评价指标

我国JCI Top 20期刊的主要评价指标见表7。JCI排在前3位的期刊是FungalDiversity、Light：Science&Applications和MolecularPlant，与本课题组创建的精确百分位数指标aSPA的排序完全相同。影响因子常年排在国内期刊首位的CellResearch，其JCI排名第4。值得一提的是，ElectrochemicalEnergyReviews首次获得的影响因子就超越了CellResearch，创造了国内期刊影响因子“首发即夺冠”的神话，其JCI排在国内期刊第11位。另外，JCR首发的JCI Top 20的我国期刊还有InfoMat(第5)、NPJFlexibleElectronics(第15)和Opto-ElectronicAdvances(第20)，表现均异常突出。但这4种期刊有一个共同特点：发文量较小(2020年发文量分别为30、87、33和36篇)，ElectrochemicalEnergyReviews发表的论文全部为综述，InfoMat的综述论文占比达56.32%。由于综述论文往往更容易获得较高的被引频次，发表综述较多的期刊同样容易获得较高的影响因子，而JCI计算中，对被引频次按照文献类型进行了标准化处理，发表综述论文多的期刊，其JCI并不会获益，因此，上述2种期刊的影响因子排序优于JCI。

表7 我国JCI Top 20期刊的主要评价指标

3.2.6.3 JCR首发期刊的JCI特征

JCR-2020中，首发(新增)期刊共15种，全部为英文期刊，多集中在工程、材料和食品科学领域，其中11种期刊的JCI超过全球期刊JCI的平均值。同样有11种期刊的影响因子超过全球SCI期刊影响因子的平均值，10种期刊直接进入Q1区，5种进入Q2区。需要说明的是，UndergroundSpace(2015)、FoodQualityandSafety(2016)、Energy&EnvironmentalMaterials(2017)、Opto-ElectronicAdvances(2017)、ElectrochemicalEnergyReviews(2018)、SyntheticandSystemsBiotechnology(2019)为2015—2019年中国科协等六部委实施的“中国科技期刊国际影响力提升计划”和“中国科技期刊卓越行动计划”高起点新刊项目资助的期刊，在我国创办高起点科技期刊中发挥了很好的示范作用。唯一的不足是，这些期刊的发文量相对偏小(表8)。

3.3 结论和讨论

3.3.1 JCI与影响因子相比具有明显的优越性，尤其是在跨学科期刊评价

与期刊影响因子相比，JCI作出了多方面改进，如对参与JCI计算的文献被引频次按照学科领域、文献类型、出版年进行了标准化处理，统一了JCI分子和分母的文献类型(仅包括研究论文和综述)，引证时间窗口扩展为3年，文献被引频次由年度计数变更为累计计数等。最根本的改变是实现了学科的标准化，使得JCI应用于跨学科期刊评价具备了科学性和合理性。

aJIFP和aPSA是前期已确定的较为理想的跨学科期刊评价指标。实证研究结果显示，在不区分学科的情况下，JCI与aJIFP和aPSA均具有极高的相关度，相关系数达0.911和0.948，明显高于JCI与影响因子、特征因子、论文影响分值和即年指标的相关度。在跨学科期刊评价方面，JCI、aJIFP和aPSA三者表现出高度的统一性。在同一学科内(本研究选择了8个学科)，JCI与影响因子具有较高的相关度，但依然低于JCI与aJIFP(有机化学例外)和aPSA(数学例外)的相关度。目前，JCI已经成为JCR的常规指标，和影响因子同步更新。在期刊的跨学科评价方面，JCI与影响因子相比具有明显的优越性，有望得到推广应用。

表8 JCR-2020首发的我国科技期刊的JCI及其他评价指标

3.3.2 JCI客观反映了我国科技期刊的进步和发展

研究结果显示，在SCI收录期刊数超过50种的19个国家和地区，我国期刊数量位居全球第6，低于美国、英格兰、荷兰、德国和瑞士；期刊影响因子平均值全球排名第2，仅次于英格兰而高于美国，aJIFP平均值位居全球第1；JCI和aPSA平均值均排在全球第5位，低于美国、英格兰、荷兰和丹麦。近年来，我国政府高度重视“培育世界一流科技期刊”，在“中国科技期刊国际影响力提升计划”和“中国科技期刊卓越行动计划”等的支持下，我国科技期刊得到突飞猛进的发展，但aJIFP和影响因子排序显然被高估。刘雪立等[23]2019年统计了全球主要国家和地区期刊的JIPR8，中国SCI收录期刊的JIPR8平均值和中位值均排在全球第9位。在中国科技期刊高速发展的背景下，期刊评价指标排序的提升是必然的，但是提升到第1、第2似乎不太现实。因此认为，期刊JCI排序较为客观地反映了我国科技期刊的进步、发展及目前所处的国际地位。

3.3.3 JCR-2020首发的我国期刊表现异常突出

JCR-2020首发的我国期刊无论是JCI还是影响因子，表现均异常突出，Q1区期刊竟占了2/3，另外1/3全为Q2区期刊，尤其是ElectrochemicalEnergyReviews，首次获得的影响因子就创造了“国内期刊影响因子第一”的神话，Energy&EnvironmentalMaterials和Opto-ElectronicAdvances表现也不同凡响，让国人看到了“培育世界一流科技期刊”的曙光。

4 结语与展望

本研究从理论上详细分析了JCI作为学科标准化指标的合理性，并以JCR-2020中20932种期刊(包括SCI、SSCI、A&HCI和ESCI等WoS核心合集收录的全部期刊)为研究对象，全方位论证了JCI应用与学术期刊跨学科评价的效果，并应用JCI对我国期刊在全球的地位进行了评价。JCR推出的JCI这一学科标准化期刊评价指标，为全球学术期刊的跨学科评价提供了一个新的方案。但是，JCI的设计依然存在重要缺陷，即在对被引频次进行标准化处理的过程中，没有对论文被引频次的偏态分布进行校正，导致某些期刊个别异常高被引文献对JCI贡献过大。因此，JCI依然需要被优化。本课题组计划根据文献[26-28]提出的标准化方法对JCI进行优化，使JCI更加完美。