中美德日核心体育学者的国际学术影响力对比研究——基于学术迹测度方法

夏 冉，王 琪，李经展，项 鑫，杨 健

(北京师范大学体育与运动学院，北京 100875)

中国学术话语权是讲好中国故事、传播好中国声音、阐释中国文化的特殊表现工具之一。“新发展阶段需构建具有中国特色、优势以及理论的学术话语体系，积极应用中国实践和方式推动我国学术研究进入国际学术中心，在国际学术交往中迸发出中国声音”[1]，旨在夯实和提升我国学术影响力在国际学界的地位。国际体育学术影响力作为国际学术话语权体系建设的一个分支，由某位或多位高水平学者的知识成果经过传播交流而产生，在此之中承载了体育科学研究领域在一段时间内学术研究的新思想、新理念和新知识，也是促进体育学术研究长期创新发展的动力源和保障基础[2]。换言之，体育学者的学术影响力反映着其获得他人重视和影响他人的作用力，体现了体育科研成果的绩效[3]。近年来，我国体育学界虽然高度重视国际体育学术话语权和影响力评价的发展研究，对中国体育话语体系构建[4]、话语权提升路径[5]等方面进行了深入研究，并且在著作出版、论文发表、智库建设等方面展现出良好的发展态势[6]，但是体育学术影响力研究领域仍然存在研究成果转换效率低、成果产出质量不高、体育话语权国际传播平台建设不足以及评价指标混乱等现象[7]。此外，现阶段针对核心体育学者的评价指标主要集中在合作指数、学者合作网络的度中心性以及以影响因子为代表的均值测度、以h 指数等为代表的高影响特征测度等测度指标，而以学术迹为测度手段来衡量不同国家之间的学术影响力较为少见。学术迹是一种h 指数、均值、高影响特征三合一的更为自然的新指标[8]，是当前较为全面性的评价指标，它应用于不同国家之间的体育学术影响力评价，既能够在一定程度上弥补均值测度和高影响特征测度的逻辑缺陷和上述两种测度对低影响测度的不足[9]，也能够从数学层面运用综合学术发文和引文分布特征来阐释体育学术绩效。

美国体育学科创造了举世瞩目的大量研究成果，对中国乃至世界体育学科的发展产生深刻影响[10]，而德国和日本是体育学科发展最早、发展水平最高的国家[11]，三国都是体育学科建设较完善、学术实力强大的代表。中国作为一个拥有悠久体育文化历史的国家，也是学术实力发展最快的国家之一，对国际体育学术发展同样起到了积极的推动和促进作用。因此，本研究以2021 年被Web of Science 所收录的104 种SCI、SSCI 体育学术期刊为研究样本，从学术迹的视角出发，对中美德日核心体育学者的学术水平进行多变量的比较分析，揭示影响中国与其他代表性发达国家核心体育学者学术水平的重要因素，以期为进一步提高中国国际体育学术影响力提供理论参照和现实依据。

1 研究设计

1.1 研究方法

研究主要采用学术迹这一定量测评手段，它是分析学术矩阵数值之后所体现的一种“迹”，主要包含学术矩阵V 和学术迹T 两个评价测度，这是一种体现综合学术发文和引文分布特征的新型学术测度方法[12]。学术矩阵V 表征了研究对象学术成就的不同数值分布，它是引文曲线按照被引量所排列构成的矩阵，而学术迹T 是基于学术矩阵表明其整体学术绩效的数值[13]。此外，学术迹兼顾学术主体的发文与引文情况，并且可以截取不同的时间节点，也可以得到不同时间段内研究对象的学术水平，不仅可以缩减在评价阶段中美德日学者学术影响力结果评价的偏差，而且这一影响力学术评价方法“具有涵盖学术信息全面的优点”[14]，进而可以把发文量和被引量的累积数值进行加权，以此将h 指数和综合影响指数结合成一个简化的数值，并进行客观且科学的描述解释。

1.2 数据来源

首先，研究筛选数据的时间范围划定为2012—2021 年，在《科学引文索引》数据库共筛选出87 种体育科学期刊，在《社会科学引文索引》整理出28 种体育类期刊，其中有11 种期刊属于SCI 和SSCI 双收录不重复计数，最终合计104 种体育类期刊。另外，作者发文量在一定程度上可以代表作者在该领域的学术能力，是体现作者学术影响力的支撑基础，也可以准确地表明作者对该领域的贡献价值[15]。其次，对某领域的作者群及其合作关系情况的探索研究，能够发现研究领域中具有高学术影响力的团队群，有助于提升学术交流和学术合作力度以及学术影响效力[16]。例如:美国学者普赖斯认为高产作者与论文篇数之间存在正相关关系[17]，即用公式M＝0.749(Nmax×0.5)表述，其中M为高产核心作者发表论文篇数、Nmax为最高产作者发表的论文篇数。可以从国际体育核心期刊发文量高的众多体育学者中筛选出论文高产的具有代表性的学者，即体育学术领域成果产出优秀的核心学者。在此基础上，研究统计了中美德日核心体育学者的总发文量P、总被引量C、h 核发文量Pc、h 核论文被引量Ch、零被引发文量Pz，形成初始数据集。通过普赖斯公式计算分别得出核心体育学者发表论文篇数:中国≥19 篇、美国≥87 篇、日本≥16 篇、德国≥55篇。最终筛选出符合普赖斯计算公式的四国核心体育学者人数依次为中国30 人、美国41 人、日本16人、德国7 人(表1)。

表1 中美德日核心体育学者的数量Table 1 Number of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

1.3 测算过程

首先，对学术主体所发文章的被引次数进行排序，可以得到其引文分布图(图1)。其次，再通过h指数将发文分布为h 核、h 尾以及零被引论文3 个区间[18]，分别用Pc、Pt、Pz表示。学术主体引文量也对应划分为3 个区域[19]，分别是h 域、e 域和t 域，引文数量可表示为Cc、Ce、Ct。如果将发文与引文结合起来看，h 核则在引文分布中体现为h 域以及e域，t 域内可以看作是低被引论文，h 域内则是高被引论文，e 域内是超被引论文。进而定义独立向量X，用X1、X2、X3分别来代表h 核、h 尾和零被引区间的发文分布，再定义独立向量Y，并用Y1、Y2、Y3来表示h 域、t 域以及e 域的引文分布。

图1 发文量与被引量排序分布Figure 1 Distribution of the number of publications and citations

其次，由论文量P和被引量C可以定义两个独立向量:，Y＝(Y1，Y2，Y3) ＝(h2/C，(C-Ch)2/C，(Ch-h2)2/C)。用发文分布的X向量和引文分布的Y向量可构建新向量Z＝(Z1，Z2，Z3) ＝(Y1-X1，Y2-X2，Y3-X3)。最终以X、Y、Z的9 项数据来构建学术矩阵，取其中的高质量发文数参数、尾引文数参数与超被引数值和零被引发文量参数差3 个变量之和计算出学术迹，即学术迹计算公式为X1+Y2+Z3。

最后，形成学术迹数据生成关系。在学术迹计算过程中获取的数值包括总发文量P、总被引量C、h 核发文量Pc、h 核论文被引量Ch、零被引发文量Pz，以上数值在WOS 数据库进行进一步处理。学术迹的相关实证研究表明:X1、Y2、Z3中对于学术迹影响最大的是Y2，其次是Z3，最后是X1，且Y2的值远大于X1与Z3。这对于学术主客体而言，h 尾区域的论文量以及e 域内的引文量是学术影响力最直接、最主要的来源[20]，为研究中美德日核心体育学者学术影响力提供了明确的指导。

2 构建中美德日核心体育学者之间的学术矩阵和学术迹

第一，通过计算中美德日高产体育学者10 年之间的学术成果T3 学术迹测度值，得到每个国家整体学者的学术迹均值，并选取每个国家获得最高学术迹的学者。其中，美国学者Engebretsen Lars 总发文87 篇，总被引10 041 次，44 篇入h 核且被引达到9 212 次，经计算得知学术迹测度值为5 372.92；德国学者Granacher Urs 总发文109 篇，总被引3 683次，29 篇入h 核且被引2 221 次，共7 篇零被引文章，经计算得到T3 学术迹测度值为1 104.70；中国学者Chen Peijie 总发文24 篇，总被引945 次，13 篇入h 核且被引885 次，只有1 篇零被引文章，经计算得到测度值为553.30；日本学者Itoi Eiji 总发文46篇，总被引1 189 次，16 篇进入h 核且被引970 次，3篇零被引文章，学术迹测度值为474.47。中美德日核心体育学者学术迹测度值如表2 所示。研究结果表明，中国学者虽然发文量低于日本学者，但学术迹T值却比日本学者高，因为有较高的入h 核占比和低零被引论文。高发文量虽不是唯一可以影响学术迹的指标，却是提高影响力的基础。Engebretsen Lars 的发文量是上述4 位学者中最高的，却是美国高产学者中最低的。只有优秀的学者提高产出才能影响总被引指标的变化，提高质量改变入h 核和零被引指标占比，最终反映出国际影响力水平。

表2 中美德日核心体育学者学术迹测度值Table 2 Academic trace measures of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

第二，为探究中美德日核心体育学者学术迹随时间积累而变化的趋势，研究将所选取的中美德日四国核心体育学者于2012—2021 年在SCI 和SSCI高水平期刊发文的作者群体分别划分为3 个时间窗口:T1(2012 年)、T2(2012—2016 年)、T3(2012—2021 年)，分别计算其学术迹。将时间窗口设定为10 年，是为保证学者研究成果数量和引文数量的积累；分为1 年、5 年、10 年3 个时间窗口是为了能够体现学者阶段性的成果积累和学术迹的变化趋势。为从微观角度展示和探究影响学术迹变化的因素，研究列举中美德日四国最高学术迹学者的学术矩阵，具体测值如表3 所示。每组数据的第一行是体现发文分布的向量X＝(X1，X2，X3)，第二行是体现引文分布的向量Y＝(Y1，Y2，Y3)，第三行则是借由向量X和向量Y构建的新向量Z＝(Z1，Z2，Z3)，其中影响学术迹相关度最高的3 个参数分别是高质量发文数参数(X1)、尾引文数参数(Y2)与超被引数值和零被引发文量参数差(Z3)，并且4 位学者的3 个参数从T1时间窗口至T3时间窗口不断增长，换言之，随着时间推移，中美德日四国核心体育学者的学术成绩均在不断提升。同时，研究进一步结合学术矩阵分别从影响学术迹相关度最高的3 个评价指标X1、Y2和Z3的均值发展趋势和数值量化测度角度分析中美德日核心体育学者3 个时间阶段的学术矩阵影响力。具体测算值由Dycharts 镝数制作工具处理并绘制成图，中美德日核心体育学者之间X1、Y2、Z3发展趋势如图2 所示。

图2 中美德日核心体育学者之间X1、Y2、Z3 发展趋势Figure 2 X1、Y2、Z3 development trends among core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan

表3 中美德日核心体育学者3 个时间阶段的学术矩阵示例Table 3 Example of academic matrix of core sports scholars in China，the United States，Germany and Japan in 3 time stages

3 中美德日核心体育学者多变量测度指标间的差异讨论

3.1 基于高质量发文数参数的中美德日核心体育学者学术影响力对比

研究基于中美德日四国X1、Y2和Z3的量化过程，计算得到高质量发文数参数X1，而影响X1数值变化的是成为h 核的文章数量占总发文的比重。结果表明:美国学者、德国学者、日本学者和中国学者的X1值分别为26.26、10.24、8.91 和5.79。另外，从T3(2012—2021 年)时间窗口学术矩阵结果来看，美国、德国、日本X1均值有所降低，中国则增长了21.5%。从各国的X1均值增长幅度来看，中美德日高产核心作者经过长时间的发文积累，在T2时间窗口中都有大幅度增长，德国增长率更是达到375%，中国增长率以289%的数值位居第二，美国和日本分别以235%、130%的增长率分列第三、四位。然而，经过10 年的学术发展，各国均值又有所下降，不过依然远大于T1(2012 年)时间窗口的数值；即使T2(2012—2016 年)时间窗口爆发期已过，但高质量文献的被引率还是在不断增加。从各国总体的X1值来看，进入h 核的学术文献占比随着时间的积累也在逐渐增加。这些数值的动态变化不仅可以反映某一国学者需要获得的该领域内学者的关注度，而且也取决于该学者在国际上所发表的论文数量以及个体在本国内所取得的科研绩效总和。另外，也进一步说明高质量的体育学术成果需要在短时期内积累研究热度。

双向柱图2-D 是四国高产核心学者10 年总发文和高质量文章成为h 核的数量对比。研究基于中美德日四国之间X1、Y2、Z3的量化过程，结果显示中国有42.3%的入核率，远高于美国23.3%、德国26.3%和日本29.5%的比例。然而，中国核心论文的被引率相比于另外3 个发达国家较低，篇均仅有30.6，低于美国篇均71.4，德国篇均59 和日本篇均38.2，且中国虽然按照学者个人分值排名是比较靠前的，但涉及国家整体学者的X1均值不高。从高产的核心作者整体来看，中国个别学者总发文进入期刊h 核的文章数量较高，但是中国学者发表在SCI 和SSCI 体育期刊的文献中进入h 核的数量还需加强。此外，年份的积累对其他三国的学术迹指标影响尤为明显。年份积累时间越长，学术迹的提升就越大，表明三国的发文随着时间推移越来越多地被发掘引用。即使中国在2012—2021 年之间的时段学术迹指标表现出不停增长的优势，但发文量和进入h 核数量的匮乏会随着时间的累积而在学术迹中表现出差距。

3.2 基于尾引文数参数的中美德日核心体育学者学术影响力对比

研究基于中美德日四国之间X1、Y2、Z3的量化过程，经过尾引文的量化测度分析，发现中美德日核心体育学者的Y2值与X1值同样会随着时间的积累而逐渐增长。在T1(2012 年)时间窗口，中美德日核心体育学者的Y2均值为零，表示所发表的文章要么均成为高被引论文进入h 核，要么出现零被引的情况，所以德国学者在反映尾引文的Y2数值中没有体现。在T2(2012—2016 年)时间窗口的五年间，德国学者Granacher Urs 以12.25 的Y2值排在第一位，中国学者Chen Peijie 则排在末位，Y2值是0.87。最终在学术矩阵T3(2012—2021 年)时间窗口的10年里德国学者以46 倍的增长率排行第一，表明该学者有大量的尾引文章产生，以580.35 的数值排在94 位学者中的第七位。中国学者Y2最终值是3.81，但从Y2数值来看说明中国学者所发文章在尾引区间的数量极少。

中美德日核心体育学者的尾引文数值的差异会随着时间的推移而放大，不仅可以折射出尾引文数值与保持发表高质量、高水平、高影响力的期刊文献有着密切的联系，而且以尾引文数值所体现的学术影响力需要时间、学术质量、学术议题和成果数量的积累而从多方面综合反映出来，并非一蹴而就。尾引文能够作为学术迹主要的参考指标是因为引文总是从零引文进入尾引文。Y2是学术迹测度值影响最大的指标，一定程度上决定了学者学术迹的大小，也就是说在很多影响力评价中可能常常忽略的尾引论文，反而是反映学术影响力最重要的指标，所以尾引论文的数量积累和在总发文量的占比对于学术迹走势尤为关键。图2-E 所示中国学者的尾引占比约47.6%，美国、德国和日本尾引论文占比分别是69.2%、63.9%、62.7%，与Y2测度值排序一致，再结合图2-B 展示的中美德日四国的学术迹Y2均值发展趋势，Y2值是随着时间延长而不断增加的，因为引文不会随着时间减少，所以只有高发文量会渐渐加大尾引文量的积累。美国10 年中以5 126篇总发文量保持着Y2值的优势，远高于中国、德国和日本。另外，发文量作为学术迹评价指标之一，高发文量也会影响其他方面的数值，中国学者有30 人归类到高发文核心学者，占总人数的32%，但总发文数只占到94 位学者总发文的11%。一篇文章需要经过时间的累积，才能促使学者的文章被引频次由零被引区进入尾引区，乃至高被引区和超高被引区。

3.3 基于超被引和零被引参数差的中美德日核心体育学者学术影响力对比

学术迹中的Z3是由Y3-X3的差值得出的，是超被引数值和零被引发文量的参数差，同时也能够反映出一定的发文分布和引文分布学术成就，其中X3是学术矩阵中唯一的负测度，数值越小越好。在T1(2012 年)时间窗口，只有德国学者发表过文章，所以没有对比条件，T2(2012—2016 年)时间窗口，美国学者Engebretsen Lars 共发表39 篇文章，其中32 篇进入h 核且被引量占总被引的97.7%，没有零被引文章，量化后得到Z3值3 659.21，以绝对优势排第一。到达T3(2012—2021 年)时间窗口后，美国学者Engebretsen Lars 学术成果优异，以5 286.43的Z3测度值绝对优势排第一，拥有出色的被引率和低零被引文章数量，中国学者Chen Peijie、日本学者Itoi Eiji 分别以Z3测度值542.45、428.56 排在第十位和第十三位。

如果某一国的学术影响力想要达到较高的Z3数值，则需要零被引文数值越小越好，占发文比重越低越好，超被引数值Y3则相反。根据图2-F 反馈的信息，我国Z3值低于其他三国，我国的零被引论文的占比略高，而超被引数值略低，这也看出我国体育学术引领创新和前沿进展较为缓慢，但由图2-C四国Z3均值发展趋势可知，随着越来越多的体育科研文献发布与传播和时间的积累，中国与德国的整体Z3测度均值都有着不同程度的增长，说明两国的Y3值越来越高、X3值越来越低，整体呈现出较好的学术发展前景；美国和日本的Z3值分别降低了8%和18%，表明零被引论文所占比例增大，超被引论文数降低，影响了Z3测度值。即便T3(2012—2021年)时间窗口降低，但依旧可以凭借众多高被引学术成果产生较高的学术影响力和话语权。

3.4 中美德日核心体育学者影响力的综合测度对比

研究基于中美德日核心体育学者之间的量化测度计算，发现四国学者的学术迹计算均值呈现“正”走势。由综合测度参数可以明显看出，高影响力的体育核心学者主要由引文分值与零引论文分值决定。经过10 年的学术积累，四国的学术迹均有不同程度的增长。在T1(2012 年)时间窗口，94 位高产学者中有43 位学者没有发表文章，但余下的51 位学者已经在国际体育核心期刊上发表文章并产生影响力，生成了学术迹。美国以学术迹均值135.58 排在第一位，日本、德国和中国分别以124.18，105.38和54.01 位列第二至四位。在T2(2012—2016 年)时间窗口，美国以351%的增长倍率获得612.36 的学术迹均值，德国、中国和日本分别以157%、106%和62%的增长率得到不同程度的“正”学术迹积累，最终到达T3(2012—2021 年)时间窗口，美国依然以836.31 的学术迹均值掌握着国际体育学术的话语权和强大影响力，德国以582.12 排在第二位，日本学术迹均值247.73，中国则以134.27 排在第四位。究其背后原因，“中国英文期刊起步较晚，学术研究的影响力依然不足”[21]，在国际语言以英语为主的写作环境下，写作语言、议题背景的偏离会降低收录数目，非英语母语的国家在国际发表文章本身就存在语言和文化背景的劣势。

中国在2012—2021 年期间学术迹保持着稳定的增长趋势，发文量、h 核数量、超被引数量和尾引发文数量逐步增加，零被引论文数量逐渐降低，最终使我国核心体育学者的学术迹积累稳定增长。虽然与国际学术强国之间仍存在一定差距，但仍为增强中国体育国际学术影响力贡献着体育学者的力量。如果中国核心体育学者需要保持稳定的增长趋势，那么仍需在高质量的发文数量和降低零被引篇数两个方面进行提升，认知国际研究中不同国家之间体育学术影响力的评价异同[22]，争取以更高的增长率占据国际体育学术话语权。总而言之，中美德日核心体育学者的学术贡献与发文量密切相关，即学者的发文量累积越高，越可能影响学术迹测度值。通过学术矩阵分析后可以看出，强关系和弱关系的网络特性能够为新的体育学术知识创造奠定基础。而尾引文数量的积累极大程度上影响学术主体的学术迹测度，矩阵数值占比极高。这是因为尾引文是成为高质量被引文章的基础，是消除零被引文章的前提条件，是影响学术影响力的“主力军”，而非一种劣势。此外，这也表明美德日更容易接触到富有创新性的学术研究思想，从而在一定程度上掌握了国际学界的体育学术话语权。

4 结论与建议

4.1 结论

1)中国与美国、德国和日本等学术发达国家虽然存在差距，但是学术成果的产出数量与质量均呈现较为稳定的增长趋势，其中发文量数值和被引文数参数的增长率稳步提升。此外，中美德日核心体育学者的学术迹的测度值以一种“正”走势不断增长，学术成果数量、发文关注度、学术潜力爆发期将影响中美德日核心体育学者学术影响力的大小。

2)中美德日核心体育学者的总发文数量、总被引量、h 核数量、h 核论文被引量、零被引数量是其学术影响力最直接、最主要的来源，且以上学术影响力评判指标相互影响着中美德日核心体育学者的学术迹和学术矩阵排布。基于核心论文、尾引论文、超被引和零引文的学术矩阵角度分析，中美德日学术迹测度值产生波动的起因主要是成果扩散力度不够、学术传播渠道受阻、成果转换效力较弱等。

3)通过学术矩阵所反映的个性化差异发现，中国论文进入h 核的占比处于不断增长的态势。在2012—2021 年中国总发文中，进入期刊h 核的比例随着时间积累逐渐增加，但是与其他三国的发文量和被引量存在着不对等关系。在学术迹和学术矩阵的测度值比较中，美德日核心体育学者的影响力均值远大于中国核心体育学者的影响力均值。此外，各国家学术迹数值的变化将会随着T1、T2、T3时间窗口的积累不断提高，各国的学术影响力提升速度不断加快，但加快程度将会受到学术成果数量和质量的影响。

4.2 建议

1)中国高产核心体育学者的总发文量、总被引量、核被引量随着时间积累累积出更高的学术迹，但仍需要正视与美国、德国和日本等学术较为发达国家的差距。要继续深入实施科教兴国战略，培育创新文化，培养优秀的体育人才，创造优秀的体育科研成果，逐步构建中外体育学术动静平衡的体育学术网络舆论生态。

2)以国内外体育学科研究热点和学科发展方向为指南，敏锐捕捉体育学术热点话题，推动和扶持一批国内优秀体育期刊参与到国际话语权争夺之中。加大学术成果国内外宣传，增强国内体育科研人员对国际体育学术交流的认知度和参与度；加大在体育学科领域的发文量，保持优秀的体育学术话语质量，进而有序增强体育学术研究的国际合作，促进强强联合。

3)应鼓励国内学者积极参与国际体育传播平台的建设。互联网时代，学者可以建立自己的网络平台，拓宽我国体育学术的传播渠道，加快学术传播速度。增加中国体育学者自身的学术积累，构建科学可行的学术话语权分类评价指标，以此持续提高我国的体育学术话语质量。

4)加大中国体育学术研究对整体综合测度指标的应用。逐步发掘对国家、大学、学者等各种学术主体的评价，以及对期刊、论文等特定主题研究的各类学术客体评价的方法。一些原有评价指标已无法反映学术成就，应不断对学术主客体作出多层次、多维度、多样化的评价，取其优势、弥补短势，以此为实施中国体育学术“走出去”发展战略提质增效。