基于文獻計量分析的“985”高校員工忠誠度研究評價

周建萍，王瑞青

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基于文獻計量分析的“985”高校員工忠誠度研究評價

周建萍，王瑞青

［摘要］運用文獻計量學的方法以及SPSS19.0版本統計軟件，選取2000～2015年“985”高校在中國知網（CNKI）和中文社會科學引文索引（CSSCI）收錄的員工忠誠度研究領域的學術論文為研究對象，從論文發表總量、總被引頻次、篇均被引頻次、高校的h指數、hm指數、元h指數、元標準化（h，A）指數以及發展趨勢等多個視角進行分析，旨在通過客觀數據探究員工忠誠度研究領域高水平研究機構、高影響力研究論文、高活躍研究人員和“985”高校員工忠誠度研究的發展趨勢。

［關鍵詞］文獻計量分析；“985”高校；員工忠誠度；h指數

員工忠誠度是員工對企業的忠誠程度，是對企業認可的態度，并由這份認可進而產生對工作的積極性。包括積極參與公司管理、積極執行公司制度、積極維護公司形象等。員工忠誠度是反映企業管理水平的重要指標之一，是關乎企業健康發展的重要因素。如何加強員工忠誠度的管理，提升員工忠誠度，是企業必須面對的重要課題［1］。“985”工程高校具有科研水平高、學科實力雄厚、社會服務能力廣、技術創新能力強、學生素質好、教學水平高等特點，是科學研究的主要承擔者，也是培養企業家的搖籃。本文選取“985”工程高校作為研究對象，對其研究人員在員工忠誠度研究領域所發表論文的數量、被引頻次、h指數、hm指數、元h指數和元標準化（h，A）指數等進行分析和比較，并對發展趨勢進行線性回歸分析。

一、數據來源和檢索策略

（1）數據庫選擇:中國知網數據庫（CNKI）和中文社會科學引文索引數據庫（CSSCI）。（2）檢索時間:2015年11月。（3）檢索時間范圍:2000～2015年。（4）檢索策略:在中國知網數據庫（CNKI）中進行高級檢索，輸入檢索條件為：“主題＝員工忠誠度”或者“主題＝企業忠誠度”，在“作者單位”中依次輸入各“985”高校的名稱進行模糊搜索，對得出的結果進行人工排查，把重復或者錯誤結果進行剔除。以“主題＝員工忠誠度”或者“主題＝企業忠誠度”，在作者機構中分別輸入各“985”高校名稱對CSSCI進行來源文獻檢索。

二、數據統計分析結果

（一）統計分析發文數量

學術論文的發文數量可以作為評價科研機構研究水平的一種重要依據［2］（P10）。因此，統計各“985”高校在忠誠度領域中的論文發表數量有著重要的意義。經統計分析之后，筆者整理出論文發表數量排在前10的“985”高校。見表1。從表1可以看出，在CNKI數據庫中，吉林大學、電子科技大學、山東大學、中南大學和天津大學的發文量排在所有“985”高校的前5名。在CSSCI數據庫中，排在前5的“985”工程高校依次為重慶大學、天津大學、華中科技大學、南開大學和復旦大學。從論文發表數量來看，員工忠誠度領域在CSSCI數據庫上發表的相關文章數量較少。

表1　“985”高校在員工忠誠度研究領域中論文數量（CNKI，CSSCI）

（續表）

（二）引文指標及其分析

論文發表的數量僅能反映科研數量，而要衡量一所高校研究成果對學科發展的影響程度和受關注程度則要用到文章的被引用次數這一指標［3］。文獻的被引用情況是衡量文獻質量高低的重要指標，文獻的被引頻次可以反映文獻的質量水平和影響力。文獻的被引頻次越高，說明該文獻的質量越高，所含原始創新越多［4］。文獻被引頻次一般與影響力呈正相關。因此，筆者對“985”工程高校于2000～2015年期間的員工忠誠度領域相關文獻的被引情況進行全面的統計分析。見表2。

表2　“985”高校在員工忠誠度研究領域論文總被引頻次統計

如表2，在中國知網數據庫（CNKI）和CSSCI數據庫中，浙江大學、清華大學和山東大學的總被引頻次均居前五名，其中清華大學的被引頻次在CNKI數據庫和CSSCI數據庫中都是位居第二，具有較高的學術影響力。

由表3可知，在CNKI數據庫中，篇均被引頻次較高的大學有清華大學、浙江大學和北京理工大學，這三所高校的單篇影響力較大。其中清華大學在員工忠誠度領域發表文章29篇，總被引頻次為560次，篇均被引用情況排在第一位。

表3　“985”高校在員工忠誠度研究領域論文篇均被引頻次和引文比例統計（CNKI，CSSCI）

在“985”高校中，單篇文章被引頻次排名前5的文章如表4所示，分別出自南京大學、復旦大學和蘭州大學。可以看出，員工忠誠度研究中，內涵和機制等方面的研究具有較大影響力。

表4　員工忠誠度研究領域單篇文章被引用總頻次排名前5名的“985”高校（CNKI）

（三）h指數及hm指數的計算與分析

自2005年美國物理學家豪爾赫·E·赫希提出用于評價科研影響力的h指數，h指數在國際科學界得到了迅速和廣泛的認可，并且成為科學計量學領域的國際熱點［5］。h指數（h-index）是一個綜合性指標，可用于評估研究人員的學術產出數量與質量水平。h指數的定義是指在一個時間段內一個科研人員至少有h篇論文被引用不小于h次［6］。h指數很快成為評價學術學者、機構以及期刊科研影響力的重要指標。

然而對于一個機構來說，其h指數的大小與研究機構科研人員數量有很大關系。規模較大的機構往往會具有較高的h指數，反之規模較小的機構由于人員數量少的劣勢，會呈現偏低的h指數。在這種情況下，法國莫利納教授對h指數進行了延伸性的研究，提出了一種消除機構規模影響的hm指數指標［7］（hm= h/Nβ，其中N為機構發表論文的數量，β≈0.4）。hm指數可看作對h指數進行消除機構規模影響后的標準化指標。機構hm指數與h指數在科研評價中的視角類似，都是反映影響力高低的指標，但兩者的區別在于hm指數消除了機構論文數量和人員數量對h指數的影響，主要測量機構高質量論文的相對數量［8］。

由于在CSSCI數據庫中收集到的關于忠誠度研究的文獻數量不夠多，代表性不強，筆者只對CNKI數據庫的“985”工程高校h指數和hm指數進行了統計。統計結果如表5所示，浙江大學、清華大學、武漢大學、中國人民大學以及北京師范大學的hm指數分別排在前五名。

表5　“985”高校在員工忠誠度研究領域機構h指數和hm指數

（四）綜合評價結果

不同評價指標從不同角度反映了機構的學術影響力，為了讓評價結果更客觀，我們需要綜合考慮各項指標。本文在計算CNKI數據庫中的“985”高校的綜合指數時，將篇均被引頻次、論文總被引頻次、發文總量、h指數以及hm指數五個指標的權重進行標準化，設定高校綜合指數=篇均被引頻次/∑篇均被引頻次+總被引頻次/∑總被引頻次+發文總量/∑發文總量+ h /∑h + hm/∑hm（例如：吉林大學綜合指數=吉林大學篇均被引頻次/ “985”高校篇均被引頻次+吉林大學總被引頻次/ “985”高校總被引頻次+吉林大學發文總量/“985”高校發文總量+吉林大學h指數/“985”高校h指數+吉林大學hm指數/“985”高校hm指數=245/ 1535 + 393/5743+1.60/93 + 9/153 +91/29=0.339）。計算高校綜合指數時，對發文量少于10篇的高校進行剔除，綜合指數排名前10的“985”高校如表6所示。吉林大學、山東大學、電子科技大學、浙江大學以及中南大學的綜合指數在“985”工程高校中依次排在前5名。

表6　“985”高校在員工忠誠度研究領域機構綜合指數統計

（五）元h指數、元A指數和元標準化（h，A）指數

學術活躍度高的科研人員是機構的中堅力量，其學術活躍度對機構的發展起著至關重要的作用。美國猶他大學的雪莉教授在h指數的基礎上提出了一種用于衡量學術機構整體科研人才實力的元h指數，元h指數是以科學家個人指數評價結果為基礎，從整體上衡量和比較科研機構研究人才實力或績效，對同類機構的研究實力和科研人才評價有一定的參考價值和實用性［9］。為了測度機構擁有研究人員的數量及影響力水平，元h指數以研究人員為基本統計單元。當機構內有h個科研人員的h指數都大于等于為h時，前h個成員則可認為是該機構的核心科研人員，h即為該機構的元h指數。元A指數的定義為某機構核心科研人員的h指數的平均值。元標準化（h，A）指數的定義即為:元標準化（h，A）i=元hi/∑元hi+元Ai/∑元Ai［10］。元標準化（h，A）指數既考慮了元h指數，又考慮了元A指數的影響，因此可以快速鎖定機構中影響力較高的學者，它從全新的角度評價了機構的研究水平。元A指數更多地考慮了“h核”內作者的影響力的高低。筆者對“985”高校的元h指數、元A指數及元標準化（h，A）指數進行統計分析，結果如表7所示。表7選取元標準化（h，A）指數排名前10的高校。檢索發現在科研人員中，活躍程度比較高的有電子科技大學的王松（h=3）、蔡翔（h=2），復旦大學的姚唐（h=3），清華大學的黃勁松（h=2），山東大學的魏文忠（h=3）、辛杰（h=2），上海交通大學的路曉偉（h=2）、李強（h=2），天津大學的安娜（h=2），武漢大學的楊艷麗（h=2）、閻俊（h= 2）、黃敏學（h=2），浙江大學的徐忠海（h=2）、吳東曉（h=2），中南大學的周文輝（h=2），重慶大學的柯元珍（h=2）等。

表7　機構元h指數、元A指數和元標準化（h，A）指數統計

（六）動態發展趨勢分析

本文在研究“985”高校在員工忠誠度研究領域的動態發展趨勢時，從h指數、年被引頻次、年發文數量與時間趨勢進行了分析。

利用統計軟件SPSS19.0對年h指數和時間年限作線性回歸分析，如果線性回歸擬合良好，說明某機構的h指數隨時間年限t變化存在線性關系，定義為：h=Vh×t +C，式子中C表示常數，Vh表示h指數隨時間年限增長的速率［11］。Vh越大，表示高校的h指數增長得越快，學術影響力提高越快。據統計分析，最近16年，在員工忠誠度研究領域Vh排在前10的機構如表8所示。表中X表示終止年限，如2000～2015年，其含義是X等于2015，則2000～X是指2000年至2015年這段時間里每個高校對應的h指數值。利用SPSS19.0對h指數與時間年限作線性回歸操作得出的結果顯示，在本文的研究中有20個高校修正后的R2≧0.8，R2的數值越大，說明該線性回歸模型對所要研究的問題的解釋程度越好，本文中的R2的數值越大，表明某機構h指數隨時間的線性擬合性越好。回歸系數的顯著性概率和F指數分布都小于0.05，表明回歸方程是有效的，回歸效果顯著。Vh指數表示h指數的斜率，反映該機構學術影響力的增長速率。因此，我們可以根據Vh指數對研究機構的未來發展趨勢進行預測。

從表8可以看出，排在前3名的“985”高校有山東大學、浙江大學、上海交通大學，說明這3所高校的h指數呈線性增長，增速較快。因此我們推斷，未來在員工忠誠度研究領域這3所高校的學術影響力還會有較快的提高。

表8　　機構Vh統計（2000-2015年）

同樣，利用統計軟件SPSS對年被引頻次和時間年限進行線性回歸分析操作，V年被引頻次排在前10名的“985”高校見表9。從表9可以看出，浙江大學、山東大學、清華大學、中南大學、吉林大學的被引頻次增長速率位列所有“985”高校的前5名。

表9　機構V年被引頻次統計（2000-2015年）

同理，利用統計軟件SPSS19.0對年發文量和時間年限進行線性回歸分析操作，V年發文量排在前10名的“985”高校見表10。從表10可以看出，吉林大學、電子科技大學、山東大學、中南大學和天津大學的發文量增長速率在所有“985”高校中排前5名，由此可預測這5所學校在未來忠誠度領域的研究中，涉及忠誠度領域的論文數量會增長較快。

表10　機構V年發文量統計（2000-2015年）

三、結　論

綜上所述，本文從多個指標分析了我國“985”高校在忠誠度領域的研究情況。對CNKI數據庫和CSSCI數據庫的文獻信息進行定量統計分析得出: （1）在中國知網數據庫（CKNI）中，發文量最多的是吉林大學，在CSSCI數據庫中，發文量最多的是重慶大學；（2）在中國知網數據庫中，總被引頻次最多的是浙江大學，在CSSCI中，總被引頻次最多的是南開大學；（3）清華大學和浙江大學單篇文章的影響力較高；（4）在“985”高校中，出自南京大學［12］、復旦大學［13］［14］和蘭州大學［15］的5篇文章影響力最大；（5）浙江大學、清華大學、武漢大學、中國人民大學和北京師范大學的機構hm指數排在“985”高校的前5名；（6）“985”高校中，機構綜合指數排名前5的高校分別為吉林大學、山東大學、電子科技大學、浙江大學和中南大學；（7）“985”高校中研究創業教育較為活躍的研究人員有電子科技大學的王松（h=3）、蔡翔（h=2），復旦大學的姚唐（h=3），清華大學的黃勁松（h=2），山東大學的魏文忠（h=3）、辛杰（h=2），上海交通大學的路曉偉（h=2）、李強（h=2），天津大學的安娜（h=2），武漢大學的楊艷麗（h=2）、閻俊（h=2）、黃敏學（h=2），浙江大學的徐忠海（h=2）、吳東曉（h=2），中南大學的周文輝（h=2），重慶大學的柯元珍（h=2）等；（8）山東大學、浙江大學、上海交通大學等高校未來發展潛力較大。

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［責任編輯：荷葉］

［中圖分類號］C91

［文獻標識碼］A

［文章編號］1004- 4434（2016）04- 0151 -06

［作者簡介］周建萍，北京第二外國語學院英語教育學院副教授，碩士生導師；王瑞青，北京第二外國語學院英語教育學院碩士研究生，北京100024