C9高校學(xué)科建設(shè)的績效評價與預(yù)測
——基于ESI和InCites數(shù)據(jù)庫

劉雪立，周　晶，蓋雙雙

(1.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院期刊社，河南省科技期刊研究中心，河南　新鄉(xiāng)　453003；2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院管理學(xué)院，河南　新鄉(xiāng)　453003)

?

C9高校學(xué)科建設(shè)的績效評價與預(yù)測
——基于ESI和InCites數(shù)據(jù)庫

劉雪立1，周晶2，蓋雙雙2

(1.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院期刊社，河南省科技期刊研究中心，河南新鄉(xiāng)453003；2.新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院管理學(xué)院，河南新鄉(xiāng)453003)

詳細(xì)介紹了聯(lián)合應(yīng)用ESI和InCites數(shù)據(jù)庫對中國C9高校學(xué)科建設(shè)的績效評價和預(yù)測方法。基于簡單的數(shù)學(xué)模型計算了9所C9高校22大學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢，根據(jù)學(xué)科優(yōu)勢值的大小判斷入選ESI的學(xué)科，結(jié)果與各高校實際入選ESI的學(xué)科基本一致。對將要入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科進(jìn)行了預(yù)測。根據(jù)C9高校入選ESI學(xué)科的分布，對中國高校學(xué)科建設(shè)和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了評價。

ESI數(shù)據(jù)庫；InCites數(shù)據(jù)庫；C9高校；科研績效評價

對高校科研績效的正確評估和評價，是政府和高校科學(xué)制訂研究計劃、合理配置科技資源的重要參考依據(jù)[1]。近年來，基于文獻(xiàn)計量學(xué)的科研績效評價成為研究的熱點，最常用工具是美國湯森路透創(chuàng)辦的Web of Science(WoS)、基本科學(xué)指標(biāo)(Essential Science Indicators,ESI)和InCites。WoS主要包括三大權(quán)威引文數(shù)據(jù)庫——科學(xué)引文索引(SCI)，社會科學(xué)引文索引(SSCI)和藝術(shù)與人文科學(xué)引文索引(A&HCI)[2-3]。ESI創(chuàng)建于2002年[4]，由引文排序、高被引論文、引文分析和評論報道4部分構(gòu)成[5-6]。InCites創(chuàng)建于2011年，是湯森路透開發(fā)的一個專門的科研績效評價工具[7]。ESI和InCites均是通過對WoS數(shù)據(jù)的深度加工，采用不同指標(biāo)、從不同方面對科學(xué)研究績效進(jìn)行分析和評價。相比之下，ESI應(yīng)用較多[8-12]，而InCites應(yīng)用較少[13-14]，國內(nèi)研究較國外活躍。多數(shù)研究僅應(yīng)用ESI或InCites進(jìn)行論文產(chǎn)出評價，罕見同時應(yīng)用兩數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高校學(xué)科建設(shè)績效評價與預(yù)測。董政娥等[15]將ESI和InCites結(jié)合，對東華大學(xué)的學(xué)科發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，在這兩個數(shù)據(jù)庫聯(lián)合應(yīng)用方面做出了有益探索。以上科研績效評價研究以單一評價工具應(yīng)用為主，ESI和InCites聯(lián)合應(yīng)用僅見對某一特定高校學(xué)科建設(shè)和發(fā)展水平的評價和預(yù)測[15]。目前，想了解各高校入選ESI的學(xué)科，只能登錄ESI數(shù)據(jù)庫，逐一輸入高校規(guī)范的英文縮寫名進(jìn)行檢索，而將ESI和InCites結(jié)合使用，可以批量確定不同高校入選ESI的學(xué)科，并對各高校不同學(xué)科的優(yōu)勢進(jìn)行比較和排序。本文將以中國C9高校為例，詳細(xì)介紹聯(lián)合應(yīng)用ESI和InCites數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高校學(xué)科建設(shè)績效評價和預(yù)測的方法。

1　研究對象和方法

1.1研究對象

C9高校即教育部支持并鼓勵建設(shè)的首批進(jìn)入國家“985工程”建設(shè)的9所著名大學(xué)，分析、評價學(xué)科為ESI數(shù)據(jù)庫劃分的22個學(xué)科領(lǐng)域。

1.2研究方法

(1)各學(xué)科入選ESI域值的獲取。登錄ESI數(shù)據(jù)庫，點擊主功能區(qū)模塊下的“NOTICES”按鈕，在打開的頁面上再點擊超級鏈接“Citation Thresholds for Scientists，Countries，Institutions，and Journals”，即可下載1個Excel文件，內(nèi)容包含22個學(xué)科科學(xué)家、國家、機(jī)構(gòu)和期刊入選ESI數(shù)據(jù)庫的域值。

(2)各高校入選ESI的學(xué)科。登錄ESI數(shù)據(jù)庫，點擊“Citation Rankings”模塊的“Institutions”,按鈕，在打開頁面的“By Name”的文本框中輸入需查詢學(xué)校的規(guī)范英文縮寫名，點擊“Search”按鈕即可獲取該學(xué)校入選ESI的學(xué)科及各入選學(xué)科論文數(shù)、被引次數(shù)和篇均被引次數(shù)。

(3)C9高校各學(xué)科論文被引次數(shù)的獲取。登錄InCites數(shù)據(jù)庫，點擊“Global Comparisons”下的“Institutional Comparisons”選項,獲取中國C9高校22個學(xué)科2005—2014年的被引頻次，導(dǎo)出為Excel文件。該文件中給出了各高校22個學(xué)科近10年間WoS論文數(shù)及其被引次數(shù)。

(4)C9高校學(xué)科優(yōu)勢值的計算。學(xué)科優(yōu)勢是指在1個完整的ESI數(shù)據(jù)庫評價周期(10年)內(nèi)，某高校某學(xué)科論文被引次數(shù)與同期ESI機(jī)構(gòu)入選域值比較的領(lǐng)先程度，可采用下式進(jìn)行計算：

(1)

利用Excel計算所有C9高校22個學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢值。

(5)入選ESI的學(xué)科預(yù)測。根據(jù)式(1)計算的學(xué)科優(yōu)勢值，可以預(yù)測某高校或研究機(jī)構(gòu)近期有可能入選ESI的學(xué)科。理論上講，優(yōu)勢值越接近1，越有可能成為近期將要入選ESI的學(xué)科。

2　結(jié)果與分析

2.1ESI中22個學(xué)科的機(jī)構(gòu)入選域值

ESI數(shù)據(jù)庫22個學(xué)科機(jī)構(gòu)入選域值見表1。

表1　ESI數(shù)據(jù)庫22個學(xué)科科學(xué)家、國家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)、期刊入選域值

續(xù)表1

2.2C9高校入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科

(1)ESI數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果。登錄ESI數(shù)據(jù)庫查詢，逐一檢索中國C9高校實際入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科，詳細(xì)結(jié)果見表2。

(2)通過學(xué)科優(yōu)勢值判斷入選學(xué)科。根據(jù)表1中入選ESI數(shù)據(jù)庫各學(xué)科論文被引次數(shù)域值和通過InCites數(shù)據(jù)庫檢索的各C9高校2005—2014年不同學(xué)科的論文數(shù)和被引頻次，采用公式(1)計算各高校22個學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢值，學(xué)科優(yōu)勢值≥1的均應(yīng)該是入選ESI的學(xué)科。結(jié)果表明，通過計算學(xué)科優(yōu)勢值判斷入選ESI的學(xué)科與登錄ESI數(shù)據(jù)庫查詢的結(jié)果高度一致。只有浙江大學(xué)的地球科學(xué)，南京大學(xué)的神經(jīng)與行為科學(xué)、社會科學(xué)等學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢值小于1(非常接近1，分別為0.964、0.997、0.922)而入選了ESI(見表2)。

(3)C9高校近期將要入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科預(yù)測。根據(jù)C9高校各學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢值，我們列出了各高校未入選ESI而學(xué)科優(yōu)勢值居前三位的學(xué)科及其學(xué)科優(yōu)勢值(見表3)。表3中學(xué)科優(yōu)勢值≥0.8的學(xué)科都有可能于近期入選ESI數(shù)據(jù)庫。

北京大學(xué)的多學(xué)科綜合有望于近期入選ESI，微生物學(xué)也有可能，空間科學(xué)差距較大。通過有意識引導(dǎo)，合理配制資源，北京大學(xué)入選ESI的學(xué)科有望增加到21個。

表2　中國C9高校入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科

續(xù)表2

注：*該學(xué)科為實際入選學(xué)科，而學(xué)科優(yōu)勢值<1。

浙江大學(xué)已入選18個學(xué)科，還有4個未入選。目前這4個學(xué)科離ESI入選標(biāo)準(zhǔn)差距均較大，短期內(nèi)入選學(xué)科數(shù)增加的可能性極小。

上海交通大學(xué)已入選16個學(xué)科，還有6個未入選，分別是微生物學(xué)、精神病學(xué)與心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與商務(wù)、地球科學(xué)、多學(xué)科綜合、空間科學(xué)。根據(jù)學(xué)科優(yōu)勢值，只有微生物學(xué)有望于近期入選。

復(fù)旦大學(xué)未入選學(xué)科分別為微生物學(xué)、地球科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與商務(wù)、多學(xué)科綜合、精神病學(xué)與心理學(xué)、空間科學(xué)。近期可能入選的是微生物學(xué)，其次是地球科學(xué)。

南京大學(xué)的分子生物學(xué)和遺傳學(xué)有望于近期入選ESI，使入選學(xué)科提高至16個。

清華大學(xué)已入選學(xué)科14個，未入選學(xué)科中經(jīng)濟(jì)學(xué)與商務(wù)、神經(jīng)與行為科學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)等相對較強(qiáng)，但學(xué)科優(yōu)勢值均在0.8以下，近期增加入選學(xué)科難度較大。

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)入選學(xué)科為10個，接下來的3個相對優(yōu)勢學(xué)科是神經(jīng)與行為科學(xué)、植物學(xué)與動物學(xué)、藥理學(xué)與毒理學(xué)。目前看，神經(jīng)與行為科學(xué)最有希望入選，但難度相對較大。

西安交通大學(xué)入選學(xué)科為8個，未入選學(xué)科中社會科學(xué)、生物學(xué)與生物化學(xué)、神經(jīng)與行為科學(xué)等較有優(yōu)勢，尤其是社會科學(xué)、生物學(xué)與生物化學(xué)都有可能于近期入選，神經(jīng)與行為科學(xué)距離入選標(biāo)準(zhǔn)也較接近。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)除了入選的8個學(xué)科，其余較好的學(xué)科是農(nóng)業(yè)科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、社會科學(xué)。這三個學(xué)科在工科院校想得到進(jìn)一步發(fā)展想必有一定難度，預(yù)計近期想增加入選ESI學(xué)科困難重重。

表3　C9高校未入選ESI、學(xué)科優(yōu)勢值居前三位的學(xué)科

注：將要入選ESI的學(xué)科是指學(xué)科優(yōu)勢值≥0.70的學(xué)科。

2.3C9高校各學(xué)科入選頻率

表4顯示，C9高校的工程學(xué)、材料科學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科全部入選了ESI說明C9高校這些學(xué)科在全球科學(xué)領(lǐng)域普遍較強(qiáng)。相比之下，空間科學(xué)、多學(xué)科綜合是最弱的學(xué)科，其次是微生物學(xué)、精神病學(xué)與心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與商務(wù)等。C9高校是中國頂級高校，代表了高等學(xué)校建設(shè)的最高水平，這些高校的學(xué)科建設(shè)和發(fā)展水平也是最高的，然而卻沒有一個高校的空間科學(xué)和多學(xué)科綜合入選ESI，說明我們的空間科學(xué)技術(shù)與國際水平還有較大差距。精神病學(xué)和心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與商務(wù)等學(xué)科只有北京大學(xué)入選ESI，這兩個學(xué)科一個代表具有人文關(guān)懷屬性的特殊重大疾病研究水平，一個代表經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展研究水平。這些弱勢學(xué)科都是關(guān)系社會發(fā)展和國計民生的重要學(xué)科領(lǐng)域，建議國家相關(guān)主管部門，如教育部、科技部、自然科學(xué)基金委員會、哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室等在制定科技發(fā)展規(guī)劃、布局高校學(xué)科建設(shè)和發(fā)展、研究資源配制等方面適當(dāng)向這些學(xué)科領(lǐng)域傾斜。

表4　C9高校各學(xué)科入選ESI數(shù)據(jù)庫情況

續(xù)表4

3　討論

3.1ESI與InCites結(jié)合進(jìn)行學(xué)科建設(shè)績效評價的意義

(1)由表2可知，通過ESI查詢，C9高校入選ESI的學(xué)科中，只有南京大學(xué)的神經(jīng)與行為科學(xué)、社會科學(xué)和浙江大學(xué)的地球科學(xué)其學(xué)科優(yōu)勢值<1(但非常接近1，分別為0.997、0.922和0.964)，其他學(xué)科的學(xué)科優(yōu)勢值均≥1，而且通過計算各C9高校22個學(xué)科的優(yōu)勢值，學(xué)科優(yōu)勢值≥1的均入選了ESI數(shù)據(jù)庫。說明通過InCites獲取各高校不同學(xué)科論文被引次數(shù)，進(jìn)而計算學(xué)科優(yōu)勢值來判斷各高校各學(xué)科是否入選ESI數(shù)據(jù)庫是科學(xué)可行的。9所高校198個學(xué)科(9×22)中，3個學(xué)科的優(yōu)勢值<1而實際入選了ESI，主要是因為ESI和InCites數(shù)據(jù)庫更新周期不一致造成的。

(2)單獨應(yīng)用ESI數(shù)據(jù)庫評價不同高校入選ESI的學(xué)科較為麻煩，只能逐個高校進(jìn)行檢索，無法批量獲取不同高校入選的學(xué)科情況。ESI和InCites結(jié)合很好地彌補(bǔ)了ESI數(shù)據(jù)庫的局限性，使我們能夠批量獲取不同高校入選ESI的學(xué)科，從而使高校學(xué)科建設(shè)與發(fā)展的績效評價變得更加簡便和全面。

(3)ESI與InCites結(jié)合，能夠?qū)Σ煌咝W(xué)科建設(shè)績效進(jìn)行比較和預(yù)測。ESI數(shù)據(jù)庫的引證排序模塊中，通過學(xué)校名稱(英文)能夠逐一獲取各高校是否有學(xué)科入選該數(shù)據(jù)庫及入選的學(xué)科；通過學(xué)科檢索，能夠獲取該學(xué)科全球機(jī)構(gòu)排序(但每頁顯示20個機(jī)構(gòu)，在入選的數(shù)千個機(jī)構(gòu)中定位某一特定機(jī)構(gòu)非常困難)，但無法對不同高校同一學(xué)科的強(qiáng)弱進(jìn)行比較，也無法對某一高校不同學(xué)科在全球的地位進(jìn)行比較，更無法對各高校尚未入選的學(xué)科中哪個或哪些學(xué)科最有可能入選ESI進(jìn)行預(yù)測。ESI與InCites結(jié)合，能夠?qū)Σ煌咝８鲗W(xué)科優(yōu)勢值進(jìn)行計算，從而實現(xiàn)了不同高校不同學(xué)科完全定量分析和比較。根據(jù)學(xué)科優(yōu)勢值是否≥1可以很方便確定哪些高校的哪些學(xué)科入選了ESI；根據(jù)學(xué)科優(yōu)勢值與1的差距大小，預(yù)測某高校近期哪個(哪些)學(xué)科最有可能入選ESI，從而為各高校優(yōu)化資源配制、科學(xué)制定科技發(fā)展規(guī)劃提供必要的依據(jù)。

3.2ESI與InCites結(jié)合進(jìn)行科研績效評價的局限性

(1)無法對所有的高校進(jìn)行評價和預(yù)測。ESI機(jī)構(gòu)(高校)入選的條件，是該機(jī)構(gòu)某學(xué)科所有論文被引次數(shù)居全球該學(xué)科前1%。而InCites入選機(jī)構(gòu)尚無明確標(biāo)準(zhǔn)，原則上優(yōu)先選入各國家和地區(qū)實力較強(qiáng)的和正式提出申請的機(jī)構(gòu)。目前，中國大陸地區(qū)入選該數(shù)據(jù)庫的機(jī)構(gòu)有300余個。因此，無論是ESI還是InCites，入選的機(jī)構(gòu)(高校)數(shù)量都是極其有限的，無法對所有高校科研績效和學(xué)科發(fā)展水平進(jìn)行分析、評價和預(yù)測。

(2)InCites數(shù)據(jù)庫提供了各高校不同學(xué)科論文標(biāo)準(zhǔn)化被引次數(shù)，對各高校不同學(xué)科的分析和評價較為客觀、準(zhǔn)確，而對入選ESI數(shù)據(jù)庫的學(xué)科預(yù)測可能存在較小的誤差。誤差的主要原因是ESI和InCites數(shù)據(jù)更新周期不同，ESI每兩個月更新1次，而InCites數(shù)據(jù)庫每年更新1次，如果選擇評價周期的時間接點不一致，預(yù)測入選ESI的學(xué)科將會產(chǎn)生一定的誤差。

[1]朱建育，趙紅軍，方曦.基于面板數(shù)據(jù)模型的上海高校科研績效評價的實證研究[J].研究與發(fā)展管理，2013,25(2)：115-119.

[2]LIN MH，HWANG SJ，HWANG IH，CHEN YC.Family medicine publications in Taiwan：an analysis of the Web of Science database from 1993 to 2012[J].Journal of the Chinese medical association，2014,77(11):583-588.

[3]KULKARNI AV，AZIZ B，SHAMS I，BUSSE JW.Comparisons of citations in Web of Science，Scopus，and Google Scholar for articles published in general medical journals[J].JAMA，2009，302:1092-1096.

[4]CHUANG K-Y，WANG M-H，HO Y-S.High-impact papers presented in the subject category of water resources in the Essential Science Indicators database of the institute for scientific information[J].Scientometrics，2011，87(3):551-562.

[5]葉鷹.基于ISI-ESI引文數(shù)據(jù)的信息計量分析——中國引文數(shù)進(jìn)入世界前5位的定量考察[J].情報學(xué)報，2007，26(5)：710-716.

[7]劉雪立.一個新的引文分析工具——InCites 數(shù)據(jù)庫及其文獻(xiàn)計量學(xué)指標(biāo)的應(yīng)用[J].中國科技期刊研究，2013，24(2)：277-281.

[8]李茂茂，張子倩，陳仕吉，左文革.基于ESI的中國農(nóng)業(yè)大學(xué)植物與動物科學(xué)學(xué)科競爭力分析[J].科技管理研究，2012(8)：128-132.

[9]邱均平，楊瑞仙.基于ESI數(shù)據(jù)庫的材料科學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)計量分析研究[J].情報科學(xué)，2010，28(8)：1121-1126.

[10]邱均平，楊瑞仙.基于ESI的學(xué)科熱門論文的計量研究：以臨床醫(yī)學(xué)學(xué)科為例[J].情報科學(xué)，2010，28(1)：53-60

[11]杜建，張玢，王敏，等.基于學(xué)科基線的醫(yī)學(xué)科研人員論文影響力評價[J].科學(xué)學(xué)研究，2012，30(8)：1149-1156.

[12]岳洪江.中國學(xué)科結(jié)構(gòu)動態(tài)績效的國際比較及預(yù)測[J].科學(xué)學(xué)研究，2008，26(3)：530-538.

[13]BORNMANN L，LEYDESDORFF L.Macro-indicators of citation impacts of six prolific countries：InCites data and the statistical significance of trends[J].PLoS one，2013，8(2):e56768.

[14]BORNMANN L，LEYDESDORFF L.The validation of(advanced)bibliometric indicators through peer assessments：a comparative study using data from InCites and F1000[J].Journal of informetrics,2013，7(2):286-291.

[15]董政娥，陳惠蘭.基于ESI和InCites數(shù)據(jù)庫的東華大學(xué)學(xué)科發(fā)展預(yù)測[J].東華大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2013，39(5)：689-694.

(責(zé)任編輯沈蓉)

Studies on Performance Evaluation and Prediction for the Disciplinary Building-up of China C9 Universities：An Analysis Based on ESI and InCites

Liu Xueli1，Zhou Jing2，Gai Shuangshuang2

(1.Periodicals Publishing House of Xinxiang Medical University，Xinxiang 453003，China;2.Management School of Xinxiang Medical University，Xinxiang 453003，China)

The evaluating and predicting methods of disciplinary building-up and development of domestic C9 universities based on Essential Science Indicators(ESI)and InCites databases were introduced in detail.Based on a simple mathematical model，we calculated the disciplinary preponderance values of 22 subjects for nine C9 universities.Based on the size of the disciplinary preponderance values，we judged discipline selected in ESI，the results were consistent with the actual disciplines selected in ESI.The prediction that will be selected into ESI recently were carried out.Based on the distribution of probabilities of C9 universities subjects selected into ESI，the current situation of disciplinary building-up and development of domestic C9 universities were evaluated.

Essential Science Indicators；InCites database；C9 university；Scientific research performance evaluation

河南省高等學(xué)校哲學(xué)社會科學(xué)基礎(chǔ)研究重大項目(2015-JCZD013)。

2015-09-30

劉雪立(1965-)，男，河南計昌人，教授/編審，碩士生導(dǎo)師，新鄉(xiāng)醫(yī)學(xué)院期刊社社長，河南省科技期刊研究中心主任；研究方向：科學(xué)計量學(xué)與科學(xué)評價，文獻(xiàn)計量學(xué)與期刊評價。

G301

A