基于作者機構指數的期刊評價研究述評

柯青+朱婷婷

（1.南京大學信息管理學院 江蘇南京 210023）

摘 要：對作者機構指數指標這一定量指標用于期刊評價的科學依據、實施原理、演變、應用，以及該指標用于期刊評價的有效性和前景分析表明：作者機構指數具有客觀、高效、計算過程透明以及跨學科性等優點，但不能作為一個獨立的期刊評價方法，而應作為專家評價和引文分析的一個輔助性指標；作者機構指數在許多學科期刊評價中的有效性已得到證實，但在圖書情報等學科中尚待進一步檢驗。

關鍵詞：作者機構指數； 期刊評價； 期刊排名； 影響因子

中圖分類號：G250.2 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017039

1 引言

目前，學界對科研人員的評價通常根據其發表成果的影響力，而科研成果影響效應的顯現具有長期性，著名的諾貝爾獎所評選出的往往是獲獎科研人員十幾年前的科研成果。在許多學術獎勵和晉升政策中，又需要相對易行高效的評價機制，這樣將科研人員的學術聲望和他發表論文的期刊水平關聯起來，以科研成果發表的期刊水平來反映科研成果的質量成為目前科研評價中流行的做法。一個被廣泛接受和認可的期刊排名榜能幫助科研人員決定將其研究成果發表在何種期刊上，也能在一些優秀期刊上聚集高質量的學術資源，方便信息機構或個人高效的選擇信息源。機構管理者也能利用科研人員發表的期刊水平評估科研人員績效，實施人員晉升和人才引進工作。

專家評價與引文評價是兩種常用的期刊評價方法。專家評價亦叫同行評議、學者評價，被認為是一種定性評價方式，由評價專家根據其主觀感知對期刊進行概括性評價。如Nederhof[1]、Perters[2]以及劉宇[3]等分別針對不同學科期刊嘗試用專家調查方式評價期刊并進行排名。引文評價法[4]是通過引用文獻的數量統計、歸納、比較、抽象、概括等來進行評價，許多學者都認為引文評價法是一種定量評價方式。常見的指標如期刊影響因子、被引頻次、期刊被引半衰期、即年指數以及最近學界提出的引用認同。此外，還有學者提出綜合評價期刊的觀點，如Bernardi[5]根據期刊辦刊時間、投稿接受率、發行對象為科研人員和從業人員構建了一個期刊質量評價模型。以此為基礎，Matherly和Shortridge[6]又補充了一些評價指標：論文長度、論文可獲得性、是否被SSCI收錄、版面費。國內學者葉繼元[7]也倡導構建基于同行專家的以內容、價值為導向的質量“全評價”體系，在評價指標方面既有定性指標又有定量指標。

上述三種期刊評價思路都有一定的合理性，但仍存在爭議。同行評議中，評價專家更傾向一些辦刊歷史悠久，綜合性強的期刊。再加上評價專家知識面和經驗的限制，可能僅對某幾種期刊較為熟悉，并不能全面評價所有期刊，因而不利于對新興的期刊作出準確評價。此外，費時費力也影響了這種主觀評價方法的應用。引文方法雖然克服了主觀評價的某些弊端，但也非盡善盡美。Yue Pan等[8]就曾提到影響因子作為一個評價期刊的重要指標沒有考慮到不同學科的期刊引用關系差異。期刊之間的引用行為是一個復雜的問題，簡單的引用計量沒有區分對參考文獻的引用動機，以及受到諸如自引、統計數據樣本、甚至期刊主編對引用的要求等因素的影響；Russeft[9]指出一些期刊為了提高本刊的被引量會鼓勵投稿作者積極的引用該期刊的論文；Reinstein等[10]認為引文分析用于期刊排名明顯不足，出版歷史長的期刊以及每年發文量較多的期刊引用量往往更高。2012年，國外出現“幾家期刊互惠協議引用”（Citation Cartel），導致某刊在短短時間內影響因子翻倍。引文分析評價的有效性也值得商榷，如Chow等[11]證實在基于引文分析的期刊評價時根據單篇期刊論文的引用數據和期刊總體引用數據時對高質量期刊排名存在差異，Moosa[12]也贊同這一觀點。期刊綜合評價模式雖然是一種很好的取長補短方法，但從目前的實踐來看，存在選取評價指標的不合理以及評價實施的繁瑣性問題。如是否被SSCI收錄僅僅簡單的二元劃分，不能簡單認為版面費與期刊質量有關系[6]。

如何探尋一個經濟、高效的期刊評價方式成為期刊研究的突破點，在這一背景下，一些國外學者提出基于作者機構指數（Author Affiliation Index，AAI）評價期刊，并很快在某些學科得到響應。本文在國內首次引入這一計量指標，目的是分析這一新的期刊評價視角的科學依據、實施原理、演變及應用，并深入探討該指標用于期刊評價的有效性和前景，力圖客觀公正地看待作者機構指數指標在期刊評價中的角色，為我國科技期刊評價工作提供參考借鑒。

2 作者機構指數的源起

2.1 作者機構指數的科學依據

出于客觀和可操作性考慮，對期刊的評價不僅可以從其產生效益來考察（如基于引文方法的影響因子），還可以從輸入因素，如作者對其成果發表期刊的選擇來衡量。期刊論文的產生效益有時候需要歷經幾年，甚至幾十年才能顯現出，這為現實的期刊評價帶來困擾。另一方面，期刊評價和機構評價常常關聯在一起[13]，在通行的機構評價做法中，機構在優秀期刊上的發文數量是一個常用的評價指標。這意味著一個機構在優秀期刊上的發文越多，這個機構的聲望值就越高。反之，作者在選擇論文發表期刊時也不是隨意的，他們都盡量把論文發表在個人認為是最好的期刊上，相當于給他們選擇的期刊投了一票。如此以來，擁有高質量論文的機構和擁有高質量論文的期刊之間建立了某種關聯，這種關聯并不構成因果關系，而是共同反映了高質量論文這個事實。Gorman和Kanet[14]將高排名科研機構和高排名期刊之間這種正向相關性稱為關聯重言（association tautology），并提議期刊排名可以與機構排名相得益彰，科學評價中既可以根據發文期刊水平來評價科研機構，反之，也能依據科研機構聲望高低來評價期刊質量?；谧髡咴诎l表其研究成果時對期刊的選擇來衡量期刊水平的高低，這便是AAI提出的思想來源。

Ferratt等[15]描述了AAI隱藏的科學依據：聲望高的科研機構更愿意聘用在高質量期刊上發表論文的科研人員，科研人員也更愿意在高質量的期刊上發表科研成果。AAI排名機制假設期刊的質量由其刊發論文質量來決定，而論文的質量又與其作者所屬的機構相關。來自一些公認的Top機構作者的論文被認為質量一般要優于來自普通機構的論文。當來自Top機構的作者選擇將其科研成果發表到某一期刊上時，就意味著該作者對期刊的認可，投了該期刊一票。而來自Top機構的論文越多，體現出越多作者為該期刊的質量投贊同票。帶來的結果是高質量的期刊擁有高比例的來自Top機構的作者所寫的論文，因而可借助AAI值的高低來反映不同期刊的質量差別。

2.2 作者機構指數原始公式

Moore[16]最早提出將作者機構信息用于評價期刊，他提出三個指標：通用ACE指數（General ACE Index）、數值ACE指數（Numerical ACE Index）以及總體質量指數（Total Quality Index）來評價50種經濟學期刊質量（公式1）。

Moore提出的代表期刊質量高低的TQI公式給屬于Top19的院系雙倍權重，也是迄今為止，少數研究者意識到在利用作者機構信息給期刊排名時，賦予排名較前的機構更高權重的嘗試。Moore的兩個主要貢獻：一是提出將作者所屬機構排名用于評價期刊質量；二是提出賦予不同機構排名不同權重的思想。前者演變為目前最主要的計算AAI做法，遺憾的是后者很少有學者關注。

幾年后，弗吉尼亞聯邦大學的Harless和Reilly[17]將Moore的研究用于本機構期刊排名，以給本機構科研人員設定一個最低的期刊發文標準。其不同在于Top機構的選擇包括所有的商學學科，而不僅僅是經濟學。此外，在統計樣本量時也指定相當論文（equivalent articles）而非指定一個時間區間（公式2）。

一個期刊的AAI定義為在刊發的論文中，作者屬于Top60美國商學科研機構的相當論文數占所有美國科研機構相當論文數的百分比。在公式2中，相當論文是指去除作者為美國境外或者非科研機構的論文，一般定義為期刊最近發表的50篇論文，意味著期刊要有足夠的發行卷期。對此，Harless在郵件中說到：“有人提出我們的做法是愚蠢的，因為我們排除了美國以外的高校，我們并不是狹隘的認為美國之外沒有優秀的商學科研機構，但是我們難以調查更多的科研人員以將美國之外的科研機構加入到Top機構集合中。”[18]

隨后，Gorman和Kanet第一次將AAI用于評價27種運籌管理期刊[14]（公式3）：

公式3是對公式2的一個更具操作性的定義，其分子為在相當論文集中，作者屬于Top60機構的論文分值，分母則為作者來自美國科研機構的所有相當論文分值。同Harless和Reilly的看法一致，Gorman和Kanet將統計的相當論文樣本定義為從某一時間點往前追溯50篇。公式3的分子分母都是逐篇論文的累計，直至達到50篇相當論文樣本要求，而每種期刊的發行周期和每期的載文量是不相同的，因而達到50篇論文樣本所需的時間跨度也不同。Gorman和Kanet發現他們所研究的27種運籌管理期刊的時間跨度在2-4年[14]。

為了驗證AAI公式的可靠性，Gorman和Kanet檢驗了不同Top機構集合大小對AAI排名結果的影響，發現期刊的相對排名隨著Top機構集合大小的變化沒有顯著差異。在另一個敏感性研究中，Gorman和Kanet將每種期刊的發文比重最大的作者機構數據去掉，結果發現對期刊排名有較大影響。因此，Gorman和Kanet建議使用一個范圍更大、涵蓋更多的機構集合計算AAI。在后來的一項研究[19]中，Gorman和Kanet采用的機構集合為美國News and World Report Top 30商學院，并將結果與Olson（2005）[20]采用基于主觀調查的排名結果進行比較，發現之間的相關系數達到0.832，說明采用AAI進行期刊排名與專家心中的預期排名非常一致。

從公式1到公式3，AAI計算過程逐漸清晰，也打開了一條期刊評價的新視角，后來對AAI的演變和應用也多是基于Harless和Reilly以及Gorman和Kanet的成果，因而我們將公式2或者公式3作為計算AAI的原始公式。

3 作者機構指數實施關鍵

根據作者機構指數的計算原理，實施時需謹慎處理三個關鍵：Top機構集合、論文樣本集以及AAI計算結果處理方式。

3.1 Top機構集合

如何確定Top機構成員，這是計算AAI首要考慮的。Harless和Reilly[17]在其研究報告中描述確定了Top機構集的步驟。首先他們調研了當前公開發行的商學領域的機構排名情況，包括會計、經濟、金融、管理、營銷、運籌、管理信息系統/計算機科學。發現這些排名都是根據各種評價指標綜合而成，通過這一步確定美國高校列表；接著，采用一個評分系統來給美國高校排名，這個評分系統是根據該科研機構是否擁有某個學位項目的分值（如會計、運籌、金融、營銷）。通過這一步確定58所擁有超過兩個商學學科項目的美國科研機構集合；第三步，在前面的基礎上，增加了兩所科研機構（喬治亞理工學院和羅格斯大學），從而構成美國高?？蒲袡C構Top60商學學科排名榜。60所科研機構以外的美國科研機構被劃分到另一個集合，但是除上述兩個集合以外的一些非科研機構以及非美國機構都沒有納入分析范疇。

Harless和Reilly首先嘗試構建美國Top機構集合，對后來學者應用AAI評價科研期刊具有深遠意義。在此之前，雖然也有不少公開發布的機構排名，如US News & World Report，Times Higher Education （THE） 世界大學排名等。但是這類排名往往依據的是多個考核指標的綜合性排名，如教學質量、學生就業率、薪酬水平等。此外綜合性排名沒有按照學科屬性分類（Chen 和 Huang）[21]，因而學者質疑直接采用這些公開發表的綜合性排名來計算AAI指數的可靠性[8]。

Harless和Reilly確定Top機構集方法的不足也被指出。首先是Top機構集的敏感性。Agrawal等[22]認為在H&R的研究中選擇Top60美國商學院存在缺陷，因為這個排名會變化。盡管后來Gorman和Kanet發現隨著Top機構集大小的不同，期刊的排名雖有變化，但是這種變化沒有顯著差異。Fry等[18]也以十種運籌學期刊的數據來驗證當Top機構規模為30、60、100、150、200、300時是否對排名結果有影響，結果發現當Top機構數目為150及以上時排名結果沒有顯著差異。同時還對八種流行的排行榜的敏感性進行了驗證，發現只要Top機構的數目超過150及以上時，AAI值就呈現穩定趨勢。同樣的結論見Chen和Huang[21]、Gorman等[23]、Janney等[24]、Pan和Chen[8]等研究。因而這些學者均建議Top機構集的范圍要盡可能足夠大以避免忽略一些對AAI有影響的單個小專業的貢獻；其次，H&R所確定的集合都以美國科研機構為范圍，排除了非科研機構（如公司）以及非美國科研機構對AAI的影響。隨著越來越大比例的非美國籍以及非科研機構作者在期刊上發文，原始公式局限性彰顯。Agrawal等[22]指出確定Top集合的過程違背了阿羅不可能定理中非獨裁性和備選方案的獨立性兩項原則，排除了非美國境內機構，是不公平的。最后，原始公式假定所有學科都給出相同的Top機構數量受到質疑[21]。如管理信息系統是一個相比金融學較窄的學科，其如果和金融學一樣指定Top60機構集就不合適。

3.2 論文樣本集

哪些論文被作為統計樣本，亦即原始公式中的論文集合M呢？在Harless和Reilly的報告中，M被陳述為“選擇的期刊論文是從最近的一期往前追溯最多五年，并且要有足夠的卷期來保證公式中的分母要超過大致50篇相當論文?！盵17]H&R定義一篇相當的論文i要滿足條件至少需含有一個來自美國科研機構的作者。對大致50篇，Gorman和Kanet解釋為“大于或者等于50”[14]，因此在H&R公式（公式2）中關于論文樣本數量的條件如下表示（公式4）：

Gorman等[14]檢驗了當根據原始公式計算AAI時在選擇40和50篇論文時，平均AAI絕對值的變化僅為0.018，斷言論文樣本數為50時足以得到穩定的AAI值。Chen和Huang[21]也證實當M大于50時，AAI計算結果保持穩定?？紤]到論文的各種作者可能合作模式，可推算當某期刊最近發表的論文均來自美國科研機構時，50篇論文就滿足要求，否則，就要多于50篇統計論文。然而，一些學者[22，26]提出期刊的出版周期和發文量帶來達到50篇論文樣本的時間跨度不同，論文樣本集是與時間有關的參數，進而利用原始公式比較不同期刊的AAI值是不合理的，因為實際上評價的是不同時間期刊的AAI值。Harless在一封郵件中說到：“最初提出AAI模型的目的不是作為一種綜合的期刊質量評價方式，而是在商學領域設定一個最低的標準。我們的目的是通過對科研人員最低發文期刊標準的核定來決定哪些人員能擔任博士培養課程”[18]。由此認為，將原始公式直接用于期刊評價時需修正這些不合理成分。

此外，Agrawal等[22]還根據統計樣本理論對原始公式中抽樣方式進行批評。只有來自美國科研機構的作者論文才作為原始公式的樣本集，非美國科研機構以及非科研機構的成果被排除，這是一個非隨機抽樣方法。按照這種非隨機抽樣方法選擇的論文并不能代表期刊整體質量，應該選擇更具科學性的概率抽樣和隨機抽樣方式。

3.3 AAI計算結果處理方式

Gorman和Kanet在首次應用AAI評價期刊時采用鄧肯多差距檢驗（Duncans multiple range tests）來比較期刊均值差異。Gorman和Kanet對鄧肯多差距檢驗的陳述為“基于AAI的鄧肯分組對于將具有相似水平的期刊聚類是非常有用的，而且能區分不同組之間的差異”[14]。然而，Agrawal等[22]則提出異議，首先鄧肯檢驗方法是不合適的，好比蘋果和橘子放在一起比較。論文在哪個期刊上發表并不是一個隨機的非概率行為，與期刊的編輯理念、選題范圍有關。Cronin和Meho[26]驗證斷言AAI在自成體系的學科期刊評價中發揮出色，因為學科期刊論文具有較好的同質性，能實現同質的聚類，但是對一些結構較松散以及學科邊界模糊的學科不合適；其次，公式3中實際上使用的是期刊的論文樣本均值，是一個確定數值。而適用于兩組以上樣本均數差別比較的鄧肯多差距檢驗，如果各分組只有一個數值是不充分的。還有學者指出執行鄧肯多差距檢驗要求每種期刊的論文AAI（i）為正態分布。但是Fry等[18]發現Gorman和Kanet研究時選取的期刊論文的AAI（i）大多不是正態分布，不滿足鄧肯多差距檢驗對數據的要求。Gorman等[14]同樣對23種運籌學期刊進行鄧肯多差距檢驗揭示存在多個不同的分組，而多數期刊之間至少共享一個分組的結果也表明各組之間并沒有顯著的差異。這表明，和其它期刊質量評價指標一樣，采用對AAI值的鄧肯多差距檢驗不能嚴格區分相似分數的期刊在質量上是否有差異，而僅是提供了一個將期刊分為不同質量層次的可行方法。

4 作者機構指數的修訂與發展

基于上述實施作者機構指數計算的三個關鍵，修改和完善AAI的工作從未停止。學界也主要是圍繞這三個角度來提高AAI的適用性和合理性。

4.1 修正Top機構集

AAI最早在美國提出并應用，因而與機構有關的數據都僅限于美國本土。事實上，期刊作者的來源有四類集合：美國Top科研機構A、美國非Top科研機構B、非美國科研機構C、非美國科研機構D。為了克服原始公式排除非美國科研機構即C影響的局限，Chen 和 Huang[21]將原始公式中的Top機構集重新定義為包含全球范圍內的Top科研機構（大學和研究院）集合，不管是否為美國境內。同樣的看法后來見于Ferratt[15]、Gorman[23]、Janney[24]以及Agrawal[22]等的研究，其中尤以Agrawal等做出的修正工作最多。

一種修正思路是，將原始公式3中的分子增加來自非美國境內的科研機構數據（公式5）。公式5計算AAI值要高于原始公式計算結果，它是假定發表在期刊上美國境外科研機構的成果屬于高質量成果，對期刊聲望的提高具有正效應。

另一種修正思路是，認為非美國境內科研機構數據只提升原始公式3中分母值（公式6），實際上是將非美國境內科研機構數據等同于非Top機構集B。和原始公式相比，公式6計算的AAI值偏小。AAI的計算結果受到所確定的Top機構集的影響，關鍵在于將非美國境內的科研機構集合C作為分子項還是分母項。

公式5和公式6仍然將非科研機構D排除在外，Chen 和 Huang[21]解釋原因是他們通過對金融期刊的統計發現在這些期刊上主要的非科研機構為美國聯邦儲備系統（Federal Reserve System，Fed），且作者分布到不同的部門。從技術角度考慮，這些作者應不屬于同一個機構，就好比加州大學洛杉磯分校和加州大學伯克利分校不是同一個機構一樣。單獨Fed部門分支的發文不足以入選Top陣營，盡管從總體上統計，Fed機構的發文量也是相當可觀的。

除了對原始公式自身完善外，還有學者從Top機構集的確定方法入手，改變常用的問卷調查方式。如Pan 和 Chen[8]提出一種新穎的確定Top機構的方法被認為更適用于AAI計算，理論依據為越是Top的機構越傾向于在本學科聲譽較好的期刊上發表論文，因而可以通過在一些已認可的優秀期刊上發表論文的數量來衡量一個機構的科研績效。如為了確定市場營銷領域的Top機構，Pan和Chen[8]通過綜合考察研究市場營銷領域期刊評價的文獻，選擇三種口碑比較好的期刊，然后統計不同的機構在這三種期刊上一定時間區間的發文量，按照發文量決定不同機構的排名。這種做法也獲得了一些學者的支持，如Chan、Chen和Steiner[27]、Heck[28]、Lasser[29]等在確定金融學科Top機構排名集， Conroy等[30]、Scott和Mitias[31]在確定經濟學科Top機構排名集時均采用類似思想。Gorman和Kanet[32]，Gorman，Kanet 和Christ[23]分別用問卷調查和在14種運輸學期刊發文進行統計的方式確定了Top 30機構和Top25機構排名，二者的重合率達到70%，表明這兩種確定機構排名的方法具有高度一致性。

前文提及學者普遍建議使用一個范圍更大、涵蓋更多的Top機構集計算AAI，但是Top機構規模過大會導致無法區分Top排行前列機構與排行靠后機構的發文質量。極端情況下，如果某學科所有的科研機構都納入到Top集合中，那么實際上就失去了利用AAI來評價期刊質量的意義。為處于Top集中的不同位次的科研機構賦予不同的權重是學者提出的又一個改進原始AAI公式的方向，這一思想可以最早追溯到Moore[16]提出的TQI計算公式中，前文已有闡述。Fry等[18]進一步按照這個思路提出修正（公式7），并對G&K的數據重新計算，Top機構成員被賦予的權重是依據機構在THE排行榜中院系的科研分值。

4.2 修正統計樣本集合

期刊排名具有時間敏感性，原始公式要求統計樣本集合為最近發表的50篇相當論文（排除非美國作者論文之后），Agrawal[22]、Cronin和Meho[26]等認為存在時間偏見，即根據原始公式計算的AAI值來比較不同時間區間的期刊質量不合理。Fry 等[18]提出的改進方法是用指定的時間區間來代替原來指定同等數量論文樣本的做法，就評價期刊的目的而言，這種做法統一了論文樣本的時間跨度，更適用于期刊評價目的（公式8）。由于公式8同原始公式一樣要求被統計的論文樣本至少有一個作者屬于美國科研機構，所以也被稱為美國AAI公式。

同時，Fry等[18]也認識到將美國以外的學者論文排除在統計之外，這是不合理的。隨著全球學術交流的頻繁，越來越多的美國境外學者在美國期刊上發表科研成果，因而，原始公式中將這部分論文排除不能準確反映期刊論文整體質量（Agrawal等[22]）。Fry等[18]在公式6和公式8基礎上又構建了全球AAI計算公式（公式9）。

上述修正公式在一定程度上提高了將AAI用于期刊排名比較的合理性和有效性。還有些學者從實際出發，針對具體的操作完善以期刊評價為目的的AAI計算過程。如為了減少有些期刊過于集中刊發來自某個機構的論文而對AAI計算產生影響，Gorman和Kanet[14]采取了一種改進計算方式，將某期刊發文量最大的機構的論文數據剔除后再計算期刊的AAI值。

4.3 數據處理方法修正

針對原始公式采用鄧肯多差距檢驗的不合理性，Fry等[18]建議按照用給定的時間區間t計算發表在某期x上的論文的平均值，這個時間區間建議設為1年。這樣有足夠的論文數據來符合正態分布?；跁r間的AAI平均值計算公式如下（公式10）。

利用這種計算方法能符合原始公式中要求數據為正態分布的條件。如同影響因子有即年影響因子和前五年平均影響因子兩種計算方法，AAI平均值也是在累計逐年AAI后的一個年均值，反映一段時間內該期刊的AAI平均水平。由于各種原因期刊即年AAI值可能有較大的變化，以某一年度的AAI值來比較期刊不如用一段時間跨度的均值客觀可靠，提高評價期刊的可靠性。Fry等[18]還在公式10基礎上建議可以根據每年的期刊x的AAI值進行鄧肯多差距檢驗，實現期刊的分組和聚類。

5 作者機構指數的應用

自從Gorman和Kanet首次將AAI用于評價27種運籌管理期刊以來，許多學者也逐漸將這種評價思路應用到其它學科及領域。如Chan[33]、Guthrie[34]等將G&K提出的原始公式用于會計學科期刊排名；Janney等[24]對企業創業領域期刊排名；Chen 和Huang[25]、Lasser和Rydqvist[29]對金融期刊排名；Ferratt等[15]對信息系統期刊排名；Cronin和Meho[26]對圖書情報學科期刊排名；Gorman，Kanet和Christ[23]對交通運輸領域期刊排名；Pan和Chen[8]對市場營銷領域期刊排名；Maloni等[35]對供應鏈和邏輯學期刊排名。這些應用研究除Cronin和Meh之外，其余學者均證實AAI用于所研究學科期刊評價時合理有效。

合作模式的探討也是AAI在期刊評價中的應用嘗試，學者們通過對不同排名的期刊的合作作者所屬機構的分布情況來發現科研合作規律。如Chen和Huang[21]發現來自Top機構和非Top機構的合作模式比均來自Top機構的合作模式更普遍，通過對金融學科的科研機構的合作實證，兩人還發現在一些頂級期刊中，Top機構之間的合作較為普遍，而在一些排名較低的期刊陣營中，Top機構和非Top機構之間的合作是主要模式。同樣的研究也被Pan和Chen[8]提及。Kim等[36]則發現在一些較好的經濟和金融期刊中，來自Top機構和非Top機構之間的合作發文非常普遍。Fishe[37]發現來自聲望優秀的大學科研人員在權威期刊上的發文占相當大比重，但是排名5-15的期刊卻成為一些聲望一般的大學科研人員的選擇。雖然大家普遍都認為來自頂尖機構的科研人員更愿意將研究成果發表在一流期刊上，但是統計發現在一些非一流期刊上也出現大量頂尖機構科研人員的論文，如何解釋這一現象，其背后的動機是什么，是由于合作發文引起嗎？Chen和Huang[21]對不同排名期刊的合作模式分析證實這一現象反映次頂級期刊陣營的期刊是公正的，是Top機構科研人員除頂級期刊之外的一個有力選擇。而來自Top機構科研人員將成果發表在排名較低的期刊上時，主要是受到合作者來自非Top機構的驅動。

6 討論

6.1 AAI提出的科學依據是否仍成立

Gorman和Kanet[14]強調排名預測（ranking conjecture）和關聯重言（association tautology）作為AAI的科學依據，但是排名預測和關聯重言忽視了機構科研人員數量對發文量的影響。換言之，擁有較多科研人員的科研機構與較少科研人員的科研機構在高質量期刊上的發文量是按總量來衡量，發文量多的機構不一定比發文量少的機構更具聲望，有可能發文量高是由于該機構的科研人員數量多引起的。Agrawal等[22]認為這種關聯重言并不能很好地為AAI方法提供依據。優秀的科研機構會聚集一批優秀的科研人員，優秀的科研人員會選擇在頂級期刊上發表成果。然而，這種假設前提在如今也面臨挑戰，Kim 等[36]發現在20世紀70年代時，頂尖大學匯集優秀的科研人員是一種共識，而80年代后尤其是進入90年代，越來越多排名一般的大學通過優厚的薪酬和福利吸引優秀人才的加盟，之前的人才集中效應減弱。筆者認為，盡管AAI的科學依據被質疑，但并不意味這一假設前提被完全推翻，我們仍需對期刊的作者群體特征作深入研究，以此來發現是否Top機構擁有高水平的科研人員，高水平的科研人員的科研成果聚集在高質量的期刊這一AAI應用的基本依據，從而證實機構排名與期刊排名之間的關聯重言，為合理應用AAI找到科學依據。

6.2 AAI是否適用所有學科期刊評價

雖然AAI用于期刊評價的現實價值已經得到許多學者的贊同，但其有效性并非在各學科期刊評價中都得到支持。Cronin和Meho[26]發現對圖書情報學這個小眾且研究交叉的學科來說，AAI的評價結果不可靠。通過選取10種 LIS 期刊在U.S. News & World Report Top10 ALA認證機構集中的AAI數值結果，表明來自Top大學的科研人員在頂級期刊上的發文情況呈現不均衡現象。一方面作者發現在統計機構信息時作者來源多樣化，不僅包括高校和科研機構的人員，其中還有大量的非LIS學科作者，還包括來自圖書館的工作人員和非科研機構人員，甚至由于大比例導致在根據公式計算時的時間跨度不同期刊相差較大，如Scientometrics中大量的非LIS學科作者帶來統計區間長達20年，而另一個重要期刊JASIST則僅僅需要統計1年的數據。一旦在統計時間區間上相差過大，這種排名就失去了意義；另一方面，選取的Top集也會因為統計時間區間的不同而產生問題，如UCLA在1999年時還被U.S. News & World Report列入Top10集合，然而在2006年則退出Top10之列。這表明對于LIS這樣一個小眾但學科界限較開放且研究人員背景復雜的學科，采用AAI來對期刊排名方法存在問題。總之，AAI在用于對一些學科范圍明確且學術成果豐富的學科如經濟、金融、運籌學等具有可行性，但對于學科結構較為松散，界限較為模糊的LIS學科來說需要進一步來驗證其有效性。

6.3 AAI是否能獨立應用于期刊評價

提出AAI的初衷并非是為了期刊排名，而隨后的發展中越來越將其應用于期刊評價中，自然需要考慮AAI與其它期刊評價方法和評價指標之間的關系。Pan和Chen[8]比較AAI的排名結果與四種不同的期刊排名結果差異，這四種期刊評價方法為：調查商學院訂購期刊清單（Steward 和Lewis[38]）、讀者對期刊的使用情況（Hofacker，Gleim和Lawson[39]）、期刊被博士論文引用分析（Bauerly和Johnson[40]）以及更大范圍的期刊引用分析（Guidry 等[41]）。發現在確定本學科頂級期刊陣營（即前四位期刊）時，AAI的排名結果與這四項排名結果保持一致，僅是位置有細微差別。該項研究還發現一些綜合性的市場營銷期刊在利用AAI計算時會降低排名，一些傳統的影響因子高的或者公認的優秀期刊的AAI排名也出現下移。兩人認為這種降低的排名揭示了來自一些聲望較低的機構作者在一些優秀期刊上發表論文比重逐漸增長。因而有必要對不同時間區間的AAI的變化來比較。因此，他們繼續選擇七種期刊三個時期（1993，1999，2006）的即年AAI差異，反映期刊的作者群體變化特征，這是其它期刊評價方法無法勝任的。

期刊影響因子是一個廣被認可的期刊評價指標，該指標是根據JCR數據計算出的，JCR數據庫的收錄期刊有限，許多期刊并沒有收錄其中。這些期刊與待評價的期刊也可能會發生相互引用行為，因而利用JCR數據計算期刊影響因子有局限性。再加上我國鮮有期刊被WOS數據庫收錄，因而國內期刊的影響因子無從談起。盡管許多國內學者根據影響因子的計算原理進行適當的修正以圖計算中文期刊的影響因子，但是仍存在許多問題，導致直接利用影響因子這一指標對中文期刊排名在實際中遭遇挑戰。而AAI機構指數不僅僅適用于評價被SSCI收錄的期刊，而且適用于非SSCI期刊的評價，相比影響因子更適用于中文期刊排名。

期刊影響因子用于期刊評價的另一個問題也能被AAI克服。Mayur和Mabe[42]指出即年影響因子和五年平均影響因子的排名結果有很大差異。且由于學科差異，引用發生頻次相差懸殊帶來不同學科的期刊影響因子水平差異較大，如數學和計算機科學的期刊平均影響因子約0.5， 而一些基礎學科的平均影響因子超過3.0[14]。期刊因子的計算還與期刊的年發文量有關，Mayur和Mabe指出年發文量在140篇左右的期刊每年影響因子的變化范圍為±22%，而如果期刊年發文量為35篇左右時，影響因子的變化范圍達到±40%。AAI指標則具有通用性，即使屬于不同學科的期刊仍可以用于比較，超越了影響因子的應用范圍。

盡管AAI指標有上述其它期刊評價方法所不具備的優點，但是許多學者（如Fry和Donohue[18]，Pan和Chen[8]）均建議不能單獨使用該數據來排名期刊，而應作為其它期刊評價方法的一個很好補充。如果期刊的排名僅僅依靠AAI就如同過去批評一些期刊為了提高自身影響因子鼓勵來稿中期刊自引的做法一樣，AAI也遭受類似的批評。因為這會導致一些期刊編輯部在決定采納稿件時注重作者所屬機構，而將一些質量較高但是來自不知名科研機構的研究成果排除在外。期刊主編們有意無意地會對作者的機構提出要求，期刊的編委有意識地拒絕來自非Top機構作者的論文，審稿專家也會對來自非Top機構的論文有偏見。雖然有些期刊實施雙盲審稿，但是專家依然能從致謝中猜測出論文的機構信息線索。據Blank[43]報道，即使用雙盲評審，45.6%的審稿人仍能正確推測出給某期刊投稿的736篇論文的作者信息，而這些被識別出的論文的接受率要比不被識別的高得多。按此循環下去，一個期刊有可能形成自己的作者群體，而不屬于這個群體的成果很難在該期刊上發表，這對期刊的發展不利。Gorman和Kanet[14]已經意識到此問題，在實證中將占期刊作者機構最多的論文數據剔除。

7 結語

AAI的出現開創了一種新的評價模式，盡管褒貶不一，但學者們對它的研究熱情不減，所提出的質疑也是為了更好地修正和完善該指標?？傮w來看，AAI具有以下優點：（1）與傳統的調查問卷或引文計量方法相比，具有客觀、高效的優點，克服了主觀評價存在的偏見問題，也克服了期刊影響因子受自引或者期刊發文量影響而不能真實反映期刊質量的不足；（2）能跨越不同學科影響因子差異較大的局限性，實現不同學科之間期刊的比較，從總體上反映不同學科期刊質量差異；（3）計算簡單、過程透明，公式形式靈活，適應面廣，適應不同的管理需要。如改變不同的Top機構集合大小靈活運用以實現對期刊質量的不同評價標準。管理人員在確定聘用人員以及晉升時，需要根據被評人員發表期刊的水平，而當管理人員即使對某學科不了解時，也能根據AAI的計算方法提供一個很好的決策參考。對學科內的科研人員來說，掌握著關于本學科期刊的豐富經驗和知識，能根據自己的經驗，決定將自己的成果發表在高質量的期刊上，提高該期刊的聲望。

這些優點也預示著在某些期刊評價場合，AAI具有很好的應用前景，如可以應用于研究一個成熟學科是否衍生出新的研究或方向。以圖書情報學科為例，會隨著社會發展和技術進步出現新興研究領域及新興期刊，如《信息資源管理學報》《數字圖書館論壇》等期刊。按照傳統的期刊評價方法，其影響力往往會被低估，而如果應用AAI公式，若發現數值較高，甚至超過一些傳統的圖書情報核心期刊，反映來自Top機構的科研人員的研究興趣發生轉移，而他們將自己成果發表在這些期刊上，也表明該期刊的質量得到認可，從期刊質量來看，這類新興的期刊完全有可能躋身核心期刊之列；再者，相比期刊影響因子以JCR數據為主的局限性，AAI指標更適用于中文期刊評價，因而基于AAI的期刊評價方法可以作為當前以影響因子為主體的期刊定量評價方法的一個輔助指標。

最后，基于本文的討論需要進一步針對某些不適應AAI評價方式的學科如圖書情報學科期刊的質量評價進行修正應用；另一方面，鑒于國內期刊評價領域尚未充分認識到AAI評價指標的價值，需要選取中文期刊數據，基于不同的AAI計算公式來實施中文期刊的研究，以完善將AAI指標用于中文期刊的評價思路。

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