科技期刊引文评价核心指标的对比研究

■吴 涛 史纪元 杨 筠 陈 晨 孙金立*

科技期刊评价理论经历了近一个世纪的漫长发展过程，其脉络大致为:发文量分析—引文数量分析—引文数量与质量结合分析—引文网络分析。贯穿科技期刊评价理论的发展，期刊评价指标层出不穷。其中引文评价指标最具代表性的有总被引频次、篇均被引频次、影响因子（impact factor，IF）、h指数、即年指标、SCImago Journal Rank（SJR）、Eigenfactor score（ES）等等。围绕这些核心指标还出现了很多衍生指标，如由IF改进的5年IF（IF5）、剔除自引的IF等；基于h指数形成的类h指数[1]，如ha指数、g指数、A指数、R指数、AR指数、f指数、e指数等[2，3]；由ES推出的论文影响分值（Article influence score，AIS），以及其他一些引文评价指标:期刊引用认同[4]、期刊引用速率、期刊扩散因子[5]等等。虽然科技期刊评价已经开发出了众多评价指标，但每一种指标都只能从期刊的某个角度评价其水平，不能满足期刊评价的综合、动态、直观的要求。因此，必须科学选择多个指标，构建综合评价指标体系，才能从多个角度全面评价科技期刊，最大程度地实现科技期刊评价的公正与合理。

本文以IF、h指数、SJR、ES、SNIP（全称source normalized impact per paper，2010年出现的新指标[6]，但因基于全球最大的文摘和引文数据库Scopus和其独特的评价优势而被笔者视为核心指标）为科技期刊引文评价的五大核心指标，通过对比分析它们的原理、特点及潜在的相关性，寻找它们的异同点、优缺点以及互补的可能性，试图为构建科技期刊引文评价综合指标体系提供参考。

1 计算原理

1.1 “发文量”与“被引频次”的组合

IF的计算公式:某刊前两年发表所有类型文献在该年的被引证次数/该刊前两年发表可被引文献数，IF5只是将引文区间从两年延长至五年，其原理都是在一定的时间内某刊发表论文的平均被引率，即篇均影响。……