基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究

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文章编号：２０９５－１２４８（２０１７）０４－００８８－０８基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究刘ａａ，ｂａ洋，温学兵，刘瑞银（沈阳师范大学ａ.数学与系统科学学院，ｂ.沈阳师范大学学报编辑部，沈阳１１００３４）摘要：研究中国科技期刊量化评价指标间的相关关系，为指标的分类和评价体系构建提供参考。基于结构方程模型原理并利用ＡＭＯＳ软件，对２０１６年中国科技期刊引证报告中工程技术类期刊的１２个量化指标４０８个数据进行相关性分析。得出２类共９个指标满足结构方程模型的理论要求和一级二级指标间的相关关系。分析结果反映了期刊的影响力因子解释总被引频次、影响因子、学科影响因子、Ｈ指标４个指标的能力分别为０.８１、０.８５、０.３７、０.７９；期刊的传播力因子解释引用刊数、学科影响指标、平均引文数、平均作者数、基金论文比５个指标的能力分别为０.７２、０.５０、０.８７、０.７４、０.９１。相较以前利用结构方程研究期刊指标的结果，本文的结论更加符合结构方程的理论要求。得出结构方程模型为期刊指标的分类提供了新的想法和解决方法，是未来解决期刊指标筛选的一种重要工具。关键词：科技期刊；评价指标；结构方程模型；ＡＭＯＳ；结构关系中图分类号：Ｏ２１３；ＴＰ３９；Ｇ２１３文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５－１２４８．２０１７．０４．０１２Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｏｆｓｃｉ-ｔｅｃｈｊｏｕｒｎａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｂａｓｅｄｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａ，ａ，ｂａＬＩＵＹａｎｇＷＥＮＸｕｅ-ｂｉｎｇ，ＬＩＵＲｕｉ-ｙｉｎ（ａ．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ｂ．ＥｄｉｔｏｒｉａｌＯｆｆｉｃｅｏｆＪｏｕｒｎａｌ，ＳｈｅｎｙａｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１００３４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｓｔｕｄｙｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｏｆｓｃｉ-ｔｅｃｈｊｏｕｒｎａｌｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｔｈｅＡＭＯＳｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｖｅｌｙａｎａｌｙｚｅ４０８ｄａｔａｏｆ１２ｔｙｐｅｓｏｆｊｏｕｒｎａｌｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｒｏｍｒｅｐｏｒｔｏｎｔｈｅ２０１６Ｃｈｉｎａ＇ｓｊｏｕｒｎａｌｓｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔａｔｏｔａｌｏｆｎｉｎｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｒｏｍ２ｃｌａｓｓｅｓｍｅｅｔｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｅｖｅｌｓｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔａｎｄｓｅｃｏｎｄａｒｙｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓｒｅｆｌｅｃｔｔｈａｔｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｆｏｕｒｉｎｄｅｘｅｓｏｎｔｈｅｊｏｕｒｎａｌｓｉｎｆｌｕｅｎｃｅｆａｃｔｏｒｓｔｏｅｘｐｌａｉｎｔｈｅｃｉｔｅｄｆｒｅｑｕｅｎｃｙ，ｉｍｐａｃｔｆａｃｔｏｒ，ｓｕｂｊｅｃｔｆａｃｔｏｒ，Ｈｉｎｄｅｘｗｅｒｅ０．８１，０．８５，０．３７，０．７９ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ；ｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｆｉｖｅｉｎｄｅｘｅｓｏｎｊｏｕｒｎａｌｏｆｐｏｗｅｒｆａｃｔｏｒｔｏｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｎｕｍｂｅｒ，ｓｕｂｊｅｃｔｅｆｆｅｃｔｉｎｄｅｘ，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｉｔａｔｉｏｎｓ，ｔｈｅａｖｅｒａｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆａｕｔｈｏｒｓ，ｆｕｎｄｐａｐｅｒｗｅｒｅ０.７２，０.５０，０.８７，０.７４，０.９１ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｆｏｒｍｅｒｊｏｕｒｎａｌｉｎｄｅ-收稿日期：２０１７－０７－１８基金项目：国家自然科学基金（项目编号：１１４０１３９３）；国家统计局全国统计科学研究项目（项目编号：２０１４ＬＹ０１７）作者简介：刘洋（１９９１－），女，辽宁铁岭人，硕士研究生，主要研究方向：统计学应用，Ｅ-ｍａｉｌ：２８５１９９３７５＠ｑｑ.ｃｏｍ；温学兵（１９７５－），男，河北唐山人，副教授，主要研究方向：统计学理论和应用，Ｅ-ｍａｉｌ：ｘｂｗ２００４＠１６３.ｃｏｍ。 第４期刘洋，等：基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究８９ｘｅｓｓｔｕｄｉｅｄｂｙｕｓｉｎｇｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｆｏｒｍｓｍｏｒｅｔｏｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ-ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｉｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｊｏｕｒｎａｌｓｉｎｄｅｘｐｒｏｖｉｄｅｓｎｅｗｉｄｅａｓａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｗｏｕｌｄｂｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｏｌｔｏｓｏｌｖｅｊｏｕｒｎａｌｓｉｎｄｅｘｓｃｒｅｅｎｉｎｇｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｃｉ-ｔｅｃｈｊｏｕｒｎａｌ；ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘ；ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ；ＡＭＯＳ；ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ瑞典统计学家、心理学家ＫａｒｌｇＪｏｒｅｓｋｏｇ将回进行分析处理。归分析和路径分析巧妙地结合在一起，开创了结构方程模型（ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＥｑｕａｔｉｏｎＭｏｄｅｌｉｎｇ，ＳＥＭ）１学术期刊评价指标的选择这个崭新的量化研究范式［１］。随后的研究学者们从不同的属性方面赋予它不同的名字：因果建１.１指标选择模—功能方面；协方差结构分析—数据结构方面。俞立平的研究表明，指标的选择要从４个方结构方程模型在近十年里被广泛应用于各行各面分析：首先是指标内涵、获取指标的难易度及区业。邱皓政在《结构方程模型的原理与应用》［２］分度；其次是指标的用途和影响；再次是指标的数中归纳ＳＥＭ的时候提到，结构方程模型在方法层量；最后是各个指标的组合形式［１２］。面上讲是一门基于统计分析技术的研究方法学，学术期刊的评价指标也在逐年增加，从原有对多个变量的研究处理有较好的辅助作用。的总被引频次、即年下载率，到近几年新加入的特ＷｅｉｐｉｎｇＹｕｅ［３］等人应用结构方程模型的方征因子分值和ＳＮＩＰ指数等。颜帅在文章中提到法分析了期刊影响力方面的关系，不过没有进行总被引频次、基金论文比、影响因子、Ｗｅｂ下载实例验证。庞景安［４］等人利用层次分析法并结率、他引影响因子、国际论文比、国际编委比等几合相关定量方法，将科技期刊指标进行了分类，并个指标在所有指标中显得尤为重要［１３］。对各个指标进行解释。俞立平［５］等人从期刊评１.２数据来源价指标这一方面着眼，将影响力、期刊特征和时效本文采用的是２０１６年《中国科技期刊引证报性３个指标进行分析，发现结构方程模型除了可告》（扩刊版）工程技术类期刊的相关数据［１４］，选以对隐含的指标进行评估以外，还可以对指标进择了电气工程、工程大学学报、石油天然气等８个行筛选，因此为期刊评价提供了新思路。邱均学科类别，期刊数分别为１１６、１２、６５、６８、１９、３７、平［６］等人使用灰色关联法对指标进行评价，并提４１、５０，合计４０８种期刊，将其分为影响力因子、传出了期刊评价指标中的三维层次结构图。毛国播力因子两大类，并从中收集总被引频次、影响因敏［７］等人运用结构方程模型的原理将多个指标子、引用期刊数、学科影响因子、学科扩散因子、Ｈ分为影响力因子和传播因子两类，并对其进行相指标、来源文献数、平均引文数、平均作者数、基金关关系检验。程慧平［８］等人对学术期刊评价指论文比１１项指标数据，见表１。标进行模拟，不但成功揭示了指标之间的关系，也由于数据之间的差异较大，因此将数据进行为评价指标的筛选和评估提供了量化参考。陈小标准化处理：山［９］等人在利用主成分分析的基础上再应用结ｘ－ｍｉｎ（ｘ：ｘ４０８）ｉ１ｙｉ＝ｉ＝１，２，构方程模型的方法对影响因子、他引影响因子、ｍａｘ（ｘ１：ｘ４０８）－ｍｉｎ（ｘ１：ｘ４０８），ｗｅｂ下载率等指标之间的结构关系进行了探讨。…，４０８赵婧［１０］等使用结构方程模型原理用定量的分析标准化处理后的数据均在０－１之间，避免了方法，将影响科技期刊发展的因素进行了分类研在不同计量单位下的误差。同时也对数据的效度究。雷蕾［１１］等人将结构方程模型运用在应用语和信度进行了分析处理，然后运用ＡＭＯＳ２０.０进言学领域中，同时使用结构方程模型软件ＡＭＯＳ行统计分析。 ９０沈阳航空航天大学学报第３４卷量的关系；ε—ｙ指标的误差项；ｘ—外显测量变表１指标及分类量；λｘ—ｘ指标与ξ潜在变量的关系；δ—ｘ指标的一级指标二级指标变量名误差项；η—内生潜在变量；Β—内生潜在变量之总被引频次ＩＮＦ１间的关系；ξ—外显潜在变量；Γ—外显潜在变量影响因子ＩＮＦ２之间的关系；ζ—模式内所包含的变量以及变量之影响力ＩＮＦ他引率ＩＮＦ３间的残差项。学科影响指标ＩＮＦ４此处需要注意的是，每个潜在变量下至少要Ｈ指标ＩＮＦ５有３个测量变量，之前一些学者的研究结果没有引用刊数ＥＸＴ１满足这样的要求。学科扩散指标ＥＸＴ２例如，外生变量ξ１和ξ２分别由观察变量ｘ１，传播力来源文献量ＥＸＴ３ｘ２，ｘ３和ｘ４，ｘ５，ｘ６来测量，其矩阵形式是ＥＸＴ平均引文数ＥＸＴ４ｘ１λ１０δ１平均作者数ｘ２λ２０δ２ＥＸＴ５基金论文比ｘ３λ３０ξ１δ３ＥＸＴ６ｘ＝Λ＝ξ＝δ＝ｘｘ０λ[]４４ξ２δ４ｘ５０λ５δ５２结构方程模型原理、假设和验证ｘ６０λ６δ６依照测量模型，得出：２.１原理结构方程模型的路径图是由测量模型和结构ｘ１＝λ１ξ１＋δ１模型两部分组成［１５］。ｘ２＝λ２ξ１＋δ２ｘ３＝λ３ξ１＋δ３ｘ４＝λ４ξ２＋δ４ｘ５＝λ５ξ２＋δ５ｘ６＝λ６ξ２＋δ６在这里，λ１，λ２，…，λｎ分别是某个观察变量（或者指标）所对应测量的潜在变量上的负荷（Ｌｏａｄｉｎｇ）。结构方程模型的测量模型有以下三个前提条件：图１ＳＥＭ原理图（１）Ｅ（η）＝０，Ｅ（ξ）＝０，Ｅ（δ）＝０，Ｅ（ε）＝０；（２）ε与η，ξ，δ不相关；潜在变量是指模型中不能直接测量的部分，（在３）δ与η，ξ，ε不相关。ＡＭＯＳ中常用椭圆表示。测量变量是指模型中能够测量的部分，用矩形表示。外生变量作为２.２模型验证其他变量的组成部分而内生变量可以由其他内生模型的识别是为了检验是否可以根据数据求变量或者外生变量组成。中介变量是在内生变量得每一个自由或者位置参数的唯一估计值。模型和外生变量之间的桥梁。识别要求的条件是模型必须是恰好识别或者过度识别。设ｍ是待估计的参数个数，ｐ为ｙ指标的用方程式表示为１（ｙ＝λｙη＋ε个数，ｑ为ｘ指标的个数，设ｔ＝ｐ＋ｑ）（ｐ＋测量模型：{２ＳＥＭ{ｘ＝λｘξ＋δｑ＋１）过度识别指参数个数小于方程个数，即结构模型：η＝Βη＋Γξ＋ζｍ＜ｔ；无法识别指参数个数大于方程个数，即ｍ＞ｔ；其中：ｙ—内生测量变量；λｙ—ｙ指标与η潜在变那么恰好识别时参数个数等于方程个数，符合条 第４期刘洋，等：基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究９１件的解只有一个，即ｍ＝ｔ。的路径系数表。３期刊评价指标的结构方程模拟３.１样本量的确定结构方程模型的样本量的最基本要求是要达到测量变量个数的５～１０倍，样本数至少要达到２００以上，但是大多数学者会认为样本数要达到待估计的自由参数的１０倍以上，才能得到一个相对稳定的结论［１６］。之前文章中的样本数量没能图３影响力标准化模拟结果保证在最优的范围，这样得到的结果可能存在着误差。本文的样本量达到了４０８个，保证了所得结果的稳定性和可靠性。３.２模型选定初始模型假设见图２所示。图４传播力标准化模拟结果本文在对两组测量变量分析结束后将其合为一起进行模型测试，结果见图５。图２初始模型模型中Ｃ１２表示ＥＸＴ与ＩＮＦ之间的路径关系。本文使用ＡＭＯＳ２０.０（ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＭｏｍｅｎｔ图５初始模型标准化拟合结果Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ）软件进行模拟分析。从图５可以看出他引率ＩＮＦ３和来源文献量［１７］ＡＭＯＳ软件共有５种参数估计的方法，通ＥＸＴ３两项指标不符合路径系数大于０.５的优秀常情况下，数据量在３００左右要选择最大似然估标准，因此要将这两项指标删除。至此本文将剩计（Ｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）；数据量超过１０００，选择下９项指标进行拟合测试。图６为模拟测试结第５种渐进无母树统计（Ａｓｙｍｐｏｔｉｃａｌｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕ-果。结构方程模型指标拟合度测定有很多种，以ｔｉｏｎ-ｆｒｅｅ）。由于本文数据量为４０８，选择最大似下为两类常用的模型拟合度检验形式：一类是两然估计法。ＡＭＯＳ软件可以处理单一的测量模个或多个模型相似最高，一般指标＞０.９，表明具型，同时也可以处理结构模型。本文先对两组测有较高的拟合度，＞０.８表明拟合度较好。此类量模型单独分析，将拟合不理想的指标删减，最后指标有ＧＦＩ、ＣＦＩ、ＴＬＩ等。另一类是两个或多个保留９个指标。图３和图４分别为两组测量模型模型差异最小，一般指标＜０.０８才算标准，此类 ９２沈阳航空航天大学学报第３４卷指标有ＲＭＳＥＡ、ＲＭＲ等。（５）ＲＦＩ（ｒｅｌａｔｉｖｅｆｉｔｉｎｄｅｘ）：该指标来源于（１）卡方自由度比：即是用卡方值除以模型ＮＦＩ，用卡方自由度比代替了ＮＦＩ计算公式中的的自由度，公式为卡方值。公式为２２２２[１（ｐ＋ｑ）（ｐ＋ｑ＋１）－ｔ]χｉｎｄ／ｄｆｉｎｄ－χ０／ｄｆ０χ／ｄｆ＝χ／ＲＦＩ＝２２／ｄｆχｉｎｄｉｎｄ其中，ｐ表示模型中外生测量变量的个数，ｑ表示内其中，ＲＦＩ调整了模型自由度可能对ＮＦＩ造成的生观测变量的个数，ｔ表示模型自有参数的个数。影响，通常称为ρ１指标。（２）ＧＦＩ（ｇｏｏｄｎｅｓｓ-ｏｆ-ｆｉｔｉｎｄｅｘ）：指标与回归方程中的２Ｒ相似，表示模型拟合得到的方差和协方差能够表示数据资料的方差与协方差的程度。公式为－１２ｔｒ［（ΣＳ－Ｉ）］ＧＦＩ＝１－－１２ｔｒ［（ΣＳ）］其中，Σ表示最大似然法拟合后得到的再生矩阵，Ｓ表示原始矩阵。（３）ＡＧＦＩ（ａｄｊｕｓｔｅｄＧＦＩ）：该指标用模型自由度和参数个数来调整ＧＦＩ，与回归模型拟合指标中Ｒ２。公式为图６第一次修改后标准化拟合结果（ｐ＋ｑ）（ｐ＋ｑ＋１）系数路径图中所有系数均满足０.５的要ＡＧＦＩ＝１－(１－ＧＦＩ)２ｄｆ求［１６］，但是查看结果发现一些指标之间不符合显（４）ＮＦＩ（ｎｏｒｍｅｄｆｉｔｉｎｄｅｘ）：该指标反映了假著性，同时也没有达到ＧＦＩ、ＲＭＳＥＡ等指标的拟设模型个独立模型之间的差异，通常称为Δ１指合参考，见表２。标。公式为３.３模型拟合修正２２χｉｎｄ－χ０根据上述拟合指标的标准，原始模型的拟合ＮＦＩ＝２χｉｎｄ度并不是很理想。因此要进行模型的修正工作。其中，２２χｉｎｄ是独立模型的卡方值，χ０是假设模型的修正指标要查看ＡＭＯＳ２０.０输出结果中的ＭＩ指卡方值。标，见表３。表２第一次修改后模型拟合指数表ＭｏｄｅｌＲＭＲＧＦＩＡＧＦＩＰＧＦＩＲＭＳＥＡＮＦＩＲＦＩＩＦＩＴＬＩＣＦＩＤｅｆａｕｌｔｍｏｄｅｌ０.００５０.７３３０.５３８０.４２４０.２６１０.７０４０.５９０.７１１０.５９８０.７１Ｓａｔｕｒａｔｅｄｍｏｄｅｌ０１１１１Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅｍｏｄｅｌ０.０１４０.３３６０.１７０.２６９０.４１２０００００根据表３的Ｍ.Ｉ.数据、删减后指标结果的已经达到显著，说明拟合修正是有可行性的。检验以及期刊指标自身特点，最后本文删除以上指标显示拟合指数基本符合约束条件，ＥＸＴ４、ＥＸＴ５、和ＩＮＦ４这３项指标并在误差项ｅ１、因此本文认为ＥＸＴ与ＥＸＴ１引用刊数、ＥＸＴ２学ｅ２、ｅ６之间；ｅ４和ｅ１０之间；ｅ５和ｅ１０之间加入修科影响指标、ＥＸＴ４平均引文数、ＥＸＴ５平均作者正条件。再次利用ＡＭＯＳ２０.０软件进行验证，结数、ＥＸＴ６基金论文比之间存在结构关系；ＩＮＦ与果如图７所示。ＩＮＦ１总被引频次、ＩＮＦ２影响因子、ＩＮＦ４学科影响表４显示出所有指标ｐ均小于０.０１并且都指标、ＩＮＦ５Ｈ指标之间存在结构关系。 第４期刘洋，等：基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究９３表３ＭＩ修正指标值ＶａｒｉａｂｌｅＭ.Ｉ.ＰａｒＣｈａｎｇｅＶａｒｉａｂｌｅＭ.Ｉ.ＰａｒＣｈａｎｇｅｅ１１＜－－＞ＥＸＴ４.７７５０.００２ｅ４＜－－＞ｅ７４.９３５０.００２ｅ１１＜－－＞ＩＮＦ３１.４６８－０.００３ｅ４＜－－＞ｅ６１７.６０３０.００５ｅ１０＜－－＞ＩＮＦ２２.６６８－０.００２ｅ４＜－－＞ｅ５７.１１７－０.００２ｅ１０＜－－＞ｅ１１４.４５１０.００２ｅ２＜－－＞ＥＸＴ１１３.４８６０.００４ｅ９＜－－＞ｅ１１４.００３０.００２ｅ２＜－－＞ＩＮＦ１８.２７７－０.００１ｅ７＜－－＞ＥＸＴ７.２４６－０.００１ｅ２＜－－＞ｅ１１１３.１３５０.００２ｅ７＜－－＞ＩＮＦ４５.１１４０.００２ｅ２＜－－＞ｅ９２１.５８３０.００２ｅ７＜－－＞ｅ１１６.６－０.００２ｅ２＜－－＞ｅ６１１.６６８－０.００２ｅ７＜－－＞ｅ９１０.３４－０.００２ｅ２＜－－＞ｅ４４.２６７０.００２ｅ６＜－－＞ＥＸＴ３４.１５７－０.００３ｅ１＜－－＞ＥＸＴ４.１９８－０.００１ｅ６＜－－＞ＩＮＦ２１３.５６６０.００６ｅ１＜－－＞ｅ１１１０.１１４－０.００２ｅ６＜－－＞ｅ１１５.１６６－０.００２ｅ１＜－－＞ｅ９７.３６５－０.００１ｅ６＜－－＞ｅ１０８.４３６－０.００２ｅ１＜－－＞ｅ７１５.０５１０.００１ｅ６＜－－＞ｅ９４.９８１－０.００１ｅ１＜－－＞ｅ６３５.０５５０.００２ｅ６＜－－＞ｅ７５９.３９８０.００４ｅ１＜－－＞ｅ５１３.０３８０.００１ｅ５＜－－＞ＥＸＴ６１.３６５－０.００３ｅ１＜－－＞ｅ２２５.９６８－０.００１ｅ５＜－－＞ＩＮＦ８.６１４０.００１ｅ５＜－－＞ｅ６３３.６０６０.００３ｅ５＜－－＞ｅ１１１３.５３５－０.００２ｅ４＜－－＞ＥＸＴ５３.２６８０.００７ｅ５＜－－＞ｅ１０２４.７２９－０.００２ｅ４＜－－＞ＩＮＦ８.６５９－０.００２ｅ４＜－－＞ｅ１０１６.２２３０.００５性都可以达到可接受的范围，而ＩＮＦ与ＩＮＦ４学科影响指标之间的相关性差一些。可能是因为学科与学科之间存在着差异，评价不同学科期刊的标准可能也会有所区别。４结语修正和检验的结果显示，影响力和广度之间有０.５２的相关关系，但是二者间并没有方向关系。影响力因子与总被引频次（ＩＮＦ１）、影响因子（ＩＮＦ２）、学科影响指标（ＩＮＦ４）、Ｈ指标（ＩＮＦ５）之图７修正模型模拟结果间的因子载荷量分别为０.８１２、０.８４７、０.３６６、０.７８８。传播力因子与引用刊数（ＥＸＴ１）、学科扩表５为模型的题目信度进行了分析和验证，散指标（数据显示ＥＸＴ２）、平均引文数（ＥＸＴ４）、平均作者ＥＸＴ和ＴＩＭ与其测量变量之间的相关数（ＥＸＴ５）、基金论文比（ＥＸＴ６）之间的因子载荷 ９４沈阳航空航天大学学报第３４卷量分别为０.７２１、０.４９６、０.８６８、０.７４１、０.９１３。表４修正模型显著性检验ＶａｒｉａｂｌｅＥｓｔｉｍａｔｅＳ.Ｅ.Ｃ.Ｒ.Ｐ总被引频次ＩＮＦ１＜－－－ＩＮＦ１影响因子ＩＮＦ２＜－－－ＩＮＦ１.２２７０.１０４１１.７６７***学科影响指标ＩＮＦ４＜－－－ＩＮＦ１.０３６０.１４２７.２７２***Ｈ指标ＩＮＦ５＜－－－ＩＮＦ１.３５１０.１０６１２.７５***引用刊数ＥＸＴ１＜－－－ＥＸＴ１学科扩散指标ＥＸＴ２＜－－－ＥＸＴ０.５１１０.０４９１０.５２１***平均引文数ＥＸＴ４＜－－－ＥＸＴ１.６９４０.０９１１８.５４６***平均作者数ＥＸＴ５＜－－－ＥＸＴ１.１９７０.０７９１５.１４１***基金论文比ＥＸＴ６＜－－－ＥＸＴ２.４２１０.１２７１９.０７８***表５题目信度检验ＶａｒｉａｂｌｅＥｓｔｉｍａｔｅＳＭＣ１－ＳＭＣ总被引频次ＩＮＦ１＜－－－ＩＮＦ０.８１２０.６５９０.３４１影响因子ＩＮＦ２＜－－－ＩＮＦ０.８４７０.７１７０.２８３学科影响指标ＩＮＦ４＜－－－ＩＮＦ０.３６６０.１３４０.８６６Ｈ指标ＩＮＦ５＜－－－ＩＮＦ０.７８８０.６２１０.３７９引用刊数ＥＸＴ１＜－－－ＥＸＴ０.７２１０.５２００.４８０学科扩散指标ＥＸＴ２＜－－－ＥＸＴ０.４９６０.２４６０.７５４平均引文数ＥＸＴ４＜－－－ＥＸＴ０.８６８０.７５３０.２４７平均作者数ＥＸＴ５＜－－－ＥＸＴ０.７４１０.５４９０.４５１基金论文比ＥＸＴ６＜－－－ＥＸＴ０.９１３０.８３４０.１６６根据拟合结果，总被引频次、影响因子、Ｈ指了原本的标准，这样就会对原有的理论忽视，而研标与影响力因子之间存在高度相关；学科影响指究的结果也会因此失去有效性。标与影响力因子之间存在低度相关，这样的结果结构方程模型采用的是验证性因素分析而不也是可以接受的，因为不同学科的学科影响指标是探索性因素分析，这两种不同的分析，所基于的之间可能会存在着较大差异，导致指标相关过低。原理是不同的，但多数应用这两种方法的学者不而引用刊数、平均引文数、平均作者数、基金论文理解或者忽视它们之间的差别。验证性因素分析比与传播力因子均存在高度相关，只有学科扩散方法是指在拟定模型之前，学者通过自身所学理指标与传播力因子之间存在中度相关，这也可能论知识对其研究指标进行初步分类，建立初始模是由于学科之间的相关度低所导致的结果。型，并通过对数据的分析将分析结果与原假设模ＳＥＭ模型在产生过程中多加入研究者自身型进行拟合度检验。这里要求路径系数与拟合指的情感，因此可能会因为过度修正而达到研究者标双重验证方式。此前很多学者的拟合指标或路事先想要的结果。与此同时，对数据的依赖超过径系数没能达到标准，甚至比较之下相差很多，这 第４期刘洋，等：基于结构方程模型的科技期刊评价指标结构关系研究９５一点要引起各界学者的注意。结构方程模型是一构方程模型［Ｊ］．情报杂志，２０１４，３３（１１）：１１３－种验证性因素分析方法，一定要严格要求各项指１１６，１２３．标的拟合度是否符合理论标准。［９］的陈期小山刊，评陈价国指福，标张结瑞构．基关于系因研子究分［析和ＳＥＭ模型Ｊ］．情报科学，２０１６，３４（１０）：６１－６４，７１．参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１０］赵婧，潘云涛．基于结构方程模型的科技期刊发展［１］ＪＯＲＥＳＫＯＧＫＧ，ＳＯＲＢＯＭＤ．Ａｄｖａｎｃｅｓｉｎｆａｃｔｏｒａ-影响因素研究［Ｊ］．科技与出版，２０１６（９）：１２０－ｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ［Ｍ］．Ｃａｍ-１２５．ｂｒｉｄｇｅ：ＭＡ，１９７９．［１１］雷蕾．结构方程建模及ＡＭＯＳ软件在应用语言学［２］邱皓政，林碧芳．结构方程模型的原理与应用［Ｍ］．研究中的应用［Ｊ］．中国学术期刊研究，２００９，２１北京：中国轻工业出版社，２００９．（１）：３９－４４．［３］ＹＵＥＷＰ，ＷＩＬＳＯＮＣＳ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇｔｈｅｃｉｔａｔｉｏｎｉｍ-［１２］俞立平，潘云涛，武夷山．学术期刊评价指标选取若ｐａｃｔｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｊｏｕｒｎａｌｓｉｎｃｌｉｎｉｃａｌｎｅｕｒｏｌｏｇｙ：ａｓｔｒｕｃ-干问题的思考［Ｊ］情报杂志，２００９，２８（３）：７５－７７，ｔｕｒａｌｅｑｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｔｏｍｅｔｒｉｃｓ，１００．２００４（３）：３１７－３３４．［１３］颜帅．科技学术期刊的质量控制与审读（讲稿）［ＥＢ／［４］庞景安，张玉华．中国学术期刊综合评价指标体系ＯＬ］（２０１２－０６－２９）［２０１２－０７－０５］．下载地址：ｈｔｔｐ：／的研究［Ｊ］．中国学术期刊研究，２０００（１１）：２１７－ｂｌｏｇ．ｓｉｎａ．ｃｏｍ．ｃｎ／ｓ／ｂｌｏｇ＿５４ｆ７ｃｂ０８０１０６ａ７ｌｕ．ｈｔｍｌ．２１９．［１４］中国科学技术信息研究所．２０１６年版中国期刊引证［５］ＹＵＬＰ，ＣＨＥＮＹＱ，ＰＡＮＹＴ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｅｖａｌ-报告（扩展版）［Ｍ］．北京：科学技术文献出版社，ｕａｔｉｏｎｏｆａｃａｄｅｍｉｃｊｏｕｒｎａｌｓｂａｓｅｄｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｅｑｕａ-２０１６．ｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｆｏｒｍｅｔｒｉｃｓ，２００９（３）：［１５］林嵩，结构方程模型原理及ＡＭＯＳ应用［Ｍ］．武３０４－３１１．汉：华中师范大学出版社，２００８．［６］邱均平，张荣．期刊评价指标体系及定量方法研究［１６］吴明隆．结构方程模型－ＡＭＯＳ实务进阶［Ｍ］．重［Ｊ］．现代图书情报技术，２００４（７）：２３－２６．庆：重庆大学出版社，２０１３．［７］毛国敏，蒋知瑞，任蕾，等．影响因子等主要期刊指［１７］毛国敏，蒋知瑞，生冬梅，等．期刊计量指标的鉴别标之间的关系研究［Ｊ］．中国科技期刊研究，２０１２，度和可信度分析与研究［Ｊ］．中国科技期刊研究，２３（３）：３７７－３８２．２０１２，２３（２）：２０２－２０７．［８］程慧平，万莉．学术期刊评价指标结构研究＿基于结（责任编辑：刘划英文审校：赵欢）