外文电子学术期刊的数据库传播

前言：想要写出一篇引人入胜的文章？我们特意为您整理了外文电子学术期刊的数据库传播范文，希望能给你带来灵感和参考，敬请阅读。

随着电子和网络技术的日益发达,传统印刷型出版物数字化已成为必然。外文电子学术期刊数据库作为重要馆藏资源,在为国内学术研究做出巨大贡献的同时,其引进经费也在逐年上涨。但其知识传播效率究竟如何,有待考究。为此,本文以国内高校常用的23个外文电子学术期刊数据库为研究对象,采用数据包络分析(DataEvelonpmentAalnysis,DEA)方法对外文电子学术期刊数据库知识传播效率进行比较研究,探索如何提高其知识传播效率并发挥最优绩效,以期为数据库出版商、图书馆数字资源的建设和用户需求提供参考。

1相关研究综述

在电子期刊知识传播效果方面,张垒(2014)利用DEA方法和Tobit回归模型对我国17种档案学期刊数据进行研究,发现档案学期刊知识传播效率整体较高,但期刊个体之间存在明显差异,期刊传播时间、期刊区域化传播能力和期刊国际化传播能力对期刊知识传播效率有显著影响,期刊规模和期刊网络化传播对其影响不显著[1]。后来张垒(2015)又用同样方法研究我国19种图书情报学期刊,发现该学科期刊知识传播效率整体较高,但期刊个体也有明显差异,期刊规模对期刊知识交流效率有边际效应,期刊传播渠道尤其是网络传播渠道、期刊区域覆盖能力和国际化传播能力对期刊知识交流效率产生明显正向作用[2]。在电子期刊数据库评价方面,国外多是对电子期刊成本绩效、成本评估、检索平台和出版模式的研究[3],或是从全文电子期刊使用及综合效益角度进行分析评价[4],缺乏针对多种电子期刊数据库传播效果的比较研究。在国内,侧重于对数据资源提出综合性评价模型或指标体系并用层次分析法对某种电子期刊数据库建立数学模型进行分析[5],或通过在线调查对多个电子学术期刊数据库的多项指标进行列表统计、比较和分析。徐佳宁(2011)对多个中外学术期刊数据库出版者、学科覆盖、运行时段、收录期刊种数、全文格式、在编文章形式、特色技术服务和个性化服务等具体情况进行比较和解析[6]。谭捷(2010)等从期刊重复率、更新延迟、检索功能、支付方式、费率、个性化服务以及流量这七个维度对中国知网、维普、万方三大学术期刊数据库进行比较和分析[7]。聂应高(2005)从基本情况、检索功能、输出形式与用户界面比较EBSCO和SpringerLnki两种外文期刊数据库[8]。徐淑慧(2006)对学者电子学术期刊数据库的利用率、价格制定进行研究,认为外文期刊数据库利用率低主要是由于数据库本身的因素、读者和图书馆工作的因素,并提出了提高外文期刊数据库利用率的对策[9]。郑萍(2013)通过分析学术期刊数据库的生产特点与消费特点以及出版商的商业运作模式等对价格制定产生的影响,讨论现行集团采购定价方案的利弊,并结合实际存在问题提出有益建议[10]。总之,目前国内外对电子期刊数据库传播效果缺乏独立的实证性对比研究,也缺少用DEA实证方法对多种外文电子期刊数据库传播效果的研究。因此,本文将通过DEA方法,对23种外文电子期刊数据库传播效果进行定量和定性的比较研究,以弥补这方面的空缺。

2研究设计

2.1研究方法

运筹学家查恩斯(A.Charnes)和库珀(W.Coop-er)等学者于1978年率先提出数据包络分析的概念和方法,以不同决策单元(DecisionMakingUnits,DMU)间的相对效率[11]为基础,构建了基于固定规模报酬(ConstantRturnstoSaleec,CRS)的处理多元投入多元产出评估问题的CCR模型,可衡量综合效率(Tech-nicalEficiencfy,TE),即DMU在一定规模时投入要素的产出效率,是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。综合效率值越高,表示其整体效率越高[12]。当综合效率值等于1时,DMU达到DEA有效。CCR模型计算原理如下:假设样本中有t个DMU,每个DMU均有m个投入变量和n个产出变量。若用xij表示第j个DMU对第i种输入的投入量,xij>0;用yrj表示对第r种输出的产出量,yrj>0;vi表示第i种输入的权重系数;ur表示第r种输出的权重系数。xij、yrj为可获取的已知数据;vi、ur为变量,v=(v1,…,vm)T,u=(u1,…,un)T,则每一个DMU的最优综合效率即为模型(1)的解.后来班克(R.D.Banker)联合查恩斯、库珀等人又根据实际情况,于1984年提出了在考虑规模报酬变动(VariableRturnstoSaleec,VRS)时处理多元投入与多元产出评估问题的BCC模型,可测得纯技术效率(PureTchnicalEficiencefy,PTE),即DMU由于管理制度、技术分配等资源影响的产出效率,可以反映投入资源配置的效率。BBC模型在CCR模型的基础上增加了对权重λ的约束条件,根据上文假设,每一个DMU的最优纯技术效率即为模型(2)的解。当纯技术效率等于1时,表示DMU在目前的技术水平上投入资源的配置是合理且有效率的。利用CCR模型测得的综合效率值与BCC模型测得的纯技术效率值的比值即为规模效率(ScaleEficiencfy,SE),即投入和产出一定的情况下,实际投入规模与最优规模间的差距,反映DMU的运作规模是否最合适。minθs.t.∑tk=1λjxj£θx0,∑tj=1λjyj⩾y0,Iλ=1,I=(1,1,…,1)1*tλj⩾0,j=1,2,…,tìîíïïïïïïïïïï(2)此外,投入规模常与规模报酬结合起来分析。经济学理论认为,规模报酬指的是在其他条件不变的情况下,DMU内部各种投入要素按相同比例变化时对总产量变化的情况,可分为递增、不变和递减3种情况。若总产量增加的比例大于各种生产要素增加的比例,则规模报酬递增;若总产量增加的比例等于各种生产要素增加的比例,则规模报酬不变;若产量增加的比例小于各种生产要素增加的比例,则规模报酬递减[13]。DEA方法对多个投入和多个产出指标的处理有绝对优势,在观察数据的基础上,通过线性规划处理大量数据与关系式,计算出相对的综合效率、纯技术效率、规模效率,通过分析规模报酬来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上,同时获取有用的管理信息,可用于对决策单元进行评价。并且,由于不需要预先估计参数,因此有避免主观性、简化运算并减少误差等优点[14]。CCR模型和BBC模型作为DEA领域的经典被学界广泛应用于各行业相关效率的研究,因而本文基于这两种模型,用MaxDEA软件对相关数据进行实证分析,对外文电子学术期刊数据库的知识传播效率进行评价。此外,辅以SPSS对模型数据进行相关性分析以及多元回归分析,验证模型可靠性,探索影响外文电子学术期刊数据库知识传播效率的关键因素。

2.2指标体系构建

本文基于目的性、代表性、精简性、可测量性和可操作性的原则合理构建外文电子学术期刊数据库传播效果DEA评价指标体系。期刊数据库收录的所有期刊数量是数据库现有的可获取电子期刊数量,我们通过在线统计调查获取数据。数据库官网的外向反向链接数量则表明了期刊数据库搭建的外部可链接渠道和网络数量,我们通过全球最大的链接索引数据库Majestic网站获取了2016年5月13日前90天内的数据。两者都是期刊数据库的已有传播资本和传播渠道,可以作为本文DEA的投入指标。在产出指标方面,由汤森路透的期刊引证报告(JournalCtationRieports,JCR)是唯一提供基于引文数据的可计量统计信息的期刊评价资源,可以系统客观地展现期刊的相对重要性。期刊论文的被引频次可体现论文学术价值[15],论文被引频次越高,其学术价值越高[16],数据库中JCR收录的期刊总被引频次越高,传播效果越好。期刊影响因子是衡量期刊学术质量和影响力的通用指标[17],JCR影响因子指的是被JCR收录的某期刊前两年发表的文献在当前年的平均被引用次数,该刊物的影响因子越高,即其刊载的文献被引用率越高,一方面说明这些文献刊载的研究成果影响力大,另一方面也反映该刊物的学术水平高。外文电子学术期刊数据库中JCR收录期刊的影响因子平均值可以体现该数据库收录期刊的学术质量和影响力。因此,本文从最新的2015年JCR报告(取的是2014年的数据)中获取相关数据。此外,全球网站排名、网站日均IP和网站日均PV可以体现该网站的流量和传播效果,我们通过在全球拥有URL数量最庞大,排名信息最详尽的Alexa网站中获取了2016年5月13日3个月的相关平均数据。综上,本文将JCR收录期刊占比、JCR收录期刊被引频次、JCR影响因子平均值,数据库官网全球网站排名、数据库官网日均IP、数据库官网日均PV共6个指标作为DEA的产出指标.

2.3样本数据获取及统计

本文选取常用的23种外文电子学术期刊数据库作为样本,根据投入与产出指标体系对数据库进行各项相关数据统计,获得23个决策单元的投入和产出指标数据。对样本进行描述性统计可见,23种外文电子学术期刊数据库间差异非常显著,各项测量指标的最大值和最小值之间相差均在10倍以上,甚至高达几千倍。以期刊数量为例,ElsevierSienceDrectci收录的期刊数量多达3827种,是同期最小的ScienceOlinen收录期刊种数6种的637.83倍。在外向反向链接数量方面,最多的ElsevierSienceDrectci(7225547次)是同期最少的KluwerLwOlinean(3302)的2188.23倍。在JCR收录期刊占比方面,最高的AmericanPhysiologicalSci-oety(92.9%),是同期最低的KluwerLwOlinean占比(8.7%)的10.68倍。此外,23种数据库的JCR收录期刊被引频次、JCR影响因子平均值、数据库官网全球网站排名、数据库官网日均IP、数据库官网日均PV最大值和最小值间相差分别为8095.02倍、25.62倍、473.98倍、565.5倍、712.5倍。

3实证结果分析

3.1总体性分析

由于期刊数量和外向反向链接数量作为外文电子学术期刊数据库的投入指标,可以根据企业投入量不同发生变化,因此,本文进行的是输入导向的CCR和BBC模型的包络运算。得到23种外文电子学术期刊数据库的综合效率、纯技术效率、规模效率值和规模报酬情况。结合DEA相关理论和本文实际情况,各项数据指标可做如下解读。综合效率是衡量期刊数据库在给定投入要素的条件下实现知识产出及传播效果最大化的能力,即体现整体的知识传播效率。纯技术效率是评价期刊数据库在一定投入下所能达到的产出能力,体现期刊数据库对现有资源的利用能力。规模效率和规模报酬则反映期刊数据库投入规模扩大后的知识产出及传播效果的变化情况。从整体知识传播效率方面看,外文电子学术期刊数据库的平均综合效率值为0.5967,仍有40.33%的巨大提升空间。具体到各样本数据库而言,有7家样本数据库的综合效率低于外文电子学术期刊数据库的平均水平,占总量的30.43%,Emerald的综合效率值仅为0.0528。在这23种期刊数据库中,仅有AmericanCemicalSciethoy,AmericanPhysi-calScietoy,AmericanPhysiologicalSociety,KluwerLawOlinen,Sage和ScienceOlinen共6种数据库综合效率值为1,规模报酬稳定不变(Constant),达到DEA有效,说明投入和产出相对合理化,同时实现了资源配置有效及规模有效,知识传播效率相对最优,占样本总量的26.09%。另外17种期刊数据库综合效率值均小于1,为非DEA有效,存在知识传播效率提升余地,可分为以下两种情况。纯技术有效,规模无效,即纯技术效率值为1,规模效率值小于1。包括theAmericanIstituteofAro-nenauticsandAtronauticss,CambridgeUiversitnyPressJournals,ElsevierSienceDrectci,Nature和Wiley共5种期刊数据库。这些数据库的资源配置能力均为有效,但由于其规模经营不当,导致知识传播效率无效。其中,规模报酬递增(Increasing)的仅有theAmericanInstituteofAronauticsandAtronauticses,说明投入的规模相对不够,此时应在保持资源配置能力水平的同时,加大数据库知识的投入和传播力度,进而提高知识传播效率。其余4种期刊数据库均处于规模报酬递减(Decreasing)状态,说明投入对于产出来说有剩余,知识资源没有得到合理的传播,需在维持资源配置能力水平的同时,相应减少投入规模,如剔除部分低质量刊物、减少收录刊物载文量、增长刊物出版周期等,继续优化期刊数据库质量,以提高投入产出的规模效率。纯技术无效,规模无效,即纯技术效率值和规模效率值均小于1。共有12种期刊数据库属于此列,其中规模报酬递增的包括AssociationforComputingMa-chinery,AmericanGeophysicalUionn,AmericanIsti-ntuteofPhysics,AmericanPsychologicalAsociations,TheAmericanScietoyofCvilEingineers,AmericanS-ocietyforMcrobioloigy,AmericanScietoyofMechanicalEngineers和Emerald共8种期刊数据库。规模报酬递减的包括CellPress,Oxforduniversitypress,SpringerLnki和Taylor&Francis共4种期刊数据库。这些数据库的知识传播效率无效,不仅是因为现有的资源配置能力较差,未达有效水平,还因为投入规模不适当,使得经营无效。具体而言,针对规模报酬递增的8种期刊数据库,可以优化出版企业资源配置效率,增加投入规模以提高知识传播效率。而针对规模报酬递减的4种数据库,则应在优化出版企业资源配置的同时适当减少投入规模,同时提升数据库期刊质量,扩大影响力,使投入产出的技术和规模达到有效。

3.2多元回归分析

用8个作为自变量的投入和产出变量,将综合效率、纯技术效率、规模效率分别作为因变量,用SPSS进行多元回归分析。三个模型的R2值均大于0.5,分别为0.762、0.654和0.859,表明模型拟合性均较好。其中,规模效率作为因变量的模型的R2值大于0.8,表明模型拟合性非常好。三个模型的Sig.值均小于0.05,表明拟合后的模型显著性较强,具有统计学意义。以上3个模型具有统计学意义并不代表模型中的所有变量具有统计学意义。因此,还需要对模型变量进一步进行检验。用T检验法分别对3个模型的变量进行检验,与外文电子学术期刊数据库知识传播的综合效率关系显著(±T>2且Sig.<0.05,下同)且具统计学意义的变量共有5个,根据其标准化系数β可知,它们对综合效率的贡献大小依次为数据库官网日均PV、数据库官网日均IP、外向反向链接数量、数据库官网全球网站排名和JCR影响因子平均值。其中,数据库官网日均PV、数据库官网全球网站排名、JCR影响因子平均值正向影响期刊数据库综合效率,而数据库官网日均IP、外向反向链接数量负向影响期刊数据库综合效率。与外文电子学术期刊数据库知识传播的纯技术效率关系显著且具统计学意义的变量共有4个,按其对纯技术效率的贡献大小依次为:数据库官网日均PV、数据库官网日均IP、外向反向链接数量和数据库官网全球网站排名。其中,数据库官网日均PV、数据库官网全球网站排名对纯技术效率产生正向影响,数据库官网日均IP、外向反向链接数量对纯技术效率产生负向影响。外向反向链接数量与外文电子学术期刊数据库知识传播的规模效率关系显著,具有统计学意义,同时负向影响规模效率。要提高外文电子学术期刊数据库知识传播的规模效率,对外向反向链接数量的控制十分关键.

4结论与建议

基于以上数据和DEA分析可知,外文电子学术期刊数据库目前的知识传播效率有30.43%低于平均水平,仍有较大提升空间。在23个样本数据库中,仅有6家期刊数据库达到了综合有效水平,另外17家期刊数据库由于纯技术无效或规模无效,未能达到综合有效。这表示有许多未达到纯技术有效的外文电子期刊数据库需要优化资源配置效率,若规模亦无效,需根据规模报酬状态,扩大或缩减其投入规模,努力达到投入产出的技术与规模的有效性。此外,基于多元回归分析,影响外文电子学术期刊数据库知识传播效率的关键因素有数据库官网日均PV、数据库官网日均IP、外向反向链接数量、数据库官网全球排名、JCR影响因子平均值。因此,本文为提高外文电子学术期刊数据库知识交流效率提出如下建议。首先,外文电子学术期刊数据库在着力扩大网络传播资源规模的同时,还需注重提升数据库的网络传播质量。第一,提升高质人才访问量占总访问量的比例,即重塑数据库官网日均IP和外向反向链接的质量。可以树立开放存取、合作共赢的观念,突破地域、语言限制和知识产权限制,开放部分重要的期刊资源,通过扩展高校数字图书馆和论坛资源、举办学术竞赛等措施,吸引高质量人才访问数据库官网,增加高质人才流量比例。借由高质人才的二次传播,提高知识传播效率。第二,通过提升数据库品牌的知名度和影响力,进一步提升数据库官网的PV和全球网站排名。可以通过每年与高校合作举办学术性质的特色品牌公益或慈善活动,加强对期刊数据库的品牌传播活动,辅以搜索引擎优化等相应措施,将数据库作为一个品牌去进行传播。通过采取相应措施,提升数据库官网日均PV和全球网站排名,最终提高知识传播效率。其次,应保证外文电子学术期刊数据库内期刊的办刊质量。特别是对于需要缩减规模的期刊数据库,重心更应集中于此,如剔除部分低质量刊物、减少载文量、延长出版周期等,同时继续优化期刊数据库质量,优先收录高质量、高学术水平和被引频次多的期刊,增加期刊知识交流和扩散能力,提升影响广度,进而提升被权威评价机构收录的期刊占比并提升影响因子平均值,以提升数据库内期刊的影响力,最终转化为数据库的影响力。本文运用DEA方法对23种外文电子学术期刊数据库传播效果做出横向评价,拓宽了DEA的运用领域,为研究数据库知识传播效果提供了新的思路。不过,由于外文数据库指标数据收集较为困难,目前关于外文数据库传播效果的对比研究也较少,样本数量和评价指标体系设置还不够全面,导致本文评价结果不够精准,具有一定局限性。期待在未来研究中,能够通过更多渠道获取更权威的资料,并进行相应的改进性测算,以完善对于外文数据库传播效果评价的研究。