基于被引刊数的期刊知识扩散特征与速度研究*
——流量扩散速度与存量扩散速度
● 俞立平，琚春华
(浙江工商大学统计与数学学院，浙江 杭州 310018)
摘 要： 学术期刊论文的被引刊数是知识扩散的重要体现，知识扩散速度可以反映期刊知识扩散的快慢程度。文章将期刊被引刊数分为两种：一种是流量被引刊数，即期刊论文发表后每年的被引刊数；另一种是存量被引刊数，即期刊论文发表后每年的累计被引刊数。在此基础上用流量被引刊数或存量被引刊数除以载文量再除以时间，得到流量扩散速度与存量扩散速度。基于管理学CSSCI期刊和中国知网的引文数据研究表明：1年流量扩散速度当年达到峰值，2年存量扩散速度在第二年达到峰值，均与载文量负相关，因此采用这两个指标评价期刊扩散速度较好；1年流量扩散速度服从正态分布，2年存量扩散速度不服从正态分布，两者离散系数相当，可以根据评价的目的以及时效性需求灵活选择。
关键词： 知识扩散；被引刊数；流量扩散速度；存量扩散速度
知识扩散是人类知识积累与知识创新的基础。学术期刊是知识存储与知识扩散的重要载体和纽带，知识扩散通过论文引用与被引来具体体现。以学科某年度的期刊论文作为研究对象，其知识扩散需要通过以后若干年的被引期刊和被引论文来反映，这就涉及知识扩散速度问题。一些期刊知识扩展速度较快，而另一些期刊知识扩散速度可能较慢。知识扩散速度的快慢不仅取决于期刊论文质量，还与期刊的学科特点、学术定位、办刊风格等相关。从被引刊数角度研究学科知识扩散是传统文献计量学的主要路径，研究知识扩散速度及其特征和规律，可以丰富期刊评价指标，动态反映学术期刊知识扩散水平，不仅有利于丰富文献计量学理论，而且对于学术期刊评价具有重要意义。
关于知识扩散的界定，Davenport等(1998)指出知识扩散是知识在个体与组织之间的传播过程，是知识转移过程和知识吸收过程的有机统一[1]。Chen等(2004)指出，从引文分析的视角看，知识扩散是指知识在科学文献中的传承[2]。Krogh(1998)认为知识扩散本质上就是一个学习过程，是对现有知识和信息的获取、加工和创造[3]。Zhou等(2010)认为以期刊为单元的知识扩散研究可以发现期刊在学科范围内的地位和影响力[4]。
关于学术期刊知识扩散的评价指标研究，Rowlands(2002)认为科技期刊是知识扩散的基本单元，首先提出期刊扩散因子(Journal Diffusion Factors，JDF)，即期刊论文每被引100次所涉及的期刊数量[5]。随后中国科学技术信息研究所每年均公布扩散因子，用总被引频次涉及的期刊数除以总被引频次，再乘以100。Frandsen指出扩散因子评价学术期刊并不合适，提出一个新的指标，用期刊被引刊物数量除以载文量，这就是新扩散因子(New Journal Diffusion Factors，NJDF)[6]。Egghe研究了扩散因子与新扩散因子的关系，发现如果计算的时间范围一致的话，新扩散因子除以扩散因子就是影响因子[7]。邱均平、瞿辉等提出学科扩散强度指标，指A学科论文被B学科引用数量占论文总被引频次的比重[8]。
从速度角度进行文献计量学的研究也有一些成果，主要包括知识扩散速度与论文发表速度。Rousseau提出平均扩散速度(Average Diffusion Speed，ADS)指标，是引用某论文期刊数量与该论文发表时间的比值[9]。Liu等提出学科平均扩散速度，即一篇论文发表之后，引用该论文的ESI学科数量与该论文年龄的比值[10]。Nakamura等用引用延时测度知识扩散速度，即施引文献的发表时间减去被引文献的发表时间[11]。张玲玲、张宇娥用引用期刊数除以年度研究学术期刊的知识扩散速度，并比较不同年度的知识扩散速度[2]。岳增慧、许海云等选取知识差异、知识扩散速率、知识平均水平衡量知识扩散效果，建立科研合作网络知识扩散个体行为模型，研究个体知识扩散行为的本质规律[13]。
从现有的研究看，学术界基于学术期刊的知识扩散研究成果较多，涉及知识扩散的基本理论、知识扩散的各种评价指标、知识扩散的速度、知识扩散的影响因素,等等。但是关于学术期刊扩散速度及其规律和特征研究，总体上还比较缺乏，在以下方面有待进一步深入：
3)现有的关于期刊扩散速度的评价指标，均没有考虑期刊载文量的影响。一般而言，载文量越大，被引刊数越多，如果不考虑载文量因素，会鼓励期刊人为增加载文量。
如表1所示，28种期刊中，被引刊数峰值滞后2年的期刊有3种，滞后3年的期刊有4种，滞后4年的期刊有13种，滞后5年的期刊有8种，以滞后4年的期刊最多，这和图2的结果类似。
1)从知识扩散的研究对象角度，基于学科某期刊某年度发表的论文，随着时间的推延，其被引刊数反映的扩散速度，呈现何种变化规律？峰值主要出现在哪些年度？全部学科期刊的扩散速度呈现何种特点？
4)如果要基于扩散速度对学术期刊进行评价，应该采用流量指标还是存量指标进行计算？滞后时间如何选择？
2.2 药物敏感试验 GBS菌株对9种常见抗生素药物敏感试验见表2。红霉素耐药率从2014年的58.8%升至2016年的59.8%；克林霉素耐药率从64.6%升至71.0%；四环素耐药率从86.1%升至90.2%；左氧氟沙星耐药率有所下降，由32.1%降至21.0%。
本文以管理学CSSCI期刊为例，基于中国知网(CNKI)引文数据，对扩散速度及其特征进行分析。
（2）法官的素质和能力各异，不同法官，受到其素质和能力的约束，适用最密切联系原则的方式往往不一致，即使对相同性质的案件也可能会选择不同国家（地域）的法律，其效果也就存在差别，缺乏法律适用的精确性。
1 扩散速度的分析框架
1 .1 论文被引刊数与时间的关系
论文被引刊数包括流量与存量两个概念，这一点很少得到关注。一种是流量被引刊数，就是指某年期刊发表的论文，在今后若干年每年的被引刊数，用U i 表示；另一种是存量被引刊数，就是某年期刊发表的论文，在今后若干年每年的累计被引刊数，用S i 表示，很明显有S i >U i ， 并且S i 总体上是单调递增的。
MDS方法的目标是在m维空间中找到网络节点[x1,x2,…,xN],xi=[xi1,xi2,…,xim]T使目标函数F(y)最小,得
从造字上看，“葬”字为会意字，本义为上下藉以草、中间为尸身。《易·系辞下》：“古之葬者，厚衣之以薪，葬之中野，不封不树。”所以，上文提到的皇甫谧苇席裹尸应该是最原始意义上的葬式。杨王孙要求“死则为布囊盛尸，入地七尺，既下，从足引脱其囊，以身亲土”(《汉书·杨王孙传》)，这种裸葬的方式倒是比较新奇，也是最为直接的“入土为安”。其实，庄周、杨王孙和皇甫谧这些抗俗者都是比较激进的矫俗者，主要是在行为上更加标新立异和惊世骇俗。东汉范冉在《遗令敕子》中说：“吾生于昏暗之世，值乎淫侈之俗，生不得匡时济世，死何忍自同于世！”[15](P656)可以看做是激进抗俗者的心声流露。
根据对流量被引刊数和存量被引刊数的定义，流量被引刊数具有期刊被引频次的某种性质，也存在峰值问题，即可能在某一年，被引刊数达到峰值。而存量被引刊数则是永远递增的，因为随着时间的推延，被引刊物越来越多，直到达到某个值时，新的被引刊数增加很慢或停止增加，此时存量被引刊数会稳定在某个值，但不可能下降。
对民间武术家的观照，既要看到作为后现代性文化英雄的观光客，也要看到后现代性受害者的流浪者，同样也要关注为武术作出贡献的无名英雄，他们在观光客和流浪者之间流动又互相隐喻。对民间武术家的概括，既符合程大力教授指出的“民间性”、“传统性”，又符合马明达教授提出的德、技标杆，也应包含戴国斌教授指出的“自我生存”和“发展武术”两个方面内容。无论是杰出如刘宝山一样的民间武术家，还是普通的以“摩的”、“卖牛肉汤”为生的民间武术家，他们在武术发展前行的道路上欣赏了各自不同的风景，实践自己的自由和不自由，中国武术因为他们而色彩斑斓、与众不同。
1 .2 流量扩散速度与存量扩散速度
所谓流量扩散速度(Flow Journal Diffusion Factors，FJDF)，就是学术期刊某年发表的论文，在今后若干年每年被引刊数除以载文量，再除以论文被引时滞，即：
(1)
学科所有期刊扩散速度比较情况如表3所示。流量扩散速度在第一年达到极大值，随后急剧衰减；存量扩散速度在第二年达到极大值，随后缓慢衰减。所以有必要继续研究存量扩散速度及其峰值情况。
宝宝感冒了，除了多喝水排毒之外，用一点居家小药，能控制感冒病情。那么，中医师妈妈的感冒药箱里都有什么呢？爸爸妈妈们赶快来看一下吧。
所谓存量扩散速度(Stock Journal Diffusion Factors，SJDF)，就是学术期刊某年发表的论文，在今后若干年每年的累计被引刊数除以载文量，再除以论文被引时滞，即：
(2)
式中，S i 表示第i 年的累计被引刊数。
从管理学学科的28种期刊的汇总情况看(见图2)，流量被引刊数在2015年达到峰值，时间在期刊论文发表后第4年，随后开始缓慢下降。而存量被引刊数虽然经过6年发展，仍然处于高速线性增长态势，需要继续进行观察研究。
无论是流量扩散速度还是存量扩散速度，在计算时必须除以载文量，这是因为，载文量越大，意味着期刊论文所包含的知识量越大，会得到越来越多期刊的引用，从期刊评价的角度，为了防止出现期刊人为增加载文量的现象，所以要除以载文量。
1 .3 分析框架
本文的分析框架如图1所示，主要包括三个方面，第一是基础分析，主要分析流量被引刊数的峰值出现滞后期、存量被引刊数的增长规律，以及流量被引刊数与存量被引刊数与载文量的关系。第二是计算流量扩散速度与存量扩散速度。第三是在扩散速度计算的基础上，进一步分析扩散速度的峰值滞后期以及扩散速度的统计学特征。
图1 分析框架
2 研究数据
本文以管理学CSSCI期刊作为研究对象，基于中国知网(http://www.cnki.net)的引文数据库进行研究。南京大学2017—2018版CSSCI期刊共有管理学期刊29种，由于本文研究必须考虑较长的时间滞后，所以载文时间暂定为2011年，被引时间从2012—2017年共6年。由于中国社会科学院的期刊《社会保障评论》2017年刚创刊，缺乏相关数据，所以将该期刊删除，本文实际研究对象为28种期刊。
3 实证结果
3 .1 被引刊数基本分析
在滞后1年时，流量被引刊数与存量被引刊数相等，所以流量扩散速度与存量扩散速度也相等。
2)从被引刊数研究期刊的扩散速度，有流量视角和存量视角。所谓流量视角，就是期刊论文发表后每年被引刊数计算的扩散速度；所谓存量视角，就是期刊论文发表后每年累计被引刊数计算的扩散速度。这两种扩散速度呈现何种特征？又有什么区别？
3 .2 被引刊数与载文量的关系
以被引刊数作为因变量，载文量作为自变量，采用双对数函数进行回归，结果如表2所示。
图2 学科被引刊数对比
表1 各期刊流量被引峰值的滞后时间
表2 被引刊数与载文量的关系
注：***表示在1%的水平上统计检验显著。
从流量被引刊数的回归结果看，所有滞后年度载文量与流量被引刊数的回归系数均通过了统计检验，回归系数在0.651～0.786之间，属于中等水平的相关，并且随着时滞的延长，回归系数有降低的趋势，同时拟合优度有所降低。从存量被引刊数的回归结果看，所有滞后年度载文量与存量被引刊数的回归系数均通过了统计检验，回归系数在0.593～0.786之间，属于中等水平的相关，并且随着时滞的延长，回归系数同样有降低的趋势。
3 .3 流量扩散速度与存量扩散速度比较
式中，P 0表示载文量，相对不变，但每种期刊均有自己的载文量；U i 表示第i 年的被引刊数；T 表示期刊发表后的时滞，用年表示。
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表3 学科知识扩散速度比较
存量扩散速度及其峰值如表4所示。速度峰值滞后1年的期刊有8种，滞后2年的期刊有12种，滞后3年的期刊有3种，滞后4年的期刊有2种，滞后5年的期刊有3种，以滞后2年的期刊居多。
表4 存量扩散速度及其峰值情况
3 .4 存量扩散速度与载文量关系
历年存量扩散速度与载文量关系如表5所示，所有回归系数均通过了统计检验，并且全部为负数，说明载文量与存量扩散速度负相关。从拟合优度看，在滞后期1年和2年时，R 2值分别为0.180和0.293，总体比较低，说明采用短期存量扩散速度评价期刊可以有效地防止人为提高载文量。
表5 存量扩散速度与载文量关系
注：**表示在5%的水平上统计检验显著；***表示在1%的水平上统计检验显著。
3 .5 扩散速度指标的选取及其统计学特征
综上分析可以看出，所有期刊滞后1年的流量扩散速度已经达到峰值，而大多数期刊存量扩散速度滞后2年后达到峰值，所以从期刊评价角度，以1年流量扩散速度和2年存量扩散速度评价期刊是较好的选择。如表6所示。
表6 存量扩散速度的统计学特征
从正态分布检验的结果看，1年流量扩散速度的Jarque-Bera检验值为2.556，相伴概率为0.279，不能拒绝正态分布原假设；2年存量扩散速度的Jarque-Bera检验值为6.558，相伴概率为0.038，拒绝正态分布原假设。两者的离散系数相当，分别为0.337、0.342。
4 研究结论
学术期刊论文的被引刊数是知识扩散的重要体现，而知识扩散速度也是反映期刊知识扩散的一个重要指标。本文将期刊某年发表论文在今后若干年的被引刊数分为两种：一种是流量被引刊数，就是每年期刊论文的被引刊数；另一种是存量被引刊数，就是期刊每年累计的被引刊数。在此基础上用流量被引刊数或存量被引刊数除以载文量再除以滞后年度，就得到了流量扩散速度与存量扩散速度。
直接用被引刊数比较期刊的知识扩散水平和知识扩散速度是不合适的。基于管理学期刊的研究表明，被引峰值滞后时间为2～5年，多数流量被引刊数在第4年达到峰值，而存量被引刊数一直处于线性上升状态。载文量与被引刊数有较大的正相关，流量被引刊数与载文量的相关系数在0.651～0.786之间，存量被引刊数与载文量的回归系数在0.593～0.786之间，所以即使考虑被引峰值滞后年限，也不宜直接用被引刊数来表示知识扩散水平。进一步地，无论用流量被引刊数还是存量被引刊数除以滞后年限代表知识扩散速度也是不合适的。
采用1年流量扩散速度与2年存量扩散速度代表知识扩散速度较好。基于管理学期刊的研究表明，所有期刊的1年流量扩散速度就是峰值，大多数期刊的2年存量扩散速度就是峰值。1年流量扩散速度以及2年存量扩散速度与载文量负相关，并且拟合优度不高，可以防止期刊为了提高知识扩散水平而人为提高载文量。从指标的统计学特征看，1年流量扩散速度服从正态分布，2年存量扩散速度并不服从正态分布，两者离散系数相当，可以根据评价的目的以及时效性需求灵活选择。
本文是基于管理学28种CSSCI期刊研究得出的结论，至于其他学科知识扩散速度的特点有待进一步进行研究。
建立参数化模型，关键是能明确表达模型结构的参数变量以及它们之间的关系。压铆连接结构参数变量如表1所示，压铆连接模型的结构示意图如图1所示。
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A Study on the Characteristics and Speed of Journal Knowledge Diffusion Based on the Number of Cited Journals :Flow Diffusion Speed and Stock Diffusion Speed
Abstract : The number of cited journals in academic journal articles is an important manifestation of knowledge diffusion.The speed of knowledge diffusion can reflect the speed of journal knowledge diffusion.In this paper，the number of cited journals is divided into two categories:one is the number of flow cited journals，which is the annual number of cited journals after the publication of journal articles;the other is the number of stock cited journals，which is the accumulative number of cited journals after the publication of journal articles.On the basis of this，the flow diffusion speed and the stock diffusion speed are obtained by dividing the number of flow cited journals or the number of stock cited journals by article quantity and dividing by the time.Based on citation data from the CSSCI and CNKI，it shows that since the number of flow cited journals and the number of stocks cited journals is positively related to article quantity，it is not appropriate to use the number of cited journals to evaluate the level of knowledge diffusion and the speed of knowledge diffusion;the one-year flow diffusion speed reaches its peak in the same year，and the two-year stock diffusion speed peaks in the second year，these two indicators are negatively correlated with the article quantity，so using the one-year flow diffusion speed and the two-year stock diffusion speed to evaluate the journal’s diffusion speed is better;the one-year flow diffusion speed obeys the normal distribution but the two-year stock diffusion speed doesn’t，their dispersion coefficients are equivalent，and both can be flexibly selected according to the purpose of evaluation and time-dependent requirements.
Keywords : knowledge diffusion;number of cited journals;flow diffusion speed;stock diffusion speed
DOI: 10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.09.008
*本文为教育部人文社会科学研究规划基金项目“协同创新深度的影响机制与对策研究”(项目编号：17YJA630125)和浙江省软科学研究计划项目“基于DEA的网上技术市场运行效率评价研究”(项目编号：2018C25030)的成果。
作者简介： 俞立平 (ORCID:0000-0001-9079-1165)，男，1967年生，博士，教授，博士生导师。研究方向：技术经济，科技评价。琚春华 (ORCID:0000-0002-9644-8808),男，1962年生，博士，教授，博士生导师，研究方向：信息管理，决策科学领域研究。
录用日期： 2018-03-11
标签：知识扩散论文; 被引刊数论文; 流量扩散速度论文; 存量扩散速度论文; 浙江工商大学统计与数学学院论文;