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中日印韩科技期刊作者国际化水平评价

中日印韩科技期刊作者国际化水平评价

0引言

随着经济全球化和各国科研水平的不断提高,学术期刊作为传播科学知识成果的载体,它的国际化已经成为当今不可阻挡的趋势[1,2]。1994年,中国学者曹明[3]最早提出“期刊国际化”这一概念,并详细分析评价了国外科技期刊国际化发展的现状与趋势。此后,国内外众多学者[4-10],纷纷撰文对不同学科领域期刊的国际化进行更加深入和全面的探讨。期刊的国际化包含众多方面,如论文质量的国际化、作者的国际化、读者的国际化、出版语言的国际化和编审的国际化等[11-15]。其中,作者的国际化是衡量期刊国际化水平的一项重要指标,也是期刊国际化的关键特征之一[16]。作者来源地区的广泛性不仅反映了期刊的国际化水平[11],也反映了期刊的核心竞争力。国外学者[17-22]也对作者国际化进行了广泛研究,其中,Escriba-Sales等[21]和Fersht[22]对作者国际化进行了相关的实证研究。2015年,Gazni[23]详细地研究了1990-2013年间3529种期刊的作者国际化水平,发现国际间合作出版期刊的作者国际化水平高于国内出版的期刊。2015年,刘雪立等[24]建立了全新的作者国际化评价指标———作者国际化分数(FractionofAuthorInter-nationalization,FAI)和作者国际化指数(IndexofAu-thorInternationalization,IAI),对我国SCI来源期刊作者国际化水平进行了严格的定量分析和评价。然而,目前并没有人应用定量化指标对不同国家(尤其是非英语国家)科技期刊作者国际化水平进行相关的实证研究。本研究在刘雪立等[24]提出的科技期刊作者国际化水平评价指标的基础上,对中、日、印、韩四国科技期刊作者国际化水平进行比较、分析和评价,为正确认识我国科技期刊作者国际化水平奠定基础,为提高我国科技期刊国际化水平提供重要参考。

1研究对象与方法

1.1研究对象研究对象为2015年版《期刊引证报告》(JournalCitationReport,JCR)数据库中收录的中、日、印、韩四国的SCI来源期刊。将所有相关期刊按国家(地区)类别导出后,再在Excel中对期刊按照以下标准进行筛选:排除出版语言为本国语言和多语言的期刊;排除2015版JCR中构成影响因子的被引频次自引率≥20%的期刊;排除2015版JCR中总被引频次自引率≥20%的期刊;排除WOS中2015年发表研究论文<50篇的所有期刊。筛选的目的是为了尽可能排除对分析结果造成影响的各种因素。符合条件的期刊共149种,其中中国39种,日本63种,印度23种,韩国24种。1.2研究方法1.2.1期刊作者国际化水平评价指标该研究采用刘雪立等[24]提出的FAI和IAI评价中、日、印、韩四国科技期刊作者国际化水平。FAI包括FAI1和FAI2,IAI包括IAI1和IAI2。FAI1表示某期刊第一作者为国外作者所占的比例。FAI2表示某期刊所有国外作者所占的比例,FAI1和FAI2均不区分作者所属国家科技发展水平和重要程度。IAI1和IAI2分别在FAI1和FAI2的基础上,根据各国不同科技发展水平和重要程度赋予不同权重而建立的作者国际化水平评价指标。1.2.2数据获取登录WebofScience数据库,通过“高级检索”检索中、日、印、韩四国2015年符合条件的共149种期刊,利用“精炼”功能,只保留“Arti-cle”类型文献。将所有符合条件的论文标记,添加到结果列表,从结果列表中选择需要导出的项目,这里需要勾选的项目为:作者、标题、来源出版物以及地址,将所有有关数据导出为PDF文件。所有作者国家和地区分布情况的获得是借助于WebofScience自带的“分析检索结果”功能。通过“国家/地区”记录筛选得到了每种期刊所有作者的国家和地区分布情况,之后再手工分拣每种期刊第一作者的国家(地区)分布情况,最后将数据录入到Excel中。根据这些数据,分别计算各期刊FAI1、FAI2、IAI1和IAI2值。1.3统计学处理采用SPSS19对相关数据进行统计学处理。数据的正态分布检验采用Kolmogorov-Smirnov检验,正态分布数据的相关检验采用Pearson检验,不同国家科技期刊作者国际化指标的比较采用单因素ANOVA分析,任意两个国家期刊作者国际化指标的比较采用独立样本t检验,检验水准:α=0.05。

2结果与分析

2.1中国期刊作者国际化指标及影响力指标39种中国期刊作者国际化指标。可以看到,中国期刊中FAI1、IAI1、FAI2和IAI2指标最高的都是MOLPLANT,分别为0.541、0.260、1.188和0.619。总被引频次和论文数最多的是JENVI-RONSCI-CHINA,分别为7295和539。影响因子最高的期刊是NANORES,影响因子为8.893。FAI1、IAI1、FAI2、IAI2指标最低的都是JWUHANUNIVTECHN-OL,分别为0.009、0.002、0.061和0.022,与排名第一的MOLPLANT差距巨大。总被引频次最低的是THO-RACCANCER,仅为195;论文数最少的是ORGCHEMFRONT,仅为66;影响因子最低的是ACTAMATHSIN,为0.386。日本、印度和韩国期刊作者国际化指标具体情况在此不一一列出。对各国作者国际化指标进行单样本Kolmogorov-Smirnov检验结果:FAI1(Z=0.705,P=0.703)、FAI2(Z=0.998,P=0.272)、IAI1(Z=0.898,P=0.396)和IAI2(Z=1.048,P=0.222)等4个指标均服从正态分布(P>0.05),于是对四国期刊作者国际化指标进行单因素ANOVA分析,结果发现中、日、印、韩四国的FAI1、FAI2、IAI1和IAI2差异具有统计学意义(P值分别为0.000、0.002、0.000和0.003),说明作者国际化指标在国家间存在差异,具体的差异情况需要对任意两国的作者国际化指标进行独立样本的t检验.中国FAI1、FAI2、IAI1和IAI2均低于日本,且差异有统计学意义(分别为P=0.000,P=0.000,P=0.000,P=0.023),说明中国期刊作者国际化水平明显低于与日本。与印度相比,尽管中国期刊FAI1、FAI2、IAI1均低于印度,但只有FAI1差异有统计学意义(P=0.006)。中国期刊IAI2高于印度,但差异无统计学意义(P=0.190)。与韩国期刊相比,中国FAI1、FAI2、IAI1和IAI2均低于韩国,但只有FAI1差异有统计学意义(P=0.011)。FAI1主要表征期刊论文第一作者的国际化程度,中国期刊与韩国、印度相比,均为FAI1明显偏低,说明中国期刊第一作者来源于国外者明显低于韩国和印度。日本期刊与印度相比,日本期刊FAI1、FAI2、IAI1和IAI2均高于印度,且差异均有统计学意义(均为P<0.05);与韩国期刊相比,日本期刊FAI1、FAI2、IAI1和IAI2均高于韩国,但只有IAI1差异有统计学意义(P=0.022)。IAI1主要表征期刊论文第一作者来源于科技发达国家的作者国际化程度。韩国期刊IAI1低于日本,说明韩国期刊第一作者来自科技发达国家者远不及日本期刊。韩国期刊与印度相比,FAI1、FAI2、IAI1和IAI2均高于印度,但只有IAI2差异有统计学意义(P=0.005)。IAI2主要表征期刊所有作者中来源于科技发达国家的作者国际化程度,IAI2低于韩国,说明印度期刊所有作者中来自科技发达国家者所占比例不及韩国。以上结果表明,日本期刊作者国际化水平最高,各指标均高于其他3个国家,韩国次之,印度第三,中国最低。2.3中、日、印、韩四国期刊作者国际化指标间的相关分析为探讨期刊作者国际化水平的4个指标间的相关度,对所有期刊4个指标进行了Pearson相关检验,相关系数都在0.7以上,且差异具有统计学意义(P<0.01)。FAI2和IAI2相关系数最高(0.892),FAI1和IAI2相关系数最低(0.713)。FAI2与其他3个指标相关系数都在0.8以上。

3结论

3.1日本期刊作者国际化水平最高,中国最低通过对中、日、印、韩四国期刊FAI1、FAI2、IAI1和IAI2的进行的一系列统计学分析,可以看出总体上日本期刊作者国际化水平最高,韩国次之,印度第三,中国最低。日本和韩国都属于发达国家,印度和中国是发展中国家,日本和韩国期刊作者国际化水平较高应该是由于其科学技术和经济发展水平较高。印度整体国力较弱,人口众多,科学技术水平也较差,期刊作者国际化水平也低于日本和韩国。但是,印度科技期刊作者国际化水平高于中国是我们没有想到的,可能的原因是:历史上印度长期被英国殖民统治,因此,印度与英国及其殖民地国家之间的科技交流和合作具有天然的便利条件;印度的官方语言(包括出版语言)是英语[25],这为印度期刊作者国际化提供了重要的语言基础,使得印度期刊更容易吸引美国、英国、加拿大、澳大利亚等英语为母语国家作者的投稿;中国科学技术的迅速崛起及国内特有的科学评价制度,使中国大量论文流向国外SCI来源期刊。这对日本、韩国、印度等与中国比邻国家期刊作者的国际化发挥了积极的推动作用。中国科技期刊作者国际化水平与科学技术在国际上的地位极不相称,期刊作者国际化之路任重而道远,需要国内科技期刊工作者的不懈努力,迅速提高我国科技期刊作者国际化水平。3.2作者国际化水平的4个指标相关度较高,以FAI2最优149种期刊的FAI1、FAI2、IAI1和IAI2之间具有较高的相关度,FAI2与其他3个指标相关度最高,又由于FAI2数据最易获取(不需要手工分拣第一作者信息),且计算过程最为简单,所以在今后的作者国际化水平相关研究中推荐使用FAI2。