学术评价中一级指标测度方法研究——结构方程降维法

发布时间：2022-07-09 19:26

　　由于学术评价指标众多,导致指标分类复杂,赋权困难,降维可以解决这个问题,但现有主成分分析、因子分析降维是非线性的,会破坏原始指标中包含的大量信息,对评价是不利的。本研究采用聚类分析、因子分析辅助进行指标分类,然后采用结构方程模型建模,对显变量与潜变量之间的回归系数进行归一化处理得到权重,进而计算得到潜变量即一级指标来进行降维,并以JCR2015经济学期刊以及TOPSIS评价方法为例进行实证研究,比较了降维前后评价结果的差异。研究发现,结构方程降维法具有线性降维、方便赋权、降低一级指标之间的相关性、计算方式客观唯一等优点,体现了学术评价的系统性思想;结构方程的稳定性对评价具有重要影响,可适当降低对结构方程的统计检验要求。 

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
1 引言
2 结构方程降维与评价
    2.1 学术期刊评价指标的分类
    2.2 评价指标客观分类方法
    2.3 结构方程模型与PLS回归
    2.4 回归系数与模拟权重
    2.5 进一步的评价方法
    2.6 评价步骤
3 研究数据
4 实证结果
    4.1 指标选取
    4.2 指标分类
    4.3 结构方程估计
    4.4 影响力与时效性的计算
        (1)权重归一化
        (2)期刊影响力与时效性指标的计算结果
5 研究结论
    (1)结构方程降维对学术评价具有重要意义
    (2)结构方程的稳定性对评价具有重要影响
    (3)本文方法可以进一步推广


【参考文献】：
期刊论文
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[9]基于聚类-因子分析的科技评价指标体系构建[J]. 顾雪松,迟国泰,程鹤.  科学学研究. 2010(04)
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本文编号：3657681