基于自媒體中介效應(yīng)的智庫(kù)影響力提升策略研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-11 01:52
【目的/意義】探究自媒體對(duì)提升智庫(kù)影響力的作用,進(jìn)而從自媒體角度為提升智庫(kù)影響力提供對(duì)策建議!痉椒/過(guò)程】首先,利用因子分析對(duì)32家智庫(kù)的網(wǎng)絡(luò)影響力進(jìn)行評(píng)價(jià);其次,以智庫(kù)規(guī)模為自變量、智庫(kù)自媒體影響力為因變量、智庫(kù)自媒體產(chǎn)出為中介變量對(duì)自媒體的中介效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析;最后,將智庫(kù)年度預(yù)算作為調(diào)節(jié)變量構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型!窘Y(jié)果/結(jié)論】智庫(kù)規(guī)模對(duì)智庫(kù)自媒體影響力有顯著作用,智庫(kù)自媒體產(chǎn)出對(duì)智庫(kù)規(guī)模與智庫(kù)自媒體影響力具有部分中介效應(yīng),但智庫(kù)年度預(yù)算的調(diào)節(jié)效應(yīng)并不顯著。
【文章來(lái)源】:情報(bào)科學(xué). 2019,37(08)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
中介變量示意圖
臣蘋竦謾?其次,智庫(kù)自媒體產(chǎn)出作為中介變量。所謂的中介變量就是如果自變量X通過(guò)影響變量M來(lái)影響因變量Y,則稱M為中介變量,模型如圖1所示【25】。本文選取了兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量智庫(kù)自媒體產(chǎn)出:活躍微信公眾號(hào)中引用智庫(kù)的文章數(shù)加總、智庫(kù)專家當(dāng)年發(fā)微博數(shù)加總。這兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)同樣來(lái)源于《清華大學(xué)智庫(kù)大數(shù)據(jù)報(bào)告2017》。最后,以智庫(kù)年度預(yù)算作為調(diào)節(jié)變量。所謂調(diào)節(jié)變量就是自變量X與因變量Y的關(guān)系受第三個(gè)變量M的影響,M可以調(diào)節(jié)自變量和因變量的關(guān)系和強(qiáng)弱,模型如圖2所示【25】。智庫(kù)預(yù)算的數(shù)據(jù)也主要來(lái)源于兩方面:一是南京大學(xué)中國(guó)智庫(kù)索引平臺(tái)中心網(wǎng)站中各智庫(kù)填報(bào)的預(yù)算,民辦智庫(kù)主要采用這種方式;二是各智庫(kù)中心網(wǎng)站公布的年度預(yù)算,主要適用于缺乏第一種數(shù)據(jù)來(lái)源的官方智庫(kù)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,本文的數(shù)據(jù)指的都是2017年各智庫(kù)的情況。圖1中介變量示意圖圖2調(diào)節(jié)變量示意圖22.2樣本說(shuō)明筆者在樣本選擇上遵循了數(shù)據(jù)可獲得性和數(shù)據(jù)完整性的原則,采用了逐步剔除樣本的方法。首先就因變量而言,《清華大學(xué)智庫(kù)大數(shù)據(jù)報(bào)告2017》分別公布了微信引用指數(shù)和微博專家影響力排名前100的智庫(kù),本文在此基礎(chǔ)上首先挑選出這兩項(xiàng)排名都位于前100的智庫(kù);其次,在第一步的基礎(chǔ)上剔除了缺乏年度預(yù)算數(shù)據(jù)的智庫(kù);再次,對(duì)于智庫(kù)專家數(shù)量比較模糊的智庫(kù)本文也進(jìn)行了剔除,最后得到32家智庫(kù)的完整數(shù)據(jù)。3智庫(kù)自媒體影響力度量及其影響機(jī)制分析33.1樣本描述性統(tǒng)計(jì)首先,各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示?梢钥闯,在智庫(kù)自媒體影響力的指標(biāo)中,“活躍公眾號(hào)引用智庫(kù)文情報(bào)科學(xué)第37卷第8期2019年8月·業(yè)務(wù)研究業(yè)務(wù)研究·
進(jìn)行評(píng)分。結(jié)果表明:智庫(kù)自媒體影響力總體偏低,只有兩家智庫(kù)的得分大于0,分別為3.52和1.55,其余智庫(kù)均低于0分,最低分為-0.25;此外,得分的標(biāo)準(zhǔn)差為0.716,峰度為20.382,這表明智庫(kù)影響力分布不均衡,有極端值存在。33.3中介效應(yīng)的檢驗(yàn)在得出智庫(kù)自媒體影響力得分的基礎(chǔ)上,以它為因變量,智庫(kù)專家數(shù)量為自變量,智庫(kù)自媒體產(chǎn)出為中介變量進(jìn)行中介效應(yīng)的檢驗(yàn)。關(guān)于中介效應(yīng)的檢驗(yàn),溫忠麟提出了依次做回歸分析的檢驗(yàn)方法【25】。蕭文龍?jiān)谄渲髦薪o出了具體的檢驗(yàn)流程,如圖3所示【27】。根據(jù)圖3的檢驗(yàn)流程,運(yùn)用SPSS22.0對(duì)其進(jìn)行逐步檢驗(yàn)。在進(jìn)行中介效應(yīng)之前,為了消除數(shù)據(jù)量綱的不同,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。中介效應(yīng)分析結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明只有第二步中的顯著性0.024>0.01,但是小于0.05,表明在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上,智庫(kù)自媒體在智庫(kù)專家數(shù)量與智庫(kù)自媒體影響力之間起到中介效應(yīng)。依據(jù)溫忠麟對(duì)中介效應(yīng)的衡量,c是X對(duì)Y的總效應(yīng),ab是經(jīng)過(guò)中介變量M的中介效應(yīng)【25】。因此可知,智庫(kù)專家數(shù)量對(duì)智庫(kù)自媒體影響力的總效應(yīng)為0.552,而經(jīng)過(guò)中介變量智庫(kù)自媒體產(chǎn)出的中介效應(yīng)達(dá)到了0.277,并且經(jīng)過(guò)中介效應(yīng)的智庫(kù)專家數(shù)量對(duì)智庫(kù)自媒體影響力的影響解釋水平由原來(lái)的28.1%提高到了69.4%,這說(shuō)明假設(shè)H2是成立的。同時(shí)第一步中智庫(kù)專家數(shù)量的系數(shù)為正且顯著性為0.001,因此可以認(rèn)為假設(shè)H1是成立的。圖3中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程圖表3中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表智庫(kù)專家數(shù)量(系數(shù))智庫(kù)自媒體產(chǎn)出(系數(shù))X系數(shù)顯著性(P值)調(diào)整后R平方第一步0.552(c)0.0010.281第?
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]協(xié)同視角下智庫(kù)影響力提升機(jī)制及效果評(píng)價(jià)研究[D]. 唐偉航.吉林大學(xué) 2020
本文編號(hào):3028329
【文章來(lái)源】:情報(bào)科學(xué). 2019,37(08)北大核心CSSCI
【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)
【部分圖文】:
中介變量示意圖
臣蘋竦謾?其次,智庫(kù)自媒體產(chǎn)出作為中介變量。所謂的中介變量就是如果自變量X通過(guò)影響變量M來(lái)影響因變量Y,則稱M為中介變量,模型如圖1所示【25】。本文選取了兩個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量智庫(kù)自媒體產(chǎn)出:活躍微信公眾號(hào)中引用智庫(kù)的文章數(shù)加總、智庫(kù)專家當(dāng)年發(fā)微博數(shù)加總。這兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)同樣來(lái)源于《清華大學(xué)智庫(kù)大數(shù)據(jù)報(bào)告2017》。最后,以智庫(kù)年度預(yù)算作為調(diào)節(jié)變量。所謂調(diào)節(jié)變量就是自變量X與因變量Y的關(guān)系受第三個(gè)變量M的影響,M可以調(diào)節(jié)自變量和因變量的關(guān)系和強(qiáng)弱,模型如圖2所示【25】。智庫(kù)預(yù)算的數(shù)據(jù)也主要來(lái)源于兩方面:一是南京大學(xué)中國(guó)智庫(kù)索引平臺(tái)中心網(wǎng)站中各智庫(kù)填報(bào)的預(yù)算,民辦智庫(kù)主要采用這種方式;二是各智庫(kù)中心網(wǎng)站公布的年度預(yù)算,主要適用于缺乏第一種數(shù)據(jù)來(lái)源的官方智庫(kù)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性,本文的數(shù)據(jù)指的都是2017年各智庫(kù)的情況。圖1中介變量示意圖圖2調(diào)節(jié)變量示意圖22.2樣本說(shuō)明筆者在樣本選擇上遵循了數(shù)據(jù)可獲得性和數(shù)據(jù)完整性的原則,采用了逐步剔除樣本的方法。首先就因變量而言,《清華大學(xué)智庫(kù)大數(shù)據(jù)報(bào)告2017》分別公布了微信引用指數(shù)和微博專家影響力排名前100的智庫(kù),本文在此基礎(chǔ)上首先挑選出這兩項(xiàng)排名都位于前100的智庫(kù);其次,在第一步的基礎(chǔ)上剔除了缺乏年度預(yù)算數(shù)據(jù)的智庫(kù);再次,對(duì)于智庫(kù)專家數(shù)量比較模糊的智庫(kù)本文也進(jìn)行了剔除,最后得到32家智庫(kù)的完整數(shù)據(jù)。3智庫(kù)自媒體影響力度量及其影響機(jī)制分析33.1樣本描述性統(tǒng)計(jì)首先,各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示?梢钥闯,在智庫(kù)自媒體影響力的指標(biāo)中,“活躍公眾號(hào)引用智庫(kù)文情報(bào)科學(xué)第37卷第8期2019年8月·業(yè)務(wù)研究業(yè)務(wù)研究·
進(jìn)行評(píng)分。結(jié)果表明:智庫(kù)自媒體影響力總體偏低,只有兩家智庫(kù)的得分大于0,分別為3.52和1.55,其余智庫(kù)均低于0分,最低分為-0.25;此外,得分的標(biāo)準(zhǔn)差為0.716,峰度為20.382,這表明智庫(kù)影響力分布不均衡,有極端值存在。33.3中介效應(yīng)的檢驗(yàn)在得出智庫(kù)自媒體影響力得分的基礎(chǔ)上,以它為因變量,智庫(kù)專家數(shù)量為自變量,智庫(kù)自媒體產(chǎn)出為中介變量進(jìn)行中介效應(yīng)的檢驗(yàn)。關(guān)于中介效應(yīng)的檢驗(yàn),溫忠麟提出了依次做回歸分析的檢驗(yàn)方法【25】。蕭文龍?jiān)谄渲髦薪o出了具體的檢驗(yàn)流程,如圖3所示【27】。根據(jù)圖3的檢驗(yàn)流程,運(yùn)用SPSS22.0對(duì)其進(jìn)行逐步檢驗(yàn)。在進(jìn)行中介效應(yīng)之前,為了消除數(shù)據(jù)量綱的不同,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。中介效應(yīng)分析結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明只有第二步中的顯著性0.024>0.01,但是小于0.05,表明在0.05的統(tǒng)計(jì)水平上,智庫(kù)自媒體在智庫(kù)專家數(shù)量與智庫(kù)自媒體影響力之間起到中介效應(yīng)。依據(jù)溫忠麟對(duì)中介效應(yīng)的衡量,c是X對(duì)Y的總效應(yīng),ab是經(jīng)過(guò)中介變量M的中介效應(yīng)【25】。因此可知,智庫(kù)專家數(shù)量對(duì)智庫(kù)自媒體影響力的總效應(yīng)為0.552,而經(jīng)過(guò)中介變量智庫(kù)自媒體產(chǎn)出的中介效應(yīng)達(dá)到了0.277,并且經(jīng)過(guò)中介效應(yīng)的智庫(kù)專家數(shù)量對(duì)智庫(kù)自媒體影響力的影響解釋水平由原來(lái)的28.1%提高到了69.4%,這說(shuō)明假設(shè)H2是成立的。同時(shí)第一步中智庫(kù)專家數(shù)量的系數(shù)為正且顯著性為0.001,因此可以認(rèn)為假設(shè)H1是成立的。圖3中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程圖表3中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表智庫(kù)專家數(shù)量(系數(shù))智庫(kù)自媒體產(chǎn)出(系數(shù))X系數(shù)顯著性(P值)調(diào)整后R平方第一步0.552(c)0.0010.281第?
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]協(xié)同視角下智庫(kù)影響力提升機(jī)制及效果評(píng)價(jià)研究[D]. 唐偉航.吉林大學(xué) 2020
本文編號(hào):3028329
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