由于學(xué)術(shù)評價指標(biāo)眾多,導(dǎo)致指標(biāo)分類復(fù)雜,賦權(quán)困難,降維可以解決這個問題,但現(xiàn)有主成分分析、因子分析降維是非線性的,會破壞原始指標(biāo)中包含的大量信息,對評價是不利的。本研究采用聚類分析、因子分析輔助進行指標(biāo)分類,然后采用結(jié)構(gòu)方程模型建模,對顯變量與潛變量之間的回歸系數(shù)進行歸一化處理得到權(quán)重,進而計算得到潛變量即一級指標(biāo)來進行降維,并以JCR2015經(jīng)濟學(xué)期刊以及TOPSIS評價方法為例進行實證研究,比較了降維前后評價結(jié)果的差異。研究發(fā)現(xiàn),結(jié)構(gòu)方程降維法具有線性降維、方便賦權(quán)、降低一級指標(biāo)之間的相關(guān)性、計算方式客觀唯一等優(yōu)點,體現(xiàn)了學(xué)術(shù)評價的系統(tǒng)性思想;結(jié)構(gòu)方程的穩(wěn)定性對評價具有重要影響,可適當(dāng)降低對結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計檢驗要求。 

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 結(jié)構(gòu)方程降維與評價
    2.1 學(xué)術(shù)期刊評價指標(biāo)的分類
    2.2 評價指標(biāo)客觀分類方法
    2.3 結(jié)構(gòu)方程模型與PLS回歸
    2.4 回歸系數(shù)與模擬權(quán)重
    2.5 進一步的評價方法
    2.6 評價步驟
3 研究數(shù)據(jù)
4 實證結(jié)果
    4.1 指標(biāo)選取
    4.2 指標(biāo)分類
    4.3 結(jié)構(gòu)方程估計
    4.4 影響力與時效性的計算
        (1)權(quán)重歸一化
        (2)期刊影響力與時效性指標(biāo)的計算結(jié)果
5 研究結(jié)論
    (1)結(jié)構(gòu)方程降維對學(xué)術(shù)評價具有重要意義
    (2)結(jié)構(gòu)方程的穩(wěn)定性對評價具有重要影響
    (3)本文方法可以進一步推廣


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3657681