由于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)眾多,導(dǎo)致指標(biāo)分類(lèi)復(fù)雜,賦權(quán)困難,降維可以解決這個(gè)問(wèn)題,但現(xiàn)有主成分分析、因子分析降維是非線性的,會(huì)破壞原始指標(biāo)中包含的大量信息,對(duì)評(píng)價(jià)是不利的。本研究采用聚類(lèi)分析、因子分析輔助進(jìn)行指標(biāo)分類(lèi),然后采用結(jié)構(gòu)方程模型建模,對(duì)顯變量與潛變量之間的回歸系數(shù)進(jìn)行歸一化處理得到權(quán)重,進(jìn)而計(jì)算得到潛變量即一級(jí)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行降維,并以JCR2015經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊以及TOPSIS評(píng)價(jià)方法為例進(jìn)行實(shí)證研究,比較了降維前后評(píng)價(jià)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(jí)指標(biāo)之間的相關(guān)性、計(jì)算方式客觀唯一等優(yōu)點(diǎn),體現(xiàn)了學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的系統(tǒng)性思想;結(jié)構(gòu)方程的穩(wěn)定性對(duì)評(píng)價(jià)具有重要影響,可適當(dāng)降低對(duì)結(jié)構(gòu)方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)要求。 

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 結(jié)構(gòu)方程降維與評(píng)價(jià)
    2.1 學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)指標(biāo)的分類(lèi)
    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)客觀分類(lèi)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(jìn)一步的評(píng)價(jià)方法
    2.6 評(píng)價(jià)步驟
3 研究數(shù)據(jù)
4 實(shí)證結(jié)果
    4.1 指標(biāo)選取
    4.2 指標(biāo)分類(lèi)
    4.3 結(jié)構(gòu)方程估計(jì)
    4.4 影響力與時(shí)效性的計(jì)算
        (1)權(quán)重歸一化
        (2)期刊影響力與時(shí)效性指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果
5 研究結(jié)論
    (1)結(jié)構(gòu)方程降維對(duì)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)具有重要意義
    (2)結(jié)構(gòu)方程的穩(wěn)定性對(duì)評(píng)價(jià)具有重要影響
    (3)本文方法可以進(jìn)一步推廣


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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