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［摘 要 ］ 以Web of Science为来源数据库,以上海交通大学的ARWU为样本来源,研究世界著名大学及代表性学科h指数的分布特点,探讨h指数与传统文献计量学大学及学科指标的关系,并通过实证数据检验h指数与传统文献计量指标关系的数学模型.结果表明：学科间h指数不同,不具有跨学科可比性；h指数与传统文献计量指标之间存在很强的相关关系.

［关 键 词 ］ h指数 文献计量学指标 机构学术评价

1.引 言

文献计量学的方法可以把复杂现象简化为指标及相关数据,从而可以对研究活动进行数值上的客观比较,能得到客观可信的定量的评价结果.在文献计量学中,科学家或科研团队的学术成果主要体现在发表学术论文的数量和学术论文的被引频次两个方面.论文的数量和论文被引的频次本身包含了很多有用的信息,从中可以获得科学家或科研团队n年发表的论文数量、每篇论文得到的引文数、论文发表的期刊以及期刊的影响参数等.而且,不同的人会使用不同的标准对科学家或团队的研究活动进行评估.

2005年,美国物理学家J.E. Hirsch 提出一种新的非常简单有效的数字指标——“h指数”,用以评价科学家个人的学术成就.Hirsch将h 指数定义为：“一个科学家的分值为h,当且仅当在他/她发表的Np篇论文中有h篇论文每篇获得了不少于h次的引文数,科学家剩下的（Np-h）篇论文中每篇论文的引文数都小于h次”[1]. h指数作为引文影响力和论文产出力二者结合的新的评价指标,Hirsch 认为h指数优于其他一般用于评价科研人员学术成果的传统的单项指标[1].他认为论文总数可以直接测度科研生产力,但不能测度论文的重要性和影响力；被引总数可以测度论文的总体影响力,但论文的被引次数不太容易找到,作者的影响力可能被少数重要的合作论文夸大,这些合作论文有可能是与许多其他作者共同完成的,因此并不代表作者的实际影响力,同时,该参数往往不能恰当分配被引次数较高的评论性文章与原创性研究成果的权重；篇均被引次数可以比较不同时代科学家的影响力,但数据不容易获得,容易造成奖少惩多.Hirsch认为h指数可以避免上述所有缺陷.

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h 指数的绝妙之处,就在于它具有制衡被引频次和论文数量两个指标的特点.因此这项指标确实在一定程度上能够弥补传统的文献计量学指标在学术评价中的局限性.鉴于此,该指标一经问世,立即引起学术界的广泛关注.2006年,h指数的数学模型被建立[2-3],独立的类h指数-g指数也被发现[4],使h指数和