【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社科基金项目:学术评价与创新绩效评价问题研究(19FTQB011),浙江省一流学科A类项目(浙江工商大学统计学,管理科学与工程)
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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
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