小伙伴们反映都在为论文烦恼，小编为大家精选了《计量分析论文范文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。摘要：伴随着科技的不断创新和一体化，电子仪器仪表在国防、航天、工业、农业等领域发挥着越来越重要的作用，主要用于测量管理和仪表识别，确保各行业的稳定发展和安全运行。当前，市场和企业对电子仪器的科学和准确性提出了更高的要求，认为这是衡量产品质量的重要标准。为了有效促进电子仪器产品和设备的可持续发展，需要严格控制其管理和测试方法。
第一篇：计量分析论文范文
科学计量学与信息计量学之异同分析
摘要：[目的/意义]科学计量学和信息计量学分属于科学学和情报学，在理论、方法和技术应用方面都有重合之处，分析二者的异同有助于加深认识，利于准确把握相关术语含义及发展方向。[方法/过程]从代表性期刊和关键词主题检索两方面收集科学计量学和信息计量学数据样本，从国家、机构、作者角度对比两学科发文与合作的异同，以关键词聚类分析二者研究主题与结构的异同，从文献共被引、作者共被引、期刊共被引和学科叠加图的角度对比分析二者的引证行为与知识流向。[结果/结论]发现科学计量学和信息计量学的研究虽然总体相似，但在细节上存在诸多差异。
关键词：科学计量学 信息计量学 异同分析 CiteSpace
分类号：G250
引用格式：杨思洛， 袁庆莉. 科学计量学与信息计量学之异同分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2017， 2(5)： 370-379[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/1/653/.
“科学计量学”于1969年由苏联学者提出[1]，随着信息科学研究内容的深入和计算机技术的发展，西德学者O. Nacke于1979年提出“信息计量学”术语[2]。两者出现时间相差10年，其产生背景也不尽相同，但是两个术语很快就被学者交叉使用。这种混淆术语的情况引起了学界的关注，1989年B. C. Brookes对两个概念的区别与联系做了探索，但仅限于历史和概念层面[3]。随后许多作者将这二者作为同义词使用，导致了一定程度的认知危机。目前在国际上针对二者并没有统一的区分，相关定义五花八门，并且因为二者诸多重叠之处，造成了人们认知的困扰。L. Egghe认为信息计量学的研究范围包含了科学计量学[4]，那是否意味着科学计量学的研究完全囊括在信息计量学之中呢?如果答案是否定的，那么二者具体有何差异?笔者基于代表性期刊和关键词主题检索，从学科发文与合作、研究主题与结构以及引证行为与知识流向三方面对新环境下两者的异同进行比较。
1 文献综述
1.1 科学计量学和信息计量学的发展
因为二者在研究对象、研究方法和工具等方面有相同之处，所以常被同时提及，例如国际科学计量学和信息计量学学会(International Society for Scientometrics and Informetrics)。但是如果从学科属性区分，两者又是截然不同的，科学计量学属于科学学，而信息计量学则属于情报学[5-7]。尽管两者被提出至今已有几十年的历史，但是一直没有被大众普遍认同的概念。科学计量学的提出者V. Nalimov和B. Mulchenko认为科学计量学是对科学发展中各种信息过程的定量研究[8];也有学者认为：科学计量学是运用数学方法对科学活动中科研人员、科研成果等量化统计，揭示科学发展进程，为科学决策与管理提供科学依据的学科[5];科学计量学即用引文分析等计量学方法对科学研究活动评估，进而对科学政策等进行指导的学科[4]。O. Nacke认为信息计量学是数学方法应用于信息科学对象的研究[2]，这个定义把信息计量学的研究范围限定在信息科学之内，存在片面性;J. Tague-Sutcliffe进一步将信息计量学扩展为任何形式信息的定量研究，不仅限于书目记录或者任何社会团体，也不仅限于科学家[9]，这一定义扩大了信息计量学的研究范围和内容;邱均平认为信息计量学应该分为广义和狭义两方面，广义的信息计量学研究范围十分之广，狭义的信息计量学主要从定量的角度运用数学、统计学等定量方法研究信息的特性和规律[10]。
1.2 科学计量学和信息计量学的联系与区别
布鲁克斯曾对二者的起源和相互关系进行過探讨[3，11];W. W. Hood和C. S. Wilson进行了历史调查追踪，通过统计二者在1968-2000年的论文数量、期刊等，以分析二者的差异[12];文庭孝和邱均平认为二者服务于不同的上位类学科，但是在研究对象、指标、方法等有相同的地方[3]。相关研究大多从理论探讨出发，比如从历史发展、所属学科、方法指标等，未能将科学计量学和信息计量学明确的区分开来。
1.3 基于Scientometrics和Journal of Informetrics的相关研究
由于两种期刊的高影响力及其在计量学领域的权威性，较多学者以其为对象进行计量分析。例如王炼和武夷山通过统计Scientometrics 1994-2004年间论文的引用情况，分析以该期刊为代表的科学计量学与其他学科的合作与联系[13]。周海花和华薇娜以两期刊为数据源分析了2008-2012年的学科研究热点、核心作者及国家和机构[14]。A. Abrizah等人将两期刊作为信息计量学研究的生产力、影响力和合作分析的数据来源之一[15]。L. Egghe分析了Journal of Informetrics 2007-2011年的发文、国别和主题等信息[16]。
综上所述，虽然有不少学者企图分析科学计量学和信息计量学的发展历史、研究对象和所属学科等方面，但并没有形成一致的认识。针对两者联系和区别的研究大都从理论出发，较少从计量角度研究二者在新环境下的异同。
2 方法和数据
笔者选择研究学科领域的两种主流数据来源方式：将学科领域的代表期刊作为数据来源，以所选期刊论文内容和外在信息为分析对象;在数据库中通过代表性的关键词进行检索，得到数据源样本。学科合作网络主要利用CiteSpace进行分析;学科主题与结构主要基于关键词的共词网络和聚类进行分析;引证行为则利用CiteSpace对高被引作者、期刊和论文等进行可视化，利用该软件的期刊叠加功能分析期刊引用情况，进而分析两学科的知识流向。
2.1 代表性期刊角度
Scientometrics关注科学和科学研究的定量特征，重点是利用数理方法统计分析科学的发展和机制[17];Journal of Informetrics发表关于高质量信息科学定量研究的文章[18]。根据两种期刊的办刊关注重点，将前者作为分析科学计量学的代表期刊，将后者作为分析信息计量学的代表期刊。Scientometrics 2012-2016年间共发文1 635篇，选择其中的论文和综述，共1 546篇;Journal of Informetrics 2012-2016年间共发文459篇，选择论文和综述，共408篇。
2.2 关键词检索角度
参考W. W. Hood和C. S. Wilson的研究[12]，基于WoS数据库，以“TS=(scientometric* OR scientometry OR scientometrical OR scientometrically OR scientometrician*)”为检索式，时间限定在2012-2016年，共检索到1 118篇文章，选择类型为论文和综述的文章共920篇;以“TS=(informetric* OR informetrician* OR “informetion metrology” OR informetry)”为检索式， 时间限定在2012-2016年，检索到176篇文章，其中的论文和综述共144篇。
3 学科发文与合作
3.1 研究主体对比
两学科发文最多的国家均是美国，中国紧随其后;两学科发文前10的国家里，地处欧洲的超过一半，说明欧洲是这两个学科研究的核心区域，这可能和欧洲是两个研究领域的起源地以及其重视程度有关;非洲和大洋洲的国家在这两个学科的研究中发文量都较少，科研生产水平比较低。值得注意的是，南非在信息计量学的研究中发文量排第八，说明其在信息计量学研究领域实力较强，这和南非本国的经济水平、政治环境分不开。
发文量是衡量科研人员研究水平高低的标准之一，笔者将发文量排名前10的作者视作高产作者，从统计数据来看，两个领域的高产作者各不相同。科学计量学形成了以D. A. Groneberg、Y. S. Ho、L. Bornmann为代表的高产队伍，而R. Rousseau、L. Egghe、O. B. Onyancha则是信息计量学的发文前三。两个领域的高产作者发文量差异巨大，科学计量学发文量排名前10的作者发文最少的是13篇，而信息计量学最少的则是3篇。作者的发文量不受两个领域发文总量差异的限制，因此可以说Scientometrics的高产发文作者队伍已经初具规模，而Journal of Informetrics的高产发文作者队伍尚未形成。分析其原因，可能是由于科学计量学的研究比信息计量学要早，科研产出量更多，这也就使得接触到科学计量学的研究人员更多;而信息计量学虽然范畴较大，但专指性较差，加上出现时间较短等原因，被认可度不及科学计量学，研究人员相对来说较少。
3.2 机构合作网络
在设置的阙值范围内，科学计量学的合作机构主要有两大团体(见图1)。团体中CSIC、Univ Amsterdam和Leiden Univ分别以0.19、0.18和0.10的高中心性成为核心力量，成员还包括Univ Granada、Max Planck Gesell和Wolverhampton Univ等机构。团体中Chinese Acad Sci以0.39的高中心性成为绝对的核心机构，成员包括了发文量多的Katholieke Univ Leuven，还有Wuhan Univ、Zhejiang Univ、Nanjing Univ等机构。团体的主要研究机构都处于欧洲大陆，而团体中有较多数量的中国机构，还有一些处于亚欧大陆的机构，其中发文最多的Katholieke Univ Leuven与中国的研究机构有着紧密的合作关系。
国际上研究信息计量学的主要合作机构团体见图2。团体规模最大，Katholieke Univ Leuven和Univ Atwerp分别以0.11和0.06的中心性成为合作的核心机构，其余还包括Zhejiang Univ和Nanjing Univ等机构;团体中的Indiana Univ和Chinese Acad Sci以0.08和0.1的中心性成為团体的核心，团体成员还有Wolverhampton Univ以及Yonsei Univ等;团体以Univ Amsterdam和Max Planck Gesell为核心，还包括Adm Headquarters Max Planck Soc等机构;团体④以Wuhan Univ为核心，成员包括ETH、Max Planck Inst Solid State Res等;团体⑤以Univ Roma Tor Vergata为核心，成员包括Natl Res Council Italy、CNR和Univ Siena等，这一团体相对独立;团体⑥处于合作网络图的左侧，相对独立，由Univ Jaume、Collnet Ctr和Williams Coll组成。团体⑤中的四个合作机构均来自意大利，只有Univ Roma Tor Vergata和其他三个机构均有合作，但是其他三个机构之间并没有合作关系，团体间的合作关系较单薄。团体⑥的合作机构来自西班牙、德国和美国，这个团体相对比较独立。
总的来说，两学科合作机构都是以大学为主，可见大学是这两个学科研究合作机构的中坚力量，不同性质的研究机构之间的合作程度低;科学计量学的机构合作团体较为集中，信息计量学的机构合作团体较分散，甚至出现了团体⑤和团体⑥这样仅在团体内部进行合作的独立团体。当然，这很可能是由于两个期刊数据量差异过大所导致的，数据量越大则机构越多，可能就越聚集，所以这一结论需要在忽略数量差异的前提下才成立;中国的研究机构在两个学科的研究中分布不同，如Chinese Acad Sci、Zhejiang Univ和Wuhan Univ在科学计量学的机构合作中处于同一研究团体且中心性较高，而在信息计量学的机构合作团体中，中国的研究机构分属不同的合作团体且中心性不高。Wuhan Univ在信息计量学的团体④中是重要的合作机构，其他大部分的中国研究机构处在团体①，这从侧面表明中国的研究机构在科学计量学方面的合作水平相对于信息计量学要高一些。
4 主题分布与结构
选择论文关键词作为分析两个学科主题的基础。图3显示科学计量学有五大研究主题：①主要基于科研产出成果探索科研合作的发展趋势、合作模式以及学科合作网络;②主要是对科学计量学研究中研究方法(例如引文分析、影响因子)和以H指数为代表的计量指标的研究，包括研究它们的实际应用;③主要研究科学计量分析对整个科学领域的政策制定、发展规划的作用;④科学评价研究，包括对科研人员、机构、文章以及期刊等科研成果影响力或者质量进行具体的评价;⑤主要是科学计量方法在生物学领域的应用研究，这也说明科学计量的方法在其他领域的应用越来越广泛。
图4显示信息计量学领域有六大研究主题：①网络计量学的研究逐渐兴起，主要研究其在新环境下的学科社会网络分析、国际合作模式分析等;②网络环境导致科研活动模式也发生了变化，例如作者的引用目的和方式更加多样化，这就使得网络环境下的引用行为研究成为重点，包括文章和期刊的引用分析、作者的引用行为分析等;③主要基于引用和共词分析等计量学方法研究学科之间的交叉和融合; ④主要包括对数字图书馆的发展趋势研究以及对图书情报领域基本定律的理论研究;⑤以H指数的研究为核心，并以之为基础研究学科高影响力的文章、作者或者期刊的分布，同时H指数的应用模型研究也成为重点;⑥科学计量与评价研究，主要是在大数据环境下利用计量学指标对科研产出进行质量和水平的评价。
对比科学计量学和信息计量学的研究主题，可以发现二者都很关注以H指数为代表的计量评价指标的应用以及创新研究、科研领域的引用行为研究、对科研产出以及作者等的评价研究。不同的是，科学计量学尤其关注科研合作的发展趋势、合作模式以及学科合作网络研究;自身对整个科学领域的政策制定、发展规划的作用;在其他学科领域具体的应用研究。信息计量学更关注网络计量学在新环境下的学科社会网络分析、国际合作模式分析;学科融合与交叉研究;数字图书馆的发展趋势以及对图书情报领域基本定律的理论研究。
5 引证行为和知识流向
5.1 引证行为
5.1.1 文献共被引——知識基础对比
由图5和图6可知，科学计量学的知识基础结构由七大部分组成，信息计量学的知识基础结构由六大部分组成。图中每个节点之间的连线代表文献之间的引用关系，有紫色光圈的节点是中心度较高的重要被引文献，节点的大小代表被引频次的多少。根据图5绘制科学计量学的基础文献列表(见表1)，共有18篇基础文献;根据图6绘制信息计量学的基础文献列表(见表2)，共有15篇基础文献，标红的7篇文献是两个领域相同的基础文献。
对比表1和表2中标红文献可发现，相同文献可能属于不同的知识构成部分;虽然两者有相同的基础文献，但是基础文献所属知识结构部分不同。例如，科学计量学#0部分H index研究中F. Radicchi的文章在信息计量学中属于#0部分scientific impact的基础文献;科学计量学#4部分网络学术信息影响研究中S. Alonso的文章在信息计量学属于H指数研究部分。
对比表1和表2可以发现科学计量学的#0部分和信息计量学的#2部分的基础文献有三分之二都相同，这两个部分都是关于H指数的研究。J. E. Hirsch在2005年提出H指数这一评价科研人员的学术产出量以及水平的计量指标，是这一分支的开山之作[19];L. Egghe在2006年提出了弥补H指数不足的g指数，将之用于测量一组文章的全局引用表现[20]。随后，两领域对H指数的应用研究不断深入，在H指数得到广泛使用的同时，不断有延伸指数出现，例如A指数、M指数等。这部分，两个学科具有相同的知识基础。
根据图5和表1可见跨学科研究、三螺旋模型研究和科研合作研究是科学计量学特有的知识构成基础。#1跨学科研究主要是基于可视化技术和软件，对科研活动中各学科之间的融合与交叉进行可视化分析。#5三螺旋模型研究的两篇重要文献均来自H. W. Park，他以韩国的现实情况为例，研究了行业—学术—政府的相互作用关系[21-22]，后来的研究人员以此为基础对复杂的社会信息系统进行了进一步研究。#6科研合作研究以2010年J. Hoekman和2012年A. Abbasi的文章为重要基础，J. Hoekman研究了欧洲的远程科研合作模式[23]，A. Abbasi对合作网络的中心性进行了深入研究[24]，这两人的研究为后来科学界的合作模式创新、研究方法等奠定了基础。
根据图6和表2可见，人文社会科学、百分位级数以及王冠指标是信息计量学特有的知识构成基础。在#3类人文社会科学的基础知识中，L. Waltman对科学分类系统进行了创新[25]， V. D. Blondel提出快速提取大型网络社区结构的方法，并将之在比利时手机网络中进行了验证[26]，两人的研究对信息计量学后来的社会网络分析提供了经验。在#4百分位级数部分，研究人员主要对百分位级数的优缺点以及其应用于文献计量学的可能性进行了研究，针对的是引文影响力的研究[27]，这也是数学模型应用于计量学的一次很好试验，为之后信息计量学引入数学模型的研究提供了好的示范。#5王冠指标部分的基础文献其实是对引文指标以及引用率计算方法的创新，激发了后人对引文分析不足、新的评价指标的研究。
5.1.2 作者共被引和期刊共被引
两个学科被引频次排名前10的作者中有9名是相同的。但是两学科高影响力作者是有差别的。L. Leydesdorff以0.43的中心性和332次被引、W. Glanzel以0.33的中心性和343次被引、M. E. J. Newman以0.34的中心性和155次被引成为科学计量学的高影响力作者。L. Leydesdorff以0.34的中心性和128次被引、L. Waltman以0.33的中心性和124次被引、L. Bornmann以0.24的中心性和141次被引成为信息计量学的高影响力作者。L. Leydesdorff是两个领域共同的高影响力作者，中心性和被引频次都较高，作为2003年普赖斯奖得主，他的研究兴趣广泛，涉及计量指标、引文分析、社会网络分析、跨学科合作等。
根据期刊共被引网络图发现二者被引频次排名前10的期刊中有9种期刊是相同的，包括Scientometrics、J Am Soc Inf Sci Tec、
J Informetr、Res Policy、P Natl Acad Sci Usa、
Science、Nature、J Am Soc Inform Sci、Inform Process Manag，这表明这些期刊是两个领域主要的来源期刊，在这些期刊上发表的论文质量相对较高，能引领科学前沿。在科学计量学领域，Res Policy以0.59的高中心性和568次被引频次、Scientometrics以0.34的中心性和1 429次被引频次、J Am Soc Inf Sci Tec以0.31的中心性和801次的被引频次成为该领域的核心引用期刊;信息计量学领域，Res Policy以0.29的中心性和125次被引、P Natl Acad Sci Usa以0.15的中心性和184次被引、Science以0.12的中心性和149次被引成为该领域的核心引用期刊。Res Policy在两个研究领域都是核心引用期刊，该期刊是科研管理领域的重要期刊，与两学科关系密切，被大量引用。
5.2 知识流向
利用CiteSpace的“Overlay Maps”功能制作两个学科的双重叠加图[28]，以此对比分析与其他学科领域之间知识流向情况。结果显示科学计量学主要引用了Plant， Ecology， Zoology; Chemistry， Materiais， Physics; Systems， Computing， Computer; Molecular， Biology， Genetics; Health等学科的文献，科学计量学引用了较广范围的其他学科领域知识，大量借鉴与应用这些学科的方法或理论。科学计量学的文章所在期刊主要分布在ecology， Earth， Marine; Veterinary， Animal， Science; Molecular， Biology， Immunology; Medicine， Medical等学科大类。由此可见科学计量学的知识流动范围广泛，涉及学科多，科学计量学在大量借鉴其他学科的知识的同时也被其他学科广泛应用。
信息计量学主要引用了Systems， Computing， Computer和Economics， Economic， Political的学科知识，还有少量其他学科知识被引用，但因为量太少，可以忽略不计。文章所在期刊主要分布在Psychology， Education， Health，Physics， Materials， Chemistry等少量學科期刊上。可以看出信息计量学的知识流动范围相对于科学计量学来说窄很多，涉及的学科少。
对比发现科学计量学的知识流动范围广泛，涉及学科多，科学计量学在大量借鉴其他学科的知识的同时也被其他学科广泛应用。而信息计量学的知识流动范围相对于科学计量学来说窄很多，涉及的学科少。科学计量学在很多学科领域都有应用，人们通常认为信息计量学的研究范围更广，但其实它的认可度不高，这也可以从二者的发文量可以看出来。
6 结论
笔者以WoS数据库2012-2016年Scientometrics、Journal of Informetrics期刊以及相关关键词检索结果的数据为来源，从学科发文与合作、主题分布与结构、引证行为与知识流向三方面对比分析，发现两学科的研究大方向上一致，在细节中存在差异。
科学计量学和信息计量学的认可度不同。两个学科相关检索式结果的总数据量差异很大，科学计量学的高产发文作者队伍已有一定规模，而信息计量学的高产发文作者队伍尚在发展之中;科学计量学的知识流动范围广，涉及的学科多，相对来说信息计量学的知识流动范围就窄得多。在科学计量学逐渐为人们所接受的过程中信息计量学才出现，在此情况下人们更倾向于使用“科学计量学”进行研究;由于科学计量学大量应用于其他学科领域，所以也间接提高了科学计量学的认可度，而信息计量学和其他学科的联系相对来说没有那么广泛，所以也造成了其认可度不如科学计量学。
研究主题方面大同小异。都注重对计量指标的应用与创新、科研产出的绩效评价、引用行为等的研究。不同的是科学计量学还格外重视整个科学领域科研合作的研究以及在其他学科领域的应用研究，而信息计量学则格外关注网络环境下新指标、新合作模式以及学科融合的研究。从二者研究主题的不同可以发现科学计量学研究的立足点在整个科学领域，而信息计量学的研究则和网络技术的发展紧密联系。
相同的基础文献数量较多，但是属于不同知识构成部分，即相同基础文献在两个学科的应用基础不同。跨学科研究、三螺旋模型研究和科研合作研究是科学计量学特有的知识基础结构;人文社会科学、百分位级数以及王冠指标是信息计量学特有的知识基础结构。二者的高影响力作者不同，科学计量学的高影响力作者规模比信息计量学的规模大，L. Leydesdorff、W. Glanzel和M. E. J. Newman以高中心性和被引频次成为科学计量学高影响力作者的代表，L. Leydesdorff、L. Bornmann和L. Waltman是信息计量学高影响力作者代表。
对比两个研究领域需要从全局出发，但是笔者仅以2012年至2016年的数据为比较分析对象，样本数据集不够全面;在构建检索式的时候，可能由于检索词的不全造成数据收集不全的情况;并且由于笔者知识面广度与深度的欠缺，可能对两个领域的比较分析不够深入。基于以上不足，在以后的研究中，可通过咨询领域专家、扩展时间限制、深入的内容分析等方法进一步对科学计量学和信息计量学的异同进行比较分析。
参考文献：
[1] 赵红州， 蒋国华. 科学计量学的历史和现状[J]. 科学学研究， 1984， 2(4)： 24-35.
[2] NACKE O. Informetrie： ein neuer name für eine neue disziplin[J]. Nachrichten für dokumentation， 1979， 30(6)： 219-226.
[3] BROOKES B C. Biblio-， sciento-， infor-metrics? What are we talking about?[C]// EGGHE L， ROUSSEAU R. Informetrics 89/90： selection of papers submitted for the second international conference on bibliometrics， scientometrics and informetrics， London， Ontario， Canada， 5-7 July 1989. Amsterdam： Elsevier， 1990： 31-43.
[4] EGGHE L. Expansion of the field of informetrics： origins and consequences[J]. Information processing and management， 2005， 41(6)： 1311–1316.
[5] 文庭孝， 邱均平.科學评价中的计量学理论及其关系研究[J]. 情报理论与实践， 2006， 29(6)： 650-656.
[6] 刘廷元. 文献计量学、科学计量学和信息计量学的联系与区别[J]. 图书与情报， 1994(1)： 19-24.
[7] 王崇德， 庞学金. 文献计量学术语(一)[J]. 情报理论与实践， 1998， 21(3)： 61-61.
[8] NALIMOV V， MULCHENKO B. Measurement of science： study of the development of science as an information process[M]. Washington， DC： Foreign Technology Division， 1971.
[9] TAGUE-SUTCLIFFE J. An introduction to informetrics[J]. Library & petroleum science-technology information， 1995， 28(1)： 1-3.
[10] 邱均平. 信息计量学[M]. 武汉： 武汉大学出版社， 2007.
[11] BROOKES B C. 论文献计量学、科学计量学和信息计量的起源及其相互关系[J]. 程焕文， 译. 情报科学， 1993， 14(4)： 68-74.
[12] HOOD W W， WILSON C S. The literature of bibliometrics， scientometrics， and informetrics[J]. Scientometrics， 2001， 52(2)： 291-314.
[13] 王炼， 武夷山. 从scientometrics期刊的自引看科学计量学的学科特点[J]. 科学学研究， 2006， 27(2)： 10-13.
[14] 周海花， 华薇娜. 从世界顶级计量学期刊看信息计量学和科学计量学的现状及发展[J]. 现代情报， 2014， 34(2)： 115-120.
[15] ABRIZAH A， ERFANMANESH M， ROHANI V A， et al. Sixty-four years of informetrics research： productivity， impact and collaboration[J]. Scientometrics， 2014， 101(1)： 569-585.
[16] EGGHE L. Five years “Journal of Informetrics”[J]. Journal of informetrics， 2012， 6(3)： 422-426.
[17] Springer. Scientometrics[EB/OL]. [2017-03-12]. https： //link.springer.com/journal/11192.
[18] Elsevier. Journal-of-Informetrics[EB/OL]. [2017-03-12]. https： //www.journals.elsevier.com/journal-of-informetrics.
[19] HIRSCH J E. An index to quantify an individual’s scientific research output[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2005， 102(46)： 16569-16572.
[20] EGGHE L. Theory and practise of the g-index [J]. Scientometrics， 2006， 69(1)： 131-152.
[21] PARK H W， HONG H D， LEYDESDORFF L. A comparison of the knowledge-based innovation systems in the economies of South Korea and the Netherlands using Triple Helix indicators[J]. Scientometrics， 2005， 65(1)： 3-27.
[22] PARK H W， LEYDESDORFF L. Longitudinal trends in networks of university–industry–government relations in South Korea： the role of programmatic incentives[J]. Research policy， 2010， 39(5)： 640-649.
[23] HOEKMAN J， FRENKEN K， TIJSSEN R J W. Research collaboration at a distance： changing spatial patterns of scientific collaboration within Europe[J]. Research policy， 2010， 39(5)： 662-673.
[24] ABBASI A， HOSSAIN L， LEYDESDORFF L. Betweenness centrality as a driver of preferential attachment in the evolution of research collaboration networks[J]. Journal of informetrics， 2012， 6(3)： 403-412.
[25] WALTMAN L， ECK N J. A new methodology for constructing a publication-level classification system of science[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2012， 63(12)： 2378-2392.
[26] BLONDEL V D， GUILLAUME J L， LAMBIOTTE R， et al. Fast unfolding of communities in large networks[J]. Journal of statistical mechanics： theory and experiment， 2008， 2008(10)： 155-168.
[27] BORMANN L， LEYDESDORFF L， MUTZ R. The use of percentiles and percentile rank classes in the analysis of bibliometric data： opportunities and limits[J]. Journal of informetrics， 2013， 7(1)： 158-165.
[28] 李杰， 陳超美. CiteSpace： 科技文本挖掘及可视化[M].北京： 首都经济贸易大学出版社， 2016.
作者贡献说明：
杨思洛：论文构想及修改;
袁庆莉：数据处理以及论文撰写。
作者：杨思洛 袁庆莉
第二篇：电子仪器仪表计量管理及计量检测分析
摘要：伴随着科技的不断创新和一体化，电子仪器仪表在国防、航天、工业、农业等领域发挥着越来越重要的作用，主要用于测量管理和仪表识别，确保各行业的稳定发展和安全运行。当前，市场和企业对电子仪器的科学和准确性提出了更高的要求，认为这是衡量产品质量的重要标准。为了有效促进电子仪器产品和设备的可持续发展，需要严格控制其管理和测试方法。简而言之，电子仪器具有显着的特点，在使用过程中对人员的环境和操作水平的要求相对较高。因此，应加强电子仪器的管理，及时纠正和改进常见的故障类型。同时，需要动态开展测量检测工作，提高电子仪器和测量仪器的测量精度。本文在此基础上研究了电子仪器仪表的测量管理和仪表识别分析，以供参考。
关键词：电子仪器仪表;计量管理;计量检测
引言
在工业生产过程和生活中，我们都需要对一些变量进行测量，以往，在没有测量技术的时候，大多数通过长时间积累的经验进行判断，但是这种方式往往存在较大的误差，在生产过程中利用这种方式也会极大的影响产品质量。随着电子信息技术的不断发展，人们能够利用相应的电子器件实现模拟信号向电信号的转换，也就是将测量的结果以量化的形式呈现在我们的面前，这样就能够更加直观的获得所需的测量结果，而这种技术也带动了电子仪表产业的蓬勃发展，如今在生活中的方方面面都会有电子仪表的应用场景。电子仪表技术的不断进步，使得测量结果更加精确、测量灵敏度更高。但是，这些电子器件在使用的过程中也会受到外界条件的干扰，导致自身测量结果出现偏差。比如，当周围的环境较差时，大量的杂质会进入电子元件中，最终造成设备的故障。一旦出现电子仪表的故障，会影响整个设备的控制流程，最终出现严重的事故。所以，在使用电子仪表的过程中，必须做好对于仪表的检测与维修工作。
1电子仪器仪表计量检测的意义
测量检测工作是一项系统而全面的任务，特别是互联网信息技术的不断更新和迭代，促进了电子仪器和计数器的迅速发展，促进了产品种类日益多样化，测量内容更加突出。到目前为止，大部分测控设备都是电子的，甚至有些设备已经完成了从电子到智能和数字的转换和升级，全面提高了测量管理和检测的总体效率，有效降低了企业的相关成本。第二，在新时代的背景下，出现了大量新的电子仪器和测量仪器，使企业的测量工作更加高效方便。同时，测量的准确性、灵活性和公平性得到充分保障，可以保障所有产品交易和经济活动参与者的合法权益。从企业生产实践的角度来看，以计量管理为基本出发点，以仪表识别为指导，可以有效控制企业的经营管理和生产实践，有效减少原材料浪费，节省材料和人工成本，进而提高企业核心竞争力。
2现状分析
1)部分仪器仪表元器件老化，性能下降，故障增加：如主锅炉装置、冷却水系统、消防系统和高压空气系统等管路系统中的压力、温度仪表以及安全保护继电器，由于它们长期工作在温湿度高、振动大等恶劣环境中，材料老化迅速，结构已经受到破坏，元件性能下降明显，对过压等安全保护的能力也随之下降，故障频率明显增加，严重影响了装备战斗力的发挥和装备、人员的安全。2)仪器仪表缺乏科学的计量保障，导致数据指示不准确，设备误报警：如主机高低压缸部位的轴承温度测点读数明显不准确，甚至同一压力值在机旁显示和集控室显示存在不同，导致操作人员无法读准数据;此外，对于一些具有连锁保护功能的仪器，由于未及时校准，产生的假信号导致频繁误报警;最后，仪器仪表的备品备件在更换前缺乏必要的计量检定，导致少数不符合检定要求的备品备件当作合格件使用。3)传统计量保障技术不能满足仪器仪表的计量需求：目前缺乏部分压力、温度传感器、信号转换器以及保护继电器的有关结构组成、设计原理、技术参数和性能特点的技术资料，尚不掌握其性能的变化规律和计量标校方法;对于一些牵连较广的仪器仪表(如轴系的转速传感器、舱底进水报警系统、淡水柜的液位测量、车钟和复合手轮等)，也尚未深入掌握其系统原理和组成，导致计量工作开展困难。
3电子仪器仪表计量管理及计量检测
3.1软测量技术
软测量技术别名软仪表技术，主要是经易测过程变量(二次变量或辅助变量：如容易得到的压力温度等过程参数)和不能直接测量的待测过程变量(主导变量：精馏塔中不同组分浓度等)相互间数学关系(软测量模型)，并经各类计算与估计方法完成对待测过程变量的测量。常规仪表检测所用的检测技术思路主要是经过程检测仪表通过硬件的方式完成过程参数的直接在线测量，而软测量技术是经得到的其它测量信息以计算的方式来完成被检测量的估计，该技术与以往的检测技术相比使数据输入与输出得到拓展，功能明显改进，对不同检测环境条件均适用，能够实现价格高、维护困难仪表的替代。
3.2建立完善的计量仪表标准化管理体系
计量仪表管理工作的开展需要严格按照国家法律法规以及行业的规定，根据油气田企业的实际情况，制定完善的计量仪表标准化管理机制，确保计量仪表管理工作的规范化和标准化;要按照国家规定制定计量仪表管理的规章制度，结合油气计量工作的要求完善计量仪表管理流程，对各个环节的管理重点进行落实，并制定相应的监督、考核与监管机制;要根据油气计量工作的特殊性质，建立分层管理的机制，加强各部门、各岗位之间的协同合作，形成联系紧密、互相配合、相互监督与约束的良性循环机制。
3.3制定合理的维护保养周期
维护与保养是保证电子仪表长时间准确工作的必要条件，通过日常的维护工作能够及时发现电子仪表上存在的问题，并且及时的进行维修，这样能够在问题发生之前就将问题发生的可能性降到了最低，避免设备在使用过程中突然出现了故障，给生产生活带来不便。当然，在进行维修时，应该制定合理的維护保养措施。比如，设备使用时间越长，其发生故障的可能性就会越高，因此，制定维护保养周期时，可以适当缩短老旧设备的维护周期，提高设备故障的发现率。
3.4加强计量仪表标准化管理的人才培养
要吸纳和补充优秀人才，建立一支完备的人才队伍，为计量仪表管理工作的开展做好准备;要根据计量仪表管理工作的流程，做好各个工序的配合和交接，严格按照计量仪表管理的标注和规范，形成高效的配合机制;在计量工作中，计量人员的专业水平、工作经验和职业素养会对数据测定的结果产生影响。因此，在计量仪表管理工作中，必须要做好人员的监督和管理，熟练的掌握计量仪表的操作方法，减少操作失误，确保计量结果的准确性;要重视计量人员的培训，制定完善的管理培训计划，从理论知识、专业能力、职业道德建设等多个方面全面的进行培养和提升，在岗位工作中善于进行反思，善于总结经验，才能够推动岗位工作的不断进步。
3.5检定资源保障方案研究
从以下两个方面对该船船机电仪器仪表的计量检定资源进行评估和规划：1)梳理分析当前相关计量检定单位的仪器设备、人员及资质，并进行分类。2)计量检定的组织、流程和相应技术规程。在完成上述工作的基础上，编制该船高等级修理船机电仪器仪表计量工作所需的技术文件汇编，具体内容包括压力、温度、转速、液位、盐度、流量、角度、电工等各种仪器仪表的结构组成、工作原理，以及相应的检定、计量和校准方法。
结束语
随着社会经济的飞速发展，电子仪器的测量管理和仪表识别变得越来越重要。正因为其结构复杂，需要突破的技术困难很多，对管理机制、维修操作和专业技术人员提出了更高的要求。必须正视电子仪器测量的重要性，制定高效的管理流程，定期进行动态检测和校准，以缩小设备故障范围。从而做好计量管理和测试工作，满足市场和企业的内部需求，全面提高效率和总量水平，依靠互联网信息技术的显着优势更好地为企业服务。
参考文献
[1]龚文彬，俞宙.试论仪表仪器计量检测的重要性[J].时代汽车，2019(20)：10-11.
[2]李向峰.电子仪器仪表计量管理及计量检测意义[J].科学技术创新，2018(31)：45-46.
[3]范志宏.电子仪器仪表计量管理及维修[J].设备管理与维修，2018(14)：48-49.
作者：王海
第三篇：税务会计计量属性同财务会计计量属性的对比分析
摘 要：在企业发展过程中税务会计同财务会计均扮演着重要的角色，为了高效开展企业的会计计量工作，应准确把握二者的异同点。本文介绍了税务会计计量属性与财务会计计量属性的概况，重点阐述了二者的相同点与异同点，通过分析与研究，旨在为企业财会人员提供理论依据，以此保证其工作质量。。
关键词：税务会计;财务会计;计量属性;异同点
在全球化与市场化的竞争环境下，现代企业十分关注自身会计体系的完善，其中最为关键的两部分便是税务会计核财务会计，虽然二者有着紧密的联系，但也存在一定的差异，为了准确把握二者，以此保证企业会计体系的科学性与合法性，本文从会计计量角度出发，研究了二者的异同点。会计计量主要是指利用货币或其他量度单位，对企业各项经济业务及其结果进行计量的过程，其最为显著的特征便是借助数量关系，以此明确物品或事项间的联系，为了充分发挥会计计量的作用，应准确选择计量属性，同时也要规范确定计量单位。会计计量推动了现代会计的发展，在实际工作及理论研究中，应对税务会计计量属性同财务会计计量属性给予高度的关注，本文对二者进行了概述，旨在掌握其异同点，进而丰富会计理论，促进会计实务的开展。
一、税务会计计量属性与财务会计计量属性概况
1.税务会计计量属性
税务会计作为会计体系的一种，是由税务筹划、税金核算及纳税申报构成的。通常情况下，税务会计被视为财务会计与管理会计的延伸，此观点成立的前提条件为税收法规日渐复杂。在我国税法中阐述了税务会计计量属性的相关内容，但此内容未能得到理论界的关注，同时，国家也未能对其进行明确阐述，导致其缺少规范性。虽然税务会计计量属性缺少理论支持，但其具有实践性，同财务会计相比，差异显著。在此情况下，本文对税务会计计量属性的研究是必要的，通过对税法相关内容的深入研究与准确把握，以此提炼与归纳税务会计计量属性，进而为各种应交税金的计算与申报工作提供法律依据与理论保障。同时，从立法角度出发，各国税法均高于会计规范，因此，工作实践与理论研究中均要高度重视税务会计计量属性。相关学者通过研究，提炼与归纳出四个税务会计计量属性，分别为历史成本、重置成本、现行市价与公允价值。
2.财务会计计量属性
财务会计作为现代企业的基础性工作之一，主要是开展各项经济管理活动，通常是指核算与监督企业资金的流动情况，为与企业有经济利害关系的人员或部门提供企业经济信息，如：财务状况、盈利能力等。在财务会计发展过程中，其经历了三个不同的阶段，分别为商业经济时代、工业经济时代及现代经济时代，在各个阶段，财务会计均显现出了各异的特点。为了准确把握财务会计，由美国财务会计准则委员会提出了五种会计计量属性，分别为：历史成本、现行成本、现行市价、可实现净值与未来现金入量的现值。近几年，现代会计提出了公允价值，将其视为一种新的计量属性。
二、二者的相同点
在企业发展过程中，税务会计与财务会计相互影响、相互促进，二者均属于会计学科。税务会计工作具有一定的实质性，它以财务会计为前提条件，具体的工作内容为监督与管理纳税人的生产与经营活动。对于税务会计而言，其工作的基础为财务会计，但在实际工作开展过程中，存在不符合现行会计的事项，同时，在调整税收筹划阶段也需要注意相关的事项，此时便需要借助税务会计的相应方法展开计算或调整，此后再与财务会计相融合。
1.主要计量属性均为历史成本
对于企业财务会计而言，其最为重要的计量属性之一便是历史成本，其原因为：在企业生产与经营过程中，其业绩认定主要是利用货币量化历史实现的，此时的财务会计属于正常的经济活动。历史成本属于过去交易过程中的公允价值，其具有一定的可靠性与客观性，因此，逐渐成为了财务会计的重要计量属性。目前，历史成本主要用于交易中或事项出现时的初期认定。
2.补充计量属性均为重置成本
对于企业财务会计来说，历史成本的优势十分显著，但在实践中，其具有一定的局限性，因此，需要借助其他相关的计量属性进行补充。由于会计信息质量具有相关性，因此，可以将重置成本作为财务会计的补充计量属性，通常情况下，将其用于盘盈企业的固定资产。
在税法中使用重置成本，需要关注扣除成本的合理性，具体的应用体现在两方面，分别为土地增值税的计算与企业固定资产的盘盈。土地开发商对可去除的旧房屋或建筑物等部分进行价格评估时，利用重置成本，将其视为可以扣除成本。在市场经济环境下，房地产价格时常波动，如果土地开发商仍以历史成本计算扣除成本，则难以准确计算应扣除的成本。同时，在企业盘盈固定资产过程中，将重置成本的价值视为其计税基础。
三、二者的异同点
财务会计通过为企业利益相关者提供可靠、真是你的会计信息，以此维护企业的利益。如果企业经营管理人员需要核算资金利益，则借助财务会计提供的信息，便可以保证角色的科学性与合理性。税务会计的基础为财务会计，它直接联系着企业的税务问题，主要是对企业内部纳税活动中涉及的资金进行记录和报告，在实际工作开展过程中，需要的众多资料与信息均来自于财务会计，但其计量对象主要为公司税务问题，因此，二者存在一定的差异。
1.在历史成本方面
税务会计工作开展的前提条件为确定计税基础，通常情况下，采用历史成本作为其计量属性，主要是由于历史成本满足了计税基础的要求，如：可靠性、准确性等，同时，可以将其视为计税基础的准则。因此，在税务会计中历史成本的重要性不言而喻。
在企业财务会计中，历史成本的重要性并不凸显，主要是由于新兴金融衍生业务十分关注公允价值，同时，在企业发展过程中，为了保证决策的科学性与合理性，对财务会计计量的相关性给予了高度重视。因此，在企业财务会计中，历史成本的重要性低于税务会计。
2.在公允价值方面
(1)适用范围
公允价值作为金融工具的相关性计量属性，在企业财务会计中重要性十分明显，如果相关工作符合公允价值的计量条件，在对其进行计量时，便可以使用公允价值计量属性。例如：关于交易性金融资产与投资性房地产，此类资产计税的基础通常为历史成本，但如果企业难以确定历史成本与当前市场价格时，税务会计便可使用公允价值进行计量。此时的公允价值作为补充计量属性，仅限用于资产计量。
(2)使用目的
随着社会经济的发展，金融业务不断创新，同时，资产负债表外的业务及新兴金融工具的业务也随之出现，在此情况下，企业内部财务会计发生了一定的变化。上述业务属于财务会计履行中存在的合约，一般情况下，企业不需要支付初始净投资，或者支付较小初始净投资即可，同时，与负债间的转移、新兴金融工具相关的资产均可在合约到期后或履行时才能实现，因此，核算此类金融业务时，应使用公允价值。
(3)使用态度
税务会计使用公允价值时，应遵循国家税法的相关规定，确保税基计算的准确性。但税务会计在使用历史成本过程中，受其真实性、客观性及可验性等因素的影响，要求各项经济活动应满足真实发生的要求，同时还要具备相应的交易记录，在此情况下，税务会计公允价值才可以正常使用。但部分业务类型具有一定的特殊性，致使其缺少交易记录，因此，税务会计常应用其他计量属性。与其相比，财务会计对公允价值的使用较为简便，以此适应了社会经济发展的需要。
四、总结
综上所述，在激烈的竞争环境下，企业为了获得生存与发展，十分关注自身的会计理论与实践。本文介绍了税务会计计量属性与财务会计计量属性的异同点，旨在为企业财会人员提供可靠的理论依据，以此指导其工作实践，进而企业财务会计与税务会计的结合将更加紧密。
参考文献：
[1]叶睿.分析对比税务会计计量属性与财务会计计量属性[J].商场现代化，2015，27：196-197.
[2]李高波.税务会计计量属性及其与财务会计计量属性的比较[J].财会月刊，2010，01：7-8.
[3]黎云付.税务会计计量属性及其与财务会计计量属性的比较[J].时代金融，2015，08：155.
[4]张小静.试论税务会计计量属性及其与财务会计计量属性的比较[J].商场现代化，2015，05：244.
[5]陈世权.税务会计计量属性及其与财务会计计量属性的比较[J].现代经济信息，2015，06：181.
[6]杨海亮.财务会计与税务会计计量属性的异同[J].财会学习，2015，10：113.
作者简介：黄琬珂(1993.04- )，女，汉族，江苏省常州人，现硕士在读，研究方向：财务决策与控制
作者：黄琬珂
