科技管理核心期刊論文被引頻次影響因素
——基于國內5本高被引期刊的實證研究

孟凡蓉　鄭　燁　楊若愚（西安交通大學公共政策與管理學院，西安，710049）

科技管理核心期刊論文被引頻次影響因素
——基于國內5本高被引期刊的實證研究

孟凡蓉鄭燁楊若愚
（西安交通大學公共政策與管理學院，西安，710049）

基于論文發表的普賴斯定律，以5本高被引核心期刊《科學學研究》《科研管理》《科學學與科學技術管理》《中國科技論壇》《研究與發展管理》刊載的1141篇文獻為樣本，實證檢驗論文被引頻次的影響因素。結果表明：（1）論文被引頻次整體程度不高，論文被引頻次對刊載時間有較強依賴性的同時，二者之間也存在非線性關系；（2）作者是否合作、論文是否定量研究、論文下載次數、期刊影響因子與論文被引頻次之間顯著正相關，而期刊年發文量與論文被引頻次之間顯著負相關，且第一作者所在機構、性別以及論文受到基金資助的數量、期刊主辦方等與論文被引頻次之間不存在顯著相關性。本研究的主要發現是論文特征決定論文被引頻次，并得出相關啟示，提出研究不足及未來方向。

科技管理核心期刊論文被引頻次影響因素

1　引　言

我國的科技管理類期刊是科技管理研究的重要學術載體，是知識創新和傳播、科技成果轉化為生產力的重要紐帶，對于反映當前及今后一段時期內國家科技管理的發展水平，以及提升國家的科技創新能力具有重要的指導意義［1］。在當前科技管理類期刊蓬勃發展的今天，國內科技管理期刊論文的影響力究竟如何？具體而言，這些期刊論文的被引頻次情況是怎樣的？進一步地，影響科技管理期刊論文被引頻次的決定性因素有哪些？基于此，本研究在分析國內外論文引用影響因素的基礎上，以5本國內科技管理高被引核心期刊2012年刊載的1141篇研究論文作為分析樣本，實證檢驗科技管理核心期刊論文被引頻次的影響因素，旨在幫助學者明確如何擴大其學術論文的影響力和公信力，有利于科研機構制定合適的科研獎勵和認定政策，同時也為期刊出版社組稿、編輯等業務流程的決策提供科學參考。

2　文獻回顧與研究假設

2.1論文被引頻次及其影響因素

基于被引頻次的引文分析概念最早是由格羅斯（Gross）等人于1927年提出，最初作為評價科學研究重要性的一項重要指標，之后與同行評議（Peer review）一起作為衡量論著影響力的重要指標［2］。論文的引用作為一項復雜的行為，受到諸多客觀因素甚至偶然因素的影響（武夷山，2009）［3］。1962年加菲爾德（Garfield）提出了論文被引用的15種動機，1965年洛佩茲（Lipetz）將引用行為進行分類，揭開了引用行為研究的序幕，但二者皆從理論方面進行探討，缺少相關的實證證據，直到2008年伯恩曼（LutzBornmann）和丹尼爾（HansDaniel）以實證研究闡述科學家引用某篇文章的原因［4］。

目前國內外學者對論文被引頻次的影響因素展開了一系列研究。國外近期研究成果中，維埃拉（Vieira）和戈麥斯（Gomes，2010）的研究發現，合作者數量、作者機構數量、文章篇幅/頁數、參考文獻數量、期刊影響因子等會直接影響論文的引用［5］，王（Wang，2012）闡釋了第一作者研究水平和論文質量是影響論文被引頻次的決定性因素［6］，特呂茨勒（Thelw，2013）等強調期刊的影響因子、參考文獻平均被引數量對論文被引頻次影響最大［7］，喬伊斯（Joyce，2014）的研究表明文章特征（研究主題、來源期刊、作者機構因素）等對論文被引頻次的影響最顯著［8］。與國外研究結論類似，國內一些學者近期的相關研究，也發現了參考文獻（姜磊等，2015）、科研合作（蘇芳荔，2011）、開放存取論文下載（牛昱昕等，2012）、引用習慣（楊立軍等，2012）、內容質量（孫書軍等，2010）、論文下載頻次與期刊影響因子（張小強，2011）、期刊載文數量（王群英等，2012）等因素會對論文被引頻次產生不同程度的影響。

目前的研究多從單一方面探討與論文被引頻次的關系，缺乏系統整合與梳理，國內缺少相關的實證研究，對于科技管理領域期刊論文被引頻次的研究目前還未出現。

2.2研究假設的提出

2.2.1作者特征與被引頻次

通常情況下，研究人員非常關心自己的研究成果被國內外同行認可，如果一項成果在發表后一直無人問津，那么對于科研人員和科學進步而言，很難談及它的意義［9］。為此科研人員會通過增加作者數量，與高知名度機構、作者合作等方式來提高論文發表后的影響力。加茲尼（Gazni）（2011）等通過對2000—2009年哈佛大學發表的124937篇論文進行分析，結果發現作者數量與論文被引次數之間呈顯著正相關［10］。蘇芳荔（2011）以圖情類影響力最大的4種期刊在2000—2009年的載文量與被引頻次作為分析樣本，采用符號檢驗法驗證了合作發表論文影響力要明顯高于獨立（無合作）發表的論文［11］。喬伊斯（Joyce，2014）以1945—2013年WebofScience燒傷科被引頻次最高的100篇論文作為分析樣本，結果發現論文作者所在機構是影響論文影響力的重要特征之一。上述研究發現所得出的結論都與作者特征密切相關。在此，本研究提出假設1：

H1：作者特征與論文被引頻次顯著正相關，即：作者機構越有名，合作人數越多，則論文被引頻次越高。

此外，現有研究在考慮作者特征方面忽略了性別因素，而高校科研院所中女性研究人員也占了一定的比例，在此本研究將性別因素納入作者特征中進行分析。

2.2.2論文特征與被引頻次

盡管學術質量決定論文的被引頻次，但除了論文質量以外，論文自身的其他特征，如參考文獻數量和長度、論文研究方法、資助基金數量、下載頻次等也會對論文被引頻次產生影響。孫書軍等（2010）通過對兩篇發表在國內期刊的高被引論文分析，認為論文的被引頻次決定于論文的內容質量。簡琳等（2011）通過對6個學科的455篇論文被引的文本因素進行分析，結果發現文獻長度、參考文獻數量對論文被引頻次的影響在不同學科間存在著顯著差異［12］。張小強（2011）、丁佐奇等（2011）、牛昱昕等（2012）分別以中國知網、中國知網CSCD與CHSSCD，以及中國科技論文在線等數據庫刊載的論文作為分析樣本，結果都表明論文下載頻次與論文被引情況顯著正相關［13-15］。庫卡尼（kulkarni）（2007）等以JCR影響因子最高的三種醫學期刊刊登的多篇研究論文為樣本，結果發現有產業資助支持的論文在發表后的被引用次數更多［16］。韋斯特（West）和麥爾維尼（Mellwaine）（2002）的研究結果表明文章所研究的物質類型和方法與論文引用次數無關，但是莫希特（Mohit，2007）的研究結論確認為相對于實驗設計不嚴格的臨床文章而言，涉及到方法保障的基礎科學、臨床文章會被引用的更多，并且這些文章都有充分的數據支撐和論證［17-18］。基于上述研究結論，在此提出假設2：

H2：論文特征與論文被引頻次顯著正相關，即：論文受到資助的基金數量越多，論文下載頻次越多，論文越偏向于定量研究，則論文的被引頻次越高。

3　研究設計

3.1研究樣本與數據來源

本研究選取國內科技管理研究領域的5本高被引期刊作為研究對象，它們分別是：《科學學研究》《科研管理》《科學學與科學技術管理》《中國科技論壇》《研究與發展管理》。這5本期刊在國內學界擁有良好的口碑，辦刊時間迄今已有30多年，都被CSSCI數據庫和北大核心期刊數據庫所收錄，影響因子較高，并且除《中國科技論壇》外，其他4本期刊都是國家自然科學基金委（NSFC）管理學部認定的A/B類重要期刊（見下表1）。本文采用的數據來源于這5本期刊在2012年度發表的1141篇研究論文，這些論文都可以在中國知網（CNKI）上輕松獲取。之所以選擇2012年刊載的文獻是因為，根據普賴斯定律，文獻一般在其發表2年后才開始達到引用峰值。另外，本研究的數據采集時間是2015年7月20日—7月26日。

表1　5本期刊基本概況

3.2變量識別與測量

本研究將論文被引頻次作為因變量，作者特征和論文特征作為自變量。其中，作者特征包含第一作者所在機構、第一作者性別、作者是否合作三個維度，同時，論文特征包含論文是否定量研究、論文受到基金資助數量以及論文下載頻次三個維度。將期刊特征作為控制變量，具體包含期刊全年發文量、期刊主辦方與期刊影響因子等三個方面。有關研究變量的名稱、代碼及測量等信息如表2所示。

表2　研究變量一覽表

3.3工具與方法

在社會科學研究中，有時因變量常常是計數類型的變量，諸如犯罪次數、人口遷移次數、看病次數等，它們都是某種事件發生數，取值為0、1、2、3……離散的非負整數。計數變量的標準模型為泊松分布，也就是說泊松回歸模型（PoissonRegressionModel）是建立在泊松分布基礎上的回歸模型（Cameron等，1998），它構成了對計數變量進行多元量化分析的起點。泊松回歸除了可以接受虛擬編碼方式的年齡、性別、機構等分類自變量外，還可以直接接受連續型自變量，因此本研究適宜采用泊松回歸探討解釋變量與被解釋變量之間的關系［19］。對于個體i，記被解釋變量為Yi，假設Yi=yi的概率由參數為λi的泊松分布所決定，在此，本研究構建泊松回歸模型如公式（1）所示：

在公式（1）中：λi為泊松到達率（Poisson arrivalrate），表示事件發生的平均次數，由解釋變量xi所決定。泊松分布的期望與方差等于泊松到達率λi，λi也可稱之為發生率比（IncidenceRateRatio，簡稱IRR），它表示當解釋變量xi增加微小量時，事件的平均發生次數將增加多少百分點。本研究擬采用STATA12.0軟件進行泊松回歸分析。

4　結果分析

4.1論文被引頻次狀況的整體比較

圖1描繪了5本高被引期刊按出版期數進行分類匯總的論文均篇被引頻次分布情況。從總體上看，除《中國科技論壇》外，其他4本期刊論文的被引頻次都呈現出較強的時間依賴性（尤其是《科研管理》和《研究與發展管理》），發表在年初的文獻，其被引頻次要比發表在年中和年末文獻的被引頻次高。5本期刊中，《科研管理》刊載的論文被引頻次最高，體現該刊在國內已經具有較強的影響力；《科學學研究》期刊論文的被引頻次相對《科研管理》要稍顯遜色。5本期刊每期刊載文獻的均篇被引頻次的差異性明顯，波動性較大，最高達到14.3左右，最低只有3.3左右，這可能是由于論文研究主題的“冷熱”等因素造成。總之，盡管5本期刊刊載的論文其被引頻次與刊載時間之間存在著一定的依賴性，但是圖1中的變化趨勢同時反映了論文刊載時間與被引頻次之間存在著非線性相關性。

圖1　5本期刊的論文被引頻次分布特征圖

4.2描述性分析

表3報告了變量的描述性統計分析結果，從中可以看出所有論文的均篇被引頻次僅為7.8279，這說明目前論文被引頻次整體程度不高。由于發表時間較短，某些有潛力在未來成為高被引的文章可能被忽略，需要再等待一段時間文獻的價值才會得以體現。此外，作者特征自變量的均值表明第一作者所在機構大多來自國內“211”和“985”重點院校，男性作者數量要多于女性作者，合作論文數量要略多于獨作論文的數量。更進一步地，論文特征自變量均值反映出目前定量研究論文數量要明顯多于定性研究論文數量，均篇論文受到1.8個左右基金項目的資助，論文下載頻次之間的差距非常大。最后，期刊特征控制變量反映出期刊影響因子較高，平均在2分以上，主辦方大多是幾家機構聯合辦刊，年度發文總量之間的差距也比較大。另外，所有研究變量的VIF值均小于10，尤其是自變量的VIF值都保持在1左右，這表明當前變量之間不存在多重共線問題，數據可以直接進行回歸分析。

表3　描述性統計分析結果

4.3泊松回歸分析

表4報告了論文被引頻次影響因素的泊松回歸模型分析結果，其中模型1反映了期刊特征控制變量對論文被引頻次的影響，模型2是在控制期刊特征的前提下，作者特征對論文被引頻次的影響，模型3是在控制期刊特征的前提下，論文特征對論文被引頻次的影響，模型2和模型3是為了比較作者特征和論文特征哪個對論文被引頻次的影響更顯著，模型4是作者特征、論文特征以及期刊特征對論文被引頻次影響的全回歸模型，目的為了驗證前文提出的研究假設。

表4　泊松回歸分析結果

模型1的回歸分析結果顯示，期刊年發文量、期刊影響因子與論文被引頻次均呈現出顯著相關性，且通過5%的統計顯著性水平檢驗，期刊主辦方的影響作用不顯著。具體而言，期刊年發文量與論文被引頻次之間顯著負相關，即在控制其他變量的條件下，年發文量越多的期刊其論文平均被引頻次反而比年發文量少的期刊低9%左右，這表明論文被引頻次更多取決于期刊的質量而并非僅僅依靠期刊刊載論文數量的多少。此外，影響因子與論文被引頻次之間顯著正相關，表明了在給定其他變量的條件下，影響因子越高的期刊其論文平均被引頻次比影響因子低的期刊高93.02%，這也說明了影響因子高的期刊其論文質量也相對較高，受到學界關注度會更大一些，論文被引頻次自然也會具有一定優勢。

模型2是控制了期刊特征以后，作者特征對論文被引頻次的影響。與模型1相比，在加入作者特征自變量以后，期刊特征對論文被引頻次的影響有些削弱，但仍然顯著。在作者特征變量中，除了作者是否合作變量在10%的顯著性水平下與論文被引頻次之間存在正相關性以外，作者特征的其他兩個變量與論文被引頻次之間均不存在顯著相關性。在給定其他變量的前提下，作者之間合作發表的論文其論文平均被引頻次要比獨作發表的論文高出0.27%，這有可能是因為一方面合作的論文作者之間都有明確分工，而且彼此間會進行交流和探討，論文本身質量會相對高一些。此外，盡管作者機構與作者性別對論文被引頻次影響不顯著，但是從中也可以反映作者機構、作者性別與論文被引頻次之間的負相關性，即重點高校作者的論文被引頻次不一定高于非重點高校作者，男性作者的論文被引頻次不一定高于女性作者。

模型3是控制了期刊特征后，論文特征對論文被引頻次的影響。結果顯示出論文特征對期刊特征的影響有明顯削弱的趨勢，通過與模型2進行比較，論文特征比作者特征對論文被引頻次的影響作用更為顯著（R2分別為4.12%，30.05%）。在論文特征三個變量中，論文是否是定量研究、論文下載頻次均對論文被引頻次產生較強的正向影響（分別在5% 和1%水平下顯著）。具體而言，如果論文是定量研究的話，其論文平均被引頻次比非定量研究論文的被引頻次高28.8%，這主要是因為作為目前的主流研究范式，通常而言，定量研究論文格式和研究過程比較規范，并且都有理論基礎和文獻綜述研究，因此其被引頻次會相對高一些。而對于論文下載次數而言，在給定其他變量的條件下，論文下載次數越高的期刊，其論文平均被引頻次比下載次數越低的論文高出3.2%左右。此外，基金資助數量與論文被引頻次之間不存在顯著相關性，也就是說論文被引頻次并不取決于論文所掛基金數量。

模型4是加入所有變量之后的全回歸模型，結果與模型1、模型2和模型3相比，發生了較明顯的變化。首先，期刊特征變量中，期刊年發文量與論文被引頻次之間的負相關性有所增強，而期刊影響因子與論文被引頻次之間的正相關性有所減弱，這主要是由于添加作者特征與論文特征變量后導致期刊特征變量的顯著性發生了明顯變化。其次，在作者特征變量中，第一作者所在機構、性別與論文被引頻次之間仍然不存在顯著相關性，作者是否合作在10%的顯著性水平下與論文被引頻次之間存在正相關性，并且較之模型2而言，相關性有所增強，至此假設1得到了部分支持，即僅有論文是否合作與論文被引頻次之間存在顯著正相關的假設得到了驗證，論文越偏向于合作研究，其被引頻次也就越高。再次，在論文特征變量中，除了基金資助數量影響作用不顯著以外，論文是否定量研究、論文下載次數均與論文被引頻次之間呈現顯著正相關關系，并且在5%和1%的顯著性水平下得到驗證，至此假設2得到了部分支持，即論文越偏向定量研究，論文被下載的次數越多，則論文被引頻次就越高。總的來說，論文特征比作者特征對論文被引頻次的影響作用更顯著，這表明對作者而言，要想提高論文被引頻次，應該從論文特征出發，努力提高論文質量，保證論文有充分的數據支撐，與此同時可以考慮與高水平機構、學者等進行合作，以此來提高論文的學術影響力和引用頻次。

5　結　語

本研究的主要結論包括：首先，5本高被引核心期刊按出版期數進行分類匯總的論文均篇被引頻次分布特征表明，盡管刊載的論文被引頻次對時間具有較強的依賴性，但與此同時，論文被引頻次與論文刊載時間之間也存在著非線性相關性。其次，描述性統計分析的結果反映出當前論文被引頻次整體程度不高，第一作者大多來自國內重點院校，男性作者居多，合作論文數量占主導地位，并且定量研究論文數量明顯多于定性研究論文，均篇論文受到1.8個左右基金項目資助，論文下載頻次之間差距甚大。再次，泊松回歸結果表明作者是否合作、論文是否定量研究、論文下載頻次、期刊影響因子與論文被引頻次之間顯著正相關，而期刊年發文量與論文被引頻次之間顯著負相關，研究假設1和假設2得到了部分支持。與此同時，泊松回歸結果也表明論文特征比作者特征對論文被引頻次的影響作用更顯著。

目前，廣佛線現已開通魁奇路至西朗段，而西朗至燕崗段年底也將開通運營，進一步促進廣佛兩城的溝通交流。面對廣佛線連接兩城的特殊性，要切實做好地鐵客運服務工作，提升民眾滿意度，就必須加深完善導向標識系統，為客運服務工作的開展打下堅實的基礎。

本研究的啟示在于：首先，論文特征等因素比作者特征等因素對論文被引頻次而言更重要，所以要想提高論文的影響力應該首先從論文質量內容、數據等入手，同時可以考慮和一些機構及學者進行合作產出高質量論文。其次，并非論文所在的基金項目數越多越好，基金項目數量對論文被引頻次影響不顯著，更進一步地，第一作者性別與所在機構對論文被引頻次的影響也不顯著，這也就說明即使第一作者的機構不是著名高校和科研院所，但在論文質量較高的情況下，學術關注度也會得到增加，而且在性別上也不存在差異。再次，期刊編輯部應該嚴把論文質量關，控制每期刊載的論文數量，在提升期刊論文質量的同時，提高論文的被引頻次，逐漸擴大期刊的學界影響力。本研究的缺陷和不足主要表現在所選取的研究期刊較少，研究結論可能缺乏較廣泛的普適性，另外，對于影響因素的總結目前僅局限于作者特征和論文特征兩個層面，今后有必要選取更大樣本，從多學科比較的視角，系統梳理和驗證論文被引頻次的影響因素。

注釋

［1］許靜.關于科技管理期刊內容趨同的思考［J］.編輯學報，2014（4）：347-349

［2］GrossP.L.K.，GrossE.M..CollegeLibrariesandChemicalEducation［J］.Science，1927（66）：385-389.

［3］武夷山.文獻引用的可控與不可控［J］.科技導報，2008（4）：99

［4］鮑玉芳，馬建霞.科學論文被引頻次預測的現狀分析與研究［J］.情報雜志，2015（5）：66-71

［5］VieiraE.S.，GomesJ.A.N.F..CitationstoScientificArticles：ItsDistributionandDependenceontheArticle Features［J］.JournalofInformetrics，2010（1）：1-13

［6］WangM.，YuG.，AnS.，etal.DiscoveryofFactorsInfluencingCitationImpactBasedonASoftFuzzyRoughSet Model［J］.Scientometrics，2012（3）：635-644

［8］JoyceC.W.，KellyJ.C.，SugrueC..ABibliometricAnalysisofthe100MostInfluentialPapersInBurns［J］.Burns，2014 （1）：30

［9］孫書軍，朱全娥.內容質量決定論文的被引頻次［J］.編輯學報，2010（2）：141-142

［10］GazniA.，DidegahF..InvestigatingDifferentTypesofResearchCollaborationandCitationImpact：ACaseStudyofHarvardUniversity’sPublications［J］.Scientometrics，2011（2）：251-265

［11］蘇芳荔.科研合作對期刊論文被引頻次的影響［J］.圖書情報工作，2011（10）：144-148

［12］簡琳，何靜，周劍.論文被引的文本因素分析：多學科視角［J］.圖書情報工作，2011（20）：32-35

［13］張小強.期刊下載頻次與被引頻次及影響因子相關性：以中國知網CSCD與CHSSCD刊物為樣本的計量分析［J］.情報理論與實踐，2011，（8）：36-40

［14］丁佐奇，鄭曉南，吳曉明.科技論文被引頻次與下載頻次的相關性分析［J］.中國科技期刊研究，2010（4）：467-470

［15］牛昱昕，宗乾進，袁勤儉.開放存取論文下載與引用情況計量研究［J］.中國圖書館學報，2012（4）：119-127

［16］KulkarniA.V.，BusseJ.W.，ShamsI..CharacteristicsAssociatedWithCitationRateoftheMedicalLiterature［J］. PlosOne，2007（5）：E403

［17］WestR.，MellwaineA..WhatDoCitationCountsCountforIntheFieldofAddiction？AnEmpiricalEvaluationof CitationCountsandTheirLinkWithPeerRatingsofQuality［J］.Addiction，2002（5）：501-504

［18］BhandariM.，BusseJ.，DevereauxP.J.，etal.FactorsAssociatedWithCitationRatesIntheOrthopedic Literature［J］.CanadianJournalofSurgery，2007（2）：119

［19］郭志剛，巫錫煒.泊松回歸在生育率研究中的應用［J］.中國人口科學，2006（4）：2-15

ThelnfluencingFactorsoftheS&TManagementCoreJournalsCitedFrequency

MengFanrongZhengYeYangRuoyu
（SchoolofPublicPolicyandAdministration，Xi’anJiaotongUniversity，Xi’an，710049）

BasedonthePriceLawforpaperpublication，thisstudyexaminesthefactorsthatinfluence thecitedfrequencyofpapersbytakingthe1141literaturespublishedinfivehighlycitedcorejournalsas thesampleswhichareStudiesinScienceofScience，ScienceResearchManagement，ScienceofScience andManagementofS.&T.，ForumonScienceandTechnologyinChinaandR&DManagement.Theresult shows：（1）thewholedegreeofthecitedfrequencyofpapersisnothigh，thecitedfrequencyofpapersstrongly dependsonthetimeofpublication，andinthemeanwhilethereisanon-linearrelationshipbetweenthem；（2）thereissignificantpositivecorrelationbetweenwhethertheauthorscooperate，whetherthereisquantitative studiesinthesepapers，thenumberoftimesthatthepapersaredownloaded，journalimpactfactorsand thecitedfrequencyofpapers.However，thereisobviousnegativecorrelationbetweentheannualquantity ofpublishedarticlesofthejournal，andthereisnosignificantcorrelationbetweentheinstitutionwherethe firstauthorisfrom，hisgender，thenumberofpapersthatarefunded，journalorganizer，etc.andthecited frequencyofpapers.Themainfindingofthisstudyisthatpaperfeaturesdecidethecitedfrequencyofpapers，andrelativeinspirationisdrawn.Italsoproposestheshortcomingsinthisstudyandthefuturedirections. ［Keywords］ManagementofscienceandtechnologyCorejournalsCitedfrequencyInfluencingfactors

G237

A

1009-5853 (2016) 02-0057-07

本文系教育部哲學社會科學研究重大課題攻關項目“創新驅動發展戰略與科技創新支撐研究（13JZD015）；陜西省軟科學重點項目“實施創新驅動發展戰略，促進我省創新資源有效配置和綜合集成”（2013KRZ02）的階段性成果。

孟凡蓉，西安交通大學公共政策與管理學院副教授；鄭燁（通訊作者），西安交通大學公共政策與管理學院2011級博士生；楊若愚，西安交通大學公共政策與管理學院2013級碩士生。

2015-11-09）