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            刊物數量對策略性自引的影響探究 ——基于錦標賽理論的視角

             摘 要

            影響因子已成為評價期刊和學者學術成就的重要指標,期刊和學者使用策略性自引提升學術影響也是較為常見的行為,但現有文獻較少研究刊物影響因子排名和策略性自引之間的關系,因此筆者嘗試對此展開研究。具體地,本研究以刊物排名下降為自變量,以自引率為因變量,并基于錦標賽理論提出刊物排名下降導致自引率上升這一總體假設。在此基礎上,我們引入學科競爭激烈程度作為調節變量,提出第二個假設,即學科競爭激烈程度越高,排名下降的刊物自引傾向更明顯。固定效應分析結果表明,影響因子排名下降與自引率存在顯著負相關關系,假設一不成立,但學科競爭越激烈,影響因子排名下降引起的自引率下降幅度越小,即假設二成立。

             關鍵詞:影響因子排名;策略性自引;自引率;刊物數量;錦標賽模型

             一、緒論

              一、研究背景及意義

              1.研究背景

            期刊影響因子(Impact Factor, IF)作為評價刊物學術水平和學術影響力的重要指標,受到全球學術界的追捧,但近年來它的應用范圍越來越廣,其指數的高低不僅已經成為科研機構和高等院??己说牧炕瘶藴?,對學者等級評定、晉升和研究生畢業起決定性作用,而且與利益捆綁的關系程度也日益緊密,出版商業績和作者投稿的報酬都與其息息相關。這一進步在肯定了高影響因子作用的同時也帶來了一系列問題,比如在實踐中就出現了人為策略化操縱提高影響因子的行為。曾被學術界詬病的IJNSNS案例便是此行為的典型代表?!秶H非線性科學與數值計算雜志》(International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation, IJNSNS)在ERA期刊排名中位居第3等級(排名范圍為75~150),但2006到2009年其影響因子排名一反常態超越第一等級和第二等級期刊,甚至超過頂尖的應用數學類旗艦期刊Communications on Pure and Applied Mathematics ( CPAM) 和SIAM Review ( SIREV),居列影響因子排名表第一[],這一現象引起國際學術界的關注。經深入調查后發現該刊影響因子排名大量上升是由人為操縱引起的,至此人為操縱提高影響因子廣泛地被學術界關注。但在關注的同時卻并沒有提出有效抑制人為操縱的建議,反而助長了這一行為——更多機構和學者為追逐高影響因子帶來的利益而采用人為操縱手段提高影響因子。另一方面,它的指標計算本身也存在漏洞,簡單的計算方法也使操縱成為可能(影響因子=期刊前兩年收錄文獻在當年被引用的頻次/期刊前兩年的總文獻量),此計算公式反映出某年文章被引情況僅包含前兩年的時間跨度,而且分子和分母的計算都可以輕易通過操縱來改變,但此操縱行為卻難以被發現。這兩方面原因的存在使得人為隱形操縱影響因子被廣泛使用,并引起了學術界的擔憂,他們擔心此行為會產生不真實的評價結果,會影響刊物影響因子指標本身的客觀性和有效性[],也對影響因子是否會偏離原來設定的軌道,是否能真實反映科學面貌,提出深深地憂慮和懷疑[]。

            自引和他引同為學術交流的普遍方式,在表現科學研究的繼承性與連貫性和呈現學術脈絡與發展軌跡方面的效果一致,在方便讀者檢閱和查找上的功能一樣[]。但相較于他引,自引卻受到了更多人的質疑:人們認為它的動機更具有目的性,過程更容易受到人為控制,最終結果的真實性也值得考察。當然這一質疑在一定程度上是恰當的,就IJNSNS事件來說,引用IJNSNS刊物最多的是本刊內的某一期刊,并且本刊的主編和編委也進行了大量引用[3],這表明策略性自引確實可以提高期刊影響因子??墒请S著策略性自引的普遍出現,學者們開始轉變對自引和影響因子關系的看法,他們開始思考自引和影響因子的關系是否一定是正向的,并展開了大量研究。研究結果顯示自引與影響因子的關系有三種:正向影響、負向影響和不顯著的影響,并且此影響在不同的學科和刊物中是不完全相同的,這也說明學科和刊物數量對自引和影響因子的關系是有影響的。

            既然自引與影響因子不是絕對正向關系,自引對影響因子的影響也不是完全負面的,那么忽略自引的優點,對其一昧進行指責就有失偏頗。因此學者們認為學術中存在自引是正常的、無可指責的,只有超過一定的臨界點成為“過度自引”之后才不被認同?,F在已有多個引文數據庫和期刊評價機構給出了“過度自引”指標,并對“過度自引”行為采取了抑制和警示措施,以期可以保持合理自引。例如,JCR在計算過程中將期刊過度自引的標準定為20%,在20%以下的自引率被稱為合理自引,大幅度超過20%就會暫停公布該刊指標,以此進行警告。

            總而言之,已有研究已經覺察到過度追求影響因子評價指標會帶來不利影響并分析了策略性自引在此影響中的作用;已經研究了自引與影響因子的關系,并注意到學科和刊物在其關系中扮演著角色;已經對“過度自引”進行了界定,并提出了抑制措施;但僅存在較少的學者對“過度自引”產生的原因進行系統分析,本文將從策略性自引入手,說明“過度自引”出現的原因,并運用錦標賽模型對此進行解釋,以期可以為現有研究提供補充。

            2.研究意義

            影響因子自身雖存在諸多弊端,但它仍被普遍運用于期刊的評價之中?;仡櫄v史,發現當SCI (Science Citation Index)和影響因子被引入后就受到了科研機構和各高校的高度關注甚至崇拜,無論是在科研機構排名、基金申請、學術影響力高低的評價還是在高校頒發研究生學位、老師職稱晉升、學術成果獎勵中都可以看到影響因子身影[]。期刊普遍追求高影響因子很正常,因為高影響因子的刊物具有高顯示度和高有用性,這樣該刊才能吸引更多的作者投稿,而當稿源變多時,期刊可選擇性的發表來稿中更有質量的論文[],從而提高自身的影響力和地位。同樣科研人員追求SCI和高影響因子的期刊也很常見,他們以在高影響因子期刊發表文章為目標,以學術成果被SCI發表為榮[],這會使他們獲得無形的和有形的收益。

            高影響因子帶來有形或無形的收益,刺激期刊通過自引來提高影響因子?,F有自引包括作者自引、期刊自引、學科自引、機構自引、國家自引和語種自引[3]。其中,期刊自引更可能被操縱,所以本文中的策略性自引特指期刊自引。由于學術充分自由,期刊中自引與被引廣泛存在,當某期刊的引用量較少而他引貢獻不足時,使用策略性自引不失為很快提高本刊影響力的方法,但這也在無形中降低了正常引用的期刊的影響力。這與企業管理中的錦標賽模型中有相似之處。

            錦標賽模型中企業設置相對績效排名和階梯式的報酬結構,對表現最好的員工給予最優厚的薪酬和快速晉升的途徑,以此促使員工努力工作。而大多數員工也確如企業所愿,在績效排名沒有確定的條件下,會因薪酬和晉升的刺激而持續努力工作以此來提升自己的成績排名。但是,由于獎勵和職位有限,員工間存在激烈的競爭關系,這時部分員工會放棄自我努力而使用不道德的操作進行蓄意破壞,即對別人的工作成果進行破壞,通過此方法相對的提升自己的排名[]。同樣這一模型可以運用到《期刊引用報告》(Journal Citation Reports,JCR)中。因為JCR按照各學科影響因子排名劃分了四個區域(Q1,Q2,Q3,Q4),即可看為刊物競爭平臺,每個刊物都想被收錄在好的區域,因此當其正常引用優勢不足時將可能會采用策略性自引方式提高影響因子,從而達到刊物排名上升的目的;或者當刊物排名下降時就有可能采取不道德方式提高自引率,從而提高下一年的影響因子排名。

            由于期刊就像錦標賽的參賽者一樣,可能會采用策略性自引的破壞方式提高自己的影響因子,從而提高排名,但這種排名具有不真實的反映。因此本文通過實證分析,研究排名下降時期刊是否會采用策略性自引的手段提高影響因子,并觀察在調節變量的影響下這一反應的表現,用錦標賽模型進行解釋。

            進行這一研究有兩個方面意義:

            (1)現實意義:為期刊評價機構提供檢查途徑。自引在學術研究中顯著存在,只有研究清楚何種情況下期刊會使用策略性自引,才能更好的采取防范和抑制措施。因此本文假設當期刊排名下降時該刊會通過自引來提高下一年的排名,如果此假設成立,那么進行下年期刊的排名時數據庫就得格外注意該刊自引率的變化;同時也作出刊物數量越多排名下降時自引提高越明顯的假設,如果這一假設也成立,那么期刊評價機構就需重點關注大型期刊,防止其策略性自引行為的發生。

            (2)理論意義:策略性自引會破壞學術研究的真實性和客觀性,但現有的研究都是浮于現象,沒有一定的理論支撐,也沒有真正解釋策略性自引行為的本質。因此作者引入成熟的錦標賽模型,希望通過此模型對學術界普遍存在的策略性自引行為進行解釋,并借鑒錦標賽模型對破壞性行為遏制的原理來提出抑制策略性自引行為的建議,以期完善研究,填補現有研究空白。

            (二)研究思路與方法

              1.研究思路

            通過對中文數據庫知網、萬方、維普和外文數據庫web of science檢索后發現現有文獻對影響因子和自引的研究較多,但主要是對兩者分別進行研究,如關于影響因子的作用及優缺點、自引的作用和過度自引的界定等,也有學者關注到自引與影響因子的關系??墒菍W者們對期刊數量的研究較少,把期刊數量、自引率和影響因子這三者結合起來,研究它們之間內在聯系的更少。因此本文以此空白為突破口,對它們三者的關系進行研究,并把研究結果并與錦標賽模型結合起來,用錦標賽理論構建解釋框架,并提出抑制策略性自引的建議。

            本文研究內容上共包含四個章節:

            第一章是緒論,主要闡述了研究的背景知識和研究意義,研究思路與用到的方法,研究的創新所在和存在的不足。

            第二章是文獻綜述,包括以下幾方面:(1)界定本文所涉主要概念;(2)梳理學術界對自引率的研究,主要從自引率的普遍使用、自引率和影響影子的關系、刊物數量對自引率的影響三方面進行;(3)梳理目前學術界存在的策略性自引;(4)簡介錦標賽模型并說明錦標賽模型與本文的聯系和應用。

            第三章為數據和論證,主要從三方面進行:(1)前期的數據收集和整理;(2)數據處理與檢驗;(3)進行實證分析并撰寫研究結果。

            最后一章是對論文進行總結,包括對本文的研究結果進行分析以及結合錦標賽模型提出限制策略性自引的建議,對未來研究進行展望。

              2.研究方法

            在研究前期作者使用Web of Science(WOS)網站發布的期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)從社會科學引文索引(SSCI)和科學引文索引(SCI)中收集43個學科共993本刊物的數據,數據指標包括影響因子、分區排名、排除自引之后的影響因子、刊物數量,時間跨度為1997-2018年,并計算出相對應的自引率,然后對已得數據進行分析。運用到的研究方法主要包括:

            (1)定量分析法。由于數據存在時間序列和截面兩個維度,所以本文先運用Excel軟件對數據進行整理,然后使用數據分析統計工具STATA進行面板數據回歸分析。在確定自變量與因變量的前提下,使用固定效應模型對假設一進行分析,得出結論;然后引入控制變量,運用固定效應模型來分析自變量與因變量在控制變量作用下的結果,得出與假設二相關的結論。

            (2)文獻調查法。搜集來自中國知網、萬方、維普及海外的web of science等數據庫中的相關研究,在閱讀的基礎上明確各研究指標的內涵,較為全面地把握現有研究架構及研究的方向趨勢,為本文的研究提供理論支撐。

            (三)研究創新與不足

              1.研究創新

            現有文獻不是對影響因子、自引分別進行研究就是對兩者之間的關系進行分析,對期刊數量的研究不多,三者結合起來的研究更是屈指可數。而且僅有對影響因子與自引的研究也是基于自引率上升/下降后影響因子的變化進行的,沒有關注到當影響因子下降時自引的反應。最主要的是沒有把普遍存在的現象與理論有效結合起來。因此本文將在分析影響因子排名對自引率貢獻的基礎上觀察刊物數量不同引起的變化,并用錦標賽模型對貢獻和引起的變化進行解釋。

              2.研究不足

            本文中調節變量為刊物數量,但在研究影響因子排名與自引率間的關系時,還有其他學術計量指標具有調節作用,例如研究期刊質量和聲譽的SCImago Journal Rank(SJR)指標,該指標不僅考量了刊物引文的絕對數量,也對刊物引文的質量進行了相應的評估,對研究自引率有更大的意義。但由于該指標與影響因子排名隸屬不同的數據庫,在數據收集中存在困難,所以本文遺憾為能將此指標作為調節變量進行研究。

            另外,現有研究雖已關注到策略性自引的使用,但并沒有學者和機構提出具體測量策略性自引指標的方法,而本文雖對自引率進行研究,卻沒有有效區分該自引率是由策略性自引或由正常自引貢獻的,沒能得出策略性自引在自引中的占比,希望在此后的研究中可以進行補充。

             二、文獻綜述

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            (1)期刊影響因子(Impact Factor,IF)

            1963年加菲德爾正式提出的兩年期刊影響因子是評價刊物質量的重要指標,該指標被后人用作“期刊引證報告”(JCR)中各期刊名次排列的重要依據。它的計算方法是:影響因子=期刊前兩年收錄文獻在當年被引用的頻次/期刊前兩年的總文獻量[6]。

            (2)自引率(Self-citation rate,SCR)

            自引率作為評價期刊成熟性、穩定性、連續性的重要指標,也可以被用來衡量某刊在同類期刊中的地位、作用和重要程度[]。

            自引率是在自引量的基礎上通過計算得到的,自引量是指某期刊文獻引用本刊文獻的次數。自引率的計算公式為:自引率=某期刊的文獻自引量/該刊文獻的引用總量×100%。由于JCR并沒有直接提供自引率指標的數據,因此本文的自引率為使用Excel軟件對從JCR中收集的影響因子、排除自引的影響因子進行間接計算得到的,即自引率=(影響因子-排除自引的影響因子)/影響因子。在影響因子一定的情況下,自引率和他引率可以相互印證,這使人為操作可以被輕易發現。

            (3)策略性自引

            對于策略性自引,作者進行如下界定:它是一種人為地隱性使用非正常手段提升自引率的行為,是期刊為追求高影響因子而采取的策略性手段。

            作者認為策略性自引包括三種方式:(1)期刊要求投稿作者大量引用本刊曾發表的,尤其是兩年內發表的論文,以此來提高自身的影響因子;(2)有的期刊編輯越俎代疤,直接給所投該刊的論文添加本刊近幾年發表的文獻,更有甚者該刊編輯添加的引用并沒有參考所引用的文獻[];(3)期刊采用有償引用的方法來增加引用量,即期刊使用向作者發放獎金的方式促使他們引用本刊論文[]。

            策略性自引的使用雖然對本刊期刊影響因子指標有貢獻,但卻使影響因子排名不客觀、不真實,反映了學術不端的行為,應該被識別并抑制。

            (二)對自引率的研究

              1.對自引的客觀認識

            期刊影響因子被廣泛應用使得人們使用策略性自引提高影響因子排名成為常態,這不僅使影響因子失去了原有的客觀性和公正性,也引起了學術界的關注和質疑。但學術界對自引卻始終保持著清醒的認識,并沒有因為策略性自引的存在而改變對自引本身的看法:學者們普遍認為期刊和作者自引的存在是正常的,因為他們現在工作與以前的工作之間存在聯系,所以對以前發表的論文進行引用恰恰證明了研究的穩定性和延續性,不存在自引反而是不正常的[]。但同時學界也指出如果這種引用超過了一定的限度則表示不正常,尤其是使用不正當的隱秘的手段提高自引率,導致影響因子指標虛高,違反期刊評價秩序的做法是值得批判的。

            2.期刊影響因子與自引的關系

            (1)自引對影響因子的正向影響

            郭建順等人對2007年我國科技期刊影響因子排名前20位的期刊自引予以剔除,在剔除自引后重新計算影響因子并得到一個新排名,他們把新得排名與原有排名進行對比,發現自引率越高的期刊影響因子下降和排名下滑幅度越明顯,相反自引率越低的期刊,排名下滑不明顯,有的排名甚至明顯上升[10]。這表明相對來說自引在高影響因子期刊中占比大,對影響因子排名高的期刊貢獻大,自引率也普遍較高。這一研究與溫芳芳的研究相同。溫芳芳對2009—2018年間JCR收錄的管理學期刊自引率和影響因子按等級劃分進行研究,即按照影響因子排名由高到低分為Q1、Q2、Q3、Q4共4個區,研究結果顯示這4個區的自引率平均值也依次降低,說明影響因子越高自引越頻繁;而剔除自引后結果顯示自引對Q1區期刊的影響最小,對Q4區影響最大,但并不是按照分區的等級降序排列;并且她得出影響因子與自引率之間存在著雙向影響,自引一方面對影響因子有重大貢獻作用,一方面在很大程度上受影響因子的制約的結果[]。為了更清晰地反映自引率對影響影子的貢獻,李建輝[]等人把中華醫學會系列的70種期刊分為自引率較高、自引率中等以及自引率較低的期刊,對這三類期刊去除自引后分別進行研究,分析發現,自引率較高的期刊影響因子下降幅度較大,自引率對此類期刊排名有很大的影響;自引率中等的期刊影響因子的變化不是很大,自引率對這類期刊排名基本沒有影響;自引率較低的期刊同自引率中等的期刊相似, 排名受到的影響并不是很大,這表明自引對影響因子具有正向影響。

            上文作者都認為自引與影響因子間存在正向作用關系,這樣策略性自引的使用就可以被合理的解釋了——自引的高低能夠直接影響期刊影響因子水平的高低,在期刊正常自引發揮效力較低卻又沒有達到期刊期望的影響因子水平的時候會采取策略性自引。當年著名的IJNSNS案件也是這一作用導致的,調查發現該刊存在高影響因子是由該刊主編和論文被該刊收錄的作者主要貢獻的,而且在事件發生后對IJNSNS期刊后幾年的影響因子排名進行調查,發現后幾年該刊的影響因子指標有較大程度下降,這說明策略性自引確實在很大程度上提高了影響因子指標[]。IJNSNS案例雖是學術界著名的策略性自引的案例,但它即不是唯一一例也絕不是最后一例。馬崢特意從影響因子的計算入手,以2014年某刊影響因子為出發點,研究不同年份自引次數的特點。他發現2014年發表的文獻在本年的被引次數較少,他認為這是合理的,因為期刊的傳播需要一定的時間跨度,但2013年發表期刊的被引次數遠高于前幾年發表期刊的被引次數,通過對自引進行分析發現2013年的自引次數遠高于前幾年,由此可以得出高被引是由高自引引起的,是因為本刊編輯引導2014的發文作者大量自引2013年發表的論文,從而提高了影響因子[]。

            策略性自引與影響因子排名之間存在正向關系,即策略性自引的存在對影響因子的提高具有貢獻作用。此做法會使影響因子虛高,影響因子排名也失去了客觀性,要想繼續保持學術研究的真實性,反映學術的純潔與客觀,對策略性自引進行研究就成為重中之重。

            (2)對自引與影響因子正向關系的質疑

            雖然上述研究中的作者證實自引與影響因子之間的關系是正向的,策略性自引對影響因子有貢獻作用的看法也已經被廣泛接受,但是仍有部分學者對此關系心存疑慮并提出質疑,認為自引與影響因子的關系不能一概而論。他們經過研究,證明兩者之間還存在負向影響關系和無影響的關系,得出操縱自引并不能有效提高影響因子的結論。

            金鐵成以1997—2016年SCI收錄的期刊為對象進行研究,分別對影響因子和自引率以及影響因子和兩年自引率的關系進行分析,研究得出高影響因子期刊的影響因子與自引率和兩年自引率之間都存在顯著負相關的關系,這意味著高影響因子的刊物反而有著較低自引率和兩年自引率[]。M.Mimouni對兒科期刊進行研究,證實影響因子指標與自引率指標之間存在顯著負相關關系,他認為通過操縱自引提高影響因子的說法并不恰當,缺乏有效的證據[]。

            我國學者劉雪立等人對10種國際權威科技期刊進行研究,結果發現此10種期刊影響因子構成中自引率較低,自引對影響因子排名的貢獻很小,因此他們指出通過人為操作增加自引固然可以提高影響因子,但是這種增加幅度非常小,對期刊的實際影響力貢獻十分有限[]。同時也有部分外國學者認為自引率對影響因子無顯著影響。M.H.Huang等人對環境工程學科的期刊進行研究,他們把自引剔除前后的影響因子進行對比,并沒有發現影響因子有明顯波動,因此指出自引和影響因子之間不存在相關性[],不能說明策略性自引會提高影響因子。

            雖然理論上自引會對影響因子產生正向影響,但就目前的研究結果來看自引與影響因子的關系并沒有統一的結論。所以作者希望經過大量數據分析來觀察兩者間的關系,以期對上述結果進行驗證和補充。同時從溫芳芳的研究中作者也得以啟迪:既然自引率與影響因子之間存在相互影響關系,那么當影響因子排名下降時自引率具有的怎樣表現也值得研究,這也是本文研究的出發點。

             3.刊物數量對自引率的影響

            按理來說期刊刊物越多,甚至形成一定數量優勢的時候,就有可能被該領域的學者引用,從而自引率就越高。但是通過研讀文獻,作者發現自引率與刊物數量并不存在簡單的直線關系,它與學科性質有關。郭建順[10]等對我國科技期刊自引率研究時發現:天文學學科刊物數量少,自引就嚴重,它的平均自引率為0.38;而數學學科刊物數量較多,自引就少,它的平均自引率為0.13, 這完全可以驗證作者關于學科性質對刊物數量和自引率影響的發現。而與此同時劉昌來對此現象進行解釋,他指出天文學學科僅包含5本期刊, 且5本期刊均涉及天文和天文研究技術專業性較強的內容, 這導致其他學科期刊難以引用此學科的內容,所以他引率低;而本學科要獲得發展,在別的期刊可引用文獻量少的情況下只能引用本刊刊物,加之本刊收錄文獻少,作者引用時可選擇的文章數量少,這也迫使作者不得不進行自引,導致自引率升高[]。為了分析在同一學科內刊物數量與自引率的關系,李敬文等人對2011—2016年萬方醫學網收錄的中文期刊結核病領域進行研究,他們發現這幾年萬方醫學網收錄的該領域中文期刊刊物總體數量較穩定,變化并不大,但《中國防癆雜志》的收錄數量卻逐年增加,占比也逐年上升,導致它的自引率也逐漸升高[]。無獨有偶,劉筱敏也從研究的統計數據中得出:當文獻數量明顯增加時,期刊的自引率也相應比較高,他對此現象給出了兩種解釋,一種是核心期刊具有聚集作用,包含了該學科領域的高質量論文,從而導致了自引率的提升,另一種是由于過度自引引起的[],而過度性自引本身就存在策略性自引的蹤跡。并且對于劉筱敏作出的第一種解釋,作者認為其仍存在策略性自引的可能性,因為當使用不正當的手段進行自引時,才會導致某期刊的刊物影響因子在短時期內上升,從而吸引更多的文章投稿,形成“馬太效應”。

            雖然劉昌來在對自引率和刊物的研究中發現當期刊刊物數量過少時自引率會提高的結果,但是由于此類刊物在實際中存在很少,對普遍刊物研究沒有指導意義,所以本文出于這一考慮,在收集數據的時候剔除掉了數量少于20本的刊物。而且從李敬文和劉筱敏的研究中可以發現刊物數量對自引率起正向影響作用,這給策略性自引提供了實現的途徑,也給本文調控變量的引入提供了思路和現實研究基礎。

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            既然學術界存在通過策略性自引來提高自引率從而達到影響因子指標虛高的事實,那么如何判斷該手段的使用就成為重中之重,否則任其發展只會對學術研究百害而無一利。雖然策略性自引的手段具有隱蔽性,但一些判斷方法仍被學者們探索出來,通過梳理文獻,作者共總結出4種判斷策略性自引的方法:

            通過研究學科和刊物的信息,設定恰當的過度引用指標,當自引率超過此指標時便認為是不正常自引,會被警告,比如美國的科技信息研究所(ISI)在《期刊自引分析報告》中把自引率大于20%的期刊視為“高自引期刊”[];國內科技期刊根據本刊的特點,規定自引率超過0.31便意味著過度自引。存在過度自引的期刊本身就在很大程度上存在策略性自引,要進行深入調查。期刊對按要求進行自引的作者會發放有償性獎勵,針對此類策略性自引,王凌峰等人建議運用互聯網渠道,采用互聯網搜索的方式進行追蹤,因為如果期刊采用獎勵策略,那么它就需要將承諾的獎勵送至投稿者手中,但出于成本等因素的限制,高校論壇和學科論壇等成為他們的首選途徑,這就給期刊評價機構提供了追蹤路徑和查找通道[10]。(3)期刊發生策略性自引行為時會致使該年的影響因子偏高,期刊評價機構觀察某年影響因子,通過把兩年內該刊刊物的自引次數和前幾年的自引次數進行比較,分析變化結果來判斷是否存在策略性自引。

            (4)評價機構對期刊他引次數和他引影響因子的數據進行公布,對比自引對影響因子的貢獻,并對自引的異常影響進行監視[]。

            (四)錦標賽模型

              1.錦標賽模型介紹

            錦標賽模型是羅森(Rosen)在1981年提出,此模型最早被用于分析公司管理中的激勵機制,后來被研究官員晉升的學者引用,周黎安[]在研究中國GDP增長中官員的行為時就提出“晉升錦標賽”模式,通俗來講該模式是上級政府通過設定標準和優勝者得以晉升的激勵,對多個下級政府部門的行政長官設計的一種晉升競賽;但是該模式也會產生相應的扭曲性后果, 地方政府官員間的“非合作”和過度進行競賽的行為導致中國政府職能的轉型和經濟增長方式的轉型變得困難重重。同時現實中很多領域都可以被解釋。它是把參賽者的相對成績排名位置與獎勵和晉升聯系起來,使用排名越高獎勵越豐厚的規則,這種做法雖然可以刺激參與者努力工作,但只注重相對成績的做法決定這一機制存在漏洞。因為當參與者想要獲得獎勵時他可以通過提高排名的方式得到,但由于排名是根據相對績效得出的,所以參與者有兩種選擇,一種是直接通過努力工作提高絕對成績得到,另一種是用間接投機取巧的手段來獲得,而且這兩種選擇都不會受到制約,這就給部分參與者可乘之機。即在接下來的工作中參賽者會根據他的相對成績排名來作出反應,要么激勵他們在以后的工作中付出更大的努力來獲取獎勵,要么會刺激他們引入不道德的行為來使自己獲得獎勵,比如通過花錢、故意隱瞞消息、惡意中傷的方式去破壞他人工作或者人為的提高自己的成績來使自己排名相對提升。

            參賽者實施破壞性行為的基礎是獎勵的設置。在以相對成績排名作為獎勵獲得條件的薪酬機制中,排名最前的參賽者會獲得最豐厚的獎勵,當參賽者被豐厚的獎勵吸引時,他們可能會選擇蓄意破壞的方式來阻礙其他參賽者的工作,并且隨著參賽者之間成績差距的擴大,他們可能越會增加破壞他人工作的頻率,當沒有規則限制時這種破壞方式更常見。這與Charness等的看法一樣,他們認為,當向競爭者們充足地提供實施破壞行為需要的條件時,雖然他們的絕對成績處在排名較低位置,不具有相互競爭優勢,但他們會容易地采用破壞性的行為來使績效和排名提高,從而達到自己的期望位置[],而當實施破壞性行為需要的條件不存在時這種情況就不容易發生。同時,競爭者們不是惟獎勵馬首是瞻,他們也會有其他方面的考慮。Hartmann等認為,競爭者們內心存在衡量不道德行為、獎勵、道德行為的標準,當個人采用不道德方式獲得獎勵的行為與內心樹立的道德標準矛盾時,他們可能會降低不道德行為發生的頻率[]。

             2.錦標賽模型的應用

            在學術期刊的評價中,也存著在上述的錦標賽現象,根據Marco Seeber對自引行為的研究表示,學術獎勵與影響因子指標間的聯系越密切,研究和發表策略就越有可能交織在一起,如果度量標準設計不當,那么不僅不會加強良性行為,反而會刺激不端的行為產生[]。黃寶婷和董志強[]對論文獎金設置進行研究,指出獎金差對生產性努力和破壞性行為都有影響,獎金差越大,生產性和破壞性努力也越大,而且對高能力者的激勵作用更大。在實際中刊物影響因子排名并不是由各自絕對影響因子決定,也受到其他期刊影響因子影響,只有在整體排名中取得高排名,才容易吸納更多優秀的投稿,受到學界更多的關注,吸引出版商更多的投資,這也就是錦標賽中的反饋。在這種競爭機制下,新一年JCR排名尚未公布的時候,期刊編輯部就會為了高排名所帶來的反饋而努力,比如通過各種非道德手段來操控影響因子,從而增加自己的影響力,破壞客觀的影響力,并使其他刊物排名下降。這一體制也存在著另一種可能,就是在期刊影響因子排名的波動之下,期刊通過冒險的方式采取非道德手段人為提升自引率進而改善自己在下一年度JCR排名中的相對位置。

              三、研究設計

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              1.選擇樣本

            (1)抽取學科。為保證數據具有代表性,本文從SSCI和SCI收錄覆蓋的237個學科中選取刊物數量大于20本的212個學科作為總樣本,在這212個學科中使用樣本與規模成比例抽樣法(Probability Proportionate to Size Sampling,PPS)抽取50個學科,但由于在抽取學科過程中某幾個學科被抽中兩次,為保證嚴謹性,最后對重復抽取的學科只保留一次抽取,得到43個學科。收集43個保留學科刊物信息、匯總成學科刊物清單,并對不同學科之間存在交叉刊物的情況進行查重、剔除,以確??锴鍐沃忻勘究锍霈F頻次均為1,并建立學科清單。

            (2)抽取刊物。在建立好的學科清單中設定各學科均抽取20本刊物,運用spss進行隨機抽樣,共得到860本刊物。又因綜合考慮學科刊物數量的占比問題,再次從所含刊物數量較多的學科中共補充抽取315本刊物,查重后剔除22本,最后共保留993本刊物。

            (3)收集數據。運用JCR收集各個指標的數據,包括刊物發文數量、影響因子、排除自引之后的影響因子、影響因子排名,時間窗口統一為1997-2018年。同時為方便后續工作進行面板數據分析,將缺失值的統一替代為999999。

            (4)檢查數據。為確保數據的準確無誤,我們在整體數據收集結束后對數據進行檢查。但由于數據量大,放棄普查方法,多次使用按比例抽樣的方法進行抽查,并追溯數據來源,對錯漏之處進行校正。最后建立數據庫,為本研究提供數據依據。

            2.確定變量

            自變量為1997-2018年的期刊影響因子排名。期刊影響因子排名是對各期刊影響因子按指標大小排序而得,指標越大排名越高,影響力越大。

            因變量為各期刊1997-2018年的自引率。

            調節變量是各期刊1997-2018年的刊物數量,刊物數量受學科專業程度影響,因此本文剔除了專業性較強的刊物數量少于20本的學科,保證了研究的普遍性。

            (二)數據處理與檢驗

            在進行描述與檢驗前對數據進行初步處理。因為我們在收集過程中對缺失的數據使用999999代替,所以使用STATA軟件進行分析前先用命令剔除掉缺失數據,保證數據可用和分析得以進行。

            1.描述性統計

            在對時間窗口不一的刊物進行平衡面板處理之后,得到如下表的描述性統計數據。

            從該表可以看到,期刊排名的平均值和標準差都不大,表明絕大多數刊物都是小幅度波動,只有個別的刊物存在較大的波動極端值,作者推測可能是該刊當年??蛘弑黄诳u價機構警告后引起的;同理,刊物數量為0也是由該原因引起。而觀察自引率數據統計,發現最大值為1,經研究校正之后回溯,發現這些刊物在期刊引證報告中的他引因子為0,考慮到該數據不符合實際情況可能會導致誤差,故而剔除不予以采用。

            表2-1 數據的描述性統計

            自引率

            (Selfcitation rate)

            刊物數量

            (citable)

            排名變動

            (rank change)

            平均數0.161131.4031.006
            最大值1.004890.00143.00
            最小值0.000.00-183.00
            中位數0.12260.001.000
            標準差0.143236.79313.050
            觀測數138481384811481

             2.平穩性檢驗

            由于存在偽回歸的可能,所以進行面板數據回歸分析前先進行平穩性檢驗。面板數據是同時在時間和截面上獲取的二維數據,為更好地說明變量情況,作者綜合的使用了時間序列和截面數據進行單位根檢驗。在對數據進行了平衡面板處理之后使用4種方法進行平穩性檢驗,檢驗結果如下表所示。

            通過此表可以看出,自引率、排名變化、刊物數量在0.05 的顯著性水平下,至少有一種方法通過了單位根檢驗,可以判斷本文用于分析的數據是平穩的,進一步進行回歸分析是可行的。

            表2-2 數據的平穩性檢驗

            檢驗方法 自引率

            (self-citation rate)

            排名變化

            (rank)

            刊物數量

            (citable)

            LLC-13.89***-11.82-11.01
            ADF2113.64***1250.86***-0.79
            IPS-26.41***0.43011181.14***
            PP2513.95**07.03***925.33***

            注:(1)“***”、“**”、“*”分別表示0.01、0.05和0.1的水平下顯著;(2)原假設均含有單位根。

             3.相關性分析

            在進行總體相關性分析之前先進行數據處理。因為本文收集的數據是該年期刊引證報告公布的影響因子排名,但考慮到期刊引證報告對該指標的公布具有一年的滯后期(去年影響因子排名往往要到本年的六七月份才會被公布),因此對自變量即刊物排名做滯后一期的處理;同時由于刊物排名的變化是一個動態過程,所以對數據進行差分處理,即自變量為刊物滯后一期的排名與滯后兩期的排名之差,因變量是刊物當年的自引率,調節變量為刊物當年的數量。為更有針對性的研究排名下降時自引率的變化,本研究剔除掉排名上升和排名不變的刊物(即rankc<0和rankc=0),僅保留排名下降的刊物。

            對自引率、排名下降和刊物數量的總體相關性進行分析,結果如下表所示。

            從表2-3可以看出:自引率與排名變動之間的相關性系數為0.0367,在0.1的水平上顯著負相關,排名變動與刊物數量的相關性系數為0.1219,在0.05的水平上顯著負相關;這表明排名變動與自引率和刊物數量之間可以進行相關性分析。但是刊物數量與自引率之間不存在顯著性相關,因此作者考慮把刊物數量作為調節變量,來觀察對自引率和刊物排名的影響。

            表2-3 變量間的相關性分析

            自引率

            (Selfcitationrate)

            排名下降

            (rankc)

            刊物數量(citable)
            自引率1.0000
            (Selfcitation rate)
            排名下降-0.0367*1.0000
            (rankc)0.0049
            刊物數量-0.0106-0.1219***1.0000
            (citable)0.33490.0000

            注:*p< 0.1, **p< 0.05, ***p< 0.01

            (三)實證分析

            由于各指標數據可能存在異方差,所以為了保證回歸參數具有良好的統計意義,可對變量進行對數處理。但在取對數時有法則值得參考:明瑟模型是衡量教育收益的模型,其基本邏輯是假設個體多上一年學,則推遲一年工作,為彌補該年工資,市場均衡條件要求給與該個體更高的收入,因此需要對工資進行對數處理。由于刊物排名下降與明瑟模型中的工資性質相同,都存在滯后性,所以對其進行對數處理;同時根據伍德里奇關于取對數的經驗法則(與市場價值相關的可進行對數處理),對自引率進行處理,放棄對刊物數量進行對數處理。

            1.提出假設

            雖然在已有研究中大多數學者支持自引率與刊物排名正相關的結論,但仍有部分學者認為二者之間具有負相關和不相關的關系;而通過上文的總體相關性分析可以看出刊物下降與自引率之間存在顯著負相關,說明刊物下降時自引率也會下降,這初步支持了少數學者的研究。但為了更準確的分析自引率與刊物排名之間的關系,作者對其進行回歸分析,并作出以下假設:H1:期刊會因為影響因子排名的下降而提高其自引率。

            在實際中,刊物排名和自引率之間并不是簡單的線性關系,它們會受到各種因素的影響,例如在已有研究中發現刊物數量與自引率之間具有正向關系,因此作者引入調節變量刊物數量,觀察在刊物數量的作用下假設一會作何變化,并提出假設二:H2:學科期刊規模越大,排名下滑的刊物更傾向于通過自引提升排名。影響因子排名下滑時,采用策略性自引的可能性越大。

             2.驗證假設

            (1)驗證假設一

            為了分析排名下降和自引率之間的關系,作者使用固定效應模型對取對數后的排名下降(Inrankc)和自引率(lnself)進行回歸分析,結果如表2-4所示:

            表2-4 排名下降對數與自引率對數的回歸分析

            (1)
            lnself
            lnrankc -0.0307**
            (-2.20)
            _cons -2.2011***
            (-88.79)
            N 2289
            R2 0.002
            F 4.8255

            tstatistics in parentheses

            *p< 0.1, **p< 0.05, ***p< 0.01

            該表顯示:取對數后的排名下降與自引率在顯著性水平0.05的情況下存在相關系數為0.0307的顯著負相關,這與我們的假設一相反,即假設一不成立。作者分析此情況出現的原因有三種:(1)該情況出現與上文中提到的警示有關,即近年來各期刊評價機構對過度自引關注密切,不僅設立過度自引界限,而且通過其他指標追蹤可能出現的策略性自引,一旦期刊評價機構發現過度自引行為則會對該刊進行懲罰。雖然通過策略性手段可以增加自引率達到影響因子提高的目的,但期刊不敢冒此風險,所以排名下降的期刊取消了策略性自引的做法;(2)期刊考慮到策略性自引被發現后會有不可承擔的代價,它們會轉而采取更隱蔽的方式提高引用率,比如同盟互引,通過與其他期刊結成同盟相互進行引用。雖然這種行為的結果在數據上反映為他引率上升,可是仍然達到了期刊排名上升的目的;(3)期刊影響因子不依賴自引率,期刊不會使用策略性自引對影響因子進行操控,相反在排名下降時為維護自己的聲譽,會抑制期刊作者進行自引。

            雖然此假設結論與錦標賽模型中競爭者的普遍做法不一致,但根據錦標賽模型的完善(競爭者們內心存在衡量破壞行為、產生的結果及道德行為的標準,當個人采用不道德方式獲得獎勵的行為與內心樹立的道德標準矛盾時,他們可能會降低不道德行為發生頻率),仍然可以對此結論進行解釋。即當期刊在排名獎勵的刺激下不會選擇不當手段提高自引率,這是因為期刊認為影響因子不是衡量期刊質量的絕對指標,它們還會出于遵循學術道德規范或維護聲譽等道德標準的制約,和不能承擔懲罰帶來的后果標準的約束,而降低策略性自引發生的頻率。

            (2)驗證假設二

            假設二在假設一基礎上添加刊物數量作為交互項,探究刊物數量在假設一關系中所發揮的作用。為防止可能存在的多重共線性影響研究結果的準確性,先對自變量對數和調節變量進行去中心化處理,使用處理后的變量進行交互,生成交互項Inrankc_citab,運用固定效應模型進行回歸得到結果如下表所示:

            表2-5 刊物數量介入自引率對數和排名下降對數的回歸分析

            (1)
            lnself
            lnrankc -0.0284*
            (-1.78)
            lnSJR -0.0008*
            (6.74)
            lnrankc_lnSJR 0.0002***
            (2.91)
            _cons -2.0897***
            (-38.47)
            N 2187
            R2 0.156
            F 16.28

            tstatistics in parentheses

            注:*p< 0.1, **p< 0.05, ***p< 0.01

            從該表可以看出:排名下降與自引率之間的主效應相關性系數為0.0284,存在顯著負相關(p< 0.1);排名下降和刊物數量的交互項系數為0.0002***,存在顯著正相關(p< 0.01),說明刊物數量對排名下降與自引率的關系有負向顯著調節作用,即刊物數量增多會削弱原有排名下降引起的自引下降,所以假設二成立。也表明刊物數量越多時,自引率會上升,這與上文中學者普遍研究得出的刊物數量與自引率之間的關系相同。

            根據該研究結果,作者作出以下推測——排名下降的期刊出于種種原因(比如維護自己的聲譽或者害怕期刊評價機構懲戒等)自己不會為提高影響因子排名采用策略性自引,也不會強制性要求本刊投稿者進行策略性引用,但刊物數量多的期刊擁有大規模作者群體,作者出于利益追求自主采取自引,使期刊整體自引率提高。

            刊物作者作為期刊文獻的貢獻者,期刊排名的變動對他們做法影響較小,比較而言,他們更關注自己的利益,會為個人文獻影響力提升帶來的學術利益大量采用自主引用。作者自主引用不規范會使期刊影響因子過高,引起期刊評價機構的注意和其他期刊的舉報,作為一個有良知的期刊,在審核的時候要高度負責,不能因為排名下降就放任作者自引,甚至要作出一定規范,限制他們過度自引,維護期刊聲譽。

            這也說明在錦標賽模型中,不僅期刊是參賽者,作者同樣也是某期刊內部的參賽者,在沒有約束的條件下他們會為了獲得更多的獎勵盡可能的進行自引,所以期刊想要維護自己的聲譽,就要對作者這一做法進行約束。

              總結

            眾多學者支持自引與影響因子具有正向關系的結論,這與錦標賽機制下作者作出的假設相同。但本文研究發現自引率與影響因子排名間存在負向關系,影響因子排名下降時期刊會降低對自引的使用;引入刊物數量后對此反應有所削弱,刊物數量多的學科,自引率也較高。分析變化,作者猜測是由期刊和作者共同作用產生的,因為期刊影響因子排名是相對的,不僅受期刊策略性自引的影響,也會因該刊作者追求收益所采取的策略性自引行為升高。

            自引作為衡量學術發展的重要指標,本身的先進性毋庸置疑,但當人們追求功利對其進行策略性使用時就改變了原有的作用。錦標賽模型中獎勵設置的原意是刺激人們努力工作,由于缺乏約束引發了一系列不道德行為,同樣,當期刊追求高影響因子排名時就會對自引進行不正當的操作。雖然本文研究結論為刊物排名下降時自引率也會下降,但反之刊物排名上升時自引率亦會上升,所以防范此類情況發生便成為學術研究重中之重。錦標賽模型中,學者認為當參賽者的絕對成績越低時越會采取不正當行為來提高自己的成績,但他們的內心還有另外的標準,這些標準決定他們會不會采取不正當行為。因此作者認為期刊決定是否使用策略性自引時也存在類似的標準,具體包括三方面:

            懲罰標準:因為期刊評價機構會密切關注排名變化幅度大和刊物數量多的期刊,會把影響因子指標變化大的年份同前幾年進行對比,通過此種做法檢查是否存在策略性自引,一旦存在則會給予警告和懲罰。期刊使用策略性自引前會對此行為產生的結果進行衡量,如果認為得不償失則不會采用策略性自引。聲譽約束:最常用的期刊評價指標有影響因子和聲譽,當使用策略性自引提高影響因子而削弱聲望時,部分期刊會覺得得不償失,放棄使用策略性自引。道德感約束:期刊遵守評價規則,認為影響因子客觀不容侵犯,不僅自己對策略性自引嗤之以鼻,也會對本刊作者進行約束,抑制策略性自引行為。雖然本文研究證明排名下降時不會引發自引上升行為,但是這也可能是由本文研究缺陷造成的。本文僅收集被SCI和SSCI收錄的刊物數據,而未被SCI和SSCI收錄的刊物也有可能發生策略性自引;同時本文沒有關注到期刊聯盟之間的互引,導致研究中的自引率低于實際自引率。此兩種缺陷都會影響排名下降和自引率變化的結果。因此作者深深地希望在本研究沒有注意到的地方不會存在策略性自引行為,或者已存在該行為的期刊在上述三種規則約束下可以有所緩解,使自引恢復原有的作用,促進學術積極發展。

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             致謝

            時光荏苒,轉眼間四年緊張而又充實的大學生活即將結束,馬上就要離開校園開始人生新的階段,回顧四年來的求學歷程,有收獲也有遺憾,但是在人生的最好的年華離不開敬愛的老師和親愛的同學們地照顧和陪伴,在學位論文即將完成之際,謹在此向所有給予我幫助、支持和鼓勵的人表示衷心的感謝!

            首先萬分感謝我的導師,感謝老師在論文選題、撰寫開題報告到最后正文撰寫等過程當中給予的細致指導,在忙碌的教學工作當中仍然抽出時間耐心的審查我的論文,提出寶貴意見,使我的論文能順利完成。

            其次,我最想感謝的是我的家人。大學四年,爸爸媽媽雖遠在千里之外的故鄉,可是每次打電話時都少不了他們深情的叮囑,這是四年中支撐我的最大動力,雖然父母都

            是農民,可是他們有自己的處世哲學,在他們的言傳身教中我學到了最寶貴的知識,這使我受益終身;還有我親愛的哥哥,在這四年他一直鼓勵我,給我指點迷津,為我指引前進的方向,是他讓我明白努力和堅持的重要性,也讓我找到了自己的目標,他那期盼的目光和無私的支持是我不斷向自己目標努力的源泉。

            四年寒窗,收獲的不僅是知識,還有最寶貴的友情,非常感謝身邊朋友的陪伴和真誠相助,是你們在我迷茫和孤獨的時候安慰我,在我學習遇到困難的時候幫助我,在我寫論文的時候給予我寶貴的建議和意見,感謝一路有你們,感謝在華園與你們相遇。愿我親愛的朋友和同學們在社會的洪流中堅定自己,多年后仍是少年,祝各位未來可期。

            最后,感謝百忙之中參與我論文答辯和評審的各位老師,我的論文還有很多不足之處,你們對本論文提出的寶貴建議我會認真聽取,并進行細致修改!

            刊物數量對策略性自引的影響探究 ——基于錦標賽理論的視角

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