唐　莉，Philip Shapira，Jan Youtie

(1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；上海 200433；2.佐治亞理工公共政策學(xué)院，亞特蘭大 30308；3.曼徹斯特大學(xué) 商學(xué)院，曼徹斯特 M139PL；4.企業(yè)創(chuàng)新研究所，亞特蘭大 30308)

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中國(guó)科研成果的引用增長(zhǎng)是否存在“俱樂(lè)部效應(yīng)”?*

唐莉1，Philip Shapira2,3，Jan Youtie2,4

(1.上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院；上海 200433；2.佐治亞理工公共政策學(xué)院，亞特蘭大 30308；3.曼徹斯特大學(xué) 商學(xué)院，曼徹斯特 M139PL；4.企業(yè)創(chuàng)新研究所，亞特蘭大 30308)

越來(lái)越多的實(shí)證數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)科研發(fā)表的被引頻次正在迅速上升。不同的解釋相繼提出。本研究探討了另一種可能性——中國(guó)研究的被引頻次激增是否存在“俱樂(lè)部效應(yīng)”，*本文中“互引俱樂(lè)部”、“俱樂(lè)部效應(yīng)”、“俱樂(lè)部互引”互換使用。即高影響力的中國(guó)科研論文會(huì)有更高的內(nèi)部援引率。以納米技術(shù)這一交叉新興領(lǐng)域作為研究素材，我們發(fā)現(xiàn)中國(guó)高被引論文在個(gè)體、科研機(jī)構(gòu)以及國(guó)家三個(gè)層次上較大比例的引用來(lái)源于內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)。描述性和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明，與美國(guó)同類論文相比，中國(guó)高被引論文的內(nèi)部引用更為顯著。文末就該“俱樂(lè)部現(xiàn)象”進(jìn)行了詮釋并提出相關(guān)政策建議。

科研評(píng)估；科技政策；互引俱樂(lè)部；引文分析

一、前　言

中國(guó)在科學(xué)技術(shù)特別是在一些前沿學(xué)科領(lǐng)域的迅速崛起已成為不爭(zhēng)的事實(shí) (Zhou和Leydesdorff, 2007；Adams, King和Ma, 2009)。湯森路透Web of Science(WoS)數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)的科研產(chǎn)出近年來(lái)增長(zhǎng)迅速。2005年，中國(guó)科研發(fā)表排名僅為第五，位列美、英、德、日之后 (OECD, 2007)。到2010年，中國(guó)已位列第二，緊隨美國(guó)其后(Moiwo和Tao, 2013; Zhang, Patton和Kenney, 2013)。在國(guó)際發(fā)表引用率方面，《中國(guó)國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃》中提出的科學(xué)論文引用次數(shù)到2020年上升至世界前五的目標(biāo)，已經(jīng)在2012年提前實(shí)現(xiàn) (Bound, Saunders, Wilsdon和Adams, 2013)。隨著中國(guó)科研發(fā)表質(zhì)量和影響力日益提升,中國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)化引用雖然就整體而言仍低于美國(guó)和其他領(lǐng)先國(guó)家，但某些領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到或接近世界科研影響力的平均水平。

分學(xué)科來(lái)看，中國(guó)科研被引頻次在數(shù)學(xué)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域相對(duì)較高，而在計(jì)算機(jī)、空間科學(xué)、生物化學(xué)、材料等領(lǐng)域過(guò)去十年則呈現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng) (Bound等, 2013; Moiwo和Tao, 2013)。在WoS收錄的納米科技論文中，2010年中國(guó)在數(shù)量上已位列全球第一(Zhou和Leydesdorff, 2007;Tang和Shapira, 2011a;Kostoff等, 2012)。中國(guó)在納米技術(shù)領(lǐng)域的高被引——亦稱“重量級(jí)”論文——的數(shù)量在不斷增加(Kostoff，2012)。論文被引頻次與世界其他領(lǐng)先國(guó)家的差距也在縮小(Youtie, Shapira和Porter, 2008；Hu和Rousseau, 2013)。

那么是什么原因推動(dòng)了中國(guó)論文被引頻次的增加？以往研究提出下述解釋：1)中國(guó)研究本身的質(zhì)量隨著時(shí)間的推移不斷提升，從而使得更好的論文得以發(fā)表在具有更高影響因子的期刊上，進(jìn)而得到更多的引用(Guan和Ma, 2007;Appelbaum, Parker和Cao, 2011)；2)中國(guó)數(shù)量龐大的科學(xué)家之間的激烈競(jìng)爭(zhēng)推動(dòng)了研究進(jìn)步(Suttmeier, Cao和Simon 2006)； 3)海外華人在中國(guó)國(guó)際合作研究中扮演了重要角色。中國(guó)的知識(shí)中介者，通過(guò)與中美雙方科研人員的持續(xù)深入合作，提高了中國(guó)的科研質(zhì)量(Jin, Rousseau, Suttmeier和Cao, 2007; Tang 2013)； 4)隨著中國(guó)英文發(fā)表文章的增多，以及湯森路透Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中所收錄的中國(guó)期刊的增多，中國(guó)科研成果在國(guó)際學(xué)術(shù)舞臺(tái)上的可見(jiàn)度有了提高(Ren和Rousseau, 2002;Lin和Zhang, 2007;Huang, Notten和Rasters, 2011)； 5)中國(guó)論文發(fā)表集中在物理學(xué)，生物科學(xué)和跨學(xué)科研究上，而這些領(lǐng)域由于自身學(xué)科特征更常被引用(Shapira和Wang, 2010)；6)中國(guó)科研成果引用的迅速提升，得益于中國(guó)在各個(gè)層面特別是國(guó)際層面合作網(wǎng)絡(luò)的迅速拓展 (Adams等, 2009; Costas, van Leeuwen和Bordons, 2010)。

在這篇文章中，我們提出另一種可能性：與其他國(guó)家的同行相比，中國(guó)科研人員的研究更有可能被內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)引用。以納米技術(shù)為例，我們?cè)噲D檢驗(yàn)中國(guó)科研成果的被引頻次增長(zhǎng)是否存在“互引俱樂(lè)部”效應(yīng)。文章的結(jié)構(gòu)安排如下：我們首先簡(jiǎn)要回顧引文分析中的有關(guān)自引和“俱樂(lè)部效應(yīng)”的研究；接下來(lái)是關(guān)于本文數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法的描述；然后我們以中美高被引納米科技論文為例，探析影響被引頻次的因素，并運(yùn)用回歸模型來(lái)檢驗(yàn)“俱樂(lè)部效應(yīng)”的國(guó)家差異性。在文章最后，我們對(duì)分析的結(jié)果進(jìn)行嘗試性解釋，討論該研究結(jié)果的局限性與相關(guān)政策意義。

二、研究背景

引文中的“俱樂(lè)部效應(yīng)”

“俱樂(lè)部效應(yīng)”這一概念最初出現(xiàn)在關(guān)于精英科學(xué)家大量引用對(duì)方成果的研究中(Opsahl，Colizza，Panzarasa和Ramasco，2008)，廣義上也被用于描述主流科研人員及社群之間互相引用的現(xiàn)象(Colizza等, 2008)。在本文中，我們著眼于中國(guó)高被引論文被引的“俱樂(lè)部效應(yīng)”，并將其與美國(guó)同行作比較，檢測(cè) “俱樂(lè)部互引”是否存在國(guó)別差異。在具體測(cè)度之前，我們先回顧一下對(duì)自引影響的相關(guān)討論。

引用和自引

科技評(píng)價(jià)領(lǐng)域一般認(rèn)同被引頻次能夠基本反映該研究的質(zhì)量或者更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卣f(shuō)反映該研究的知名度或?qū)W術(shù)影響 (Garfield, 1979; Redner, 1998)。以往的引文分析常把自引——作者引用自己的研究(Noyons，Moed和Luwel，1999;Moed，2002)——作為分析其國(guó)際學(xué)術(shù)影響力的噪音。這一點(diǎn)在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)界有著廣泛討論。一些學(xué)者認(rèn)為自引頻次顯著影響了文章的被引結(jié)果，呼吁在測(cè)量影響因子時(shí)應(yīng)剔除自引。Van Raan(1998)的研究發(fā)現(xiàn)合作論文，特別是國(guó)際合作科研論文的自引比例更高。Hall，Jaffe和Trajtenberg (2001)的研究進(jìn)一步指出，由于引文本身的延續(xù)性和被引頻次計(jì)算的截?cái)嘈裕掳l(fā)表文章的自引比例更大。

也有學(xué)者持不同見(jiàn)解。如Gl?nzel 、Meyer等認(rèn)為在宏觀層面上或當(dāng)論文樣本足夠大時(shí)，沒(méi)有必要剔除自引(Pichappan和Sarasvady, 2002；Gl?nzel和Meyer, 2003；Gl?nzel和Thijs, 2004a)。Bonzi和Snyder(1991)的一項(xiàng)問(wèn)卷調(diào)查顯示，科研人員引用自己論文或他人論文的動(dòng)機(jī)不存在顯著差異。Persson, Gl?nzel和Danell (2004)認(rèn)為，合作論文的自引率對(duì)引用膨脹現(xiàn)象的影響遞減?；?991年至1999年自引數(shù)據(jù)的分析，他們發(fā)現(xiàn)，不僅自引的絕對(duì)數(shù)量增加幅度小于他引，其占所有被引次數(shù)的相對(duì)份額也隨著時(shí)間的推移略有下降。Rehn和Kronman (2008)解釋說(shuō)，這種下降可能是因?yàn)閷W(xué)者還是主要根據(jù)論文的質(zhì)量決定是否引用。二人在文章中還進(jìn)一步推測(cè)美國(guó)學(xué)者的自引高于國(guó)際平均水平。Gedik(2012)綜合以上兩種對(duì)于自引的不同觀點(diǎn)提出，當(dāng)使用被引頻次來(lái)測(cè)量知識(shí)溢出和內(nèi)化時(shí)，是否要剔除自引值得商榷。如果在引文分析中包括自引，可能會(huì)高估知識(shí)溢出的影響；反之剔除自引，知識(shí)溢出則會(huì)被低估。

總體而言，國(guó)際上精英學(xué)者互相引用的“俱樂(lè)部效應(yīng)”研究相對(duì)很少。個(gè)別例外的研究包括同組引用偏好在語(yǔ)言和期刊層面上的體現(xiàn)。 如Yitzhaki等學(xué)者設(shè)計(jì)了母語(yǔ)偏好指標(biāo)來(lái)描述同一語(yǔ)言群體之間的互引偏好(Bookstein和Yitzhaki, 1999; Egghe, Rousseau和Yitzhaki, 1999)。Ren 和 Rousseau (2002)聚焦美國(guó)科學(xué)信息研究所ISI收錄的18個(gè)物理與化學(xué)領(lǐng)域的中國(guó)期刊，發(fā)現(xiàn)許多中國(guó)期刊的施引文獻(xiàn)來(lái)自于其他中國(guó)期刊。之后，Egghe和Rousseau(2004)基于不平等理論和加權(quán)洛倫茲曲線，提出了衡量同組偏好的研究框架。但已有研究仍未能回答以下兩個(gè)問(wèn)題： 1)引文 “俱樂(lè)部效應(yīng)”在多大程度上影響個(gè)人微觀、機(jī)構(gòu)中觀和國(guó)家宏觀層面的總體引用狀況；2) 俱樂(lè)部互引的影響程度是否存在國(guó)家差異？

三、研究方法

數(shù)據(jù)

我們結(jié)合文本挖掘和回歸分析方法，以納米科技論文為例，聚焦中美兩國(guó)“重量級(jí)”即高被引論文，嘗試對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)行初步分析。*依照慣例，本文在根據(jù)署名分配文章所屬國(guó)時(shí)采用整計(jì)數(shù)法whole counting。之所以選擇納米科技領(lǐng)域，是因?yàn)橹袊?guó)在該跨學(xué)科領(lǐng)域研究的數(shù)量和影響近年來(lái)迅速崛起；而聚焦“重量級(jí)” 論文，是因?yàn)楦弑灰撐碾m然為數(shù)不多卻占據(jù)著被引頻次的相當(dāng)大比重(Lotka, 1926;Allison和Stewart, 1974;Phelan,1999;Kostoff, 2012)。

我們的數(shù)據(jù)由兩部分組成。一部分是 “重量級(jí)”論文(被引文獻(xiàn))，另一部分則是所有引用這些“重量級(jí)”論文的文章 (施引文獻(xiàn))。我們使用美國(guó)佐治亞理工學(xué)院的全球納米科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)識(shí)別被引文獻(xiàn)。關(guān)于該數(shù)據(jù)庫(kù)的創(chuàng)建(包括多階段布爾搜索策略)的詳細(xì)信息，請(qǐng)參考Porter等(2008)和Youtie等(2008)的研究。我們選擇了中國(guó)和美國(guó)這兩個(gè)發(fā)表論文最活躍的國(guó)家，分別識(shí)別下載了其2000年、2004年和2008年引用排名前20的納米論文，累計(jì) 120篇“重量級(jí)”種子文章(即20×3×2 = 120篇)。*在這篇文章中，中國(guó)僅限于對(duì)中國(guó)大陸、香港和澳門特區(qū)的數(shù)據(jù)分析。

被引文獻(xiàn)三個(gè)時(shí)間點(diǎn)的選擇基于以下考慮：2000年科研發(fā)表反映兩國(guó)國(guó)家納米科技發(fā)展計(jì)劃出臺(tái)前該領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顟B(tài)。第二個(gè)時(shí)間點(diǎn)代表了中、美兩國(guó)納米科技論文發(fā)表穩(wěn)健增長(zhǎng)時(shí)期。最后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)則代表了全球納米科技論文發(fā)表量快速增長(zhǎng)時(shí)期。我們通過(guò)2008年的樣本來(lái)把握納米領(lǐng)域最近的發(fā)展成果，這樣每篇高被引文章至少有兩年時(shí)間可觀察被引用的頻次。施引文獻(xiàn)的完整文獻(xiàn)數(shù)據(jù)(總計(jì)62 338條)于2011年9月下載，并與120篇重量級(jí)高被引文章進(jìn)行了矩陣匹配。*數(shù)據(jù)清理中多重引用的施引文獻(xiàn)中被識(shí)別并剔除。即如果文章P1引用多篇 “重量級(jí)”文章，那么施引文獻(xiàn)P1只在中國(guó)的施引數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)一次。高被引文章的選取限于納米科技的原創(chuàng)研究論文。為觀察到中美高被引文章引用模式是否在不同研究領(lǐng)域也存在差異，選擇時(shí)并不區(qū)分其具體涉及的領(lǐng)域。

對(duì)于施引文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的處理，我們按照業(yè)內(nèi)的常用做法包括了以下三類文章：原創(chuàng)研究論文、綜述文章和讀者來(lái)信。其他類型的文檔(如會(huì)議摘要、會(huì)議文章、論文更正等)不包括在分析數(shù)據(jù)之內(nèi)。我們首先用VantagePoint軟件進(jìn)行多輪數(shù)據(jù)清理和標(biāo)準(zhǔn)化操作，包括自動(dòng)人名匹配算法和最后的人工校驗(yàn)匹配 (Tang和Walsh，2010)。*Vantage Point是文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和專利數(shù)據(jù)庫(kù)的文本挖掘工具；更多內(nèi)容詳見(jiàn)https://www.thevantagepoint.com。

四、結(jié)果分析

基本描述

首先，數(shù)據(jù)顯示所有120篇高被引論文都用英文發(fā)表。這一發(fā)現(xiàn)在意料之中；無(wú)疑，同等質(zhì)量的英文文章比其他語(yǔ)言書寫的文章更容易被引用(Hu, Carley和Tang, 2012; Liang, Rousseau和Zhong, 2013)。雖然WoS數(shù)據(jù)庫(kù)本身的局限性之一就是所涵蓋的非英語(yǔ)期刊份額較少，但英語(yǔ)是目前全球科學(xué)界最重要的溝通語(yǔ)言這一事實(shí)無(wú)可爭(zhēng)議。

其次，美國(guó)學(xué)者在中國(guó)高被引納米科技文章發(fā)表中起著重要作用。在中國(guó)被引次數(shù)最多的60篇納米科技論文中，有24篇論文是與境外學(xué)者合作而成，其中13篇至少有一位合作者來(lái)自美國(guó)。與之形成鮮明對(duì)比的是，沒(méi)有一個(gè)美國(guó)高被引納米技術(shù)論文中有來(lái)自中國(guó)的合作者。

表1比較了中美的合作概況。與Aksnes(2003)的研究結(jié)果相呼應(yīng)，我們發(fā)現(xiàn)高被引納米論文通常涉及多個(gè)作者、多個(gè)科研單位，且常常涉及國(guó)際層面的合作。在篇均論文作者數(shù)上，美國(guó)中位數(shù)為6，中國(guó)為5。但是中國(guó)學(xué)者比美國(guó)同行更傾向于跨機(jī)構(gòu)和跨國(guó)合作(表1)。

表1　重量級(jí)納米文獻(xiàn)合作概況：中國(guó)vs美國(guó)　　樣本數(shù)=120

續(xù)表1　重量級(jí)納米文獻(xiàn)合作概況：中國(guó)vs美國(guó)

注:重量級(jí)論文在本研究中指的是在納米技術(shù)領(lǐng)域中國(guó)、美國(guó)分別在2000年、2004年和2008年發(fā)表的截至2011年9月引用頻次最高的共計(jì)120篇文章。

120篇高被引文章的篇均被引416次(標(biāo)準(zhǔn)方差為43)，被引次數(shù)從43到2 362不等。引用來(lái)源不乏重要期刊，如《自然》(該期刊2011年影響因子 36.28)以及特定領(lǐng)域刊物，如《固態(tài)通訊》(2011年期刊影響因子1.65)。*信息來(lái)源：湯森路透公布的期刊引證報(bào)告(2011版);更多內(nèi)容詳見(jiàn)http://wokinfo.com/products_tools/analytical/jcr/。表2列出了中美高被引文章的五大刊登雜志。如表所示，中美比較組在研究主題類別和出版刊物方面仍頗具可比性。

表2　重量級(jí)納米文獻(xiàn)的研究主題類別和出版刊物：中國(guó)vs美國(guó)　樣本數(shù)=120

接下來(lái)我們分析“重量級(jí)”納米科技論文的引文分布。表3顯示*我們施引文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中“國(guó)家”域的有效數(shù)據(jù)為99%。表3數(shù)據(jù)的計(jì)算建立在該域的有效值上。*第三國(guó)指的是非美國(guó)、非中國(guó)的其他國(guó)家。因?yàn)楸疚牟扇〉氖钦?jì)數(shù)法whole counting來(lái)分配文章隸屬關(guān)系。施引文獻(xiàn)可以包括中國(guó)或美國(guó)，但必須有一個(gè)第三國(guó)的作者參與貢獻(xiàn)。：1) 美國(guó)論文在引文絕對(duì)數(shù)量方面遠(yuǎn)超中國(guó)。2)中國(guó)引文增長(zhǎng)很快。即便由于引用次數(shù)統(tǒng)計(jì)截?cái)嗟挠绊?，中?guó)高被引文章2004年的引用總數(shù)(即2004-2010年間的引用)超過(guò)了其2000年組的引用總數(shù)(即2000-2010年間的引用)。3)盡管美國(guó)論文引用的中國(guó)“重量級(jí)”論文的數(shù)量有波動(dòng)，但其所占引用中國(guó)文獻(xiàn)的比例卻從2000年的16%到2004年的17%，再到2008年的22%，呈現(xiàn)逐年增加趨勢(shì)。我們并沒(méi)有在美國(guó)的“重量級(jí)”論文的施引文獻(xiàn)中找到相同規(guī)律。這可能意味著我國(guó)高質(zhì)量的納米研究在美影響力與日俱增。4)相比美國(guó)論文，中國(guó)論文被本國(guó)文章引用的比重顯著更大。如表3所示，在引用中國(guó)“重量級(jí)”文章的施引文獻(xiàn)中，有52%的文章有作者來(lái)自本國(guó)，然而在美國(guó)，這一數(shù)值僅為36%。

表3　引用分布：中國(guó)vs美國(guó)

研究同時(shí)發(fā)現(xiàn)：中國(guó)文獻(xiàn) “互引俱樂(lè)部”現(xiàn)象并不僅僅局限于國(guó)家層面；在中觀機(jī)構(gòu)和微觀個(gè)人層面的表現(xiàn)也很明顯。圖1的箱線圖描繪了中美兩國(guó)在個(gè)人、機(jī)構(gòu)和國(guó)家層次上的內(nèi)部引用比例。

如圖所示，中國(guó)文獻(xiàn)引用的箱線圖(除2008年機(jī)構(gòu)層面之外)都比美國(guó)對(duì)照組長(zhǎng)，顯示出中國(guó)引文的“俱樂(lè)部效應(yīng)”總體較美國(guó)更強(qiáng)的異質(zhì)性。此外，中國(guó)所有箱線圖的位置都明顯高于美國(guó)同類，表明相比美國(guó)同行，中國(guó)研究人員在個(gè)人、機(jī)構(gòu)和國(guó)家層面都更加廣泛地引用自己的科研成果。

圖1　互引俱樂(lè)部效應(yīng)的箱線圖 (0=美國(guó)，1=中國(guó))

回歸分析

描述性統(tǒng)計(jì)表明，中國(guó)納米科技研究在個(gè)體、機(jī)構(gòu)和國(guó)家三個(gè)層面上的內(nèi)部引用較美國(guó)更為明顯。接下來(lái)檢驗(yàn)當(dāng)我們控制其他干擾因素(如研究領(lǐng)域，合作程度和年份等)時(shí)， 這些差異是否依然存在。

我們的原假設(shè)非常簡(jiǎn)單：

H0：中國(guó)論文的 “互引俱樂(lè)部效應(yīng)”比美國(guó)更明顯。

備擇假設(shè)是：

H1：中美兩國(guó)論文的 “互引俱樂(lè)部效應(yīng)” 不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的差異。

回歸模型：Yi=Xi+εi

其中Yi代表“俱樂(lè)部效應(yīng)”，Xi是影響Yi的因子構(gòu)成的向量，εi是誤差項(xiàng)。表4是模型中的變量和測(cè)度方法。

表4　變量描述

測(cè)量

因變量。我們從三個(gè)維度(微觀，中觀和宏觀層面)測(cè)量?jī)?nèi)部引用的“俱樂(lè)部”效應(yīng)。對(duì)于每篇高被引文章，我們計(jì)算以下數(shù)值:

●作者的自引占所有引用的比重(這里的作者只限于主要作者，即第一作者和通訊作者)；

●同機(jī)構(gòu)文章的內(nèi)部引用占所有引用的比重；

●本國(guó)內(nèi)部引用占所有引用的比重。

這三個(gè)因變量的取值都在0到1之間。由于眾所周知的人名歧義的問(wèn)題(Galvez和Moya-Anegon,2007;Onodera等,2011)，在研究個(gè)體層次的 互引“俱樂(lè)部效應(yīng)”時(shí)，我們只分析主要作者的情況。

自變量。我們的解釋變量是“重量級(jí)”文章的國(guó)別。本文中該虛擬變量值為1，如果“重量級(jí)”文章涉及至少一名中國(guó)學(xué)者；否則為0。

控制變量

合作范圍。被引頻次和與內(nèi)部引用(國(guó)家/機(jī)構(gòu)/個(gè)人)的占比分布是多種因素作用的后果。 比如Gl?nzel和Thijs(2004b)發(fā)現(xiàn)，合作者數(shù)量對(duì)自引的影響比它對(duì)他引的影響小。Costas等(2010)發(fā)現(xiàn)，研究中心的數(shù)量與個(gè)人自引呈正相關(guān)。借鑒前人研究結(jié)果，我們使用以下三個(gè)變量來(lái)測(cè)度合作范圍：合作科研機(jī)構(gòu)數(shù)(文章作者所從屬的不同的機(jī)構(gòu)數(shù)量)、合作作者數(shù)(合作者數(shù)量)、合作國(guó)家數(shù)(合作作者所從屬的不同國(guó)家數(shù)量)。

國(guó)際科研合作。在積極開(kāi)展國(guó)內(nèi)研究活動(dòng)的同時(shí)，中國(guó)在國(guó)際科研合作舞臺(tái)上日趨活躍。以往的研究表明，國(guó)際合作特別是中美合作與中國(guó)科技文獻(xiàn)的累計(jì)引用次數(shù)正相關(guān)(Tang和Shapira, 2011b;2012)。為控制國(guó)際合作因素的影響，我們?cè)诨貧w模型中加入兩個(gè)虛擬變量US_CNCOL(中美合作)和OTHCOLLAB(第三國(guó)合作)。

研究領(lǐng)域。引文分布特征在不同研究領(lǐng)域差異很大(Snyder和Bonzi, 1998)。在本文我們采納Porter等的宏觀學(xué)科識(shí)別法(Porter和Rafols,2009;Porter和Youtie,2009；Garner,Porter,Borrego,Tran和Teutonico,2013)，將其應(yīng)用到我們的施引文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中來(lái)控制不同研究領(lǐng)域?qū)σ牡挠绊憽７治鲲@示，引文樣本涵蓋了五大宏觀學(xué)科：生物醫(yī)學(xué)、物理科學(xué)與技術(shù)、環(huán)境科學(xué)與技術(shù)、心理學(xué)和神經(jīng)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程(少量的社會(huì)科學(xué)類因在研究范圍之外未包含在分析內(nèi))。據(jù)此，我們產(chǎn)生一組五個(gè)虛擬變量，并將它們添加到回歸模型中以控制研究領(lǐng)域的影響。

發(fā)表年份。任何研究在受到大眾注意之前，通常都會(huì)先被本研究團(tuán)隊(duì)或聯(lián)系密切的團(tuán)隊(duì)所引用(Gupta, Campanha和Pesce,2005)。考慮到這一同組引用的時(shí)間維度效應(yīng)，我們?cè)诨貧w模型中添加了兩個(gè)關(guān)于出版年份的虛擬變量?；鶞?zhǔn)年是2000年。描述性和相關(guān)性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)都表明無(wú)多重共線性的擔(dān)憂 (參見(jiàn)表5和表6)。AFFILIATIONS和COUNTRIES兩個(gè)變量高度相關(guān)，但由于它們出現(xiàn)在不同模型中，所以這種相關(guān)性并不會(huì)影響回歸。

表5　描述性統(tǒng)計(jì)

表6　關(guān)聯(lián)矩陣

回歸結(jié)果

分布密度圖顯示因變量數(shù)值服從廣義線性模型(GLM)分布?？紤]到三個(gè)結(jié)果變量的分布和性質(zhì)，我們采用Papke和Wooldridge(1996)提出的LOGIT分位數(shù)回歸。 我們運(yùn)用STATA12版進(jìn)行建模。如表7所示，“互引俱樂(lè)部效應(yīng)”的國(guó)家差異性(HCP_CTRY)顯著。相對(duì)于美國(guó)同行，中國(guó)的高被引文章更傾向于引用本國(guó)、其所在科研機(jī)構(gòu)以及自己的研究成果。穩(wěn)健性測(cè)試中的多變量回歸分析MANOVA的回歸結(jié)果與GLM結(jié)果類似(如表7所示)。模型對(duì)應(yīng)的p值均小于0.0001。結(jié)果變量CLUB_PERSON，CLUB_INST和CLUB_CTRY的方差解釋率為14%，46%和42%。我們并沒(méi)有觀察到研究學(xué)科、出版年份、國(guó)際科研合作或合作范圍等其他因素對(duì)引用俱樂(lè)部效應(yīng)的顯著性影響。

表7　回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為tstatistics；GLM：廣義線性模型；MANOVA：多變量線性回歸；*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。

五、討論和總結(jié)

主要發(fā)現(xiàn)

該研究旨在進(jìn)一步理解中國(guó)的科研論文被引頻次激增的原因。如在文初所述，中國(guó)引文的快速增長(zhǎng)有多方面詮釋。主流觀點(diǎn)包括：論文被引頻次的增長(zhǎng)是中國(guó)科學(xué)影響力崛起的有效表征。該觀點(diǎn)成立的前提假設(shè)是引用行為的選擇基于文獻(xiàn)的相關(guān)性和質(zhì)量。還有學(xué)者認(rèn)為，引文增長(zhǎng)可能是因?yàn)橹袊?guó)研究成果數(shù)量的增長(zhǎng)或國(guó)際科研合作帶來(lái)研究質(zhì)量提升的后果。

我們的研究從誰(shuí)引用的視角發(fā)現(xiàn)，中國(guó)論文引用存在較強(qiáng)的“俱樂(lè)部互引”效應(yīng)， 從而提出了中國(guó)學(xué)術(shù)影響力快速上升的另一個(gè)可能性解釋。描述性和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)都表明，中國(guó)的高被引論文較美國(guó)同類更有可能被中國(guó)本土或同研究機(jī)構(gòu)的文章或作者自己的其他研究引用，即中美高被引論文的內(nèi)部引用在所有三個(gè)層面上都存在顯著差異。

該現(xiàn)象有以下可能性解釋。首先，中國(guó)的科技評(píng)價(jià)體系正在經(jīng)歷明顯轉(zhuǎn)型，但其對(duì)WoS索引期刊、高影響因子期刊和文章被引次數(shù)依然并日益看重(中國(guó)教育報(bào)，2012)。這一評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)激勵(lì)中國(guó)科研人員在WoS索引刊物上發(fā)表文章(Hvistendahl，2013)，并設(shè)法提高論文的被引頻次。而內(nèi)部引用則無(wú)疑是最簡(jiǎn)捷便利的實(shí)現(xiàn)途徑。中國(guó)社會(huì)人際關(guān)系的重要性可能使得研究人員引用同事、熟人或?qū)ζ湓u(píng)審和升職有重要作用的國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)領(lǐng)袖的研究成果。其次，中國(guó)科研資助的命題導(dǎo)向，使得科研成果往往高度集中在某些特定研究議題，從而導(dǎo)致中國(guó)“互引俱樂(lè)部”效應(yīng)更加明顯。Wang(1992)和Tang(2007)的研究指出，為迎合資助機(jī)構(gòu)提出的研究命題，一些研究人員轉(zhuǎn)向從事指定熱點(diǎn)課題的研究方向。無(wú)疑，當(dāng)越來(lái)越多的中國(guó)科研人員在研究相同或相似課題時(shí)，他們之間的內(nèi)在互引的概率自然會(huì)增加。我們的回歸模型顯示宏觀學(xué)科對(duì)“俱樂(lè)部”效應(yīng)的影響在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著，但若能采用更精確的學(xué)科或具體研究領(lǐng)域界定的方法，則有可能發(fā)現(xiàn)該影響的作用。

當(dāng)然，中國(guó)科研發(fā)表引用的“互引俱樂(lè)部”效應(yīng)并非是故事的全部。而且“俱樂(lè)部效應(yīng)”的發(fā)現(xiàn)也并不與中國(guó)科研引文增長(zhǎng)現(xiàn)象的其他解釋相違背。我們的數(shù)據(jù)分析顯示，在中國(guó)高被引納米技術(shù)研究的國(guó)際合作者中，美國(guó)學(xué)者占大多數(shù)；與此同時(shí)，美國(guó)學(xué)者對(duì)中國(guó)納米技術(shù)研究的引用呈逐年增加態(tài)勢(shì)。Kostoff (2012)的一項(xiàng)研究表明，中國(guó) “重量級(jí)” 研究的發(fā)表直接導(dǎo)致其整體引用量的快速增長(zhǎng)。換言之，除了中國(guó)科研國(guó)際發(fā)表本身數(shù)量增加的緣故，中國(guó)“重量級(jí)”高影響力研究的存在也造成了外部引用紛至沓來(lái)。從這個(gè)意義上講，該研究進(jìn)一步從實(shí)證上支持了Kostoff(2012)的研究發(fā)現(xiàn)。

除了用來(lái)衡量國(guó)際學(xué)術(shù)影響力，論文的引用也常用來(lái)捕捉不同學(xué)術(shù)主體間知識(shí)流動(dòng)的軌跡(Jaffe,Trajtenberg和Henderson,1993；Cronin和Overfelt,1994；Chen和Hicks,2004)。我們的研究表明，中國(guó)高被引論文更大程度的內(nèi)部引用(即較美國(guó)同類更大比例的引用源自本人、所在機(jī)構(gòu)和本國(guó))可能說(shuō)明了在個(gè)人研究議題的延續(xù)性、組織內(nèi)部或之間學(xué)術(shù)交流和知識(shí)溢出方面中國(guó)表現(xiàn)較美國(guó)更為出色。

局限性與未來(lái)研究方向

必須承認(rèn)該研究存在諸多不足之處。首先，作者姓名消歧和高被引論文的龐大施引文獻(xiàn)所帶來(lái)的種種困難使得我們不得不控制引用源的規(guī)模，使其處于可清理操作范圍內(nèi)。由此產(chǎn)生的年份選擇與樣本量較小都限制了研究結(jié)果適用的普遍性。今后的研究可進(jìn)一步擴(kuò)展被引樣本的規(guī)模，當(dāng)然我們應(yīng)意識(shí)到樣本擴(kuò)大也會(huì)隨之帶來(lái)平均引文質(zhì)量的衰減。其次，我們的研究沒(méi)有發(fā)現(xiàn)學(xué)科領(lǐng)域和時(shí)間指標(biāo)對(duì)“俱樂(lè)部效應(yīng)”的顯著影響。在未來(lái)研究中，隨著樣本容量的增加，更精準(zhǔn)的變量測(cè)量方式可能會(huì)產(chǎn)生顯著性差異。最后，本文對(duì)中美引文“俱樂(lè)部效應(yīng)”的比較研究?jī)H建立在二手資料的分析上，訪談或其他一手?jǐn)?shù)據(jù)的分析將有利于進(jìn)一步探討中美研究人員內(nèi)部引用傾向差異的成因。此外，深入研究在美華人科研網(wǎng)絡(luò)及其對(duì)日益增長(zhǎng)的美國(guó)對(duì)華引用現(xiàn)象的影響也是值得進(jìn)一步探討的議題。

政策建議

波普爾指出，在理想情況下，科學(xué)知識(shí)的生產(chǎn)、積累和交換應(yīng)該在開(kāi)放的平臺(tái)進(jìn)行(Popper，1963)，但制度因素對(duì)知識(shí)進(jìn)步的影響早也是眾所周知 (Kuhn，1970)。無(wú)疑，內(nèi)部引用是科學(xué)探索進(jìn)程中不可或缺的元素。重要的科研成果不論在哪兒發(fā)表或被誰(shuí)引用，都應(yīng)該得到人們的認(rèn)可。而自引(或廣義上的內(nèi)部引用)對(duì)如何評(píng)估超出原有知識(shí)提供者之外的知識(shí)流動(dòng)也帶來(lái)挑戰(zhàn)(Costas等，2010)。在評(píng)價(jià)科學(xué)家個(gè)體、科研機(jī)構(gòu)甚至國(guó)家的科研表現(xiàn)和影響力時(shí)，我們應(yīng)怎樣評(píng)估內(nèi)部引用及其帶來(lái)的影響值得思考。這個(gè)問(wèn)題正隨著新興經(jīng)濟(jì)體在國(guó)際科研領(lǐng)域所占比重的不斷增加而變得越發(fā)重要。

中國(guó)科研成果近年來(lái)在國(guó)際發(fā)表上取得令人矚目的成績(jī)：科研發(fā)表數(shù)量和被引頻次的大幅提升引起全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。中國(guó)科研體系的龐大規(guī)模，科技工作者的可觀數(shù)目與迅速增長(zhǎng)，促使人們不禁思考：中國(guó)論文之間的互引到底是怎樣、在多大程度上影響國(guó)家科研產(chǎn)出和學(xué)術(shù)影響力？單一依賴引用次數(shù)來(lái)評(píng)估研究影響力的弊端已經(jīng)得到廣泛討論。但盡管負(fù)面引用，過(guò)度自引，甚至有被引潛力的論文的買賣(Hvistendahl，2013)等現(xiàn)象引起了學(xué)界的關(guān)注，大多數(shù)研究仍然選擇忽略引用的時(shí)間維度和情境特性，將所有引用視為等同、不加區(qū)分對(duì)待(King, 2004; Taylor, Perakakis和Trachana, 2008；Cardillo等, 2013)。

我們的研究從國(guó)家角度出發(fā)，給出了有關(guān)引文來(lái)源異質(zhì)性的一些證據(jù)。我們強(qiáng)調(diào)，取決于具體應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)引用頻次的簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)可能會(huì)掩蓋某些重要發(fā)現(xiàn)。當(dāng)前，單一的定量評(píng)價(jià) (如發(fā)表數(shù)量、刊物排名和論文引用量等)正日益成為決定科研經(jīng)費(fèi)和人員晉升的標(biāo)準(zhǔn)(Lawrence，2003；2007)。我們的研究結(jié)果呼吁對(duì)單一的以量化指標(biāo)來(lái)評(píng)估研究的影響應(yīng)持謹(jǐn)慎態(tài)度。評(píng)估方法的選擇可能會(huì)反過(guò)來(lái)影響到科研人員的行為。

*在文章投稿審核過(guò)程中，兩位匿名評(píng)審提出了許多寶貴意見(jiàn)和建議，我們對(duì)此表示深深感謝。本文僅代表作者觀點(diǎn)，并不代表或反映相關(guān)資助單位的觀點(diǎn)。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]Adams J, King C, Ma N. Global research report-China: Research and collaboration in the new geography of science[EB/OL]. http://www.tumj.ir/pdf/globalresearchreport.pdf, 2009.

[2]Aksnes D W. Characteristics of highly cited papers[J]. Research Evaluation, 2003, 12(3): 159-170.

[3]Allison P D, Stewart J A. Productivity differences among scientists: Evidence for accumulative advantage[J]. American Sociological Review, 1974, 39(4): 596-606.

[4]Appelbaum R P, Parker R, Cao C. Developmental state and innovation: Nanotechnology in China[J]. Global Networks, 2011, 11(3): 298-314.

[5]Bonzi S, Snyder H W. Motivations for citation: A comparison of self citation and citation to others[J]. Scientometrics, 1991, 21(2): 245-254.

[6]Bookstein A, Yitzhaki M. Own-language preference: A new measure of “relative language self-citation”[J]. Scientometrics, 1999, 46(2): 337-348.

[7]Bound K, Saunders T, Wilsdon J, et al. China’s absorptive state: Research, innovation and the prospects for China-UK collaboration[M]. London: Nesta, 2013.

[8]Cardillo A, Gómez-Gardees J, Zanin M, et al. Emergence of network features from multiplexity[J]. Scientific Reports, 2013, 3: 1344.

[9]Chen C M, Hicks D. Tracing knowledge diffusion[J]. Scientometrics, 2004, 59(2): 199-211.

[10]China Education Daily. Reforms and innovations on research evaluations[EB/OL]. http://paper.jyb.cn/zgjyb/html/2012-07/19/content_74337.htm,2012.

[11]Colizza V, Flammini A, Serrano M A, et al. Detecting rich-club ordering in complex networks[J]. Nature Physics, 2006, 2(2): 110-115.

[12]Costas R, van Leeuwen T N, Bordons M. Self-citations at the meso and individual levels: Effects of different calculation methods[J]. Scientometrics, 2010, 82(3): 517-537.

[13]Cronin B, Overfelt K. Citation-based auditing of academic performance[J]. Journal of the American Society for Information Science, 1994, 45(2):61-72.

[14]Egghe L, Rousseau R, Yitzhaki M. The “own-language preference”:Measures of relative language self-citation[J]. Scientometrics, 1999, 45(2): 217-232.

[15]Egghe L, Rousseau R. How to measure own-group preference? A novel approach to a sociometric problem[J]. Scientometrics, 2004, 59(2): 233-252.

[16]Galvez C, Moya-Anegón F. Approximate personal name-matching through finite-state graphs[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2007, 58(13): 1960-1976.

[17]Garfield E. Citation indexing: Its theory and application in science, technology, and humanities[M]. New York: John Wiley & Sons, 1979.

[18]Garner J, Porter A L, Borrego M, et al. Facilitating social and natural science cross-disciplinarity: Assessing the human and social dynamics program[J]. Research Evaluation, 2013, 22(2): 134-144.

[19]Gedik Y. Geographical localisation of knowledge spillovers by Australian patent citations[J]. Economic Papers, 2012, 31(2): 173-181.

[20]Gl?nzel W, Meyer M. Patents cited in the scientific literature: An exploratory study of ‘reverse’ citation relations[J]. Scientometrics, 2003, 58(2): 415-428.

[21]Gl?nzel W, Thijs B. The influence of author self-citations on bibliometric macro indicators[J]. Scientometrics, 2004a, 59(3): 281-310.

[22]Gl?nzel W, Thijs B. Does co-authorship inflate the share of self-citations[J]. Scientometrics, 2004b, 61(3): 395-404.

[23]Guan J C, Ma N. China’s emerging presence in nanoscience and nanotechnology:A comparative bibliometric study of several nanoscience ‘giants’[J]. Research Policy, 2007, 36(6): 880-886.

[24]Gupta H M, Campanha J R, Pesce R A G. Power-law distributions for the citation index of scientific publications and scientists[J]. Brazilian Journal of Physics, 2005, 35(4a): 981-986.

[25]Hall B H, Jaffe A B, Trajtenberg M. The NBER patent citations data file: Lessons, insights and methodological tools[R]. NBER Working Paper No.8498, 2001.

[26]Hu G, Carley S, Tang L. Visualizing nanotechnology research in Canada: Evidence from publication activities, 1990-2009[J]. The Journal of Technology Transfer, 2012, 37(4): 550-562.

[27]Hu X J, Rousseau R. Are Chinese nanoscience citation curves converging towards their American counterparts[J]. Malaysian Journal of Library & Information Science, 2013, 18(3): 49-56.

[28]Huang C, Notten A, Rasters N. Nanoscience and technology publications and patents: A review of social science studies and search strategies[J]. The Journal of Technology Transfer, 2011, 36(2): 145-172.

[29]Hvistendahl M. China’s publication bazaar[J]. Science, 2013, 342(6162): 1035-1039.

[30]Jaffe A B, Trajtenberg M, Henderson R. Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations[J]. The Quarterly Journal of Economics, 1993, 108(3): 577-598.

[31]Jin B, Rousseau R, Suttmeier R P, et al. The role of ethnic ties in international collaboration: The overseas Chinese phenomenon[A]. Torres-Salinas D, Moed H F. Proceedings of the ISSI 2007: 11th International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics[C]. Madrid: CSIC, 2007: 427-436.

[32]King D A. The scientific impact of nations[J]. Nature, 2004, 430(6997): 311-316.

[33]Kostoff R N. China/USA nanotechnology research output comparison-2011 update[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2012, 79(5): 986-990.

[34]Kuhn T S. The structure of scientific revolutions[M]. Chicago: University of Chicago Press, 1970.

[35]Lawrence P A. The politics of publication[J]. Nature, 2003, 422(6929): 259-261.

[36]Lawrence P A. The mismeasurement of science[J]. Current Biology, 2007, 17(15): R583-R585.

[37]Liang L, Rousseau R, Zhong Z. Non-English journals and papers in physics and chemistry: Bias in citations[J]. Scientometrics, 2013, 95(1): 333-350.

[38]Lin M, Zhang J. Language trends in nanoscience and technology: The case of Chinese-language publications[J]. Scientometrics, 2007, 70(3): 555-564.

[39]Lotka A J. The frequency distribution of scientific productivity[J]. Journal of the Washington Academy of Sciences, 1926, 16(12): 317-323.

[40]Moed H F. Measuring China’s research performance using the Science Citation Index[J]. Scientometrics, 2002, 53(3): 281-296.

[41]Moiwo J P, Tao F. The changing dynamics in citation index publication position China in a race with the USA for global leadership[J]. Scientometrics, 2013, 95(3): 1031-1050.

[42]Noyons E C M, Moed H F, Luwel M. Combining mapping and citation analysis for evaluative bibliometric purposes: A bibliometric study[J]. Journal of the American Society for Information Science, 1999, 50(2): 115-131.

[43]OECD. OECD reviews of innovation policy: China[R]. Paris: OECD, 2007.

[44]Onodera N, Iwasawa M, Midorikawa N, et al. A method for eliminating articles by homonymous authors from the large number of articles retrieved by author search[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2011, 62(4): 677-690.

[45]Opsahl T, Colizza V, Panzarasa P, et al. Prominence and control: The weighted rich-club effect[J]. Physical Review Letters, 2008, 101(16): 168702.

[46]Papke L E, Wooldridge J M. Econometric methods for fractional response variables with an application to 401(k) plan participation rates[J]. Journal of Applied Econometrics, 1996, 11(6): 619-632.

[47]Persson O, Gl?nzel W, Danell R. Inflationary bibliometric values: The role of scientific collaboration and the need for relative indicators in evaluative studies[J]. Scientometrics, 2004, 60(3): 421-432.

[48]Phelan T J. A compendium of issues for citation analysis[J]. Scientometrics, 1999, 45(1): 117-136.

[49]Pichappan P, Sarasvady S. The other side of the coin: The intricacies of author self-citations[J]. Scientometrics, 2002, 54(2): 285-290.

[50]Popper K R. Conjectures and refutations: The growth of scientific knowledge[M]. London: Routledge, 1963.

[51]Porter A, Youtie J, Shapira P, et al. Refining search terms for nanotechnology[J]. Journal of Nanoparticle Research, 2008, 10(5): 715-728.

[52]Porter A L, Youtie J. Where does nanotechnology belong in the map of science[J]. Nature Nanotechnology, 2009, 4(9): 534-536.

[53]Porter A L, Rafols I. Is science becoming more interdisciplinary? Measuring and mapping six research fields over time[J]. Scientometrics, 2009, 81(3): 719-745.

[54]Redner S. How popular is your paper? An empirical study of the citation distribution[J]. The European Physical Journal B, 1998, 4(2): 131-134.

[55]Rehn C, Kronman U. Bibliometric handbook for Karolinska Institutet[EB/OL]. http://ki.se/content/1/c6/01/79/31/bibliometric_handbook_karolinska_institutet_v1.05.pdf, 2008.

[56]Ren S L, Rousseau R. International visibility of Chinese scientific journals[J]. Scientometrics, 2002, 53(3): 389-405.

[57]Shapira P, Wang J. Follow the money[J]. Nature, 2010, 468(7324): 627-628.

[58]Suttmeier R P, Cao C, Simon D F. China’s innovation challenge and the remaking of the Chinese academy of sciences[J]. Innovations: Technology, Governance, Globalization, 2006, 1(3): 78-97.

[59]Tang L, Walsh J P. Bibliometric fingerprints: Name disambiguation based on approximate structure equivalence of cognitive maps[J]. Scientometrics, 2010, 84(3): 763-784.

[60]Tang L, Shapira P. China-US scientific collaboration in nanotechnology: Patterns and dynamics[J]. Scientometrics, 2011a, 88(1): 1-16.

[61]Tang L, Shapira P. Regional development and interregional collaboration in the growth of nanotechnology research in China[J]. Scientometrics, 2011b, 86(2): 299-315.

[62]Tang L, Shapira P. Effects of international collaboration and knowledge moderation on China’s nanotechnology research impacts[J]. Journal of Technology Management in China, 2012, 7(1): 94-110.

[63]Tang L. Does “birds of a feather flock together” matter-Evidence from a longitudinal study on US-China scientific collaboration[J]. Journal of Informetrics, 2013, 7(2): 330-344.

[64]Tang X. Implement strategy of protecting intellectual property and accelerate enhancing China’s independent innovative capability[J]. Bulletin of National Natural Science Foundation of China, 2007, 21(4): 210-212.

[65]Taylor M, Perakakis P, Trachana V. The siege of science[J]. Ethics in Science and Environmental Politics, 2008, 8(1): 17-40.

[66]Van Raan A F J. The influence of international collaboration on the impact of research results: Some simple mathematical considerations concerning the role of self-citations[J]. Scientometrics, 1998, 42(3): 423-428.

[67]Van Raan A F J. On growth, ageing, and fractal differentiation of science[J]. Scientometrics, 2000, 47(2): 347-362.

[68]Wang P. Strengthen the redirection role of science funding[J]. Advance in Earth Sciences, 1992, 7(4): 11-12.

[69]Youtie J, Shapira P, Porter A L. Nanotechnology publications and citations by leading countries and blocs[J]. Journal of Nanoparticle Research, 2008, 10(6): 981-986.

[70]Zhang H, Patton D, Kenney M. Building global-class universities: Assessing the impact of the 985 Project[J]. Research Policy, 2013, 42(3): 765-775.

[71]Zhou P, Leydesdorff L. The citation impacts and citation environments of Chinese journals in mathematics[J]. Scientometrics, 2007, 72(2): 185-200.

(責(zé)任編輯石頭)

Is There a Clubbing Effect Underlying Chinese Research Citation Increases?

Tang Li1, Philip Shapira2,3, Jan Youtie2,4

(1.SchoolofPublicEconomicsandAdministration,ShanghaiUniversityofFinanceandEconomics，Shanghai200433,China；2.SchoolofPublicPolicy，GeorgiaInstituteofTechnology，AtlantaGA30308,USA；3.ManChesterBusinessSchool，UniversityofManchester,ManchesterM139PL，UnitedKingdom;4.EnterpriseInnovationInstitute,AtlantaGA30308,USA)

There is increasing evidence that citations to Chinese research publications are rising sharply. A series of reasons have been highlighted in previous studies. This research explores another possibility-whether there is a “clubbing” effect in China’s surge in research citations, in which a higher rate of internal citing takes place among influential Chinese researchers. Focusing on the most highly cited research articles in nanotechnology, we find that a larger proportion of Chinese nanotechnology research citations are localized within individual, institutional, and national networks within China. Both descriptive and statistical tests suggest that highly cited Chinese papers are more likely than similar U.S. papers to receive internal and localized citations. Tentative explanations and policy implications are discussed.

research assessment; science and technology policy; clubbing effect; citation analysis

2016-05-12

中國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金(71303147)；上海浦江人才(13PJC052)；美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)(0531194)；英國(guó)ESRC(ES/J012785/1)

唐莉(1977-)(通訊作者)，女，河南人，復(fù)旦大學(xué)國(guó)際關(guān)系與公共事務(wù)學(xué)院教授；

Philip Shapira(1953-)，男，佐治亞理工公共政策學(xué)院、曼徹斯特大學(xué)教授；

Jan Youtie(1956-)，女，佐治亞理工公共政策學(xué)院兼職教授，企業(yè)創(chuàng)新研究所項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

F276.6

A

1001-9952(2016)10-0094-14

10.16538/j.cnki.jfe.2016.10.006