學(xué)術(shù)期刊論文總被引頻次的動(dòng)態(tài)演進(jìn)與影響因素研究*

王 惠

（淮陰工學(xué)院圖書(shū)館，江蘇 淮安 223003）

1927年，Gross等人首次提出被引頻次的引文分析概念，最早作為評(píng)價(jià)科研成果的重要指標(biāo)，后廣泛應(yīng)用于期刊、單位和學(xué)者排名以及績(jī)效、薪資、晉升、任期和招聘等各個(gè)領(lǐng)域[1]，它的價(jià)值和功效也被國(guó)內(nèi)的科研機(jī)構(gòu)和評(píng)估工作者所重視[2]。由于國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)被引頻次的研究機(jī)制仍不完善，有些科研管理者會(huì)將被引頻次等同于論文質(zhì)量，導(dǎo)致盲目推崇被引頻次，這無(wú)疑是扭曲了科學(xué)研究的根本目的[3]。因此，研究論文被引頻次的影響因素作用機(jī)制極具現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究綜述

已有文獻(xiàn)在研究論文被引頻次的影響因素時(shí)，從論文的外部和內(nèi)部信息來(lái)闡釋，我們將其稱為“外在因素”和“內(nèi)在因素”，前者指機(jī)構(gòu)權(quán)威性、作者學(xué)術(shù)地位、期刊影響因子等間接信息，后者指論文自身所表達(dá)的信息（如論文篇幅、是否獲得基金資助、參考文獻(xiàn)等）[4]。相比較而言，內(nèi)在因素的影響更隱晦，對(duì)外在因素影響的研究更常見(jiàn)。

Borsuk和Budden等[5]采取廣義線性模型研究作者數(shù)量、論文語(yǔ)言和第一作者性別對(duì)被引頻次的影響，結(jié)果表明論文語(yǔ)言和第一作者性別沒(méi)有通過(guò)顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，作者數(shù)量具有較大的影響。Barbara和Aurelie[6]在研究論文被引頻次的影響因素時(shí)考慮了腳本情況、學(xué)科、地理位置、總方程數(shù)量、微分方程數(shù)量、摘要長(zhǎng)度、參考文獻(xiàn)數(shù)量、作者數(shù)量、頁(yè)碼數(shù)等指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)參考文獻(xiàn)數(shù)量和頁(yè)碼數(shù)即論文長(zhǎng)度是最重要的影響因素，方程數(shù)量、作者國(guó)籍、學(xué)科領(lǐng)域也對(duì)論文被引頻次產(chǎn)生顯著影響。Finardi[7]認(rèn)為絕大部分情況下被引次數(shù)與期刊影響因子及其年度變化的關(guān)系不大。Didegah[8]等指出刊登在高等級(jí)、高影響力期刊上的學(xué)術(shù)論文更容易得到關(guān)注，成為高被引論文可能性更大。Didegah[9]等研究顯示參考文獻(xiàn)平均被引數(shù)量、期刊影響因子對(duì)論文被引頻次的影響最大。此外，論文作者尤其是第一作者的聲望，一定程度上會(huì)在學(xué)術(shù)圈內(nèi)形成“光環(huán)效應(yīng)”“追隨現(xiàn)象”，從而影響被引頻次[10]。

從上述研究來(lái)看，國(guó)外學(xué)者對(duì)論文被引頻次影響因素的討論已有一定積累，相比較而言，國(guó)內(nèi)研究的深度和廣度亟待擴(kuò)展。大多數(shù)學(xué)者考察單一因素對(duì)論文被引頻次的作用機(jī)制，如黃雪梅[11]、侯京淮[12]、俞立平[13]等學(xué)者分別討論科研合作、論文下載量以及作者數(shù)與論文被引頻次的關(guān)系，認(rèn)為這些因素都對(duì)論文被引頻次產(chǎn)生顯著影響。也有部分學(xué)者對(duì)論文被引頻次的影響因素進(jìn)行系統(tǒng)分析，陳仕吉[14]等選取Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)2000年以來(lái)發(fā)表的所有論文，采用Tobit多元回歸模型分析被引頻次的影響因素，指出參考文獻(xiàn)數(shù)量和作者機(jī)構(gòu)數(shù)都顯著影響論文被引頻次。孟凡蓉[15]等分析5本高被引科技管理核心期刊，研究發(fā)現(xiàn)期刊影響因子、論文下載次數(shù)以及作者是否合作等與論文被引頻次存在顯著正相關(guān)。

總體看來(lái)，國(guó)內(nèi)關(guān)于論文被引頻次影響因素系統(tǒng)性的實(shí)證研究較少，缺乏系統(tǒng)梳理和總結(jié)，研究方法多以簡(jiǎn)單繪圖分析和統(tǒng)計(jì)描述居多。因此，本研究在自變量的選取上力求更加多元和全面，進(jìn)一步增強(qiáng)模型的解釋力。同時(shí)鑒于論文總被引頻次的影響因素與其關(guān)系可能不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，對(duì)論文被引頻次影響因素內(nèi)在作用機(jī)制的研究，需要從方法論角度建立一種范式。

據(jù)此，筆者以中文社會(huì)科學(xué)引文索引CSSCI（2021—2022）收錄的圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)期刊論文為研究對(duì)象，將論文總被引頻次作為切入點(diǎn)，引入核密度函數(shù)估計(jì)刻畫(huà)論文總被引頻次絕對(duì)差異及動(dòng)態(tài)演進(jìn)態(tài)勢(shì)?？紤]到學(xué)術(shù)期刊論文被引頻次與影響因素的關(guān)系較為復(fù)雜，作者在已有成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取性，選取了平均作者數(shù)、海外論文比、基金論文比、學(xué)科擴(kuò)散、載文量和影響因子指標(biāo)作為自變量，論文總被引頻次作為因變量，綜合運(yùn)用相關(guān)系數(shù)分析、面板分位數(shù)回歸明確論文總被引頻次與影響因素的關(guān)系，找出可能潛在的問(wèn)題，以期引發(fā)科學(xué)管理人員和學(xué)術(shù)界更多的關(guān)注，為學(xué)術(shù)期刊高質(zhì)量發(fā)展給予方向性的指導(dǎo)啟示。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 研究方法

2.1.1 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)即Kernel密度估計(jì)，是一種非參數(shù)概率估計(jì)方法，此方法不太依賴模型，穩(wěn)健性強(qiáng)，是采用平滑的峰值函數(shù)對(duì)所取樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，其連續(xù)的密度曲線更加直觀描繪隨機(jī)變量分布形態(tài)[16]。采用核密度估計(jì)展示期刊論文總被引頻次的分布延展性、分布位置、極化趨勢(shì)、分布態(tài)勢(shì)，便于觀測(cè)期刊論文總被引頻次的分布動(dòng)態(tài)及演進(jìn)規(guī)律。假設(shè)f(x)為樣本學(xué)術(shù)期刊的總被引頻次y密度函數(shù)：

式1中，xi為獨(dú)立同分布觀測(cè)值，h為帶寬，k（·）為核函數(shù)，n為觀測(cè)值個(gè)數(shù)。在非參數(shù)核密度估計(jì)中，核函數(shù)和帶寬的選擇關(guān)系到核密度估計(jì)的質(zhì)量。依據(jù)核密度核函數(shù)的不同，可分為高斯核、伽馬核、三角核和均勻核[17]，筆者采用比較常用的高斯核函數(shù)，最佳帶寬的選取遵循了均方誤差最小的原則。

2.1.2 面板分位數(shù)回歸

1978年，Bassett和Koenker最早提出分位數(shù)回歸，一種基于因變量Y的條件分布來(lái)擬合自變量X的線性函數(shù)均值拓展回歸方法，根據(jù)不同分位點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使得研究更加翔實(shí)，彌補(bǔ)了最小二乘法的諸多不足：a.當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異方差時(shí)，最小二乘法的估計(jì)結(jié)果會(huì)有所偏差；b.最小二乘法反映的是因變量Y的均值受自變量X的影響，不能反映一個(gè)分布的全部情況；c.當(dāng)數(shù)據(jù)存在異常點(diǎn)，最小二乘法估計(jì)會(huì)受到干擾，使得估計(jì)不穩(wěn)定[18]。2004年，Koenker將截面分位數(shù)回歸拓展至面板數(shù)據(jù)的參數(shù)估計(jì)中，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸模型[19]：

估計(jì)參數(shù)可以通過(guò)求解下述最小化問(wèn)題：

筆者以基金論文比（fund）、海外論文比（overseas）、平均作者數(shù)（author）、影響因子（factor）、載文量（document）以及學(xué)科擴(kuò)散因子（subject）作為自變量，論文總被引頻次（cited）作為因變量，綜合采用面板分位數(shù)回歸和普通最小二乘法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，對(duì)所涉及的變量都進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，有效消除異方差的影響。需要說(shuō)明的是，影響因子、載文量等文獻(xiàn)計(jì)量指標(biāo)通常不服從正態(tài)分布，分位數(shù)回歸對(duì)此并不敏感。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

中文社會(huì)科學(xué)引文索引（CSSCI）是由南京大學(xué)中國(guó)社會(huì)科學(xué)研究評(píng)價(jià)中心開(kāi)發(fā)研制，收錄的期刊編輯規(guī)范、學(xué)術(shù)型強(qiáng)，刊登的學(xué)術(shù)論文在一定程度上代表該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)與趨勢(shì)[20]?？紤]到數(shù)據(jù)的延續(xù)性和可獲得性，選取圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)共17種CSSCI期刊作為研究對(duì)象，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于2018—2020年的《中國(guó)科技期刊引證報(bào)告（核心版）社會(huì)科學(xué)卷》。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 論文總被引頻次動(dòng)態(tài)演進(jìn)

筆者分別選取2017年、2018年和2019年3個(gè)時(shí)間截面（見(jiàn)圖1），各條核密度曲線將隨著時(shí)間推進(jìn)逐漸由虛線變?yōu)閷?shí)線，方便讀者觀察變量時(shí)序上的分布演進(jìn)過(guò)程。分布位置展現(xiàn)圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI期刊論文總被引頻次的高低；分布延展性顯示論文總被引頻次最高期刊與其他期刊的數(shù)值差異，拖尾愈長(zhǎng)，差異愈大；分布態(tài)勢(shì)體現(xiàn)期刊論文總被引頻次的個(gè)體差異及極化趨勢(shì)，其中波峰數(shù)量刻畫(huà)極化趨勢(shì)，波峰的高度和寬度反映差異大小。

圖1 圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI期刊論文總被引頻次的核密度

圖1的縱軸為核密度，橫軸為論文總被引頻次。在樣本期內(nèi)，隨著時(shí)間推移，圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI期刊論文總被引頻次整體水平的核密度曲線并未呈現(xiàn)明顯地向右或向左變化趨勢(shì)，表明論文總被引頻次并未出現(xiàn)大幅增加或減少。核密度曲線的主峰下降，寬度日益延展，說(shuō)明期刊個(gè)體之間的論文總被引頻次絕對(duì)差異擴(kuò)大。此外，核密度曲線波峰數(shù)量減少，右尾逐漸平緩，一方面，意味著盡管不同期刊的論文總被引頻次數(shù)量存在較大差異，但極化效應(yīng)并不凸顯；另一方面，表明論文總被引頻次數(shù)量可觀的學(xué)術(shù)期刊越來(lái)越多。

3.2 影響因素的相關(guān)性

先分析多種影響因素的相關(guān)關(guān)系，再挑選出哪些影響因素進(jìn)入面板分位數(shù)回歸模型。由表1可知，除了海外論文比與總被引頻次的相關(guān)性系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其他變量都在10%的水平下通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，即所選取的論文總被引頻次影響因素具有一定可信度，可以進(jìn)行回歸分析。海外論文比（overseas）這一指標(biāo)是來(lái)源期刊中海外作者發(fā)表論文占全部論文的比例，用來(lái)衡量期刊國(guó)際化交流程度。經(jīng)檢查原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2019年海外論文比數(shù)值為0的期刊有《現(xiàn)代情報(bào)》《中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》《圖書(shū)與情報(bào)》《圖書(shū)館學(xué)研究》《圖書(shū)館建設(shè)》和《大學(xué)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》，且絕大部分期刊論文的海外論文比數(shù)據(jù)都為零，反映出圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI學(xué)術(shù)期刊刊登的海外論文偏少。關(guān)鍵原因就是樣本期刊均為中文期刊，即使刊登了少量海外論文，絕大部分也為海外華人撰寫(xiě)。

表1 被引頻次影響因素的相關(guān)系數(shù)矩陣

平均作者數(shù)與影響因子、學(xué)科擴(kuò)散因子、基金論文比表現(xiàn)為正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為0.35、0.72和0.70。載文量與影響因子、海外論文比與學(xué)科擴(kuò)散因子表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)性，這說(shuō)明載文量高低不一定會(huì)對(duì)學(xué)術(shù)期刊的影響因子產(chǎn)生作用機(jī)制。據(jù)《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊國(guó)際引證年報(bào)》近幾年的數(shù)據(jù)顯示，科技期刊國(guó)際化引他總被引頻次持續(xù)增長(zhǎng)，但我國(guó)各學(xué)科被引頻次所占份額差別較大，學(xué)科發(fā)展不平衡，“圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)”學(xué)科國(guó)際影響力亟待增強(qiáng)，加強(qiáng)國(guó)際文化交流，擴(kuò)大學(xué)術(shù)期刊知名度，為我國(guó)圖書(shū)館、情報(bào)與文獻(xiàn)學(xué)學(xué)術(shù)期刊盡快走向世界的關(guān)鍵所在。此外，載文量與平均作者數(shù)和基金論文比的相關(guān)系數(shù)并不顯著，說(shuō)明載文量與兩者關(guān)聯(lián)程度很弱。

3.3 面板分位數(shù)回歸

由于傳統(tǒng)最小二乘法回歸本質(zhì)上是一種均值回歸，只能宏觀分析論文被引頻次影響因素，當(dāng)面對(duì)數(shù)據(jù)分布異常、數(shù)據(jù)樣本較小等問(wèn)題處理比較麻煩，面板分位數(shù)回歸模型能夠刻畫(huà)論文被引頻次在不同水平上的影響因素狀況，給出更為全面的解讀。

將論文總被引頻次作為自變量，影響因素作為因變量，采用雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行回歸分析，獲得具有彈性性質(zhì)的回歸系數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，海外論文比系數(shù)沒(méi)有通過(guò)10%的水平下進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，其余變量都通過(guò)且模型的擬合優(yōu)度較高，也佐證了表1的結(jié)果，說(shuō)明平均作者數(shù)、學(xué)科擴(kuò)散因子、基金論文比、影響因子和載文量5個(gè)變量能很好地解釋論文總被引頻次的信息，若從學(xué)術(shù)期刊評(píng)價(jià)的角度而言，這5個(gè)指標(biāo)更為重要。

為了進(jìn)一步解讀期刊論文總被引頻次在不同水平下受其他因素影響的大小，鑒于數(shù)據(jù)量不大，將總被引頻次分為3個(gè)分位（τ=0.25、0.50、0.75），采用分位數(shù)回歸進(jìn)行估計(jì)。相比較傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)模型，面板數(shù)據(jù)分位數(shù)模型可以不假設(shè)數(shù)據(jù)分布服從正態(tài)分布，有效避免受到離群值的影響，該方法能清楚地刻畫(huà)影響因素對(duì)學(xué)術(shù)期刊論文的總被引頻次在不同分位點(diǎn)的邊際影響，結(jié)果見(jiàn)表2。隨著τ值由0.25增大至0.75，R2從0.763提高到0.792，屬于中等水平相關(guān)，5個(gè)影響因素對(duì)論文總被引頻次較低的期刊解釋程度要弱于論文總被引頻次較高的期刊。

表2 各個(gè)影響因素對(duì)論文總被引頻次的作用效果

在τ=0.25、τ=0.50和τ=0.75時(shí)，影響因子的彈性系數(shù)通過(guò)1%的顯著性水平統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，與傳統(tǒng)回歸所得彈性系數(shù)差距不大，也就是影響因子對(duì)論文總被引頻次具有正向作用。論文總被引頻次在條件分布不同位置發(fā)生變動(dòng)，影響因子對(duì)論文總被引頻次的彈性系數(shù)也出現(xiàn)規(guī)律性變化，彈性系數(shù)由0.25分位點(diǎn)時(shí)最高0.711，下降至0.50分位數(shù)最低0.588，在0.75分位點(diǎn)升至0.710。該變化說(shuō)明，當(dāng)論文總被引頻次處于條件分布低分位點(diǎn)時(shí)，影響因子的正向作用最為明顯，但隨著分位點(diǎn)上升逐漸變?nèi)?，達(dá)到一定的閾值，杠桿效應(yīng)又會(huì)增強(qiáng)，究其原因可能是高影響因子期刊的編輯部在征稿時(shí)，并沒(méi)有刻意強(qiáng)調(diào)論文的引文數(shù)量或質(zhì)量，低影響因子的期刊在這方面有所訴求。

平均作者數(shù)的估計(jì)系數(shù)隨著分位數(shù)增加而先降低再升高，說(shuō)明隨著論文總被引頻次的提高，平均作者數(shù)的增加對(duì)其貢獻(xiàn)先減少后增加，當(dāng)分位數(shù)較低（τ=0.25、τ=0.50）論文總被引頻次較少時(shí)，平均作者數(shù)的彈性系數(shù)并沒(méi)有通過(guò)10%的顯著性水平統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；當(dāng)分位數(shù)較高（τ=0.75）論文總被引頻次較大時(shí)，平均作者數(shù)的正向作用才顯著，且彈性系數(shù)超過(guò)了傳統(tǒng)的回歸系數(shù)。因此，從理論角度來(lái)講，對(duì)于論文總被引頻次較少的學(xué)術(shù)期刊，其平均作者數(shù)對(duì)論文總被引頻次并沒(méi)有產(chǎn)生太大的影響；對(duì)于論文總被引頻次較高的期刊，其論文總被引頻次更易受到平均作者數(shù)的影響。

從傳統(tǒng)回歸看，學(xué)科擴(kuò)散因子對(duì)論文總被引頻次的彈性系數(shù)為正數(shù)，彈性系數(shù)為0.385，在5%的水平下通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，從分位數(shù)回歸結(jié)果來(lái)看，當(dāng)論文總被引頻次較高（τ=0.75）時(shí)，論文總被引頻次與學(xué)科擴(kuò)散因子關(guān)系不大。當(dāng)論文總被引頻次數(shù)值處于較低或中等時(shí)，學(xué)科擴(kuò)散因子的彈性系數(shù)分別為0.262和0.438，表明學(xué)科擴(kuò)散因子對(duì)論文總被引頻次的影響存在門(mén)檻效應(yīng)，也就是說(shuō)，當(dāng)論文總被引頻次達(dá)到一定數(shù)值后，即便學(xué)科擴(kuò)散因子再增加，也無(wú)法提高論文總被引頻次。分位數(shù)面板回歸結(jié)果驗(yàn)證了學(xué)科擴(kuò)散因子對(duì)論文總被引頻次影響效果分布特征存在差異，這也是前期研究采用傳統(tǒng)回歸模型無(wú)法展現(xiàn)的信息。

載文量對(duì)論文總被引頻次的影響在各個(gè)分位數(shù)均存在顯著的正向影響，說(shuō)明載文量越高，論文總被引頻次也越高。具體而言，載文量的彈性系數(shù)隨著分位數(shù)增加而下降，說(shuō)明隨著期刊論文總被引頻次的增加，載文量的增加對(duì)其貢獻(xiàn)越來(lái)越小。當(dāng)分位數(shù)較高（τ=0.75）論文總被引頻次較大時(shí)，載文量的彈性系數(shù)較?。划?dāng)分位數(shù)較低（τ=0.25）論文總被引頻次較小時(shí)，載文量的彈性系數(shù)較大。從理論角度來(lái)講，對(duì)于低論文總被引頻次的期刊，提高載文量對(duì)增加論文總被引頻次的貢獻(xiàn)較大；對(duì)于高論文總被引頻次的期刊，提高載文量對(duì)增加論文總被引頻次的貢獻(xiàn)較小。圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI期刊總體上屬于學(xué)術(shù)質(zhì)量很高的期刊，近年來(lái)學(xué)科所有期刊的載文量并沒(méi)有明顯增加，說(shuō)明此類期刊更加注重論文質(zhì)量，這與金碧輝[21]等人的研究結(jié)論并不完全一致，可能與所選樣本有關(guān)。

基金論文比與論文總被引頻次顯著負(fù)相關(guān)，當(dāng)論文總被引頻次在0.25分位時(shí)，基金論文比的彈性系數(shù)為-0.364，隨著論文總被引頻次的增加，或分位的提高，基金論文比對(duì)論文總被引頻次的擠出效應(yīng)變大。這點(diǎn)需要引起編輯部的關(guān)注，通過(guò)官方渠道告知投稿作者撰寫(xiě)的論文主題應(yīng)與標(biāo)注的資助基金項(xiàng)目標(biāo)題相符合，不能因?yàn)橄Ｍ撐谋讳浻镁蛼煲恍╋L(fēng)馬牛不相及的項(xiàng)目。

4 研究結(jié)論

從圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI來(lái)源期刊的論文總被引頻次核密度估計(jì)曲線可以看出，樣本期間內(nèi)此類期刊的論文總被引頻次并沒(méi)有出現(xiàn)太大的變化。近些年，期刊的評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)和科研單位已把論文總被引頻次作為衡量期刊學(xué)術(shù)水平的重要指標(biāo)，但圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI來(lái)源期刊編輯部并沒(méi)有為了提高論文總被引頻次而采用一些非正常手段，“爆引”和“聚引”現(xiàn)象并不存在。在對(duì)權(quán)威核心期刊進(jìn)行學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)時(shí)，不僅需要關(guān)注論文總被引頻次，還需要參考影響因子和擴(kuò)散因子等指標(biāo)，防止惡意引用現(xiàn)象。

筆者基于圖書(shū)館、情報(bào)學(xué)CSSCI學(xué)術(shù)期刊2017—2019年的面板數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用傳統(tǒng)回歸方法和面板分位數(shù)回歸方法重點(diǎn)反映平均作者數(shù)量、基金論文比、載文量、海外論文比、學(xué)科擴(kuò)散因子和影響因子對(duì)論文總被引頻次在各個(gè)分位點(diǎn)處的作用機(jī)制，并揭示彈性系數(shù)在不同分位點(diǎn)處的分布特征和變化規(guī)律，指出平均作者數(shù)量、學(xué)科擴(kuò)散因子、載文量和影響因子與論文總被引頻次呈正相關(guān)關(guān)系。另外，研究結(jié)論也證實(shí)了論文層面的一些要素，海外論文比與論文總被引頻次總體無(wú)關(guān)，基金論文對(duì)論文總被引頻次沒(méi)有起到正向作用，論文質(zhì)量才是主要原因。

平均作者數(shù)僅對(duì)論文總被引頻次高的期刊產(chǎn)生影響，與論文總被引頻低的期刊無(wú)關(guān)，增加平均作者數(shù)并沒(méi)有提高此類期刊的論文總被引頻次數(shù)，導(dǎo)致這一結(jié)果的原因是多方面的，“偽合作”行為也弱化了論文被引頻次與作者數(shù)的密切程度。對(duì)于論文總被引頻次高的75%的期刊，增加平均作者數(shù)可以提高論文總被引頻次，即平均作者數(shù)每增加1%，論文總被引頻次可以提高0.67%。然而此統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，并不具有實(shí)際的操作意義。某種程度上論文研究?jī)?nèi)容決定了作者數(shù)的多少，期刊編輯部并不會(huì)對(duì)論文獨(dú)著或合著有特殊的要求，論文一旦刊登，作者也無(wú)法預(yù)料文章將來(lái)的被引頻次。

基金論文比并未對(duì)論文總被引頻次具有積極貢獻(xiàn)。提高載文量對(duì)論文總被引頻次具有正向作用，分位數(shù)回歸結(jié)果表明，載文量對(duì)論文總被引頻次高的期刊正向影響要弱于論文總被引頻次低的期刊。一般而言，載文量在一定程度上體現(xiàn)學(xué)術(shù)期刊的知識(shí)存儲(chǔ)和信息量水平，載文量的增加對(duì)知識(shí)與信息的傳播具有積極作用。但載文量是把雙刃劍，實(shí)踐表明前幾年許多期刊為了擴(kuò)大影響力盲目追求增加載文量，并沒(méi)有增加論文總被引頻次，也沒(méi)有提高期刊的影響因子。提高期刊辦刊質(zhì)量，規(guī)范審稿流程，論文被引頻次自然增加。

對(duì)于論文總被引頻次數(shù)值處于中等偏下的期刊，其學(xué)科擴(kuò)散因子對(duì)論文總被引頻次產(chǎn)生正向影響；論文總被引頻次與影響因子具有顯著的“U”型關(guān)系，論文被引情況容易受到所刊登的期刊影響。僅僅采用傳統(tǒng)的最小二乘法回歸分析有時(shí)會(huì)掩蓋兩者真實(shí)關(guān)系，有必要從多視角進(jìn)行考查。由此可見(jiàn)，論文總被引頻次的影響因素比較復(fù)雜，就單個(gè)期刊而言，受研究選題、論文類型、創(chuàng)新程度、期刊偏好、下載方式等多種因素的影響。需要說(shuō)明的是，雖然由于期刊差異、學(xué)科不同，研究結(jié)論可能存在差異，但作為一種研究范式，本項(xiàng)研究依然具有一定的參考價(jià)值。