论文评审意见汇总（24）

武夷山

第一则

本文选题较好，分析工作做得扎实，研究结果有意义。有两点需要商榷。

1.  科学计量学界的专家从来没有把被引次数作为论文质量的指标，而是把被引次数作为“质量或影响”的指标。有些文章因为质量高而受到广泛引用，有的论文引起争议，其观点甚至最终被证明是错的，但它们既然引起了学术争论，就发生了影响（impact）。确实，有一些糊里糊涂的科研管理者不听科学计量学者的劝，将被引次数等同于论文质量，但这可能不是主流。因此，文章开头就说“在多数情况下，被引频次都被作为论文、专利或期刊质量的代理”，恐怕是竖错了靶子。竖错了靶子再加以攻击，反而贬损了文章的价值。

2.  文章说“如果上述因素能够很好地解释论文的被引频次，那么用被引频次代理论文质量或科研质量可能就是不妥当的。”这句话的逻辑是不对的！因为假如能够给论文质量或影响赋以一个值的话，它可能是作者建立的模型中系数最大的一项。我的一位合作者曾经用科研投入（研发人员数、研发经费数）等很多指标来预测中国的SCI论文数，预测得相当准。我说，既然很多大学和科研院所都规定，理工科博士生发表SCI论文后方可答辩，则在读理工科博士生人数也许是很重要的变量。于是，他加入在读理工科博士生人数这个变量，分析发现，这个才是最关键的影响因素！按照本文作者目前的逻辑，既然现有的SCI论文数预测模型已经拟合得不错，就说明其他可供选择的变量（if any）可能是不妥当的。要知道，拟合模型并不是因果模型，所以绝不能下这样的武断结论。作者的这一观点是必须修正的，不改变这一观点则不能发表。

第二则

    希望作者在某处加两点讨论：

1.  作者用的是排名前20的期刊，都是影响因子高的期刊，由这些数据得出结论：影响因子越高，越容易被引。这个结论是不稳健的，一方面，才20个数据点，太少；另一方面，对于影响因子较低的期刊，这个结论是否成立呢？我们是不知道的。很可能，那时候，IF这个变量的影响就可忽略不计了，反正大家的IF都低。

2.  作者事先估计，可能新近的论文更易被引用。如果在自然科学领域，做出这样的预期很合适。但是，经济学属于社科，对于社科，较老的论文仍在被引是不稀奇的，熊彼特关于创新的论文不是至今仍在被引吗？

第三则

1.  Research front早就有定义。本文中所用的定义到底是哪一家的定义？还是作者自创的定义？没有交代。本文在研究过程中是否一直关照、遵循着这个定义，也值得怀疑，因为本文定义说，Research front“隐藏着未来的发展趋势”，可是，本文探讨的案例似乎无法与未来发展趋势挂上钩。

2.  为什么选择2000-2014年的数据作为样本？没有任何交代。事实上，“温室气体”这个术语不知多少年前就出现了，作者只取了最近5年的数据，基于这5年数据的分析，居然把“温室气体”也作为突现词，这显然是不对的。

3.  清洁生产文献的查询，不能只用cleaner production这一个词作为检索词，应该纳入其同义词和近义词。维基百科的Cleaner production“词条说：

“In the US, the term pollution prevention is more commonly used for cleaner production”。可见，在检索时，至少要加上“污染防治”，否则，检出的文献一定是很不完整的，那么，后续分析就失去了基础。

4.  在国家检索时，不能只检England，还要检索苏格兰、威尔士和北爱尔兰，四者相加才是英国的数据。如果作者已经将四者相加了，在表格中就不应该写England，而应该写UK。

总之，从以上几点看，本文的研究设计、数据检索、数据清理等方面都存在较严重的问题。