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GarfieldE創立的科學引文索引和引文分析理論是科學計量學研究的基礎，引文分析反映了文獻引證和被引證的知識網絡，“被引頻次”是引文知識網絡最直觀的體現。雖然學界針對負面引用、錯誤引用、不良自引等行為提出“被引能否作為合理評價指標”的質疑［1］，但不可否認，被引頻次已經成為現今衡量論文學術影響力、期刊評價、學者評價最重要的指標之一。中國學術走向世界，是新時代中國特色社會主義思想的重要組成部分，多次強調要大力開展對外文化交流，加強國際傳播能力和對外話語體系建設，推動中華文化走向世界。加強中國科研論文的國際影響力，對于提升中國科研話語權和文化軟實力具有重要作用，隨著中國文化“走出去”戰略進一步實施，人文社科領域積極開展國際性問題研究、召開國際會議、擴大英文期刊國際傳播、加強國際學術合作和人才交流。增加人文社科期刊論文國際被引是擴大中國人文社科成果國際影響力的重要表現，但期刊論文被引具有復雜性，受到主客觀和偶然性因素的影響，因而，了解中國人文社科期刊論文被引的主要影響因素，有助于我國學者有針對性地選擇合作模式和學術期刊，提高中國人文社科成果的國際學術影響力。

1相關研究

1.1引用現象研究AvramescuA［2］利用科學信息擴散論將論文的引用周期分為5種類型:廣泛認可的引用曲線、基本認可的引用曲線、很少認可的引用曲線、“睡美人”型引文曲線和“曇花一現”型引文曲線。屈文建等［3］重新歸納為6類:將前3種統一為“經典引文曲線”、重新定義“指數下降引文曲線”、“睡美人”引文曲線2類、新增指數增長引文曲線、多峰引文曲線、波形引文曲線3類。高被引論文往往是領域突破性或創新性成果［4］，其價值和意義得到了科學界普遍認可和重視，分析高被引論文的特征因素、預測高被引論文方法拓寬了學界對高度引用現象的認識，科睿唯安的“引文桂冠獎”正是利用論文的高被引特征成功預測出多位諾貝爾獎得主。科學界也存在一些從未被引用的論文，但論文未被引并不意味著他們沒有學術價值，VanRAFJ［5］從這些零被引文獻中發現被“延遲承認”的“睡美人文獻”;國內學者杜健等［6］、LiJ［7］等對“睡美人文獻”的特征、潛力預測等開展系統化研究。論文引用規律和引用現象的研究進一步完善了人們對引文結構網絡的認知。1.2引用動因研究研究人員引用他人論文的原因是復雜多樣的，引用行為不僅僅是出于對科研成果的認同，還有很多非科學因素［8］，GarfieldE［9］最先提出引用的15種動機，HarwoodN［10］提出引用的11種動機，馬鳳等［11］歸納出6類引用動機，邱均平等［12］將引用動機分為內在引用動機(知識主張、價值感知)和外在引用動機(信息源便利性、引用輸出、引用重要性)兩類，內外動機相互影響信息行為。也有學者針對引用中對編委的阿諛奉承、為利益派別的不正當引用現象進行研究，研究結果表明負面引用并不能有效提高引用［13］。隨著引用研究的深入，一些學者嘗試用理論的角度來解釋引用動因。段慶鋒等［14］以規范理論和社會構建理論，提出引文是學術性和社會性因素交織作用的結果;楊思洛［15］將前人對引用動因的理論解釋歸納為5類:“科學規范理論”、“社會結構理論”、“心理過程理論”、“自反引文理論”、“引文進化理論”;AksnesDW等［16］用“可見動態性”概念解釋引用行為，認為引用也存在“馬太效應”。1.3影響因素研究TahamtanI等［17］從高度相關的198篇文獻中總結出28個與論文被引有關的因素，整體上歸為3類:論文相關因素、期刊相關因素、作者相關因素。牟象禹等［18］、韓毅等［19］以中文圖情領域為例，分別實證分析了論文被引和未被引的主要影響因素。當前對論文被引影響因素研究可以分為4個方面:1)期刊相關因素［20－21］:如期刊規模和擴散力、開放獲取、影響影子等;2)作者相關因素:如研究團隊規模與作者合作網絡［22］、性別因素［23］、作者學術成就［24］、跨國的合作團隊［25］等;3)內容相關因素:如主題詞組合新穎性［26］、關鍵詞的數量與多樣性［27］、論文熱點持續能力［28］等;4)其他指標:如參考文獻［29］、論文的長度［30］、期刊出版商［31］等。分析方法不一而足，分析結果也各有異同，如DidegahF等［32］以WOS納米技術相關期刊論文集為數據，得出期刊影響因子是被引最有效的決定因素之一;而FinardiU［33］以社會科學和自然科學期刊論文集為例，得出影響因子與被引沒有顯著相關性。究其原因，論文被引受數據集來源、學科領域［34］、國內外平臺［35］而有所不同，被引頻次影響因素也存在差異性。1.4引用預測研究由于論文引用關系特性，被引需要一定的時間積累，為了更早發現具有高被引潛力的論文，了解相應領域的研究熱點和重大發現，學界利用機器學習、回歸模型對論文引用進行預測研究。FuLD等［36］以生物醫學文章為數據集，認為使用基于內容和文獻計量特征的機器學習模型來預測生物醫學文獻中的引用計數具有可行性。IbáezA等［37］以生物信息數據集測算了葉貝斯網絡、邏輯回歸、決策樹和k近鄰算法，并得出樸素葉貝斯和邏輯回歸模型4年范圍內被引預測成功率可達89.4%和91.5%;耿騫等［38］以圖情領域文章數據作為訓練集，測算邏輯回歸、樸素頁貝斯、支持向量集、GBDT、AdaBoost、XGBoost、隨機森林7種算法，得出GBDT、XGBoost、隨機森林具有較強的預測能力;ZhuXP等［39］采用神經網絡模型確定引文計數的最佳特征，提出了GPR、DNN、MLR、SVM等機器學習方法預測論文引文，發現作者特征群影響最大，SVM方法更適合引文預測。YanR［40］比較了線性回歸、K近鄰、SVR、CART模型的預測效果，CART預測效果最理想，最佳回歸預測模型在R平方中實現了0.740的平均預測性能。1.5研究不足之處國內外文獻研究發現:1)人文社科國際被引研究較少。受人文社科國際影響力重視程度、人文社科成果多樣化、國際論文數據復雜度等因素影響，目前對論文被引研究多集中國內數據庫或國外自然科學領域，鮮少對人文社科國際論文成果的被引因素展開深入研究。2)論文被引的影響因素存在差異性。被引頻次受學科領域、時間范圍、數據庫來源等方面影響，影響因素存在差異性，已有的研究多具有特定研究對象，不一定適合中國人文社科國際成果被引因素。因此，本文以WOS收錄中國人文社科領域論文為例，分析中國人文社科期刊國際論文被引與作者機構特征、期刊特征、文獻特征、其他計量特征指標的相關性，識別論文被引的主要影響因素，從而為提高我國人文社科期刊論文國際被引，加速人文社科成果國際化傳播提供數據參考。

2評價指標與研究方法

2.1數據處理。選定WOS社會科學、藝術與人文兩個研究大類中共含39個研究方向，加上應用科學中運籌學與管理學、信息科學與圖書館學2個研究方向，共計41個研究方向;限定來源數據庫為SSCI和A＆HCI，研究國別為CHINA，文獻類型為Article、Review、ProceedingsPaper。為了使論文得到充分引用，參考方紅玲［41］對SSCI收錄圖情類期刊和姜春林等［42］對文史哲等學科成果的引文評價時間，選用5年前(即2014年)收錄6564篇論文及引文信息為數據源，數據獲取時間為2019年5月5日。同時為了解論文的其他補充計量特征是否與論文被引具有相關性，于2019年5月10日利用Altmetrics獲取論文的補充計量特征數據共計2844條。2.2評價指標選取。結合上文中論文被引頻次影響因素研究，從作者機構指標、期刊指標、文獻指標、補充計量指標四大類進行論文被引評價指標的選取，并對所有數據類別進行定義，影響因素的特征編碼參見表1。1)作者機構特征指標:作者是論文寫作的主體，本文主要考察作者數量、作者國別、跨國合作模式和機構屬性等對論文被引是否具有顯著影響。2)期刊特征指標:期刊是論文的載體，主要考察論文在高影響因子、高分區或知名的出版社中是否有更好被引表現。3)文獻特征指標:文獻本身的相關特征，如參考文獻數量、OA資源、頁碼數量，文獻標題的長度、關鍵詞數量等是否對論文被引具有顯著影響。4)補充計量特征指標:利用論文DOI于Alt-metrics獲取對應記錄的其他補充計量指標，統計發現除Twitter提及數、Mendeley讀者數、Dimen-sion引用外，其他指標多為0，因此這里僅選用Altmetrics的三項補充計量指標數，以及論文元數據中180天使用次數和2013年至今使用次數。2.3研究方法。為驗證26個二級指標與論文被引的相關性，利用SPSS20.0分析軟件，采用非參數K－S單樣本方法對連續變量進行正態性檢驗，顯示14個連續變量顯著性水平均小于0.05，不符合正態分布。因此，相關性分析方法采用Spearman，根據相關性取值范圍，以0.2為區間，分為極低、較低、中度、高度、極高5種相關程度;對于分類變量組間比較采用非參數檢驗方法;利用多元線性回歸模型進行論文被引多因素分析。

3研究結果分析

3.1連續變量相關性分析。對14個連續變量進行Spearman相關性檢驗，分析結果如表2所示。WOS被引頻次與頁碼未通過顯著性檢驗(p=0.888)，說明中國人文社科期刊論文的國際被引與論文撰寫長短沒有顯著相關性。其他連續變量p值均小于0.05，通過了顯著性檢驗，其中，WOS被引與標題長度、作者關鍵詞、Twitter提及數為極低相關度;與作者數量、合作國家數具有較低相關性;與2年平均影響因子、即年指標、參考文獻數、附加關鍵詞、最近180天使用次數具有中度相關性;與2013年至今使用次數(r=0.666)、Mendeley讀者數(r=0.659)具有高度相關性;與Dimensions引用數(r=0.964)具有極高相關性。3.2分類變量非參數檢驗。對12個分類變量分別進行非參數檢驗，兩獨立樣本采用Mann－WhitneyU檢驗;多獨立樣本采用Kruskal－WallisH檢驗，事后兩兩比較采用Bon-ferroni法校正顯著性p值小于0.05說明差異具有統計學意義。表3為分類變量的被引均值與平均秩次表，圖1、圖2為多分類變量的成對比較圖。1)作者團隊規模。根據發文量將作者規模分為5類，不同作者團隊規模中WOS被引分布差異具有統計學意義(H=936.019，p=0.000)。兩兩比較發現:除了3個作者－4個作者合著對WOS被引的差異不具有統計學意義外(調整后p=0.757)，其他不同作者團隊規模組別對WOS被引差異均具有統計學意義(調整后p=0.000)，作者規模越大，被引均值越大。2)通訊作者國別。將通訊作者分為中國和外國2類，Mann－WhitneyU檢驗結果顯示通訊作者為中國(平均秩次為3102.04)與外國(平均秩次為3795.69)對WOS被引頻次差異具有統計學意義(U=3156384，Z=－12.862，漸進p=0.000)。3)第一作者國別。一作國別為中國(平均秩次為3146.60)與外國(平均秩次為3796.31)對WOS被引頻次差異具有統計學意義(U=2858156.5，Z=－11.323，漸進p=0.000)。4)合作模式。不同國別合作模式上對WOS被引差異具有統計學意義(H=176.741，p=0.000)。外國為主平均秩次為3965.74，中外合作平均秩次為3601.25，中國為主平均秩次為3092.62，對3種不同合作模式兩兩比較發現:3種國別合作模式對WOS被引的調整后顯著性均小于0.05，差異均具有統計學意義。這與Lancho－BarrantesBS［44］發現的國際合作可以增加引文影響力、NomalerO［45］發現的國際合作比國內合作有更大的引用結果相似。5)機構屬性。不同機構屬性的WOS被引分布差異具有統計學意義(H=20.454，p=0.000)。對機構屬性兩兩比較發現:大學與科研院所對WOS被引的差異性不具有統計學意義(調整后p=1.000);大學與其他機構(調整后p=0.000)、科研院所與其他機構(調整后p=0.001)對WOS被引的差異具有統計學意義。6)期刊國別。發表在國內期刊(平均秩次為2358.89)與國外期刊(平均秩次為3298.53)對WOS被引頻次差異具有統計學意義(U=257867.5，Z=－5.214，漸進p=0.000)，發表在國外期刊上具有更高的被引表現。7)期刊分區。不同期刊分區的WOS被引分布差異具有統計學意義(H=1564.017，P=0.000)。對不同期刊分區數據兩兩比較發現，WOS被引頻次的差異在6組不同分區數據中差異均具有統計學意義(6組分區比較的調整后p=0.000)。8)出版平臺。論文在不同出版平臺的WOS被引分布差異具有統計學意義(H=942.776，p=0.000)，不同出版平臺的平均秩次如表3所示，Elsevier平臺出版的被引平均秩次最高(4208.70)，而大學出版社出版的被引平均秩次最低(2218.19)，這可能跟大學出版社出版發行傳播鏈不夠完善有關。兩兩比較發現:University類別－其他類別(p=0.311)、TaylerFrances－Emerald(p=1.000)、Em-erald－Springer(p=1.000)、Emerald－Sage(p=1.000)、Emerald－Wiley(p=0.622)、Springer－Sage(p=1.000)、Springer－Wiley(p=1.000)、Sage－Wiley(p=1.000)8類不具有統計學意義，其他不同平臺出版論文的WOS被引差異具有統計學意義。9)語種。不同語種的WOS被引差異具有統計學意義(H=462.579，p=0.000)，英文的WOS被引平均秩次最高(3374.30)，中文的WOS被引平均秩次最低(492.19)。兩兩對比發現:中文－其他語種發表的論文被引頻次差異不具有統計學意義(p=0.849)，英文－中文(p=0.000)、英文－其他(p=0.000)的WOS被引差異具有統計學意義，國際通用性語言論文被引頻次高于中文或其他小語種論文被引頻次。10)OA資源。論文是否開放獲取對WOS被引差異具有統計學意義(U=1313214，Z=－5.054，漸進p=0.000)，開放獲取論文的被引表現優于非開放獲取的論文。11)基金項目。論文是否受到基金項目的資助對WOS被引差異具有統計學意義(U=2824366，Z=－15.33，漸進p=0.000)，受資助論文的被引表現優于未受資助的論文。12)文獻類型。文獻類型對WOS被引差異具有統計學意義(H=90.172，p=0.000)，兩兩比較發現:三者之間對WOS被引均具有統計學意義(p=0.000)，綜述論文被引表現優于文章優于會議論文類型。3.4多元線性回歸分析。使用多元線性回歸進一步分析連續變量和分類變量等多因素相互作用下對論文被引的影響，由于引文數據呈偏態分布，不適合直接使用線性模型，且有的論文被引頻次為零，參考阮選敏等［46］的方法，對因變量(WOS被引)進行對數轉換，生成新的因變量(WOS被引對數)=ln(WOS被引+1)。通過重新編碼的方式，將12個分類變量分別轉化為啞變量，回歸策略選擇Enter強制進入法。為確保數據分析穩定性，Twitter提及、Mendeley讀者數、Dimension引用數樣本量過少不予分析，刪除離群值、強杠桿點、強影響點檢測的23個異常值。對處理后的數據進行多元線性回歸分析驗證，滿足多元線性回歸分析要求，回歸模型具有統計學意義F=159.866(p=0.000)，調整R2=0.505。多因素分析發現:作者機構指標(作者團隊規模)、期刊指標(2年平均影響因子、分區、出版平臺)、文獻指標(參考文獻數、語種、OA資源、文獻類型)、補充計量指標(180天使用次數、2013年至今使用次數)中共計10個指標是影響論文被引的綜合因素。而作者數量、合作國家數量、即年指標、頁碼、標題長度、作者關鍵詞、附加關鍵詞、通訊作者國別、第一作者國別、合作模式、機構屬性、期刊國別、基金項目這13個指標p＞0.05，在多因素分析中無統計學意義，說明這些自變量不是因變量的獨立影響因素。多元線性回歸分析結果如表4所示，由于篇幅限制，這里不展示未通過顯著性檢驗的自變量。標化系數反映了影響論文被引的程度，2013年至今使用次數(β=0.317)、以Q4為基準線Q1期刊(β=0.219)、Q2期刊(β=0.143)、2年平均影響因子(β=0.146)、參考文獻(β=0.116)對論文被引具有較大正面影響;以高校出版平臺為基準線出版平臺為其他小型平臺(β=－0.057)、以綜述為基準線文獻類型為會議論文(β=－0.055)對論文被引具有負面影響。

4討論

4.1作者機構相關因素。作者機構指標中僅作者團隊規模通過了多因素的顯著性檢驗，作者規模中以獨著為基準線，合作撰寫人數越多，被引頻次越高，但合作作者規模對整體的論文被引頻次影響程度不大，影響程度最大的標化系數也只有0.057。其他作者機構指標通過了單因素分析但未通過多因素分析顯著性檢驗，可能是由于這些指標對于論文被引的貢獻度較小，隨著多因素分析的調整而消失了。AbramoG等［47］、Chinchilla－RodríguezZ等［48］分別對意大利出版物和阿根廷人文社科領域論文分析也得出合作撰寫比獨著能夠獲得更高知名度和影響力。從合作動機來說，科研合作的前提是合作團隊具有差異化的優勢，合作能夠取長補短、優勢互補，產生出1+1＞2的合作效應。從規模經濟理論來說，科研合作使成果更加專業化，如合作團隊從論文構思、數據獲取處理，模型構建、內容分析各個環節都進行專業分工，使得產生最大程度的效益;此外多團隊合作成果有更多學科知識點的融合，更容易產生新興研究方向和研究熱點，從而提高被引。從哲學角度來說，整體功能大于系統各組成要素，科研合作團隊規模越大，該團隊成員的相應產出越多，形成規模效應，從而提高論文的認知權威和被引頻次［49］。4.2期刊相關因素。期刊2年平均影響因子(β=0.146)，以Q4為基準線的Q1(β=0.219)、Q2(β=0.143)、Q3(β=0.03)對于論文被引均有正面影響，且整體上對論文被引影響程度較大。期刊影響因子和分區是期刊評價的重要指標，也是論文質量評判的重要依據，論文被引也是提高期刊影響因子和分區的基礎。從馬太效應角度來說，高影響因子和分區期刊能夠吸引更多高質量的論文，從而有更高可能被高度引用;高被引論文也傾向于引用影響力較高的期刊［50］，以獲得更多權威來佐證論文觀點。在期刊論文出版平臺選擇上，以大學出版社平臺為基準線，Elsevier出版平臺對被引具有顯著影響(β=0.084)，而出版在一些非知名的“其他”類別的出版平臺上對被引具有顯著的負向影響(β=－0.057)。國際出版平臺上，Elsevier、Springer等知名商業出版公司通過早期資源整合積累雄厚原始資本，其在市場拓展、平臺內容建設、服務創新、品牌策略上都具有得天得厚的優勢，發表在“第一梯隊”出版平臺的論文往往有更規范的出版流程和廣泛的傳播途徑，使得論文更快、更廣被他人引用。因而，我國期刊界也在積極探尋與Nature、Elsevier等國際出版商合作，以獲得更好的國際顯示度和學術影響力［51］。4.3文獻特征相關因素。參考文獻、語種、OA資源、文獻類型等4個指標通過了多因素的顯著性檢驗，參考文獻數(β=0.116)是文獻特征中影響程度最大的指標，Na-ture也報道過關于引用與參考文獻密切相關的研究［52］，還有研究表明參考文獻的跨學科性對論文被引正相關［53］，論文平均被引時差與論文被引負相關［54］。一方面作者撰文時參考大量文獻，使其文獻結論或觀點更具有信服力，從而增加引證的可能性;另一方面隨著引文網絡的發展，參考文獻越多，與之關聯的相關文獻越多，越有機會通過文獻的追根溯源或相關文獻擴展發現該篇文獻;此外，學者科研行為都需要閱讀大量前人綜合性研究，而參考文獻越多對已有研究越全面，通常能夠得到更高的引用。這一現象也可以用于解釋相比綜述型文獻，會議論文對被引具有負面影響(β=－0.064)，BornmannL等［55］研究也表明相比于期刊論文、綜述等文獻類型，會議論文更可能不被高度引用。以中文為基準線，英文論文對被引有正面向影響(β=0.022)，這是因為英語具有更強的通用性，便于傳播和閱讀;PoomkottayilD等［56］以瑞士牙科科學院出版的口腔期刊論文為例，發現英文發表的論文是法語或德語論文被引的6(ISI數據庫)至7(Google學術)倍，因此可以通過改變期刊出版語言、雙語種翻譯等方式出版傳播本國期刊論文［57］。開放獲取對論文被引具有正面影響(β=0.044)，SwanA［58］歸納了包括政治學、哲學、傳播學等領域論文開放獲取后被引均有較大漲幅，論文的開放獲取(OA)能夠加速研究結果的傳播和利用，從而獲得更多的引用。文獻特征指標主要通過影響論文的可見性、可用性、可傳播性提高論文被引可能性。4.4補充計量相關因素。在單因素分析中，5個補充計量指標均通過了顯著性檢驗，但Twitter提及僅有極弱的相關性，而中國人文社科成果數據的Twitter提及、Mendeley讀者數、Dimension引用數樣本不足一半，這可能與國內學者難以訪問Twitter等有關，同樣由于使用習慣、訪問速度、語言差異等，Mendeley等科研社交平臺的國內用戶群相對較少，因而也很難通過國外社交平臺傳播中國人文社科科研成果，既使有原始傳播，缺乏國內用戶基礎，也難以形成持續的二次傳播。此外，Altmetrics、Plumx等補充計量指標主要以國外數據源為主，較少追蹤國內學術社交數據，因而這類補充計量指標對國內人文社科成果被引影響不顯著。而數據庫中80天使用次數(β=0.094)、2013年至今使用次數(β=0.317)對論文被引具有正面影響，這種“提前”的科學評價指標，彌補了引文分析的滯后性，在一定程度上反映學術影響力，論文使用次數等表征信息，是論文“非正式”的潛在使用［59］，因而高使用次數(Us-age)的文獻更有可能獲得引用。

本文以WOS收錄中國人文社科期刊論文為例，對論文四大類別指標共計26個二級指標進行特征編碼，探究中國人文社科期刊論文國際被引的主要影響因素。單因素相關性分析顯示:除頁碼對論文被引無顯著影響，其他13個連續變量和12個分類變量均與論文被引具有一定相關性。而多因素分析顯示，1)作者機構指標中:合作撰寫論文被引要顯著高于獨著形式論文。2)期刊指標中:2年平均影響因子與分區對論文被引具有較大正面影響;相比于大學出版社等出版平臺，論文出版在Elsevi-er等大型國際化出版平臺上對被引具有正面影響，而出版在其他不知名平臺中對論文被引具有負向影響。3)文獻特征指標中:英語語種、開放獲取文獻、參考文獻數量對論文被引具有正面影響，而相比綜述文獻，會議論文對被引具有負面影響。4)補充計量指標中:文獻使用次數可以視為論文被引的潛在表現。基于本研究結論，針對中國人文社科期刊論文的國際被引提升方面有以下啟示:1)加強團隊協作。相比自科領域，人文社科國際科研發文上更偏向“單打獨斗”，合作撰文甚至跨國團隊能夠優勢互補，通過“合作效應”和“分工優勢”提高中國人文社科論文的國際被引。因此，學者在積極尋求個人合作伙伴的同時，高校也應該為人文學者構建暢通的交流渠道，創造良好的團隊協作條件。2)遴選優質期刊。“中國科技期刊國際影響力提升計劃”的實施，提升了中國期刊的國際收錄份額和影響因子，但目前我國被SSCI收錄的期刊只有10余種，很多學科零覆蓋。期刊發展是一個循序漸進的過程，因而選擇高影響因子、高分區、大型出版平臺收錄的期刊仍舊是當前提高我國論文被引較為直接的方式，只有足夠多權威和高影響力期刊廣泛傳播中國人文社科成果，才能取得我國人文社科領域的國際話語權，進而推動我國人文社科期刊的國際化。3)優化傳播途徑。通過雙語種出版、學術翻譯、F5000等多方式傳播中國精品期刊的頂級論文;鼓勵學者或機構利用機構知識庫或其他開放存儲倉儲提高論文可獲取性;利用國際學術交流、國際會議、Researchgate學術社交平臺拓寬中國人文社科成果的傳播途徑。本文存在的不足之處有:1)引文具有國別差異性，雖然WOS收錄的中國人文社科期刊論文被引能夠在一定程度上體現中國人文社科成果的國際傳播和影響力，但引用也具有國別差異，細化國內外引用行為能夠更好分析國內成果的國際傳播。2)論文引用行為具有復雜性，本文主要基于論文外在特征進行探究，而論文內容的相關性、研究觀點的啟發性、主題的相似性等影響引文的重要因素還有待在后期研究中進一步探究。

作者:劉意 單位:湖南醫藥學院圖書館