【摘 要】［目的］考察期刊自引程度以及期刊自引对期刊影响因子的影响程度，并揭示其动态变化规律。［方法］以2009—2018年JCR收录的管理学期刊为例，对期刊自引率（自引证率和自被引率）与影响因子（剔除自引前、后）共计4种指标及其关系进行分区比较和历时分析。［结果］自引证率保持基本稳定而自被引率先增后降，自引对影响因子确有影响但程度有限，自引率与影响因子不具有普遍的相关关系，上述指标的分布和变化规律在不同分区存在显著差异。［结论］管理学期刊的自引程度没有加剧，自引对影响因子的影响程度也没有增强，应对期刊自引持乐观和谨慎的态度。
【关键词】期刊自引；影响因子；自引证率；自被引率；历时变化
2020年2月18日，教育部和科技部印发了《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》，提出“规范各类评价中SCI论文及相关指标的使用，净化学术风气，优化学术生态”，再次掀起了关于以影响因子为代表的引文评价指标的讨论热潮。2012年，Wilhite和Fong[1]在Science上公布了一组调查数据：8个学科的6672名受调查者反馈的结果共涉及832种期刊，其中175种存在不同程度的强制自引现象，86%的受访者将强制自引视为不当行为，81%认为有损期刊声誉，尽管如此，仍有57%表示会在论文中增加不必要的自引，只有不足7%的人敢于拒绝。该文章刊发后在学界引发了强烈反响，截至2020年6月，在Web of Science（WoS）中的被引频次高达200次，学界对不当自引的讨论早已有之，但21%的自引比例还是超出了很多人的心理预期。
期刊自引及其可能导致的引文指标扭曲一直是科学计量与评价领域的热门议题。以往研究多围绕期刊自引对影响因子产生的影响如何、是否由此导致影响因子指标膨胀等问题，学者们通过实证研究获得的结论大致分为四类：正向影响[2]、负向影响[3]、无影响[4]和有条件的影响[5]。多方统计表明：期刊自引普遍存在于各个学科、各个等级的期刊当中，自引是整个引文体系不可或缺的一部分，也证实了不当自引确有存在，但并非普遍现象，通过自引操纵影响因子的做法毕竟只是少数，尚不足以影响整体的引文环境[6]。即便如此，出于谨慎考虑，JCR还是对期刊自引进行了一定的限制，例如，公布他引影响因子以作为对比，监测自引率指标的异常值，JCR曾在2007—2014年以“过高的自引率已经干扰影响因子的有效性，导致其无法反映期刊的真实影响力”为由，先后剔除了250种期刊[7]。这些举措有效地阻止了不当自引的蔓延，也在一定程度上净化了期刊的引文环境[8]。
自引率作为期刊自引程度的主要衡量指标，用于评价和监测期刊的自引行为。McVeigh[9]和Sundaram等[10]都曾提出设置自引率阈值以限制期刊不当自引的建议。俞立平等[11]基于二元选择函数提出自然影响因子，以修正期刊影响因子计算过程中的过度自引。Humphrey等[12]认为自引率历时变化比自引率大小更适合判断不当自引。金铁成[13]指出追踪自引率指标年度变化有助于识别不当自引期刊，其中两年自引率更具敏感性。Delli等[14]发现牙科期刊在20年间自引率下降而影响因子上升，据此判定牙科期刊的自引状况良好。纵观国内外相关研究现状，针对自引率指标历时变化情况的研究还较少，当下需要更多纵向研究以揭示期刊自引的变化规律和趋势[15]。
鉴于此，本文以JCR收录的管理学期刊为例，追踪期刊自引率和影响因子指标在2009—2018年的变化规律，揭示期刊自引对影响因子的影响程度，考察自引率与影响因子之间的相关关系。本文的研究特色主要表现为：（1）聚焦自引率与影响因子及其关系的历时变化规律，将所有的指标及其关系放置在时间维度上进行动态分析；（2）以期刊等级为参照进行不同分区的比较，考察JCR 4个分区期刊的差异性特征。通过历时分析和分区比较，重点回答两个问题：（1）在影响因子“大热”的背景下期刊自引是否有所加剧，自引对影响因子的影响程度是否增强？（2）自引率与影响因子的分布和变化趋势以及两者间的关系是否因期刊等级而异？
1 数据和方法
本研究以WoS为样本数据来源，WoS收录了各学科具有较高质量和影响力的国际期刊，采用该平台数据可以在一定程度上保证样本的代表性与权威性，也可适当规避期刊声望等引用动机导致的引用偏离[16]。当本研究采集样本数据时，JCR公布至2018年版，因此，本研究将时间区间设定为2009—2018年，沿着以下几个步骤进行样本数据的采集、整理和计算。
第一步，从JCR查找管理学（Management）学科各年度收录的期刊目录，获取每种期刊的总被引量和两类影响因子指标值，即包含自引的影响因子（以下记为“IF”）和剔除自引的影响因子（以下记为“IF0”）。
第二步，借助WoS、Scopus及期刊官网等途径对期刊名称进行人工核查，对改版、更名及缩写等导致的刊名不一致现象进行规范化处理。
第三步，以刊名为检索项从WoS中检索每年度每种期刊所刊载的论文（施引文献），以全记录（含参考文献）形式下载题录信息并汇总整理，下载时间为2019年6月22日。据统计，2009—2018年管理学期刊共刊载论文101057篇，包含参考文献5562215篇，获得的被引量为4549190次，各年度数据如表1所示。
表1 2009—2018年样本期刊数量及其发文、施引和被引情况统计
| 年份 | 期刊量 /种 | 发文量 /篇 | 施引量 /次 | 被引量 /次 | 自引量 /次 |
| 2009 | 112 | 8565 | 372173 | 246835 | 19344 |
| 2010 | 144 | 9229 | 418934 | 279688 | 22244 |
| 2011 | 168 | 10684 | 504078 | 309457 | 26456 |
| 2012 | 174 | 9316 | 482108 | 334835 | 27672 |
| 2013 | 173 | 9479 | 498470 | 356329 | 28422 |
| 2014 | 185 | 9574 | 536035 | 409409 | 30511 |
| 2015 | 192 | 10760 | 637443 | 470513 | 37125 |
| 2016 | 194 | 10811 | 661815 | 607921 | 36604 |
| 2017 | 210 | 10870 | 683514 | 707972 | 38293 |
| 2018 | 217 | 11769 | 767645 | 826231 | 41975 |
第四步，将每篇论文的来源期刊名称（含SO、J9和JI），与文后所附的各篇参考文献（CR）的来源期刊名称进行匹配，以此识别期刊自引现象并提取自引关系对，匹配过程中期刊更名和缩写都考虑在内。
第五步，计算每种期刊的自引证率（Self-citing Rate，SRR；RSRR）和自被引率（Self-cited Rate，SCR；RSCR）的年度指标值。SRR反映期刊知识来源的广度，即来源于该期刊的参考文献比例，SRR越高，表示知识来源面越窄，期刊的独立性越强；SCR表征期刊的外部影响力，即自引在其获得的总被引量中所占的比例，SCR越高，表明期刊的外部影响力越小，可见度越低[17]。某期刊在一定时期内自我引用了a次，引用其他期刊论文b次，被其他期刊论文引用了c次，则
RSRR=a（a+b） （1）
RSCR=a（a+c） （2）
2 研究结果
实证研究主要围绕影响因子（IF和IF0）和自引率（SRR和SCR）四个指标展开，计算各指标的年度值后，再进行历时分析。将各年度的JCR期刊目录按照当年IF值降序排列并分为Q1（前25%）、Q2（26%~50%）、Q3（51%~75%）和Q4（末25%）4个区，以此标识期刊等级以便分区比较。
2.1 自引率与影响因子的变化趋势
计算全部样本期刊以及4个分区期刊的年度平均值，分别绘制自引率和影响因子的历时分布曲线，结果如图1和图2所示，据此追踪自引率和影响因子在10年间的整体变化规律。
图1 自引率的历时分析与分区比较
图2 影响因子的历时分析与分区比较
由图1可知：全部样本期刊的自引证率平均值在不同年度略有波动，但10年间基本保持稳定；自被引率平均值则以2012年为界先增后降。4个分区的年度平均值比较结果显示：（1）共时比较，自引证率平均值从大到小的排序为Q1、Q2、Q3、Q4，其中，Q1和Q2区期刊的自引证率平均值大于全部样本期刊的平均值，而Q3和Q4区期刊的自引证率平均值明显小于全部样本期刊的平均值，IF越高的期刊自引越频繁；自被引率正好相反，其平均值从小到大的排序为Q1、Q2、Q3、Q4，其中，Q1和Q2区期刊的自被引率平均值低于全部样本期刊的平均值，而Q3和Q4区期刊的自被引率平均值高于全部样本期刊的平均值，IF越低的期刊外部影响力越小。（2）历时比较，10年间仅Q4区期刊的自引证率有所上升，其余3个分区期刊的自引证率基本保持稳定；所有的自被引率曲线都有较大波动，Q3区期刊的自被引率曲线持续下降，其余3个分区的曲线均先升后降，4个分区的差距不断缩小；从发展趋势来看，4个分区的自引证率和自被引率平均值逐渐趋同，其中自被引率的趋同化倾向最为显著。
由图2可知，全部样本期刊的影响因子（IF和IF0）平均值在第一个五年间基本保持稳定，在第二个五年间显著增长，IF0明显低于IF，但两者变化趋势高度一致。4个分区期刊影响因子年度平均值比较结果显示：（1）在共时比较中，不同分区期刊影响因子的差别非常明显，Q1区期刊的影响因子远大于其他分区，Q2区期刊的影响因子与全部样本期刊的平均值非常接近，Q3和Q4区期刊的影响因子远低于平均值；IF0明显低于IF，各个分区皆是如此。（2）在历时比较中，全部影响因子曲线在2014年以后明显上升，增幅最大的是Q1区期刊，最小的是Q4区期刊，不同分区的影响因子平均值并不像自引率指标那样趋同化，相反，Q1和Q4区期刊与全部样本期刊平均值的差距进一步拉大，呈现出“强者愈强、弱者愈弱”的发展态势。
样本期刊近几年的数据显示：自引证率稳定、自被引率降低、IF和IF0均上涨，表明JCR收录的管理学期刊的整体自引状况良好。虽不能就此完全否认不当自引在个别期刊中的存在，但至少可以证明刻意增加自引的现象并不普遍，影响因子的平均值增长并非通过增加自引实现，判断理由如下：（1）自引证率基本保持稳定，说明大部分样本期刊没有刻意增加自引，此时自被引率的下降就可以理解为由样本期刊获得的他引量增加所导致；4个分区中只有Q4区期刊的平均自引证率略有增长，但其自被引率大幅降低，说明自引量的增幅显然不及他引量，由此排除了Q4区期刊通过增加自引操纵影响因子的嫌疑。（2）如果影响因子的增长是由增加自引实现的，那么IF0不可能增长，起码IF0的增幅会明显小于IF，但从图2所示的曲线来看，无论哪个分区的期刊，其IF和IF0的变化趋势都高度一致，说明影响因子增长主要得益于他引量的增加。
2.2 自引率对影响因子的影响程度
如前所述，IF0的平均值明显低于IF，说明剔除自引确实会降低影响因子值，至于影响程度如何，本研究分别从影响因子指标值和排名两个方面进行分析。计算各年度每种期刊在剔除自引前、后影响因子的指标值和排名变化幅度，分别用Δvalue和Δrank两个指标表示，计算公式为
Δvalue=（VIF−VIF0）/VIF （3）
Δrank=（RIF−RIF0）/RIF （4）
式中：VIF和VIF0分别为IF和IF0的相应数值；RIF和 RIF0RIF0分别为期刊按照IF和IF0排序时相应的名次。
全部样本期刊Δvalue和Δrank的分布状况如图3和图4所示。随后计算全部样本期刊及4个分区期刊的年度平均值，考虑到Δrank有正有负，在计算平均值时取绝对值，最后将年度平均值绘制成曲线以展示其历时变化规律，如图5所示。
图3 影响因子指标值变化幅度的分布情况
图4 期刊排名位次变化幅度的分布情况
图5 剔除自引前、后影响因子指标值及期刊排名的变化情况
剔除自引以后各期刊的IF数值下降幅度以及排名位次的变化程度存在较大差别，换言之，自引对不同期刊影响因子数值及其排名的影响程度不同。由图3可知，Δvalue的四分位数和中位数都呈现出先增后降的规律，分散程度的变化规律也是先增后降，峰值出现在2012年，在此之前自引对期刊影响因子指标值的影响程度逐年增加，而2012年以后则显著下降，且不同期刊之间的差别也在缩小。Δrank为负，表示剔除自引后期刊排名下降，正值则表示排名上升。由图4可知，自引对期刊排名产生不同程度的正向或负向影响，同样是以2012年为界，该年度Δrank的极值最大，上下四分位数和中位数最高，离散程度也最大，这与Δvalue指标的分布和变化规律极为相似，2012年以后自引对期刊排名的影响程度呈下降趋势，不同期刊间的差别也在减小。
从图5所示的全部样本期刊平均值来看，剔除自引后影响因子指标值下降了21%左右（各年度降幅在14%~27%之间），期刊排名位次变化幅度约为9（各年度均值在5~12之间）。各个分区间的比较结果显示：（1）在共时比较中，自引对IF的影响程度存在显著的分区差异，自引对Q1区期刊影响因子指标值的影响最小，对Q4区期刊的影响最大，但影响程度并非严格按照期刊分区的等级降序排列；自引对Q1和Q4区期刊排名的影响程度较小，对Q2和Q3区期刊的影响较大。（2）在历时比较中，自引对影响因子指标值的影响程度先增后减，且4个分区期刊的差距不断缩小；自引对期刊排名的影响程度经历了较大波动，2008—2012年增大，2012—2016年减小，2017年再次上扬，2018年小幅回落。
综上所述，剔除自引确实导致影响因子指标值和期刊排名发生变化，变化幅度也因期刊等级而异，但这并不意味着期刊等级越低，自引对其产生的影响程度越大。剔除自引后，部分期刊的JCR分区也会发生相应变化。JCR提供的分区是根据IF划分，本研究按照IF0对各年度的期刊目录进行重新分区，并对两种分区情况进行比较，结果如图6所示，每个年度左右两侧分别对应IF分区和IF0分区。
图6 各年度剔除自引前、后期刊分区的变化情况
从图6可以看出，每年都有一部分期刊会因为剔除自引而改变自己的分区，但是所占比例有限，对于多数期刊而言，剔除自引虽然改变了其IF数值和排名，但尚不足以改变其分区。因剔除自引而改变分区的“敏感型”期刊并不局限于低IF期刊，各个分区都有，相比较而言，Q2和Q3区之间的期刊流动更频繁。发生区间流动的期刊基本都是就近流向了上一级或者下一级分区，只有2011、2012和2014这3个年度中有个别期刊在剔除自引后直接由Q1区降至Q3区或由Q2区降至Q4区。因剔除自引而改变分区的期刊占比为13%~24%，个别年份甚至接近1/4。这一现象值得警惕，说明对于一些“敏感型”期刊来说，通过自引改变其排名甚至分区确有可操纵的空间，尤其是那些排名本身就介于两个分区之间的期刊，很容易通过增加自引使其分区向上跃迁。此外还注意到，因剔除自引而改变分区的期刊比例在2012年达到顶峰（23.56%），此后逐年下降，至2017年和2018年已降至13%左右。
2.3 自引率与影响因子的相关性分析
为进一步厘清自引率与影响因子的关系，将SRR、SCR、IF、IF04个指标导入SPSS软件进行Spearman相关性分析，分别对全部样本期刊以及4个分区期刊进行分组处理，结果汇总至表2。
表2 自引率与影响因子的Spearman相关分析结果
| 相关系数 | 分区 | 2009年 | 2010年 | 2011年 | 2012年 | 2013年 | 2014年 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 |
| All | 0.579** | 0.511** | 0.621** | 0.545** | 0.532** | 0.528** | 0.502** | 0.496** | 0.464** | 0.447** | |
| SRR与IF | Q1 | 0.086 | 0.063 | 0.258 | 0.173 | 0.073 | 0.189 | 0.062 | 0.102 | 0.149 | 0.093 |
| Q2 | 0.173 | 0.196 | 0.161 | 0.184 | 0.114 | 0.438** | -0.079 | 0.240 | 0.199 | 0.177 | |
| Q3 | -0.028 | 0.062 | 0.372* | 0.164 | 0.340* | 0.076 | 0.340* | 0.155 | 0.184 | 0.132 | |
| Q4 | 0.641** | 0.431** | 0.366* | 0.361* | 0.297* | 0.545** | 0.490** | 0.411** | 0.209 | 0.229 | |
| All | 0.503** | 0.479** | 0.524** | 0.434** | 0.428** | 0.463** | 0.433** | 0.455** | 0.380** | 0.382** | |
| SRR与IF0 | Q1 | -0.014 | -0.029 | -0.027 | -0.101 | -0.146 | 0.031 | -0.103 | -0.131 | -0.113 | -0.090 |
| Q2 | -0.137 | 0.035 | -0.172 | -0.334* | -0.259 | -0.161 | -0.429** | 0.052 | -0.062 | -0.117 | |
| Q3 | -0.251 | 0.074 | 0.037 | 0.064 | -0.027 | -0.096 | 0.100 | -0.117 | -0.235 | -0.121 | |
| Q4 | 0.562** | 0.328 | 0.104 | 0.166 | 0.140 | 0.435** | 0.371** | 0.470** | 0.008 | 0.113 | |
| All | -0.230* | -0.303** | -0.203** | -0.267** | -0.297** | -0.310** | -0.288** | -0.312** | -0.263** | -0.216** | |
| SCR与IF | Q1 | -0.349 | -0.309 | -0.159 | -0.380* | -0.464** | -0.445** | -0.384** | -0.429** | -0.430** | -0.386** |
| Q2 | 0.056 | -0.206 | -0.083 | 0.038 | -0.245 | 0.274 | -0.130 | -0.143 | -0.043 | -0.009 | |
| Q3 | 0.040 | -0.208 | 0.188 | 0.060 | -0.120 | 0.104 | 0.259 | -0.062 | -0.125 | 0.078 | |
| Q4 | -0.235 | -0.182 | -0.272 | -0.293 | -0.369* | -0.085 | -0.192 | -0.145 | -0.162 | 0.109 | |
| All | -0.348** | -0.432** | -0.362** | -0.460** | -0.425** | -0.436** | -0.368** | -0.414** | -0.381** | -0.319** | |
| SCR与IF0 | Q1 | -0.573** | -0.643** | -0.642** | -0.720** | -0.761** | -0.626** | -0.586** | -0.695** | -0.701** | -0.633** |
| Q2 | -0.414* | -0.515** | -0.503** | -0.677** | -0.757** | -0.439** | -0.542** | -0.406** | -0.490** | -0.342* | |
| Q3 | -0.494* | -0.565** | -0.394** | -0.374* | -0.456** | -0.277 | -0.143 | -0.406** | -0.565** | -0.366** | |
| Q4 | -0.363 | -0.404* | -0.575** | -0.524** | -0.473** | -0.347** | -0.248 | -0.343* | -0.459** | -0.112 |
面向全部样本期刊的相关性分析结果显示，自引证率与两类影响因子之间均存在显著的正相关关系，自被引率则与两类影响因子间均存在显著的负相关关系，各年度皆是如此。但是具体到各个分区，这些相关性并不是普遍而持久的存在，而只是个别分区在个别年份所出现的偶然现象。由表2可知：自引证率与IF的正相关关系在Q4分区中较为普遍，自被引率与IF的负相关关系在Q1分区中较为普遍；而在其他几个分区中，自引率与影响因子之间极少表现出显著相关性。相比较而言，自被引率与IF0的负相关关系较为普遍，这在一定程度上表明自被引率可以视为期刊外部影响力的负向指标。综合看来，无论是历时分析还是分区比较，相关性分析结果都没有明显而普遍的规律可循，说明自引率与影响因子的关系非常复杂。期刊自引与影响因子之间相互影响和制约，但终归都只是彼此所拥有的众多影响因素之一[18]。
面向全部样本期刊所开展的相关性分析证实了自引证率与影响因子之间的正相关关系，以及自被引率与影响因子之间的负相关关系，而且这种相关性是显著且持续存在的，很容易据此简单地推断为自引证率和自被引率分别是期刊质量与影响力的正向和负向评价指标。而本研究加入分区变量后，针对不同分区的期刊分组开展相关性分析，发现这种相关性只是在少数分区和年份偶然发生，除了自被引率与IF0呈显著且普遍的负相关以外，大部分情况下，各个分区期刊的自引率与影响因子之间并无相关性。显然，自引率不能直接作为期刊质量或影响力的评价标准。
3 结论与讨论
3.1 研究结论
通过对2009—2018年自引率与影响因子以及两者关系的历时分析和分区比较，可以回答前文中提出的两个主要问题：
（1）期刊自引程度以及自引对影响因子的影响程度没有持续加剧。2009—2018年自引证率保持基本稳定，自被引率以2012年为界先增后降，管理学期刊的自引率大多在合理可控的范围内，各个分区自引率的差距明显缩小，期刊自引整体处于良好有序的状态。对于大部分期刊来说，自引量在总被引量中所占的比例较小，对影响因子指标值及期刊排名的影响相对有限，期刊影响力的根本在于他引而非自引[19]。两类影响因子指标的平均值都呈逐年上升之势，且两者的变化趋势保持高度一致，影响因子的整体提升主要得益于期刊获得的他引量增加。本研究的发现在一定程度上否定了以往诸如“通过增加自引操纵影响因子的策略性方案普遍存在”或者“期刊自引环境持续恶化”的担忧。与此同时，本研究结果表明当具体到各个分区时，自引率与影响因子之间并不存在普遍而持续的显著相关关系。
（2）不同分区期刊的自引率与影响因子以及两者之间的关系确实存在显著差异。无论是自引率和影响因子年度指标值的分布及变化，还是自引对影响因子的影响程度以及两者之间的关系，不同分区的期刊存在明显差异，说明关于自引和影响因子关系的研究确有必要将期刊等级考虑在内。本研究证实了期刊的IF分区越低，其自被引率越大，自引证率越低，但就自引对IF指标值的影响程度来看，低分区期刊并不必然大于高分区期刊。自引“敏感型”期刊也不仅限于高分区期刊或低分区期刊，4个分区中都存在一定比例的期刊受自引的影响较大。因此，笔者认为自引率指标不适合作为期刊质量和影响力的评价标准，正如Garfield[20]所言，期刊自引本无所谓好坏，自引率只是从某个角度表征期刊所呈现出的一些特征，如知识交流中的可见度、知识来源广度等，而不能代表期刊质量。众所周知，一些面向“小众”学科或主题的期刊必然会有较高的自引率，这无关于期刊质量。
3.2 相关讨论
3.2.1 期刊自引率与影响因子之间相互影响
Tahamtan等[21]曾指出科学出版物的评价问题非常棘手，影响因子指标既是根据期刊的被引量计算所得，反过来又影响着期刊的被引量。本研究发现自引率与影响因子之间并非简单的相关关系或单向的影响与被影响关系，自引对期刊的影响因子指标值及其排名产生直接影响，反过来自引率也在很大程度上受制于期刊的影响因子。学者们在选择引文时常常带有一定的倾向性，不同等级的期刊在引文体系中呈现出“马太效应”，影响因子越高，期刊越容易吸引自引和他引，且他引量的增幅大于自引量，所以自引证率高而自被引率低；低影响因子期刊的可见度和吸引力有限，获得的自引量和他引量都很小，以致于总被引量过低，所以自引证率低而自被引率高。影响因子绝非价值中立，它由科学政策主导，又反作用于科学政策，当其作为关键性评价标准参与科学决策或决定资源配置时，显然成为一种导向，影响学者的行为和动机，也干扰学术风气，甚至左右着科学发展的趋向[22]。自引对影响因子的潜在威胁并不是与生俱来的，而是影响因子过度使用所衍生的负面效应。
自引原本只是科学交流中一种正常且必要的引文现象，对于自引的种种质疑和担忧多是在怀疑自引是否出自合理动机，担心功利主义动机下通过不当自引对引文指标进行人为操纵，从而使期刊自引偏离正常的科学交流轨迹。事实上，自引率与影响因子之间的复杂关联并非单纯的科学问题，它反映了政策导向与价值取向对科学研究和科学交流的影响与制约，也体现出期刊和作者在科学研究与现实利益之间的权衡与取舍。影响因子原本就存在一些局限，当其作为科学评价的关键指标与诸多现实利益捆绑时，是否会在名利的裹挟下背离初衷，从而滋生出不当引用行为，这些问题确实值得警惕。本研究通过自引率和影响因子指标的历时分析发现2012年是一个重要的分水岭，许多指标都以此为界呈现出先增后减的趋势，包括自引证率、自被引率，以及剔除自引以后影响因子指标值和期刊排名的变化幅度等，皆是如此。这说明自引的确曾在一段时期内有加剧的倾向，2012年以后才得以遏制。可见，一直以来学界关于自引加剧的担忧并非多虑，但过度的指责也没有现实依据。
3.2.2 学术生态的自我调节能够限制不当自引
基于发文和引文所构筑的学术生态同时包含了编辑、审稿人、作者、读者等多方主体，他们以期刊为载体进行知识交流和分享，再以引文为纽带结成利益共同体，既共生共存又相互制约[23]。以影响因子为代表的引文指标正在深刻地影响甚至重塑科学研究和学术出版的模式[24]。一方面，同学科的期刊之间既合作又竞争，当一种期刊通过不当自引提升影响因子排名时，必然会有其他期刊的排名相应下降，尤其当“受益者”并没有为此类不当行为付出代价时，很容易引起其他期刊的效仿而导致不当自引现象蔓延[1]，如若坐视不理，不当自引便具有一定的传染性，甚至导致自引环境恶化。另一方面，不当自引导致了影响因子膨胀，虽然能够在短时期内快速提升期刊的市场竞争力，但从长期来看却损害了期刊的学术声誉，干扰了知识交流的秩序，损害了公平竞争的格局，如此以来学术生态中每类主体都不能独善其身，需要联合起来对不当自引进行抵制。
本研究的统计结果证实了2009—2018年JCR收录的管理学期刊自引没有加剧，引文环境也没有持续恶化，自被引率反而有所下降，这应该归功于学术共同体的自律，对学术生态共同利益的捍卫。JCR对期刊自引所采取的一系列监测和限制性措施，学界提出的不当自引的识别和控制方案，还有学者们陆续开展关于不当自引的调查并将结果公之于众，这些都对期刊不当自引形成了一定的威慑力。除此以外，业界的自我监督与约束起到了更为关键的作用，例如2010年国际知名期刊的26位编辑联名致信600位商学院院长，严厉批评期刊强制自引的做法，呼吁采取一致性的行动进行警惕和抵制[25]。编辑和作者对于学术道德的执着与坚守使其能够自觉抵制影响因子所带来的压力与诱惑，这些都能让期刊自引保持合理有度。本研究捕捉到自引相关指标先升后降的趋势，一方面，提醒我们不当自引加剧的风险仍然存在；另一方面，我们也坚信业界的监督和自律，能够纠正偏差自我净化，使引文环境重归有序。
4 结语
我们要对期刊自引持有乐观和谨慎的态度，归根结底引文秩序乃至科学发展在于学术共同体自律，只有改革评价手段、净化学术风气、优化学术生态，才能从根本上抑制影响因子指标被人为操纵的风险，消除滋生不当自引的温床。本研究的发现和结论既减轻了各界对期刊自引的担忧，也有助于纠正传统认知对自引的偏差和误解。此外，研究过程中还存在一些问题和不足：一是仅以JCR收录的管理学期刊为例，研究结论是否适用于其他学科的期刊以及中文期刊还有待检验；二是围绕全部样本期刊和各个分区期刊的平均值进行统计分析和比较，对期刊个体情况的关注度不够；三是JCR对不当自引实行常态化监管，许多期刊自然会小心翼翼地控制自己的自引率，这是否会影响数据分析的前提和结论尚待验证。后续研究将深入揭示自引率和影响影子历时变化规律背后的原因，并针对那些存在异常自引模式的期刊进行个案分析。
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