研究团队中的性别多样性以及经济学和经济学中的引用影响

对于仅由男性共同署名的文章，比例为0，而对于所有作者均为女性的文章，比例为1。0到1之间的值代表男女合著的文章（混合性别出版物）。每次出版的女性人数越多，比例越接近1。我们在此总结确定作者性别的主要步骤。欲了解更多详情，请参见Larivière等人（2013年）。性别检测方法将作者名单与通用和特定国家的名单相匹配。作者姓名列表需要预处理。为了能够进行匹配，预处理包括删除名称中的特殊字符，确定它们是否是首字母，用空格分隔组合的名称，并用空格替换连字符（“Jean-Marc”变成“Jean-Marc”）。一旦进行了预处理，提交人的姓名将按照以下相同顺序与以下列表匹配（列表描述见：Larivière et al.（2013））：1。美国人口普查；2.维基名称；3.维基百科；4.法国和魁北克名单；5.其他针对具体国家的清单。应该注意的是，每一篇文章的作者性别是分开确定的。换句话说，我们没有在语料库中进行匹配，以测量不同作者的数量或每个作者的出版物数量。这一选择取决于我们的研究问题，因为我们分析了文章的性别构成对所收到引用的影响。表1提供了两个学科（经济学和管理学）的名称消歧和性别识别统计数据。

在作者总数中，我们确定了约83%的作者的性别。表1：指定性别的全名和名字的比例%经济管理指定的男性63,4%57,7%女性20,3%25,1%总指定的83,7%82,8%初始未指定的3,9%3,8%男女通用的2,8%2,8%未知的9,6%10,6%总未指定的16,3%17,2%女性比例在经济（25.3%，但她们占出版物的32%）和管理（26%出版物的25.1%）方面大致相同。这些分布接近女性研究人员全球分布的平均值，估计约为30%（联合国教科文组织，2018年）。学科分类：期刊的研究领域WoS数据库中最好的学科分类由254个专业组成。经济学和管理学没有细分为专业，尽管这两门学科有很大的差异。为了在研究领域层面进行分析，需要进行更详细的分类。因此，我们使用了2019年法国国家科学研究中心（CNRS）对期刊进行的分类，根据重新评估将其划分为经济学和管理学的“专业”。因此，我们使用期刊名称（清洗后和均质化）匹配CNRS列表和WoS列表。我们依靠我们其中一位（硕士）的专业知识来分配与CNRS列表中23个专业之一不匹配的期刊。为此，期刊网站上提供的信息用于将未分类期刊（672份中的260份）分配到表6所示的23个研究领域之一。

表6所示的分布提供了WoS中科学成果的全球视图，当然不包括所有期刊，只包括引用最多的期刊。如图1所示，2019年，CNRS对这两个学科的1674种期刊进行了分类，而WoS索引仅对其中的412种期刊进行了分类（24.6%）。图1:2019年CNRS分类索引期刊与WoS数据库之间的重叠。方法采用回归分析方法研究GD与引文影响之间的关系。方法的选择主要取决于因变量的性质。在我们的案例中，我们使用文章收到的引文作为学术影响力的代表。对于我们的回归，我们使用了标准化引用分数（NCS）。回想一下，一篇文章的NCS是通过将其收到的引文数除以同一学科和同一年的平均引文数来计算的。事实上，我们使用托比特回归而非负指数，因为NCS不是账户数据。使用NCS指标的优点是，它可以纠正年份效应。因变量是2008-2018年期间每期出版物收到的引文数量。为了保留零，我们在进行对数变换之前向NCS中添加了1。Log（NCS）是一个连续变量，下限为零，上限为无穷大。因此，使用左删失托比特回归模型（McDonald和Moffitt 1980）来解释具有零值的不成比例的观测值，因为我们样本中的观测值有很大一部分是零。

Tobit回归避免了普通最小二乘（OLS）回归的不一致估计。独立变量代表GD我们构造了五个虚拟变量来表示仅由（1）单身男性（M_single）或（2）单身女性（W_single）发表的文章，涉及（3）仅男性（至少两名）（M-M）或（4）仅女性（至少两名）（W-W）的文章，以及涉及（5）男性和女性（至少一名男性和一名女性）（M-W）的文章。就GD而言，男性和女性合著的代表性文章的变量在评论中被用作参考模态。表2显示了按五种出版物分类的出版物分布情况。我们观察到，在管理领域，男性和女性之间的合作比例远远高于经济领域。这种差异还表现在一个事实上，涉及一名男性作者的出版物在经济学中比在管理学中更重要。因此，经济学中超过一半（52%）的论文是由男性撰写的，而管理学中这一比例仅为40%。在这两个学科中，只有大约5%是由女性单独撰写的，10%是与其他女性合作撰写的。表2：按作者性别划分的出版物分布经济管理#%#%W#U single5%4%M#U single22%12%W-W10%10%M-M30%28%M-W33%45%Sum100%100%控制变量我们的分析中包括了一些控制变量。控制变量的选择来自文献，这些文献表明它们可能与出版物收到的引文数量有关（Larivière等人，2011年；Beaudry和Larivière，2016年）。Judge等人。

（2007）对排名前21位的管理类期刊上发表的文章的引用决定因素的分析表明，影响文章可见度的主要因素是发表文章的期刊。Harzing（2016）指出，这篇文章研究的主题，以及作者的个人资料，影响了出版物在管理中的可见度。星巴克（2005）和辛格等。（2007）的结论是，考虑到评论内部的可变性，仅基于期刊影响的研究文章评估提供了关于出版物“质量”的错误结果。此外，有大量文献表明，引用分数与科学合作密切相关（Smart和拜耳1986；Van Raan 1998；Hara等人2003；Leimu和Koricheva2005b；Franceschet和Costantini 2010；Bote等人2013；Larivière等人2015）。首先，我们控制作者（Nbr_作者）的数量和国际合作代理出版物（Internat_collab）的国家数量。其次，我们通过构建两个虚拟变量来控制期刊的地理来源。出版者所在国用作期刊所在国的代理。US_journal如果journal是美国的，则将值设为1。EU_Journal如果日记账是欧洲日记账，则取值1。非美国和非欧洲期刊是参考变量。第三，我们使用期刊的2年影响因子控制发表文章的期刊的影响。最后，我们使用虚拟变量由特殊性控制。我们已将这两个学科的五个主要专业（研究领域）纳入其中。使用完全相同的变量，对两个学科进行了两次不同的回归。

AIM将分析经济学和管理学在GD对引用分数的影响方面的差异。表3总结了模型的变量。表3：回归依赖变量Log中的依赖变量、解释变量和控制变量(NCS)由出版物i转换的NCS（标准化引文分数）的DLog。解释变量SM_singleDDummy变量，如果出版物包含单个男性作者，则取1。W_singleDDummy变量，如果出版物包含一位女性作者，则该变量取1。M - MDDummy变量，如果出版物包含仅由男性（至少两名）编写的内容，则该变量取1。W - WDDummy变量，如果出版物中只包含女性作者（至少两位），则取1。M - WDDummy变量，如果出版物涉及至少一名男性和一名女性，则取1。控制变量Corr_aut_w虚拟变量，表示通讯作者是女性。Nbr_Authors按出版物列出的作者数量。Internat_collabD国际合作以出版的国家数量来衡量。US_JournalDDummy变量，表示期刊的出版商是美国人。如果是，则等于1。EU _JournalDDummy变量，表示期刊的出版商是欧洲人。如果是，则等于1。IF_22年期刊影响因子。按专业（研究领域）划分的假人变量：GEN一般经济学，一般管理学AgrEnEnv环境、农业、自然资源、能源Macro宏观经济学、国际和货币经济学DevTrans发展与转型经济学ThEco经济理论、博弈与决策理论和实验经济学SI管理信息系统Fin金融保险GRH人力资源管理MKG市场营销在解释系数之前，我们已经验证了所有的方差通货膨胀因子（VIF）分数都远低于5。

这表明缺乏多重共线性（James et al.2017；Bruce et al.2020）。4描述性统计我们从WoS数据库中提取的数据涵盖了302种《经济学》期刊和370种《管理学》期刊的全球生产指数，2008年至2018年间分别发表了153667和163567篇文章（表5）。