第五章 经济学有政治偏见吗
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计算论文引用数能揭示出经济权威的派系、经济思想的脉络、特殊的个人声誉以及诺贝尔奖的评选策略。诺贝尔奖的评选委员在意识形态层面通常既不偏左也不偏右，一直走中间路线，但是在阿瑟·林德贝克长期担任主席（1980—1994年）的末期开始转向左倾，这与他对瑞典政治的尖锐干预是相一致的。评委会秉承的意识形态在林德贝克离开之后不久又回到了中间路线。对美国和欧洲经济学家所持意见进行的调查显示数据的对比分析发现：2/3以上的人赞成社会民主党的思想，而另外1/3的人则持强烈的反对意见。
引文
学者优先的发现要在论文脚注和参考文献中进行注明，引文数量能够对创新的影响程度进行测量。引用的数量也是经济理论在更广泛的学术领域中能起到多大作用的一个估计办法。它们可以追寻理论学派的兴起和衰落，还能看出个人的学术轨迹。它们经常被用于估计学术成果。
所有引文计数都存在偏见。 [1] 在引文计数体系中，最重要的是汤姆逊－路透社（Thomson-Reuters）ISI（科学信息研究所）数据库。这一指标使用在线的“科学网”工具来登录，包括社会科学引文索引（SSCI）。实际上，它也有缺点。它是专有的，至少对于一些应用来说，所以并不容易使用。在做这个分析时（2012年1月）可以发现，在1980年以前，对于它的引用是参差不齐的，在1960年之前实际上是不存在的。它仅引用第一作者（这一点以后发生了变化），而且不对书籍做出直接统计。爱思维尔（Elsevier）最近的Scopus数据库包括许多杂志（仅在社会科学领域就超过5 300种），但是它在20世纪90年代以前的范围很小。对比而言，谷歌学术搜索（Google Scholar）在使用上就比较直观，它还统计英语以外用其他语言写作的书籍和文章。更成问题的是，它报告来自微软Word文档和PPT演示文稿这样多样化来源的引用，从而得到不断升高而且不加区分的不断变化的得分。用谷歌学术搜索和其他的标准文献计量学数据库来获得每年的任意时间长度的引文计数也不是那么容易的事。
这里的数据来自一个不同的渠道，即数字化学术期刊的JS-TOR（对过期学术期刊进行数字化的非营利性机构）项目。这个数据库始建于1995年，是大多数人文和社会科学领域的最重要的美国学术期刊，曾经发展到将主要的英语期刊也收录进来，逐渐还吸收了其他的学说和学术边缘的期刊。 [2] 与众不同的是，JSTOR收集的期刊一直回溯到期刊的初始年份，有时甚至回溯到了19世纪。它包含的范围截止在目前时间点之前几年的一个“移动的时间点”上。期刊入选进来使这一数据库能将19世纪晚期以来用英语写作的最受到关注的学术成果涵盖在内。在引用研究上最重要的表现是被引用的大部分的文章是由少数作者在少数期刊上发表的。 [3] 在这个基础上，JSTOR的覆盖范围包括非常多的最重要期刊的做法就是正确的。它并不进行人数统计，而是提供高质量的样本。目前在谷歌学术搜索上总的引用是相当高的，有一些情况下是按照一定数量级的顺序排列的，所以JSTOR（像汤姆逊－路透社的“科学网”和Scopus数据库）就应该被看成一个有选择的样本。JSTOR并不包括所有数据，但是也不可能误导趋势。到2012年1月，JSTOR收录的期刊总数是1 984种，其中409种是经济学、商业和财政方面的期刊。 [4]
我们的数据组是用JSTOR的在线数据研究服务功能来进行收集的。 [5] 截止到发表那年，所有的引用都来自JSTOR的文章，并且提供了按时间排列的持续记录。最麻烦的工作是需要计算一位作者名字的不同拼写形式，以及排除有相似名字的作者。JSTOR在当时并不直接把书籍包括在内，但是和ISI一样，它也在期刊引用中计算书籍，所以书籍也得到了非常丰富的展示。引用的计算仅来自参考文献部分（包括脚注），而并不是来自文章的全文。一个名字仅被计算一次，而不考虑它在一篇文章中被引用的次数（汤姆逊－ISI也是这样计算的）。JSTOR的主要缺点是那些发表的时候不是用英文写作的文章实际上都被排除在外了。结果就是，少数在这里非常有名望的学者（例如俄林）会在已经用不同的语言发表文章之后，突然出现在统计之中。JSTOR可以从学者第一次用英文发表学术成果就开始进行计算。我们从1930年开始，到2005年结束，JSTOR的总数开始大幅下降。这也为整体研究设置了一个终点。
在这段时间里，期刊的数量和规模都有所增长，因此只报告原始引用数据并不准确。就当时的情况来说，在1970年的较低引文计数相比于2000年的较高引文计数而言，可能是一个更出色的成绩。为了控制文献变化的规模，引用的报告上采用一种索引指数来代表所有出版文献中的一个引用比例。一些诺贝尔奖得主的影响已经延伸到了经济学之外，一些经济学奖的获奖者甚至不是经济学家。所以，索引就按照所有学说领域中一个人的JSTOR引用数与所有JSTOR文章总数（引用的总数是不可获取的，而文章的总数是一个合适的缩减指数）的一个比率来进行计算。
肯尼斯·阿罗作为一名最顶尖的经济学家之一，到2000年为止，获得了单人诺贝尔经济学奖得主年度得分最高分，这为与其他经济学家进行比较提供了一个参照标准。索引指数可以表示阿罗的最高单人年度引用率（1976年）的百分比，而阿罗的最高单人年度引用率则被看成100。这个百分比的术语为“阿罗”（Arrows）。在那一年，所有JSTOR文章中有0.335%引用了阿罗的文章。并且当年他的绝对引用数是289。这一数值意味着一个单位的“阿罗”在1976年的引用数量相当于JSTOR引用数量的2.98倍。这个数字每年都会变动，由JSTOR的文章数量和诺贝尔经济学奖得主的被引用次数来决定。100个单位的“阿罗”在任何一年都相当于JSTOR文章总数的0.335%。例如，在2000年，一个单位的“阿罗”相当于3.54倍的JSTOR引用数量。
诺贝尔经济学奖获奖者的数量不断累积，从1969年的两位上升到2005年的57位。我们可以预想，随着时间的推移，诺贝尔奖得主的被引用次数在经济学引文总量中所占的比例将不断增加，因为获奖者的数量在增加。但是经济学职业在这一期间也在迅速扩张，这就可以抵消诺贝尔经济学奖得主人数的上升。在20世纪90年代中期到1997年，这两种趋势或多或少相互抵消，而诺贝尔经济学奖得主被引用的次数保持着在经济学引文中的份额。在这一奖项成立的早些年份，这一数字是居高不下的，这表明在最初选择候选人时，有太多极优秀的人都是备选对象。
诺贝尔奖评定委员会并没有通过计算引用数量建立太多的数据储备，至少不像他们说的那样多。 [6] 从表5.1可以看出引用数的排名：最高的总引用数（弗里德曼，3 382“阿罗”）相当于最低引用数（康托罗维奇，132“阿罗”）的约25倍；每年被引用最多的是斯蒂格利茨（60“阿罗”），而康托罗维奇（其大多数文章以俄语发表）再次以2“阿罗”居于末位。
表5.1 按照累积和每年的“阿罗”引用统计的分级（1930—2005年）