国内外作物学学者期刊论文影响力研究

王 凯

（南京农业大学信息科学技术学院 南京 210095）

1 引言

科学技术是第一生产力，影响着一个国家的经济发展和国际竞争力。科研绩效评价[1]，是科研管理工作中的一个重要手段，管理人员通过合理的评价方法，可以选拔出优秀的科研人员，合理地分配资源，从而进一步推动国家科学研究的发展。

美国的科研评价体系在很长一段时间内都以同行评议为主要评价方式，但同行评议的方式也存在耗时长，成本大、公正性难以保证等缺点，于是从2001年开始逐步引入定量评价，2008-2009年间又对评估方法进行改进，其中量化指标如发文量、引用频次等主要基于SCI。在欧洲，早期英国采取的评价体系为RAE(Research Assessment Exercise)，其主要为同行评议，但成本高、耗时长，在2008年，英国推行新的评价体系——REF(Research Excellence Framework)，主要引入了基于SCI 论文的计量评价指标，同时也看重科研成果的社会应用性[2]；自2003年后，荷兰大学的评价体系开始采用标准评价体系SEP(The Standard Evaluation Protocol)；意大利建立了一套通过结合同行评审和定量评价的评估体系VQR(Valutazione della Qualita della Ricerca)。

综上所述，国外的科研评价体系大多采用以同行评议与文献计量指标相结合的方法，同时看重科研成果的社会效益[3]。而中国从上世纪80年代开始引入科研评价体系后，基于计量指标的定量评价在评价体系的权重越来越高。如今，中国每年SCI 论文的发文总量已跃居世界第二，仅次于美国。科学研究是科学知识生产劳动的过程，是科研工作者创造和生产知识的活动[4]。以科学论文为代表的科研成果影响力评价是文献计量学研究的重要内容之一[5]，也是科研活动管理、科研战略制定和资源分配的重要参考。

科学家既是科学研究活动的主导者和研究成果的生产者，也是科研评价的主要对象[6]。由于科技发展水平、政治、经济和文化等因素的影响，不同学术群体的科研成果的国际影响力表现会有所不同。因此，本研究以作物学领域的科学家为研究对象，采用文献计量学的方法，对比分析不同的科研评价体系下，各地区学者期刊论文学术成果在多个统计口径下的影响力。

2 数据获取与处理

2.1 研究对象的选择

本研究以中国、美国和欧洲三个全球主要区域在作物学领域的权威期刊 《作物学报》，Crop Science和European Journal of Agronomy作 为 学者选取的来源。为了充分反映三个区域的代表性研究成果及其影响力，本研究从这三本期刊发表于2014-2016 间的所有论文中，随机抽取100 篇论文，查询每位作者的履历信息，剔除部分履历不详的作者，从剩余作者群体中选择了具有教授职称或者同等职称的作者作为研究对象。最终，共获得中国学者22 位，美国学者14 位，欧洲各国学者12 位，共48 人构成了本研究的样本集合。

2.2 论文数据采集

由于Ovid 平台的多个数据库对作物学领域的论文覆盖率较高，因此本研究以该平台提供的“CAB ABSTRACTS”、“AGRIS”、“AGRICOLA”三个数据库为论文数据来源。为了保证查全率，在通过“author”字段利用学者名进行论文检索时，作者名称采用了全写、部分缩写和全缩写等多种检索形式相互组合的方法，得到了上述所有学者所发表的论文初步数据。

由于作者重名、机构变迁、以及数据错误匹配等原因，导致初步论文集合存在大量不属于检索对象的论文，因此需要再次对初步论文集合进行清洗和二次过滤。主要采用的数据清洗策略如下：

（1）因为检索式中有部分名字的拼音简写成首字母的情况，所以检索结果中有部分论文，其作者的名字与目标学者不同，这部分数据便可以直接删去。

（2）检出论文中的作者与目标作者重名情况，重名的情况可细分为两种，一是作者名的简写与目标作者一致，二是作者名的全拼与目标作者一致。通过观察数据中论文的摘要部分，提取其关键信息，再与该学者的研究方向对比，若摘要的主题信息与其对应，则这该篇论文属于目标作者的概率较大。此外，本研究也结合该学者发文的共同作者和工作单位等信息，来进一步确认该论文是否属于目标作者。需要注意的是，有些学者的工作单位并非一成不变，因此在使用名称+工作单位的方式时，要结合作者履历信息和论文的发表时间，来对应目标学者当时的工作单位。

通过数据清洗，最终获得发表日期截止2017年底的研究论文共4028 篇。为了实现影响因子、引用指标和SCI 论文比例等指标的对比分析，本研究使用的引用相关指标数据均来自于Web of Science。在单篇论文影响因子分析中，采用论文发表当年的影响因子作为统计数据。

3 中美欧学者论文影响力对比分析

3.1 基于发文量的对比分析

SCI 论文是我国科研评价体系中重要的评价指标，很多高校和科研机构的人才招聘和职称晋升政策都与SCI 论文数量和质量密切相关[7]。因此，笔者对三个地区学者SCI 论文的人均年发文量和SCI 论文占比进行比较分析，结果如表1所示。

表1 发文量指标

从表1中的数据可以发现，中国、美国和欧洲学术群体作物学领域学者的论文被SCI 收录的比例情况也是有所不同。中国学者SCI 论文占总论文产出的比例最低，仅为31.9%，而美国学者SCI 论文的比例最高，有66.3%，欧洲学者次之，有56.3%。出现这种现象的可能原因较多，比如中国被SCI 收录的科学期刊数量与美国和欧洲地区相比较少，在影响力方面在也存在较大差距，导致很多国内的学者倾向于将论文投向国外的SCI 期刊。此外，国外SCI 期刊大多是英文期刊，这导致中国学者在向SCI 期刊投递论文时，不仅要保证科研论文的质量，还需面对语言这一门槛。

3.2 基于期刊影响因子的对比分析

自从1963年加菲尔德创建了SCI，基于期刊影响因子的引文分析法开始在全世界盛行[8]。中国在上世纪80年代引入SCI 之后，很快就将其作为主要的量化指标来对科研产出进行评价，并且在全国各高校及科研机构内盛行[9]。由于影响因子的计算需期刊前两年论文的引文数据，因此JCR（Journal Citation Reports）未能呈现近两年内刚被SCI 收录期刊的影响因子，对于这部分的SCI 期刊和论文，笔者未做统计。

图1 平均影响因子趋势图

对比统计数据，可以发现中国学者发文期刊的平均影响因子为2.54，欧洲学者次之，为2.40，美国学者最低为2.06，这与发文量指标所呈现的结果正相反，中国学者SCI 发文期刊的平均影响因子在三个地区中处于领先地位。

从图1可以发现，在2000年以来的近20年内，三个学术群体SCI 发文期刊平均影响因子整体上呈上升趋势，造成这一现象的原因除了学者的学术能力不断加强，能够发表影响力更高的论文外，也与整个国际学术交流的发展紧密相关。这是因为随着学术交流的加强以及信息技术的普及，使得科研学者能够阅读并引用更多的科研论文，这就直接造成了整体科研期刊的影响因子不断上升。再分析三个学术群体发文期刊影响因子的变化，发现中国学者起初发文期刊的平均影响因子并不高，但在2005年猛然增加到接近4，这是因为2005年有学者在《自然》杂志上合作发表过论文，而2005年中国样本学者发表的SCI论文又相对较少，因此导致了2005年平均影响因子陡增的现象。在这之后，中国学者发文期刊的影响因子一直稳步上升，整体上高于美国学者但低于欧洲学者，这与之前三个学术群体发文期刊影响因子的对比情况一致。

3.3 基于引文量的对比分析

由于论文的引文次数受时间的影响比较显著，因此有必要为引文指标加上时间的限制条件[10]。笔者提取中美欧三个学术群体近10年内发表的SCI 论文（2008-2017），分别计算这三个学术群体SCI 论文的篇均引文数。统计结果显示，中美欧在过去10年内年发表的论文篇均被引次数分别为11.01 次、16.09 次和17.33 次。

数据显示，可以看到中国学者SCI 论文的篇均引文数较低，美国学者的篇均引文数稍高，而欧洲学者的篇均引文数最高。可以看出中国学者的篇均引文数是三个学术群体中最低的，这与三个学术群体影响因子的对比情况正好相反。

由于论文的引文数受时间的影响，发文时间越长的论文，其引文数相对较高，特别对处于被引峰值阶段的论文。为了进一步减小时间因素的影响，以验证三个学术群体SCI论文的引文情况，作者计算了三个学术群体10年内发表的SCI 论文的年均引文数。中国学者的SCI 论文年均引文数依旧是最低，为2.05，美国学者和欧洲学者的年均引文数分别为2.41 和2.87，可见，中国学者的年均引文数依旧是三个学术群体中最低的，与篇均引文数的对比结果一致。综合来看，以论文的引文数为指标，所得的结果表明，欧洲学者SCI论文的影响力最高，美国学者次之，中国学者SCI论文的影响力在三个学术群体中最低。

3.4 基于学者H 指数及其衍生指数的对比分析

比较三个学术群体的论文影响力，某种程度上也是比较这三个学术群体各自的研究成果。与期刊影响因子默认作者的贡献等于期刊的平均值不同，H 指数同时考虑一个学者发文的数量和影响力[11]。H 指数能较准确的反映一个学者的学术成就，因此作者选择以三个学术群体SCI论文的H 指数作为对比的指标。

数据反映，中国学者SCI 论文的H 指数最低，为7.64，美国学者SCI 论文的H 指数较高，为19.43，而欧洲学者SCI 论文的H 指数最高，为21.00，这说明中国学者的学术影响力与欧美地区的学者有明显的差距。但是H 指数也有其不足之处，例如它不能很好地反映学者高被引论文的情况，为了弥补这一缺陷，科学家们提出了对高被引论文更敏感的G 指数[12]。中国学者SCI 发文的G 指数为12.77，美国学者SCI 论文的G 指数较高，为33.57，而欧洲学者SCI 论文的G 指数最高，为36.00。以G 指数为指标，美国学者和欧洲学者的学术影响力十分接近，欧洲学者略高一些。

3.5 基于Altmetrics 得分的对比分析

随着社会化网络的应用普及，社交媒体对于学术论文的传播产生了重要的影响[13]。多项国内外研究表明，以网络影响力为主的社会影响力指标和文献引用指标之间存在显著的相关关系[14-15]。它反映了学术论文在网络上的传播范围、传播速度和大众的关注程度[16]，是对传统文献计量指标的有效补充。此外，社会影响力评价部分本文以三个学术群体的英文论文作为统计样本，以尽可能改善语种、政治、文化或者地域因素导致的统计偏差。

为进一步了解这三个学术群体产出论文的社会影响力情况，笔者以国际上最成熟的数据平台altmetric.com 为工具，采集了本文涉及的研究样本的社会影响力指标。其中最主要的 Attention Score 指的是论文收到的所有关注度的自动计算加权计数，它是基于3 个主要因素：Volume、Sources、Authors 的综合结果，因而Attention Score 代表了研究成果所获得的所有关注度。

图2 Altmetrics 网络关注度得分情况

如图2所示，中国学者的论文的关注度都是三个学术群体中最低的，为2.06，美国学者的关注度得分为3.44，欧洲学者的网络关注度最高，为7.95。可见，中国学者的SCI 论文在网络平台上的影响力与美国和欧洲学者相比，依旧有一定的差距。虽然Altmetrics 工具都是基于国外的社交平台，但中国学者所发的SCI 论文本身也是英文期刊，因此论文书写语言并不能成为中国学者论文影响力低的原因。

4 对策建议

本文以中美欧三个学术群体作物学领域科学家科研论文为研究数据，分析三个学术群体论文的影响力情况。统计数据显示，中国学者SCI论文期刊的影响因子在三个学术群体中数值较高，但以引文量、H 指数、Altmetrics 分别为指标对比之后，发现中国学者SCI 论文的影响力与美国和欧洲学者相比，处于劣势地位。根据中国、美国和欧洲三个学术群体论文影响力所表现出来的特征，结合我国科研评价体系的具体情况，作者认为，提升我国科研成果的影响力，可以从以下几个方面进行有效引导：

（1）加强同行评议，完善科研评价体系。

目前SCI 指标在中国科研评价体系中占据了重要地位，部分科研单位甚至直接将SCI 论文数量和影响因子高低与学者的聘任和晋升直接挂钩，这种评价导向过分夸大了“以刊评文”的作用和以影响因子为基础的量化评价方法的作用。本研究中，中国学者的论文影响因子和实际影响力之间的不一致性，较好地说明了这一点。因此，需要政府部门、高校和科研机构积极构建多元化的科研评价指标，加强同行评议，尤其是国际同行评议，完善科研评价体系，以推动我国科研发展的步伐，提升学术影响力。

（2）积极举办国际学术交流会议，提高学术知名度。

学术会议是以促进学术交流与专业学科发展为目的的学术活动，与会者一般为各学科资深研究人员。不管是分享自身的科研成果，让同行提出建议，还是对于同行的研究动态进行讨论，通过高互动性的学术交流，与会者都能够提升自己在学术同行中的影响力。学术会议中各种思想的碰撞，也能够帮助与会者开拓思路，激发灵感，进而优化自己的学术体系。因此国内的学术群体应积极举办和参与国际学术交流会议，提高学术知名度。

（3）加强国内高水平学术期刊建设，提升学术话语权。

根据上文的比较结果，我国学者SCI 论文的影响力与美国和欧洲学者相比存在一定的差距，除了科研能力的因素外，也是因为我国学者大多倾向于将科研成果投到国外的SCI 期刊，导致国内论文的受众群体相对减少。以本文中的学科对象作物学为例，很多的研究成果都基于中国特定的自然环境，国外的学者对此的关注度相应会较低。因此，中国政府及相关部门应制定相应的政策，加快创办一批高水平英文期刊，吸引包括中国在内的世界范围的高水平学术论文投稿，搭建国际学术交流平台，提升学术话语权。

为了解决这些问题，我国科研体系需要从宏观上进行把握，将科学研究与管理工作分开，在微观上完善对科研工作者的准确评价和定位，实现资源效率的优化，提升我国科研实力。总的来说，科研资源的合理分配和有效利用，需要科研评价体系的进一步完善。