基于作者儲備規模及作者生產率分布的中印、中日醫學學科成熟度及科研實力分析

， ， ，，

用洛特卡定律描述學科成熟期的作者生產率分布規律較為客觀。本文利用洛特卡定律探討中國、印度、日本醫學學科領域作者論文生產率分布狀態。從作者規模和作者分布的角度，對比揭示中日、中印醫學學科的發展成熟度和科研實力。

1 研究方法

根據國務院學位委員會《學位授予和人才培養學科目錄(2011)》(SCADC)[1]的10個醫學學科分類，在InCites數據庫中檢索2006-2015年論文，其中作者人數為9 185 822人，占同期InCites數據庫包含的作者總數的45.55%，說明全球醫學領域人才濟濟，值得進一步分析研究?；赟CADC的1001至1011的醫學學科類目，根據Web of Science提供的SCADC與Web of Science映射關系[2]，梳理出177個Science Citation Index Expanded(SCIE)[3]學科分類中53個醫學類的分類，SCADC中醫學、中西醫結合和中藥學3個類目在SCIE分類中無映射的分類。SCADC特種醫學與醫學技術類目在SCIE分類中均映射為放射學，核醫學與醫學成像(表1)。

表1 醫學SCADC對應的SCIE學科分類目錄

注:-表示在InCites數據庫中該SCADC類目無對應的SCIE分類，* SCIE分類重復對應SCADC類目。

本文對中、印、日3個國家53個醫學學科的國際論文生產率分布構建洛特卡定律方程，步驟如下。

數據收集：檢索中、印、日作者在2006-2015年InCites數據庫[5]中53個醫學學科的發文情況，限定發文類型為Article和Review，檢索時間為2017年1月5日。

形成回歸方程：應用張賢澳[6]的非回歸擬合法，利用R語言對其算法進行編程。

2 研究結果

2.1 中印醫學學科作者國際生產率分布

中、印53個醫學學科作者國際生產率分布數學模型參數及方程評估結果見表2,其中K-S檢驗通過標1，未通過標0。

表2 中、印53個醫學學科作者國際生產率分布數學模型參數及方程評估結果

續表2

由表2可見,中國醫學學科的作者規模優勢明顯。在中印53個醫學學科的國際發文生產率分布中，印度全部通過K-S檢驗，擬合優度最小值為92.47(社會科學，生物醫學)。中國有免疫學，醫學研究與實驗，神經科學，毒理學，心臟和心血管系統，臨床神經病學，內分泌與代謝，胃腸病學和肝病學，腫瘤學，眼科，手術，化學、藥物，藥理學與藥劑學，放射學、核醫學和醫學成像等14個學科未通過K-S檢驗。這14個學科除眼科為9 347人外，其余均在20 000人以上。若以作者總數降序排名，這14個學科在53個學科中依次位列1-9，26，10-14。中國53個學科中擬合優度最小值為94.73(腫瘤學)。

在中印53個醫學學科的國際發文生產率分布方程中常數、N值及C值的比較中，中國除化學、藥物，毒理學，臨床神經病學，病理學，血液學，醫學檢驗技術，兒科，皮膚病，老年醫學和老年醫學，麻醉科，解剖學與形態學，熱帶醫學，康復，醫學信息學，藥物濫用15個學科以外，其余學科N、C值均小于印度。其中化學、藥物和臨床神經病學兩國N/C值相等。對以上15個學科作者總數進行分析，由于數量相差巨大，本文用中國作者總數除以相應學科的印度作者總數。結果顯示，除熱帶醫學(1.2倍)，兒科(2.3倍)，毒理學(3.9倍)以及化學、藥物(3.4倍)，醫學檢驗技術(4.5倍)以外，其余10個學科的兩國作者總數比值均大于5。

2.2 中日醫學學科作者國際生產率分布

中、日53個醫學學科作者國際生產率分布數學模型參數及方程評估結果見表3,其中K-S檢驗通過標1，未通過標0。中日53個醫學學科的作者規模中,中國除解剖學與形態學，老年學，口腔外科與醫學，過敏，兒科，康復，移植，神經影像學，皮膚病，社會科學、生物醫學，風濕病等11個學科以外，其余學科數量占優。中國所屬作者比日本多出兩倍以上的學科包括醫學研究與實驗(2倍)、熱帶醫學(2倍)、男科(4倍)、中西醫結合(11倍)4個學科。

日本除免疫學，醫學研究與實驗，神經科學，心臟和心血管系統，臨床神經病學，內分泌與代謝，胃腸病學和肝病學，腫瘤學，手術，藥理學與藥劑學，放射學、核醫學和醫學成像，口腔外科與醫學，周圍血管疾病13個學科以外全部通過K-S檢驗。這13個學科的作者人數均在1萬人以上。且若以作者總數降序排名，這14個學科依次位于1-12，15，17。另外，日本53個學科中擬合優度最小值為93.42(社會科學，生物醫學)。中日53個醫學學科的國際發文生產率分布方程中常數，N值及C值中國除藥物濫用、中西醫結合、初級衛生保健、醫學信息學、寄生蟲學、聽力學及言語語言病理學6個學科以外，其余學科N值、C值均大于日本。

表3 中、日53個醫學學科作者國際生產率分布數學模型參數及方程評估結果

3 討論與結論

教材課本《信息計量學》[7]對洛特卡定律的應用有一段詳細描述，洛特卡定律在輔助科學文獻管理和考察學科領域未來研究的深度和廣度方面具有積極的作用，常被用來進行學科研究成熟度的分析。

根據本次實驗的數據，筆者認為，因洛特卡公式實質是經驗公式，用于描述作者生產率分布的規律。且通過一般常識可知，發文數量遞增，發文人數占總體人數的百分比呈現近似金字塔結構(三角)的分布。N值決定三角的高度，N值越小，三角越高。N值直觀的體現作者層次，其值越小層次越大，學科發展越成熟。C值決定三角的底邊寬度。C值直觀體現新手作者數量，其值越小新手作者越少，學科發展越成熟。

K-S檢驗自1992年至今在國內均作為檢驗洛特卡定律的最優方法[4,6,7]。本文得到的K-S檢驗結果與Rnew非線性方程擬合優度評估指標并不一致。本文的中、印、日53個醫學學科的Rnew值均大于92%，擬合度較好。然而K-S檢驗并未完全通過，印度和日本Rnew最小值學科通過K-S檢驗。另外未通過檢驗的學科均具備一個明顯特征，作者規模均大(10 000人以上，除中國眼科學9 347人)。這提示K-S檢驗對于作者數量多樣本能否勝任應受到質疑。

本文對全球論文所屬作者占比45%的醫學學科進行作者規模和作者結構分析。利用國務院學位委員會和教育部《學位授予和人才培養學科目錄(2011)》的10醫學學科分類體系，對SCIE醫學學科的分類進行了梳理，得到共計53個醫學學科。其中基礎8個學科，臨床醫學32個學科，公共衛生與預防醫學6個學科?？紤]到中印、中日之間醫學學科人才對比的需求，以及中印日均做為非英語母語國家的可對比性。本文對中、印，中、日在53個醫學學科領域的作者規模及生產率分布規律做詳細比較研究，結果顯示，在中印醫學人才儲備、學科發展成熟情況方面，中國表現良好，我國在熱帶醫學、兒科學上可與印度加強交流合作；在中日醫學人才儲備、學科發展成熟方面，日本表現良好，我國在藥物濫用、中西醫結合、初級衛生保健、醫學信息學、寄生蟲學、聽力學及言語語言病理學6個學科在人才規模和人才層次結構上占優，學科發展較成熟，應繼續保持。在解剖學與形態學、老年學、口腔外科與醫學、過敏、兒科、康復、移植、神經影像學、皮膚病等11個學科中，我國與日本差距較大，需要向日本學習；以上未提及的36個學科，日本人才結構較好，發展較成熟，但是我國已經在人才規模上趕超。

筆者認為隨著我國與我國經濟實力以及醫學教育的進一步強大，只要有好的政策引導，醫學人才必然呈現穩步上升態勢、醫學學科發展必將日益成熟，醫學學科的科研實力也會實現超越。