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合理利用SCI信息评价个人学术水平



□孙亦樑　徐克敏

科学时报2002.8.13.



    学术评价切忌凭印象办事，对从事基础研究的人，应注重其发表论文的水平。

以能否被SCI收录来划分论文等级并不完全合理，但对于只追求论文数量的人却

起了警示作用。于是，出现重视向SCI源期刊投稿的趋势。现在又进了一步，纷

纷向影响因子（IF）高的期刊投稿。我们认为，期刊影响因子高低只是宏观评价

一种刊物水平的相对指标，并不能据此断定该刊中每篇论文水平的高下。因此，

就每篇论文而言，被引次数（times cited，TC）的多寡不容忽视，甚而应视为

更有意义的指标，这样评价才会更加合理。

  衡量某篇文献要用TC这个微观指标

  IF是衡量科学期刊影响力的宏观指标。但是，微观地比较某篇文献的影响力

时则要用TC值。高IF值期刊上的论文未必就有高的TC值；相反，低IF值期刊上的

论文未必没有高TC值，这是布拉德福离散定律早已揭示过的现象。

   期刊文献的TC值分布很宽泛

   以1989～1995年间《中国科学B辑》中论文的TC分布为例，此刊的影响因子

并不高（1998～1999年的IF值在0.5 左右），但却刊有TC值高达55次的一篇论文。

又如，1985年陈创天等的论文（A New－type Ultra Violet SHG Crystal）其TC

值更高达252次，创《中国科学B辑》论文TC值之最。

    1991年Analyst（《分析师》）刊登了239篇论文。2002年1月6日统计，TC值

大于20的有29篇，TC值在0～1间的有21篇，TC值的分布呈现出两头小中间大的现

象，最大的TC值是64次。

    这些数据都说明期刊论文的TC值分布十分宽泛，从0到1位、2位、3位甚至4

位数。北京大学数学系著名教授许宝蚴和廖山涛两位先生，生前曾多次提倡发表

论文时不必过分在意期刊的名气，而是要通过作者自己的优秀论文去提升期刊的

声誉。他们的见解曾经在北京大学数学系的几代学者中产生影响，因为他们深信

突出的论文是不会被埋没的，但也不得不承认上世纪60年代后，世界范围内科技

期刊种类剧增，购置经费日益紧张，迫使人们不得不选购那些IF值高的期刊（即

我们常说的“核心期刊”）。因而，在这类期刊上发表的论文自然容易得到较高

的TC值。许多作者都有这样的体验，水平相近的论文如果发表在著名期刊上会被

更多地引用。


   对于IF值高和低的期刊来说其论文的TC值之下限都是0，区别只在上限不同。

就我们所知，有一篇论文TC值高达3890次（2002年6月2日数据），但目前还不能

断定它就是TC值的最高纪录。

  对某些类型的文献根本不该考虑TC值
  SCI 收录的文献类别很多：论文、参考书目、书评、勘误、社论、讨论 、

软件评论 、硬件评论 、快报 、简报、会议摘要、综述等。对于Nature、

Science、Cell等顶级期刊中的各类文献，SCI尽收无遗，对多数期刊则有所选择。

论文、快报、简报之外的文献被收录和引用的机会很小。近年来我国科学界人

士在Nature 和Science上发表的有关介绍我国科技现状与政策的论述虽然不会被

广泛引用，但同样很有价值。

     最近出现用IF衡量个人水平的这种令人莫名其妙的指标。试问，用衡量期刊

的宏观指标何以能衡量个人的学术水平？


    要IF值和TC值兼顾
    我们不妨拿 A和B两位作者的成果做一比较。作者A发表SCI论文211篇，被引

用最多的前10篇的TC值依次为：20,14,13,12,11,7,7,7,7,7；前10篇TC值之和

=105。作者B发表SCI论文57篇，被引用最多的前10篇的TC值依次为：67,46,26,

24,23,17,15,14,12,8；其前10篇TC值之和=252。如果只看论文数，作者A比作者

B要强，若全面地看，作者B并不比作者A弱。作者B的论文数量虽少，但TC值却比

作者A要高不少。

    再仔细分析，A的211篇中87篇都是发表在一种医学杂志（IF 值高达8）上的

会议摘要栏目中，87篇TC值之总和为17次，其中自引14次，他引3次。从学术上

看，会议摘要本来属于“半成品”，TC值很低。如果只数论文篇数，只考虑期刊

IF值而不问论文TC就会发生错误判断。如果条件许可，将自引率和他引率也分别

查清，则更有助于做出准确的比较。


    对TC值也不要绝对化
我们认为论文数量、期刊的IF值和论文的TC值三者虽说都应考虑，但后二者

尤为重要。统计数字虽有说服力，并非神圣不可侵犯。甲乙两作者相比，甲的论

文多，期刊的IF值高、论文的TC值也高，那么是否我们就能够据此认为甲的学术

水平一定胜过乙呢？问题绝非如此简单。因为学科之间千差万别，缺乏互比性，

而学术评价又不能像小孩数数那样简单，因此在这种情况下，我们仍不能轻率地

说甲就一定比乙强。以评选诺贝尔化学奖为例。根据SCI 2002年1月6日数据：其

一，Mullis K.因聚合酶链式反应技术对基因工程的重大作用而获1993年诺贝尔

奖。而作者的SCI论文仅有10篇，被引用最多的前5篇的TC值依次为：

671,69,55,32,5；其二，Olah G.A.因正碳离子化学研究成就获1994年 当 尔奖，

  1975年以来作者发表论文817篇，被引用最多的前5篇的TC值依次为：

494,290,219,172,155。其三，Pople J.A.因提出用高斯函数代替斯拉特函数以

便用电脑计算原子轨函而获得1998年诺贝尔奖。这位作者1975年后发表论文299

篇，被引用最多的前5篇的TC值依次为：2890,2560,2239,1690,1680。如果从他

们各自发表论文的总数和总被引次数来看似乎Pople J.A.应当最先获奖，Mullis

K.应当最后获奖。事实上，他们获奖的先后顺序恰恰颠倒过来了。这个例子正好

说明数量不能决定一切。但是他们三人有共同的特点，就是都做出了被广泛引用

和承认的卓越成就。

   我们认为SCI所提供的论文TC值比论文数更有价值，但也不能片面夸大论文

TC值的作用。这些数字终究不能代替人脑的科学评价能力和鉴赏能力，不能把计

量方法的作用过分夸大。



    (孙亦樑，北京大学化学与分子工程学院教授。徐克敏，北京大学信息管理

系教授。)





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