朱倩蓉，吳民淑

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《中國藥理學報》高被引論文分析及啟示

朱倩蓉，吳民淑

(中國藥理學報編輯部，上海 200031)

在Web of Science數(shù)據(jù)庫中檢索《中國藥理學報》自1984年被美國科學引文索引(SCI)收錄后至2017年所發(fā)表的各類文獻，采用共時法和限定頻次法將總被引頻次超過100次的論文定義為高被引論文。運用Web of Science的引文分析功能探討高被引論文的特征。結(jié)果顯示，綜述類論文的被引頻次超過原創(chuàng)研究論文。腫瘤學、神經(jīng)與精神病學、糖尿病、中草藥、新機制、新靶點和新技術(shù)類文章引用更高。我國自主創(chuàng)新的新藥研發(fā)類文章具有最長的引用周期。高被引論文的平均引用高峰出現(xiàn)在發(fā)表后第7年。高被引論文國內(nèi)來稿占70%，國際來稿占30%。上海市、北京市和江蘇省位列國內(nèi)地域排名前三名。大約50%的高被引論文作者的H指數(shù)在20~30之間，說明作者的科研工作具有較大的學術(shù)影響力。高被引論文的施引文獻的國際化率高，國內(nèi)讀者貢獻率48.2%，國際讀者貢獻51.8%。國際引用按照總施引頻次排序主要來自美國、韓國、印度、日本、意大利、英國和西班牙等7個國家。傳統(tǒng)中草藥優(yōu)勢與新藥研究前沿并舉，基礎(chǔ)研究與轉(zhuǎn)化研究并重，維護與發(fā)展核心作者群，構(gòu)建學報的報道特色是進一步提高影響因子的有效途徑。

高被引論文；Web of Science；學科分布；地域分布；H指數(shù)；引用曲線；施引文獻

科技期刊的學術(shù)影響力是指在某一段時期里科技期刊對其所處科研領(lǐng)域內(nèi)科研活動的影響。它既是科技期刊學術(shù)質(zhì)量和論文數(shù)量的協(xié)同影響，也是科技期刊在科學活動中的作用和價值的共同體現(xiàn)[1]?？萍计诳谋灰么嬖诿黠@的“二八”現(xiàn)象，任何一個期刊的影響因子主要是由少數(shù)高被引論文貢獻。高被引論文的質(zhì)量決定了科技期刊學術(shù)影響力的深度。高被引論文的數(shù)量決定了科技期刊學術(shù)影響力的范圍。高被引論文構(gòu)成了我國科技期刊學術(shù)影響力的核心[2]。近年來，國內(nèi)外科學評價越來越重視對高被引和高影響力論文的研究。

《中國藥理學報》(以下簡稱學報)1980年創(chuàng)刊，由上海藥物研究所與中國藥理學會共同主辦。1984年被美國科學引文索引收錄，是SCI藥學藥理學領(lǐng)域的核心期刊。經(jīng)過近40年的努力，學報的影響因子穩(wěn)步攀升，先后超過《日本藥理學雜志》和《歐洲藥理學雜志》。2018年科睿唯安公布的最新結(jié)果顯示學報影響因子達到3.562，在SCI藥學藥理學排行榜中首次闖入Q1區(qū)。本研究通過回顧性分析學報自1984年入選美國SCI到2017年的所有發(fā)表論文，采用共時法與限定次數(shù)法界定高被引論文，通過分析學報高被引論文的特征了解學報影響力的產(chǎn)生和來源，希望能夠更精準地把握選題組稿的思路，不斷提升影響因子，爭取早日趕上《英國藥理學雜志》和《美國藥理學與實驗治療學雜志》。

2 研究對象與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)庫平臺與研究對象

本文以學報自1984—2017年的所有論文為研究對象，運用科睿唯安Web of Science平臺的引文分析功能，對于在1984—2017年發(fā)表所有的原創(chuàng)研究、綜述、會議論文與述評進行統(tǒng)一分析，對其引用表現(xiàn)進行分組，提煉共性特征。

2.2 采用共時法和限定次數(shù)法確定本研究的高被引論文

限定被引頻次法、百分比法和普萊斯定律法是確定高被引論文的常用的三種方法。限定被引頻次法根據(jù)被引頻次的分布狀況，選擇10或5的整數(shù)倍作為高被引頻次的標準。百分比法通常根據(jù)文獻計量學中的“二八”現(xiàn)象，把被引頻次較高的前20%的論文作為高被引論文。如果文獻量很大，可以提取前10%、5%和1%作為高被引論文。普萊斯定律是用來確定高產(chǎn)和高影響力作者的。多數(shù)情況下，高產(chǎn)作者和高被引論文的分布具有相同或相似的規(guī)律。因此可以借用普萊斯定律確定高被引論文[3]。

如果考慮論文發(fā)表的時間先后，又可以分為共時法和歷時法。共時法把研究時間區(qū)間內(nèi)不同年代發(fā)表的論文等同對待，歷時法是分別檢索不同年代發(fā)表的論文，按照上述方法確定不同年代的高被引論文，最后把不同年代的高被引論文集合起來，作為要研究的高被引論文[3]。

由于學報在Web of Science數(shù)據(jù)庫中被引頻次真正較高的文章數(shù)比較少，最高被引頻次316次，最低被引頻次0次，采用百分比法和普萊斯定律入選的論文被引頻次的差距非常大，不利于分析創(chuàng)刊近40年高被引論文的整體特征。最后采用限定次數(shù)法把在統(tǒng)計時間窗口內(nèi)總被引頻次超過100次的論文定義為高被引論文，一共獲得高被引論文42篇，占總論文數(shù)的0.5%。對這42篇高被引論文從欄目類型、學科特色、地域特征、核心作者、引用曲線和施引來源這6個方面來分析其特征。

2.3 高被引論文特征分析

2.3.1 欄目類型的劃分

按照綜述、研究原著、述評和會議論文這四個欄目，對入選的42篇高被引論文進行歸納整理，并計算這4類論文的平均總被引頻次。

2.3.2 學科特色的劃分

學報是藥理學和生物醫(yī)學相關(guān)領(lǐng)域的綜合性的藥理學學術(shù)刊物，涉及的門類眾多。隨著研究水平的不斷進步，涌現(xiàn)出了許多新興的熱點研究專題。分別根據(jù)重大疾病和重要專題對學科特色進行劃分。例如根據(jù)疾病類型可以分為：神經(jīng)精神藥理、心血管藥理、腫瘤藥理、內(nèi)分泌藥理、免疫藥理、肝臟藥理等。根據(jù)重要專題，又可以分為中藥專題、G蛋白耦聯(lián)受體專題、干細胞專題、自噬專題、納米藥物專題等。因為許多論文涉及兩個或者多個學科領(lǐng)域或者專題，均分別統(tǒng)計計算。

2.3.3 地域特征分析

稿源是科技期刊的生命線。按照論文的第一完成單位，通過對來稿地區(qū)和單位的統(tǒng)計，分析學報核心作者群的特征，為維護和發(fā)展學報的核心作者群提供依據(jù)。

2.3.4 引用曲線分析

總被引頻次和期刊影響因子重點都在于被引頻次的數(shù)量，并不關(guān)注時間維度下被引頻次的分布。而引文曲線則從時間維度揭示了被引頻次的分布，相對于數(shù)量絕對值，引文曲線更加直觀。根據(jù)Web of Science平臺的引用查證功能統(tǒng)計高被引論文在論文發(fā)表后的逐年被引頻次，以時間為橫坐標，以被引頻次為縱坐標，繪制引文曲線，統(tǒng)計每篇論文的引用達峰時間，分析引用模式[4]。

2.3.5 施引地區(qū)分析

讀者的國際化是科技期刊國際化的一項重要指標。運用Web of Science的引文分析功能，每篇高被引論文選取引用前5名的國家和地區(qū)，統(tǒng)計42篇高被引論文的主要引用地區(qū)和各地區(qū)對總被引頻次的貢獻率，探討國內(nèi)與國外，亞洲與北美讀者的引用偏好與引用特點，為選題和組稿提供支持。

2.3.6 核心作者H指數(shù)分析

H指數(shù)(也叫h-index)是一個混合量化指標，最初是由美國加利福尼亞大學圣地亞哥分校的物理學家喬治·赫希(Jorge Hirsch)在2005年的時候提出來的，其目的是量化科研人員作為獨立個體的研究成果。作者的H指數(shù)越高，則表明他的論文影響力越大。以作者姓名和單位組合成檢索字段，檢索出作者的論文，通過Web of Science 的“創(chuàng)建引文分析”功能得到作者的H指數(shù)。因為有些作者的單位會有多次的變動，查出的H指數(shù)對單位有變動的作者來說不準確，所以本文重點考察了單位十年內(nèi)沒有發(fā)生變動的作者的H指數(shù)。

3 結(jié)果

3.1 高被引論文的欄目類型

在總被引頻次超過100的高被引論文中，綜述26篇，26/42，占比61.9%，原創(chuàng)研究論文16篇，占比38.1%，沒有述評和會議論文。平均單篇被引頻次綜述是167.30次，原創(chuàng)研究是138.60次。綜述在數(shù)量上和單篇被引頻次上都超過原創(chuàng)研究，優(yōu)勢明顯。排名前十的高被引論文有9篇是綜述，既有較長的引用周期，又有較高的年均被引頻次。這些大多是著名藥理學家和重要研究小組的撰文，都是科學家各自強勢的研究領(lǐng)域，同時這些科研課題有著較好的系統(tǒng)性和延續(xù)性，這說明基于作者自己的工作又被國內(nèi)外讀者廣泛關(guān)注的綜述具有較強的影響力與號召力。例如北京藥物研究所張均田教授的人參單體的系列工作、北京醫(yī)科大學藥理學教研室關(guān)于靈芝的特色研究均闖進高被引論文前十名。

3.2 高被引論文的學科特色

按照疾病類型劃分，學報涉及神經(jīng)與精神疾病、惡性腫瘤、糖尿病、心血管疾病和免疫類疾病的高被引論文所占比重較大，與學報這四類疾病相關(guān)論文發(fā)稿量比較大有關(guān)，也說明了這四類疾病的發(fā)病率和關(guān)注度相比其他類型的疾病更高，對新藥研發(fā)的需求也更大。中草藥在各類疾病中的應(yīng)用和其作用機制研究一直是我國藥理學研究的傳統(tǒng)與特色，中草藥及其衍生物的藥理研究成果受到韓國、日本和新加坡研究人員的高度關(guān)注。天然產(chǎn)物研究占到學報高被引論文的50%?；A(chǔ)研究領(lǐng)域有關(guān)藥物研發(fā)新靶點的綜述廣受讀者歡迎。G蛋白偶聯(lián)受體是2012年諾貝爾醫(yī)學獎的獲獎成果，大約40%的現(xiàn)代藥物都以G蛋白偶聯(lián)受體作為靶點。2012年學報副主編徐華強研究員組織的G蛋白偶聯(lián)受體?？@得了國內(nèi)國際讀者的認可。?？撐摹癎蛋白偶聯(lián)受體在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用”成為發(fā)表年限較短的高被引論文。自噬參與了多種疾病發(fā)病的病理過程，圍繞自噬發(fā)現(xiàn)藥物靶標并設(shè)計相應(yīng)的小分子藥物是近年的研究熱點。在學報的高被引論文中涉及自噬專題論文的就有3篇，都來自蘇州大學。干細胞研究涉及多種疾病的治療方案的革新，在生物醫(yī)學的各個領(lǐng)域都廣泛開展。干細胞研究既屬于基礎(chǔ)研究又在未來具有明確的轉(zhuǎn)化價值，所以這類專題引用率最高。學報2013年刊發(fā)的干細胞專刊獲得讀者的高度關(guān)注。在學報發(fā)表年限最短的5篇高被引論文中，干細胞?？撐木陀?篇，年均被引頻次分別為56.8和47.0，居42篇高被引論文的第1位和第2位(見表1)。

表1 學報發(fā)表年限最短的5篇高被引論文

3.3 高被引論文的稿源分析

3.3.1 地域與機構(gòu)分布

在學報的高被引論文中，按照第一完成單位進行統(tǒng)計，境內(nèi)論文29篇，占比70%；境外論文13篇，占比30%。美國成為境外主要來稿國家。進一步分析境內(nèi)論文，上海8篇，北京6篇，江蘇5篇，中國臺灣3篇，福建2篇，湖北2篇，其他浙江省、山東省和甘肅省各1篇。上海、北京和江蘇位列前三，與周珠鳳的研究結(jié)果基本一致[5]。說明地域經(jīng)濟文化的發(fā)展與高被引論文的產(chǎn)出具有比較強的相關(guān)性。上海藥物研究所、北京藥物研究所、北京大學、蘇州大學、中國藥科大學、華中科技大學、福建醫(yī)科大學、浙江大學、山東大學、蘭州大學成為學報高被引論文來源的主要機構(gòu)。

3.3.2 作者結(jié)構(gòu)分析

作者是期刊論文的重要外部特征之一，是決定期刊論文質(zhì)量的關(guān)鍵；而核心作者更是期刊質(zhì)量穩(wěn)固和繼續(xù)發(fā)展的堅實基礎(chǔ)[6]。高被引論文有22篇來自學報主編、副主編和各屆編委，約占高被引論文總數(shù)的50%，顯示出高水平的編輯委員會對學報工作的重要貢獻。已經(jīng)卸任的老編委的經(jīng)典研究有著很長的引用生命周期，不僅在發(fā)表后第1年與第2年對學報的影響因子做出了重要貢獻，對學報各年的總被引頻次也做出了重要貢獻。新上任的主編和副主編與新一屆編委的研究選題緊跟國際熱點，發(fā)表后在短期內(nèi)就收到了國內(nèi)外讀者的關(guān)注和引用。作者來自10個藥理學分支學科，呈現(xiàn)相對集中又多樣化的特征(見表2)。少數(shù)作者已經(jīng)退居二線，大部分作者依舊活躍在科研一線。

表2 核心作者的專業(yè)分布

我們對高被引論文作者進行了H指數(shù)計算，有幾位作者因單位變動沒有得到完整的論文數(shù)據(jù)，故無法得到準確的H指數(shù)，最后得到36位高被引論文作者H指數(shù)的分布情況。有1位作者的H指數(shù)達到了最高60；有3位作者的H指數(shù)介于40~50 之間，有7位作者的H指數(shù)介于30~40之間；有17位作者的H指數(shù)在20~30之間；有8位作者的H指數(shù)介于10~20之間(見表3)。

表3 核心作者H指數(shù)的頻數(shù)分布

由表3可知，學報高被引論文作者的H指數(shù)基本呈正態(tài)分布，大約50%的作者的H指數(shù)在20~30之間，說明作者的工作在國內(nèi)和國際讀者中具有較大的影響力。在H因子超過40的作者中，有2位均已退休，2位即將要退休，這反映出H指數(shù)的本質(zhì)是評價學者的累積持久績效[7]。H指數(shù)超過20，同時年齡在50歲以下的科學家只有上海藥物研究所謝欣教授。通過H指數(shù)的分析，我們發(fā)現(xiàn)學報核心作者的科研工作整體上有比較大的學術(shù)影響力，但是年齡偏大。學報核心作者群中缺乏H指數(shù)超過15，年齡在45歲以下的青年學者。

3.4 高被引論文的引用曲線

引用曲線模式主要分為持續(xù)增長型、顯峰型、雙峰型和振蕩型這4種形態(tài)。這4種形態(tài)在學報的高被引論文中均有表現(xiàn)。

3.4.1 持續(xù)增長型

論文在發(fā)表當年或者第2年就獲得引用，且被引頻次隨時間推移呈現(xiàn)持續(xù)增長。這類論文發(fā)表后的認可程度高，隨著領(lǐng)域發(fā)展與推動，其提出的理論與方法獲得更為廣泛的認可和應(yīng)用，具有持久的學術(shù)影響力。例如學報2009年發(fā)表的關(guān)于神經(jīng)退行性疾病的綜述，論文發(fā)表后當年即獲得4次引用，引用量于第2年快速攀升到25次，2010—2015年呈現(xiàn)出雙峰特征，2016年再次爆發(fā)攀升。施引文獻學科分散度高，不僅分布在神經(jīng)科學和藥理學領(lǐng)域，還分布在其他45個交叉學科領(lǐng)域。施引文獻地域分布廣，讀者來自美國、中國、印度、日本、西班牙和意大利等47個國家和地區(qū)[8](見圖1)。

圖1 持續(xù)增長型引用曲線[8]

3.4.2 顯峰型

顯峰型是論文被引用的基本常態(tài)，論文在發(fā)表當年立即獲得引用，并在幾年的時間內(nèi)達到引用高峰，此后緩慢下降并趨于穩(wěn)定。這類高被引論文發(fā)表后即被認可，但是隨著該領(lǐng)域自身發(fā)展需求的變化和進步情況，逐漸被新成果新理論新方法所取代，符合論文發(fā)表后成長、成熟、衰退的生命周期[4]。學報大部分高被引論文的引文曲線呈顯峰型。學報排名第1的高被引論文引用在發(fā)表后第7年達到峰值，此后緩慢下降并保持每年一定的頻次[9](見圖2)。

圖2 顯峰型引用曲線[9]

3.4.3 雙峰型

雙峰型的主要特征是被引頻次在時間軸上呈現(xiàn)2個明顯的高峰，2個引用高峰之間有明顯的距離。例如金國章院士的四氫原小檗堿同類物的研究[10](見圖3)。

3.4.4 振蕩型

振蕩型的主要特征是每年的被引頻次隨著時間的推移在一個相對固定的區(qū)間反復振蕩。唐希燦院士的新藥石杉堿甲的最原創(chuàng)的藥理學研究成果的引用就符合這個特征[11](見圖4)。

圖3 雙峰型引用曲線[10]

圖4 振蕩型引用曲線[11]

3.5 高被引論文的年代分布

入選的高被引論文的發(fā)表時間跨度是1986—2013年，其中發(fā)表數(shù)量最多的是2001—2010年，占入選總數(shù)的81%。2011—2017年發(fā)表的論文有5篇入選，1984—1999年只有3篇入選。引用時間最長的論文是唐希燦院士的抗早老性癡呆的新藥石杉堿甲的首創(chuàng)成果，1986年獲得第1次引用，直到2017年依舊被國內(nèi)國際同行引用，引用年限超過30年。發(fā)表年限最短的論文是來自仁濟醫(yī)院的“間充質(zhì)干細胞：細胞治療的新趨勢”。2013年發(fā)表，至今已有近300次的引用，平均每年被引用超過50次。

3.6 高被引論文的引用高峰

大多數(shù)論文的引用高峰出現(xiàn)在論文發(fā)表后第2年，這是科技期刊影響因子計算的理論依據(jù)?？墒菍W報的高被引倫文的平均引用高峰并沒有出現(xiàn)在發(fā)表以后的第2年，最早出現(xiàn)在發(fā)表后第2年，最晚出現(xiàn)在發(fā)表后10年，平均引用高峰出現(xiàn)的時間是發(fā)表后第7年。陳汐敏發(fā)現(xiàn)6種醫(yī)學學報的高被引論文發(fā)表后平均6年引用達到峰值[12]。

3.7 施引文獻的地區(qū)分布

讀者的國際化是衡量科技期刊國際化的重要標準。根據(jù)Web of Science的施引文獻分析，每篇高被引論文選取前5名國家和地區(qū)，統(tǒng)計施引文獻在各國的分布。結(jié)果顯示施引文獻國內(nèi)占48.2%，國際占51.8%。境外施引國家分析，北美地區(qū)主要是美國(23.4%)，亞洲地區(qū)主要是韓國(10.8%)、印度(5.09%)與日本(2.24%)。歐洲主要是西班牙、意大利、英國與德國。美國成為學報境外引用的最高的國家(見表4)。

表4 學報高被引論文的施引文獻的地區(qū)分布

4 啟示

4.1 高度重視綜述的約稿

綜述在學報的發(fā)文比重并不大，通常每期只有1~2篇綜述性稿件。本研究發(fā)現(xiàn)綜述在高被引論文中占比60%，且篇均引用次數(shù)也超過原創(chuàng)研究論文。陳汐敏對6種醫(yī)學學報的高被引論文的欄目類型進行了分析，結(jié)果也顯示綜述的平均單篇被引頻次為33.2，基礎(chǔ)醫(yī)學為27.4，臨床醫(yī)學為24.9[12]。在學報的高被引論文中，中草藥研究在中國和亞洲的韓國、日本、新加坡和馬來西亞有著廣大的讀者群。涉及新藥研發(fā)新機制和新靶點的研究，美國讀者的關(guān)注度更高。針對不同地區(qū)讀者群體的偏好，把握不同研究機構(gòu)的優(yōu)勢領(lǐng)域組稿，有利于形成學報的報道特色，也更容易獲得讀者的認可。

4.2 基礎(chǔ)研究與轉(zhuǎn)化研究并重

藥理學是連接醫(yī)學和藥學的橋梁，也是基礎(chǔ)醫(yī)學與臨床醫(yī)學的橋梁。學報的高被引論文中既有從分子和細胞層面研究疾病的新的病理機制和新的藥物靶點等基礎(chǔ)藥理研究，也有具有潛在轉(zhuǎn)化價值的新技術(shù)和新方法的介紹。具有潛在轉(zhuǎn)化價值或者經(jīng)濟價值的文章獲得的關(guān)注度更強烈，引用周期更持久。學報排名第1的高被引論文就是關(guān)于天然產(chǎn)物海巴戟天Noni抗衰老的系統(tǒng)性綜述，發(fā)表后不久就收到了日本的來信，申請本文的日語翻譯權(quán)。我們發(fā)現(xiàn)人參、靈芝多糖、黃芪多糖、丹參提取物、青蒿素衍生物等天然產(chǎn)物研究具有重要轉(zhuǎn)化價值，新技術(shù)類專題納米藥物在藥物制劑領(lǐng)域也有著潛在的轉(zhuǎn)化價值。在今年剛剛召開的編委會上，丁健主編介紹了國際大刊與在選擇稿件時非常注意研究的轉(zhuǎn)化醫(yī)學價值，要求編輯部的組稿工作要跟上國際大刊的方向。

4.3 維護與發(fā)展核心作者群

高質(zhì)量原創(chuàng)性成果的作者資源和作品資源是科技期刊發(fā)展的生命線，稿源的爭奪是科技期刊競爭的焦點。核心作者群是指在某一期刊或領(lǐng)域發(fā)表的論文較多，影響較大的作者集群，也稱為活躍作者群。學報排名前10的高被引論文中的通訊作者中，有中國藥理學會的理事長、學報的副主編和老編委。例如神經(jīng)藥理北京藥物所張均田教授和杜冠華教授、上海藥物研究所唐希燦院士和金國章院士、免疫藥理領(lǐng)域的北京大學醫(yī)學部林志彬教授和上海藥物李曉玉教授，雖然是學報90年代的核心作者，但是也客觀反映了學報自創(chuàng)刊以來的研究成果。隨著時代的發(fā)展，中青年科學家的不斷涌現(xiàn)，其中有不少海歸的科學家。但是他們更傾向于把高質(zhì)量的工作首先投向國外，雖然這其中的原因復雜，但是給學報的核心作者的更新與發(fā)展帶來很大的挑戰(zhàn)。一方面只有不斷提高影響因子，提高發(fā)表論文的國際顯示度，進一步與國際接軌，才能獲得這批中青年專家對學報的認可；另一方面，借鑒他刊經(jīng)驗組建學報青年編輯委員會團結(jié)一批中青年專家，這對優(yōu)化核心作者的年齡結(jié)構(gòu)實現(xiàn)作者群體的良性更替具有重要意義。

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