基于作者储备规模及作者生产率分布的中印、中日医学学科成熟度及科研实力分析

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用洛特卡定律描述学科成熟期的作者生产率分布规律较为客观。本文利用洛特卡定律探讨中国、印度、日本医学学科领域作者论文生产率分布状态。从作者规模和作者分布的角度，对比揭示中日、中印医学学科的发展成熟度和科研实力。

1 研究方法

根据国务院学位委员会《学位授予和人才培养学科目录(2011)》(SCADC)[1]的10个医学学科分类，在InCites数据库中检索2006-2015年论文，其中作者人数为9 185 822人，占同期InCites数据库包含的作者总数的45.55%，说明全球医学领域人才济济，值得进一步分析研究。基于SCADC的1001至1011的医学学科类目，根据Web of Science提供的SCADC与Web of Science映射关系[2]，梳理出177个Science Citation Index Expanded(SCIE)[3]学科分类中53个医学类的分类，SCADC中医学、中西医结合和中药学3个类目在SCIE分类中无映射的分类。SCADC特种医学与医学技术类目在SCIE分类中均映射为放射学，核医学与医学成像(表1)。

表1 医学SCADC对应的SCIE学科分类目录

注:-表示在InCites数据库中该SCADC类目无对应的SCIE分类，* SCIE分类重复对应SCADC类目。

本文对中、印、日3个国家53个医学学科的国际论文生产率分布构建洛特卡定律方程，步骤如下。

数据收集：检索中、印、日作者在2006-2015年InCites数据库[5]中53个医学学科的发文情况，限定发文类型为Article和Review，检索时间为2017年1月5日。

形成回归方程：应用张贤澳[6]的非回归拟合法，利用R语言对其算法进行编程。

2 研究结果

2.1 中印医学学科作者国际生产率分布

中、印53个医学学科作者国际生产率分布数学模型参数及方程评估结果见表2,其中K-S检验通过标1，未通过标0。

表2 中、印53个医学学科作者国际生产率分布数学模型参数及方程评估结果

续表2

由表2可见,中国医学学科的作者规模优势明显。在中印53个医学学科的国际发文生产率分布中，印度全部通过K-S检验，拟合优度最小值为92.47(社会科学，生物医学)。中国有免疫学，医学研究与实验，神经科学，毒理学，心脏和心血管系统，临床神经病学，内分泌与代谢，胃肠病学和肝病学，肿瘤学，眼科，手术，化学、药物，药理学与药剂学，放射学、核医学和医学成像等14个学科未通过K-S检验。这14个学科除眼科为9 347人外，其余均在20 000人以上。若以作者总数降序排名，这14个学科在53个学科中依次位列1-9，26，10-14。中国53个学科中拟合优度最小值为94.73(肿瘤学)。

在中印53个医学学科的国际发文生产率分布方程中常数、N值及C值的比较中，中国除化学、药物，毒理学，临床神经病学，病理学，血液学，医学检验技术，儿科，皮肤病，老年医学和老年医学，麻醉科，解剖学与形态学，热带医学，康复，医学信息学，药物滥用15个学科以外，其余学科N、C值均小于印度。其中化学、药物和临床神经病学两国N/C值相等。对以上15个学科作者总数进行分析，由于数量相差巨大，本文用中国作者总数除以相应学科的印度作者总数。结果显示，除热带医学(1.2倍)，儿科(2.3倍)，毒理学(3.9倍)以及化学、药物(3.4倍)，医学检验技术(4.5倍)以外，其余10个学科的两国作者总数比值均大于5。

2.2 中日医学学科作者国际生产率分布

中、日53个医学学科作者国际生产率分布数学模型参数及方程评估结果见表3,其中K-S检验通过标1，未通过标0。中日53个医学学科的作者规模中,中国除解剖学与形态学，老年学，口腔外科与医学，过敏，儿科，康复，移植，神经影像学，皮肤病，社会科学、生物医学，风湿病等11个学科以外，其余学科数量占优。中国所属作者比日本多出两倍以上的学科包括医学研究与实验(2倍)、热带医学(2倍)、男科(4倍)、中西医结合(11倍)4个学科。

日本除免疫学，医学研究与实验，神经科学，心脏和心血管系统，临床神经病学，内分泌与代谢，胃肠病学和肝病学，肿瘤学，手术，药理学与药剂学，放射学、核医学和医学成像，口腔外科与医学，周围血管疾病13个学科以外全部通过K-S检验。这13个学科的作者人数均在1万人以上。且若以作者总数降序排名，这14个学科依次位于1-12，15，17。另外，日本53个学科中拟合优度最小值为93.42(社会科学，生物医学)。中日53个医学学科的国际发文生产率分布方程中常数，N值及C值中国除药物滥用、中西医结合、初级卫生保健、医学信息学、寄生虫学、听力学及言语语言病理学6个学科以外，其余学科N值、C值均大于日本。

表3 中、日53个医学学科作者国际生产率分布数学模型参数及方程评估结果

3 讨论与结论

教材课本《信息计量学》[7]对洛特卡定律的应用有一段详细描述，洛特卡定律在辅助科学文献管理和考察学科领域未来研究的深度和广度方面具有积极的作用，常被用来进行学科研究成熟度的分析。

根据本次实验的数据，笔者认为，因洛特卡公式实质是经验公式，用于描述作者生产率分布的规律。且通过一般常识可知，发文数量递增，发文人数占总体人数的百分比呈现近似金字塔结构(三角)的分布。N值决定三角的高度，N值越小，三角越高。N值直观的体现作者层次，其值越小层次越大，学科发展越成熟。C值决定三角的底边宽度。C值直观体现新手作者数量，其值越小新手作者越少，学科发展越成熟。

K-S检验自1992年至今在国内均作为检验洛特卡定律的最优方法[4,6,7]。本文得到的K-S检验结果与Rnew非线性方程拟合优度评估指标并不一致。本文的中、印、日53个医学学科的Rnew值均大于92%，拟合度较好。然而K-S检验并未完全通过，印度和日本Rnew最小值学科通过K-S检验。另外未通过检验的学科均具备一个明显特征，作者规模均大(10 000人以上，除中国眼科学9 347人)。这提示K-S检验对于作者数量多样本能否胜任应受到质疑。

本文对全球论文所属作者占比45%的医学学科进行作者规模和作者结构分析。利用国务院学位委员会和教育部《学位授予和人才培养学科目录(2011)》的10医学学科分类体系，对SCIE医学学科的分类进行了梳理，得到共计53个医学学科。其中基础8个学科，临床医学32个学科，公共卫生与预防医学6个学科。考虑到中印、中日之间医学学科人才对比的需求，以及中印日均做为非英语母语国家的可对比性。本文对中、印，中、日在53个医学学科领域的作者规模及生产率分布规律做详细比较研究，结果显示，在中印医学人才储备、学科发展成熟情况方面，中国表现良好，我国在热带医学、儿科学上可与印度加强交流合作；在中日医学人才储备、学科发展成熟方面，日本表现良好，我国在药物滥用、中西医结合、初级卫生保健、医学信息学、寄生虫学、听力学及言语语言病理学6个学科在人才规模和人才层次结构上占优，学科发展较成熟，应继续保持。在解剖学与形态学、老年学、口腔外科与医学、过敏、儿科、康复、移植、神经影像学、皮肤病等11个学科中，我国与日本差距较大，需要向日本学习；以上未提及的36个学科，日本人才结构较好，发展较成熟，但是我国已经在人才规模上赶超。

笔者认为随着我国与我国经济实力以及医学教育的进一步强大，只要有好的政策引导，医学人才必然呈现稳步上升态势、医学学科发展必将日益成熟，医学学科的科研实力也会实现超越。