亚洲主要城市生命科学基础研究实力分析

撰文 秦逸人  博士(中科院生物与化学交叉研究中心)

21世纪为生命科学与生命技术时代，而该领域的基础研究对现代农业、林业、生态环境、生物工程、生物技术、人工智能、化学制药及现代医学的发展起着巨大的推动作用，故通过衡量一个国家或地区在这方面的基础研究实力也能大致评估其发展潜力。目前，众所周知的 Nature 指数仅在不同国家或者地区及其研究机构进行分析，并不针对各大城市，但随着现代化大都市的高速发展，其科研实力也逐步增强，社会不仅需要这方面的信息，而且也可以将其作为评估城市综合实力的一项重要指标。在此，我选取了以中国为主的亚洲7大城市作为研究对象，包括中国的北京（Beijing, BJ）、上海（Shanghai, SH）、香港 （Hong Kong, HK）及台北 （Taipei, TP），韩国的首尔（Seoul, SE），日本的东京（Tokyo, TY）及城市国家新加坡（Singapore, SG），来系统地分析它们在1979年以来生命科学基础研究的实力发展状况。

北京、上海、香港、台北、新加坡、首尔、东京

首先，笔者应用了 Nature 指数 （68种学术期刊）中与生命科学相关的28种作为评估指标，包括综合性三大学术期刊 Nature、Science 及 PNAS，方法学研究期刊 Nature methods（这些期刊发表论文中有近一半以上与生命科学相关）以及生命科学研究领域24种专业学术期刊 （见表1）。对于研究实力的评估，我首先采用的方法为：先检索出7大城市在以上27种期刊 （JBC 除外，原由见下文）中的每一种所发表的文章数量（Journal' publications, JP），然后将他们相加获得各期刊的发表文章总和（JP total, JPT），对其进行比较分析。

但因以上杂志质量层次的不同，上面方法可能会产生较大偏差，如2个城市在JPT相同的情况下，一个在 Nature 上发表10篇文章而在 PNAS 上有40篇，另一个在 Nature 发表40篇却在 PNAS 只有10篇，这显然不能说明他们的研究实力相当，可能后者强于前者，故我在 JPT 的基础上想出了另一种方法来分析研究实力，该方法计算步骤为：

（1）先在每一种期刊发表文章数量即JP的基础上，算出其相应的Q值 （Q Value, QV）， 

QV = JP x Q Ratio (QR)

这里的 QR 依据杂志的质量等级和影响力来定义其值，比如顶级期刊 Nature 、Science 及 Cell 定为1，其他期刊大致依靠IF来定，IF≧40的为0.9，30≦IF≦39的为0.8，20≦IF≦29的为0.7，10≦IF≦19的为0.6，IF<10的为0.5。因 PNAS 发文量较大，将其定为0.4。具体信息见表1（1979年以后创刊的杂志均在括号内标注其起始出版时间）。

表1：选取的28种期刊信息及其QR

（2）对以上28种期刊的QV相加获得的总数 （QV total, QVT） 进行比较分析。

需要指出的是，有“没落贵族”之称的老牌杂志 JBC 在生命科学基础研究领域的影响力也不能小觑，故这里我也做了统计，不过考虑到其IF较其他杂志低很多，且发文量很大，故在 JPT 中并未罗列，而是将其单独做了统计。 但在计算 QVT 时将其纳入，其 QR 定为0.1。    

                                                            

另外，在检索时间上，因选取城市以中国的为主，故我选择了中国发展的2个重要时间段，即1979-2006年和2007至今，正如在上一篇博文中我所提及的，在第1时间段中国在改革开放后恢复高考招生大学生，随后慢慢培养研究生，又逐步从国外引进人才，科学研究开始全面向前推进；在第2时间段，中国经济快速发展，其科学研究也突飞猛进，国家大量从国外引进一流科学家回国服务，同时在本土也培养了大量优秀科研人才。

接下来，我对以上7大城市在这2个时间段内的28种期刊各自的JP进行了检索和统计（见表2），然后又算出其相应的JPT、QV及QVT （见表2、3及增补表1）。最后对这些数据进行分析 （这里我用柱状图显示各城市的实力发展状况，见图1A；用金字塔划分它们的研究水平层次, 见图1B），我们可以得出：

表2：亚洲7大城市在28种期刊分别发表的文章数量 (JP)

表3：7大城市在28种期刊分别发表的文章数量 (JP) 所对应的Q值 (QV)

1、1979-2006年

在这一时间段，东京无论其JPT、QVT还是JBC发表量，均比其他6大城市的总和还要高2倍（见表2、3及图1A），其研究实力毫无疑问为亚洲城市霸主，雄踞金字塔最高层（见图1B）。

在其他6大城市中，我们会惊奇地发现，有好几个一对城市的数据非常接近 （见图1A），比如新加坡和北京，香港和首尔，台北和上海，但这几对之间的数据又有差距，新加坡和北京的数据较高，位居第二，香港和首尔次之位居第三，台北和上海垫底。

先来分析下新加坡和北京，虽然新加坡的 JPT 和 QVT 都稍微高于北京，但北京的 Nature 和 Science 发表之和又为新加坡的1.5倍，故他们的研究实力旗鼓相当。对于香港和首尔，他们在这一阶段的数据可谓神似，JPT 仅差2，QVT 仅差1，故它们的实力并驾齐驱。再次，我们看下垫底的台北和上海，它们的JPT 和 QVT 也很接近，而台北要略高于上海，但上海发表的 Science 和 Cell 数要高于台北，故这两个城市在这一时期的研究实力不分高下。

图1： 7大城市在28种期刊发表文章总量 (JPT) 及Q值总量 (QVT) 分析。A. JPT、QVT及JBC发表量的柱状图分析；B. 金字塔划分各大城市在不同时期的研究水平层次。

2、2007至今

在这一时期，东京的 JPT 较上一阶段仅增多149，而 QVT 下降了33，增速放缓。相对于东京，北京的增速可谓突飞猛进，各项数据已经接近东京，其 JPT 比第一阶段增加了11倍，QVT 增加了近9倍，虽 JPT 和 QVT 稍稍低于东京，但发表的 Nature 和 Science 之和已超出东京76篇，而 Cell 发表数超东京16篇 （见表2、3），故东京独霸的地位在近十年已经被北京冲击，并与之平分秋色，同时位居金字塔的最高层 （见图1B）。

另外，同样令人鼓舞的是，上海的增速可谓这几个城市中最大的，较第一阶段其 JPT 和 QVT 均增加了11倍。同时会发现，上海的 JPT 和 QVT 也超过了新加坡，但新加坡发表的 Nature 和 Science 之和又超出上海21篇 (见表2、3)，所以这两个城市这一时期的研究实力也势均力敌，位于金字塔的第二阶层 (见图1B)。

在其余4大城市中，首尔的增速也较快，较第一阶段 JPT 和 QVT 增加4-5倍，该两项指标低于上海和新加坡但又高于香港和台北，故独居金字塔第三阶层。香港和台北在近十年来的增速较慢，他们在这一时期的各项指标非常接近 (前者的 JPT 和 QVT 略高于后者，后者的 JBC 发表量又略大于前者)，但较其他城市发表文章数最少，故位于金字塔的最底层。

总结：综合以上2个时间段分析，在以上7大城市中上海和北京的增速可谓最快，北京研究实力的突飞猛进结束了东京的亚洲独霸，并与之媲美而笑傲群雄。上海从第一时间段的垫底到第二时间段赶上新加坡并与其位居第二研究梯队，也是令人兴奋的。需要指出的是，上海在此2个时间段在神经科学期刊 （Neuron 与 Nat Neruo） 发表的文章数远高于除东京以外的其他5大城市，说明上海的神经科学研究水平较好 （比如中科院上海神经科学研究所）。新加坡研究实力表现强劲，一直保持在第二研究梯队，并在各个方面均表现突出，值得我们学习。韩国首尔的实力也尚可，始终保持在第三研究梯队。增速最慢的为香港和台北，香港从第三梯队下滑到和台北一起垫底，这也值得当地政府和学者思考。另外，我们从以上数据中可以发现排除 JBC 的27种期刊的 JPT 与包含 JBC 的28种期刊的 QVT 的发展趋势大致一致，这不仅说明这两种方法切实可行，且可证实我们的分析结果较为可靠。

后记：感谢我爱人在以上数据处理时给予的帮助。对于这篇文章我坚持写下去的目的，其一是为了弥补前一篇文章 《上海、香港和新加坡，科研实力哪里更强？》的不足（数据虽能大体说明问题，但量较小不足以服众）；其二是希望这些资料能够让大家更加了解中国城市的科研实力发展状况，尤其当我看到北京和上海的发展如此迅猛时兴奋不已，这也给了我更多的信心将博文完成。另外，为了使数据更加充足并能全面的说明问题，我花费了较多的时间和精力全面地去分析及思考。我觉得写博文最大的好处便是能够让我拓展思维并深入地思考，去发现科学研究与社会相关的一些新的、有价值的观点和问题，然后收集数据资料来分析和论证。但爱人经常告诫我少发博文多发好的研究成果，的确如此，上海发了那么多 Nature指数文章却没有一篇是属于我贡献的，作为一名专职科研人员，实在是羞愧！古人云：临渊羡鱼，不如退而结网！希望我以后再写的博文是关于自己研究成果的。

增补表1：7大城市在28种期刊分别发表的文章数量 (JP) 及其对应的Q值 (QV) 计算表

阅读更多

▽ 故事

· 终于，我还是离开科研投身银行业

· 无数科研人员，都在无偿为一个暴利行业打工

· 六团队集体质疑Nature热文：115岁真的是人类寿命极限吗？

· 三伏天思考：被热死之前，细胞发生了什么？

▽ 论文推荐

· 在肠道细菌上动个小“手脚”就能延年益寿？

· 华人学者发现：恐龙灭绝时，蛙类大爆发 | PNAS 论文推荐

· Science：打破百年设计瓶颈 光存储性能有望提高 40 倍 | 专访论文共同一作、南昌大学沈林放研究员

▽ 论文导读

· Science 一周论文导读 | 2017 年 6 月 30 日

· Nature 一周论文导读 | 2017 年 6 月 29 日

▽ 推广

· 搞科研不会MATLAB？Come on, 暑期进阶来了！| 课程

内容合作请联系

keyanquan@huanqiukexue.com