基于InCites数据库的研究人员科研评价
——以A高校2017—2021年新进博士为例

赵艳丽，孙宁宁，马丽华，张英

（吉林农业大学图书馆，吉林 长春 130118）

0 引言

InCites 数据库是科睿唯安公司于2011年推出的基于Web of Science 核心合集七大索引数据库建立的深度分析型数据库。七大索引数据库合集涵盖了超过14 000 种期刊、超过200 000 种会议录以及超过110 000 本学术典籍。目前InCites数据库提供了1980年至今的全部文献类型的出版物。涵盖全球220 多个国家或地区的12 700 多所名称规范化的机构信息，拥有超过1 000 种名称规范化的基金资助项目信息，还包含中国学位办分类在内的17 种学科分类体系。InCites 数据库拥有强大的分析功能，支持一站式的机构系统报告，拥有条形图、饼图、雷达图、散点图等多种可视化图表，满足个性化分析需求，支持快速导出数据。数据与基线每个月更新一次。

新一代的InCites 平台包括InCites 数据库，Essential Science Indicators（ESI）和Journal Citation Reports（JCR）。InCites 包含了丰富的指标，能对考察对象的科研表现进行全方位、多角度的分析，它还含有独特的相对指标：如学科规范化的引文影响力（CNCI）、百分位、被引次数排名前10%的论文百分比、ESI 高被引论文百分比。整合的InCites平台，拥有全面的数据资源、多元化指标和丰富的可视化效果，可以为科研管理机构提供科研项目管理、人才评估、学科建设评价、科研合作等方面决策的分析结果与数据支撑，辅助其更高效地制定战略决策。

目前利用InCites 数据库进行学科竞争力分析的文献较多，如吐尔干乃义·吐尔逊利用InCites 和ESI 数据库，对西北地区五省（区）2005—2016年SCI 论文发表情况进行统计，分别从科研生产力、科研影响力、国际国内合作发文情况及进入ESI 全球1%学科情况等方面进行深入的分析。姜华借助InCites 和ESI 数据库，对中国“C9”联盟高校和澳大利亚“G8”联盟高校的学科从科研生产力和科研影响力两方面进行评价。侯志江利用InCites 数据库，提出一种基于学科发展态势分析的预测方法。

科技的发展离不开人才，科学有效地评价人才是各个高校科研管理部门及决策者非常关注的问题。但有关利用InCites 数据库进行人才评价的文献较少，刘小香等人利用InCites 数据库，对海南大学S 教授的科研产出从总体发文情况、学科分布、载文期刊、基金资助、合作区域和机构等进行统计和分析。徐榕烽等人利用新一代InCites 平台，通过Researcher ID 进行检索，对海南大学L 教授2009—2019年的科研产出从总体发文情况、高产研究方向、发文期刊分布、国内外科研合作及基金支持情况进行分析。以上的研究均是根据某一个特定的研究人员进行的分析，而对某一研究群体的研究鲜有报道。

本研究利用InCites 数据库，以A 高校2017—2021年间新进博士为例，对其发表的SCI 论文及相关指标进行收集、整理、筛选、统计和分析，展示如何利用InCites 数据库进行人才评价的一个方面，可以为相关的研究提供有益参考，进一步为管理决策提供客观数据支撑。

1 数据采集与方法

利用InCites 数据库，选择时间范围2017—2021，因为新进博士均为近五年的，文献类型选择Article 和Review，机构输入A 高校，学科类别选择ESI 学科，考虑到作者位置的重要性，作者位置选择第一作者和通讯作者。检索时间：2022年1月18日，数据覆盖范围：2017.1.1—2021.11.30。选好需要的具体指标，包括Web of Science 论文数、总被引频次、Q1 期刊发文数、Q1 期刊发文占比、国际合作论文数、国际合作论文数占比、排名前10%的论文数、排名前10%的论文数占比，将检索结果用表格格式导出以备用。

2017—2021年共新进博士156 人，其中有86 人发表293篇SCI 论文，有70 人未发表SCI 论文。在统计过程中未发现新进博士发表ESI 高被引论文或热点论文，新进博士人员情况如图1所示，本校新进博士毕业于本校，外校为毕业于外校。

图1 新引进博士数量逐年分布图

按照博士人员名单依次的在导出的表格中查找，注意同一个博士姓名可能对应多个英文的姓名拼写，将多拼写的人员的发文数据累加统计。另外需要注意同名的情况，这种情况需要结合新进博士的学科来加以甄别。

由于新进博士来自不同的年份，为了科学的评价，我们逐年进行分析，对2017年入职的人员采用累计5年（2017—2021）的数据，对2018年入职的采用累计4年（2018—2021）的数据，依次类推。

2 研究结果

经统计近五年新进博士论文发文总数为293 篇，总计被引频次1 270 次。按照博士入职时间逐年进行分析，与学校同期的数据进行比较，不仅可以看出每年新进博士的论文表现，还能与学校同期数据进行比较，进而对新进博士进行评价。

2.1 2017年新进博士发文情况

2017年新进博士41 人，占全校一线教师及科研人员数改人员总数量（1 044）的3.93%，其中29 人发表128 篇SCI 论文，12 人未发表。新进博士人均发文3.12 篇，高于学校五年（2017—2021）人均发文篇数（2.12 篇），篇均被引频次为4.34，低于学校同期的篇均被引次数（5.16），新进博士人均被引次数为13.56，高于学校同期数据（10.98 次），Q1 期刊发文占比、国际合作论文占比及排名前10%论文数占比均低于学校同期整体的数据。从产出贡献的角度，2017年新进博士发文占学校同期发文总数的5.77%，Q1 期刊发文数占比5.73%，如表1所示。

表1 2017年新进博士及全校五年（2017—2021）发文各项指标汇总

2.2 2018年新进博士发文情况

2018年新进博士24 人，占全校一线教师及科研人员的2.30%，其中16 人共发文47 篇SCI 论文，占全校四年（2018—2021）整体发文的2.43%，8 人未发表。人均发文1.96 篇，较2017年数据有所下滑，低于学校同期人均发文篇数（1.86），篇均被引4.28 次，低于学校同期发文的篇均被引频次（4.51），人均被引8.38 次，略高于学校同期人均被引频次（8.36），Q1期刊发文占比及国际合作论文占比均高于学校同期数据，排名前10%的论文数占比低于学校同期整体数据。Q1 期刊发文的学校占比、国际合作论文数的学校占比、排名前10%的论文数的学校占比等指标均低于2017年数据，与2018年新进博士数量较少有关，如表2所示。

表2 2018年新进博士及全校四年（2018—2021）发文各项指标汇总

2.3 2019年新进博士发文情况

2019年新进博士22 人，占全校一线教师及科研人员的改人员总数的2.11%，其中14 人发文47 篇，占学校三年发文数的2.91%，8 人未发表SCI 论文。人均发文2.14 篇，高于学校同期人均发文篇数（1.55），篇均被引频次为5.06，高于学校同期整体的篇均被引频次（3.49），人均被引频次10.82，高于学校同期数据（5.39 次），Q1 期刊发文占比、排名前10%的论文数占比均高于学校同期数据，但国际合作论文数占比低于学校同期数据。此外，发文数学校占比、被引频次学校占比、Q1 期刊发文学校占比、排名前10%的论文数学校占比均高于2018年数据，国际合作论文数学校占比低于2018年数据，可见，2019年数据产出情况要优于2018年，如表3所示。

表3 2019年新进博士及全校三年（2019—2021）发文各项指标汇总

2.4 2020年新进博士发文情况

2020年新进博士29 人，占全校一线教师及科研人员总数的2.78%，其中12 人发文27 篇，占全校发文2.36%，17人未发表SCI 论文。人均发文0.93 篇，低于学校同期数据（1.09 篇），篇均被引频次为2.44，高于学校同期篇均被引频次（2.13），人均被引频次2.28，低于学校同期数据（2.33）。Q1期刊发文占比及国际合作论文数占比高于学校同期数据，排名前10%的论文数占比低于学校同期数据。国际合作论文数学校占比较高，为3.27%。Q1 期刊发文数学校占比为3.32%，高于2018年数据，排名前10%的论文数学校的占比较低，为1.35%，如表4所示。

表4 2020年新进博士及全校二年（2020—2021）发文各项指标汇总

2.5 2021年新进博士发文情况

2021年新进博士40 人，占全校一线教师及科研人员总数的3.83%，其中15 人发文44 篇SCI 论文，发文数占全校发文的7.72%，为近几年占比最高。25 人未发文。人均发文1.1篇，高于学校同期数据（0.55 篇），新进博士发文的篇均被引频次为4.86，显著高于全校同期的篇均被引次数（0.68），人均被引频次5.23，显著高于学校同期整体数据（0.37 次），国际合作论文数占比，排名前10%的论文数占比均高于全校同期发文数据，被引频次学校占比（54.01%），国际合作论文数学校占比（10.58%）、排名前10%的论文数占比（13.33%），均为近几年最高，如表5所示。学校2021年发文的Q1 期刊发文数显示为0，由于InCites2021年Q1 期刊发文数据要在2022年6月更新，故这里不做统计。（备注：SCI 或JCR 数据库里查到的每篇论文所投稿期刊的分区，即为2021年发表的论文所属期刊分区。在当年未更新JCR 2021 版分区和影响因子前，均以2020 版为准。故，此处能统计出这40 位博士在2021年发表的论文的期刊分区信息）

表5 2021年新进博士及全校一年（2021—2021）发文各项指标汇总

3 结果分析

综上，2017年只有人均发文数和人均被引高于学校同期数据，Q1 期刊发文数占比、排名前1%的论文占比略低于学校数据，篇均被引、国际合作发文占比低于学校同期数据。2018年人均发文、人均被引、Q1 期刊发文占比、国际合作发文占比均高于学校同期数据，篇均被引及排名前1%的论文占比均低于学校同期数据，2019年只有国际合作论文占比低于学校数据，其他指标均高于学校同期数据，2020年篇均被引、Q1 期刊论文占比，国际合作论文占比高于学校同期数据，其他指标均低于学校同期数据，2021年除了不做统计的Q1 期刊占比外，所有的指标均高于学校同期数据，可以看出新进论文改为新进博士论文表现逐年向好。

五年新进博士人均发文数量区间为0.93 ～3.12、篇均被引次数区间为2.44 ～5.06、人均被引次数区间为2.28 ～13.56、Q1 期刊发文篇数占比区间为18.6 ～31.91、国际合作论文篇数占比区间为12.5 ～25.9、排名前10%的论文篇数占比区间为3.7 ～10.64。且新进博士发文各项指标折线均略高于全校发文指标，如图2 至图7所示。

图2 新进博士与全校教师人均发文数量逐年变化折线图

图7 新进博士与全校教师排名前10%的论文数占比量逐年变化折线图

为了能更直观的探查新进博士与学校科研人员整体产出情况，我们把以上五组不同年份新进博士的发文情况及学校的整体发文情况分别进行以下指标的累计求和，算平均数，包含人均发文、篇均被引、人均被引、Q1 期刊发文占比、国际合作论文数占比及排名前10%的论文数占比六个指标。数据如表6所示，新进博士发文各项指标均高于学校整体水平，说明新进博士的SCI 论文表现超过学校整体的平均水平，新进博士对A 校的科研产出起到一定的推动作用。

表6 新进博士发文与全校发文各指标五年均值之间比较

图3 新进博士与全校教师篇均被引数量逐年变化折线图

图4 新进博士与全校教师人均被引数量逐年变化折线图

图5 新进博士与全校教师Q1 期刊发文占比量逐年变化折线图

图6 新进博士与全校教师国际合作论文数占比量逐年变化折线图

4 结论

本文通过案例提供了一个评价人才群体的视角，希望能够为相关的研究提供有益参考，为学校的科研管理决策提供数据支撑。