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編者按隨著現代化大都市的高速發展，其科研實力也逐步增強，但目前專門研究各大城市科研實力的資料和信息較少，然而社會不僅需要這方面的信息，而且也可以將其作為評估城市綜合實力的一項重要指標。在生命科學與生命技術時代，該領域的基礎研究對社會許多方面的發展都起著推動作用，如現代農業、林業、生態環境、生物工程、生物技術、人工智慧、化學製藥及現代醫學等。在此，秦逸人博士選取了以為主的亞洲7大城市即北京、上海、香港、台北、首爾、東京及新加坡作為研究對象，來系統地分析它們在1979年以來生命科學基礎研究的實力發展狀況。撰文丨秦逸人 博士(中科院生物與化學交叉研究中心)21世紀為生命科學與生命技術時代，而該領域的基礎研究對現代農業、林業、生態環境、生物工程、生物技術、人工智慧、化學製藥及現代醫學的發展起著巨大的推動作用，故通過衡量一個國家或地區在這方面的基礎研究實力也能大致評估其發展潛力。目前，眾所周知的Nature指數僅在不同國家或者地區及其研究機構進行分析，並不針對各大城市，但隨著現代化大都市的高速發展，其科研實力也逐步增強，社會不僅需要這方面的信息，而且也可以將其作為評估城市綜合實力的一項重要指標。在此，我選取了以為主的亞洲7大城市作為研究對象，包括的北京 (Beijing, BJ)、上海 (Shanghai, SH)、香港 (Hong Kong, HK) 及台北 (Taipei, TP)，韓國的首爾 (Seoul, SE)，日本的東京 (Tokyo, TY) 及城市國家新加坡 (Singapore, SG)，來系統地分析它們在1979年以來生命科學基礎研究的實力發展狀況。北京、上海、香港、台北、新加坡、首爾、東京首先，筆者應用了Nature指數 (68種學術期刊) 中與生命科學相關的28種作為評估指標，包括綜合性三大學術期刊Nature、Science及PNAS，方法學研究期刊Nature methods (這些期刊發表論文中有近一半以上與生命科學相關) 以及生命科學研究領域24種專業學術期刊 (見表1)。對於研究實力的評估，我首先採用的方法為：先檢索出7大城市在以上27種期刊 (JBC除外，原由見下文) 中的每一種所發表的文章數量 (Journal' publications, JP)，然後將他們相加獲得各期刊的發表文章總和 (JP total, JPT)，對其進行比較分析。但因以上雜誌質量層次的不同，上面方法可能會產生較大偏差，如2個城市在JPT相同的情況下，一個在Nature上發表10篇文章而在PNAS上有40篇，另一個在Nature發表40篇卻在PNAS只有10篇，這顯然不能說明他們的研究實力相當，可能後者強於前者，故我在JPT的基礎上想出了另一種方法來分析研究實力，該方法計算步驟為：(1) 先在每一種期刊發表文章數量即JP的基礎上，算出其相應的Q值 (Q Value, QV)， QV = JP x Q Ratio (QR)這裡的QR 依據雜誌的質量等級和影響力來定義其值，比如頂級期刊Nature、Science及Cell定為1，其他期刊大致依靠IF來定，IF≧40的為0.9，30≦IF≦39的為0.8，20≦IF≦29的為0.7，10≦IF≦19的為0.6，IF<10的為0.5。因PNAS發文量較大，將其定為0.4。具體信息見表1 (1979年以後創刊的雜誌均在括弧內標註其起始出版時間)。表1：選取的28種期刊信息及其QR(2) 對以上28種期刊的QV相加獲得的總數 (QV total, QVT) 進行比較分析。需要指出的是，有「沒落貴族」之稱的老牌雜誌JBC在生命科學基礎研究領域的影響力也不能小覷，故這裡我也做了統計，不過考慮到其IF較其他雜誌低很多，且發文量很大，故在JPT中並未羅列，而是將其單獨做了統計。 但在計算QVT時將其納入，其QR定為0.1。 另外，在檢索時間上，因選取城市以的為主，故我選擇了發展的2個重要時間段，即1979-2006年和2007-今，在第1時間段在改革開放后恢復聯考招生大學生，隨後慢慢培養研究所，又逐步從國外引進人才，科學研究開始全面向前推進；在第2時間段，經濟快速發展，其科學研究也突飛猛進，國家大量從國外引進一流科學家回國服務，同時在本土也培養了大量優秀科研人才。接下來，我對以上7大城市在這2個時間段內的28種期刊各自的JP進行了檢索和統計(見表2)，然後又算出其相應的JPT、QV及QVT (見表2、3及增補表1)。最後對這些數據進行分析 (這裡我用柱狀圖顯示各城市的實力發展狀況，見圖1A；用金字塔劃分它們的研究水平層次, 見圖1B)，我們可以得出：表2：亞洲7大城市在28種期刊分別發表的文章數量 (JP)表3：7大城市在28種期刊分別發表的文章數量 (JP) 所對應的Q值 (QV)①1979-2006年 在這一時間段，東京無論其JPT、QVT還是JBC發表量，均比其他6大城市的總和還要高2倍 (見表2、3及圖1A)，其研究實力毫無疑問為亞洲城市霸主，雄踞金字塔最高層 (見圖1B)。在其他6大城市中，我們會驚奇地發現，有好幾個一對城市的數據非常接近 (見圖1A)，比如新加坡和北京，香港和首爾，台北和上海，但這幾對之間的數據又有差距，新加坡和北京的數據較高，位居第二，香港和首爾次之位居第三，台北和上海墊底。先來分析下新加坡和北京，雖然新加坡的JPT和QVT都稍微高於北京，但北京的Nature和Science發表之和又為新加坡的1.5倍，故他們的研究實力旗鼓相當。對於香港和首爾，他們在這一階段的數據可謂神似，JPT僅差2，QVT僅差1，故它們的實力並駕齊驅。再次，我們看下墊底的台北和上海，它們的JPT和QVT也很接近，而台北要略高於上海，但上海發表的Science和Cell數要高於台北，故這兩個城市在這一時期的研究實力不分高下。圖1： 7大城市在28種期刊發表文章總量 (JPT) 及Q值總量 (QVT) 分析。A. JPT、QVT及JBC發表量的柱狀圖分析；B. 金字塔劃分各大城市在不同時期的研究水平層次。②2007-今在這一時期，東京的JPT較上一階段僅增多149，而QVT下降了33，增速放緩。相對於東京，北京的增速可謂突飛猛進，各項數據已經接近東京，其JPT比第一階段增加了11倍，QVT增加了近9倍，雖JPT和QVT稍稍低於東京，但發表的Nature和Science之和已超出東京76篇，而Cell發表數超東京16篇 (見表2、3)，故東京獨霸的地位在近十年已經被北京衝擊，並與之平分秋色，同時位居金字塔的最高層 (見圖1B)。另外，同樣令人鼓舞的是，上海的增速可謂這幾個城市中最大的，較第一階段其JPT和QVT均增加了11倍。同時會發現，上海的JPT和QVT也超過了新加坡，但新加坡發表的Nature和Science之和又超出上海21篇 (見表2、3)，所以這兩個城市這一時期的研究實力也勢均力敵，位於金字塔的第二階層 (見圖1B)。在其餘4大城市中，首爾的增速也較快，較第一階段JPT和QVT增加4-5倍，該兩項指標低於上海和新加坡但又高於香港和台北，故獨居金字塔第三階層。香港和台北在近十年來的增速較慢，他們在這一時期的各項指標非常接近 (前者的JPT和QVT略高於後者，後者的JBC發表量又略大於前者)，但較其他城市發表文章數最少，故位於金字塔的最底層。③總結綜合以上2個時間段分析，在以上7大城市中上海和北京的增速可謂最快，北京研究實力的突飛猛進結束了東京的亞洲獨霸，並與之媲美而笑傲群雄。上海從第一時間段的墊底到第二時間段趕上新加坡並與其位居第二研究梯隊，也是令人興奮的。需要指出的是，上海在此2個時間段在神經科學期刊 (Neuron與Nat Neruo) 發表的文章數遠高於除東京以外的其他5大城市，說明上海的神經科學研究水平較好 (比如中科院上海神經科學研究所)。新加坡研究實力表現強勁，一直保持在第二研究梯隊，並在各個方面均表現突出，值得我們學習。韓國首爾的實力也尚可，始終保持在第三研究梯隊。增速最慢的為香港和台北，香港從第三梯隊下滑到和台北一起墊底，這也值得當地政府和學者思考。另外，我們從以上數據中可以發現排除JBC的27種期刊的JPT 與包含JBC的28種期刊的QVT 的發展趨勢大致一致，這不僅說明這兩種方法切實可行，且可證實我們的分析結果較為可靠。增補表1：7大城市在28種期刊分別發表的文章數量 (JP) 及其對應的Q值 (QV) 計算表本文由「135編輯器」提供技術支持>自動識別> 添加關注！轉載授權、合作、投稿事宜請聯繫linan@mail.las.ac.cn近期文章推薦↓↓↓點擊標題即可查看1. 年輕院士大盤點，媲美39歲顏寧的開被當掉研人生2. 顏寧再出重量級成果！三所名校新發4篇Nature、Science 和Cell！3. 國務院：鼓勵事業單位人員在職創辦企業，不用辭職！4. 史上最嚴107撤稿處理: 取消項目、晉陞、獎勵和院士候選！5. 想中基金？先看看評審專家是誰！2017國家自然科學基金評審專家（完整名單）揭曉！6. 華裔美國教授寫給被開除的留學生的一封信7. 高校（內地）ESI各學科最新表現8. 2017年科學院院士增選初步候選人名單公布9. 史無前例！科學家同時發表四篇Cell！10.2017傑青基金建議資助名單公布