etal作者现象

Hirsch定义的h指数是基于SCI的，其测定非常容易：在SCI网站，查出某个人发表的所有SCI论文，让其按被引次数从高到低排列，往下核对，直到某篇论文的序号大于该论文被引次数，那个序号减去1就是h指数^[1]。显然，这种h指数统计方法并不区分文章是作者独著还是与他人合作。

虽然合作是现代大科学研究的趋势，但笔者认为合作者数量并非越多越好。表1为笔者统计的Scientometrics自创刊以来（截至2008年10月25日）被引文献的合作者人数与论文被引次数间的关系汇总，从中不难发现独著者对高被引论文贡献最大，然后依次是双人合作、三人合作和四人合作。合作者人数超过4的，仅对高被引论文有极小的贡献。随着论文被引次数的提升，合作者人数呈递减趋势。由此可见，合作者数量并非越多越好。

表1 Scientometrics合作者人数与论文被引间的关系

区分合作者对文章的贡献显然是一件令外人困惑的“家务事”，合作者中既有对文章作出实质性贡献的，也有并未作出任何实质性贡献的纯粹挂名者。由于非第一作者在参考文献中常被代以“etal.”，为研究方便，本文对第一作者之外的其它合作者不做区分，统称为“etal作者”。按照h指数的定义，“etal作者”也可以拥有很高的h指数，笔者将这种通过充当别人文章中的etal作者就可提高h指数的现象称作“etal作者现象”。

尽管科学家普遍具有高尚的道德情操，不会为了提高学术声誉而四处挂名，但是作为学术评价指标，h指数的有效性显然不能寄托在科学家的严格自律上。由于合作是科研中的普遍行为，所以因合作而导致h指数受益的例子随处可见。“etal作者现象”暴露出h指数存在合作者漏洞，作弊者可以实施“合作式h指数注水”来获益。