9月11日，非营利出版组织Crossref宣布收购了撤稿观察数据库（Retraction Watch Database，简称RWDB），并将该数据库向科研界全面开放、免费提供，以便更广泛地帮助研究人员了解正在阅读、引用的文献是否已被撤稿。

撤稿最多的国家是中国？

根据RWDB公布的数据，我们深入研究了2013年至今（2023年9月）的全球撤稿数据，挖掘出撤稿现象在不同国家的分布情况。在这项研究中，我们着重关注了撤稿（自愿或者被期刊撤稿）数量最多的前20个国家（如图1）。

在这20个国家中，中国撤稿数据引人注目——近10年内共发生了12812篇撤稿事件。这一数字令人震惊，不仅是排名第二的美国（4502篇）的2.8倍，还超过了排名第三的印度的4倍多，这表明中国在科研领域的撤稿问题存在明显的规模和影响力。

进一步分析中国撤稿论文数量和占当年全球撤稿论文总数的比例变化，可以发现在过去十年中，中国撤稿现象发生了显著变化（如下图2）。

在2013年至2019年的七年间，中国的论文撤稿比例相对稳定，维持在20%左右。

然而，2020年的中国科技论文的撤稿比例突然上升，并在接下来的两年中保持在较高水平，分别为36%和62%。

这一时期正值全球科研领域面临前所未有的挑战，科研压力和竞争激烈程度也显著增加。一些研究人员可能在追求发表数量时，由于时间和资源有限，未能充分确保研究的可信度。此外，中国科研界对论文的自查自纠也会导致当年的撤稿率上升。

然而，值得一提的是，2022年中国的撤稿比例出现下降趋势。这可能反映了中国科研界对撤稿问题的重视和积极应对。

《全球撤稿论文最多的国家Top20》一图中揭示了近十年撤稿数量最多的3个国家——中国、美国、印度。我们结合这3个国家近十年发表文章数，以了解一个值得探讨的问题：撤稿多是因为发表量大吗？

具体来说，我们计算了每个国家每万篇发表文章的撤稿率，以更好地比较它们的表现。

从下图3可以清晰地看到，美国的整体发表撤稿率相对较低，每万篇发表文章中有5篇～10篇被撤稿；印度则呈现出最高的撤稿率，每万篇发表文章中有13篇～89篇被撤稿；而中国的撤稿率居于中间位置，每万篇发表文章中有7篇～48篇被撤稿。

需要强调的是，与印度撤稿率持续上升的趋势不同，中国的撤稿率在2020年和2021年上升明显，但在2022年已经出现了下降的趋势。如前所述，这表明中国科研界对撤稿问题的高度关注以及采取的措施，有望在一定程度上缓解撤稿问题。

因此，撤稿现象不能单纯归因于发表量的变动，也可能与科研伦理、诚信意识的变化以及各科研单位监督、管理措施有关。

主要的撤稿原因

撤稿是一项复杂的决策，通常由多种原因共同推动。然而，在RWDB披露的全部22431条中国撤稿文章的信息中，我们发现其中有五个主要原因解释了绝大多数撤稿情况。

具体如图4，中国作者的4685篇论文（占比21%）涉及同行评审问题，4518篇论文（占比20%）因数据问题而被撤稿，3391篇论文（占比15%）因图像问题而被撤稿，2265篇论文（占比10%）撤稿被提及与论文工厂有关，而1484篇论文（占比7%）在撤稿声明中提到了文本抄袭问题。

这些数据突显了撤稿原因的多样性，同时也凸显了这五个核心问题在中国科研领域中的普遍性。这五个主要原因背后隐藏着多种复杂情况，让我们逐一探讨它们的具体背景：

1.同行评审问题：

包括故意未按照期刊准则/道德标准进行的虚假同行评审（Fake Peer Review），以及其他对同行评审过程中相关问题的担忧。

2.数据问题：

1. 数据重复（Duplication of Data）：也是“自我剽窃”的一种，当原始文章的一位或所有作者所写的项目的全部或部分数据在没有适当引用的情况下在原始文章中重复时使用；
2. 数据错误（Error in Data）：数据输入、收集或识别中的错误；
3. 伪造/捏造数据（Fabrication of Data）：故意更改数据，使其不能代表实际发现；
4. 数据剽窃（Plagiarism of Data）：当一篇文章的全部或部分数据不是由原文章的一位或所有作者撰写的，在没有适当引用的情况下在原文章中重复时使用；
5. 萨拉米香肠切片式论文（Salami Slicing）：通过使用相同的（小）数据集，但通过将其分解为多个部分来发表几篇文章，目的是利用有限的数据集来制作几篇已发表的作品；
6. 数据不可靠（Unreliable Data）：数据的准确性或有效性值得怀疑
7. 其他关于数据有效性的任何问题或争议；

3.图像问题：

1. 图像重复使用（Duplication of Image）：也是“自我剽窃”的一种，即未合理引用的情况下重复使用原文章图像；
2. 图像错误（Error in Image）：在准备或打印图像时犯的错误；
3. 伪造/篡改图像（Fabrication of Image）：有意更改图像，使其不能代表实际数据；
4. 图像处理（Manipulation of Images）：通过反转、旋转或类似动作改变图像的呈现方式；
5. 图像抄袭（Plagiarism of Image）：当文章使用了不是由所有作者或任一作者编写的其他来源的图像，且没有适当引用；
6. 图像不可靠（Unreliable Image）：图像的准确性或有效性值得怀疑；
7. 其他关于图像有效性的任何问题或争议；

4.论文工厂（Paper Mill）：大量生产假学术论文，然后卖给有需要的研究人员的规模化、工业化的学术造假手段。

5.文本抄袭：

①　Duplication of Article文章抄袭，亦称为“自我抄袭”；

②　Duplication of Text文本复制：也是“自我抄袭”的一种，重复使用了部分文本；

③　Plagiarism of Article：抄袭他人文章；

④　Plagiarism of Text：抄袭部分文本。

撤稿最多的省份是？

继续深入了解中国撤稿现象，除了了解撤稿的原因，我们还需要关注在中国的不同地区，撤稿问题是否分布不均。根据RWDB公布的数据，LetPub统计出中国各省（直辖市）科研论文撤稿数量（如图5），排名前十的依次为：北京、上海、山东、浙江、河南、江苏、吉林、天津、河北、湖北。

北京和上海作为中国的科研中心，自然成为撤稿问题的焦点地区。这两个城市拥有国内外知名的高校和研究机构，吸引了大量的科研人才，但也因为竞争激烈和科研压力大而可能导致一些不端行为。

发文量高的高校撤稿也最多吗？

了解完撤稿原因和地域分布，现在让我们将目光转向高校的科研表现。

为了更全面地了解高校的科研实力，LetPub曾依据中国高校在SCI收录期刊上发表科研论文的情况，发布了《2022年中国高校发表SCI论文综合排名报告》。

此次，我们结合了RWDB公布的中国科技论文的撤稿信息，对2022年中国发表SCI论文数量排名前100的高校的撤稿情况进行了深入研究。我们不仅分析了他们在2022年的撤稿文章数，还追溯了这些高校的历年撤稿情况。具体数据根据这100所高校的2022年撤稿文章数（由高到低）进行排序：

根据上表数据，可以看出2022年发文量排名前100的高校的撤稿文章数在0～124篇之间，然而值得注意的是，即使在2022年发文量排名前五的高校中，即中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、中山大学和北京大学，其2022年的撤稿文章数量分别为10、44、33、42和19篇，它们在这100所高校内的排名分别是第44、第5、第17、第8和第29名。

这一事实引发了一个引人深思的现象：虽然这些高校在国际期刊发文方面表现出色，但发文量的增加并不一定伴随着撤稿数量的增加。

值得赞扬的是，一些高校不仅在发文量上表现出众，撤稿数量还相对较低，展现出了卓越的科研水平和诚信精神。不论高校在发文排名中的表现如何，都应始终秉持伦理准则，维护研究的可信度和可靠性。

撤稿问题是全球范围内科研工作者需要共同关注的议题。通过深入了解撤稿原因和背后的问题，作者可以更好地提高研究与写作质量，维护学术诚信，从而推动科学领域的可持续发展。