科研诚信是科技创新的基石。科研不端行为是指发生在科学基金项目申请、评审、实施、结题和成果发表与应用等活动中，偏离科学共同体行为规范，违背科研诚信和科研伦理行为准则的行为[1]。2018年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》[2]，构建科研诚信治理体系。2022年科技部等22部门印发《科研失信行为调查处理规则》[3]，强化失信行为惩戒机制。医学领域是坚持“四个面向”、深化科技创新广度和深度的主力军，更应重视科研诚信治理问题。2021年，国家卫生健康委员会等三部门印发《医学科研诚信和相关行为规范》[4]；2026年，国家卫生健康委员会开展医学科研诚信专项治理，更加重视医学领域科研诚信制度建设、警示教育、预防和惩戒等关键环节[5]。本文基于对2018—2025年医学领域科研不端案件的分析，探讨科研不端行为特征及影响因素，为医学领域科研诚信治理提供参考。

1 对象与方法

1.1 研究对象

以《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》[2]发布后国家自然科学基金委员会官方通报的医学领域科研不端案件作为研究对象，覆盖2018—2025年17次通报。

1.2 数据采集

在国家自然科学基金委员会官网（https：//www.nsfc.gov.cn）科研诚信不端案件通报平台采集通报科研不端案件处理决定数据。整理国家自然科学基金委员会医学科学部科研不端行为特征，包括案件通报时间、查处对象、机构和人员、科研不端行为性质和类型、处理结果等信息。使用Excel 2021进行特征整理和归类，使用SPSS 25.0进行频数分析。

1.3 不端行为类型

根据《国家自然科学基金项目科研不端行为调查处理办法》[1]，将科研不端行为分为抄袭、剽窃、侵占，伪造、篡改，买卖、代写，提供虚假信息，打探、打招呼、请托、贿赂、利益交换，违反发表规范、署名规范、引用规范，违反评审行为规范及违反科研伦理规范等类型。

2 结果

2.1 通报案件基本情况

2.1.1 总体情况 2018—2025年国家自然科学基金委员会共通报医学科学部不端行为案件139件，涉及论文296篇、科研人员177名。57件（41.0%）涉及项目申请书问题，82件（59.0%）涉及项目成果问题，4件（2.9%）涉及项目评审问题；1件（0.7%）同时涉及项目申请书和评审问题，2件（1.4%）同时涉及项目申请书问题和成果问题。2022年（46件）、2023年（23件）和2025年（23件）通报数量排前3位，共占总案件数的66.2%。见表1。

表1 国家自然科学基金委员会通报医学科学部不端行为案件基本情况

通报年份案件数量（件）占比（%）人员数（名）20252316.53520241410.12120232316.52620224633.15820211611.5182020107.211201932.23201842.95

2.1.2 地区分布和机构分布 139件医学科学部通报案件中，数量排前3位的地区是上海（14件）、山东（12件）和江苏（12件），见图1；11件（7.9%）覆盖两个及以上机构、26件（18.7%）两人及以上参与。排前5位的机构分别是上海某大学（7件）、河南某大学（7件）、江西某大学（7件）、陕西某大学（6件）和辽宁某大学（一）（5件），见表2。

图1 国家自然科学基金委员会通报医学科学部不端行为案件地区分布

表2 2018—2025年医学科学部不端行为案件（ ≥3件）涉及机构分布（n=139）

被通报机构案件数量（件）占比（%）上海某大学73.9河南某大学73.9江西某大学73.9陕西某大学63.4辽宁某大学（一）52.8湖北某大学31.7江苏某大学31.7山东某大学（一）31.7山东某大学（二）31.7辽宁某大学（二）31.7湖南某大学31.7

2.2 通报科研不端行为类型

2.2.1 通报案件不端行为类型分布情况 139件不端行为案件中，各类不端行为案件中诚信问题的分布情况见表3。其中，伪造、篡改62件（44.6%），抄袭、剽窃、侵占55件（39.6%），买卖、代写34件（24.5%），违反科研成果的发表规范、署名规范、引用规范36件（25.9%），提供虚假信息、隐瞒相关信息及提供信息不准确9件（6.5%）。48件（34.5%）涉及两种及以上诚信问题。

表3 2018—2025年医学科学部不端行为类型和分布（n=139）

诚信问题案件数量（件）占比（%）伪造、篡改6244.6抄袭、剽窃、侵占5539.6违反科研成果的发表规范、署名规范、引用规范3625.9买卖、代写3424.5提供虚假信息、隐瞒相关信息及提供信息不准确96.5其他科研不端行为42.9打探、打招呼、请托、贿赂、利益交换等32.2违反评审行为规范32.2违反科研伦理规范10.7其他科研不端行为53.6两种及以上诚信问题4834.5

2.2.2 申请书问题 57件通报案件存在项目申请书诚信问题。抄袭他人申请书内容45件（78.9%），代写、购买申请书8件（14.0%）。5件（8.8%）同时存在两种及以上的诚信问题。见表4。

表4 申请书科研诚信问题（n=57）

诚信问题案件数量（件）占比（%）抄袭他人申请书内容4578.9代写、购买申请书814.0研究基础造假47.0违反项目申请规范35.3篡改代表性论著作者排序11.8冒签他人姓名23.5两种及以上诚信问题58.8

2.2.3 成果问题 82个案件涉及项目成果诚信问题，图片问题36件（43.9%）、数据问题42件（51.2%）、规范问题39件（47.6%），31件（22.3%）涉及两种及以上成果诚信问题。

2.2.4 评审问题 4件通报案件涉及项目评审诚信问题，主要是在2023年国家自然科学基金项目通讯评审阶段出现请托、同行评议过程造假及违规打探评审信息等问题，占比2.9%（4/139）。

2.3 国家自然科学基金委员会处理情况分析

139件案件中，共有177名科研人员被处理，处理结果包括通报批评、取消项目申请资格、撤销项目、撤销项目申请等。177名（100.0%）全部被通报批评，73名（41.2%）被撤销项目，55名（31.1%）被撤销项目申请。177名（100.0%）科研人员均被不同程度取消项目申请资格，其中98名（55.4%）被取消3年、47名（26.6%）被取消5年、15名（8.5%）被取消4年、12名（6.8%）被取消2年、3名（1.7%）被取消7年、2名（1.1%）被永久取消资格。除涉事人员被处理外，内蒙古某大学由于科研管理履职不到位被通报批评并责令整改。

3 讨论

3.1 医学领域高度重视科研诚信问题

中国是被撤回出版物数量或比例最显著的国家之一，2020—2024年为中国作者参与撤稿量的快增阶段[6-7]。2025年Nature杂志指出，2014—2024年全球撤稿率超过1%的136家机构中，约70%来自中国，其中约60%是医院或医学院；撤稿最多的十个大学/机构中，中国占7个，前3名均为中国医院[8]。科研诚信治理是科研管理的重要内容，科技部、国家卫生健康委员会、教育部高度重视，出台一系列政策加大治理力度。中华医学会发布《医学科研活动行为规范建议》和《医学学术评价规范建议》[9]，中国医院科研诚信联盟牵头研制《医院科研诚信建设中国指南》[10]、《医院科技论文学术不端处理中国专家共识》[11]，加强领域内学术自治。2026年1月，国家卫生健康委员会开展医学科研诚信专项治理工作，采取论文监测、惩处力度、期刊质量、机构责任、评价改革、自查督查、教育培训、评估制度八大措施，专项整治论文造假、数据篡改、不当署名等突出问题，营造风清气正的科研生态环境。

3.2 医学科学部被通报案件特征分析

2018年以来国家自然科学基金委员会通报的医学领域科研不端案件不断增长，2022年达到峰值，2023—2025年虽较峰值回落，但数量仍明显高于2018—2020年，表明国家自然科学基金委员会的监管、查处力度不断加强。与国家自然科学基金委员会通报的全部案件分析比较，数据造假、图片错用、署名不实、抄袭剽窃等是各学部普遍存在的诚信问题[12]；在地域上，上海和山东在医学领域诚信问题更突出，主要由个别医院、个别高校的高发诚信问题导致。

医学科学部科研不端行为发生在基金项目生命周期的不同环节[13]。在项目申报阶段，医学科学部的主要诚信问题是抄袭他人申请书内容，其次是代写、购买申请书。采取不当方式获得立项不仅对其他平等参与项目的申报者不公平，而且严重破坏学术生态，建立以学科为主导，基于同行专家评价的代表作机制，引导科研人员回归科学初心迫在眉睫。论文工厂是医学论文数据买卖的重要推手，不法中介提供论文发表全流程服务，操纵评审和出版机构，是滋生学术不端的重要隐患，需要多部门联合严厉打击。在科研成果阶段，图片问题、数据问题和规范署名标注是最突出的3类问题。图片是医学科研成果中数据呈现的载体，部分科研人员通过篡改、重复使用图片掩盖数据缺陷，导致图片问题成为数据造假的延伸，本质上均是科研人员为满足成果发表要求，忽视数据溯源与真实性核查的基本规范。成果规范署名和标注问题占比接近半数，主要包括未经同意使用他人署名和擅自标注他人科学基金项目等，这类问题虽不直接涉及研究内容真实性，但破坏学术成果的成果归属与发表规范性。反映部分科研人员和机构存在科研成果认知不足、管理不规范等问题，期刊也需加大审核力度。

国家自然科学基金委员会通报个案中涉事论文最高达到35篇，主要是图片和数据问题，反映课题组长期、反复、批量造假，此类案件性质极其恶劣，应加大惩戒力度。国家自然科学基金委员会查处的案件查处时滞最长为14年，既反映案件隐藏较深，又提示不能存在侥幸心理，监管部门会长期跟踪、持续检查。

3.3 科研不端行为影响因素

个人因素层面，部分科研人员科研诚信意识淡薄，缺乏系统的科研诚信教育和培训；部分人员追求快速出论文、取得学位、晋升职称或竞争科研经费，或由于自身科研能力不足无法完成科研任务，存有侥幸心理，违背科研诚信。管理机制层面，虽然教育部在2018年确立“破五唯”的工作方针，但课题项目、论文、成果等在一定范围内仍是职称、人才评价的重要指标[14]。虽然科技部、国家自然科学基金委员会、国家卫生健康委员会可加大对科研失信行为的查处力度，但教育机制、监管机制还不够完善，失信行为的曝光仍具有一定的偶然性。外部环境层面，论文工厂、第三方机构等在不断谋求获利的机会，为科研人员付费发表、伪造数据等提供便利。近年来，以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能发展迅速，其在为科学研究提供便利的同时，易造成抄袭、剽窃、内容虚假等科研失信行为的产生[15]。

3.4 科研失信行为治理建议

3.4.1 建立多层次全方位的监督机制 构建科技工作全生命周期监督体系，建立科技项目事前、事中、事后“三分离”机制，形成闭环监管体系。严格实施信用核查、诚信承诺、技术查新查重制度，对科技计划失信主体实行“一票否决”。推行项目档案、调度评估、溯源调查等动态监督措施，严格开展数据整理和数据汇交工作。完善分级分类监管制度，实行科研活动信用记录制度。建立科技、卫生健康、教育、财政等部门的跨部门联合监督机制，实现信息共享、联合执法。充分发挥行业协会学会、第三方机构、媒体、公众的监督作用。

3.4.2 构建分级分类的惩戒机制 形成规范合规的科研失信处理程序。处理流程包括生成失信清单、失信行为告知、下发处理决定书、失信行为处理等。实施分级惩戒，按照情节轻重严格落实惩治。探索建立科研信用等级管理机制，对科研信用等级较低的单位和个人，视情节采取警告、科研诚信诫勉谈话、暂停/终止或收回财政资助科研项目、限期整改、撤销奖励等惩戒措施。建立信用修复制度。

3.4.3 建立系统宣传教育和正向激励的诚信奖励机制建立系统规范的科研诚信教育机制，覆盖入学、入职、职业发展全过程。建议医学院校将科研诚信课程设置为必修课或融入相关必修课程，树立诚信认识。医院、科研机构在入职、年度培训、专题培训等环节，应重申诚信教育，系统培养诚信思维，避免触及底线。国家和行业层面，开发科技管理综合管理平台，将科研诚信政策和宣传教育纳入平台的建设内容，为科研机构组织培训、科技人员自学提供学习资源。在激励方面，探索建立科研守信激励制度，对信用良好的责任主体，在科技计划项目申报、科研经费资助、科技奖励评选等方面给予优先支持。在约束方面，实行最严格的诚信审核与“一票否决”制，将良好诚信状况作为参与各类政府资助科技计划的基本条件。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

[参考文献]

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[15] 杜静，冯凯瑞，王东. 生成式人工智能背景下的高校学术道德失范及其治理策略[J]. 苏州大学学报（教育科学版），2025，13（3）：48-57.

Exploration on governance of scientific research misconduct in the medical field based on cases notified by National Natural Science Foundation of China

WANG Huaixing1 XU Hang2 TIAN Rong2 YAN Liping2 SUN Hongyan2▲

1.School of Public Health, Zhengzhou University, Henan Province, Zhengzhou 450001, China; 2.Department of Scientific Research and Education, Institute of Medical Information, Chinese Academy of Medical Sciences, Beijing 100020, China

[Abstract] Objective To analyze cases of scientific research misconduct in the medical field notified by the National Natural Science Foundation of China, in order to provide a reference basis for governance of scientific research integrity in medical field. Methods A total of 139 cases of scientific research misconduct in the medical field notified by the National Natural Science Foundation of China from 2018 to 2025 were collected. Information such as investigation time, nature and type of misconduct, and handling results of notified cases was analyzed. Results The notified cases involved 296 papers and 177 researchers. There were 57 cases (41.0%) application related issues, 82 cases (59.0%) achievement related issues, 4 cases (2.9%) review related issues, and 3 cases (2.2%) involved two or more types of issues. The highest number of notified cases in 2022 (46 cases), Shanghai (14 cases), Shandong (12 cases), and Jiangsu (12 cases) ranked among the top three in terms of notified cases. Among types of scientific research misconduct, forgery and tampering accounted for the highest proportion (62 cases, 44.6%), plagiarism, theft, and misappropriation accounted for the second highest proportion (55 cases, 39.6%), publication standards, authorship standards, and citation standards for violation of scientific research achievements accounted for the third highest proportion (36 cases, 25.9%), buying, selling, and ghostwriting (34 cases, 24.5%), and providing false information,concealing relevant information, and providing inaccurate information (9 cases, 6.5%) had a certain proportion. 48 cases (34.5%) involved two or more integrity issues. Image problems (36 cases, 43.9%), data problems (42 cases, 51.2%),and standardization problems (39 cases, 47.6%) were particularly prominent in scientific research achievements. A total of 177 researchers were processed, 73 researchers (41.2%) had their projects revoked, 55 researchers (31.1%) had their project applications revoked, and their project application qualifications were revoked to varying degrees, among them,55.4% were disqualified for 3 years, 26.6% were disqualified for 5 years, 1.7% were disqualified for 7 years, and 1.1%were permanently disqualified. Conclusion National Natural Science Foundation of China implements “zero tolerance” for scientific research misconduct, medical field should establish a diversified governance pattern of “government led, social supervision, industry led, institutional responsibility, and individual self-discipline”, forming a long-term mechanism of not daring to break trust, not being able to break trust, and not wanting to break trust through various means such as institutional constraints, educational guidance, supervision and inspection, and incentive and punishment.

[Key words] National Natural Science Foundation of China; Scientific research integrity; Scientific research misconduct; Governance

[中图分类号] R-05

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2026）07（b）-0143-05

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.25080978

[基金项目] 中国医学科学院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目（2024-ZHCH630-01）。

▲通讯作者

（收稿日期：2025-08-14）

（修回日期：2026-04-09）