H指数（h-index）的发明人乔治·赫希（Jorge Hirsch）最近撰文指出，H指数不仅可以用于评估研究人员过去的学术水平，也可以用于预测未来的学术成就。

       H指数是2005年加利福尼亚大学圣地亚哥分校统计物理学家赫希在2005年发明的，立刻引起了全世界学术界的广泛关注，论文在网上公布后，《自然》和《科学》杂志先后报道（《Nature》,Volume 448, Number 7155，pp727-838，August 16, 2007:  Achievement Index Climbs the Ranks），正式论文于2005年11月正式发表在《美国科学院院刊》上(《PNAS》, Volume 102, Number 46, pp. 16569-16572, November 15, 2005: An index to quantify an individual's scientific research output)。

       在H指数发明之前，常见的评估学术成就的方法有论文的总篇数和总引用率。但是前者的问题在于，那些只大量发表低影响力论文的人会因此受益，而后者的问题在于，一两篇高引用率的文章会掩盖了大量低引用率的文章。相比较而言，更公平的做法是计算文章的平均引用率。

       但是，H指数已经被公认为比平均引用率更科学的指标。所谓H指数，是指一个人有N篇论文分别被引用了至少N次。例如，普林斯顿高等研究所的物理学家爱德·威顿（Ed Witten）的H指数是110，表明他有110篇文章每篇至少被引用了110次。

       与其它统计方法不同的是，要确定一个人的H指数相当容易，只要到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。

世界物理、化学与计算机科学领域H指数排名最高的分别是（注：不同领域不可比较）：

在最近的研究中，赫希从《物理评论B》（Physical Review B）中选出了50位论文作者，他们都是从二十世纪八十年代就开始发表论文了。赫希用各种不同的评估方法如H指数、论文总数、总引用率和平均引用率等，研究了这些人学术生涯的头12年的学术水平，看哪一种评估方法能够更准确地预测这些人接下来的12年的研究成果。

赫希发现，H指数的预测准确性比总引用率稍高，而且大大高于论文总数和平均引用率的准确性。

赫希还认为，H指数有几大好处。其一是H指数可以自动按照论文各作者的贡献大致分配功劳，从而大大避免了将一篇论文的引用次数归功于每一位合作者的情况。

此外，赫希声称，H指数很难做假，因为做假者必须大规模自引才能提高H指数。然而，批评者认为，自引确实能够显著提高H指数，加州大学圣地亚哥分校的James Fowler的研究组发现，科学家的一半引用率都与自引有直接或者间接的关系。德国开姆尼斯技术大学物理学家Michael Schreiber建议说，不如干脆将自引从H指数中完全排除出去。

       这些争论瑕不掩瑜，H指数确实能够标示出谁是优秀的科学家。赫希说：“各个领域的人都在使用或者考虑使用H指数，将它作为招聘和研究经费评审的标准。我就亲眼见到过一些人在找工作的时候把H指数写进了简历。”Schreiber对此表示赞同。他说不管你喜不喜欢H指数，H指数现在已经深入人心，“不过把一个人的研究水平浓缩为一个数字，总是会引发一些问题，所以我们在使用的时候要特别当心它的局限性。”