我国昆虫学领域研究竞争态势分析基于2009—2016年国家自然科学基金的视角——

肖 续，杨 娜，蓝 洋，张 可，张玉娟

(重庆师范大学 生命科学学院，重庆 401331)

国家自然科学基金(National Natural Science Foundation of China, NSFC)于1986年由国务院批准设立，是中国内地支持基础研究的主要渠道之一[1-3].国家自然科学基金由国家自然科学基金委员会负责管理，采取竞争模式，重点扶持中国内地各个优秀研究单位或高等院校开展基础研究工作[1-2].获取其资助的能力，可以较直观的反映出高等院校、研究机构或研究者的科研能力.

国家自然科学基金共有8个部，即： 数理科学部、地球科学部、管理科学部、化学科学部、工程与材料科学部、医学科学部、生命科学部、信息科学部[3].昆虫学属于生命科学部，为二级学科，是较为古老的一个学科[4].昆虫学以昆虫为研究对象，主要研究昆虫的分类、行为、生理机制、遗传发育等，在人类生活生产中的应用很广泛，比如对有害昆虫的防治及有益昆虫的保护[5].研究昆虫学的发展状况对于人类发展的意义重大，对中国内地经济社会发展也起着重要作用.近年来，许多学科都对其学科领域受资助情况进行过统计分析，如： 植物学[6]、动物学[7]以及物理学[8]等.有关学者也对与昆虫学相关的资助项目进行过统计与分析，这些研究要么局限于某具体年度，不具有时间的连续性和延伸性[9-11]；要么仅着眼于具体的学科方向[12]，未关联分析受资助省域及依托单位.由于资助金额和热点的连年变化，有必要从更长的时间范围内分析昆虫学领域的受资助情况.

在马廷灿对中国内地各省市基础研究竞争力的研究中，首次提出了国家自然科学基金竞争能力指数(Competitiveness Index on NSFC, NCI)及基于国家自然科学基金竞争能力的省市基础研究综合竞争力指数(Comprehensive Competitiveness Index of Basic Research, BRCCI)两个指标[1].本文参考这两个指标并进行改进，提出另外两个指标，即： 国家自然科学基金昆虫学竞争能力指数(Entomology NSFC Competitiveness Index, ENCI)以及基于国家自然科学基金竞争能力的省市昆虫学基础研究综合竞争力指数(Comprehensive Competitiveness Index of Entomology Basic Research, EBRCCI).ENCI及EBRCCI都全面考虑了获得资助的项目及经费，但两者之间又有区别.ENCI表示某省市某年昆虫学领域获取资助的竞争能力占全国31个省市的平均水平.ENCI值越大，表明获资助能力越强，即竞争力越强.EBRCCI表示某省市昆虫学基础研究的综合竞争力.同理，EBRCCI值越大说明该省市综合竞争力越强.可以说，在一定程度上，ENCI是EBRCCI的基础，而EBRCCI是ENCI的延伸.结合这两个指标进行分析，可以避免单纯看项目数或经费数所带来的误差，从而更准确、全面地反映中国内地各省市的竞争力.

R语言作为一种开源的统计分析语言，拥有数量众多、功能强大的扩展包，可以对数据进行多种统计分析及可视化呈现.它的内嵌函数可以方便、快捷地对数据汇总统计，掌握数据的数字特征，绘制较为直观的矢量图[13].其他图形绘制软件如Microsoft Excel、SPSS也可以绘制矢量图，然而这些图形大多是柱状图、散点图等较为简单的图形，对于热图、地图等高复杂性图形则显得力不从心.R语言具有一系列连贯而完整的数据分析中间工具和一整套数组和矩阵的操作运算符能有效地处理数据，R语言又是一种面向对象的可编程语言，可以根据分析目的的需要进行编辑[14].本文基于R语言分析2009—2016年国家自然科学基金中国内地各省域的资助项目数、经费金额和文献产出量，可以明晰昆虫学的整体研究态势、分支学科情况、省域与依托单位差异；为各个省域或研究机构昆虫学学科建设奠定基础；为相关部门和管理机构在项目审核、批准及经费分配上提供决策参考.

1 数据与方法

1.1 数据来源

NSFC资助数据来源于科学基金网络信息系统(ISIS)公布的2009—2016年国家自然科学基金委对昆虫学资助立项的项目和经费数据(http：∥www.nsfc.gov.cn/).文献数据来自中国知网(http：∥www.cnki.net/old/)，在知网首页点击基金，输入国家自然科学基金，选中昆虫学领域，筛选2009—2019的文章(截止2019年7月8日)，得到中文文献2045篇，英文文献1224篇.

1.2 分析指标

为了较为准确地分析中国内地各省域昆虫学的基础研究竞争力，本文参考马廷灿在对中国内地各省市基础研究竞争力的研究中所提出的两个指标(NCI、BRCCI)并进行改进，提出昆虫学国家自然科学基金(National Natural Science Funding of China, NSFC)竞争能力指数(“Competitiveness Index of Entomology on NSFC”,简称“ENCI”)及基于国家自然科学基金竞争能力的省市昆虫学基础研究综合竞争力指数(“Comprehensive Competitiveness Index of Entomology Basic Research”,简称“EBRCCI”)[1,4]，对各个省市的竞争力进行对比分析.

1.2.1 ENCI

利用ENCI，能避免单独看项目或经费所带来的误差.ENCI计算公式如下：

从ENCI的定义可看出，该指数反映的是某年度某省市相对于中国内地31个省市整体平均水平的基础研究竞争力.该公式综合考虑了资助项目及经费的问题[1,4]，所应用的对象范围较广，可以是省市、科研机构或高等院校等，而本文则应用于对中国内地31个省市的基础研究竞争力的对比分析.

1.2.2 EBRCCI

把中国内地各省市从2009—2016年间在昆虫学领域的ENCI平均值定义为： 基于国家自然科学基金竞争能力的省市昆虫学基础研究综合竞争力指数(Comprehensive Competitiveness Index of Entomology Basic Research, EBRCCI)[1,4].EBRCCI计算公式如下：

EBRCCI某省市某年昆虫学=(ENCI某省市某年昆虫系统及分类学+ENCI某省市某年昆虫形态学+ENCI某省市某年昆虫行为学+

ENCI某省市某年昆虫生理生化+ENCI某省市某年昆虫毒理学+ENCI某省市某年昆虫资源与保护)/6.

根据这个定义，可以计算出中国内地各个省市的EBRCCI值，并比较他们的综合竞争力强弱.EBRCCI值的范围可分为6个梯度： EBRCCI≥5的省市，认为其昆虫学基础研究竞争力很强；2≤EBRCCI<5，认为其昆虫学基础研究竞争力强；1≤EBRCCI<2，认为其昆虫学基础研究竞争力较强；0.5≤EBRCCI<1，认为其昆虫学基础研究竞争力较弱；最后，0.2≤EBRCCI<0.5，认为其昆虫学基础研究竞争力弱；EBRCCI<0.2，认为其昆虫学基础研究竞争力很弱[1,4].

1.3 R语言分析及可视化

运用R语言的ggplot2包geom_smooth(method=“lm”)进行相关分析，并绘制拟合直线.运用ggplot2包、dplyr包、ggmap包绘制昆虫学受NSFC资助情况饼图和柱状图，ggplot2包绘制经费数柱状图、项目数玫瑰花环图，Pheatmap包绘制各省域ENCI值热图，ggplot2包与ggrepel包绘制依托单位竞争力散点图.

2 结果与分析

2.1 昆虫学资助的年度变化情况

2.1.1 昆虫学2009—2016年受资助情况

昆虫学获资助项目数和经费数在整个生命科学部中所占比例很小.通过分析2009—2016年间昆虫学受资助的情况(项目及经费)，发现2016年项目资助数最多，达104项，2012年受资助经费最高，达5610.5万元(图1(a)).以2012年为例： 昆虫学获资助总项目数94项，占整个生命科学部1.7%，占动物学39.7%(图1(b))；昆虫学获资助经费5610.5万元，占整个生命科学部1.8%，占动物学38.1%(图1(c)).

图1 2009—2016年昆虫学受NSFC资助情况Fig.1 Status of Entomology supported by NSFC from 2009 to 2016

2.1.2 昆虫学各三级学科年度资助情况

昆虫学包含6个三级学科： c040501昆虫系统及分类学、c040502昆虫形态学、c040503昆虫行为学、c040504昆虫生理生化、c040505昆虫毒理学和c040506昆虫资源与保护.接下来我们将通过R语言的ggplot2包进行可视化分析这6个子学科在2009—2016年间获国家自然科学基金资助的情况(图2).

图2 2009—2016年昆虫学各三级学科所获NSFC资助的总项目数及总经费数Fig.2 Total number of NSFC projects and amount of NSFC funds received by all three disciplines of entomology in 2009—2016

首先，在资助项目上(图2(a))，c040501昆虫系统及分类学和c040504昆虫生理生化获资助最多，其中前者受资助项目数略高于后者.其余4个学科所获资助的项目数很少，其中c040502昆虫形态学最少.所有三级学科受资助的项目数均呈现上升趋势.其次，在资助金额上(图2(b))，c040501昆虫系统及分类学及c040504昆虫生理生化所获资助的经费数远大于其他学科，其中c040501昆虫系统及分类学位列第一.在2012年，昆虫系统及分类学所获经费数最多，2015年时经费数稍有所下降，不过总体趋势良好.昆虫生理生化，除2013年较上一年资助经费略有减少以外，整体呈现上升的趋势.其余4个学科相对前两个学科总体较弱，相差悬殊.

2.2 各省域昆虫学研究竞争力分析

2.2.1 EBRCCI值变化情况分析

EBRCCI代表各个省市的昆虫学基础研究综合竞争力指数，是各省市不同年度ENCI值的平均值.现基于中国内地31个省市2009—2016年昆虫学受资助的项目数和经费数，计算EBRCCI值.

北京的EBRCCI值最大，位于31个省市之首，综合竞争力最强；第二梯度： 上海、广东和陕西，EBRCCI值在2～5之间，综合竞争力强；第三梯度： 云南、江苏、湖北、河南、浙江、重庆、河北的EBRCCI值介于1～2之间，综合竞争力较强；第四梯度： 贵州、天津、辽宁、山西、山东的EBRCCI值介于0.5～1之间，综合竞争力较弱；第五梯度： 安徽、广西、新疆、内蒙古、宁夏、吉林的EBRCCI值介于0.2～0.5之间，综合竞争力弱；第六梯度： 江西、黑龙江、福建、湖南、甘肃、四川、青海、西藏、海南的EBRCCI值都小于0.2，综合竞争力很弱(表1).

表1 2009—2016各省市EBRCCI值

2.2.2 ENCI值变化情况分析

根据2009—2016年昆虫学受资助的数据，我们计算了中国内地31个省市昆虫学的ENCI值并绘制热图(图3).依据某一年的ENCI值，可以比较各个省域获取资助的能力，进而分析其竞争力大小.从图3可看出，2009—2016年北京的ENCI值均位于中国内地之首，其竞争力最强.例如： 2009年北京的ENCI值最高为11.716，竞争力最强，远远高于中国内地平均水平；其次是陕西，ENCI=3.752，排名第二，但是与北京有很大的差距；广东和云南ENCI值相差不大，分别排名第三或第四位；除此之外，剩余的省市按ENCI值从大到小依次排列为： 湖北、山东、上海、重庆、河北、天津、浙江和山西并列、河南.这些省市的数值都相差不是特别大，在未来的竞争中也许排名会变化；最后，福建、甘肃、黑龙江、湖南、四川、青海、西藏，在2009—2016年期间，多年内(>5年)ENCI值均为0.其中海南、青海和西藏更是在调查的8个年头中，多达7年ENCI值均为0.

图3 2009—2016年各省市ENCI值变化热图Fig.3 The heat map of ENCI values of provinces and cities in China from 2009 to 2016

2.3 排名前50的依托单位竞争力分析

2009—2016年间昆虫学相关项目申请的依托单位共156个，分别计算这些依托单位获资助的总项目数及总经费数，然后取排名前50的依托单位，通过R的ggplot2和ggrepel包绘制竞争力分析散点图(图4).从这些依托单位的分布地域来看，主要集中在华北、华东、华南地区.不过近几年，西南及华中地区逐渐发展起来，比如西南地区的重庆市，就有西南大学、重庆师范大学和重庆大学等3个单位上榜.大部分依托单位的竞争力(尤其是西北及东北地区)相对较弱.

图4 TOP50依托单位竞争力散点图Fig.4 The scatter plot of top 50 competitiveness supporting institutions

中国科学院动物研究所竞争力最强，远超中国内地其他依托单位，所获资助总项目数为97项，总经费为6273万元(图4).其中康乐院士所带领的团队，在飞蝗等方面的研究实力雄厚.不仅如此，近几年中国科学院动物研究所还承担了许多上百万的项目，如： 昆虫系统学与分类、鞘翅目系统与分类、入侵象虫研究、飞蝗适应性进化的遗传机制或多基因互作机制研究、昆虫社会行为等方面的研究获得了国家杰出青年科学基金、国际(地区)合作与交流项目、优秀青年科学基金项目或重大研究计划的资助(表2).

其次，竞争力较强的依托单位依次有： 中国科学院上海生命科学研究院、西北农林科技大学、中国农业大学、华南农业大学.近几年这几个依托单位同样申请到了一些上百万的项目(表2)，如： 上海生命科学研究院获得的保幼激素和蜕皮激素协同调控昆虫变态发育的分子机制、RNA剪接与昆虫发育、鳞翅目昆虫迁飞的遗传学研究等项目；西北农林科技大学获得叶蝉科(昆虫纲： 半翅目)系统发育及分类订正研究项目的资助；中国农业大学在广翅目和副新翅目系统发育领域获得资助；华南师范大学在变态发育演化驱动昆虫生物多样性的激素调控机制研究方面获得资助.

前文提到西北和东北地区受资助力度小，昆虫学基础研究力量很薄弱.但是值得一提的是，位于西北地区的西北农林科技大学在中国内地各依托单位中排在前五的位置.近年来，该校在叶蝉科(昆虫纲： 半翅目)系统发育及分类订正研究方面独树一帜，获得国家自然科学基金的国际(地区)合作与交流项目资助(表2).

表2 2009—2016年昆虫学领域NSFC资助的重要项目列表(经费≥100万元)

2.4 国家自然科学基金对各省市昆虫学研究的投入与产出验证分析

通过知识图谱(图5)，我们可以清晰的了解昆虫学领域研究产出实力靠前的研究单位近年来的文献产出态势.首先，中科院动物研究所、中国农科院、浙江大学指示的节点年轮宽度较大，连线紧密.表明这些单位成果产出丰硕，合作频繁.这与NSFC对中科院各研究所昆虫学研究资助较大且近些年资助力度逐年增加相吻合(表2)；其次，代表青海、西藏、甘肃地区研究单位的节点往往较小，连线少，节点主色调为紫色，甚至出现年轮缺失的情况.说明这些地区的研究单位实力不强，成果产出不连贯，合作力度小.这和我们发现这些地区的依托单位受NSFC资助较少和这些地区的昆虫学基础研究综合竞争力指数(EBRCCI)较低的结果相一致.最后，对比中英文文献产出知识图谱可以发现： 中文文献图谱年轮略小且紫色调较多，而英文文献年轮略大且橙色调较多.表明： 文献发表逐渐由中文向英文转换，研究成果逐渐国际化.

图5 昆虫学研究2009—2019文献产出知识图谱分析Fig.5 Knowledge mapping for literatures output in entomology from 2009 to 2019

运用R语言对受资助单位在2009—2016年间的经费数和文献产出量相关性定量分析，得到线性回归方程y=-36.54+8.08x，相关系数R2=0.83(图6).这表明受资助单位的文献产出量与经费金额呈正相关性.总体来说，加大资助经费的投入有助于促进各依托单位的文献产出量.

图6 资助经费与文献产出量相关性定量分析Fig.6 A quantitative analysis of the correlation between the funding amount and the literature output

3 讨 论

本文基于R语言对中国内地各依托单位受国家自然科学基金资助情况进行统计，通过对2009—2016年昆虫学受国家自然科学基金资助情况进行比较分析可知，昆虫学获资助项目数和经费数在整个生命科学部和动物学中所占的比例很小，2012年分别仅占1.8%和38.1%.近几年昆虫学获资助的项目数及经费整体呈现上升趋势.昆虫学6个三级学科中，c040501昆虫系统及分类学及c040504昆虫生理生化是昆虫学领域受资助的重点，其余学科受资助较小，所有三级学科受资助的项目数均呈现上升趋势.昆虫系统及分类学是一门研究昆虫的分类、命名及系统发育的学科，是昆虫学一切分支学科的基础.昆虫生理生化利用生理、生化水平研究昆虫内部的组织、器官、系统及各种生理机制，从微观上了解昆虫的生命活动规律.中国内地在昆虫生理生化方面的研究也取得了重要的成就，如对昆虫基因组及功能基因的研究、昆虫miRNA研究、昆虫的免疫分子机制方面的研究及昆虫的抗性生理研究等[12].近几年，随着现代生物学技术、计算机技术等的飞速发展以及各学科之间交叉渗透，新理念、新技术相互融合，研究方法和手段更加多样化，中国内地传统的昆虫分类学方法得到技术上的改进，中国内地传统的昆虫分类检索表正在被基于矩阵的计算机交互检索系统所替代[12].国家自然科学基金对这些学科的重点支持赋予了昆虫学勃勃生机.

近几年，国家自然科学基金对昆虫学资助的地域分布很不平衡，呈现以北京市为“中心”、华东、华南地区“两区并重”的局面.但是，西南及华中地区也在逐渐发展，华北以及东北地区资助力度最小.省市竞争中以北京市竞争力最强，其他省市与北京市的差距很大.国家自然科学基金对昆虫学的经费及项目数的增加，对昆虫学的发展具有推动的作用，但各个地区的昆虫学受资助情况及研究力量有差异.西北以及东北地区资助力度最小，昆虫学研究力量很薄弱，在知识图谱中看出做出的科研成果很少或者停滞.这与各个省域的经济、科技、文化等的发展程度密切相关.

从2009—2016年各个省域自身的ENCI值变化情况看，首先，北京是中国内地昆虫学研究的核心地区.虽然其ENCI值在近几年有所下滑，但是其多年来保持着昆虫学研究竞争力最强的位置.其次，有些省市在全国的排名在前几年不是很靠前，但是从纵向上看，综合这八年的数据，其排名有向前进的趋势.例如： 2009年时，陕西、广东分别位于全国第二、三位，但是在其余年份广东后来居上，超过了陕西.最后，海南、青海和西藏多年来保持着昆虫学研究竞争力为零的状态.对于这些地区而言，想要有较大的提升，不仅需要自己做出大的努力，还需要国家自然科学基金给予专门支持.

排名前50的依托单位集中分布在华北、华东、华南地区，西南及华中地区逐渐发展起来.西北及东北地区的依托单位相对较少，是昆虫学基础研究竞争力薄弱的地方，需要国家相关部门加大扶持力度，以促进西部地区的发展，促进中国内地各个省域均衡协调发展.中国科学院动物研究所是全国昆虫学基础研究的领头者，拥有很多的高素质优秀人才，院士专家、青年千人计划人才等.其次竞争力较强的依托单位依次有： 中国科学院上海生命科学研究院、西北农林科技大学、中国农业大学、华南农业大学.这些依托单位均申请到了昆虫学领域国家杰出青年科学基金、国际(地区)合作与交流项目、优秀青年科学基金项目或重大研究计划的资助.西北和东北地区受资助力度虽然小，昆虫学基础研究力量很薄弱.但是位于西北地区的西北农林科技大学在全国各依托单位中排在前五的位置，这与近年来国家自然科学基金对西北农林科技大学持续的资助力度密切相关[15-16]，也得益于杰出昆虫科学家周尧教授在该学科领域的开拓.

各单位文献产出与NSFC的资助力度与存在正相关关系.以中科院动物研究所、浙江大学昆虫研究所等为代表的研究单位受NSFC资助力度较大，科研成果丰硕，合作频繁，在一定程度上带动和引导了中国内地的昆虫学研究.

4 结 论

近年来昆虫学整体发展趋势良好，其中6个三级学科受资助情况不均衡，昆虫系统、分类学及昆虫生理生化资助情况最好.新时期我国大力提倡创新驱动发展战略，基础研究水平日益上升，国家自然科学基金的资助力度不断加强.文献产出分析显示各依托单位合作日益紧密.

国家自然科学基金对昆虫学资助的地域分布很不平衡，呈现以北京市为“中心”、华东、华南地区“两区并重”的局面.其次，西南及华中地区也在逐渐发展，西北以及东北地区昆虫学基础研究竞争力最弱.

国家自然科学基金对昆虫学相关项目依托单位的资助，呈现“核心”+“重点”的资助模式.其中，中国科学院动物研究所是核心，中国科学院上海生命科学研究院、西北农林科技大学、中国农业大学、华南农业大学为重点资助对象,其余依托单位受资助力度不相上下.受资助力度大，则科研成果越丰硕，合作愈频繁，发展趋于正向循环.

新时代新世界，国家科技发展正在如火如荼的进行，我国各个基础研究也在努力地朝着积极的方向前进.本文中中国内地各省市在昆虫学领域竞相发展，呈现出你追我赶的趋势.各研究单位应从自身基本情况出发，找出短板、补齐不足，逐步形成特色.同样，面对新的国家形势和社会需求，NSFC作为国家的重要战略资源也应当立足当下、放眼未来，鼓励促进学科之间的交叉联系，不断形成新的有竞争力的学科.积极引导及培养优秀青年和高端人才，为国家未来的发展战略注入新鲜血液.