国家自然科学基金2001-2015年资助区域分布与演变分析

张 祚, 王文泽, 魏 芹, 李铭禄

(1. 华中师范大学 公共管理学院，湖北 武汉 430079；2.国家自然科学基金委员会 人事局，北京 100085；3.国家自然科学基金委员会 科研诚信建设办公室，北京 100085;4.国家自然科学基金委员会 政策局，北京 100085)

一、引言

不同于应用研究与试验发展，基础研究主要是为了获得关于现象和可观察事实的潜在基础性新知识[1]，不但具有“好奇心驱动”的特征[2]，还具有明显的公共物品属性与知识溢出效应[3]。然而，由于研发活动的高风险和企业的逐利本性，基础研究很难从企业(或市场)获得充分的研发投入[4]，这也决定了通过政府手段调配资源或提供科学基金资金来支持基础研究、推动科技创新的必然性[5]。在世界范围内，美国国家科学基金会(NSFNational Science Foundation,NSF)、日本学术振兴会(Japan Society for the Promotion of Science, JSPS)、德国德意志研究联合会(German Research Foundation, DFG)、中国国家自然科学基金委员会(National Natural Science Foundation of China, NSFC)等都是典型的科学基金资助管理机构。在对基础研究的资助过程中，不同区域基础研究能力的差异对获资助结果产生了重要影响[6]。而面对这种区域差异，如何制定科学的区域战略，在保障资助绩效的前提下，保持区域间的相对均衡？是各国科学基金管理普遍需要面对的问题。例如美国NSF强调资助“一流研究”的同时，也注重资助的包容性和平衡性[7]，包括科技资源在各州之间的区域平衡[3]，以及边远区域科研人员的参与性等[8]。

21世纪后，在全球科学研究与教育空间格局的巨变中，中国各方面的增长表现最为突出，虽然基础研究经费投入在R&D中占比相对美国仍有差距[注]据《Science & Engineering Indicators 2018》统计，中国基础研究投入占R&D比例为5%，美国为17%。，但2015年投入总量已超过法国[2]。作为中国国家创新体系的重要组成部分之一，中国国家自然科学基金是支持国家基础研究的主渠道之一[9]，不但在学科分布上涉及到基础研究的各学科领域，在资助区域上也分布广泛[10]。国家自然科学基金除了重视资助的基础性、战略性与前沿性，也重视区域资助战略，如：在其“十一五”发展规划中，即明确提出：“配合国家统筹区域发展”、“提高地区科学基金的资助强度与规模，促进区域创新体系建设与科技协调发展”。在此后的科学基金“十二五”、“十三五”发展规划中，也进一步强调：“贯彻国家区域发展战略”、“加强在学科领域、区域、性别等方面的均衡部署”、“推进少数民族地区和西部地区人才的稳定与培养”等区域资助战略。在具体实践中，具有代表性的地区科学基金[注]地区科学基金资助地区最初包括内蒙古、广西、海南、西藏、青海、宁夏、新疆7省(区)，1990年扩大到贵州、江西两省，1991年增加了云南省，1993年增加了吉林省延边朝鲜族自治州，2008年增加了甘肃省，2012年将湘西土家族苗族自治州(湘西)、恩施土家族苗族自治州(恩施)、阿坝藏族羌族自治州(阿坝)、甘孜藏族自治州(甘孜)、凉山彝族自治州(凉山)5个少数民族自治州。等项目类型的设立与发展，以及科学基金其他对基础研究薄弱区域的倾斜支持政策对于推动区域资助均衡性，稳定和支持边远相关地区基础研究和创新基础研究人才队伍起到了重要作用[11-12]。

目前，对于科技创新区域分布格局的研究主要还是以R&D[13-14]、专利或论文[15-18]等传统指标作为研究对象。中国国家自然科学基金超过30年的发展过程中，中央财政投入增长了300多倍。分析国家自然科学基金获资助水平的区域差异有助于理解中国基础研究水平和人才培养的空间格局与异质性，并为进一步推动基础研究的区域均衡协与调发展，为稳定区域基础研究人才队伍提供支撑。而现有对于国家自然科学基金区域分布特征的分析主要局限于某一项目类型[19-20]，或者某一时点[6]，缺乏在全局视角下从较长的时间范围分析区域资助格局及其变化特征。本研究从近三个“五年计划”的时间跨度(2001-2015年)对国家自然科学基金区域和省域资助格局及主要学科分布变化特征，并利用包括区域基尼系数在内的多个指标对比分析区域均衡性。此外，通过整理国家自然科学基金在城市间尺度上的分布数据，尝试通过地貌图的方式反映科学基金资助的“热力分布”、“起伏变化”以及“隆起”区域，并进一步探索多维视角下的3D模型可视化表达和基于3D打印技术的模型实物化。

二、数据与研究方法

(一)基础数据

(1)研究分别从不同空间尺度对国家自然科学基金(以下简称科学基金)资助项目空间分布情况进行分析。以2001-2015年(涵盖“十五”、“十一五”、“十二五”)的31个省级行政区(不包括港、澳、台地区)获科学基金资助项目金额与项目类型作为研究对象，按照东、中、西部的区域划分(见图1)，基于GIS工具构建地理信息数据库。图1显示了31个省(市、区)各2001-2015年历年获资助金额散点分布，并以箱线图形式显示了最大值、最小值、均值、分位数等基本统计指标特征。

图1 31个省(市、区)获资助金额散点分布与箱线图(2001-2015年)

(2)分别按国家自然科学基金资助项目来源的8个不同科学部，即数理科学学部、化学科学学部、生命科学学部、地球科学学部、工程材料科学学部、信息科学学部、管理科学学部、医学科学学部[注]除了1986年2月国家自然科学基金委员为成立时设立的6个科学部，1996年7月成立了管理科学部，2009年9月成立了医学科学部。对历年各区域获资助数据进一步划分。

(3)“科学基金地貌图”的建模过程中，通过国家自然科学基金信息中心选取了研究时间段中的完整1年期所有依托单位获资助数据，按照各获资助依托单位所在地对应的城市分解、整理，构建以城市为粒度的GIS数据库。

(4)所需的基础数据基于根据科学基金网络信息系统，其他相关的科技发展和经济指标数据来自公开发行的《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》等资料。

(二)主要方法

1.不均衡性分析主要指标

(1)首位度。城市首位度(urban primacy ratio)一般用一个地区最大城市与第二大城市经济规模之比来表示这个最大城市的首位度，主要用来测量城市在区域中主导性的指标[21]。研究借用城市首位度的概念分别计算东、中、西部地区获科学基金资助的省际首位度，用来反映东、中、西部区内省际规模序列中的获得科学基金资助的顶头优势性，同时也表明区域中基础研究总体水平和各种科研资源的集中程度。

(2)集中度。将“十五”(2001-2005年)期间、“十一五”(2005-2010年)和“十二五”(2011-2015年)期间全国31个省(市、区)每5年获得科学基金资助额按由大到小排序，并分别计算不同时期累计百分比。通过多期获资助累积百分比的省际对比分析来考察获得科学基金资助总体水平在全国的省际集中程度的变化趋势。

(3)区域均衡程度。借助Krugman(1991)的方法计算省(市、区)2001-2015年15年间获科学基金资助总项目数区位基尼系数[22]。具体计算方法如下：

(1)

(4)核密度估计。核密度估计(Kernel density estimation，简称KDE)作为一种常见的非参数估计[24]，除了能通过连续的密度曲线刻画随机变量的分布形态，也是空间中热点和冷区识别的有效探索工具。其基本原理基于随机变量X1,…,Xn、同分布的假设，根据经验分布函数得到Kernel密度函数估计[25]。密度函数f(x)基本表达如下：

(2)

式(2)中K()为Kernel函数，h为带宽。带宽选择Kernel密度估计结果有较为敏感的影响；带宽越大，函数曲线越平滑，而带宽越小，估计精度相对更高[26]。核函数具体计算形式较多，如：高斯函数核函数，Epanechnikov核函数，三角核函数，四次核函数等。本文采用了应用较为普遍的高斯核函数：

(3)

2.“科学基金地貌图”模型与实物化

地貌图是反映自然资源、自然条件以及生态和地理环境的重要基础图件之一[27]。科学基金“十三五”规划思路中也有“在全球学科地貌图上形成若干‘隆起’区域”的表述[注]见：《国家自然科学基金“十三五”发展规划》(www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/bzgh_135/04.html)。。借鉴人文社会科学领域应用地貌图分析和可视化的相关案例[28-30]，本研究尝试提出“科学基金地貌图”，并对其模型特征、三维可视化与实物化进行探索。

科学基金地貌图模型与实物化的实现过程，主要依据：“构建GIS库—基金热点识别—热力图的三维模型构建—基于3D打印的模型实物化”的技术流程，并涉及“ArcGIS—ArcScene—Magics”的平台转换，以及“OBJ—STL”模型格式的转换。具体而言，基于城市粒度的科学基金获资助地理信息数据库，利用KDE方法构建全国获科学基金资助水平区域分布热力图，进一步在ArcScene环境中实现3D模型的构建和渲染。最终，在Magics环境中，利用3D打印设备实现模型实物化。

三、近十五年获资助区域分布变化

(一)区域总体变化

(1)获资助水平总体变化。从2001-2015年历年科学基金资助总金额的变化可见，在15年的时间跨度内，科学基金资助总金额总体呈现明显上升趋势，特别是“十一五”后期资助总金额快速上升(见图2)。而“十二五”期间，科学基金资助金额总体水平大幅高于“十一五”，但是呈现出“倒U型”的变化特征。从“十五”、“十一五”和“十二五”各期汇总情况对比来看：“十一五”期间科学基金资助项目数和金额数分别是92201项和322.14亿元，分别是“十五”期间1.89倍和2.67倍；而“十二五”期间科学基金资助项目数和金额数分别是190290项和1104.19亿元，分别是“十一五”期间的2.06和3.42倍。由此可见，无论是资助项目还是金额数，总体上都是逐期大幅增加。此外，从东、中、西部地区获资助金额历年所占的比重变化来看，东部地区所占比例有下降趋势。“十五”期间东部地区平均占比70.13%，“十一五”期间为68.11%，而“十二五”期间为64.91%；中、西地区占比例有所上升。“十五”期间中、西地区平均占比分别为16.18%和13.69%，“十一五”期间分别为17.61%和14.28%，而“十二五”期间分别为18.86%和16.23%。

图2 2001-2015年东、中、西部地区历年获科学基金资助额变化

(2) 各省(市、区) 获资助水平变化。通过取高斯核函数作出31个省(市、区) 历年获得科学基金资助金额Kernel 密度估计的分布图(见图3)，进一步刻画科学基金获资助水平分布的整体形态，及其不同时期的动态变化特征。Kernel 密度估计的分布图呈现出如下特征：①2001-2005年期间，31个省(市、区)获得科学基金资助金额地区差距随逐年整体向右移动，且曲线顶部不断下降，反映科学基金获资助水平不断上升(见图3a)。②2001-2005期间，科学基金资助金额密度中心逐年右偏，且变化区间增大，反映各省(市、区)获资助金额差距较大(见图3a)。③2006-2010期间科学基金资助金额密度变化(见图3b)与2001-2005期间的变化特征相似，但是2011-2015年的变化特征与前两者有明显差异；后者虽然曲线顶部继续下降，但密度中心右偏和变化区间增大的趋势并不明显(见图3c)，反映科学基金获资助水平上升速度以及省(市、区)间差异逐渐下降。

为了进一步分析各省(市、区)2001-2015年期间，历年获得科学基金资助额的变化特征，分别将各省(市、区)历年获得资助金额取自然对数进行对比(见图4)。东部地区各省(市、区)获资助金额呈现连续上升的趋势；海南、山东、辽宁等地在“十一五”到“十二五”过渡期间的快速上升趋势明显，而福建、河北在“十二五”后期出现较明显的下降趋势。中、西部地区各省(市、区)获资助金额也呈现总体上升趋势，但是江西、河南、山西、西藏、青海等地有一定的“波动性”，吉林在“十二五”后期出现较明显的下降趋势，而贵州、宁夏在“十二五”仍表现出持续上升势头。

图3 2001-2015年31个省(市、区)历年获科学基金资助Kernel密度估计变化

图4 2001-2015年不同地区31个省(市、区)历年获科学基金资助额变化

(3)获资助排名变化。2001-2015年，中国31个省(市、区)获科学基金资助也不同程度有所增长，通过对各省(市、区)不同时期获资助排名的对比分析，可以在一定程度上看出获资助空间格局的变化情况。按31个省(市、区)分别在“十五”期初(2001年)、期末(2005年)，“十一五”期初(2006年)、期末(2010年)，“十二五”期初(2011年)、期末(2015年)以及三个周期内获科学基金资助金额分别进行排序，并分别计算三个周期内省(市、区)的排序结果的变化(见图5)。整个“十五”、“十一五”和“十二五”期间，31个省(市、区)获得科学基金资助金额排名没有变化的有6个省中：北京、上海和江苏始一直保持排在前3位，说明这3个省(区)的优势相对显著和稳定；广东逐渐挤进前5并逐渐稳定在第4位；湖北稳定在第5；河南和内蒙古分别是上升和下降幅度最大的地区。此外，从“十五”、“十一五”和“十二五”31个省(市、区)获科学基金资助金额排名变化的曲线对比来看(见图5)，“十一五”相对“十五”曲线的震荡频率和幅度有所减小，而“十二五”相对“十一五”曲线的震荡频率和幅度进一步收敛(见图5)。这说明基金资助地区排名的区域格局变化有相对减小的趋势。

图5 不同时期31个省(市、区)获得资助金额在全国排名变化

(二)学科分布变化

通过对数理科学部、化学科学部、生命科学部、地球科学部、工程与材料科学部、信息科学部、管理科学部、医学科学部“十五”、“十一五”和“十二五”三期资助金额累计和分析，发现：①各个学部资助金额都呈现逐期增长的趋势，特别是“十二五”增幅显著。②医学部资助金额增长幅度最大。医学科学部2009年正式成立，“十一五”期间资助金额累计占比为16.36%，比“十五”增长了2.8%；而“十二五”期间资助金额累计占比为20.12%，比“十一五”增长了3.7%。③资助金额占比上升的还包括：信息科学学部、工程材料科学学部和管理科学学部；占比下降的包括数理科学学部、化学科学学部、生命科学学部、地球科学学部。

图6 “十五”、“十一五”和“十二五”不同学科科学基金资助金额对比

此外，基于“十五”、“十一五”和“十二五”8个不同科学部的科学基金资助金额统计数据的整理和汇总。借助GIS工具分别对不同时期的三维时空分布对比(见图7、图8)，可以看出不同学科部的资助总体水平有结构性差异，整体水平呈现快速上升趋势，但医学部的增长速度更为明显。此外，不同科学部获资助空间格局存在一定差异性；其中值得注意的是：①北京一直保持了各学科部的在全国范围内的优势，但“十二五”期间医学科学部获资助最多的是上海；②除北京外，上海和江苏在数理、化学、生命、工程材料、信息和管理科学部都优势明显；③但在地球学科学部，除北京和江苏，湖北较上海更为突出。

(三)区域均衡性变化

1.不同时期省际首位度变化

从“十五”、“十一五”和“十二五”不同区域获科学基金资助水平的省际首位度对比来看，东部地区省际首位度有较明显的逐渐下降趋势；而中部地区省际首位度略有下降；西部地区在“十一五”期间省际首位度略有下降，但“十二五”期间又反弹上升(见表1)。这说明，虽然东部地区的省际首位度有过度集中的趋势，但“十一五”、“十二五”期间逐渐下降。另一方面，“十二五”期间中部地区省际首位度已经降到2之内，逐渐趋于合理水平；而东部地区仍大于2，保持较强聚集性。

图7 “十五”、“十一五”和“十二五”不同学科科学基金资助金额地区分布(数理科学学部、化学科学学部、生命科学学部、地球科学学部)

图8 “十五”、“十一五”和“十二五”不同学科科学基金资助金额地区分布(工程材料科学学部、信息科学学部、管理科学学部、医学科学学部)

表1 “十五”、“十一五”、“十二五” 东部、中部、西部地区省际首位度

注：此处首位度指地区内获得基金资助最多的省(市、区)和第二多的省(市、区)获资助金额大小的比值。

2.不同时期累计获资助百分比变化

通过对“十五”、“十一五”和“十二五”三期各省(市、区)获科学基金资助金额累计百分比对比(见图9)，发现：①总体上“十五”、“十一五”和“十二五”累积百分比曲线有逐渐下降的趋势。②“十五”期间，排名前5的地区所获科学基金资助额之和就占到了“十五”期间全部资助额的60%；而“十一五”和“十二五”期间，累积百分比达到60%，分别是排名前6的地区和排名前7的地区。③“十五”期间，排名前11的地区所获科学基金资助额之和就占到了“十五”期间全部资助额的80%；而“十一五”和“十二五”期间，累积百分比达到80%，分别是排名前12的地区和排名前13的地区。由此可见，排名靠前的地区所获科学基金资助额所占的比例在逐时期减少，区域获资助集中的趋势有所下降。

3.区位基尼系数变化

基于各个指标对应基尼系数的计算结果(见表2)，以及G1与G2的洛伦茨曲线分布(见图10)可知：

(1)“十五”期间科学基金资助项目的区位基尼系数都在0.6以上，说明均衡程度差距悬殊。但是，随着年份的变化，科学基金资助项目的区位基尼系数有比较明显下降趋势；而“十一五”、 “十二五”时间，各省(市、区)获科学基金资助项目数在空间分布上继续呈现出逐步均衡的趋势。从洛伦茨曲线对比来看，获科学基金资助值曲线离绝对均匀线逐年靠近，围合的面积逐渐变小(见图10a)。

图9 不同时期31个省(市、区)获科学基金资助金额累计百分比

年份国家自然科学基金G1所有地区G2所有地区G3东部G4中部G5西部G6GDPG7R&D20010.630.650.570.440.530.420.5720020.630.660.560.420.540.420.5720030.610.640.550.40.530.430.5720040.620.640.550.380.540.430.5720050.610.640.550.370.540.430.5720060.590.630.530.360.510.430.5720070.580.630.520.350.490.430.5720080.570.610.50.350.520.420.5620090.550.60.490.320.490.420.5420100.520.580.480.290.480.410.5520110.520.580.480.290.480.40.5520120.510.570.470.280.470.40.5520130.510.570.470.280.470.390.5620140.50.560.460.270.460.390.5520150.50.560.460.270.460.40.55

注：表中G1是31个省(市、区)所有项目类型地区基尼系数；G2是31个省(市、区)表示不包括地区科学基金资助项目地区基尼系数。

(2)科学基金资助项目数区位基尼系数(G1)在2006年后和R&D的区位基尼系数(G7)接近，2010年以后逐渐低于R&D的区位基尼系数(G7)。这说明相比科技资源综合投入水平，科学基金近年资助区域分布相对更加均衡(见图11a)。

(3)从东、中、西部地区分别获科学基金资助项目的区位基尼系数的结果来看，东部地区均衡程度差距最悬殊，但有逐年减小的趋势；中部地区均衡程度差距最小，并且逐年减小至相对稳定的水平；西部地区均衡程度差距较大，并且历年之间变化不稳定(见图11b)。

(4)由于在科学基金各类型项目中，地区科学基金定位于支持科研相对薄弱地区的科学研究、扶持地区人才的专项基金，并限定了申请单位所在区域[11]。为了进一步分析地区科学基金对于科学基金资助项目的区位基尼系数的影响，将历年科学基金资助项目数减去相应地区科学基金资助项目数，重新计算区位基尼系数(G2)，G2计算结果显示了如果没有地区科学基金，全国科学基金资助区域均衡程度。经过对历年G1和G2计算结果的对比发现：不包括地区科学基金的情况下，历年科学基金资助项目的区位基尼系数(G2)明显更高(见图11c)，G1和G2间差距逐年上升(见图10b)，从2001年0.02到2015年0.06。这说明地区科学基金对于缩小所有科学基金资项目的区位均衡程度的差异起到了较为显著的作用，而且其作用逐年增强。

图10 指标G1与G2的洛伦兹曲线对比

四、科学基金地貌图及其特征

(一)“地貌”模型及其特征

基于2009年12月至2010年3月期间所评审的1846个依托单位中1166个获科学基金资助的依托单位名称查询所在城市，并根据申报科学基金的项目数和获资助项目数、金额数进行整理、汇总。结果显示：获资助的1166个依托单位分布在全国31个省(市、区)的190个城市中。其中：东部地区71个城市(664家依托单位)、中部地区67个城市(231家依托单位)、西部地区52个城市(271家依托单位)。

利用GIS工具，KDE方法构建了全国获科学基金资助水平区域分布热力图(见图12)，进一步在三维建模环境中完成“科学基金地貌图”的3D模型，并进一步调整、渲染，得到立体感更强的模型效果(见图13)。三维场景中的“科学基金地貌图”为不同视角下观察科学基金“地貌特征”提供了多视角可视化的平台。值得注意的是：①在“科学基金地貌图”中最高的“巨峰”是北京，但北京与其周围津、冀地区的局域空间关系来看，相对“孤立”；②东部沿海地区“上海”与相邻的“南京”和“杭州”形成连续“隆起”的“峰群”；③中部、南部和西部区域最高的峰顶分别在武汉、广州和西安；④从东—西向侧视图来看，形成“东高西低”的科学基金地貌特征；⑤从南—北向侧视图来看，形成从北京，由北到南每隔约1000km逐渐降低科学基金地貌特征。

图11 各类科学基金区域基尼系数历年变化对比(2001-2015年)

图12 全国获科学基金资助水平区域分布热力图

(二) 基于3D打印的“地貌”实物化

借助3D打印的技术实现了对于实体模型(长400mm×宽325mm×高120mm)的构建与生产(见图14)。值得一提的技术要点，包括：①在实现科学基金地貌图模型实物化的过程中，通过3D 计算机图形学中最为普遍的几何体交换文件格式OBJ实现GIS建模与3D工业打印平台所支持的STL文件格式的对接。②在材质和工艺方面，分别利用树脂材料加喷漆工艺打印灰阶地图底座、利用全彩砂岩打印彩色“山体”，再进行组装的方法，兼顾了3D打印彩色渲染效果与成本控制。③在打印设备方面，3D Systems Projet 660打印机作为专业的高分辨率全彩3D打印设备，较好完成了打印任务。

图13 不同视角下的“国家自然科学基金地貌图”模型图

图14 “国家自然科学基金地貌图”3D打印实体效果

五、结论与建议

(一)结论

(1)从“十五”到“十二五”，科学基金全国总体资助水平呈明显上升趋势，且总体区域特征保持了“东—中—西，三级阶梯”特征；但从区域获资助密度分布变化看，“十二五”获资助金额区域差异逐渐下降；从排名变化来看，从“十五”到“十二五”排名变化的省(市、区)数量减少，且变化幅度逐渐缩小，说明区域排名有整体上逐渐稳定的趋势。此外，从“十五”到“十二五”，各个学部资助金额都呈现逐期增长的趋势，特别是“十二五”增幅显著，其中医学部资助金额增长幅度最大。

(2)从“十五”到“十二五”，获科学基金资助的区域均衡变化来看，从“十五”到“十二五”，东、中、西部地区省际首位度都呈现下降趋势；获资助累积百分比曲线也呈现下降趋势，且排名靠前的地区获资助所占比例逐期减少，全局集中度逐渐下降；此外，科学基金资助项目数区位基尼系数也逐渐下降，在2010年后更是逐渐低于R&D的区位基尼系数，说明区域不均衡程度逐渐降低。

(3)通过对包括全部项目类型的区位基尼系数与不包括地区科学基金后的区位基尼系数计算结果的对比分析发现，地区科学基金有效拉低了当年的整体区位基尼系数，而且拉低比例逐年上升。这说明地区科学基金对于缩小科学基金资项目的区位均衡程度的差异起到了较为显著的作用，且该作用逐年增强。

(4)在三维场景中经过渲染后的“科学基金地貌图”为不同视角下观察、分析科学基金“地貌特征”提供了多视角可视化平台。利用该平台可以更清晰地看到北京形成的“巨峰”、以及东部沿海地区形成连续“隆起”的“峰群”等地貌特征。此外，借助3D打印的技术实现了“科学基金地貌图”实体模型构建与生产，相比渲染后的3D电子模型具有更好的视觉感官效果和展示适应性。

值得讨论的是：①进一步挖掘基础研究投资规模及其区域差异的根本影响因素，优化参照标准，更多地基于人均指标深化均衡性分析是未来值得进一步深入研究的方向。②由于省域空间尺度的局限性，在城市层面或者更精细的空间尺度的开展分析空间分析也值得持续深入关注。③在进一步完善本研究提出“科学基金地貌图”模型构建与实物化方法的基础上，如何利用空间精度更高的科学基金统计大数据，实现多时段、多学科、精细化，且具有互动性的“科学基金地貌图”模型构建与实物化也值得未来进一步探索。

(二)建议

(1)科学基金区域资助战略应聚焦国家重点区域发展战略。国家自然科学基金委员会在制定区域发展战略和资助政策的过程中，应密切关注“一带一路”(“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”)、京津冀协同发展、长江经济带、粤港澳大湾区等国家区域发展战略，为创新驱动发展在国家重点区域发展战略落实过程中夯实基础研究提供支撑作用。

(2)打造科学基金地貌图中具有不同学科优势的“山脉”，优化区域发展梯次布局。首先，在区域战略上将科学基金热点城市群打造成为对外部空间具有带动性的增长节点，突出培育和支撑世界主要科学中心和创新高地，促进科学基金地貌格局中的优势学科空间聚集效应的形成。其次，兼顾区际、省际资助上的均衡性，特别是对于基础研究薄弱地区，注重稳定培育人才团队，结合当地特色问题，开展面向需求的基础研究。三是，充分与地方需求相结合，吸引地方加大力度投入基础研究，做好联合基金的布局，提高总体区域创新能力。

(3)进一步完善科学基金资助项目序列中以地区科学基金为代表，具有区域性特征的资助项目谱系。同时，按照不同项目侧重区域性发展目标，参考科学基金时空分布的现状和趋势，尝试构建科学考核体系与动态调整机制。