基于多维指标的省域基础研究发展现状分析*

欧阳峥峥 陈云伟 杨思飞 刘小杰 熊永兰

（中国科学院成都文献情报中心，成都610041）

基础研究是建设世界科技强国的基石，纵观世界科技发展史，科技强国无一例外是基础研究强国。早在二战时期，美国科学研究发展局局长万尼瓦尔·布什就在其牵头起草的《科学：永无止境的前沿》［1］研究报告中明确了基础研究是整个创新链的源头，推动形成“基础研究-应用研究-技术开发-商业应用”的线性模式，为美国的科学技术政策框架及基础研究奠定了基础。英国长期重视基础研究，从诺贝尔科学获奖产出来看，英国是近60年中重大基础科学研究成果产出效率最高的国家。德国在基础研究、应用研究和企业实践方面相互渗透、密切结合，加之其强大的科学基础，成为诺贝尔自然科学奖亿均人口累计产出最多的国家。法国开展了大量“非定向综合性自由探索”类研究，在数学、物理、化学、生理学或医学等基础研究领域取得了举世瞩目的发现。日本自20世纪70年代以来，便将战略重点从产业技术的引进模仿转变为强化自主基础性研究，持续增强基础研究地位。2001年，日本出台“第二个科学技术基本计划”，提出“50年拿30个诺贝尔奖”的目标，从该计划提出到2019年，日本共获19个诺奖，仅用了三分之一的时间便完成了约三分之二的目标［2］。我国在2018年1月发布《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》，对我国基础研究工作做了全面部署，指出基础研究作为创新的源头，应该得到高度重视［3］。随之，各省市纷纷出台相关政策与措施来提高自身基础研究与科技原始创新能力。然而，当前各省市基础研究的整体水平如何？哪些指标能够反映其基础研究现状，是当前大力发展基础研究需要明确的核心问题，是各省市摸清“家底”，从而制定基础研究相关规划、政策、措施的重要依据。

国外较早开始关注对基础研究水平的分析，如Martin［4］等1983年就对特定领域的基础研究水平进行了评估；Greve［5］等利用定量和定性相结合的方法对基础研究进行了评估；随后，Martin［6］又做了一系列研究，提出单一指标只能反映基础研究的某个方面，如要较为全面地了解基础研究水平，需要利用多指标来对基础研究进行综合反映，并指出定性分析中的同行评议依然具有局限性；Cosentino［7］、Penfield［8］等通过对基础科学影响力评估的综述，分析了自评、文献计量、专家定性评估、第三方评估等常见评估方法的特点及局限性。通过对国外文献的梳理发现，国外主要以科研机构、基金、项目和研究者为对象来进行基础研究水平分析，很少以中观、宏观层面的对象来进行基础研究水平的综合分析［9］。

近年来，国内学者也开展了基础研究相关的分析，赵兰香［10］等分析了中国基础科学研究主要矛盾发生的变化，认为需要关注基础科学研究的厚积、交叉互动、人才以及创新文化建设等关键问题；张明喜［11］、邓衢文［12］等从基础研究经费投入的角度进行分析，提出了加大基础研究投入、提升基础研究水平的具体建议；石金叶［13］等从四个方面分析了发达国家基础研究在其创新型国家建设中的作用，并结合实际对我国的基础研究发展情况进行了对比分析；钟永恒［14］、毛献峰［15］等从国家自然科学基金资助的角度分析了省域基础研究情况；周鑫辉［16］从基础研究的成果评价出发，指出使用单一的论文指标来评价基础研究成果的缺陷。从现有研究看，大部分侧重于理论分析，目前仅有少量研究利用单一指标来对各省基础研究现状进行分析，尚不能较为全面地体现各省市基础研究发展现状与趋势，利用多项指标综合反映基础研究现状的分析比较缺乏。为更全面客观地反映省域基础研究现状及水平，本研究在对国内外文献调研分析的基础上，遴选多项基础研究相关核心指标，形成指标体系，多维度、多层次地反映省域基础研究现状、水平及发展趋势。

1 研究方法

1．1 研究对象

本研究以省份（含直辖市）为对象，依据《中国科技统计年鉴2018》［17］中各省市“R＆D经费内部支出”的基础研究支出以及省市的地域分布，共选取11个省市作为分析对象。首先，选取基础研究支出排名前五的省市，依次为：北京、广东、上海、江苏、山东；然后，结合地域分布，选取部分东部、中部及西部省市，包含：浙江、湖北、四川、陕西、广西和重庆。

1．2 研究指标

基础研究旨在创造新的科学发现、增加新的原理性科学知识，是一种创造性科学研究活动。在实践中，基础研究与应用研究并无明显界限，特别是对一个机构或团队而言，很难将其所从事的研究工作和成果清晰地归类为基础研究或应用研究。因此，本研究通过分析与基础研究紧密相关的客观数据，来反映基础研究的表现。

国外研究表明，单一指标只能反映基础研究的一部分，要更全面地反映基础研究现状与影响力，需结合多项指标综合分析。而指标的选取会根据研究对象的不同产生很大的差异，如同行评议对于个人、机构的研究现状与影响力评估很有意义，但放在以省市为单元的宏观尺度上，同行评议、自我评测、第三方研究团体评价等定性方法则具很大的局限性。

本研究采用定性指标与定量指标相结合的方法，从基础研究相关的科研政策环境、科研体系基础、科研人力资源、科研经费投入、科研论文产出以及科研国际合作等6个方面进行指标选取，并根据需要细化出二级指标。通过6个一级指标、12个二级指标，力求较为客观、全面地反映各省市基础研究现状、水平及发展趋势（表1）。

表1 基础研究相关指标及内容Tab.1 Relevant Indicators and Contents of Basic Research

1．3 研究范围

本研究主要以2014—2018年度的数据作为分析对象，数据库检索时间为2019年4月。本研究中统计数据来源为2015—2018年的《中国科技统计年鉴》［17］。对于部分指标，因统计更新时间原因尚无法获取2018年的数据，则以2014—2017年的数据作为分析对象。

科研论文范围比较宽泛，不同数据库的收录标准与来源差异导致了科研论文统计数量的差异。本研究从论文收录广度及质量兼顾的原则出发，选取科睿唯安InCites数据库中Web of Science核心合集论文为对象进行分析。因此，研究中“科研论文”仅指 Web of Science核心合集论文。

表2 各省市基础研究政策环境亮点Tab.2 The Highlights of Basic Research Policy in Provinces

ESI数据库会根据更新周期而变动，本研究中ESI相关数据，如ESI高被引科学家、ESI高被引论文等均为2019年4月数据。

2 省域基础研究发展现状

2．1 科研政策环境

良好的科研创新环境是基础研究有效开展的前提，研究对近年来目标省市基础研究相关政策进行了梳理分析，部分省市如广东、广西等专门出台了加强基础研究的意见、实施方案等政策，其他省市也从经费、人才、领域、体制机制等不同角度制定了推进基础研究的政策。详情如表2所示。

2．2 科研体系基础

研发机构、高校、国家级重点实验室等科研机构及单元是各省市开展基础研究的重要科研体系保障。北京在研发机构总数量上，以391个遥遥领先，占全国研发机构总数的10%以上，其中约九成为央属研发机构；广东、山东、四川居于第二梯队，均超过150个研发机构。普通高校中，江苏、广东、山东分别位居前三，湖北、四川的普通高校数量也超过100所。国家级重点实验室方面，北京集中了全国三分之一的国家级重点实验室，其次是上海，江苏、湖北、陕西的重点实验室数量位居前五位。详情如表3所示。

双一流高校以及双一流学科高校体现了各省市开展基础研究的优势科研体系基础。在双一流高校建设名单中（图1），北京共有8所入选，位列第一；江苏、四川、湖北、广东、山东5省均有2所入选。在双一流学科建设高校名单中，北京以34所遥遥领先；江苏、上海分别以15所和14所位居第二和第三位；四川共有8所高校入选，与陕西并列第四位［18］。

表3 国内地区及主要省市研发机构、科研单元规模情况（2017年底）Tab.3 The Scale of R＆D Institutes and Scientific Resaerch Units in Domestic Religions and Major Provinces（2017）

2．3 科研人力资源

人才是基础研究的核心动力，优秀人才对于推动基础研究发展起着至关重要的作用。在研究与试验发展人员（下文简称：R＆D人员）方面（表4），广东、江苏两省优势明显。与其他省市相比，广东除了博士毕业生人数排名第三位外，其余均排名第一位，而江苏无论在R＆D人员总数、硕博士人员还是本科人员数量上均排名第二名。北京在高学历人才方面优势明显，其博士毕业人员数量排名第一。

图1 主要省市双一流大学建设高校、双一流学科建设高校情况Fig.1 The World-class Universities and First-class Disciplines to Build Universities in Major Provinces

表4 2017年主要省市 R＆D人员分布（单位：万人）1）Tab.4 The Distribution of R＆D Staff in Major Provinces in Year 2017（Unit：10，000）1）

在博士人员占总R＆D人员比例方面（图2），北京优势明显，以18．9%的比例远远超过其他省份。上海博士人员占比为10．9%，排名第二，与北京差距较大。广西、四川、湖北、陕西、重庆这5个省市博士人员占比也较高。相反由于科研人员基数较大，广东、江苏等省市的博士人员占比较低。

图2 2017年主要省市R＆D人员学历分布Fig.2 The Education Background Distribution of R＆D Staff in Major Provinces in Year 2017

高层次人才是基础研究发展的关键引擎。据相关数据统计［19］显示，2013—2017年间，北京新增两院院士数量共计116人，与其他省市相比，具有绝对优势（图3）；新增长江特聘、杰青、青千、优青等高层次人才方面，北京以1858人次，位居全国首位，上海以909人次，位居全国第二，两者高层次人才总量超过其余9省市人才总量之和（图4）；在ESI高被引科学家方面，北京依然位列首位，江苏、上海位于全国第二梯队，广东、浙江、湖北、四川则位于第三梯队（表5）。

图3 2013—2017年主要省市新增两院院士数量Fig.3 The Newly Increased Amount of Academicians of the Chinese Academy of Sciences and the Chinese Academy of Engineering in Major Provinces during 2013-2017

图4 2013—2017年主要省市新增高层次人才数量Fig.4 The Newly Increased Amount of High-leveled Talents in Major Provinces during 2013-2017

表5 2014—2018主要省市ESI高被引科学家年度数量1）Tab.5 The Annual Amount of High-cited ESI Scientists in Major Provinces during 2014-20181）

2．4 科研经费投入

科研经费投入决定了基础研究开展的广度与深度，基础研究需要持续稳定的经费投入作为保障。R＆D经费投入方面，11省市均呈稳定增长态势，总体分为四个梯队，第一梯队为广东和江苏，第二梯队为山东和北京，第三梯队为浙江和上海，第四梯队为湖北、四川、陕西、重庆和广西（图5）。

在投入强度方面，北京整体高于其他省市，处于5%～6%之间；上海排名第二，但与北京差距较大，位于3%～4%之间；其余省市投入强度均低于3% （图6）。

图5 2014—2017年主要省市R＆D经费投入情况Fig.5 The Amount of R＆D Funds Input in Major Provinces during 2014-2017

图6 2014—2017年主要省市R＆D经费投入强度Fig.6 The Intensity of R＆D Funds Input in Major Provinces during 2014-2017

基础研究投入上，北京投入金额及R＆D占比均为最高，具有绝对优势；在投入金额上，北京、广东、上海、江苏、山东排名前五；而在基础研究的R＆D占比方面，北京、广西、上海、四川均超过全国平均水平（表6）。

表6 2017年主要省市基础研究投入金额及R＆D占比Tab.6 The Amount of Basic Research Input and Ratio on R＆D Funds in Major Provinces in Year 2017

2．5 科研论文产出

科研论文虽然并非基础研究的唯一成果，但是在现行科技成果政策导向下，科技论文的规模及影响力依然能够反映当前各省市基础研究的整体水平。研究统计了2014—2018年 Web of Science核心合集中各主要省市的论文数据发现，北京科研论文产出最多，5年共产出科技论文49．9万篇，是第二名江苏省的两倍；上海位列第三（图7）。

在篇均被引频次方面，上海最高，为7次/篇；北京、江苏、广东、浙江、湖北、重庆均超过6次/篇；其余省市则低于6次/篇（图8）。

在高被引论文方面，2014—2018年间，我国高被引论文共计19143篇，占论文总数量的0．95%，整体水平低于全球平均水平（1%）。广东、湖北、江苏、北京、上海、浙江等省市高被引论文占比高于全球平均水平，而重庆、陕西、山东、四川、广西等中西部省市均低于全球平均水平（图9）。

图7 2014—2018年主要省市WoS论文数量Fig.7 The Amount of Published Papers on WoS in Major Provinces during 2014-2018

图8 2014—2018年主要省市WoS论文引文影响力Fig.8 The Citation Impact of Published Papers on WoS in Major Provinces during 2014-2018

从ESI学科论文分布来看，各省市发文最多的五个学科基本为化学、工程科学、临床医学、材料科学和物理学（山东第五学科为生物学与生物化学），这与中国整体论文发文最多学科一致（表7）。

从各个省市学科的高被引论文数量来看，工程学、化学、材料科学和物理学是各个省市相对高被引论文较高的学科，其他学科各个省市略有不同（表8）。

2．6 科研国际合作

中微子探测器、高能光源、高海拔宇宙线观测站等重大基础研究的开展，均离不开全球协作。研究的国际参与度与其影响力往往成正比。梳理各省市的国际合作论文（图10）发现，北京、江苏、上海和广东等省市国际合作论文数量和比例明显高于其他省市。北京国际科研合作论文以13．5万篇位居第一，上海国际合作论文占比以29%位居第一。北京、上海、江苏、广东、浙江、湖北的国际科研合作论文占比均超过了全国平均水平（23．2%），而四川、山东、陕西、重庆与广西的国际科研合作论文占比均低于全国平均水平。

图9 2014—2018年主要省市高被引论文占比情况Fig.9 The Proportion of High-cited Papers in Major Privinces during 2014-2018

表7 2014—2018主要省市ESI学科发文数量Tab.7 The Amount of Published Papers of ESI Disciplines in Major Provinces during 2014-2018

表8 2014—2018主要省市ESI学科高被引论文数量1）Tab.8 The Amount of High-cited Papers of ESI Disciplines in Major Provinces during 2014-20181）

图10 2014—2018年主要省市国际合作论文情况Fig.10 The International Collaboration Published Papers in Major Provinces during 2014-2018

从国际合作论文整体影响力（图11）来看，除四川与广西外，其他9个省市国际合作论文引文影响力均高于全国水平。北京、上海、湖北和重庆表现突出。

3 研究局限性

研究采用了较多的定量数据，然而，当前急功近利、浮躁、娱乐化的价值取向等研究外部环境，以及经费分配制度、考核评价制度、学术交流条件、鼓励争鸣挑战权威的氛围等研究内部环境都是影响基础研究的重要因素。本研究缺乏对于基础研究内外部环境的定性分析，考虑到在省域层面上数据的可获取性和可比较性，仅选用了机构、人才、经费、成果产出等指标进行分析和比较，使得评价体系不够完整。

图11 2014—2018年主要省市国际合作论文被引情况Fig.11 The Citation of International Collaboration Published Papers in Major Provinces during 2014-2018

基础研究有其自身的地域特点和不可或缺的属性，例如西部地区拥有其独特的地理属性，在研究冰川、山地、沙漠、高原等学科时，必须在特定的地区开展，从而形成了特色鲜明的基础研究学科。本研究在对省域进行基础研究分析时，仅进行了简单的、宏观的横向比较，并未对地域特点及其特色学科的基础研究情况进行深入分析。由于化学、工程科学、临床医学、材料学科、物理学等学科论文数据量庞大，宏观比较时，各省市学科分布一致，并未能很好地突出部分省市具有地域特色的学科优势。

在对各省基础研究成果产出进行分析时，采用了科研论文作为二级指标来反映其成果产出、影响力以及国际合作情况。但是科研论文中，基础研究与应用研究并无清晰的界限来明确划分，本研究利用科研论文整体来反映基础研究现状具有一定的局限性。此外，利用科研论文来分析基础研究与当前科技部提出的改进科技评价体系，破除科技评价中“唯论文”不良导向有所冲突。因此，本研究仅能作为对各省市过去基础研究情况的客观反映和参考，而不应作为未来评价体系的反映和参考。

4 结论与建议

4．1 结论

1）从整体情况来看，基础研究区域差异明显，在科研单元、经费、人才上均存在区域发展不平衡、不均衡现象，呈现出东部优于中部优于西部的态势。从科研体系基础来看，北京、上海、江苏在国家级重点实验室、双一流高校、双一流学科建设高校数量上领跑全国。从科研人力资源来看，东部省市R＆D人员排名较西部省市更靠前，广东、江苏两省优势突出；在博士人员占R＆D人员比例上，北京和上海以18．9%和10．9%领先全国主要省市；在院士数量上，北京具有压倒性优势；在高层次人才上，北京展现出强大的人才虹吸效应，上海、江苏、湖北、浙江对于高层次人才也有较强的吸引力。从科研经费投入来看，各省市总体研究经费稳步上升，北京、上海的经费投入强度与其他省市拉开巨大差距，在基础研究投入金额上，北京、广东、上海、江苏、山东排名前五。从科研论文产出来看，北京、江苏、上海发文数量排名前三，论文影响力方面西部劣势明显。从科研国际合作来看，无论是国际合作论文数量还是影响力，北京、上海、江苏、广东均优于其他省市。

2）部分中西部省份表现出较高的基础研究效率，呈现出追赶势头，但仍未充分发挥其良好的科研体系基础优势。部分中西部省份在科研基础相对较弱、经费投入及强度相对较低、科研人员资源相对较少的情况下，其基础研究科研产出及影响力依然能够与东部省份相提并论或差距较小。如四川、湖北近几年在ESI高被引科学家方面加速涌现，湖北高被引论文数量与广东接近，超过北京、江苏和上海。湖北、重庆的国际合作论文影响力与北京上海接近，超过江苏和广东。尽管在少量指标上，部分中西部省市呈现出追赶势头，然而在整体上，中西部省市尚未充分发挥其良好的科研体系基础优势。如陕西、四川的双一流高校和双一流学科高校数量高于广东、浙江，但是在科研论文产出，国际合作、论文影响力等方面并无优势，其高层次人才的吸引力也不及东部省市。广西、四川、陕西的基础研究经费占R＆D研究经费的比例仅次于北京、上海，但其实际产出与影响力并未与其基础研究占比强度相匹配。

3）各省市基础研究政策环境侧重不同，东部沿海省市在政策制定上具有较强操作性。如广东出台的《关于加强基础与应用基础研究的若干意见》，对2022年要达到的目标进行了明确量化，并在基础研究长周期稳定支持、纳入人力资源成本费、取消过程考核等破除体制机制障碍方面，提出了具体且可操作的执行标准。江苏先后出台“科技创新40条”“科技改革30条”等政策，针对科研体制机制问题，制定了比较详细的实施措施。从整体看，东部沿海省市在政策制定方面敢于创新，目标明确并具有较强的操作性。内容方面，东部沿海省市政策着重破除体制机制障碍，通过科技创新政策改革，充分调动各类人才的主观能动性，从而达到吸引人才、留住人才的目的。在当前省域人才竞争日益激烈的情况下，灵活、宽松的基础研究创新环境逐渐成为各省市推动基础研究发展的软实力。

4）基础研究的学科分布在省域之间同质化明显，区域特色不够突出。从科研论文的学科布局看，除山东排名第五的学科为生物学与生物化学外，其余省市布局前五的学科均为化学、工程科学、临床医学、材料学科、物理学。虽然在ESI学科高被引论文数量上部分省市体现出了学科特色，但是省域整体学科差异化优势并不明显，大部分省市并未形成特色鲜明的优势学科。

5）国际合作能大幅提升省域基础研究影响力，但大部分中西部省市仍需进一步加强国际合作。通过对比各主要省市所有论文与国际合作论文的篇均被引频次发现，国际合作能够大幅提升研究的影响力。各省市也高度重视国际合作，但从目前开展情况看，上海、北京、广东、浙江、湖北、江苏国际合作论文占比及影响力均超过全国平均水平。而大部分中西部省市的国际合作论文占比仍有待提升。

4．2 建议

1）加大基础研究投入力度，创新基础研究投入方式。财力雄厚的省市如北京、上海、江苏、广东等，应加大对基础的投入强度，通过地方与国家自然科学基金建立联合基金、大型区域创新中心，设立基础研究专项基金、税收杠杆激励措施等方式，推动省直层面、地市层面、企事业单位和其他法人组织共同资助基础研究。此外，建议参考部分东部省份已经开展的经费与项目管理办法，创新基础研究经费与项目管理制度，大幅增加稳定性经费支持比例，加长基础研究项目实施周期，最大程度减少基础研究项目过程考核。

2）以破除体制机制障碍为主攻方向，大胆创新，制定目标明确，操作可行的政策措施推进基础研究发展。各省应结合本地实际情况，找准当前阻碍基础研究发展的主要问题，制订具有针对性、可操作性的措施方案。尝试制定对政策实施效果进行追踪考核的机制，确保政策落地。中西部省市更应通过制定积极、正向、公平、宽容的创新政策环境，增强省域基础研究发展软实力，从而吸引人才、留住人才，充分发挥各类人才的主观能动性，提高基础研究效率，弱化区域性竞争带来的不平衡影响。

3）充分发挥省域特色优势，培养差异化特色学科。在相同学科上，省域之间应加强协同合作，体现国家发展战略目标与导向，集中力量聚焦重大需求。京津冀基础研究合作协议的签订、粤港澳大湾区科技创新中心的建设都体现了区域协同创新的趋势。另一方面，各省市应充分梳理自身基础研究现状特点，形成产业目标导向的基础研究问题库，结合本省市资源与区位优势，鼓励自由探索，充分挖掘、培育特色学科。

4）积极参加国际大科学计划和大科学工程，对接一流研究机构，积极谋划中外联合实验室，加快融入全球创新网络。鼓励北京、上海等基础研究综合能力强的省市，在国际合作中从“参与方”走向“主导者”，积极牵头组织大型国际项目。中西部省市应加强全球战略眼光，积极对接国际一流研究机构，形成有效的国际科研合作与互动，此外，还应抓住“一带一路”等机遇，大幅提高国际科研合作水平。