基于多維指標的省域基礎(chǔ)研究發(fā)展現(xiàn)狀分析*

歐陽崢崢 陳云偉 楊思飛 劉小杰 熊永蘭

（中國科學院成都文獻情報中心，成都610041）

基礎(chǔ)研究是建設世界科技強國的基石，縱觀世界科技發(fā)展史，科技強國無一例外是基礎(chǔ)研究強國。早在二戰(zhàn)時期，美國科學研究發(fā)展局局長萬尼瓦爾·布什就在其牽頭起草的《科學：永無止境的前沿》［1］研究報告中明確了基礎(chǔ)研究是整個創(chuàng)新鏈的源頭，推動形成“基礎(chǔ)研究-應用研究-技術(shù)開發(fā)-商業(yè)應用”的線性模式，為美國的科學技術(shù)政策框架及基礎(chǔ)研究奠定了基礎(chǔ)。英國長期重視基礎(chǔ)研究，從諾貝爾科學獲獎產(chǎn)出來看，英國是近60年中重大基礎(chǔ)科學研究成果產(chǎn)出效率最高的國家。德國在基礎(chǔ)研究、應用研究和企業(yè)實踐方面相互滲透、密切結(jié)合，加之其強大的科學基礎(chǔ)，成為諾貝爾自然科學獎億均人口累計產(chǎn)出最多的國家。法國開展了大量“非定向綜合性自由探索”類研究，在數(shù)學、物理、化學、生理學或醫(yī)學等基礎(chǔ)研究領(lǐng)域取得了舉世矚目的發(fā)現(xiàn)。日本自20世紀70年代以來，便將戰(zhàn)略重點從產(chǎn)業(yè)技術(shù)的引進模仿轉(zhuǎn)變?yōu)閺娀灾骰A(chǔ)性研究，持續(xù)增強基礎(chǔ)研究地位。2001年，日本出臺“第二個科學技術(shù)基本計劃”，提出“50年拿30個諾貝爾獎”的目標，從該計劃提出到2019年，日本共獲19個諾獎，僅用了三分之一的時間便完成了約三分之二的目標［2］。我國在2018年1月發(fā)布《國務院關(guān)于全面加強基礎(chǔ)科學研究的若干意見》，對我國基礎(chǔ)研究工作做了全面部署，指出基礎(chǔ)研究作為創(chuàng)新的源頭，應該得到高度重視［3］。隨之，各省市紛紛出臺相關(guān)政策與措施來提高自身基礎(chǔ)研究與科技原始創(chuàng)新能力。然而，當前各省市基礎(chǔ)研究的整體水平如何？哪些指標能夠反映其基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀，是當前大力發(fā)展基礎(chǔ)研究需要明確的核心問題，是各省市摸清“家底”，從而制定基礎(chǔ)研究相關(guān)規(guī)劃、政策、措施的重要依據(jù)。

國外較早開始關(guān)注對基礎(chǔ)研究水平的分析，如Martin［4］等1983年就對特定領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究水平進行了評估；Greve［5］等利用定量和定性相結(jié)合的方法對基礎(chǔ)研究進行了評估；隨后，Martin［6］又做了一系列研究，提出單一指標只能反映基礎(chǔ)研究的某個方面，如要較為全面地了解基礎(chǔ)研究水平，需要利用多指標來對基礎(chǔ)研究進行綜合反映，并指出定性分析中的同行評議依然具有局限性；Cosentino［7］、Penfield［8］等通過對基礎(chǔ)科學影響力評估的綜述，分析了自評、文獻計量、專家定性評估、第三方評估等常見評估方法的特點及局限性。通過對國外文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，國外主要以科研機構(gòu)、基金、項目和研究者為對象來進行基礎(chǔ)研究水平分析，很少以中觀、宏觀層面的對象來進行基礎(chǔ)研究水平的綜合分析［9］。

近年來，國內(nèi)學者也開展了基礎(chǔ)研究相關(guān)的分析，趙蘭香［10］等分析了中國基礎(chǔ)科學研究主要矛盾發(fā)生的變化，認為需要關(guān)注基礎(chǔ)科學研究的厚積、交叉互動、人才以及創(chuàng)新文化建設等關(guān)鍵問題；張明喜［11］、鄧衢文［12］等從基礎(chǔ)研究經(jīng)費投入的角度進行分析，提出了加大基礎(chǔ)研究投入、提升基礎(chǔ)研究水平的具體建議；石金葉［13］等從四個方面分析了發(fā)達國家基礎(chǔ)研究在其創(chuàng)新型國家建設中的作用，并結(jié)合實際對我國的基礎(chǔ)研究發(fā)展情況進行了對比分析；鐘永恒［14］、毛獻峰［15］等從國家自然科學基金資助的角度分析了省域基礎(chǔ)研究情況；周鑫輝［16］從基礎(chǔ)研究的成果評價出發(fā)，指出使用單一的論文指標來評價基礎(chǔ)研究成果的缺陷。從現(xiàn)有研究看，大部分側(cè)重于理論分析，目前僅有少量研究利用單一指標來對各省基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀進行分析，尚不能較為全面地體現(xiàn)各省市基礎(chǔ)研究發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，利用多項指標綜合反映基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀的分析比較缺乏。為更全面客觀地反映省域基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀及水平，本研究在對國內(nèi)外文獻調(diào)研分析的基礎(chǔ)上，遴選多項基礎(chǔ)研究相關(guān)核心指標，形成指標體系，多維度、多層次地反映省域基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀、水平及發(fā)展趨勢。

1 研究方法

1．1 研究對象

本研究以省份（含直轄市）為對象，依據(jù)《中國科技統(tǒng)計年鑒2018》［17］中各省市“R＆D經(jīng)費內(nèi)部支出”的基礎(chǔ)研究支出以及省市的地域分布，共選取11個省市作為分析對象。首先，選取基礎(chǔ)研究支出排名前五的省市，依次為：北京、廣東、上海、江蘇、山東；然后，結(jié)合地域分布，選取部分東部、中部及西部省市，包含：浙江、湖北、四川、陜西、廣西和重慶。

1．2 研究指標

基礎(chǔ)研究旨在創(chuàng)造新的科學發(fā)現(xiàn)、增加新的原理性科學知識，是一種創(chuàng)造性科學研究活動。在實踐中，基礎(chǔ)研究與應用研究并無明顯界限，特別是對一個機構(gòu)或團隊而言，很難將其所從事的研究工作和成果清晰地歸類為基礎(chǔ)研究或應用研究。因此，本研究通過分析與基礎(chǔ)研究緊密相關(guān)的客觀數(shù)據(jù)，來反映基礎(chǔ)研究的表現(xiàn)。

國外研究表明，單一指標只能反映基礎(chǔ)研究的一部分，要更全面地反映基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀與影響力，需結(jié)合多項指標綜合分析。而指標的選取會根據(jù)研究對象的不同產(chǎn)生很大的差異，如同行評議對于個人、機構(gòu)的研究現(xiàn)狀與影響力評估很有意義，但放在以省市為單元的宏觀尺度上，同行評議、自我評測、第三方研究團體評價等定性方法則具很大的局限性。

本研究采用定性指標與定量指標相結(jié)合的方法，從基礎(chǔ)研究相關(guān)的科研政策環(huán)境、科研體系基礎(chǔ)、科研人力資源、科研經(jīng)費投入、科研論文產(chǎn)出以及科研國際合作等6個方面進行指標選取，并根據(jù)需要細化出二級指標。通過6個一級指標、12個二級指標，力求較為客觀、全面地反映各省市基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀、水平及發(fā)展趨勢（表1）。

表1 基礎(chǔ)研究相關(guān)指標及內(nèi)容Tab.1 Relevant Indicators and Contents of Basic Research

1．3 研究范圍

本研究主要以2014—2018年度的數(shù)據(jù)作為分析對象，數(shù)據(jù)庫檢索時間為2019年4月。本研究中統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源為2015—2018年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》［17］。對于部分指標，因統(tǒng)計更新時間原因尚無法獲取2018年的數(shù)據(jù)，則以2014—2017年的數(shù)據(jù)作為分析對象。

科研論文范圍比較寬泛，不同數(shù)據(jù)庫的收錄標準與來源差異導致了科研論文統(tǒng)計數(shù)量的差異。本研究從論文收錄廣度及質(zhì)量兼顧的原則出發(fā)，選取科睿唯安InCites數(shù)據(jù)庫中Web of Science核心合集論文為對象進行分析。因此，研究中“科研論文”僅指 Web of Science核心合集論文。

表2 各省市基礎(chǔ)研究政策環(huán)境亮點Tab.2 The Highlights of Basic Research Policy in Provinces

ESI數(shù)據(jù)庫會根據(jù)更新周期而變動，本研究中ESI相關(guān)數(shù)據(jù)，如ESI高被引科學家、ESI高被引論文等均為2019年4月數(shù)據(jù)。

2 省域基礎(chǔ)研究發(fā)展現(xiàn)狀

2．1 科研政策環(huán)境

良好的科研創(chuàng)新環(huán)境是基礎(chǔ)研究有效開展的前提，研究對近年來目標省市基礎(chǔ)研究相關(guān)政策進行了梳理分析，部分省市如廣東、廣西等專門出臺了加強基礎(chǔ)研究的意見、實施方案等政策，其他省市也從經(jīng)費、人才、領(lǐng)域、體制機制等不同角度制定了推進基礎(chǔ)研究的政策。詳情如表2所示。

2．2 科研體系基礎(chǔ)

研發(fā)機構(gòu)、高校、國家級重點實驗室等科研機構(gòu)及單元是各省市開展基礎(chǔ)研究的重要科研體系保障。北京在研發(fā)機構(gòu)總數(shù)量上，以391個遙遙領(lǐng)先，占全國研發(fā)機構(gòu)總數(shù)的10%以上，其中約九成為央屬研發(fā)機構(gòu)；廣東、山東、四川居于第二梯隊，均超過150個研發(fā)機構(gòu)。普通高校中，江蘇、廣東、山東分別位居前三，湖北、四川的普通高校數(shù)量也超過100所。國家級重點實驗室方面，北京集中了全國三分之一的國家級重點實驗室，其次是上海，江蘇、湖北、陜西的重點實驗室數(shù)量位居前五位。詳情如表3所示。

雙一流高校以及雙一流學科高校體現(xiàn)了各省市開展基礎(chǔ)研究的優(yōu)勢科研體系基礎(chǔ)。在雙一流高校建設名單中（圖1），北京共有8所入選，位列第一；江蘇、四川、湖北、廣東、山東5省均有2所入選。在雙一流學科建設高校名單中，北京以34所遙遙領(lǐng)先；江蘇、上海分別以15所和14所位居第二和第三位；四川共有8所高校入選，與陜西并列第四位［18］。

表3 國內(nèi)地區(qū)及主要省市研發(fā)機構(gòu)、科研單元規(guī)模情況（2017年底）Tab.3 The Scale of R＆D Institutes and Scientific Resaerch Units in Domestic Religions and Major Provinces（2017）

2．3 科研人力資源

人才是基礎(chǔ)研究的核心動力，優(yōu)秀人才對于推動基礎(chǔ)研究發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。在研究與試驗發(fā)展人員（下文簡稱：R＆D人員）方面（表4），廣東、江蘇兩省優(yōu)勢明顯。與其他省市相比，廣東除了博士畢業(yè)生人數(shù)排名第三位外，其余均排名第一位，而江蘇無論在R＆D人員總數(shù)、碩博士人員還是本科人員數(shù)量上均排名第二名。北京在高學歷人才方面優(yōu)勢明顯，其博士畢業(yè)人員數(shù)量排名第一。

圖1 主要省市雙一流大學建設高校、雙一流學科建設高校情況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人員分布（單位：萬人）1）Tab.4 The Distribution of R＆D Staff in Major Provinces in Year 2017（Unit：10，000）1）

在博士人員占總R＆D人員比例方面（圖2），北京優(yōu)勢明顯，以18．9%的比例遠遠超過其他省份。上海博士人員占比為10．9%，排名第二，與北京差距較大。廣西、四川、湖北、陜西、重慶這5個省市博士人員占比也較高。相反由于科研人員基數(shù)較大，廣東、江蘇等省市的博士人員占比較低。

圖2 2017年主要省市R＆D人員學歷分布Fig.2 The Education Background Distribution of R＆D Staff in Major Provinces in Year 2017

高層次人才是基礎(chǔ)研究發(fā)展的關(guān)鍵引擎。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計［19］顯示，2013—2017年間，北京新增兩院院士數(shù)量共計116人，與其他省市相比，具有絕對優(yōu)勢（圖3）；新增長江特聘、杰青、青千、優(yōu)青等高層次人才方面，北京以1858人次，位居全國首位，上海以909人次，位居全國第二，兩者高層次人才總量超過其余9省市人才總量之和（圖4）；在ESI高被引科學家方面，北京依然位列首位，江蘇、上海位于全國第二梯隊，廣東、浙江、湖北、四川則位于第三梯隊（表5）。

圖3 2013—2017年主要省市新增兩院院士數(shù)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

圖4 2013—2017年主要省市新增高層次人才數(shù)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高被引科學家年度數(shù)量1）Tab.5 The Annual Amount of High-cited ESI Scientists in Major Provinces during 2014-20181）

2．4 科研經(jīng)費投入

科研經(jīng)費投入決定了基礎(chǔ)研究開展的廣度與深度，基礎(chǔ)研究需要持續(xù)穩(wěn)定的經(jīng)費投入作為保障。R＆D經(jīng)費投入方面，11省市均呈穩(wěn)定增長態(tài)勢，總體分為四個梯隊，第一梯隊為廣東和江蘇，第二梯隊為山東和北京，第三梯隊為浙江和上海，第四梯隊為湖北、四川、陜西、重慶和廣西（圖5）。

在投入強度方面，北京整體高于其他省市，處于5%～6%之間；上海排名第二，但與北京差距較大，位于3%～4%之間；其余省市投入強度均低于3% （圖6）。

圖5 2014—2017年主要省市R＆D經(jīng)費投入情況Fig.5 The Amount of R＆D Funds Input in Major Provinces during 2014-2017

圖6 2014—2017年主要省市R＆D經(jīng)費投入強度Fig.6 The Intensity of R＆D Funds Input in Major Provinces during 2014-2017

基礎(chǔ)研究投入上，北京投入金額及R＆D占比均為最高，具有絕對優(yōu)勢；在投入金額上，北京、廣東、上海、江蘇、山東排名前五；而在基礎(chǔ)研究的R＆D占比方面，北京、廣西、上海、四川均超過全國平均水平（表6）。

表6 2017年主要省市基礎(chǔ)研究投入金額及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 科研論文產(chǎn)出

科研論文雖然并非基礎(chǔ)研究的唯一成果，但是在現(xiàn)行科技成果政策導向下，科技論文的規(guī)模及影響力依然能夠反映當前各省市基礎(chǔ)研究的整體水平。研究統(tǒng)計了2014—2018年 Web of Science核心合集中各主要省市的論文數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，北京科研論文產(chǎn)出最多，5年共產(chǎn)出科技論文49．9萬篇，是第二名江蘇省的兩倍；上海位列第三（圖7）。

在篇均被引頻次方面，上海最高，為7次/篇；北京、江蘇、廣東、浙江、湖北、重慶均超過6次/篇；其余省市則低于6次/篇（圖8）。

在高被引論文方面，2014—2018年間，我國高被引論文共計19143篇，占論文總數(shù)量的0．95%，整體水平低于全球平均水平（1%）。廣東、湖北、江蘇、北京、上海、浙江等省市高被引論文占比高于全球平均水平，而重慶、陜西、山東、四川、廣西等中西部省市均低于全球平均水平（圖9）。

圖7 2014—2018年主要省市WoS論文數(shù)量Fig.7 The Amount of Published Papers on WoS in Major Provinces during 2014-2018

圖8 2014—2018年主要省市WoS論文引文影響力Fig.8 The Citation Impact of Published Papers on WoS in Major Provinces during 2014-2018

從ESI學科論文分布來看，各省市發(fā)文最多的五個學科基本為化學、工程科學、臨床醫(yī)學、材料科學和物理學（山東第五學科為生物學與生物化學），這與中國整體論文發(fā)文最多學科一致（表7）。

從各個省市學科的高被引論文數(shù)量來看，工程學、化學、材料科學和物理學是各個省市相對高被引論文較高的學科，其他學科各個省市略有不同（表8）。

2．6 科研國際合作

中微子探測器、高能光源、高海拔宇宙線觀測站等重大基礎(chǔ)研究的開展，均離不開全球協(xié)作。研究的國際參與度與其影響力往往成正比。梳理各省市的國際合作論文（圖10）發(fā)現(xiàn)，北京、江蘇、上海和廣東等省市國際合作論文數(shù)量和比例明顯高于其他省市。北京國際科研合作論文以13．5萬篇位居第一，上海國際合作論文占比以29%位居第一。北京、上海、江蘇、廣東、浙江、湖北的國際科研合作論文占比均超過了全國平均水平（23．2%），而四川、山東、陜西、重慶與廣西的國際科研合作論文占比均低于全國平均水平。

圖9 2014—2018年主要省市高被引論文占比情況Fig.9 The Proportion of High-cited Papers in Major Privinces during 2014-2018

表7 2014—2018主要省市ESI學科發(fā)文數(shù)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學科高被引論文數(shù)量1）Tab.8 The Amount of High-cited Papers of ESI Disciplines in Major Provinces during 2014-20181）

圖10 2014—2018年主要省市國際合作論文情況Fig.10 The International Collaboration Published Papers in Major Provinces during 2014-2018

從國際合作論文整體影響力（圖11）來看，除四川與廣西外，其他9個省市國際合作論文引文影響力均高于全國水平。北京、上海、湖北和重慶表現(xiàn)突出。

3 研究局限性

研究采用了較多的定量數(shù)據(jù)，然而，當前急功近利、浮躁、娛樂化的價值取向等研究外部環(huán)境，以及經(jīng)費分配制度、考核評價制度、學術(shù)交流條件、鼓勵爭鳴挑戰(zhàn)權(quán)威的氛圍等研究內(nèi)部環(huán)境都是影響基礎(chǔ)研究的重要因素。本研究缺乏對于基礎(chǔ)研究內(nèi)外部環(huán)境的定性分析，考慮到在省域?qū)用嫔蠑?shù)據(jù)的可獲取性和可比較性，僅選用了機構(gòu)、人才、經(jīng)費、成果產(chǎn)出等指標進行分析和比較，使得評價體系不夠完整。

圖11 2014—2018年主要省市國際合作論文被引情況Fig.11 The Citation of International Collaboration Published Papers in Major Provinces during 2014-2018

基礎(chǔ)研究有其自身的地域特點和不可或缺的屬性，例如西部地區(qū)擁有其獨特的地理屬性，在研究冰川、山地、沙漠、高原等學科時，必須在特定的地區(qū)開展，從而形成了特色鮮明的基礎(chǔ)研究學科。本研究在對省域進行基礎(chǔ)研究分析時，僅進行了簡單的、宏觀的橫向比較，并未對地域特點及其特色學科的基礎(chǔ)研究情況進行深入分析。由于化學、工程科學、臨床醫(yī)學、材料學科、物理學等學科論文數(shù)據(jù)量龐大，宏觀比較時，各省市學科分布一致，并未能很好地突出部分省市具有地域特色的學科優(yōu)勢。

在對各省基礎(chǔ)研究成果產(chǎn)出進行分析時，采用了科研論文作為二級指標來反映其成果產(chǎn)出、影響力以及國際合作情況。但是科研論文中，基礎(chǔ)研究與應用研究并無清晰的界限來明確劃分，本研究利用科研論文整體來反映基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀具有一定的局限性。此外，利用科研論文來分析基礎(chǔ)研究與當前科技部提出的改進科技評價體系，破除科技評價中“唯論文”不良導向有所沖突。因此，本研究僅能作為對各省市過去基礎(chǔ)研究情況的客觀反映和參考，而不應作為未來評價體系的反映和參考。

4 結(jié)論與建議

4．1 結(jié)論

1）從整體情況來看，基礎(chǔ)研究區(qū)域差異明顯，在科研單元、經(jīng)費、人才上均存在區(qū)域發(fā)展不平衡、不均衡現(xiàn)象，呈現(xiàn)出東部優(yōu)于中部優(yōu)于西部的態(tài)勢。從科研體系基礎(chǔ)來看，北京、上海、江蘇在國家級重點實驗室、雙一流高校、雙一流學科建設高校數(shù)量上領(lǐng)跑全國。從科研人力資源來看，東部省市R＆D人員排名較西部省市更靠前，廣東、江蘇兩省優(yōu)勢突出；在博士人員占R＆D人員比例上，北京和上海以18．9%和10．9%領(lǐng)先全國主要省市；在院士數(shù)量上，北京具有壓倒性優(yōu)勢；在高層次人才上，北京展現(xiàn)出強大的人才虹吸效應，上海、江蘇、湖北、浙江對于高層次人才也有較強的吸引力。從科研經(jīng)費投入來看，各省市總體研究經(jīng)費穩(wěn)步上升，北京、上海的經(jīng)費投入強度與其他省市拉開巨大差距，在基礎(chǔ)研究投入金額上，北京、廣東、上海、江蘇、山東排名前五。從科研論文產(chǎn)出來看，北京、江蘇、上海發(fā)文數(shù)量排名前三，論文影響力方面西部劣勢明顯。從科研國際合作來看，無論是國際合作論文數(shù)量還是影響力，北京、上海、江蘇、廣東均優(yōu)于其他省市。

2）部分中西部省份表現(xiàn)出較高的基礎(chǔ)研究效率，呈現(xiàn)出追趕勢頭，但仍未充分發(fā)揮其良好的科研體系基礎(chǔ)優(yōu)勢。部分中西部省份在科研基礎(chǔ)相對較弱、經(jīng)費投入及強度相對較低、科研人員資源相對較少的情況下，其基礎(chǔ)研究科研產(chǎn)出及影響力依然能夠與東部省份相提并論或差距較小。如四川、湖北近幾年在ESI高被引科學家方面加速涌現(xiàn)，湖北高被引論文數(shù)量與廣東接近，超過北京、江蘇和上海。湖北、重慶的國際合作論文影響力與北京上海接近，超過江蘇和廣東。盡管在少量指標上，部分中西部省市呈現(xiàn)出追趕勢頭，然而在整體上，中西部省市尚未充分發(fā)揮其良好的科研體系基礎(chǔ)優(yōu)勢。如陜西、四川的雙一流高校和雙一流學科高校數(shù)量高于廣東、浙江，但是在科研論文產(chǎn)出，國際合作、論文影響力等方面并無優(yōu)勢，其高層次人才的吸引力也不及東部省市。廣西、四川、陜西的基礎(chǔ)研究經(jīng)費占R＆D研究經(jīng)費的比例僅次于北京、上海，但其實際產(chǎn)出與影響力并未與其基礎(chǔ)研究占比強度相匹配。

3）各省市基礎(chǔ)研究政策環(huán)境側(cè)重不同，東部沿海省市在政策制定上具有較強操作性。如廣東出臺的《關(guān)于加強基礎(chǔ)與應用基礎(chǔ)研究的若干意見》，對2022年要達到的目標進行了明確量化，并在基礎(chǔ)研究長周期穩(wěn)定支持、納入人力資源成本費、取消過程考核等破除體制機制障礙方面，提出了具體且可操作的執(zhí)行標準。江蘇先后出臺“科技創(chuàng)新40條”“科技改革30條”等政策，針對科研體制機制問題，制定了比較詳細的實施措施。從整體看，東部沿海省市在政策制定方面敢于創(chuàng)新，目標明確并具有較強的操作性。內(nèi)容方面，東部沿海省市政策著重破除體制機制障礙，通過科技創(chuàng)新政策改革，充分調(diào)動各類人才的主觀能動性，從而達到吸引人才、留住人才的目的。在當前省域人才競爭日益激烈的情況下，靈活、寬松的基礎(chǔ)研究創(chuàng)新環(huán)境逐漸成為各省市推動基礎(chǔ)研究發(fā)展的軟實力。

4）基礎(chǔ)研究的學科分布在省域之間同質(zhì)化明顯，區(qū)域特色不夠突出。從科研論文的學科布局看，除山東排名第五的學科為生物學與生物化學外，其余省市布局前五的學科均為化學、工程科學、臨床醫(yī)學、材料學科、物理學。雖然在ESI學科高被引論文數(shù)量上部分省市體現(xiàn)出了學科特色，但是省域整體學科差異化優(yōu)勢并不明顯，大部分省市并未形成特色鮮明的優(yōu)勢學科。

5）國際合作能大幅提升省域基礎(chǔ)研究影響力，但大部分中西部省市仍需進一步加強國際合作。通過對比各主要省市所有論文與國際合作論文的篇均被引頻次發(fā)現(xiàn)，國際合作能夠大幅提升研究的影響力。各省市也高度重視國際合作，但從目前開展情況看，上海、北京、廣東、浙江、湖北、江蘇國際合作論文占比及影響力均超過全國平均水平。而大部分中西部省市的國際合作論文占比仍有待提升。

4．2 建議

1）加大基礎(chǔ)研究投入力度，創(chuàng)新基礎(chǔ)研究投入方式。財力雄厚的省市如北京、上海、江蘇、廣東等，應加大對基礎(chǔ)的投入強度，通過地方與國家自然科學基金建立聯(lián)合基金、大型區(qū)域創(chuàng)新中心，設立基礎(chǔ)研究專項基金、稅收杠桿激勵措施等方式，推動省直層面、地市層面、企事業(yè)單位和其他法人組織共同資助基礎(chǔ)研究。此外，建議參考部分東部省份已經(jīng)開展的經(jīng)費與項目管理辦法，創(chuàng)新基礎(chǔ)研究經(jīng)費與項目管理制度，大幅增加穩(wěn)定性經(jīng)費支持比例，加長基礎(chǔ)研究項目實施周期，最大程度減少基礎(chǔ)研究項目過程考核。

2）以破除體制機制障礙為主攻方向，大膽創(chuàng)新，制定目標明確，操作可行的政策措施推進基礎(chǔ)研究發(fā)展。各省應結(jié)合本地實際情況，找準當前阻礙基礎(chǔ)研究發(fā)展的主要問題，制訂具有針對性、可操作性的措施方案。嘗試制定對政策實施效果進行追蹤考核的機制，確保政策落地。中西部省市更應通過制定積極、正向、公平、寬容的創(chuàng)新政策環(huán)境，增強省域基礎(chǔ)研究發(fā)展軟實力，從而吸引人才、留住人才，充分發(fā)揮各類人才的主觀能動性，提高基礎(chǔ)研究效率，弱化區(qū)域性競爭帶來的不平衡影響。

3）充分發(fā)揮省域特色優(yōu)勢，培養(yǎng)差異化特色學科。在相同學科上，省域之間應加強協(xié)同合作，體現(xiàn)國家發(fā)展戰(zhàn)略目標與導向，集中力量聚焦重大需求。京津冀基礎(chǔ)研究合作協(xié)議的簽訂、粵港澳大灣區(qū)科技創(chuàng)新中心的建設都體現(xiàn)了區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新的趨勢。另一方面，各省市應充分梳理自身基礎(chǔ)研究現(xiàn)狀特點，形成產(chǎn)業(yè)目標導向的基礎(chǔ)研究問題庫，結(jié)合本省市資源與區(qū)位優(yōu)勢，鼓勵自由探索，充分挖掘、培育特色學科。

4）積極參加國際大科學計劃和大科學工程，對接一流研究機構(gòu)，積極謀劃中外聯(lián)合實驗室，加快融入全球創(chuàng)新網(wǎng)絡。鼓勵北京、上海等基礎(chǔ)研究綜合能力強的省市，在國際合作中從“參與方”走向“主導者”，積極牽頭組織大型國際項目。中西部省市應加強全球戰(zhàn)略眼光，積極對接國際一流研究機構(gòu)，形成有效的國際科研合作與互動，此外，還應抓住“一帶一路”等機遇，大幅提高國際科研合作水平。