全球四大灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究比較分析 *
——基于知識圖譜研究視角

張梓郁 張 藝 周珊珊

（廣東海洋大學(xué)管理學(xué)院，湛江 524088）

基礎(chǔ)科學(xué)研究是創(chuàng)新源泉和科技進(jìn)步基石，是一個國家或區(qū)域核心競爭力的重要體現(xiàn)。大灣區(qū)要實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和成為引領(lǐng)世界的增長極，需重視基礎(chǔ)科學(xué)研究。世界科技競爭呈現(xiàn)向創(chuàng)新鏈上游前移的態(tài)勢，開展基礎(chǔ)科學(xué)研究日趨成為各國實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要范式?；A(chǔ)研究有助于豐富知識和技術(shù)儲備，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展持續(xù)供給科技成果［1］，對灣區(qū)內(nèi)資本、技術(shù)等資源要素流動，產(chǎn)業(yè)格局調(diào)整及城市群分布產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響［2］。所以，世界知名灣區(qū)在高精尖技術(shù)領(lǐng)域競爭也愈發(fā)依賴于基礎(chǔ)科學(xué)研究提供的源動力。在此背景下，本研究對四大灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究進(jìn)行探索具有重要現(xiàn)實意義。

世界四大灣區(qū)在定位、布局方向、人員規(guī)模、產(chǎn)量、政策支持等方面呈現(xiàn)出各自特點。從灣區(qū)定位上，紐約灣區(qū)以科技金融著稱，構(gòu)建世界一流的金融生態(tài)系統(tǒng)；舊金山灣區(qū)以科技創(chuàng)新領(lǐng)先，著力高新技術(shù)研發(fā)；東京灣區(qū)以科技產(chǎn)業(yè)聞名，打造全球知名高端制造業(yè)走廊；粵港澳大灣區(qū)則集中金融、產(chǎn)業(yè)、科技，致力于建設(shè)科教創(chuàng)新高地和新興產(chǎn)業(yè)策源地。在產(chǎn)業(yè)布局方面，粵港澳大灣區(qū)以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為先導(dǎo)，先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)為主體；紐約灣區(qū)呈現(xiàn)以金融業(yè)和服務(wù)業(yè)為主體的格局；東京灣區(qū)著力發(fā)展高端制造業(yè)的金融、貿(mào)易、研發(fā)和工程服務(wù)；舊金山灣區(qū)則側(cè)重信息技術(shù)、生物醫(yī)藥、環(huán)境技術(shù)、國際貿(mào)易、金融和旅游等產(chǎn)業(yè)。在人員規(guī)模方面，四大灣區(qū)作為世界上人口密度和人員素質(zhì)最高的區(qū)域之一，龐大人才隊伍為基礎(chǔ)科學(xué)研究奠定了深厚的人員儲備。在灣區(qū)產(chǎn)量方面，2020 年粵港澳大灣區(qū)總產(chǎn)量約2.2 萬億美元，東京灣區(qū)約2.0 萬億美元，紐約灣區(qū)約1.8 萬億美元，舊金山灣區(qū)約0.9 萬億美元。區(qū)域生產(chǎn)總值主要由第三產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，增加值比重均在75%以上［3］。在政策支持方面，粵港澳大灣區(qū)得到《國家十四五規(guī)劃》及《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》等政策扶持，并被納入“一帶一路”戰(zhàn)略規(guī)劃。東京灣區(qū)以產(chǎn)業(yè)政策為主導(dǎo)，先后實施產(chǎn)業(yè)振興扶持政策、重化學(xué)產(chǎn)業(yè)政策、以及“產(chǎn)業(yè)+ 資本”政策。舊金山灣區(qū)倚重于科技政策，政府通過實施研發(fā)投入和投資財稅減免、人才引進(jìn)、政府采購、以及知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)政策，堅持創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略導(dǎo)向。紐約灣區(qū)除實行科技行業(yè)財稅減免共性政策外，通過大力推行金融創(chuàng)新與培育政策、實行金融監(jiān)管“外松內(nèi)緊”，放寬準(zhǔn)入交易和市場監(jiān)管力度，建立靈活彈性交易制度，拓寬基金管投融渠道［4］。

長期以來，紐約和舊金山灣區(qū)的科研底蘊(yùn)雄厚，在基礎(chǔ)研究上相比其它灣區(qū)具有較大優(yōu)勢；而東京灣區(qū)和粵港澳大灣區(qū)的研發(fā)投入呈現(xiàn)“重應(yīng)用開發(fā)、輕基礎(chǔ)研究”特征［5］。隨著2008 年次貸危機(jī)以及2019 年以來新冠疫情沖擊，四個灣區(qū)為實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，均將發(fā)展重心向創(chuàng)新鏈上游（基礎(chǔ)科學(xué)研究領(lǐng)域）轉(zhuǎn)移，研究產(chǎn)出具有更多共性。因此，將粵港澳大灣區(qū)納入研究對象范疇，并以四大灣區(qū)作為整體對其基礎(chǔ)科學(xué)研究現(xiàn)狀進(jìn)行對比分析具有重要價值，也開始引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。

迄今，學(xué)術(shù)界已經(jīng)對四大灣區(qū)開展了一系列研究。例如，李楠［4］等運(yùn)用案例回溯和歸納演繹法分析四大灣區(qū)的共同特征和個性特征；馮家威［6］則基于制度經(jīng)濟(jì)學(xué)視角對四大灣區(qū)不同時期經(jīng)濟(jì)增長內(nèi)外動力進(jìn)行實證分析。除了對四大灣區(qū)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展路徑和動力等方面進(jìn)行研究，近年來有學(xué)者開始關(guān)注大灣區(qū)科技創(chuàng)新議題。例如，Zhen 等［7］從科技轉(zhuǎn)移模式和路徑的角度出發(fā)，探究國際灣區(qū)的科技轉(zhuǎn)移模式；蔡利超等［8］通過文獻(xiàn)計量法對比分析四大灣區(qū)在科技創(chuàng)新方面的優(yōu)劣勢。雖然上述研究成果對四大灣區(qū)科技研究現(xiàn)狀已開展初步探索，但總體上仍較缺乏對四大灣區(qū)所涉及的基礎(chǔ)科學(xué)研究議題展開深入系統(tǒng)研究。鑒于此，本研究基于科學(xué)知識圖譜視角，對四大灣區(qū)的基礎(chǔ)科學(xué)研究進(jìn)行跟蹤分析，以期全面地梳理四大灣區(qū)的基礎(chǔ)科學(xué)研究現(xiàn)狀，并對灣區(qū)未來研究趨勢進(jìn)行探討。

1 研究設(shè)計

1.1 研究思路

鑒于科學(xué)文獻(xiàn)是基礎(chǔ)科學(xué)研究成果的重要載體［9］，本研究借助文獻(xiàn)計量和科學(xué)知識圖譜方法分析四大灣區(qū)所發(fā)表科學(xué)文獻(xiàn)，有助于把握四大灣區(qū)在全球化背景下的研究脈絡(luò)與方向，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究對該議題的關(guān)注不足。在參考楊靜等［5］研究框架的基礎(chǔ)上，本研究對四大灣區(qū)發(fā)表的科學(xué)文獻(xiàn)中的研究主題詞進(jìn)行共現(xiàn)分析和對比分析，在此基礎(chǔ)上探究四大灣區(qū)科學(xué)研究的重點、熱點，進(jìn)而比較各灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究優(yōu)勢和不足，并探討未來研究方向。

1.2 研究方法

關(guān)鍵詞能夠反映某科學(xué)文獻(xiàn)的研究主題，通過對某區(qū)域所發(fā)表文獻(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞間共現(xiàn)強(qiáng)度進(jìn)行聚類分析，有助于把握該區(qū)域所關(guān)注的研究熱點［10］。鑒于此，本研究使用Web of Science（WoS）核心合集數(shù)據(jù)庫，采集四大灣區(qū)公開發(fā)表論文，運(yùn)用文獻(xiàn)計量方法和可視化工具VOSviewer 進(jìn)行關(guān)鍵詞（主題詞）共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)聚類分析，挖掘四大灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究整體著力點以及各灣區(qū)關(guān)注側(cè)重點。

本研究以美國管理和預(yù)算辦公室、《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》對灣區(qū)的地理范圍定義為依據(jù)，同時參考現(xiàn)有研究如楊道玲等［11］對灣區(qū)定義及檢索詞，并結(jié)合Xu 等［12］和Wu 等［13］文獻(xiàn)檢索方法，在WoS 核心合集數(shù)據(jù)庫中以四大灣區(qū)的地理范圍作為檢索主題詞進(jìn)行檢索。將檢索年份劃定為2002—2021 年，一共檢索出四大灣區(qū)文獻(xiàn)共4408631 篇。其中，粵港澳大灣區(qū)文獻(xiàn)640820 篇，東京灣區(qū)文獻(xiàn)829089 篇，舊金山文獻(xiàn)828510 篇，紐約灣區(qū)文獻(xiàn)2110212 篇。檢索時間為2022 年3月1 日。

2 研究分析

2.1 四大灣區(qū)整體研究主題分析

對科研成果主題分析有助于了解相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀［14］，本研究通過VOSviewer 工具對WoS 核心合集數(shù)據(jù)庫所收錄的四大灣區(qū)所發(fā)表論文進(jìn)行科學(xué)知識圖譜的繪制和分析，梳理出四大灣區(qū)整體研究主題，把握研究整體發(fā)展趨勢。

對圖1 的四大灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行分析（圓圈越大代表出現(xiàn)頻次越高），四大灣區(qū)主要聚焦于Covid-19、Cardiovascular Disease、Cancer 等研究主題。這表明臨床醫(yī)學(xué)和流行病學(xué)領(lǐng)域是四大灣區(qū)整體關(guān)注方向，醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)是各灣區(qū)開展基礎(chǔ)科學(xué)研究的重要力量。

圖1 四大灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Keyword Co-occurrence Network in Literature from Four Bay Area

1）Covid-19。四大灣區(qū)重點關(guān)注新冠病毒結(jié)構(gòu)、作用機(jī)理、治療手段等。隨著疫情的擴(kuò)散，各大灣區(qū)對新型冠狀病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，Covid-19）的研究逐漸增多。例如，Guan 等［15］探究中國大陸地區(qū)2019 年冠狀病毒病的臨床特征，為新冠病毒的臨床診斷奠定實驗基礎(chǔ)，該文被引頻次高達(dá)13612 次；Zhao 等［16］發(fā)表了抗體檢測在嚴(yán)重急性呼吸綜合征冠狀病毒2 型（Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2，SARSCoV-2）感染過程中的作用研究，發(fā)現(xiàn)血清檢測在患者診斷中具有顯著應(yīng)用價值。進(jìn)一步分析該領(lǐng)域的文獻(xiàn)發(fā)表時間、數(shù)量以及被引頻次，發(fā)現(xiàn)哈佛大學(xué)及其醫(yī)學(xué)院是該領(lǐng)域重要研究機(jī)構(gòu)?；浉郯拇鬄硡^(qū)對Covid-19 研究文獻(xiàn)發(fā)表時間較早，論文數(shù)量和被引頻次也相對較高。這可能是因為疫情最早在中國引起關(guān)注，且區(qū)域內(nèi)擁有南方醫(yī)科大學(xué)、廣州醫(yī)科大學(xué)等機(jī)構(gòu)。粵港澳大灣區(qū)短期內(nèi)發(fā)表了數(shù)量可觀的研究成果，在國際上處于相對領(lǐng)先的地位，所開展研究也引起較為廣泛關(guān)注［17］。

2）Cardiovascular disease。四大灣區(qū)針對該領(lǐng)域研究主要集中于心血管治療應(yīng)用、代謝、并發(fā)癥等方面。例如，Lim 等［18］研究環(huán)境風(fēng)險對心血疾病發(fā)生率的影響；Driggin 等［19］研究發(fā)現(xiàn)新冠病毒感染者可能會引發(fā)心血管并發(fā)癥，加劇患者重癥和死亡風(fēng)險。該領(lǐng)域重要機(jī)構(gòu)有哈佛大學(xué)以及加州大學(xué)系統(tǒng)。紐約和舊金山灣區(qū)在該領(lǐng)域論文發(fā)表數(shù)量占據(jù)顯著優(yōu)勢，是開展心血管疾病研究的重要區(qū)域?；浉郯拇鬄硡^(qū)發(fā)文量龐大但高水平研究占比仍相對較低，文章影響力與其他灣區(qū)相比仍存在顯著差距。

3）Cancer。四大灣區(qū)對于該領(lǐng)域的研究集中于各類型癌癥的免疫療法、篩查效果的評估。例如，Hanahan 等［20］研究癌癥在多階段發(fā)展中的標(biāo)志性表現(xiàn)，為癌癥治療新方法的開發(fā)提供了理論依據(jù)；Liang 等［21］則發(fā)表關(guān)于癌癥患者對SARSCOV-2 病毒的易感性和傷害性研究。該領(lǐng)域主要機(jī)構(gòu)有哈佛大學(xué)和斯隆—凱特林癌癥研究所（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center，MSK），前者共發(fā)表文章69497 篇，約占18.674%，后者發(fā)表31418 篇，約占8.444%。早期粵港澳大灣區(qū)在該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量較少，而近期發(fā)表數(shù)量有顯著提升，這可能得益于國家“十四五規(guī)劃”對公共衛(wèi)生增大財政投入和政策扶持。

2.2 四大灣區(qū)研究側(cè)重點差異

為了把握各灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究的側(cè)重點、優(yōu)勢領(lǐng)域和科研定位差異。本研究利用可視化工具VOSviewer 分別對各灣區(qū)所發(fā)表科學(xué)文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行共現(xiàn)分析。

2.2.1 粵港澳大灣區(qū)

圖2顯示粵港澳大灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，位居前列的主題詞有：Deep Learning、Cloud Computing、Graphene、Photocatalysis、Internet Of Things。這表明粵港澳大灣區(qū)研究重點主要聚焦于信息技術(shù)和材料科學(xué)領(lǐng)域，致力于人工智能和數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)和云計算應(yīng)用拓展研究，以及半導(dǎo)體材料和光催化技術(shù)的應(yīng)用。鑒于篇幅限制，本研究主要對Deep Learning 和Photocatalysis 進(jìn)行探討。

圖2 粵港澳大灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Keyword Co-occurrence Network in Literature from Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

1）Deep learning?；浉郯拇鬄硡^(qū)主要聚焦于深度學(xué)習(xí)、搜索技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和翻譯、自然語言處理、多媒體學(xué)習(xí)等相關(guān)領(lǐng)域。以此為主題詞發(fā)表的文獻(xiàn)共6363 篇，高被引文獻(xiàn)227篇。其中，董超等［22］研究新型深度學(xué)習(xí)方法在單幅圖像超分辨率算法上的應(yīng)用；張凱等［23］研究發(fā)現(xiàn)前饋去噪卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和殘差學(xué)習(xí)可通過圖形處理器計算實現(xiàn)。該區(qū)域主要研究機(jī)構(gòu)有中山大學(xué)和深圳大學(xué)，中山大學(xué)發(fā)文量902 篇，約占14.223%；深圳大學(xué)652 篇，約占10.281%。

2）Photocatalysis?；浉郯拇鬄硡^(qū)對光催化的高效媒介和材料進(jìn)行挖掘，探索光催化技術(shù)在環(huán)境保護(hù)、材料鑒別的用途。以光催化為主題發(fā)表的文獻(xiàn)共2702 篇，高被引文獻(xiàn)152 篇。Guo 等［24］揭示了催化過程中電荷和能量上的轉(zhuǎn)移關(guān)系；Zhang 等［25］系統(tǒng)研究等離子體光催化的基本物理機(jī)制。該區(qū)域主要研究機(jī)構(gòu)有中國科學(xué)院和華南理工大學(xué)，中國科學(xué)院共發(fā)文437 篇，約占16.197%；華南理工大學(xué)382 篇，約占14.159%。

2.2.2 東京灣區(qū)

圖3展示東京灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，位居前列的主題詞有：Surgery、Chemotherapy、Evidence-based medicine 等。這表明東京灣區(qū)的研究重點主要聚焦于臨床醫(yī)學(xué)和癌癥治療等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。

圖3 東京灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig.3 Keyword Co-occurrence Network in Literature from Tokyo Bay Area

1）Surgery。東京灣區(qū)主要關(guān)注外科手術(shù)臨床應(yīng)用以及術(shù)后并發(fā)癥等議題，以外科手術(shù)為主題的文獻(xiàn)發(fā)表量為25255 篇，高被引文獻(xiàn)121 篇。例如，Clavien 等［26］對以外科手術(shù)為主題的相關(guān)文獻(xiàn)表述和分類進(jìn)行規(guī)范和完善；Rahbari 等［27］對術(shù)后肝衰竭臨床管理的影響進(jìn)行分級，為肝臟外科手術(shù)的術(shù)后管理提供了新的標(biāo)準(zhǔn)。該灣區(qū)主要研究機(jī)構(gòu)有東京大學(xué)和慶應(yīng)大學(xué)；前者共發(fā)表文章3608 篇，約占14.289%；后者發(fā)表2237 篇，約占8.859%。東京灣區(qū)高被引文獻(xiàn)占比較低，與其龐大發(fā)文量匹配度不高，表明東京灣區(qū)在該領(lǐng)域發(fā)表文章質(zhì)量和水平有待改善。

2）Chemotherapy。東京灣區(qū)依托豐富醫(yī)療研究資源，對各類癌細(xì)胞治療效果進(jìn)行探索。該議題的文獻(xiàn)發(fā)表量為15730 篇，其中高被引文獻(xiàn)212 篇。例如，Mok 等［28］分析Pembrolizumab 單抗藥物對比化療臨床試驗表現(xiàn)；Maemondo［29］對比研究藥物治療與化療對非小細(xì)胞肺癌的療效和安全性，為藥物與化學(xué)治療相結(jié)合的癌癥治療方式做出了探究。該灣區(qū)主要研究機(jī)構(gòu)包括日本國立癌癥中心（National Cancer Center Institute，NCCI）和東京大學(xué)。其中，NCCI 共發(fā)文3688 篇，約占23.449%；東京大學(xué)1900 篇，約占12.080%。

2.2.3 紐約灣區(qū)

圖4展現(xiàn)紐約灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，位居前列的主題詞有：Depression、Obesity、Immunotherapy 等。這表明紐約灣區(qū)主要聚焦于流行疾病及新型治療等議題的探索。

圖4 紐約灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig.4 Keyword Co-occurrence Network in Literature from New York Bay Area

1）Depression。紐約灣區(qū)在抑郁癥診斷和監(jiān)測，藥物臨床效果檢驗以及病理形成機(jī)制等方面展開廣泛研究。該灣區(qū)以抑郁癥為主題發(fā)表文獻(xiàn)共37668 篇，高被引文獻(xiàn)622 篇。例如，Ettman等［30］研究美國人在COVID-19 流行前后的抑郁癥情況，發(fā)現(xiàn)受疫情沖擊使得抑郁癥的發(fā)病風(fēng)險顯著提升；Santini 等［31］分析美國老年人群的抑郁癥狀，為老年人群心理健康研究提供借鑒。該領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)有哈佛大學(xué)和哥倫比亞大學(xué)，哈佛大學(xué)共發(fā)表文獻(xiàn)11730 篇，約占31.150%；哥倫比亞大學(xué)5470 篇，約占14.526%。2020 年以來文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量出現(xiàn)了小幅提升，這可能由于疫情爆發(fā)和全球大流行，生命安全風(fēng)險加劇了心理障礙的發(fā)生。

2）Obesity。紐約灣區(qū)重點關(guān)注肥胖癥生理成因、引發(fā)并發(fā)癥、產(chǎn)生風(fēng)險和影響等議題。以肥胖癥作為主題詞文獻(xiàn)發(fā)表量高達(dá)30246 篇，高被引文獻(xiàn)700 篇。例如，Richardson 等［32］研究紐約地區(qū)COVID-19 住院患者的肥胖并發(fā)癥，發(fā)現(xiàn)肥胖與COVID-19 患者的患病情況呈正相關(guān)，為新冠患者的并發(fā)癥研究提供新視角和思路；Ng 等［33］利用物理測量和自我報告系統(tǒng)調(diào)查1980—2013 年期間全球超重和肥胖患病率，為研究世界肥胖癥全球流行趨勢提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)有哈佛大學(xué)，其文獻(xiàn)發(fā)表量為10733 篇，約占35.494%。這可能因為哈佛大學(xué)具有強(qiáng)大醫(yī)學(xué)研究資源，其附屬機(jī)構(gòu)如布萊根婦女醫(yī)院（Brigham and Women’s Hospital，BWH）、哈佛大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院和醫(yī)學(xué)院等均具有強(qiáng)大資金技術(shù)資源和高素質(zhì)研究人員，因此在該領(lǐng)域研究中占據(jù)重要地位。

2.2.4 舊金山灣區(qū)

圖5展示舊金山灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖，位居前列的主題詞有：Epidemiology、Climate Change、Heart Failure 等。這表明該灣區(qū)研究重點主要聚焦于氣候?qū)W和流行病學(xué)領(lǐng)域，致力于氣候變化問題形成機(jī)制、影響因素和應(yīng)對措施的研究，以及流行病治療手段研究。鑒于篇幅限制，本研究主要對Epidemiology 和Climate Change 等議題展開探討。

圖5 舊金山灣區(qū)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)Fig.5 Keyword Co-occurrence Network in Literature from San Francisco Bay Area

1）Epidemiology。舊金山灣區(qū)聚焦于全球流行病的分布狀況、影響程度和發(fā)展趨勢，以及各類流行病的防治和藥物研發(fā)領(lǐng)域。以流行病學(xué)為主題共發(fā)表文獻(xiàn)10479 篇，高被引273 篇。例如，Murray 等［34］以傷殘調(diào)整生命年為衡量標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)分析全球生命負(fù)擔(dān)演化趨勢，在全球流行疾病演化研究中具有重要影響力；Adhikari 等［35］基于對COVID-19 病毒成因和治療手段的研究梳理，緊跟流行病感染研究前沿。該領(lǐng)域主要研究機(jī)構(gòu)為加州大學(xué)系統(tǒng)，它在該領(lǐng)域總發(fā)文量為6226 篇，約占59.414%，形成以加州大學(xué)系統(tǒng)為主體研究格局。

2）Climate Change。舊金山灣區(qū)致力于分析當(dāng)前全球氣候變化的原因和影響，并提供切實可行的管理規(guī)劃和技術(shù)方法。以氣候變化為主題共發(fā)表文獻(xiàn)11489 篇，高被引273 篇。例如，Cavicchioli 等［36］研究微生物與氣候變化間的關(guān)聯(lián)，指出地球氣候變化將在很大程度上取決于微生物反應(yīng)；Moss 等［37］研究新時期氣候變化的情景評估，對氣候變化評估分析具有重大借鑒意義。該領(lǐng)域的研究機(jī)構(gòu)以加州大學(xué)系統(tǒng)為主體，共發(fā)文7316 篇，約占63.678%。

2.3 國內(nèi)外灣區(qū)科學(xué)研究差異對比

綜合對比分析四大灣區(qū)基礎(chǔ)科學(xué)研究（如表1 所示），得知粵港澳大灣區(qū)側(cè)重于經(jīng)濟(jì)價值較高、易于進(jìn)行研究成果產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的云計算、人工智能等信息技術(shù)領(lǐng)域研究，以及石墨烯、半導(dǎo)體光催化應(yīng)用的材料科學(xué)領(lǐng)域研究，更傾向于以商業(yè)價值和實際應(yīng)用價值為導(dǎo)向。而國外三大灣區(qū)涉及研究領(lǐng)域較為廣泛，在天文學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)等領(lǐng)域頗有建樹，這表明國外灣區(qū)可能更為重視基礎(chǔ)科學(xué)研究前沿。

表1 四大灣區(qū)研究側(cè)重點對比Tab.1 Comparison of Research Emphases in Literature from Four Bay Areas

值得關(guān)注的是，國外三大灣區(qū)相較于粵港澳大灣區(qū)更為重視醫(yī)學(xué)領(lǐng)域研究，包括對各流行病形成機(jī)制和尖端治療方式的探索。相比之下，粵港澳大灣區(qū)在該領(lǐng)域投入存在相對不足，在踐行十九大提出的“建設(shè)健康中國”戰(zhàn)略，以及滿足我國居民日益增長的醫(yī)療保障和重大疾病治療需求的進(jìn)程中仍有待完善。與世界知名灣區(qū)相比，粵港澳大灣區(qū)在創(chuàng)新藥物方面的世界級成果還比較欠缺。鑒于此，粵港澳大灣區(qū)應(yīng)該集中力量進(jìn)行醫(yī)學(xué)（含醫(yī)藥）科研布局以及開展深度產(chǎn)學(xué)研融合，尋求開發(fā)生物醫(yī)藥顛覆性技術(shù)，生產(chǎn)具有革命性意義新藥物。

從文獻(xiàn)質(zhì)量和影響力方面分析，粵港澳大灣區(qū)的高被引文獻(xiàn)8536 篇、東京灣區(qū)4540 篇、紐約灣區(qū)26953 篇、舊金山灣區(qū)13919 篇。這表明雖然近年來粵港澳大灣區(qū)文獻(xiàn)發(fā)表總數(shù)得到可觀的增長，但在高質(zhì)量文獻(xiàn)上還與紐約灣區(qū)和舊金山灣區(qū)存在一定差距。這可能與國內(nèi)過去部分“唯論文”導(dǎo)向存在一定的相關(guān)性。為此，國家科技部提出“要破除科技評價中過度看重論文數(shù)量多少、影響因子高低，而忽視標(biāo)志性成果的質(zhì)量、貢獻(xiàn)和影響等的不良導(dǎo)向”［38］，提倡發(fā)表高質(zhì)量、高水平論文［39］，從而推動科技成果由重“量”向重“質(zhì)”轉(zhuǎn)變。

3 結(jié)果與討論

3.1 研究結(jié)果

本研究對世界四大灣區(qū)收錄于WoS 數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析，研究發(fā)現(xiàn)四大灣區(qū)關(guān)注領(lǐng)域包括Covid-19、Cardiovascular Disease、Canner，這表明四大灣區(qū)重視流行病學(xué)研究，對流行病的病理機(jī)制、治療方式展開廣泛深入探索。隨著以新冠肺炎為代表的傳染病在全球范圍內(nèi)的擴(kuò)散、以及各類心腦血管疾病、癌癥全球發(fā)病率和患病人數(shù)增加，這些議題在四大灣區(qū)成為研究熱點與重點。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，粵港澳大灣區(qū)重視信息技術(shù)和材料科學(xué)，東京灣區(qū)側(cè)重于臨床治療方式理論探索，紐約灣區(qū)側(cè)重于本土流行疾病研究，舊金山灣區(qū)相對側(cè)重于自然科學(xué)領(lǐng)域。通過對粵港澳大灣區(qū)和國際三大灣區(qū)進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)灣區(qū)更重視研究成果的商業(yè)化，而國外三大灣區(qū)涉足研究范圍更為廣泛，在兼顧研究經(jīng)濟(jì)價值的同時，也十分重視學(xué)術(shù)前沿探索。

3.2 研究討論

基于對四大灣區(qū)研究主題和側(cè)重點的梳理，本研究對未來四大灣區(qū)研究前景進(jìn)行討論，以期為我國粵港澳大灣區(qū)開展基礎(chǔ)科學(xué)研究提供借鑒。

1）信息技術(shù)領(lǐng)域。包括人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域。在2021 年發(fā)布的《中國十四五規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》文件中，主要涉及“智慧”、“智能”關(guān)鍵詞。由于我國正處于由高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型期，以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)將成為“十四五”時期國家實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和“中國制造2025”戰(zhàn)略目標(biāo)、建設(shè)創(chuàng)新型國家，推動新型信息化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵技術(shù)保障和核心驅(qū)動力之一。因此，加強(qiáng)信息技術(shù)領(lǐng)域的資源投入和科研力度，也可能是未來粵港澳大灣區(qū)重要部署。

2）流行病防控與治療領(lǐng)域。以新冠肺炎為首的傳染類流行病和以心血管疾病、癌癥、肥胖、抑郁癥為首的非傳染類疾病，正日益成為困擾人類生命健康安全的重要問題。因此，針對主要的傳染類和非傳染類流行病的病理形成機(jī)制以及防控和治療手段的研究，可能仍將成為四大灣區(qū)未來相當(dāng)長一段時期研究重點。

3）氣候?qū)W領(lǐng)域?！吨袊鴼夂蜃兓{(lán)皮書2020》指出地球在過去5 年（2015—2019 年）中經(jīng)歷了最溫暖的五年，2019 年世界平均氣溫比工業(yè)化之前大致高出1.1℃，全球氣候變暖的表現(xiàn)和影響日益顯著。因此，重視自然環(huán)境的保護(hù)，重視氣候的變化尤其是溫室效應(yīng)等人類工業(yè)生產(chǎn)和生活所帶來的全球氣候變化，成為世界可持續(xù)發(fā)展的重要議題，而針對此領(lǐng)域的研究也可能成為未來四大灣區(qū)研究方向的一大重點。

3.3 研究局限性

本研究存在一些局限性。首先，在數(shù)據(jù)來源方面，本研究基于WoS 核心合集數(shù)據(jù)庫進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，而未被WoS 收錄的研究論著沒有被納入數(shù)據(jù)樣本；此外，本研究在選取數(shù)據(jù)收集的時間跨度時主要選取了2002—2021 年數(shù)據(jù)，時間跨度有待擴(kuò)大。其次，在研究對象上，粵港澳大灣區(qū)萌芽于1994 年，從學(xué)術(shù)界討論到地方政策考量，再到國家戰(zhàn)略的提出，歷時20 余年。而東京灣區(qū)、紐約灣區(qū)和舊金山灣區(qū)的發(fā)展都始于19 世紀(jì)，其成熟度、規(guī)模和影響力優(yōu)于粵港澳大灣區(qū)，因此受起步較晚、歷史基礎(chǔ)相對薄弱的原因其產(chǎn)出存在差異；此外，灣區(qū)本身定位的差異也會導(dǎo)致產(chǎn)出類型存在一定差異，如注重基礎(chǔ)研究的灣區(qū)和注重成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的灣區(qū)產(chǎn)出成果類型存在一定差異。本研究在四個灣區(qū)進(jìn)行對比的依據(jù)方面仍有待完善，需在未來研究中進(jìn)一步挖掘論證。最后，在研究方法方面，本研究主要基于摘要和關(guān)鍵詞等信息，其準(zhǔn)確性受到科學(xué)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞完整性和規(guī)范性的影響?？傊磥硌芯繎?yīng)該結(jié)合多樣性的數(shù)據(jù)來源以及更長的時間跨度，綜合考慮灣區(qū)間差異性并改進(jìn)分析方法來彌補(bǔ)可能存在的不足。

數(shù)據(jù)可用性聲明

支撐本研究的科學(xué)數(shù)據(jù)已在中國科學(xué)院科學(xué)數(shù)據(jù)銀行（Science Data Bank）ScienceDB 平臺公開發(fā)布，訪問地址為https ／:／www.doi.org／10.57760／sciencedb.j00053.00042 或http:／／resolve.pid21.cn／31253.11.sciencedb.j00053.00042。