政府研发投入与国内期刊论文之分布研究

周 萍，马 峥，佟贺丰

(中国科学技术信息研究所，北京100038)

一、前言

随着我国经济实力的增强，有能力向研究与开发投入更多的资金。尤其是1999年以来，研发经费在国民生产总值中的比例持续增加，从1999年的0.83%增长到2009年的1.70%［1］，这一增长趋势还将继续，2020年达到2.5%［2］;研发人员队伍也在不断壮大，从2001年的95.65 万人年增长到2009年的229.1 万人年［1］，不到十年的时间内，我国研发人员的规模翻了一倍多。与持续增加的研发投入相对应的，是不断增加的研发成果［1，3］。

研发投入的目的是为了提高研究实力，而研发成果和影响力是研究实力的重要体现。研发成果有许多表现形式，包括学术论文(期刊、会议或学位论文)、论著、专利等，这些成果可以用作研究绩效的定量评价;而影响力的评价则需从定性和定量两方面进行，分别是同行评议和成果的引用影响。学术论文是基础研究的重要成果形式，期刊论文的索引数据库建设相对完善，为基于论文产量及其引用影响开展的学术评价提供了条件。

理论上，研发投入与论文产出之间存在着正相关关系。尽管二者之间的定量关系难以确定，一些学者已试图从不同视角对于二者之间的关系展开了研究，尤其在2006年之后，我国学术界的相关研究成果较为集中。通过比较处于不同经济发展时期和水平的国民生产总值(GDP)与研发经费(R＆D)投入之关系，杨立英等［4］试图找到我国与其他国家之间的异同。他们发现，发达国家的GDP 对R＆D 投入的贡献力要大于发展中国家;处于经济上升期的国家非常重视经费投入，中国在统计时间段内科研投入平缓增加，但科技竞争力整体水平却处于较低水平。在2006年发表于《Research Policy》的论文［5］中，周萍和Loet Leydesdorff 从不同视角分析了中国学术论文和期刊的国际地位与影响;在科技发达国家纷纷加大纳米技术研究与开发的背景下，两位作者较早地对中国的纳米技术领域研究成就进行了分析，针对发现的问题提出了相应的政策建议。在世界越来越希望了解中国的背景下，周萍他们的这一研究成果在国际上引起了广泛的关注。周萍后来又与Glanzel 等就中国论文的地区贡献情况［6］以及国际合作情况［7］等进行了系统分析。官建成及其博士生则通过应用不同模型和方法［8-11］，先后将我国和其他国家的科研投入与产出绩效进行比较研究，发现中国科学论文的产出效率较低，随着经济的发展，中国论文的产量和与影响都在不断提升。

科学决策越来越强调以事实为依据。美国联邦政府采取的两项措施均强调了数据、工具与方法在科学决策中的重要意义。由国家科学基金会(NSF)设立了一项跨学科计划——科学与创新政策学［12］，旨在提高科学与创新循证决策能力，建立研究科学与创新的科学共同体和学习他国经验。NSF 旗下的科学资源统计部(Division of Science Resources Statistics，SRS)有许多定量测度R＆D 的方法措施。就在2010年初，NSF 在科学资源统计部(Division of Science Resources Statistics)的“联邦研究与开发基金调查”［13］和“联邦政府对高等院校和非盈利机构的科学与工程支持调查”［14］基础上，发布了题为《联邦政府研究与开发投入数据:一条通往现代化的道路》的研究报告［15］，旨在改善联邦机构的调查方法，建立一套更全面、更适用的研发数据系统。美国联邦政府的第二项措施，就是由国家科技委员会下设的社会、行为与经济科学分委员会领导一个科学政策学跨部门任务组(Interagency Task Group，ITG)，该任务组特别强调数据、工具和方法在提高科技决策能力方面的作用［16］。

在日益全球化的当今世界，国与国之间较量已在向科学创新和人才的竞争转变，科学决策者必需通过完善的工具、方法和数据制定行之有效的投资战略，方能最大限度地维护国家利益。在现有的有关我国研发投入与产出的研究成果中，有的主题单一，研究目的较少指向决策服务;有的成果则因为采用的数据相对陈旧，难以反映快速发展的我国科技事业现状。针对这一现实，本研究团队向国家自然科学基金委提出了项目申请，希望通过系统探讨政府在知识生产中的作用，为我国的科技决策的科学化尽一份力。本文呈现的是计划中的研究成果之一，在分析国家和地区研发投入及其发展历程和趋势基础上，探讨国内论文生产的总体情况、地区和学科分布，绘制出基于国内论文数据的科学知识生产地图，在分析事实的基础上，总结规律、发现问题，为决策者和相关研究人员提供参考。

二、方法与数据

本研究采用政府研发经费(GERD)作投入数据，数据资源分别来自国家统计局［17］和科技部［18］科技统计数据。由于政府研发经费主要用于支持基础研究，而论文是基础研究的主要成果形式，加上本研究关注的是研发成果在国内论文中的体现，因此，研发成果数据以中国科学技术信息研究所的“中国科技论文与引文统计数据库(CSTPCD)”为数据源。

在涉及学科分布研究时，首先遇到的是学科分类问题。《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》(GB/T 13745-92)将学科分成三级:一级学科或学科群有62 个，二级学科或学科群有676个，而三级学科则更多，有2382 个。即使按照一级学科分类研究学科分布，涉及的学科类别太过繁杂;第二个问题是，本研究采用的CSTPCD 的学科类别与《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》(GB/T 13745-92)也不尽相同;还有，不仅CSTPCD 的期刊和论文的学科类别数不尽相同，对于同一学科的归类也有差异。例如，在划分期刊学科时，CSTPCD 将“轻工、纺织科学技术与食品科学技术”归于一类，2010年该类期刊数目有38 种，而在划分论文学科时，食品与轻工、纺织则分属于两类;在论文学科类别中，环境科学与技术和安全技术为两个独立学科，而在期刊学科类别中则合而为一;此外，在论文学科类别中没有期刊学科类别中的神经病学、精神病学类、外科学类、肿瘤学、眼科学以及耳鼻咽喉科学类等。

基于上述原因，本研究的关注点在于了解学科大类的现状和发展趋势，参考CSTPCD 学科类别、《中华人民共和国学科分类与代码国家标准》(GB/T 13745-92)以及比利时研究与开发监测中心(Monitoring Center for Research and Development，EOOM)的学科分类特点，将CSTPCD 涉及的学科整合成12 个大类。

表1 CSTPCD 论文与期刊学科类别整合情况

尽管在中华人民共和国学科分类与代码国家标准》(GB/T 13745-92)中将信息与系统科学归于自然科学类，考虑到其新兴性和快速发展性，本研究将其归于工程与技术II 类;尽管期刊和论文的多数学科类别没有差异，可以确保有关学科分析的有效性，但有一点也不能回避，即有的学科的分类差异使整合难免牵强。仍然以食品科学与轻工、纺织类学科为例，将食品归于“材料科学与轻工业”就不十分恰当，比利时ECOOM 就将食品科学归于农业与环境类。具体分类情况见表1。

三、研发投入与论文产出

(一)全国总体情况

进入21世纪以来，我国政府对于科学研究与开发的投入不断加强，从2000年占国民生产总值的0.9%上升到2009年的1.7%［18］，10年内投入呈指数性增长。相对而言，国内论文的增长速度较缓，但也以线性方式增长。尤其在2007年以后，我国研发投入的增长速度更为显著(图1)。

我国论文产出与研发投入之间的Pearson 相关系数非常高，达0.966，表明我国国内论文的产量与研发经费之间密切相关。由于产出与投入之间存在时滞，当年投入效果需在随后的几年中显现，用外推法预测未来五年国内论文的产出情况，得出如下结果:在国内论文产量继续保持线性增长的前提下，2015年将有超过70 万篇的论文在国内期刊上发表(图1)。

图1 历年研发经费与国内论文产出

(二)研发经费地区分布

各地区的研发经费均不断提高，但地区间在投入总量上差异很大。经济相对发达地区是研发投入的主力军，江苏、北京、广东、山东、上海和浙江的研发投入占据全国约60%的份额。以2009年的数据为例，江苏、北京和广东投入最多，均在600 亿元以上，而排在最后的西藏仅投入1 亿多元。然而，研发经费的地区差异并非一成不变，随着经济实力的增强，一些发达地区加大了研发的投入，慢慢地改变着研发经费在地区间的分布格局，导致一些投入领先地区的份额持续下降:以北京为例，其研发投入在全国所占比例十年间下降近6%，上海是另一个研发经费份额发生明显下降的地区(图2a)。

而江苏、浙江、山东等省的份额则逐年提高，江苏的研发投入力度从2008年开始就超过了北京，成为我国第一大研发投入地区;广东也有超过北京的潜力。尽管如此，2008年似乎是一个重要的转折点:江苏历史性地超过了北京，且研发投入持续增长的江苏、山东和浙江的份额在这一年均达到了峰值;从这一年开始，研发投入大省之间在投入份额上相互靠拢，表明发达地区间的研发投入差异在逐渐缩小，我国科研投入向均衡发展迈出了一小步。在投入份额排名靠前的六个地区中，广东是2005年以后唯一一个保持增长态势的地区(图2a)。

科技落后地区的研发经费在全国所占份额十年间变化不大，排名最后的六个地区的情况尤为突出(图2b)。2009年，六个落后地区的研发经费总和在全国所占份额仅为1.26%，与九年前的2000年几乎一样。

图2a 2000-2009年主要研发投入大省(市)在全国研发经费中所占份额(%)

图2b 2000-2009年科技落后地区研发投入在全国研发经费中所占份额(%)

(三)研发人员地区分布

在研发人员地区分布方面，科技部网站提供的数据较为全面，但时间仅限于2005-2009年;国家统计局网站提供的只有全国数据，没有具体的地方数据。因此，本研究选用科技部数据分析研发人员地区分布情况。

总体而言，各地区的研发人员规模均呈上升趋势，但地区间差异仍然非常显著，并且有扩大的趋势。2009年，全国约54%的研发人员分布在广东、江苏、北京、浙江、山东和上海。这些地区研发人员的分布格局五年间发生了较大改变:北京的研发人员规模似乎已经饱和，从2007年开始增长非常缓慢;而规模排前六名的其余五个地区之研发人员规模则继续扩大，2005年排名第一的北京先后于2007、2008年分别被广东和江苏超过，到2009年又面临来自浙江的挑战。广东的研发人员规模发展最快，五年间便从全国第三跃到第一;2009年排名第二的江苏之研发人员规模增长也很快，尽管中途有所懈怠，但2009年已接近广东。

落后地区研发人员无论是规模还是份额在2005-2009年间未发生显著变化。2009年排名最后的六个地区(贵州、新疆、宁夏、青海、海南和西藏)的研发人员仅占全国总数的份额1.87%。排在第一位的广东拥有283.65万研发人员，而排在最后的西藏仅有1.33 万人，仅为广东地区研发人员的0.5%。这种地区差异在2005-2009年间不但没有缩小，反而有扩大之势。六个领先地区的研发人员占全国份额从48.11%增加到53.7%，而落后地区的份额几乎未见增长(从2005年的1.84%到2009年的1.87%)。

图3 研发人员规模全国领先的地区

(四)论文产出地区分布

地区差异也反映在CSTPCD 源期刊论文上。北京长期占据头把交椅，尽管其论文贡献率在逐年下降，直到2009年北京仍然贡献了12%以上CSTPCD 论文，其比例远远超过其他地区。但北京的地位受到了其他地区的挑战，现有数据显示，最有实力挑战北京的地区是江苏，该省在2006年就已超过广东成为第二大国内论文贡献地区。江苏的研发投入(无论是经费还是人力)都已超过北京。如果按照现在的趋势发展下去，江苏可能在2016年达到北京的水平，与之同享国内论文老大的地位(图4a、4b)。

尽管江苏的研发投入在2008年就已超过北京的水平，但若要在国内论文份额中与北京达到同样的水平却要等八年。这种现象除投入与产出之间的自然时滞外，也说明知识生产力竞争之艰难。

图4a 国内论文主要贡献地区

图4b 北京与江苏未来论文份额的预测

其他主要地区的国内论文贡献率的发展趋势也各有特色。与北京相似，上海的国内论文贡献率在快速下降，2000年上海还是第二名，到2008年却跌至第四名。广东则是论文份额波动最大的地区，在2003-2007年间，其份额起伏明显，2007年以后保持了基本稳定的份额。对于广东而言，2007年是一个重要年份，在这一年里，广东超过北京成为中国研发投入第一大省，也是从这一年开始，广东艰难地保住了其国内论文第三的地位。而浙江则在艰难地向上攀爬:十年间浙江的份额增长了近1%(图4a)。随着国内论文在主要地区之间分布的变化，收敛现象也逐渐显现。

尽管许多因素(如成果产生的滞后性、成果形式的多样性、论文数据来源的广泛性等)导致难以建立研发投入与成果之间的定量关系，本研究涉及的投入与产出的地区分布仍然能够在一定程度上揭示二者之间的正相关关系:与科学领先地区之间的研发投入分布差异逐渐缩小(图2a)相对应，国内期刊论文在这些地区之间的分布差异也在缓慢缩小(图4a)。

(五)论文产出学科分布

一般而言，影响某一数据源中具体学科论文数量有以下因素:收录期刊数量、被收录期刊每年发行的期数以及每期的载文量。而收录期刊数量与某学科的论文产量相关:论文高产的学科通常需要更多的期刊提供与同行交流的机会。因此，在分析CSTPCD 收录论文的学科分布之前，有必要了解该数据源收录期刊的学科分布情况。鉴于综合类和大学学报的学科类别较难划分，本研究仅对非大学学报类期刊进行分析。

CSTPCD 收录期刊的学科分布结构在十年的时间里未发生显著变化，在12 个学科类别中，医学和工程与技术类期刊占据主要份额，其次是农学、林学与畜牧兽医学、地球与空间科学。自然科学类中的数学、物理学、化学以及生物学的份额较少。管理科学、材料科学与轻工类期刊的份额也不大。以2009年CSTPCD 源期刊数据为例，医学类期刊最多(份额为36%)，其它份额较大的学科类别依次是工程与技术(约30%)，地球与空间科学和农学、林学与畜牧兽医学分别占据大约8%的份额。这四大类学科的期刊是CSTPCD 收录期刊的主力军(82%)(图5)。数学、化学、物理学和生物学，以及管理学类期刊的份额最小，分别仅占3-4%的比例。

尽管CSTPCD 源期刊的学科分布总体结构未发生显著变化，但局部变化还是有的:一些学科的份额在减少，而另一些学科份额则在增加。份额增长最明显的是医学类期刊，十年间增长了10%，而份额减少最大的是工程与技术类(I 和II)、地球与空间科学以及农林畜牧兽医学，该四类学科减少份额均在2-3%之间。基础学科类和管理学类期刊的份额尽管增减各异，但变化并不显著。

图5 CSTPCD 源期刊的学科分布

图6 CSTPCD 论文学科分布

CSTPCD 论文与期刊的学科分布特点相似但也有所差异，医学、工程与技术类论文II 是CSTPCD 的主力，其次是农林与畜牧兽医，自然科学类学科数学、物理、化学和生物学论文所占份额较少。但工程与技术I 类学科论文份额却与期刊份额对应度较差。在2009年CSTPCD 收录论文中，41%属于医学类，其次分别是工程与技术II(约17%)和农林畜牧兽医学(9%)，这几大类学科论文占据了CSTPCD 数据67%的份额。尽管地球与空间科学期刊在CSTPCD 中份额与农林与畜牧兽医学相当，但其论文份额(约4%)却远不及后者;另一个论文与期刊份额不相称的学科类别是工程与技术I 类，其论文份额为9%，对应的期刊份额则为14%。其余学科类别的论文份额则大致与期刊份额相对应。

在2000年与2009年之间，医学类论文份额显著增长，增长幅度达14%。农林畜牧兽医学论文也获得了近3%的增长，管理学类论文增长较少，仅有1%。而其余学科的论文份额则发生了不同程度的减少，其中工程与技术类论文份额减少最为明显，在份额已经很低的情况下，数理化、生物和地球与空间学的论文份额也在不同程度地减少，各学科的减少幅度分别在1.2-1.7%之间。

四、结论与讨论

(一)研发投入地区差异显著，但在科学领先地区之间的差异却在缩小

总体而言，我国的研发投入近十年来发生了显著增长，即使2008年爆发了全球性金融危机，也未影响我国研发投入的增长趋势。国内论文产出更是成绩斐然。如果以这种增长方式持续发展，到2015年，我国仅发表在国内期刊上的论文就将超过70 万篇。但地区差异现象仍然突出，研究资源和成果集中在少数几个地区(即江苏、北京、广东、浙江、山东和上海)，全国约60%研发经费和约50%的研发人员分布在这六个地区。一些不发达地区无论是研发投入(人员和经费)还是论文成果，在全国总量中所占份额微乎其微，这种情况在本研究所涉及的时间段也没有发生根本性改变。

在主要研发地区之间，投入份额发生了明显的变化。最为突出的地区是北京和上海。作为中国的主要知识生产基地，北京的研发经费份额早在2003年就开始持续下降，2008年从排名第一降到第二;北京的研发人员份额尽管尚未出现明显下降态势，但也于2007年开始基本停止了增长。尽管上海的研发经费份额一直在下降，其研发人员份额却保持了增长态势。江苏、浙江、山东等地区的研发经费份额长期保持增长态势，但2008年开始发生了转折，出现了下降趋势。而广东的增长趋势却仍然在持续。

就研发经费地区分布而言，2008年是一个重要的转折年:江苏历史性地超过了北京，成为研发投入第一大省;研发经费持续增长的江苏、山东和浙江的份额在这一年均达到了峰值;从这一年开始，研发经费份额在主要地区间发生了收敛，表明发达地区之间的投入差异在逐渐缩小，我国科研投入开始向均衡发展缓慢前行。

在人员投入上，广东从2007年开始成为第一大省。各地区的研发人员规模均呈上升趋势，但地区间差异仍然非常显著，并且有扩大的趋势。研发人员的地区分布格局五年间发生了较大改变:北京的研发人员份额基本停止增长，而规模排前六名的其余五个地区(广东、江苏、浙江、山东和上海)之研发人员规模则继续扩大。

比较研发经费和人员地区分布的发展趋势可以发现，研发经费早于研发人员发生变化或转折，无论是地区之间的相对份额的变化还是这些份额之间差异的减少(即收敛)。而北京则是这种变化的最早践行者，上海紧随其后。如果将这一现象推而广之，可以得出以下结论:就规模的相对值(国内份额)而言，研发经费先于研发人员达到峰值并发生收敛。

(二)论文产出地区差异显著，但科学领先地区之间的差异在逐渐缩小

论文产出方面，北京和上海逐渐失去国内论文份额，在最近10年的时间里，北京的国内论文份额持续下降，但仍然保住了国内论文老大的绝对地位。上海的情形与北京相似，逐渐失去其国内论文贡献份额，落在江苏、广东之后。尽管江苏在2006年就已超过广东成为第二大国内论文贡献地区，但要达到北京的地位，仍然需要较长时日。

两个重要因素会导致投入与产出之间的时滞效应。其一，论文是研究成果的具体体现，一项研究从开始着手到论文发表需要至少一年甚至更长的时间。以国家自然科学基金的一个面上项目为例，其执行期为2006年1月至2008年12月(详见:http://isis.nsfc.gov.cn/portal/Proj_List.asp)，而到2011年，仍然有该项目的成果发表。由此可见，一个项目产生的论文最快在该项目执行当年发表，而最慢则可能需要六年甚至更长时间。如果以六年为某一项目陆续产生论文的时间段，2009年投入的项目在随后的六年中将不断产生论文。

其二，与经费和人员投入的性质不同，知识生产过程涉及复杂的智力活动，不是简单的数字叠加。知识生产能否顺利进行，取决于两个基本因素——物质条件(经费、设施和人员)和研究实施者的科学素养。在我国目前的经济实力和科技战略支持下，开展研究的物质条件相对而言较易满足。而实施者的能力与素养、科学探索的执着精神、甚至对某一细节问题灵感等因素都会影响到一项研究的结果和质量。因此，在物质条件(即研究人员和经费)相同的情况下，不同的研究个体或团队对于同一项研究所需时间、取得的结果与质量等都可能不同。就投入与产出时滞而言，在其它条件相同的情况下，高效研究团队的投入与产出时滞较短。

我国研发投入与产出在发达地区之间开始向均衡发展方向迈进，因为研发经费和论文份额的地区分布均在领先地区之间发生了收敛，揭示了这些地区之间的差异在缩小，在一定程度上证明了研发投入与论文产出之间存在正相关关系。

领先地区的研发投入份额的发展趋势表明，这些地区之间的研发投入差异将继续缩小。关于研发投入的地区均衡性问题，学者们有不同的观点，有的主张均衡至上，有的更倾向于重点布局。笔者认为应该根据地区研发实力有效分配研发经费，既重视领先地区的研发优势，又顾及落后地区的能力的提升，简言之，研发经费的投入要遵循“重点布局、均衡发展”的思路。

我国幅员辽阔，地区间经济和科技发展水平极为不平衡，落后地区不仅研发经费少，研发人员尤其是高素质研发人员也很缺乏——因为高素质人员会主动流向经济发达地区，即使在经济发达地区，人才规模的差异也难以避免(图3)。科学领先地区一般也是经济发达地区，地区经济与科技水平之间互为因果;而经济落后地区的研发能力也较弱，难以胜任大规模或高水平的研究。单纯加大经济落后地区的研发投入而无视其实际研发能力和人员匮乏的现实，无疑会导致经费的浪费，也难从根本上提升这些地区的竞争力。在研发经费有限、落后地区尚缺乏追赶发达地区的研发实力的情况下，研发经费的投入应该根据地区能力和学科特长，结合国家和地区发展战略进行统筹考虑，在保障国家或地区发展战略的同时，最大限度地提高研发经费的使用效率。至于提升不(或欠)发达地区的科技能力，可以通过在投入上有意识地引导和鼓励与发达地区的合作来实现。

(三)国内论文学科分布极不均衡，医学和工程与技术类学科占据绝对优势

在我国论文产量持续增加的情况下，医学研究充当了国内论文生产主力军的角色，并且仍然保持着增长的态势;工程与技术、农林与畜牧兽医领域的研究的表现也很突出;尽管出信息科学与系统科学以外的自然科学类(本研究特指数学、物理、化学、生物学、地球与空间科学)和管理学的论文产量也在增长，但在国内论文总量中所占比重却较小。

在一个特定的数据库中，某一学科论文份额与期刊份额之间存在一定程度的对应关系，因为在期刊刊文量和期数大致相同的情况下，期刊份额高者能为该数据库提供更多的论文。但事实上，只有期刊份额足够大时才能对该学科的论文份额起决定作用。例如，医学类期刊和工程与技术类期刊是CSTPCD 的主要来源，能够确保CSTPCD 论文也主要由这两大类学科论文构成。而份额相对较小的地球与空间科学和农林与畜牧兽医学类期刊，则在论文份额上就出现了差异，尽管两者的期刊学科份额相近。

本研究表明，就国内论文生产的学科活跃度而言，自然科学类学科(包括数学、物理、化学、生物、地球与空间学)低于其它学科，表现在数学、物理、化学和生物学论文在所占份额已经较少的情况下还在继续降低。这些现象并不一定代表论文份额高的学科研发活跃度就高，因为我国学者发表论文还有另外的重要渠道——国际期刊。在美国汤姆森路透公司的科学引文索引(SCI)收录的论文中，我国论文的学科分布与国内论文有显著不同:在国内论文中份额很低的数学、化学和物理学在我国发表的国际论文中份额最高，显著高于世界平均水平，而医学领域的份额则低于世界平均水平［7］。

为便于分析，本研究将几十个学科整合成12个大类，得出的结论尽管有效，但比较粗疏。如果需要了解更细化的学科论文生产与发展情况，应当对有关学科大类进行分解和比较。另外，由于本研究的论文数据基于CSTPCD，只能反映通过国内期刊进行交流的学科状况，下一个研究课题将基于我国学者在国际期刊发表论文的情况展开。

［1］科学技术部.中国科技统计数据［DB/OL］.http://www.sts.org.cn/sjkl/kjtjdt/index.htm.

［2］国务院.国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)［EB/OL］.http://www.gov.cn/jrzg/2006-02/09/content_183787.htm.

［3］中国科学技术信息研究所.中国科技论文统计年度报告［M］.北京:科学技术文献出版社，2000，2010.

［4］杨立英，金碧辉，孙涛涛.经济增长对科研经费投入贡献力的国际比较［J］.科学学与科学技术管理，2006，(12):6-9.

［5］Zhou P，Leydesdorff L.The Emergence of China as A Leading Nation in Science ［J］.Research Policy，2006，35(2):83-104.

［6］Zhou P，Thijs B，Glänzel W.Regional Analysis on Chinese Scientific Output［J］.Scientometrics，2009，81(3):839-857.

［7］Zhou Ping，Wolfgang Glänzel.In- depth Analysis on China's International Cooperation In Science［J］.Scientometrics，2010，82 (3):597-612.

［8］唐崇德，官建成.基于DEA 方法的科学论文产出效率分析［J］.科技政策与管理，2007，28 (6):28-34.

［9］Gao X，Guan J.A Scale- independent Analysis of the Performance of the Chinese Innovation System［J］.Journal of Informetrics，2009，3 (4):321-331.

［10］Gao X，Guo X C，Sylvan K J，Guan J C.The Chinese Innovation System during Economic Transition:A Scale- Independent View ［J］.Journal of Informetrics，2010，4 (4):636-643.

［11］高 霞，官建成.基于标度无关性指标的我国科学创新绩效评价［J］.科研管理，2011，32 (6):18-25.

［12］NSF.Science of Science and Innovation Policy ［DB/OL］.http://www.nsf.gov/funding/pgm_summ.jsp?pims_id=501084.

［13］NSF.Survey of Federal Funds for Research and Development ［DB/OL］.http://www.nsf.gov/statistics/showsrvy.cfm?srvy_CatID=4＆srvy_Seri=10.

［14］NSF.Federal Science and Engineering Support to Universities，Colleges，and Nonprofit Institutions:FY 2007.2009- 9 ［DB/OL］.http://www.nsf.gov/statistics/nsf09315/pdf/nsf09315.pdf.

［15］Panel on Modernizing the Infrastructure of the National Science Foundation Federal Funds Survey，National Research Council.Data on Federal Research and Development Investments:A Pathway to Modernization ［DB/OL］.http://www.nap.edu/catalog.php?record_id=12772.

［16］Interagency Task Group.The Science of Science Policy:A Federal Research Roadmap，Report on The Science of Science Policy To The Subcommittee on Social，Behavioral and Economic Sciences Committee on Science National Science and Technology Council，Office of Science and Technology Policy［R］.

［17］国家统计局.国家统计数据库［DB/OL］.http://219.235.129.58/indicatorYearQuery.do.

［18］科技部.中国科技统计数据［DB/OL］.http://www.sts.org.cn/sjkl/kjtjdt/index.htm.