基于国家自然科学基金的各省市基础研究竞争力研究

张慧颖，张 瑞

（天津大学管理与经济学部，天津 300072）

“建设创新型国家”已成为中国的一项重大发展战略，基础研究作为一种对前沿科学知识的探索与发现，对科技进步、产品研发和生产效率的提高具有重要作用［1］。基础研究投资的不确定性和收益的长期性导致其必须由政府承担起投资义务，从而保证基础研究的有效进行［2］。为促进基础研究的快速健康发展，国家设立了一系列国家级科技计划对各地区基础研究活动进行资助，其中国家自然科学基金（National Natural Science Foundation of China，以下简称“NSFC”）是国家支持基础研究发展的重要渠道。NSFC被学者公认为国内最规范、最公正、最能反映研究者基础研究能力的研究基金［3］，获得NSFC资助成为衡量各地区和单位基础研究能力的重要指标。因此，基于NSFC 的相关信息对各省市基础研究竞争力情况进行研究具有重要意义。

国内众多学者基于NSFC 相关数据对各省市基础研究竞争力状况进行了研究：一部分学者从整体角度来评价各省市基础研究竞争力：马廷灿［4］等构建了“省市基础研究综合竞争力指数”，对中国大陆31个省市的基础研究竞争力进行了系统分析，结果发现各省市间竞争力差异巨大；张祚［5］等利用Moran’s I指数和G 系数等统计指标对NSFC 的资助项目总体空间分布情况、省际获资助空间分布情况进行了分析。也有一些学者从单个学科的角度对各省市的资助情况进行了研究［6－9］。之前学者所做研究均未对省市的各个学科情况进行综合分析，同时也未从科研人员效率的角度对各省市进行比较。针对以往研究存在的不足，本文试图构建新的评价指标以期对上述问题更加深入的比较和分析。

在NSFC资助体系中，面上项目是资助金额最大、学科覆盖面最广的一类项目，同时研究发现NSFC面上项目的分配机制不存在地区偏好问题［10］，故本文选择面上项目为研究对象。面上项目分为8大学科领域：数理科学、化学科学、生命科学、地球科学、工程与材料科学、信息科学、管理科学和医学科学。由于医学科学部2010年开始设立，为保证学科数量及数据结构的一致性，本文选择从2010年开始研究。相关数据取自国家自然科学基金委员会发布的2010—2013年《国家自然科学基金资助项目统计资料》。

1 整体评价

1.1 指标建立

马廷灿［4］所构建的“基础研究竞争力指数”（Competitiveness Index on NSFC， 以 下 简 称“NCI”）综合考虑了各省市NSFC 资助项目数量、资助金额及年度变化所造成的影响，避免了只考虑资助项目数量所带来的缺陷。由于NSFC 资助项目数量、资助金额的量纲不同，NCI对资助项目数量、资助金额进行了归一化处理，并利用31省市某年平均项目数量或资助金额消除年度变化所带来的影响，公式如下：

从NCI的定义可以看出，其数值大小反映了该省市争取NSFC项目及经费的能力，即反映了基础研究综合竞争力的强弱。例如，如果某省市NCI值为2，则说明该省市项目数量和经费数量的综合效应为全国平均水平的2倍；如果某省市NCI值为1，则说明该省市项目数量和经费数量的综合效应恰好为全国的平均水平。

同样，对于每个省市单个学科的竞争力，可以依据NCI的构建方法构建类似的评价指标，即将一个省份所获得的项目数量和资助金额变为一个学科所获得的项目数量和资助金额。现构建“学科竞争力指数”（Competitiveness Index on Discipline，以下简称“DCI”），公式如下：

以2013年北京市在医学科学领域获得的NSFC支持力度为例，2013年北京市获得医学科学部面上项目1 103项，31省市2013年医学科学资助项目数总和为8 196项，2013年北京市获得医学科学面上项目资助金额58 557万元，31省份2013年医学科学资助金额总和为405 900万元，则

从DCI的定义可以看出，其数值大小反映了该省市在某一学科领域争取项目及经费的能力，即反映了该学科基础研究综合竞争力的强弱。例如，如果某省市某学科DCI值为2，则说明该省市该学科项目数量和经费数量的综合效应为全国平均水平的2倍；如果某省市某学科DCI值为1，则说明该省市该学科项目数量和经费数量的综合效应恰好为全国的平均水平。因此，按照某省市某学科DCI值的大小对学科进行划分：如果某省市某学科DCI值大于等于4，可认为该学科的基础研究综合竞争力非常强；如果某省市某学科DCI值大于等于2，但小于4，可认为该学科的基础研究综合竞争力很强；如果某省市某学科DCI值大于等于1，但小于2，可认为该学科的基础研究综合竞争力较强；如果某省市某学科DCI值大于等于0.5，但小于1，可认为该学科的基础研究综合竞争力较弱；如果某省市某学科DCI值小于0.5，可认为该学科的基础研究综合竞争力很弱。

1.2 结果分析

1.2.1 基础研究竞争力分析

由于之前文献研究时间较早，为考察最近几年各省份基础研究竞争力状况，同时与各省市研究人员效率排名进行比较，现利用2010－2013年项目数量和项目经费数据对各省市竞争力进行重新计算。将数据代入式（1）求得NCI值，并为综合评价各省市基础研究竞争力状况求得其4年平均值，结果如表1所示。

表1 2010－2013年31省市NCI值Tab.1 NCI of 31provinces from 2010to 2013

各省市各年NCI值相对比较稳定，变化幅度较小，与之前学者研究结果相比也未产生明显差异。按照NCI值的划分标准［4］，依据所求得的2010－2013年NCI平均值将各省市的竞争力划分为5个等级。

1）北京的NCI值大于等于4，说明北京的基础研究综合竞争力非常强；

2）上海、江苏、广东的NCI值大于2，但小于4，说明这些省市的基础研究综合竞争力很强；

3）湖北、浙江、陕西、山东、辽宁、湖南的NCI值大于1，但小于2，说明这些省市的基础研究综合竞争力较强；

4）四川、安徽、天津、黑龙江、吉林、福建的NCI值大于0.5，但小于1，说明这些省市的基础研究综合竞争力较弱；

5）河南、甘肃、河北等其余省市的NCI值小于0.5，说明这些省市的基础研究综合竞争力很弱。

可以看出，各省市基础研究竞争力也存在较大差距，基本呈现一种“东强西弱”的态势。

由于各省市高校、科研机构及经济实力不同，基础研究投入不同，东、中、西部内部各省市竞争力状况差异也较大。以东部省市为例，由于北京高校及科研机构众多，基础研究投入较大，其竞争力远超全国其他省市［11］；上海虽然经济实力较北京强，但受制于科研资源，特别是985高校数量以及科研机构数量，其竞争力虽较全国大多数省市实力较强，但距北京仍有一定差距。

1.2.2 学科竞争力分析

将2010－2013年NSFC面上项目31省市获得资助项目数量和资助金额代入式（2），得到2010—2013年31省市8个学科的DCI值，为考察3年整体状况，求2010－2013年的DCI平均值，平均值代表了某省市某学科4年竞争力总体状况。计算结果如表2所示。

从表2结果可以看出：

1）各省市在不同的学科领域的竞争力并不均衡。以天津市为例，天津市在化学科学领域的DCI值为1.43，高于全国平均水平；其他学科如医学科学、信息及数理科学均低于全国水平，地球科学领域DCI值仅为0.30，远低于全国平均水平。

2）整体竞争力较强的省市其单个学科均有较强实力，整体竞争力较弱的省市均无优势学科。以北京和江苏为例，其各个学科的DCI值均在2 以上，远超全国平均水平。

3）各学科在全国31省市的分布均衡程度状况并不相同。

表2 2010—2013年31省市DCI平均值Tab.2 Mean value of 31provinces’DCI from 2010to 2013

通过计算各个学科在31个省市分布的标准差可以看出，化学学科、工程与材料学科在全国的分布较为均匀，其标准差约为1左右；地球科学、信息科学和数理科学标准差较大，是分布均衡程度较低的几个学科。

2 效率分析

2.1 指标建立

科研人员是基础研究成果的生产者，各省市整体竞争力及学科竞争力评价均未考虑省市所拥有智力资源的多少。由于历史等因素，各个省市从事基础研究的科研人员数量相差较大，因此单纯从项目数量和经费数量上去分析各省市的基础研究竞争力有失公允［12］。为了探究各省市科研人员基础研究的效率状况，本节试图构建“省市基础研究效率指数”（“efficiency index of basic research”，以下简称“BREI”），以求得该省市科研人员的平均科研效率。公式如式（3）所示：

式（3）中分子部分为NCI值，分母部分为某省市基础研究人员数量与31省市基础研究人员数量平均值的比值。分子与分母相除可以得出一个省市基于不同基础研究人员条件下所产出的基础研究成果的多少，即科研人员基础研究效率。从公式的定义可以看出，当BREI值为1时代表该省市该年的基础研究效率处于全国平均水平；当BREI值大于1说明该省市基础研究效率大于1，且数值越大代表效率越高；同理，小于1代表基础研究效率低于全国平均水平。数值越小代表效率水平越低。

2.2 结果分析

将2010－2013年NSFC面上项目31省市所获得项目数量、资助金额及各省市从事基础研究的人员数量代入式（3），求得其BREI值，并对其求平均。结果如表3所示（基础研究人员数据来自于《中国科技统计年鉴》）。

表3 2010－2013年31省市BREI值Tab.3 BREI of 31provinces from 2010to 2013

通过对科研人员的科研效率进行考察可以看出：

1）整体竞争力排名靠前的省市其排名与表1相比出现了较大变动。以北京为例，在NCI平均值排名中，北京居于第1位，且NCI值远高于其他省市，由于北京有着数量庞大的基础科研人员，从科研人员科研效率上看北京则下降到第5位，落后于江苏、湖北、浙江和陕西等省市；其余省市变动较大的有：重庆排名上升8位，福建、河南上升6位，山东则下降8位，四川下降7位；

2）整体竞争力排名靠后的省市位置变动量较小。河北、山西和云南等8个省市的名次未发生变化，这些省市不仅整体基础研究能力较弱，同时从事基础研究人员的科研效率较其他省市也较低，状况不容乐观。

3 结论及建议

1）从整体竞争力来看，中国各省市基础研究竞争力存在较大差距：北京占据高校及科研院所众多的巨大优势，在整体竞争力上遥遥领先于其他省市；广东、江苏和上海由于经济发达，基础研究亦具有较强竞争力；中西部地区省市普遍竞争力较弱。

2）从学科上来看，单个省市在各个学科上的竞争力并不均衡。

3）从科研人员效率来看，整体竞争力较弱的省市其科研人员科研效率普遍较低。

经济社会的均衡协调发展需要基础研究的均衡协调发展，各省市基础研究竞争力存在较大差距是地方高校、经济发展差异、基础研究投入差别等多种原因综合作用的结果［13］。随着国家基础研究投入的不断增加，政府需要在宏观资助策略上采取积极措施统筹不同区域，促进区域基础研究的均衡发展，防止在空间分布上出现“弱者更弱”、“强者更强”的马太效应。对于落后省市的学者应给予政策上的倾斜以充分调动其从事基础研究的积极性。以NSFC为例，在同等条件下，对于落后省市高校通过一审的项目应当采取优先资助的策略，或对通过一审而未获资助的项目采取小额资助［14］，这样对提高落后省市基础科研水平将起到良好的促进作用。

同时，整体竞争力较弱的省市应根据其特点重点培育优势学科，并加强与发达省市的合作，引进高水平科研人员，优化科研活动的组织和管理，提高科研人员效率。学科是高深知识存在的基本形态，知识的发现、保存、传播与应用，均是围绕学科进行的［15－16］。优势学科决定了地区的综合实力和可持续发展，是科技竞争力的根基。对于落后省市应重视高层次创新人才的培养，增强科学研究能力，推进学科建设可持续发展，同时应重视学术交流与合作，提升优势学科的国际地位与影响并形成产学研创新服务体系。例如云南省具有丰富的动植物资源，适于进行生命科学研究，应积极争取与北京、上海等科研机构的合作，吸引其研究机构入驻，提升自身优势学科的建设。

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