基礎研究動態社團演化規律研究

董金陽，劉鐵忠，張 翔，董 平

(1.北京理工大學 管理與經濟學院，北京 100081；2.軍事科學院 國防科技創新研究院，北京 100071；3.北京理工大學珠海學院 商學院，廣東 珠海 519088)

0 引言

堅實的基礎研究是科技自立自強的必然要求，加強基礎研究要突出重點，從應用牽引和突破瓶頸兩個角度凝練我國社會經濟發展面臨的實際科學問題。為此，“十四五”規劃明確將人工智能、量子信息、集成電路、空天科技等列為高科技發展前沿領域[1]。值得注意的是，相比于前沿領域科研成果的不確定性，基礎研究培養人才的功能是天然的[2]，人才與動態社團是促進基礎研究發展的關鍵。例如，美國旨在吸引高端理工人才的STEM計劃、日本特定技能人才計劃等都強調前沿領域人才與動態社團的重要性。基于基礎研究的社會公共產品屬性，國家自然科學基金成為我國基礎研究資助的主要渠道[3]，自20世紀80年代國家自然科學基金委員會成立以來，我國基礎研究取得了一系列階段性成果。摸清現有成果并有針對性地進行基礎研究轉型，推進前沿領域自主可控，是社會各界關心的重點議題。

動態社團代表學者團體(社團)及其合作關系的動態演化過程[4]，相關研究最早可追溯到波蘭尼(1966)提出的科學共同體(scientific community)概念和Price等[5]在《小科學，大科學》一書中提出的“無形學院”的概念。社團界定和發現方法差異較大，有學者根據參與項目[6]、研究領域類似[7]界定社團，但這種方法只能應用于單一案例而無法進行量化研究；也有學者根據科研合作網絡中連通性子圖[8]及社團劃分算法界定科研合作網絡社團[9]，其中社團劃分算法可以發現大樣本數據中客觀存在的社團關系，適合進行量化分析。當前，關于社團演化的研究主要采用案例分析法，多探討社團自身發展，而沒有量化分析多學科或某一研究領域動態社團發展的普遍過程。Zheng等[9]構建《美國地理學家聯合會會刊》投稿作者科研合作網絡，采用社團快速發現算法(GN算法)識別其中的社團，以3個社團為案例分析其發展過程；高杰等[10]以“中國農業可持續發展決策支持系統研究”創新群體為例，剖析了科學共同體的演化機理。總體來看，當前研究雖然揭示了科學共同體發展規律，但主要集中于發現算法，針對特定網絡重要群體演化的探索仍是一個需要補充的方向[11]。

基礎研究實力領先的美國明確規定國家科學基金會(NSF)的任務在于支持科技進步和培養學者，管理機構通過與社團保持聯系掌握科技前沿并發現潛力學者[12]。國家自然科學基金委員會(NSFC)主要通過參加人數、男女比例和學科覆蓋程度作為效益指標，衡量其可持續性影響[13]。國內外學者或基于被引、產出等文獻計量指標衡量政府科研投資績效[14-18]，或基于論文與被引指標(活躍指數、吸引指數和效率指數)衡量國家基礎研究能力(陳凱華等，2017)。然而，就基礎研究自身的特殊性看，基礎研究成果不應該限定在有形科研產出上，動態社團科研合作關系能夠促進知識擴散，其演化關系可以反映人才培養規律和科研合作趨勢，是研究科研人才培養規律和促進基礎研究發展的切入點。因此，我國基礎研究管理需要更關注社團演化，科技政策也應支持和引導動態社團良性發展，遵循人才培養規律，完善國家創新體系。

本研究從動態社團視角入手，探討基礎研究科技人才隊伍發展規律。首先，構建基礎研究動態科研合作網絡，運用派系過濾算法挖掘靜態社團，基于社會分層理論與二八法則改進即時最優法挖掘動態社團；其次，基于系統理論與競合理論改進動態社團生命周期模型，剖析動態社團演化規律，以中美兩國集成電路領域基礎研究為例進行對比分析，為我國基礎研究管理實踐提供借鑒。

1 研究設計

1.1 基本概念

(1)基礎研究。《國家中長期科學和技術發展規劃綱要2006-2020年》(簡稱《綱要》)將基礎研究定義為：“基礎研究以深刻認識自然現象、揭示自然規律，獲取新知識、新原理、新方法和培養高素質創新人才等為基本使命，是高新技術發展的重要源泉，是培育創新人才的搖籃，是建設先進文化的基礎，是未來科學和技術發展的內在動力。”自然科學基金是國際上基礎研究普遍采用的資助方式之一，符合基礎科研的公共產品屬性，對學科交叉具有良好的促進作用(王冬梅，2010)。國內基礎研究資助和引導主要依賴政府科技計劃，而自然科學基金是各國基礎研究資助的主要渠道[3]。因此，基于科研項目管理視角和《綱要》中的定義，本文重點探討政府科技計劃資助的基礎研究科研工作，以期為獲取新知識、新原理、新方法和培養高素質創新人才提供參考依據。

(2)社團與動態社團。社團也稱社群或社區，是指網絡關系更為緊密的個體的集合，科研合作網絡社團相應表征科研合作關系緊密的科學家群體[4]，是一種典型的為完成共同目標而進行科學研究的科學共同體。科學共同體的概念源于社會學中的共同體范疇，由英國學者波蘭尼[19-20]最早提出，將其定義為共同研究的學者群體[19]。科學共同體的功能體現為能形成持續性科研能力，對科研成果進行同行評議，為學者提供更多學術交流機會[21]，是推動科技進步的主要力量。動態社團是跨時間演化的社團序列集合，表征社團(科學共同體)演化過程[22-23]。因此，本研究認為動態社團是指為完成同一目標而從事共同的科學研究工作，進而不斷演化發展的學者群體，即科學共同體。與之相對應，基礎研究動態社團是指為完成政府科技計劃資助的基礎研究科研工作目標而共同從事科學研究工作的學者群體，同樣屬于科學共同體范疇。

1.2 研究框架

社團是指網絡中內部密集連接而外部松散連接的節點與關系的子集[24]。即時最優法(Instant-optimal Method)是一種較為成熟的動態社團發現方法，其原理主要基于兩個步驟：一是在每個網絡快照中發現靜態社團；二是將該時間戳中的所有社團與其它時間戳社團進行匹配，匹配度大于特定閾值即構成動態社團[25]。該方法來源于Toyoda & Kitsuregawa[26]早期提出的分析框架，此后學者進行了改進[27]，并界定了其在演化過程中所發生的誕生、成長、收縮、合并、分裂和死亡[28]等事件，這種以人口規律描述社團演化的方法稱為生命周期模型[29-30]，拓展了社團演化研究方法。因此，本研究首先基于派系過濾算法，在動態科研合作網絡快照上挖掘靜態社團；其次，基于社會分層理論和帕累托法則改進即時最優法，識別關鍵學者在動態社團演化中所發揮的作用，跨時間戳挖掘動態社團，使模型更加符合科學共同體演化規律和科研團隊傳承實際情況；再次，基于競合理論改進動態社團演化過程生命周期模型[23]，增加穩定事件以更好地描述動態社團科研合作競爭與合作行為活躍程度；最后，基于系統理論與競合理論，從結構、演化和產出3個方面剖析動態社團演化機理并提取16個動態社團特征指標，將其劃分為規模與數量、產出與速度、發展與持續性、競合與活躍性4類，可對基礎研究動態社團發展和科技人才隊伍建設提供理論支撐，研究框架如圖1所示。

圖1 研究框架Fig.1 Research framework

1.3 演化模型構建

動態社團由不同時間戳網絡快照中一系列相關社團按照網絡快照時間順序組成。動態社團Δi={Dt1,Dt2,…,DtLSi}，時間戳t11，僅存活于一個時間戳的社團不構成動態社團，存活時間LFi為動態社團Δi的實際存在時間，以年為計時單位，LFi>1。其中，時間戳ti包含的社團可表示為動態社團規模表征所有參與其中的學者，以人次為單位。

本研究采用即時最優法(Instant Optimal Method)[23]構建動態社團并改進相似度計算法。根據社會分層理論[31]、帕累托法則[32]與文獻計量研究，在科學共同體內存在社會分層現象，即學術影響力往往掌握在少數領軍者手中[33]。因此，本文改進相似度計算法，用相似度表征兩個社團共同成員數占兩者間規模較小社團成員數的比例，計算公式如下：

(1)

(5)穩定，基于傳統動態社團生命周期模型[29]，本研究采用穩定事件描述動態社團活躍程度。穩定事件即穩定發展不發生分裂和合并事件的動態社團，如果動態社團Δi在生命周期內不發生合并與分裂事件，則認為此動態社團發生穩定事件。穩定事件僅針對動態社團，不發生演化的單個社團不發生穩定事件。

本文構建動態社團生命周期演化模型，如圖2所示。其中，(a)為未發生穩定事件的動態社團，包括誕生、存活、增長、分裂、合并、收縮和死亡7個事件；(b)為發生穩定事件的動態社團，包括誕生、存活、收縮、增長、死亡和穩定6個事件。

圖2 動態社團生命周期演化模型Fig.2 Dynamic community evolution model

1.4 演化特征提取

1.4.1 特征提取

結構用來表征動態社團中的學者及其科研合作關系，是基礎研究動態社團演化的基礎；演化是指動態社團在發展過程中發生的各種演化事件；而產出是指動態社團科研目標及科研成果。本文從結構、演化和產出[34]3個方面對動態社團演化規律進行分析。具體來說，本研究運用結構模型法，從分解角度深入剖析動態社團的結構特征指標；基于動態社團生命周期發生的演化事件，從行為角度提取特征指標描述動態社團行為變化情況；依據科學計量學理論，提取特征指標度量動態社團科研成果產出情況。動態社團演化特征指標識別過程如圖3所示。

(1)結構。從動態科研合作網絡中提取所有社團數量作為社團數量指標，以所有動態社團數量作為動態社團數量指標。系統論認為，整體性、關聯性、等級結構性、動態平衡性、時序性等是所有系統的基本特征[35-36]。基于復雜系統理論，動態社團結構包括3個層級，本文根據主體、關系、時間3個元素展開分析。在圖3中，底層主體為學者(以圓形表示)，學者之間通過科研合作關系相互聯系，主體與關系基于時間演化存在。動態社團中出現的成員學者人數代表動態社團規模，以人次為單位。從底層學者科研合作網絡關系中抽取社團(以五邊形表示)，社團的存在基于底層學者存在的時間戳，社團之間存在發展關系，這種發展關系體現為動態社團生命周期模型中的存活、分裂、合并、增長、收縮和穩定事件，具有時間動態性特征，社團發展基于時間產生聯系進而形成中層。社團發展關系構成頂層主體動態社團(以五角星表示)，動態社團具有從誕生到死亡事件的存在時段屬性，將時間對應到現實時間即動態社團存活時間，將時間對應到存活時間戳的個數即動態社團存活步長，參與構成動態社團的所有學者數量代表動態社團規模，以人次為單位。

(2)演化。本文基于動態社團生命周期模型所識別的生存、分裂、合并、存活、增長、收縮、穩定、死亡8個演化事件對動態社團演化規律進行分析，其中生存與死亡事件反映動態社團存在的時段屬性，可用存活時間與存活步長表征。分裂、合并和穩定事件反映動態社團內組分社團數量變化情況，可用競爭指數和合作指數表征。根據競合理論，競合是指主體之間同時存在競爭和合作關系[37]。其中，競爭是指個體或組織之間的競爭會刺激對手更有效地工作，讓公平的規則變得清晰可見，最終有益于組織長期發展；合作強調整體成就會縮小對象之間的績效差異，促進對象之間開展團隊協作、信息分享和幫助行為，最終提高組織創新效率[38-39]。每一次分裂事件的發生均可看作一次動態社團內部競爭，每一次合并事件均可看作一次動態社團內部合作。競爭指數指分裂事件發生的次數，合作指數指合并事件發生的次數。

增長與收縮事件體現了組分社團規模變動情況，以規模增長指數、規模收縮指數兩個指標表征。增長指數是指增長事件在動態社團中發生的次數，收縮指數是指收縮事件在動態社團中發生的次數。存活事件、組分社團數量變動和組分社團規模變動都伴隨著組分社團成員變動，本文用成員穩定性測量，反映在動態社團Δi存活步長LSi內社團成員的穩定程度Fi，計算方法如下：

(2)

(3)產出。動態社團科研產出包括數量、質量與效率3個方面。基于文獻計量學與數據統計可知，發文量可以反映動態社團科研產出數量，被引量可以反映動態社團科研產出質量。人均發文量為動態社團內每位參與科研人員的平均發文數量，人均被引量可以反映動態社團內每位科研人員的平均發文被引量。與此同時，由于動態社團具有存活時間屬性，因此可用產出速度測量動態社團科研產出效率，其能夠反映動態社團中每年產生正式科研合作論文的數量。

1.4.2 特征指標

本文從基礎研究動態社團結構、演化和產出3個方面提取16個動態社團特征指標，將其劃分為產出與速度、發展與持續性、競合與活躍性、規模與數量4類，如表1所示。其中，個體指標為度量單個動態社團的特征指標，整體指標為度量網絡中所有動態社團整體狀態的特征指標，相關指標識別過程見圖3。

表1 動態社團演化規律特征指標Tab.1 Characteristics of dynamic community evolution

圖3 動態社團演化特征指標識別過程Fig.3 Indentification of dynamic community evolution characteristic indicators

2 分析與討論

2.1 數據收集與整理

本文重點探討在基礎研究科技計劃資助下的基礎研究動態社團發展情況。本文從科研項目管理視角選取我國“十四五”規劃中明確規定并近年來在全國范圍內廣泛討論的集成電路領域，以我國基礎研究資助主渠道國家自然科學基金委員會(NSFC)與國際基礎研究實力頂級的美國國家科學基金會(NSF)為案例進行對比分析，旨在揭示中美前沿領域基礎研究動態社團發展與科技人才發展規律。本文數據來源于Web of Science(WOS)SCI和SCI-expanded數據庫1999-2019年發表的期刊論文[40]，檢索時間為2020年11月25日，其中包含NSF和NSFC共同資助論文86篇，已在研究數據中進行去重處理。本文以集成電路為主題，最終搜索到1 924篇NSF資助論文和4 140篇NSFC資助論文，數據信息主要包括作者、期刊名稱、發表年份、被引數、文章題目、期刊卷名和頁碼等。以NSF在集成電路領域的發文數量為例，主檢索式為“主題：(Integrated Circuits)精煉依據：基金資助機構：(NATIONAL NATURAL SCIENCE FOUNDATION OF CHINA NSFC)AND文獻類型：(ARTICLE)AND文獻類型：(ARTICLE)時間跨度：1999-2019索引：SCI-EXPANDED”，排名前10位期刊如表2所示。

表2 論文數據中排名前10位期刊Tab.2 Top ten publication

本文使用Python工具處理數據并測算指標。具體步驟如下：首先，將數據以論文發表年切片為時間序列，使用Pandas與Numpy庫[41]創建節點和邊列表構建動態科研合作網絡；其次，采用Python NetworkX庫中的派系過濾算法[28]識別各時間戳網絡快照上的社團；再次，基于即時最佳法對模型相似度進行界定，采用Python編寫代碼，跨時間戳識別相似度大于閾值0.2[32]的社團構成動態社團；最后，基于模型中各事件的邏輯界定，識別動態社團生命周期發生的事件，并依據公式計算產出速度、成員穩定性等動態社團特征指標。

2.2 演化分析與討論

(1)規模與數量。本文通過整理數據發現，在樣本期內，中國依托NSFC從事集成電路基礎研究的學者有10 277人，擁有社團2 163個，動態社團1 285個；美國依托NSF從事集成電路基礎研究的學者有5 428人，擁有社團829個，動態社團253個。中國集成電路領域基礎研究動態社團平均規模為26.49人次，美國為19.93人次。美國NSF中穩定動態社團占比數量為97.63%，明顯高于中國NSFC(73.35%)，說明美國基礎研究動態社團活躍程度低于中國。可見，中國集成電路領域基礎研究人才隊伍數量呈現一定優勢，這與經濟合作與發展組織(OECD)發布的我國研發人員總量連續6年穩居世界第一的現狀相符[42]。以2018年統計數據研究中美兩國集成電路基礎研究投資發現，美國NSF對于集成電路相關學科Electrical Engineering的投入為1.2億美元[43]，而中國NSFC集成電路相關投資主要集中在信息科學四處，其對半導體科學、信息光學與光電子器件、激光技術與技術光學3類項目的直接投資為2.62億元[44]，說明中國NSFC在集成電路領域基礎研究項目投資力度低于美國。

(2)發展與延續性。中美基礎研究動態社團存活時間和存活步長發展與延續性指標統計如表3所示。其中，動態社團規模反映人才吸引數量，存活時間與存活步長反映動態社團自身與基金支持的延續性，成員穩定性反映動態社團中參與科研人員隨時間變化一致性程度，產出速度反映動態社團每年發表的論文數量。可以發現，中美兩國基礎研究動態社團規模、存活時間、存活步長和成員穩定性4個指標相似，中國動態社團平均產出速度顯著高于美國。這說明，在集成電路基礎研究中，中國動態社團在發展延續性、基金支持成員穩定性方面優于美國，并在科研產出速度上大幅高于美國。

表3 發展與延續性指標統計情況Tab.3 Statistics of development and continuity indicators

動態社團演化發展延續性由誕生和死亡事件決定，中美集成電路領域基礎研究動態社團誕生與死亡事件每年的發生次數如圖4所示。本文通過分析動態社團誕生事件可以發現，在集成電路領域，美國基礎研究新生動態社團在2007-2009年呈增長態勢，2009-2015年趨于穩定，2015年出現小幅下降，反映出美國集成電路基礎研究動態社團呈現出平穩發展又緩慢衰退的成熟發展模式。中國基礎研究新生動態社團在2007-2015年持續大幅增長，2015-2017年逐漸達到峰值并呈下降趨勢。這說明，中國集成電路領域雖然起步較晚但發展勢頭強勁，具有較長的新生成長期，在2015年逐步放緩后達到高于美國的相對峰值水平，呈現出2007年以前起步、2007-2009年蓄力趕超、2009年以后逐漸反超的三階段積聚趕超特征。分析動態社團死亡事件可以發現，2015年以前中美具有相似的動態社團死亡事件數量，2015-2016年中國動態社團死亡事件發生數量高于美國。鑒于中國動態社團數量在集成電路領域約為美國的5倍，而兩者在2007-2017年動態社團死亡事件發生數量相似，可以推斷中國基礎研究動態社團死亡率更低。

圖4 動態社團誕生、死亡事件發生次數隨時間分布Fig.4 Distribution of the number of birth and death events of dynamic communities over time

(3)競合與活躍性。中美兩國基礎研究動態社團競爭指數和合作指數均值見表4，反映了兩國動態社團中合并與分裂事件所代表的合作與競爭行為。從中可見，在集成電路領域，中國基礎研究動態社團更加活躍，與穩定動態社團占比結果一致。由中美兩國基礎研究動態社團增長指數、收縮指數和成員穩定度指數均值可以發現，中國基礎研究動態社團增長與收縮事件平均發生次數均大于美國。從相差幅度看，中國基礎研究動態社團規模變動更加活躍。中美兩國動態社團規模增長平均次數均大于收縮指數，但美國基礎研究動態社團平均增長次數與收縮次數差值大于中國，社團規模趨于增長而非波動，具有穩定增長態勢。

表4 競合與活躍性指標均值統計結果Tab.4 Mean values of co-opetion and activity indexes

從集成電路領域動態社團演化過程看，中美前沿領域動態社團分別表現為積聚趕超模式與成熟發展模式。本文通過分析發現，集成電路最早誕生于美國，并在1984年Sematech計劃、1992年“信息高速公路”計劃(NII)、1990年先進技術計劃(ATP)、2000年國家納米技術計劃(NNI)等的作用下穩居全球領先地位(孟祥星等，2014)。美國集成電路基礎研究高峰期大約出現在20世紀下半葉，1999-2019年美國在集成電路領域的基礎研究已相對比較成熟，這一階段更注重技術轉化應用。美國基礎研究動態社團具有起步早、活躍度不高但支持力度大的特征，呈現出穩步發展并緩慢衰退的特征。結合相關科技政策看，美國政策制定者更重視產業R&D聯盟及產業化布局對基礎研究的推動作用，由IBM、HP等大公司構成的半導體制造技術R&D戰略聯盟(王鵬飛，2014)是20世紀80年代美國集成電路起飛的基石，配合相關產業性科技計劃加快集成電路領域跨學科研發與成果轉化，為美國集成電路技術隨后幾十年的穩定發展提供了重要保障。中國集成電路基礎研究起步較晚，初期主要集中在技術引進上，20世紀90年代開啟的“863”計劃開始對集成電路基礎研究進行資助，但發展效果不甚理想。2000年以后，國家大力扶持集成電路發展，使之逐漸進入快速發展期(王鵬飛，2014)，樣本觀察期基本覆蓋中國集成電路領域發展的關鍵時期。整體來看，雖然2000年國務院發布了《鼓勵軟件產業和集成電路產業發展若干政策》，但我國集成電路科研領域并未出現穩定發展的社團。直至2006年，《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006—2020年)》的頒布，才直接帶動集成電路領域動態社團的穩定發展。而且，隨著2011年國務院《進一步鼓勵軟件產業和集成電路產業發展的若干政策》等一系列相關實施細則與配套政策的頒布(朱晶等，2020)，我國集成電路領域發展勢頭迅猛，新生動態社團數量持續大幅增長，具有較長的新生成長期，并在2015年高于美國的相對峰值水平。因此，中國基礎研究動態社團呈現出起步、蓄力趕超和逐漸反超的三階段積聚趕超模式，并具有成長期長、規模大、科研合作活躍和發展后勁足4個優勢特征。

(4)產出與速度。本文進一步從數量和質量兩個角度繪制中美兩國基礎研究動態社團平均被引、人均被引、平均發文和人均發文隨社團誕生時間的變化情況，如圖5所示。平均被引是指動態社團內學者發表所有論文被引數量的加總，即被引總數在本類別中各動態社團間的平均數；人均被引是指動態社團被引總數除以規模的商。由于論文被引數自身的滯后性，2017年和2018年未達到被引峰值。另外，2008年以來中國動態社團領域平均發文量長期高于美國，而動態社團人均發文量從2011年起高于美國。2007-2011年，中美動態社團平均被引量差距較大，但自2011年起，兩國動態社團平均被引量持平并呈持續縮小趨勢。與之相似，兩國動態社團人均被引數量差距也呈縮小態勢，至2015年才達到相似水平。然而，美國整體人才隊伍發表期刊質量仍高于中國，中國動態社團中平均被引數與人均被引數差距的縮小主要受益于發文數量優勢，我國基礎研究仍然存在產出質量不高和代表性成果不足的問題。此外，美國基礎研究動態社團平均產出速度約為1.12，中國約為3.23，中國在科研產出速度上大幅高于美國。

圖5 平均被引、人均被引隨動態社團誕生時間變化趨勢Fig.5 Average citation and per capita citation trend with the birth time of dynamic communities

從動態社團產出模式看，中國前沿領域基礎研究動態社團平均發文量和人均發文量持續高于美國，科研成果平均產出速度也顯著高于美國，但存在代表性成果較少、科研產出質量低等問題，表現出一種以產量大、速度快、質量低、成本小為特征的科研量產模式。在我國科技跟跑階段，科研量產模式與積聚趕超模式相結合雖然有利于人才隊伍培養和基礎研究資助，但欲速則不達，缺乏重大突破與代表性成果難以使我國科技水平居于世界領先地位，這也成為我國當前基礎研究管理亟需解決的關鍵問題。世界現代產業發展史表明，當一個國家越來越接近世界前沿技術水平時，若沒有進一步的基礎研究重大突破作為支撐，應用研究通常很難取得實質性進展(孫早等，2017)。

3 結論與建議

3.1 研究結論

本研究從社團演化過程入手，基于系統理論、社會分層理論和競合理論，通過改進即時最優方法與生命周期模型，提出基礎研究動態社團演化分析框架，從多角度量化分析基礎研究動態社團演化過程和特征，并以中美兩國集成電路領域發文數據為案例，分析兩國前沿領域基礎研究動態社團演化發展規律。研究發現，美國基礎研究動態社團演化表現為一種成熟發展模式，而我國基礎研究動態社團呈現出一種起步晚、蓄力趕超和逐漸反超的三階段積聚趕超模式，并具有成長期長、規模大、科研合作活躍和發展后勁足4個優勢特征，但存在以產量大、速度快、質量低、成本小為特征的科研量產模式問題。

3.2 理論貢獻

本研究以動態社團為切入點，為了解我國基礎研究科技人才發展規律提供了理論支撐，對科研管理與基礎研究管理理論進行補充，有助于科研人員系統了解我國基礎研究人才培養與科研合作情況，也有助于相關管理部門厘清我國基礎研究管理與科研合作現狀，對我國基礎研究轉型和推進前沿領域自主可控具有一定指導意義。

3.3 管理建議

在長時間的積聚趕超模式下，我國已經初步形成了堅實的基礎研究資助格局與穩定發展的科學共同體，但在實際基礎研究工作中，重大突破的產生往往是充裕資金支持加之學者好奇心的結果。因此，未來應瞄準戰略前沿領域，加大基礎研究投入，優化科研生態環境，以體制機制適宜性引導學者潛心科研，向科學技術廣度和深度長期進軍，促進基礎研究持續發展和重大突破的產生。

根據上述分析，本研究提出如下建議：

(1)加大科研投入，重點領域布局與學科覆蓋式布局相結合。重點領域布局即根據國家重大需求，在重點領域、重點學科著重規劃基礎研究資助項目以補齊短板。學科覆蓋式布局是指增加資助廣度，降低資助門檻，創造每個學者都能依據興趣潛心研究的科研生態環境。以院校單位為依托，加大試驗條件設施支持力度，提高我國基礎研究投入，增強學者將科研理念轉化為規范研究的能力。

(2)尊重基礎研究路徑不確定性，營造寬容失敗的文化氛圍，滿足深入探索的時間需求。創新科技評價方法，削弱科研績效評價中的成果數量導向性，減輕基礎研究科研壓力，避免學者追求短平快的成果而忽視深入研究本身的現象。

(3)重視基礎研究人才培養和科技人才隊伍發展。增加長江學者和創新團隊發展計劃等滾動支持優秀創新團隊的資助項目，發揮創新團隊和科學共同體在基礎研究發展中的重要作用。

(4)對于集成電路等與應用聯系較為緊密的基礎研究領域，應借助市場與公司的科研力量，借鑒美國集成電路產業聯盟與國內“大基金”理念和運作方式，盡早啟動技術轉化與產業發展規劃，鼓勵高校與企業開展協同創新，使基礎研究與相關產業對接模式更有針對性、更具多元化，提高基礎研究科研成果產業轉化效率。

總之，基礎研究發展無法一蹴而就，要將穩定投入與重點規劃相結合，尊重科學研究的客觀規律，重視基礎研究的可持續性，以保證我國基礎研究長期健康可持續發展。