凌 茜， 汤建民

（1.杭州电子科技大学 中国科教评价研究院，浙江 杭州 310018；2.杭州电子科技大学 管理学院，浙江 杭州 310018）

0 引言

每一次工业革命，都会使社会生产力快速发展。美国、英国、德国等现代化国家，无一不是把握工业革命的机遇，依靠科技创新走向强国之路。如今，以人工智能、虚拟现实、量子通信、基因技术、清洁能源等为代表的第四次工业革命正在全球范围内如火如荼地展开。对于中国来说，无论是实现2030年迈入创新型国家前列的近期目标，还是2050年成为世界科技强国的中长期目标，抓住第四次工业革命契机，推进科技创新都是至关重要的一步［1-3］。

新中国成立以来，特别是改革开放以来，中国的科技事业取得了有目共睹的辉煌业绩，创造了一个又一个 “中国奇迹”。目前，中国已经成为具有重要影响力的科技大国，但还不是科技强国［4］。中国科技发展水平特别是关键核心技术创新能力同国际先进水平相比还有很大差距［5］。尤其是面对美国等发达国家不断升级的贸易霸凌和科技打压，中国需要更加增强紧迫感和危机感，科学定位自身科技实力，深入研究与世界科技强国的差距，探寻科学的科技强国建设之路，以科技强国建设推动经济发展，保障国家安全。

目前，关于科技强国的研究主要可分为以下两个方向：一是构建科技强国评价体系，比较关键科技指标，研究科技强国建设的进程。比如柳卸林等［6］从投入、产出、绩效3个角度建立评价指标体系，对比了中美英德法日6个国家2004—2017年的研究人员数量、三方专利量、高科技产品出口额等指标数据，研究结果显示中国离科技强国还有一定距离。原帅等［7］分析了中美英德法日韩7个国家2009—2018年的研发投入总量、经费来源和使用方向等投入指标，论文数量、知识技术密集型产业等产出指标，指出优化研发投入结构、提高基础研究投入、提升科技产出影响力可有效补充我国科技强国建设中的短板。沈艳波等［8］构建了由基础支撑能力、科技原始创新能力、科技制高点占有能力、科技领域话语权与引领能力、科技贡献能力等5个一级指标和24个二级指标组成的科技强国评价体系，比较了中国和美国2013年的数据，发现中国与美国在总体发展水平方面差距显著。陈钰等［9］基于中美两国的基础研究占比、SCI论文数量、外国留学生比率、高技术产业增加值等创新链关键环节的核心指标表现，强调了科技创新和体制机制改革的双轮驱动是科技强国建设的重要支撑。胡志坚等［10］通过对世界主要国家2005—2016年的全国研发投入、企业研发投入、高等教育毛入学率、三方专利等关键指标进行横向对比，提出了中国需着力提升企业研发投入、人才培养水平和国际专利申请水平的建议。二是借鉴世界科技强国的发展经验，总结中国的阶段性科技发展成果，研究建设科技强国的战略。如王志刚［11］从历史逻辑、现实逻辑、演进逻辑、内在逻辑4个方面分析了建设科技强国的必要性，提出科技强国建设要以国家创新体系建设为着力点，广泛调动社会各界力量，加快建成世界科技强国的速度。尹高磊等［12］从新时代国家发展需求、世界科技发展大势、世界科技强国演进规律等方面梳理了可能影响世界科技强国建设实施路径的因素，提出了完善国家创新体系和制度体系、科技投入体系、人才培养体系等建议。樊春良［13］认为美国成为科技强国的原因包括历史根源、政府政策和制度创新等三个方面，其中一些经验，比如设立小企业创新基金、建设大科学设施等可以被中国直接应用，政府与市场的关系处理、科技人才队伍建设、产学研合作制度建设等方面的经验可以作为中国处理类似问题的参照。

以上两个方向的相关研究，为我国如何建设世界科技强国提供了丰富的观察衡量指标和政策改进思路，但考虑到我国科技发展的日新月异，“新冠疫情冲击”仍未缓解和 “中美全面竞争”不断加剧的大背景下，我们比以往任何时候都更需要全面的、多维度的、即时性的跟踪研究成果作为判断及决策的依据。而一个国家发表论文的情况，尤其是在国际顶尖期刊上发表论文的情况通常可以反映该国的科技实力和科技竞争力，经常作为定量判断世界科技强国的一个显著标志。但是通过检索文献，我们发现目前还缺乏这一视角的系统研究。为此，本研究拟以2016—2020年发表在世界一 流 科 技 期 刊Cell、Nature、Science（ 以 下 简 称CNS）的论文数据①根据科睿唯安 （Clarivate Analytics）2020年6月29日发布的2020年度 《期刊引证报告》（Journal Citation Reports），Cell最新影响因子为38.637，Nature最新影响因子为42.778，Science最新影响因子为41.845。，以中国和处于世界科技第一阵营的美国、英国、德国为比较对象，采用文献计量和可视化知识图谱方法从论文产出数量、影响力、研究领域、国际合作、主导地位等角度对我国科技创新现状及发展态势进行量化研究，及时发现态势变化，以进一步丰富相关论据和结论，为早日将我国建设成为世界科技强国提供启示和建议。

1 数据来源与研究方法

选择Web of Science核心合集数据库，采集中美英德2016—2020年在CNS上发表的论文数据。以中国为例，利用高级检索方式，将检索式设定为：so＝（natureorcellorscience）and cu＝china， 语种设定为：all languages，文献类型设定为：all document types，时间跨度设定为：2016—2020。数据采集的最后时间为2021年1月28日。经过数据清洗工作，比如整理格式不规范的记录，剔除重复的记录，得到中国的有效数据1966条， 德 国2758条， 英 国3384条 以 及 美国12675条。

利用Bibexcel进行数据清洗和文献计量，选择Citespace5.7 R1对关键词进行聚类分析，选择Pajek对作者共现网络进行可视化分析。图谱中节点的大小代表其出现的频次多少，连线的粗细表示两节点共现的强度大小。

2 研究结果分析

2.1 发文数量与论文篇均被引频次的比较分析

由表1可见，2016—2020年，美国在CNS上发表的文献数量遥遥领先于英国、德国和中国，平均年产出2 535篇，是英国的3.7倍，德国的4.6倍，中国的6.4倍，发文量稳居世界第一。但从整体发展态势看，从2016年到2020年，增幅最大的是中国，由2016年的299篇发展到2020年的501篇，增幅高达67.55%，是4国中唯一呈现显著上升态势的国家。相比而言，德国的同期增幅是1.81%，英国是3.20%，美国则是负增长，降幅为4.75%。

表1 中美英德四国各年在CNS上发表的文献数量 （篇）

文献被引频次反映了其研究内容被关注的程度，能够体现论文的质量［14-15］。表2中的论文总数为2016年至各年年末各国在CNS上发表的文献总数，篇均被引频次为论文总数截至2021年1月28日的篇均被引次数。由表2可见，从发文量看，排序依次是美英德中，中国是4国中发文量最少的国家，但从篇均被引频次看，由高到低的排序则是中德英美，即中国论文的篇均被引频次在四国中排在第1位。当然，值得特别注意的是，本文数据样本为所有论文类型，中国发表的论文中Articles占到75.05%，德国的这个比例为73.07%，美英则均在57%上下，而Articles是被引用较多的论文类型。由此可见，中国的CNS发文类型与德国类似，而与美英相差较大。因此，基本可以确定中国的篇均被引频次超过德国，而美英的CNS发文中其 他 论 文 类 型 如Editorial Materials，Letters，Book Reviews，News Items的比例并不低且较少被引用，以至于造成篇均被引频次较低。但如果将各国的篇均被引频次分别除以各国的Articles占比，那么，美英中这一数值分别为106.30，108.23，105.80，由此则可以大致判断，中国的篇均被引频次已很接近美英2国，尽管仍低于他们。

表2 2016—2020年中美英德四国CNS论文总数及篇均被引频次

总的来说，在美国发文数量呈现下降趋势、英德发文数量基本稳定的情况下，中国作为一个非英语国家，CNS发文数量上升态势强劲。同时，中国发表在CNS上的Articles篇均被引频次已经超过德国，和美国英国也比较接近，可以说中国的科研产出水平，无论是数量还是质量都正处于大幅提升阶段。但中国和美国的差距仍然很大，比如，仅从2020年数据看，美国CNS发文量仍是中国的4.87倍。

2.2 研究领域分布的比较分析

对文献关键词的聚类分析可以帮助探测研究主题的热点领域［16］。由表3可知，2016—2020年中国与美英德3国在CNS上的发文存在相同或相似关键词聚类标签。比如，中国的聚类＃0 ancestry和德国的聚类＃10、中国的聚类＃15 generation和美国的聚类＃16标签相同；中国的聚类＃3 climate和德国的聚类＃14 climate change、中国的聚类＃6 cancer和美国的聚类＃11 cell lung cancer、中国的聚类＃10 coronavirus和美国的聚类＃13 sars coronavirus或＃20 coronavirus相似或相同。具体而言，中国的发文关键词主要包括16大类，分别是＃0～＃15。其中， 聚类＃0 ancestry、 ＃1 necroptosis、 ＃2 fate、 ＃3 climate、 ＃5 t cell、 ＃6cancer、 ＃7 gene expression、 ＃9 cryo em structure、 ＃10 coronavirus、 ＃11 mouse model、 ＃14 complex可归纳至生命科学相关领域的研究；聚类＃4 nitrogen、 ＃8 graphene、 ＃12 electromechanical response、＃13 superconductivity、 ＃15 generation涵盖化学、 物理学、材料学等领域。可见，中国在三大刊上的发文领域主要集中在生命科学、化学、物理学、材料学等领域。

值得一提的是，cornavirus作为2020年新出现的研究热点，在表3中只出现在中国和美国的主要关键词聚类信息中，其在中国的主要关键词聚类中出现1次，在美国的主要关键词聚类中出现2次。这说明，自疫情发生以来，中国和美国反应迅速，相关研究工作快速跟进并取得了一系列成果。相较于英德，中国和美国为控制全球疫情贡献了更多科研成果。

另外，由表3还可见，相较于美国、英国和德国，中国的主要关键词聚类最少，这说明中国在CNS上发文领域的广度还有待提高。其中，与生命科学相关的关键词数量最多，说明相关研究成果也最多，这代表着中国生命科学整体研究水平已有了显著提升。

表3 2016—2020年中美英德四国CNS发文的关键词聚类信息

2.3 高影响力学者和高影响力机构的比较分析

高影响力学者是科技队伍的核心人物，是学科创新的骨干力量，能够推动科研活动的有序开展。表4列出了2016—2020年中美英德CNS发文量排名前10的学者 （按照篇均被引频次降序排列）。由表4可见，中国前10名学者的发文量在26～48篇之间，篇均被引频次在45～158次之间，其中发文量最高的是雷建林 （Lei Jianlin），发文48篇；篇均被引频次最高的是西湖大学浙江省结构生物学研究重点实验室的周强（Zhou Qiang），达到了158次，也是中国学者中篇均被引频次超过100次的唯一一位高产作者。德国的前10名高产学者的发文量在26～44篇之间，篇均被引频次在49～464次之间，发文量最高的是Cramer Patrick，共发文44篇；篇均被引频次超过100次的有5位，其中最高的是来自于德国环境与健康研究中心的Spannagl Manuel，发文30篇，篇均被引频次达464次。英国的前10名高产学者的发文量在26～50篇之间，篇均被引频次在64～676次之间，其中发文量最高的是Willerslev Eske，共发文50篇；篇均被引频次超过100次的有6位，其中最高的是McCarthy Mark I，篇均被引频次高达676次。美国的前10名高产学者的发文量在23～58篇之间，篇均被引频次在76～251次之间，发文量最高的是Regev Aviv，发文量为58篇；篇均被引频次超过100次的有6位，其中最高的是来自于麻省理工学院大脑和认知科学系的Zhang Feng，发文31篇，篇均被引频次达251次。因此，整体上看，中国高影响力学者数量和美英德三国相比还落后较大，顶尖科技人才仍然比较缺乏。

表4 2016—2020年中美英德CNS发文量排名前10的学者

根据表5数据，可以发现中国前10名高产机构的发文量在136～974篇之间，篇均被引频次在63～160次之间，其中发文量最多的是中国科学院，发文974篇；篇均被引频次超过100次的有3个机构，其中最高的是香港大学，达到了160次。值得一提的是，华大基因作为一家科技型上市公司，过去五年的CNS发文总量达64篇，虽然发文总量未能进入中国前10，但篇均被引频次达138次，超过了复旦大学、北京大学、中国科技大学等众多国内高校，是仅次于香港大学的中国机构。德国的前10名高产机构的发文量在138～272篇之间，篇均被引频次在80～119次之间，发文量最高的是海德堡大学，共发文272篇；篇均被引频次超过100次的有6个机构，其中最高的是慕尼黑理工大学，发文242篇，篇均被引频次达119次。英国的前10名高产机构的发文量在186～1 000篇之间，篇均被引频次在84～141次之间，其中发文量最高的是剑桥大学，也是全球CNS发文机构中发文数量的最高者，共发文1 000篇；篇均被引频次超过100次的有5个机构，其中最高的是桑格研究所，篇均被引频次达141次。美国的前10名高产机构的发文量在305～837篇之间，篇均被引频次在97～147次之间，发文量最高的是哈佛医学院，发文量为837篇；篇均被引频次超过100次的有8个机构，其中最高的是博德研究所，篇均被引频次达147次。由此也可看出，中国高影响力机构数量和美英德相比落后较多。

表5 2016—2020年中美英德CNS发文量排名前10的机构

虽然中国的高影响力学者或机构数量不及美国、英国和德国，但是值得肯定的是，中国各类创新主体如众多高等院校、科技型企业华大基因和作为社会力量办学的新型研究型高校西湖大学等积极投入科技创新，已经显示出了蓬勃发展的良好发展态势。

2.4 国际合作状况的比较分析

合作论文是指一国与其他国家或地区合作的论文，合作率是合作论文数与论文总数之比，篇均机构数、篇均国家数是合作论文的机构总频次、国家总频次与合作论文数之比。以上指标能反映国际合作的规模和强度［17-18］。因为数据中存在极少量署名机构数量过大的文献，为了增强计算结果的可靠性，本研究中将机构数量超过25个的合作论文均按25个计算。

由表6可知，中英德三国的合作率各年均超过70%（英国2016年例外），美国各年均低于45%。德国在5年间一直保持第一，年平均合作率为79.63%；中国的年平均合作率为76.32%，列第二；英国的年平均合作率为70.20%，低于德国和中国，但显著高于美国；美国的年平均值为43.46%，但近年来呈现出小幅上升态势。从篇均机构数看，最高的是德国，5年平均值达10.55个，英国为10.10个，中国为9.70个，美国则为9.30个。但从趋势看，4国均呈现缓慢增长态势，这说明科研合作机构规模整体仍在增强。从篇均国家数看，最高的是德国，5年平均值达4.94个；其次是英国， 为 4.89 个； 中国列第三， 为 4.28 个；美国最低， 为 3.67 个。 由此可见， 德国、 英国、 中国的国际合作规模和强度较高， 而美国则明显较低， 这在一定程度上也显示出了美国的霸主地位或者说主导国地位。

表6 中美英德CNS 发文的合作率、 篇均机构数和篇均国家数

国际合作中的主导地位还体现在第一作者率和通讯作者率上［19］。 第一作者一般是科技论文初稿的主要完成人和课题的具体实施人， 而通讯作者一般是主要学术思想的提出者和课题的总负责人。 从图1 可见，中国是唯一第一作者率呈上升趋势的国家。 2016 年，中国的第一作者率为49.50%， 介于英国和德国之间，但到 2020 年时上升到了 52.90%， 已经超过英国（49.79%） 和德国 （43.67%）。 美国的第一作者率下降趋势最明显， 从2018 年的80.26%开始连续下跌3年， 到2020 年时已为72.12%。 2016 年美国的第一作者率是中国的1.65 倍， 到2020 年时这个比率减少到了1.37 倍。 中国的上升态势在通讯作者率上也得到了充分体现 （如图2）。 5 年来中国的通讯作者率逐年上升， 2020 年达到 62.28%， 超过英国 （58.25%） 和德国 （53.30%）， 和美国的差距也由2016 年的30.78%缩小至2020 年的26.43%。 美国的通讯作者率在过去的5 年间保持稳定， 年平均值为85.33%， 英德2 国整体均呈下跌趋势。

图1 中美英德CNS 发文的第一作者率

图2 中美英德CNS 发文的通讯作者率

总的来说， 中国的国际科研合作较为活跃， 且在合作中承担的领导角色越来越重要， 部分领域正从以前的被动式、 参与式的国际合作转变到主动式甚至是主导式的国际合作。

2.5 非合作论文的比较分析

长期以来， 重大原创成果少， 是中国与世界科技强国的主要差距。 非合作论文作为仅由某一国独立完成的论文， 其占比体现了该国的科技自主创新程度。由图3 可知， 美国的非合作论文率在5 年间遥遥领先于其他3 个国家， 各年数据均在55%以上。 英国的非合作论文率在2017 年经历了7.02%的大幅下跌， 虽然2018 年有小幅上升， 但是接下来的2 年中又持续下跌。 德国的非合作论文率在2018 年有小幅提升， 但是整体下降趋势明显。 中国的各年非合作论文率有一定波动， 在2018 年达到较高值25.75%， 2019 年下降至21.65%， 2020 年又上升至23.35%。 中国虽然和美国的差距仍然较大， 但是和英国的差距由2016 年的10.81%缩小至2020 年的7.59%， 这显示出中国科技自立自强的能力正不断增强。

图3 2016—2020 年中美英德CNS 论文的非合作论文率

结合图4 可以发现， 2016 至2020 年间中国学者在CNS 上的独立发文主要形成了9 个合著团体： 1） 以现任西湖大学校长施一公、 清华大学生命科学学院雷建林为代表的团体， 主要合作者包括闫创业、 周强、 白蕊、 万蕊雪、 颜宁 （Yan Nieng）、 王琳等； 2） 以北京大学生命科学学院高宁为代表的团体， 主要合作者包括李宁宁、 杨茂君等； 3） 以北京生命科学研究所邵峰为代表的团体， 主要合作者包括丁璟珒等； 4） 以中科院病原微生物研究所高福 （Gao George F. ） 为代表的团体， 主要合作者包括严景华、 齐建勋等； 5）以中国医学科学院医学实验动物研究所的秦川、 高虹、鲍琳琳， 中国食品药品检定研究院王佑春和黄维金，中国疾病预防控制中心武桂珍为代表的团体， 主要合作者还包括邓巍、 徐艳峰等； 6） 以南开大学曹雪涛为代表的团体， 主要合作者包括刘玮等； 7） 以中国科学院生物物理研究所饶子和为代表的团体， 主要合作者包括王祥喜等； 8） 以中科院地理科学与资源研究所刘彦随、 周扬等为代表的团体； 9） 以中科院北京基因组研究所刘江、 中山大学孙逸仙纪念医院的苏士成等为代表的团体。 可见， 在CNS 上独立发文且发文量靠前的中国团体基本都是从事有关生命科学相关的研究， 这也印证了前文对研究领域分布的比较分析。

图4 2016—2020 年中国CNS 发文中非合作论文的作者共现

3 结论和进一步的讨论

3.1 结论

本文基于中美英德四国2016—2020 年发表在CNS三大国际期刊的论文数据， 选择发文量、 被引量、 研究领域分布、 高影响力作者／机构、 合作率、 第一作者率、 通讯作者率、 非合作论文率等指标进行比较分析，得到如下一些结论：

第一， 中国科研产出的数量和质量均有大幅提高。近年来， 中国在CNS 上的发文呈现显著增长态势， 这不仅体现在合作论文数量上， 也体现在非合作论文数量上。 同时， 中国的CNS 论文篇均被引频次已经超过德国， 接近美英。 可以说， 近年来中国科研的上升态势十分强劲。

第二， 中国在CNS 上的发文领域主要集中在生命科学、 化学、 物理学、 材料学等领域。 其中， 生命科学尤为抢眼。 过去5 年在CNS 发文的篇均被引频次靠前的中国学者、 在CNS 上独立发文且发文量靠前的中国团体基本都是从事与生命科学领域相关的研究。

第三， 中国的各类创新主体对中国在世界顶级期刊的发文做出了重要贡献。 如中国科学院在2016—2020 年的CNS 发文量仅次于剑桥大学， 香港大学发文总量的篇均被引数指标已超过了剑桥、 牛津、 麻省理工和哈佛等世界顶级大学， 而科技型企业华大基因和作为社会力量办学的新型研究型高校西湖大学等也表现不俗， 让人振奋。

第四， 中国科研的国际合作活跃， 且在合作中的主导地位不断提升。 近5 年来中国CNS 发文的合作率基本稳定在76%左右， 同时第一作者率、 通讯作者率增长态势明显。 第一作者率由49.50%增长到52.89%，通讯作者率由55.18%增长到62.28%， 2020 年超过英国和德国， 仅次于美国。 此外， 在非合作论文率方面，中国和美英的差距进一步缩小， 和德国相比则加大了优势， 这也显示出中国独立科研能力的不断增强。

第五， 中国的科技水平进步显著， 虽然在发文规模、 研究领域的广度、 高影响力学者和机构数量等方面与美英德三国仍有差距， 尤其是和美国的差距还很大， 但是中国已具备建设世界科技强国的条件和基础，正加速迈向世界科技强国的行列。

3.2 进一步的讨论

基于以上数据， 本文认为中国科技创新发展活跃，科技实力上升趋势突出。 显然， 中国应该采取强有力的发展措施继续保持这种良好态势。 具体而言， 可以从以下几方面着力：

一是要及时总结科技创新的成功经验， 科学谋划未来。 当今世界正经历百年未有之大变局， 我国科技发展所面临的国内外环境已经并且还将继续发生深刻变化。 为了科学应对这些挑战， 必须及时全面地总结科技创新的成功经验， 以新战略迎接科技强国建设过程中的各种新挑战。

二是要继续加强基础研究工作， 进一步提升基础研究的地位。 必须清醒认识到， 与建设世界科技强国的目标相比， 我国仍然面临着重大的科技瓶颈， 重要原创性成果缺乏的局面还没有从根本上得到改变。 而基础研究作为科技创新的最主要推动力， 能够支撑关键核心技术的开发， 是摆脱这一局面的最佳选择。

三是要继续坚持开放发展， 加强国际合作。 当前，尽管我国与发达国家在经济贸易、 科技发展等问题上的摩擦愈演愈烈， 但是我们一定要坚持开放包容、 互惠共享的国际科技合作战略不动摇， 更加积极主动地融入到全球的科技创新网络中。 因为世界科技强国的一个重要体现就是科研的国际化。 如果没有高水平的国际化， 我们将很难持续地瞄准世界科技前沿， 持续地提升科技创新能力。

四是要进一步建立健全国家创新体系， 提升国家创新体系的整体效能。 国家科技创新体系是以政府为主导、 充分发挥市场配置资源的基础性作用、 各类科技创新主体紧密联系和有效互动的社会系统［20］。 当前尤其是要引导和鼓励华大基因等高科技企业、 西湖大学等新型研究型高校积极加入进来， 使他们成为科技创新活动的活跃主体， 以进一步全面加强我国的科技创新能力建设。

五是要进一步重视人才高地建设， 充分发挥顶尖人才的作用。 世界科技强国的竞争实质上是高科技领域顶尖人才的竞争， 顶尖人才在哪， 科技中心就在哪。因此， 我国必须要进一步重视高科技领域的人才队伍建设， 要积极营造有利于人才集聚的科研环境和科学文化， 在全球范围内吸引更多的国际高端人才到我国来， 成为我国科技创新中的关键有生力量， 使我国成为高科技人才集聚的高地， 同时充分发挥出他们的关键性作用。