中國離世界科技強國還有多遠
——基于中美英德四國在世界頂尖期刊所發表論文的數據比較

凌 茜， 湯建民

（1.杭州電子科技大學 中國科教評價研究院，浙江 杭州 310018；2.杭州電子科技大學 管理學院，浙江 杭州 310018）

0 引言

每一次工業革命，都會使社會生產力快速發展。美國、英國、德國等現代化國家，無一不是把握工業革命的機遇，依靠科技創新走向強國之路。如今，以人工智能、虛擬現實、量子通信、基因技術、清潔能源等為代表的第四次工業革命正在全球范圍內如火如荼地展開。對于中國來說，無論是實現2030年邁入創新型國家前列的近期目標，還是2050年成為世界科技強國的中長期目標，抓住第四次工業革命契機，推進科技創新都是至關重要的一步［1-3］。

新中國成立以來，特別是改革開放以來，中國的科技事業取得了有目共睹的輝煌業績，創造了一個又一個 “中國奇跡”。目前，中國已經成為具有重要影響力的科技大國，但還不是科技強國［4］。中國科技發展水平特別是關鍵核心技術創新能力同國際先進水平相比還有很大差距［5］。尤其是面對美國等發達國家不斷升級的貿易霸凌和科技打壓，中國需要更加增強緊迫感和危機感，科學定位自身科技實力，深入研究與世界科技強國的差距，探尋科學的科技強國建設之路，以科技強國建設推動經濟發展，保障國家安全。

目前，關于科技強國的研究主要可分為以下兩個方向：一是構建科技強國評價體系，比較關鍵科技指標，研究科技強國建設的進程。比如柳卸林等［6］從投入、產出、績效3個角度建立評價指標體系，對比了中美英德法日6個國家2004—2017年的研究人員數量、三方專利量、高科技產品出口額等指標數據，研究結果顯示中國離科技強國還有一定距離。原帥等［7］分析了中美英德法日韓7個國家2009—2018年的研發投入總量、經費來源和使用方向等投入指標，論文數量、知識技術密集型產業等產出指標，指出優化研發投入結構、提高基礎研究投入、提升科技產出影響力可有效補充我國科技強國建設中的短板。沈艷波等［8］構建了由基礎支撐能力、科技原始創新能力、科技制高點占有能力、科技領域話語權與引領能力、科技貢獻能力等5個一級指標和24個二級指標組成的科技強國評價體系，比較了中國和美國2013年的數據，發現中國與美國在總體發展水平方面差距顯著。陳鈺等［9］基于中美兩國的基礎研究占比、SCI論文數量、外國留學生比率、高技術產業增加值等創新鏈關鍵環節的核心指標表現，強調了科技創新和體制機制改革的雙輪驅動是科技強國建設的重要支撐。胡志堅等［10］通過對世界主要國家2005—2016年的全國研發投入、企業研發投入、高等教育毛入學率、三方專利等關鍵指標進行橫向對比，提出了中國需著力提升企業研發投入、人才培養水平和國際專利申請水平的建議。二是借鑒世界科技強國的發展經驗，總結中國的階段性科技發展成果，研究建設科技強國的戰略。如王志剛［11］從歷史邏輯、現實邏輯、演進邏輯、內在邏輯4個方面分析了建設科技強國的必要性，提出科技強國建設要以國家創新體系建設為著力點，廣泛調動社會各界力量，加快建成世界科技強國的速度。尹高磊等［12］從新時代國家發展需求、世界科技發展大勢、世界科技強國演進規律等方面梳理了可能影響世界科技強國建設實施路徑的因素，提出了完善國家創新體系和制度體系、科技投入體系、人才培養體系等建議。樊春良［13］認為美國成為科技強國的原因包括歷史根源、政府政策和制度創新等三個方面，其中一些經驗，比如設立小企業創新基金、建設大科學設施等可以被中國直接應用，政府與市場的關系處理、科技人才隊伍建設、產學研合作制度建設等方面的經驗可以作為中國處理類似問題的參照。

以上兩個方向的相關研究，為我國如何建設世界科技強國提供了豐富的觀察衡量指標和政策改進思路，但考慮到我國科技發展的日新月異，“新冠疫情沖擊”仍未緩解和 “中美全面競爭”不斷加劇的大背景下，我們比以往任何時候都更需要全面的、多維度的、即時性的跟蹤研究成果作為判斷及決策的依據。而一個國家發表論文的情況，尤其是在國際頂尖期刊上發表論文的情況通常可以反映該國的科技實力和科技競爭力，經常作為定量判斷世界科技強國的一個顯著標志。但是通過檢索文獻，我們發現目前還缺乏這一視角的系統研究。為此，本研究擬以2016—2020年發表在世界一 流 科 技 期 刊Cell、Nature、Science（ 以 下 簡 稱CNS）的論文數據①根據科睿唯安 （Clarivate Analytics）2020年6月29日發布的2020年度 《期刊引證報告》（Journal Citation Reports），Cell最新影響因子為38.637，Nature最新影響因子為42.778，Science最新影響因子為41.845。，以中國和處于世界科技第一陣營的美國、英國、德國為比較對象，采用文獻計量和可視化知識圖譜方法從論文產出數量、影響力、研究領域、國際合作、主導地位等角度對我國科技創新現狀及發展態勢進行量化研究，及時發現態勢變化，以進一步豐富相關論據和結論，為早日將我國建設成為世界科技強國提供啟示和建議。

1 數據來源與研究方法

選擇Web of Science核心合集數據庫，采集中美英德2016—2020年在CNS上發表的論文數據。以中國為例，利用高級檢索方式，將檢索式設定為：so＝（natureorcellorscience）and cu＝china， 語種設定為：all languages，文獻類型設定為：all document types，時間跨度設定為：2016—2020。數據采集的最后時間為2021年1月28日。經過數據清洗工作，比如整理格式不規范的記錄，剔除重復的記錄，得到中國的有效數據1966條， 德 國2758條， 英 國3384條 以 及 美國12675條。

利用Bibexcel進行數據清洗和文獻計量，選擇Citespace5.7 R1對關鍵詞進行聚類分析，選擇Pajek對作者共現網絡進行可視化分析。圖譜中節點的大小代表其出現的頻次多少，連線的粗細表示兩節點共現的強度大小。

2 研究結果分析

2.1 發文數量與論文篇均被引頻次的比較分析

由表1可見，2016—2020年，美國在CNS上發表的文獻數量遙遙領先于英國、德國和中國，平均年產出2 535篇，是英國的3.7倍，德國的4.6倍，中國的6.4倍，發文量穩居世界第一。但從整體發展態勢看，從2016年到2020年，增幅最大的是中國，由2016年的299篇發展到2020年的501篇，增幅高達67.55%，是4國中唯一呈現顯著上升態勢的國家。相比而言，德國的同期增幅是1.81%，英國是3.20%，美國則是負增長，降幅為4.75%。

表1 中美英德四國各年在CNS上發表的文獻數量 （篇）

文獻被引頻次反映了其研究內容被關注的程度，能夠體現論文的質量［14-15］。表2中的論文總數為2016年至各年年末各國在CNS上發表的文獻總數，篇均被引頻次為論文總數截至2021年1月28日的篇均被引次數。由表2可見，從發文量看，排序依次是美英德中，中國是4國中發文量最少的國家，但從篇均被引頻次看，由高到低的排序則是中德英美，即中國論文的篇均被引頻次在四國中排在第1位。當然，值得特別注意的是，本文數據樣本為所有論文類型，中國發表的論文中Articles占到75.05%，德國的這個比例為73.07%，美英則均在57%上下，而Articles是被引用較多的論文類型。由此可見，中國的CNS發文類型與德國類似，而與美英相差較大。因此，基本可以確定中國的篇均被引頻次超過德國，而美英的CNS發文中其 他 論 文 類 型 如Editorial Materials，Letters，Book Reviews，News Items的比例并不低且較少被引用，以至于造成篇均被引頻次較低。但如果將各國的篇均被引頻次分別除以各國的Articles占比，那么，美英中這一數值分別為106.30，108.23，105.80，由此則可以大致判斷，中國的篇均被引頻次已很接近美英2國，盡管仍低于他們。

表2 2016—2020年中美英德四國CNS論文總數及篇均被引頻次

總的來說，在美國發文數量呈現下降趨勢、英德發文數量基本穩定的情況下，中國作為一個非英語國家，CNS發文數量上升態勢強勁。同時，中國發表在CNS上的Articles篇均被引頻次已經超過德國，和美國英國也比較接近，可以說中國的科研產出水平，無論是數量還是質量都正處于大幅提升階段。但中國和美國的差距仍然很大，比如，僅從2020年數據看，美國CNS發文量仍是中國的4.87倍。

2.2 研究領域分布的比較分析

對文獻關鍵詞的聚類分析可以幫助探測研究主題的熱點領域［16］。由表3可知，2016—2020年中國與美英德3國在CNS上的發文存在相同或相似關鍵詞聚類標簽。比如，中國的聚類＃0 ancestry和德國的聚類＃10、中國的聚類＃15 generation和美國的聚類＃16標簽相同；中國的聚類＃3 climate和德國的聚類＃14 climate change、中國的聚類＃6 cancer和美國的聚類＃11 cell lung cancer、中國的聚類＃10 coronavirus和美國的聚類＃13 sars coronavirus或＃20 coronavirus相似或相同。具體而言，中國的發文關鍵詞主要包括16大類，分別是＃0～＃15。其中， 聚類＃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可歸納至生命科學相關領域的研究；聚類＃4 nitrogen、 ＃8 graphene、 ＃12 electromechanical response、＃13 superconductivity、 ＃15 generation涵蓋化學、 物理學、材料學等領域。可見，中國在三大刊上的發文領域主要集中在生命科學、化學、物理學、材料學等領域。

值得一提的是，cornavirus作為2020年新出現的研究熱點，在表3中只出現在中國和美國的主要關鍵詞聚類信息中，其在中國的主要關鍵詞聚類中出現1次，在美國的主要關鍵詞聚類中出現2次。這說明，自疫情發生以來，中國和美國反應迅速，相關研究工作快速跟進并取得了一系列成果。相較于英德，中國和美國為控制全球疫情貢獻了更多科研成果。

另外，由表3還可見，相較于美國、英國和德國，中國的主要關鍵詞聚類最少，這說明中國在CNS上發文領域的廣度還有待提高。其中，與生命科學相關的關鍵詞數量最多，說明相關研究成果也最多，這代表著中國生命科學整體研究水平已有了顯著提升。

表3 2016—2020年中美英德四國CNS發文的關鍵詞聚類信息

2.3 高影響力學者和高影響力機構的比較分析

高影響力學者是科技隊伍的核心人物，是學科創新的骨干力量，能夠推動科研活動的有序開展。表4列出了2016—2020年中美英德CNS發文量排名前10的學者 （按照篇均被引頻次降序排列）。由表4可見，中國前10名學者的發文量在26～48篇之間，篇均被引頻次在45～158次之間，其中發文量最高的是雷建林 （Lei Jianlin），發文48篇；篇均被引頻次最高的是西湖大學浙江省結構生物學研究重點實驗室的周強（Zhou Qiang），達到了158次，也是中國學者中篇均被引頻次超過100次的唯一一位高產作者。德國的前10名高產學者的發文量在26～44篇之間，篇均被引頻次在49～464次之間，發文量最高的是Cramer Patrick，共發文44篇；篇均被引頻次超過100次的有5位，其中最高的是來自于德國環境與健康研究中心的Spannagl Manuel，發文30篇，篇均被引頻次達464次。英國的前10名高產學者的發文量在26～50篇之間，篇均被引頻次在64～676次之間，其中發文量最高的是Willerslev Eske，共發文50篇；篇均被引頻次超過100次的有6位，其中最高的是McCarthy Mark I，篇均被引頻次高達676次。美國的前10名高產學者的發文量在23～58篇之間，篇均被引頻次在76～251次之間，發文量最高的是Regev Aviv，發文量為58篇；篇均被引頻次超過100次的有6位，其中最高的是來自于麻省理工學院大腦和認知科學系的Zhang Feng，發文31篇，篇均被引頻次達251次。因此，整體上看，中國高影響力學者數量和美英德三國相比還落后較大，頂尖科技人才仍然比較缺乏。

表4 2016—2020年中美英德CNS發文量排名前10的學者

根據表5數據，可以發現中國前10名高產機構的發文量在136～974篇之間，篇均被引頻次在63～160次之間，其中發文量最多的是中國科學院，發文974篇；篇均被引頻次超過100次的有3個機構，其中最高的是香港大學，達到了160次。值得一提的是，華大基因作為一家科技型上市公司，過去五年的CNS發文總量達64篇，雖然發文總量未能進入中國前10，但篇均被引頻次達138次，超過了復旦大學、北京大學、中國科技大學等眾多國內高校，是僅次于香港大學的中國機構。德國的前10名高產機構的發文量在138～272篇之間，篇均被引頻次在80～119次之間，發文量最高的是海德堡大學，共發文272篇；篇均被引頻次超過100次的有6個機構，其中最高的是慕尼黑理工大學，發文242篇，篇均被引頻次達119次。英國的前10名高產機構的發文量在186～1 000篇之間，篇均被引頻次在84～141次之間，其中發文量最高的是劍橋大學，也是全球CNS發文機構中發文數量的最高者，共發文1 000篇；篇均被引頻次超過100次的有5個機構，其中最高的是桑格研究所，篇均被引頻次達141次。美國的前10名高產機構的發文量在305～837篇之間，篇均被引頻次在97～147次之間，發文量最高的是哈佛醫學院，發文量為837篇；篇均被引頻次超過100次的有8個機構，其中最高的是博德研究所，篇均被引頻次達147次。由此也可看出，中國高影響力機構數量和美英德相比落后較多。

表5 2016—2020年中美英德CNS發文量排名前10的機構

雖然中國的高影響力學者或機構數量不及美國、英國和德國，但是值得肯定的是，中國各類創新主體如眾多高等院校、科技型企業華大基因和作為社會力量辦學的新型研究型高校西湖大學等積極投入科技創新，已經顯示出了蓬勃發展的良好發展態勢。

2.4 國際合作狀況的比較分析

合作論文是指一國與其他國家或地區合作的論文，合作率是合作論文數與論文總數之比，篇均機構數、篇均國家數是合作論文的機構總頻次、國家總頻次與合作論文數之比。以上指標能反映國際合作的規模和強度［17-18］。因為數據中存在極少量署名機構數量過大的文獻，為了增強計算結果的可靠性，本研究中將機構數量超過25個的合作論文均按25個計算。

由表6可知，中英德三國的合作率各年均超過70%（英國2016年例外），美國各年均低于45%。德國在5年間一直保持第一，年平均合作率為79.63%；中國的年平均合作率為76.32%，列第二；英國的年平均合作率為70.20%，低于德國和中國，但顯著高于美國；美國的年平均值為43.46%，但近年來呈現出小幅上升態勢。從篇均機構數看，最高的是德國，5年平均值達10.55個，英國為10.10個，中國為9.70個，美國則為9.30個。但從趨勢看，4國均呈現緩慢增長態勢，這說明科研合作機構規模整體仍在增強。從篇均國家數看，最高的是德國，5年平均值達4.94個；其次是英國， 為 4.89 個； 中國列第三， 為 4.28 個；美國最低， 為 3.67 個。 由此可見， 德國、 英國、 中國的國際合作規模和強度較高， 而美國則明顯較低， 這在一定程度上也顯示出了美國的霸主地位或者說主導國地位。

表6 中美英德CNS 發文的合作率、 篇均機構數和篇均國家數

國際合作中的主導地位還體現在第一作者率和通訊作者率上［19］。 第一作者一般是科技論文初稿的主要完成人和課題的具體實施人， 而通訊作者一般是主要學術思想的提出者和課題的總負責人。 從圖1 可見，中國是唯一第一作者率呈上升趨勢的國家。 2016 年，中國的第一作者率為49.50%， 介于英國和德國之間，但到 2020 年時上升到了 52.90%， 已經超過英國（49.79%） 和德國 （43.67%）。 美國的第一作者率下降趨勢最明顯， 從2018 年的80.26%開始連續下跌3年， 到2020 年時已為72.12%。 2016 年美國的第一作者率是中國的1.65 倍， 到2020 年時這個比率減少到了1.37 倍。 中國的上升態勢在通訊作者率上也得到了充分體現 （如圖2）。 5 年來中國的通訊作者率逐年上升， 2020 年達到 62.28%， 超過英國 （58.25%） 和德國 （53.30%）， 和美國的差距也由2016 年的30.78%縮小至2020 年的26.43%。 美國的通訊作者率在過去的5 年間保持穩定， 年平均值為85.33%， 英德2 國整體均呈下跌趨勢。

圖1 中美英德CNS 發文的第一作者率

圖2 中美英德CNS 發文的通訊作者率

總的來說， 中國的國際科研合作較為活躍， 且在合作中承擔的領導角色越來越重要， 部分領域正從以前的被動式、 參與式的國際合作轉變到主動式甚至是主導式的國際合作。

2.5 非合作論文的比較分析

長期以來， 重大原創成果少， 是中國與世界科技強國的主要差距。 非合作論文作為僅由某一國獨立完成的論文， 其占比體現了該國的科技自主創新程度。由圖3 可知， 美國的非合作論文率在5 年間遙遙領先于其他3 個國家， 各年數據均在55%以上。 英國的非合作論文率在2017 年經歷了7.02%的大幅下跌， 雖然2018 年有小幅上升， 但是接下來的2 年中又持續下跌。 德國的非合作論文率在2018 年有小幅提升， 但是整體下降趨勢明顯。 中國的各年非合作論文率有一定波動， 在2018 年達到較高值25.75%， 2019 年下降至21.65%， 2020 年又上升至23.35%。 中國雖然和美國的差距仍然較大， 但是和英國的差距由2016 年的10.81%縮小至2020 年的7.59%， 這顯示出中國科技自立自強的能力正不斷增強。

圖3 2016—2020 年中美英德CNS 論文的非合作論文率

結合圖4 可以發現， 2016 至2020 年間中國學者在CNS 上的獨立發文主要形成了9 個合著團體： 1） 以現任西湖大學校長施一公、 清華大學生命科學學院雷建林為代表的團體， 主要合作者包括閆創業、 周強、 白蕊、 萬蕊雪、 顏寧 （Yan Nieng）、 王琳等； 2） 以北京大學生命科學學院高寧為代表的團體， 主要合作者包括李寧寧、 楊茂君等； 3） 以北京生命科學研究所邵峰為代表的團體， 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. ） 為代表的團體， 主要合作者包括嚴景華、 齊建勛等； 5）以中國醫學科學院醫學實驗動物研究所的秦川、 高虹、鮑琳琳， 中國食品藥品檢定研究院王佑春和黃維金，中國疾病預防控制中心武桂珍為代表的團體， 主要合作者還包括鄧巍、 徐艷峰等； 6） 以南開大學曹雪濤為代表的團體， 主要合作者包括劉瑋等； 7） 以中國科學院生物物理研究所饒子和為代表的團體， 主要合作者包括王祥喜等； 8） 以中科院地理科學與資源研究所劉彥隨、 周揚等為代表的團體； 9） 以中科院北京基因組研究所劉江、 中山大學孫逸仙紀念醫院的蘇士成等為代表的團體。 可見， 在CNS 上獨立發文且發文量靠前的中國團體基本都是從事有關生命科學相關的研究， 這也印證了前文對研究領域分布的比較分析。

圖4 2016—2020 年中國CNS 發文中非合作論文的作者共現

3 結論和進一步的討論

3.1 結論

本文基于中美英德四國2016—2020 年發表在CNS三大國際期刊的論文數據， 選擇發文量、 被引量、 研究領域分布、 高影響力作者／機構、 合作率、 第一作者率、 通訊作者率、 非合作論文率等指標進行比較分析，得到如下一些結論：

第一， 中國科研產出的數量和質量均有大幅提高。近年來， 中國在CNS 上的發文呈現顯著增長態勢， 這不僅體現在合作論文數量上， 也體現在非合作論文數量上。 同時， 中國的CNS 論文篇均被引頻次已經超過德國， 接近美英。 可以說， 近年來中國科研的上升態勢十分強勁。

第二， 中國在CNS 上的發文領域主要集中在生命科學、 化學、 物理學、 材料學等領域。 其中， 生命科學尤為搶眼。 過去5 年在CNS 發文的篇均被引頻次靠前的中國學者、 在CNS 上獨立發文且發文量靠前的中國團體基本都是從事與生命科學領域相關的研究。

第三， 中國的各類創新主體對中國在世界頂級期刊的發文做出了重要貢獻。 如中國科學院在2016—2020 年的CNS 發文量僅次于劍橋大學， 香港大學發文總量的篇均被引數指標已超過了劍橋、 牛津、 麻省理工和哈佛等世界頂級大學， 而科技型企業華大基因和作為社會力量辦學的新型研究型高校西湖大學等也表現不俗， 讓人振奮。

第四， 中國科研的國際合作活躍， 且在合作中的主導地位不斷提升。 近5 年來中國CNS 發文的合作率基本穩定在76%左右， 同時第一作者率、 通訊作者率增長態勢明顯。 第一作者率由49.50%增長到52.89%，通訊作者率由55.18%增長到62.28%， 2020 年超過英國和德國， 僅次于美國。 此外， 在非合作論文率方面，中國和美英的差距進一步縮小， 和德國相比則加大了優勢， 這也顯示出中國獨立科研能力的不斷增強。

第五， 中國的科技水平進步顯著， 雖然在發文規模、 研究領域的廣度、 高影響力學者和機構數量等方面與美英德三國仍有差距， 尤其是和美國的差距還很大， 但是中國已具備建設世界科技強國的條件和基礎，正加速邁向世界科技強國的行列。

3.2 進一步的討論

基于以上數據， 本文認為中國科技創新發展活躍，科技實力上升趨勢突出。 顯然， 中國應該采取強有力的發展措施繼續保持這種良好態勢。 具體而言， 可以從以下幾方面著力：

一是要及時總結科技創新的成功經驗， 科學謀劃未來。 當今世界正經歷百年未有之大變局， 我國科技發展所面臨的國內外環境已經并且還將繼續發生深刻變化。 為了科學應對這些挑戰， 必須及時全面地總結科技創新的成功經驗， 以新戰略迎接科技強國建設過程中的各種新挑戰。

二是要繼續加強基礎研究工作， 進一步提升基礎研究的地位。 必須清醒認識到， 與建設世界科技強國的目標相比， 我國仍然面臨著重大的科技瓶頸， 重要原創性成果缺乏的局面還沒有從根本上得到改變。 而基礎研究作為科技創新的最主要推動力， 能夠支撐關鍵核心技術的開發， 是擺脫這一局面的最佳選擇。

三是要繼續堅持開放發展， 加強國際合作。 當前，盡管我國與發達國家在經濟貿易、 科技發展等問題上的摩擦愈演愈烈， 但是我們一定要堅持開放包容、 互惠共享的國際科技合作戰略不動搖， 更加積極主動地融入到全球的科技創新網絡中。 因為世界科技強國的一個重要體現就是科研的國際化。 如果沒有高水平的國際化， 我們將很難持續地瞄準世界科技前沿， 持續地提升科技創新能力。

四是要進一步建立健全國家創新體系， 提升國家創新體系的整體效能。 國家科技創新體系是以政府為主導、 充分發揮市場配置資源的基礎性作用、 各類科技創新主體緊密聯系和有效互動的社會系統［20］。 當前尤其是要引導和鼓勵華大基因等高科技企業、 西湖大學等新型研究型高校積極加入進來， 使他們成為科技創新活動的活躍主體， 以進一步全面加強我國的科技創新能力建設。

五是要進一步重視人才高地建設， 充分發揮頂尖人才的作用。 世界科技強國的競爭實質上是高科技領域頂尖人才的競爭， 頂尖人才在哪， 科技中心就在哪。因此， 我國必須要進一步重視高科技領域的人才隊伍建設， 要積極營造有利于人才集聚的科研環境和科學文化， 在全球范圍內吸引更多的國際高端人才到我國來， 成為我國科技創新中的關鍵有生力量， 使我國成為高科技人才集聚的高地， 同時充分發揮出他們的關鍵性作用。