基于灰色关联的我国区域基础研究竞争力评价——以国家自然科学基金为视角

邱启荣 张岐山

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

基于灰色关联的我国区域基础研究竞争力评价
——以国家自然科学基金为视角

邱启荣 张岐山

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

基于灰色关联相关理论,以国家自然科学基金代表性项目类型的立项数据作为评价指标，构建出我国区域基础研究竞争力评价指标体系，并基于该指标体系对我国各省市的基础研究实力进行分析，进而得出我国区域基础研究实力分布情况，以期为我国基础研究水平的提升提供决策参考。

灰色关联； 区域基础研究； 竞争力评价； 指标体系

一、引言

改革开放以来，我国基础研究取得了长足进步，代表基础研究发展水平的各项指标得到大幅提升，目前已经进入数量增长转变为质量提升的发展新阶段。但是，由于整体水平落后，原始创新能力依然不足。要成为真正的“科技强国”，必须有持续的高水平的科学产出，必须在实施创新驱动发展战略中高度重视基础研究。[1]

国家基础研究综合实力的高低取决于各省市的基础研究的实力，科学评价我国各省市基础研究竞争力水平对我国基础研究的战略布局具有重要的意义。目前已有部分学者基于国家自然科学基金(以下简称“国家基金”)立项情况对各省市的基础研究实力进行评价，有的研究基于部分省市的国家基金立项情况[2]，有的研究基于国家基金所有类型项目的立项情况[3]，虽然这些学者在如何评价我国区域基础研究竞争力方面做了有益的探索，但是总体来说已有的研究所选取的评价指标过于笼统，针对性不是很强。本文基于灰色关联相关理论,以国家基金代表性项目类型的立项数据作为评价指标，构建出我国区域基础研究竞争力评价指标体系，并基于该指标体系对我国各省市的基础研究实力进行分析，进而得出我国区域基础研究实力分布情况，以期为我国基础研究水平的提升提供决策参考。

二、基础研究竞争力评价指标体系及其权重构建

国家自然科学基金由国家自然科学基金委员会负责管理，面向全国，坚持“支持基础研究、坚持自由探索、发挥导向作用”的战略定位，采取竞争机制，择优并重点支持我国具有良好研究条件和研究实力的高等院校和研究机构中的研究人员开展自然科学基础研究工作。[4]

经过20多年的发展，国家基金作为我国支持基础研究的最重要途径之一，为我国原始创新积累、学科均衡发展与布局、优秀科技人才培养、科学精神与文化培育等方面做出了重要贡献，成为我国构建国家创新体系的重要环节。同时，由于国家基金在项目资助的各个环节进行公开透明的制度设计并严格执行，目前已经成为科技界公开、公正、公平的代表性“品牌”，被科研人员公认为最能反映研究者竞争能力的研究基金。由于上述原因，国家基金资助情况已成为衡量全国各地区和科研机构基础研究水平的一项重要指标，并在实际科研评价中得到应用。

根据国家基金委发布的《2014年度国家自然科学基金项目指南》，国家基金按照资助类别可分为面上项目、重点项目、重大项目、重大研究计划项目、青年科学基金项目、地区科学基金项目、优秀青年科学基金项目、国家杰出青年科学基金项目、创新研究群体项目、海外及港澳学者合作研究基金项目、国际(地区)合作与交流项目、联合基金项目、专项项目等。所有这些资助类别侧重点各不相同，它们相互补充，共同构成当前的国家自然科学基金资助体系。

依据全面性、客观性、效益性、发展性和数据可获取性原则，本文从国家基金上述资助类别中重点选取如下四类涉及范围广、影响力大的项目类型：面上项目、青年科学基金项目(以下简称“青年项目”)、重点项目和国家杰出青年科学基金项目(以下简称“杰青项目”)。将上述四类项目的资助项目数与经费数作为评价指标(用di表示，其中i取值范围为1～7)，构造基础研究竞争力评价指标体系。各指标的含义如下：

(1)d1和d2分别表示各省市面上项目获资助项目数和经费数。需要说明的是，由于地区科学基金项目申请、评审和管理机制与面上项目基本相同，且地区科学基金项目只针对特定地区，相对来说地区科学基金项目辐射的区域内基础研究相对薄弱，所以很有可能出现地区科学基金辐射的区域内科研人员为了申请地区科学基金项目而放弃申请面上项目的情况存在，即面上项目获资助情况会受到地区科学基金资助情况的影响。为此，考虑各省市面上项目获资助项目数和经费数时，应把其获得地区科学基金项目资助情况通过一定的调节系数(本文调节系数选0.7)予以综合考虑，即评价指标d1=各省市面上项目实际获资助项目数+0.7*对应省市的地区科学基金项目获资助项目数；评价指标d2=各省市面上项目实际获资助经费数+0.7*对应省市的地区科学基金项目获资助经费数。

(2)d3和d4分别表示各省市青年项目获资助项目数和经费数。

(3)d5和d6分别表示各省市重点项目获资助项目数和经费数。

(4)d7表示各省市杰青项目获资助项目数。由于杰青项目采取定额资助，即每个项目的资助经费均为200万元，杰青项目获资助项目数与经费数成正比例，所以杰青项目的评价指标只选取获资助项目数。

在上述构建的指标体系中，由于各指标对最终评价目标的贡献不一样，应赋予不同的权重。本文评价指标的权重参照各类项目资助经费占总经费的比重进行设置，由于不同类型项目的影响力不一样，所以对不同类型项目赋予不同的调节系数。面上项目为基准项目，调整系数为1，青年项目调整系数为1.5，重点项目的调整系数为2，杰青项目的调整系数为5。面上项目的权重=面上项目资助经费*1/(面上项目资助经费*1+青年项目资助经费*1.5+重点项目资助经费*2+杰青项目资助经费*5)。根据上述方法，同理可以得出青年项目、重点项目和杰青项目的相应权重。对于同一类型项目，获资助项目数和获资助经费数对权重的贡献度差别不大，故均分该类型项目的整体权重。依据上述分析，本文选取2013年国家基金获资助的相关数据，由此可以计算出由d1～d7的各指标顺序权重向量为：

W=(0.27，0.27，0.12，0.12，0.07，0.07，0.08)

本文所确定的基础研究竞争力评价指标及其权重如表1所示。

三、灰色关联分析理论

灰色系统理论由邓聚龙教授于1982年创立。灰色关联分析是灰色系统理论的主要内容之一，是一种通过灰色关联程度的计算，用灰色关联程度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的多因素分析技术。灰色关联程度实质上是系统各因素数列所构成的曲线与参考数列构成的曲线之间几何形状的接近程度。灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线量级变化的接近度或几何形状的相似度来判断因素间的关联程度，曲线形状越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就会越小。

表1 基础研究竞争力评价指标及其权重

灰色关联分析的基本计算步骤如下：

(1)确定被评价对象的比较序列。假设有m个被评价对象，每个对象有n个指标，则令Xki表示第k个对象的第i个指标的原始数据，其中k=1，2，…，m；i=1，2，…，n，则Xk=(Xk1，Xk2,…，Xkn)就是以k个被评价对象各项指标的初始数据作为分量的向量。本文中被评价对象比较序列为各省市基础研究竞争力所构成的数列。

(2)确定参考数列。把m个评价对象的每一个评价指标的最佳值作为参考向量各指标的对应数值，参考向量记为X0，X0=( X01，X02，…，X0n)。本文中参考数列为反映各省市基础研究竞争力的理想化样本数列。

(3)数据无量纲化处理。由于被评价对象的各项评价指标的意义不同，所以指标量纲也不一样，为了消除量纲造成的影响，需要对评价对象的各项指标原始数据进行无量纲化处理。

(4)计算关联系数。将标准化后的被评价对象各项指标值与参考数列对应值比较，计算其关联系数。

(5)计算关联度。由于不同评价指标的权重不一样，对被评价对象在各个时刻(指标)的关联系数值进行加权处理，从而进行整体性比较。

(6)确定关联序。对各个被评价对象的关联度进行比较，由小到大排列起来便可以确定被评价对象的关联序，依据关联序可以得出综合评价结果。

四、我国区域基础研究竞争力评价

1.样本及数据选取

本文选取我国31个省、市、自治区、直辖市作为样本，指标评价体系中各指标数据来自《2013年度国家自然科学基金资助项目统计资料》(该资料在国家自然科学基金委员会网站可以下载，网址：http://www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/xmtj/pdf/2013_table.pdf)，按照上文介绍的基础研究竞争力评价指标构造方法，经过汇总整理后的原始指标数据，如表2所示：

表2 原始指标数据汇总

续表1

地区d1d2d3d4d5d6d7吉林X143512582733180941030202江苏X151531113821165739911471389516江西X1634717298133318338750辽宁X1761645023649155422061938内蒙古X1815778964298213020宁夏X1990435619458000青海X2031170816398000山东X2167750685699167841853306山西X2211081311433506410900陕西X2378858383821201582572958上海X241759127914139633122752212027四川X2552538827636153491336937天津X264283197341699271338106西藏X271362900000新疆X2827114039671654000云南X2934619292180437126604浙江X3087463828737175072367795重庆X3137326502345816955092

2.数据的处理与分析

(1)确定参考样本数列

对于前文所构造的基础研究竞争力各项评价指标d1～d7，指标值越大说明该区域的基础研究竞争力越强，故d1～d7均取最大值来构造参考数列，所构造的数列如下：

X0=(X0(1),X0(2),X0(3),X0(4),X0(5),X0(6),X0(7),X0(8))

=(3323, 251410, 2534, 61443, 188, 55458, 66)

(2)数据无量纲化处理

用标准化方法对原始指标数据进行无量纲化处理。原始数据标准化处理后结果如表3所示：

表3 原始数据标准化处理结果

续表2

地区d1d2d3d4d5d6d7辽宁X170．05650．07180．27560．2690．05090．07920．1288内蒙古X18-0．6403-0．6683-0．8158-0．817-0．4847-0．4839-0．5102宁夏X19-0．7417-0．7389-0．8572-0．8561-0．5128-0．5127-0．5102青海X20-0．8309-0．7917-0．8626-0．8605-0．5128-0．5127-0．5102山东X210．14890．18470．36550．3616-0．0055-0．0033-0．0309山西X22-0．7108-0．6636-0．6342-0．6287-0．4001-0．4086-0．5102陕西X230．3170．33820．58490．61330．19190．18450．1288上海X241．78961．72431．61881．58021．60131．60151．6466四川X25-0．082-0．05170．25230．2546-0．1464-0．15980．049天津X26-0．2286-0．1883-0．1433-0．1498-0．1464-0．1486-0．0309西藏X27-0．8585-0．8132-0．8913-0．8902-0．5128-0．5127-0．5102新疆X28-0．4661-0．5459-0．7708-0．7669-0．5128-0．5127-0．5102云南X29-0．3523-0．4411-0．5677-0．5642-0．4565-0．4497-0．1907浙江X300．44770．44670．43390．41550．13550．1352-0．1108重庆X31-0．312-0．2974-0．271-0．2809-0．3719-0．3685-0．3505

(3)计算极大差与极小差

依据标准化后的数据，依据差值Δki=|Xk(i)-X0(i)|，计算极大差M与极小差m各自对应的数值：

(4)计算关联系数

各评价对象相关评价指标的关联系数rki按照如下公式进行计算:

上面公式中ξ为分辨系数，取值范围为(0，1)之内。本文中ξ的取值定为0.5。通过公式计算，各省市基础研究竞争力评价指标与参考样本的灰色关联系数如表4所示:

表4 灰色关联系数

续表

地区d1d2d3d4d5d6d7宁夏X190．35090．34990．36950．36820．33340．33330．3345青海X200．34680．34740．36920．36790．33340．33330．3345山东X210．39780．39840．44540．44310．35610．35620．3561山西X220．35230．35340．38140．38020．33820．33780．3345陕西X230．40810．40780．46250．46260．36580．36540．3639上海X240．52780．51840．56430．55650．45420．45410．4597四川X250．38450．38480．43710．43530．34950．34880．3599天津X260．37650．37730．41040．40820．34950．34930．3561西藏X270．34550．34650．36780．36640．33340．33330．3345新疆X280．36420．3590．3740．37280．33340．33330．3345云南X290．370．36420．38510．38370．33580．3360．3486浙江X300．41650．41480．45060．44710．3630．36290．3523重庆X310．37210．37150．40240．40010．33940．33950．3414

(5)加权灰色关联度的计算与排序

由于不同评价对象相关评价指标的权重不尽相同，计算各个评价对象的关联度Ri时要考虑到各指标的权重值，计算出加权关联度。加权灰色关联度已经在很多领域得到应用[5][6],其计算公式如下：

通过公式计算，可得出各省市加权灰色关联度，将关联度从大到小进行排列，各省市加权灰色关联度数值及排序如表5所示:

表5 加权灰色关联度排序

3.我国区域基础研究竞争力评价

(1)区域基础研究竞争力水平分析。从表5可以看出，我国各省市基础研究发展水平极不平衡，东部及沿海地区基础水平遥遥领先，中西部地区相对落后。总体来看，我国区域基础研究发展水平由高到底呈金字塔形分布，具体可分成5个发展水平方阵：(a)北京位于金字塔的塔尖，居第一方阵，基础研究实力遥遥领先于其他省市；(b)上海、江苏位于第二方阵，基础研究实力仅次于北京；(c)广东、湖北、陕西、浙江位于第三方阵，基础研究水平紧邻第二方阵，但差距较大；(d)山东、辽宁、四川、湖南、安徽、天津、黑龙江、福建、吉林、重庆位于第四方阵，其基础研究实力与第三方阵存在差距，但是差距与之前的方阵比相对较小；(e)河南、云南、甘肃、江西、广西、新疆、河北、山西、内蒙古、贵州、海南、宁夏、青海、西藏位于第五方阵，本方阵内的省市基本位于中西部地区。

(2)区域基础研究发展水平差异的原因分析。由上述区域基础研究竞争力比较分析我们可以看出，影响我们各省市基础研究竞争力的因素主要如下：(a)经济发展水平。我国东部沿海地区基础研究水平远高于西部地区，而我国经济水平发展最好的地区恰恰分布于东部沿海。这一方面是因为经济发达地区更容易吸引高端科技人才，而人的因素在基础研究水平发展中起决定性作用；另一方面，经济发展好的地区往往对科研的投入更大，科研环境建设也就相对更为完善。(b)科研机构及高等院校的分布数量。由于历史、社会发展水平等种种原因，当前我国基础研究的主力军仍然是科研机构和高等院校，如此，一个地区拥有科研机构及高等院校的数量和质量将很大程度上决定该地区的基础研究发展水平。(c)地方政府对基础研究的重视程度。当前情况下，我国基础研究的投入主要依靠各级政府的投入。虽然国家财政投入是基础研究的主要经费来源，但是国家层面上的科技经费竞争相对激烈，科研人员直接获国家资助的难度较大，为此各省市是否能为本地区科研人员的前期基础研究提供有力支持、为科研人员构筑成才的制度保障和环境支撑将很大程度上决定该地区基础研究的发展水平。

(3)提升我国区域基础研究发展水平的建议。由于我国各区域基础研究发展水平存在显著差异，所以今后对于提升不同省市的基础研究水平应采取不同策略。对于东部沿海基础研究水平较高的区域，今后应重点加强基础研究向应用领域转化的深度和广度，加大基础研究在经济社会发展中的直接贡献度；而对于中西部地区，国家除了出台相应的人才及经费的扶持政策外，应重点鼓励该区域内各省市根据自身特色经济及特色的自然环境资源，走差异化的发展模式。

五、结语

基础研究作为创新之源，在提高原始创新能力中发挥了核心关键作用。当前在建设创新型国家的伟大征程上，我们更应该重视基础研究，精心布局，着力加强顶层设计，使基础研究成为提升我国经济实力与国际竞争力的重要支撑。

注释：

[1] 万 钢：《加强基础研究提升原创能力》，《中国软科学》2013年第8期。

[2] 马廷灿：《从国家自然科学基金看我国基础研究力量的变化趋势》，《中国科学基金》2011年第5期。

[3] 马廷灿、曹慕昆、王桂芳：《从国家自然科学基金看我国各省市基础研究竞争力》，《科学通报》2011年第36期。

[4] 《国家科学基金委员会概况》，http://www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/jgsz/01/,2014年5月29日。

[5] Tian Bao Gao,Wen Li Shi,Teng Li，“Weighted grey relation evaluation model on colliery safety factors”，AdvancedMaterialsResearch,vol.524-527(2012),pp.803-807.

[6] Hong Yan Zhao,Jun Zhang,Guo Ping Hu et al,“Research on the application of weighted grey relational analysis on the failure diagnosis of complicated electronic equipment”，MechanicsandMaterials,vol.333- 335(2013),pp.1543-1547.

[责任编辑：黄艳林]

2014-06-04

福建省自然科学基金项目(2014J01232)； 福州大学科技发展基金资助项目(13SKZ23)。

邱启荣， 男， 福建仙游人， 福州大学科技处助理研究员， 福州大学经济与管理学院博士研究生； 张岐山， 男， 黑龙江绥化人， 福州大学经济与管理学院教授、 博士生导师， 博士。

G311

A

1002-3321(2014)05-0024-07