摘要：原文发表于《科技导报》2025年第8期《中美基础研究创新韧性的特征事实、地区差异及动态演进》中国和美国竞争从贸易战转向科技战，基础研究作为科技创新源头，成为双方博弈关键，对两国发展意义重大。《科技导报》邀请首都师范大学资源环境与旅游学院马铭晨、吕拉昌，基于20

中国和美国竞争从贸易战转向科技战，基础研究作为科技创新源头，成为双方博弈关键，对两国发展意义重大。《科技导报》邀请首都师范大学资源环境与旅游学院马铭晨、吕拉昌，基于2002—2022年Web of Science论文数据，界定基础研究创新韧性概念，运用核心变量法测度中国和美国基础研究创新韧性，并借助Dagum基尼系数和核密度分析探讨其特征、地区差异及动态演变。

基础研究在中美两国的国家发展、科技进步、产业革新和安全保障等关键领域均发挥基础性和引领性作用，是争夺世界科技制高点的核心动力。在百年未有之大变局下，中国和美国均面临复杂多变的国际环境，不确定性和不可预测性显著增加，给基础研究稳定性带来严峻挑战。新形势下，国家发展对源头创新提出更高要求，全面加强基础研究、提升原始创新能力，是应对风险、构建长期发展优势的关键。因此，如何应对外部冲击，稳定基础研究创新生态系统，保持可持续发展，成为中国亟待解决的现实问题。

韧性研究为解决这一问题提供了新的视角。一方面，学者对基础研究、基础研究生态系统和韧性的内涵进行了深入探讨。基础研究创新韧性是动态属性，受冲击时或冲击后才显现。外部冲击对创新系统影响有3种情况（图1）。另一方面，已有研究通过多种方法分析了中国和美国基础研究的差异，揭示了两国在经费部门配置、高水平人才、基础研究研发经费方面的差距。

图1 基础研究创新韧性增长路径

然而，现有研究仍存在一些不足。我们将厘清基础研究创新韧性的内涵，提出科学的测算方法，并以全球金融危机和新冠肺炎疫情为切入点，延长研究时间跨度至20年，全面分析中美基础研究创新韧性的抵抗力和恢复力，同时综合运用Dagum基尼系数、核密度分析等方法，对比分析中美基础研究创新韧性的时空差异和动态演进规律，为理解中美基础研究差距提供新的视角。

1.1/基础研究创新韧性的测度

基础研究创新韧性的测量可借鉴经济韧性和创新韧性的方法。将中国和美国基础研究创新韧性归纳为抵抗力和恢复力。抵抗力指基础研究在面对内外部挑战时维持创新进程的能力，恢复力指基础研究在遭受重大挫折后迅速恢复，甚至超越原有水平的能力。本研究参考柳卸林的研究，选择论文数量作为衡量指标，因其在评估基础研究创新能力方面重要且数据可得性高。在计量方法上，借鉴Martin等的思路构建反事实函数。

区域预期创新增量计算公式如下

抵抗力指数计算公式如下

抵抗力指数大于0，表明区域在应对外部冲击时的抵抗能力高于国家整体水平；抵抗力指数小于0，表明区域在应对外部冲击时的抵抗能力低于国家整体水平。

恢复力指数计算公式如下

恢复力指数大于0，表明冲击之后区域创新恢复能力高于国家整体水平；恢复力指数小于0，表明冲击之后区域创新恢复能力低于国家整体水平。

1.2/基础研究创新波动周期的划分

现有研究在抵抗期和恢复期的划分上缺乏统一标准，多依据核心变量变化特征直接划分，主观性较强。为避免因特定冲击导致区域韧性缺乏可比性，以2002—2022年为研究区间，基于中国和美国两国论文数及其相对变化率的年度数据，采用峰值法划分20年间的创新周期性波动，从而更准确地反映创新发展的长期扰动和韧性。

从图2可以看出，近20年来，中国和美国论文发表量均呈递增趋势，但中国增速更快。

图2 2002—2022年中国和美国论文数及相对变化率

基于上述分析，划定2002—2018年和2018—2022年为2个创新周期。其中，2002—2007年为金融危机冲击的抵抗期，2007—2018年为恢复期；2018—2020年为新冠肺炎疫情冲击的抵抗期，2020—2021年为恢复期，该划分方法与魏峰等的研究一致。

1.3/Dagum基尼系数及其分解方法

Dagum基尼系数在研究社会经济领域的不平等和不平衡方面具有明显的优势。Dagum基尼系数定义如下

1.4/Kernel密度估计方法

Kernel估计（Kernel density estimation）作为一种非参数估计方法，能够对样本数据进行拟合，用连续密度曲线描述研究对象属性值的分布位置、形态、延展性以及极化趋势，在应用过程中具有稳健性强和模型依赖性弱等优点，现已成为研究各地区发展非均衡分布问题的常规方法。假设随机变量X的密度函数为f(x)，在点x的密度函数由式（10）进行估计。选择高斯核函数估计中美基础研究创新韧性的空间分布及动态演进，如式（11）所示

1.5/样本与数据说明

Web of Science（WoS）收录了全球超过13000种高影响力的学术期刊，涵盖SCIE（科学引文索引）、SSCI（社会科学引文索引）和A&HCI（艺术与人文科学引文索引）3大引文数据库，是覆盖学科最多的综合性学术信息资源。选择WoS核心收录数据库，检索2002年初至2022年底中国和美国的论文数据。数据收集截至2023年6月1日。在计算Dagum基尼系数时，采取加正数并取对数的方式进行预处理，以确保数据的合理性和分析的准确性。

我们的实证分析聚焦于以下几方面：一是基于创新周期划分，从国家尺度测算并比较中美基础研究创新韧性的均值、时间演变特征及其抵抗力与恢复力的相关性；二是从区域尺度对比中美主要区域的论文发表数量与基础研究创新韧性；三是运用Dagum基尼系数及其分解方法，细化分析国家间、国家内及超变密度的差异来源，提升测量的准确性和科学性；四是借助Kernel密度估计法定量测度中美基础研究创新韧性的绝对差异及动态演变，为相关研究提供经验证据。

2.1/基础研究创新韧性的特征事实

基于抵抗期与恢复期划分，运用式（2）和式（3）计算了2002年1月至2022年12月中美基础研究创新韧性。表明中国基础研究创新韧性整体发展平稳，稳定性较高，且平均水平高于美国。绘制两国基础研究创新韧性在2个周期内散点图，分析其时间演变特征。图3中，水平和垂直的实线分别代表抵抗力和恢复力平均水平，将图划分为4个区域。

图3 2002—2022年2个周期的中国和美国创新抵抗力和恢复力

剖析两国基础研究创新韧性中抵抗力与恢复力的相关性（表1），结果显示：在2个周期内，美国基础研究创新韧性中抵抗力与恢复力的相关性不显著（表2），表明其基础研究创新体系内在连贯性与协同性不足。相比之下，中国基础研究抵抗力与恢复力呈显著正相关。抵抗力强的区域在恢复期发展更佳，而抵抗力弱的区域恢复力也较弱。这一结果彰显了中国基础研究创新体系的内在活力与适应性。

表1 中国和美国抵抗力与恢复力的相关性

由表2可知两国主要区域论文数与基础研究创新韧性对比情况。美国主要区域在2个周期内均表现为强抵抗力、弱恢复力，且第2周期创新韧性优于第1周期。中国主要区域在第1周期抵抗力与恢复力俱佳，但在第2周期显著下滑。从论文发表均衡性看，美国相对均衡，而中国呈极化趋势。

表2 中国和美国主要区域基础研究创新韧性比较

2.2/基础研究创新韧性的地区差异

对两国各区域的抵抗力指数与恢复力指数进行归一化处理，并计算Dagum指数（表3）。基础研究创新韧性差距可分解为国家内部、国家间韧性差距及贡献度3个方面。从时间趋势看，两国基础研究创新韧性综合差距持续增大。

表3 中国和美国基础研究创新韧性基尼系数

2.3/基础研究创新韧性的动态演进

采用高斯核密度函数的非参数核密度法，选取2个周期的数据作为观测值，可估计两国基础研究创新韧性的动态演进轨迹、分布特征及地区绝对差异，其Kernel密度如图4所示。

图4 中国和美国基础研究创新韧性核密度图

图4（b）展示了美国基础研究创新韧性的核密度。在抵抗期呈现“多峰”分布，侧峰峰值较低；恢复期则为“单峰”分布，说明美国各州基础研究创新韧性在抵抗期两极分化，恢复期趋于一致且集中在低值附近。

根据图4（a），在样本期内，中国基础研究创新韧性均值较高，波峰效率值均大于0。从垂直方向看，峰值呈“下降—上升”趋势，波峰高度增加、宽度减少，意味着各省份基础研究创新韧性水平差异减小。中国核密度曲线多数年份呈右拖尾特征，表明低水平韧性地区占比下降，整体韧性提升。

综合图4（a）和（b）可见，美国基础研究创新韧性均值较低且呈下降趋势，而中国均值较高且韧性较强，中美基础研究创新韧性差异在扩大，与前述结论一致。

以中国和美国为研究对象，基于2002—2022年Web of Science数据库的论文发表数，将研究期划分为金融危机抵抗期、金融危机恢复期、新冠肺炎疫情抵抗期和新冠肺炎疫情恢复期，利用反事实函数测度两国基础研究创新韧性，并采用Dagum基尼系数和核密度分析对其现实特征、地区差异和动态演变进行比较分析，主要结论如下。

1）基础研究创新韧性概念界定。基础研究创新韧性是指在一定时空范围内，基础研究在面临外部各种不确定性、干扰、挑战和挫折时，其创新主体（研究人员、研究机构等）能够借助创新环境（政策、资金、设施、学术氛围等要素）所提供的条件，以适应性、灵活性和创造性的方式应对，保持稳定运行，并持续推进知识探索和科学原理发现的能力。我们采用基于创新周期的核心变量法，考察两国基础研究的增长路径及韧性表现，使基础研究创新韧性测度成为可能。

2）国家尺度分析，两国基础研究创新韧性整体差异显著。美国基础研究创新韧性均值较低，多数年份呈负数且有较大幅度下滑；中国则均值大于0且发展相对平稳。

3）主要区域分析。美国主要区域论文发表相对均衡，而中国主要区域论文发表呈现极化趋势，前5个省份贡献全国论文总数的1/2。

4）Dagum基尼系数分析。两国国家间基础研究创新韧性综合差距逐渐扩大。抵抗期差距主要源自国家内部韧性差异，恢复期则主要由国家间韧性差异导致。

5）Kernel密度估计。美国基础研究创新韧性降低，各州绝对差异扩大，抵抗期呈现两极分化，恢复期趋于一致且集中在低值附近。中国基础研究创新韧性总体均值高于美国，各省份韧性水平差异减小，抵抗期与恢复期低水平地区比例减少。

针对中国基础研究创新韧性“恢复力较强但区域差异显著”的特征，结合研究结论与创新生态规律，从区域协同、应急响应、资源配置和生态构建4个维度提出以下政策建议。

1）区域协同创新与均衡发展。制定差异化区域创新规划，明确东部为“创新极核”，中部为“创新枢纽”，西部为“特色增长极”，立足资源与地域特色开展创新活动。

2）应急与长期韧性支撑体系构建。设立专门的应急预研专项，汇聚各领域核心科学家团队，聚焦自然灾害、公共卫生危机等可能冲击基础研究的关键领域，提前开展风险预判与前瞻性研究，形成常态化的风险预警能力。

3）资源配置效率优化。整合政府财政资金、社会资本、企业投入等多元资源，设立专项资金，重点扶持具有特色与发展潜力的学科建设。

4）适应性创新生态营造与全球协作网络搭建。科学布局“学科交叉韧性研究中心”，以应对气候变化、公共卫生安全等复杂挑战，鼓励多学科的深度融合。

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来源：科技导报