基于ESI 的中美基础研究布局结构及演变☆

王康; 刘启巍; 袁婷婷

doi:10.15978/j.cnki.1673-5668.20260120

科学观察 ›› 2026, Vol. 21 ›› Issue (3) :90-103 DOI: 10.15978/j.cnki.1673-5668.20260120

数据观察

基于ESI 的中美基础研究布局结构及演变^☆

王康 ¹^,^* ,
刘启巍 ² ,
袁婷婷 ³

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Layout Structure and Evolution of Basic Research in China and the United States

Wang Kang ¹^,^* ,
Liu Qiwei ² ,
Yuan Tingting ³

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摘要

[目的/意义] 基础研究是整个科学体系的源头，是科技创新的根基和底座。分析中美基础研究布局结构及其演变，不仅有助于揭示两国在科研领域的资源分配和重点方向，也能够为我国进一步优化基础研究战略、推动科技自立自强、高质量发展提供重要借鉴。[方法/过程] 首先利用SBERT（sentence-BERT）模型对中美近10 年的ESI（Essential Science Indicators）高被引论文向量化，然后利用t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）算法对数据进行降维，进而借助K均值聚类算法、等高线密度可视化技术和LLR（loglikelihood ratio）自动标签提取技术实现中美基础研究全域布局结构、子域布局结构以及布局结构演变的全方位、多层次分析。[结果/结论] 中美两国在基础研究的布局上各有侧重：中国在化学与工程技术领域的科研资源较为集中，创新活跃度突出；美国则在生物医药、神经科学及公共卫生等方面表现出更强的研究深度与技术引领能力。两国的基础研究发展轨迹存在差异：中国的研究布局呈现出从单一集中向多元拓展的演变趋势，而美国在生物医药领域持续保持领先优势。以通信领域为例，中国采取的是“多点突破”策略，两国在学科交叉模式与创新生态方面有所不同，但在部分研究主题上仍具有一定一致性。

Abstract

[Objective/Significance] Basic research is the source of the entire scientific system and the foundation and cornerstone of technological innovation. Analyzing the layout structure and evolution of basic research in China and the United States not only helps to reveal the resource allocation and key directions of the two countries in the field of scientific research, but also provides important references for China to further optimize its basic research strategy, promote technological self-reliance and high-quality development. [Method/Process] Firstly, the SBERT (sentence BERT) model is used to vectorize the ESI (Essential Science Indicators) highly cited papers in China and the United States over the past 10 years. Then, the t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) algorithm is used to dimension the data, and the K-means clustering algorithm, contour density visualization technology, and LLR (log likelihood ratio) automatic label extraction technology are utilized to achieve a comprehensive and multi-level analysis of the overall layout structure, subdomain layout structure, and layout structure evolution of basic research in China and the United States. [Results/Conclusions] China and the United States each have their own emphasis on the layout of basic research: China has relatively concentrated scientific research resources in the fields of chemistry and engineering technology, with outstanding innovation activity; The United States has shown stronger research depth and technological leadership capabilities in fields such as biomedicine, neuroscience, and public health. There are differences in the development trajectory of basic research between the two countries: China's research layout shows an evolving trend from single concentration to diversified expansion, while the United States continues to maintain a leading advantage in the field of biomedicine. Taking the field of Telecommunications as an example, China adopts a “multi-point breakthrough” strategy, and the two countries have differences in interdisciplinary models and innovation ecosystems, but still have certain consistency in some research topics.

Graphical abstract

关键词

基础研究 / 布局结构 / 演变趋势 / 科学结构 / 中国和美国

Key words

basic research / layout structure / evolution trend / scientific structure / China and the United States

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王康, 刘启巍, 袁婷婷. 基于ESI 的中美基础研究布局结构及演变^☆[J]. 科学观察, 2026, 21(3): 90-103 DOI:10.15978/j.cnki.1673-5668.20260120

Wang Kang, Liu Qiwei, Yuan Tingting. Layout Structure and Evolution of Basic Research in China and the United States[J]. Science Focus, 2026, 21(3): 90-103 DOI:10.15978/j.cnki.1673-5668.20260120

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0 引言

基础研究是孕育原始创新的源泉^[1-2]，是核心技术的根基^[3]，是国家竞争力提升的根本动力，其重要性在近年来愈加突显。世界主要国家越发重视抢占科技竞争的前沿，开始更多将基础科研活动作为战略性资源进行谋划^[4]。美国凭借强大的科研体系、雄厚的资金支持以及广泛的国际合作，建立了世界领先的科研优势。与此相比，我国基础研究起步较晚，面临原创性与研究投入力度不足等问题^[5]。近年来，我国高度重视基础研究的源头创新作用，充分强调了基础研究对高水平科技自立自强、高质量发展的支撑作用^[6]。党的二十大报告提出，要加强基础研究，突出原创，鼓励自由探索；党的二十届三中全会进一步提出，改进科技计划管理，强化基础，研究领域、交叉前沿领域、重点领域前瞻性、引领性布局；《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》提出，加强基础研究战略性、前瞻性、体系化布局，统筹推进目标导向和自由探索的基础研究。

深入刻画基础研究的学科布局结构及其演变，对理解国家科研体系的结构特征并优化战略布局具有重要意义。在中美科技竞争不断加剧的背景下，两国基础研究在整体布局结构上呈现出怎样的特征?这种结构在不同学科子域中的差异及其演变趋势如何?围绕上述问题，本文基于ESI（Essential Science Indicators）高被引论文数据，利用SBERT语义向量化与聚类分析方法，对中美基础研究布局结构及其演变进行系统分析。研究结果不仅能够揭示两国基础研究布局的结构特征及其差异，还能够为我国进一步优化基础研究的战略方向、培育新质生产力、实现高水平科技自立自强提供重要的经验和启示。

1 相关研究

基础研究作为科技创新的源头和国家创新体系的核心组成部分，其布局优化对于建设科技强国具有重要意义。基础研究布局是国家对基础研究发展的顶层设计、全面谋划与系统安排^[7]，需要根据科技与经济社会发展规律、国家战略需求及各学科的特点进行灵活设计，需要带着危机感创新基础研究的布局^[8]。在实证分析方面，现有研究多从空间布局、学科布局2个方面展开。

1.1 基础研究空间布局

我国基础研究的空间分布呈现显著的区域集聚特征，这种集聚与经济发展水平、创新要素禀赋及产业布局紧密相关。相关学者基于不同的数据和方法进行研究：吴珏等^[9]通过多源异构数据与ArcGIS技术发现中国关键核心技术基础研究与产业空间布局集中在京津冀地区和长三角地区；方勇等^[10]研究发现，中国基础研究的经费支出主要集中在少数几个区域和省份，地域分布呈现“高度集中、相对分散”；马艳艳等^[11]基于Nature和Science论文研究了中国基础研究在时间和空间分布上的演变，发现中国基础研究发展迅速，但地域依赖明显；管仕平等^[12]以国家自然科学基金在各省区的分布为基础研究能力的衡量指标，采用基尼系数和泰尔指数模型进行测量，发现我国基础研究能力的地区差距在不断缩小；俞立平等^[13]基于中国知网引文数据库研究了我国基础研究论文区域布局的时空演变以及地区差距变化，亦发现我国基础研究论文的地区差距越来越小。

全球各国在科学技术发展方向上布局不同，受到地理、历史和经济因素等的综合影响^[14]。Oldac^[15]通过多种数据源进行文献计量分析揭示全球科学格局的重大变动。田文灿等^[16]全面比较中美两国重点学科领域基金资助差异，发现中国更重视生命与地球科学，美国则更重视医药领域，在资助增幅排名上，工程和计算机科学在中美两国均呈上升态势。

1.2 基础研究学科布局

从学科维度看，中国基础研究布局呈现“优势突出、结构失衡”的结构性特征。于璇等^[17]基于国家杰出青年科学基金的分析结果表明，我国数理科学部、工程和材料科学部、信息科学部的各学科受“杰青基金”资助一直相对均衡，而生命科学、医学的发展尚不均衡。孙晓玲等^[18]基于ESI数据库对中、美、日、德四国的对比研究结果表明，中国基础研究的优势学科集中于工学（如材料科学、工程学）和理学（如化学、物理学），但空间科学和生命科学较弱。Top论文产出量上已接近美国水平，但在基础学科结构均衡性上仍存在差距。美国优势学科较多，布局较全面，美、日、德更多侧重在生命科学、医学、空间科学领域发展。

文献计量方法常被用于绘制基础研究的学科布局，Boyack等^[19]、de Moya-Anegón等^[20]根据已有研究（包括自然科学和社会科学）绘制了一张代表所有科学结构的新地图，可用于直观地识别科学的主要领域、规模、宏观结构、微观结构。Moya-Anegón等^[21]研究发现，世界各国可以根据其主题偏好分为3大类：生物医学集群（代表国家：美国），基础科学与工程集群（代表国家：中国）和农业集群（代表国家：尼日利亚）。多元化是与科技竞争力相关的关键因素，Cimini等^[22]使用各个国家在不同科学领域产生的论文的引文数据来确定国家研究系统的结构和效率，研究发现技术领先的国家除了拥有最大的科学论文产量和最多的引用次数外，也尽可能地使研究系统多样化。

当前文献对中美两国基础研究布局内在结构与动态演变分析存在一些不足，本文采用SBERT预训练模型，结合聚类分析、可视化方法与自动标签生成技术，刻画两国基础研究布局的结构及其演变。

2 数据来源与技术路线

2.1 数据来源

本文以比较中国和美国基础研究布局结构及演变为研究目标，选取中美两国的ESI高被引论文作为分析样本。数据来源为2015—2025年的ESI高被引论文数据集，共包含144169篇文献，去除5218篇重复文献，保留138951篇有效文献。中美作为通信作者的文献共计85801篇，其中中国50734篇，美国37479篇，中美共同通信作者的论文数量2412篇。ESI高被引论文主要表示在特定学科领域中具有较高学术影响力的研究成果。在现有研究中，ESI高被引论文常被用作衡量和评价国家或地区科研水平、机构学术声誉、学科发展状况和科研人员学术影响力等。本文将ESI高被引论文作为观察中美基础研究学科结构与优势领域分布的数据来源，旨在分析高影响力科研成果所体现的基础研究布局特征。

2.2 技术路线

本文主要包括3部分：中美基础研究全域布局结构、子域布局结构以及布局结构演变，技术路线见图1。

（1）构建中美基础研究全域布局结构。

首先，利用SBERT模型对论文标题和摘要进行向量化；其次，通过t-SNE算法对高维向量进行降维；再次，利用等高线密度可视化技术刻画中美两国在不同领域的布局结构；最后，结合LLR算法从学科领域字段中提取具有代表性的标签，以便解读中美基础研究布局结构。

（2）构建中美基础研究子域布局结构。

在全域布局结构的基础上，利用K均值聚类算法进一步细化中美两国的基础研究布局。首先，利用K均值对文本语义向量聚类，形成若干个子域；然后，利用等高线密度可视化技术和LLR自动标签提取方法，对每个子域的布局结构进行可视化。该方法不仅有助于描绘各个子域在空间中的分布特点，还可以揭示中美在具体研究领域内的研究主题及其差异。

（3）分析中美基础研究布局结构的演变。

依据时序对论文数据进行累积划分，以呈现中美两国基础研究布局结构的阶段性演变。通过比较不同时期的布局特征，可以更加深入地把握两国在基础研究方面的战略调整与发展动向。同时，为进一步从微观层面考察布局变化的细节，本文也从数据中选取具体子领域的相关论文，对其研究主题的演进进行分析，从而更完整地揭示两国在细分研究领域内主题结构的变化过程。

3 中美基础研究布局结构及其演变

3.1 中美基础研究全域布局结构

基于ESI的中美基础研究全域布局结构见图2(a)。图2(a)从宏观层面展示了两国在基础研究领域的整体布局。高密度聚集区域代表了研究的重点领域，其中生物医学、工程、环境的关注度较高。为进一步揭示两国在基础研究中的具体差异，分别筛选出两国的高被引论文，在图2(a)论文节点位置不变的基础上，分别绘制两国科学结构图谱（图2(b)和图2(c)）。中国的研究重点主要集中在图2(a)的右侧区域，即工程技术领域，尤其在化学工程、物理学应用及电气电子工程方面显示出较强的科研优势；美国更侧重于图2(a)的左侧区域，特别是在生物医学领域，体现出其在健康和医学研究中的主导地位。上述差异在一定程度上与两国科技发展路径及产业结构特征密切相关。我国工业体系规模庞大，制造业在国民经济中占据重要地位，长期以来科研资源在材料、化工、电子与工程技术等支撑性领域投入较多，从而形成了较为稳固的工程技术研究基础。相比之下，美国依托成熟的生命科学研究体系、发达的医药产业以及完善的科研资助机制，在生物医学、公共卫生及相关交叉领域持续保持领先优势。同时，美国长期形成的政府-大学-企业协同创新体系，使生命科学研究能够更快实现知识扩散与技术转化，进一步强化了其在相关领域的学科优势。因此，两国在基础研究学科结构上的差异，不仅反映了科研资源配置方式的不同，也体现出各自产业发展阶段与创新体系结构的差异。

为检验上述结论的稳健性，本文进一步引入自然指数（nature index，NI）数据，利用不同数据来源对研究结果进行验证。与ESI基于被引频次的评价体系不同，NI更侧重于高水平期刊的发表情况，能够从另一维度反映高质量基础研究产出。NI于2023年新增了健康科学领域期刊，共包含145种期刊，分为生物科学（biological sciences）、化学（chemistry）、地球与环境科学（earth & environmental sciences）、健康科学（health sciences）和物理科学（physical sciences）5大领域。本文基于NI数据绘制中美2023—2025年在各领域的变化趋势（图3）。可以看出：中国在化学、物理科学领域的研究体量大幅领先美国，且仍在快速扩张；美国在生命健康领域（生物科学、健康科学）始终保持更大的规模优势，两国在学科布局上的侧重点差异显著，与上述结论具有较高一致。

3.2 中美基础研究子域布局结构

为进一步细化中美基础研究的子域布局结构，在全域结构基础上利用K均值算法进行聚类。K均值聚类中使用聚类评估指标Calinski-Harabasz指数（Calinski-Harabasz Index, CH）和Davies-Bouldin指数（Davies-Bouldin Index, DB）确定聚类数量K。由图4(a)可以看出，当K取23时，CH值达到最大，DB值达到最小，聚类效果最好。图4(b)展示了23个子域的分布，每个子域代表一个特定的科研领域。

图4(b)无法充分揭示数据中更为细致的层次结构，本文再次利用等高线密度可视化方法，揭示各子域中更为细致的布局结构。同时利用LLR算法，从学科领域字段中提取出每个子域的代表性标签(图5)。在图谱呈现上，为避免标签过度拥挤，使用LLR算法提取权重最大的学科作为每个子域的代表标签。下面以聚类#17、#18、#19为例，对其进行说明。

在聚类#17中，权重最大的学科为生物化学与分子生物学（biochemistry & molecular biology），该聚类还包括多个相关学科，如微生物学（microbiology）、应用微生物学（biotechnology & applied microbiology）、生化研究方法（biochemical research methods）、数学与计算生物学（mathematical & computational biology）、基因和遗传学（genetics & heredity）、真菌学（mycology）、生物学（biology）、寄生虫学（parasitology）、进化生物学（evolutionary biology）和生物物理学（biophysics）等。

在聚类#18中，权重最大的学科为物理学，多学科（physics, multidisciplinary），除此之外，该聚类还包括天文学与天体物理学（astronomy & astrophysics）、多学科科学（multidisciplinary sciences）、物理学，粒子与场（physics, particles & fields）、物理，原子，分子和化学（physics, atomic, molecular & chemical）、量子科学与技术（quantum science & technology）、核物理（physics, nuclear）和核科学与技术（nuclear science & technology）等学科。

在聚类#19中，权重最大的学科为化学，多学科（chemistry, multidisciplinary），该聚类还包括化学，物理（chemistry, physical）、材料科学，多学科（materials science, multidisciplinary）、凝聚态物理（physics, condensed matter）、能源与燃料（energy & fuels）、电化学（electrochemistry）等多个学科。

为深入揭示中美两国在基础研究子域布局上的具体差异，本文进一步筛选出两国的高被引论文，并在保持图5(a)中论文节点位置不变的基础上，采用等高线密度可视化方法，分别绘制中美两国在基础研究子域布局中的结构图谱。图5(b)的布局显示了中国在技术性、应用性较强的学科领域的快速发展，例如：#3化学，无机与核能（chemistry, inorganic & nuclear）；#8工程，化学（engineering, chemical）；#13工程，土木（engineering, civil）；#15工程，电气与电子（engineering, electrical & electronic）；#20化学，多学科（chemistry, multidisciplinary）等领域。图5(c)显示了美国在生物医药、生命科学领域的主导地位，尤其在#6神经科学（neurosciences）；#14肿瘤学（oncology）；#16公共，环境和职业健康（public, environmental & occupational health）；#21医学，综合与内科（medicine, general & internal）等领域。

3.3 中美基础研究布局结构演变

3.3.1 基础研究布局结构演变

为深入分析中美两国在基础研究领域布局的演变，对每个时间段的高被引论文布局进行可视化展示，结果见图6。采取时间累积的方式，将其划分为5个时间段：2015—2016年、2015—2018年、2015—2020年、2015—2022年、2015—2025年。基于图6可分析两国在不同时间段内基础研究布局的演变趋势，探索其发展过程中所体现出的战略调整。

中国基础研究布局逐渐呈多元化趋势，各子领域内的主要结构数量显著增加，特别是在化学与工程科学等相关领域（例如：#3化学，无机与核能（chemistry, inorganic & nuclear）；#5物理，应用（physics, applied）；#15工程，电气与电子（engineering, electrical & electronic）；#20化学，多学科（chemistry, multidisciplinary）），研究的深度与广度均得到明显提升。该发展趋势体现了“守正创新”的理念，在巩固传统优势学科基础上，通过拓展新兴方向和交叉学科领域，实现科研结构的稳健演进；同时，这种布局保持了各学科间的均衡发展，既避免过度集中于少数热点领域，又确保科研资源和创新潜力得到合理分配，从而形成健康、可持续的科研生态，为长期科技实力提升奠定坚实基础。与之相应，美国的科研布局在此期间依然维持较为稳定的态势，尽管在新兴技术领域（#19电信（telecommunications）：人工智能、量子计算等）有所投入，但其整体结构仍延续以往特征，科研重心依然偏向生物医药与生命科学等优势领域。

3.3.2 基础研究布局主题演变

以聚类“19-Telecommunications”领域为例，探索该领域主题在不同阶段的变化趋势，结果见图7。2015—2025年，中国在该领域的聚集区由最初的2个增至7个，研究方向逐步多元化。美国在同一时间段内的聚集区仅从2个增加到3个，研究方向相对集中。

对中国和美国Telecommunications领域的论文进行同时聚类，识别主题分布和中美各自关注重点。由于中国在该领域的论文等高线密度图显示存在7个聚集区，美国在该领域的论文等高线密度图显示存在3个聚集区，故将主题数设置为7，利用K均值算法进行聚类，结果见图8。中国和美国在所有主题中均存在一定数量的科研产出，但在不同主题上的研究规模和关注程度存在明显差异。在主题1、3、4和6中，相比较中国发文量较多，美国发文量较少，在主题2、5和7中，中美发文量均具有一定规模。总体来看，中美在Telecommunication领域的研究方向具有一定的相似性，但在具体研究重点上呈现出差异化特征。

为进一步挖掘中美在Telecommunications领域的研究重点差异，分别对中美论文进行主题结构划分。将中国的主题数设为7，美国的主题数设为3，利用K均值算法进行聚类，聚类结果见图9(a)和图9(b)，与等高线密度图分布基本一致；利用LLR算法从关键词中提取主题标签，为全面展示该主题包含的关键词，按照LLR权重绘制词云，结果见图9(c)和图9(d)。

（1）中国Telecommunications领域主题布局结构分析。

中国在该领域的主题呈现多元化的特征。主题1聚焦智能控制与自主系统（如无人机、航天器姿态控制、多智能体协同），体现了中国在高端装备和空天技术领域的战略布局；主题2和主题4分别围绕智能交通与地质灾害预测，结合深度学习（如LSTM、卷积神经网络）和地理信息技术，反映中国在城市化与自然灾害防控中的技术需求；主题5和主题6突出了信息安全与加密技术（如区块链、混沌加密、DNA编码），显示中国对数据主权和网络安全的重视；主题3和主题7则分别侧重优化算法与无线通信（如粒子群优化、6G、智能反射面），表明中国对算法创新和下一代通信技术（如6G）的布局。整体来看，中国的研究布局紧密对接国家战略需求（如“新基建”“智能制造”），注重技术落地与跨学科融合。

（2）美国Telecommunications领域主题布局结构分析。

美国在该领域的主题更侧重于技术融合及其现实应用，整体呈现出较为集中的发展方向。具体来看，主题1以云计算和物联网为主要技术支点，引入区块链与联邦学习等手段，重点关注数据隐私保护（如差分隐私）以及跨产业协同问题（如数字孪生与供应链管理）。主题2则围绕自动驾驶与交通行为展开，通过事故严重性评估、异质性分析等社会科学方法，体现了对技术应用所引发社会影响的深入探讨。主题3主要涉及无人机与无线通信技术（如5G/6G和毫米波），强调具体应用场景（如无人机物流与车辆路径规划）以及能效改进，显示出明显的工程实践取向和商业落地导向。

（3）中美两国在Telecommunications领域的研究布局异同分析。

①学科交叉模式：中国在该领域表现出典型的“工程+算法”模式，即以工程技术和算法创新为核心，强调技术可实现性和性能优化。其优势在于能够快速推动新技术落地和产业化，但潜在局限是对社会需求、伦理规范和政策约束的关注相对不足，可能在技术应用扩展和社会接受度上存在瓶颈。美国则更多采用“技术+社会科学”交叉模式，科研不仅关注技术突破，同时融入经济学、管理学和政策研究等社会科学视角。这种模式能够更好地评估技术应用的社会影响、产业落地策略和市场潜力，但其技术产业化速度可能相对缓慢。中国模式有利于形成快速技术迭代和产业先发优势，美国模式有利于推动技术的可持续应用与社会价值最大化。2种模式各有所长，我国在未来产业布局中可借鉴美国模式，进一步优化创新效能。

②创新生态差异：中国研究主题的聚类数量相对较多、划分更为细致，反映出以“多点突破”为特征的发展路径；而美国的研究主题则表现出更强的整合性。未来，中国需加强技术的社会维度研究，而美国或需应对中国在6G等领域的竞争压力。

③安全与隐私：中美在云计算和区块链相关研究中呈现出一定相似性，均将研究重点放在数据隐私保护，以及边缘计算和分布式技术在实际场景中的应用上。

4 结束语

基于ESI数据的分析，本文考察了中美两国基础研究布局的结构特征与演变趋势，明确了两国在该领域存在的结构性差异，主要发现如下：

（1）两国在基础研究领域的侧重方向具有显著区别。中国在化学与工程技术领域积累较为深厚，特别是在材料科学、化学工程和土木工程等方面具备较强的技术储备与创新能力。美国则在生物医药、神经科学和公共卫生等方向研究更为深入，技术前沿性突出，反映出其在这些领域的持续创新实力。

（2）两国基础研究的布局路径呈现不同演进态势。中国研究布局逐步从相对集中走向多元拓展，在化学、工程及若干新兴技术领域取得持续进展；美国则在巩固生物医药领域优势的同时，逐步加大对新兴研究方向的投入与布局。

（3）以Telecommunications领域为例，中国主题布局结构分为7大主题，分别是#1智能控制与自主系统、#2自动驾驶与智能交通、#3优化算法、#4地质灾害监测、#5区块链、云计算、物联网技术与安全、#6图像加密与安全和#7无线通信与5G/6G技术，美国主题布局结构分为3大主题，分别是#1云计算、区块链、物联网技术与安全、#2自动驾驶与智能交通和#3无人机与无线通信。两国在部分主题上存在一致性，在学科交叉模式、创新生态方面存在差异。

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