国家重点实验室数量及本地合作次数 武汉位居全国前五

国家重点实验室数量及本地合作次数 武汉位居全国前五

原标题:长三角议事厅|从国家重点实验室看中国知识合作交流现状

在知识经济的背景下,科技创新能力已经成为了国家发展的核心竞争力。国家重点实验室作为我国科技创新体系的核心部分之一,在中国科技创新发展中扮演着重要的角色,在中国科学院、中国工程院院士大会以及中国科协全国代表大会中,都多次对国家重点实验室的建设、布局等提出要求。2018年科技部联合财政部推出《关于加强国家重点实验室建设发展的若干意见》,提出要大力推进国家重点实验室的建设发展,围绕学科领域、区域创新以及行业发展加强引导和推动实验室组建实验室联盟,就共性战略方向联合研究重大科学问题,促进协同创新。

根据《国家重点实验室年度报告》,中国的国家重点实验室可分为8个学科领域,基本覆盖了基础研究和应用研究的大部分学科领域,同时也是国家重点实验室在分学科评估时的重要依据,它们分别为地球科学、工程科学、生物科学、医学科学、信息科学、化学科学、材料科学和数理科学领域。

图 1 2019年国家重点实验室的学科领域分布 本文制图均由作者提供

图 1 2019年国家重点实验室的学科领域分布 本文制图均由作者提供

知识要素的结合和重组是创新知识的重要来源,各主体借助知识要素进行交流互动,最终形成知识网络结构体系,美国早已开始进行实验室联网一体化建设来促进实验室之间的沟通交流,国内也有学者提出高校的重点实验室要多走学科联合的路子,加强学科间的交叉渗透促进重点实验室的双边和多边合作,拓展实验室的研究领域,促进学科的交叉和融合,也有学者指出有必要在现有国家重点实验室的基础上,推动有条件的单位将关联度高、学科互补的若干实验室优化集成,组建学科交叉、体量较大的实验室,因此,合作交流对于国家重点实验室的发展具有重要作用。那么中国的国家重点实验室之间的合作交流现状如何?不同学科领域之间有何差异?受到哪些因素的影响?这些问题值得我们深入探究。

因此笔者以知识网络为载体,以国家重点实验室内部合作论文发表数据为依托,探究其基于学科领域的知识网络拓扑结构和空间结构特征,并从合作双方关系、国家重点实验室及其所处城市的属性方面对国家重点实验室知识网络的影响因素进行探究。根据社会网络分析以及空间分析方法,我们得到以下结论及建议。

国家重点实验室合作网络密度小,集聚特征不显著

无论是相同学科领域还是跨学科领域,国家重点实验室知识网络的密度普遍偏低,集聚特征不显著,呈现相对均衡的状态。网络规模上,跨学科领域的国家重点实验室之间的网络密度相比之下要低得多,因为跨学科领域的国家重点实验室之间的认知差异限制了其合作交流,也说明了目前中国的国家重点实验室的研究领域还较狭窄,对于跨领域的知识接受度较低,有待进一步的交流扩展。从网络中心性来看,无论是各个学科领域内部还是跨学科领域的国家重点实验室知识网络的度中心性都低于0.1,都处于较低水平,说明国家重点实验室知识网络的集中趋势并不明显,呈现出相对均衡的状况。从小世界性来看,只有化学科学、材料科学和数理科学这三个领域的国家重点实验室的知识网络具有较小的平均路径长度和较大的平均聚类系数,表明这三个学科领域内部的国家重点实验室具有小世界特征,其内部形成了相对较为紧密的小团体。

图 2 2019年八类学科领域内部及跨学科领域知识网络拓扑图

图 2 2019年八类学科领域内部及跨学科领域知识网络拓扑图

表 1 国家重点实验室知识网络结构指标数值

表 1 国家重点实验室知识网络结构指标数值

城市内部合作分布零散

城市内部国家重点实验室的知识合作分布十分零散。本地合作分布较为零散,合作次数在很大程度上都与每个城市所拥有的国家重点实验室的数量保持一致,因为本文的国家重点实验室主要依靠大学及科研院所建立,所以合作次数与城市所拥有的高校和科研院所的数量也基本保持一致。第一梯队主要是北京市,北京市是高校和科研院所的集聚地,因此北京市的本地合作次数相对较高,且北京拥有的国家重点实验室数量占总数的约31%,包含八种学科类型,涵盖范围很广,内部合作基本可以满足内需。第二梯队为上海、南京、武汉和长春,这几个城市拥有的国家重点实验室数量也是相对较多的,所以合作次数表现也相对较高。而第三梯队如西安、广州、大连和兰州等城市内部合作次数相对较低。

图 3 2019年国家重点实验室知识合作本地空间网络图

图 3 2019年国家重点实验室知识合作本地空间网络图

注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4619号的标准地图制作,底图无修改。

图4 2019年国家重点实验室知识合作外部空间网络图

图4 2019年国家重点实验室知识合作外部空间网络图

注:该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2020)4619号的标准地图制作,底图无修改。

跨城市合作呈现“核心-边缘”结构

跨城市国家重点实验室的知识合作呈现“核心-边缘”结构。国家重点实验室的跨城市合作呈现明显的东密西疏的地理特征,具体表现出以北京为核心的放射型空间结构,北京处于网络的中心位置,与上海、南京、武汉、西安和广州均具有很强的联系,其与上海、南京形成了强强联系的闭环,虽然西安和广州拥有的国家重点实验室较少,但是却与北京形成了很强的联系,说明北京作为网络的中心,其国家重点实验室对西安和广州的实验室都具有很强的知识溢出。可以看出,联系的强度总体上随着空间范围的增加逐渐减弱,如北京的国家重点实验室与上海、南京等城市保持着高强度的联系,与福州、厦门等城市保持着中等强度的联系,而与乌鲁木齐、哈尔滨等城市仅保持着弱联系,说明地理距离是限制国家重点实验室之间知识合作交流的重要因素。总的来说,国家重点实验室内部联系视角下中国城市知识网络联系整体形成以广泛节点和重要或核心节点的弱联系为基础,极少数高层次核心或重要节点之间的强联系为骨干的核心-边缘结构。学科领域内与跨学科领域合作的影响因素有何异同?

基于回归分析我们发现,无论是相同学科领域内还是跨学科领域,国家重点实验室的论文数量及其所处城市的教育水平相近均会促进其论文合作,而国家重点实验室所属城市的互联网使用度差异却只在相同学科内部起正向作用。随着地理距离的增加,国家重点实验室之间的交流会减少,相同学科内部和跨学科领域的国家重点实验室属于同一依托单位都对其论文合作具有显著的正向影响,而属于同一管理部门却并不能促进国家重点实验室之间的论文合作,甚至由于竞争关系的存在还会使得同一学科内部国家重点实验室的论文合作量下降。

图 5 国家重点实验室合作强度影响机制

图 5 国家重点实验室合作强度影响机制

政策启示

基于以上空间结构特征及影响机制分析,对国家重点实验室布局及发展的优化提出以下建议:

第一,中国的国家重点实验室虽然承担了很多重大攻关技术,但是不同学科之间的交流有待进一步加强,所以要促进不同学科之间交流合作,鼓励交叉学科发展,促进不同学科的协调发展,推动国家重点实验室组建联盟,提倡优势互补,分工协作,以期实现重大技术问题联合攻关。

第二,从空间上优化国家重点实验室布局,大力推动中西部地区国家重点实验室与东部,特别是与北上广深等创新资源丰富地区的合作,如可以通过互派人员学习,挂职训练或者加强项目合作等来实现;

第三,将国家重点实验室的管理权利下放到依托单位或属地教育部门,加大依托单位或属地教育部门的直接管理权利。综合考虑依托单位学科优势,及属地实验室数量、学科领域分布、教育资源和互联网发展度等情况,在缺乏实验室并符合建设条件的地方布局国家重点实验室。

(作者袁荣系华东师范大学城市与区域科学学院硕士生,曹贤忠系华东师范大学城市发展研究院副教授,曾刚系教育部人文社科重点研究基地•中国现代城市研究中心主任)