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最新PNAS论文:中国科研领导力2030年或将超越美国,即使脱钩断链仍持续增长

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潘 展 | 编译

近期,《美国国家科学院院刊》发表了一项由美国伊利诺伊州芝加哥大学计算社会学家詹姆斯・埃文斯领衔的团队开展的研究,引发全球科技界广泛关注。

该研究通过对近600万篇科学出版物作者信息的深度分析,揭示了中国科学家在国际科学合作中领导地位快速崛起的显著趋势,为全球科研格局变迁提供了关键数据支撑。

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科研领导力是什么,如何定义

传统科研领导力判断常依赖论文作者顺序或通讯作者身份,但这种方式在跨国合作中因不同国家、学科的惯例差异,准确性大打折扣。

为解决这一问题,研究团队开发了一套复杂的算法模型。该模型先以8万多篇包含作者贡献声明的论文为训练数据,将作者贡献分为领导相关(构思、设计、领导等)、直接支持(协助、数据分析等)、间接支持(参与、评论等)三类。随后,模型通过分析作者引用文献数量、主题关键词重叠度、职业年龄、累积引用次数等9个特征变量,为每位作者计算0-1之间的“领导概率”,从而精准识别真正的科研领导者。

在此基础上,埃文斯及其同事设计了两个参数,主导占比(Lead share)——指某一国家在合作项目中担任领导角色的人数,主导溢价(Lead premium)——指一篇论文中领导者与参与者的人数比例,用于评估双边合作项目中科研领导力的变化,为研究奠定了科学的技术基础。

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中国领导力正逐步提升,挑战依旧

研究显示,在国际科学项目中担任领导角色的中国科学家数量正快速增长。

2019 年,在所有中英合作研究项目中,中国主导占比已与英国持平,目前该比例已超半数。在中美合作项目中,中国的主导占比从2010年的30%升至2023年的45%。预测显示,2025-2027 年中国在中欧合作项目主导占比将与欧洲持平,2027-2028 年在中美合作项目中将与美国的主导占比持平。


中国与美、英、欧科研领导占比与领导溢价变化,图片来源:美国国家科学院院刊

但埃文斯指出,中国的“主导溢价”增速相对较慢,在许多中美合作项目中,中国科学家仍扮演辅助角色。


中美在关键的11个科技领域合作发表论文数 图片来源:美国国家科学院院刊


中美在科学领域合作发表论文数 图片来源:美国国家科学院院刊

尽管整体领导力提升,但中国在不同领域表现差异明显。在人工智能、半导体、能源等关键技术领域相对滞后。报告预计2030年才能赶上美国水平,半导体领域还面临“卡脖子”挑战。而在物理学、材料科学、化学、工程学等领域,中国已建立显著优势,在癌症研究领域甚至已超越美国。这种不均衡反映了科技发展的复杂性和技术积累的长期性特征。



关键技术领域中美科研主导占比与主导溢价 图片来源:美国国家科学院院刊

同时,这项研究也清晰的揭示出中美地缘冲突下的隐忧。随着中美科技竞争日趋激烈,美国试图构建“去中国化”技术同盟,为中美科技合作蒙上了阴影。美国发起的 “中国行动计划”、禁止英伟达向中国出售人工智能芯片、限制美国企业半导体领域海外投资等这些政策引发寒蝉效应,不少美国科学家因担心审查主动避免与中国同行合作,导致部分关键技术领域合作显著降低,给全球科研合作带来阻碍。

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即使脱钩断链,中国科研领导力仍会增长

然而,对于该报告,科学界存在一些质疑声音。悉尼科技大学科学政策研究员玛丽娜・张指出,模型依赖的期刊贡献声明可能受文化差异、学科惯例影响,部分文化或领域更强调集体贡献,可能影响结果准确性。

也有观点质疑研究数据着重于双边合作,而当前在科研领域多边合作日益普遍,其权力结构或与双边合作存在差异。对此,埃文斯回应称团队也分析了多边合作,其结论与双边研究基本一致,只是相关数据尚未公开发表。

该研究同时模拟了中美科技脱钩带来的风险。根据其模型预测,在脱钩和半脱钩假设下,中国科研领导力仍将持续提升。中国研发支出已超美国,每年培养的STEM专业博士数量是美国的两倍多,还吸引大量海外顶尖科学家回流,这些都为领导力提升提供了坚实基础。

研究表明,中美在人工智能等领域的合作项目成功率,往往高于双方各自开展的研究。埃文斯团队模拟结果显示,若美国停止与中国在太空、人工智能、量子计算等关键领域合作,将给美国带来高昂代价,损害其自身科研发展。


每年输往中国超过1000名毕业生的国家 图片来源:美国国家科学院院刊

在应对美国限制的同时,中国力图拓展多元合作网络。一方面加强与欧洲合作,在“欧洲地平线”计划中积极参与。另一方面推进与“一带一路”国家的科研合作,2012-2025年投入约46亿美元支持俄罗斯、巴基斯坦等国留学生,构建双向人才培养与科研合作体系,为全球科研合作注入新活力。

科研合作的网络效应使得任何单一国家都难以独自垄断前沿技术的发展。人工智能、量子计算、生物技术等新兴领域的复杂性要求国际协作,而限制合作往往会损害所有参与方的利益。这一认识或将推动各国重新评估其科技外交策略。

1.https://www.nature.com/articles/d41586-025-03617-0

2.https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2414893122

Deep Science预印本



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