近15 年國家自然科學基金重點項目立項特征研究*

李建輝 劉 鑫 李永新

(西京學院理學院，西安710123)

科學技術(shù)是國家重要的戰(zhàn)略資源，國與國之間的競爭逐漸上升到科技實力的比拼。 為了推動我國科學技術(shù)體制改革，變革科學研究的經(jīng)費撥款方式，國務院于1986 年批準成立國家自然科學基金委員會，確立“科學民主，鼓勵創(chuàng)新，平等競爭”的制度體系，以發(fā)揮“穩(wěn)定、激勵、導向”的功能。 經(jīng)過多年的不斷鉆研、探索與發(fā)展，已經(jīng)形成包含“項目”“人才”“環(huán)境條件”三大系列、二十多類資助項目的多樣化資助格局[1]。

學者們利用文獻計量和數(shù)據(jù)分析等方法，在基金項目相關(guān)問題的研究中取得了豐碩成果。 張志強[2]等通過對國際主要的科學基金進行系統(tǒng)分析，總結(jié)了地學資助的戰(zhàn)略特點，并給出了對我國地球科學資助戰(zhàn)略的啟示與建議；蔣穎[3]等對國家自然科學基金面上項目的資助情況進行分析研究，給出了科技論文與國家自然科學基金的相關(guān)關(guān)系，并對消除基金項目資助地區(qū)分布差距等問題進行了深入分析；付寧[4]等以年度資助項目為重點，對2011—2019 年國家自然科學基金中的音樂類項目按數(shù)據(jù)側(cè)重點進行分析，從中歸納出音樂類項目對國家自然科學基金等的價值和意義；韓兆州[5]利用國家自然科學基金統(tǒng)計學項目的相關(guān)數(shù)據(jù)，對我國統(tǒng)計學發(fā)展導向問題進行了探討；段依竺[6]等通過對廣東省自然科學基金資助項目成果管理現(xiàn)狀的分析，結(jié)合實際情況，給出了成果管理等問題解決方案和新思路；藺曉源[7]等通過統(tǒng)計和分析國家自然科學基金高血壓項目的相關(guān)數(shù)據(jù)，了解到其研究目的及意義；辛督強[8]等以2003—2016 年核技術(shù)及國家自然科學基金研究立項項目為樣本，總結(jié)了核技術(shù)研究的發(fā)展狀況及存在問題，并給出了相關(guān)建議；吳聞川[9]等運用國防科研院所項目管理能力評價指標體系的構(gòu)建研究，總結(jié)了該領(lǐng)域研究過程中所取得的成績和存在的不足；陳挺[10]等利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析與文本挖掘等方法對美國國家科學基金會(National Science Foundation， NSF) 材 料 學 部2007—2016 十年基金資助項目的態(tài)勢及趨勢進行了深入分析；耿樹青[11]通過對部分已出版的基金資助成果圖書進行引用影響力分析，發(fā)現(xiàn)了基金項目對于學術(shù)發(fā)展的推動作用；王麗偉[12]等以2016—2019 年中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所國家自然科學基金項目申報和資助情況為研究對象，總結(jié)和剖析了人才培育和學科建設(shè)等相關(guān)問題。 這些成果對科研基金項目的管理、評價和實施等方面進行了分析和總結(jié)。 然而，卻鮮有從數(shù)據(jù)分析的角度對國家自然科學基金重點項目的現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢進行深入分析和觀測。

自1986 年國家自然科學基金設(shè)立以來，重點項目始終是基金體系的重要組成部分，支持從事基礎(chǔ)研究的科學技術(shù)人員針對已有較好基礎(chǔ)的研究方向或?qū)W科生長點開展創(chuàng)新型研究。 其特點是有限目標、有限規(guī)模、重點突出，重視學科交叉與滲透，要求科研人員有效利用國家和部門科學研究基地的條件，積極開展實質(zhì)性的國際合作與交流。 重點項目主要資助科學技術(shù)人員進行深入、系統(tǒng)的創(chuàng)新性研究，促進學科發(fā)展，從而推動若干重要領(lǐng)域或科學前沿取得突破。 作為國家自然科學基金重要層次，對推動科技進步，促進經(jīng)濟、社會的發(fā)展等方面有著至關(guān)重要的作用。 對重點項目的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢、學科分布、研究人員情況和地域分布等方面進行實時有效的觀測，可直接促進全面掌握重點項目的綜合信息，有助于重點項目申報和管理等方面經(jīng)驗的累積與借鑒，有利于優(yōu)化重點項目時空布局等。 鑒于此，本文使用探索性數(shù)據(jù)分析方法對2005—2019 年重點項目的立項項數(shù)與金額、科學部的分布、研究人員情況及地區(qū)分布等現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進行了統(tǒng)計分析。

1 立項數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計

1.1 總體分析

2005—2019 年，重點項目的立項總數(shù)7，756項，其中高等學校5，644項，科研院所2，053項，其他單位59 項；資助金額總計 2，049，726萬元，其中高等學校 1，497，806萬元，科研院所 536，794萬元，其他單位151，26萬元。 高等學校在重點項目研究中發(fā)揮著重要作用，其主導地位較為明顯，其發(fā)展趨勢與總體趨勢同步，變化率與總體變化率基本持平。 從立項數(shù)據(jù)的變化趨勢來看，15 年間，重點項目立項數(shù)與資助金額顯著提高/穩(wěn)步增長:立項數(shù)增長131.35%，年平均增長率7.08%；資助金額增長354.62%，年平均增長率12.88%(圖1)。

平均資助強度，即平均每項的資助金額在15年間發(fā)生了巨大變化:“十一五”期間均值為162.15 萬元，標準差為31.07；“十二五”期間均值為296.13 萬元，標準差為20.44 萬元；“十三五”期間均值為288.25 萬元，標準差為7.94 萬元。平均每項資助金額的變化幾乎與“五年規(guī)劃”同步發(fā)生跳躍性增長，15 年對應的3 個“五年計劃”時期內(nèi)的均值越來越大，而標準差越來越小，這表明增長逐漸趨于穩(wěn)定(圖2)。 要說明的一點是，2015 年之后的平均經(jīng)費較2014 年都有所下降，其原因是自2015 年起基金委采用的經(jīng)費預算模式發(fā)生了變化，直接經(jīng)費和間接經(jīng)費分開預算，數(shù)據(jù)庫查詢到的僅是項目的直接經(jīng)費，并不包括間接經(jīng)費[6]。

1.2 各科學部的項目分布

國家自然科學基金委由數(shù)理科學部、化學科學部、生命科學部、地球科學部、工程與材料科學部、信息科學部、管理科學部和醫(yī)學科學部組成，2005—2019 年，各科學部的立項項數(shù)均呈遞增趨勢，年平均增長率依次為7.50%、6.53%、3.86%、8.34%、5.79%、9.13%、7.87%和7.76%，變化趨勢見圖3。 要說明的是，醫(yī)學科學部是為了適應醫(yī)學科學前沿發(fā)展的趨勢，于2009 年從生命科學中獨立出來的。 這便是生命科學部的立項項數(shù)在2009 年之前均是遙遙領(lǐng)先，而之后卻有所下降的原因。 2005—2019 年，各科學部立項項數(shù)與資助金額的分布存在明顯差異(圖4)，立項項數(shù)排序為:生命科學部>工程與材料科學部>地球科學部>數(shù)理科學部>信息科學部>醫(yī)學科學部>化學科學部>管理科學部，且資助金額與立項項數(shù)高度相關(guān)。 出現(xiàn)此種分布差異性的原因是各科學部對應的學科領(lǐng)域不同，研究科學問題的角度不同，有些側(cè)重于理論、思想、方法和手段的探索，有些則注重研究科學現(xiàn)象、揭示事物內(nèi)在規(guī)律和本質(zhì)等，這便導致各科學部對于資金需求有所不同，且自2011 年至今均處于相對穩(wěn)定的態(tài)勢。

圖1 立項項數(shù)和資助金額變化趨勢Fig.1 Change Trend of the Number of Projects Approved and the Amount of Subsidies

圖2 平均資助強度的變化趨勢Fig.2 Variation Trend of Average Funding Intensity

2 項目研究人員的情況分析

2.1 項目主持人的年齡分布分析

對2005—2019 年重點項目支持人的年齡進行統(tǒng)計(表1)可見，主持人在26 歲以上的不同年齡段均有分布，有約95%分布在區(qū)間[36，65]，約85%分布在區(qū)間[41，60]，約73% 分布在區(qū)間[41，55]。 觀察數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，可得到如下結(jié)論:1)年齡在46 ～50 歲的比例最高， 那么年齡眾數(shù)應落在區(qū)間[46，50]中；2)由于主持人年齡在25 ～45 歲的比例為 25.73%，年齡在 25 ～50 歲的比例為55.84%，那么年齡中位數(shù)也應落在區(qū)間[46，50]中。

圖3 各科學部立項數(shù)量變化趨勢Fig.3 Variation Trend of the Number of Projects Approved by the Science Department

圖4 各科學部立項項數(shù)和資助金額Fig.4 Total Number of Projects Approved and Amount of Subsidy for Each Subject Division

表1 項目主持人年齡分布統(tǒng)計Tab.1 Age Distribution Statistics of Project Facilitators

由于年齡眾數(shù)與中位數(shù)均落在區(qū)間[46，50]中，于是有理由猜測年齡均值是否也在區(qū)間[46，50]之中。 經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)主持人年齡序列在2010 年出現(xiàn)了變點，即序列均值發(fā)生變化，2005—2010年平均年齡序列均值為49 歲，2011—2019 年平均年齡為50 歲。 但從總體數(shù)據(jù)來看項目主持人的平均年齡為50 歲，標準差為0.84 歲，具體變化趨勢見圖5。

圖5 項目主持人平均年齡時間序列圖Fig.5 Time Series of the Average Age of the Project Leader

為了進一步探索年齡分布情況，對數(shù)據(jù)進行了詳細地統(tǒng)計分析。 由圖6 可見，頻率分布曲線與正態(tài)分布的概率密度函數(shù)曲線較為相似。 加之，根據(jù)前面的分析，項目主持人年齡的眾數(shù)、中位數(shù)和均值三者分布較為集中，因此可認為項目主持人的年齡近似服從正態(tài)分布。

2.2 項目組成員的情況分析

圖6 項目主持人年齡分布頻率圖Fig.6 Age Distribution Frequency of the Project Leader

項目組成員由在職專業(yè)技術(shù)人員、博士后和研究生組成，從總體上來說，2005—2019 年間共計236，810 人，其中在職專業(yè)技術(shù)人員按職稱分為高級職稱(69，082人，占比29.37%)、中級職稱(28，830 人， 12.14%) 和 初 級 職 稱 (6，109 人，2.60%)，研究生按層次分為博士后(10，271人，4.32%)、博士生(69，974人，29.51%)和碩士生(52，544人，22.06%)。 項目組成員構(gòu)成情況隨時間在一個相對穩(wěn)定的范圍內(nèi)變化，具體變化趨勢見圖7。 高級職稱人員和博士生占比均比較高，事實上重點項目主持人以高級職稱居多，而博士生則是項目組的中流砥柱。

為具體觀測人員構(gòu)成的變化，對專業(yè)技術(shù)人員與博士后和研究生的人數(shù)進行對比分析結(jié)果顯示:專業(yè)技術(shù)人員的占比在40% ～50%范圍內(nèi)浮動，總體隨時間呈遞減趨勢，由49.29%下降至44.10%；博士后和研究生占比50% ～60%范圍內(nèi)浮動，總體隨時間呈遞增趨勢，最低50.71%，最高59.08%(圖7)。 這說明博士后和研究生在重點項目研究過程中起到了非常重要的作用，這是研究隊伍人員構(gòu)成的鮮明特征，也是重點項目研究隊伍實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保證。

3 基于地區(qū)的數(shù)據(jù)分析

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、區(qū)域產(chǎn)業(yè)特征和區(qū)域科技基礎(chǔ)等是影響我國科技資源空間分布的主要原因[12]。 本部分將對重點項目地區(qū)分布及其原因進行分析。

3.1 重點項目的地區(qū)分布

圖7 項目組成員構(gòu)成比例及其變化趨勢Fig.7 The Proportion of Project Team Members and Its Changing Trend

表2 按地區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)Tab.2 Statistics byRegion

表2 中給出了2005—2019 年各地區(qū)重點項目的立項項數(shù)和資助金額，涉及到的省級地區(qū)共有28 個，立項項數(shù)和資助金額均有較大差異，北京最多(2，517 項，647，133 萬元)，青海最少(3項，690 萬元)。

為了從總體上分析重點項目的地區(qū)分布，在此采用洛倫茲曲線[13]和基尼系數(shù)[14]從不同的角度對各地區(qū)15 年間的資助金額進行分析，以衡量區(qū)域內(nèi)資源配置的均衡度等問題[15]。 洛倫茲曲線越接近對角線說明分配越均衡，反之越不均衡，由圖8 可見，各地區(qū)分布的差異較為明顯，同時15 條曲線分布較為集中，這說明15 年間地區(qū)的差異性無明顯改善。

圖8 各地區(qū)項目經(jīng)費的洛倫茲曲線Fig.8 Lorentz Curve of Project Expenditure in Each Region

基尼系數(shù)是一個[0，1]區(qū)間上的指數(shù)，越接近0 說明分配越均衡，越接近1 說明分配越不均衡。 按照國際慣例，區(qū)間[0，0.2)內(nèi)表示分配絕對均衡，區(qū)間[0.2，0.3)內(nèi)表示分配比較平均；[0.3，0.4)表示分配相對合理；區(qū)間[0.4，0.5)內(nèi)表示分配差距較大，基尼系數(shù)落在區(qū)間[0.5，1]以內(nèi)則表示差距懸殊。 基尼系數(shù)的計算方法很多，在此參照文獻[16]來計算基尼系數(shù):

其中，N表示地區(qū)數(shù)，μ表示N個地區(qū)資助金額的平均值，Nj表示整體的子區(qū)域個數(shù)，μj表示Nj個子區(qū)域資助金額的平均值，yij表示第j組中第i個地區(qū)的資助金額。

由式(1)可計算得到15 年間資助金額對應的基尼系數(shù)，這樣針對資助金額進行分析的原因是立項項數(shù)與資助金額的的變化規(guī)律基本相同，相關(guān)度較高，二者對應的基尼系數(shù)僅存在細微差別。 由圖 9 可見，15 年間，2005 年的基尼系數(shù)最小為 0.5941，2007 年最大為 0.6881，平均值為0.6612，這表明一直以來重點項目的地區(qū)分布都存在很大差異。

3.2 科研力量與重點項目的相關(guān)性

圖9 2005—2019 年各地區(qū)項目經(jīng)費的基尼系數(shù)Fig.9 Gini Coefficient of Project Funds of Each Region from 2005-2019

造成地區(qū)差異如此之大的可能原因是各地區(qū)的科研力量差距較大，每個地區(qū)的高等學校和科研院所數(shù)量和規(guī)模參差不齊。 為了驗證其相關(guān)性，在此將立項項數(shù)和金額與“985”高校、“211”高校、“雙一流”高校和科研院所的數(shù)量進行相關(guān)性分析，首先利用極差平移變換對數(shù)據(jù)進行無量綱處理，然后對處理后的數(shù)據(jù)繪制矩陣散點圖。 由圖10 可見，立項項數(shù)與“211”高校和科研院所數(shù)量的相關(guān)度較高，“985”高校和“雙一流”高校數(shù)次之。

為了從量化的角度描述其相關(guān)性，在此計算變量之間的相關(guān)系數(shù)，計算公式為

圖10 重點項目的立項數(shù)據(jù)資助金額與科研單位數(shù)量矩陣散點圖Fig.10 Project Approval Data and Funding Amount of Key Projects and Scatter Diagram of Number of Research Institutions Matrix

其中，ρ表示向量(X1，X2，…，Xn)和 (Y1，Y2，…，Yn) 的相關(guān)系數(shù)，n表示樣本容量。

利用式(2)計算得到立項項數(shù)與“985”高校、“211”高校、“雙一流”高校和科研院所4 類科研單位數(shù)量的相關(guān)系數(shù)依次為0.9132、0.9635、0.9148 和0.9707；而資助金額與其的相關(guān)系數(shù)依次為 0.9150、0.9643、0.9160 和 0.9694。 計算結(jié)果表明，立項項數(shù)和資助金額都與4 類科研單位數(shù)量存在高度相關(guān)性。 實際上，重點項目的分布大都集中在重點科研單位，這與文獻[8]的研究結(jié)果較為類似。 圖11 為2017—2019 年重點項目資助總經(jīng)費6000 萬元以上(恰為排名前15)的依托單位分布，其中年平均資助金額6000 萬元的單位有5 個，分別是北京大學、浙江大學、復旦大學、上海交通大學和清華大學；南京大學和中國科學技術(shù)大學的年平均資助經(jīng)費超過了3000 萬元。這些依托單位所在地區(qū)的重點項目分布排名基本都在前列(表2)，進一步說明了重點項目的地區(qū)分布很大程度上依賴于重點科研單位的地區(qū)分布。

圖11 2017—2019 年總經(jīng)費6000 萬元以上的依托單位分布Fig.11 Distribution of Supporting Units with a Total Expenditure of More than 60 Million Yuan in 2017-2019

3.3 經(jīng)濟發(fā)展與重點項目的相關(guān)性

重點項目的地區(qū)分布差異大、分布不均衡，還可能與地區(qū)經(jīng)濟、社會發(fā)展有著密切的關(guān)系，而GDP 是衡量經(jīng)濟發(fā)展的重要指標。 鑒于此，利用回歸分析的方法，對重點項目與GDP 的依賴程度進行分析。 以N表示立項項數(shù)，M表示資助金額，G表示GDP 年度數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)分析與數(shù)值試驗，發(fā)現(xiàn)lnN和lnM均與lnG存在線性關(guān)系，具體模型為

其中，ε和ξ均表示回歸模型中的殘差，且都服從正態(tài)分布。

使用最小二乘法求解回歸模型，并代入數(shù)據(jù)(以北京為例)，得到了回歸系數(shù)的無偏估計值。為了描述模型的正確性和精確性，對模型進行了驗證。 由圖12 可見，兩個模型的擬合效果均較好，殘差幾乎都在置信區(qū)間以內(nèi)。

下面將進行進一步分析和驗證。 對于式(3)有

圖12 回歸直線與殘差圖Fig.12 Regression Lines and Residuals Plot

對式(4)有

相應的判定系數(shù)r22=0.9564 ，檢驗統(tǒng)計量F2=263.5208> F0.05=4.7500 ，概率P2=0.1569×10-7<0.05 ，殘差的方差δ2=0.1448×10-4，表明模型的顯著性高，擬合效果較好。

文獻[12]中提到區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平是影響科技資源空間分布的重要因素，在此也得到了的同樣的結(jié)論，地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展與科技的發(fā)展是相輔相成的。

4 結(jié)論與建議

本文從數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的角度對2005—2019年國家自然科學基金重點項目的總體態(tài)勢與發(fā)展趨勢、學科分布特征、研究人員情況和資助地區(qū)分布與演變情況等進行了定量分析。 主要得到以下結(jié)論:

1)立項項數(shù)與資助金額持續(xù)增長，資助強度不斷加大。 國家自然科學基金重點項目總體發(fā)展態(tài)勢良好，立項項數(shù)與資助金額的年平均增長率分別為7.08%和12.88%。 平均每項的資助金額增幅明顯，基本與“五年規(guī)劃”同步，呈現(xiàn)跳躍式增長的趨勢。

2)醫(yī)學科學部持續(xù)領(lǐng)跑，民生大計備受關(guān)注，取之于民用之于民。 生命科學部和醫(yī)學科學部的相關(guān)學科領(lǐng)域的發(fā)展關(guān)系到整個國家醫(yī)療水平的提高。 為了更好地關(guān)注民生，不斷提高人民群眾健康保障水平，促進經(jīng)濟和社會全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，重點項目對生命科學部和醫(yī)學科學部的支持持續(xù)跟進，近10 年，其立項總項數(shù)與資助總金額均領(lǐng)先于其他科學部。

3)研究人員結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，年富力強，分布特征明顯；人才培育跟進，研究生比例遞增。 重點項目主持人的平均年齡服近似從均值為50 歲，標準差為0.84 歲的正態(tài)分布。 項目組成員的構(gòu)成中高級職稱人員與博士研究生占比60%，高層次人才持續(xù)領(lǐng)航；博士后、博士研究生和碩士研究生占比近60%，人才梯隊持續(xù)跟進，后續(xù)力量儲備充足。

4)資助地區(qū)分布差距較大，科研力量分布懸殊。 重點項目資助的地區(qū)分布不均衡，主要集中在一些重點科研單位較多的地區(qū)，如北京、上海、江蘇、廣東、湖北、陜西和浙江等地區(qū)。 這些地區(qū)有著高等教育發(fā)達、轄區(qū)內(nèi)科研院所較多的共同特點。 同時重點項目資助的地區(qū)分布與各地區(qū)的經(jīng)濟、社會發(fā)展相關(guān)性高。

為各科研單位更好地組織實施項目申報科學基金，國家自然基金委員會完善科研項目管理措施，各級政府更好地進行科研管理和部署，本文提出以下建議:

1)重視基礎(chǔ)研究，積累原創(chuàng)性基礎(chǔ)研究成果，促進科技全面可持續(xù)發(fā)展。 一個時代的進步和國家綜合國力的提升，首先在于基礎(chǔ)研究中取得突破性進展。 基礎(chǔ)學科的發(fā)展，對于整個學科體系來說都有著重大意義，既是理論依據(jù)，也是技術(shù)支撐，例如眾多工程技術(shù)問題其本質(zhì)上都是數(shù)學問題，工程技術(shù)上的難題往往在于數(shù)學上難以攻克。 基礎(chǔ)科學研究都具有厚積薄發(fā)的特點，要提高對基礎(chǔ)科學研究的支持力度，鼓勵廣大基礎(chǔ)科學領(lǐng)域的研究人員樹立十年磨一劍的匠心精神，潛心研究，多出原創(chuàng)性的基礎(chǔ)科學研究成果。 同時要在重大工程技術(shù)問題的轉(zhuǎn)化與凝練上多下功夫，揭示科學問題的本質(zhì)，實現(xiàn)多學科交叉融合，努力探索基礎(chǔ)科學應用新領(lǐng)域。

2)進一步探索差異化學科管理方式，推動學科布局與資助的精細化管理。 統(tǒng)一化的學科資助政策與管理方法不利于各學科更好更快發(fā)展。應深入分析學科特點和規(guī)律，制定更精確的學科資助政策。 在學科結(jié)構(gòu)的布局與調(diào)整上實施基礎(chǔ)理論研究與學科應用研究相互貫通，評議方式的變革上實施差異化和精確化，資源配置優(yōu)化等方面不斷探索，持續(xù)推進管理方式的創(chuàng)新。

3)加強地區(qū)間交流合作，深化各地區(qū)科技協(xié)同創(chuàng)新，實現(xiàn)多地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。 由于重點項目的地區(qū)分布差距較大，因此有必要針對現(xiàn)狀，努力扶持邊遠地區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)和科學基礎(chǔ)薄弱地區(qū)。 各地區(qū)間努力開展重點領(lǐng)域核心技術(shù)的深度合作研發(fā)，以此促進落后地區(qū)更好更快發(fā)展。深度開發(fā)服務地區(qū)經(jīng)濟、社會發(fā)展的基礎(chǔ)科學課題，加強科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化等方面的地區(qū)合作，促進經(jīng)濟、社會全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，使落后地區(qū)走上良性循環(huán)的道路。 發(fā)揮科學研究項目在人才培育方面的優(yōu)勢功能，穩(wěn)定和凝聚優(yōu)秀科研人才，改善因區(qū)域經(jīng)濟落后而導致的人才流失。進一步強化地區(qū)基金，努力消除科學基金項目地區(qū)分布的馬太效應帶來的負面影響，最終實現(xiàn)多地區(qū)協(xié)調(diào)發(fā)展。