陳悅++王智琦++譚建國

摘要：本文利用統(tǒng)計學(xué)、文獻計量學(xué)等方法，以丁香通-國家自然科學(xué)基金網(wǎng)站上所有的機器人項目為研究對象，采用Python爬蟲程序獲取所需數(shù)據(jù)，并從CNKI和Web of Science數(shù)據(jù)庫中下載由項目資助產(chǎn)出的科研論文作為數(shù)據(jù)來源，探討了中國國家政府對機器人基礎(chǔ)研究的支持及其支持效果，并提出了相應(yīng)的發(fā)展政策建議。研究表明，隨著國家對基礎(chǔ)研究重視度的提升，我國機器人國家自然科學(xué)基金項目在數(shù)量、資助金額以及資助強度上都呈現(xiàn)顯著的增長趨勢；增加對基礎(chǔ)研究的投入可以顯著增強科研機構(gòu)的科研績效；高校作為基礎(chǔ)研究的主要陣地，在推動機器人技術(shù)發(fā)展上發(fā)揮了積極有效的作用，科研成果豐富，質(zhì)量和影響力較好，但應(yīng)該更加重視加強與國際先進國家的合作交流。

關(guān)鍵詞：機器人；國家自然科學(xué)基金；資助效果；文獻計量學(xué)

中圖分類號：F270；G311 文獻編碼：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.02.003

鄧小平同志早在1988年就提出了“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”的論斷，高度概括了科學(xué)與技術(shù)在社會發(fā)展中的重要性?？茖W(xué)是人類在認(rèn)識自然的過程中所形成的一系列不同的理論體系的集合，技術(shù)則可以認(rèn)為是人類在已取得的科學(xué)知識的基礎(chǔ)上所發(fā)展的利用和改造自然的手段[1]。技術(shù)的進步源自于科學(xué)的發(fā)展，科學(xué)和技術(shù)二者密切結(jié)合和高度統(tǒng)一是當(dāng)代社會發(fā)展的重要特征?？茖W(xué)按照研究內(nèi)容性質(zhì)的不同可以分成三類，即：基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究和發(fā)展研究[2]?；A(chǔ)研究按其目標(biāo)來說，主要是認(rèn)知世界，闡明或發(fā)現(xiàn)客觀世界的規(guī)律，雖然并不以應(yīng)用為直接目的，但它們對經(jīng)濟文化的發(fā)展和社會的進步所發(fā)揮的作用，是不可估量的[3]?！吨袊圃?025》明確提出了我國實施制造強國戰(zhàn)略的第一個十年的行動計劃，將“高檔數(shù)控機床和機器人”作為大力推動的重點領(lǐng)域之一[4]，那么如何有針對性的對我國機器人研究進行基礎(chǔ)研發(fā)資金的投入，哪些科研機構(gòu)在引領(lǐng)中國機器人基礎(chǔ)研發(fā)的方向，投入-產(chǎn)出之間又有怎樣的關(guān)系，解決以上問題就需要對歷史數(shù)據(jù)進行分析，并對相關(guān)的科研機構(gòu)及其產(chǎn)出成果進行客觀評價。

國家自然科學(xué)基金（National Natural Science Foundation of China， NSFC）作為我國自然科學(xué)領(lǐng)域的國家級科研基金，在國家創(chuàng)新體系發(fā)展中擔(dān)負著重要職責(zé)[5]，主要資助全國范圍內(nèi)的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，重點資助具有良好科研條件與研究實力的高等院校和科研機構(gòu)的研究人員開展創(chuàng)新性基礎(chǔ)研究[6]。從國家自然科學(xué)基金委員會官網(wǎng)中公開的信息中可以看到，目前共收錄國家自然科學(xué)基金資助結(jié)題項目116，608項，項目成果1，669，928個，其中期刊論文1，288，475項（占比77.18%），會議論文324，030項（占比19.40%），著作28，178項（占比1.69%），獎勵計劃29，245項（占比1.75%），可見項目成果主要以論文（占比96.56%）的形式呈現(xiàn)[7]。因此本文以國家自然科學(xué)基金資助的機器人科研項目作為總體資助情況的研究對象，以資助項目產(chǎn)出的論文成果作為資助效果的評估對象，借以了解我國機器人基礎(chǔ)研究的狀況，對國家在基礎(chǔ)研發(fā)領(lǐng)域的投入及產(chǎn)出的效果進行客觀的評價，在此基礎(chǔ)上提出有針對性的政策建議，以期為相關(guān)科技成員及科技政策的制定提供有意義的參考。

1 數(shù)據(jù)來源及處理

首先，在丁香通——國家自然科學(xué)基金網(wǎng)站（http：//nsfc.biomart.cn/index.php）上以檢索式“項目名稱 OR 摘要 OR 主題詞 = 機器人”進行檢索，考慮到科研項目的成果一般會在項目結(jié)題時呈現(xiàn)的最全面，且國家自然科學(xué)基金項目的周期一般是2～3年，因此我們將檢索時間限定為從1986-2014年，共有2052個相關(guān)項目。

由國家自然科學(xué)基金資助產(chǎn)出的論文，理論上講質(zhì)量相對較高，在一定程度上能夠反映機器人領(lǐng)域目前整體的基礎(chǔ)研究狀況。能夠被CNKI中文數(shù)據(jù)庫收錄的中文文獻以及能夠被Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄的英文文獻無論是在質(zhì)量上還是影響力上都是受到學(xué)界認(rèn)可的。因此，本文依據(jù)國家自然科學(xué)基金資助的機器人項目在檢索并下載了兩個數(shù)據(jù)庫中發(fā)表的文獻數(shù)據(jù)。我們將利用機器人項目號（共2052個）在CNKI中檢索到11736篇“NSFC-CNKI”文獻 （剔除掉少量與SCI重復(fù)錄用的英文文獻）和在SCI中檢索到的8314篇“NSFC-WoS”文獻（時間截止到2016年6月22號）。

2 國家自然科學(xué)基金對機器人研究的資助情況

2.1 資助的趨勢

從1986年至2014年，國家自然科學(xué)基金委資助項目共資助2052項機器人研究項目，資助數(shù)量從2003年起迅速增。在1986到2002年間的資助項目數(shù)量并沒有太多增長，但之后，增長速度幾乎呈線性增加，從2003年的59項增加到2012年的274項，10年資助量增加了215項，平均增長率為18.6%。

隨著資助項目數(shù)量的增長，資助金額也呈增長趨勢，特別是2003年以后，從2003年的21.08萬元增加到2014年的10，377萬。每個項目的平均資助強度從最初的6.67萬元增加到了2014年的75.2萬元，增長顯著。機器人項目資助金額占NSFC資助經(jīng)費總額的比例也呈現(xiàn)增長趨勢，尤其在2003年以后，基本維持在0.5%以上（1995之前的國家自然科學(xué)基金資助總額的數(shù)據(jù)無法查到）。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)在項目數(shù)量上位于前三位，占比都在4%以上。在資助金額上，上海交通大學(xué)占比最多，達到了6.49%，其次是中國科學(xué)院自動化研究所（5.87%）和中國科學(xué)院沈陽自動化研究所（5.07%）。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)于1986年成立了機器人研究所，研究實力目前居全國高校前列[8]。以機器人研究所所長孫立寧教授為核心的研究團隊獲資助最多（424萬，占比11.03%），該團隊主要從事納米級微驅(qū)動及微操作機器人、高速高精度機構(gòu)、工業(yè)機器人技術(shù)、并聯(lián)機器人、醫(yī)療機器人、微小型機器人、仿人手臂及機器人機構(gòu)與控制方面的研究工作。 哈爾濱工業(yè)大學(xué)還成立了博實精密測控有限責(zé)任公司、海爾哈工大機器人技術(shù)有限公司、哈工大機器人集團等，促進了科研成果的轉(zhuǎn)化。這些研究和應(yīng)用基礎(chǔ)也無疑增加了哈爾濱工業(yè)大學(xué)在機器人領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究實力，有能力和優(yōu)勢承擔(dān)更多的國家科研項目。

上海交通大學(xué)于1985年成立了機器人研究所，是我國最早從事機器人技術(shù)研發(fā)的專業(yè)機構(gòu)之一。以林忠欽教授為核心的研究團獲資助最多隊（115萬，占比20.76%），主要研究復(fù)雜裝備的數(shù)字化技術(shù)。著名的德國庫卡機器人公司（KUKA）在上海交通大學(xué)成立了“KUKA焊接機器人智能化與工程應(yīng)用聯(lián)合實驗室”，充分發(fā)揮“產(chǎn)、學(xué)、研”聯(lián)合的優(yōu)勢，促進科研成果的轉(zhuǎn)化。

北京航空航天大學(xué)于1987年由張啟先院士創(chuàng)建了集教學(xué)、科研、開發(fā)為一體的機器人研究所，主要從事現(xiàn)代機構(gòu)學(xué)及機器人技術(shù)方面的理論研究和技術(shù)開發(fā)。獲資助金額最多的是以丁希侖教授為核心的研究團隊（291萬，占比9.95%），該團隊在空間彈性機構(gòu)、變胞機構(gòu)、多旋翼多功能空中機器人以及星球探測機器人等應(yīng)用基礎(chǔ)理論研究上成果豐富。

此外，清華大學(xué)、東南大學(xué)、天津大學(xué)、燕山大學(xué)、上海大學(xué)、北京理工大學(xué)、華南理工大學(xué)、南京理工大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)這些高校都建有自己的機器人研究所或者實驗室，比例占到表2中18所高校（除去三個中國科學(xué)院研究所相關(guān)機構(gòu)以外）的66.7%，這說明以上12所高校在機器人研究領(lǐng)域成為中國機器人基礎(chǔ)研究的核心力量。

3 中國機器人基礎(chǔ)研究領(lǐng)域的知識生產(chǎn)

一項課題的資金投入，除了產(chǎn)生經(jīng)濟效益和人才效益之外，其知識形態(tài)的產(chǎn)出通常以多種形式表征，比如專著、報告、專利 、論文等。我國自然科學(xué)基金項目絕大多數(shù)的產(chǎn)出是以論文為主要形式[9]，其產(chǎn)出量及其影響力是量化評估NSFC資助效果的主要參數(shù)[10，11]。中國知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫是目前全球信息量最大、最具價值的中文網(wǎng)站，Web of Science（WoS） 數(shù)據(jù)庫是全球最大、覆蓋學(xué)科最多的綜合性學(xué)術(shù)信息資源，因此，我們選取這兩個數(shù)據(jù)庫作為本文基金產(chǎn)出論文的來源數(shù)據(jù)庫。

我國機器人研究領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的成果日益繁榮，“NSFC-CNKI”文獻和 “NSFC-WoS”文獻數(shù)量都呈現(xiàn)增長趨勢（圖2，圖3）。

圖2 NSFC-CNKI論文數(shù)量增長趨勢（NSFC-CNKI論文有確切發(fā)表年份的是從2000年開始）

由圖2 可見，NSFC-CNKI論文產(chǎn)出量除2014年出現(xiàn)小幅下降以外，其余年份呈現(xiàn)遞增趨勢，2005年以后增長幅度趨于穩(wěn)定，2005年至2015年的年平均增長率為18.20%。自2002年首篇被WoS數(shù)據(jù)庫收錄的機器人基金項目論文以來，NSFC-WoS論文產(chǎn)出量在2007至2009年出現(xiàn)了大幅增長，之后增長趨勢穩(wěn)定，2008年至2015年的年均增長率為25.01%，高于NSFC-CNKI論文產(chǎn)出量的增長速度，這表明我國機器人基礎(chǔ)研究越來越與國際前沿看齊，也越來越受到國際學(xué)術(shù)界的認(rèn)可。

3.1 中國機器人基礎(chǔ)研究的知識生產(chǎn)機構(gòu)

我國國家自然科學(xué)基金資助的機器人研究中有近四分之三（73.73%）的項目集中在48所大學(xué)（或研究機構(gòu)，見附表1），這些機構(gòu)的項目數(shù)量都不低于10次，在一定程度上代表了中國機器人基礎(chǔ)研究的主要力量，也是基礎(chǔ)研究的主要知識生產(chǎn)機構(gòu)。

從科研產(chǎn)出上看，排在前五位的高校分別是上海交通大學(xué)（1476篇）、哈爾濱工業(yè)大學(xué)（1276篇）、清華大學(xué)（814篇）、北京航空航天大學(xué)（767篇）和華中科技大學(xué)（741篇），這些高校的項目數(shù)量也排在前五位。被WoS數(shù)據(jù)庫收錄的論文通常會比被CNKI收錄的論文有更高的國際影響力，上述五所高校的WoS發(fā)文量依然排名前五位，這說明這五所高校在中國機器人基礎(chǔ)研究領(lǐng)域處于領(lǐng)頭羊的地位，研究方向更加前沿。西安電子科技大學(xué)、北京大學(xué)、清華大學(xué)、電子科技科大學(xué)、北京理工大學(xué)以及東北大學(xué)這六所高校，他們在的WoS發(fā)文量顯著高于CNKI 發(fā)文量，這說明這6所高校在提高科研產(chǎn)出效率的同時，也比較注重科研產(chǎn)出的國際影響力，我們應(yīng)該鼓勵高校的科研成果更多的面向國際，促進知識的傳播和交流。

國家自然科學(xué)基金資助量和資助額的增加可以有效增強相關(guān)科研機構(gòu)對基礎(chǔ)研發(fā)的熱情，提高我國基礎(chǔ)研究的水平，充分發(fā)揮科研機構(gòu)在基礎(chǔ)研究方面的作用，NSFC資助與科研產(chǎn)出之間具有明顯的正相關(guān)關(guān)系。

3.2 中國機器人基礎(chǔ)研究的影響力分析

論文的被引頻次，尤其是WoS論文的被引頻次是評估論文科研價值和學(xué)術(shù)影響力的公認(rèn)指標(biāo)，這些論文的期刊分布特征也有助于了解我國機器人基礎(chǔ)科研論文的去向及其被國際性期刊接受和認(rèn)可的程度，在一定程度上可以反映科研成果的影響力[12]，本文從論文引用情況以及期刊發(fā)表情況來對我國NSFC資助機器人領(lǐng)域基礎(chǔ)科研的資助效果進行評價。

由于NSFC-WoS論文在2007年以前數(shù)量極少（5篇），因此本文選取2008～2015年的7316篇NSFC-WoS論文作為數(shù)據(jù)源。這些論文被引頻次總計70097次（去除自引的被引頻次總計62248次），篇均被引頻次為9.58，被引頻次與篇均被引量的年度分布趨勢如圖4所示?？梢姡覈A(chǔ)研究的成果質(zhì)量在不斷提高，無論是被引總量還是篇均被引量都呈現(xiàn)增長趨勢（2016年收錄的文獻不全，出現(xiàn)引用量上的下滑是正?，F(xiàn)象）。篇均被引量在2012年增長到了2次以上，2013年增長到2.5以上，雖然在2015年出現(xiàn)小幅下降，其原因可能與文獻被引用的峰值大約在其發(fā)表后的2～4年[13]有關(guān)?；诖宋覀円部梢灶A(yù)測，我國機器人基礎(chǔ)研究文獻的篇均被引量在2017年有望突破3次。

H指數(shù)綜合反映了產(chǎn)出論文的質(zhì)量和數(shù)量[14]，是評價科研績效的常用計量指標(biāo)[15]。本文選取了NSFC-WoS論文被引量排名前50的大學(xué)，統(tǒng)計了它們的H指數(shù)和篇均被引量，并依照H指數(shù)的大小進行排序，如圖5所示（圖中次坐標(biāo)軸代表論文被引量）。哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)學(xué)院在H指數(shù)和被引量上均排在前三，但篇均被引量除清華大學(xué)（26.27）外其他兩所高校均不理想。格拉摩根大學(xué)（英國）和上海交通大學(xué)H指數(shù)分別排序第四和第五，但對比發(fā)現(xiàn)，格拉摩根大學(xué)發(fā)文量雖然只有94篇（排名30），但篇均被引量高達44.56（排名第2），而上海交通大學(xué)發(fā)文量高達621篇（排名第2），但篇均被引量只有7.75（排名第38）。在H指數(shù)排名前10的機構(gòu)中，香港城市大學(xué)（排名第6）和維多利亞大學(xué)（排名第8）的發(fā)文量均不高，分別為127篇和104篇，但篇均被引量較為理想，特別是維多利亞大學(xué)，以42.5的篇均被引量排在第3位。通過觀察圖5我們可以發(fā)現(xiàn)，中國機器人基礎(chǔ)研究在兼顧論文的“質(zhì)”與“量”上表現(xiàn)尚可，有隸屬于國外機構(gòu)的作者參與撰寫的論文通常有較高的篇均被引量，可見加強國際合作和交流可以顯著提高論文的質(zhì)量和影響力。

刊載NSFC-WoS論文的期刊學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力在某種程度上反映了NSFC資助機器人基礎(chǔ)研究的科研效果。7316篇NSFC-WoS論文共發(fā)表在1027種期刊上，其中前44種期刊各自的載文量均在0.5%以上，總載文量的占比接近42%（附表2）。

刊載NSFC-WoS論文的期刊主要來自美國，其次為英國。影響力和質(zhì)量都較高（IF為2.392，JCR分區(qū)為 Q1區(qū)）的荷蘭期刊《NEUROCOMPUTING》是我國發(fā)表基礎(chǔ)研究論文最多的期刊；影響因子較高，且JCR分區(qū)也很靠前（Q1區(qū)）的英國期刊《IET CONTROL THEORY AND APPLICATIONS》和美國期刊《AUTOMATICA》也是我國基礎(chǔ)研究發(fā)表的主要國際期刊（發(fā)文量分別排在第四、五位）。

為了更好的了解NSFC-WoS論文的影響力和質(zhì)量情況，我們對這44本期刊從國別劃分并進行了詳細統(tǒng)計，如表4所示，表中JCR分區(qū)一列括號中的數(shù)字統(tǒng)計的是此分區(qū)的期刊數(shù)量。由于有些期刊在不同的學(xué)科分區(qū)不同，如美國的《MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING》期刊分屬不同學(xué)科的Q3、Q4區(qū)，統(tǒng)計時會在原有只屬于Q4區(qū)期刊的數(shù)量上+1，因此Q4（2+1）就代表有兩本期刊只位于Q4區(qū)，一本期刊即位于Q4區(qū)，也位于其他分區(qū)。

NSFC-WoS論文分布于8個國家的不同期刊，其中21種來自美國，11種來自英國，5種來自中國，荷蘭和日本各2種，澳大利亞、韓國和日本各1種。美國期刊總載文量最高（1358篇），且期刊影響因子普遍較高，IF均值達到了2.7以上，有14種期刊位于學(xué)科Q1分區(qū)，占比66.7%。英國期刊有3種位于學(xué)科的Q1分區(qū)，且這三本期刊載文量均排在前10（附表2）。荷蘭期刊有兩本，《NEUROCOMPUTING》是載文量最高的期刊，它的影響力和質(zhì)量也較高，IF均值為2.15，僅次于美國。綜合上述期刊分布情況來看，我國NSFC資助機器人領(lǐng)域研究的國際論文在學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力上較為樂觀，資助效果良好，但依然有提升空間。

4 中國機器人基礎(chǔ)研究的知識傳播

基礎(chǔ)科研成果的知識生產(chǎn)主要以公開發(fā)表的論文形式體現(xiàn)，其傳播路徑通常體現(xiàn)為論文的引用。7316篇NSFC-WoS論文的41904篇（去除自引的施引文獻39，378篇）施引文獻中，有中國作者撰寫的文獻有27231篇（比例為64.98%，下文統(tǒng)稱為國內(nèi)施引文獻），其余14676篇的作者都是源于外國機構(gòu)（比例為35.02%，下文統(tǒng)稱為國外施引文獻），國內(nèi)施引文獻是國外施引文獻的2倍左右，可見，我國機器人基礎(chǔ)研究的成果更多是受到中國學(xué)者的關(guān)注，但在一定程度上也引起了國外相關(guān)學(xué)者的注意。為了理清是哪些國家在哪些領(lǐng)域更加關(guān)注中國機器人基礎(chǔ)研究，以及與我國學(xué)者關(guān)注領(lǐng)域的異同，本文分別對27231篇中國施引文獻和14676篇外國施引文獻從國家地區(qū)、關(guān)注領(lǐng)域、發(fā)文期刊以及作者機構(gòu)四個方面進行了對比分析。

4.1 國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注領(lǐng)域的對比

共有18個國家地區(qū)在14676篇國外施引文獻中占比高于2%（表5），占14676篇施引文獻的85.19%。其中，美國學(xué)者共有2651篇施引文獻（占比18.06%），明顯高于其他國外學(xué)者對我國機器人基礎(chǔ)研究的關(guān)注程度，其次是韓國和印度。這18個國家中，亞洲國家的比例為44.44%，美國、德國、日本以及韓國的機器人技術(shù)相對比較發(fā)達，受到這些國家學(xué)者的關(guān)注說明我國機器人基礎(chǔ)研究技術(shù)在某些領(lǐng)域處于世界領(lǐng)先地位。

機器人領(lǐng)域是一個多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，因為機器人一般由執(zhí)行機構(gòu)、驅(qū)動裝置、檢測裝置和控制系統(tǒng)和復(fù)雜機械等組成，應(yīng)用到的知識涉及到的生物學(xué)、力學(xué)、電學(xué)等多個學(xué)科。

附表3列出了國內(nèi)外學(xué)者對我國機器人基礎(chǔ)研究的主要關(guān)注領(lǐng)域（文獻量占比達2%）?？梢?，國內(nèi)外的關(guān)注領(lǐng)域均主要集中在電氣電子工程、自動化控制系統(tǒng)以及人工智能和化學(xué)物理等學(xué)科的交叉應(yīng)用。相比國內(nèi)學(xué)者，國外學(xué)者已經(jīng)把機器人的基礎(chǔ)研究成果開始應(yīng)用于神經(jīng)科學(xué)、高分子科學(xué)、生物工程以及電信學(xué)等領(lǐng)域的研究。

4.2 國內(nèi)外學(xué)者發(fā)文期刊分布的比較

由于國內(nèi)外學(xué)者的發(fā)文期刊分布太為廣泛，因此本文分別選取了載文量較高的具有代表性的期刊（累計載文量達20%）進行對比分析（見附表4），國外施引文獻主要的發(fā)文期刊有28本（刊物-F），國內(nèi)的主要有11本期刊（刊物-C）?？梢?，國內(nèi)施引文獻在選擇發(fā)表期刊上具有一定的傾向性（附表4中“刊物-C”列排在前3的期刊），發(fā)文最多的期刊是荷蘭的《NEUROCOMPUTING》，這本期刊也是目前我國機器人基礎(chǔ)研究的主要發(fā)文期刊（見附表2）。

從國內(nèi)外施引文獻發(fā)表期刊的綜合統(tǒng)計情況來看（見附表5），國外施引文獻發(fā)表在美國（12.41%）和英國（5.46%）期刊上的文獻顯著高于其他國家的期刊，國內(nèi)施引文獻的期刊主要來自美國（8.57%），發(fā)表在英國、荷蘭和中國期刊上比例差異較小。在影響因子總和上，國內(nèi)施引文獻期刊（22.56）明顯低于國外施引期刊（91.41），平均影響因子（2.05）也低于國外施引刊物的平均影響因子（3.26），說明國外施引文獻質(zhì)量相對較高，未來隨著我國機器人基礎(chǔ)研究的發(fā)展，相信無論是科研論文本身的質(zhì)量還是其施引文獻的質(zhì)量，都會隨之提升。

綜合上述分析，41904篇施引文獻的發(fā)表刊物在質(zhì)量和影響力上均較為理想，說明我國機器人基礎(chǔ)研究的成果受到了國內(nèi)外學(xué)者的肯定，不但體現(xiàn)在本身發(fā)文期刊的高質(zhì)量上，也在施引文獻的發(fā)文期刊質(zhì)量上有所體現(xiàn)。

4.3 國內(nèi)外學(xué)者所屬機構(gòu)分布的比較

附表6列出了國內(nèi)外學(xué)者所屬機構(gòu)的前20名的對比情況（機構(gòu)-F代表國外施引文獻作者的所屬機構(gòu)，機構(gòu)-C代表國內(nèi)施引文獻作者的所屬機構(gòu)），從各機構(gòu)占比情況來看，國內(nèi)施引文獻的作者機構(gòu)較為集中，前20所機構(gòu)發(fā)文量已經(jīng)占到了總量的60%左右，這些機構(gòu)與我國機器人基礎(chǔ)研究的主要機構(gòu)大體相同。國外最關(guān)注我國機器人基礎(chǔ)研究的機構(gòu)是法國國家科學(xué)研究院，是歐洲最大的基礎(chǔ)研究機構(gòu)之一，其次是印度工業(yè)發(fā)展研究所和新加坡的南洋理工大學(xué)，并且從表中可以看到，國外機構(gòu)主要分布于亞洲國家。

5 結(jié)論及展望

本文以國家自然科學(xué)基金資助的機器人科研項目作為總體資助情況的研究對象，以資助項目產(chǎn)出的論文成果作為資助效果的評估對象，從資助情況、知識生產(chǎn)以及知識傳播三個方面進行分析，得到以下結(jié)論：

（1）我國機器人國家自然科學(xué)基金項目無論是在項目數(shù)量、資助金額、平均資助金額還是占所有資助金額的比例來看，在近幾年都整體呈現(xiàn)顯著的增長，表明中國政府對機器人領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的重視程度增加，加大了資金和人才投入，并在政策上予以支持。

（2）高校是我國機器人基礎(chǔ)研究的主力軍，哈爾濱工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京航空航天大學(xué)在獲得資助的項目數(shù)量上處于全國領(lǐng)先地位，他們都建有自己機器人研究所，并通過與企業(yè)合作促進科研成果轉(zhuǎn)化。

（3）上海交通大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)和華中科技大學(xué)在總發(fā)文量以及被WoS收錄的論文量上都排名前5，說明這五所高校在中國機器人基礎(chǔ)研究領(lǐng)域處于領(lǐng)頭羊的地位，研究方向更加前沿。

（4）國家自然科學(xué)基金資助量和資助額的增加可以有效增強相關(guān)科研機構(gòu)對基礎(chǔ)研發(fā)的熱情，提高基礎(chǔ)科研的成果產(chǎn)出，充分發(fā)揮科研機構(gòu)在基礎(chǔ)研究方面的作用。

（5）我國機器人基礎(chǔ)研究發(fā)文量、被引量和篇均被引量均呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，論文質(zhì)量穩(wěn)步提高。在兼顧論文的“質(zhì)”與“量”上表現(xiàn)尚可，其中，哈爾濱工業(yè)大學(xué)、清華大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)學(xué)院、上海交通大學(xué)這四所國內(nèi)機構(gòu)的H指數(shù)較高，但從篇均被引量上看，國外高校顯著高于國內(nèi)的高校，可見，加強國際合作和交流可以顯著提高論文的質(zhì)量和影響力

（6）從論文產(chǎn)出情況來看，NSFC-WoS論文的年均增長率在2009～2015年為25.01%，高于NSFC-CNKI論文的增長速度，這表明我國機器人基礎(chǔ)研究越來越受到國際學(xué)術(shù)界的認(rèn)可；從發(fā)表國際期刊的情況表明，NSFC-WoS論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和影響力上較高，可見資助效果良好，但依然有提升空間。

（7）通過分析14，676篇國外施引文獻發(fā)現(xiàn)，美國學(xué)者對我國機器人基礎(chǔ)研究關(guān)注度最高，其次是韓國和印度等亞洲國家，電氣電子工程、自動化控制系統(tǒng)、人工智能以及化學(xué)物理等學(xué)科的交叉應(yīng)用領(lǐng)域受到了較多關(guān)注，相比國內(nèi)的學(xué)者，國外學(xué)者已經(jīng)開始將把機器人的研究成果應(yīng)用在神經(jīng)科學(xué)、高分子科學(xué)、生物工程以及電信學(xué)領(lǐng)域。

（8）國內(nèi)外施引文獻的發(fā)表刊物在質(zhì)量和影響力上都較為理想，這說明我國機器人基礎(chǔ)研究的成果質(zhì)量較高，不但體現(xiàn)在本身發(fā)文期刊的高質(zhì)量上，也在施引文獻的質(zhì)量上體現(xiàn)。

（9）國外最關(guān)注我國機器人基礎(chǔ)研究的機構(gòu)是法國國家科學(xué)研究院，是歐洲最大的基礎(chǔ)研究機構(gòu)之一，其余機構(gòu)主要分布在亞洲國家，其中較為突出的是印度工業(yè)發(fā)展研究所和新加坡的南洋理工大學(xué)。

我國機器人產(chǎn)業(yè)作為國家從“制造業(yè)大國”向“制造業(yè)強國”重點發(fā)展領(lǐng)域之一，應(yīng)抓住這次發(fā)展契機，著力縮短在核心技術(shù)和關(guān)鍵零部件上與國際一流水平的差距，高校作為基礎(chǔ)研發(fā)的主要陣地，應(yīng)肩負起時代的重任，做好人才儲備工作。從全國地區(qū)分布上來看，東北地區(qū)科研實力較強，包括了哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中國科學(xué)院沈陽自動化研究所這兩個在全國最早開始研究機器人技術(shù)研究的單位。華北地區(qū)科研力量較為集中，北京和天津是其主要陣地，有北京航空航天大學(xué)、清華大學(xué)、天津大學(xué)等一批國內(nèi)知名高校。華東地區(qū)高校數(shù)量很多，有上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、東南大學(xué)等院校。華中地區(qū)以華中科技大學(xué)這所理工科高校為其主要研發(fā)陣地。我國各地區(qū)應(yīng)結(jié)合自身發(fā)展優(yōu)勢推動機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如東北作為我國的機器人之鄉(xiāng)，工業(yè)基礎(chǔ)雄厚，科研工作走在前端，又擁有新松這樣的行業(yè)排頭兵，應(yīng)積極發(fā)展“產(chǎn)、學(xué)、研”三位一體的科研體系，政府、企業(yè)、科研機構(gòu)多方發(fā)力，加快東北老工業(yè)基地轉(zhuǎn)型升級的進程。

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（編輯：張萌）

Analysis on Basic Research on Robot Projects Funded by the Chinese Government and its Funding Effect

CHEN Yue，WANG Zhiqi，TAN Jianguo

（School of Public Admininstration and Law， WISE Lab， Dalian University of Technology， Dalian 116024， Liaoning， China）

Abstract：The paper explores the support to the basic research in robot field by the Chinese Government and the corresponding effects through the statics and bibliometrics analysis to the NSFC projects about robot and corresponding papers indexed in CNKI and WoS. The results show that the amount of projects and the funding strength have a great development trend with increasing attention on the basic research， raising investment of the basic research could significantly enhance the research performance of research institutions， universities play an active role on improving the robot basic research development as the main force， and the outputs of the funding projects are abundant with high quality and influence. But there is still more room to advance， for example strengthening the communication and cooperation with the foreign counterparts.

Keywords： Robot；National Natural Science Foundation of China （NSFC）；Funding effect；Bibliometrics