科技投入的資金問題至關重要——metascience2025年會分論壇回顧

科技資助問題無疑成為本次Metascience 2025年會的熱點議題。會議聚集了多個國家、眾多政府資助機構及私人資助機構的代表，從不同視角開展了對科技資助問題的探討。會議的主旨報告中也多次提到國家科技投入趨勢、不同主體科技投入的方向、資助機制、資助效果評估等問題。在大會第一天的議程中就設置了“資金問題至關重要：資助者與資助機制（Money Matters: Funders and Funding Mechanisms）”分論壇。分論壇吸引了數十家各國資助機構及百余位資助問題研究學者。來自美國、加拿大、丹麥、西班牙、巴西以及我國的學者、從政策分析、實證檢驗到計算建模，多視角探討了資助機構和資助機制如何作為關鍵變量影響科研人員行為、研究主題、乃至整個科研系統結構的問題。在資助機構視角，國際學者普遍關注數據共享和資助遴選偏好的問題；在資助機制視角，國內外學者不約而同地關注到使命導向研究的資助問題。

資助數據是研究資助機構行為、政策等問題的關鍵基礎。然而，受到多方面因素的限制，資助數據獲取難度大，數據完整性不足等問題制約了基于數據的資助問題的研究。本次分論壇有兩位學者分別從資助機構自身資助數據的共享及作為資助機構促進科學數據共享的政策與機制視角開展了研究。

坎皮納斯大學的Yohanna Juk博士團隊基于對全球10家主要資助機構公平、多樣性與包容性（Equity, Diversity, and Inclusion，EDI）數據透明度的分析，開展了對EDI數據問責制的研究。研究提出，資助機構是否系統性地收集并公開其申請者、評審人及受資助者等多樣性數據是衡量其EDI承諾的關鍵指標。雖然部分機構已通過建立交互式數據平臺等方式提升了資助透明度，但是資助數據的缺乏或保密等問題不僅阻礙了對EDI政策有效性的評估，還反映了資助機構在相關議題上的制度不成熟以及所受到的政治干預。

來自渥太華大學的Anna Catharina Vieira Armond博士團隊基于對264家生物醫學資助機構的實踐回顧，分析了數據管理與共享計劃（Data Management and Sharing Plan，DMSP）政策的實施現狀與問題。研究發現，盡管DMSP政策日益受到資助機構的關注，但其政策實施在不同機構之間存在顯著的差異性：僅有32%的資助方提出了明確的DMSP政策，其核心問題在于政策要求與資源支持脫節。多數機構強制要求提交DMSP，但僅有14%資助機構明確表示會補償相關成本。更重要的是，當前的DMSP政策要求更側重指定數據存儲庫等合規性審查，還未達到引導高質量數據管理實踐的目標，從而導致DMSP在實踐中被視為一種形式化的行政負擔。

資助機構在項目遴選過程中的偏好問題一直是資助問題研究的重點議題之一。美國西北大學復雜計算研究所的Huilian Sophie Qiu博士團隊基于對超過9000份基金申請書的文本分析，探究“宣傳性語言”在同行評審中的作用。研究發現，申請書中宣傳性詞匯的使用頻率與獲得資助的概率呈顯著正相關。值得注意的是，宣傳性語言并非空洞的修辭也與研究的新穎性指標及最終成果的引用影響力正相關。研究同時揭示了潛在的偏誤，例如女性申請者傾向于更少地使用宣傳性語言，無形中影響了她們的申請成功率。

資助機制一直是科技資助問題的核心議題。中國科學院科技戰略咨詢研究院的阿儒涵研究員團隊以我國科技計劃中“使命導向的基礎研究”為對象，開展了資助機制與研究績效的關系分析。該研究的核心貢獻在于測度了資金在資助機構、項目層面的集中度與科研績效表現的關系。在績效表現中，在傳統科研績效的基礎上，基于大語言模型算法構建了目標達成度指標，一方面彌補了傳統績效指標的滯后性問題，另一方面也體現了使命導向基礎研究的特點。研究發現：在項目層面，經費集中（即大額經費支持少數團隊）與研究影響力、創新性和目標達成度均呈正相關；然而，在機構層面，經費集中度卻與目標達成度呈負相關。這一發現為使命導向型基礎研究的資助機制優化提供了重要啟示，即“機構層面分散，項目層面集中”可能是一種更優的模式。

無獨有偶，來自奧胡斯大學的Emer Brady博士團隊的研究同樣關注到使命導向資助問題。該研究以瑞士國家科學基金會（Swiss National Science Foundation，SNSF）定向資助項目數據為對象，運用Kullback-Leibler散度等方法量化主題變化，檢驗了使命導向型資助是對研究方向的影響。研究結果顯示，受到使命導向型資助的PI在項目執行期間的研究主題發生了顯著的轉變。更重要的是，研究者在項目結束后并未“反彈”回其原有的研究方向，進一步證明了使命導向型資助在塑造和調整研究方向方面的長期效應。

此外，奧地利格拉茨的研究所的Thomas Klebel博士團隊還從理論層面探討了不同資助模式對研究者數據共享行為的動態影響。基于主體的計算模型（Agent-Based Model）模擬結果顯示，集中資助（少數大額基金）雖能促使少數精英研究者更快采納數據共享，但由于激勵覆蓋面窄，社區整體的最終共享率較低。相比之下，分散資助（多數小額基金）雖然初期見效慢，但能激勵更廣泛的群體，最終實現更高水平的整體共享。該模型還揭示了一種“反馬太效應”：在競爭壓力下，資源較少的行動者可能更傾向于將數據共享作為一種差異化策略，從而率先做出行為改變。

在主旨報告后，參會代表就相關議題展開了熱烈的研討，最后分論壇主席RoRI聯合主席兼主任、諾和諾德基金會的高級合伙人Gert Vilhelm Balling先生對分論壇進行了總結，并邀請報告人提出要帶回給本國科研資助機構的2條建議。該分論壇是Metascience2025對科技資助問題關注的縮影，學者們通過多元化的視角和方法共同論證了資助機制對于改善科研行為、優化科研產出的重要影響。

阿儒涵，中國科學院科技戰略咨詢研究院研究員，第三方評估研究中心副主任，中國科學學與科技政策研究會科技政策專委會秘書長；李柏村，中國科學院科技戰略咨詢研究院博士研究生。文章觀點不代表主辦機構立場。

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