如何评估并优化国家层面的科学研究体系，是各国提升科研投入产出比的关键议题。然而，跨国比较面临诸多挑战：不同国家对研究要素的定义、测量方式及数据收集标准存在显著差异，导致难以构建连贯的全球图景。
现有的量化指标往往存在局限性。虽然出版物数量、引用次数和专利等科学成果易于统计，但它们无法揭示影响这些成果的深层因素。经济合作与发展组织（OECD）提供的标准化投资数据虽便于横向对比，却不足以分析资助机制、机构运营与支持研究人员政策之间的相互作用。此外，诸如资金对科研人员职业生涯的影响等关键维度，长期缺乏系统性的衡量。
数据颗粒度的不一致进一步加剧了比较难度。例如，在基础研究支出方面，部分国家会按部门和资金来源公布详细数据，而另一些国家仅报告包含应用研究的综合支出。这种统计口径的差异使得直接对比变得困难。
针对上述痛点，一项新的研究方法应运而生。该方法旨在通过整合多源数据，捕捉常被忽视的研究系统特征。相关团队主导的“中国基础研究报告”项目，考察了包括欧盟在内的25个国家和地区的研究体系。样本涵盖了不同规模、结构和发展阶段的系统，其中中国因过去40年间在资金、机构、人才及基础设施上的持续投入，成为极具价值的案例研究对象。
得益于公开研究信息数量的迅速扩大——涵盖出版物、资金数据库及数据存储库等，结合大规模计算方法，研究者得以以前所未有的精度进行跨国比较。该项目的核心突破在于开发了一系列新指标，以量化传统方法难以触及的领域。
具体而言，研究团队利用大型语言模型识别研究问题与方法中的新兴信号；通过将出版物与专利引用关联，追踪基础研究与技术发展间的联系；同时结合资金与劳动力数据，分析初级研究人员对科学成果的贡献。研究发现，中国国家自然科学基金会对初学者提供长期的资助支持，这一机制有效促进了年轻科学家在科研产出中的重大贡献。
