一个国家在科学方面如何最大限度地利用资源？在国家之间比较科学系统可以很好地了解哪些方面运作良好，哪些方面则不然。但这非常困难。想要加速科学进步？首先要了解科学政策是如何运作的。不同国家分析的内容各不相同，相关数据难以找到或获取；同一概念的定义和测量方式也可能有所不同。科研产出如出版物数量、引用数和专利是容易量化的。但它们对影响这些产出的因素几乎没有揭示。经济合作与发展组织（OECD）发布的标准化统计数据，例如投资方面的数据，便于国家间进行比较。但这些测量不足以分析不同Funding、机构运行和对研究者支持的方式随着时间推移的交织效果。有些指标——例如Funding如何影响研究者的职业生涯——很少系统性地测量。而即便各国报告相似的指标，数据收集的差异也会使比较变得困难。例如，一个国家关于基础研究的信息可能会按部门和Funding来源发布详细的支出统计；而另一个国家则可能只报告包括应用研究在内的汇总支出。这使得形成一个连贯的全球图景变得困难。为了克服这些问题，我所领导的一组人开发了一种分析国家研究系统的方法——从广泛的来源收集数据，并为那些经常被忽视的方面制定衡量标准。我希望其他研究者、Funding者和国际组织能够使用我们的框架并找到改善的方法。中国向“组织化研究”的转变：如何协调与创新共存？我们的项目《中国基础研究报告》考察了包括欧盟在内的25个国家和地区的研究系统（www.cfrr.net）。所选择的地区具有不同规模、结构和发展阶段的系统。特别是，中国提供了一个有用的案例，因为其科学环境在过去40年里经历了持续的Funding、机构、人才和研究基础设施的投资。我们的工作得益于大量如今可公开获取的研究信息的迅速扩展——从出版和Funding数据库到数据存储库等。这使得比较国家研究的许多方面变得更加容易。我们采用大规模计算方法分析以前难以共同研究的数据集。我们工作的一个关键部分是开发新指标，以捕捉通常不被测量的研究领域。例如，我们使用大型语言模型来识别研究问题和方法中新奇的信号——研究多大程度上超越了既有知识。我们还将出版物与专利引用联系起来，以追踪基础研究与技术发展的关联。并且，我们结合Funding和人力资源数据，追踪在中国，初级研究人员如何显著贡献于科学产出。我们发现，这一群体得到了来自中国国家自然科学基金会对早期职业研究人员的长期Funding扩展的支持。