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稳定拨款与项目资助是政府科研资助的两种主要模式。科学分析两种资助模式的差异性,对合理设计政府科研资助机制具有重要意义。本文以日本化学领域2009-2018年稳定拨款与项目资助产出所蕴含的多维科研活动特征信息为对象,从研究团队、研究内容、研究产出绩效三个维度入手构建了科研要素视角下的资助差异性分析框架。方法上,引入了深度学习算法,建立了针对化学领域的研究对象实体识别训练模型,实现了对研究对象实体的精准识别,为资助差异性的分析提供了事实基础。数据分析结果显示,稳定拨款与项目资助在多个维度均具有显著的差异性,稳定拨款资助下的科研活动更关注于研究问题本身,而项目资助下的科研活动则更多地体现了科学共同体对项目遴选的标准。结合数据分析结论,研究提出了应科学认识两种资助模式的差异性,合理布局、扬长避短,建立高效的政府科研资助机制等政策建议。