中国高被引科学家跨国流动中机构变化特征与驱动机制研究

靳军宝 曲建升 吴新年 郑玉荣 白光祖

(1.中国科学院西北生态环境资源研究院 兰州 730000；2. 中国科学院大学经济与管理学院 北京 100049)

0 引 言

才流动作为一种复杂的社会现象，越来越引起人们的关注，特别是在经济全球化的时代，人才作为经济社会创新发展的重要要素，在全球范围内的流动更加广泛。高被引科学家作为科技精英人才，其多类型迁移流动现象代表着世界科学中心的转移与创新高地的争夺[1]。因此，世界主要国家/地区均出台不同政策来吸引精英人才为本国/地区服务。

近年来，国内外相关学者对于科技人才跨国迁移流动特征进行了大量研究。常用的研究方法有：a.基于问卷调查[2-3]的方法。如Dyachenko[4]利用问卷调查法对美国和俄罗斯之间的物理科学家迁移流动规律进行了分析。Franzoni等[5]通过网络调查问卷的方式对16个国家的人才流动情况进行了研究。单宁[6]通过对我国春节期间人才流动的问卷调查发现，90后、00后人才、本科及以上学历人才定居首选城市为新一线城市，海归人才最看重城市经济发展水平和开放程度。邓侨侨[7]通过问卷调查对高被引科学家流动现象进行了分析，结果表明高被引科学家向美国以及名校迁移聚集。此外，对于科技人才跨国流动影响因素分析来看，最主要的分析方法为调查问卷法[8]，最常用的分析模型为“推动—拉动”模型和引力模型。b.基于科学家履历信息分析的方法[9-10]。如Gaughan[11]等法国和美国的物理学与生命科学领域的科学家的履历信息比较分析了各自国家的科学家职业流动趋势。Lepori[12]等利用67份瑞士通讯科学研究领域的科研人员履历信息研究了其国际迁移情况。史冬波[13]对长江学者入选者的职业流动情况进行了分析，研究结果表明入选长江学者计划促进了科学家的职业流动。徐娟[14]利用履历分析法对我国大学长江学者、院士等6类高层次人才流动规律进行了研究。c.基于统计数据[15]分析的方法，如经济合作与发展组织(OECD)对国际学生流动数据进行了统计[16]。魏浩[17]等通过分析统计数据分析了48个不同国家/地区吸引人才(留学生)的影响因素。高懿[18]根据联合国经济和社会事务部人口司统计数据对中国科技人才国际流动现状进行了分析。d.基于科研产出表征信息进行分析的方法。Czaika[19]等利用Scopus数据库中的数据分析了全球科学家流动情况，研究结果表明科学家流动中心正在以每10年700公里的速度向东方迁移，科学知识生产中心以每10年1 300公里的速度向东方国家迁移。刘云等[20]通过高被引科学家数据库、WOS引文数据库和Scopus数据库对科学家流动进行了分析，结果表明，大量科学精英集聚在少数几个发达国家，且都存在以不同方式向美国流动的趋势，也有部分高被引科学家开始向发展中国家和新兴经济体国家流动，但主要以短期流入为主。

表1 科技人才迁移流动特征研究主要方法优缺点对比

目前针对科技人才迁移研究主要集中在诺贝尔奖获得者、国家级人才计划/荣誉获得者、高被引科学家等群体是否发生国际迁移层面的研究，缺乏国际迁移基础上的细粒度特征识别与规律揭示的系统性研究。因此，本研究以高被引科学家为例，利用科学家履历信息、文献表征信息等多源数据收集科学家跨国迁移特征信息，并对其跨国迁移流动中的机构变化特征进行细粒度研究，并对其跨国迁移流动中的时间流动时间与原因进行分析，并对迁移流动驱动机制进行初探。研究结果对于我国吸引和管理高层次科技人才具有一定参考意义。

1 研究设计

1.1数据收集与处理科睿唯安(Clarivate Analytics)每年发布的全球高被引学者榜单[21]都是各学科领域具有卓越的影响力科学家，因此该榜单受到科技人才的极大认可和广泛关注。2014-2019年我国共有817人/1740人(部分科学家存在不同学科同时入选的情况)次入选该名单[1,22]。首先对我国科学家入选全球高被引科学家信息进行收集，然后从科学家个人履历信息、专家访谈信息、文献表征信息及网络公开信息等多源渠道收集整理高被引科学家迁移特征信息。共收集到488人(1096人次)在工作阶段具有跨国/地区(文中跨国流动均指跨国/地区流动，地区包括中国香港、澳门和台湾，下同)流动经历，占我国高被引科学家总人数的59.73%。

1.2机构迁移界定本研究跨国流动指参加工作(包括博士后阶段)后的流动，学习阶段的跨国流动不计入分析。具体是指高被引科学家在国别或地区(港澳台)层面流动中的机构变动(发生跨国/地区流动的高被引科学家在统计跨国/地区阶段机构变化频次时，将国外/地区内的机构变化数统计为跨国流动阶段的机构变化频次)。由于本论文研究对象为入选高被引科学家的中国高层次科技人才，因此，对于中国而言，从中国迁移流动至其他国家/地区，则定义为流出，迁移流动至其他国家/地区的机构，称为流出机构，反之为流入机构。

图1 高被引科学家跨国流动中机构变化类别

1.3迁移时间迁移时间是指高被引科学家在工作阶段跨国流动中伴随的机构变化的时间间隔。本研究中的迁移时间研究均指正式参加第一份工作开始算起，不包括博士后阶段，在研究科技人才迁移时间的同时，对科技人才迁移年龄进行了分析，同时对迁移原因与机理进行阐释(见图2)。

图2 高被引科学家跨国流动中迁移流动时间分析

2 结果分析

2.1跨国流动机构变化频次分析从高被引科学家工作阶段跨国流动中机构迁移频次来看(见图3)，机构迁移频次为2次的人数最多，为221人(464人次)，占所有工作阶段跨国流动总人数的45.29%；其次为机构迁移频次为3次的人数达到118人(260人次)，占所有工作阶段跨国流动总人数的24.18%；工作阶段跨国流动机构迁移频次最高的科学家有6次机构迁移经历。

图3 工作阶段跨国流动机构迁移频次

2.2跨国流动机构分析

2.2.1 流出机构分析 从我国高被引科学家跨国迁移流出机构可以看出(见图4)，排名前5位的机构依次为中国科学院、美国加州大学系统、新加坡南洋理工大学、新加坡国立大学和德国马普学会系统等，流出人数依次为89人、57人、40人、28人和22人。中国内地流出排名前5位的机构依次为中国科学院、中国科学技术大学、清华大学、北京大学、复旦大学和浙江大学(并列第5位)，流出人数依次为89人、19人、18人、17人和10人，国内流出排名前5位的机构均为顶尖科研院所或综合排名较高的综合性高校。

图4 我国高被引科学家工作阶段跨国迁移流出机构分析

2.2.2 流入机构分析 图5为我国高被引科学家工作阶段跨国迁移流入机构情况，其中排名前5位

图5 我国高被引科学家工作阶段跨国迁移流入机构分析

的流入机构依次为中国科学院、美国加州大学系统、清华大学、新加坡南洋理工大学和德国马普学会系统，流入人数依次为98人、48人、27人、26人和22人。中国内地流入排名前5位的机构依次为中国科学院、清华大学、北京大学、中国科学技术大学和浙江大学，流入人数依次为98人、27人、21人、19人和17人。

2.2.3 净流动 图6为工作阶段跨国迁移主要机构(国内机构)净流动情况。可以看出，净流入排名前5位的机构依次为电子科技大学、华中科技大学、苏州大学、清华大学和中国科学院，净流入人数依次为12人、12人、10人、9人和9人。从净流出来看，国内主要机构中仅有吉林大学在高被引科学家工作阶段跨国流动机构变化中为净流出状态，净流出人数为3人，其他主要机构均为净流入。

工作阶段跨国流动中，高被引科学家除从顶尖科研院所和综合性高校流出外，也有一部分科学家从普通高校或科研院所流入到国外去学习深造或工作，等该部分科学家群体在国外做出一定成绩或学到“本领”后，其中一部分科学家则返回国内，在国内继续从事相关研究。但当他们选择回国工作时，原来从普通高校和科研院所流出的科学家则更倾向于选择更高的平台继续从事相关研究。因此，电子科技大学、华中科技大学、苏州大学等净流入排名靠前的机构在流出阶段排名并未靠前，但由于他们较强的引进人才支持力度和较好的平台环境，导致流出科学家在选择回国服务时，更倾向于选择电子科技大学、华中科技大学、苏州大学等待遇、科研环境、工作平台较高的机构。

图6 我国高被引科学家工作阶段跨国迁移

2.3跨国迁移机构流动网络分析图7为我国高被引科学家跨国流动中主要机构流动图谱，图中浅色小球代表高被引科学家跨国流出机构，深色小球代表代表高被引科学家跨国流入机构，小球越大，代表人数越多，反之亦然，线条越粗，代表流动人数越多。分析结果表明我国高被引科学家跨国流动阶段的主要流入机构有中国科学院、美国加州大学系统、清华大学、南洋理工大学和德国马普学会系统等；主要流出机构有中国科学院、美国加州大学系统、南洋理工大学、新加坡国立大学和德国马普学会系统等。

图7 我国高被引科学家工作阶段跨国流动中主要机构流动网络

在跨国流动阶段，中国科学院入选高被引科学家流出机构主要有美国加州大学系统、新加坡南洋理工大学、德国马普学会系统、新加坡国立大学、日本国立物质材料研究所(NIMS)、日本国立产业技术综合研究所、伊利诺伊大学、哈佛大学、日本国立产业技术综合研究所、香港大学、香港科技大学等；流入机构则主要有美国加州大学系统、德国马普学会系统、东京大学、香港大学、日本东北大学、东京工业大学、新加坡国立大学等。

清华大学入选高被引科学家流出机构主要有新加坡南洋理工大学、新加坡国立大学、哈佛大学、日本国立产业技术综合研究所、香港科技大学、华盛顿大学和斯坦福大学等；流入机构则主要有美国加州大学系统、香港科技大学和普林斯顿大学等。

北京大学入选高被引科学家流出机构主要有美国加州大学系统、新加坡南洋理工大学、伊利诺伊大学、佛罗里达大学、斯坦福大学和加拿大多伦多大学等；流入机构则主要有美国加州大学系统、德国马普学会系统、斯坦福大学、多伦多大学和日本东北大学等。

中国科学技术大学入选高被引科学家流出机构主要有华盛顿大学、德国马普学会系统、日本国立物质材料研究所(NIMS)、美国佛罗里达大学、斯坦福大学和香港城市大学等；流入机构则主要有德国马普学会系统、美国加州大学系统、香港大学、斯坦福大学和普林斯顿大学等。

苏州大学入选高被引科学家流出机构主要有香港城市大学、斯坦福大学和美国加州大学系统等；流入机构则主要有美国北卡罗莱纳大学和澳门大学。

2.4跨国流动迁移流动时间分析图8为我国高被引科学家工作阶段跨国流动中机构变化时间间隔，可以看出，我国高被引科学家在跨国流动阶段机构变动时间间隔中，流动人次排名前5位的时间间隔分别为2年、3年、1年、4年和8年，对应流动人数分别为62人次、44人次、41人次、21人次和12人次。总体而言，我国高被引科学家在工作阶段跨国流动中时间间隔为1～4年的人数占跨国阶段机构变化总人数的73.68%，说明大多数高被引科学家在跨国流动阶段，刚到一个机构1～4年内工作极不稳定，选择“跳槽”可能性极高，等在一个单位连续工作过了4年后，极大地降低了“跳槽”意愿。

图8 我国高被引科学家工作阶段(跨国)机构流动时间间隔

图9 我国高被引科学家工作阶段(跨国)机构流动中对应年龄

图9为我国高被引科学家工作阶段跨国流动中机构变化对应年龄分布。通过分析发现，我国高被引科学家跨国流动中年龄呈现几个特点，首先流动频次最高年龄段为32～34岁，该年龄段为大多数科学家在国外博士毕业后刚参加的第一份工作。刚开始工作后，可能发现实际工作与理想有差距，就开始准备换工作，因此，在跨国流动阶段，该年龄段人才极为不稳定，发生“跳槽”几率很高。总体而言，40岁之前，高被引科学家变化工作单位的可能性非常高，过了40岁之后，变化工作的几率开始呈现逐年下降态势。但在45～50岁之间又存在变化工作单位的一个小高峰，这可能与国家好多人才支持计划及荣誉称号要求年龄为45岁才有关，一部分高被引科学家在45岁前拿到所谓人“帽子”后开始考虑更换单位，也有可能一部分高被引科学家45岁前未拿到人才“帽子”，则考虑变换工作环境而进行流动。等过了50岁之后，发生变动的几率很低，且大多数发生变动是因为组织任命等“被动”原因发生的单位变更。

3 驱动机制讨论

人才迁移流动作为一种复杂的社会现象，其影响因素复杂多样，驱动机理也不尽相同。常见的人才流动分析理论有推拉理论、引力模型理论、人力资本理论等来解释科技人才的迁移流动现象。最常用的如Altbach[23]的“推动—拉动”模型，即选择出国学习或工作是由两方面的因素造成的：一方面是国内教育、经济水平及政治等方面的“推动型”因素，另一方面是来自国外更好的教育条件、经济社会条件等方面的“拉动型”因素。因此，本文通过文献综合集成分析共梳理出影响高层次科技人才跨国迁移的6大主要因素，分别为经济水平、科技水平、教育水平、政策规划、政治文化和个体因素等，然后利用推拉模型对中国高被引科学家迁移流动影响因素与驱动机制进行解释(见图10)。

图10 我国高被引科学家迁移流动驱动机制

3.1经济水平经济发展水平是一个国家/地区吸引和集聚高层次科技人才的基础与前提，也是世界科学中心转移的重要驱动因素。从我国高被引科学家出国学习教育或者科研合作的国家/地区来看，主要集中在美国、日本、新加坡、德国、中国香港和英国等经济发达的国家/地区的机构，从我国高被引科学家净流入省份来看，主要集中在广东省、江苏省、四川省、上海市、山东省等经济较为发达的地区。经济发达国家/地区/省份可以为科学研究活动提供更好的保障；同时，经济发达地区可以为高层次科技人才提供更具竞争力的科研环境、收入保障等。因此，经济发达地区会形成对高层次科技人才迁入的重要拉力。相反，经济发展水平较低的地区则对人才迁移流动形成推力，使得高层次科技人才流出该地区。

3.2教育水平从历史长河来看，世界科学中心的转移与教育中心的变迁息息相关。美国目前仍然是当今世界的科学中心，同时也是教育中心，从泰晤士高等教育(Times Higher Education，THE)公布的2021年度世界大学排名结果来看，在进入世界前200位的大学所在的国家和地区中，美国上榜高校最多(59所)，在其之后是英国(29所)和德国(21所)，可以看出，美国在高等教育方面具有绝对优势。因此，美国机构在中国跨国/地区学习教育中具有非常重要的地位。

3.3科技水平科技水平直接关系到一个国家/地区的核心竞争力，一个国家/地区的科技水平与该国家/地区的经济、教育发展水平等密不可分。从2018年汤森路透发布的全球100大科技领导企业榜单来看，排名前10名的科技公司中美国占了7家，排名前100名的科技公司中，美国占了45家。从我国区域科技创新水平来看，根据中国科学技术发展战略研究院发布的《中国区域科技创新评价报告2020》报告显示，北京、上海、广东科创中心引领地位凸显，辐射带动京津冀、长三角、珠三角等区域创新能力进一步提升。这也从侧面反映出为什么我国高被引科学家地理流动中总是围绕美国等科技发达的国家/地区的机构。

3.4政策规划国家/地区的政策规划对科技人才的迁移流动有着非常显著的影响。以美国为例来说，美国非常重视人才吸引和培育人才，从移民政策等各方面吸引美国所需的人才。在世界科学中心转移至美国之前，德国作为世界科学中心长达一个世纪(1810-1920年)，在此期间，美国通过制定政策，派出大量留学生赴德国学习，据统计，在一战前的100年里，美国派出了约1万名留学生赴德国学习，这一政策使得大量留德学生返回美国后，为美国的经济和科技发展产生了巨大的影响[24]。我国由计划经济体制到市场经济转变过程中的人才演变政策逐步释放了科技人才的创新活力，创新效率也得到了很大的提高。

3.5政治文化稳定的政治和崇尚创新的文化是吸引和集聚高层次科技人才的必要条件。稳定的政治是实现经济发展、社会进步的前提，也体现在国家政策、法律等方方面面。如德国纳粹对待犹太人的政策，致使爱因斯坦等一大批德国顶尖科学家逃向美国。崇尚创新的文化是产生世界级高层次科技人才的重要因素，从历次世界科学中心的转移来看，在一个国家/地区成为新的世界科学中心之前，都会经历文化和思想的解放运动，如欧洲近代的文艺复兴、宗教改革和启蒙运动等思想解放运动为科技发展奠定了重要的基础[25]。

3.6个体因素高层次科技人才迁移流动整体呈现向世界科学中心转移的趋势，但科技人才具体个体迁移同时受到经济发展水平、教育发展水平、科技发展水平、政策吸引程度、政治文化等宏观环境的影响，同时也受到个人收入水平、子女教育、家庭因素、个人发展前途、亲情及生活质量等个体因素的影响。也有科学家为了实现自我价值，选择回到自己家乡或者海外学成后归国发展[26]。

总之，影响我国高被引科学家迁移流动的影响因素是复杂多样的，最终导致科技人才迁移流动是受经济水平、教育水平、科技水平、政策规划、政治文化及个体因素等综合影响的结果。

4 结 语

本文以我国入选科睿唯安的高被引科学家为研究对象，从入选科学家个人履历信息、个人访谈信息、文献表征信息、LinkedIn及网络公开信息等多源渠道收集构建高被引科学家迁移特征信息数据集，对其在跨国迁移流动中的机构变化特征进行了详细分析，并对其跨国流动的时间间隔与驱动机制等进行了初步探讨，研究结果有助于进一步掌握我国高层次科技人才跨国流动特征及演变规律。

通过分析发现，我国高被引科学家跨国流动中机构变化特征明显，60%的高被引科学家跨国流动阶段具有机构变化特征。从流入流出机构来看，主要来自美国、新加坡、德国等知名高校或科研院所。从流动时间来看，高被引科学家刚入职一个单位4年内工作不稳定，很容易发生流动行为，特别是在32～34岁的时候。此外，通过推拉模型对我国高层次科技人才跨国流动驱动机制进行分析，结果表明，我国高被引科学家跨国迁移受到经济水平、教育水平、科技水平、政策规划、政治文化及个体因素等众多因素的影响。

结合我国高被引科学家流动规律，提出以下几点建议：a.构建我国高层次科技人才数据库。包括我国高层次科技人才基本情况、迁移流动特征等信息，有助于全面掌握我国高层次科技人才现状。b.不断优化吸引人才环境。通过优化创新创业环境，增加科研投入、设立科研项目等，继续加大引进全球高端人才的力度，特别是在大力吸引海外华人高层次科技人才的基础上，通过移民签证等制度优化，吸引更多外籍高端科技人才来华创新创业。c.持续加强人才国际交流与合作。通过项目合作、外出访问、学术交流等形式开展多层次合作，支持和鼓励高等院校、科研院所、企业与海外相关机构和创新平台开展广泛交流与合作，提升人才国际化发展水平。d.鼓励人才合理流动。尊重人才成长规律，促进人才合理有序流动有助于激发科技人才的创新才能的发挥与施展，也有助于知识与技术资源的交流与共享。

此外，本研究不足主要表现在：a.研究样本数量有待加大。目前仅对我国高被引科学家进行了分析，样本数量存在一定局限性。b.样本范围有待进一步扩充。高被引科学家更多的则是基础研究领域的部分高层次科技人才，但高层次科技人才涉及基础研究、应用研究、设计研发、工程技术等各类型人才，因此存在一定局限性。c.驱动机制研究有待进一步深化。由于科技人才流动是一个复杂的社会问题，其流动原因复杂多样，如受到创新环境、创新制度设计、创新文化、创新支撑力及个体主观差异等多因素影响。因此，这些局限性有待作者在后续工作中进一步加深研究，以期更加全面、客观地反映我国高层次科技人才流动规律与驱动机制。