高级科学人才集聚成长的时空格局演化及其驱动机制——基于中国科学院院士的典型分析，本文主要内容关键词为：中国科学院论文,院士论文,格局论文,典型论文,机制论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修订日期：2013-02.
1 引言
当今世界竞争的关键是人才的竞争(Beechler et al，2009；王辉耀，2010)，核心是高级人才的竞争(刘少雪，2009)。在国际竞争日益激烈的大背景下，中国结合新世纪、新阶段的发展任务和时代挑战，明确提出了人才强国的基本战略(李燕萍，2010)，也进一步提出要突出培养领军式高级人才，为加快转变经济发展方式、实现科学发展提供人才保证(白春礼，2007)。科学的高级人才实践发展呼唤科学的高级人才理论指导。高级人才现象具有空间属性(叶忠海，2000)，基于地理学视角对高级人才群体进行分析，可以剖析出其不同成长阶段过程中的时空分布和迁移规律、扩散、演化格局及其影响机制，地理学理应成为研究高级人才群体发展和变化的重要学科。
目前，国内外地理学界对高级人才研究主要集中在对高级人才空间静态或动态分布进行描述并对其成因、开发和规划进行定性简析等视角。例如，Marc(2009)分析了影响英国高级人才空间分布差异的成因及其结果；谷人旭等(2001)分析了上海市高级人才资源开发及其优化管理问题；刘超等(2004)对中国科学院院士的成材因素进行了初步研究；姜怀宇等(2005)分析了20世纪90年代以来中国人才分布的空间变动态势及其成因；任泉香等(2007)分析了近现代中国杰出女性人才的空间分异；罗守贵等(2009)分析了高级人才空间流动因素；李双双等(2011)对中国当代地理教授、研究员时空格局进行了分析；张建伟等(2011)研究了江苏省科技人才的空间差异及其演变态势。从空间集聚视角对高级人才成长的时空规律及其演化机制进行系统研究则较少(吴殿廷等，2006)。
因此，本文以中国科学院院士为典型群体，运用空间计量方法识别和剖析高级科学人才成长的时空规律及其演化机制，从宏观层面为中国及其各省区市制定适宜的高级科学人才发展战略提供理论指导，也为国内外其他类型高级人才成长和发展研究提供一定的理论与方法借鉴。
2 样本来源与研究方法
2.1 样本来源
不同职业及其级别差异使高级人才类型也有所不同。本文主要从学术地位及其贡献角度界定高级人才，即指在主要科学技术领域已取得系统性、创造性成就的学者总称(吴殿廷等，2003)；以中国科学院院士和中国工程院院士为典型代表；其中，中国科学院院士为高级科学人才的最高代表。中国科学院院士(以下简称中科院院士)，原称“中国科学院学部委员”，1993年10月改为现名，是中国大陆最优秀的科学精英和学术权威，每2年增选1次。1955-2011年间共产生14批中科院院士(含已故院士474人，不含外籍院士)，总人数为1192名。
本文以此为典型样本进行分析，能对识别高级科学人才和其他类型高级人才成长和发展的时空规律有所启示。
2.2 研究方法
以省域为地域尺度，利用上述样本数据分析籍贯或出生地①、国内最高学历(位)获取地②和长期工作地③等中科院院士成长过程中3个重要阶段所在地的时空分布差异，选取4个不同年代④重点剖析中科院院士在上述3个重要阶段所在地的空间集中化和均衡度以及时空集聚演化格局及其特征。借助Matlab软件和GeoDa空间计量软件对相关数据进行处理、计算和可视化分析。
2.2.1 基尼系数和集中化指数
为了分析4个不同年代中科院院士在籍贯或出生地、国内最高学历(位)获取地和长期工作地的不同省域空间集聚情况，本文通过计算不同成长阶段的基尼系数来定量分析中科院院士在不同省域的集聚态势。基尼系数的计算方法如下(吴殿廷，2004)：
式中：G是基尼系数；n代表省域总数；x代表变量
的均值；
分别为3个重要阶段任意2个省域的中科院院士密度⑤。可以看出，G的值在0～1之间，系数越高，表明集聚值越大，即中科院院士在地理空间上的集聚程度越高；即当他们完全在空间上均匀分布时G值为0，完全集中在一起时G值为1。
在一定程度上可以说，基尼系数的测度反映了中科院院士成长过程中3个重要阶段所在地的空间分布集聚化态势，但这一态势是否客观和真实，需要同样在数学上与基尼系数有等价关系的集中化指数来反映空间分布集聚化态势。集中化指数的计算方法如下(林炳耀，1985)：
式中：I是集中化指数；A为不同省域中科院院士密度的累计百分比(由大到小)总和；R为中科院院士密度均匀分布时的累计百分比总和；M为中科院院士密度集中分布时的累计百分比总和。可以看出，I值也在0～1之间，指数越高，表明集聚值越大，即中科院院士在地理空间上的集聚程度越高；即当他们完全在空间上均匀分布时I值为0，完全集中在一起时I值为1。
2.2.2 探索性空间统计分析
中科院院士成长过程中3个重要阶段所在地在各种机制综合驱动下发生着空间迁移的集聚与扩散，这一集聚与扩散的空间态势也随着4个不同年代的中科院院士产生的连续变化而变化，进而形成了3个重要阶段所在地空间相关性的非均衡集聚分布。因此，本文采用探索性空间统计对这一集聚分布态势进行识别和分析。
(1)全局空间自相关
全局空间自相关分析衡量中科院院士成长过程中3个重要阶段所在地的分布空间关联与空间差异程度。Global Moran's I统计量是常用的全局空间自相关度量指标，用向量形式表示如下(Cliff et al，1973)：
式中：E(I)是数列理论上的均值；SD(I)则是理论上的标准方差。在给定置信水平时，若Moran's I显著且为正，则表示中科院院士密度较高或较低的省域在空间上集聚，空间特征表现为典型性；反之若Moran's I显著且为负，则表示中科院院士密度分布在空间上具有显著差异，空间特征表现为非典型性。
(2)局部空间自相关分析
全局空间自相关只说明中科院院士密度分布在空间上的平均差异程度，但难以反映其局部空间差异，根据上述不同成长阶段的中科院院士空间分布集聚化测度及其全局空间自相关系数变化态势，分析4个不同年代的分布空间并通过测算空间关联局域指标(LISA)显著性水平，采用Moran散点图、Local Moran's I统计量来分析中科院院士密度分布的空间差异程度。
①Moran散点图。Moran散点图形式，描述变量
与其空间滞后向量
间的相关关系，共分为4个象限：第一象限(HH)表示中科院院士分布的高密度省域被其他中科院院士分布的高密度省域所包围；第二象限(LH)表示中科院院士分布的低密度省域被其他中科院院士分布的高密度省域所包围；第三象限(LL)表示中科院院士分布的低密度省域被其他中科院院士分布的低密度省域包围；第四象限(HL)表示中科院院士分布的高密度省域被其他中科院院士分布的低密度省域所包围。
②Local Moran's I统计量。Local Moran's I统计量可以度量省域i与其周围省域中科院院士密度在空间上的差异程度及其显著性。它是全局空间自相关统计量Global Moran's I的分解。对第i个省域而言，其形式为(陈彦光，2009)：
3 空间格局总体特征
3.1 中科院院士籍贯或出生地集中分布于东部
如图1所示，中科院院士的籍贯或出生地主要集中分布在江苏、浙江、广东、福建、上海和山东等东部沿海省域，其中科院院士数量分别占总数的21.2%、17.2%、7.3%、6%、5.4%和5%；同时，籍贯或出生地也零星分布在四川、云南、贵州、甘肃等省域。籍贯或出生地在东部、中部和西部3大地带⑥所在省域的中科院院士数量分别占到其总数的73.15%、21.81%和5.04%，东中西部呈现出较强的不平衡性。
3.2 中科院院士国内最高学历(位)获取地集中分布于东部京、苏、沪等省市
由图2可知，北京、江苏和上海是中科院院士国内最高学历(位)的主要获取地，其中科院院士数量分别占总数的38.18%、17.15%和9.3%；湖北、吉林、湖南和四川是中科院院士国内最高学历(位)获取地的次要集聚区，其中科院院士数量分别占总数的4.1%、3.3%、2.5%和1.7%；同时，国内最高学历(位)获取地在东部、中部和西部三大地带所在省(市、区)的中科院院士数量分别占总数的80.91%、14.02%和5.07%，东中西部的内部不平衡性更趋明显。
图1 1955-2011年中科院院士国内籍贯或出生地空间分异
Fig.1 Spatial distribution of native or birth places of academicians of CAS during 1955-2011
图2 1955-2011年中科院院士国内最高学历(位)获取地空间分异
Fig.2 Spatial distribution of locations where academicians of CAS acquired their highest education(degree)during 1955-2011
3.3 中科院院士国外最高学历(位)获取地集中在欧、美、日等发达国家及前苏联
海外留学是确保高级科学人才成材的重要条件之一。通过分析发现，中科院院士在国内获取相应学科的最高学历(位)之后，有56.71%的中科院院士选择继续出国深造，并再次获取相应学科的最高学历(位)。如图3所示，美国为中科院院士出国继续深造并获取最高学历(位)的首选国家，占全部所选留学深造国家或地区总数的49.11%；英国、德国、日本、前苏联和法国等东西欧国家以及东亚其他国家或地区，分别占其总数的13.76%、10.95%、9.62%、8.43%和3.4%；其余4.73%主要分布于比利时、加拿大、瑞士、荷兰和澳大利亚等国家。
图3 1955-2011年中科院院士国外留学国家或地区分异
Fig.3 Distribution of countries or regions where academicians of CAS study abroad during 1955-2011
3.4 中科院院士长期工作地集中分布于东部
由图4可知，北京、上海、江苏是中科院院士选择长期工作的主要集聚地，三省市院士数量分别占中科院院士总数的61.66%、9.12%、5.89%；东南部的广东和福建、东部沿海的浙江和山东、东北部的吉林和辽宁、中部的安徽、湖北和湖南、西部的四川、陕西和甘肃等省也是中科院院士长期工作的重要地区。
总体而言，长期工作地在东部、中部和西部三大地带所在省域的中科院院士数量分别占到总数的84.58%、7.91%和7.51%，东中西部的内部不平衡性极为明显。
同时，比较图4与图1和图2也发现，中科院院士长期工作地的省域空间集聚格局与其籍贯或出生地的省域空间集聚格局明显不同，而与其国内最高学历(位)获取地的省域空间集聚格局大体吻合。通过运用Pearson相关系数(r)(徐建华，2006)对三者所在省域数量进行分析相关性分析也得知，中科院院士长期工作地与籍贯或出生地之间r值为0.317，而与国内最高学历(位)获取地之间的r值达到0.817，且在0.01水平上显著。
4 时空格局演化特征
以上较为直观地分析了中科院院士在籍贯或出生地、国内外最高学历(位)获取地和长期工作地等3个重要阶段所在地的集聚空间格局特征，可从整体上识别中科院院士在3个重要阶段所在地的空间集聚状态。但这些状态特征是相对静态和宏观的，需进一步深入分析3个重要阶段所在地宏观与中观相结合的时空动态演化特征，才能更好地反映中科院院士集聚成长的动态空间格局及其演化趋势⑦。
图4 1955-2011年中科院院士长期工作地空间分异
Fig.4 Spatial distribution of locationss of long-term work of academicians of CAS during 1955-2011
4.1 不同年代空间集聚程度的测度
运用上述基尼系数和集中化指数的测度方法对中科院院士3个重要阶段在20世纪50年、80年代、90年代和21世纪初期的空间集聚化态势进行测度⑧。结果显示(表1)：
(1)籍贯或出生地的基尼系数和集中化指数均表现出先逐渐增大而后降低的变化过程，说明籍贯或出生地呈现出先逐渐集聚而后集聚弱化的空间演化态势。
(2)国内最高学历(位)获取地的基尼系数和集中化指数均表现出了逐渐降低的变化过程，但两个系数值的平均值均较高，分别为0.8598和0.8138，且降幅不大，分别保持在0.0109～0.0277和0.0062～0.0465之间，说明随年代推进国内最高学历(位)获取地也呈现出集聚逐渐弱化的空间演化态势。
(3)长期工作地的基尼系数和集中化指数也均表现出逐渐降低的变化过程，两个系数值的平均值均很高，分别为0.9548和0.9154，且降幅不大，分别保持在0.0032～0.0081和0.0062～0.0209之间，说明长期工作地也呈现出集聚逐渐弱化的空间演化态势。
4.2 3个重要阶段所在地的全局空间自相关和集聚特征
由于基尼系数和集中化指数仅仅反映的是中科院院士3个重要阶段所在地不同年代的地理集中程度，但对于其3个重要阶段所在地的时空变化没有给出更多解释。因此，通过空间自相关的显著性检验来识别其3个重要阶段所在地在空间上是否存在显著的集聚特征及其演化趋势。
利用不同年份中科院院士籍贯或出生地、国内最高学历(位)获取地和长期工作地的院士密度数据，基于公式(3)和空间邻近矩阵进行计算，得到如图5所示的20世纪50、80、90年代和21世纪初期中科院院士3个重要阶段所在地的空间自相关Moran's I计算结果和变化趋势⑨。
图5 1955-2011年中科院院士3个阶段所在地的Moran's I指数及变化趋势
Fig.5 Moran's I and its changing trends of locations of academicians of CAS in three stages during 1955-2011
Moran's I的正态统计量Z在小于0.01的显著性水平上提供了空间自相关证据。结果表明：不同年代中科院院士3个重要阶段所在地所对应的Moran's I均为正值，表明自20世纪50年代以来其呈现出不同程度的高值或低值空间集聚，且与其所对应的上述基尼系数和集中化指数变化态势基本吻合。具体特征如下：
(1)籍贯或出生地Moran's I指数在时间上呈现逐渐增大而后降低的趋势，在空间上表现为逐渐集聚但态势缓慢(20世纪50-80年代、80-90年代的Moran's I系数增加值分别为0.0052和0.0191)，之后集聚弱化的格局演化特征。
(2)国内最高学历(位)获取地和长期工作地均呈现出Moran's I指数逐渐降低的趋势，前者的Moran's I旨数值低于后者，表明前者的初始空间集聚程度比后者低，且在20世纪50-80年代、80-90年代两者在空间上均呈现出集聚逐渐弱化的演化特征，但趋势也较缓慢(对应的Moran's I指数降低值分别为0.0107和0.033，及0.016和0.0107)，至21世纪初期两者空间集聚弱化趋势较之前有所增强(对应的Moran’s I指数降低值分别为0.0638和0.0644)。
4.3 3个重要阶段所在地的省域空间自相关LISA分析及其集聚特征
中科院院士3个重要阶段所在地在不同年代地理集聚的总体空间差异有可能难以反映局部(省域)空间上差异的变化，因为Global Moran’s I估计值只是全国总体在空间上差异的平均值。因此需要进行局部(省域)的空间关联局域指标LISA分析，探讨其省域空间分布格局及其集聚演化和跃迁特征。
图6 1955-2011年不同时段中科院院士籍贯或出生地的省域LISA分布图
Fig.6 LISA maps at province scale of native or birth places of academicians of CAS in different periods during 1955-2011
4.3.1 中科院院士籍贯或出生地的省域LISA集聚及其跃迁特征
对比20世纪50、80、90年代和21世纪初期的中科院院士的籍贯或出生地的空间LISA分布图(图6)，并结合其对应的Moran’s I散点分布图综合分析可知，大部分省份在地理空间上呈现显著的正空间自相关性，空间特征表现出一定的非典型性。
20世纪50年代-21世纪初期，中科院院士籍贯或出生地的HH集聚省域数量呈现出先增后减的态势。从省域格局演化上看，20世纪50-80年代HH集聚省域主要分布于江苏和浙江等东部沿海地区；20世纪90年代江苏、浙江、福建、山东、安徽和江西逐渐成为集聚省域，并与其邻近的部分HL省域构成了华东和华中相连成片分布的密集区域；21世纪初期HH省域再分布于江苏、浙江、福建和山东等东部沿海省域。
同时，LL集聚省域数量依次呈现出增加、持平、减少的变化态势。从省域格局演化上看，20世纪50年代，LL集聚省域主要分布于东北的黑龙江和吉林等省，西南的云南、贵州和广西等省和自治区，中部和西北的内蒙古、甘肃、陕西、山西等省；80年代LL与LH省域构成了东北、西北、华中和西南相连成片分布的密集区域；90年代，LL省域集聚演化格局保持相对稳定，但LH省域集聚空间缩小；至21世纪初期，LL省域再次集聚于西北的内蒙古、甘肃等省，东北的黑龙江和吉林等省，西南的云南、贵州等省，LH省域镶嵌分布在华北、华南和西南地区。
针对每个时段中科院院士籍贯或出生地所在省域Local Moran’s I统计量进行时空跃迁分析可知(表2)：20世纪50年代-21世纪初期的不同时段里，较多的跃迁类型是省域本身及其邻居均保持了相同水平的类型Ⅳ，约50%的省域表现出了空间上连续稳定性。
籍贯或出生地所在省域空间跃迁类型在数量上表现出Ⅱ＞Ⅲ＞Ⅰ，其中：①20世纪50-80年代，福建和辽宁发生了Ⅱ跃迁，分别从HL→HH和从LH→LL；20世纪90年代-21世纪初期，安徽、辽宁、陕西、广西发生了Ⅱ跃迁，安徽从HH→HL，而后三者从LL→LH。②20世纪80-90年代，湖北、山东、安徽、江西发生了Ⅲ跃迁，湖北从HL→LH，后三者从LH→HL；20世纪90年代-21世纪初期，河北、北京发生了Ⅲ跃迁，分别从HL→LH和从LH→HL。③相对而言，类型Ⅰ的跃迁最不普遍。
4.3.2 中科院院士最高学历(位)获取地的省域LISA集聚及其跃迁特征
对比20世纪50、80、90年代和21世纪初期的中科院院士国内最高学历(位)获取地空间LISA分布图(图7)，并结合其对应的Moran’s I散点分布图的综合分析可知，大部分省份也在地理空间上表现为显著的正空间自相关性，空间特征仍表现出一定的非典型性。
中科院院士国内最高学历(位)获取地的HH集聚省域数量总体变化不大。从省域时空格局演化上看，20世纪50年代主要集聚分布于上海、江苏、浙江和福建等华东沿海省域；80年代集聚分布格局发生弱化，吉林等东北省域集聚程度逐步提高；90年代分布格局与80年代相比变化不大；21世纪初期广东等华南沿海省域集聚程度迅速提高。
HL集聚省域数量逐渐增加。从省域时空格局演化上看，20世纪50年代，集聚分布于云南、四川等西南部省域；80年代，集聚分布于四川、湖北、安徽和辽宁等省；90年代，陕西、福建快速集聚；至21世纪初期，陕西、福建分别与四川、甘肃、新疆等西北省域和江苏、浙江、上海等东南省域构成了相连成片分布的密集区域。
图7 1955-2011年不同时段中科院院士最高学历(位)获取地的省域LISA分布图
Fig.7 LISA maps at province scale of locations where academicians of CAS acquired their highest education(degree)in different periods during 1955-2011
同时，LL和LH集聚省域数量变化不大。从省域时空格局演化上看，20世纪50-90年代，除华东沿海、西南、东北、华中地区部分省域和北京以外，其他省域构成了相对稳定的低值集聚区；21世纪初期则主要聚集于东北、华北、华中和西南地区的部分省域。
针对每个时段中科院院士国内最高学历(位)获取地所在省域的Local Moran’s I统计量进行时空跃迁分析可知(表3)，20世纪50年代-21世纪初期的不同时段里，较为多见的跃迁类型同样为类型Ⅳ，约42%的省域表现出了空间上的持续稳定性。
国内最高学历(位)获取地所在省域空间跃迁类型在数量上表现出Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅱ，其中：①类型Ⅱ：20世纪50-80年代，山西从LH→LL，重庆、山东、广东从LL→LH；20世纪80-90年代，福建从HH→HL，重庆从LH→LH→LL，重庆、山东、广东从LL→LH；20世纪90年代-21世纪初期，浙江从HH→HL，湖北、江西、黑龙江从LH→LL，湖南从LL→LH。②类型Ⅰ：20世纪50-80年代，浙江、云南和湖北分别从HH→LH、从HL→LL、从LL→HL；20世纪80-90年代，广东和浙江从LH→HH，陕西从LL→HL；20世纪90年代-21世纪初期，吉林从HH→LH，甘肃、新疆从LL→HL。③类型Ⅲ：20世纪50-80年代，吉林从LL→HH，辽宁、安徽从LH→HL；20世纪80-90年代，湖北、辽宁从HL→LH，安徽从LH→HL，辽宁、广东从LH→HL。
4.3.3 中科院院士长期工作地的省域LISA集聚及其跃迁特征
对比20世纪50、80、90年代和21世纪初期的中科院院士长期工作地的空间LISA分布图(图8)，并结合其对应的Moran’s I散点分布图的综合分析可知，大多数省份也在地理空间上表现为显著的正空间自相关性，空间特征表现出明显的非典型性。
中科院院士长期工作地的HH集聚省域数量呈现出增加态势。从省域时空格局演化上看，20世纪50年代主要集聚分布在上海；20世纪80年代-21世纪初期，江苏、浙江、广州逐渐成为重要集聚省域。
HL集聚省域数量也逐渐增加，从省域时空格局演化上看，20世纪50年代主要集聚分布在北京和江苏；80年代集聚分布在北京、浙江、福建和吉林；90年代邻近北京、江苏、浙江、福建和吉林等省域逐渐集聚构成了相连成片分布的东部密集区域；21世纪初期东部密集区域持续扩大，陕西和甘肃等西北省域也逐渐成为院士长期工作地的密集区域。
同时，LL集聚省域数量逐渐减少，但集聚弱化趋势并不明显；LH省域数量先持平，再减少，而后增加。从省域时空格局演化上看，20世纪50-80年代，除上海、浙江、江苏以及吉林等省域之外，其他省域相对稳定地构成了LL和LH集聚的大区域分布格局；90年代，山东、安徽、江西等LL省域及辽宁、四川等LH省域类型均变为HL省域；21世纪初期，甘肃、陕西和湖南等LL省域变为HL省域，广东变为HH省域，在宏观上形成了4块相连成片的LL和LH省域密集分布区域，主要是东北的黑龙江、吉林等省域，西南的云南、贵州、广西、重庆等省域，西北的新疆、青海、宁夏和内蒙古等省域，以及中部的河南、山西和湖北等省域。
针对每个时段中科院院士长期工作地所在省域的Local Moran’s I统计量进行时空跃迁分析可知(表4)，20世纪50年代-21世纪初期的不同时段中，较多的跃迁类型也是类型Ⅳ，约40%的省域表现出空间上的持续稳定性。
长期工作地所在省域空间跃迁的类型Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ数量均较少且比较均衡，其中：①类型Ⅰ：20世纪50-80年代，吉林和福建从LL→HL；20世纪80-90年代，辽宁和四川从LL→HL；20世纪90年代-21世纪初期，广东从LH→HH，河北、湖南、陕西和甘肃从LL→HL。②类型Ⅱ：20世纪50-80年代，江苏从HL→HH，江西和广东从LL→LH；20世纪80-90年代，浙江从HL→HH；20世纪90年代-21世纪初期，北京和福建从HL→HH，湖北从LL→LH。③类型Ⅲ：20世纪50-80年代，浙江从LH→HL；80-90年代，江西、山东和安徽从LH→HL；20世纪90年代-21世纪初期，吉林和四川从HL→LH。
图8 1955-2011年不同时段中科院院士长期工作地的省域LISA分布图
Fig.8 LISA maps at province scale of locationss of long-term work of academicians of CAS in different periods during 1955-2011
5 驱动机制分析
为对中科院院士籍贯或出生地、最高学历(位)获取地和长期工作地总体空间分布和动态时空演化格局的内在驱动机制进行解释，近年来课题组对中科院院士的相关历史资料进行了整理，并对国内多个省、自治区和直辖市健在的产生于不同年份的中科院院士及其亲属进行了问卷式采访调查，共发放问卷295份，回收279份，问卷有效率为90.85%。
对问卷结果进行主成分分析(徐建华，2006)，得出自然环境、经济基础、政治环境和文化教育是中科院院士3个重要阶段所在地的总体空间分布和时空格局演化的4个主要内在驱动力，并承载8个载荷要素，每个载荷要素的影响程度存在差异，Pearson相关分析结果见表5。
5.1 中科院院士籍贯或出生地时空变化的主要驱动机制
以省域为分析单元，将籍贯或出生地对应的中科院院士总数分别与表5中的8个载荷要素统计量进行Pearson相关分析可知，影响籍贯或出生地总体空间分布和时空格局演化的主要驱动力为自然环境差异和政治环境变迁。具体来说，籍贯或出生地时空格局与区域水体环境和重大政治事件呈现出较高的正相关，两者的相关系数分别为0.752和0.694，且均在0.05水平上显著；而与区域山体环境呈现出较高的负相关，相关系数为-0.605，也在0.05水平上显著。其主要原因如下：
(1)水域面积大的地域，地势平坦、交通发达、内外联系便捷，较高的经济和教育发展水平，有利于中科院院士的成长和成才；反之，山区多数地势崎岖、内外交通不便、社会经济和教育发展水平较低，则对中科院院士的成长和成才不利；因此出生年份为清末至抗战前后的中科院院士籍贯或出生地集聚在中国东部沿海省域及其邻近地区，特别是江浙一带；而以山区为主的中西部省域则分布较少。
(2)国内外重大政治历史事件会对中科院院士籍贯或出生地的空间集聚分布造成重要影响。八年抗战以及之后的解放战争时期是2000年以后授予的中科院院士的主要出生时段，中国东部沿海区域是当时的主战场之一，动荡的社会环境使得这一时段出生的中科院院士在东部区域的集聚态势有所弱化，而向沿海省域的邻近区域和部分中西部省域分散。
5.2 中科院院士最高学历(位)获取地时空变化的主要驱动机制
中科院院士最高学位获取地总体空间分布和时空格局演化受文化教育、自然环境、政治环境和经济基础的共同作用(表5)。具体来说，最高学位获取地时空格局与区域教育环境、区域水体环境、区域人均收入、区域科研环境和重大政治事件均呈现出较高的正相关，相关系数分别为0.892、0.887、0.638、0.579和0.515，显著水平在0.01～0.05之间。其主要原因如下：
(1)东部沿海地区各省域大部分地势平缓，交通方便，经济发展水平较高，相应的，该区教育事业发达，聚集了大量国内一流高校；而中科院院士成才的关键在于受到良好的高学历教育，因此院士多选择位于该区的一流高校深造并在此获得最高学历(位)，已有研究也证实了这一点(吴殿廷等，2005)。
(2)对特色学科和团队的开拓与扶持是新中国成立初期国防和重工业等领域发展的重要保障。基于历史和地缘政治等原因，东北、中部和西部部分省域结合各自特色、以科研院所和高校为平台，建立了一大批特色学科和科研团队，其中部分人才成为新中国建设和发展的中坚力量，并被评为中科院院士。
(3)国内外重大政治历史事件同样对中科院院士最高学历(位)获取地的空间集聚造成重要影响：①抗战时期，为保存中华民族教育精华免遭毁灭，华北及东部沿海许多大城市的一流高校纷纷内迁，八年间迁入云南、四川的高校共有10余所，其中最著名的是国立西南联合大学，80余名中科院院士在此获取最高学历(位)；②20世纪70年代末，国家实施改革开放政策并恢复高考制度，部分省域的一流高校也得到了大力恢复、建设和发展，使得21世纪初期的中科院院士最高学位获取地分布较之前呈现出集聚弱化的态势。
5.3 中科院院士长期工作地时空变化的主要驱动机制分析
影响中科院院士长期工作地总体空间分布和时空格局演化的主要驱动力为经济基础、政治环境和文化教育(表5)。具体来说，长期工作地的时空格局与区域人均GDP、区域人均收入、重大政治事件、区域政策制度和区域科研环境呈现出较高的正相关，相关系数分别为0.914、0.877、0.862、0.769和0.757，分别在0.05、0.01、0.01、0.05和0.01水平上显著。主要原因如下：
(1)长期以来，东部沿海省域经济社会较为发达，经济基础相对较好，人均GDP等经济规模较中西部有明显的优势，为开展各项科研教育事业提供了有力的经济支撑，因而成为中科院院士开展各种科学研究活动的主要集聚区域；自20世纪70年代末实施改革开放政策后，各种科研活动在这些区域集聚开展的态势进一步加强。
(2)随着改革开放政策的进一步深化，西部大开发、振兴东北老工业基地、促进中部地区崛起等区域发展战略相继实施，部分省域发挥自身比较优势，在加快区域发展的同时，也加强了对区域科研硬设施和软环境的建设，制定出一系列留住或吸引院士等高级人才及其科研团队在中西部地区长期工作和生活的政策，尤其是设置院士工作站等措施产生了良好的效果，从而使中科院院士长期工作地分布出现了一定的集聚弱化态势。
6 结论与讨论
(1)中科院院士3个重要阶段所在地空间格局总体特征：籍贯或出生地集聚分布在中国东部沿海省域、零星分布在西部省域，东中西部呈现出较强的不平衡性；东部沿海的京、苏、沪等是国内最高学历(位)获取地的集聚区，中西部的鄂、湘、吉、川次之，其余零星分布于部分西部省域；国外最高学历(位)获取国家或地区主要集中在北美、西欧和东亚等发达国家或地区以及前苏联；长期工作地主要集聚于东部沿海和少数中西部省域，东中西三大地带内部不平衡性极为明显，且与国内最高学历(位)获取地的空间集聚格局基本吻合。
(2)中科院院士3个重要阶段所在地时空格局演化总体特征：自20世纪50年代以来籍贯或出生地、最高学历(位)获取地和长期工作地呈现出不同程度的高值或低值空间集聚，大部分省域表现为在地理空间上显著的正的空间自相关性，空间特征表现出一定的非典型性。籍贯或出生地随不同年代推进呈现出先逐渐集聚而后集聚弱化的空间演化态势；国内最高学历(位)获取地和长期工作地呈现出集聚逐渐弱化的空间演化态势，但集聚弱化态势并不明显。
(3)中科院院士3个重要阶段所在地时空格局演化特征：籍贯或出生地的HH集聚省域数量呈现出先增后减趋势，主要分布于东部沿海省域及其邻近区域；LL集聚省域数量呈现先增加、再持平、后减少趋势，主要分布于东北、西南、西北和部分华中地区省域。最高学历(位)获取地的HH集聚省域数量变化不大，主要分布于华东、华北、东北和华南等沿海省域及其邻近省域；LL集聚省域数量也变化不大，主要集聚在东北、华北、华中和西南地区部分省域。长期工作地的HH集聚省域数量呈现出增加态势，上海、北京、江苏、浙江、广州成为中科院院士长期工作地的重要集聚省域；LL集聚省域数量逐渐减少，但集聚弱化态势并不明显，LH省域数量呈现出先持平、后减少、再增加的态势，东北、西南、西北和中部区域形成了4块相连成片的低聚集分布区域。
(4)中科院院士3个重要阶段所在地时空格局演化跃迁特征：20世纪50年代-21世纪初期的不同时段里，籍贯或出生地、最高学历(位)获取地和长期工作地较多的跃迁类型是省域本身及其邻省均保持了相同水平的类型Ⅳ，分别有50%、42%和40%的省域表现出了空间上的连续稳定性。同时，籍贯或出生地所在省域空间跃迁类型在数量上表现为Ⅱ＞Ⅲ＞Ⅰ，辽宁、安徽跃迁最为明显；最高学历(位)获取地所在省域空间跃迁类型在数量上表现为Ⅰ＞Ⅲ＞Ⅱ，浙江、湖北、重庆、吉林、辽宁、安徽、黑龙江和广东跃迁最为明显；长期工作地所在省域空间跃迁的类型Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ数量较少且均衡，吉林、福建、四川、浙江、广东和江西跃迁最为明显。
(5)中科院院士3个重要阶段所在地总体空间分布和时空演化的驱动机制：自然环境差异和政治环境变化是影响中科院院士籍贯或出生地时空变化的主驱动力；自然环境、经济基础、政治环境和文化教育的差异和变化共同驱动着最高学历(位)获取地的时空变化；经济基础、政治环境和文化教育对长期工作地时空变化产生重要影响。
本文以中科院院士为典型群体，基于空间集聚视角，并运用计量地理学方法，剖析了高级科学人才3个重要阶段所在地的总体分布和时空演化格局及其主要驱动机制，为全国及各省、市、区制定适宜的高级科学人才发展战略提供了理论指导。
未来有必要深入研究的问题如下：①不同学部、不同教育背景、不同性别和年龄的高级科学人才存在着怎样的时空集聚特征及其机理如何；②基于微观地域尺度(市域、乡镇域)视角的高级科学人才不同成长阶段所在地时空集聚格局又会发生怎样的演化特征，其内在的驱动机制又如何；③多尺度下的高级科学人才不同成长阶段所在地时空集聚会对所在区域经济、社会、文化等多个子系统产生怎样的多重影响；④高级科学人才不同成长阶段所在地处于明显跃迁的非稳定集散演化存在着怎样的特殊原因，如何对其进行必要的科学调控；⑤今后应持续调查和收集对高级科学人才(如健在的中科院院士和再当选的中科院院士)的第一手资料，在已有的研究基础上进一步分析影响其时空迁移的更深层机制。
总之，本文仅根据空间统计数据进行了初步的计量研究，所得结论也是较为浅显的，旨在引起国内外地理学界关注和研究包括科学人才在内的高级人才成长的时空迁移规律和形成机制，更好地指导中国人才强国战略的实施。
①首选中科院院士籍贯所在地进行统计，如无法查到，再取其出生地进行统计。
②国内最高学历(位)获取地是指中科院院士在国内获取专科、本科(学士)、硕士研究生(硕士)、博士研究生(副博士、博士)之一为其最高学历(位)院校所在省域。经统计，中科院全体院士在国内获取专科、本科(学士)、硕士研究生(硕士)、博士研究生(博士)之一为其最高学历(位)的比重依次为1.72%、15.43%、68.65%和13.91%。
③国内长期工作地指中科院院士工作年份最长的省域。
④为使研究结论更为客观科学、更具指导作用，将已产生的14批中科院院士(含已故院士)以10年为间隔将其划分为4个年代，即20世纪50年代(包括产生院士的1955年和1957年)、80年代(包括产生院士的1980年)、90年代(包括产生院士的1991、1993、1995、1997和1999年)和21世纪初期(包括产生院士的2001、2003、2005、2007、2009和2011年)。
⑤院士密度为不同批次某省院士数量与该省每千万人口数量之比。在计算过程中，20世纪50年代、80年代、90年代、21世纪初期产生院士的年份各省人口数分别采用第一(1953年)、第三(1982年)、第四(1990年)、第五(2000年)和第六(2010年)次人口普查数据。
⑥考虑统计和研究的客观性和便利性，本文划分中国东部、中部和西部省域的标准为：东部省域包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南、辽宁、吉林和黑龙江13个省区市；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6个省区；西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆12个省区市。
⑦不针对中科院院士在国外获取最高学历(位)的所在国家或地区进行分析。
⑧4个不同年代的基尼系数和集中化指数为其所对应的不同年份基尼系数和集中化指数的均值。
⑨4个不同年代的Moran's I统计值为其所对应的不同年份Moran's I统计值的均值。