EN中文

地理研究 >

2025 , Vol. 44 >Issue 2: 321 - 341

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020240387

研究论文

全球顶尖科学家跨国流动与世界科学中心的时空格局演化——基于诺贝尔自然科学类获奖者的分析

  • 侯纯光 , 1, 2 ,
  • 杜德斌 3 ,
  • 覃雄合 , 4 ,
  • 李祺祥 3
展开
  • 1.华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室，武汉 430079
  • 2.华中师范大学城市与环境科学学院，武汉 430079
  • 3.华东师范大学全球创新与发展研究院，上海 200062
  • 4.合肥工业大学经济学院，合肥 230601
覃雄合（1988-），男，广西柳州人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为全球创新与区域发展。E-mail:

收稿日期: 2024-04-30

  录用日期: 2024-08-07

  网络出版日期: 2025-01-27

基金资助

国家自然科学基金项目(42301191)

国家自然科学基金项目(42001124)

国家社会科学基金重大项目(23&ZD330)

教育部人文社会科学研究项目(22YJC790042)

教育部人文社会科学研究项目(23JHQ060)

收起

International mobility of leading global scientists and the spatiotemporal pattern evolution of the world science center: An analysis based on the Nobel laureates in natural sciences

  • HOU Chunguang , 1, 2 ,
  • DU Debin 3 ,
  • QIN Xionghe , 4 ,
  • LI Qixiang 3
Expand
  • 1. Hubei Provincial Key Laboratory for Geographical Process Analysis & Simulation, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
  • 2. College of Urban and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan 430079, China
  • 3. Institute for Global Innovation & Development, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 4. School of Economics, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China

Received date: 2024-04-30

  Accepted date: 2024-08-07

  Online published: 2025-01-27

Fold

摘要

顶尖科学家跨国流动是塑造世界科学格局的关键力量。论文基于1901—2023年全球诺贝尔自然科学类获奖者的出生、教育和工作履历数据，从人才成长的全阶段，揭示全球顶尖科学家跨国流动的时空动态，并以顶尖科学家流动为表征，解构世界科学中心的时空格局演化过程。研究发现：① 顶尖科学家跨国流动在教育阶段呈现来源的相对广泛性和流入的高度集聚性特征，工作阶段逐渐从欧洲内部流动转向跨大西洋流动，相较于教育阶段，工作阶段的流向进一步集聚，呈明显的“锥形”特征。② 以顶尖科学家为表征的世界科学中心存在转移现象，呈现由德国转移至美国的时空规律，转移的时间发生在1930—1940年间。③ 世界科学中心的转移往往以优势学科为先导，从单一学科突破走向学科均衡，相较于科学中心的转移，优势学科的转移时间更早，衰落时间更晚。④ 世界科学中心的转移存在前置和后置现象，表现为出生地集聚中心晚于工作获奖中心，而教育中心的转移和衰落均早于工作获奖中心。

关键词： 顶尖科学家; 跨国流动; 世界科学中心; 时空格局; 诺贝尔奖

本文引用格式

侯纯光 , 杜德斌 , 覃雄合 , 李祺祥 . 全球顶尖科学家跨国流动与世界科学中心的时空格局演化——基于诺贝尔自然科学类获奖者的分析[J]. 地理研究, 2025 , 44(2) : 321 -341 . DOI: 10.11821/dlyj020240387

Abstract

The mobility of leading scientists is a crucial factor in shaping the global scientific landscape. Drawing on the education and work resumes of Nobel laureates in natural sciences since 1901, this study explores the spatiotemporal dynamics of leading scientists' mobility throughout their careers and examines the spatiotemporal pattern evolution of the world science center, using their mobility as a lens. The findings reveal several key insights: (1) The international mobility of leading scientists during their education phase exhibits a relatively wide range of sources and a high concentration of destinations. During the work phase, mobility shifts from intra-European movement to transatlantic movement. Compared to the education phase, the flow during the work phase becomes even more concentrated, showing a distinct “cone-shaped” pattern; (2) A transfer of the world science center is evident, driven by the mobility of leading scientists, notably from Germany to the United States between 1930 and 1940. (3) The geographic transfer of the world science center is often led by dominant scientific disciplines, transitioning from single subject breakthroughs to a more balanced disciplinary landscape. Compared to the overall transfer of the science center, disciplinary shifts occur earlier and decline later. (4) A distinct “front and rear” phenomenon characterizes the geographic transfer of the world science center: Birthplace cluster centers typically lag behind awarding centers, suggesting that the world science center is not solely relying on local talents to cultivate, but gradually realizes independent talent cultivation on the basis of gathering talents from other scientific centers. Conversely, education centers precede and decline earlier than awarding centers. This shows that education center is a prerequisite for the formation of science center. In conclusion, this study underscores the intertwined relationship between mobility of leading scientists, the evolution of scientific disciplines, and the shifting geography of global scientific prominence, shedding light on the complex dynamics driving scientific progress.

Key words： leading scientists; international mobility; world science center; spatiotemporal pattern; Nobel Prize

1 引言

当前以中美科技博弈为标志的全球科技竞争愈演愈烈[1]。面对日益复杂的国际竞争局势，中国适时提出加快建设世界重要人才中心和创新高地的发展战略[2,3]，这意味着需要从全球视域了解人才流动与世界科学中心发展的时空规律，刻画全球顶尖科学家跨国流动的时空动态，从而揭示世界重要人才中心的空间分布和转移规律，解构世界科学中心的时空格局，从而揭示世界科学中心转移周期和趋势。
如同世界经济中心处于周期波动与转移一样，世界科学中心的发展与转移也具有周期波动性[4,5]。英国科学史学者丹皮尔（Dampier W C D）最早关注世界科学中心的发展规律，其于1929年首次提出“世界科学中心”概念[6]。1954年，英国学者贝尔纳（Bernal J D）首次阐释了“世界科学活动中心”及其在世界范围内转移的概貌[7]。1962年，日本学者汤浅光朝受贝尔纳的启发，将科学成果占同期科学成果25%以上的国家称为“世界科学中心”，揭示了16世纪至20世纪中叶以来世界科学中心的转移现象，即所谓“汤浅定律”[8]。1974年，中国学者赵红州对世界科学成果进行统计，独立发现了相似的世界科学中心的转移现象，被称为“红州现象”[9]。
有关世界科学中心的相关实证研究，概括起来主要集中于以下几方面：① 世界科学中心转移的历史时空回顾。早期学者主要运用定性描述的方法，概括不同历史时期科学技术强盛的国家或地区[6,7]。随着人文社科的定量化转向，学者开始尝试利用定量统计的方法，基于科学成果数量，衡量不同时期世界科学中心的空间格局与转移情况[10,11]。② 世界科学中心转移的驱动机制。世界科学中心空间转移背后的驱动机制被概括为文化震荡、社会变革、科学教育体制改革、科学家流动、经济与科技互动等几个方面[12,13]。③ 世界科学中心评价与比较。学界对于世界科学中心或创新高地的比较主要分为两类，一是，基于专利、论文、人才等核心单要素量化比较[14⇓-16]；二是，通过构建多维多要素的科学指标体系，进行评价比较[17]。
有关世界科学中心形成和转移的相关理论探讨。早期学者尝试运用定性的经验式推导，解释世界科学中心发展和衰落的背后机制，贝尔纳（Bernal J D）总结了科学进步与国家经济实力的时空匹配规律，阐释了“世界科学活动中心”伴随“世界经济中心”的发展与衰落而发生时空转移现象[7]。作为“汤浅定律”的发现者，汤浅光朝从政治和文化两个维度阐述了世界科学中心形成和转移的背后机理[8]，赵红州将世界科学中心的转移归因于国家的科研人才规模、实验技术能力、教育水平等[9,18]。STS理论揭示了科学、技术和社会之间的相互作用和相互依赖的关系，强调三者之间任何一个维度都无法长久孤立存在，分为线性模式Ⅰ（社会→技术→科学）和线性模式Ⅱ（科学→技术→社会）[19,20]，后来学者们在对线性模式反思的基础上，进一步提出了基于互动关系的三角模式和包含模式[21]。但，这些理论主要以定性的经验式推导为主，缺乏系统性统计数据支撑。
科学的发展由人才驱动，顶尖科学家跨国流动是塑造世界科学格局的关键力量[22]。成为科学中心，首先要成为世界人才中心[23]。20世纪以来，顶尖科学家跨国流动成为带动世界科学中心转移的重要变量[24]。两次世界大战和苏联解体造成欧洲社会、经济、政治和文化动荡，大批顶尖科学家从欧洲流向北美，伴随着这场波澜壮阔的跨国人才流动，世界科学中心也随之转移[25]。冷战结束后，科学家跨国流动的规模和频率快速提升，谁能集聚顶尖科学人才，谁就能成为世界科学中心[26]。关于人才跨国流动的大量地理学研究表明，全球人才跨国流动在国家间存在不平等性，且这种不平等性很明显地偏向了发达国家，而随着全球化的深入推进，交通运输和信息通讯技术造成的时空压缩效应，使得全球人才跨国流动正在经历从单向线型模式到多向环流模式的复杂性转变[27]。二元劳动力市场理论认为，全球人才跨国流动的空间不均衡性主要是因为分割的人力资本市场，发达国家的技术密集型和研发密集型企业逐渐演变成“人才密集型企业”，巨大的人才需求吸引着全球科研人才的集聚[28]。“世界体系理论”认为，全球范围内的人才跨国流动是国家经济和政治权利不平等性的延伸，中心国家通过世界一流的科研机构控制着全球的知识生产和传播，源源不断地集聚着广大边缘国家的科研人才[29]。
对已有研究进行回顾和总结，不难发现，学界对于世界科学中心的关注时间虽然较早，但以往实证研究主要是采用以科学成果为表征的世界科学中心，忽视了研究成果的科学水平差异和科学研究的行为主体因素。第二次世界大战结束以来，重大科研项目的国际联合攻关已逐渐模糊了科学成果背后的国家属性，基于科学成果界定科学中心难以进行空间定位，与科学成果不同，科学家具有清晰的国家属性，在全球化的推动下，科学家跨国流动成为推动世界科学中心转移的重要力量。在有关世界科学中心形成和转移的相关理论探讨方面，相关研究大多集中在历史的、社会的或哲学层面的定性经验式推导，推导过程缺乏相应统计数据支撑，全球顶尖科学家跨国流动可以很好表征这一过程，为相关理论探讨提供支撑。
综上，本文立足于全球视野，借助数据挖掘技术，提取1901—2023年全球诺贝尔自然科学类（物理学、化学、生理学/医学）获奖者的出生、教育和工作履历数据，尝试从人才成长的全阶段（教育流动轨迹、工作流动轨迹），揭示全球顶尖科学家跨国流动的时空动态，并以顶尖科学家流动为表征，解构世界科学中心的时空格局演化过程，提炼世界科学中心的一般“成长路径”，以期为国家加快建设世界重要人才中心和创新高地提供一定的学理支撑和决策参考。

2 研究方法与数据处理

2.1 研究方法

2.1.1 履历分析法

基于数据挖掘技术的履历分析法是一种有效且具有潜力的分析方法，在分析人才成长过程中的流动轨迹时，能够全面有效地反映时间和空间信息。履历分析法最初由美国佐治亚理工大学RVM（research value mapping）项目建立，通过对科研人员履历信息进行编码，分析科研人员的职业变迁、跨区流动、个人和机构组织效能评价等[30]。但是，由于获取数据难和后期编码困难等问题，学者们难以通过此方法进行大规模的数据分析。本文借助数据挖掘技术，提取了大量的诺贝尔奖科学家的教育和工作履历数据。但是，由于初始履历文本数据异质性突出，较为繁杂，研究对科学家履历文本信息进行了标准化处理，然后对科学家的教育和工作履历进行编码，最后编写程序利用Google map API为机构所在地方进行经纬度赋值，构建完整的横纵向研究数据（图1）。
图1 诺贝尔奖科学家流动轨迹解析过程

Fig. 1 Analysis process of the flow trajectory of Nobel Prize scientists

2.1.2 学科首位度

首位度（Fd）在人文经济地理研究中常被用来测度城市在一个区域的主导性，衡量一个国家或区域中城镇位序规模的顶头优势。本文引入首位度衡量各国科学发展过程中的学科主导性与偏向性，结合城市研究中对位序规模结构的划分，根据学科首位度的大小，将国家科学发展过程中的学科偏向划分为4个类型，分别为均衡型（1.0≤Fd ≤1.1）、一般偏向型（1.2≤Fd ≤1.3）、中度偏向型（1.4≤Fd ≤1.5）和高度偏向型（1.6≤Fd）（表1）。
表1 国家科学技术发展中的学科偏向类型划分

Tab. 1 Classification of bias types in national science and technology development

学科首位度 1.0≤Fd ≤1.1 1.2≤Fd ≤1.3 1.4≤Fd ≤1.5 1.6≤Fd
学科偏向类型 均衡型 一般偏向型 中度偏向型 高度偏向型

2.1.3 变异系数

变异系数（CV）是测度研究对象离散程度的重要指标。本文引入变异系数测度各国科学发展的学科差异性，识别各国的优势学科发展规律，其公式为：
C V = S D M N
式中：SD是数据的标准差；MN是数据的平均值。

2.1.4 空间重心模型

为探究世界科学中心转移的地理趋势，论文引入空间重心分析模型[31]，以各国的中心坐标表征其地理位置，以诺贝尔奖自然科学家数量为权重，计算1901—2023年每个阶段世界科学中心的空间重心经纬度，根据经纬度变化分析世界科学中心的空间重心转移轨迹和变化趋势。具体公式为：
X = ∑ i = 1 n S i x i / ∑ i = 1 n S i
Y = ∑ i = 1 n S i y i / ∑ i = 1 n S i
式中：X为世界科学中心的空间重心纬度；Y为世界科学中心的空间重心经度；Si为国家i的诺贝尔奖自然科学家人数；xi为国家i的中心坐标纬度；yi为国家i的中心坐标经度。

2.2 研究数据

2.2.1 数据来源

诺贝尔科学奖，尤其是物理学、化学、生理学/医学奖是当今自然科学领域内举世公认最重要的科学奖项，代表着自然科学领域前沿研究的最高水平和科学发展走势，因此诺贝尔奖自然科学家数量常被看作是一国科学实力的象征[32]。论文利用数据挖掘技术，从诺贝尔奖官方网站（https://www.nobelprize.org/prizes/lists/all-nobel-prizes/）提取了所有诺贝尔自然科学类获奖者的简历和详细生平信息，同时根据维基百科（https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia）、人物传记、Web of Science数据库（https://www.webofscience.com/wos/alldb/basic-search）的机构和地址信息等可获取资料信息对诺贝尔奖科学家生平缺漏信息进行补充完善。

2.2.2 数据处理

顶尖科学家数据采集与处理分为4个过程：一是，确定所有诺贝尔自然科学类获奖者名录，建立顶尖科学家名录数据库。二是，通过名录采集诺贝尔奖自然科学家跨国流动数据，构建全球顶尖科学家跨国流动的时空动态数据库。根据人物传记、简历、生平详细信息、科学成果机构地址等，通过履历分析和文本分析，对顶尖科学家的教育履历、工作履历进行全面挖掘，具体信息包括姓名、奖项类型、获奖年份、获奖机构、工作地、出生地、教育地等相关信息。三是，根据顶尖科学家的出生、教育和工作履历所对应的地址信息，对顶尖科学家附上不同的地理空间属性。四是，通过数据清洗、数据编码、流动关系矩阵建构，以国家为节点，构建全球顶尖科学家跨国流动的时空动态数据库。
鉴于战争和重大国际地缘政治事件对顶尖科学家跨国流动的重要影响，为了观察不同阶段，全球顶尖科学家跨国流动的时空特征，论文根据战争和重大历史事件，将研究时段划分为第一次世界大战前 ① （1901—1914年）、第一次世界大战爆发至第二次世界大战前（1915—1938年）、第二次世界大战爆发至冷战期间（1939—1991年）、冷战结束（1992年）至2023年，共4个研究时段。

3 顶尖科学家跨国流动的空间路径演化

3.1 从出生地到教育地：顶尖科学家跨国流动表征的世界教育中心格局演化

顶尖科学家在教育阶段跨国流动的空间路径呈现来源的相对广泛性和流入的高度集聚性特征，二战后美国迅速成为顶尖科学家在教育阶段的主要求学目的地国（图2）。一战前（1901—1914年），德国、法国与荷兰是世界科学领域的教育中心，该时期在德国、法国与荷兰求学的诺贝尔自然科学类获奖者的数量分别占诺贝尔自然科学类获奖者总数的27.1%、22.9%和10.4%，三国总占比达60.4%，该时期诺贝尔自然科学类获奖者的求学流动路径几乎全部集中在欧洲大陆，主要流动路径有波兰至德国、俄罗斯至德国、波兰至法国等。一战爆发后（1915—1938年），法国的教育中心地位开始迅速衰落，在法国求学的诺贝尔自然科学类获奖者占比从一战前的22.9%迅速下滑至6.8%，德国教育中心的地位得到强化，占比上升至31.1%，其人才主要来自波兰、奥地利、荷兰等国，该时期英国迅速成为新的教育中心，占比从一战前的8.3%迅速提升至23.0%，同期美国作为教育中心的角色开始稳步提升，占比从一战前的2.1%提升至12.2%。二战爆发至冷战期间（1939—1991年），美国迅速成为全球教育中心，在美国求学的诺贝尔自然科学类获奖者占诺贝尔自然科学类获奖者总数的42.3%。与美国相反，德国、英国和法国的占比迅速下降，其中德国占比下降至14.7%，英国占比下降至18.2%，法国仅占3.5%，德国、波兰等欧洲国家的科学人才开始大规模地到美国求学。冷战结束后（1992—2023年），美国的全球教育中心地位继续得到强化，在美国求学的诺贝尔自然科学类获奖者占诺贝尔自然科学类获奖者总数的比例达50.9%，德国和英国的占比持续下降，其中德国的占比下降至6.3%，英国的占比下降至13.4%。该时期，前往美国学习的科学人才主要来自英国、德国、中国、日本、印度尼西亚等欧洲和亚洲国家。
图2 诺贝尔自然科学类获奖者从出生地到教育地跨国流动的空间路径演化

注：基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图（审图号：GS(2016)1666号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 2 Evolution of the geographical path of the flow of Nobel laureates in natural sciences from the birthplace to the place of education

3.2 从教育地到工作地：顶尖科学家由欧洲内部流动转向跨大西洋流动

顶尖科学家从教育地到工作地的流动路径逐渐从欧洲内部流动转向跨大西洋流动，相较于教育阶段的流动，工作阶段的流动在空间上更加集聚，并由此奠定了美国主导世界科学中心的绝对地位（图3）。一战前（1901—1914年），顶尖科学家从教育地到工作地的流动路径主要以欧洲内部流动为主，德国、法国和英国是该时期顶尖科学家的主要工作地，三国分别占诺贝尔自然科学类获奖者总数的31.3%、20.8%和12.5%，流动路径以从荷兰、瑞士向德国流动为主，该阶段，欧洲国家占诺贝尔自然科学类获奖者总数的93.7%。一战爆发至二战前（1915—1938年），顶尖科学家从教育地到工作地的流动路径依然以欧洲内部流动为主，但欧洲国家的诺贝尔自然科学类获奖者占比从一战前的93.7%下降至79.6%，德国和英国是该时期诺贝尔自然科学类获奖者的主要工作地，分别占诺贝尔自然科学类获奖者总数的27.0%和23.0%，由于该阶段部分德国顶尖科学人才流向美国，使得美国的获奖者占比快速提升至14.9%。二战爆发至冷战期间（1939—1991年），顶尖科学家跨大西洋流动显著增多，欧洲国家诺贝尔自然科学类获奖者占比从上一阶段的79.6%持续下降至56.7%，由于该阶段大量来自德国、英国、法国、意大利、捷克等欧洲国家的顶尖科学人才流入美国，美国的诺贝尔自然科学类获奖者占比从二战前的14.9%迅速提升至53.6%，德国和美国的位次发生了置换，美国开始占据世界科学中心的绝对核心地位。冷战结束后（1992—2023年），由于大量顶尖科学人才流向北美，欧洲国家诺贝尔自然科学类获奖者占比进一步下降至28.1%，美国诺贝尔自然科学类获奖者占比从冷战结束前的53.6%进一步提升至60.5%，德国和法国的占比仅为5.2%，英国的占比则下降至9.0%。
图3 诺贝尔自然科学类获奖者从教育地到工作地流动的空间路径演化

注：基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图（审图号：GS(2016)1666号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 3 Evolution of the geographical path of the flow of Nobel laureates in natural sciences from the place of education to the place of award

3.3 从出生地到工作地：顶尖科学家流动的空间路径呈明显的“锥形”特征

从出生地到教育地再到工作地，顶尖科学家分布的空间范围越来越集中，流向越来越集中于少数国家，呈明显的“锥形”特征（图4）。一战前（1901—1914年），顶尖科学家主要是区域性流动，集中于欧洲大陆内部，表现为俄罗斯、波兰、荷兰、匈牙利等国的顶尖科学人才向德国和法国等中心国家流动，德国是这一时期的教育和科学中心。一战爆发至二战前（1915—1938年），虽然少部分顶尖科学家从奥地利等国跨越大西洋流向美国，但是绝大部分顶尖科学家还是趋向于欧洲大陆内部流动，德国和英国依然是这一时期的主要科学中心国家，奥地利、荷兰、波兰等国的顶尖科学家主要流向了德国，甚至部分在美国学习的顶尖科学家学成后也逆向流入了德国。二战爆发至冷战期间（1939—1991年），大量的顶尖科学人才开始向美国集聚，其中德国、波兰、法国、匈牙利、意大利等欧洲国家流向美国的诺贝尔自然科学类获奖者占流入美国诺贝尔自然科学类获奖者总数的65.4%，中国、日本、印度、巴基斯坦等亚洲国家（地区）流向美国的诺贝尔自然科学类获奖者占19.2%。冷战结束后（1992—2023年），来自英国、德国、奥地利、意大利、法国等欧洲国家，以及日本、印度、中国、印度尼西亚等亚洲国家（地区）的顶尖科学人才持续流向美国，巩固了美国世界科学中心的地位，其中来自欧洲国家的诺贝尔自然科学类获奖者占流入美国诺贝尔自然科学类获奖者总数的58.9%，亚洲国家（地区）流向美国的诺贝尔自然科学类获奖者占25.0%。
图4 诺贝尔自然科学类获奖者从出生地到工作地流动的空间路径演化

注：基于自然资源部地图技术审查中心标准地图服务网站的标准地图（审图号：GS(2016)1666号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 4 Evolution of the geographical path of the flow of Nobel laureates in natural sciences from the birthplace to the place of award

4 以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移过程

4.1 世界科学的发展往往是不均衡的，总会有一个地理的中心

各国顶尖科学家规模的变化反映出，无论是时间的截面还是历史的时序，世界科学的发展往往是不均衡的，总会有一个地理的中心。美国是第一大诺贝尔自然科学类获奖国家，共有317位诺贝尔自然科学类获奖科学家，其次是英国，有89位，德国有71位。但从各国诺贝尔自然科学类获奖科学家人数的位序-规模分布来看，“长尾”特征明显，仅极少数国家处于高值区，其他国家顶尖科学家人数较少（图5a）。从历史时序演进来看，各国顶尖科学家人数具有明显的更迭演替现象，德国在1901—1930年代一直维持相对较高的人数规模。二战爆发后，随着大量的顶尖科学人才从德国、法国、波兰等欧洲国家流向美国，欧洲国家迅速衰落，美国则从1930年代开始，顶尖科学家人数显著增加，并在二战后的1950年代达到第一个高峰，此后的1970—2000年代是美国顶尖科学家人数快速增长的第二个阶段，并在2000年前后达到第二个高峰，2000年以后全球顶尖科学家流向呈分散化趋势，美国顶尖科学家人数开始缓慢下降。日本顶尖科学家人数在2000年后开始快速增长（图5b）。
图5 各国诺贝尔自然科学类获奖者数量时序演化趋势

注：a图的国家排序与b图的国家排序一致。

Fig. 5 The evolution trend of Nobel laureates in natural sciences of each country

4.2 从德国转移至美国，世界科学中心的空间转移存在过渡期

以顶尖科学家为表征的世界科学中心存在转移现象，转移的空间规律由德国至美国，转移的时间大致发生在1930—1940年前后。研究借鉴汤浅光朝和赵红州对世界科学中心25%的标准定义，将一国诺贝尔自然科学类获奖者总数超过同一时期世界总数的25%谓之“世界科学中心”，超过25%的时间称为“世界科学中心的周期”，即科学兴隆期。通过对顶尖科学家人数和占比进行比较发现，德国在1901—1930年代一直是全球第一大诺贝尔自然科学类获奖国家，诺贝尔自然科学类获奖科学家人数占比一直超过世界的25%（图6），在一战之前（1901—1914年）和一战爆发到二战前（1915—1938年）的两个阶段德国诺贝尔自然科学类获奖科学家人数的世界占比分别达到31.3%和27.0%，占据世界科学的中心地位（图7）。这一时期德国开创了近代科学教育体制，创造性地设置了专业科研机构和导师制，为德国科学的兴隆奠定了坚实的基础。另一方面，德国非常注重科学发展与工业应用的紧密结合，发电机和内燃机的发明，化学染料与尿素的合成，开启了第二次产业革命，问题及需求牵引不断驱动着德国科学快速发展，使德国迅速成为继英国之后的第二个世界科学中心。
图6 1901—2023年主要国家诺贝尔自然科学类获奖者人数和占比比较

Fig. 6 Comparison of the number and proportion of Nobel laureates in natural sciences in major countries from 1901 to 2023

图7 以重要历史事件为周期的各国诺贝尔自然科学类获奖者全球占比变化趋势

注：图中国家名称前的数字为诺贝尔自然科学类获奖者人数国家排名，国家名称的字体颜色对应国家所属大洲。

Fig. 7 Trends in the global proportion of Nobel laureates in natural sciences with important historical events as cycles

数据显示，世界科学中心由德国转移至美国并不是顷刻之间完成的，二战之前的1930年代正是世界科学中心转移的过渡期。1930年代，德国和美国的诺贝尔自然科学类获奖科学家人数占比均是26.3%，同为世界科学中心。但是二战爆发之后，德国的诺贝尔自然科学类获奖科学家人数世界占比迅速下滑至1940年代的3.2%，与之相反，美国的诺贝尔自然科学类获奖科学家人数世界占比则迅速上升至1940年代的48.4%，美国的世界科学中心地位在二战以后得到完全确立，并在冷战结束后于1990年代达到历史最高点，占比为同期诺贝尔自然科学类获奖者总数的72.9%。但2000年以来，美国诺贝尔自然科学类获奖科学家人数的世界占比开始下降，从1990年代的72.9%下降至2000年代的57.6%，2010年代美国的世界占比进一步下降至52.4%（图6、图7）。美国科学的兴起大致可概括为以下三点：一是美国科学的发展一开始就始于“巨人的肩膀”，英国科学发展的传统和德国科学发展的体制是美国科学兴起的起点。二是美国对科学体制的变革，从“小科学”走向“大科学”，第一次世界大战之后随着美国工业的高速增长，美国开启了以“大科学”为主导的科学发展体制，即科学项目由国家资助，科学成果由国家决定用场，以国家资助规模巨大的科研项目为牵头，长期大规模“浇灌”，为美国科学的兴隆打下了坚实的基础。三是长期和平稳定的社会环境，吸引了大量全球顶尖科学人才，两次世界大战造成的欧洲社会动荡，特别是第二次世界大战前后大量的顶尖科学人才从欧洲流向美国，如爱因斯坦（Albert Einstein）、费米（Enrico Fermi）、冯·诺伊曼（John von Neumann）等一批世界顶尖科学家。

4.3 从单一学科突破走向学科均衡，世界科学中心的转移以优势学科为先导

各国科学发展存在学科偏向性，处于科学兴隆早期的国家，往往始于优势学科的单一学科突破，而后随着科学中心的崛起，各学科将逐渐走向均衡。研究发现，不同国家优势学科有所差异，例如德国偏向化学、法国偏向物理、瑞典偏向生理学/医学等。论文引入学科首位度测度各国科学发展过程中的学科偏向性，将各国的学科偏向划分为均衡型、一般偏向型、中度偏向型和高度偏向型四类。美国、英国、加拿大和意大利属于均衡型国家，学科首位度介于1.0~1.1之间。瑞士、日本、丹麦属于一般偏向型国家，学科首位度介于1.2~1.3之间，中度偏向型的国家有德国、法国和瑞典，学科首位度介于1.4~1.5之间。高度偏向型的国家有俄罗斯、荷兰、奥地利、比利时和以色列等国，学科首位度在1.6以上（表2）。
表2 主要国家诺贝尔自然科学类的学科获奖比例与学科偏向类型

Tab. 2 The proportion of disciplines and types of disciplinary biases of Nobel laureates in natural sciences

排名 国家 化学获奖比例(%) 物理学获奖比例(%) 生理学/医学获奖比例(%) 学科首位度 学科偏向类型
1 美国 27.1 35.2 37.7 1.1 均衡型
2 英国 32.6 31.5 36.0 1.1 均衡型
3 德国 45.7 31.4 22.9 1.5 中度偏向型
4 法国 28.6 42.9 28.6 1.5 中度偏向型
5 瑞士 28.0 40.0 32.0 1.3 一般偏向型
6 日本 26.3 42.1 31.6 1.3 一般偏向型
7 瑞典 31.3 25.0 43.8 1.4 中度偏向型
8 俄罗斯 9.1 81.8 9.1 9.0 高度偏向型
9 荷兰 11.1 66.7 22.2 3.0 高度偏向型
10 丹麦 22.2 33.3 44.4 1.3 一般偏向型
11 加拿大 33.3 33.3 33.3 1.0 均衡型
12 奥地利 14.3 28.6 57.1 2.0 高度偏向型
13 意大利 14.3 42.9 42.9 1.0 均衡型
14 比利时 16.7 16.7 66.7 4.0 高度偏向型
15 以色列 100.0 0.0 0.0 - 高度偏向型
对国家的位序和学科变异系数进行相关性拟合，发现国家位序和学科变异系数符合y=βx+α的一元线性规律，且拟合系数皆为正值。一般而言，位序越靠后的国家，学科变异系数越大，位序越靠前的国家，学科变异系数往往较小。表明，随着一国科学的快速发展，该国学科间的发展差异将会逐步缩小，但处于科学兴隆早期的国家，各学科之间的发展水平差异较大，往往是从优势学科逐渐形成突破（图8）。例如，1901—1930年代处于科学兴隆期的德国率先在化学领域形成突破，而后才带动物理学和生理学/医学的发展，处于科学起步期的美国先是在物理学领域形成学科优势，而后化学和生理学/医学才逐步形成比较优势，三大学科逐步实现均衡发展。
图8 各国诺贝尔自然科学类的学科变异系数与排名位序的线性关系

Fig. 8 Linear relationship between subject variation coefficient and ranking order of Nobel natural science prizes in various countries

图9显示德国和美国科学中心的发展变化犹如镜像一般，高度对称，德国的衰落过程正是美国的崛起过程。通过观察1901年以来德国和美国的科学中心发展历程发现，在科学中心转移的过程中，优势学科的转移具有前置性和后置性，即相较于科学中心的转移，优势学科的转移时间更早，衰落时间更晚。1901年，德国在化学领域优先崛起，化学在很长一段时间一直是德国的优势学科，随着二战的爆发，德国的世界科学中心地位在1930—1940年代开始衰落，但德国在化学领域的优势一直保持到1950年代。可见，虽然随着科学中心的衰落，优势学科也会逐渐走向弱势，但是优势学科的衰落存在一定的后置性。美国的科学崛起是以物理学和生理学/医学为突破口，这两大学科在1920—1930年代开始优先崛起，而1930—1940年代美国才逐步取代德国成为世界绝对的科学中心，反映出世界科学中心崛起往往以优势学科为先导，取得单一学科突破后，进而实现均衡发展。
图9 德国和美国诺贝尔自然科学类获奖者规模全球占比的发展演进趋势

Fig. 9 Development and evolution trends of the global proportion of Nobel laureates in natural sciences in Germany and the United States

5 世界科学中心转移周期研判与成长路径分析

5.1 世界科学中心的空间重心转移

世界科学发展史的时序截面总是具有科学的地理中心，从历史时序纵向观察，这个中心并非稳定在某一个国家或地区。对一战前（1901—1914年）、一战至二战前（1915—1938年）、二战至冷战期间（1939—1991年）、冷战结束至今（1992—2023年）4个阶段诺贝尔自然科学类获奖科学家的出生地、教育地、工作地的空间重心迁移轨迹刻画发现，以顶尖科学家为表征的世界科学中心的空间重心呈现自东向西、自北向南的转移趋势，且相较于出生地和教育地，顶尖科学家工作获奖时的空间重心迁移幅度最大（图10）。一战前（1901—1914年），出生地、教育地和工作地的空间重心均位于欧洲大陆，但是随着第一次世界大战的爆发，一些顶尖科学家在求学阶段和工作阶段开始向西跨越大西洋流向美国，出生地、教育地和工作地的空间重心随之缓慢向西和向南转移，二战至冷战期间（1939—1991年），由于受到战争和社会动荡影响，大规模的欧洲顶尖科学家流向美国，同时这一时期美国高等教育和科学技术水平迅速提升，美国本土出生和自主培养的顶尖科学家越来越多，使得这一时期出生地、教育地和工作地的空间重心大幅度地由欧洲向北美洲转移。冷战结束至今（1992—2023年），由于顶尖科学家跨国流动方向逐渐多元化，同时在亚洲出生和教育的顶尖科学家逐渐增多，使得出生地、教育地和工作地的空间重心转移幅度快速减小，甚至出生地和教育地的空间重心开始出现自西向东逆转的趋势。
图10 1901—2023年诺贝尔自然科学类获奖者出生地、教育地、工作地空间重心迁移轨迹

Fig. 10 Gravity center migration trajectory of birthplace, education place, and awarding place of Nobel laureates in natural sciences from 1901 to 2023

5.2 世界科学中心转移周期研判

将以往以科学成果为表征和以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移的周期时序进行比较（图11），可以看出，无论以科学成果还是以顶尖科学家为表征，所揭示的世界科学中心转移的时空规律大致相同，但也存在以下不同特点：
图11 世界科学中心转移周期

注：T规律是根据汤浅光朝研究发现整理，Z规律是根据赵红州研究发现整理，T规律和Z规律均是基于重大科学成果划分。N_Awards规律是根据诺贝尔自然科学类获奖科学家的获奖地的时空演变划分；N_Education规律是根据诺贝尔自然科学类获奖科学家的教育地的时空演变划分；N_Born规律是根据诺贝尔自然科学类获奖科学家的出生地的时空演变划分。

Fig. 11 Transfer cycle of world science centers

5.2.1 世界科学中心转移的时序具有差异性

虽然近代以来，以科学成果为表征和以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移的规律都是由德国转移至美国，但是在两种年表中，转移的时序具有差异性，T规律转移的时序发生在1920年，Z规律转移的时序发生在1910年，而以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移发生在1930—1940年。但无论以科学成果为表征还是以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移大致都发生在1920年前后的10年左右，表明世界科学中心由德国转移至美国并不是顷刻之间完成的，存在一个转移过渡期。

5.2.2 世界科学中心兴隆的周期长短不一

一国成为世界科学中心所持续的时间被称为科学兴隆周期，以科学成果为表征和以顶尖科学家为表征的世界科学中心兴隆的周期长短不一。但无论以科学成果为表征还是以顶尖科学家为表征，结果均表明，在一国科学兴隆周期中，高峰前期所持续的时间越长，高峰期集聚的顶尖科学人才数量越多，则该国保持科学竞争优势的惯性就越大，其科学中心的兴隆周期也就越长。

5.2.3 世界科学中心的转移具有多中心性

即在转移的过程中，新生与即将衰落的中心可能并存。在T规律年表中，1810—1830年是世界科学中心从法国转移至德国的过渡期，法国和德国均是这一时期的世界科学中心。在以顶尖科学家为表征的世界科学中心转移年表中，1930—1940年是世界科学中心从德国转移至美国的过渡期，德国和美国均是这一时期的世界科学中心。

5.2.4 世界科学中心转移存在前置和后置现象

表现为出生地集聚中心、教育中心与工作获奖中心在时序上的前后差异性。从诺贝尔奖科学家的出生地集聚中心和工作获奖中心的转移周期规律来看，一方面，出生地集聚中心晚于工作获奖中心，表明世界科学中心在初始积累阶段，并不是仅依靠本地人才造就，而是在吸引和集聚其他科学中心人才的基础上，逐渐实现“本土化”自主人才培养。另一方面，教育中心的崛起早于工作获奖中心，衰落也早于工作获奖中心，表明教育中心是科学中心产生的前提，一国要先成为世界教育中心，而后才能蜕变为世界科学中心，与之相反，在世界科学中心转移的过程中，一国先是失去了世界教育中心，而后科学中心会随之衰落。

5.2.5 世界科学中心的兴起以优势学科为先导

从物理、化学、生理学/医学三大自然学科为表征的世界科学中心转移周期来看（图12），世界科学中心的兴起以优势学科为先导，分析美国的科学兴起过程可以发现，物理学和生理学/医学是美国的两大优势学科，它们于1930年开始率先兴起并超越德国和法国，而化学是美国的弱势学科，1940年代才开始逐渐兴起。从德国科学中心在二战后的衰落过程也可以看出，相较于科学中心整体的衰落，优势学科保持强势的惯性较大，衰落的时间更晚，1930年德国的科学中心开始衰落，但德国的优势学科化学的兴隆期一直持续至1940年。
图12 以诺贝尔物理学、化学和生理学/医学获奖者为表征的世界科学中心转移周期

注：N_Physics规律是根据诺贝尔物理学奖获得者的时空演变划分；N_Chemistry规律是根据诺贝尔化学奖获得者的时空演变划分；N_Physiology or Medicine规律是根据诺贝尔生理学/医学奖获得者的时空演变划分。

Fig. 12 The transfer cycle of world science centers characterized by the Nobel laureates in physics, chemistry, and physiology/medicine

5.3 世界科学中心成长路径分析

从“汤浅定律”到STS理论，学者们尝试从不同维度探索世界科学中心成长和转移的背后机制。在统计数据的支撑下，论文的实证结果表明，科学中心的成长路径和转移是复杂多样的，不是单一维度或某几个要素通过线性作用的结果，而是诸多维度和要素交互作用的结果。本文尝试搭建世界科学中心成长路径的分析架构，提炼世界科学中心的一般“成长路径”（图13）。
图13 世界科学中心的成长路径

Fig. 13 Development path of world science centers

5.3.1 经济繁荣先导

世界科学中心的形成往往是以经济繁荣为先导，相对于经济中心，科学中心的形成显示出明显的滞后性。从美国科学中心的崛起历程来看，美国成为世界科学中心的时间在1930—1940年，而美国成为世界经济中心的时间在1890年左右，美国成为世界科学中心的时间比经济中心滞后40~50年。从2000年以后日本科学的崛起来看，日本2000—2010年诺贝尔自然科学类获奖科学家人数的世界占比为7.1%，仅次于美国（57.6%）和英国（8.2%），2011—2020年，日本的占比进一步提升至11.0%，从日本的经济崛起过程来看，1960年代日本经济迅速增长，并在1972年和1978年，分别超越德国和苏联，成为继美国之后的世界第二大经济体，可见日本科学的崛起相较于经济的崛起滞后了30年左右。科学突破，特别是基础研究具有不确定性和低效性，高度依赖于经济的持续稳定浇筑。

5.3.2 教育兴盛引领

历次世界科学中心的形成均是以教育兴盛为引领，相较于世界科学中心的兴起和衰落，世界教育中心的兴起和衰落具有前置性，即一国要先成为世界教育中心，而后才能蜕变为世界科学中心，与之相反，在世界科学中心的兴衰过程中，一国先是失去世界教育中心，而后科学中心会随之衰落。统计发现，在全球诺贝尔自然科学类获奖机构中，高校占比61.1%，占获奖总人次的71.5%，可见高校是科学研究的重镇，是一国科学突破的重要依托。教育的兴盛为科学中心的形成提供充足的人才支撑，世界一流高校是世界顶尖科学人才培养的摇篮，同时也是世界顶尖科学人才的“集聚器”和“储备库”，为世界科学中心的形成提供支撑和引领。

5.3.3 人才集聚支撑

科学的发展由人才驱动，要成为世界科学中心，首先要成为世界人才中心。从美国科学中心的崛起和德国科学中心衰落的历程来看，二战爆发至冷战期间（1939—1991年），美国吸引集聚的诺贝尔自然科学类获奖者全球占比从二战前的14.9%迅速提升至53.6%，其中吸引自德国、波兰、法国等欧洲国家的诺贝尔自然科学类获奖者占65.4%，来自中国、日本、印度等亚洲国家（地区）的占19.2%，冷战结束以后（1992—2023年）美国吸引集聚的诺贝尔自然科学类获奖者全球占比进一步提升至60.5%，其中来自欧洲国家的占58.9%，来自亚洲国家（地区）的占25.0%。与美国相反，德国由于两次世界大战造成的社会动荡和破坏，顶尖科学人才大量流失，其诺贝尔自然科学类获奖者全球占比从一战前（1901—1914年）的31.3%下降至一战爆发后（1915—1938年）的27.0%，二战爆发至冷战期间（1939—1991年）大幅下降至7.9%，冷战结束以后（1992—2023年）进一步下降至5.2%。可见，科学人才的跨国流动是塑造世界科学格局的关键力量。

5.3.4 科学技术协同

科学、技术与经济的协同是带动科学发展的重要动力。工业革命以来，特别是第二次工业革命后，科学、技术与经济发展日益协同，交织在一起，技术的创新越来越依赖于基础科学研究的支撑，经济的发展也越来越多地需要技术与科学的不断创新，同时经济的发展又不断对科学与技术的创新提出新的需求，造就了科学、技术与经济三者之间相互交织的正循环系统。从德国科学中心兴起的历程来看，其科学的生长点是基于优势学科化学的突破，而德国化学之所以能够率先实现突破，在于化学与经济发展的相互协同，1840年，德国化学家李比希（Justus von Liebig）创立了有机化学，使得化学理论在农业生产领域得到广泛应用，在化学工业的带动下，德国的科学技术开始在农业、工业、交通等领域广泛应用，而先进的化学工业、电气工业、光学工业为德国科学发展提供了彼时世界最先进的科学仪器设备，使得德国科学家在随后的电磁学领域产生了一系列震惊世界的发现，还为更高层次的科学发现，如核物理和量子力学创造了条件。

5.3.5 社会政治保障

政治环境、科技政策、社会文化等是世界科学中心产生的重要保障。国家政治环境的稳定是科学发展与集聚人才的前提，美国世界科学中心的迅速崛起正是得益于在两次世界大战中稳定的政治环境，而欧洲由于两次世界大战造成的社会动荡，致使大量科研人才流失，这是德国科学中心快速衰落的重要因素，美国是第二次世界大战期间唯一没有受到战争破坏的工业化国家，且美国适时抓住欧洲科学人才外流的机遇，采取自由开放的人才政策，广泛网罗欧洲科学人才。统计发现，二战爆发至冷战期间（1939—1991年），在求学阶段，美国吸纳的诺贝尔自然科学类获奖者占诺贝尔自然科学类获奖者总数的42.3%。与美国相反，德国、英国和法国的占比迅速下降，其中德国占比下降至14.7%，英国占比下降至18.2%，法国仅占3.5%。另一方面，国家的科学政策决定着科学发展的方向、规模与速度，反映发展科学的国家意志。美国的“大科学”体制和日本政府的扶持政策分别为美国和日本科学的快速发展注入了强大动力。

6 结论与讨论

6.1 主要结论

世界重要人才中心和创新高地发展的客观规律是当前亟待我们思索的问题，美国之所以能够长期占据世界科学中心的绝对核心地位，很大程度上是其能够吸引集聚世界顶尖科学人才的结果。论文尝试运用顶尖科学家而非以往采用科学成果的方式探究世界科学中心的时空格局演化规律，为研究世界科学发展的地理变化提供实证支持，主要结论如下：
（1）从出生地到教育地再到工作地，顶尖科学家分布的空间范围越来越集中，流向越来越集中于少数国家，呈明显的“锥形”特征。其中，在教育阶段，顶尖科学家的跨国流动呈现来源的相对广泛性和流入的高度集聚性特征。在工作阶段，顶尖科学家逐渐从欧洲内部流动转向跨大西洋流动。相较于教育阶段，顶尖科学家在工作阶段的跨国流动在空间上更加集聚，呈明显的“锥形”特征。
（2）以顶尖科学家为表征的世界科学中心存在转移现象，转移的空间规律是由德国至美国，转移的时间大致发生在1930—1940年前后。德国在一战前和一战到二战前的两个阶段诺贝尔自然科学类获奖者世界占比分别达到31.3%和27.0%，占据世界科学的中心地位。二战爆发之后，德国的占比迅速下滑至1940年代的3.2%，美国的世界占比则由1930年代的26.3%迅速上升至1940年代的48.4%，并在冷战结束后的1990年代达到历史的最高点72.9%，在世界科学发展格局中占据绝对核心地位。
（3）从单一学科突破走向学科均衡，世界科学中心转移以优势学科为先导。处于科学兴隆早期的国家，往往始于优势学科的单科突破，随着科学中心的崛起，各学科将会逐渐走向均衡。德国率先在化学领域形成突破，才带动物理学和生理学/医学的发展；处于科学起步期的美国先是在物理学领域形成学科优势，而后在化学和生理学/医学领域才逐步形成比较优势，三大学科逐步实现均衡发展，而且在科学中心转移的过程中，相较于科学中心的转移，优势学科的转移时间更早，衰落时间更晚。
（4）世界科学中心转移存在前置和后置现象，表现为出生地集聚中心、教育中心与工作获奖中心在时序上的前后差异性。诺贝尔自然科学类获奖者的出生地集聚中心晚于工作获奖中心，表明世界科学中心在初始积累阶段，并不是仅依靠本地人才造就，而是在吸引和集聚其他科学中心人才的基础上，逐渐实现“本土化”自主人才培养。另一方面，教育中心崛起早于工作获奖中心，衰落也早于工作获奖中心，表明教育中心是科学中心产生的前提，一国要先成为世界教育中心，而后才能蜕变为世界科学中心，先是失去了世界教育中心，而后科学中心会随之衰落。

6.2 讨论

当前以中美科技博弈为标志的全球科技竞争愈演愈烈，面对日益复杂的国际竞争局势，中国提出要加快建设世界重要人才中心和创新高地，着力形成人才国际竞争的比较优势。如何建设世界重要人才中心和创新高地?需要从人才跨国流动和世界科学中心转移的时空规律来认识、来应对。本文对以顶尖科学家跨国流动为表征的世界科学中心的转移考察发现，一国要成为世界科学中心，首先要成为世界人才中心。美国科学中心崛起历程的重要启示是其集聚了大规模全球最优秀的科学人才，中国能否成为世界科学发展格局中的重要一极，关键在于人才。一方面中国需要强力推进“双一流”建设，使中国高校和科研院所跻身世界一流行列，为培养造就本土顶尖科学人才提供平台支撑。另一方面，要积极借助发达国家优质高等教育资源和实验平台，开展人才培养合作，积极派遣青年潜质人才出国留学深造。第三，积极吸引集聚国外顶尖科学人才来华开展教学和科研工作，为“本土化”自主人才培养提供顶尖优质科研力量。
论文尝试基于1901—2023年诺贝尔自然科学类获奖科学家的出生、教育和工作履历数据，探讨以顶尖科学家流动为表征的世界科学中心转移规律，试图丰富和拓展当前有关科学人才流动和科学中心转移的研究内容和研究视角。但论文也存在一些遗憾，诺贝尔“获奖成果产出地”也被认为是“世界科学中心”的一个重要表征量，但由于以下原因没有能够将其纳入研究之中：一是，部分诺贝尔“获奖成果”以合作方式产生，其空间归属不明确；二是，部分“获奖成果”是系列科学研究发现，而在这过程中，诺贝尔奖科学家可能并非在一个机构或者一个地方完成，这也造成了科学成果的时空归属不明确问题；三是，科学家的履历、传记和人生点滴数据及内容详略差异较大，导致数据存在较多的删失/截尾，一些“获奖成果”的详细时空信息缺乏。因此，顶尖科学成果的时空信息挖掘，是未来相关研究需要着重克服的一个问题。

真诚感谢匿名评审专家对论文题目、理论架构、文字表述、图表制作等方面提出的翔实而宝贵的意见和建议，使本文得到质的提升。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
杜德斌, 段德忠, 夏启繁. 中美科技竞争力比较研究. 世界地理研究, 2019, 28(4): 1-11.

DOI

[Du Debin, Duan Dezhong, Xia Qifan. A comparative study of Sino-US science and technology competitiveness. World Regional Studies, 2019, 28(4): 1-11.]

DOI

[2]
杜德斌. 全球科技创新中心理论与实践. 上海: 科学技术出版社, 2024.

[Du Debin. Global Scientific and Technological Innovation Centers: Theory and Practice. Shanghai: Shanghai Scientific & Technical Publishers, 2024.]

[3]
杜德斌, 何舜辉. 全球科技创新中心的内涵、功能与组织结构. 中国科技论坛, 2016, (2): 10-15.

[Du Debin, He Shunhui. The connotation, function and organization of global S&T innovation center. Forum on Science and Technology in China, 2016, (2): 10-15.]

[4]
王晓文, 王树恩. “三大中心”转移与“汤浅现象”的终结. 科学管理研究, 2007, 25(4): 36-38.

[Wang Xiaowen, Wang Shuen. Shift of “Three Centers” and termination of Yuasa phenomenon. Scientific Management Research, 2007, 25(4): 36-38.]

[5]
张雁, 严恺. 世界科学活动中心转移的历史初探. 世界科技研究与发展, 2003, (2): 102-106.

[Zhang Yan, Yan Kai. The transference history of the world center of science and technology. World Sci-Tech R&D, 2003, (2): 102-106.]

[6]
Dampier Whetham W C. Scientific books: A history of science and its relations with philosophy and religion. Science, 1930, 72(1878): 656-657.

[7]
Lakatos I. History of science and its rational reconstructions. In: Proceedings of the Biennial Meeting of The Philosophy of Science Association. Cambridge: Cambridge University Press, 1970: 91-136.

[8]
Yuasa M. Center of scientific activity: Its shift from the 16th to the 20th century. Japanese Studies in the History of Science, 1962, (1): 57-75.

[9]
Hongzhou Z, Guohua J. Shifting of world's scientific center and scientists' social ages. Scientometrics, 1985, 8(1-2): 59-80.

[10]
孙俊, 潘玉君, 贾星客, 等. 科学活动中心形成的历史地理基础. 科学学与科学技术管理, 2011, 32(11): 14-20.

[Sun Jun, Pan Yujun, Jia Xingke, et al. The foundation of historical and geographical for the formation of scientific activities center. Science of Science and Management of S&T, 2011, 32(11): 14-20.]

[11]
Finnegan D A. The spatial turn: Geographical approaches in the history of science. Journal of the History of Biology, 2008, 41(2): 369-388.

DOI PMID

[12]
MacLeod W B, Urquiola M. Why does the United States have the best research universities? Incentives, resources, and virtuous circles. Journal of Economic Perspectives, 2021, 35(1): 185-206.

[13]
黄新亮. 世界科技中心转移的三大动力机制探讨. 经济地理, 2006, 26(3): 434-437.

[Huang Xinliang. The Analysis of three power machine-processeds of the world technique center's shift. Economic Geography, 2006, 26(3): 434-437.]

[14]
张宇, 刘承良, 段德忠. 21世纪以来中美科技权力空间格局与演化: 高技术产品贸易视角. 地理研究, 2022, 41(4): 1032-1053.

DOI

[Zhang Yu, Liu Chengliang, Duan Dezhong. The pattern and the evolution of science and technology power space between China and the US since the new century: The perspective of high-tech product trade. Geographical Research, 2022, 41(4): 1032-1053.]

[15]
Huang M H, Chang H W, Chen D Z. The trend of concentration in scientific research and technological innovation: A reduction of the predominant role of the US in world research & technology. Journal of Informetrics, 2012, 6(4): 457-468.

[16]
Xie Y, Zhang C, Lai Q. China's rise as a major contributor to science and technology. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2014, 111(26): 9437-9442.

[17]
李强, 余吉安. 世界主要科学中心和创新高地比较与借鉴研究. 科学管理研究, 2016, 34(6): 113-116.

[Li Qiang, Yu Jian. A comparative study of the world's major scientific centers and innovative heights. Scientific Management Research, 2016, 34(6): 113-116.]

[18]
赵红州. 科学能力学引论. 北京: 科学出版社, 1984.

[Zhao Hongzhou. Introduction to the Theory of Scientific Capability. Beijing: Science Press, 1984.]

[19]
Loye D, Eisler R. Chaos and transformation: Implications of nonequilibrium theory for social science and society. Behavioral Science, 1987, 32(1): 53-65.

[20]
Feenberg A. Critical Theory of Technology. New York: Oxford University Press, 1991.

[21]
Fukuda K. Science, technology and innovation ecosystem transformation toward society 5.0. International Journal of Production Economics, 2020, 220: 107460.

[22]
Rodríguez J G. Making the most of world talent for science? The Nobel Prize and Fields Medal experience. Scientometrics, 2022, 127(2): 813-847.

[23]
Kerr S P, Kerr W, Özden Ç, et al. Global talent flows. Journal of Economic Perspectives, 2016, 30(4): 83-106.

[24]
Carlson T, Martin-Rovet D. The implications of scientific mobility between France and the United States. Minerva, 1995, 33(3): 211-250.

[25]
Laudel G. Migration currents among the scientific elite. Minerva, 2005, 43(4): 377-395.

[26]
Jöns H. Talent mobility and the shifting geographies of Latourian knowledge hubs. Population, Space and Place, 2015, 21(4): 372-389.

[27]
刘晔, 沈建法, 刘于琪. 西方高端人才跨国流动研究述评. 人文地理, 2013, 28(2): 7-12.

[Liu Ye, Shen Jianfa, Liu Yuqi. Transnational mobility of the highly skilled: A review. Human Geography, 2013, 28(2): 7-12.]

[28]
Alvarez M, Royuela V. The effect of labor‐market differentials on interregional migration in Spain: A meta‐regression analysis. Journal of Regional Science, 2022, 62(4): 913-937.

[29]
Ciplet D, Falzon D, Uri I, et al. The unequal geographies of climate finance: Climate injustice and dependency in the world system. Political Geography, 2022, 99: 102769.

[30]
Cañibano C, Bozeman B. Curriculum vitae method in science policy and research evaluation: The state-of-the-art. Research Evaluation, 2009, 18(2): 86-94.

[31]
李善同, 黄怡, 刘云中. 中国产业空间重心移动特征与启示. 经济地理, 2022, 42(9): 1-10.

DOI

[Li Shantong, Huang Yi, Liu Yunzhong. Characteristics and enlightenment of China's industrial gravity center movement. Economic Geography, 2022, 42(9): 1-10.]

DOI

[32]
穆荣平, 廖原, 池康伟. 杰出科学家成长规律研究: 以诺贝尔科学奖得主和中国科学院院士为例. 科研管理, 2022, 43(10): 160-171.

Mu Rongping, Liao Yuan, Chi Kangwei. Research on the growth law of outstanding scientists: Case on Nobel Science Prize winners and academicians of Chinese Academy of Sciences. Science Research Management, 2022, 43(10): 160-171.]

Options
文章导航

/

〈 〉