十大冷门暴利行业中医五行属什么行业科技股票一览表中国科技实力特点
引用本文：温馨 康海霞.全球科研人员流动整体格局及中国流动特征研究[J].今日科苑，2022（11）：79-92. 摘 要：在当今全球科技竞争的态势下，科研人员作为一国科技发展的源动力，是国家占据科技产业制高点的关键
引用本文：温馨 康海霞.全球科研人员流动整体格局及中国流动特征研究[J].今日科苑，2022（11）：79-92.
摘 要：在当今全球科技竞争的态势下，科研人员作为一国科技发展的源动力，是国家占据科技产业制高点的关键。然而，少有研究从历史周期角度，以量化的方式对全球科研人员流动格局演变进行研究。本文利用1920－2020年Scopus数据库收录的所有期刊文献数据构建作者发文地址序列，借助这一序列量化探究全球百年间科研人员流动格局，并进一步从流动类型、流动科研人员所属学科分布等角度针对中国科研人员流动特征展开分析。研究发现，① 参与流动的学科分布愈发多元化，参与全球科研人员流动的国家和人才规模越来越大，科技全球化的趋势在百年尺度下非常明显；② 美国、英国、德国等科技发达的欧美国家始终是过去一百年间科研人员主要流动国，以日本、韩国为代表的东亚国家直至上世纪八十年代才进入主要科技流动国家序列，但美国始终是二战以来全球科技流动的中心；③ 中国科研人员流动自改革开放以来规模增速极快，并在21世纪以来成为全球科研人员流动的主要参与国之一。文章对全球科研人员整体流动格局的刻画也从侧面揭示了科技人才流动与国家科技实力和开放程度之间的强关联性，能更好帮助理解科研人员跨国流动规律，助力人才强国战略实施。
国际科研人员流动是世界范围内知识流动的关键驱动力，科研人员也是一国科技发展的关键。在当前科技竞争关乎全球各国竞争格局的背景下，各国政府及国际组织开始关注科研人员的流动情况，大力培养及引进科研人员。我国实施创新驱动发展战略的实质也在于人才驱动。习同志指出：“人才是实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略资源”。因此，明晰世界范围内科研人员流动格局，探究中国科研人员流动情况特征将有助于更好理解科研人员流动规律，对制定有效的科技人才政策进而建设创新型国家、实现中华民族伟大复兴有重要现实意义。
国内外众多学者针对国际科技人才流动展开多角度研究。部分学者从国家或城市层面对科研人员流动状况进行分析，如高懿对国际和中国科研人员流动现状进行分析，认为随着我国全球化程度的加深以及人才治理体系和创新环境的提升，我国与国际科研人员交流愈发增多；田瑞强等通过对海外华人高层次科研人员履历数据进行分析，发现海外华人高层次科研人员主要集中在美国、英国、中国、新加坡和瑞士，这一部分人多处于职业发展上升期，科研产出水平出色且流动性极强；Verginer和Riccaboni从城市层面对全球科研人员流动网络进行测度，发现全球性城市能吸引更多科研人员，从而保持在科技竞争中的优势。部分研究聚焦于科研人员政策上，杜红亮和赵志耘系统分析了中国海外高层次科研人员政策执行效果情况，从政策本身、政策制度和实施的主体等方面探讨政策制定实施所存在的问题及产生的原因。此外，有研究聚焦在探索科技人员流动的影响因素上，发现地区宏观经济、文化教育和科技创新环境、宜居环境等因素会影响科研人员流动，尤其是文化教育和科技创新环境好的地区对科研人员更具吸引力。Vaccario等则在个人微观层面对影响科研人员流动的因素进行探究，发现地理距离和年龄是影响科研人员流动意愿的主要因素，地理距离越远，科研人员年龄越大，则越不倾向于流动。然而，现有研究尚未从国家视角出发研究长历史周期下全球科研人员流动的格局，并特别针对中国情况进行探究。
科研人员流动形式在不断演变后变得愈发复杂。科研人员流动在中世纪的欧洲大学里开始出现科技股票一览表，那时流动形式较为单一，流动规模也较小。直到二十世纪英语在全世界通行且互联网出现使得国际间交流成本大大降低后，这一现象才变得普遍且形式丰富起来。科研人员在国际的流动不是单向的，而是有多种模式，包括从发展中国家流向发达国家的、有从发达国家流向发展中国家的以及人才环流的模式。对于科研人员流动现象的解读和分析在考虑到不同国家之间科技、经济、文化、等宏观因素影响，以及科技人员所属学科特性及不同时期和不同职业生涯阶段等微观因素的影响后更是繁杂。
鉴于此，本文提出了一种新的基于时间段的科研人员流动分类方式，利用作者发表文献所属的地址信息来确定科研人员流动情况，并依据流动情况将科研人员流动模式分成“静止型”“移民型”“回流型”和“弱流动型”四类，以便更好区分四种科研人员流动类型下的流动情况差异。并进一步地依据这一方法对过去百年全球科研人员流动情况进行刻画，构建全球科研人员主要流动网络来探究各国及各时间段科研人员流动格局和流动类型的变化。在此基础上，针对中国科研人员流动情况进行单独分析，分时间段、分学科探索中国科研人员流动与全球科研人员流动的相同点和特殊之处，以期识别国际科研人员百年流动格局，为相关政策制定提供参考十大冷门暴利行业。
由于缺失对科研人员流动现象进行直接刻画的数据，因此对科研人员国际流动进行刻画多用大规模访谈调查数据或是文献中的作者信息数据来代替。
基于同样的原因，本研究采用Scopus数据库中1920年至2020年论文包含的作者信息对全球科研人员流动情况进行分析。研究数据涉及科技文献条目数量81861971篇，来自全球46697份期刊，涵盖28个学科大类，涉及作者36737059位中医五行属什么行业，涉及研究机构4140886个。这些作者实体与机构实体已由Scopus匹配算法进行了规范控制与歧义消除。Scopus通过为每位作者分配单独的标识符ID来区分相同姓名的作者，并将同一作者发表的文献组合在一起。这个复杂算法根据与作者相关的各种数据元素来识别作者，包括隶属关系、出版历史、主题领域和合作作者。作者概述（author profiling）函数背后的算法匹配作者姓氏的交替拼写和变体、国际名称变体科技股票一览表、有或没有缩写和中间名的作者姓名，以及所有可能的名字和姓氏组合。
Scopus作者ID算法为在较长的历史时期中追踪科研人员职业地理流动提供了可能。目前已有大量文献验证了Scopus作者ID刻画科研人员流动的科学性和可靠性。Kawashima和Tomizawa评估了Scopus author ID的准确性，认为虽然Scopus开发的作者ID在个人识别方面并不完全准确，但足够可靠，可以用作文献计量学的新工具。Aman以193名Leibniz获奖人为研究对象对比了Scopus author ID、WoS对应的个人简历科技股票一览表，发现在CV缺失的情况下，Scopus author ID对于科研文献作者的识别优于Researcher ID和ORCID。可见，基于Scopus author ID数据对科研人员流动进行研究的结果可靠性有一定保证。
在本研究中，科研人员国际流动由同一作者发表论文所属国家的变化来确定。研究时间段（1920－2020年）内的每一篇文献的作者ID及其对应的单个或多个所属单位ID将被抽取出，同时将所属单位信息以发文时间为序存储到作者实体的数据结构中，形成科研人员流动序列。这些科研人员的流动序列在一定程度上表征了他们的机构变动轨迹，通过对序列特征的度挖掘与分析，可展现出不同历史时期、不同区域科研人员流动的共性与特性。
我们假设科研文献是科研人员的主要产出，且能够及时地反映科研人员本人的真实流动。这些假设可能造成一定误差，但在基于大规模数据的研究中，这些误差对结论的干扰是有限的。此外，由于无法判定仅发表一篇论文或没有任何地址归属信息的作者的变动轨迹，故本文仅保留了发文在2次以上且具有有效地址归属信息序列的15806044名作者作为分析对象。
从上述提取出的具有有效序列的作者集中，本研究以观测时间段的角度对科研人员流动序列进行流动模式分类。这一流动模式分类方法有别于传统面向国家和地区的宏观流入和流出数据展开的分析，可为探查科研人员流动特征提供更微观、更深入的视角。通过对全历史周期内科技人员流动序列的初步观察和研究，根据研究目的，研究将科研人员的流动模式划分为如表1所示的静止型、移民型中国科技实力特点、回流型、弱流动型四大类。
在1920－2020年这一百年中，全球各国科研人员参与流动的数量均不断增加，参与国家数量也在不断增加。科研人员流动也愈发呈现多元化的趋势，重点国家之外的其他国家在全球总流动中的占比逐渐上升。重点国家的科研人员流动占总流动人数的比重也随时代发展、各国科技实力排名的更替而改变。
为对1920－2020年进行时间段划分，以分析不同历史时期内全球科技人员流动情况，我们通过Scopus数据库中1920－2020年内发表论文的作者信息计算出全球所有科技人员数量和全球流动型科技人员数量，并由此计算全球流动型科技人员数量占所有科技人员数量的比值（定义为全球科技人员流动强度）。研究发现，科技人员流动强度呈现周期性变化，1945年、1976年和1998年是这一百年周期性变化的三个拐点（如图1）。这一科研人员流动强度的周期性变化规律反映出不同时期内科研人员整体流动倾向的不同，由此以1945年、1976年和1998年为节点划分出四个时间阶段，分别对这四个时间阶段进行分析。
1920－2020年，全球参与科研人员流动的国家和地区由1920－1945年的154个上升至1999－2020年的233个，包含了全世界所有国家和地区。同时，参与全球科研人员流动的人才规模持续上升，一国科研人员流动规模由1920－1945年的数以百计上升至目前的百万级规模（如图2）。可见，科研人员流动活动高度全球化，科技交流合作成为当今世界的主流。
全球科研人员流动人次排名前十的国家是全球科研人员流动的主要参与国，其科研人员流动人次总和占到全球科研人员流动总数的一半以上。因此，这一百年内全球科研人员流动人次排名前十的国家变化情况可以基本代表过去一百年内全球科研人员流动整体格局。
从流出角度看，一百年中，美国、英国和德国始终保持在全球科研人员流出次序的前三名，而之后七名的国家名单则在不断变化（如图3a）。二战之前，世界科研人员流出国主要集中在欧洲和美国，但在二战后全球科研人员主要流出国不再集中在欧美，日本、澳大利亚等国逐渐进入科研人员流出前十的国家序列中。值得注意的是，1999年以后中国一跃成为全球科研人员流出国第四位，反映出我国科研人员逐渐融入国际科技活动中，与全球科技同行间的交流逐渐增多。
从流入角度看，一百年中，美国、英国和德国始终保持在全球科研人员流入次序的前两名，德国在二战后的前二十年间虽短暂变为第四名，但随后回到第三名的位置并保持（如图3b）。全球科研人员流入后七名的国家名单同流出国家名单相同，在不断变化。二战之前，世界科研人员流入国主要集中在欧洲、美国和加拿大，但在二战后全球科研人员主要流入国不再集中在欧美，随着二战后日本的崛起和改革开放以来中国科技活动与国际联系不断加强，科研人员流入人次前十的国家序列中出现了欧美国家之外的身影。尤其是中国在1999年以后成为全球科研人员流入国第四位，反映出我国对科研人员的吸引力逐渐增大，科技水平及科研环境具有全球竞争力。
科研人员流出情况反映出一国的科技合作开放水平，科研人员流入情况反映一国科技吸引力。从上述对科研人员流出和流入国别次序的分析可以看出，一国科研人员流出和流入情况相当。这说明科技合作开放水平与科技吸引力相辅相成。美国、英国和德国在过去一百年中始终保持较高水平的科技合作开放水平，且自身的科技吸引力也较高。美国、英国两国在这一百年间长期保持在世界前两位，而德国除在二战结束后前二十年内科研人员流入排名下降至第四名外，其余时间保持在第三名。可见，美、英、德三国在一百年间始终是国际科研人员流动的中心，也是世界科技发展的中心。
总的来说，全球前十大国家科研人员流动次序变化反映出一国科技人员流动水平与一国的科技实力、科技开放程度密切相关。尽管全球科研人员流动前十国家的次序在一百年内多有变化，但不变的是欧美国家始终是国际科研人员流动的主要参与国。尤其是美国和英国，作为传统科技强国，其科技人员流动水平常年位居世界前列。
全球前五十大流动线%的全球科研人员流动情况。因此，全球前五十大流动线做出的网络图可一定程度代表全球科研人员流动格局。本文对分析的四个时间段分别挑出科研人员流动人次数最多的十大流动方向，并利用这些数据绘制出全球科研人员主要流动网络（如图4）。图中颜色越深的线代表这一流动方向上的流动人次越多。
1920－1945年间，全球科研人员流动主要集中在美国、英国、德国、加拿大之间，且以美国为中心；奥地利、瑞士与德国形成次级流动网络，这一次级网络以德国为中心。以美国为中心的人才流动网络中，美国和英国之间的科研人员流动最为频繁科技股票一览表。1920－1945年英国流向美国的科研人员共计844人次，美国流向英国的科研人员共计776人次。二者间的科研人员流动在次数上相差不大，但细究流动类型则有较大差异。英国流向美国的科研人员中有48%属于迁徙型，即留在美国中国科技实力特点，而美国流向英国的科研人员中仅37%属于迁徙型。这说明在战争环境下，全球科研人员倾向于前往没有战事的美国继续科技工作。
1946－1976年间，全球科研人员流动网络中美国的中心度增强，科研人员流动集中在美国、英国、德国、加拿大和日本之间。这个以美国为中心的人才流动网络中，仍是以美国和英国之间的科研人员流动最为频繁。此外，相较1920－1945年，二战结束后全球科研人员流动更为频繁，流动人次显著增多。
1977－1998年间，全球科研人员流动网络中美国的中心度愈发增强，科研人员流动集中在美国、英国、日本、加拿大、法国和德国之间。这个以美国为中心的人才流动网络中，仍以美国和英国之间的科研人员流动最为频繁。
1999－2020年间，全球科研人员流动网络仍以美国为中心，科研人员流动集中在美国、中国、英国、德国、日本、加拿大、德国之间。这个以美国为中心的人才流动网络中，以美国和中国之间的科研人员流动最为频繁。其中，中国流向美国的科研人员中有73%为弱流动类型，这一比例远高于其他流动线情况。这说明大部分中国流向美国的科研人员都没有留在美国，而是在经过一段时间的学术交流后回到中国，促进中国的科技发展。
通过对这一百年全球科研人员流动网络进行分析可以发现，第一，一国科研人员流动情况与一国科技实力紧密相关，全球科研人员流动较为频繁的国家均是科技实力较强的国家。美国作为世界科技强国，其一国科研人员流动占比就达到全球的五分之一，且在一百年中作为全球科研人员流动网络中的中心节点，可见科技实力与科研人员流动关系密切。第二，科研人员流动日益频繁。1920－1945年战争期间中医五行属什么行业，全球流动最多的流动线人次；1977－1998年为77527人次；1999－2020年为200560人次。可见科研人员流动数以数倍于自身的增长速度快速上升。第三，科研人员流动国家日益多元化。参与到国际科研人员流动的主要国家来源日益多样，不再局限于欧美国家。从另一个角度来说，科技活动的参与者来源日益多元化，科技活动日益全球化。第四，科研人员流动国家情况存在去中心化的趋势。重点国家之外的其他国家科技人员流动数占总流动数的比重从1920－1945年的41%左右逐步上升至1999－2020年的55%，可见世界更多国家的科研人员参与到全球科技合作网络中，科研人员流动逐渐去中心化。
中国科研人员流动尽管起步较晚，但改革开放后发展迅速，整体规模不断增大，对国际人才吸引力持续提升。这既体现在对全球整体人才的支持与吸引力度提升，也表现在对本国外出交流人才的回流吸引不断加强。
1920－2020年间，尽管与发达国家相比中国科研人员流动起步较晚，但中国科研人员流动数量和科研人员交流国家数量整体呈现高速增长态势，并经历了萌芽期（1920－1945年）、停滞期（1946－1976年）、加速期（1977－1998年）和爆发期（1999－2020年）四个阶段（如图5）。1920－1976年五十多年间，受战争、等多方面因素影响，中国的国际科技交流较少，这既体现在交流人才规模上，也体现在交流国家数量上。这一时期科研人员交流规模始终维持在100人次水平左右，且交流国家和地区数量也保持在20个以内，增长趋于停滞，远低于同期欧美科研人员交流情况。1977－1998年，受到中国国际环境改善及改革开放等因素影响，加之国际旅行逐渐变得便利，中国科研人员交流规模开始出现高速增长，科技交流国家数量开始增多。这一时期，科研人员交流规模呈现指数级快速增长，从1977年不足1000人的年交流规模增长至1998年近30000人的规模，增长近30倍；交流国家数量也从20个以内增长到约80个，这一增速显著高于同时期其他国家。1999－2020年，中国科技交流呈现爆发态势科技股票一览表，科研人员交流规模仍呈现指数级增长，且2020年中国科研人员单向流动规模接近80万人次。与此同时，中国科研人员与世界的联系愈发紧密，中国在2020年已经与世界233个国家和地区之中的154个国家和地区建立了科研人员交流联系。
从流动类型来看，弱流动型流动逐渐成为我国科研人员流动主流。1999－2020年，弱流动类型科研人员流动人次占到总流动人次的60%以上，成为我国科研人员流动的主流类型。同一时期，流入中国的回流型科研人员占总流入科研人员的比例也不断增加。这表明中国科技活动深深融入全球科技体系之中，与世界其他国家短期的科研人员交流频繁，同时自身科研实力不断提升，科研环境不断改善使得中国对海外深造人才再吸引能力显著提升。
从科技交流国家国别角度来看，中国在这一百年中交流最为密切的国家当属美国。具体而言，1920－1945年，中国科研人员与美国、德国、英国、日本、奥地利来往密切，其中科研人员与美国交流最为密切，流入和流出美国的科研人员占到同时段总人数的66%以上。1946－1976年，中国科研人员与俄罗斯的交流最为密切中国科技实力特点，这一时段我国63.42%的科技人员流入来自俄罗斯，51.96%的科研人员流出到俄罗斯，除俄罗斯外，美国、乌克兰、英国与中国科研人员的交流也较多。1977－1998年，美国、日本、德国和英国与中国科研人员交流密切，四国与中国的科研人员交流占到总数的70%以上。1999－2000年，美国、日本和英国仍是与中国科研人员交流最为密切的三个国家，其中中国与美国的科研人员交流仍是最为密切的，占比达到40%以上。
不同于美国、英国等西方发达国家，中国科研人员流动聚集性强，与周边国家联系更紧密，且主要交流国家在一百年中变化较大。首先，与中国进行国际科研人员交流的国家流动国别分布更加集中。在一百年中，与中国科技人员第一流入来源国和第一流出目的地国间的科研人员流动人次占到总流动人次的比例始终超过40%，远高于美国、英国、德国、俄罗斯。其次，近距离流动较多。相比日本，中国与周边国家和地区的科研人员交流更为密切十大冷门暴利行业。1999－2020年，中国与中国、中国内地与中国香港、中国与新加坡的科研人员交流人次占到总人次的15%，且这一趋势愈发明显。此外，中国国际科研人员交流格局变动频繁。不同于美国、英国、日本、德国在1945年二战后与他国科研人员交流的格局较为稳定，中国科研人员在1946－1976年阶段、1977－1998年阶段以及1999－2020年阶段主要交流的国家仍有较大变化。例如，1946－1976年中国与俄罗斯科研人员交流最多，但1977年以后与中国科研人员交流最多的国家变成了美国；1977－1998年中国与德国科研人员交流人次占到总人次的比例达到10%以上，且德国为中国当时科研人员交流第三密切的国家，但1999－2020年这一比例降至5%左右，同时德国与中国科研人员交流的密切程度降至流入第六和流出第七位。这说明中国科技发展仍非常具有活力，与他国的科技交流格局尚未定型。
参与国际流动的科研人员具有明显的学科聚集特性，但不同时期参与国际流动科研人员学科分布并不稳定（如图6）。从中国长历史周期下科技流动人才学科分布来看，1920－1976年科技流动人才所属学科分布尚不稳定。这大部分是由于中国当时的国际科技交流较少，各学科流动分布占比受到个例的影响较大而产生的。改革开放后，各学科分布占比逐渐平稳。具体而言，20世纪20〜50年代医药学与生物学是学科交流的主流，其中也包括免疫学、工程学等学科的零星发展。二战结束后，为适应工业化与现代化的需要，化学、工程学、生物学、医药学、免疫学等学科成为学科发展的主力。改革开放后，中国学科发展逐渐呈现出平稳发展的态势，其中主要以物理中医五行属什么行业、医药、化学、生物为主，在第二时间段经历萌芽期的交叉学科此时也占据相当比例，并在随后的阶段中基本保持稳定。整体流入与流出角度状况基本相同。
进一步分析，在一百年中，各学科与中国交流最密切的国家是美国。尽管1946－1976年间，在特殊历史背景下中国与俄罗斯的学科间科研人员流动最为密切，但1977年之后，与我国绝大部分学科的科研人员流动排名第一的国家重新变为美国。具体来看，1920－1945年，我国科研人员流动主要集中在生物学、医药学，且与美国联系最为紧密。1946－1976年，我国与俄罗斯在医药学和生物学上联系紧密，与乌克兰在数学等学科上交流较多。1977－1998年，除生物学和医药学外，在物理、工程等领域我国与美国科研人员的交流也显著增多。这一时期与其他时间段流动特点不同的是物理成为我国与美国科研人员流动最为密切的学科，物理领域我国与美国间流入和流出的科研人员次数占到我国同一时期科研人员总流入和流出比重的14.98%和13.58%。1999－2020年，在各学科领域中我国与美国的科研人员流动比与其他任何国家科研人员流动都要密切，同时从人次数量上来看，相比上一时期同学科科研人员流动均大幅增长。
进入新世纪，中国经济、科技水平和全球化程度大幅提升，科研人员国际流动情况变化较快。为进一步明晰最近二十年科研人员流动具体情况，本文将1999年至2020年科研人员流动数据逐年打开，分析中国科研人员1999年以来每年的流动情况（见附录表）。
从整体来看，1999年以来，中国各流动类型科研人员的流动人次数均持续增长。1999年，中国科研人员全年流动大体在4000人次左右，而2020年，中国科研人员全年流动达到52000人次以上，是1999年这一数据的13倍。可见中医五行属什么行业，近二十年我国科技人员与国际同行交流愈发增多。
具体对流动类型进行分析，弱流动类型的科研人员流动始终为我国科研人员流动的主体，占到我国科研人员流动整体的60%以上。流入中国的回流型科研人员人次数与流出中国的回流型人次数在1999年相差不大。但到2020年，流入的回流型科研人员人次数是流出的三倍左右。可见，近些年我国科研环境不断改善，吸引本国科研人员回国工作。流出中国的迁徙型科研人员人次数自1999年以来一直多于流入中国的迁徙型科研人员人次数，但二者均在中国科研人员流动整体中占据约18%的较小份额，且这一比例呈现逐年递减的态势。可见，迁徙型流动类型不是我国科研人员流动的主流选择。
本文提出了一种新的对科研人员流动进行分类的方法来对科研人员流动强度进行分析。考虑到当今科研人员是各国科技及社会经济发展的宝贵财富，这一对科研人员流动类型的分类方法能在表征科技人才流动格局时提供更多流动信息来帮助刻画流动特征。
本文利用大量文献数据量化表现1920－2020年科研人员在国际不同国家间的流动情况，同时对中国科研人员流动特征进行了探究。研究发现，一百年中全球科研人员流动始终集中在美国、英国、德国。尤其是美国，自1945年以来，美国作为全球科研人员流动中心的地位愈发增强中医五行属什么行业，全球其他国家科研人员在进行流动时都将美国作为主要流动对象国之一。中国除了在1946－1976年与俄罗斯科研人员交流密切外，其余时间段均与美国科研人员交流最为频繁。特别是从1999年以来，中国一跃成为美国第一大科研人员流入国和流出国，这也从侧面反映出中美两国在科技领域的合作之多。
通过文献数据对科研人员流动格局进行分析进一步发现，一国科研人员流入和流出的人次数量在一定时间段内不会有显著差异，二者水平相当。其次，全球科技活动的全球化程度在百年间逐渐提高。这反映在参与到国际科技流动的人才人次数不断增加，且参与到国际科技流动的国家数量也不断增加上。第三，全球科研人员流动较为频繁的国家均是科技实力较强的国家，可见一国科技实力将对这一国家在全球科技流动格局中的地位造成影响。
本文对于全球科研人员流动格局的刻画还有许多可延展之处。例如，对于全球科研人员流动格局的刻画没有进一步细分科技人员特征，观察不同学术水平的科研人员在科技流动时的选择差异。又比如，可对研究课题进一步拓展中国科技实力特点，探究流动对科研人员职业发展的影响。是否存在对科研人员职业发展有益的普遍流动模式？是否存在明显利于科研人员发展的流入国家？这些问题仍有待于未来研究解答，并将为理解国际科技人才流动提供更多参考。
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