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        國內期刊論文產出時空分布與演化特征研究

        2020-04-01 15:15:46許林玉楊建林
        現(xiàn)代情報 2020年4期

        許林玉 楊建林

        摘?要:[目的/意義]運用探索性空間數(shù)據分析方法(ESDA)對國內期刊論文進行時空分布與演化特征的可視化探索分析,拓展了圖書情報領域計量研究的深度與廣度。[方法/過程]以我國各地區(qū)的期刊論文產出為研究對象,以科研人員在CNKI數(shù)據庫的期刊發(fā)文數(shù)量為衡量指標,運用探索性空間數(shù)據分析等方法,分析我國2008-2017年31個省、市、自治區(qū)、直轄市(不含港澳臺地區(qū))期刊論文產出空間格局的分布及演化特征。[結果/結論]我國期刊論文產出呈現(xiàn)東多西少的空間格局;論文產出絕對差異增大,相對差異減小,集聚性呈先上升后下降趨勢;論文產出三大區(qū)域內及區(qū)域間差異縮小;區(qū)域論文產出的極化現(xiàn)象減弱,且空間集聚格局較為穩(wěn)定。

        關鍵詞:期刊論文產出;探索性空間數(shù)據分析;時空分布;演化特征

        DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2020.04.015

        〔中圖分類號〕G250.252?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1008-0821(2020)04-0128-08

        Research on Spatial-temporal Distribution and

        Evolution Law of Domestic Journal Paper Output

        Xu Linyu1,2?Yang Jianlin1,2

        (1.School of Information Management,Nanjing University,Nanjing 210023,China;

        2.Jiangsu Key Laboratory of Data Engineering & knowledge Service,Nanjing University,

        Nanjing 210023,China)

        Abstract:[Purpose/Significance]Exploring and analyzing the spatial and temporal distribution and evolution characteristics of domestic journal articles by using exploratory spatial data analysis method,the depth and breadth of spatial measurement dimension research in Library and information field are expanded.[Method/Process]This paper analyzed the spatial pattern of the distribution and evolution of journal paper output in 31 regions of China from 2008 to 2017,by taking the journal paper output of various regions in China as the research object,taking the number of journal published by scientific researchers in CNKI as the measurement index,and using the method of exploratory spatial data analysis.[Result/Conclusion]The results showed that the output of journal paper was more in the east than in the west.The absolute difference of journal paper output among regions increased,while the relative difference decreased.The agglomeration of journal paper output showed a trend of rising first and then declining.The intra-regional and inter-regional differences of the output of journal papers in the three regions were narrowing.The polarization phenomenon of regional journal paper output was weakened and the spatial agglomeration pattern was relatively stable.

        Key words:journal paper output;exploratory spatial data analysis;spatial and temporal;evolution law

        期刊論文是科研成果發(fā)表和傳播的重要方式之一,單個區(qū)域期刊論文的產出數(shù)量與質量能夠在一定程度上反映該地區(qū)的科研能力,而對期刊論文的時空分布及演化特征進行可視化探索與分析,則可以揭示各區(qū)域在學術生產力和科研活躍度方面的差異,分析結果對宏觀層次的科研管理決策具有一定的參考價值。因此,對期刊論文產出的區(qū)域差異性分析成為學者們的研究內容。ESDA方法是空間統(tǒng)計學中較為成熟的方法,通過對現(xiàn)象或事物空間分布格局的描述與可視化能夠發(fā)現(xiàn)空間分布、空間差異、空間集聚等方面的特征。將ESDA方法引入圖書情報領域,可以作為傳統(tǒng)計量方法的補充,拓展圖書情報領域計量研究的深度與廣度。

        國外研究者進行期刊論文產出的研究較早,如Matthiessen等1999年以SCI的文獻為數(shù)據源,對歐洲城市的研究能力進行劃分,如歐洲超級科學聯(lián)盟、初等研究中心以及小型研究中心等各等級[1];Bornmann L等基于Scopus和Wos數(shù)據庫中的高質量論文,通過構建密度地圖來研究科研產出“熱區(qū)”[2]。

        近年來,國內學者對于期刊論文產出的時空維度的研究主要可以概括為以下幾個方面:

        1)從時間視角對期刊論文產出的研究:

        馮凌等選取國內旅游類期刊論文為例,以中文核心、CSSCI、CSCD為數(shù)據源,對我國改革開放30年來的旅游類期刊論文進行時序分析[3];高曉培等以SCIE收錄1920年、1960年、2000年的1 118 199篇論文為數(shù)據源,分析了其首次被引時間間隔的分布規(guī)律,發(fā)現(xiàn)不同出版年論文首次被引時間間隔服從冪律分布[4];俞立平等以CSSCI(2014-2015)收錄的圖書館、情報與文獻學期刊為例,研究了期刊被引頻次的時間分布規(guī)律[5]。

        2)從空間視角對期刊論文產出的研究:

        張立菊認為學術期刊論文的區(qū)域分布,對區(qū)域學術影響力差異及學術活躍程度具有重要影響,故而以圖書館學、情報學的核心期刊為例,以作者的發(fā)文量及總被引頻次排名前100位的機構為數(shù)據源,對發(fā)文量和被引頻次所在區(qū)域進行統(tǒng)計分析,探究該學科的區(qū)域學術活躍度與區(qū)域學術影響力的規(guī)律[6];劉兵紅以數(shù)學學科為例,以SCIE收錄的1997-2016年高影響力期刊論文為數(shù)據源,利用Citespace可視化工具,對學科高影響力作者、時空演化特征、國家和機構的分布等內容進行研究[7]。

        綜上所述,目前國內外學者對于期刊論文的時空維度做了一定的研究,但是現(xiàn)有研究期刊論文的數(shù)據源大都基于某一視角的數(shù)據做的研究,而較少從我國整體期刊論文產出的宏觀視角進行探索分析;其次,在研究方法上,現(xiàn)有的探索期刊論文產出空間維度的研究方法主要為Citespace及中國知網自帶的計量可視化分析等工具方法,這些方法只能做簡單的空間分布及演化研究,而無法進行深層次的空間差異及集聚性等方面的研究。在此背景下,本文運用探索性空間數(shù)據分析等方法,對我國2008-2017年31個省、市、自治區(qū)、直轄市的期刊論文產出進行空間分布與演化的探索研究,從我國期刊論文產出的全局分布、空間差異及集聚性,再到區(qū)域間的差異演化、極化及空間集聚等層面進行逐層展開研究,對圖書情報領域時空維度的深入研究具有一定的理論與實踐意義。

        1?數(shù)據來源及研究方法

        1.1?數(shù)據收集

        綜合考慮數(shù)據的全面性與可得性,本文選取數(shù)據的數(shù)據庫來源為中國知網(CNKI)的期刊數(shù)據,中國知網數(shù)據庫作為我國的主要數(shù)據庫,涵蓋國內大部分期刊,因而對該數(shù)據庫的數(shù)據進行空間特征的探索研究能在一定程度上反映我國期刊論文產出的分布及演化規(guī)律。為了真實反映區(qū)域期刊論文產出,也為了消除區(qū)域重復計數(shù),在后期的數(shù)據處理中,本文只收集文章第一作者的所在機構。在時間節(jié)點上,選擇2008-2017年,在時間層面上縱向覆蓋10年。在空間方面,本文依照《中國統(tǒng)計年鑒2018》劃分標準,除去港澳臺,我國大陸共有31個省市自治區(qū)及直轄市等,從空間層面上覆蓋我國大陸31個省市自治區(qū)及直轄市等區(qū)域。

        在地址匹配識別階段,本文為了數(shù)據的客觀性,對于一些無法準確識別歸屬地的機構,一律做無效數(shù)據處理,如中國石油大學在北京和山東都有校區(qū),故而只能識別類似于“中國石油大學(北京)”“中國石油大學(華東)”及一些延伸形式,而“中國石油大學”這個名稱確實無法準確識別其歸屬地,故而作無效數(shù)據處理。

        最后經過人工篩選、地址字符截取、地址匹配等數(shù)據處理清洗過程,剔除數(shù)據中的重復數(shù)據及會議通知、征稿啟事、新聞報道等無關數(shù)據以及地址無法準確識別匹配的無用數(shù)據,共得到13 867 106條有效數(shù)據。故而本文以2008-2017年我國31個省、市、自治區(qū)、直轄市的科研人員以第一作者在中國知網數(shù)據庫的發(fā)文數(shù)量為數(shù)據源來研究我國期刊論文產出時空分布與演化特征。

        1.2?研究方法

        定量研究區(qū)域差異的常用指標為極差、標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)等,極差、標準差、變異系數(shù)等指標計算相對簡單,主要衡量期刊論文產出的絕對差異和相對差異;而基尼系數(shù)計算相對復雜,但可分解為組內差異和組間差異進行進一步的探索研究。近些年,探索性空間數(shù)據分析(ESDA)方法也逐漸用來研究區(qū)域差異空間分布及演化規(guī)律。本文在前人研究基礎上,結合本文研究的具體問題及數(shù)據,主要采用的方法為標準差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)及探索性空間數(shù)據分析等。

        1.2.1?ESDA探索性空間數(shù)據分析。

        探索性空間數(shù)據分析(ESDA)是空間統(tǒng)計學中較為成熟的方法,其本質是以空間關聯(lián)測度為核心,通過對現(xiàn)象及事物空間分布格局的描述與可視化,發(fā)現(xiàn)空間集聚、空間異常等現(xiàn)象,揭示研究對象之間的空間規(guī)律[8-9]。目前,ESDA已在空間數(shù)據挖掘[10]、自然災害[11]、數(shù)字圖像處理[12]、區(qū)域經濟[13]等研究領域受到重視。

        ESDA的核心是空間相關性分析,主要包括全局空間自相關及局部空間自相關分析這兩個部分。在進行探索性空間相關性分析過程中,首先要設置空間權重,主要通過設置空間矩陣來實現(xiàn),GeoDa工具有兩種定義空間矩陣的方式,分別為基于距離關系和基于鄰接關系,本文在國家尺度范圍下對中國區(qū)域期刊論文產出進行研究,且考慮到各研究區(qū)域之間并不是簡單的鄰接關系,故而本文采用基于距離的空間關系的空間矩陣定義方式來進行空間自相關分析,且該方式下計算的全局莫蘭指數(shù)都通過了顯著性檢驗。

        1)全局自相關分析

        全局自相關分析主要探索期刊論文產出在區(qū)域中總體的空間差異及關聯(lián)。一般采用莫蘭指數(shù)I來表征[14],公式如下:

        I=N∑ni=1∑nj=1Wij*∑ni=1∑nj=1Wij(xi-)(xj-)∑ni=1(xi-)2(1)

        其中,N是區(qū)域數(shù)目,xi和xj分別是i、j地區(qū)的期刊論文產出數(shù)量,Wij是i、j地區(qū)的空間權重矩陣。莫蘭指數(shù)的取值在-1~1之間,當I小于0時,表明期刊論文呈現(xiàn)空間分散態(tài)勢,反之,期刊論文產出呈集聚態(tài)勢,若I等于0則說明期刊論文產出在空間上遵從隨機分布。

        2)局部自相關分析

        大多數(shù)情況下,區(qū)域存在空間異質性,故而引入局部空間自相關統(tǒng)計量來探究期刊論文產出的局部空間變化。一般用局部指標LISA來表征,用莫蘭散點圖來直觀展示,計算公式如下:

        LISAi=Zij∑Nj=1WijZj(2)

        式中,N為區(qū)域數(shù)量,Zi和Zj是區(qū)域i和j上期刊論文產出的標準化,Wij是空間權重,其中∑Nj=1Wij=1。本文主要借鑒蔡芳芳等研究者的觀點,將局部自相關的局部空間變化分為下述4種情況:HH(高值集簇區(qū))、HL(高低孤立區(qū))、LH(低高空心區(qū))、LL(低值蕭索區(qū))[15],通過這4種局部空間變化類型來描述局部自相關的空間分異。

        1.2.2?變異系數(shù)

        變異系數(shù)(CV)是由樣本的標準差與均值之比來得出,計算公式如下:

        CV=1*∑Ni=1(xi-)2N(3)

        其中,xi是第i地區(qū)的期刊論文產出,是全國期刊論文產出的平均值,N是地區(qū)總數(shù),其中,變異系數(shù)越大,反映地區(qū)期刊論文產出越離散[16]。

        1.2.3?基尼系數(shù)

        本文根據Dagum C提出的基尼系數(shù)及其子群分解的方法對我國期刊論文產出的空間差距進行研究[17],該方法不僅能從整體上描述我國期刊論文產出發(fā)展的空間差距及其演變趨勢,還可以對我國期刊論文產出的地區(qū)內和地區(qū)間差距進行分解,更深入地研究我國期刊論文產出的空間差異問題。

        基尼系數(shù)的計算公式為式(4),在對基尼系數(shù)分解時,首先依據地區(qū)內期刊論文數(shù)量的均值對地區(qū)排序,如式(5)所示。在上述公式中,N表示地區(qū)劃分的數(shù)量,n代表省份、自治區(qū)、直轄市等的數(shù)量(下面統(tǒng)一用省份代替),nj、nh為j、h地區(qū)內的省份數(shù)量,yji及yhr表示j、h地區(qū)內任意省份的期刊論文數(shù)量,是全國各省份期刊論文產出的平均值。

        G=∑Nj=1∑Nh=1∑nji=1∑nhr=1yji-yhr/2n2(4)

        h≤…j≤…≤N(5)

        依照Dagum C在1997年提出的基尼系數(shù)分解法將基尼系數(shù)分為3個部分:G=Gw+Gnb+Gt,其分解公式分別為式(6)~(10),其中Gw表示地區(qū)內差距的貢獻,對應于式(7);Gnb表征地區(qū)間凈值差距的貢獻,對應于式(9);Gt表征超變密度的貢獻,對應于式(10);式(6)表示j地區(qū)的基尼系數(shù)Gjj、式(8)指的是j、h地區(qū)的地區(qū)間基尼系數(shù)。

        Gjj=12j∑nji=1∑njr=1yji-yjr/n2j(6)

        Gw=∑Nj=1Gjjpjsj(7)

        Gjh=∑nji=1∑nhr=1yji-yhr/njnh(j+h)(8)

        Gnb=∑Nj=2∑j-1h=1Gjh(pjsh+phsj)Djh(9)

        Gt=∑Nj=2∑j-1h=1Gjh(pjsh+phsj)(1-Djh)(10)

        其中pj=nj/n,sj=njj/n,j=1,2,…,N,Djh是j、h地區(qū)間期刊論文產出的相對影響。Djh、djh、pjh的計算公式分別如式(11)~(13),其中Fj、Fh分別表示j、h地區(qū)的累積密度分布函數(shù)[18]。

        Djh=djh-pjhdjh+pjh(11)

        djh=∫∞0dFj(y)∫y0(y-x)dFh(x)(12)

        pjh=∫∞0dFh(y)∫y0(y-x)dFj(y)(13)

        2?我國期刊論文產出差異的總體特征

        2.1?我國期刊論文產出地理分布特征

        本文以31個省、自治區(qū)及直轄市等為觀測點,運用GeoDa軟件的自然間斷點地圖將2008-2017年10年間的期刊論文產出(以期刊論文數(shù)量平均值計算)繪制中國期刊論文產出分布圖(如圖1所示),其中,自然間斷點地圖是基于數(shù)據中固有的自然分組,對相似值進行最恰當?shù)胤纸M,并使各個類間的差異最大化。圖1中區(qū)域顏色越深表明區(qū)域期刊論文產出水平越高。從圖1可直觀看出,我國期刊論文產出呈現(xiàn)東多西少的空間差異格局,其中,兩個期刊論文產出最高的區(qū)域分別為江蘇省和北京市,而西藏自治區(qū)、青海省、海南省及寧夏回族自治區(qū)這4個地區(qū)則為最低產區(qū)域。因而,從各地區(qū)的總體分布格局來看,我國期刊論文產出存在明顯的不均衡性。

        2.2?我國期刊論文產出絕對差異增大,相對差異減小

        本文選取2008年、2010年、2012年、2014年、2016年以及2017年6個時間橫斷面數(shù)據來展開研究,并將這6年數(shù)據的標準差、變異系數(shù)及全局莫蘭指數(shù)計算并呈現(xiàn)如表1及圖2所示。

        由表1可看出,2008-2017年我國期刊論文產出的標準差一直處于上升態(tài)勢,2017年標準差為30 490.56,比2008年增加了5 000,反映了我國期刊論文產出的絕對差異增大。由圖2可看出,2008年以來,我國期刊論文產出的變異系數(shù)不斷下降。由表1可得,2017年的變異系數(shù)是0.5941,與2008年相比下降8.16%,由上文可知,變異系數(shù)這個指標反映期刊論文產出的離散趨勢,指標變小說明我國期刊論文產出呈現(xiàn)趨同態(tài)勢,即我國期刊論文產出相對差異正在逐步減小,我國期刊論文產出的不平衡正在不斷降低。

        2.3?期刊論文產出集聚性呈現(xiàn)先上升后下降趨勢

        為了進一步了解我國期刊論文產出的空間集聚性,本文借助GeoDa軟件計算2008-2017年我國區(qū)域期刊論文產出的莫蘭指數(shù)統(tǒng)計量(Morans I)(如表1所示),表1中各年份的莫蘭指數(shù)統(tǒng)計量均通過顯著性檢驗(P<0.05)。根據表1、圖2可知,2008-2017年莫蘭指數(shù)均大于0,表現(xiàn)為各地區(qū)期刊論文產出存在空間正相關關系,說明在期刊論文產出較高的區(qū)域,其周邊區(qū)域的期刊論文產出也較高,即期刊論文產出水平相似的地區(qū)存在明顯的空間集聚態(tài)勢,空間集聚程度越高也表明期刊論文產出空間存在明顯的不平衡,這也與我國期刊論文產出空間分布圖(如圖1所示)的結論一致。

        由圖2可看出,2008-2017年莫蘭指數(shù)的變化趨勢為先上升后下降,可見我國期刊論文產出集聚性呈現(xiàn)先上升后下降趨勢。其中,2008-2014年,莫蘭指數(shù)不斷上升,從0.2321增大至0.2663,雖然增幅不夠明顯,但是也能反映此階段我國期刊論文產出集聚狀態(tài)的加強。2016年以來,莫蘭指數(shù)一直下降,2017年降至0.2211,說明該階段我國期刊論文產出集聚趨勢雖存在但程度變弱。

        3?區(qū)域期刊論文產出空間格局演化

        3.1?期刊論文產出區(qū)域內及區(qū)域間差異縮小

        為了進一步了解我國期刊論文產出在東、中、西三大地區(qū)的空間差異,本文根據Dagum C的基尼系數(shù)及其子群分解方法,對我國期刊論文產出的地區(qū)差距進行深入研究。本文根據需要只計算我國期刊論文產出基尼系數(shù)的地區(qū)內差異及地區(qū)間差異兩部分,本文運用R語言計算的結果見表2。

        基尼系數(shù)這個指標反映期刊論文產出的離散程度,由表2可得,我國期刊論文產出總體基尼系數(shù)呈下降態(tài)勢,指標變小說明我國期刊論文產出呈現(xiàn)趨同態(tài)勢,我國期刊論文產出的不平衡正在不斷降低。圖3進一步描述了我國期刊論文產出在三大地區(qū)內部分布的差距特征。由圖3可直觀看出,西部地區(qū)期刊論文產出的地區(qū)內差距最大,東部次之,中部地區(qū)期刊論文產出的地區(qū)內差距最小。由圖3可看出東部期刊論文產出的地區(qū)內差異較為穩(wěn)定,一直在0.27左右波動,而中部和西部地區(qū)的基尼系數(shù)水平也一直在向東部地區(qū)靠近,可見東部地區(qū)的期刊論文產出區(qū)域內的差異水平是一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)。

        圖4進一步描述了我國期刊論文產出在三大地區(qū)的區(qū)域間差距特征及演化趨勢。從圖4可看出,中部—西部期刊論文產出的地區(qū)間差異的基尼系數(shù)最大,處于圖4的最上面一條線,而東部—中部的區(qū)域間基尼系數(shù)最小,且較為穩(wěn)定,可見中部—西部之間期刊論文產出的差異最大,而東部—中部地區(qū)之間期刊論文產出的差異最小??傮w而言,我國期刊論文產出的地區(qū)間差距整體上呈現(xiàn)下降態(tài)勢,以2008年為基期,2017年東部—中部、東部—西部以及中部—西部地區(qū)間的基尼系數(shù)分別下降了2.62%、0.83%以及10.61%,可見,中部—西部地區(qū)的區(qū)域間基尼系數(shù)下降明顯,中部—西部期刊論文產出的地區(qū)間差異明顯縮小。

        3.2?區(qū)域期刊論文產出的極化現(xiàn)象減弱

        為了更形象直觀地展現(xiàn)我國區(qū)域期刊論文產出水平的空間變化,本文以2008-2017年的平均數(shù)據為基礎,結合GeoDa的自然間斷點法將期刊論文產出水平分為低水平、較低水平、較高水平、高水平4個等級,并選取2008年、2012年及2017年這3年為橫截面數(shù)據進行研究,繪制出2008年、2012年以及2017年中國期刊論文產出空間分異圖(如圖5),其中區(qū)域顏色越深表明區(qū)域期刊論文產出水平越高。從圖5可看出,2008年低水平、較低水平、較高水平、高水平的數(shù)量分別為9、13、7、2;2012年各水平下的數(shù)量分別為7、11、11、2;2017年各水平下的數(shù)量分別為4、13、10、4;由此可知,期刊論文產出的高水平區(qū)域變多,而期刊論文產出的低水平區(qū)域變少,2008-2017年,期刊論文產出低水平區(qū)域個數(shù)從9個減少至4個,高水平區(qū)域個數(shù)由2個增加到4個。其中,北京市以及江蘇省這2個區(qū)域一直處于期刊論文產出的高水平區(qū)域,廣東省及山東省逐漸邁入高水平區(qū)域,而新疆維吾爾族自治區(qū)、內蒙古自治區(qū)、甘肅省、云南省以及貴州省慢慢脫離低水平區(qū)域??偠灾袊鴧^(qū)域期刊論文產出的兩極分化現(xiàn)象趨于減弱態(tài)勢,區(qū)域期刊論文產出整體的離散程度降低,故而區(qū)域期刊論文產出水平的差異降低,這也與上述的結論具有一致性。

        3.3?區(qū)域期刊論文產出空間集聚格局較為穩(wěn)定

        為了描述空間自相關的演化趨勢,本文選取2008年、2012年及2017這3個時間橫斷面數(shù)據,運用GeoDa的局部自相關方法來分析中國期刊論文產出空間相關性及空間聚類演變趨勢,結果如圖6,表3所示。

        象限的變化在一定程度上反映了這些區(qū)域期刊論文產出的變化,由圖6,表3可看出,2008-2017年,位于各個象限的區(qū)域較為穩(wěn)定,只有少部分的區(qū)域所處的象限發(fā)生了改變,如黑龍江省由第四象限(高低類型)進入了第一象限(高高類型),說明跟黑龍江省的周邊區(qū)域的期刊論文產出都有了一定的提高。

        由圖6,表3可看出,多數(shù)區(qū)域位于第一、三象限內,均表現(xiàn)出正的空間自相關。其中,2017年,位于HH區(qū)(高值集簇區(qū))的區(qū)域數(shù)量為13個,占區(qū)域總個數(shù)的41.94%,主要為北京市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、山東省等區(qū)域及其周邊地區(qū),這些區(qū)域的期刊論文產出較高,且?guī)ьI周圍區(qū)域期刊論文產出的增加,反映了該區(qū)域本身及其鄰近區(qū)域的期刊論文產出均處于較高水平且較為穩(wěn)定。

        4?結?論

        本文以我國31個地區(qū)為研究對象,以CNKI的期刊論文數(shù)量為測度指標,綜合運用探索性空間分析等方法分析了我國2008-2017年期刊論文產出的時空分布及演化特征,得出的特征如下:

        從2008-2017年的數(shù)據可看出,國內期刊論文產出差異的總體產出呈現(xiàn)東多西少的空間差異,其中,兩個高產的地區(qū)分別為江蘇省和北京市,這與區(qū)域經濟有一定的聯(lián)系,但是與區(qū)域生產總值并不完全重合,2017年我國區(qū)域生產總值最高的4個區(qū)域分別為;廣東省、江蘇省、山東省以及浙江省,北京市的地區(qū)生產總值排在第12位,但是其期刊論文產出卻排在前列。由此可見,經濟水平不是期刊論文產出總量的決定性影響因素,是否是區(qū)域的經濟水平、高校及科研院所數(shù)量、各區(qū)域對教育的重視程度(即科研投入)以及區(qū)域人口等因素綜合作用的結果,有待后續(xù)研究進行探討。

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