中國科技精英的地域分布
——基于新中國成立以來兩院院士數據的分析

唐家龍

（1.天津工業大學經濟與管理學院，天津 300387；2.天津工業大學人文社會科學高等研究院，天津 300387）

人類的個體特征和社會特征受到自然地理條件的影響，地理環境差異會影響到人類社會的生產方式和生活方法，進而影響一個地區的民風民俗和文化特征。自然地理環境與社會環境長期交互，就會形成自身的獨特風格，從而對人才的成長和集聚產生不可估量的影響［1］。

事實上，人才存在著空間集聚的現象，古今中外大多如是。我國人才地理分布經歷了“黃河流域時代”和“長江流域時代”兩大歷史時期。唐宋兩代時北方籍狀元占優，南宋和南宋以后則集中在長江流域各省［2］。元明清時發生了明顯的逆轉，南方狀元的數量占有了絕對優勢，江蘇蘇州和浙江杭州、紹興等地成為狀元的主要“產地”［3-4］。從國外來看，諾貝爾獎得主主要來自經濟發達的北方（半球）國家，集中在歐洲和北美洲［5］。美國的人才分布與經濟地理間也存在著緊密聯系，一些地區經濟發達、人才富集，而另一些地區經濟平平、人才匱乏［6］。

這是因為，人才的空間分布遵從經濟理性，受到經濟發展水平、教育水平、城市化等因素的顯著影響［7］。東部沿海地區經濟發達，虹吸作用明顯，高端人才大多向東部沿海流動。東南部地區初步形成了人才環流，同時吸引了大量的“孔雀”東南飛，造成中西部和東北部出現了嚴重的人才逆差困境［8］。自然地理環境的優劣會影響人才數量的多寡［1］。因此，院士出生地或籍貫集聚分布在經濟條件良好、文化底蘊深厚的東部沿海地區［9］。這些地區能夠為人才輩出提供較好的物質條件，也能夠為催生人才涌現提供需求側的牽引。

院士作為我國科技人才金字塔的尖端，對國家和區域科技進步、經濟和社會發展具有重要的影響。研究院士的地域分布，了解不同區域科技精英人才的孵育能力、吸納能力，對于深化區域發展，更好地培育科技領軍人才，服務世界科技強國建設具有重要意義。從既有文獻來看，有些已經對院士的地域分布做了分析。張棟和侯帥（2007）研究了中央研究院院士的籍貫［10］，吳殿廷等人分析了截至2005年的中國科學院和中國工程院兩院院士工作地、出生地的分布情況［11］。對2001—2009年增選的中國科學院院士的分析發現，增選院士的地域分布呈現出不均衡現象，存在著馬太效應［12］。但筆者前期研究發現，院士分布的區域極化現象存在隨時間而變化的情況［13］。總體來看，現有文獻中對新中國成立以來院士地域分布的縱貫性研究以及對院士籍貫、出生地、工作地等進行的綜合分析，不能很好地呈現我國科技精英人才分布的時間和空間變化。本研究希望在上述兩個方面做出基礎性的貢獻。

本文首先對院士的籍貫、出生地、工作地分布進行總體分析，分析對象為新中國成立后的兩院院士（含學部委員，后同），時間跨度包括了1955—2019年當選的全體院士；其次對院士地域分布的時空變化，尤其是不均衡性進行分析；最后加以總結，并對院士區域分布的馬太效應展開討論。

1 院士的地域分布

新中國成立以來至2019年，我國已經累計遴選了2 541名院士（學部委員），其中中國科學院遴選了1 431名院士、中國工程院遴選了1 144名院士（其中34名為建院初期從中國科學院院士選聘加盟）。

我們搜集整理相關資料，形成了院士的籍貫、出生地和工作地的數據庫。按照籍貫、出生地以及工作地的所在省（區市）、所屬東中西地區①、所屬地理行政大區②等多個層面進行分析。其中，省份以我國34個省級行政區劃分。籍貫和出生地數據優先使用中國科學院和中國工程院披露的信息以及“百度百科”的院士信息。對于未報告籍貫或出生地的，我們用院士的出生地或籍貫代替，并盡可能地將各種渠道公布的情況做了對照印證，以最大限度地保證數據的準確性。對于那些出生地和當選院士時工作地在國外的，統一歸類為外國。沒有籍貫為外國的當選院士。

本研究主要采用圖表結合的方式，對院士的地域分布情況進行描述和比較分析。

1.1 院士的籍貫分布

表1報告了1955—2019年當選的2 541名院士的籍貫和出生地的地理分布，并分別按省（區市）排名。總體來看，各省（區市）間院士的籍貫和出生地的地理分布相當不均衡，可能存在優勢累積疊加和劣勢累積疊加的馬太效應［12，14］。

首先，院士的籍貫分布集中度較高。排名位居前10的省（市）分別是江蘇、浙江、山東、湖南、廣東、福建、安徽、河北、上海、湖北。這些省（市）的院士數量除了湖北外，均在100人以上，前10省（區市）院士數量達到1 861人，占到全體院士的73.24%。尤其需要提到的是，江蘇籍和浙江籍的院士遠遠多于其他省（區市），分別占到全體院士的18.06%和14.80%，二者之和高達32.86%。截至目前，還沒有青海和澳門籍的院士，而排名靠后的新疆、海南、中國臺灣、寧夏、中國香港、西藏等地，院士數量均在個位數量級，且不高于5位。

如果將籍貫劃分為東部、中部、西部地區（表2），這種區域間的不均衡更加明顯。籍貫為東部地區的院士達到1 661人，占全體院士的比例高達65.37%；中部地區人數為701人，所占比例為27.59%；而西部地區僅有174人，所占比例為6.85%。從七大地理行政區劃來看，以華東地區為籍貫的院士最多，達到1 452人，占到全體院士比例的56.39%；華中地區達到327人，所占比例達到12.70%；華北地區有266人，所占比例達到10.33%。華南、西南、東北地區籍貫的院士數量和所占比例接近，均在150名左右，所占比例在5%～6%；西北地區籍貫的院士數量只有69名，所占比例不到3%。

1.2 院士的出生地分布

從院士的出生地來看，分布仍然較為集中。如表1所示，排名位居前10的省（市）分別是江蘇、浙江、上海、湖南、山東、福建、北京、廣東、安徽、河北，院士數量均超過了100人，累計的院士數量達到1 729人，占到全體院士的68.04%。其中，江蘇和浙江出生的院士數量仍然多于其他省（區市），上海出生的院士數量達到了212人，三地出生的院士分別占到全體院士數量的16.29%、11.45%和8.34%，三者之和占全國院士數量的比例高達36.08%。與此同時，截至目前，還沒有出生地為澳門的院士，排名靠后的新疆、海南、中國臺灣、寧夏、中國香港、西藏等地，院士數量均在個位數量級。

表1 1955—2019年我國院士籍貫和出生地分布

從出生地的東部、中部、西部地區分布（表2），這種區域間的不均衡性與籍貫的表現極為接近。出生地為東部地區的院士達到1 621人，占全體院士的比例高達63.79%，僅比籍貫為東部地區的院士數量少40人，比例低了1.58個百分點；中部地區出生的院士比籍貫為中部地區的人數少了15人，所占比例下降了0.59個百分點；西部地區出生的院士比籍貫為西部地區的人數則多了23人，所占比例上升了0.90個百分點。此外，出生在中國港澳臺地區的院士人數達到了20人，出生在國外的院士人數有17人。具體出生的地區和國別參考表1中關于出生地的省份分布情況。因此，祖輩和父輩的遷移行為反而有利于西部地區院士人才的孕育。

表2 1955—2019年我國院士籍貫、出生地和工作地的地區分布

從七大地理行政區劃來看，雖然華東地區出生的院士人數相對于籍貫的表現少了93人，占到全體院士的比例下降了3.66個百分點，但仍然是華東地區出生的院士最多；華北地區出生的院士數量超越了華中地區出生的院士數量，但二者僅僅相差9人，占全國比例均在12%上下；其余地區的院士數量所占比例均低于10%。東北地區、西南地區、華南地區出生的院士數量和所占比例較為接近，絕對數量介于120～180名，相對比例均落在5%～7%。西北地區出生的院士數量相對于籍貫增加了12名，占全體院士的比例為3.15%。

因此，基于出生地和籍貫的信息表明，離開籍貫所在地的遷移行為似乎有利于人才的區域擴散。如果將籍貫數據和出生地數據關聯起來看，可以發現籍貫數據相對而言更集中，而出生地數據相對較為分散。這里面有兩層含義：一是發生了人口的遷移現象，一些院士的祖輩遷居異地；二是籍貫對于人才成長的影響可能是持久的。部分地區的人遷移到新的地區后，仍然能夠取得較為顯著的成績。

可以看到一些有趣的現象：上海籍院士104人，但上海出生的院士達到了212人，這意味著有108位外地籍貫的院士出生在上海。進一步分析發現，江蘇籍院士中有33人出生在上海，浙江籍院士中有61人出生在上海，上海出生的院士籍貫分散在包含上海在內的11個省（區市）。這意味著江浙兩省遷居上海的家庭中，誕生了94位院士，長三角江浙滬之間有著緊密的人才鏈接，而上海具有較為突出的虹吸效應。同樣的現象發生在北京。北京籍院士53人，而出生在北京的院士高達107人。分析發現，出生在北京的院士籍貫非常多元化，除了北京籍的53人以外，江蘇籍和浙江籍各有8人和7人，院士籍貫分散在含北京在內的18個省（區市）。顯然，北京和上海院士的籍貫和工作地表現出各自的特色，但出生在上海的院士籍貫主要以江蘇和浙江為主，而出生在北京的院士籍貫則非常分散。如果聯系到后面將要分析的院士當選時工作地狀況，這一點非常值得關注。院士當選時在北京工作的人數達到了1 187人，占全體院士的46.71%，而上海只有251人，占9.88%，江蘇為163人，占6.41%。顯然，北京是最大的院士集聚地。

以省份為單位對院士籍貫和出生地頻數進行簡單的相關分析發現，二者相關度達到了0.962 3，在0.001的統計水平上顯著。當剔除北京、上海的頻數數據時，二者相關度進一步提高到0.992 8。因此，當籍貫或出生地信息缺乏時，使用二者相互替代具有較好的合理性，尤其對于北京、上海以外的城市，這種替代具有更大的合理性。但是，這種替代，尤其是出生地對籍貫的替代，可能忽略了人才本人的祖輩、家庭和籍貫的文化風俗等對于個人成長的影響。

1.3 院士的工作地分布

表3列示了全體院士在當選時工作地區的頻數分布情況。如前述，北京高達1 187名院士的統計頻數，占全體當選院士的比例高達46.71%。排在前10的省（區市）中，緊隨其后的是上海、江蘇、湖北、陜西、遼寧、四川、湖南、浙江、吉林。如果按34個省級行政單位平均核算，每個省（區市）平均的院士數量為75人，只有7個省（區市）達到這一水準，79.41%的省（區市）低于這一平均水平。

表3 1955—2019年院士當選時的工作地分布

北京是院士當選時集聚首位度最高的城市。當選時工作地為北京的院士是全國平均水平的15.89倍。結合前面北京籍貫和北京出生的院士數據可以看到，在北京當選院士的人數是北京籍院士數量的22.40倍，是北京出生院士數量的11.09倍。這充分說明，北京作為首都，是科教資源和高新技術發展的重要陣地，具有強大的人才吸引力，從全國各地吸引了大量的科技精英人才匯聚。

從工作地區的東部、中部、西部分布來看，這種區域間的不均衡性遠大于籍貫、出生地的不均衡性。在東部地區工作的院士有1 943人，比出生在東部地區的院士多294人，占全體院士的比例高達75.46%；在中部地區工作的院士有474人，比出生在中部地區的院士少216人，所占比例為18.41%；在西部地區工作的院士有119人，比出生在西部地區的院士少79人，所占比例為4.62%。由此可見，中西部地區出生的“孔雀東南飛”現象在院士這個群體中是比較明顯的。

從七大地理行政區劃來看，相對于籍貫和出生地集中在華東地區出現了明顯的不同，院士工作地主要向華北地區轉移，或者更直接地說向北京轉移。華北地區工作的院士達到了1 285人，占全體院士比例為49.90%；華東地區出生的院士為1 359人，占全體院士比例為52.78%，以華東地區為籍貫的院士為1 452人，占全體院士比例為56.39%。這表明，華東地區孕育的院士有大規模向外轉移的趨向，華中地區亦有類似現象，而轉移的受體則主要以華北地區——北京為主。

從籍貫、出生地和工作地的院士分布來看，再次印證了院士工作地集中度比較高的觀點［11］。不僅科技精英的孕育成長具有地域集聚性，而且其在現實的生產生活中也具有地域集聚性。這與我國經濟發展的總體格局以及科教資源、產業能力的發展格局高度相關，充分反映了經濟、科技和人才之間的內在關聯性。

1.4 院士分布不平等性的定量分析

參照前期研究，引入洛倫茲曲線來描述院士在省際分布的不均衡性［13］。以橫軸代表省（區市），縱軸代表各省（區市）累計的院士數量占總體的百分比，繪制洛倫茲曲線。洛倫茲曲線與絕對平等線之間包圍的面積占直角三角形的面積之比就是基尼系數。洛倫茲曲線包圍的面積越小，不平等程度越小，基尼系數越小；反之亦反。繪圖時剔除了出生地在國外的院士頻數（后同）。

首先，考察籍貫和出生地分布的均衡性。鑒于北京、上海的重要影響，繪制了包含和剔除北京與上海的洛倫茲曲線并計算相應的基尼系數。將北京和上海包含在內的籍貫和出生地院士分布的洛倫茲曲線表明，出生地的百分比累積曲線和籍貫百分比累積曲線距離絕對平等線均比較遠，后者較前者更遠，這意味著院士的出生地分布相對于籍貫分布更加均衡（見圖1中Panel A）。按省份計算的籍貫院士分布的基尼系數為0.605 2，而出生地院士分布的基尼系數為0.559 7（不包含出生在國外的院士）。這一事實說明，潛在的院士祖輩和父輩的遷移行為降低了人才分布的不均衡性，更多本應在原籍出生的人出生在異地有利于人才的均衡分布。

將北京和上海剔除的籍貫和出生地院士分布的洛倫茲曲線表明，院士的出生地分布相對于籍貫分布更加均衡，說明遷移有利于人才的均衡分布。但意外的是，剔除北京和上海后，按籍貫計算的基尼系數上升到0.624 1，按出生地計算的基尼系數上升到0.573 1（見圖1中Panel B）。細推敲發現，北京和上海雖然擁有最多的外地籍貫出生的院士，但他們在整個樣本中所占的比例并不高。當剔除掉作為洛倫茲曲線中間部分的貢獻力量（指北京和上海）后，更加凸顯了江蘇和浙江在整個樣本中的比重，因而導致籍貫和出生地的基尼系數均相對上升。

圖1 院士籍貫和出生地分布的洛倫茲曲線

其次，考察工作地分布的均衡性。鑒于北京在工作地中所占的超常比重，分別繪制將北京包含在內的和不包含北京的院士分布洛倫茲曲線。為了比較工作地和出生地之間的院士分布差異，將出生地的洛倫茲曲線結合到工作地的曲線中。

如圖2中Panel A所示，工作地的百分比累積曲線相較于院士出生地的分布累積曲線，距離絕對平等線要遠得多。這意味著院士的工作地分布更加集中、更加不平等。如前所述，按出生地計算的院士分布的基尼系數為0.559 7，但按工作地計算的基尼系數則上升到0.735 6，上升了17.59個百分點。如果將北京剔除在工作地和出生地分析之外，如圖2中Panel B所示，工作地和出生地的洛倫茲曲線近乎重合，原有的工作地包裹著出生地的洛倫茲曲線的現象消失了。從基尼系數來看，按出生地計算的結果為0.571 4，按工作地計算的結果為0.575 9。這一結果充分說明，北京對北京以外出生的院士人才具有巨大的集聚力，北京吸納了大量外地出生的人才在北京工作，并當選為院士，導致全國院士工作地分布的不均衡性大幅提升。

圖2 院士出生地和工作地分布的洛倫茲曲線

2 院士時空分布的馬太效應

根據對1955—2019年以來院士的地域分布進行的靜態描述，可以觀察到院士分布確實存在著區域的不均衡性，為院士分布的馬太效應提供了直接的證據。但這是一種總體的效應分析，還不能區分這一效應是否隨著時間發生變化。本研究從總體上考察新中國成立后的兩院院士的時空分布，不區分中國科學院或中國工程院之間的差異，樣本量為2 541。為了便于分析，將院士的時期劃分為1950年代、1980年代、1990年代、2000年代和2010年代，分別指代1955年當選的院士、1980年當選的院士、1991—1999年當選的院士、2001—2009年當選的院士、2011—2019年當選的院士所處的時間，各個時期的樣本量分別為190、282、966、497、606。文章主要通過不同時期洛淪茲曲線的對比和基尼系數的變化來考察馬太效應的變化。

2.1 院士分布的洛倫茲曲線變化

基于前述分類，我們繪制了不同時期當選的院士分籍貫、出生地和工作地的洛倫茲曲線，如圖3所示。從1950年代到2010年代，每個年代基本都遵從以下規律：①院士出生地分布的均衡性高于院士籍貫分布的均衡性，但二者的形態相互距離比較貼近。②院士工作地分布的不均衡性高于籍貫和出生地分布的不均衡性，而且工作地的洛倫茲曲線距離籍貫分布的曲線比較遠。但從年代間的變化來看，從圖中可以大致看到工作地的不均衡性隨著年代變化有著較為明顯的變化。相對于1950年代，工作地的分布不均衡性與1980年代相比大致相當，但1990年代則有所下降，進入21世紀后進一步有所下降，但在2010年代后相對于2000年代略有上升。而籍貫和出生地的變化比較細微，似乎可以看到籍貫和出生地的分布呈現出不平等程度先上升再逐漸下降的過程。

圖3 1950—2010年代我國院士地理分布的洛倫茲曲線

2.2 院士分布的基尼系數的時空變化

通過計算洛倫茲曲線相關的基尼系數可得到更準確的結果（表4）。從1950年代到2010年代，籍貫的基尼系數先增加然后逐年降低，意味著院士籍貫分布的馬太效應在消退，進入2010年代后，籍貫的基尼系數下降到0.5以下，下降了4.38個百分點。這意味著傳統和文化的力量可能正在讓位于現代教育的勃興，越來越多地區涌現出了科技精英。出生地的基尼系數保持了先增加再減少再增加的態勢，尤其是進入21世紀后出生地分布的基尼系數出現了大幅下滑，下降了6.71個百分點。因此，從時間上看，出生地對精英影響的均衡化進程（指基尼系數出現較大幅度的下降這一事實）要先于籍貫對精英影響的均衡化進程。

表4 不同年代我國院士地理分布的基尼系數變化

院士工作地分布的基尼系數，整體上處于0.63～0.75這個較為不平等分布的區間，按照時間推進，呈現出一個先緩慢下降再大幅下降的態勢。尤其是1990年代之后，進入21世紀時院士工作地的分布出現了9.04個百分點的下滑，意味著新遴選院士的工作地分布更加均衡化了。但進入2010年以后，基尼系數又反彈了4.67個百分點。

3 結論與討論

3.1 結論

中國人才地理分布仍然處于“長江流域時代”。從院士精英的地域分布看，這一趨勢似乎沒有發生大的轉變：南宋以來的精英集中涌現于江浙的現象在當代院士人才的孕育進程中仍然如昔；東部地區尤其是長江下游的江浙滬地區仍然是我國人才地理格局中的重要貢獻主體。利用1955—2019年的全時段院士信息，分析全體院士的籍貫和出生地、當選時工作單位所在地信息，得出以下結論。

①院士籍貫分布的集中度較高，東中西部分布極不均衡。籍貫為東部地區的院士共有1 688人，比例高達65.30%；中部地區716人，比例為27.70%；西部地區僅176人，比例為6.81%。江蘇和浙江籍的院士數量分別占到全體院士數量的18.03%和14.89%，合計占全國比例高達32.92%。

②院士出生地分布集中度略低于籍貫的集中度。東部地區出生的院士共有1 646人（其中華東地區出生的院士達到1 358人），比例高達63.68%；與籍貫數據對比，中部地區出生的院士減少16人，比例下降0.62個百分點；西部地區增加23人，比例略有上升。江蘇和浙江出生的院士仍然多于其他省（區市），上海出生的院士數量達到了215人，三地出生的院士分別占到全體院士數量的16.25%、11.45%和8.32%，合計占全國比例高達36.02%。

③院士工作地分布極度不均衡。這種區域間的不均衡性遠大于籍貫、出生地的不均衡性。東部地區工作的院士有1 948人，比東部地區出生的院士數量多302人，占全國比例高達75.36%；中部地區工作的院士有470人，比中部地區出生的院士數量少230人，占全國比例為18.18%。其中，在北京工作當選的院士有1 186人，比例高達45.88%；工作地為北京的院士數量是全國平均水平的15.6倍。北京吸納了大量外地出生和非北京籍的人才在北京工作并當選為院士，導致全國院士工作地分布的不均衡性大幅提升。

④從院士地理分布的時代演進來看，分布不均衡性有所減緩。從1950年代到2010年代，雖然籍貫、出生地和工作地的基尼系數的總體水平仍然相對較高，但都呈現不均衡性先增加再降低、進入2010年代后再下降或略有上升的態勢。但2010年代的基尼系數均低于1950年代的基尼系數4～7個百分點。這意味著新遴選院士的地理分布比新中國成立初期更加均衡化了。這說明，簡單地認為院士分布存在馬太效應現象的觀點并不是對客觀事實的準確描述。

3.2 討論

總體看來，我國院士的地理分布從籍貫、出生地和工作地來看，馬太效應呈現一種逐漸減弱的態勢，進入21世紀以后，院士的籍貫、出生地和工作地分布的不平等性都出現了明顯下降，意味著更多的地區孕育出了院士人才，而且成長起來的院士人才的分布較新中國成立初期和改革開放初期更加均衡了。因此，從基尼系數的絕對數值仍然較高的角度看，我國院士的地理分布仍然存在著不均衡現象，但隨著時間的推移這種現象正在逐漸減弱。

必須承認，科技精英的極化分布，尤其是向北京、上海等一線城市集聚具有內在的合理性。已有文獻表明，吸引人才主要基于經濟因素和社會公共服務因素，其中經濟水平、產業結構、科技氛圍會顯著提高人才吸引力［15］。因此，既要看到院士人才分布的不均衡性，也要考察背后的原因。北京擁有中國科學院、清華大學、北京大學等全國最優質的高校院所資源，上海擁有多家中國科學院研究所以及復旦大學、同濟大學、上海交通大學等985院校，同時這些區域的經濟總量、財政科技投入、國際化程度都遠遠超過了同儕城市。這些因素推動了高端人才的局部集中。

而且，馬太效應一定是壞事嗎？科爾兄弟曾明確指出，“科學是一個高度分層的體制”［16］。從前面估算的院士地理分布的基尼系數看，如果參考收入基尼系數的標準，基尼系數在0.35以下是可以接受的，超過0.4就太高了［17］，那么我國院士人才的區域分布是極度不均衡的。顯然，院士區域分布存在著人才極化或馬太效應的現象。但科技界是否普遍存在這樣一個相對于一般社會分層更加偏態的分層結構呢？或者說，科學技術發展是否內在地要求人才在地理空間上的聚集性呢？事實上，世界各國科學家的分布都不是均衡的，總會出現一些科技精英薈萃的地區。從我國院士分布來看，無論籍貫、出生地還是工作地，院士在地域間的分布都存在著不均衡的現象。這意味著人才的孕育和成長可能都需要一定的外在條件，一些地區在長時期的自我進化過程中，形成了有利于人才孕育和成長的內外部環境條件，從而天然地形成了人才分布的馬太效應現象。

那些有著優良文化傳統、歷史上人才輩出的地區，孕育誕生了引領時代風氣的精英人物，為國家的振興和科技的進步做出了突出貢獻。人才培養必然是一個優勢（或劣勢）疊加的進程，馬太效應現象在育才、引才、興才、成才領域可能是一個普遍現象。好的自然地理環境和人文環境同樣會產生與優良基因相同甚至更好的效應，能夠給予人才成長更加強大的環境助力。也許，更重要的是如何為人才的孕育和成長提供良好的基礎與條件，從而讓更多的地域涌現杰出人才，并且用好人才，讓他們發揮出自身潛能、成長為杰出人才，甚至成為能夠摘得世界科技事業發展中桂冠的精英人才。

注釋：

①東中西部地區劃分方法：a.東部地區：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；b.中部地區：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龍江；c.西部地區：內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。西部省份的劃分采用國家西部大開發戰略時的界定。

②地理行政區劃劃分方法：a.華北地區：北京、天津、河北、山西、內蒙古；b.東北地區：遼寧、吉林、黑龍江、內蒙古；c.華東地區：上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東；d.華南地區：包括廣東、廣西、海南；e.華中地區：包括河南、湖北、湖南；f.西南地區：重慶、四川、貴州、云南、西藏；g.西北地區：陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆；h.中國港澳臺地區：中國香港、澳門、中國臺灣。