唐家龙

（1.天津工业大学经济与管理学院，天津 300387；2.天津工业大学人文社会科学高等研究院，天津 300387）

人类的个体特征和社会特征受到自然地理条件的影响，地理环境差异会影响到人类社会的生产方式和生活方法，进而影响一个地区的民风民俗和文化特征。自然地理环境与社会环境长期交互，就会形成自身的独特风格，从而对人才的成长和集聚产生不可估量的影响［1］。

事实上，人才存在着空间集聚的现象，古今中外大多如是。我国人才地理分布经历了“黄河流域时代”和“长江流域时代”两大历史时期。唐宋两代时北方籍状元占优，南宋和南宋以后则集中在长江流域各省［2］。元明清时发生了明显的逆转，南方状元的数量占有了绝对优势，江苏苏州和浙江杭州、绍兴等地成为状元的主要“产地”［3-4］。从国外来看，诺贝尔奖得主主要来自经济发达的北方（半球）国家，集中在欧洲和北美洲［5］。美国的人才分布与经济地理间也存在着紧密联系，一些地区经济发达、人才富集，而另一些地区经济平平、人才匮乏［6］。

这是因为，人才的空间分布遵从经济理性，受到经济发展水平、教育水平、城市化等因素的显著影响［7］。东部沿海地区经济发达，虹吸作用明显，高端人才大多向东部沿海流动。东南部地区初步形成了人才环流，同时吸引了大量的“孔雀”东南飞，造成中西部和东北部出现了严重的人才逆差困境［8］。自然地理环境的优劣会影响人才数量的多寡［1］。因此，院士出生地或籍贯集聚分布在经济条件良好、文化底蕴深厚的东部沿海地区［9］。这些地区能够为人才辈出提供较好的物质条件，也能够为催生人才涌现提供需求侧的牵引。

院士作为我国科技人才金字塔的尖端，对国家和区域科技进步、经济和社会发展具有重要的影响。研究院士的地域分布，了解不同区域科技精英人才的孵育能力、吸纳能力，对于深化区域发展，更好地培育科技领军人才，服务世界科技强国建设具有重要意义。从既有文献来看，有些已经对院士的地域分布做了分析。张栋和侯帅（2007）研究了中央研究院院士的籍贯［10］，吴殿廷等人分析了截至2005年的中国科学院和中国工程院两院院士工作地、出生地的分布情况［11］。对2001—2009年增选的中国科学院院士的分析发现，增选院士的地域分布呈现出不均衡现象，存在着马太效应［12］。但笔者前期研究发现，院士分布的区域极化现象存在随时间而变化的情况［13］。总体来看，现有文献中对新中国成立以来院士地域分布的纵贯性研究以及对院士籍贯、出生地、工作地等进行的综合分析，不能很好地呈现我国科技精英人才分布的时间和空间变化。本研究希望在上述两个方面做出基础性的贡献。

本文首先对院士的籍贯、出生地、工作地分布进行总体分析，分析对象为新中国成立后的两院院士（含学部委员，后同），时间跨度包括了1955—2019年当选的全体院士；其次对院士地域分布的时空变化，尤其是不均衡性进行分析；最后加以总结，并对院士区域分布的马太效应展开讨论。

1 院士的地域分布

新中国成立以来至2019年，我国已经累计遴选了2 541名院士（学部委员），其中中国科学院遴选了1 431名院士、中国工程院遴选了1 144名院士（其中34名为建院初期从中国科学院院士选聘加盟）。

我们搜集整理相关资料，形成了院士的籍贯、出生地和工作地的数据库。按照籍贯、出生地以及工作地的所在省（区市）、所属东中西地区①、所属地理行政大区②等多个层面进行分析。其中，省份以我国34个省级行政区划分。籍贯和出生地数据优先使用中国科学院和中国工程院披露的信息以及“百度百科”的院士信息。对于未报告籍贯或出生地的，我们用院士的出生地或籍贯代替，并尽可能地将各种渠道公布的情况做了对照印证，以最大限度地保证数据的准确性。对于那些出生地和当选院士时工作地在国外的，统一归类为外国。没有籍贯为外国的当选院士。

本研究主要采用图表结合的方式，对院士的地域分布情况进行描述和比较分析。

1.1 院士的籍贯分布

表1报告了1955—2019年当选的2 541名院士的籍贯和出生地的地理分布，并分别按省（区市）排名。总体来看，各省（区市）间院士的籍贯和出生地的地理分布相当不均衡，可能存在优势累积叠加和劣势累积叠加的马太效应［12，14］。

首先，院士的籍贯分布集中度较高。排名位居前10的省（市）分别是江苏、浙江、山东、湖南、广东、福建、安徽、河北、上海、湖北。这些省（市）的院士数量除了湖北外，均在100人以上，前10省（区市）院士数量达到1 861人，占到全体院士的73.24%。尤其需要提到的是，江苏籍和浙江籍的院士远远多于其他省（区市），分别占到全体院士的18.06%和14.80%，二者之和高达32.86%。截至目前，还没有青海和澳门籍的院士，而排名靠后的新疆、海南、中国台湾、宁夏、中国香港、西藏等地，院士数量均在个位数量级，且不高于5位。

如果将籍贯划分为东部、中部、西部地区（表2），这种区域间的不均衡更加明显。籍贯为东部地区的院士达到1 661人，占全体院士的比例高达65.37%；中部地区人数为701人，所占比例为27.59%；而西部地区仅有174人，所占比例为6.85%。从七大地理行政区划来看，以华东地区为籍贯的院士最多，达到1 452人，占到全体院士比例的56.39%；华中地区达到327人，所占比例达到12.70%；华北地区有266人，所占比例达到10.33%。华南、西南、东北地区籍贯的院士数量和所占比例接近，均在150名左右，所占比例在5%～6%；西北地区籍贯的院士数量只有69名，所占比例不到3%。

1.2 院士的出生地分布

从院士的出生地来看，分布仍然较为集中。如表1所示，排名位居前10的省（市）分别是江苏、浙江、上海、湖南、山东、福建、北京、广东、安徽、河北，院士数量均超过了100人，累计的院士数量达到1 729人，占到全体院士的68.04%。其中，江苏和浙江出生的院士数量仍然多于其他省（区市），上海出生的院士数量达到了212人，三地出生的院士分别占到全体院士数量的16.29%、11.45%和8.34%，三者之和占全国院士数量的比例高达36.08%。与此同时，截至目前，还没有出生地为澳门的院士，排名靠后的新疆、海南、中国台湾、宁夏、中国香港、西藏等地，院士数量均在个位数量级。

表1 1955—2019年我国院士籍贯和出生地分布

从出生地的东部、中部、西部地区分布（表2），这种区域间的不均衡性与籍贯的表现极为接近。出生地为东部地区的院士达到1 621人，占全体院士的比例高达63.79%，仅比籍贯为东部地区的院士数量少40人，比例低了1.58个百分点；中部地区出生的院士比籍贯为中部地区的人数少了15人，所占比例下降了0.59个百分点；西部地区出生的院士比籍贯为西部地区的人数则多了23人，所占比例上升了0.90个百分点。此外，出生在中国港澳台地区的院士人数达到了20人，出生在国外的院士人数有17人。具体出生的地区和国别参考表1中关于出生地的省份分布情况。因此，祖辈和父辈的迁移行为反而有利于西部地区院士人才的孕育。

表2 1955—2019年我国院士籍贯、出生地和工作地的地区分布

从七大地理行政区划来看，虽然华东地区出生的院士人数相对于籍贯的表现少了93人，占到全体院士的比例下降了3.66个百分点，但仍然是华东地区出生的院士最多；华北地区出生的院士数量超越了华中地区出生的院士数量，但二者仅仅相差9人，占全国比例均在12%上下；其余地区的院士数量所占比例均低于10%。东北地区、西南地区、华南地区出生的院士数量和所占比例较为接近，绝对数量介于120～180名，相对比例均落在5%～7%。西北地区出生的院士数量相对于籍贯增加了12名，占全体院士的比例为3.15%。

因此，基于出生地和籍贯的信息表明，离开籍贯所在地的迁移行为似乎有利于人才的区域扩散。如果将籍贯数据和出生地数据关联起来看，可以发现籍贯数据相对而言更集中，而出生地数据相对较为分散。这里面有两层含义：一是发生了人口的迁移现象，一些院士的祖辈迁居异地；二是籍贯对于人才成长的影响可能是持久的。部分地区的人迁移到新的地区后，仍然能够取得较为显著的成绩。

可以看到一些有趣的现象：上海籍院士104人，但上海出生的院士达到了212人，这意味着有108位外地籍贯的院士出生在上海。进一步分析发现，江苏籍院士中有33人出生在上海，浙江籍院士中有61人出生在上海，上海出生的院士籍贯分散在包含上海在内的11个省（区市）。这意味着江浙两省迁居上海的家庭中，诞生了94位院士，长三角江浙沪之间有着紧密的人才链接，而上海具有较为突出的虹吸效应。同样的现象发生在北京。北京籍院士53人，而出生在北京的院士高达107人。分析发现，出生在北京的院士籍贯非常多元化，除了北京籍的53人以外，江苏籍和浙江籍各有8人和7人，院士籍贯分散在含北京在内的18个省（区市）。显然，北京和上海院士的籍贯和工作地表现出各自的特色，但出生在上海的院士籍贯主要以江苏和浙江为主，而出生在北京的院士籍贯则非常分散。如果联系到后面将要分析的院士当选时工作地状况，这一点非常值得关注。院士当选时在北京工作的人数达到了1 187人，占全体院士的46.71%，而上海只有251人，占9.88%，江苏为163人，占6.41%。显然，北京是最大的院士集聚地。

以省份为单位对院士籍贯和出生地频数进行简单的相关分析发现，二者相关度达到了0.962 3，在0.001的统计水平上显著。当剔除北京、上海的频数数据时，二者相关度进一步提高到0.992 8。因此，当籍贯或出生地信息缺乏时，使用二者相互替代具有较好的合理性，尤其对于北京、上海以外的城市，这种替代具有更大的合理性。但是，这种替代，尤其是出生地对籍贯的替代，可能忽略了人才本人的祖辈、家庭和籍贯的文化风俗等对于个人成长的影响。

1.3 院士的工作地分布

表3列示了全体院士在当选时工作地区的频数分布情况。如前述，北京高达1 187名院士的统计频数，占全体当选院士的比例高达46.71%。排在前10的省（区市）中，紧随其后的是上海、江苏、湖北、陕西、辽宁、四川、湖南、浙江、吉林。如果按34个省级行政单位平均核算，每个省（区市）平均的院士数量为75人，只有7个省（区市）达到这一水准，79.41%的省（区市）低于这一平均水平。

表3 1955—2019年院士当选时的工作地分布

北京是院士当选时集聚首位度最高的城市。当选时工作地为北京的院士是全国平均水平的15.89倍。结合前面北京籍贯和北京出生的院士数据可以看到，在北京当选院士的人数是北京籍院士数量的22.40倍，是北京出生院士数量的11.09倍。这充分说明，北京作为首都，是科教资源和高新技术发展的重要阵地，具有强大的人才吸引力，从全国各地吸引了大量的科技精英人才汇聚。

从工作地区的东部、中部、西部分布来看，这种区域间的不均衡性远大于籍贯、出生地的不均衡性。在东部地区工作的院士有1 943人，比出生在东部地区的院士多294人，占全体院士的比例高达75.46%；在中部地区工作的院士有474人，比出生在中部地区的院士少216人，所占比例为18.41%；在西部地区工作的院士有119人，比出生在西部地区的院士少79人，所占比例为4.62%。由此可见，中西部地区出生的“孔雀东南飞”现象在院士这个群体中是比较明显的。

从七大地理行政区划来看，相对于籍贯和出生地集中在华东地区出现了明显的不同，院士工作地主要向华北地区转移，或者更直接地说向北京转移。华北地区工作的院士达到了1 285人，占全体院士比例为49.90%；华东地区出生的院士为1 359人，占全体院士比例为52.78%，以华东地区为籍贯的院士为1 452人，占全体院士比例为56.39%。这表明，华东地区孕育的院士有大规模向外转移的趋向，华中地区亦有类似现象，而转移的受体则主要以华北地区——北京为主。

从籍贯、出生地和工作地的院士分布来看，再次印证了院士工作地集中度比较高的观点［11］。不仅科技精英的孕育成长具有地域集聚性，而且其在现实的生产生活中也具有地域集聚性。这与我国经济发展的总体格局以及科教资源、产业能力的发展格局高度相关，充分反映了经济、科技和人才之间的内在关联性。

1.4 院士分布不平等性的定量分析

参照前期研究，引入洛伦兹曲线来描述院士在省际分布的不均衡性［13］。以横轴代表省（区市），纵轴代表各省（区市）累计的院士数量占总体的百分比，绘制洛伦兹曲线。洛伦兹曲线与绝对平等线之间包围的面积占直角三角形的面积之比就是基尼系数。洛伦兹曲线包围的面积越小，不平等程度越小，基尼系数越小；反之亦反。绘图时剔除了出生地在国外的院士频数（后同）。

首先，考察籍贯和出生地分布的均衡性。鉴于北京、上海的重要影响，绘制了包含和剔除北京与上海的洛伦兹曲线并计算相应的基尼系数。将北京和上海包含在内的籍贯和出生地院士分布的洛伦兹曲线表明，出生地的百分比累积曲线和籍贯百分比累积曲线距离绝对平等线均比较远，后者较前者更远，这意味着院士的出生地分布相对于籍贯分布更加均衡（见图1中Panel A）。按省份计算的籍贯院士分布的基尼系数为0.605 2，而出生地院士分布的基尼系数为0.559 7（不包含出生在国外的院士）。这一事实说明，潜在的院士祖辈和父辈的迁移行为降低了人才分布的不均衡性，更多本应在原籍出生的人出生在异地有利于人才的均衡分布。

将北京和上海剔除的籍贯和出生地院士分布的洛伦兹曲线表明，院士的出生地分布相对于籍贯分布更加均衡，说明迁移有利于人才的均衡分布。但意外的是，剔除北京和上海后，按籍贯计算的基尼系数上升到0.624 1，按出生地计算的基尼系数上升到0.573 1（见图1中Panel B）。细推敲发现，北京和上海虽然拥有最多的外地籍贯出生的院士，但他们在整个样本中所占的比例并不高。当剔除掉作为洛伦兹曲线中间部分的贡献力量（指北京和上海）后，更加凸显了江苏和浙江在整个样本中的比重，因而导致籍贯和出生地的基尼系数均相对上升。

图1 院士籍贯和出生地分布的洛伦兹曲线

其次，考察工作地分布的均衡性。鉴于北京在工作地中所占的超常比重，分别绘制将北京包含在内的和不包含北京的院士分布洛伦兹曲线。为了比较工作地和出生地之间的院士分布差异，将出生地的洛伦兹曲线结合到工作地的曲线中。

如图2中Panel A所示，工作地的百分比累积曲线相较于院士出生地的分布累积曲线，距离绝对平等线要远得多。这意味着院士的工作地分布更加集中、更加不平等。如前所述，按出生地计算的院士分布的基尼系数为0.559 7，但按工作地计算的基尼系数则上升到0.735 6，上升了17.59个百分点。如果将北京剔除在工作地和出生地分析之外，如图2中Panel B所示，工作地和出生地的洛伦兹曲线近乎重合，原有的工作地包裹着出生地的洛伦兹曲线的现象消失了。从基尼系数来看，按出生地计算的结果为0.571 4，按工作地计算的结果为0.575 9。这一结果充分说明，北京对北京以外出生的院士人才具有巨大的集聚力，北京吸纳了大量外地出生的人才在北京工作，并当选为院士，导致全国院士工作地分布的不均衡性大幅提升。

图2 院士出生地和工作地分布的洛伦兹曲线

2 院士时空分布的马太效应

根据对1955—2019年以来院士的地域分布进行的静态描述，可以观察到院士分布确实存在着区域的不均衡性，为院士分布的马太效应提供了直接的证据。但这是一种总体的效应分析，还不能区分这一效应是否随着时间发生变化。本研究从总体上考察新中国成立后的两院院士的时空分布，不区分中国科学院或中国工程院之间的差异，样本量为2 541。为了便于分析，将院士的时期划分为1950年代、1980年代、1990年代、2000年代和2010年代，分别指代1955年当选的院士、1980年当选的院士、1991—1999年当选的院士、2001—2009年当选的院士、2011—2019年当选的院士所处的时间，各个时期的样本量分别为190、282、966、497、606。文章主要通过不同时期洛沦兹曲线的对比和基尼系数的变化来考察马太效应的变化。

2.1 院士分布的洛伦兹曲线变化

基于前述分类，我们绘制了不同时期当选的院士分籍贯、出生地和工作地的洛伦兹曲线，如图3所示。从1950年代到2010年代，每个年代基本都遵从以下规律：①院士出生地分布的均衡性高于院士籍贯分布的均衡性，但二者的形态相互距离比较贴近。②院士工作地分布的不均衡性高于籍贯和出生地分布的不均衡性，而且工作地的洛伦兹曲线距离籍贯分布的曲线比较远。但从年代间的变化来看，从图中可以大致看到工作地的不均衡性随着年代变化有着较为明显的变化。相对于1950年代，工作地的分布不均衡性与1980年代相比大致相当，但1990年代则有所下降，进入21世纪后进一步有所下降，但在2010年代后相对于2000年代略有上升。而籍贯和出生地的变化比较细微，似乎可以看到籍贯和出生地的分布呈现出不平等程度先上升再逐渐下降的过程。

图3 1950—2010年代我国院士地理分布的洛伦兹曲线

2.2 院士分布的基尼系数的时空变化

通过计算洛伦兹曲线相关的基尼系数可得到更准确的结果（表4）。从1950年代到2010年代，籍贯的基尼系数先增加然后逐年降低，意味着院士籍贯分布的马太效应在消退，进入2010年代后，籍贯的基尼系数下降到0.5以下，下降了4.38个百分点。这意味着传统和文化的力量可能正在让位于现代教育的勃兴，越来越多地区涌现出了科技精英。出生地的基尼系数保持了先增加再减少再增加的态势，尤其是进入21世纪后出生地分布的基尼系数出现了大幅下滑，下降了6.71个百分点。因此，从时间上看，出生地对精英影响的均衡化进程（指基尼系数出现较大幅度的下降这一事实）要先于籍贯对精英影响的均衡化进程。

表4 不同年代我国院士地理分布的基尼系数变化

院士工作地分布的基尼系数，整体上处于0.63～0.75这个较为不平等分布的区间，按照时间推进，呈现出一个先缓慢下降再大幅下降的态势。尤其是1990年代之后，进入21世纪时院士工作地的分布出现了9.04个百分点的下滑，意味着新遴选院士的工作地分布更加均衡化了。但进入2010年以后，基尼系数又反弹了4.67个百分点。

3 结论与讨论

3.1 结论

中国人才地理分布仍然处于“长江流域时代”。从院士精英的地域分布看，这一趋势似乎没有发生大的转变：南宋以来的精英集中涌现于江浙的现象在当代院士人才的孕育进程中仍然如昔；东部地区尤其是长江下游的江浙沪地区仍然是我国人才地理格局中的重要贡献主体。利用1955—2019年的全时段院士信息，分析全体院士的籍贯和出生地、当选时工作单位所在地信息，得出以下结论。

①院士籍贯分布的集中度较高，东中西部分布极不均衡。籍贯为东部地区的院士共有1 688人，比例高达65.30%；中部地区716人，比例为27.70%；西部地区仅176人，比例为6.81%。江苏和浙江籍的院士数量分别占到全体院士数量的18.03%和14.89%，合计占全国比例高达32.92%。

②院士出生地分布集中度略低于籍贯的集中度。东部地区出生的院士共有1 646人（其中华东地区出生的院士达到1 358人），比例高达63.68%；与籍贯数据对比，中部地区出生的院士减少16人，比例下降0.62个百分点；西部地区增加23人，比例略有上升。江苏和浙江出生的院士仍然多于其他省（区市），上海出生的院士数量达到了215人，三地出生的院士分别占到全体院士数量的16.25%、11.45%和8.32%，合计占全国比例高达36.02%。

③院士工作地分布极度不均衡。这种区域间的不均衡性远大于籍贯、出生地的不均衡性。东部地区工作的院士有1 948人，比东部地区出生的院士数量多302人，占全国比例高达75.36%；中部地区工作的院士有470人，比中部地区出生的院士数量少230人，占全国比例为18.18%。其中，在北京工作当选的院士有1 186人，比例高达45.88%；工作地为北京的院士数量是全国平均水平的15.6倍。北京吸纳了大量外地出生和非北京籍的人才在北京工作并当选为院士，导致全国院士工作地分布的不均衡性大幅提升。

④从院士地理分布的时代演进来看，分布不均衡性有所减缓。从1950年代到2010年代，虽然籍贯、出生地和工作地的基尼系数的总体水平仍然相对较高，但都呈现不均衡性先增加再降低、进入2010年代后再下降或略有上升的态势。但2010年代的基尼系数均低于1950年代的基尼系数4～7个百分点。这意味着新遴选院士的地理分布比新中国成立初期更加均衡化了。这说明，简单地认为院士分布存在马太效应现象的观点并不是对客观事实的准确描述。

3.2 讨论

总体看来，我国院士的地理分布从籍贯、出生地和工作地来看，马太效应呈现一种逐渐减弱的态势，进入21世纪以后，院士的籍贯、出生地和工作地分布的不平等性都出现了明显下降，意味着更多的地区孕育出了院士人才，而且成长起来的院士人才的分布较新中国成立初期和改革开放初期更加均衡了。因此，从基尼系数的绝对数值仍然较高的角度看，我国院士的地理分布仍然存在着不均衡现象，但随着时间的推移这种现象正在逐渐减弱。

必须承认，科技精英的极化分布，尤其是向北京、上海等一线城市集聚具有内在的合理性。已有文献表明，吸引人才主要基于经济因素和社会公共服务因素，其中经济水平、产业结构、科技氛围会显著提高人才吸引力［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。北京拥有中国科学院、清华大学、北京大学等全国最优质的高校院所资源，上海拥有多家中国科学院研究所以及复旦大学、同济大学、上海交通大学等985院校，同时这些区域的经济总量、财政科技投入、国际化程度都远远超过了同侪城市。这些因素推动了高端人才的局部集中。

而且，马太效应一定是坏事吗？科尔兄弟曾明确指出，“科学是一个高度分层的体制”［16］。从前面估算的院士地理分布的基尼系数看，如果参考收入基尼系数的标准，基尼系数在0.35以下是可以接受的，超过0.4就太高了［17］，那么我国院士人才的区域分布是极度不均衡的。显然，院士区域分布存在着人才极化或马太效应的现象。但科技界是否普遍存在这样一个相对于一般社会分层更加偏态的分层结构呢？或者说，科学技术发展是否内在地要求人才在地理空间上的聚集性呢？事实上，世界各国科学家的分布都不是均衡的，总会出现一些科技精英荟萃的地区。从我国院士分布来看，无论籍贯、出生地还是工作地，院士在地域间的分布都存在着不均衡的现象。这意味着人才的孕育和成长可能都需要一定的外在条件，一些地区在长时期的自我进化过程中，形成了有利于人才孕育和成长的内外部环境条件，从而天然地形成了人才分布的马太效应现象。

那些有着优良文化传统、历史上人才辈出的地区，孕育诞生了引领时代风气的精英人物，为国家的振兴和科技的进步做出了突出贡献。人才培养必然是一个优势（或劣势）叠加的进程，马太效应现象在育才、引才、兴才、成才领域可能是一个普遍现象。好的自然地理环境和人文环境同样会产生与优良基因相同甚至更好的效应，能够给予人才成长更加强大的环境助力。也许，更重要的是如何为人才的孕育和成长提供良好的基础与条件，从而让更多的地域涌现杰出人才，并且用好人才，让他们发挥出自身潜能、成长为杰出人才，甚至成为能够摘得世界科技事业发展中桂冠的精英人才。

注释：

①东中西部地区划分方法：a.东部地区：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；b.中部地区：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、吉林、黑龙江；c.西部地区：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。西部省份的划分采用国家西部大开发战略时的界定。

②地理行政区划划分方法：a.华北地区：北京、天津、河北、山西、内蒙古；b.东北地区：辽宁、吉林、黑龙江、内蒙古；c.华东地区：上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东；d.华南地区：包括广东、广西、海南；e.华中地区：包括河南、湖北、湖南；f.西南地区：重庆、四川、贵州、云南、西藏；g.西北地区：陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆；h.中国港澳台地区：中国香港、澳门、中国台湾。