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　　四、主要结论

　　（一）性别和年龄结构存在偏差

　　从以上数据分析中可以看出，目前上海科技海归群体中，女性比例仅占20.58%，大大低于出国留学人员和国内科研人员的平均水平。此外在年龄结构上，也是以40岁以上的中老年科技人才为主，40岁以下的青年科技人才仅占23.79%，不足四分之一。这一方面不利于青年科研人才的发展，另一方面也会因为人才结构的失衡造成青黄不接现象。

　　（二）上海科技海归人才流动模式

　　上海科技海归人才流动主要分为四个梯队，第一梯队是美国，占据了科技海归流动的47.88%，接近半数，是人才流动的主体部分，也是我们研究的重点对象；第二梯队是日本、德国和英国，合计占总数的28.85%；第三梯队是法国、加拿大、中国香港、新加坡，合计占总数的12.51%，这三个梯队共占总数的89.24%；除此之外的36个国家或地区仅占总数的10.76%。

　　（三）上海科技海归在高校间的分布不均衡

　　上海科技海归在高校间的分布总体来看，呈现出强者愈强的态势，呈现出明显的马太效应。越是有名的高校，对海归科技人才的吸引力越强。排名前三的上海交通大学、复旦大学和同济大学共计拥有海归2 579人，占总数的53.54%，超过半数，剩下的26所高校和科研院所拥有海归2 238人，占总数的46.46%。排名最后的2个科研院所科技海归人数加起来甚至只有3人，基本上可以忽略不计。 上海科技人才发展研究报告（2017）