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1、引言
科技统计是统计学的一个应用，是利用统计学的相关数理原理，对科学技术活动的相关组织规模和组织结构进行评定，是针对于一个国家的科学技术体系进行科学度量的一个指标。科技统计的方法是通过对科技活动的相关组织规模和组织结构及其功能以年度为时间梯度进行测定、统计、分析，进而得出准确的分析报告，为国家的宏观规划、政资反馈情况提供参考、依据。科技统计研究主要针对于是科学技术活动的总体数量特征与其相关数量之间的线性、非线性函数关系，进而为国家的宏观科技体系的相关规划提供数理依据。
科技统计事业起步于经济合作与发展组织（OECD）的建立。1963年，经济合作与发展组织（OECD）就意图规范科技统计的行业标准，以求在以后的科技统计活动中，能够做到数出一门，相关的技术人员可以阅读不同地区之间的科技统计报告。故而，经济合作与发展组织（OECD制定了通过了《研究与发展（R&D）调查的推荐标准与规范》。此外，经济合作与发展组织（OECD）还拟定&D调查的国际规范和国际分类之行业标准。上个世纪五十年代，美国也开始了自己的科技统计之路：美国国家科学基金会（NSF）开创了现代R&D统计。直至现在，美国国家科学基金会（NSF）已从R&D领域扩展到技术创新领域及高技术领域。相较于西方发达国际，我们的科技统计事业起步较晚，真正意义上的发展始于上世纪七十年代末，文革结束之后，我国的经济、文化、教育开始逐渐法复苏，正在此时，国家也注意到了我国与西方发达国家之间的差距。在党和国家的领导之下，我国开始组建自己的科技统计团队。但受限于当时的人力与物力，我国的科技统计团队仅仅是雏形而已，没有很好的组织规划形态，但对我国的科技统计事业的意义仍然是里程碑性质的。逐步改革开放之后，我国的科技统计工作才有了起色，在1985年，我国成立了专门的科技统计部门，该部分主要负责我国的工业、教育（高校、研究院）、民营企业的相关科技活动的统计工作。以定量分析的方法去研究和探讨新时期各国的科技政策的得失，以至于可以对政策的实施效果进行一个合理、及时的反馈，用来调整已有的科技政策和颁布新的科技政策，成为了各国科技统计的一个难点。为此，笔者在已有工作经验的基础上，对于现行的科技统计方法进行分析，佐以统计学知识，提出了一个定量分析的新方法。
2、科技统计指标体系建立
我国的科技统计工作开展是比较晚的，发展也没有收到应有的重视，虽有进步，但至今尚未建立起一个完整的、健全的、基于全社会的科技活动的相关调查体系。诚然，我国更没有一套数理解释透彻的指标体系。鉴于此，我国不同地区之间的相关科技活动统计工作者素质不一，所参考的指标体系也不一样，且其中夹杂着强烈的主观效用，导致了数出多门、彼此不一、分头管理的乱象。无法形成一个统一的规范，难以共享，直接降低了科技统计数据的质量和可靠性。鉴于此，我们需要对科技活动的指标体系进行修正，才能得到一个普适性较强、可操作性较好、准确度较高的指标体系。首先，指标体系的构建需要参考一下六项基本原则。
1.准确性。科技统计数据必须如实地、客观的反映一个国家的科技发展的实际情况，统计过程中必须严格按照相关的统计方法进行。
2.全面性。此项主要针对于企业。在中国，不仅仅大型企业的科技活动较为活跃，中小型已然不可忽视的科技活动能力，在统计过程中，必须充分考虑中小型企业的创新活动。
3.完整性。企业的科技活动包括过程和结果两部分，但在这两者之间，仍有一个面向结果的转化阶段，我国的科技成果转换率很低，与现有的科技统计数据不完整有一定的关系。
4.动态性。企业的科技活动是一个动态过程。其每时每刻都在不断的循环往复之中。因此，在统计一个企业的科技活动之时，需要考虑整个科技活动周期内的数据。
5.可操作性。此项主要是面对数据的传播。目前，我国由于数出多门、彼此不一、分头管理，许多指标的含义往往不同，造成了统计人员的理解偏差。
6.国际可比性。我国已然加入了WTO，我们应改变我国现行的数出多门、彼此不一、分头管理科技统计制度，代之以R&D统计调查制度，以期与国际接轨。通过综合考量经济合作与发展组织（OECD）及美国等国家的科技统计指标体系，立足我我国现有的指标体系，充分考虑技术获取、创新的中间过程和成果转化等几个重要环节，依照统计学的相关原理，对技术活动进行更加科学、有效地统计工作。
3、科技统计的量化评价方法
基于此，作者根据工作经验，提出量化的分析、评价方法。首先，选定相关指标。
其一，客观性指标值。客观性指标就是我们的一手数据，这些数据是直观可得的，并不需要经过复杂的运输和函数转化。其二，主观性指标。主观性指标是指针对于某种特性的分析指标，按照实际生产生活的要求对其指定若干的评判标准，并将其统一送至权威的专家、科学共同体进行审计，由评定专家经过大量的计算和拟合得到一个介于0至100之间的指标的数值。然后，对指标值进行无量纲化处理。由于不同的指标值有不同的实际含义，对其进行简单的数值计算是不符合现实物理意义的。譬如，经济类的指标值是金钱，单位为万元，而产出类指标值为论文的数量，单位为篇。如果将两者简单的进行纯代数计算，得到的数值是没有任何现实物理意义的，因此，我们需要对每一个指标值进行无量纲化处理。最后，对每一指标权重进行确定。不同指标对于最终评价结果的重要性是不一样的，在判断分析之时，不可同一而论，因按照其不同的重要性，对其分配不同的权数，只有这样，才能得到一个全面性很强的分析结果。具体而言，笔者使用人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）来确定各层指标的权重。人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）是上个世纪八十年代以来，伴随着人工智能领域的兴起而产生与发展的一种新兴的计算方法。人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）是从人脑神经元的复杂的网络系统的抽象数学模型进行出发，按照不同的链接方式组成了不同的网络模型。所谓的神经网络模型是一种运算模型，参考了部分仿生学的原理，与蚁群模型有着异曲同工之妙。神经元模型有神经元与神经元之间的联系组成，神经元是人工神经网络中不同网格的交点，与神经元之间的联系是不同神经元之间的信息联系与信息的运算。神经元与医学生物中的神经元类似，神经元之间的联系类类似于医学生物中人类大脑皮层中灰质部分。评价值的计算。在评价值计算的过程中，假设涉及到的相关指标有n个，以此命名为h1，…，hn，其中hi所代表的意思就是原始的评价值mi经过一系列的无量纲处理之后得到的指标值ni，其中的权重为γi，因此，科技统计评价
笔者的量化分析方法，能较好的对技术管理创新进行全面的、系统的评价，为技术管理创新提供有效的参考依据。
4、结论
科技统计是反映一个国家科技活动能力的基本指标，也是现有的唯一公认、可行度强的统计活动，提高科技统计的水平，对于国家科技的发展，宏观政策的制定具有积极的指导意义。科学统计活动是服务于我国的科技发展的。而科技发展是第一生产力，在我国人口红利逐渐丧失，我国的人口基数不足与支持我国的经济发展的速率之时，我们便需要对科技进行更加严肃的对待，而科技统计，是对与我国的科技发展的相关政策的拟定、反馈都有着至关重要的积极意义的。
笔者针对数出多门、彼此不一、分头管理的乱象。提出了一个普适性极强的量化分析方法，该方法首先选定了客观指标值和主观指标值，并对其进行无量纲化处理。利用统计学的相关专业知识，对于各个指标进行加权，建立了一个普适性较强的科技统计评价体系指标，以求更好地为我国的科技统计事业服务。
（作者单位：山东省科技统计分析研究中心）
作者简介
王斐.出生年月：1984.1.性别：女.籍贯：山东潍坊.职称：中级.研究方向：自然科学类.
科技统计是统计学的一个应用，是利用统计学的相关数理原理，对科学技术活动的相关组织规模和组织结构进行评定，是针对于一个国家的科学技术体系进行科学度量的一个指标。科技统计的方法是通过对科技活动的相关组织规模和组织结构及其功能以年度为时间梯度进行测定、统计、分析，进而得出准确的分析报告，为国家的宏观规划、政资反馈情况提供参考、依据。科技统计研究主要针对于是科学技术活动的总体数量特征与其相关数量之间的线性、非线性函数关系，进而为国家的宏观科技体系的相关规划提供数理依据。
科技统计事业起步于经济合作与发展组织（OECD）的建立。1963年，经济合作与发展组织（OECD）就意图规范科技统计的行业标准，以求在以后的科技统计活动中，能够做到数出一门，相关的技术人员可以阅读不同地区之间的科技统计报告。故而，经济合作与发展组织（OECD制定了通过了《研究与发展（R&D）调查的推荐标准与规范》。此外，经济合作与发展组织（OECD）还拟定&D调查的国际规范和国际分类之行业标准。上个世纪五十年代，美国也开始了自己的科技统计之路：美国国家科学基金会（NSF）开创了现代R&D统计。直至现在，美国国家科学基金会（NSF）已从R&D领域扩展到技术创新领域及高技术领域。相较于西方发达国际，我们的科技统计事业起步较晚，真正意义上的发展始于上世纪七十年代末，文革结束之后，我国的经济、文化、教育开始逐渐法复苏，正在此时，国家也注意到了我国与西方发达国家之间的差距。在党和国家的领导之下，我国开始组建自己的科技统计团队。但受限于当时的人力与物力，我国的科技统计团队仅仅是雏形而已，没有很好的组织规划形态，但对我国的科技统计事业的意义仍然是里程碑性质的。逐步改革开放之后，我国的科技统计工作才有了起色，在1985年，我国成立了专门的科技统计部门，该部分主要负责我国的工业、教育（高校、研究院）、民营企业的相关科技活动的统计工作。以定量分析的方法去研究和探讨新时期各国的科技政策的得失，以至于可以对政策的实施效果进行一个合理、及时的反馈，用来调整已有的科技政策和颁布新的科技政策，成为了各国科技统计的一个难点。为此，笔者在已有工作经验的基础上，对于现行的科技统计方法进行分析，佐以统计学知识，提出了一个定量分析的新方法。
2、科技统计指标体系建立
我国的科技统计工作开展是比较晚的，发展也没有收到应有的重视，虽有进步，但至今尚未建立起一个完整的、健全的、基于全社会的科技活动的相关调查体系。诚然，我国更没有一套数理解释透彻的指标体系。鉴于此，我国不同地区之间的相关科技活动统计工作者素质不一，所参考的指标体系也不一样，且其中夹杂着强烈的主观效用，导致了数出多门、彼此不一、分头管理的乱象。无法形成一个统一的规范，难以共享，直接降低了科技统计数据的质量和可靠性。鉴于此，我们需要对科技活动的指标体系进行修正，才能得到一个普适性较强、可操作性较好、准确度较高的指标体系。首先，指标体系的构建需要参考一下六项基本原则。
1.准确性。科技统计数据必须如实地、客观的反映一个国家的科技发展的实际情况，统计过程中必须严格按照相关的统计方法进行。
2.全面性。此项主要针对于企业。在中国，不仅仅大型企业的科技活动较为活跃，中小型已然不可忽视的科技活动能力，在统计过程中，必须充分考虑中小型企业的创新活动。
3.完整性。企业的科技活动包括过程和结果两部分，但在这两者之间，仍有一个面向结果的转化阶段，我国的科技成果转换率很低，与现有的科技统计数据不完整有一定的关系。
4.动态性。企业的科技活动是一个动态过程。其每时每刻都在不断的循环往复之中。因此，在统计一个企业的科技活动之时，需要考虑整个科技活动周期内的数据。
5.可操作性。此项主要是面对数据的传播。目前，我国由于数出多门、彼此不一、分头管理，许多指标的含义往往不同，造成了统计人员的理解偏差。
6.国际可比性。我国已然加入了WTO，我们应改变我国现行的数出多门、彼此不一、分头管理科技统计制度，代之以R&D统计调查制度，以期与国际接轨。通过综合考量经济合作与发展组织（OECD）及美国等国家的科技统计指标体系，立足我我国现有的指标体系，充分考虑技术获取、创新的中间过程和成果转化等几个重要环节，依照统计学的相关原理，对技术活动进行更加科学、有效地统计工作。
3、科技统计的量化评价方法
基于此，作者根据工作经验，提出量化的分析、评价方法。首先，选定相关指标。
其一，客观性指标值。客观性指标就是我们的一手数据，这些数据是直观可得的，并不需要经过复杂的运输和函数转化。其二，主观性指标。主观性指标是指针对于某种特性的分析指标，按照实际生产生活的要求对其指定若干的评判标准，并将其统一送至权威的专家、科学共同体进行审计，由评定专家经过大量的计算和拟合得到一个介于0至100之间的指标的数值。然后，对指标值进行无量纲化处理。由于不同的指标值有不同的实际含义，对其进行简单的数值计算是不符合现实物理意义的。譬如，经济类的指标值是金钱，单位为万元，而产出类指标值为论文的数量，单位为篇。如果将两者简单的进行纯代数计算，得到的数值是没有任何现实物理意义的，因此，我们需要对每一个指标值进行无量纲化处理。最后，对每一指标权重进行确定。不同指标对于最终评价结果的重要性是不一样的，在判断分析之时，不可同一而论，因按照其不同的重要性，对其分配不同的权数，只有这样，才能得到一个全面性很强的分析结果。具体而言，笔者使用人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）来确定各层指标的权重。人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）是上个世纪八十年代以来，伴随着人工智能领域的兴起而产生与发展的一种新兴的计算方法。人工神经网络法（Artificial Neural Network，即ANN）是从人脑神经元的复杂的网络系统的抽象数学模型进行出发，按照不同的链接方式组成了不同的网络模型。所谓的神经网络模型是一种运算模型，参考了部分仿生学的原理，与蚁群模型有着异曲同工之妙。神经元模型有神经元与神经元之间的联系组成，神经元是人工神经网络中不同网格的交点，与神经元之间的联系是不同神经元之间的信息联系与信息的运算。神经元与医学生物中的神经元类似，神经元之间的联系类类似于医学生物中人类大脑皮层中灰质部分。评价值的计算。在评价值计算的过程中，假设涉及到的相关指标有n个，以此命名为h1，…，hn，其中hi所代表的意思就是原始的评价值mi经过一系列的无量纲处理之后得到的指标值ni，其中的权重为γi，因此，科技统计评价
笔者的量化分析方法，能较好的对技术管理创新进行全面的、系统的评价，为技术管理创新提供有效的参考依据。
4、结论
科技统计是反映一个国家科技活动能力的基本指标，也是现有的唯一公认、可行度强的统计活动，提高科技统计的水平，对于国家科技的发展，宏观政策的制定具有积极的指导意义。科学统计活动是服务于我国的科技发展的。而科技发展是第一生产力，在我国人口红利逐渐丧失，我国的人口基数不足与支持我国的经济发展的速率之时，我们便需要对科技进行更加严肃的对待，而科技统计，是对与我国的科技发展的相关政策的拟定、反馈都有着至关重要的积极意义的。
笔者针对数出多门、彼此不一、分头管理的乱象。提出了一个普适性极强的量化分析方法，该方法首先选定了客观指标值和主观指标值，并对其进行无量纲化处理。利用统计学的相关专业知识，对于各个指标进行加权，建立了一个普适性较强的科技统计评价体系指标，以求更好地为我国的科技统计事业服务。
（作者单位：山东省科技统计分析研究中心）
作者简介
王斐.出生年月：1984.1.性别：女.籍贯：山东潍坊.职称：中级.研究方向：自然科学类.