科技指标研究的回顾与展望
吕力之（中国科技促进发展研究中心）
指标一词本身是一个统计学术语 * ，是统计指标的简称，是指反映社会经济现象总体数量特征的概念和具体数值。理解任何一项指标的含义都应了解以下两方面内容：指标名称和指标数值。指标名称是对事物某些特征的概括与界定，这些特征是可以测量并能反映事物的内在性质和发展规律。指标数值是根据指标名称界定的范围收集有关数据并运用选定的运算方法进行计算而取得的数值。
一个复杂系统的各个组成要素按客观规律彼此联系，相互作用。这种客观规律是无法直接测量的。然而人们可以根据自己的对客观规律的理解构造某种理论模型或假说，把系统中某些能够直接测量的特征与无法直接测量的特征相联系，进而把握事物的发展变化。指标就是对这种可测量特征的测量。科技指标研究是根据对科技活动及其与经济、社会发展相互影响的客观规律的认识，在必要的统计资料的基础上，建立关于科技活动测度的指标体系并不断监测指标动态，从中取得用其他方式不可能得到的定量信息，用以描述科技活动的历史、现状及其发展趋势，从而为科技政策和其他相关政策的制定提供必要的支撑。由此可以看出，科技指标研究是一个特定的研究领域，属于跨学科、跨领域的政策科学研究，其基本研究对象是科技活动，其理论基础是对科技活动规律的认识，其基本工具是统计学理论和方法，其服务对象是科技政策制定者，其根本目的是为研究和制定政策提供支撑。
一、科技指标研究的发展历程
科技指标研究已有半个多世纪的历史。发达国家的科技统计以 R&D 统计为起点，始于 20 世纪 40 年代或更早，到 50 年代已受到广泛关注。美国国家科学基金会首先开创了 R&D 系统测度工作。
1961 年包括欧美主要发达国家的经济合作与发展组织（ OECD ）正式成立。 OECD 在有关成员国已有工作的基础上，把 R&D 的定义和测度作为科技政策研究的重点大力推进。 1963 年 6 月，来自 OECD 各成员国的 R&D 统计专家在意大利出产白葡萄甜酒的弗拉斯卡蒂镇（ FRASCATI ）举行会议，就 R&D 统计指标的定义和测度方法达成一致，通过了《研究与发展（ R&D ）调查的推荐标准与规范》 1 ，即人们熟知的《研究与发展调查手册》的第一个正式文本。此后， OECD 各成员国在该手册建议的方法的指导下定期收集有关 R&D 投入的详细数据。经过 4 次修改， 1993 年出版了该手册的第 5 版。
联合国教科文组织（ UNESCO ）于 1965 年起组织对科学技术活动、特别是 R&D 数据的系统收集、分析、发表及标准化工作； 1978 年通过了《关于科学技术统计国际标准化的建议》 2 之后，又于 1984 年发布了《科学技术活动统计手册》 3 。 UNESCO 在上述文件中提出了“科学技术活动”的概念，并将科技活动划分为研究与发展（ R&D ）、科技教育与培训和科技服务三个组成部分。 UNESCO 与 OECD 对 R&D 的定义是完全一致的。 UNESCO 在科技指标工作上的一个重要特点是较早注意到科技统计与一般社会经济统计的协调。《科学技术活动统计手册》指出，“科技统计所用的概念、定义和分类要尽可能地与其他统计领域如工业活动、人力和教育统计所用的标准保持一致，特别是同国家核算制度所用的概念、定义、分类保持一致，……”。从 1963 年起，每年都在《 UNESCO 统计年鉴》中发布世界各国的主要科技指标数据。
鉴于 R&D 指标主要反映有关 R&D 活动的经费和人员状况，但不足以描述科技活动的其他方面的状况， OECD 又开展了其他科技活动指标的研究及有关标准方法建议手册的研究与编写工作。 1990 年出版了《技术国际收支手册》 4 、即《 TBP 手册》，提出了关于收集和说明技术国际收支（ TBP ）数据的标准方法的建议。“ TBP 指标通过记载不同国家之间全部有关无形技术交易的资料来测度无形技术的国际扩散”。 1994 年《专利科技指标手册》 5 正式出版，提出了一套将专利数据作为科技指标使用和解释的指导原则。 1995 年出版了《科技人力资源手册》，即《堪培拉（ Canberra ）手册》 6 ，提出了关于科技人力资源存量和流量测度的一套统计框架和标准方法建议。 20 世纪 80 年代世界各国对技术创新的重视达到了前所未有的高度，科技政策逐渐演变为创新政策。为了满足创新理论和政策研究的需求， OECD 于 1992 年发表了第 1 版《技术创新手册》 7 ，即《奥斯陆（ Oslo ）手册》，提出了关于收集和解释创新数据的指导原则。这套方法随即在首轮欧共体创新（ CIS ）调查中得到成功实施。根据此次调查和其他成员国应用这本手册指导本国创新调查的经验，对该手册进行修订后，于 1997 年出版了第 2 版。目前所谓的弗拉斯卡蒂（ FRASCATI ）系列丛书就是指上述 5 本手册。
OECD 在高技术产品和高技术产业统计和指标方面也进行了大量研究和协调工作，虽然尚未形成正式手册，但已取得了一定成效。 OECD 对高技术产业的界定和分类方法 8 不仅被成员国采用，而且在许多非成员国中广泛使用，使有关高技术产业的国际比较迅速普及。
20 世纪 90 年代以来，“知识经济”概念的传播在全球引起热烈反响， OECD 又率先就知识经济的测度和指标展开了研究 9 ，关于信息和通信技术（ ICT ）发展的指标是目前知识经济测度的重点。
OECD 已经建立了若干科技指标数据库，如《产业结构分析数据库》、《企业研究与发展分析数据库》、《投入产出分析数据库》、《外国附属机构活动数据库》、《双边贸易数据库》、《电信产业数据库》等。多年来， OECD 每年出版两期《主要科技指标》数据集，每两年出版一期《基本科技统计》数据集。
美国是世界上最早开展科技指标研究和出版本国科技指标报告的国家。美国国家科学基金会负责全国科技指标研究的组织、资助和协调，包括《科学与工程指标》的编写与出版，以及有关数据库的建立与维护，如《计算机辅助科学政策分析与研究数据库（ WEBCASPAR ）》和《科学家与工程师统计数据系统（ SESTAT ）》。从 1972 年起，每两年准备一期《科学指标》报告，上报总统和国会，并公开出版，自 1987 年起更名为《科学与工程指标》 10 。
其他国际组织和许多发达国家和发展中国家也定期出版各自的科技指标报告。例如欧盟（ EU ）于 1994 年和 1997 年分别出版了第 1 、 2 号《欧盟科技指标报告》 11 。
早在 1963 年，韩国就开始系统收集全国研究与发展活动数据，从此每年进行一次正式问卷调查，并发布题为《科学技术研究活动调查报告》 12 的统计数据集，至今从未间断。其间不断调整调查项目、改进调查方法，以加强国际可比性。从 1983 年起采用联合国教科文组织建议的科技统计国际标准。韩国于 1996 年底正式成为 OECD 成员国，从 1995 年开始采用《弗拉斯卡蒂手册》建议的标准规范。韩国的科技统计数据从此进入了 OECD 科技指标数据库及有关数据集。
从 1974 年开始，印度科技部按照联合国教科文组织建议的国际标准定期（每两年一次）开展全国性的科技活动资源调查，并发布两份分析报告：《研究与发展统计》 13 和《产业研究与发展》 14 。前者描述和分析全国科技活动状况，后者提供关于产业 R&D 的资金和人力资源投入的详细情况。
巴西科技活动数据的出版始于 1996 年，当年就出版了两期《国家科技指标数据集》 15 ，分别收录了 1990 ～ 94 和 1990 ～ 95 期间的国家科技发展数据。除了持续统计和发布科技经费和人员数据，巴西也很注意改进统计方法，以加强国际可比性。迄今巴西已在因特网上发布了 1999 年的科技指标数据。
二、科技指标的作用
科技指标的首要功能是直接为科技政策研究与制定提供支撑。借助科技指标可以相对准确地把握科技活动状况及其对社会、经济的作用和影响，提供必需的基础数据和分析结论；通过监测指标变动情况，及时发现和提出需要进一步研究的问题，从而为分析和制定国家政策提供其他方式难以获得的重要依据。许多国家都把科技指标作为制定科技政策、分配 R&D 经费和确定科技发展重点领域与发展方向不可或缺的重要依据。在我国科技指标的政策作用已经逐渐显现出来。比如：我国把 R&D/GDP 到 2000 年达到 1.5% 写入中共中央、国务院《关于加速科学技术进步的决定》，成为一项国策；近年来的发明专利和科技奖励等科技产出指标的分析表明，我国缺乏原创性科学技术成果，这一问题已引起社会各界的普遍关注，并推动了相关政策措施的制定与实施；通过高技术产品和高技术产业的界定与分类及其相应指标分析确切地揭示出我国高技术产业发展的某些特征，如“高技术不高”等，为制定恰当的高技术产业发展战略和政策提供了难得的定量依据，并且被各界政策研究人员和决策者广泛应用。
另外，科技指标还有多方面的作用。例如，科技指标还可以为探索和理解科技活动的内在规律提供新的数据和方法。迄今对科技 - 经济系统及其各组成因素的认识还很不足，目前仅有一些局部的模型，尚无法构筑完整准确的模型，用以辅助现状分析和前景预测。科技指标可以用来验证各种理论假设，并为建立、改进和完善模型提供经过加工的定量数据。再如，可以利用科技指标以简明易懂的形式向公众介绍国内外科技发展的基本状况和前景，全面加强公众的科技意识，唤起全社会对科技发展的关注和监督。科技指标不仅是宏观政策研究与分析的必备工具，也可以在微观层次上为企业及其他部门提供决策支持信息，帮助企业确定技术创新的重点和增强竞争力的战略方向。
三、科技指标体系的构成
人们对科学技术的认识和对科技与经济、社会相互关系的认识是逐步深化的。因此科技指标体系的构成也是发展变化的。
二次世界大战之后，大致在 20 世纪 50 — 60 年代，科学研究对经济发展和社会福利的贡献日益为人们所了解。当时人们普遍认为经济效益是从科学研究开始，经过商业开发、专利、营销直至技术扩散等一系列活动的线性过程的产物。按照这种“线性模型”，科学技术活动及其对经济、社会的影响是一个相对简单的循序渐进的过程。根据线性模型建立的科技指标体系的基本框架，主要由 R&D 投入和科技产出指标组成。
在 20 世纪 60 ～ 70 年代，人们对于科学与技术的区别与联系有了明确的认识，自 80 年代后期到 90 年代，对科学技术与经济发展相互关系的了解继续得到深化和丰富，技术创新理论得到广泛认同和传播，线性模型的缺陷被充分揭示出来，科技活动各环节之间以及科技与经济之间错综复杂的相互关系需要用一种新的理论模式来概括，这就是链式模型。链式模型不仅能比较正确地反映科技活动全过程各个环节之间的相互关系，而且强调了市场需求对科技发展的推动作用。在创新理论和政策研究成果的基础上，开始逐步建立和发展新型的科技——创新指标。反映科学与技术的联系、 R&D 和技术创新与经济增长关系的指标进入了科技指标体系并不断完善。
下面以欧盟、美国和我国的科技指标体系为例，说明科技指标体系的大体框架。 1997 年发表的《第 2 号欧盟科技指标报告》把欧洲放在全球视野中，对科技指标和与科技密切相关的经济指标进行了不同层次的国际比较：欧盟作为一个整体与美国、日本比较；发达国家与发展中国家比较；各大地理区域的比较；各国之间的比较。尤其值得注意的是，通过比较世界 50 个科技先进国家与其他 130 多个国家的发展差距，再次有力地证明了科技与知识对经济发展的关键作用。这份科技指标报告的另一个特点是尝试对指标揭示的问题的深层原因进行较全面的分析。为了提高可比性和帮助读者正确理解和使用科技指标，还对指标构建的方法问题做了详细的介绍和评论。该报告共分 5 大部分： 1 、欧盟科技活动的国际比较； 2 、产业技术创新与竞争力； 3 、欧洲各地区科技活动； 4 、欧洲 R&D 合作； 5 、欧盟的国际科技合作。第一部分从科技投入和科技绩效两方面分析比较欧盟的科技活动状况。除了基本的 R&D 经费和人员指标外，在考察科技经费投入时，首先观察科技发展的宏观经济背景，采用指标有 GDP 、外贸进出口、储蓄和投资、外国直接投资、通货膨胀率、就业等；在考察科技人力资源投入时，首先看教育经费投入等与教育有关的指标；在考察科技绩效时，则首先看与科技相关的经济绩效指标，包括劳动生产率、技术扩散对某些部门生产率增长的贡献、国际贸易、高技术产业和高技术产品出口等。第二部分重点分析 R&D 密集的 8 大产业部门的技术创新和竞争力状况。这一部分有两个特点，一是把科学产出与技术产出相联系，分析科学与技术的相互作用，例如，每单位 R&D 支出产生的专利数、企业 R&D 支出与专利增长趋势、专利的科学强度等指标；二是把产业科技活动指标与经济效益相联系，试图更全面地描述科技产出的效率，如专利与高技术产品出口额的关系、专利技术的市场份额等。后 3 部分则着重分析了欧盟内部和外部的科技合作情况，充分显示出该报告的区域背景。
在 2000 年美国国家科学基金会成立 50 周年之际，发表了第 14 期科技指标报告，即《科学与工程指标 2000 》。长期以来美国科技指标体系的基本内容相当稳定，主要组成部分有美国和国际 R&D 经费、科学和工程劳动力、初、中等教育、科学家工程师的大学教育、大学的 R&D 、产业 R&D 与技术创新、公众科技理解科学及对科技的态度、新兴技术及对社会经济发展的影响，每一部分都包含数量众多的指标及其简要分析和国际比较。在基本结构保持稳定的情况下，随着国内和全球科技和经济的发展变化，不断调整原有指标或增加新的指标。把教育指标放在重要地位是美国科技指标研究的突出特点；初、中等教育部分着重分析学生成绩、课程设置、教师与教学等；高等教育部分重点是大学科学与工程学位教育。 R&D 经费部分从来源和执行两方面按地区（各州）、三大部门和活动类型分析 R&D 支出情况。科学与工程劳动力部分除了 R&D 人员状况外，重点分析科学与工程劳动力的规模、就业与市场供求关系及需求预测，包括国际就业前景。美国科技指标报告没有为科技产出单独设立一章，有关内容分别纳入大学和产业 R&D 部分。大学研究在国家研究体系占有至关重要的中心地位，给予大学研究足够的支持是联邦政府的重要职能，每期科技指标报告都设立专门一章，分析大学 R&D 的支出、经费来源、联邦政府的资助、设施装备，科学家工程师，及论文和专利等研究产出。在关于产业技术创新的一章中，首先从高技术产业和先进技术产品产出份额及进出口贸易和知识产权贸易收入等方面分析美国技术的市场竞争力；然后依次分析企业 R&D 、专利和风险投资与高技术企业。关于新兴技术及其影响，近年来的主题是信息技术，从多方面观察信息技术对经济、教育、科研和人类生活的影响。
在我国系统的科技指标研究工作始于 80 年代中期。 1985 年我国实施了首次全国科技普查。 1989 ～ 1991 年第 1 次进行了全社会科技投入调查。去年又进行了全社会 R&D 资源清查。从 1991 年起，我国开始正式出版《中国科学技术指标》报告，即《科学技术黄皮书》，每两年出版一期，至今已出版了 5 期。
经过多年的不懈努力，我国已经建立了一套具有本国特色的科技指标体系 16 ，这套指标主要依据科技统计数据及相关的经济、社会统计数据，全面、系统地描述和分析我国科学技术活动的发展、作用及影响，全面反映我国科技活动的状况、科技实力和科技水平及其发展趋势。其中主要包括 5 大类指标：科技资源（人力资源和财力资源）、科技活动、科技产出、科技对经济社会发展的影响、技术创新。科技活动指标最能体现我国的国情和科技发展的特点。除了三大执行部门的科技活动，这一大类指标还反映国家科技计划执行情况和科技体制改革的进展情况。
从各类科技指标体系的结构与指标内容（包括以上提到的三个体系）来看，目前的各种科技指标体系大体上是一种松散的体系。科技指标研究的基本方式是把国家科技——创新体系作为一个整体并置于国际背景之下，从多个角度揭示系统各构成要素、特别是科技活动主体的特征及其变化。各单项指标揭示科技 - 经济复杂系统某一方面的具体特征，全部科技指标的集合则描述系统多方面的状况。由于还没有建立一个能够全面反映科技活动及其与经济、社会系统之间交互关系的完整模型，目前所谓的科技指标体系基本上是通过分别统计、分析各个指标并与其他国家和地区进行比较，来描述本国科技活动各方面的情况。
四、科技指标研究的发展趋势
目前发达国家有关 R&D 投入的指标研究已经比较成熟，但对科技产出指标的研究尚存在很大的局限性。科技产出与投入相比，种类繁多，性质不一，并且往往存在时间上参差不齐的滞后现象，加上投入和产出之间并不存在明确的关系，无法用简单的数学模型来模拟。相对于投入指标而言，产出指标研究难度更大。而要全面分析评价科技活动及其产出效率，拥有可靠的产出指标是至关重要的。因此，国际上一直在坚持不懈地进行产出指标的深入研究。
《奥斯陆手册》的问世，极大地推动了创新指标研究的发展。目前的创新指标主要针对企业技术创新的测度，还没有能够全面用于国家创新系统分析研究的指标；另外，目前大规模的国际创新调查只进行了两轮，所以创新指标远不如 R&D 投入指标那么成熟。最重要的是，经过几十年的努力，创新理论的研究有了很大进展，但仍然未能透彻地揭示创新系统各要素间的相互作用规律，使得创新指标的研究缺乏必要的理论支持。因此，在深入创新理论研究的同时，不断推动创新指标研究，是科技指标研究的又一个重要课题。
在继续深入、完善现有科技指标的同时，国际上对于科技指标的研究不断向许多新的领域扩展：
·知识经济测度和信息化指标
20 世纪 90 年代以来，国际上关于知识经济展开了热烈的讨论和争论。知识经济的概念很可能主宰 21 世纪。 OECD 已经开展了对知识经济指标的研究，在 1999 年出版的一份报告中建立了初步的指标体系框架，并汇集了一批国际比较数据。信息通信技术（ ICT ）及其产业是知识经济的主导技术和主导产业，是目前知识经济指标研究的重点领域。知识经济或新经济是一个新兴的经济形态，目前对它的认识和分析也只是一个开端。无论要保持优势或迎头赶上，各国都需要研究怎样顺应全球经济迅猛发展的大潮，面对新的挑战，利用新的机遇。这里面有大量政策问题，从而为科技指标研究提出了新的课题和研究方向。如描述分析知识经济本身及其影响的指标，包括服务业的发展趋势、高等教育的作用、结构和任务的演变；信息化指标等。
·国际化指标
随着经济的全球化，科学技术活动日益国际化。如各国在大科学项目上的广泛合作，各国科技机构和研究人员之间频繁的交流与合作研究，大批跨国公司为了开拓海外市场和利用发展中国家优质廉价的科技人力资源在国外设立研究开发机构，国际间企业技术联盟的不断扩大，等等。怎样准确评估判断当前科技活动国际化和经济全球化的基本态势，怎样充分利用国际化带来的机会使本国科技实现跨越式发展，是各国、尤其是发展中国家不可忽视的政策课题，因此成为科技指标研究的重要领域。
·社会和人文科学指标
迄今科技指标研究一直着重于自然科学与技术领域的科技活动。例如，我国的科技总量指标涵盖社会与人文科学领域，但缺乏进一步的细致分析。社会科学研究活动规律与自然科学与技术领域的研究活动有显著差异，不能直接套用现有的科技指标。因此需要开展理论和实证研究，建立描述社会和人文科学领域研究活动及其与社会经济相互作用的指标。
·数学模型和综合指数评价研究
在指标方法论方面，现实中存在着对综合指数评价的迫切需求。顺应这种需求，国内外都有研究者开展了国家科技实力或科技竞争力的综合评价研究。例如：瑞士洛桑国际管理发展研究院的《国际竞争力年度报告》 17 、联合国《人类发展报告》 18 新设立的技术成就指数（ TAI ）、国内自然科学基金会资助的关于科技竞争力的研究等。用这种方法所得的评价结果具有简明、直观的优点，但这类评价都不同程度地要受研究者本身价值取向的影响，其评价结果往往是有争议的，很难得到同行专家和公众的公认。到目前为止，人类对科技活动规律的认识尚不足以为构筑单一完整可靠的数学模型提供基本框架和基础支撑，所以现在仅有一些局部模型。而在缺乏基本数学模型的情况下，任何具体数学方法的选择都显得依据不足。然而为了满足决策需求，科技指标研究者应积极开展有关数学模型和数学方法的研究，不断改进综合指数评价方法并尝试运用到实践中。
五、我国科技指标研究和应用中值得注意的问题
1 ．加强统计基础建设
科技指标研究离不开可靠的统计资料来源，为此应当从以下三方面加强统计基础建设。一是建立相关的统计制度，如通过可持续的 R&D 调查和创新调查获得 R&D 指标和创新指标所需的基本数据；通过与专利、技术贸易等部门的合作对有关数据进行处理，获得专利、技术贸易等反映科技产出的重要数据。二是完善统计规范，使现行统计指标中不科学或不确切的部分逐步得到更正，如 R&D 科工应以相关人员的职业功能为依据，而不是按现行制度以相关人员的学历和资历为统计依据。三是加强相关统计人员培训，提高其素质。
2 ．适合国情与国际比较的关系
没有国际比较就不可能有完整全面的国情分析。我们的目标是成为世界科技强国，要瞄准国际先进水平，科技指标必须坚持国际可比的基本原则。强调国情不是为了自我安慰，而是为了制定和实施不同于发达国家的、适合自己当前发展水平的政策。为此可以研究建立一些专门指标。联合国《人类发展报告》就非常重视针对发展中国家的特点进行指标研究，在最新一期报告中第一次提出了一套技术成就指数，给予发展中国家的国情以较多的注意。在我国科技指标体系中，基本指标应当保持国际可比性，另外可以考虑增设一些针对国情的辅助指标。如我国当前技术创造能力仍然不足，技术发展以跟踪追赶为主。那么什么指标能反映这种特征，什么指标能监测创造能力或学习能力的变化趋势呢？还有关于科技体制改革、提高政府管理效率、国家科技计划等，怎样通过指标研究对这些方面政策研究提供更多更准确的决策支持信息？
3 ．积极开展跨学科合作研究
国内外科技指标研究者的一个共识是：经过几十年的努力，科技指标研究取得了一定成绩，但还只是处于初期阶段。科技指标的基本工具——统计学理论和方法相对比较成熟，难点在于对科技活动及其与经济、社会发展相互作用规律的认识还很不足，对科技指标如何更好地支持政策分析和决策过程的问题也没有很好解决。因此需要动员各有关学科和领域的研究者共同努力，加强交流与合作。
4 ．定量分析与定性分析相结合
就一般情况而言，科技指标体系（如 R&D 、技术创新、科技竞争力、信息化水平等）主要由定量指标构成，有时甚至全部由定量科技指标构成，显然在科技指标研究中定量分析起着主导作用。但是不能因此否定和轻视定性分析的作用。科技指标作为对事物特征的定量概括，其本身是中性的，必须与特定的参照系相对照，才能据以判断事物所处的状态是优还是劣，其发展趋势是好转还是恶化，指标本身也不能指出左右发展趋势的原因以及必要的政策措施。确定参照系、找出发展变化的原因和制定对策等都离不开定性分析。因此，仅有定量指标和定量分析不可能完成政策分析，定量分析必须与定性分析紧密结合。
5 ．便于决策者使用
科技指标研究的主要服务对象是政策制定者和决策者。因此，便于决策者使用是科技指标研究中应当遵循的一条重要原则。
大部分政策制定者和决策者对于指标研究本身了解不多，指标研究结果必须以简明易懂而又清晰明确的方式进行表达，才可能更多地为他们所理解、接受和使用。任何科技指标都有特定涵义和适用范围，并且常常受到数据收集渠道和方法的制约。在使用指标进行分析并得出结论之前，要比较充分地了解指标概念、统计口径、统计方法等技术细节；例如产业结构等方面的国际差异对有关指标的可比性的影响等，都应该加以考虑。要在指标研究报告和科普性文章中坚持反复说明有关指标的局限性和注意事项。如有科学家指出，有政府官员根据《 SCI 》国际论文排名宣称“中国基础研究进入世界前列”，这种说法是不合适的。类似事例在所多有，指标研究者必须十分注意，避免发生误导。
主要参考文献
1 OECD ，研究与发展调查手册（第 5 版），弗拉斯卡蒂丛书，科技部发展计划司、中国科技指标研究会主编，新华出版社， 2000 年。
2 UNESCO ， Recommendation concerning the International Standardization of Statistics on Science and Technology, 1978 。
3 UNESCO, manual for Statistics on Scientific and Technological Activities, 1984 。
4 OECD ，技术国际收支手册（ TBP 手册），弗拉斯卡蒂丛书，科技部发展计划司、中国科技指标研究会主编，新华出版社， 2000 年。
5 OECD ，专利科技指标手册，弗拉斯卡蒂丛书，科技部发展计划司、中国科技指标研究会主编，新华出版社， 2000 年。
6 OECD ，科技人力资源手册（ Canberra 手册），弗拉斯卡蒂丛书，科技部发展计划司、中国科技指标研究会主编，新华出版社， 2000 年。
7 OECD ，技术创新调查手册（ Oslo 手册）（第 2 版），弗拉斯卡蒂丛书，科技部发展计划司、中国科技指标研究会主编，新华出版社， 2000 年。
8 Thomas Hatzichronoglou ， Revision of the High-technology Sector and Product Classification, STI Working Papers 1997/2, OECD.
9 OECD, Science, Technology and Industry Scoreboard 1999, Benchmarking Knowledge-based Economies.
10 National Science Board, Science & Engineering Indicators – 2000, National Science Foundation, 2000 (NSB-00-1), USA.
11 European Union, Second European Report on S&T Indicators, 1997.
12 Ministry of Science and Technology of Korea, Report on the Survey of Research and Development in Science and Technology 1995.
13 Ministry of Science and Technology of India, Research and Development Statistics 1996-97
14 Ministry of Science and Technology of India, Research and Development in Industry 1996-97.
15 Ministry of Science and Technology of Brazil, National Indicators of Science and Technology 1990-95.
16 董丽娅，中国科技指标发展现状及关注的问题，科技管理研究， 2000 年第 1 期。
17 World Competitiveness Yearbook 2001, International Institute for Management Development (IMD).
18 Human Development Report 2001, United Nations Development Programme (UNDP).
* 目前 “指标”一词的使用频率很高，在不同场合下有不同含义。例如人们常把额度、定额或数量标准等称为“指标”，这些含义与本文的内容无关，仅在此提起读者注意，不作进一步讨论。