《日本科学技术指标》是反映日本科技活动情况，并进行国际比较的系列报告。在国际的同类报告中，我国较多关注和引用美国的《科学与工程指标》系列报告，其提供了丰富的指标和数据反映的信息。但了解《日本科学技术指标》的内容后，会发现其特色和实用性的特征。本文通过介绍《日本科学技术指标》构建的背景、指标体系结构和特点，比较美、中、日三种同类报告内容结构、分析维度、指标统计口径等方面的特点和异同，提出建立我国科学技术与工程指标的建议。
日本从1991年开始每年定期发布《日本科学技术指标》系列报告，迄今已经出版了20余期。报告由文部科学省下属的科学技术政策研究所组织编写，通过定量化和客观的指标数据反映日本科技活动，同时也注重时间序列的历史纵向比较和国际对比。《日本科学技术指标》在日本国内受到研究者以及各界的较多关注，其中反映日本科学技术活动的各种指标数据经常被日本国内其他报告广泛引用。
一、日本科学技术指标构建的背景
20世纪90年代初期，日本作为世界经济强国和技术强国，已在多个技术领域保持领先。但日本经济在达到高速发展的鼎盛时期后增速放缓，此后陷入了长期的经济低迷，同时迎来了老龄化和少子化时代。日本政府意识到，科技发展模式必须从技术依赖向自主创新转变，提高产业竞争力，解决新出现的各种社会问题。从此，日本的科学技术战略内容有了明显的改变。1995年11月，日本通过了《科学技术基本法》，把科学技术创造立国作为基本国策，制定并实施了第一期“科学技术基本计划”，其内容包括增加科技投入、强化人才培养和加强独创性的基础研究等新措施。《科学技术基本法》的颁布及“科学技术基本计划”的实施，推动了科技指标体系的研究和发展，围绕科技与社会等各方面关系的科技调查工作和指标研究工作开始在法律的框架下运行[1]。
2010年，日本在第四期“科学技术基本计划”提出推动科技和创新政策科学，文部科学省因此设立了重新设计科技、创新政策科学的项目（Science for Redesigning Science, Technology and Innovation），提出了支持创新研究和决策的创新基础数据构架，目的是促进科学决策，为决策者和政策研究人员提供数据作为“证据”。因为数据不仅为研究人员提供了资源和素材，另外对于公众而言，数据也是赢得公众信任、向公众进行解释的工具和手段。图1展示了日本支持创新研究和决策的基础数据的整体构架，在这个构架下设立了多类数据库，诸如政府科技预算分配数据库、主要科技政策数据库等。同时，依托各类数据库形成了科学技术指标、科学技术预见调查等报告，成为为决策提供证据的素材[2]。
图1 日本支持研究和决策的创新数据基础构架
二、日本科学技术指标的构成
（一）日本科学技术指标的内容结构
2015年的日本科学技术指标通过近150个指标的定量数据反映日本科技创新相关的情况，报告内容分为R&D支出、R&D人员、高等教育、R&D产出以及科学技术和创新五大类 [3] （如图2所示），其结构和指标体系是基于2009年的一次较大调整而形成。此外，结合每年学界和决策者等各界的反馈，以及数据采集的可行性，根据需求考虑适度增加个别指标。例如，2015年的报告中新增了有关分部门的拥有博士学历的研究人员数量和比例、研究生院中在职或社会学生的数量和比例等指标。
图2《日本科学技术指标》的内容结构
《日本科学技术指标》的第一部分是R&D支出，介绍日本与主要国家在各类R&D支出方面的表现及比较。第二部分为R&D人员，介绍支持科学技术活动的人力资源情况，在日本科学技术指标中，主要讨论R&D人力资源，并特别讨论了研究人员与研究助理人员的国际比较情况。第三部分为高等教育，通过高等院校的就读和就业选择情况来反映科技人力资源储备的人才培养情况。第四部分为R&D产出，介绍了世界主要国家的科学论文和专利方面的R&D活动的产出表现。第五部分科学、技术与创新，致力于通过用代表科技创新影响力的指标来反映科技创新与创造新价值直接的联系。由于使用量化指标衡量创新影响力较难，因此量化指标的数量相对有限。
（二）日本科学技术指标的特点
一是定位明确。在重构科技、创新政策科学的项目下，科技指标报告明确科学技术指标是为科技决策服务的定位，要为研究人员和决策者提供数据和证据，为衡量和评价科技发展水平和科技政策提供量化的数据作为参考。
二是注重国际比较。日本科技指标报告一个显著的特点是非常注重国际比较。在报告的每一章中都有专门的小节是关于相关指标国际比较的内容，在R&D支出、R&D人力资源、R&D产出、科学技术和创新等章节都首先与国际上主要国家进行比较，然后才是本国的具体情况分析。而且，日本科学技术指标在国别比较的选取上相对稳定，基本围绕美、中、德、英、法、韩国和欧盟等七个经济体进行，其比较意图也很明显。日本是OECD成员国，更注重与发达经济体的比较。除韩国之外，其他五个经济体加上日本是GDP全球排名前六的经济体，而韩国则是由于地缘因素，且与日本同为亚洲的发达国家，因而也选择在内。
三是指标分析的多样性。目前日本科学技术指标中近150个的指标数量并不算多，但对于同一大类指标下又分为描述型（reporting type）、分析型（judgment type）和评价型（policy evaluation type）的具体指标[4]。因此，虽然报告只有五大章和一个关于分地区指标的附录，但每一部分分析的角度较多，同时，报告注重数据的可视化表达，界面友好，阅读方便，无论是研究人员或政策制定者都能清晰地了解到日本在某个指标上的表现和在国际上的相对位置。
三、美、中、日同类指标报告的比较
除了《日本科学技术指标》系列报告外，国际上比较知名、广受瞩目的是美国的《科学与工程指标》（Science & Engineering Indicators）系列报告。美国国家科学基金会（NSF）应国会的要求，每两年发布一次《科学与工程指标》报告，专题向总统和国会报告美国在科学、技术、工程、数学的教育和学术研究以及产业、经济领域的发展水平，并与其他国家和地区进行综合比较[5]。我国从20世纪90年代以来，科技部会同国务院有关部门和相关单位，也编撰出版了《中国科学技术指标》系列报告，并以政府出版物科学技术黄皮书的形式发布，通过对科技活动的定量化测度，反映科技活动状况及其对社会、经济的作用和影响[6]。
应该说，美、中、日的三种报告无论在形式和内容上都有诸多相似，都是通过指标数据来定量化描述科学技术活动的情况和发展的水平，报告都坚持基于数据和事实的描述，同样都包含了时间序列的纵向分析和国际横向比较但并不给出国家排名。通过对三种报告的指标的内容进行比较可以看出，美国《科学与工程指标》报告无论从涉及的领域和内容、包含的指标数量、指标分析的不同角度或维度、国际比较的深度都是相对最全面的，但日本和中国的报告也有其自身特色。
表1 美、中、日三国科学、技术、工程指标结构比较
| 美国 | 中国 | 日本 | |
| 中小学科学教育 | 从幼儿园到高中的数学和科学成绩、数学和科学课程选修情况、数学和科学教师状况（工作状况、离职率等） | — | — |
| 高等教育 | 科学与工程专业本科、研究生的招生、就读意愿和学位获得数 | 高等教育的科技活动（R&D人员、经费、成果转化） | 本、硕、博理工科学生入学数量，毕业生升学职业选择、就业的行业分布，外国留学生情况 |
| 劳动力 | 科学与工程劳动力（资格、职业、实际运用）的规模、教育分布、增长情况，科学与工程劳动力在各就业部门的分布；薪资、失业率，年龄分布与退休情况，女性与少数族裔，移民与科学与工程劳动力 | 从受教育的“资格”角度计量的科技人力资源（总量、专业技术人员），R&D人员（总量、部门分布、类型分布） | R&D人员（总量、性别、部门分布、外国博士后人员比例），研究辅助人员的总量、结构、每位研究人员的研究辅助人员数 |
| 研发投入 | 按研究类型、部门的研发支出、跨国公司的研发支出，分产业的研发支出，科研基础设施概况 | 按研究类型、部门的研发支出 | 按部门的研发支出，各产业的研发支出 |
| 研发产出 | 论文、专利 | 论文、专利、技术贸易 | 论文、专利 |
| 科技与产业 | 知识密集型和技术密集型产业、清洁能源技术的投资与创新 | 高技术产业、高技术产品、科技园区、创业风险投资 | 技术贸易、高技术与中等技术产业贸易、商标及三方专利、R&D与创新关系、全要素生产率 |
| 公众理解科学 | 公众的科技知识、公众对科技的态度 | 公众对科学的理解、公众科技信息来源、公众对科技的态度 | — |
有关内容的比较方面，在报告讨论的指标领域上，美国《科学与工程指标》报告涉及领域最多，《中国科学技术指标》次之，《日本科学技术指标》最少。21世纪初，美国提出STEM教育概念，即科学（science）、技术（technology）、工程（engineering）、数学（mathematics）教育的统称，并在K-12教育体系中高度重视STEM教育，认为STEM教育不仅对国家未来的创新能力和竞争力有决定性的影响，而且是社会进步的必要基础。因此，在美国的科学与工程指标报告中，反映中小学、高等学校STEM教育情况是体现科技发展潜力的重要一方面内容。中国、日本的指标报告都没有中小学科学教育等相关内容；在高等教育的内容部分，《日本科学技术指标》讨论了理工类学生的招生、就业意愿和就业分布等内容，中国的报告中虽然涉及了高等学校，但实际上探讨的是高等学校的科技投入产出和转化等科技活动以及高等学校R&D人员的情况，而非人才教育和培养方面。
在对同一类内容的分析方面，三个国家的报告分析的维度也有所差异。以科技劳动力部分内容为例，美国主要探讨的概念是科学与工程劳动力，从科学与工程劳动力的规模、受教育情况，在各就业部门的分布,薪资、失业率,年龄分布与退休情况,科学与工程劳动力中女性、少数族裔、移民人口的情况等方面通过指标展示并分析；《中国科学技术指标》主要讨论了科技人力资源和R&D人员的两类概念，从科技人力资源总量，R&D人员的总量,按部门、行业的分布情况等来描述；《日本科学技术指标》主要讨论了R&D研究人员（researcher）和研究辅助人员两类概念，从两类人员的总量、分布等方面分析，还讨论了平均每位研究人员对于辅助人员的数量。
从指标的统计口径上看，仍以科技劳动力这部分为例，无论是中国的科技人力资源或美国的科学与工程劳动力都是从“资格”和“职业”两个角度统计，符合任一条件都可以被纳入。美国的科学与工程劳动力从科学与工程职业、具备科学与工程学位的资格以及从事非科学与工程职业但在工作中需要运用科学与工程专业技术的工作岗位三个角度计量；中国的科技人力资源主要从受教育的“资格”角度统计，指完成科技领域大专学历教育或大专以上学历教育的人。目前，《日本科学技术指标》报告中没有关于科技人力资源的相关讨论，在报告中主要是分析了R&D人员概念下的相关指标，包括R&D研究人员与研究辅助人员两大类。有关美、中、日同类科技指标报告中，对科学与工程劳动力、科技人力资源、R&D研究人员的统计口径比较见表2。
表2 美、中、日指标报告中相关概念统计口径的比较
| 国家 | 衡量方法 |
| 美国 | 科学与工程劳动力：满足“资格”或“职业”条件之一，从科学与工程职业，受教育的资格（科学与工程专业毕业生），以及在非S&E职业但工作中需要运用科学与工程专业技术的岗位三个角度计量 |
| R&D研究人员——没有直接计量；
在商业部门，按全时当量的科学家和工程师计算； 在高校，按博士学历者和一半的博士生的人数计算； 在研究机构，按科学家与工程师的人数计算 |
|
| 中国 | 科技人力资源：从受教育的“资格”角度的计量 |
| R&D研究人员（researcher）：指R&D人员中具备中级以上职称或博士学历（学位）的人员 | |
| 日本 | 研究人员（researcher）:
在商业部门，按本科及以上学历者算； 在高校，按人数计算的教师、博士生以及医疗卫生人员算； 在公立科研机构和非营利组织，按本科及以上学历者算 |
四、启示
美国、中国和日本三种同类指标报告都是通过定量化的指标和分析反映科技创新活动和发展水平，总体而言，美国的报告在数据量、信息量等方面更胜一筹，日本的报告虽然内容并不厚重，但也不乏特色指标，这些特点对于我们进一步改进中国的科学、技术与工程指标报告有可借鉴之处：
（一）充实和丰富现有指标体系
科学技术与工程的教育情况可以反映科技人力资源储备的情况，而我国目前的科学技术指标报告并没有太多涉及这方面，我们可以考虑在目前内容的基础上，新增教育相关的部分。借鉴美国、日本的指标，将反映我国科学、技术与工程专业学科发展、科学教育水平等指标纳入，增加反映我国中小学数学或科学课程成绩评估、教师情况、教育投入，高等学校自然科学与工程类招生数和毕业就业取向等内容的指标。另一方面，对于目前指标报告中已经涉及的领域，如在科技人力资源部分，在现有以受教育程度的“资格”角度计量科技人力资源总量的基础上，争取在“职业”角度的计量方面有所突破；此外，除目前分析R&D人员的指标外，增加有关研究辅助人员的相关指标。
（二）创新指标的数据采集和分析方法
实施调查项目，利用大数据等手段改进对相关指标的测度。例如传统的就业统计数据低估了劳动力的流动性，可以在此基础上补充基于招聘市场调查的数据，与传统的官方统计结合起来，反映劳动力的流动情况；利用互联网对网民搜索科技词汇行为的分析，可能产生一些反映公众科学关注度的指数数据，成为科学态度的一个可能的代理变量。在数据的分析和结果展示方面，也可利用大数据进行可视分析，有利于判断以及更直观地呈现结果。
（三）加强与国际同行的交流与合作
美国、日本报告中都非常重视国际比较，这有利于读者判断本国科学、技术与工程水平在国际上的相对位置，值得我们效仿。报告涉及到的指标和数据量是极其庞大的，数据来源也有许多出处和获取方式，要想进一步加强报告中国际比较的分析，除了公开数据外，在数据获取、指标比较和分析等方面需要国际国内相关的教育、科技部门、研究机构等广泛合作。目前中国科协创新战略研究院已经和日本科学技术政策研究所、美国国家科学基金会等机构建立了联系，探讨在科学技术与工程指标研究、数据交流等方面开展合作。
参考文献
[1] 日本科技创新态势分析报告课题组. 日本科技创新态势分析报告[M]. 北京：科学出版社，2014.
[2] Hiroyuki TOMIZAWA. Developing a data infrastructure for STI analysis in Japan[R]. NESTI workshop on data infrastructures for the analysis of science, technology and innovation，2015
[3] 日本科学技术政策研究所. 科学技术指标2015[R/OL].（2015-11-28）. http://data.nistep.go.jp/dspace/bitstream/11035/3071/182/NISTEP-RM238-FullJ.pdf.
[4] 赵宗绪，李奇. 日本科技指标体系特点浅析[J]. 中小企业管理与科技， 2010（18）：102
[5] National Science Board（NSB）. Science and Engineering Indicators 2014 [R/OL]. （2015-07-10）. http://www.nsf.gov/statistics/seind14/index.cfm/home/pdf.htm
[6] 中华人民共和国科学技术部. 中国科学技术指标2012[R]. 北京：科学技术文献出版社，2014.
作者：徐婕 中国科协创新战略研究院
