科技發展目標、R＆D資源清查工作與R＆D/GDP指標數據的正態分布特征

章剛勇，朱世武

(1.南昌大學 經濟管理學院，江西南昌330031；2.北京大學光華管理學院，北京100871；3.清華大學經濟管理學院，北京100083)

一、引言

20世紀70年代末開始，我國經過不斷努力，形成了比較完整、系統的統計調查制度和穩定的調查指標體系，逐步形成了一套比較完善、規范并與國際接軌的科技統計指標體系和統計制度，擴大了科技統計范圍和擴展了其內容，制定了系列統計標準和規范，通過加強與國際間的業務交流與合作，使科技統計工作為國際社會日益關注［1］。在20世紀90年代后我國才基本上按國際慣例對R＆D投入有關指標進行統計［2］。1995年我國制定頒布的《中共中央、國務院關于加速科學技術進步的決定》把2000年我國R＆D經費/GDP的發展目標定為1.5%;2005年頒布的《國家“十一五”科技技術發展規劃》把2010年R＆D經費/GDP發展目標定為2%。在2000年和2009年我國分別組織了兩次全國R＆D資源清查工作，R＆D經費及占GDP比重雖然在資源清查年度的增長率遠高于其它年度，但2000年和2010年我國R＆D經費/GDP的實際值分別為0.9%和1.75%，科技發展目標落空。由此引起我們對由此引發我們對R＆D資源清查工作與數據質量，R＆D資源清查工作與科技發展目標的思考。

大多數科技管理和科技評價文獻使用了科技統計指標和定量研究法，但多側重于評價指標體系的構建和應用，而關于科技統計基礎指標的統計性態及數據質量評價方面的探討較少［3］。R＆D投入指標是科技統計指標體系的主要組成部分，其中R＆D經費和R＆D經費/GDP是R＆D投入指標中兩個主要指標。了解R＆D投入增長變化規律，把握R＆D投入指標的統計特性，一方面可以應用于數據質量評價，以了解我國R＆D投入及科技統計工作較為真實的現狀，對科技監控和科技管理具有較強的現實意義;另方面可以為使用R＆D投入指標數據進行統計建模正確評價科技投入到產出之間以及科技投入在經濟社會發展中所起的作用提供支撐。

成邦文［4－5］認為我國各省市研究機構的R＆D經費等指標數據在橫截面上具有服從對數正態分布規律，并采用K-S檢驗法加以驗證。譚文華［2］認為，對未來R＆D經費總量和R＆D/GDP的預測，長期以來世界各國還是主要采用基于定性方法的主觀判斷方法，當前我國R＆D強度(R＆D/GDP)增長趨勢與國際R＆D強度增長一般規律基本相符，并已進入一個快速增長的關鍵時期，但R＆D投入水平仍滯后于經濟發展水平幾乎一個階段。本文首先簡單探討了R＆D投入指標數據具有隨機性的統計特征，提出了在社會經濟穩定和統計調查制度穩定的前提下，一國的R＆D投入指標的時序數據應具有服從正態分布的特點之觀點，并以經驗實證法加以論證;然后分別從指標數據正態分布的規律出發，對我國R＆D經費、R＆D/GDP指標的數據質量進行了評價，對我國未來R＆D/GDP進行預測;最后是有關結論和思考。

二、R＆D投入數據具有隨機的特點嗎?

R＆D投入受社會經濟發展程度、科技政策、科技意識和科技文化等因素影響，具有不確定性;反映科技投入的統計數據受統計調查范圍、統計調查方法等因素影響，具有隨機性。

(一)經濟發展與R＆D統計數據

一個國家或地區的R＆D投入與其社會經濟發展狀況相互影響，一方面，R＆D投入影響科技進步水平，而科技進步是經濟增長的主要驅動因素之一;另一方面，國家或地區的經濟發展狀況，制約著R＆D投入水平，特別是基礎科學技術研究的投入。另外，R＆D投入還受科技政策效力，科技意識和科技文化等因素的影響。各因素的相互作用使得R＆D投入的絕對指標和相對指標數據都具有不確定性。

(二)統計調查范圍與R＆D統計數據

根據經濟合作與發展組織制定的科技統計手冊《弗拉斯卡蒂手冊》的規定，R＆D統計調查范圍應當是一國中所有從事R＆D活動的成建制的機構。如企業、研究機構、高等學校、社會團體和協會等具有法律地位的實體。實踐中，各國根據本國的具體情況和特點，R＆D統計中所采用的調查范圍和調查起點有所不同。由于事先并不知道哪些單位在從事R＆D活動，并且從事R＆D活動的單位也在變化，使得統計范圍具有一定的不確定性，從而影響到R＆D投入統計數據。

(三)統計調查方法與R＆D統計數據

R＆D統計調查方法可分為抽樣調查和全面調查的方法，抽樣調查無論是簡單隨機抽樣還是分層抽樣等方法，要求總體中的個體都以已知的概率被抽中，調查所采擷的數據是隨機數據;即便是全面調查，受調查范圍和調查起點的影響，以及在數據采擷過程中，受到系列調查誤差影響，最終公布的R＆D統計指標數據也應該具有隨機的特點。

三、R＆D投入指標數據的正態分布特征

R＆D投入指標數據具有隨機的特點，那么在不同的社會、經濟、科技政策和科技文化的作用下，是否具有共同的隨機規律，服從正態分布?正態意味“正常性態”，指若在觀察或實驗中不出現重大失誤，則結果應遵從正態分布。這個看法既有大量的經驗事實支撐，也有中心極限定理作為理論支撐①引自:陳希孺為《正態性檢驗》(梁小筠，1997)所作的序，中國統計出版社。。韓德瑞［6］認為時間序列的差分實質上是剔除時序當中某種固有的規律性，經過數次差分后的時序主要含有隨機性的獨立誤差性質，自然趨向于正態分布。當一國的社會經濟因素穩定時，并且統計調查制度規范穩定時，R＆D投入數據逐年穩定上升或下降，在一定的時間跨度里，應表現為“兩頭少，中間多”的正態分布趨勢。若時序面的數據不服從正態分布，呈現左偏或右偏的形態，可能緣于科技政策的效力或統計調查制度或方法的調整而引起的結構性突變。相應數據經差分或取對數等平滑技術處理，消除這種突變后，也應服從正態分布。施建軍［7］認為對R＆D活動的評價，應從應把握指標體系的空間上的聯系性和時間上的動態性，通過時序數列，可以從全部時點上掌握科技活動的動態性，反映科技活動發展的水平和速度。R＆D時序數據的正態分布規律與R＆D投入增長規律并不相互沖突。R＆D投入增長規律描述的是其在增長趨勢上的特征，而正態分布規律度量的是R＆D投入數據的隨機特性。

因此我們認為:在社會經濟因素穩定，在統計調查規范和穩定的前提下，一國的R＆D投入的時序數據應具有遵從正態分布的特點。無法從數學上給出這結論的嚴格證明，本文以經驗實證法對部分國家的R＆D投入數據的正態分布特征加以驗證。

(一)正態性檢驗方法

判斷一列數據的分布是否具有正態性規律，有許多種方法。第一類:使用圖示法從直觀上判斷，如頻率分布直方圖，QQ圖(四分位數圖)和PP圖(百分位數圖)等;第二類:規范檢驗法，主要包括:Shapiro-Wilk檢驗、Kolmogrov-Smirnov檢驗、Cramer-von Mises檢驗和Anderson-Darling檢驗等方法②正態性檢驗方法還包括偏度檢驗法、峰度檢驗法等，使用這兩種方法的前提是要有偏度和峰度的先驗信息。本文選擇的四種檢驗方法是無方向正態性檢驗方法，且被主流統計軟件包SAS所集成。。正態性檢驗方法的原假設一般為H0:數據服從正態分布;相應的備擇假設為H1:數據不服從正態分布。章剛勇［8］在隨機模擬的基礎上計算和比較了四種檢驗方法的功效，認為四種檢驗方法對備擇分布形式，備擇分布的非對稱性和厚尾的特點都較敏感。在實際應用中，較好的辦法是同時使用四種檢驗方法對樣本進行正態性檢驗，若有一種檢驗方法p值較小，并在選定的顯著性水平下拒絕了原假設，可以認為所檢驗的數據不服從正態分布。本文采用上述的四種規范正態性檢驗方法。

(二)部分國家R＆D經費數據和R＆D經費/GDP數據正態性檢驗結果

科技活動的定量研究應放在國際大系統中進行比較和分析［7］，我們采用四種正態性檢驗方法分別對中國、美國、法國、德國、俄羅斯、日本、韓國和印度等八個國家1987-2008年R＆D經費(單位:十億本國幣)和R＆D經費/GDP(%)數據進行檢驗。數據來源于中國科技統計主要指標數據庫(http://www.sts.org.cn/)。數據庫雖有部分數據缺失①數據庫中部分數據缺失。其中:(1)R＆D經費數據:中國(1987－2008)共22個觀測值;美國、法國、德國、日本(1987－2007)各21個觀測值;俄羅斯(1991－2007)17個觀測值;韓國(1991－2007)17個觀測值;印度(1994－2005)12個觀測值(印度1992年，1993年R＆D經費為1931十億本國幣和1991十億本國幣，是1994－2005年各數據的10－20倍左右，表現異常，被作者作為異常值而剔除)。(2)R＆D經費/GDP數據:中國(1987－2008)共22個觀測值;美國、法國、德國(1987－2007)各21個觀測值;日本(1987－2006)20個觀測值;俄羅斯(1990－2007)18個觀測值;韓國(1991－2007)17個觀測值;印度(1987－2005)19個觀測值。，但不影響檢驗方法的使用和相應結論。檢驗結果如表1和表2所示:

表1 部分國家R＆D 經費數據正態檢驗結果

表2 部分國家R＆D經費/GDP 數據正態檢驗結果

如表1、表2所示，美國、法國、日本等市場經濟成熟的國家，即使是發展中國家印度，其工業化發展階段尚處于初級階段，R＆D經費及R＆D經費/GDP指標數據在0.1的顯著性水平下，未能拒絕原數據服從正態分布的原假設。各國的R＆D投入的主體結構有所不同，經濟發展程度不同，工業化發展階段不同，科技政策效力不同，科技文化意識不同，但不同的社會經濟形態，科技政策和科技文化形式并不影響R＆D投入數據的正態分布特征。

俄羅斯和中國的指標數據均在0.05的顯著性水平下，拒絕了原數據服從正態分布的假設。俄羅斯經1991年前蘇聯解體后，經歷了相當長一段時期的政治混亂，這段期間政治利益優于經濟發展，維系社會穩定是國家主要目標，經濟在緩慢中求序和發展，R＆D投入數據難于維持正態分布特征。中國科技統計起步較晚，科技統計調查制度和調查方法處于逐步調整和完善階段，其規范性和科學性影響到R＆D投入統計數據的正態分布特征，從而影響數據質量。進一步對中國和俄羅斯指標數據分別經一次差分和兩次差分后再進行正態性檢驗，在0.05的顯著性水平下未能拒絕其服從正態分布的原假設，可以認為差分后的數據消除了經濟社會不穩定和統計調查方法的改變等因素對數據的影響，遵循正態分布規律(檢驗結果表略)。

正態性檢驗結果表明了在社會經濟穩定，在統計調查規范和穩定的前提下，一國的R＆D投入時序數據具有遵循正態分布的特點。具有正態分布特征的數據具有良好性態，基于正態總體的一系列重要檢驗統計量有形式完美簡潔且在計算上可行的特點。在小樣本情況下，當總體服從正態分布的假定不成立時，相應的參數檢驗是失效的，統計推斷是不可信的。R＆D投入指標的時序數據的正態分布規律，給科技監控、科技評估等科技統計應用領域中的一些統計方法的使用提供了理論依據。

四、我國R＆D投入指標數據質量評價

統計數據質量一般被認為是統計信息對用戶需求滿足的程度。隨著我國經濟的快速發展及國際地位提高，官方統計數據的用戶越來越多，統計數據質量和可信性問題也日益引起關注。統計數據質量問題一直是困擾中國統計部門的難題［9］。我國科技統計數據采集過程中存在統計信息及時性需要改善、指標體系需要修訂、統計數據質量控制手段單一等問題［10］。統計數據質量評價可以從數據的準確性、適用性、及時性、可比性和可銜接性等五個主要維度著手。數據的及時性維度主要依賴于科技統計調查和管理部門工作的效率。郭紅麗［11］對宏觀統計數據質量評估的研究范疇與基本范式作了探討。受2009年第二次R＆D資源清查工作影響，作為我國科技統計門戶網站的中國科技統計數據庫截止到2010年7月①2010年7月是本文初稿完成時間。尚未把相應數據更新到2009年。統計調查制度的穩定和規范影響數據的準確性、可比性、可銜接性和適用性等數據質量維度。我國1987-2008年R＆D投入時序數據不具有遵循正態分布規律的特點，其數據質量的準確性、可比性和可銜接性等特征被懷疑。

進一步對我國 R＆D經費及 R＆D經費/GDP指標數據進行分析。兩指標數據不遵循正態分布規律，分別計其偏度得:R＆D經費樣本數據的偏度為1.5596;R＆D經費/GDP樣本數據的偏度為0.8183。數據呈明顯右偏形態。樣本數據的右偏形態表明我國R＆D投入近年來超“正常性態”提升，可能緣于科技政策的效力促使實際R＆D投入增大，也可能緣于統計調查制度不穩定或調查方法的改變。表3給出1987-2008年我國R＆D經費和R＆D經費/GDP數據，數據來源于中國科技統計數據庫，并計算了兩指標的年增長率。我國R＆D經費支出逐年上升，R＆D經費/GDP從1995年后，連年上升。2000年R＆D經費的年增長率為32%，R＆D經費/GDP年增長率為18%，為1987-2008年間R＆D投入增長速度最快的年份。2000后，兩指標增長速度回落并趨于穩定。分別以R＆D經費和R＆D經費/GDP為依賴變量，對時間T做簡單線性回歸，然后以年份2000為分界點(breakpoint)做Chow檢驗②關于Chow檢驗原理可以在一般的《計量經濟學》教材中找到，這里不作敘述。這個Chow檢驗的結果還表明:在兩個時間段里，我國R＆D經費及R＆D經費/GDP其在模型中所的截距項和斜率項都發生了顯著性變化，這也是本文的第五部分關于R＆D經費/GDP預測模型的假設依據。，得到表4。從檢驗結果表明我國R＆D經費和R＆D經費/GDP數據在2000年發生了顯著性的結構突變。那么R＆D投入在2000年增長速度如此之快是主要緣于R＆D投入實際的增長，還是主要緣于科技統計調查范圍和方法的調整?

表3 我國R＆D投入指標數據(1987-2008)

表4 R＆D經費和R＆D經費/GDP的Chow檢驗結果

在科技政策方面，我國在1995年發布的《中共中央、國務院關于加速科學技術進步的決定》中要求在“十五”期末，即2000年，R＆D經費/GDP要達到1.5%，實際上2000年R＆D經費/GDP指標值為0.9%，政策目標雖落空，但2000年的R＆D經費/GDP年增長率卻為最高。在科技統計調查制度方面，2000年為滿足宏觀科技管理需要，更好地與國際接軌，科技部、國家統計局等七部委聯合組織了第一次全國R＆D資源清查工作，首次得到了全面的、系統的統計數據［12］。指標數據的結構突變導致數據在1987-2008年期間不再具有服從正態分布之規律。R＆D經費指標在資源清查年度2000年的增長速度遠高于其它年度。1999年我國R＆D經費增長速度為23%，而2000年我國R＆D經費增長速度達到32%;1999年我國R＆D/GDP指標值為0.76%，2000年R＆D/GDP指標值雖然受GDP影響，仍低于1.5%的科技發展目標，但其當年增長速度仍高于其它年度。然后2001年的增長速度又迅速回落。很明顯，2000年指標數據的結構突變并非緣于R＆D投入規模和強度的實際增長，而應主要歸因于資源清查工作中的統計調查范圍和方法的調整。考慮到2000年是我國“九五”計劃的末年，雖然不能下結論，2000年我國第一次R＆D資源清查工作是受科技發展目標驅動，但至少可以認為科技發展目標并未導致2000年我國R＆D投入規模和強度的實際的突飛猛進，科技政策的著力點似乎在科技統計工作;雖然我們仍無法對R＆D投入數據的準確性進行評判，但R＆D統計調查范圍和統計調查方法的改變影響了R＆D投入數據的數據質量的適用性①適用性在這里主要指使用R＆D投入指標的時序數據建模時，未考慮到其在某年份發生結構性突變，而直接考察其對經濟社會的影響，比如對經濟增長的影響及在經濟增長中的貢獻。、及時性、可比性和可銜接性等方面的維度。

進一步地把兩指標分成1987-1999和2000-2008兩個區間段，再一次對R＆D經費和R＆D經費/GDP數據進行正態性檢驗，檢驗結果見表5。各檢驗方法未能在0.1的顯著性水平下拒絕數據服從正態分布。再一次表明R＆D投入數據具有正態分布特征，2000年我國第一次全國R＆D資源清查工作使得R＆D投入數據破壞了其正態分布規律，影響了其數據質量。

表5 我國R＆D經費和R＆D經費/GDP 分區段正態檢驗結果

五、我國R＆D經費/GDP的預測

在社會經濟因素穩定，在統計調查規范和穩定的前提下，一國的R＆D投入數據在時間序列層面上應具有遵從正態分布的特點。R＆D經費支出及其占GDP的比重是衡量一個國家科技活動規模和科技投入水平的重要指標，也是反映我國自主創新能力和創新型國家建設進程的重要內容。我們從指標數據的正態性規律出發，根據時間序列的構成分析，導出了R＆D經費/GDP的循環預測模型。李子奈［13］認為，由于異常點的存在，當使用我國宏觀經濟統計數據，進行時間序列數據建模并對未來預測時，可能得到有偏誤甚至錯誤的結論。我們的設置預測模型時充分地考慮到了科技規劃，R＆D資源清查工作等科技政策和科技統計工作方面對數據序列的影響。

(一)預測模型的設定和幾個相關假設

按照時間序列數據的分解，一個時間序列可以分解成三項，即趨勢項、周期項和隨機項，在這里我們把模型設定為(1)式。模型的基本假定為:R＆D經費/GDP數據除了受新信息沖擊外，基本復制了上一個時間段的增長趨勢和波動信息。新信息來源于科技統計調查制度的變更或科技規劃年度末的發展目標，表現在(1)式等號右邊的第一項;等號右邊的第二項表示模型復制了上一個周期的增長趨勢;等號右邊的第三項為隨機項，由R＆D經費/GDP服從正態分布，易推導出隨機項亦服從正態分布，該項復制了上一周期的波動信息。本文的第三部分的Chow檢驗支持了我們的假設。

其中:Y表示單列的時間序列變量，在這指R＆D經費/GDP;

ΔTi表示第i個時間區間;

t表示時間，在這以年為單位;

A表示信息沖擊項，其取值為常數在時間區間ΔTi+1段，為此區間第0年的時間序列變量值;

BΔTi表示第i個時間區間段變量對時間回歸所得出的系數;

εt表示隨機項

假設及理由:

假設1.關于A，信息沖擊來自于外部，并且變量取值受信息沖擊只在區間段開始時發生突變，在區間里其它時間點上保持不變。在這信息沖擊可理解為某個年份展開R＆D資源清查工作，或科技規劃開始或終止年對R＆D投入的沖擊;

假設2.關于BΔTi，由上一個時間段回歸所得出的系數，是假定本時間區間段將重復上個時間段變量變化的規律，表示趨勢性和周期性特征對變量數據的影響。這樣的假設基于兩個理由，其一，以往文獻已論證R＆D投入增長分階段有其變化規律，比如譚國華［2］;其二，我國R＆D投入數據展現除了某個年份受R＆D資源清查工作影響之外，其它年份的R＆D投入增長速度相對較穩定，因此，我們認為在經濟社會及統計調查制度穩定的前提下這樣的假定是較合理的;

假設3.關于εt，由時序變量Y在某個區間服從正態分布易知εt亦服從正態分布，因此假定εt～N(0，σ2ΔTi)，其中Var(εt)=Var(YΔTi)，實際意義可理解為上一期變量的隨機波動信息延續到本期。

(二)預測方法和結果

綜合考慮政策方面及科技統計調查方面的因素:(1)政策:1995年發布的《中共中央、國務院關于加速科學技術進步的決定》中要求在“十五”期末，即2000年，R＆D經費/GDP要達到1.5%;2005年發布的《國家“十一五”科技技術發展規劃》把2010年R＆D經費/GDP發展目標定為2%;2005年發布的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020)》把2020年 R＆D經費/GDP發展目標定為2.5%;(2)科技統計調查:2000年我國組織了第一次全國R＆D資源清查工作;2009年我國展開了第二次全國R＆D資源清查工作①2009年，我國R＆D/GDP的比值為1.7%，注意到2008年我國R＆D/GDP指標值為1.47%，2010年R＆D/GDP指標值為1.75%，數據來源于中國科技主要指標數據庫。。我們把時間區間段劃分為 1995-1999、2000-2004、2005-2008和2009-2020四個區間段，在后三個區間使用(1)式進行循環預測，其中隨機項εt是由隨機模擬產生的均值為0，方差為上個區間段的樣本方差，服從正態分布的隨機數。并且我們把2000-2004和2005-2008兩個區間段的數據作為訓練樣本，分別以(2)式評估模型的預測精確度。然后再給出2010-2020各年的R＆D/GDP的預測值。

表6給出了2000-2004和2005-2008兩個區間段的R＆D/GDP的實際值和預測值②注意到預測值并不是如實際值連年遞增。我們認為是合理的，基于以下幾個原因:(1)R＆D投入具有隨機性;(2)R＆D/GDP的數值大小取決于分子分母增長量的權衡，不確定因素多。并且國際經驗表明R＆D/GDP并非逐年遞增;(3)在我們的預測模型中，當隨機項的波動在某期對序列的影響大于增長趨勢對序列的影響，就可能出現某期R＆D/GDP低于上期的可能。，經(2)式計算，2000-2004年區間段預測的平均絕對誤差率為9.1%;2005-2008年區間段預測的平均絕對誤差率為3.6%。

表7給出了我國2010-2020年我國R＆D/GDP的預測值，2010年我國 R＆D/GDP預測值為1.73%，實際值為1.75%，而《國家“十一五”科技技術發展規劃》把2010年R＆D經費/GDP發展目

表6 2000-2008年我國R＆D/GDP實際值與預測值(%)

標定為2%;2020年我國R＆D/GDP預測值為2.17%，而《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006-2020)》把 2020年 R＆D經費/GDP發展目標定為2.5%。實際值或預測值與目標值有一定的差距。可以從三方面理解這類差距:其一，R＆D投入的增長未能跟上經濟增長的速度，我國目前經濟的高速增長仍是以粗放型的增長模式為主，R＆D投入的增長與目前GDP的高速增長關聯度不大;其二，影響R＆D投入的兩個主要因素為政府投入和企業R＆D活動。政府投入在目前階段和以后相當長時期內仍是我國R＆D投入的主要來源［2］，即使未來政府進一步加大R＆D投入，但可能對企業自主的R＆D投入產生排擠，政府投入作用有限。而只有當中國絕大多數產業的發展由產業間的技術溢出與自主的R＆D投入同時驅動時，中國才能進入到由“中國制造”轉向“中國創造”的路徑上來［14］;其三，科技發展目標制定的方法應該科學，并結合實際，在計劃年度里可以審時度勢地對目標加以調整，而且目標的實現需要制度上的保證，否則目標將一一落空。另外，我們預計2010-2020年間，我國將展開第三次R＆D資源清查工作，可能發生在2015年或2019年左右①2011－2020期間，若如我們預計發生科技統計調查制度的變更，比如第三次R＆D資源清查，將影響我們后期的預測值，我們認為:根據我國政策規劃特點，循環預測模型的循環周期最好為五年一個跨度。。盡管如此，2020年R＆D經費/GDP發展目標2.5%也較難實現。

表7 2010-2020年我國R＆D/GDP預測值(%)

六、結論及思考

科技投入受社會經濟發展程度、科技政策、科技意識和科技文化等因素影響，具有不確定性。反映科技投入的統計數據受統計調查范圍、統計調查方法等因素影響，具有一定的隨機性。在社會經濟因素穩定，統計調查制度穩定的前提下，一國的R＆D投入的時序數據應具有服從正態分布的特點。R＆D投入時序數據的正態分布規律與R＆D投入增長規律并不相互沖突。R＆D投入增長規律描述的是其在增長趨勢上的特征，而正態分布規律度量的是R＆D投入數據的隨機特性。其服從正態分布的統計特性可以應用于數據質量評價，以及應用于時序數據建模。

我國1987-2008年 R＆D經費和 R＆D經費/GDP指標數據，受2000年第一次全國R＆D資源清查工作影響，數據結構發生突變，不再具有服從正態分布的良好性態。此時其數據質量在及時性、準確性、可比性、可銜接性和適用性等五個維度方面被懷疑。2009年我國展開第二次全國R＆D資源清查工作，又一次使得R＆D投入數據結構發生突變。兩次R＆D資源清查工作使得R＆D投入的增長速度在清查年度里遠高于其它年度，但顯然并非緣于清查年度里實際的R＆D投入規模和投入強度加大，而是主要緣于統計調查范圍和方法的變更。現階段影響我國R＆D投入數據質量的主要因素為統計調查制度的穩定性。由此引起我們對R＆D資源清查工作的思考。

第一，R＆D資源清查工作的必要性。我國科技統計工作已經歷了幾十年的發展，已逐步形成了一套比較完善、規范并與國際接軌的科技統計指標體系和統計制度。如果R＆D資源的調查范圍、調查方法已經標準化、規范化，R＆D資源的統計工作已經制度化，那么全面的全國R＆D資源清查工作是否是必要的?

第二，R＆D資源清查工作與科技統計數據質量。全國R＆D資源清查工作目的之一為夯實統計基礎，提高數據質量(國統字［2009］57號)，但根據本文的分析，R＆D資源清查工作已破壞了數據質量中的及時性、可比性、可銜接性和適用性等主要維度，并且數據質量中的準確性維度也被懷疑。造成科技統計數據質量不高的原因主要來自于科技統計和科技管理方面，以及基層原始數據源方面［15］，歸結起來主要是制度因素和人為因素，設計適當的制度約束和激勵科技統計人員為提高統計數據質量而努力，才能真正提高統計數據質量。全國R＆D資源清查工作是否能達到提高數據質量之目的?

第三，R＆D資源清查工作與科技發展目標。到目前為止，我國分別在2000年和2009年開展了兩次全國R＆D資源清查工作。注意到兩個事實:(1)2000年為我國“九五”計劃末年，科技發展目標是到 2000年我國 R＆D經費/GDP要達到1.5%;2010年為我國“十一五”末年，科技發展目標是到2010年我國R＆D經費/GDP要達到2%;(2)雖然我國R＆D經費/GDP在2000年的實際值(0.9%)和在2010年的實際值(1.75%)未能達到科技發展目標值，但在清查年度2000年和2009年R＆D經費/GDP增長速度明顯大于其它年度，并且清查年度的R＆D經費的增長速度遠高于其它年度，似乎R＆D資源清查工作為科技發展目標而展開。那么全國R＆D資源清查工作是否可以安排在科技發展目標制定年度?根據R＆D經費/GDP指標單序列的統計性態，結合我國“五年計劃”和科技統計工作的特點，我們設計了一個循環預測模型并預測，若在2011-2020年間，我國未展開第三次R＆D資源清查工作，2020年R＆D經費/GDP目標值(2.5%)不大可能達到，甚至難于接近。那么2020年我國R＆D經費/GDP目標值有必要調整么?

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