创新测度研究进展及发展趋势

刘小玲，董 瑜

（1.中国科学院文献情报中心，北京 100190；2.中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系，北京 100190）

1 研究背景

创新是促进生产率提升、经济增长以及提高人们生活水平的重要因素。OECD 等国际组织、各国政府以及学术界对国家和企业层面创新的测度和指标制定开展了大量工作，通常从研发投入和产出、监管政策、市场环境等角度测度创新，旨在评估创新对社会和经济目标的贡献，监测和评估创新政策的有效性，为政府的科技创新政策和企业创新战略制定提供依据。随着科学技术本身的颠覆性发展，科技创新的测度与分析也在经历深刻变革，对决策者来说，进一步认识创新的性质、决定因素和对经济社会的影响变得越来越重要，因此有必要对创新测度的研究进展和发展趋势进行分析。本文在梳理创新内涵、创新测度理论基础与模型、创新测度主要方法演变历程的基础上，探讨了在科技变革、数字化、全球化等背景下创新测度面临的挑战及发展趋势。

2 创新的内涵及演变

“创新”一词最早由熊彼特［1］于1912 年提出，他认为“所谓创新就是把一种从来没有过的关于生产要素的‘新组合’引入生产体系”，并将创新划分为五种类型：引入新产品；引入新的生产方法；打开新的市场，对原材料和其他输入开发新的供给源；在产业界创造新的市场结构。熊彼特的创新概念包含的范围很广，涉及技术创新及非技术的组织创新。20 世纪60 年代，随着新技术革命的迅猛发展，“创新”的概念发展为“技术创新”，许多机构和个人给出了不同定义，如美国国家科学基金会（NSF）指出“技术创新是将新的或改进的产品、过程或服务引入市场”。

到20 世纪90 年代，科学技术的飞速发展以及服务业的繁荣使得创新的概念进一步演变和发展。经济合作与发展组织（OECD）从1992 年开始发布国际性创新调查指南——《奥斯陆手册》，对创新给出了较权威的定义，并在第二、第三、第四修订版中不断修正和丰富创新的内涵。第一版《奥斯陆手册》中定义的创新主要指制造业的技术产品创新和工艺创新。在该手册指导下开展的创新调查（如欧洲共同体创新调查）不断弥补了《奥斯陆手册》的框架在概念和方法方面的不足，并催生了1997 年的第二版手册［2］。第二版《奥斯陆手册》扩展到服务业的非技术创新等相关内容［3］，但在创新的定义中仍使用第一版的技术产品和工艺创新。基于对创新调查结果的分析以及不断变化的政策需要，2005年，OECD 再次对《奥斯陆手册》进行了修订，第三版手册将非技术创新正式纳入创新的定义［4］，创新概念的范围扩展出营销创新和组织创新两种新的类型。第三版手册将诸如研发、资本支出和培训等投入确定为“创新活动”，并指出有些创新活动本身是创新的，有些不是新颖的活动，而是实现创新所必需的。前三版手册限定创新必须是已引入市场的，但是在随后的十年中，人们提出了关于是否应修改“市场”限制以将其他经济部门如政府机构、非营利机构和家庭等纳入其中的疑问［5］。2018 年发布的第四版《奥斯陆手册》进一步修订了“创新”的定义：“创新是一种新的或改进的产品或工艺（或其组合）［6］，它明显不同于该创新主体先前的产品或工艺，并且已经将该产品提供给潜在用户或新工艺已被其他创新主体使用”，其中“创新主体”由以往主要关注的企业扩展到任何部门中的任何机构，也不再要求创新需要“引入市场”，而是放宽至“提供给潜在用户”，如一些家庭或个人为改善自身福利而改进商品或服务的行为也被认为是创新［7］68。此外，与上一版相比，第四版《奥斯陆手册》中“创新”的定义包括创新活动，也包括创新活动产生的结果，企业的“创新”由以前的四种创新类型——“产品创新”“工艺创新”“组织创新”和“营销创新”调整为两种类型——“产品创新”和“业务流程创新”。

从“创新”内涵的演变历程可以看出，随着科学技术和经济社会的发展，人们对“创新”的理解和关注重点也在随之变化，熊彼特最初提出的“创新”包含技术创新和非技术的组织创新，后来人们主要关注制造业领域的“技术创新”，随着服务行业的兴起，逐渐扩展到更多类型的非技术性创新，如营销创新、组织创新等。关注的创新主体也逐渐从企业扩展到所有经济部门，并去除了创新需要“引入市场”的限制。此后，还有研究人员从创新内容和实现方式等不同角度提出更多创新的概念，如社会创新［8］、开放式创新等［9-10］。创新概念的发展和丰富也为创新测度方法和模型的持续改进提出了要求。

3 创新测度的理论基础与模型

创新测度的理论基础主要来自管理学和经济学学科。管理学领域对创新的研究主要涉及创新如何改变企业在市场中的地位，以及如何产生创新理念。经济学领域的创新测度涵盖研究组织为什么要创新、驱动创新的力量、阻碍创新的因素以及创新对产业、市场或经济的影响，这一类问题是当前创新测度研究关注的主要问题。Cantisni［11］学者从技术创新活动的开展过程和实现机制提出了技术创新过程模型。Rothwell［12］将企业“技术创新过程”的演变划分为五代：技术推动模型；需求拉动模型；联结模型或耦合模型；创新的链环-回路模型；创新系统模型。Kotsemir 等［13］58-63提出了下述六代创新模型：创新黑箱模型；创新线性模型；交互模型；创新系统模型；创新演化模型；创新环境模型。笔者认为Cantisni［11］提出的模型均可归结为三类：创新线性模型、创新反馈模型和创新系统模型。

3.1 创新线性模型和反馈模型

Godin［14］均提出了创新的线性模型，其中Rothwell［12］提出的第一代“技术推动型”和第二代“需求拉动型”模型均为典型的创新线性模型（图1、图2）。该模型假定，创新活动遵循“基础研究-应用研究-商业化生产-走向市场”的线性发展过程，前一环节向后一环节逐步推进，诱导机制或动力来源分为技术推动和市场拉动两类。

图1 技术推动的创新过程模型

图2 市场（需求）拉动的创新过程模型

Freeman［15］、Godin［14］认为，创新的线性模型最早在Bush 等［16］著名的《科学——没有止境的前沿》一书中便有体现，蔡跃洲［17］明确提出科学（基础研究）与经济社会进步的因果关联。原子弹及核电领域的创新活动实践是创新线性模型的典型案例，该领域从基础物理研究开始，经过大规模的实验室开发，最终应用于军事和民用目的。无线电、晶体管、计算机的发明和使用以及由此而引起的大量创新都属于这种情况。“需求拉动型”创新线性模型认为对于大部分的企业和科研机构来说，市场需求型的创新在实际中占据很重要的位置，该模型是从生产需要或者市场需求开始，经过研究开发、生产和销售，将创新引入了市场中。

在创新线性模型的基础上进一步发展出创新反馈模型，Rothwell［12］的第三代“联结模型或耦合模型”（图3）、第四代“创新的链环-回路模型”（图4）以及Kotsemir 等［13］59-60的第三代“创新交互模型”均属于此类。如Rothwell［12］的第三代技术和需求双重推动的联结模型或称耦合模型中，技术和市场共同影响技术创新的产生；第四代创新的链环-回路模型在创新过程的不同阶段引入了前向和后向反馈循环，侧重于对创新过程的描述。

图3 联接模型或称耦合模型

图4 链环—回路创新过程模型

在新经济时代，创新过程变得更加复杂，创新线性模型和研究与试验发展（R&D）统计调查体系很快遭遇到挑战，一些国家不断增加研发投入，但各国的技术进步和经济增长等创新效果却存在巨大差异［15］。技术创新已不再是单个企业的独立创新活动而是必须在创新网络中进行。学术界、政府机构等开始将视野拓展到研发体系之外，并逐步形成“国家创新体系（NIS）理论”。

3.2 创新系统模型

20 世纪八九十年代，Lundvallb［18］45-48、Nelson［19］提出的创新系统理论强调创新不是一个线性的、连续的过程，而是涉及知识创造和使用中的许多互动和反馈。Rothwell［12］提出的第五代创新系统模型从系统动力学角度研究创新系统的集成及网络化，强调技术创新各参与主体在技术创新过程中的重要作用。

Freeman［15］、Lundvalb［18］45-48创新经济学家进一步提出国家创新体系理论，全面分析创新活动的各种影响因素。国家创新体系是一个国家内部创新活动相关主体以及相关的各种制度、政策在推动创新活动过程中相互作用形成的网络体系。国家创新体系既包括企业、政府部门、大学、公共研究机构及科技创新中介机构等创新活动参与主体，也包括劳动市场、教育培训体系、金融制度、规制结构等与创新活动相关的制度安排［20］。在后来许多学者的不断探索和完善中，逐渐形成“创新系统”理论框架，美国的《创新美国》报告提出了“国家创新生态系统”（图5）［21］。创新系统理论强调，创新不是孤立发生的，而是取决于参与创新过程并在其中扮演各种角色的许多不同类型参与者之间的相互作用［22］。

图5 国家创新生态系统

4 创新测度的主要方法

4.1 创新调查与统计

20世纪50年代，在“创新线性模型”理论框架下，美国、OECD 等开始实施工业研究、R&D 等方面的官方统计与调查工作［8］，并将研究活动分为三类：基础研究、应用研究和试验发展。1963 年，OECD推出测度科技活动的《弗拉斯卡蒂手册》。从20 世纪50 年代开始，宏观经济学家就开始关注技术进步对经济增长的贡献问题，强调技术进步需要发明，而发明则需要R&D投入以及专利、论文等R&D成果，Solow［23］提出余值估算、全要素生产率测算。20 世纪80 年代以前，在“创新线性模型”理论框架下开展对各国创新能力的测度，主要是对各国技术创新投入（如研发经费投入、研发人员投入）和产出（如专利、出版物）指标进行比较分析，虽然在名义上谈的是创新，实际上绝大多数测度的是研发。后来，人们认识到专利测度的是发明而非创新，而且创新活动不仅包含R&D活动，也包含大量的非R&D活动。

1992 年，OECD 和欧盟统计署（Eurostat）联合开发了《奥斯陆手册》，该手册是OECD 向成员国推荐的测度创新活动、收集和解释创新数据的指南，主要包括基本概念的定义、数据采集指南和创新统计数据的分类。以最新版《奥斯陆手册》（2018 年）为例［6］，该手册涵盖三部分内容，第一部分是“创新测度简介”，包括对该手册的介绍和创新测度相关概念的界定；第二部分是“测度商业创新的框架和指南”，包括测度商业创新的概念、测度商业创新活动、测度商业创新能力、商业创新和知识流、影响企业创新的外部因素测度、商业创新的目标和产出；第三部分是“采集、分析和报告商业创新统计数据的方法”，包括采集商业创新数据的方法、创新测度的对象方法、创新数据用于统计指标和分析等内容。该手册自诞生开始，就已成为商业部门大规模调查研究创新性质和影响的参考指南，例如欧共同体创新调查（Community Innovation Survey,CIS）［24］，欧盟成员国每两年开展一次企业创新活动的调查，按企业类型收集创新能力、不同类型的创新和创新发展各个方面的信息，如目标、创新信息来源、公共资金、创新支出等。

4.2 国家创新体系和创新能力测度

20 世纪80 年代中后期，以国家创新体系理论为支撑发展出多种国家创新体系和创新能力测度方法与指标体系，通常从创新投入、创新产出、创新环境等方面寻找可以反映或影响创新能力的指标，并通过对各指标得分进行加权获得综合指数，以对各国的创新能力进行比较。目前，影响力较大的指标体系有欧盟委员会的“欧洲创新记分牌”和“全球创新记分牌”、世界经济论坛的“创新能力指数”、世界知识产权组织的“全球创新指数”和瑞士洛桑管理学院的“科技竞争力报告”等［25］。

以“全球创新指数”（简称GII）为例［26］，该评价模型由世界知识产权组织（WIPO）、美国康奈尔大学和INSEAD 国际商学院共同发布，2007—2019 年间已连续发布12 版，对全球100 多个国家/地区的创新能力分别按综合指标和80 余项单指标进行排名和评价，以监测各经济体在一段时间内的创新表现。GII 指标体系基于“创新”的广义概念，不仅仅关注技术产品创新，同时也重视对商业模式创新、组织结构创新和服务创新等非技术创新的评价，特别是对知识密集型服务业、终端用户和公共部门的创新、创新关联、广泛的创新产出和影响的测度。2019 年的GII 指标体系由2 个要素、7个子要素、21 个复合指标和80 个单指标构成（图6），两大要素分别为创新投入和创新产出，创新投入下的子要素包括制度、人力资本和研究、基础设施、市场成熟度以及商业成熟度，创新产出下的子要素有知识和技术产出以及创意产出。每个要素、子要素和复合指标得分均为其下级指标得分的平均值，GII 综合指数为创新投入和创新产出得分的平均值。创新效率为创新产出得分与创新投入产出得分之比。

图6 2019 年“全球创新指数”指标体系

根据“创新”含义的变化、有关创新测度的最新研究以及可用数据的变化，GII 每年对指标体系进行调整和优化。从GII指标体系的发展演变历程来看，大致可分为两个阶段。第一阶段为2007—2010 年，这一阶段为GII 的建立和发展期，指标体系的变动较大。第二阶段为2011—2019 年，2011 年基本形成了沿用至今的指标体系，在子要素和复合指标层面的变化较小，大部分单指标的变化仅是计算方法或名称的变更（图7）。GII 的单指标数量在60～80个左右变化。2007 年的第一版和2008—2009 年第二版GII 指标体系划分为三层，即要素、子要素和单指标，从2009—2010 年第三版开始，在子要素下新增一层复合指标，所有单指标划分到各复合指标下。同样从2009—2010 年的版本开始，通过创新产出指数和创新投入指数之比计算创新效率，以此反映创新投入对创新产出的影响。创新产出指标不断调整，GII 创建之初，创新产出的子要素包括“知识”“竞争力”和“财富”，体现了科技论文和专利等创新活动的直接产出，也反映了创新活动通过影响经济而产生的财富和国家竞争力的提高。在后来的版本中，有关“竞争力”和“财富”的指标相继去除，同时，“创意产出”子要素增加“网络创意”的相关指标。2012 年，创新投入下的“基础设施”子要素增加“生态可持续性”复合指标及其三个单指标，指出绿色增长和创新将受到越来越多的关注。随着ICT 技术的发展，创新形式和创新主体发生了变化，个人可以通过网络更多地参与创造和创新活动，指标体系的调整体现了这一变化，2012 年，“创意产出”子要素增加了“网络创意”复合指标，反映网络创造力对创新的贡献。

图7 “全球创新指数”指标体系演变过程

5 创新测度面临的挑战及发展趋势

5.1 创新活动的性质与变化

科学技术快速变革、数字化、全球化等发展趋势改变着各产业、领域的创新活动形式和性质，这为创新的测度带来了挑战。在科技持续快速变革的背景下，国家创新生态系统的特征越来越难以把握，使用传统方法来构建指标，以及将投入、产出与社会影响关联起来尤其具有挑战［27］。还有许多其他创新活动无法通过目前的工具进行测度，有学者将其比喻为“暗创新”（dark innovation），并指出需要对其进行定义并设计测度方法［28］13，［29］62。

在知识密集型社会，创新呈现出多样化的形式，但目前对企业的创新调查仍未能很好地涵盖组织创新和营销创新等非技术创新。服务业的创新活动性质及其组织和实施与工业部门非常不同，由于服务业产品和生产过程的无形性特征及其之间密切的联系使得难以衡量服务创新产出。研发数据统计对服务业的创新测度尤其不利，有研究探索采用商标（品牌）反映服务业创新［30-31］，但另一方面，即使是没有或只有低水平创新的服务也可以得到商标保护，这限制了商标数据作为创新指标的价值。

数字技术的广泛应用改变了企业的业务流程和工作方式，数字化环境下的创新也表现出不同的形式。第四版《奥斯陆手册》就如何测度数字化环境下的企业创新提出了指导，如应从产品创新和工艺创新的角度认识信息的作用、将数据开发活动与软件一起视为潜在的创新活动、应将数据管理能力视为关键的潜在创新能力等等。全球化影响了企业、大学、研究机构开展研发活动的形式，也改变了人们进行创新的行为方式。由于技术创新所需的成本较高，人们更倾向于采取基于协作、共享和从外部获取知识的“开放”创新策略。目前，许多大型企业在中国、印度和巴西等新兴经济体拥有研发业务，研究机构更频繁地通过直接的国际合作和网络合作等不同形式开展研究项目。因此，在创新的测度过程中应更多地考虑全球化因素的影响。

5.2 创新主体测度的范围

从创新内涵的演变可以看出，创新是一种动态的、普遍的活动，按照联合国国民账户体系（SNA）的定义，创新发生在经济体的所有部门，包括企业、政府、家庭和为家庭服务的非营利机构。公共部门和家庭及个人等经常对产品或工艺进行改进，并生产、收集和传播与创新相关的新知识，对于这一类型的创新测度仍有待进一步研究。

5.2.1 公共部门的创新测度

公共部门包括政府机构（各级政府的公共行政实体、监管机构和提供教育、卫生、安全等服务的政府机构）和公有企业，在公共部门创新的研究中通常只包括政府机构。如何鼓励公共部门的创新，以提高资源利用效率和公共服务质量，越来越受到政策关注。2008—2009 年，北欧国家开展了第一次专门针对公共部门创新的大规模调查［32］，此后，欧盟于2010 年通过“创新晴雨表（innobalometer）”进行公共管理部门的创新调查［33］，澳大利亚于2012 年实施了“澳大利亚公共部门创新指标项目（APSII）”［34］，并于2015 年对澳大利亚医疗保健行业的产品、服务、组织和传播创新开展大规模调查，这些调查对于理解什么是公共部门创新、公共部门如何进行创新，以及制定用于促进公共部门创新的指标具有重要意义。OECD 就公共部门的创新测度也开展了一些工作，如“公共部门创新观察站（The Observatory of Public Sector Innovation）”［35］、“科技创新电子展望（STI e-Outlook）”［36］、已举行三届的“蓝天论坛”以及《奥斯陆手册》的发布和多次修订［37］。“公共部门创新观察站”旨在收集关于公共部门创新的观察数据，但未对公共部门创新进行界定。《奥斯陆手册》第四版将“创新”的定义扩展到四个部门，为公共部门和家庭的创新测度和解释提供指导性意见迈出了第一步，但仍主要关注商业部门，并未对公共部门创新数据的采集和解释提出具体的操作性建议。

尽管在公共部门创新的测度方面，学术界和政府机构进行了很多探索，但仍有许多尚待解决的问题。一般而言，服务创新的许多特征也适用于公共服务创新，但是，公共服务和私人服务之间也存在差异，公共服务本身之间也存在许多差异，如公共部门不在市场框架内运作，具有规避风险和恐惧失败的特征。公共部门创新具有多重目标，如提高服务质量、获得社会成果和赢得信任，任何一种产出衡量指标都可能无法完全体现公共部门的创新绩效。Bloch［38］、Gault［39］讨论了将公共部门创新纳入创新定义的问题，指出公共部门和企业之间的差异可能会影响其创新活动的开展，例如公共部门缺乏市场选择机制。Arundel 等［40］总结了《奥斯陆手册》的主题与公共部门创新调查要求之间的差异，包括创新定义、创新活动、创新支出、知识来源、合作、驱动因素、目标与产出、阻碍因素等。未来还需要进一步认识公共服务本身的性质、公共部门开展创新活动的环境以及与公共部门内部和外部其他参与者之间的联系等。

5.2.2 家庭和个人的创新测度与研究

根据第四版《奥斯陆手册》对创新的定义以及相关学者的研究，如果家庭或个人向潜在用户提供新产品或显著改进的产品，则可以将其归类为创新者。相对企业和研究机构等组织的创新测度，目前对家庭个人的创新测度和研究还较少。Gault［7］121-125对这一领域的文献进行了综述，认为在不同国家可以进行家庭或个人创新活动的大量案例研究。Hienerth 等人［41］研究了测度个人创新的方法。Gault［5］认为，家庭或个人的创新可分为不同类型，那些为自己的利益而改进商品或服务，或者开发出他们无法获得的商品或服务的家庭和个人，如果以一定价格出售其商品，则应被视为属于企业；如果他们免费提供产品或有关如何生产产品的知识，则可以像对待公共部门一样对待它们。

个人的教育水平、创业天赋和其他特征是影响创新的非常重要的因素，个人之间、机构之间及个人与机构之间的关系也值得深入探讨。Litan 等［29］89-90 学者均强调应加强对个人的相关数据进行收集，研究创新、创业与个人职业生命周期等之间的关系，为企业、研究机构在雇佣员工的决策方面提供支撑。如Mackie［28］33-34指出，自主权有利于提升科学家的生产积极性，促进个人独立和自主的政策是从管理实践层面提高创新绩效的工具之一。Mackie［28］54指出，个人是传递知识尤其是隐性知识的有力载体，可以通过匹配大学保存的记录和人口普查数据来了解受过高级训练的个人（如博士）在企业中的任职情况，研究他们对企业创新的影响。Mackie［28］57还指出，在全球经济中，测度受过人才的国际流动也十分重要。

5.3 创新测度数据的质量

在当前的创新测度中还存在一些创新活动缺乏对应的指标和数据，以及指标数据的统计口径、调查方法不一致等问题，如由于各国研发经费数据的统计口径和分类方法不同导致一定程度上不具有可比性，在创新形式逐渐多样化的背景下，专利数据并不能完全代表创新等。

5.3.1 研发经费数据

研发经费数据用于测度创新已有较长的历史，但其仅能作为间接衡量创新的指标，并非所有创新都基于研发。研发经费数据和测度指标还在一定程度上缺乏国际可比性。各国的研发经费支出数据受到本国研发调查覆盖范围的影响，如各国通常按照各自的分类标准对调查的企业进行分类，此外，各国采用的抽样和估算方法可能不同，例如，美国在高校的研发经费支出方面，人文科学被排除在外，私人非营利部门的研发经费支出仅包括当前支出，因此其研发经费支出数据在某种程度上可能被低估了［27］。

研发经费支出的产业和地理划分方法也影响了各国数据的可比性。一些国家按“主营业务”对企业的研发经费支出进行分类，而一些国家按照“产品分类”收集研发经费支出，即按最终应用的产业分类，可能划分到多个产业。《弗拉斯卡蒂手册》建议采用“主营业务”分类方法，但建议那些在多个活动上进行研发的企业按产品所属产业对研发经费进行划分，然而并非所有国家都采用这种方法。在调查中要求被调查者将其研发活动按照不同国家地区或区域进行细分也带来了国际可比性问题。当研发活动的资助、执行和研发服务贸易涉及多个国家时，难以确定研发经费支出、执行和产生影响的地理位置。

此外，大多数报告创新情况的企业并没有提供研发经费支出。许多由初创公司开发和引入的创新可能与正式的研发没有关联，或者研发活动未被记录。信息和通信技术的进步使得创新过程的性质和影响因素发生了变化，如搜索服务、电子商务网站和苹果的iTunes 商店等创新更多地受到数据、组织模式等创新资产投资而非研发投资的影响。

5.3.2 专利数据

许多研究讨论了专利与创新之间的联系，并用专利代表创新成果，但目前关于这个问题仍然存在争议。专利最明显的缺点是它们是发明而不是创新的指标，专利标志着新技术原理的出现，而不是商业创新。OECD 的报告指出［42］，必须谨慎使用从专利记录中获得的信息，例如，专利的价值分布是偏态的，许多专利没有工业应用，只有少数专利具有实质性价值［43］；许多发明不具有可专利性，或者发明者选择使用商标、版权或商业机密等其他方法保护它们；有一些专利只是企业用于商业谈判的筹码［44］；不同国家和行业的专利倾向不同；各国专利法规的差异导致很难对其专利数据进行比较等。无条件地分析专利数据可能导致错误的推断和误导决策，应提高数据质量和分析技术，根据具体情况如行业类型等确定是否应将专利视作创新产出的指标。

5.3.3 不同来源数据的质量问题

数字化改变了创新测度数据的产生、收集和使用方式。目前创新数据的采集主要通过调查来完成，然而，由于调查回复率低和成本高，可以考虑通过行政记录的和其他客观的方法来更好地采集数据，获得日常活动或其他非研究目的产生的数据，如交易数据、关于创新的报告、招聘广告、商标数据、用户数据、社交媒体数据等。Mackie［28］59提出可以利用大学行政数据如资助项目、人力资源、采购记录等数据来帮助理解研究和创新过程。相比调查数据，客观数据被操纵而丧失真实性的可能性更小，但也需要关注客观数据尤其是网络数据的质量问题通常需要利用自然语言处理、机器学习等技术对其进行处理。统计部门则需要增加这些数据的可获取性。在使用这些数据时还存在一些其他问题，如数据集可能存在研究人员未意识到的缺陷和偏差，常规标准难以评估大数据技术和分析方法，以及难以向决策者和公众解释这些数据和技术。

6 结语

随着科学技术和经济社会的飞速发展，创新的内涵也经历了不断扩展和丰富的演变过程，从最初的产品创新和工艺创新扩展到更广泛的组织创新和营销创新。同时，人们对创新过程的认识也不断深入，先后提出创新的线性模型、反馈模型和创新系统模型，并基于这些模型发展出创新调查与统计方法、不同的国家创新体系及创新能力测度框架。在知识密集型社会，随着科学技术变革和数字化、全球化的加剧，创新活动的形式和性质随之变化，企业之外的创新主体如公共部门、家庭和个人等受到越来越多的关注。原有的创新测度数据和指标如研发经费支出、专利数据等在国际可比性、是否能准确反映创新等方面仍存在缺陷，有必要在大数据环境下发掘新的创新测度数据来源，并利用先进的信息技术和工具对其进行收集、处理和分析，从而更准确地测度创新活动。