科技统计学

出版者:中国人民大学出版社

作者:孙学范

页数:479

出版时间:1994-11

价格:11.80

装帧:平装

isbn号码:9787300019093

目录信息

目录
第一章 总论
第一节 科技统计的产生与发展
第二节 科技统计的涵义与作用
第三节 科技统计体系
第二章 科技活动的范围及分类
第一节 科技活动的范围及分类
第二节 研究与试验发展的范围与分类
第三节 科技教育与培训的范围与分类
第四节 科技服务的范围与分类
第五节 科技统计分组体系
第三章 科技统计资料的收集
第一节 科技统计资料的来源与类型
第二节 科技统计资料收集的方法与技术
第三节 数据资料的图表显示
第四章 科技人力统计
第一节 科技人力的概念与范围
第二节 从事科技活动人员总量 构成及变动统计
第三节 从事科技活动人员劳动效率统计
第五章 科技财务统计
第一节 科技财务统计的意义
第二节 科技经费来源统计
第三节 科技经费支出统计
第四节 科技经费投入统计分析
第五节 科技成本与经营收益统计
第六节 科技缩减指数与兑换率
第六章 科技机构、固定资产及信息统计
第一节 科技机构统计
第二节 科技固定资产统计
第三节 科技信息统计
第七章 科技活动统计
第一节 研究与试验发展课题统计
第二节 科技教育与培训统计
第三节 科技服务统计
第四节 技术市场统计
第五节 学术交流统计
第八章 科技产出统计
第一节 科技成果统计
第二节 专利统计
第三节 科技文献统计
第四节 人才统计
第五节 科技增加值统计
第九章 科技进步统计（上）
――科技进步统计指标体系
第一节 科技进步统计的一般问题
第二节劳动资料 劳动对象与劳动力素质科技进步统计
第三节 生产过程科技进步统计
第四节 生产管理组织科技进步统计
第五节 生产成果科技进步统计
第十章 科技进步统计（下）
――科技进步经济效益统计
第一节 科技进步经济效益的概念
第二节 科技进步经济效益指标
第三节 科技进步经济效益的综合评价
第十一章 科技统计预测
第一节 科技统计预测的一般问题
第二节 回归预测法
第三节 趋势外推法预测
第四节 德尔菲法
第十二章 科技统计中电子计算机的应用
第一节 科技统计中电子计算机应用的意义
第二节 DBASEⅢ的应用
第三节 Lotus1―2―3的应用
第四节 T3P 软件应用
附录一 中华人民共和国国家标准学科分类与代码
附录二 国标修订方案国民经济行业分类和代码
附录三 经济类型与代码
附录四 联合国教科文组织《科技活动统计手册》（1984年版）与
经济合作与发展组织《弗拉斯卡蒂手册》（1980年版）使
用概念的比较
主要参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

说实话，我本来对统计学书籍不抱太大期望，总觉得它们离我的日常工作——一个科技企业的产品经理——有点远。但这本“科技统计学”却出乎意料地实用，它的视角非常独特，聚焦于如何用数据驱动企业级的研发决策。我最欣赏它在“研发项目风险评估”部分的处理方式，作者提出了一个“知识储备不确定性”的量化指标，这比单纯看预算超支或进度延迟要高明得多。它教会我如何去衡量一个项目的技术壁垒和人才梯队的薄弱环节，用统计学的语言为投资人提供更具穿透力的风险画像。书中对于“多变量回归分析在技术路线选择中的应用”的论述简洁明了，尤其是在处理多重共线性问题时，给出了几种非常实用的正则化方法演示，完全可以作为内部培训材料使用。如果非要挑刺，我希望作者能在附录中提供配套的R或Python代码片段，毕竟现在读者更倾向于即时验证理论模型，光有公式推导，动手实践的门槛还是有点高。但这丝毫不影响它作为一本兼具深度与广度的商业科技分析工具书的价值。

我花了整整一个周末啃完了这部关于“科技统计学”的鸿篇巨制，坦白讲，阅读体验是起伏跌宕的。开篇部分对“科学计量学的基本公理”的梳理，严谨得令人窒息，每一个定义、每一个推导都像是经过了最严格的同行评议，让人对后续内容的专业性深信不疑。特别是书中对“学术影响力因子”的构建过程，它摒弃了传统期刊影响因子（IF）的简单粗暴，转而采用了一个考虑了学科交叉性、作者合作网络以及论文时效性的加权模型，这个模型的设计思想极富创新性。然而，当我翻到关于“技术扩散与采纳的Logit模型应用”时，感觉节奏突然放缓了。虽然经典模型的复习是必要的，但篇幅似乎有些过长，且案例的选择略显陈旧，未能充分体现近五年互联网技术爆发带来的数据量级变化对传统扩散模型提出的挑战。对于渴望前沿技术的读者而言，这部分可能会让人略感拖沓。但总的来说，这本书的扎实基本功和严谨的学术态度是毋庸置疑的，它更像是一部奠基性的教科书，而非追逐热点的科普读物。

拿到这本新书时，我原本以为会是一本晦涩难懂的纯理论教材，毕竟“科技”与“统计学”的结合，听起来就足以让人望而却步。然而，翻开扉页后，那种扑面而来的清晰逻辑和优雅的文字风格彻底颠覆了我的预期。作者叙述问题的方式极具启发性，仿佛在引导读者进行一场智力探险。书中对“专利引用网络分析”的章节处理得尤为精彩，它不仅仅是展示了如何计算中心性和介数，而是深入挖掘了专利联盟中知识溢出的动力学机制。更让我印象深刻的是，作者在讨论如何构建“技术成熟度S曲线”时，所采用的贝叶斯方法，那简直是统计学艺术的完美展现——在信息不完全甚至存在大量噪音的情况下，依然能够勾勒出一条可靠的预测曲线。如果说有什么可以改进的地方，或许是在引入机器学习模型时，能够对不同算法的统计学基础进行更细致的对比分析，而不是简单地将它们视为提高预测精度的工具箱。这本书的价值在于，它成功地搭建了一座沟通理工科与社会科学的桥梁，让抽象的数字拥有了科技进步的温度。

这本关于“科技统计学”的著作，读起来真是让人眼前一亮。作者似乎对这个交叉学科有着极其深刻的理解，行文之间流露出一种将复杂概念化繁为简的功力。我尤其欣赏其中关于“量化创新产出与效率评估”的部分，它并没有停留在传统统计学的枯燥公式堆砌上，而是巧妙地融入了大量的实际案例，比如某高新技术产业集群在过去十年间的研发投入回报率分析，以及如何通过构建多层级指标体系来准确衡量基础研究的长期价值。书中对时间序列分析在技术预测中的应用进行了详尽的阐述，那种对未来趋势的捕捉能力，简直就像是拥有了一张导航图，能清晰地指引研究人员或政策制定者避开那些看似光鲜实则效率低下的“技术死胡同”。不过，我也注意到，在探讨大数据背景下非参数统计方法的局限性时，作者的论述略显保守，或许可以更进一步探讨量子计算对现有统计模型颠覆性的影响，毕竟统计学的未来必然与计算力的飞跃息息相关。总体而言，这是一本兼具理论深度和实操价值的力作，对于从事科技管理、产业规划的专业人士来说，绝对是案头必备的参考书。

阅读这本书的过程，像是在攀登一座数据构筑的高山，每上一层台阶，视野就开阔一分。作者的文笔是那种典型的“大家风范”，不华丽，但每一个词语都像经过精确计算后摆放到位。尤其是在讨论“科技政策的有效性评估”时，书中引入了“断点回归设计（RDD）”来评估一项新补贴政策实施前后的真实因果效应，这种严谨的计量经济学工具被引入科技评估领域，极大地提升了政策分析的科学性。它让我看到了以往那些看似宏大叙事的政策效果，是如何被数据无情地检验和量化的。另一个亮点是关于“研发投入的边际效益递减规律”的跨国界实证研究，作者通过对不同法律体系下企业研发行为的对比分析，得出了一个非常具有启发性的结论：在某些成熟行业，提高投入的边际效用远不如优化投入结构来得重要。不过，书中对于“非线性动力学模型”的介绍略显仓促，考虑到现代复杂系统科学对科技创新的深刻影响，这部分内容如果能再充实二分之一，这本书的整体厚度与前瞻性将更上一层楼。总而言之，这是一部严肃且极具建设性的学术作品，它不仅仅是描述统计，更是在教人如何用统计的思维去“重构”科技创新的逻辑框架。