1 创新政策理论与实践都迫切需要发展创新计量学 推动创新管理与创新政策研究的科学化迫切需要系统性的创新活动分析理论与方法研究。“一种科学只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步”（保尔拉法格（1973），华罗庚（1984））。马克思这一论断即使在社会科学领域也得以验证，如科技监测与评价领域中的科学计量学（scientometrics）①、经济管理领域中的经济计量学（计量经济学）、社会管理学领域中的计算社会学②以及正在管理学领域兴起的计算管理科学等都试图通过数学（统计/-计-量/决策）方法支撑与完善社会经济管理问题。在知识经济背景下，随着创新活动在国家或产业竞争中的重要性日益突出以及伴随的创新投资不断递增和政府对知识创造、扩散与应用的动力与因素不断深化认识的需要，创新管理与创新政策研究领域也迫切需要数学方法做支撑来分析愈加复杂的创新活动，以从经验数据中挖掘有益于政策与管理决策的信息。本文把系统地关注创新活动计量分析的科学研究称之为“创新计量学（Innovametrics）③”。创新统计数据与调查数据来源的不断积累与丰富，必然促进这一综合研究方向的蓬勃发展，就如同专利与论文统计数据的丰富大大地促进科学计量学发展一样。 发展创新计量学可满足全面分析与掌握创新过程和创新系统的实践要求。围绕创新产出展开的以科学计量学为代表的科技监测与评价方法已不能满足创新系统视角下创新管理与创新政策研究的需要。创新管理与创新政策实践中还需要对创新投入、创新收益、创新转化以及创新环境进行分析。迫切需要发展全面的、系统性的计量方法与理论体系来支撑。科学计量学这一概念由苏联学者1969年提出（Nalimov and Mulchenko（1969）），随后吸引越来越多的学者从事这一学科的研究，1978年国际《科学计量学（Scientometrics）》杂志的创刊出版也标志着这一学科体系走向稳步发展。随着科技统计信息数据完善，特别是论文与专利文献数据愈加丰富，越来越多的科学计量学方法被应用到科技管理中，为科技管理与政策发展提供了方法与工具支撑。不过，科学计量学主要被用于创新过程上游创新产出的评价与规律探索上，远远不能有效支撑对整个创新过程的全面的、系统的管理决策。具体而言，科学计量学关注焦点在于记录研发产出成果文献的信息分析上，不能满足整体性的创新管理与创新政策研究需要对创新投入、创新收益、创新转化以及创新环境的系统性分析。一些对创新管理与创新政策具有直接指导价值的关键问题，如对创新投入的强度、创新产出的经济贡献、创新转化效率、创新系统功能有效性等进行探索与分析，都不在科学计量学常规研究的范畴，也无法实现这些问题分析。特别是深层了解创新系统运作机制以改善创新政策与创新管理实践的需求，迫切需要一个更加全面的、系统的创新活动分析理论与方法体系。这正是本文提出和定义创新计量学的动机之一。 创新计量学是丰富创新政策与创新管理研究理论与方法的需要。我国著名科技政策专家罗伟先生指出，政策科学是以政策及其运动规律为对象，研究如何运用系统的知识和有组织的创新来改进政策制定系统及制定过程，以更好地制定政策的跨学科的全新学科（罗伟（2007））。为实现这一目标，需要建立在系统性的理论与方法体系的设计上。在2013年召开的第九届中国科技政策与管理学术研讨会，时任中国科学学与科技政策研究会理事长的方新指出：“科技政策研究的规范化是世界性趋势，而目前我国科技政策研究仍缺乏必要的方法和数据支撑，亟待从方法、工具和数据上加强研究的规范性”。相较于科技活动，创新活动是面向整个创新链的，创新过程更加复杂，更多的创新主体参加，主体关系更加复杂，更多的制度因素需要考虑，政策体系更加复杂，更多的系统性因素需要考虑。从科技政策研究到创新政策研究的变化，将使得研究范围大大扩展，研究对象更加多样，研究背景更加复杂，研究方式更加多变，由此必然推动创新政策与创新管理研究的理论与方法更加丰富、更加系统和更加复杂。创新计量学恰适应这了一实践背景的需要，不仅对创新政策与创新管理研究方法进行了分类，还对其进行了规范化和系统化。 创新计量学研究焦点在于创新过程和创新系统的分析体系与计量方法体系的系统构建与完善上，一定程度上体现了创新管理与创新政策发展过程的数学化。如同上述马克思观点的体现，科学问题研究的数学化是科学问题研究的至高境界。科学问题研究中的数学化要经历四个阶段：第一阶段，数据和资料的收集、分析和解释；第二阶段，科学原理和经验定律的定量表述（构建概念模型）；第三阶段，数学模型的建立、研究和实证；第四阶段，利用数学模型去获得科学见解（Thompson（1981））。这四个阶段中，只有突破了第三个阶段，才可以认为实现了科学的数学化，所以科学问题研究数学化的标志是数学模型的建立（白欣和李长青（2010））。第一、二阶段是第三阶段的基础，创新计量学研究方面第一、二阶段研究，如创新测度（测量），已被现有文献充分探索（如，Geisler（2000），Godin（2005）），各类分析框架、调查以及报告④便是典型代表。不过第三阶段的分析技术（数学模型）现有研究虽有些涉及，如Furman，Porter and Stern（2002）引入扩展的知识生产函数构建国家创新能力决定因素的检验模型，陈凯华和官建成（2010a）引入结构方程检验创新系统功能有效性，Chen and Guan（2012）构建网络数据包络分析估计区域科技投资效率，Walrave and Raven（2016）通过系统动力学模型刻画技术创新系统的动力机制等，但鲜有从创新管理与创新政策分类研究的角度系统性总结。一个关键原因是，不同于科学计量学体系，至今没有专门的学科方向和方法体系支撑创新计量学的发展，已有研究游离在不同的领域，制约了创新管理与创新政策研究理论与方法的发展。一个可预见的趋势是，随着创新系统背景下创新管理与政策发展的实践需要，以及创新统计与调查数据的丰富，创新计量学的实践应用价值将日益体现出来。这也是量化创新系统，深层了解创新过程效能、动力和机制的迫切需要。
