从数据来源看， 只有科学与工程指标是通过一手调查取得数据信息， 其他三个评价报告则都是引用 OECD 、 WEF 等国际组织以及其他国家公布的数据， 对其加以二次加工与整合。 就这一方面而言， 科学与工程指标则是美国本土最为权威的科技指标数据， 并被 《洛桑报告》 等国际科技评价活动多次引用。

就一级指标分类而言， 只有科学与工程指标把中小学和大学的 STEM 教育单列出来， 其他三个指标体系则多以人力资本、 研究发展囊括了教育对科技创新的影响。 这是由于其他三个指标体系更侧重于从经济发展与竞争力的角度对国家创新能力进行评价， 把教育放到二级指标中加以评量， 而科学与工程指标更多的是以一种工具性参考的方式呈现其数据统计结果， 其发布单位—— —美国国家科学基金会与教育界的联系也更加紧密，因而产生了这点不同。 但无论如何， 教育、 人力资本、 贸易、 通信技术等因素在衡量创新能力中的重要性都在这些指标体系中有所体现。

三、 对中国科技创新能力评价的启示

美国的科技评价大多以报告或政府咨文的形式呈现， 政府在评价中并不扮演主要角色， 而由民间非营利组织担当重任， 各个有关科技创新能力的指标评价体系都体现出指标数据庞大、 评价机构多为非营利组织、 价值中立的特征。 真实有效的科技创新能力评价无疑是创新驱动发展的助推器。

1. 建立创新驱动导向的科技创新能力评价体系

科技创新能力评价， 是为了在现有基础上形成对国家创新系统发展情况的总体把握。 美国的科技创新能力评价并不是政府绩效考核的一项分支， 而是贯彻在国家创新战略总布局中的显要部分， 其评价体系与相应指标也是随着国家创新战略和科技创新政策的不断革新而适时调整。 各项评价指标中对健康信息技术、 清洁能源技术等新兴产业的关注， 实际上就是对创新战略规划的反馈与预测。

中国正处于创新驱动发展的关键时期， 与老牌创新型国家相比， 国家创新系统尚处于起步时期， 评价体系也呈现出较为零散的状态。 2011 年起， 中国科学技术发展战略研究院连续发布了年度 《国家创新指数》 系列报告， 并产生了国际比较结果， 但其二级指标中并没有特别强调高新技术产业的创新绩效， 指标的时代特征不强。 另一方面， 目前国家创新系统一般包括技术创新和经济促进两个阶段， 因此传统的企业创新能力评价模式一般分为投入产出评价、 技术经济评价、产出过程评价三个方面 ，但针对知识技术密集型的高新技术产业， 对其创新能力的评价还需有不同于一般产业的指标进行支撑， 需要基于企业特性开发一套独立的评价指标体系。 评价体系的指标设计需要体现创新驱动的特征， 尽可能扩大指标的覆盖面， 由表及里地评估创新环境， 监测创新成效， 以客观的评价结果为进一步提升创新效率指明方向。

2. 保持评价的相对独立性， 对评价指标标准从严把关

美国科技创新能力评价的各类报告都特别强调了其中立立场， 这一方面源于 “数据胜于雄辩”的理性观念， 另一方面则是评价力求客观真实，通过详密的指标数据和简要的说明， 为有不同需求的利益相关者提供一手信息， 再由他们进行数据的深加工与分析处理， 形成产业界学术界报告。因此， 这些非营利组织发布的科技创新能力指标报告， 意在促进公众对当下创新环境的认识与理解， 而进一步的政策制定工作， 则交由相关部门与利益团体审慎决策。 这样的做法将评价尽可能地以客观方式呈现， 同时也在一定程度上减少了评价成本， 缩短了指标报告发布的流程与时间。相比而言， 在中国科技评价实践中， 由于第三方评价主体的独立性不够， 第三方评价的作用未能凸显。

美国科技创新能力评价的指标数据由专门机构主持采集整理， 使得指标体系保持了相对的稳定性与延续性， 并根据现实情况的变化做出适时调整， 经过长期连续的数据积累后， 就很有利于长期的数据分析比较。 但这种信奉数据与量化结果的评价理念， 使得定性评价在各类科技创新能力评价中存在感较弱， 尽管在指标选取与数据调查过程中也有专家研讨的部分， 最后的报告成果仍是用数据说话， 彰显了国际排名的竞争性。 中国现有的 《中国科学技术指标》 等科技创新能力评价报告也相当重视数据指标的说服力， 但要使其评价结果成为政策制定的依据， 实现为创新政策服务的功能， 就需要政府部门与产业界、 学术界一同重视评价结果的发表， 而这种肯定又来源于数据指标的真实性与可靠性。 因此， 首先要保证科技创新能力评价指标体系的科学性与客观性，借鉴国际经验， 制定统计标准， 统一统计口径，选取可靠的数据来源， 以图表形式对数据进行可视化表达， 以便开展国际比较； 进而提高本土科技创新能力评价的水准与权威性， 为学术研究、政策制定提供数据信息来源。