每100万人中研发技术人员的数量

指标解释

World Bank official description / 世界银行官方说明

The number of technicians participated in Research & Development (R&D), expressed as per million. Technicians and equivalent staff are people who perform scientific and technical tasks involving the application of concepts and operational methods, normally under the supervision of researchers. R&D covers basic research, applied research, and experimental development.

可供参考的中文翻译：每百万人口中参与研发活动的技术人员数量。研发技术人员及等同工作人员是指其主要工作需要工程学、自然科学和生命科学（技术人员）或社会科学及人文学科（等同工作人员）方面的技术知识及经验的人员。他们通常在研究人员的监督下，通过开展涉及概念应用和操作方法的科学技术工作参与研发活动。研发涵盖基础研究、应用研究和实验开发。

数据口径与风险提示

本指标反映每百万人口中的研发技术人员密度，是相对强度而非绝对规模
技术人员定义因国家统计传统和职业分类体系不同可能存在口径差异
部分国家尤其发展中国家存在数据缺失或统计能力不足问题
世界银行数据受各国政府上报延迟影响，最新年份存在滞后
跨国比较时应注意研发体系结构差异——有些国家技术工作外包比例较高
该指标是人力资本存量的近似刻画，未反映人员质量和流动性
发展中大国可能因正规研发部门规模较小而数值偏低
人均指标受分母人口结构影响，年轻人口占比高的国家可能稀释数值

中国趋势

趋势解读

中国在该指标上暂无世界银行收录的时间序列数据，无法进行趋势分析。数据显示中国近年来研发投入快速增长，但本指标的数据可得性受限，可能与统计基础和报告周期有关。进行跨国比较时需要结合中国科技统计体系的专项数据。

中国暂无本指标的世界银行可用数据点
缺乏时间序列数据，无法描述长期趋势
不能直接以本指标判断中国研发人力资源变化

全球趋势

趋势解读

全球在该指标上同样缺乏世界银行收录的汇总数据，无法进行世界平均趋势分析。不同国家研发体系差异显著，人均指标的全球汇总受高收入国家影响较大。跨区域比较时需要分收入组别或区域子群体进行更细致的分析。

全球汇总暂无本指标的世界银行可用数据点
无法进行全球趋势描述
全球人均指标受高收入国家主导，中低收入国家代表性可能不足

每十年变化摘要

十年区间	中国变化	世界变化	提示
1960-1969	-	-	数据不可得，无法计算倍数变化。
1970-1979	-	-	数据不可得，无法计算倍数变化。
1980-1989	-	-	数据不可得，无法计算变化倍数。
1990-1999	-	-	数据不可得，无法计算变化倍数。
2000-2009	-	-	数据不可得，无法计算变化倍数。
2010-2019	-	-	数据不可得，无法计算变化倍数。
2020-2029	-	-	数据不可得，无法计算变化倍数。

2018 年全部国家排名

排名已尽量排除 World、地区组和收入组，仅保留国家参与比较。排名高低应结合指标口径解释。

排名	国家	代码	数值
1	Czechia 捷克	CZE	2,186
2	Korea, Rep. 韩国	KOR	1,311
3	United Arab Emirates 阿联酋	ARE	889.5
4	Japan 日本	JPN	524.3
5	Slovak Republic 斯洛伐克	SVK	520.6
6	Russian Federation 俄罗斯	RUS	437.8
7	Serbia 塞尔维亚	SRB	412.0
8	Argentina 阿根廷	ARG	398.1
9	Qatar 卡塔尔	QAT	397.1
10	Egypt, Arab Rep. 埃及	EGY	369.6
11	Georgia 格鲁吉亚	GEO	241.6
12	Malaysia 马来西亚	MYS	233.4
13	Ukraine 乌克兰	UKR	150.1
14	Mauritius 毛里求斯	MUS	130.3
15	Kazakhstan 哈萨克斯坦	KAZ	123.9
16	North Macedonia 北马其顿	MKD	91.1
17	Gambia, The 冈比亚	GMB	88.8
18	India 印度	IND	73.1
19	Tunisia 突尼斯	TUN	61.7
20	Moldova 摩尔多瓦	MDA	60.4
21	Bosnia and Herzegovina 波黑	BIH	50.9
22	Uzbekistan 乌兹别克斯坦	UZB	48.1
23	Paraguay 巴拉圭	PRY	46.3
24	Kuwait 科威特	KWT	45.2
25	Indonesia 印度尼西亚	IDN	34.7
26	Oman 阿曼	OMN	32.8
27	Iraq 伊拉克	IRQ	23.0
28	El Salvador 萨尔瓦多	SLV	21.6
29	Madagascar 马达加斯加	MDG	12.6
30	Guatemala 危地马拉	GTM	11.0
31	Burundi 布隆迪	BDI	6.59
32	Togo 多哥	TGO	3.62

使用建议、常见误用与研究场景

数值较高通常意味着什么

每百万人中研发技术人员数量较高，通常反映该国家或地区具有较强的技术人力资本储备，研发活动对技术操作的支撑能力较强，科技创新体系中技能型人才的密度较高。

数值较低通常意味着什么

每百万人中研发技术人员数量较低，通常意味着技术人力资源相对稀缺，可能反映研发体系规模较小、技术密集型产业占比不高、或统计体系对研发技术岗位的覆盖不完整。

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该指标仅为相对密度指标，不反映研发技术人员的绝对规模
技术人员定义和分类标准因国家而异，口径可比性存在局限
发展中国家普遍存在数据缺失或统计基础薄弱问题
人均分母受人口年龄结构影响，年轻人口占比高的国家数值可能被稀释
未反映研发技术人员的质量和专业分布
正规部门统计可能低估非正规研发活动中的技术人员
不能区分服务于基础研究与应用研究的技术人员类型差异

使用建议

跨国比较时应优先选择统计口径相近或已进行标准化处理的数据
结合GDP研发支出占比和研究人员数量等指标综合评估研发能力
分析时需考虑国家大小和产业结构差异，大国与小国不宜直接对比
关注数据可得性和统计年份，尽量使用同一时期数据
结合专利申请、科技期刊等产出指标分析人力投入与产出效率
将人口结构变量纳入控制变量进行更严谨的回归分析
使用面板数据模型时注意数据非平衡性对结果的影响
在中国语境下建议结合科技统计年鉴数据进行三角验证

常见错误用法

错误做法：直接用本指标的高低判断中国创新能力

正确做法：结合研发支出占比、研究人员数量、专利产出等综合评估创新能力和研发效能

该指标仅为技术人员密度指标，未覆盖研究人员，且受统计口径影响，不能单独作为创新能力强弱的判断依据

错误做法：认为技术人员数量越多越好，忽视结构合理性

正确做法：关注技术人员与研究人员的比例是否合理，以及产业分布是否适配

技术人员密度高不一定意味着研发体系高效，需考察人机匹配和产业链需求结构

错误做法：直接比较发达国家与发展中国家的数值

正确做法：考虑国家发展阶段、产业结构和技术引进程度的差异，侧重纵向变化或分组比较

不同发展水平的国家研发体系定位不同，发达国家技术密集型产业占比高，数值自然偏高

错误做法：将人均指标数值变化简单等同于人力资源绝对增量

正确做法：结合人口基数变化和劳动力市场结构分析绝对数量和相对比例的双重变化

人口增长可能导致人均指标下降而绝对数量上升的反向解读困境

实际应用场景

研发人力投入与技术创新产出的关系研究：分析技术人员密度与专利申请量的相关性，探讨技术人力资本对创新产出的边际贡献核心解释变量或控制变量可采用OLS回归或面板数据固定效应模型，控制研发支出、研究人员数量等变量，注意内生性问题可使用工具变量法处理
人口结构变化对技术人力资本的影响：利用出生率、死亡率、生育率等人口指标，分析人口红利消退对研发人力资源的潜在影响背景控制变量构建人口特征向量纳入回归，考察人口结构变动对研发人员密度的间接效应，建议使用交互项检验人口老龄化与研发人力投入的调节关系
研发技术人力与高科技出口的国际比较：比较不同国家技术人员密度与高科技出口占比的关系，评估技术人力资源对产业升级的贡献被解释变量或对比变量可采用跨国截面回归，注意收入组别异质性，考虑使用分组回归或随机效应模型处理国家层面不可观测异质性
中国研发人力资源变化的三角验证：结合世界银行数据与中国科技统计年鉴数据，对中国研发技术人员变化趋势进行交叉验证被解释变量使用多种数据源进行稳健性检验，注意统计口径差异对可比性的影响，建议采用Blundell-Bond系统GMM处理数据非平衡性问题