统计数据

现如今对材料进行微观形貌表征时，仅仅看到清晰的形貌是远远不够的，针对有重复结构的材料，如多孔，颗粒等结构的样品，还需对图片中的孔洞或颗粒进行统计与分析，比如统计总数，大小，尺寸等，获得量化结果，辅助研究。硫酸铝矿孔径分布测量当我们对多孔硫酸铝样品进行观察，孔径尺寸大约在10nm左右，由于孔径尺寸非常小，想要清晰的观察到孔的形貌，需要使用超高分辨场发射扫描电镜Regulus8200观察，利用其低加速电压下高分辨率的特点，轻松获取高倍清晰图片。由于图像里的孔与背景亮度对比度的不同，使用Image Pro图像分析软件对感兴趣区域框选，软件可通过信号的强弱分离孔洞并自动测量硫酸矾石的孔径分布（图2）及定量数据。图2中的图表是平均孔径的直方图。当我们分析数据时，可以选取一个孔（图2中的粉红色箭头）时，您可以看到它在直方图中的位置（红色圆圈）。或者在直方图中选择一个条柱（图 3 中的粉红色箭头）时，您可以看到所选条柱包含哪些孔（Brue 字符）。统计数据直方图如图4所示。高容量硬盘驱动器（HDD）中的，磁性颗粒粒度分析高容量硬盘驱动器（HDD）中的磁性颗粒会随着记录密度的提高而变小。然而，较小的磁性颗粒可能会产生较小的矫顽力，因此会妨碍稳定的记录。因此，评估晶粒尺寸和晶粒间距对于实现和保持稳定的HDD性能非常重要。图5（a）显示了配置高容量HDD的磁盘上磁性颗粒的BSE图像。通过使用YAG-BSE探测器拍摄70万倍的高分辨图像，并从中获取颗粒的形状。在对图像上的颗粒进行分析时，首先这些晶粒被识别为感兴趣区域（ROI），使用Image-Pro 10图像处理软件将晶界和背景进行分离，如图6（b）所示。尽管BSE图像因为通道效应导致每一个颗粒对比度和亮度不均匀，但依然可以稳定地对颗粒直径或面积定量分析，因为这些颗粒是通过信号强度提取的，另外还通过其形状和大小提取的。图7（c）是磁性晶粒直径的柱状图。超高分辨冷场扫描电子显微镜Regulus8200和图像分析软件Image-Pro 10的组合可实现HDD的高分辨率成像和定量图像分析，帮助HDD在增强记录密度的研究中。Regulus8200 "Regulus系列"扫描电子显微镜（SEM）被广泛应用于纳米技术，半导体电子行业，生命科学，材料科学等领域的材料结构观察。仅仅具有超高分辨率还远远不够。还要求能在低加速电压下对表面细微结构的观察和高灵敏度的元素分析。发挥高性能，高稳定性，轻松获取高倍清晰图片。END公司介绍：日立科学仪器（北京）有限公司是世界500强日立集团旗下日立高新技术有限公司在北京设立的全资子公司。本公司秉承日立集团的使命、价值观和愿景，始终追寻“简化客户的高科技工艺”的企业理念,通过与客户的协同创新，积极为教育、科研、工业等领域的客户需求提供专业和优质的解决方案。 我们的主要产品包括：各类电子显微镜、原子力显微镜等表面科学仪器和前处理设备，以及各类色谱、光谱、电化学等分析仪器。为了更好地服务于中国广大的日立客户，公司目前在北京、上海、广州、西安、成都、武汉、沈阳等十几个主要城市设立有分公司、办事处或联络处等分支机构，直接为客户提供快速便捷的、专业优质的各类相关技术咨询、应用支持和售后技术服务，从而协助我们的客户实现其目标，共创美好未来。

作为当前环保产业最具发展潜力的领域，环境服务业拉动环保产业业态转型和升级的趋势日益凸显。本篇中，我会基于年度环境服务业财务统计调查数据，对2015年环境服务业发展状况进行了多维度扫描。　　2016年，按照国家统计局要求，环境保护部在全国范围内组织开展以2015年为基准年，覆盖环境与生态监测、环境治理业、生态保护三大领域(包含10个细分领域)中独立核算的环境服务从业企业、行政和事业法人单位的统计调查，技术支持机构为中国环境保护产业协会。　　调查结果显示：2015年，我国环境服务业统计口径内从业法人单位5676家，年收入逾2339亿元，期末从业人数近33万人。　　以执行的会计制度划分，企业4080家，占71.9%，营业收入占年收入总额的92.4%，约2162亿元 占单位总数27.2%的事业单位贡献了年收入的7.5%，近175亿元 其余为行政单位。以登记注册类型划分，内资企业作为从业企业的主体类型，占比超过96%。以营业收入划分，大型企业不足百家，各类规模企业占比如图1所示。图12015年环境服务业各类规模企业占比(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　1分领域状况　　从年收入看，环境治理业独占鳌头。环境治理业、环境与生态监测2015年收入分别为1853.4亿元、454.5亿元，生态保护年收入额在三大领域中最低，不足32亿元。　　水污染治理、危险废物治理和环境保护监测位列细分领域年收入三甲，分别超过600亿元、500亿元和400亿元。各领域年收入占比如图2所示。图22015年环境服务细分领域年收入占比(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从从业单位分布看，环境治理业最受青睐，集聚超半数从业单位，约是环境与生态监测从业单位的1.2倍。从事生态保护的单位数量不足环境治理从业单位数的1/10。　　从业单位数量排名前三的细分领域是环境保护监测、水污染治理和危险废物治理，分别吸引了单位总数的42.2%、26.7%和8.1%。10个细分领域均有企业和事业单位涉猎。在企业单位中，水污染治理和环境保护监测两领域的从业单位数分别占企业总数的36.4%和28.2%。77.9%的事业单位有环境保护监测业务。行政单位从事的领域则较为单一，仅涉及10个细分领域中的3个，并且主要集中在环境保护监测，约占行政单位总数的84.3%。从业单位领域分布如图3和图4所示。图32015年环境服务细分领域从业单位分布(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)图42015年环境服务细分领域各类从业单位分布(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从从业人员看，环境治理业从业人数以超总人数的60%居于首位。环境与生态监测领域以吸引近11万人从业而位居次席。从事生态保护的人员不足1.4万人。　　细分领域中，环境保护监测和水污染治理从业人数遥遥领先，占比分别为33.4%、27.0%，位居前二位。放射性废物治理因从业单位较少，人数位居末位，不足400人，从业人员比其稍多的为生态监测领域，但未突破1000人。　　从企业盈利水平看，水污染治理、大气污染治理服务和环境保护监测的营业利润额位居前列，分别占营业利润总额的29.3%、22.0%和21.4%。细分领域中营业利润额最低的生态监测却以14.9%的营业利润率在营业利润率排位中居榜首，其后依次为环境保护监测、放射性废物治理和其他自然保护，仅自然保护区管理、固体废物治理和危险废物治理的营业利润率低于7.4%的全国均值，其中，危险废物治理以3.1%居于末位。各领域企业营业利润率如图5所示。图52015年环境服务细分领域企业营业利润率(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从企业薪酬看，3个细分领域企业从业人员的年人均薪酬高于全国环境服务业从业企业薪酬均值。其中，放射性废物治理从业人员以18万元的年人均薪酬成为10个细分领域中的高收入人群，紧随其后的是环境保护监测、大气污染治理服务领域，生态监测从业人员收入垫底。各领域企业年人均薪酬如图6所示。图62015年环境服务细分领域企业年人均薪酬(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从企业固定资产质量看，2015年，在企业固定资产折旧率和减值损失比率方面，各有5个细分领域高于全国均值。其中，大气污染治理服务和自然保护区管理由于其高达13.5%、12.5%的固定资产折旧率和3.3%、3.8%的减值损失比率在10个细分领域中固定资产质量相对较差，而生态监测企业则因其相对较低的折旧率和减值损失比率成为固定资产质量最好的领域。各领域企业固定资产折旧率和减值损失比率分别如图7和图8所示。图72015年环境服务细分领域企业固定资产折旧率(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)图82015年环境服务细分领域企业固定资产减值损失比率(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从事业单位收入构成看，年收入多以事业收入为主。2015年，从事大气污染治理、固体废物治理和其他污染治理业务的事业单位，其事业收入与经营收入之和未超过单位年收入的50%。从事其他环境服务业务的事业单位的年收入主要来自事业收入，经营收入占比最高的危险废物治理领域，也未超过17%。各领域事业单位年收入构成如图9所示。图92015年环境服务细分领域事业单位年收入构成(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从事业单位经营收支看，细分领域中仅两领域的经营支出高于经营收入。其中，水污染治理的经营支出已逼近经营收入的1.6倍。各领域事业单位经营收入与支出如图10所示。图102015年环境服务细分领域事业单位经营收入与支出(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　2地域简况　　从年收入看，浙江、广东和江苏三省位居前列。其中，浙江省以占年收入总额的14.8%领跑全国，广东省以低0.6%的微弱差距居于次席，排名第三的江苏省，占比约11.3%。占年收入总额不足0.1%有陕西省、西藏自治区、甘肃省和新疆生产建设兵团4个地区。环境服务业年收入地域分布如图11所示。图112015年环境服务业年收入地域分布(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从从业单位数量看，江苏省、广东省、浙江省均超过500家。三省分别占从业单位总数的10.54%、10.47%和9.23%，形成第一集团，重庆市作为第二集团的排头以近7%的占比紧随其后，包括青海省、甘肃省在内的7个地区，其占比分别均不足1%。环境服务业从业单位地域分布如图12所示。图122015年环境服务业从业单位地域分布(数据来源：2015年度环境服务业财务统计调查)　　从企业盈利水平看，广东省、北京市、江苏省、上海市、浙江省的企业营业利润额位居全国前列，仅广东省一地的营业利润就达营业利润总额的近17%，尾随其后的北京市也以近22亿元的营业利润超过总额的13%，甘肃省、新疆维吾尔自治区、内蒙古自治区、宁夏回族自治区和广西壮族自治区的年营业利润均为负值，显示亏损。　　前述营业利润额较高的5地中只有北京市在营业利润率排行榜上表现依然优异，以14%左右的营业利润率仅位于陕西省和西藏自治区之后，而上海市、广东省、江苏省、浙江省却未进入营业利润率榜单中的top10，排位不尽人意。　　数据简析：　　纵观上述数据，2015年，基于中国城市环境现状和本届政府对环保产业的高度重视，特别是气十条的实施、水十条的发布、土十条的制定以及开展政府购买服务、推进政府和社会资本合作(PPP)等利于环境服务业发展的一系列对策措施的颁布实施，环境服务业的发展环境进一步优化。　　环境服务业规模继续扩大，从业法人单位数量同比2014年增长11.1%，期末从业人数同比增加15.2%。　　环境服务业收入持续高速增长，年收入同比2014年增长25.6%，企业营业收入同比提高26.7%。　　企业经营成本大幅上涨，利润水平小幅下滑。由于受劳动力成本、原材料价格、融资成本高企等影响，企业营业成本、财务费用、管理费用增速分别为32.9%、31.1%和28.9%，攀升速度高于同期营业收入和营业利润增速，导致营业利润率比上年同期下跌0.15%。　　行业集中度偏低，小微企业仍为服务业主体。以营业收入划分，大型企业、中型企业占比分别为2.4%和23.6%，小微企业占比高达74%。

我们在使用液体闪烁计数系统的核计数中采用统计学方法，因为放射性核素衰变的本质是其可在任一时间释放β粒子（随机衰变）。虽然我们不能确定核衰变会在什么时候发生，但我们可使用统计学方法描述一个样品中所有核衰变的平均行为。为了应对放射性核素的随机衰变行为，我们采用了计数统计方法。统计可用来表示在某一限定的置信区间内得到给定计数的概率，一般使用 %2σ（%2s标准偏差）来表示。下面我们可通过对单一放射性样品计数十次来简单明了的说明液体闪烁计数中的统计学方法。该实验的数据列于表 1 中。我们可明显看到，任何一次计数的 CPM 结果都不相同（随机衰变）。我们怎样才能获得这 10 次计数的统计数据呢？如果我们进行基本统计，则这些数值的分布可表示为正态分布或高斯分布。表 1. 10次样品计数的统计分析这些数据可通过计算两个参数来描述：平均值和标准偏差。平均值 () 被定义为 CPM 的总和除以被计数样品的计数次数(i)，表示为。因此从表 1 来看，466148 CPM/10 = 46615，这就是平均值 CPM。接下来必须获得这 10 个样品计数的标准偏差。标准偏差可通过下面的公式获得：因此，该样品计数十次的计数结果表示为（平均值）46615±S.D. 或 46615±102 CPM。现在我们可以计算标准偏差，但 S.D. (±102 CPM) 对于核计数的真正意义是什么？我们可通过图 1 来清楚说明，图中显示了重叠在实际计数数据上的正态分布（高斯分布）（表 1）。计数数据以柱状图表示。图 1. 放射性样品计数十次的正态分布和计数数据正态分布曲线通过下面的公式计算得到：因此，发生在平均值的 +s 范围内的真实计数的概率是68%。68% 称为针对 s（标准偏差）的置信水平。由于核计数需要高于 68% 的置信水平，因此我们采用 2s 值，该值定义为 95.5% 的置信界限。那么，这些值可如何用于核计数中呢？根据基本统计方法，我们知道预期的标准偏差等于总计数数量的平方根。这是计数统计计算的主要公式。计数统计计算如上所述，标准偏差可按样品检测的总计数数量的平方根来计算。该结果的置信界限为 68%。但核计数使用 2s 值（95.5% 置信界限）。典型的计算如实例 2 所示。实例 2：如果在 1.0 分钟内进行了 9500 次计数，那么 2s 值等于多少？因此，在 95.5% 的置信界限内，计数的统计结果（实例 2）可表示为 9500±195 次计数。这一表达结果的方法相当笨拙（因为可能获得非常多的数字）。为更方便起见，我们计算了 %2s值。%2s 值可根据公式1或者公式 2（公式 1 的数学简化）计算得到。实例 2中数据的%2s 值显示在实例 3中。实例 3：样品计数的 %2s 计算因此，最终结果可表示为 9500 次计数 ± 2.05%，置信水平为 95.5%。计数率的统计分析因为大多数核计数方法是分析 CPM 值而不是样品的总计数，所以确定计数率的统计值很重要。以计数率为参考将如何影响计数的统计数据？如果现在对同一样品计数三分钟，则总计数数量增加了三倍。样品总体计数从 9500 次增加到 28500 次，这增加了测量的准确性。28500 次总计数的 2s 值 (338) 的百分比更小，由此可指示出准确度得到了提升。实例 4：计算计数率的 2s 值因此，最终结果可表示为 9500 ± 113 CPM。现在，我们已经计算了计数率的 2s 值，那么该如何计算 %2s（使用核计数仪分析样品时通常打印输出的值）？%2s可使用公式 3计算。实例 5：计数率为 9500 CPM、计数时间为 3 分钟的样品的 %2s 计算。因此，对样品计数三分钟与计数一分钟相比较，%2s 从2.05%（实例 3）降低至 1.18%（实例 5）。这一数值 (%2s) 与总计数和计数时间成反比。那么这些参数是如何在液体闪烁计数中使用的呢？在珀金埃尔默的 Tri-Carb & Quantulus 和 MicroBeta 仪器中，终止样品计数的方法通常有两种。第一种方法称为预设时间。在该方法中，系统在到达用户设定的计数时间后停止样品计数。第二种方法是基于特定 %2s 值终止计数，所有的样品计数都具有相同的统计精确度。我们可以通过公式 3和对样品的统计精确度来反向推导对样品计数所需要的时间。

目前，市场监管总局已连续9年组织开展检验检测服务业统计工作，建立了检验检测服务业发展的统计资料库。为进一步加强检验检测服务业统计工作，尤其是基于统计数据开展检验检测行业监测分析，不断完善统计监测体系，持续提升统计数据和监测分析质量，市场监管总局发出加强检验检测服务业统计和监测的通知。　　通知从统计范畴、数据质量、监测预警工作、统计和监测队伍建设等四个方面作出要求。　　一、进一步明确检验检测服务业统计范畴　　为贯彻落实国务院有关检验检测行业统一管理的要求，适应检验检测行业快速发展和“放管服”改革深入推进的新形势，不断提升检验检测服务业统计数据的完整性和权威性，依法取得检验检测机构资质认定(CMA)和其他专业领域法定资格、资质(建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等)的检验检测机构均应当填报统计数据。各省级市场监管部门应当与相关领域主管部门共同推进检验检测统计工作，将以上要求宣贯培训到位，及时为相关领域的检验检测机构分配账号，为2022年度检验检测服务业统计工作顺利开展做好准备。　　二、进一步提升检验检测服务业统计数据质量　　各省级市场监管部门、资质认定行业评审组和认可中心应当建立完善检验检测统计工作制度，确保数据填报及时、完整、准确，加强数据质量审核。对未按时、按要求上报统计数据的检验检测机构加强提醒和监督检查。对数据上报不准确、不完整、不及时的检验检测机构，应当查明原因并及时提醒修改。　　各国家质检中心、检验检测机构应当按要求及时完成本单位统计数据整理和上报工作，自觉接受相关主管部门的询问和核查。鼓励检验检测机构将统计工作要求固化到质量管理体系中规范管理，持续提升统计工作质量。同时，应当继续按照相关要求，定期通过市场监管总局网站上传对社会出具的各类检验检测报告编号，并接受社会公众的查询和监督。检验检测报告编号上传系统为市场监管总局网站(www.samr.gov.cn)首页—服务—集成服务—检验检测机构综合监管服务平台(检验检测统计直报系统)。未按要求上传检验检测报告编号，或者拒不接受报告编号查证的检验检测机构，市场监管部门应当予以提醒和纠正。对经提醒无理由仍不上报、不修改统计数据或不上传报告编号的机构，在按照相关规定实施行政处理的同时，将列入异常名单对社会公布，并作为监管重点加强监督检查。　　三、进一步开展检验检测行业监测预警工作　　开展检验检测行业监测预警，预判可能存在或者出现的系统性风险，及时采取干预措施降低风险、减少损失，是实施行业治理的重要工作方法。各省级市场监管部门、资质认定行业评审组和认可中心应当高度重视监测预警手段对检验检测行业的宏观支撑作用，积极探索、勇于创新、因地制宜，依据各自职责做好检验检测行业监测预警工作，并及时将有关风险和趋势信息报送市场监管总局认可检测司。　　市场监管总局认可检测司将继续利用检验检测行业监测简讯、景气指数跟踪测评、年度统计简报等方式开展检验检测行业监测预警，并及时向业内发布相关监测预警信息。　　四、进一步加强检验检测服务业统计和监测队伍建设　　各省级市场监管部门、资质认定行业评审组、认可中心、国家质检中心应当建立检验检测服务业统计监测员制度，指定专人作为统计监测员，承担检验检测服务业统计及行业监测相关工作。根据市场监管总局的要求，统计监测员按照各自职责做好统计工作布置、数据采集审核、进度核查催报、信息汇总报送等工作。统计监测员发生变动的，应当及时指定新的统计监测员，并将变动信息向市场监管总局认可检测司报告。鼓励检验检测机构指定专人承担本单位的检验检测服务业统计工作，并将相关人员信息向资质认定部门报备。　　市场监管总局定期组织各省级市场监管部门、资质认定行业评审组、认可中心及国家质检中心等单位的统计监测员进行业务培训。各省级市场监管部门、资质认定行业评审组、认可中心负责对本辖区、本行业和获认可检验检测机构的统计监测员培训宣贯相关统计监测要求。

市场监管总局办公厅关于开展2021年度认可与检验检测服务业统计工作的通知市监检测发〔2022〕1号各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组，中国合格评定国家认可中心，各国家质检中心及检验检测机构：根据国家统计局批准的《检验检测统计调查制度》要求和《检验检测机构监督管理办法》《认可机构监督管理办法》有关规定，现将开展2021年度认可与检验检测服务业统计工作有关事项通知如下：一、任务分工市场监管总局认可检测司负责认可与检验检测服务业统计工作的组织实施。（一）各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委）负责组织本单位颁发资质认定证书的检验检测机构统计工作，并在检验检测统计直报系统中上传本单位颁发的全部有效检验检测机构资质认定证书的基本信息。（二）各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组在其行业（协会）主管部门的指导下，负责组织本行业取得市场监管总局颁发资质认定证书的检验检测机构统计工作。（三）中国合格评定国家认可中心根据市场监管总局委托，承担无检验检测机构资质认定行业评审组归口、且同时取得国家资质认定证书和认可证书的检验检测机构统计工作。（四）市场监管总局直属的检验检测机构，直接在检验检测统计直报系统中填报相关统计数据并上传。（五）其他纳入统计范围的检验检测机构，由市场监管总局协调相关部门组织实施统计工作。二、时间安排2022年1月，各单位转发本通知并组织学习。本通知及现行有效的统计调查制度，发布在市场监管总局网站（www.samr.gov.cn）首页—服务—我要查—认证认可检验检测栏目“检验检测机构综合监管服务平台（检验检测统计直报系统）”专栏。各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行数据上报。2022年2月，各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组，中国合格评定国家认可中心按分工完成数据审核汇总工作。市场监管总局认可检测司组织对统计数据进行校验和质量审查，并根据校验和质量审查结果督促上报机构准确填报数据。三、填报说明（一）检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1. 检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报，填报内容包含2021年度统计调查数据和2021年度报告（具体要求见附件1）。2. 拥有国家质检中心的检验检测机构，还应在检验检测统计直报系统中报送社会责任报告（具体要求见附件2）。3. 各检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内，各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。市场监管总局根据检验检测报告编号有效性查询平台（市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询）监测检验检测机构上传编号情况，并依据社会公众查询和投诉情况进行跟踪处理。上述填报内容的操作说明及检验检测统计调查制度，详见“检验检测统计直报系统登录页面”。（二）同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构，有多张资质认定证书或者多个名称的，应汇总检验检测机构的情况，仅填写一次统计报表，并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息；同一法人检验检测机构有多场所的，应在“地址栏”中列明各个场所的地址；同一法人实体下有多个检验检测机构，其中有的机构又具有独立法人身份的，该独立法人机构应另行填报统计数据。（三）同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构既获得省级资质认定证书，又取得国家资质认定证书的，以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准，由检验检测机构选取一个上报审核的部门，并由该部门进行数据审核，同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书信息。各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组可通过直报系统审核、查询和统计由本单位发证或者归口的检验检测机构上报统计数据的情况。数据审核过程中发现上报数据有问题的，应及时与相关机构沟通协调解决。（四）认可机构填报要求中国合格评定国家认可中心应按照统计调查表的要求填写2021年度认可业务数据信息，并协助完成相关检验检测机构的统计工作；市场监管总局其他司局对认可工作有统计要求、需要另行提交统计数据的，还应按照相关要求提供。四、工作要求（一）认可与检验检测服务业统计是获取认可与检验检测服务业发展数据的重要工作，是开展检验检测机构资质认定、加强认可与检验检测市场监管、促进检验检测服务业质量提升的重要基础。各单位要高度重视，克服困难，在结合历年统计工作经验的基础上，进一步加强经费、人力以及组织保障方面的支持，制定工作方案和进度表，将责任落实到具体部门和人员，确保统计工作按时、保质、保量完成。（二）各有关机构应按照国家相关法律法规要求，认真整理归纳数据信息并及时上报。未按要求及时上报统计数据，以及故意瞒报、错报、漏报的，资质认定部门将依具体情况，采取警告、公告、不再受理其资质认定申请和列为异常检验检测机构等措施予以处理。（三）统计工作启动后，各单位要及时组织监督检查，重点解决实施不力、拖延不报、数据不实等问题。联 系 人：认可检测司 高楠、杨慧莹、谢澄联系电话：010-82260842市场监管总局办公厅2022年1月12日

近日，由国家质检总局、国家认监委起草的“检验检测统计报表制度”获得国家统计局批准执行。这标志着我国检验检测行业首个国家统计制度正式建立。 　　按照检验检测统计报表制度和相关统计法律法规的要求，今后，所有从事对社会出具具有证明作用的数据和结果的检验检测机构，要依法履行统计义务，按期向检验检测管理部门上报统计数据，并由检验检测管理部门将统计数据汇总后报送国家统计局。

近日，由国家质检总局、国家认监委起草的“检验检测统计报表制度”获得国家统计局批准执行。这标志着我国检验检测行业首个国家统计制度正式建立。 　　按照检验检测统计报表制度和相关统计法律法规的要求，今后，所有从事对社会出具具有证明作用的数据和结果的检验检测机构，要依法履行统计义务，按期向检验检测管理部门上报统计数据，并由检验检测管理部门将统计数据汇总后报送国家统计局。《中国质量报》

各市、自治州市场监管局,各有关检验检测机构:根据国家统计局批准的《检验检测统计调查制度》要求和《检验检测机构监督管理办法》有关规定,按照《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可及检验检测服务业统计工作的通知》(市监检测函〔2023〕426号)工作部署,现就开展 2023年度贵州省检验检测服务业统计工作有关事项通知如下:一、统计对象截至2023年底,全省依法取得检验检测机构资质认定(CMA)和其他专业领域法定资格、资质(建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等),且证书在有效期内的检验检测机构。二、任务分工(一)省市场监管局负责全省检验检测服务业统计工作的组织实施。(二)各市、自治州市场监管局负责组织辖区内取得检验检测机构资质认定证书(CMA)和特种设备检验检测机构核准证的检验检测机构填报统计调查数据。(三)取得建筑工程、交通运输、安全生产、雷电防护、水利、海关等专业领域法定资格、资质的检验检测机构统计工作,由省市场监管局协调相关部门组织实施。(四)省质检院根据省市场监管局委托,承担全省检验检测机构统计数据审核汇总工作,并提供统计数据填报咨询服务。(五)各有关检验检测机构要依法如实报送统计数据和有关材料。三、时间安排(一)数据上报阶段(2024年3月底前)。各有关检验检测机构登录市场监管总局网站首页—服务—集成服务—检验检测机构综合监管服务平台(检验检测统计直报系统)(http://qts.cnca.cn/qts/)进行统计数据和材料上报。(二)数据审核阶段(2024年4月底前)。省质检院对上报数据进行审核汇总。四、填报说明(一)检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1.各有关检验检测机构应指定专人负责统计工作。在填报数据前,应组织相关人员认真学习本通知及《检验检测统计工作手册(适用检测机构)》(《检验检测统计工作手册(适用检验机构)》在“检验检测统计直报系统登录页面”下“系统帮助”栏目下载),确保依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。2.首次参加统计工作的检验检测机构,使用填报人手机号码注册并登录检验检测统计直报系统进行填报。已参加2022年度检验检测服务业统计工作的,使用原用户名(手机号或邮箱号)和密码登陆,请勿注册新账号。3.各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统填报内容包含:2023年度统计调查数据和 2023年度报告(附件1)。拥有国家质检中心的检验检测机构,还应同时报送社会责任报告(附件2)。4.各有关检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内,各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。市场监管总局根据检验检测报告编号有效性查询平台(市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询)监测检验检测机构上传编号情况。(二)同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构,有多张资质认定证书或者多个名称的,应汇总检验检测机构的情况,仅填写一次统计报表,并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息 同一法人检验检测机构有多场所的,应在“地址栏”中列明各个场所的地址 同一法人实体下有多个检验检测机构,其中有的机构又具有独立法人身份的,该独立法人机构应另行填报统计数据。(三)检验检测机构应准确填写行业分类代码各有关检验检测机构应对照《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2017)填写行业小类代码(4位),按照本单位的主要经济活动确定其行业性质。当单位从事一种经济活动时,按照该经济活动确定单位的行业 当单位从事两种以上的经济活动时,则按照主要活动确定单位的行业。非独立法人检验检测机构的行业分类代码与所属法人单位行业分类代码相同。检验检测常用行业分类代码如下:检验检疫服务7451 检测服务7452 环境检测7461 疾病预防控制中心8431。(四)检验检测机构应完整准确填报资格、资质证书信息检验检测机构应完整上报取得的现行有效检验检测资格、资质证书信息。一家机构取得多张证书的,每张证书都应扫描上传,填报的证书对应机构名称、证书编号、发证单位、证书有效期等,应和上传的证书扫描件一致。过去取得现已失效的证书,不再上传。(五)同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构如取得国家资质认定证书的,提交国家市场监管部门相关行业评审组审核 如取得省级资质认定证书或其他专业领域法定资格、资质证书的,提交贵州省市场监管局审核。既获得省级资质认定证书,又取得国家资质认定证书的,以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准,由检验检测机构选取一个上报审核的部门,并由该部门进行数据审核,同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书信息。五、工作要求(一)检验检测服务业统计是获取检验检测服务业发展数据的重要工作,是开展检验检测机构资质认定、加强检验检测市场监管、促进检验检测服务业质量提升的重要基础。各有关单位要高度重视,克服困难,将责任落实到具体部门和人员,确保统计工作按时、保质保量完成。(二)各市、自治州市场监管局要督促指导辖区内有关检验检测机构按时上报统计数据、年度报告和检验检测报告编号。省局将动态反馈各地检验检测机构统计数据上报情况,对未按要求上报或修改统计数据、上传报告编号的,各地市场监管部门应当予以提醒和纠正。(三)省质检院应按照要求做好统计数据质量审核、上报进度统计、信息汇总报送等工作,对数据审核中发现上报数据有问题的,应及时与相关机构沟通协调解决。(四)各有关检验检测机构应按照国家有关法律法规要求,认真整理归纳有关数据信息并及时上报,填报过程中如有疑问应及时沟通咨询(联系方式详见附件3)。对经提醒无理由仍不上报、不修改统计数据或不上传报告编号的检验检测机构,市场监管部门将按照有关规定实施行政处理,并作为监管重点加强监督检查。联系人及联系方式:认证认可检测处:陈佳琳,0851-86505070特种设备处:王明英,0851-85850063统计填报咨询:李欣,15285092410(负责贵阳市、六盘水、安顺市、黔东南州辖区内机构统计咨询) 王小东,18786634685(负责遵义市、毕节市、铜仁市、黔南州、黔西南州辖区内机构统计咨询)附件: 附件1. 2023年检验检测机构报告.docx 附件2. 2023年国家质检中心社会责任报告.doc 附件3.各市、自治州检验检测服务业统计工作联系方式.docx2024年1月3日

各市市场监管局、示范区市场监管局，各国家质检中心、各检验检测机构：根据国家统计局《检验检测统计调查制度》要求和《检验检测机构监督管理办法》等有关规定，按照《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知》（市监检测函〔2023〕426号）要求，现将开展2023年度检验检测服务业统计工作有关事项通知如下：一、任务分工（一）省局负责全省省级资质认定检验检测机构统计工作的组织实施，并在检验检测统计直报系统中上传省本级颁发的全部有效资质认定证书基本信息。（二）各市局及示范区局负责组织辖区内纳入统计范围的检验检测机构上报统计数据，并对数据进行审核。二、时间安排2024年1月，各市局、示范区局组织辖区内省级资质认定检验检测机构上报统计数据；2月至3月，各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行数据上报；4月15日前，各市局及示范区局完成数据审核汇总工作。现行有效的统计调查制度，发布在市场监管总局网站首页—服务—集成服务—检验检测机构综合监管服务平台（检验检测统计直报系统）（http://qts.cnca.cn/qts)。统计直报系统开放时间为2024年1月至4月底，超过时间将无法进入系统进行录入和修改。三、工作要求（一）检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1.检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报，填报内容包含2023年度统计调查数据和2023年度报告（具体要求见附件1）。依法取得检验检测机构资质认定（CMA）和其他专业领域法定资格、资质（建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等）的检验检测机构均应填报统计数据。2.拥有国家质检中心的检验检测机构，还应在检验检测统计直报系统中报送社会责任报告（具体要求见附件2）。3.各检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内，各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。各级市场监管部门根据检验检测报告编号有效性查询平台（市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询）监测检验检测机构上传编号情况。上述填报内容的操作说明及检验检测统计调查制度，详见“检验检测统计直报系统登录页面”下“系统帮助”栏目。（二）同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构，有多张资质认定证书或者多个名称的，应汇总检验检测机构的情况，仅填写一次统计报表，并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息；同一法人检验检测机构有多场所的，应在“地址栏”中列明各个场所的地址；同一法人实体下有多个检验检测机构，其中有的机构又具有独立法人身份的，该独立法人机构应另行填报统计数据。（三）同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构既取得省级资质认定证书，又取得国家级资质认定证书的，以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准，由检验检测机构选取一个上报审核的部门，并由该部门进行数据审核，同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书的信息。各市局及示范区局可通过直报系统审核、查询和统计检验检测机构上报统计数据的情况。数据审核过程中发现上报数据有问题的，应及时与相关机构沟通协调解决。联系人及联系方式：认证处：张春雷，0351-7680108 18903577691网站校验报错等问题：400-813-5888（拨2咨询）山西省市场监督管理局2024年1月5日附件： 1-2023年检验检测机构报告.docx附件： 2-2023年国家质检中心社会责任报告.doc

各州、市市场监管局，各检验检测机构：根据国家统计局批准的《检验检测统计调查制度》要求和《检验检测机构监督管理办法》《认可机构监督管理办法》有关规定，按照《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知》（市监检测函〔2023〕426号）统一部署，现就开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作有关事项通知如下：一、任务分工（一）省市场监管局认可检测处负责检验检测服务业统计工作的组织实施，并将除获得国家级资质认定证书外的检验检测机构资质认定证书基本信息汇总上传至检验检测统计直报系统。（二）各州、市市场监管局负责本辖区检验检测服务业统计工作整体推进，督促各检验检测机构按时填报检验检测服务业统计调查数据及年度报告，按时完成各检验检测机构上报数据及年度报告审核工作。（三）各检验检测机构要按要求积极组织专人按时填报，及时完成统计调查数据、年度报告上报。二、时间安排统计直报系统开放时间为2024年1月－4月底，请检验检测机构在此时间内完成填报，并提交通过审核，超过这一时间段将无法进入系统进行录入和修改。2024年1月-3月，各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统完成数据上报。4月底前，各州、市市场监管局按分工完成数据审核汇总工作。省市场监管局认可检测处组织对统计数据进行校验和质量审查，并根据校验和审查结果督促各州、市市场监管局及相关机构完成数据修正完善、审核。市场监管总局关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知及现行有效的统计调查制度，发布在市场监管总局网站（www.samr.gov.cn）首页—服务—集成服务—检验检测机构综合监管服务平台（检验检测统计直报系统http://qts.cnca.cn/qts/）。三、填报说明（一）检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1.检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报，填报内容包含2023年度统计调查数据和2023年度报告（具体要求见附件1）。为适应检验检测行业快速发展的新形势，不断提升检验检测服务业统计数据的完整性和权威性，依法取得检验检测机构资质认定（CMA）和其他专业领域法定资格、资质（建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等）的检验检测机构均应填报统计数据。2.拥有国家质检中心的检验检测机构，还应在检验检测统计直报系统中报送社会责任报告（具体要求见附件2）。3.各检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内，各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。市场监管总局根据检验检测报告编号有效性查询平台（市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询）监测检验检测机构上传编号情况。上述填报内容的操作说明，详见“检验检测统计直报系统登录页面”下“系统帮助”栏目。（二）同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构，有多张资质认定证书或者多个名称的，应汇总检验检测机构的情况，仅填写一次统计报表，并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息；同一法人检验检测机构有多场所的，应在“地址栏”中列明各个场所的地址；同一法人实体下有多个检验检测机构，其中有的机构又具有独立法人身份的，该独立法人机构应另行填报统计数据。（三）同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构既获得省级资质认定证书，又取得国家资质认定证书的，以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准，由检验检测机构选取一个上报审核的部门，并由该部门进行数据审核，同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书信息。各州、市市场监管局可通过直报系统审核、查询和统计由本单位归口的检验检测机构上报统计数据的情况。数据审核过程中发现上报数据有问题的，应及时与相关机构沟通协调解决。四、工作要求（一）高度重视，狠抓落实。检验检测服务业统计是获取检验检测服务业发展数据的重要工作，是开展检验检测机构资质认定、加强检验检测市场监管、促进检验检测服务业质量提升的重要手段。各州、市市场监管局要高度重视，及时将通知要求传达到辖区内所有机构，组织部署好检验检测机构统计数据上报工作，督促机构按要求如实报送统计数据和有关材料（包括统计调查数据、年度报告、社会责任报告、有效检验检测报告编号等）。并结合当地实际情况，对其他专业领域具备法定资格、资质（建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等）的检验检测机构的填报要求，转达至当地行业主管部门。（二）严格把关，注重质量。各有关机构主要负责人要落实第一责任人主体责任，亲自把关，按照国家有关法律法规要求，在结合历年工作经验及对照2022年度直报系统统计异常数据情况的基础上，认真整理、归纳、核实有关数据信息，将责任落实到具体部门和人员，制定工作计划，确保统计工作按时保质保量完成。（三）强化监督，严肃问责。统计工作启动后，各州、市市场监管局要及时组织监督检查，重点解决实施不力、拖延不报、数据不实等问题。未按要求及时上报统计数据，以及故意瞒报、错报、漏报的，市场监管部门将依具体情况，采取警告、公告、不再受理其资质认定申请和列为异常检验检测机构等措施予以处理，并列为本年度“双随机”重点监管对象。联系人及联系电话：认可检测处：余锋林，63215515 徐天恒，63215527统计直报系统技术支持单位联系方式：网站校验报错等问题:400-813-5888(拨2咨询)总局信息中心:兰鹏(其他技术问题)，010-88650335附件：1.2023年检验检测机构报告2.2023年国家质检中心社会责任报告3.2022年度直报系统统计异常数据情况云南省市场监督管理局2024年1月2日（此件公开发布） 附件1+2023年检验检测机构报告.docx 附件2+2023年国家质检中心社会责任报告.docx 附件3+2022年度直报系统统计异常数据情况.docx

各市、州、直管市、神农架林区市场监管局,各行业评审组,各有关检验检测机构:根据《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知》(市监检测函〔2023〕426 号)要求,为准确、按时完成我省2023年度认可及检验检测服务业统计工作,现就有关事项通知如下:一、统计对象湖北省辖区内依法取得检验检测机构资质认定(CMA)和其他专业领域法定资格、资质(建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等)的检验检测机构。二、时间安排统计直报系统开放时间为2024年1月—4月底,请检验检测机构在此时间内完成填报,并提交通过审核,超过这一时间将无法进入系统进行录入和修改。2024年3月20日前,各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统完成数据上报。2024年3月31日前,各市州局完成本辖区内检验检测机构上报数据的汇总、审核工作。2024年4月15日前,省局完成检验检测统计数据的质量审查及数据上报工作。总局通知及现行有效的统计调查制度,发布在市场监管总局网站首页—服务—集成服务—检验检测机构综合监管服务平台(检验检测统计直报系统,网址http://qts.cnca.cn/qts/)。各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行数据上报。各地市场监管部门对机构统计直报情况要及时督促、跟进及审核。三、填报要求(一)检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1.检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报,填报内容包含2023年度统计调查数据和2023年度报告(具体要求见附件1)。为适应检验检测行业快速发展的新形势,不断提升检验检测服务业统计数据的完整性和权威性,依法取得检验检测机构资质认定(CMA)和其他专业领域法定资格、资质(建筑工程、交通运输、特种设备、安全生产、雷电防护、水利、海关等)的检验检测机构均应填报统计数据。2.拥有国家质检中心的检验检测机构,还应在检验检测统计直报系统中报送社会责任报告(具体要求见附件2)。3.各检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内,各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。市场监管总局根据检验检测报告编号有效性查询平台(市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询)监测检验检测机构上传编号情况。上述填报内容的操作说明,详见“检验检测统计直报系统登录页面”下“系统帮助”栏目。(二)同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构,有多张资质认定证书或者多个名称的,应汇总检验检测机构的情况,仅填写一次统计报表,并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息 同一法人检验检测机构有多场所的,应在“地址栏”中列明各个场所的地址 同一法人实体下有多个检验检测机构,其中有的机构又具有独立法人身份的,该独立法人机构应另行填报统计数据。(三)同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构既获得省级资质认定证书,又取得国家资质认定证书的,以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准,由检验检测机构选取一个上报审核的部门,并由该部门进行数据审核,同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书信息。四、工作要求(一)认可与检验检测服务业统计是获取认可与检验检测服务业发展数据的重要工作,是开展检验检测机构资质认定、加强认可与检验检测市场监管、促进检验检测服务业质量提升的基础。由于统计直报工作正处于春节假期前后,各单位要高度重视,加强组织领导,将责任落实到具体部门和人员,确保按时保质完成统计工作。(二)各地市场监管部门要加强与相关行业主管部门的沟通协调,组织实施好依法取得其他专业领域法定资格、资质的检验检测机构统计直报工作。统计工作启动后,各单位要及时组织监督检查,重点解决实施不力、拖延不报、数据不实等问题。(三)各有关机构应按照国家相关法律法规要求,认真整理归纳数据信息并及时上报。未按要求及时上报统计数据,以及故意瞒报、错报、漏报的,资质认定部门将依具体情况,采取警告、公告、不再受理其资质认定申请和列为异常检验检测机构等措施予以处理。联系人:喻李、刘芳联系方式:027-87836957、027-87310667附件: 附件1——2023年检验检测机构报告.doc附件2——2023年国家质检中心社会责任报告.doc湖北省市场监督管理局办公室2023年12月28日(此件公开发布)

2020年全国科技经费投入统计公报　　国家统计局 科学技术部 财政部　　2021年9月22日　　2020年，我国研究与试验发展(R&D)经费投入继续保持较快增长，投入强度持续提升，但受新冠肺炎疫情等因素影响，投入增速有所回落，国家财政科技支出比上年下降。　　一、研究与试验发展(R&D)经费情况　　2020年，全国共投入研究与试验发展(R&D)经费24393.1亿元，比上年增加2249.5亿元，增长10.2%，增速比上年回落2.3个百分点 研究与试验发展(R&D)经费投入强度(与国内生产总值[2]之比)为2.40%，比上年提高0.16个百分点[3]。按研究与试验发展(R&D)人员全时工作量计算的人均经费为46.6万元，比上年增加0.5万元。　　分活动类型看，全国基础研究经费1467.0亿元，比上年增长9.8% 应用研究经费2757.2亿元，增长10.4% 试验发展经费20168.9亿元，增长10.2%。基础研究、应用研究和试验发展经费所占比重分别为6.0%、11.3%和82.7%。　　分活动主体看，各类企业研究与试验发展(R&D)经费支出18673.8亿元，比上年增长10.4% 政府属研究机构经费支出3408.8亿元，增长10.6% 高等学校经费支出1882.5亿元，增长4.8%。企业、政府属研究机构、高等学校经费支出所占比重分别为76.6%、14.0%和7.7%。　　分产业部门看，高技术制造业研究与试验发展(R&D)经费4649.1亿元，投入强度(与营业收入之比)为2.67%，比上年提高0.26个百分点 装备制造业研究与试验发展(R&D)经费9130.3亿元，投入强度为2.22%，比上年提高0.15个百分点。在规模以上工业企业中，研究与试验发展(R&D)经费投入超过500亿元的行业大类有10个，这10个行业的经费占全部规模以上工业企业研究与试验发展(R&D)经费的比重为73.6%(详见附表1)。　　分地区看，研究与试验发展(R&D)经费投入超过千亿元的省(市)有8个，分别为广东(3479.9亿元)、江苏(3005.9亿元)、北京(2326.6亿元)、浙江(1859.9亿元)、山东(1681.9亿元)、上海(1615.7亿元)、四川(1055.3亿元)和湖北(1005.3亿元)。研究与试验发展(R&D)经费投入强度(与地区生产总值[4]之比)超过全国平均水平的省(市)有7个，分别为北京、上海、天津、广东、江苏、浙江和陕西(详见附表2)。　　二、财政科学技术支出情况　　2020年，国家财政科学技术支出10095.0亿元，比上年减少622.4亿元，下降5.8%。其中，中央财政科学技术支出3758.2亿元，下降9.9%，占财政科学技术支出的比重为37.2% 地方财政科学技术支出6336.8亿元，下降3.2%，占比为62.8%。　　注：　　[1]本公报各项统计数据均未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。部分数据因四舍五入的原因，存在总计与分项合计不等的情况。　　[2]2020年国内生产总值为初步核算数据。　　[3]根据2019年GDP最终核实数据，2019年研究与试验发展(R&D)经费投入强度为2.24%。　　[4]地区生产总值为初步核算数据。

近日，相关媒体发布了&ldquo 2013年我国仪器仪表产品进出口市场统计&rdquo ，统计数据显示，我国仪器仪表产品出口往欧洲、北美、亚洲呈现增长趋势，详情如下：

为做好新形势下食品药品监督管理统计工作，更好地发挥统计对监管的基础支撑作用，国家食品药品监督管理总局近日印发了《关于加强食品药品监督管理统计工作的指导意见》，要求加强统计工作。 　　《指导意见》指出，食品药品监督管理统计是各级食品药品监督管理部门的重要职能，是政府统计工作的重要组成部分，是制定食品药品监督管理政策措施和法规制度的重要依据，是提高监督管理工作科学决策水平的重要支撑。各级食品药品监督管理部门要高度重视并切实加强统计工作，进一步强化统计服务功能，提高统计服务水平，使统计真正成为及时掌握食品药品安全状况的必要手段，研究和制定监督管理政策、实现科学决策的重要依据，服务食品医药产业发展和社会公众的重要信息平台。 　　《指导意见》强调，地方各级食品药品监督管理部门要结合机构改革后的新情况，整合统计职能、完善统计机构、健全统计队伍、保障统计投入，确保足够力量和资源有效履行统计职责。在机构改革中同步推进统计职能划转和整合，积极主动商工商、质监部门移交相关统计职能，获取食品生产、流通监管的统计基础资料，保持统计工作的连续性和统计资料的完整性。根据实际情况明确统计机构，完善统计工作体系，履行统计工作职责，在保持现有统计队伍稳定的基础上，适当予以加强，并确保有专职人员从事统计工作，充实统计人员优先从具有统计专业技术职务资格或统计专业知识的人员中选配。要将统计工作经费纳入部门预算统筹考虑，保证统计工作必要的办公设备和工作条件。加强统计信息化建设，实现统计信息的收集、处理、传输、共享和数据库建设的现代化。 　　《指导意见》要求，地方各级食品药品监督管理部门要切实加强对统计工作的组织领导。要完善规章制度，适时出台统计管理办法，加强对基础数据收集的组织协调和业务指导，健全统计资料的审核、签署、交接、归档等管理制度和统计数据公布制度。根据食品药品监督管理改革和发展的实际需要，完善统计报表制度和统计指标体系。改进调查方法，综合利用多种调查方式，推广应用现代信息技术手段，确保统计数据及时准确、真实可靠。推进统计信息公开，加强统计数据分析。 　　总局要求，各地要按照《指导意见》要求，加强组织领导，制定实施方案，认真贯彻落实。总局统计办公室将适时开展督促检查，并将贯彻落实指导意见的情况纳入年度统计工作考核。

各区市场监管局，各检验检测机构：按照《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知》（市监检测函〔2023〕426号）要求及委工作安排，现就2023年度检验检测统计工作有关事宜通知如下：一、时间安排2024年1月25日前，各区市场监管局负责通知和督促辖区内获证检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行数据上报。2024年2月，市市场监管委负责数据审核。各有关机构根据审核结果完成数据修正完善。二、填报说明检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报，填报内容包含2023年度统计调查数据和2023年度报告。上述填报内容的操作说明及现行有效的检验检测统计调查制度，详见检验检测统计直报系统登录页面，可通过天津市市场监督管理委员会检验检测公共服务平台上“国家局检验检测统计直报系统”图标进入（http://111.33.173.53:8093），或直接登录检验检测统计直报系统（http://qts.cnca.cn/qts/）。三、工作要求（一）本次统计工作完成时限处于春节前夕，各检验检测机构要高度重视，责成专人负责，按照时间节点及工作要求完成上报。（二）各有关机构应按照国家有关法律法规要求，认真整理归纳有关数据信息并及时上报。未按要求及时上报统计数据，以及故意瞒报、错报、漏报的，各级市场监管部门将依具体情况，列为异常检验检测机构，采取相应措施予以处理。附件：《市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知》（市监检测函〔2023〕426号）2023年12月28日（此件主动公开） 市场监管总局办公厅关于开展2023年度认可与检验检测服务业统计工作的通知.pdf

市场监管总局办公厅关于开展2021年度认可与检验检测服务业统计工作的通知市监检测发〔2022〕1号各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组，中国合格评定国家认可中心，各国家质检中心及检验检测机构：根据国家统计局批准的《检验检测统计调查制度》要求和《检验检测机构监督管理办法》《认可机构监督管理办法》有关规定，现将开展2021年度认可与检验检测服务业统计工作有关事项通知如下：一、任务分工市场监管总局认可检测司负责认可与检验检测服务业统计工作的组织实施。（一）各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委）负责组织本单位颁发资质认定证书的检验检测机构统计工作，并在检验检测统计直报系统中上传本单位颁发的全部有效检验检测机构资质认定证书的基本信息。（二）各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组在其行业（协会）主管部门的指导下，负责组织本行业取得市场监管总局颁发资质认定证书的检验检测机构统计工作。（三）中国合格评定国家认可中心根据市场监管总局委托，承担无检验检测机构资质认定行业评审组归口、且同时取得国家资质认定证书和认可证书的检验检测机构统计工作。（四）市场监管总局直属的检验检测机构，直接在检验检测统计直报系统中填报相关统计数据并上传。（五）其他纳入统计范围的检验检测机构，由市场监管总局协调相关部门组织实施统计工作。二、时间安排2022年1月，各单位转发本通知并组织学习。本通知及现行有效的统计调查制度，发布在市场监管总局网站（www.samr.gov.cn）首页—服务—我要查—认证认可检验检测栏目“检验检测机构综合监管服务平台（检验检测统计直报系统）”专栏。各有关检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行数据上报。2022年2月，各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组，中国合格评定国家认可中心按分工完成数据审核汇总工作。市场监管总局认可检测司组织对统计数据进行校验和质量审查，并根据校验和质量审查结果督促上报机构准确填报数据。三、填报说明（一）检验检测机构应依法如实报送统计数据和有关材料1. 检验检测机构应当依法如实、按期、准确、全面上报统计数据。检验检测机构登录检验检测统计直报系统进行网上填报，填报内容包含2021年度统计调查数据和2021年度报告（具体要求见附件1）。2. 拥有国家质检中心的检验检测机构，还应在检验检测统计直报系统中报送社会责任报告（具体要求见附件2）。3. 各检验检测机构应定期上传检验检测报告编号。每季度的第一个月内，各检验检测机构需在“检验检测统计直报系统”中报送上一季度出具的全部有效检验检测报告编号。市场监管总局根据检验检测报告编号有效性查询平台（市场监管总局网站首页—服务—我要查—认证认可检验检测—检验检测报告编号查询）监测检验检测机构上传编号情况，并依据社会公众查询和投诉情况进行跟踪处理。上述填报内容的操作说明及检验检测统计调查制度，详见“检验检测统计直报系统登录页面”。（二）同一法人实体所属的检验检测机构仅填写一次同一法人实体所属的检验检测机构，有多张资质认定证书或者多个名称的，应汇总检验检测机构的情况，仅填写一次统计报表，并在“资质证书状况”中列明每张资质认定证书的信息；同一法人检验检测机构有多场所的，应在“地址栏”中列明各个场所的地址；同一法人实体下有多个检验检测机构，其中有的机构又具有独立法人身份的，该独立法人机构应另行填报统计数据。（三）同一检验检测机构的统计数据仅由一个部门审核检验检测机构既获得省级资质认定证书，又取得国家资质认定证书的，以其资质认定证书能力范围覆盖面最大的为准，由检验检测机构选取一个上报审核的部门，并由该部门进行数据审核，同时检验检测机构应在“资质证书状况”中列明获得的每张资质认定证书信息。各省、自治区、直辖市和新疆生产建设兵团市场监管局（厅、委），各国家检验检测机构资质认定（计量认证）行业评审组可通过直报系统审核、查询和统计由本单位发证或者归口的检验检测机构上报统计数据的情况。数据审核过程中发现上报数据有问题的，应及时与相关机构沟通协调解决。（四）认可机构填报要求中国合格评定国家认可中心应按照统计调查表的要求填写2021年度认可业务数据信息，并协助完成相关检验检测机构的统计工作；市场监管总局其他司局对认可工作有统计要求、需要另行提交统计数据的，还应按照相关要求提供。四、工作要求（一）认可与检验检测服务业统计是获取认可与检验检测服务业发展数据的重要工作，是开展检验检测机构资质认定、加强认可与检验检测市场监管、促进检验检测服务业质量提升的重要基础。各单位要高度重视，克服困难，在结合历年统计工作经验的基础上，进一步加强经费、人力以及组织保障方面的支持，制定工作方案和进度表，将责任落实到具体部门和人员，确保统计工作按时、保质、保量完成。（二）各有关机构应按照国家相关法律法规要求，认真整理归纳数据信息并及时上报。未按要求及时上报统计数据，以及故意瞒报、错报、漏报的，资质认定部门将依具体情况，采取警告、公告、不再受理其资质认定申请和列为异常检验检测机构等措施予以处理。（此件公开发布）

p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/1acc7903-1814-407b-8564-472e91d6fd62.jpg" title=" 1北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 1北京生物统计及数据科学论坛.png" style=" text-align: center max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 244px " width=" 600" height=" 244" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 228px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/9e4aec44-7f5b-4930-a966-e0c94dd598f1.jpg" title=" 2北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 2北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 228" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-indent: 2em margin-top: 10px line-height: 1.5em " 11月8日到10日，“第二届北京生物统计及数据科学论坛” 在北京大学成功举办。本次论坛以“医疗器械设计及评价方法”为主题，结合生物统计和数据科学最新的研究进展，从多个角度进行了深入研讨。论坛由北京大学公共卫生学院生物统计系、北京大学数学科学学院、北京国际数学研究中心、北京大学统计科学中心、中国现场统计研究会生物医学统计学会联合主办，大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京大数据研究院、国际生物统计学会中国分会、北京灵迅医药科技有限公司协办。来自政府监管部门及有关机构权威人士，学术界，企业界等300余名专家学者出席。北京大学副校长，北京国际数学研究中心主任，中国科学院院士田刚北京大学副校长田刚，北京大学医学部副主任肖渊，北京大学生物统计系北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北京大学博雅讲席教授周晓华分别在开幕式致辞。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 408px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/9d6d0603-af28-4c4e-aa21-b840397965b8.jpg" title=" 3北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 3北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 408" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 北京大学副校长 田刚院士致辞 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 341px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/a9f164c6-a9fc-4918-a176-b53c5ccd3680.jpg" title=" 4北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 4北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 341" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 北京大学公共卫生学院生物统计系系主任 周晓华教授致辞 br/ /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　本次论坛分为短课培训与会议两个环节。短课主题为“医疗器械设计及评价方法”，由周晓华教授和美国FDA医疗器械评审中心生物统计部前部长GREG CAMPBELL联合主讲，主要介绍了诊断及治疗类医疗器械的设计要点及统计分析模型。现场座无虚席，超过200余人参加了培训。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 282px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/950aa444-9af5-464a-90f1-e5cbdcedf153.jpg" title=" 5北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 5北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 282" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-indent: 2em margin-top: 10px line-height: 1.5em " 在论坛环节，来自国家药品监督管理局医疗器械审评中心，中国食品药品检定研究院，美国国立卫生研究院(National Institute of Health)、国家心血管病中心等国家监管部门，美国宾夕法尼亚大学、中佛罗里达大学、爱荷华大学、北京大学等学术机构，北京协和医院等医院机构，强生公司、推想科技等企业的有关专家学者分享了医疗器械的统计方法研究的国际最新进展及应用成果、探讨了大数据背景下医疗器械未来的发展方向和前景。　 /p p style=" text-indent: 2em line-height: 1.5em " 医疗器械可划分为高值耗材、低值耗材、医疗设备、体外诊断四个大类。医疗器械科技创新是国家科技创新体系的重要组成部分，也是推进健康中国建设的核心动力和支撑，先进的医疗器械是一个国家科技进步和全民健康保障能力的重要标志。中国药品监督管理研究会与社会科学文献出版社于10月21日联合发布了《医疗器械蓝皮书：中国医疗器械行业发展报告（2019）》。根据报告显示，虽然目前我国医疗器械市场呈现着生产经营企业“多、小、低”、行业研发投入与国外相比明显偏低等特征，但行业发展形势依然被看好。未来我国将成为全球最大的医疗器械市场，行业也将继续保持快速健康发展的良好势头，预计未来十年仍将是我国医疗器械行业黄金发展阶段。　 /p p style=" text-indent: 2em line-height: 1.5em " span style=" text-indent: 2em " 本次论坛聚焦于医疗器械批准上市的流程、政策、评价原则，风险控制、国际化策略，探究了如何推动医疗器械在临床试验及科研中的应用。论坛二十多位演讲嘉宾，有一半来自国外，这其中既有统计领域顶级的专家、政府监管部门的决策制订者，又有来自研发机构、医院一线的科研工作人员，演讲内容也贯穿了医疗器械从设计到临床试验再到使用的整个链条，论坛的召开对推动生物统计及数据科学理论在医疗器械临床研究领域的应用，促进我国医疗器械评价的战略思考及关键技术体系形成、促进我国创新医疗器械临床试验与国际接轨具有重要意义，受到与会者的高度评价。 /span /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　 strong 　 /strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 11.8日 /strong strong 短课培训 /strong /span /p p style=" margin-bottom: 10px text-indent: 2em margin-top: 10px line-height: 1.5em " 上午：短课主题 strong “ /strong strong 针对治疗与诊断仪器的统计方法” /strong /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 296px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/b0bcc290-47ec-4c46-b962-c89cf25d0aea.jpg" title=" 6 北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 6 北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 296" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Professor Gregory Campbell /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　坎贝尔教授首先从医疗仪器的定义谈起。医疗仪器的范围很广，除药品及生物制品外，一切用于人类医疗的物品都可以被称为医疗仪器，从功能上可把医疗仪器分为三类：治疗仪器，美容仪器和诊断仪器。医疗仪器的临床研究可分为探索期、中枢期与上市后三个阶段，有两种形式：一是以临床结果变量为指标，所有治疗仪器与美容仪器以及部分诊断仪器的临床研究采用这种形式；二是以临床诊断表现为指标，适用范围是大部分诊断仪器，包括IVD。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　接下来，坎贝尔教授向我们讲解了中枢阶段临床研究的试验设计。治疗仪器的临床研究形式通常是同期对照实验，对照组可采用安慰剂、阳性对照、空白对照等方案，或是非随机的同期对照。在临床试验设计中，双盲、多中心的随机对照试验(RCTs)是所谓的“金标准”，这是因为利用安慰剂对照组可以消除安慰剂作用带来的偏差。安慰剂作用的来源往往是对疗效的预期，或是均值回归现象的影响，也可能单纯是受到关注带来的(Hawthorne effect)。但有些情况下，这样的设计不现实、有违伦理或是不可行，例如脑起搏器这类仪器很难设计双盲的对照试验。此时可采用已知有效的疗法作为阳性对照组，但有关的统计分析必须在试验前确定，否则根据试验结果选择检验非劣效性、优效性或等效性将导致统计推断无效。在非随机的观察性研究中，对照试验有同期对照与历史对照两种形式，最核心的问题在于非随机化的不同组之间是否是可比的，因此统计分析中必须依赖一些不可检验的假定，这是一种折中办法，其统计方法论是基于反事实变量的因果推断。观察性研究也可以是无对照的，如OPC(Objective Performance Criteria)和PG(Performance Goals)。对于临床诊断器械，自身对照试验往往也是可行的，并且比随机对照试验更优。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　随后坎贝尔教授分析了中枢阶段临床研究中统计学的作用，从研究计划到研究的实施与监控，再到最后的数据分析。在研究计划中，研究者需要统计分析确定选择何种试验设计，如平行设计、配对设计、嵌套设计、分层设计等，还需要为统计分析设定具体的计划(SAP)。如进行假设检验，需要确定原假设与备择假设形式，检验的阈值以及所需的样本量。不经计划的研究是危险的，同时也是统计上无效的。在监控过程中，研究者可以根据统计分析按预先设定的方案提前终止试验或改变规模。在数据分析中，往往有不止一种统计方法可用，例如诊断器械通常应当同时报告点估计值与相应的置信区间，但选择何种方法也必须提前计划好。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　茶歇过后，坎贝尔教授概述了美国FDA针对医疗器械的监管审批体系。FDA根据产品风险分为三级进行管理，将一些用于支撑和延续人体生命、或对人身健康具有重要的保护作用、或具有较大程度潜在风险的医疗器械归入第三级，需要办理上市前批准(PMA)。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　下一部分，坎贝尔教授介绍了有关治疗器械研究的四点统计方法创新。第一个是贝叶斯试验，可以有效利用器械的先验信息，可以更快的进行决策、依赖更少量的数据，从而对业界有很大的吸引力。第二个是自适应性试验设计，如改变样本量、改变随机化比例等，可以使试验的有效性提升。第三个是倾向得分方法，可以在观察性研究中解决混杂因素的问题。第四个是临界点方法，可用于缺失数据的分析。同时坎贝尔教授也提到了有关诊断器械研究的统计方法创新，如ROC曲线等。 /p p style=" margin-bottom: 10px text-indent: 2em margin-top: 10px line-height: 1.5em " 下午短课主题： strong Statistical Methods in Diagnostic Medicine /strong /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 366px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/bb6a39a4-81bf-4f07-8c65-5afed20e047b.jpg" title=" 8北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 8北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 366" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 周晓华教授 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 上午Gregory Campbel教授介绍了全面的介绍了关于治疗与诊断仪器的统计方法的各方面情况，下午周晓华教授的短课侧重于医疗器械评估的统计学方法。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 首先，周晓华教授介绍了评估医疗器械的三个目的，包括提供病人病情信息、影响医生诊断方案、了解疾病过程，并定义了医疗器械评估语境下的诊断精确度(diagnostic accuracy)，与药物的评估不同，这里诊断精确度更强调有病没病能不能分开。紧接着，周教授讲解了诊断精确度的六个层次，并将今天的讨论的范围限制到评估诊断精确度的有效性(diagnostic accuracy efficacy)的方法，主要包括敏感度(sensitivity)，特异度(specificity) 和ROC曲线。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 而内在的精确度（intrinsic accuracy）指的是指标不会随着发病率变化而变化，例如灵敏度和特异度。这里周晓华老师特别强调的金标准(Gold standard)的重要性，以及金标准的选取一定要求与待研究的医疗器械无关。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 接下来，周晓华教授详细介绍了受试者操作特性(ROC)曲线在评估医疗器械中的应用。ROC曲线是把不同评价标准下灵敏度和特异度配对形成的曲线。ROC曲线作为图像非常直观，并且与发病率无关、与发病率无关、与尺度无关。但在临床实践上ROC曲线不能直接应用，所以我们可以基于ROC曲线，根据具体问题，采用曲线下面积(AUC)特定区域下面积等指标评价整体的内部精确度。并且，利用贝叶斯公式，如果已知灵敏度、特异度和发病率，我们就可以计算出假阳性率和假阴性率。那如何估计ROC曲线呢?周晓华教授介绍了两种方法：一种方法是假定测量结果符合某个参数分布模型，进而可通过导出ROC曲线的函数形式来估计 也可以直接假设ROC曲线满足一定的形式，估计出ROC曲线。金标准的选取在这里也非常重要。如果没有处理好金标准问题，比如受试者是否接受金标准检验(活检)受医疗器械诊断结果影响，就会产生证实偏移(verification bias)，导致从数据中直接得出的灵敏度和特异度和实际值有偏差。尽管如此，在一定的假设下，仍然可以用统计学方法纠正灵敏度和特异度，也可以得到灵敏度和特异度的置信区间。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 短暂的休息之后，由于时间原因，周晓华教授简单的介绍了一些更复杂的ROC方法。比如如果病情和时间有关，可以定义时间依赖的ROC曲线，使其涉及生存时间，需要讨论时间相关的结局变量 如果诊断是序数型的，例如无病、轻微、严重，那么ROC曲线(曲面)将变为高维的，用面ROC曲线来表示，在这种情形我们同样可以定义表面ROC曲线下体积。 span style=" text-indent: 2em " & nbsp /span /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 最后，周晓华教授总结了评估医疗器械一些特点。与的药物评估比起来，医疗器械的评估方式更为复杂和更加多样，更易于接受新的统计方法。比如在美国，对贝叶斯方法在临床药物评估中的应有目前还没有被FDA完全接受，但是在医疗器械中，已经有不少产品基于贝叶斯方法评估而获得审批。 /p p style=" text-indent: 2em text-align: justify margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 下午周晓华教授的短课主要侧重于医疗器械评估的统计学方法。周教授从评估的三个目的讲起，包括提供病人病情信息、影响医生诊断方案、了解疾病过程，而后将重点放在评估诊断精确度的有效性(diagnostic accuracy efficacy)上，详细介绍了敏感度(sensitivity)，特异度(specificity) 和ROC曲线，特别强调了金标准(gold standard)在评估中的重要性和选取金标准的要求、证实偏移(verification bias)及其修正方法。除此之外，周晓华教授还简单介绍了与时间依赖的ROC曲线(time-dependent ROC curve)、顺序变量ROC曲线(曲面)(surface ROC)、多读者多测试ROC研究(multi-reader and multi-test ROC studies)等情形的处理方法。最后总结了相比药物评估的保守，医疗器械的评估方式更加多样，更易于接受新的统计方法。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 11月9日会议报告 /strong /span /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 296px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/4bee9973-f12c-4889-8c03-7f249ab23774.jpg" title=" 6 北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 6 北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 296" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　 strong 　报告1：Statistical Challenges in the Evaluation of Diagnostic Devices, Including Personalized Medicine from Regulatory Point of View /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Greg Campbell GC Stat Consulting, LLC CEO /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Gregory Campbell教授从监管视角为我们分析了评价医疗诊断器械效果中遇到的统计学挑战。诊断器械的用途包括诊断、筛选和监控医疗状况，分为体外诊断器械、成像系统和体内诊断器械三类。针对诊断效果的临床评价一般基于临床参考标准(CRS)，如没有CRS则应关注与已有诊断方法的效果比较。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　接下来，Gregory Campbell教授列举了在诊断器械监管中的若干统计学挑战。一是诊断效果估计的系统性偏差，如选择性偏差、证实偏差等 二是没有“金标准”的情况下诊断效果的评价方法 三是罕见病诊断研究中筛选检验所需样本量过大的问题 四是疾病的早筛方法，如癌症与阿尔兹海默症 五是独立验证的重要性，特别是在应用机器学习方法时仅采用CV等内部验证方法是不够的 六是MRMC情形下的影像研究，需要分离不同病例带来的可变性与不同读取者带来的可变性 七是报告数据中有部分缺失的问题 八是两个连续型检验方法间如何比较的问题 九是诊断决策中的阈值确定，以及阈值估计的置信区间。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 308px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/b78adcdd-a3c8-4d18-a99d-99946cf19f61.jpg" title=" 7北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 7北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 308" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告2：Clinical Studies of Deep Learning in Diagnostic Imaging - Methodologic and Regulatory Considerations /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Constantine Gatsonis /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　Department of Biostatistics, Center for Statistical Sciences，Brown University /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Constantine Gatsonis教授介绍了诊断性影像学临床研究中深度学习的应用。影像组学的任务是应用统计机器学习方法从医学影像中提取知识，2015年以来，基于深度学习的影像组学研究成为一个热点问题。Constantine Gatsonis教授特别讲解了采用卷积神经网络(CNN)的影像组学方法，可以用于在高维特征空间中的定位、特征提取以及分类等任务。另外，目前关于影像组学的研究主要集中于标记的发现，较少关注标记的评价，Constantine Gatsonis教授介绍了采用ROC曲线评价基于深度学习发现的标记的分类效果的方法。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 366px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/e7a5938b-2830-4d0f-b93d-4905b6c44db7.jpg" title=" 8北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 8北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 366" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告3：Statistical Methods for Clinical Evaluation of Diagnostic Tests, including Software as Medical Devices /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：北京大学 周晓华 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　周晓华教授介绍了软件作为一种医疗器械(SaMD)的相关内容。对于诊断器械软件的评价指标主要有三个方面：相关有效性，即软件的输出指标是否可被临床应用接受 技术有效性，即软件是否可以精确可靠地运行，并可以重复 临床有效性，即软件能否达到临床应用的目标。其中临床有效性的评价需要与金标准，也就是最优的参考标准作比较，一个重要的注意事项是金标准的选择必须与研究设定独立，否则会产生偏差。随后周晓华教授介绍了处理一些复杂情况的统计方法。首先是输出变量为连续数值时，诊断灵敏度与特异度的计算都需要划定阈值，而阈值的选择有很大的空间，造成了主观模糊性。替代办法是采用ROC曲线表现诊断方法的效果，周晓华教授讲解了一些这方面的工作。最后周晓华教授介绍了一些没有参考标准的情况下如何减小偏差，例如证实偏差或是不完美金标准造成的偏差。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 364px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/090b6400-e45c-4f20-8acd-9ad5c2823e55.jpg" title=" 9北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 9北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 364" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告4：医疗器械临床评价要求及改革进展 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心临床与生物统计一部副部长刘英慧博士 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　刘英慧博士分享了“医疗器械临床评价要求及改革进展”这一领域的概括。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　首先刘英慧博士展示了我国临床评价相关法规和规范性文件和国际协调文件和相关标准，介绍了临床评价的定义和范畴。临床评价在我国和IMDRF的定义略有不同，IMRDF的定义涉及了上市前和上市后的全生命周期临床评价，而在我国的定义中主要指上市前临床评价。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　医疗器械的临床评价路径主要有3条，包括列入《免于进行临床试验的医疗器械目录》产品的临床评价、通过同品种医疗器械临床数据进行临床评价和通过临床试验进行临床评价。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　接着刘博士介绍了临床数据的收集和分析评价。临床试验数据收集分为申报产品和同品种产品两类，数据收集完成后按照确定的流程进行分析和评价。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　在简单介绍了医疗器械临床试验规范和流程后，刘博士进一步介绍了医疗器械临床试验设计要素。临床试验设计最重要的一点是试验目的，其次设计类型。与药品临床试验不同，医疗器械的临床试验不容易进行随机对照试验(RCT)，因此单组设计的应用较多。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　第二部分，刘博士介绍了医疗器械临床评价的进展，包括拓展性临床试验的开展、在严禁数据造假行为方面的举措、接受境外临床试验数据的原则发展(伦理原则、依法原则、科学原则)等。相关指南中涉及了一些概念的定义，如等同性论证、临床经验数据等。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　此外，刘博士还介绍了即将征求意见的真实世界数据用于医疗器械临床评价的方法学实施方案，机构的内部调整等。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 299px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/3bcdaab7-1a74-4cff-8fe2-51906bbd2c52.jpg" title=" 10北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 10北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 299" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　 strong 报告5：人工智能医疗器械审评要点解读 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　报告人：国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心评审一部评审员张晶宇 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　张晶宇分享了“人工智能医疗器械审评要点解读”的内容。首先介绍了人工智能医疗器械的定义，分为AI独立软件(智能软件)和AI软件组件两类(智能硬件)。接着介绍了何为深度学习辅助决策软件，以及软件的安全性级别。软件的安全性分为轻微、中等和严重三级。后续关注方向包括产品层面、技术层面和数据层面。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 359px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/a3951dab-6451-4808-ab66-ed5bf8e286a5.jpg" title=" 11北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 11北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 359" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告6：体外诊断试剂临床评价要求及改革进展 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　报告人：国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心临床与生物统计二部副部长吕允凤博士 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　吕允凤部长介绍了体外诊断试剂临床评价要求及改革进展。吕部长首先介绍了体外诊断试剂的法规变迁等。继而介绍了体外诊断试剂临床评价的现行要求，包括伦理原则、机构和人员、管理要求、临床试验设计的原则和方法等。吕部长还不同的角度对体外诊断试剂的临床试验进行了优化探讨，如临床试验样本量计算的推荐方法、质量管理纳入指南等方面的尝试，以及前瞻性回顾性样本的考虑、偏倚的控制等等。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 299px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/5e2cc281-cd87-4495-a33e-26ab746bd49f.jpg" title=" 12北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 12北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 299" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告7：人工智能医疗器械检验与标准热点思考 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：中国食品药品检定研究院高级工程师 孟祥锋 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　孟祥锋工程师介绍了人工智能医疗器械检验与标准热点思考方面的内容。随着人工智能医疗器械和非医疗器械产品越来越多的出现，其检验和评价问题十分重要。软件产品一般检测思路包括合规性和网络安全要求等，其质量评价贯穿AI全生命周期。中检院于2017年建立了测试数据集，包括收集、清洗、标注和测试四个阶段，可用于人工智能医疗器械的评价。质量评价面临着一些挑战，比如面对硬件机型和数据质量的变化，如何保持测试的鲁棒性。孟祥锋工程师还介绍了医学人工智能的标准化工作，中检院起草了2项国内标准，2项国际标准。目前标准化的工作思路为优先解决基础共性问题、兼顾风险控制与创新。中检院的AIMD数据库在设计研发、产品评价、上市后监控中均发挥着重要作用，但是目前规范化、一致化的高质量数据集仍然需要改进。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 317px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/1ffa7919-92da-42a4-bebd-a51d4a93b1e1.jpg" title=" 13北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 13北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 317" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告8：Joint Comparison of Medical Devices Using Multivariate Network Meta-Analysis /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：宾夕法尼亚大学的Yong Chen教授 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Yong Chen教授的议题为“Joint comparison of medical device using multivariate network meta-analysis”。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Meta分析(MAs)是为临床指南提供了比较强的证据。网状meta分析可以用于多于2个产品或干预的比较，或是干预A和干预B的一种非直接比较。通过血管支架的例子，陈教授阐释了网状meta的临床意义。网状meta分析中有几个重要的假设，一个是transitivity assumption，另一个是consistency assumption。在满足这些假设的条件下，可以对网状meta分析进行建模。通过一个抗抑郁药比较的例子，陈教授介绍了网状meta分析的好处在于提供更多的信息，估计的精度更高(置信区间更窄)。当前网状meta分析方面的工作更多的考虑多干预选择和多结局的情况。其后，陈教授介绍了在3个干预的情况下，比较效果和安全性的网状meta分析模型和相应的估计方法。传统的贝叶斯建模方法需要设定较多待估计参数，在实践中计算量也较大，陈教授提出了一类利用复合似然(composite likelihood)的新方法，该方法需要更少的参数，并且对模型误设是稳健的。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 413px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/735c7c7e-7b3d-41e2-9292-9cfbe4244555.jpg" title=" 14北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 14北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 413" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告9：Group Sequential Comparison of PPV Curves for Correlated Biomarker Data /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：Department of Statistics& amp National Center for Forensic Science，University of Central Florida Larry Tang& nbsp Associate Professor /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　中弗罗里达大学的Larry Tang 教授分享了Group sequential comparision of PPV curves for Correlated Biomarker Data的主题。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　首先Larry 介绍了诊断实验的一些基本概念如阳性预测值(PPV)、correlated diagnostic tests和数学符号。固定样本量设计存在成本过高和一些伦理角度的问题，因此适应性设计受到许多研究关注，Group sequential design (GSD) 是其中一种。针对两种诊断方法PPV曲线的比较在GSD下是一个有相关性的假设检验序列，Larry的研究给出了其渐近正态性，从而在假定患病与无病人群抽样比例后就可以给出期望的样本量，模拟结果显示相比固定样本量设计其所需样本量得到了很大程度的减少。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 330px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/0dfdc950-570f-4ee2-8edf-0be00bc64262.jpg" title=" 15北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 15北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 330" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告10：Relationship between Obuchowski-Rockette and Gallas U-statistic methods for analyzing multi-reader diagnostic imaging /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：Departments of Radiology and Biostatistics The University of Iowa Stephen /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　L. Hillis, Research Professor /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　爱荷华大学的Stephen L. Hillis 教授在报告中讨论了两种根据AUC曲线分析多阅片者影像诊断数据的现有方法的各自特点并对他们做了比较与延伸。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　首先Hillis 介绍了多阅片者多病例研究(MRMC)，希望通过经验ROC曲线下面积(AUC)比较两个不同设备下阅片者的表现。Hillis介绍了可以比较阅片者平均AUC的Gallas方法，但是这种方法不能用于3种及以上的设备比较，也不能用于半参数AUC和部分AUC。OR方法是一种ANOVA的方法，其方差通常是通过resampling方法得到的。尽管OR可以用于不同类型的结局比较(部分AUC、经验或半参AUC)等，但是OR还未能用于unbalanced study，Hillis目前正在进行这方面的研究。 最近，Hillis提出了一种无偏估计OR残差的方差或协方差的方法，和resampling方法的结果相同。此外，和Gallas方法结果也相同，但由于自由度不同结果有可能不同。接着Hillis介绍了可进行无偏估计的R package、OR软件和可进行Gallas方法的iMRMC软件。通过两个例子，Hillis证明了新方法的有效性。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 346px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/1a4ab860-8eee-4049-b16a-c9c0c397c993.jpg" title=" 16北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 16北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 346" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告11：Development of AI-Powered Medical Devices with a Focus on Precision Medicine Solutions /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Janssen Pharmaceutical Research & amp Development Inc. / Johnson & amp Johnson, Raritan, New Jersey, USA ，Scientific Director Songbai Wang /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　来自强生公司的Sognbai Wang分享了“Development of AI-powered Medical Devices with a focus on Precision Medicine Solutions”的内容。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　王博士首先介绍了人工智能(AI)、机器学习和深度学习的结构，机器学习和统计学习的区别(几乎没什么区别)。目前AI在医疗卫生行业应用广泛，其中我们目前更为关注的是精准医学。目前精准医学更多的是把现有的知识整合，包括临床试验、生物学研究等，可以为病人提供一些选择，但每个选择的证据都不足。今后精准医学应该是更全面的汇总知识和病人资料，通过统计的方法进行分析和预测，给出更准确的选择依据。统计学家需要个体信息、知识和组学数据以及算法和软件，来进行精准医学的研究。评估AI支持的精准医学解决方案需要数据证明其有效，在统计上来说就是一致性、有效性和稳健性。证明AI支持的精准医学解决方案最终还是需要临床试验进行和常规方案的比较。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 393px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/ae660011-16e3-46b5-b7d5-05e9ad32ed51.jpg" title=" 17北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 17北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 393" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告12：External evidence: incorporating historical trial data, real world evidence, and modeling and simulation data in combined analyses with current clinical trial data /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Corporate Biostatistics Strategic & amp Scientific Operations Medtronic，Sr Director，Theodore Lystig /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　来自美敦力公司的Theodore Lystig分享了“external evidence: incorporating historical trial data, real world experience, and modeling and simulation data in a combined analyses with current clinical trial data”的内容。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Lystig 首先介绍了外部数据的定义，包括历史临床试验数据、仿真实验数据、注册记录、管理记录等。真实世界数据(RWD)存在很多潜在用途，如评估注册标准等。通过一些例子，Lystig具体介绍了不同外部数据如何与当前临床试验数据结合。整体框架是对外部数据进行分类、组合、整合、图表研究。未来RWD会吸引更多的关注，但是获得RWD仍然是一个挑战。我们需要更多的思考如何将外部数据与当前临床试验数据整合。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 325px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/c5eb81b1-b4fb-42e1-ace7-4b6a2e7f8d34.jpg" title=" 18北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 18北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 325" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告13：US and European FDA Appoval experience with a new automated external defibrillator algorithm /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Stryker，Senior Principal Systems Engineer，Daniel W. Piraino /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　来自Stryker公司的Daniel W. Piraino首先介绍了外部除颤器(AED)的用途和面临的一些问题。周教授的《诊断医学中的统计学方法》一书为他们提供了很多帮助。AED诊断实验的金标准是shockable rhythms、nonshockable rhythms和intermediate rhythms。Piraino还介绍了他们的产品在FDA申请中的一些经验，包括经常遇到的一些回复意见等。Piraino也为以后的申请者提供了一些有效的建议。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 342px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/20b330d0-4da4-47a5-8206-ab0faf8bcd70.jpg" title=" 19北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 19北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 342" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong 报告14：Risk Prediction and Assessment: Application to the U.S. National Lung Screening Trial Data /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 　　报告人：Biometry Research Group Division of Cancer Prevention National Cancer Institute National Institute of Health USA，ScD SM Mathematical Statistician，Ping Hu /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　来自美国NIH的Ping Hu博士分享了“Risk prediction and Accessment: Application to the U.S. National Lung Screening Trial Data”. /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　首先胡博士介绍了肺癌的流行病学情况，目前是美国最普遍导致死亡的癌症。但是目前关于如何定义高风险人群仍存在不确定性，一些研究提出了更加精确的风险预测模型，如LLP、PLCO model。LLP使用了条件logistic回归模型，PLCO使用了修改的logistic回归模型。胡教授的研究使用了分类树模型，通过NLST的数据进行建模。树模型的优点在于不需要线性假设和变量变换。NLST的数据集来自一个RCT试验，符合纳入标准的患者被随机分到2组，跟踪时间5年。PLCO数据集来自一个多中心RCT癌症筛查试验，筛查工具是胸片，随访13年。通过使用NLST数据作为训练集，选择一些基线协变量如家族癌症史、先前肺部疾病史、吸烟史、年龄等建立了肺癌预测的树模型。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 352px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/230d4767-08e3-4455-a63f-f931dd3f9522.jpg" title=" 20北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 20北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 352" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告15：医学影像诊断人工智能实践中的一些思考 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：北京协和医院，孙昊教授 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　来自北京协和医院的孙昊教授分享了“医学影像诊断人工智能实践中的一些思考”。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　孙教授首先介绍了中国医疗机构的背景和现状，继而介绍了医疗数据来源和特点、医学人工智能的现状。虽然人工智能在医疗保健中的好处得到广泛认识，但尚未经过临床证明。医学影像是人工智能AI的前沿阵地，影像分析是智能诊疗的基本手段。医学影像AI产品对于医院和患者均是有益的，可以提升诊疗速度、缓解就诊压力等。人工智能医疗影像产品需要满足四个标准：功能易用性、效果稳健性、医学临床专业性、应用多样性。医学人工智能目前还存在一些问题如数据清理问题、伦理学考虑。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 362px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/c757ef3b-9c20-44d4-b3d4-b19ac36f7adb.jpg" title=" 21北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 21北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 362" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告16：创新医疗器械临床试验设计的统计学考虑 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：国家心血管病中心医学统计部，李卫主任 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　李卫教授报告的主题是“创新医疗器械临床试验设计的统计学考虑”。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　李教授建议，如果前瞻性随机对照研究方案符合伦理且确实可行，那么创新性医疗器械应尽量采用前瞻性随机对照研究这一“金标准” /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　但在一些时候，对照组的选择可能会有困难，例如其它对照产品国内无上市或限制使用的情况。此时可以考虑单组目标值试验(OPC)。试验可采用业内公认的某产品的有效性/安全性评价指标应达到的标准(可接受的最低值)作为OPC目标值，但单组试验只是随机对照试验不可行的情况下一种替代、妥协性的方案，其本质上是历史对照，因为目标阈值是由历史数据确定的，在偏倚风险难以排除时应慎用。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　从国外的经验来看，FDA对于风险不高的产品允许通过单组目标值实验审批，但其样本量会多于随机对照试验。一个例子是关于全新的心血管长期植入器械的审批，因为没有合适的器械作为对照组，根据最小负担原则允许其与常规治疗/药物做优效性试验。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　进行单组目标值试验时还有几点注意事项：试验各方必须对目标值有清晰的认识，被试人群与目标值人群必须有可比性，目标值应得到法规及业界认可。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 328px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/976c5ab1-377b-47f2-9ac9-b7cd31e2772f.jpg" title=" 22北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 22北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 328" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告17：医疗器械临床试验方案设计中主要指标的选择 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：北京大学临床研究所 生物统计部 副主任 阎小妍 博士 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　阎小妍教授报告的主题是“医疗器械临床试验方案设计中主要指标的选择”。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　阎教授结合她在实务工作中的经历，指出很多从业者关注样本量大小，但样本量的影响因素包括研究设计、假设检验以及指标的选择，其中主要指标的选择对样本量有着最直接的影响。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　总的来说临床设计中有两大类指标：临床有效性评价指标和临床安全性评价指标。在探索性研究中，评价指标可选择多个，而验证性研究通常只有一个研究目的，只选择一个直接相关的主要指标，并以此作为样本量估计的出发点。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　此外，不同类型研究终点也对样本量估计的方法有很大影响。临床研究中可采用定性指标、定量指标或是时间-事件数据指标，针对同一种医疗器械的临床试验，不同研究设计的目的可能是体现不同的特点，对应了不同的样本量大小。这些试验方案都要综合各方面考虑来进行设计。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 322px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/667c0c09-70e0-4161-be8e-619a5dc935af.jpg" title=" 23北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 23北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 322" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告18：人工智能医疗器械设计中的考虑 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：哈尔滨医科大学卫生统计学教研室副主任 侯艳博士 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　侯艳教授为我们介绍了人工智能医疗器械设计中的统计学考虑。 /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　侯教授向我们讲解了医疗器械临床设计的一些原理，其基本原则是追求更高的精度的更小的偏倚。侯教授重点分享了在实践中如下需要考虑方向：一是研究目的的确定，例如在通过深度学习进行白血病血液图片的研究中，目标可以为检测有无患病，也可以是检测哪一个细胞患病，待评价的方法可能是新的方法还可能是成熟方法，而不同的研究目的对应着本质不同的试验设计 二是代表人群的抽取，其中可能存在各种偏倚，例如选择偏倚、疾病谱偏倚等，这些偏倚都需要相应的统计学方法处理 三是诊断“金标准”的确定，这是研究计划中最难的问题，如果有“金标准”，需要保证“金标准”的一致性，如果没有，利用统计分析减小偏倚 四是准确性指标的选择，研究者要根据研究的阶段、目标及特点选择指标，一般探索性与挑战阶段采用ROC，临床阶段应考虑具体临床指标 此外，数据收集计划、统计分析计划和样本量估计方法也都是应在研究设计阶段就仔细确定的环节。最后，侯教授向我们介绍了一例深度学习模型的应用。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 377px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/05657d8a-dc8e-4d7c-9094-b5169a42cf7b.jpg" title=" 24北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 24北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 377" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告19：创新医疗器械产品从技术到产品的实现过程 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：推想科技 联合创始人 王少康 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　王少康先生结合他在推想科技的从业经历介绍了创新医疗器械产品从技术到产品的实现过程。他指出，人工智能技术是未来解决医疗产能不足、资源分布不均等问题的最佳方案。推想科技的目标是从临床中孵化出好的人工智能产品，经过扎实的临床验证，最后回到临床应用，也就是“从临床中来，到临床中去”。他还提到，基于商业AI产品的临床科研验证文章很少，大部分是用已有的数据，临床试验验证AI产品效果应该是未来的一个发展方向。 /p p style=" text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 380px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201911/uepic/e0ecb06e-7567-4f6d-a92d-079a7d68e0f1.jpg" title=" 25北京生物统计及数据科学论坛.png" alt=" 25北京生物统计及数据科学论坛.png" width=" 600" height=" 380" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告20：A powerful AI tool for CHD screening /strong /p p style=" margin-bottom: 10px text-align: center margin-top: 10px line-height: 1.5em " strong 报告人：Statistics Department, University of Georgia，Wenxuan Zhong教授 /strong /p p style=" margin-bottom: 10px margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　Wenxuan Zhong教授介绍了人工智能方法冠心病筛查的新技术。她首先指出心血管疾病在中国的死亡率很高，而早期筛查可以极大地降低死亡率 冠心病居中国心血管疾病死亡率首位，但诊断准确率低。在美国，冠心病的诊断过程有三个步骤：先进行无创心超，再通过压力测试判断风险，如果风险较高在最后进行冠脉造影。而中国的医院由于时间成本太高，很少为患者做压力测试，又因为传统心脏超声无法确诊，故通常需要再进行费用较高且有创的冠脉造影检测。钟教授团队提出的智能心脏超声技术，通过对视频输入做动态特征提取，再用mixed effect model建模，最终给出预测。这一方法没有采用深度学习，因为数据量不大但模型结构清晰，也有着很好的预测效果。 /p p style=" text-indent: 2em " br/ /p p style=" margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　 strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 北京大学公共卫生学院生物统计系 /span /strong /p p style=" margin-top: 10px line-height: 1.5em " 　　北京大学公共卫生学院生物统计系成立于2018年11月16日，由北京大学公共卫生学院、北京大学数学科学学院和北京国际数学研究中心共建，是国内第一个跨数学和公共卫生学的生物统计系，首任系主任为周晓华教授。其建设目标是培养既掌握统计理论，又能将理论与生物医学研究相结合的创新型及复合型人才。该系建立的宗旨在于促进北京大学在生物统计学科的发展，助力北京大学的“双一流”建设，探索生物统计方法学在转化医学、精准医学、大数据研究等领域的应用。该系目前的主要研究方向包括临床试验、医疗大数据开发与挖掘、因果推断、诊断医学、精准医疗和统计遗传学等。北京大学公共卫生学院生物统计系将与相关单位开展广泛交流和合作，尤其是与临床医院和相关研究机构，进一步促进生物统计研究从临床实际问题出发，既推动统计方法学的研究，也促使临床医生在实际应用中建立更完善的方法学基础。 /p

我国试验机行业存在采取低价手段进行无序市场竞争的不良现象，这在一定程度上降低并损害了国内企业的竞争力，但是统计数据表明：我国基础战略产业、十大振兴产业对试验机的需求呈逐年上升趋势，所以随着我国宏观政策和市场机制对试验机行业的进一步调整，试验机行业也一定会呈现出更为强劲的发展势头，下面是2012年6月全国各地区的试验机产量的汇总统计： 时间 地区 产品 本月产量（台） 本月止累计 2012年6月 全国 试验机 7,092.21 42,251.56 2012年6月 北京 试验机 694 4,966.50 2012年6月 天津 试验机 2012年6月 河北 试验机 221 405 2012年6月 山西 试验机 2012年6月 内蒙古 试验机2012年6月 辽宁 试验机 3,364.00 20,007.00 2012年6月 吉林 试验机 59 288 2012年6月 黑龙江 试验机 2012年6月 上海 试验机 294 1,735.00 2012年6月 江苏 试验机 466 4,208.00 2012年6月 浙江 试验机 40.3 303.7 2012年6月 安徽 试验机 2012年6月 福建 试验机 2012年6月 江西 试验机 2012年6月 山东 试验机 626 3,819.00 2012年6月 河南 试验机 2012年6月 湖北 试验机 2012年6月 湖南 试验机 3.61 65.36 2012年6月 广东 试验机 815.3 4,066.00 2012年6月 广西 试验机 42 140 2012年6月 海南 试验机 2012年6月 重庆 试验机 46 240 2012年6月 四川 试验机 2012年6月 贵州 试验机 2012年6月 云南 试验机 2012年6月 西藏 试验机 2012年6月 陕西 试验机 2012年6月 甘肃 试验机 80 334 2012年6月 青海 试验机 2012年6月 宁夏 试验机 341 1,674.00 2012年6月 新疆 试验机

截至目前，新冠大流行已经超过2年时间，期间共导致超过4.5亿人感染，并导致超过600万人死亡。但许多研究人员认为，新冠的实际感染人数和死亡人数要远超这些统计值。2022年3月10日，国际顶尖医学期刊《柳叶刀》发表了题为：Estimating excess mortality due to the COVID-19 pandemic: a systematic analysis of COVID-19-related mortality, 2020–21 的研究论文。该论文统计了2020年1月1日至2021年12月31日期间全世界191个国家和地区的新冠大流行导致的超额死亡率，该论文指出，由于报告延迟和不完整以及数十个国家缺乏统计数据，导致官方统计数据严重不足。该论文通过建模表明，因新冠大流行而死亡的人数可能是官方数据的3倍，也就是到2021年底，全世界有1800万人死于新冠大流行。具体来说，全球因新冠大流行导致的超额死亡率为120.3人/10万人，其中超额死亡率在300人/10万人以上的国家有21个。在南亚、北非和中东以及东欧地区，因新冠大流行导致的超额死亡人数最多。在国家层面，新冠大流行导致超额死亡人数最多的国家是印度（407万）、美国（113万）、俄罗斯（107万）、墨西哥（80万）、巴西（79万）、印度尼西亚（74万）和巴基斯坦（66万）。在这些超额死亡人数最多的国家中，超额死亡率最高的是俄罗斯（374.6人/10万人）和墨西哥（325.1人/10万人）、巴西（186.9人/10万人）和美国（179.3人/10万人） 。为了评估新冠大流行导致的实际死亡人数，研究团队使用了一种称为超额死亡率的衡量标准。这是一种方便的工具，可以克服各地识别和记录新冠大流行导致的死亡方式的差异。研究团队通过比较一个地区或国家报告的各种原因造成的总死亡人数与近年来趋势预期的死亡人数，来估计超额死亡人数。超额死亡率是衡量新冠相关死亡人数的一个很好的指标，但这种估计方法不仅包括新冠感染导致的直接死亡，还包括了哪些没有感染新冠但因新冠导致的医疗系统崩溃而死亡的人。还需要进行更多研究，以区分由新冠直接引起的死亡和因新冠大流行间接导致的死亡。研究团队收集了74个国家和地区的各种原因导致的死亡的数据，对于没有提供此类数据的国家和地区，他们通过建立数学统计模型进行评估。分析结果显示，2020年1月1日至2021年12月31日期间报告的新冠死亡人数为590万，但在此期间因新冠大流行导致的全球超额死亡人数可能高达1820万，这一数字是官方统计数据的3倍以上。2020-2021年因新冠大流行而导致的超额死亡率的全球分布从统计数据来看，超额死亡率最高的地区是拉丁美洲安第斯地区（每10万人中有512人超额死亡）、东欧（每10万人中有345人超额死亡）、中欧（每10万人中有316人超额死亡）、撒哈拉以南的非洲（每10万人中有309人超额死亡）和拉丁美洲中部（每10万人中有274人超额死亡）。中国、澳大利亚和新西兰等国家超额死亡率最低，每10万人中超额死亡人数少于1人。这一结果是首次出现在同行评审期刊上的对新冠全球超额死亡人数的估计。世界卫生组织（WHO）也将在本月晚些时候发布相关数据。此外，英国《经济学人》杂志的估计结果也类似，但他们的估计结果误差范围更大，95%置信区间为1260万到2100万，《柳叶刀》发表的数据在1710万到1960万之间。统计的新冠死亡人数与建模估计值原文链接：https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02796-3https://www.nature.com/articles/d41586-022-00708-0

为强化重点污染源环境监管，提升环境统计服务支撑能力，根据环境统计工作和环境统计能力建设的总体安排，环境保护部决定在前一阶段部分省、市试点工作的基础上，在全国范围内开展国家重点监控企业环境统计数据直报(以下简称&ldquo 国控源直报&rdquo )试运行工作，要求重点监控企业定期、限时将企业基本信息、污染物种类、数量、浓度以及污染治理设施及其运行情况等数据(其中，废水方面主要包括废水排放量、化学需氧量、氨氮等 废气方面主要包括二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘等 污水处理厂主要包括处理水量、化学需氧量、氨氮等)通过互联网直报系统向环保部门上报。 　　继之前的《国家重点监控企业自行监测及信息公开办法(试行)》与《国家重点监控企业污染源监督性监测及信息公开办法(试行)》之后，国控源直报工作规定了企业的报送内容和直报时限，工作的展开将使受监控企业为降低成本而采购低劣环保设备、关停环保设备和监测仪器、数据作假等行为受限，对污染治理设施及环境监测设备的采购安装及运行，污染排放的控制起到正面影响。 　　附：环保部通知原文 　　关于开展国家重点监控企业环境统计数据直报工作的通知 　　各省、自治区、直辖市环境保护厅(局)，新疆生产建设兵团环境保护局，中国石油天然气集团公司，中国石油化工集团公司，中国华能集团公司，中国大唐集团公司，中国华电集团公司，中国国电集团公司，中国电力投资集团公司，神华集团有限责任公司： 　　为强化重点污染源环境监管，提升环境统计服务支撑能力，根据环境统计工作和环境统计能力建设的总体安排，环境保护部决定在前一阶段部分省、市试点工作的基础上，在全国范围内开展国家重点监控企业环境统计数据直报(以下简称&ldquo 国控源直报&rdquo )试运行工作。现将有关事项通知如下： 　　一、工作内容 　　(一)报送范围 　　在国控源直报系统试运行期间，报送对象主要包括列入环境保护部发布的年度&ldquo 国家重点监控企业名单&rdquo 中的废水、废气国家重点监控企业和国家重点监控污水处理厂。 　　除上述报送对象外，各地环保部门可根据环境管理需要，适当扩展报送对象和范围。 　　(二)报送内容 　　主要包括企业基本信息、污染物种类、数量、浓度以及污染治理设施及其运行情况等，其中，废水方面主要包括废水排放量、化学需氧量、氨氮等 废气方面主要包括二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘等 污水处理厂主要包括处理水量、化学需氧量、氨氮等。 　　二、工作安排 　　(一)准备阶段(2013年9月至10月) 　　1.核准落实直报单位名单，完成上报系统的软件维护和信息更新。 　　2.分级组织开展直报业务培训，包括对环保部门环境统计工作人员和辖区内直报企业有关统计人员的培训，培训重点为国控源直报工作要求和数据填报方法。 　　3.建立各级环保部门国控源直报工作联络人和辖区内直报企业联系人名录。 　　4.做好技术支持服务，保障环保专网畅通运行。 　　(二)试运行阶段(2013年11月1日起) 　　1.数据填报：直报对象按季度在规定上报时限内通过互联网登陆国控源直报系统上报数据，并按照当地环保部门审核意见及时核准，11月5日前完成第三季度数据填报。 　　2.数据审核：国控源直报数据采用数据直报方式，各级环保部门同步进行审核，并督促上报单位及时核准。市级环保部门应在11月10日前完成数据审核并上报至省级环保部门 省级环保部门应在 11月15日前完成数据审核并报送至环境保护部。 　　11月20日前，各省级环保部门要完成国控源直报工作总结报送工作。工作总结包括直报工作组织开展情况、分区域分行业数据分析结果、相关问题和建议等。 　　3.2014年国控源直报：从2014年1月起，每季度第1个月的7日前，直报对象完成上季度数据填报 12日前市级环保部门完成本市直报数据审核和报送 17日前省级环保部门完成本省直报数据审核和工作总结报送。如遇国家法定节假日，上报、审核期限顺延。 　　为保持工作连续性，每年1月，各地仍按上一年&ldquo 国家重点监控企业名单&rdquo 报送上一年第四季度数据 从每年4月起，各地按照当年&ldquo 国家重点监控企业名单&rdquo 报送当年第一季度数据。 　　三 、工作要求 　　(一)建立工作机制，确保人员经费 　　各级环保部门要按照2013年环境统计工作部署和国控源直报工作的整体要求，及时布置开展国控源直报工作。要制定工作方案，落实专门人员和经费，明确相关部门(单位)的职责分工 要建立总量部门牵头组织，污防、监测、监察、环评、信息等相关部门协调配合共同实施的工作机制。 　　(二)明确职责分工，确保数据质量 　　各省级环保部门要对辖区内的国控源直报数据质量负总责，督促指导所辖地市直报工作开展，并对辖区内直报单位数据质量现场抽查核查，每年现场抽查率不得低于10% 市级环保部门要做好数据录入质量把关和数据审核等工作，指导企业做好数据填报工作，开展数据质量现场抽查核查，每年现场抽查率不得低于30% 区县级环保部门要协助市级环保部门落实对当地直报单位数据质量监督等相关工作 直报企业要指定专人负责并建立工作台账，如实按时填报数据 各督查中心要结合日常督查工作加强对辖区内国控源直报工作的抽查核查力度 中石油、中石化、华能、大唐、华电、国电、中电投、神华集团公司要督促所属国家重点监控企业及时做好数据报送等工作，直报对象报送环境保护部的数据应与提供给集团公司的相关数据保持一致。 　　(三)做好技术保障，确保按时上报 　　各级环保部门要建立直报工作技术保障体系，确定直报工作的技术支持部门(单位)，安排专人值守，及时响应解决直报工作中存在的具体问题，加强对直报工作的业务指导和跟踪服务，确保国控源直报工作顺利开展。省级环保部门于2013年10月31日前将本级及辖区内地(市)级环保部门负责直报工作人员联络表(见附件)以电子邮件形式发送至hjtj@mep.gov.cn。 　　环境保护部将加强对各地国控源直报工作的动态指导，及时为各地国控源直报工作答疑解惑，定期对各地工作情况进行调度，对各地直报工作加强督查巡查，并对国控源直报工作以及数据质量情况予以通报。中国环境监测总站负责直报数据汇总审核、业务技术指导等工作 环境保护部信息中心负责环保专网运行保障和安全认证等工作。国控源直报报表制度以及技术规定可从中国环境监测总站网页上下载。 　　四、联系人及联系方式 　　环境保护部污染物排放总量控制司 　　联系人： 范志国 谢光轩 　　电话：(010)66556870 (010)66556878 　　中国环境监测总站 　　联系人： 王鑫 　　联系电话：(010)84943162 　　电子邮箱：cnemcln@vip.163.com 　　附件：直报工作联络表 　　环境保护部办公厅 　　2013年9月22日

6月12日，国家质检总局召开新闻发布会，国家认监委总工程师许增德通报了我国检验检测行业发展情况，以及2015年国家认监委对检验检测机构资质监督管理情况。　　许增德介绍，检验检测与标准、计量、认证认可一起，共同组成了国际公认的国家质量技术基础，对于维护国家和社会公共安全、促进产品和服务质量提升、保护消费者利益、促进产业升级等，都发挥着重要的技术支撑作用。近年来，国家将检验检测服务业定位为生产性服务业、高技术服务业、科技服务业。2011年9月，国务院办公厅转发了《国家统计局关于加强和完善服务业统计工作意见的通知》，明确由国家质检总局负责其中“技术检测服务业”统计工作。质检总局、认监委根据国家统计局批复的《检验检测统计报表制度》，自2013年度开始全国检验检测服务业统计工作，至今已在全国范围内连续开展3个年度的统计工作。　　许增德从2015年度全国检验检测服务业统计数据分析，总结了我国检验检测行业三个方面的积极发展趋势：　　一是检验检测服务业继续保持快速增长态势。从机构数量看，截至2015年底，全国各类检验检测机构共计31122家，较2014年度增长9.82%，近三年年均增长11.92% 从营业收入看，全国检验检测服务业营业收入1799.98亿元，较上年增加10.37%，近三年年均增长 13.45%，远高于全国国内生产总值(GDP)的增长水平 从吸纳就业看，全国检验检测服务业共吸纳就业人口共计945073人，较上年相比增长8.78%，近三年年均增长率10.36%，高于全国新增就业人口增幅。统计表明，在我国经济下行压力增大、增速放缓的情况下，检验检测服务业仍保持了高速发展，对国民经济的贡献作用持续上升，成为“大众创业，万众创新”的重要平台，为国家“稳增长、调结构、促发展”的战略目标做出了积极的贡献。　　二是检验检测服务业发展质量明显提升。全国检验检测机构共拥有各类仪器设备4463801台套，全部仪器设备资产原值3017.59亿元，实验室面积5369.15万平方米，近三年来设备资产年均增长 26.69%。截至2015年底，全国检验检测机构中获得高新技术企业认定的机构数为1689家，较2014年增长70.7%。表明我国检验检测服务业的综合实力明显增强，发展质量有所提升。　　三是检验检测服务业结构布局持续优化。从机构属性来看，企业类型的检验检测机构18665家，占机构总量59.97% 事业单位类型11853家，占机构总量38.09% 其他法人类型604家，占机构总量1.94%。近三年来，事业单位制检验检测机构的比重分别为42.5%、40.6%、38.1%，呈现逐年下降趋势，与近年来我国加快推动事业单位分类改革、检验检测认证机构转企改制的趋势一致。从产权性质来看，国有及国有控股15012家，集体控股896家，民营企业12498家，港澳台及外商投资企业187家，其他机构2529家。近三年来，民营检验检测机构保持高速增长，数量年均增长超过30%，营业收入年均增长超过17% 外资检验检测机构在华业务发展迅速，2015年营业收入同比增长28.7%。这表明，民营机构成为推动检验检测市场发展的生力军。　　2015年度检验检测服务业统计数据也表明，我国检验检测机构总体上以小微机构居多，服务范围有限，国际竞争力不强。全国96.2%的检验检测机构从业人数少于100人，平均就业人数为32人，大多属于小微型企业。全国82%以上的检验检测机构仅在本省区域提供服务，提供全国性服务的机构数量偏少，国际化发展的机构几乎没有。此外，国内检验检测市场呈现竞争加剧态势，近三年来检验检测机构平均出具检验检测报告的数量减少3.8%，检验检测机构数量增幅大于检验检测业务增幅。　　接下来，许增德介绍了国家认监委加强检验检测机构事中事后监管、促进检验检测服务业发展的情况。　　近年来，国家认监委通过深化检验检测机构资质管理改革、开展检验检测服务业统计等工作，在检验检测领域持续推进简政放权、放管结合、优化服务，一方面落实国务院 “大众创业，万众创新”要求，为检验检测服务业营造良好环境，不断释放改革红利 另一方面加强检验检测机构事中事后监管，不断规范检验检测市场。2015年，国家认监委部署开展检验检测机构专项监督检查活动，组织27个行业评审组、31个省级质量技术监督部门，对全国3.1万余家检验检测机构进行监督检查，方式包括自我检查、飞行检查、能力验证和盲样考核等，取得了较好的监管效果。　　发布会上，认监委相关负责人还详细介绍了国家对违法违规或不规范运行的检测机构采取的行政处理和行政处罚方式：注销、告诫、暂停、撤销。据统计，2015年度，全国共有1415家检验检测机构因为违法违规或不规范运行而受到资质认定部门的行政处理或行政处罚，其中，对520家存在文件管理不规范、人员管理不严格等问题的机构作出行政告诫处理，对123家存在超范围检验检测、质量体系不能有效运行的机构作出暂停资质处理，对北京中维京宝珠宝玉石鉴定有限公司、石家庄市藁(gao)盛机动车检测服务有限公司等16家存在出具虚假检验检测报告情形的机构予以撤销资质处理，对中央储备粮重庆北碚直属库粮油检测中心、宁夏公路管理局中心试验室、福建三明机动车安检站、四川省西科大司法鉴定中心等756家不能持续满足资质认定要求的机构予以注销资质处理。通过加强监管，我国检验检测市场总体运行规范，检验检测质量稳步上升。　　最后，许增德提示广大朋友：根据我国法律法规，向社会出具具有证明作用的数据和结果的检验检测机构应当依法获得资质认定，并且在检验检测报告中使用资质认定(“CMA”)标志。希望社会各方在选择检验检测机构时，关注其是否依法取得资质认定，是否出具带有CMA标志的检验检测报告，以保护自身合法权益。

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统计数据显示2012年1-6月中国环境监测专用仪器仪表产量为170409台。 时间 省市 产品 6月产量（台） 1-6月产量（台） 1-6月 全国 环境监测专用仪器仪表 39173 170409 1-6月 北京市 环境监测专用仪器仪表 11602 61104 1-6月 河北省 环境监测专用仪器仪表 8079 40686 1-6月 辽宁省 环境监测专用仪器仪表 2616 6025 1-6月 吉林省 环境监测专用仪器仪表 513 4356 1-6月 江苏省 环境监测专用仪器仪表 362 2198 1-6月 浙江省 环境监测专用仪器仪表 2638 9768 1-6月 安徽省 环境监测专用仪器仪表 54 425 1-6月 福建省 环境监测专用仪器仪表 7 23 1-6月 江西省 环境监测专用仪器仪表 0 0 1-6月 山东省 环境监测专用仪器仪表 577 2724 1-6月 河南省 环境监测专用仪器仪表 409 1007 1-6月广东省 环境监测专用仪器仪表 358 1356 1-6月 重庆市 环境监测专用仪器仪表 5568 21321 1-6月 陕西省 环境监测专用仪器仪表 6390 19416

据美国疾控中心统计数据，截止到2021年2月，注射辉瑞等疫苗造成死亡病例高达653人，超过1.1万例不良反。其中，44岁以上占绝大多数。75岁以上的死亡人数达372，超过总人数的50%。这也提醒我们，40岁以上的人接种新冠疫苗比年轻人存在更大的风险。这些数据来自疾病预防控制中心的疫苗不良事件报告系统（VAERS），其负责收集有关个人接种疫苗后发生不良事件的信息。在这些死亡病例中，53%的死亡者是男性，43%是女性，其余4%的死亡报告不包括死者的性别。其中，平均死亡年龄为77岁，报告死亡的最年轻者仅23岁。除了死亡这种严重后果之外，注射疫苗后还发生2443例急诊就诊，156例永久性残疾，1066例住院治疗病例。虽然VAERS数据库记录了653例死亡，但根据卫生与公众服务部的数据，因接种冠状病毒疫苗而发生不良事件的实际人数可能会更多。

为了更好地了解客户需求，为客户提供更好的产品和服务，丹东百特于2017年6月对其主流产品Bettersize2000粒度仪，开展了一次客户满意度调查活动。本次活动按照行业和地区分类随机选择了100家客户，客户类型涵盖电池材料、粉末涂料、陶瓷、非金属矿、有色金属、精细化工、能源材料、磨料磨具、颜料染料、催化剂、阻燃剂、地质、水文等行业。活动得到了客户的积极响应和大力支持，大家都在一周时间内，将填写完成的调查表传回百特公司。本次调查的题目分总体评价、产品质量、服务质量三大方面，其中总体评价7项，产品质量11项，服务质量7项，合计25个单项评价内容。每个单项评价分为很满意（优秀）、满意（良好）、一般、不满意（差）等四挡，统计结果详见后续各图。一、总体评价统计情况： 从总体评价的满意率指标来看，各单项数据均令人满意，除了“价格水平”项的满意率为89.66%外，其它各个单项满意率均达到95%以上，其中“产品性能”、“技术水平”、“售前服务”、“售后服务”和“供货时效”的满意率更是达到100%。为突出各单项指标的差别，我们还按照很满意率进行了统计，从总体评价的很满意率指标来看，各单项数据亦有不俗的表现，“技术水平”、“售前服务”“售后服务”和“供货时效”等项的很满意率超过50%，评价最低的是“价格水平”项，这与满意率统计数据表现一致。二、产品质量评价统计情况： 从产品质量评价的满意率指标来看，各项结果令人满意，只有“故障情况”评价数据相对偏低，为89.66%，其余项均超过90%，大部分项超过95%，其中“加工工艺”、“功能满足使用需要”、“技术资料详细实用”三项达到100%。为进一步找出产品质量的相对优劣，此项产品质量评价按照很满意率进行统计。从很满意率指标来看，“结构设计合理”、“功能满足使用需要”、“操作便利性”、“技术资料详细实用”、“外观美观”五项超过50%，其中“操作便利性”和“技术资料详细实用”两项的很满意率超过70%，“功能满足使用需要”的很满意率超过60%，其它各项的很满意率大都在40%-50%之间，说明在Bettersize2000质量优异的同时，还具有较大提升空间。三、服务质量评价统计情况： 从服务质量评价统计看，各个单项的满意率全部达到100%，大部分单项的很满意率达到70%以上，表明丹东百特“专业、迅速、热情、周到”的服务理念和实践得到广大用户的认可和高度评价。 通过此次调查看出，无论从大的方面还是小的单项，Bettersize2000产品质量和服务质量均表现优异：“总体评价”的平均满意率达98.03%，平均很满意率达53.69%；“产品质量评价”的平均满意率达95.92%，平均很满意率达53.61%；“服务质量评价”的平均满意率达100%，平均很满意率达83.25%。但是，本次调查的主要目的并不是展示成绩，而是查找不足，进行改进和提升。我们也清醒地看到，“总体评价”和“产品质量评价”的很满意（优秀）率刚刚超过50%，离用户的要求、离百特打造世界知名品牌的目标还有不小的距离。百特将以此为起点，在技术、质量、应用研究和服务方面下大力气，通过提供质量和性能更加优异的产品，提供更加及时有效的服务，来回报广大用户对百特的关心和厚爱。

为了解2020年全国分析仪器的市场发展行情及分析仪器在不同地区、不同性质单位的分布情况和重点应用领域等内容。仪器信息网产业研究部特别推出中国分析仪器中标信息分析系列报告，将每月搜集到的中标信息汇总统计分析，旨在为仪器公司制定市场、销售策略提供一定参考。　　《2020年分析仪器中标信息统计分析报告》统计了2020年1月1日到12月31日公开发布的分析仪器中标信息，统计中未对单标采购金额设限，凡是采购仪器为检测分析类仪器的中标信息均在统计范围内，因此统计结果更具有说服力。　　由于有些单位中标信息公示渠道单一、公示内容不完整、公示方式不正规等一系列问题，完全地将国内所有的中标信息统计在内是不可能的，然而统计学中，科学的抽样调查同样能说明问题，因此《2020年分析仪器中标信息统计分析报告》分析结果对仪器公司发展规划，前景预估等市场行为同样具有重要的参考意义。　　同已发布的2019年分析仪器中标信息统计分析相比，2020年中标总金额增加了8.35%。在不同单位类型中，***的采购金额居首。在不同应用市场中，***的采购金额居首。在地区分布中，广东、***、***是2020年的仪器采购大省，这与2020年上半年的排名有所出入。更多详细信息请阅读报告具体内容。　　报告主要内容包括：各省份中标金额及占比、采购单位类型及采购金额占比、不同行业仪器采购情况，质谱、色谱、光谱类仪器采购情况分析，及按金额排名前50名的采购包明细等。　　报告目录　　第一章 中标总体情况概述 1　　1.1不同年份中标总金额对比分析 1　　1.2不同应用领域中标总金额对比分析 3　　1.3不同类型单位中标总金额对比分析 4　　第二章 中标金额地区分布及重点地区分析 8　　2.1不同省份的中标金额及所占比例 8　　2.2不同地区中标金额增长幅度对比 11　　2.3重点地区不同性质单位中标金额占比 13　　2.3.1广东省 13　　2.3.2四川省 14　　2.3.3湖北省 16　　第三章 采购单位类型及采购金额分布分析 18　　3.1采购单位类型及采购金额占比 18　　第四章 中标仪器应用领域分析 21　　4.1中标仪器应用领域及中标金额占比 21　　第五章 质谱、色谱、光谱类仪器采购情况 24　　5.1质谱类仪器采购情况 24　　5.2色谱类仪器采购情况 26　　5.3光谱类仪器采购情况 27　　第六章 总结 30　　附录：中标金额前50名采购包明细 32　　报告节选　　第一章 中标总体情况概述　　1.1不同年份中标总金额对比分析　　据2020年中标统计数据显示，2020年公开发布的国内分析仪器中标总金额为***元，相比2019年的***元，增长了8.35%。与此同时，2020年招中标的包数总计为***，与2019年相比减少了***。图1.1 近三年中标总金额和增长率1.4不同类型单位中标总金额对比分析图1.2 2019年与2020年不同应用领域中标总金额和增长率　　如图1.2所示，2020年的仪器招标采购总金额同比增长率最大的是***领域，为***%。降幅最大的为***领域，较2019年下降了***%。第二章 中标金额地区分布及重点地区分析　　2.1不同省份的中标金额及所占比例图2.1 2020年各省份中标金额比例　　具体省份的数值描述和原因分析......　第三章 采购单位类型及采购金额分布分析　　3.1采购单位类型及采购金额占比　　统计结果显示，大专院校是2020年分析仪器的采购大户，比例高达***。其次是***，占比为***。详情见图3.1。图3.1 2020年采购单位类型及金额占比　　第四章 中标仪器应用领域分析　　4.1中标仪器应用领域及中标金额占比图4.1 2020年不同应用领域中标金额占比　　从图4.1可以看出，2020年**领域中标金额占比居首，为*** **领域中标金额占比第二，为*** 再次是**领域中标金额占比***，位列第三。第五章 质谱、色谱、光谱类仪器采购情况　　2020年质谱类仪器采购包数总计***包，在总包数中占比为***%。与2019年相比增长了***%。......更多内容详询报告：《2020年分析仪器中标信息统计分析报告》

仪器信息网产业研究部特别推出中国分析仪器中标信息分析系列报告，将每月搜集到的中标信息汇总统计分析，旨在为仪器公司制定市场、销售策略提供一定参考。日前，《2021年上半年分析仪器中标信息统计分析报告》正式发布。本报告统计了2021年1月1日到6月30日公开发布的分析仪器中标信息，统计中未对单标采购金额设限，凡是采购仪器为检测分析类仪器的中标信息均在统计范围内，因此统计结果更具有说服力。同已发布的2020年同期分析仪器中标信息统计分析相比，2021年上半年中标总金额增加了86.65%。在不同单位类型中，***的采购金额居首。在不同应用市场中，***领域采购金额居首。在地区分布中，**、**、**是2021年上半年的分析仪器采购大省，**跌出采购大省前三位。更多详细信息请阅读报告具体内容。报告主要内容包括：各省份中标金额及占比、采购单位类型及采购金额占比、不同行业仪器采购情况，质谱、色谱、光谱类仪器采购情况分析，及按金额排名前50名的采购包明细等。报告节选第一章中标总体情况概述1.1不同年份中标总金额对比分析据2021年上半年中标统计数据显示，2021年上半年公开发布的国内分析仪器中标总金额相比2020年上半年增加了86.65%。同时，和2019年上半年的分析仪器中标总金额对比来看，2021年上半年分析仪器中标总金额也有着27.36%的增长。图1.1 近三年上半年中标总金额和增长率现象原因与国家政策分析......1.2不同单位类型中标总金额对比分析图1.2 2020与2021年不同单位类型上半年中标总金额和增长率2021年上半年仪器采购金额支出同比2020年上半年增长率最大的**单位，同比增加了196.68%。1.3不同应用领域中标总金额对比分析 2021年上半年仪器采购金额同比2020年上半年增长率最大的是**领域，增长了181.46%。1.4不同省份的中标金额及所占比例图1.4 各省份中标金额比例表1.1全国各省市2021上半年和2020上半年中标金额一览回看2017-2021年这5年上半年的分析仪器中标金额情况，始终是**蝉联各省份首位，**紧随其后。在前四年，**省的仪器采购金额都排在第三位的位置，但这一情况在2021年上半年发生了变化。具体省份的数值描述和原因分析......第二章 采购单位类型及应用领域分布分析2.2中标仪器应用领域及中标金额占比2021年上半年“**”领域中标金额占比居首。值得注意的是，“**”这个应用领域的仪器采购金额占比连续三年的上半年都是下降的，其仪器采购金额的绝对值在连续三年的上半年也是下降的。……报告目录：第一章 中标总体情况概述 11.1不同年份中标总金额对比分析 11.2不同单位类型中标总金额对比分析 21.3不同应用领域中标总金额对比分析 41.4不同省份的中标金额及所占比例 6第二章 采购单位类型及应用领域分布分析 102.1采购单位类型及采购金额占比 102.2中标仪器应用领域及中标金额占比 13第三章 重点地区中标情况分析 173.1广东中标情况分析 173.2江苏中标情况分析 183.3山东中标情况分析 19第四章 质谱、色谱、光谱类仪器采购情况 244.1质谱类仪器采购情况 244.2色谱类仪器采购情况 254.3光谱类仪器采购情况 27第五章 总结 30附录：中标金额前50名采购包明细 32欢迎感兴趣的网友联系购买报告事宜，电话：010-51654077转销售部，售价：非会员2万元，会员1.2万元。

2022年，我国研究与试验发展（R&D）经费投入继续保持较快增长，投入强度持续提升，基础研究投入取得新突破，国家财政科技支出稳步增加。一、研究与试验发展（R&D）经费情况2022年，全国共投入研究与试验发展（R&D）经费30782.9亿元，比上年增加2826.6亿元，增长10.1%；研究与试验发展（R&D）经费投入强度（与国内生产总值[2]之比）为2.54%，比上年提高0.11个百分点[3]。按研究与试验发展（R&D）人员全时工作量计算的人均经费为48.4万元，比上年下降0.5万元。分活动类型看，全国基础研究经费2023.5亿元，比上年增长11.4%；应用研究经费3482.5亿元，增长10.7%；试验发展经费25276.9亿元，增长9.9%。基础研究经费所占比重为6.57%，比上年提升0.07个百分点；应用研究和试验发展经费所占比重分别为11.3%和82.1%。分活动主体看，各类企业研究与试验发展（R&D）经费23878.6亿元，比上年增长11.0%；政府属研究机构经费3814.4亿元，增长2.6%；高等学校经费2412.4亿元，增长10.6%；其他主体经费677.5亿元，增长22.3%。企业、政府属研究机构、高等学校经费所占比重分别为77.6%、12.4%和7.8%。分产业部门看，高技术制造业研究与试验发展（R&D）经费6507.7亿元，投入强度（与营业收入之比）为2.91%，比上年提高0.20个百分点。在规模以上工业企业中，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的行业大类有7个，比上年增加2个，这7个行业的经费占全部规模以上工业企业研究与试验发展（R&D）经费的比重为63.2%（详见附表1）。分地区看，研究与试验发展（R&D）经费投入超过千亿元的省（市）有12个，分别为广东（4411.9亿元）、江苏（3835.4亿元）、北京（2843.3亿元）、浙江（2416.8亿元）、山东（2180.4亿元）、上海（1981.6亿元）、湖北（1254.7亿元）、四川（1215亿元）、湖南（1175.3亿元）、安徽（1152.5亿元）、河南（1143.3亿元）和福建（1082.1亿元）。研究与试验发展（R&D）经费投入强度（与地区生产总值[4]之比）超过全国平均水平的省（市）有7个，依次为北京（6.83%）、上海（4.44%）、天津（3.49%）、广东（3.42%）、江苏（3.12%）、浙江（3.11%）和安徽（2.56%）（详见附表2）。二、财政科学技术支出情况2022年，国家财政科学技术支出11128.4亿元，比上年增加361.7亿元，增长3.4%。其中，中央财政科技支出3803.4亿元，占全国财政科技支出的比重为34.2%；地方财政科技支出7325.0亿元，占比为65.8%。2022年财政科学技术支出情况指标名称财政科学技术支出（亿元）比上年增长（%）占财政科学技术支出的比重（%）合计其中：科学技术支出其他功能支出中用于科学技术的支出11128.410032.01096.43.43.9-0.05-90.19.9注：[1]本公报各项统计数据均未包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。部分数据因四舍五入的原因，存在总计与分项合计不等的情况。[2]2022年国内生产总值为初步核算数据。[3]根据2021年国内生产总值（GDP）最终核实数据，2021年研究与试验发展（R&D）经费投入强度已修订为2.43%。[4]2022年地区生产总值为初步核算数据。附注：1. 主要指标解释研究与试验发展（R&D）经费 指报告期为实施研究与试验发展（R&D）活动而实际发生的全部经费支出。研究与试验发展（R&D）指为增加知识存量（也包括有关人类、文化和社会的知识）以及设计已有知识的新应用而进行的创造性、系统性工作，包括基础研究、应用研究和试验发展三种类型。国际上通常采用研究与试验发展（R&D）活动的规模和强度指标反映一国的科技实力和核心竞争力。基础研究 指一种不预设任何特定应用或使用目的的实验性或理论性工作，其主要目的是为获得（已发生）现象和可观察事实的基本原理、规律和新知识。应用研究 指为获取新知识，达到某一特定的实际目的或目标而开展的初始性研究。应用研究是为了确定基础研究成果的可能用途，或确定实现特定和预定目标的新方法。试验发展 指利用从科学研究、实际经验中获取的知识和研究过程中产生的其他知识，开发新的产品、工艺或改进现有产品、工艺而进行的系统性研究。2.统计范围研究与试验发展（R&D）经费的统计范围为全社会有R&D活动的企事业单位，具体包括政府属研究机构、高等学校以及R&D活动相对密集行业（包括农、林、牧、渔业，采矿业，制造业，电力、热力、燃气及水生产和供应业，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，金融业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业等）的企事业单位等。3.调查方法研究与试验发展（R&D）经费的调查方法是：规模以上工业企业，特、一级建筑业企业，规模以上服务业（包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，租赁和商务服务业，科学研究和技术服务业，水利、环境和公共设施管理业，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业）企业，政府属研究机构（政府属独立法人科学研究与技术开发机构、科技信息与文献机构等单位）及科学研究和技术服务业其他非企业法人单位，高等学校及附属医院采用全面调查取得；规模以下工业企业和服务业企业采用抽样调查推算取得；科研育种相关企业和未在科技、教育部门统计范围内的三级甲等医院采用重点调查取得；其他行业的企事业单位使用第二次全国R&D资源清查资料推算等方法取得。

教育部、国家统计局、财政部近日发布了2020年全国教育经费执行情况统计公告。公告显示，2020年全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年增长5.69%。其中，国家财政性教育经费为42908.15亿元，比上年增长7.15%，占GDP比例为4.22%。“十三五”期间持续做到“不低于4%”，这是自2012年以来连续第九年做到“不低于4%”。　　“十三五”期间，全国一般公共预算教育支出累计16.06万亿元，年均增长7.02%，2020年达到36310.47亿元，比2015年增长40.4%。全国幼儿园生均一般公共预算教育经费年均增长12.3%，2020年达到9410.76元，比2015年增长76.48% 全国普通小学生均一般公共预算教育经费年均增长5.08%，2020年达到12330.58元，比2015年增长28.13% 全国普通初中生均一般公共预算教育经费年均增长5.81%，2020年达到17803.6元，比2015年增长32.64% 全国普通高中生均一般公共预算教育经费年均增长8.45%，2020年达到18671.83元，比2015年增长49.99% 全国中等职业学校生均一般公共预算教育经费年均增长5.56%，2020年达到17446.93元，比2015年增长31.05% 全国普通高等学校生均一般公共预算教育经费年均增长2.89%，2020年达到22407.39元，比2015年增长15.33%。　　教育部 国家统计局 财政部关于2020年全国教育经费执行情况统计公告　　教财〔2021〕6号　　一、全国教育经费情况　　2020年，全国教育经费总投入为53033.87亿元，比上年的50178.12亿元增长5.69%。其中，国家财政性教育经费(主要包括一般公共预算安排的教育经费，政府性基金预算安排的教育经费，国有及国有控股企业办学中的企业拨款，校办产业和社会服务收入用于教育的经费等)为42908.15亿元，比上年的40046.55亿元增长7.15%。　　二、一般公共预算教育经费情况　　(一)全国一般公共预算教育经费增长情况　　2020年全国一般公共预算教育经费(包括教育事业费，基建经费和教育费附加)为36310.47亿元，比上年增长4.80%。其中，中央财政教育经费5413.71亿元，比上年增长1.7 %。　　(二)生均一般公共预算教育经费增长情况　　2020年全国按在校学生人数平均的一般公共预算教育经费为15280.54元，比上年的14997.44元增长1.89%。其中，幼儿园、普通小学、普通初中、普通高中、中等职业学校、普通高等学校生均一般公共预算教育经费增长情况分别是：　　1.全国幼儿园为9410.76元，比上年的8615.38元增长9.23%。增长最快的是广东省(57.65%)。　　2.全国普通小学为12330.58元，比上年的11949.08元增长3.19%。其中，农村为11541.34元，比上年的11126.64元增长3.73%。普通小学增长最快的是宁夏回族自治区(12.51%)。　　3.全国普通初中为17803.60元，比上年的17319.04元增长2.80%。其中，农村为15731.01元，比上年的15196.86元增长3.51%。普通初中增长最快的是宁夏回族自治区(10.24%)。　　4.全国普通高中为18671.83元，比上年的17821.21元增长4.77%。增长最快的是云南省(27.11%)。　　5.全国中等职业学校为17446.93元，比上年的17282.42元增长0.95%。增长最快的是西藏自治区(21.58%)。　　6.全国普通高等学校为22407.39元，比上年的23501.26元减少4.65%。增长最快的是西藏自治区(55.87%)。　　(三)各级教育生均一般公共预算教育事业费支出增长情况　　2020年全国幼儿园、普通小学、普通初中、普通高中、中等职业学校、普通高等学校生均一般公共预算教育事业费支出情况是：　　1.全国幼儿园为8645.10元，比上年的7884.00元增长9.65%。增长最快的是广东省(44.30%)。　　2.全国普通小学为11654.53元，比上年的11197.33元增长4.08%。其中，农村为11178.71元，比上年的10681.34元增长4.66%。普通小学增长最快的是宁夏回族自治区(20.42%)。　　3.全国普通初中为16633.35元，比上年的16009.43元增长3.90%。其中，农村为15112.10元，比上年的14542.23元增长3.92%。普通初中增长最快的是宁夏回族自治区(17.22%)。　　4.全国普通高中为17187.02元，比上年的16336.23元增长5.21%。增长最快的是云南省(30.97%)。　　5.全国中等职业学校为15625.03元，比上年的15380.52元增长1.59%。增长最快的是宁夏回族自治区(16.14%)。　　6.全国普通高等学校为20919.17元，比上年的22086.86元减少5.29%。增长最快的是西藏自治区(25.98%)。　　(四)各级教育生均一般公共预算公用经费支出增长情况　　2020年全国幼儿园、普通小学、普通初中、普通高中、中等职业学校、普通高等学校生均一般公共预算公用经费支出情况是：　　1.全国幼儿园为3050.22元，比上年2711.44元增长12.49%。增长最快的是广东省(60.94%)。　　2.全国普通小学为2873.43元，比上年的2843.79元增长1.04%。其中，农村为2586.72元，比上年的2548.73元增长1.49%。普通小学增长最快的是宁夏回族自治区(22.70%)。　　3.全国普通初中为4183.59元，比上年的4012.45元增长4.27%。其中，农村为3633.56元，比上年的3513.97元增长3.40%。普通初中增长最快的是山西省(22.83%)。　　4.全国普通高中为4305.29元，比上年的3945.10元增长9.13%。增长最快的是云南省(145.18%)。　　5.全国中等职业学校为5489.56元，比上年的5509.59元减少0.36%。增长最快的是宁夏回族自治区(32.55%)。　　6.全国普通高等学校为8119.51元，比上年的9180.87元减少11.56%。增长最快的是西藏自治区(64.91%)。　　(五)一般公共预算教育经费占一般公共预算支出比例情况　　2020年全国一般公共预算教育经费占一般公共预算支出245679亿元的比例为14.78%，比上年的14.51%提高了0.27个百分点。　　三、国家财政性教育经费占国内生产总值比例情况　　2020年全国国内生产总值为1015986亿元，国家财政性教育经费占国内生产总值比例为4.22%。 附件：2020年全国教育经费执行情况统计表.doc　　教育部 国家统计局 财政部　　2021年11月16日　　注：1.公告中所涉及的全国性统计数据，均不包括台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。　　2.公告中农村指主城区和城乡结合区以外的地区，包括镇中心区、镇乡结合区、特殊区域、乡中心区、村庄。　　3.公告中的2020年全国国内生产总值1015986亿元和一般公共预算支出245679亿元均来源于《中国统计年鉴-2021》。　　4.公告中的2019年和2020年涉及的所有普通高等学校生均指标，弹性学制学生数按1/2系数折算。

p 　　近年来，我国检验检测行业保持持续快速发展势头。根据国家市场监管总局统计，截至2019年底，我国境内(不含港澳台)检验检测服务业共有检验检测机构44,007家，较上年增长11.49%。全年实现营业收入3,225.09亿元。从业人员128.47万人。共拥有各类仪器设备710.82万台套，仪器设备资产原值3,681.17亿元，共对社会出具各类检验检测报告5.27亿份。相关数据表明，2019年我国检验检测行业整体发展形势良好，近五年连续保持快速提升。 /p p 　　此外，在体制优化改革方面，近年来我国事业单位制检验检测机构占比持续保持下降，2019年，事业单位制检验检测机构数量下降至机构总数的25.16%，而企业制检验检测机构数量占比提升到67.96%，企业化发展已经成为我国检验检测体系的主流模式。同时，我国民营检验检测机构继续快速发展。截止2019年底，全国取得资质认定的民营检验检测机构共22,958家，较2018年增长19.38%，民营检验检测机构数量占全行业的52.17%,超过行业总量的“半壁江山”。2019年民营检验检测机构全年取得营收1,175.22亿元，较2018年增长26.47%，高于全国检验检测行业14.75%的平均年增长率。 /p p 　　在集约化发展方面，2019年，全国规模以上(年收入1000万元以上)检验检测机构数量5795家，营业收入达到2478.86亿元。规模以上检验检测机构数量仅占全行业的13.17%，但营业收入占比达到76.86%，规模效应十分显著。近三年，规模以上检验检测机构年均增幅超过12%，年度营业收入平均值达到4277.6万元，人均年产值达到47.97万元。表明在政府和市场双重推动之下，一大批规模大、水平高、能力强的中国检验检测品牌正在快速形成，检验检测机构集约化发展取得成效。截至2019年底，全国检验检测服务业上市企业数量100家，检验检测行业进入资本市场的速度进一步加快。 /p p 　　在吸引外资方面，近年来我国检验检测市场中的外资检验检测机构数量持续增长。2019年，全国共有取得检验检测机构资质认定的外资机构415家，比2018年增长23.51% 从业人员为4.40万人，比2018年增长19.89% 实现营业收入238.25亿元，比2018年增长18.71%。 /p p 　　在科研创新能力方面。2019年，检验检测行业获得高新技术企业认定的机构有2,220家，比2018年增长19.29%。高新技术企业收入为938.86亿元，同比增长28.75%。2019年，全行业投入研究与试验发展(R& amp D)经费支出总计158.45亿元，基本与去年持平 参与科研项目总计29,059项 拥有有效专利63,238件，其中有效发明专利30,108件，同比增长29.44%，有效发明专利中境外授权专利251件。 /p p 　　统计数据也表明，我国检验检测行业的“小散弱”的基本面貌还没有发生根本性改变。从人数规模来看，就业人数在100人以下的小微型检验检测机构数量占比达到96.49%，承受风险能力薄弱 从服务半径来看，74.44%的检验检测机构仅在本省区域内提供检验检测服务，“本地化”色彩仍占主流。 /p p 　　综上，近年来我国检验检测行业发展迅速，结构持续优化，综合实力不断增强，但“小、散、弱”以及市场化发展不足的问题仍然客观存在。 /p p br/ /p