对于侧重于定性研究和案例分析的学者而言，创新就其内在特性来说是不可量化和不可测度的。从创新的某些方面如“干中学”、“用中学”来讲，这种说法并无不可，“但创新的总体特征并不排斥对创新的过程及其结果的主要方面进行测度”，特别是就狭义技术创新而言尤其如此。目前，已经在创新分析中使用的指标主要有两类：一是R&D数据；二是专利数据。

R&D数据的收集迄今为止最为成功。OECD出版的《弗拉斯卡蒂手册》系统阐述了R&D活动的基本定义和基本准则、统计范围、统计方法、各种分类的详尽说明和统计调查的案例。作为衡量创新的重要指标，R&D数据有其优势，如具有较长的收集使用时间、详尽的分类细则、较强的国际通用性，等等。但是，考虑到R&D数据只衡量投入不考虑产出，并且在实际应用中数据收集的复杂性，将其作为创新指标是有其局限的。具体到产业方面，以R&D强度作为界定高技术产业的唯一指标，暗含着R&D是提高生产率的主要来源这一观点，致使非R&D的技术创新和中低技术产业发展被忽视，这已使其备受诘责。作为直接R&D补充的间接R&D数据，由于投入—产出表的不易获得，其应用范围也受到相当大的局限。

专利数据是唯一有长达几个世纪历史记录的创新指标，这意味着可以使用专利数据进行很长时期的相关数量问题研究。但是，准确地说，专利在更多时候是衡量发明的指标，它代表着新技术原理的发现，却不一定有商业价值——发明和创新毕竟是有所区别的。许多专利实际上并不具有技术或经济上的直接意义。

由于直接应用R&D数据和专利数据存在诸多缺陷，近年来，人们不断尝试设计一些新的指标，以便对创新加以直接测度，在这方面最重要的进展是构建了一些基于调查的指标。

一般来说，创新调查可分为两大基本类别：一类侧重于企业层面的创新投入和创新产出，如以《奥斯陆手册》为指导的共同体创新调查（Community Innovation Survey，CIS）；另一类则聚焦于具有重大意义的技术创新，如苏塞克斯大学科技政策研究中心创立的SPRU数据库。它们都是以熊彼特的创新概念为理论基础，即创新是新技术（工艺）或新产品的商业化，只是侧重点有所不同。

PILOT也意识到应用R&D强度指标衡量产业技术创新的局限。在前人研究的基础上，PILOT提出了一种新的、由6个指标组成的指标体系，它们分别是：

R&D强度（R&D intensity）；(www.daowen.com)

设计强度（Design intensity）；

技术强度（Technological intensity）；

技能强度（Skill intensity）；

创新强度（Innovation intensity）；

组织创新（Organizational innovativeness）。

该指标体系旨在对中低技术产业与创新能力相关的各个方面加以描述，以此为企业发展创新能力提供方向。