相关性是只有0.03，且其P 值很大，所以是不显著的。

要分析科研投入与专利产出的相关性，我们需要查看表格中提供的数据，特别是相关系数（通常用R表示）和显著性水平（通常用p值表示）。

假设表格中提供了相关系数和显著性水平的信息，我们可以根据以下标准进行分析：

1. **相关系数（R）**：
- **R接近1或-1**：表示高度线性相关。
- **R接近0**：表示线性相关性较弱或无相关性。

2. **显著性水平（p值）**：
- **p值小于0.05**：表示相关性显著。
- **p值大于0.05**：表示相关性不显著。

根据这些标准，选项的分析如下：

- **A: 专利产出与科研投入高度线性相关**：如果相关系数接近1或-1，并且p值小于0.05，这个选项正确。
- **B: 专利产出与科研投入线性相关性不显著**：如果相关系数接近0，并且p值大于0.05，这个选项正确。
- **C: 专利产出与科研投入存在线性相关性，但是相关性较弱**：如果相关系数接近0，但p值小于0.05，这个选项正确。
- **D: 加大科研投入就能够提高专利的产出**：这个选项需要谨慎对待，即使相关性显著且较高，也不能简单地推断因果关系。

由于没有具体的表格数据，我无法给出确切的答案。但可以根据上述标准，您可以自行判断哪个选项是正确的。如果您能提供具体的相关系数和显著性水平数据，我可以帮助进一步分析。