京滬粵三大中心城市知識資本發展態勢的時序分析

張 丹，凌昳方

（東華大學管理學院，上海 200051）

京滬粵三大中心城市知識資本發展態勢的時序分析

張 丹，凌昳方

（東華大學管理學院，上海 200051）

知識已然成為推動社會經濟發展的關鍵資源，知識資本的投入已成為城市發展的原動力。然而知識資本的表現形式以及對社會經濟的影響程度還亟待深入分析。本文以Bounfour提出的知識資本動態價值模型（IC-DVAL）為基礎，構建我國城市知識資本水平計量模型，通過上海、北京與廣州2000—2009年間的10年數據，對比和分析三城市知識資本發展狀況以及差距，并提出發展建議。

知識資本；動態價值模型；實證研究

1 問題的提出

隨著知識經濟到來，知識資本已成為城市經濟發展的重要驅動力和源泉。Ryser（1994）、Knight（1995）等學者在20世紀90年代初就曾提出驅使城市發展的要素正在發生改變,即從資本、勞動力、資源稟賦等資源型要素逐步轉向人才、制度、文化、創新等知識型要素，新時代知識城市發展已形成一種趨勢——即突破傳統工業化發展模式，視知識為再生資源，以知識武裝各類產業，用知識化手段來管理城市，聚焦城市的知識創新、知識產業，實現城市的可持續發展。

然而城市知識資本相關理論和評價在近10多年才成為熱點，知識資本研究之初，主要集中在企業微觀層面，近10年來研究逐漸擴大到國家、城市的宏觀層面上：Pulic（2003）通過智力資本增值系數法進行了克羅地亞區域智力資本的研究，證實了當地知識資本增值系數與對地區經濟的發展之間存在著顯著的正相關關系；Bontis［1］在Edivinssion和Malone研究的基礎上，運用知識資本指數方法研究了阿拉伯地區智力資本發展情況，Andriessen等［2］開發了知識資本監測器，從人力資本、結構資本和關系資本方面來考察歐盟國家的知識資本。

在國內，近幾年關注城市知識資本的研究，根據國外知識資本理論研究成果以及模型，進一步構建相應指標體系如王學軍、陳武等［3］等。以建設知識城市為出發的研究知識資本對社會經濟影響的定量研究還不多，本文擬以Bounfour［4］的知識資本動態價值模型（IC-DVAL）為基礎，對國內三大中心城市知識資本競爭態勢進行比較分析研究，希望有助于指導城市知識資本的認識與管理。

2 城市知識資本評價模型（IC-DVAL）

Bounfour在2003年提出的知識資本動態價值模型（IC-DVAL）時將知識投入與對經濟的影響劃分為多個維度，在四個維度下設置若干指標，并成功應用到宏觀層面的歐洲國家的創新體系對比研究中。在國內，吳潔、張運華［5］將該模型應用于國內各大城市的創新能力評估中。動態價值模型與OECD提出的世界知識競爭力指數（WKCI）［6］一樣,都是揭示知識存量對經濟發展的影響的方法，但WKCI模型體系側重人力資本要素投入，指標不易取得，IC-DVAL各指標更均勻合理，從數據可取性與可用性角度更貼近國內年鑒統計規則，便于數據搜集與比較。

基于數據采集實際情況和各維度下指標數目均衡性考慮，我們依然按照Bounfour的四維度的分析框架，將IC-DVAL模型中各維度下的指標選擇進行了適當篩選修正，分別在資源維度、流程維度和產出維度下選擇了3個指標，在資產維度下選擇了2個指標，構建成各類指數，具體指數及說明見表1。

產出指數包含的3個指標分別從失業率、人均GDP、高新產業出口情況等指標反映知識資本對社會經濟的影響。資源指數、流程指數、資產指數則分別從三方面體現了知識投入能力：資源指數包括與研發投資、基礎設施投資和經濟資源相關的指標，指數越高，地區在研究與開發、技術投入等方面潛力與能力越強，地區知識資本增值能力越有杰出的表現；流程指數是度量價值流程的指標，指標的設立圍繞知識網絡建立知識傳播，有助于支持并外化人力資本的輸出，數值越高說明地區知識資本的獲取、創新及增值能力越強；資產指數反映的是知識經濟中的知識資產，分別從專利授權量、在校大學生人數等方面表明地區知識資源的擁有和發展能力。

3 數據選取與實證分析

3.1 數據搜集與處理

表1 知識資本動態價值指標體系

本文實證對象選取國內一線城市上海、北京、廣州近十年的知識資本變化情況為樣本，數據搜集來源于各城市統計年鑒、科技統計年鑒。

為了能更好地反應知識資本發展水平橫向比較和時間序列的比較，數據處理過程中以上海市2004年各指標原始數據為基準（取100），分別對各個數據進行指數換算，其中失業率數據與其他數據不同，對其做倒數處理后再進行指數換算。指標換算的具體方法如下公式：

其中i為細項指標的序號，Xi為第i個細項指標的指數值，A0i為上海市2004年第i個細項指標的原始值，Bi為其他國家或城市第i個細項指標的原始值。Ai表示各指數值，通過細項指標均值化處理而得。

另外，由于數據搜集困難，不可避免存在缺省值，本文對缺省值的處理是采用SPSS11.5軟件中Replacing Missing Value項下的Linear trend at point（點與點之間線性趨勢法）和Linear Interpolation（線性插補法）進行替代補全（原始數據中缺失的部分為上海：高科技產業產值比重、高科技產品出口比重、高等教育普及率2009年數據，缺省比例為2.72%；北京：公共R&D支出比重（2000、2001）、企業R&D支出比重（2000、2001）、互聯網普及率（2000、2009）、信息產業增加值/GDP（2000—2002）、高科技產值比重 （2000—2002）缺省比例為9.09%；廣州：公共R&D支出比重（2000）、企業R&D支出比重（2000、2009）、新增固定資本比重（2008、2009）、互聯網普及率（2000）、信息產業增加值/GDP（2000）、高科技產值比重（2009）、高科技產品出口比重（2009）缺省比例為8.18%）。需要注意的是，輸入該軟件的數據均為原始數據，同時，考慮到實際經濟意義，將采取必要的人工替代數據的方法。

3.2 三大中心城市的知識資本發展水平分析

表2 三大中心城市知識資本十年排名（2000—2009）

以2000—2009年10年數據進行簡單算術平均法計算得出3大中心城市各指數的平均值及知識資本總分，并通過指標數值大小分別對城市內部和同一維度下城市間的指數大小進行排名（見表2）。

通過國內三大中心城市知識資本10年發展均值得分排名來看，分別為北京 （616.72），廣州（440.89），上海（420.83）。從十年間知識資本總分來看，上海處于三大城市中的最低水平，與廣州的得分非常相近，但與北京的差距比較大。從4個指數對比看，北京在資源、流程、產出上的指數得分最高，資產指數最高的是廣州，上海在4個指數上都沒有優勢。因此針對各指數的具體內容數據進行分析：

（1）資源指數發展。

資源指數表明地區在知識投入，研究與開發等方面能力強弱。整體看，上海的資源指數處于北京和廣州之間；從具體指標的比較我們可以看出，上海資源指數的弱勢主要在于企業支出R&D比重和公共支出R&D比重，尤其是后者，公共R&D投入主要包括政府、高等學校、科研院校等機構，這是知識創新源頭和基礎，同時對培育企業的創新活動也起著積極作用，而上海公共R&D方面的投入比重幾乎只有北京的1/4,企業R&D方面約是北京的1/2（見圖1）。

（2）流程指數發展。

流程指數反映地區信息化基礎設施建設、信息產業發展情況，以達到衡量區域知識的利用能力及知識更新能力。上海市流程指數處在不斷上升勢頭中，并逐漸超越北京、廣州成為三城市中第一的位置，無論增幅還是增速都是三城市中發展情況最好的。而通過細項指標的比較可以知道讓上海在流程指數中保持良好發展的主要動力是互聯網普及率，該項指標的指數值在10年中增長近10倍，是北京和廣州的2倍多，而在信息產業與高科技產業兩個指標方面上海并沒有顯著優勢（見圖2）。

（3）資產指數發展。

資產指數反映結構資本和人力資本情況，數值越高表示該地區知識增值能力越強。該指數總體來看，上海次于廣州又高于北京。上海的結構資本有著顯著優勢，而人力資本方面卻落后于北京，和廣州相比還有較大差距（見圖3）。

圖1 資源指數下的指標比較

圖2 流程指數下的指標比較

圖3 資產指數下的指標比較

圖4 產出指數下的指標比較

（4）產出指數發展。

產出指數是對知識的實物產出能力的體現：總體上看上海的產出指數排在北京和廣州之后；從具體指標值出發，上海的差距只是體現在失業率上，在另兩個指標上海的產出能力甚至是領先于北京和廣州的。上海在失業率指標上，尤其是早些年間與北京的差距相當明顯，并且十年間失業率情況并沒有得到明顯好轉，跟廣州、北京相比仍存在一定差距（見圖4）。

3.3 三大中心城市分階段知識資本發展水平分析

以上基于10年跨度均值的數據分析和比較，說明了10年間的平均水平，我國近10年來對無形資產、知識經濟的重視與日俱增，知識資本的投入與產出增速與幅度勢必有較大差異。為了進一步反映不同階段對知識資本發展的影響，我們將這10年以3～4年為限細分為 3個階段 （第一階段：2000—2003，第二階段：2004—2006，第三階段：2007—2009）,比較不同階段知識資本分值變化與增速（見表3）（各階段得分為所在階段內各年分值的算術平均值）。針對不同階段，尤其是第三階段和第一階段的知識水平得分變化和增幅變化情況進行說明，能更清晰地看出三大城市近年知識資本發展水平的動力，有助于我們預測各城市未來的知識資本發展水平。

從增幅與發展趨勢來看：上海在4個知識資本指數下均呈現不同程度的正增長，在三城市中表現最佳 （其中資產指數增幅達到116%，流程指數63%）；廣州的資產指數的增長也很突出 （增幅155%）；北京雖然靜態優勢明顯，但從動態發展角度看各指數都是三城市中表現最差的 （增幅都低于上海與廣州），在流程指數、資產指數上的優勢已逐漸削弱。

4 小結

以上，通過 “IC-DVAL知識資本動態評價模型”，分別從得分評價、各維度指數比較、分階段增速比較等方面進行分析，從綜合層面、各個項目以及發展變化等角度進行比較說明。我們就國內三大中心城市知識資本的各指數的情況和發展趨勢總結列表（見表5），并就三城市知識資本發展特點與趨勢給出如下結論：

（1）上海的知識資本發展分析。

表3 三大中心城市知識資本增幅與排名比較

上海市在企業R&D投入比重、互聯網普及率、專利授權比例都占有較強的優勢地位，上海知識資本投入不足的方面主要是公共R&D投入、高科技產值比重、高等教育人數比例上，這三方面是短板且發展緩慢。擴大高等教育普及，加大教育經費投入，有利于培養為建設知識型城市服務的高素質人才，這樣才能在不斷的創新與實踐中將知識轉化為先進的生產力，推動上海市發展。

表5 三大中心城市知識資本地位與發展水平差距

（2）北京的知識資本發展分析。

北京在公共R&D投入、企業R&D投入、信息產業增加值上都處于領先地位，但發展勢頭緩慢，尤其是公共研發投入下降趨勢較明顯，其優勢地位在逐漸縮小，表現出近年來北京市人均GDP增長速度慢于上海和廣州；北京市知識資本發展處于弱勢地位的主要是互聯網普及率、專利授權比例、高等教育比例，此外高科技產值比重的優勢也被上海、廣州超越，北京在知識資本發展速度上明顯慢于上海和廣州，如果繼續保持緩慢的增長，其優勢地位被取代也許只是時間問題。

（3）廣州的知識資本發展分析。

廣州知識資本優勢集中在資產指數的專利授權比例和高等教育普及率，尤其是受高等教育程度遠遠超過北京和上海水平，此外，近年來廣州在高科技產值比重上也有較大上升，在產出方面廣州人均GDP增長是三城市比較中最快的，并且近年來失業率一直保持較低水平；相對而言，其知識資本發展不足的地方集中在企業和公共機構的R&D投入、互聯網普及率和信息產業增加值上，尤其是科研投入方面，與北京、上海相比差距較大，需要加大重視。

5 建議與對策

在知識經濟時代，知識更新周期不斷縮短，知識資本的重要性日漸增強。在城市化進程快速發展的今天，中國城市發展應該順應時代發展形勢，將知識型城市作為未來城市發展的主流和航標，在開發和加強城市知識資本建設中，政府的組織和推動是關鍵：

（1）加大對教育和培訓的投入，在人才培養方面，上海與北京還需向廣州看齊，當前知識和智慧等無形財富已逐漸取代傳統的物質資源投入，對城市的發展起到更關鍵的作用。切實把握人才儲備，把培養人才放在突出的位置；建設學習型城市，為市民提供一個隨時隨地可以學習的學習化社會，提高知識的普及、分享、應用和更新，提高人力資本對經濟增長的貢獻率。

（2）加大高新技術研發的投入，制定科技發展計劃，推進技術創新體系的建設與完善，推動產業升級。加大R&D投入是推動科技進步和自主創新的重要支持手段，從城市比較中可以看出上海和廣州目前仍存在由于研發投入不足，由此可能導致自主創新效能不高、自主知識產權產品少、對外技術依存度較高等問題。同樣這也是推動產業結構優化升級的迫切需要，是增強城市綜合競爭力的重要途徑。

（3）加大城市的信息技術基礎設施的投資力度。信息基礎設施建設完善程度反映地區公共管理水平，能極大地促進各種信息交流，促進當地經濟發展。因此，應加強圖書館、博物館、其他知識中心等公共文化設施的建設，擴大信息網絡設施覆蓋面，增強功能服務設施的綜合能力，注重城市的開放性和資源的整合性,優先構架城市自己的網絡形成知識資源共享的網絡。

［1］Bontis N..National intellectual capital Index:a united nations initiative for the Arab region［J］.Journal of Intellectual Capital. 2004，5（1）：13-39.

［2］Andriessen D.G.,S TAM C.D..Intellectual Capital of the European Union［R］.Paper for the 7th McMaster World Congress on the Management of Intellectual Capital and Innovation.2005.

［3］王孝斌，陳武，王學軍.區域智力資本與區域經濟發展［J］.數量經濟技術經濟研究，2009，（3）.

［4］Bounfour A..Measuring intellectual capital’s dynamic value:the IC-dVAL approach,Proceedings of the 5th World Congress on Intellectual Capital,Canada:Mc Master University.2002.

［5］吳潔，張運華，施琴芬.從知識資本指數評估地區創新表現［J］.研究與發展管理，2009，（12）.

［6］劉東，鄒祖燁.世界知識競爭力評價及其對創新型國家建設的啟示［J］.科學進步與對策，2007，（10）.

Time Series Analysis of the Developing of the Intellectual Capital of Three Center City

Zhang Dan，Ling Yifang
（School of Management;Donghua University，Shanghai 200051，China）

Nowadays,as the key to promote social and economic development,intellectual capital investment has become the resource for urban construction.However,the manifestation of intellectual capital and the impact on community economy are still worthy of more intensive research.This paper constructes an intellectual capital measurement model on the basis of intellectual capital dynamic value（IC-DVAL）which was proposed by Bounfour.By comparing the data of Shanghai,Beijing and Guangzhou from 2000 to 2009, the paper analyzes the status and gaps of intellectual capital in three cities,furthermore puts forward some proposals for improvement.

Intellectual capital;IC-DVAL model;Empirical study

2011年度上海市科委軟科學項目“知識資本在上海經濟發展中的地位與作用研究”（11692100400）。

2011-06-07

張丹（1964-）女，江蘇鎮江人，教授，博士，碩士生導師；研究領域：會計，財務管理。

F062.3

A

（責任編輯 張傳忠）