人力資本：上海向知識密集產業集中

人力資本：上海向知識密集產業集中

表2　 經濟活動率排名

經濟活動率

經濟活動和參與水平衡量了一個經濟體中的人力資本水平。健康的人力資本投入對高層次的知識生產來說非常重要，并且為進一步的知識投資打下了基礎。此外，高層次的活動表明了生產過程的利潤是惠及廣泛的人群的。高度的參與不僅對于知識經濟生產，而且對于有活力和凝聚力的社會來說也是必要的。低層次的活動總體上代表了缺乏社會及經濟包容性和整個經濟體承受的高負擔。

雖然人口因素是非常重要的，但經濟活動水平還取決于勞動力市場的開放性和靈活性、社會安全保障制度和福利制度，以及人口和文化的混合因素。有效的勞動力市場和福利制度，最大限度地給人們自由和機會去積極參與經濟活動，并充分利用人口環境。

表2顯示了33個地區的經濟活動率排名，其中，排在榜首前10位中有4個是中國大陸的發達地區，較之去年的8個有所下降，這與中國人口紅利逐漸退去的現實國情相吻合，對于國內發達地區而言，從內地大量涌入的年輕人作為常住人口提高了這些發達地區的經濟活動水平。因此，北京和上海的經濟活動率依然保持著相對靠后的位置。另外，北京、上海兩座城市的中高等教育在校人數遠高于其他城市，這些也是造成經濟活動率較低的原因。其中，由于北京擁有大量的央企、國家機關、各地方政府及企事業單位駐京機構等，其經濟活動人口比上海更多。而上海作為一個典型的國際大都市，其收入水平較高，人口平均壽命較長，老齡化程度較高，從而導致經濟活動率水平非常低。

相較上年情況，日本的9個城市排名有了整體的明顯提升。不僅靜岡從去年的第19位提升至第3位，栃木縣、滋賀縣、愛知、京都、富山等地區更是都進入了前10名。從這一點上來看，日本長期以來由于人口老齡化造成的經濟發展問題似乎出現了轉機。

表3　 每千從業人員中經理人數排名

在日本的整體提升下，印度的3個地區落到了位于排行榜的最末尾位置，因此除了其人口壓力外，在經濟活動率上，印度和亞洲其他地區仍有很大差距。

每千從業人員中經理人數

每千人員工中經理人的數量表明了經濟體中知識勞動者的集中度。管理人員、專業人員和高端技術工人是知識生產過程的重要組成部分。這些人越來越被認為是創新產生的源泉，他們的價值確切地說就是他們的智慧，能夠刺激投資和經濟增長。盡管知識勞動者在全部產業中都發揮其作用，但是大部分集中于新興產業和高度的知識密集型產業及服務業。管理人員的任務是運用新技術尋找有效的工作方式，并促進這些技術的傳播。這些勞動者不僅為經濟提供了高附加值，而且使地區獲得了高水平的財政收入。

一般來說，創業環境優越的地區將催生大量中小型公司，相應地導致大量管理層人員的聚集。在2016年，新西蘭的千人員工經理人數依舊是穩居第1，新加坡仍然排名第2。

值得注意的是，2016年天津、浙江、重慶等地排名都有所上升，臺灣地區與去年相比卻下降了12個名次。前幾年，由于日本的人口結構問題，雖然高級專業技術人員總體數量龐大，但直接管理人數并不多。今年，日本的東京從去年的第12名上升到第8名，仍然保持第一梯隊的位置，這更加說明了日本經濟活動人口過少的問題有所緩解。

在這項指標上，今年中國大陸地區的表現優秀，除了排名較靠后的湖北、山東之外，天津、浙江、重慶排名都有穩定的提升。上海、香港在前10名中的位置與去年一樣，天津更是從去年的第12位上升到第9位。由此可見，隨著改革和轉型的深化，中國有大量人員正在轉化為真正的企業管理人才，中國的經理人數增長潛力依然巨大。

知識密集產業的就業水平

知識經濟中的產業越來越向著高附加值、密集研發部門集中。如果一個地區的發展向知識經濟轉移，則以知識為基礎的就業人數和比例將增加。為了研究以知識為基礎的就業情況，我們定義了5類以知識為基礎的活動。以知識為基礎的部門是高端技術和智力成果集中的部門，其生產過程需要高度的投資和創新。這些產業中的企業在研發投入上有很高的比重，相應提供高附加值的財富。由于這些部門擁有知識密集度很高的生產過程，為地區獲得競爭優勢提供了機會。這些知識密集部門的產出還提高了其他經濟部門的生產率并促進了知識的擴散。

以知識為基礎部門的包括4個制造業和1個服務部門：

●生物技術和化學部門—制藥、藥材、化工和化學產品。

●IT和計算機制造部門—通信設備、計算機和辦公設備、電子配件及輔助設備。

●汽車和機械工程部門—汽車和運輸工具、機械工具和設備。

●儀器和電子工程部門—精密設備和光學設備、電子傳輸和分配設備、照明和線路設備。

●高技術服務部門—軟件和計算機相關服務、電信、研究、開發和測試服務。

以知識為基礎的產業在區域上的集中表明了知識推動經濟模式的存在。這種經濟體的增長不僅依賴人力和實物資本資源的增值，而且依賴于技術生產力創新的產出水平。由于在以知識為基礎的部門就業的人員通常具有較高的文化和科學水平，因此這部分指標是對知識資本投入的測量。在這些部門指標上表現良好的地區更可能是對知識資本的投資很大的地區，希望以此獲得高水平的要素生產力。

由于知識密集制造業與知識服務業的特征和集中程度有較大的不同，我們分別對這兩類產業進行分析。

表4顯示，2016年韓國蔚山4個知識密集制造業的就業密度上蟬聯第1，合計就業人數達到198.77人。然而可以發現，這一結果主要歸功于化學化工和機械工程這兩類制造業。尤其在“汽車和機械工程”的就業密度上，蔚山的指數達到了178.63，相比第2名天津的129.28領先了約40%。由此看來，韓國蔚山的汽車制造行業不容小覷。

相比第1位，第2位的印度班加羅爾在4種只是密集制造業的就業密度上比較平均，都處在領先地位。它在化工、通信設備、計算機、電子設備制造、機械等行業的優勢都是非常明顯的。從4個知識密集制造業部門總體上看，中國大陸廣東取代上海成為排名第1的地區，且部門間發展極度不平衡，IT和計算機制造、儀器和電子機械表現優異，居于亞太地區的第1名，緊隨其后的上海的部門間發展較為平衡，它的4個知識密集制造業部門在每千從業人員中的就業人數連續3年位于33個地區的前列。上海的產業升級很快，大部分地區的產業逐漸集中到了知識密集產業。

中國大陸地區在知識密集產業的就業人數規模方面具有整體的優勢，前10名中除了蔚山（第1）、班加羅爾（第2）、新加坡（第6），海德拉巴（第9）以及以色列（第10）外，其余4個（廣東、上海、天津和江蘇）均來自中國大陸。

除了總體優勢較明顯以外，中國的幾個地區在產業部門方面也都有自己的特色，例如廣東在IT和計算機制造、儀器和電子機械方面，重慶在汽車與機械工程方面就業排名最強，上海除生物技術和化學方面就業人數排名第7外，其余3個部門均排第3名，而天津在汽車和機械工程方面有明顯優勢，江蘇在IT和計算機制造方面有明顯優勢。香港因為制造業逐步退出，每千從業人員中的知識密集制造業從業人員不到9人，排在倒數第2的位置。

表4　 每千從業人員在知識密集制造業中的就業人數排名

知識競爭力指數中高技術服務部門的指數代表以下部門的就業密度：通信服務、IT支持、數據處理、計算機軟件及研究和科技開發。所有這些部門都需要業務創新和受過良好教育的人才。另外，高技術服務部門中相當部分屬于生產性服務業，因此它又依賴于市場的規模。由于以上特性，高技術服務業多集中于人才和智力資源高度集中、市場廣闊的大城市。所以，本排行榜中東京的領先優勢依然明顯，穩居首位，每千從業人員中有161人在該部門就業，形成了強大的高技術服務優勢。

表4　 每千從業人員在知識密集制造業中的就業人數排名（續表）

同時，中國大陸的北京緊隨其后，這表明隨著我國市場化程度逐步提高，區域經濟與高新技術產業發展迅速，傳統產業與新興產業的專業分工不斷細化與深化，逐步形成了一個人才密集、知識密集、附加值高、低能耗、支撐并服務于經濟發展的高技術服務體系。作為首都的北京擁有強大的研發隊伍，優勢十分明顯，其面向市場的服務也相應得到加強。相比之下，中國其他大部分地區都排在后端，例如湖北和福建分列第29和第32，這也體現出地區間高技術服務業發展的不均衡性。

另外，非常明顯地，我們可以發現今年澳大利亞的3個主要地區在高技術服務業就業方面表現優異且穩定，分別位列第3（新南威爾士）、第5（維多利亞）和第6位（西澳大利亞）。日本的神奈川縣排名上升一位到第4名。同時日本的主要地區高技術服務業就業規模均較大，其排名大部分在前20位。這不僅體現出日本較高的服務業層次和高級生產要素的集聚，也體現了日本在高技術服務業上穩定發展的勢頭。

表5　 每千從業人員在高技術服務業中就業人數排名