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    京滬粵三大中心城市知識資本發(fā)展態(tài)勢的時序分析

    2012-12-23 01:12:54凌昳方
    中國科技論壇 2012年2期
    關(guān)鍵詞:廣州資本上海

    張 丹,凌昳方

    (東華大學(xué)管理學(xué)院,上海 200051)

    京滬粵三大中心城市知識資本發(fā)展態(tài)勢的時序分析

    張 丹,凌昳方

    (東華大學(xué)管理學(xué)院,上海 200051)

    知識已然成為推動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵資源,知識資本的投入已成為城市發(fā)展的原動力。然而知識資本的表現(xiàn)形式以及對社會經(jīng)濟(jì)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(tài)價值模型(IC-DVAL)為基礎(chǔ),構(gòu)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(shù)據(jù),對比和分析三城市知識資本發(fā)展?fàn)顩r以及差距,并提出發(fā)展建議。

    知識資本;動態(tài)價值模型;實證研究

    1 問題的提出

    隨著知識經(jīng)濟(jì)到來,知識資本已成為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力和源泉。Ryser(1994)、Knight(1995)等學(xué)者在20世紀(jì)90年代初就曾提出驅(qū)使城市發(fā)展的要素正在發(fā)生改變,即從資本、勞動力、資源稟賦等資源型要素逐步轉(zhuǎn)向人才、制度、文化、創(chuàng)新等知識型要素,新時代知識城市發(fā)展已形成一種趨勢——即突破傳統(tǒng)工業(yè)化發(fā)展模式,視知識為再生資源,以知識武裝各類產(chǎn)業(yè),用知識化手段來管理城市,聚焦城市的知識創(chuàng)新、知識產(chǎn)業(yè),實現(xiàn)城市的可持續(xù)發(fā)展。

    然而城市知識資本相關(guān)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(yè)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(shù)法進(jìn)行了克羅地亞區(qū)域智力資本的研究,證實了當(dāng)?shù)刂R資本增值系數(shù)與對地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系;Bontis[1]在Edivinssion和Malone研究的基礎(chǔ)上,運用知識資本指數(shù)方法研究了阿拉伯地區(qū)智力資本發(fā)展情況,Andriessen等[2]開發(fā)了知識資本監(jiān)測器,從人力資本、結(jié)構(gòu)資本和關(guān)系資本方面來考察歐盟國家的知識資本。

    在國內(nèi),近幾年關(guān)注城市知識資本的研究,根據(jù)國外知識資本理論研究成果以及模型,進(jìn)一步構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系如王學(xué)軍、陳武等[3]等。以建設(shè)知識城市為出發(fā)的研究知識資本對社會經(jīng)濟(jì)影響的定量研究還不多,本文擬以Bounfour[4]的知識資本動態(tài)價值模型(IC-DVAL)為基礎(chǔ),對國內(nèi)三大中心城市知識資本競爭態(tài)勢進(jìn)行比較分析研究,希望有助于指導(dǎo)城市知識資本的認(rèn)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(tài)價值模型(IC-DVAL)時將知識投入與對經(jīng)濟(jì)的影響劃分為多個維度,在四個維度下設(shè)置若干指標(biāo),并成功應(yīng)用到宏觀層面的歐洲國家的創(chuàng)新體系對比研究中。在國內(nèi),吳潔、張運華[5]將該模型應(yīng)用于國內(nèi)各大城市的創(chuàng)新能力評估中。動態(tài)價值模型與OECD提出的世界知識競爭力指數(shù)(WKCI)[6]一樣,都是揭示知識存量對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響的方法,但WKCI模型體系側(cè)重人力資本要素投入,指標(biāo)不易取得,IC-DVAL各指標(biāo)更均勻合理,從數(shù)據(jù)可取性與可用性角度更貼近國內(nèi)年鑒統(tǒng)計規(guī)則,便于數(shù)據(jù)搜集與比較。

    基于數(shù)據(jù)采集實際情況和各維度下指標(biāo)數(shù)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(biāo)選擇進(jìn)行了適當(dāng)篩選修正,分別在資源維度、流程維度和產(chǎn)出維度下選擇了3個指標(biāo),在資產(chǎn)維度下選擇了2個指標(biāo),構(gòu)建成各類指數(shù),具體指數(shù)及說明見表1。

    產(chǎn)出指數(shù)包含的3個指標(biāo)分別從失業(yè)率、人均GDP、高新產(chǎn)業(yè)出口情況等指標(biāo)反映知識資本對社會經(jīng)濟(jì)的影響。資源指數(shù)、流程指數(shù)、資產(chǎn)指數(shù)則分別從三方面體現(xiàn)了知識投入能力:資源指數(shù)包括與研發(fā)投資、基礎(chǔ)設(shè)施投資和經(jīng)濟(jì)資源相關(guān)的指標(biāo),指數(shù)越高,地區(qū)在研究與開發(fā)、技術(shù)投入等方面潛力與能力越強,地區(qū)知識資本增值能力越有杰出的表現(xiàn);流程指數(shù)是度量價值流程的指標(biāo),指標(biāo)的設(shè)立圍繞知識網(wǎng)絡(luò)建立知識傳播,有助于支持并外化人力資本的輸出,數(shù)值越高說明地區(qū)知識資本的獲取、創(chuàng)新及增值能力越強;資產(chǎn)指數(shù)反映的是知識經(jīng)濟(jì)中的知識資產(chǎn),分別從專利授權(quán)量、在校大學(xué)生人數(shù)等方面表明地區(qū)知識資源的擁有和發(fā)展能力。

    3 數(shù)據(jù)選取與實證分析

    3.1 數(shù)據(jù)搜集與處理

    表1 知識資本動態(tài)價值指標(biāo)體系

    本文實證對象選取國內(nèi)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(shù)據(jù)搜集來源于各城市統(tǒng)計年鑒、科技統(tǒng)計年鑒。

    為了能更好地反應(yīng)知識資本發(fā)展水平橫向比較和時間序列的比較,數(shù)據(jù)處理過程中以上海市2004年各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)(取100),分別對各個數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)換算,其中失業(yè)率數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)不同,對其做倒數(shù)處理后再進(jìn)行指數(shù)換算。指標(biāo)換算的具體方法如下公式:

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

    另外,由于數(shù)據(jù)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(jìn)行替代補全(原始數(shù)據(jù)中缺失的部分為上海:高科技產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、高科技產(chǎn)品出口比重、高等教育普及率2009年數(shù)據(jù),缺省比例為2.72%;北京:公共R&D支出比重(2000、2001)、企業(yè)R&D支出比重(2000、2001)、互聯(lián)網(wǎng)普及率(2000、2009)、信息產(chǎn)業(yè)增加值/GDP(2000—2002)、高科技產(chǎn)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(yè)R&D支出比重(2000、2009)、新增固定資本比重(2008、2009)、互聯(lián)網(wǎng)普及率(2000)、信息產(chǎn)業(yè)增加值/GDP(2000)、高科技產(chǎn)值比重(2009)、高科技產(chǎn)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(shù)據(jù)均為原始數(shù)據(jù),同時,考慮到實際經(jīng)濟(jì)意義,將采取必要的人工替代數(shù)據(jù)的方法。

    3.2 三大中心城市的知識資本發(fā)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(shù)據(jù)進(jìn)行簡單算術(shù)平均法計算得出3大中心城市各指數(shù)的平均值及知識資本總分,并通過指標(biāo)數(shù)值大小分別對城市內(nèi)部和同一維度下城市間的指數(shù)大小進(jìn)行排名(見表2)。

    通過國內(nèi)三大中心城市知識資本10年發(fā)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(shù)對比看,北京在資源、流程、產(chǎn)出上的指數(shù)得分最高,資產(chǎn)指數(shù)最高的是廣州,上海在4個指數(shù)上都沒有優(yōu)勢。因此針對各指數(shù)的具體內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行分析:

    (1)資源指數(shù)發(fā)展。

    資源指數(shù)表明地區(qū)在知識投入,研究與開發(fā)等方面能力強弱。整體看,上海的資源指數(shù)處于北京和廣州之間;從具體指標(biāo)的比較我們可以看出,上海資源指數(shù)的弱勢主要在于企業(yè)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(xué)校、科研院校等機構(gòu),這是知識創(chuàng)新源頭和基礎(chǔ),同時對培育企業(yè)的創(chuàng)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(yè)R&D方面約是北京的1/2(見圖1)。

    (2)流程指數(shù)發(fā)展。

    流程指數(shù)反映地區(qū)信息化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況,以達(dá)到衡量區(qū)域知識的利用能力及知識更新能力。上海市流程指數(shù)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(fā)展情況最好的。而通過細(xì)項指標(biāo)的比較可以知道讓上海在流程指數(shù)中保持良好發(fā)展的主要動力是互聯(lián)網(wǎng)普及率,該項指標(biāo)的指數(shù)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(chǎn)業(yè)與高科技產(chǎn)業(yè)兩個指標(biāo)方面上海并沒有顯著優(yōu)勢(見圖2)。

    (3)資產(chǎn)指數(shù)發(fā)展。

    資產(chǎn)指數(shù)反映結(jié)構(gòu)資本和人力資本情況,數(shù)值越高表示該地區(qū)知識增值能力越強。該指數(shù)總體來看,上海次于廣州又高于北京。上海的結(jié)構(gòu)資本有著顯著優(yōu)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(shù)下的指標(biāo)比較

    圖2 流程指數(shù)下的指標(biāo)比較

    圖3 資產(chǎn)指數(shù)下的指標(biāo)比較

    圖4 產(chǎn)出指數(shù)下的指標(biāo)比較

    (4)產(chǎn)出指數(shù)發(fā)展。

    產(chǎn)出指數(shù)是對知識的實物產(chǎn)出能力的體現(xiàn):總體上看上海的產(chǎn)出指數(shù)排在北京和廣州之后;從具體指標(biāo)值出發(fā),上海的差距只是體現(xiàn)在失業(yè)率上,在另兩個指標(biāo)上海的產(chǎn)出能力甚至是領(lǐng)先于北京和廣州的。上海在失業(yè)率指標(biāo)上,尤其是早些年間與北京的差距相當(dāng)明顯,并且十年間失業(yè)率情況并沒有得到明顯好轉(zhuǎn),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(fā)展水平分析

    以上基于10年跨度均值的數(shù)據(jù)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(chǎn)、知識經(jīng)濟(jì)的重視與日俱增,知識資本的投入與產(chǎn)出增速與幅度勢必有較大差異。為了進(jìn)一步反映不同階段對知識資本發(fā)展的影響,我們將這10年以3~4年為限細(xì)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(nèi)各年分值的算術(shù)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(jìn)行說明,能更清晰地看出三大城市近年知識資本發(fā)展水平的動力,有助于我們預(yù)測各城市未來的知識資本發(fā)展水平。

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

    4 小結(jié)

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

    (1)上海的知識資本發(fā)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(yè)R&D投入比重、互聯(lián)網(wǎng)普及率、專利授權(quán)比例都占有較強的優(yōu)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(chǎn)值比重、高等教育人數(shù)比例上,這三方面是短板且發(fā)展緩慢。擴大高等教育普及,加大教育經(jīng)費投入,有利于培養(yǎng)為建設(shè)知識型城市服務(wù)的高素質(zhì)人才,這樣才能在不斷的創(chuàng)新與實踐中將知識轉(zhuǎn)化為先進(jìn)的生產(chǎn)力,推動上海市發(fā)展。

    表5 三大中心城市知識資本地位與發(fā)展水平差距

    (2)北京的知識資本發(fā)展分析。

    北京在公共R&D投入、企業(yè)R&D投入、信息產(chǎn)業(yè)增加值上都處于領(lǐng)先地位,但發(fā)展勢頭緩慢,尤其是公共研發(fā)投入下降趨勢較明顯,其優(yōu)勢地位在逐漸縮小,表現(xiàn)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(fā)展處于弱勢地位的主要是互聯(lián)網(wǎng)普及率、專利授權(quán)比例、高等教育比例,此外高科技產(chǎn)值比重的優(yōu)勢也被上海、廣州超越,北京在知識資本發(fā)展速度上明顯慢于上海和廣州,如果繼續(xù)保持緩慢的增長,其優(yōu)勢地位被取代也許只是時間問題。

    (3)廣州的知識資本發(fā)展分析。

    廣州知識資本優(yōu)勢集中在資產(chǎn)指數(shù)的專利授權(quán)比例和高等教育普及率,尤其是受高等教育程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過北京和上海水平,此外,近年來廣州在高科技產(chǎn)值比重上也有較大上升,在產(chǎn)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(yè)率一直保持較低水平;相對而言,其知識資本發(fā)展不足的地方集中在企業(yè)和公共機構(gòu)的R&D投入、互聯(lián)網(wǎng)普及率和信息產(chǎn)業(yè)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(jīng)濟(jì)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(jìn)程快速發(fā)展的今天,中國城市發(fā)展應(yīng)該順應(yīng)時代發(fā)展形勢,將知識型城市作為未來城市發(fā)展的主流和航標(biāo),在開發(fā)和加強城市知識資本建設(shè)中,政府的組織和推動是關(guān)鍵:

    (1)加大對教育和培訓(xùn)的投入,在人才培養(yǎng)方面,上海與北京還需向廣州看齊,當(dāng)前知識和智慧等無形財富已逐漸取代傳統(tǒng)的物質(zhì)資源投入,對城市的發(fā)展起到更關(guān)鍵的作用。切實把握人才儲備,把培養(yǎng)人才放在突出的位置;建設(shè)學(xué)習(xí)型城市,為市民提供一個隨時隨地可以學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)化社會,提高知識的普及、分享、應(yīng)用和更新,提高人力資本對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。

    (2)加大高新技術(shù)研發(fā)的投入,制定科技發(fā)展計劃,推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新體系的建設(shè)與完善,推動產(chǎn)業(yè)升級。加大R&D投入是推動科技進(jìn)步和自主創(chuàng)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(fā)投入不足,由此可能導(dǎo)致自主創(chuàng)新效能不高、自主知識產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品少、對外技術(shù)依存度較高等問題。同樣這也是推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)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(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度。信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善程度反映地區(qū)公共管理水平,能極大地促進(jìn)各種信息交流,促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。因此,應(yīng)加強圖書館、博物館、其他知識中心等公共文化設(shè)施的建設(shè),擴大信息網(wǎng)絡(luò)設(shè)施覆蓋面,增強功能服務(wù)設(shè)施的綜合能力,注重城市的開放性和資源的整合性,優(yōu)先構(gòu)架城市自己的網(wǎng)絡(luò)形成知識資源共享的網(wǎng)絡(luò)。

    [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(xué)軍.區(qū)域智力資本與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)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(shù)評估地區(qū)創(chuàng)新表現(xiàn)[J].研究與發(fā)展管理,2009,(12).

    [6]劉東,鄒祖燁.世界知識競爭力評價及其對創(chuàng)新型國家建設(shè)的啟示[J].科學(xué)進(jìn)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(xué)項目“知識資本在上海經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位與作用研究”(11692100400)。

    2011-06-07

    張丹(1964-)女,江蘇鎮(zhèn)江人,教授,博士,碩士生導(dǎo)師;研究領(lǐng)域:會計,財務(wù)管理。

    F062.3

    A

    (責(zé)任編輯 張傳忠)

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