知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型及其方法

知識(shí)經(jīng)濟(jì)的界定

國際競(jìng)爭(zhēng)力中心（WKCI）給知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力的定義是“創(chuàng)造和革新產(chǎn)生新的主意、思想、程序和產(chǎn)品，并把他們轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值和財(cái)富的能量和能力”。

圖2.1是WKCI用來分析區(qū)域知識(shí)經(jīng)濟(jì)的概念模型，我們沿用了這個(gè)模型。如圖所示，它是一個(gè)多重聯(lián)系的循環(huán)模型，表明了知識(shí)的創(chuàng)造、使用以及能力的形成。該模型反映了對(duì)于創(chuàng)新過程的最新思考，它被認(rèn)為是一個(gè)不同要素在不同領(lǐng)域（如私人公司、大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)和政府）通過反饋環(huán)彼此聯(lián)系的過程，它的重要特征是有一個(gè)要素反映重新產(chǎn)生和維持整個(gè)系統(tǒng)的創(chuàng)新能力。

圖2.1區(qū)域知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)模型

如圖2.1所示，該模型包括四個(gè)重要因素：（1）資本投入；（2）知識(shí)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)；（3）區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出（包括知識(shí)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出）；（4）支持鏈。除了知識(shí)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)以外，每個(gè)要素均有各自的變量，而知識(shí)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)被認(rèn)為是將資本投入轉(zhuǎn)化為區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的生產(chǎn)函數(shù)。

資本投入包括四個(gè)部分：知識(shí)資本、人力資本、金融資本和實(shí)物資本。按照經(jīng)典的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論，資本和勞動(dòng)是用來解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出（或增長(zhǎng)）的基本要素。資本是指實(shí)物或固定投資，如工廠、機(jī)器設(shè)備，勞動(dòng)是指雇傭的人數(shù)。在這個(gè)框架下，剩余的不能被這兩個(gè)因素解釋的部分通常被看作是技術(shù)變革引起的。

該傳統(tǒng)模型被新模型所替代是由于經(jīng)濟(jì)理論的兩個(gè)重要的發(fā)展：人力資本理論和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生模型。人力資本理論認(rèn)為技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)可以通過對(duì)個(gè)人進(jìn)行教育和培訓(xùn)的方式來獲得。它擺脫了傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，因?yàn)楹笳邲]有在個(gè)人之間進(jìn)行任何區(qū)分。內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論把知識(shí)積累作為經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的重要資源，并且承認(rèn)私人公司通過熊彼特競(jìng)爭(zhēng)（例如由創(chuàng)新者從其新知識(shí)中獲得的暫時(shí)性經(jīng)濟(jì)壟斷收益）創(chuàng)造的知識(shí)，是內(nèi)生的因素。

我們?cè)谶@里使用的知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力模型中的四組資本投入綜合了經(jīng)濟(jì)理論的最新發(fā)展。實(shí)物資本是指?jìng)鹘y(tǒng)經(jīng)濟(jì)中所說的資本，金融資本強(qiáng)調(diào)的是金融資源的流動(dòng)性，以諸如風(fēng)險(xiǎn)資本的形式進(jìn)入成長(zhǎng)和知識(shí)的新領(lǐng)域（如產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品）。知識(shí)資本是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的原材料，即產(chǎn)生新想法的能力。這里想法的產(chǎn)生并不一定是出于商業(yè)應(yīng)用的考慮，還可以源自大學(xué)、企業(yè)的研究機(jī)構(gòu)、個(gè)人和其他組織。在將知識(shí)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值的過程中，知識(shí)資本是一種生產(chǎn)力中介。人力資本表明了區(qū)域內(nèi)個(gè)人創(chuàng)造、理解和使用知識(shí)從而產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的能力。

四種資本在區(qū)域內(nèi)的綜合應(yīng)用使得以知識(shí)為基礎(chǔ)的產(chǎn)品和服務(wù)具有高附加價(jià)值。這些我們稱為知識(shí)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的以知識(shí)為基礎(chǔ)的產(chǎn)品和服務(wù)構(gòu)成了總體區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)即是區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的一部分。知識(shí)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的區(qū)別主要體現(xiàn)在：蘊(yùn)涵于商品和服務(wù)中的創(chuàng)新知識(shí)產(chǎn)出并不總是同等地轉(zhuǎn)化為區(qū)域居民所能享受的財(cái)富。

循環(huán)是出于知識(shí)持續(xù)性的要求。如果創(chuàng)造出的財(cái)富中的一部分不再用于特別是知識(shí)資本和人力資本的投入，以支持再生產(chǎn)和進(jìn)一步發(fā)展，那么區(qū)域經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期繁榮的鏈條將會(huì)被破壞。

區(qū)域選擇

如前所述，此次評(píng)價(jià)我們共選擇了亞太的33個(gè)地區(qū)，如表2.1。

表2.1：本次評(píng)價(jià)的亞太33個(gè)地區(qū)

指標(biāo)選擇

對(duì)于指標(biāo)體系的選擇，延續(xù)了WKCI的原則。一是具有科學(xué)性，二是數(shù)據(jù)的可得性。這樣才能提供可以實(shí)際操作的經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)劣的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)，而不是將焦點(diǎn)放在宏觀經(jīng)濟(jì)績(jī)效。為了要建立一個(gè)區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力的衡量方法，還需要考慮分析變量之間關(guān)系的模型，為此，還要檢驗(yàn)不同變量之間的關(guān)系，并用一系列的投入、產(chǎn)出和結(jié)果將這些變量聯(lián)系起來，以此來反映宏觀績(jī)效和競(jìng)爭(zhēng)力的來源，包括知識(shí)，創(chuàng)新精神、科技及信息基礎(chǔ)設(shè)施、金融資本等。在選擇合適的變量時(shí)，還將考慮這些指標(biāo)的總體價(jià)值和相應(yīng)的有效性。這些變量分成了五類：人力資本，金融資本，知識(shí)資本，區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、知識(shí)的持續(xù)性。

人力資本部分

知識(shí)經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)主要依靠?jī)r(jià)值和創(chuàng)新，而非傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)所關(guān)注的焦點(diǎn)——成本。由于區(qū)域發(fā)展正在向知識(shí)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變，我們可以預(yù)見以知識(shí)為基礎(chǔ)的部門的就業(yè)數(shù)量及比例將增加。一般而言，往往用高比例的研發(fā)活動(dòng)來定義以知識(shí)為基礎(chǔ)的部門，他們?cè)趧?chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)上會(huì)具有更大的潛力。我們認(rèn)為，由于對(duì)研發(fā)和創(chuàng)新的要求，這些部門更有動(dòng)力發(fā)展知識(shí)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)，這些部門的產(chǎn)出更有可能為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的其他部門提供溢出效應(yīng)。高經(jīng)濟(jì)活動(dòng)率和管理密度同樣被認(rèn)為是一個(gè)區(qū)域中人力資源儲(chǔ)備質(zhì)量的強(qiáng)有力的指標(biāo)。因此，人力資本指標(biāo)包括以下7個(gè)：

●每1000個(gè)就業(yè)者中從事IT和計(jì)算機(jī)制造工作的人數(shù)

●每1000個(gè)就業(yè)者中從事生物技術(shù)和化學(xué)工作的人數(shù)

●每1000個(gè)就業(yè)者中從事汽車和機(jī)械工程工作的人數(shù)

●每1000個(gè)就業(yè)者中從事儀器和電子機(jī)械工作的人數(shù)

●每1000個(gè)就業(yè)者中從事高技術(shù)服務(wù)工作的人數(shù)

●經(jīng)濟(jì)活動(dòng)率

●每1000個(gè)就業(yè)者中經(jīng)理人數(shù)

知識(shí)資本部分

在R&D中的投資顯示了一個(gè)區(qū)域開發(fā)新技術(shù)從而擴(kuò)大知識(shí)基礎(chǔ)的水平和潛力，而專利的數(shù)量可以用來表明一個(gè)區(qū)域?qū)⒅R(shí)轉(zhuǎn)化為潛在的具有商業(yè)價(jià)值的產(chǎn)品和過程的能力，它實(shí)際上是知識(shí)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)中間產(chǎn)出。我們采用這些表示創(chuàng)新的一系列變量能避免只孤立地看一個(gè)變量而引致的歪曲。比如，R&D投入很好地體現(xiàn)了創(chuàng)新性活動(dòng)的開展，有一些部門比其它部門更依賴于資本密集的研發(fā)活動(dòng)。因此，知識(shí)資本的指標(biāo)包括以下3個(gè)：

●政府在R&D中的人均支出

●企業(yè)在R&D中的人均支出

●每百萬居民專利數(shù)量

金融資本

沒有人力資本的高儲(chǔ)備和創(chuàng)新能力，一個(gè)區(qū)域?qū)]有能力產(chǎn)生出新的商業(yè)活動(dòng)。然而，在這些因素存在的情況下將新的想法商業(yè)化還要依賴金融，特別是能使一個(gè)地區(qū)將其在研發(fā)和人力資本投資上的回報(bào)最大化的風(fēng)險(xiǎn)資本融資。在這方面，我們采用一個(gè)關(guān)鍵性的指標(biāo)來衡量：

●人均私人股權(quán)（股本）投資

區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出

經(jīng)濟(jì)績(jī)效指標(biāo)是反映競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)，在各種評(píng)價(jià)體系中經(jīng)常使用，而且被廣泛認(rèn)可。同樣，區(qū)域知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力最終也會(huì)體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)績(jī)效方面，我們采用了以下三個(gè)經(jīng)濟(jì)績(jī)效指標(biāo)：

●勞動(dòng)力生產(chǎn)率

●平均月收入

●失業(yè)率

知識(shí)持續(xù)性

未來的人力和知識(shí)資本體現(xiàn)在這些個(gè)體目前所接受的教育上。雖然發(fā)達(dá)地區(qū)會(huì)把其它地方的人才吸引過去，但從長(zhǎng)期看在當(dāng)?shù)氐娜肆Y本教育再投資將保證一個(gè)地區(qū)知識(shí)經(jīng)濟(jì)保持充足的人力資本。同樣地，當(dāng)?shù)氐腎CT基礎(chǔ)設(shè)施投資也迅速成為在當(dāng)今電子世界將知識(shí)有效轉(zhuǎn)化的必需。因此，知識(shí)持續(xù)指標(biāo)包括以下5個(gè)：

●用于初等和中等教育的人均公共支出

●用于高等教育的人均公共支出

●每百萬居民中擁有安全服務(wù)器數(shù)量

●每1000居民互聯(lián)網(wǎng)主機(jī)數(shù)

●每1000居民中寬帶上網(wǎng)的人數(shù)

亞太知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指數(shù)的建立

為了建立知識(shí)競(jìng)爭(zhēng)力綜合指數(shù)，必須首先轉(zhuǎn)換全部的數(shù)據(jù)以便使每個(gè)變量的均值和方差在0-1之間。在標(biāo)準(zhǔn)化之后，我們運(yùn)用因子分析的多元數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)方法，它常被用于簡(jiǎn)化存在于一組觀察變量中的復(fù)雜的和不同的關(guān)系，這種化簡(jiǎn)是通過揭示聯(lián)系在一起的表面上互不相關(guān)的變量的共同因子，然后給出對(duì)這些隱藏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的洞察結(jié)果。

為了從原始變量中抽出共同的變化部分，應(yīng)用了一種叫做影像因子的抽取方法，然后對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。用愷撒常態(tài)化的方差最大旋轉(zhuǎn)方法。在辨識(shí)隱含結(jié)構(gòu)的共同因子時(shí)，因子分析還通過每個(gè)案例在辨別出的因子上的分?jǐn)?shù)，顯示出其（本研究中即地區(qū)）區(qū)位。我們用這些分?jǐn)?shù)得到次級(jí)綜合指數(shù)。

下一步是合并這些次級(jí)綜合指數(shù)，獲得單一的綜合指數(shù)。在上述過程中，我們對(duì)次級(jí)綜合指數(shù)采用了數(shù)據(jù)包絡(luò)（DEA）分析法。該方法是一種線性規(guī)劃方法，最初用于估計(jì)從普通的輸入中獲得一些輸出結(jié)果的一系列單位（稱為決策單位DMUs）的相關(guān)作用。該方法無需主觀地對(duì)變量分配權(quán)重。不過，它對(duì)各變量的加權(quán)總和的最大值設(shè)置了一組權(quán)重，約束條件是任何單元的權(quán)重總和都不大于1。結(jié)果，每個(gè)單元的得分都在0-1之間。這一過程在數(shù)據(jù)序列中不斷重復(fù)，從而賦予每個(gè)單元唯一的得分。最終，對(duì)每個(gè)單元的得分進(jìn)行幾何平均，給予數(shù)據(jù)包絡(luò)得分。

假設(shè)我們將區(qū)域j的最大化綜合得分表示為Cj(max j )。當(dāng)區(qū)域j獲得Cj(max j)時(shí)，其它區(qū)域通過最大化區(qū)域j的得分時(shí)設(shè)置的權(quán)數(shù)V1,K,Vm也獲得綜合得分。它們可以表示為

數(shù)據(jù)組中的所有區(qū)域都要進(jìn)行這個(gè)求最大化的過程。結(jié)果，每個(gè)區(qū)域得到n個(gè)綜合得分，其中之一來自于最大化其自身的綜合得分。最后對(duì)區(qū)域j求的幾何平均值，得到區(qū)域j（j=1,K,n) 的數(shù)據(jù)包絡(luò)得分。

如前所述，數(shù)據(jù)包絡(luò)得分的范圍從0到1。為了使理解更為直觀，將數(shù)據(jù)包絡(luò)得分的范圍轉(zhuǎn)化為100，同時(shí)原始變量的方差不變。為了實(shí)現(xiàn)這一過程，首先轉(zhuǎn)化原始變量以便使其變化范圍變?yōu)?00（將每個(gè)變量在各區(qū)域的得分除以其均值然后乘以100）。隨后對(duì)轉(zhuǎn)化后變量的方差求幾何平均，把它表示為原始方差。最后，對(duì)區(qū)域1到n的數(shù)據(jù)包絡(luò)得分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，乘以原始方差再加100。處理后所得的分?jǐn)?shù)，均值等于100，各區(qū)域得分之間保持一定的差距，但是方差與原始變量的方差相近。

在后面的分析和數(shù)據(jù)處理中，所有得分被轉(zhuǎn)化為均值是100的數(shù)值，使表中的區(qū)域排名看起來簡(jiǎn)單直觀。