摘要：本文選取制造業(yè)71家上市公司為樣本，以2006～2010年為研究時段，構建面板數(shù)據(jù)模型對知識的三個特性與企業(yè)生產(chǎn)力之間關系進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)，知識存量和知識相關性均對企業(yè)生產(chǎn)力有積極影響，因此只考慮知識存量的傳統(tǒng)研究模型低估了知識資本的貢獻，而知識多樣性對企業(yè)生產(chǎn)力影響并不顯著。

關鍵詞：生產(chǎn)力；知識存量；知識多樣性；知識相關性

在研究知識對企業(yè)生產(chǎn)力貢獻度的傳統(tǒng)模型中，技術知識被視為是完全不相關的，而本文即將提出的模型全面涵蓋了知識的三個特性：知識存量、多樣性和相關性。本文選取深、滬交易所A股市場中制造業(yè)的71家上市公司為研究對象，根據(jù)其2006-2010年的財務數(shù)據(jù)和專利數(shù)據(jù)，通過實證分析深入考察知識的三個特性，即知識存量、多樣性、相關性對企業(yè)生產(chǎn)力的影響與貢獻，并從產(chǎn)業(yè)的角度分析知識特性對生產(chǎn)力影響程度的差異。

一、理論模型

假設企業(yè)由一個包含D項生產(chǎn)活動束的向量P構成，即P=[p1，…，pD]，每個活動pd依靠一個核心的專有知識ed，那么企業(yè)整體的知識存量可以表示為向量E=[e1，…，eD]?；顒觩d也可能會利用到其它活動pl（l≠d）的專有知識el，這取決于專有知識ed和el之間的相關度τ的高低。由此可得企業(yè)總知識庫K的表達式：

K≡∑Dded+∑Dd∑Dl≠delτld（1）

假定τld為常數(shù)R，而∑Dded是企業(yè)的知識存量E，則公式（1）可以化簡為：

K≡E[1+（D-1）R]（2）

從上式可以看出，企業(yè)知識庫應該是知識存量E、企業(yè)內(nèi)生產(chǎn)活動數(shù)量D、活動相關程度R的函數(shù)。K的變形引入了企業(yè)知識的兩個補充特性：知識多樣性和相關性，這源于知識的共生性，即為了增加產(chǎn)出，需要對不同的知識進行組合，把它們整合成一個聯(lián)系緊密的知識庫。假設i企業(yè)的生產(chǎn)活動運用的知識是高度相關的（R>0），那么經(jīng)過平均相關度R加權后的生產(chǎn)活動數(shù)量D的增加會導致知識庫K的擴大。而如果i企業(yè)的生產(chǎn)活動運用的知識完全不相關（R=0），那么知識庫K就等于傳統(tǒng)模型中的知識存量E。

將K代入克布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)并取對數(shù)形式，可以得到：

qit=a+βcit+αlit+∑k（θkkit）+uit（3）

其中θk=δ×k，k是企業(yè)知識庫K中E、D、R的權重。

基于之前的研究分析，本文預期知識存量E與企業(yè)生產(chǎn)力是積極相關的。但知識庫是相當復雜的系統(tǒng)，不是簡單的既定存量。我們可以將知識庫的結構設想為一個網(wǎng)絡空間，每個網(wǎng)絡節(jié)點代表一個知識元素，它可以與其它知識元素相連接，反映為不同知識的組合，這種實際組合將對生產(chǎn)力有直接的影響。我們預期知識的相關性R對生產(chǎn)力的影響應該是積極的，關于D的預計在很大程度上要取決于各種組合要素的界定，無關的知識相結合將不太可能對企業(yè)生產(chǎn)力做出貢獻，而相關知識的結合可能對生產(chǎn)力施加積極影響。

二、參數(shù)量化與數(shù)據(jù)收集

與有形資產(chǎn)的研究不同，想要精確地表示無形資產(chǎn)的所有要素是很困難的，只能找尋間接的替代指標，如Griliches的研究中就用RD費用作為知識存量的替代量。本文考慮將專利作為知識的代表。在專利文件中可以查詢到技術分類信息，當一種專利被同時分配到兩種技術時，這兩種技術就是相互聯(lián)系的，并且共有的專利數(shù)越多，這種聯(lián)系就越強。因此利用專利統(tǒng)計數(shù)據(jù)對知識存量、多樣性和相關性進行量化是可行的。另一難題是三個特性之間可能存在共線性問題，多樣性D會增加知識存量E，而能否增加相關性R就不一定了，這取決于企業(yè)現(xiàn)有技術與新技術的互補程度。本文假設所有的知識變量獨立地影響企業(yè)生產(chǎn)力。

首先，采用永久盤存法計算知識存量E。其次，我把知識多樣性D定義為企業(yè)知識的跨度。如果企業(yè)在技術門類k中有專利，則令dkit = 1，否則dkit =0。最后，知識相關性D的計算可以借鑒Quatraro，F(xiàn).和Teece的研究，先計算技術k、l的相關度τkl，再用τkl來計算技術k與企業(yè)內(nèi)所有其它技術的加權平均相關性WARk，知識相關性R為WARk的加權平均值。

目前，企業(yè)微觀數(shù)據(jù)較難獲取，因此本文的研究對象為上市公司，并集中于紡織業(yè)、交通運輸設備制造業(yè)和通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè)。樣本的時段從2006年到2010年，并按以下步驟進行樣本的選?。菏紫?，在滬、深交易所A股市場的上述三個產(chǎn)業(yè)中，篩選出2006年至2010年間持續(xù)經(jīng)營、無兼并歷史、并發(fā)布了這5年財務報告的上市公司。其次，利用公司名稱和申請年份信息，在專利信息服務平臺中篩選出2006年至2010年間連續(xù)存在專利申請的公司。經(jīng)過篩選，最后確定滿足條件的樣本公司有71家。根據(jù)整理后的這71家樣本公司的財務數(shù)據(jù)和專利數(shù)據(jù)，構建面板數(shù)據(jù)模型并運用Eviews軟件進行計量分析。

三、結果分析

為了研究知識特性對企業(yè)生產(chǎn)力的影響，對方程（3）進行面板數(shù)據(jù)估計，并采取了不同的估計方法，結果如下表所示。

從第一列的估計結果中可以看出，所有解釋變量的影響均是顯著的。投入資本C的影響程度較大（0.807），投入勞動力L的影響顯著并且為正值（0.196）。知識存量E對企業(yè)生產(chǎn)力的貢獻為正值（0.018）。知識多樣性D的貢獻為負值（-0.078），這是由于產(chǎn)品多樣化、知識多樣化會增加代理成本和跨部門投資的次優(yōu)選擇，將不相關的技術與企業(yè)現(xiàn)有技術吸收整合增加了初始投資，至少在短期內(nèi)，這些沉沒成本對生產(chǎn)力的影響是負面的。知識相關性R的影響為正值（0.527），這與最初的預期一致。知識的有效組合可以減少企業(yè)不同生產(chǎn)活動的協(xié)調(diào)成本，相關活動多樣化將帶來更高的生產(chǎn)力，因為整合多樣化的相關活動的代價將低于不相關活動。這一發(fā)現(xiàn)非常重要，因為它表明，知識資本對企業(yè)生產(chǎn)力的影響不僅僅是知識存量的影響，也就是說，傳統(tǒng)的計量模型（僅考慮了知識存量）低估了無形資產(chǎn)對企業(yè)生產(chǎn)力的整體貢獻。

第二列至第五列用了不同的估計方法以檢驗初始結論的穩(wěn)健性。從LSDV方法的估計結果中可以看出，大部分解釋變量的影響都是顯著的：知識存量E和相關性R對生產(chǎn)力的影響顯著，而多樣性D的影響不顯著。第三列中一階自回歸模型AR1的估計結果相對保守。滯后因變量使得解釋變量和誤差項存在相關關系，處理這一問題的標準方法是用Arellano and Bond（1991）提出的GMM模型進行估計。第四列GMM方法的估計結果顯示，除知識多樣性D之外的所有解釋變量都是顯著的?？偠灾?，計量結果與預期基本相符，即知識存量E和相關性R對企業(yè)生產(chǎn)力的影響是顯著積極的。

這些結果向我們展示了知識相關性和企業(yè)生產(chǎn)力的聯(lián)系，知識相關性是有經(jīng)濟價值的，為了進一步了解其相關程度，可以計算變量的標準化系數(shù)。知識存量和知識相關性的標準化系數(shù)分別為0.146，0.019，可以看出知識資本對生產(chǎn)力的貢獻主要來自于知識存量，但相關性的影響也是不容忽視的。通過計算可以發(fā)現(xiàn)，假定相關性R=0的傳統(tǒng)計量模型將無形資產(chǎn)對生產(chǎn)力的貢獻低估了11.5%。因此，忽視企業(yè)內(nèi)部技術知識的相關多樣化，將低估知識資本對企業(yè)生產(chǎn)力的整體貢獻。

總而言之，從研究結果可以得出以下幾點結論：（1）知識存量是影響企業(yè)生產(chǎn)力的知識特性中的最主要因素；（2）知識相關性對生產(chǎn)力的積極影響也是不容忽視的；（3）知識多樣性的影響并不顯著，說明企業(yè)知識的跨度與生產(chǎn)力關系不大。知識相關性對生產(chǎn)力的正面影響源于相關知識的協(xié)調(diào)成本低于不相關知識的協(xié)調(diào)成本。當相關技術多樣化使得規(guī)模經(jīng)濟的可能性增加并使投資于掌握新技術的沉沒成本減少時，它的經(jīng)濟價值就能得以顯現(xiàn)。

四、研究結論

知識資本對生產(chǎn)力的影響早已引起學者的廣泛關注，在傳統(tǒng)的實證研究中，知識被視為一個既定存量作為生產(chǎn)函數(shù)的附加輸入變量，然而這些研究并沒有考慮知識的個性差異，忽視了知識庫的結構特征。本文將知識結構設想成一個網(wǎng)絡空間，而網(wǎng)絡元素的相互聯(lián)結代表了知識的實際組合，在此基礎上披露了知識的三個特性：知識存量、知識多樣性和知識相關性，從知識特性的深度分析了知識資本對生產(chǎn)力的影響。本文選取深、滬交易所A股市場中制造業(yè)的71家上市公司作為實證分析的研究樣本，樣本的時段從2006年到2010年。面板模型的估計結果證實，知識存量、多樣性和相關性在一定程度上解釋了企業(yè)生產(chǎn)力的差異。盡管知識存量對生產(chǎn)力的影響最為突出，但知識相關性的積極作用也是不容忽視的，而知識多樣性的影響卻并不顯著。因此傳統(tǒng)的計量模型（僅考慮了知識存量）低估了知識資本對企業(yè)生產(chǎn)力的整體貢獻。在知識經(jīng)濟時代，知識資本無疑是影響企業(yè)競爭力的關鍵因素。知識庫是非常復雜的系統(tǒng)，企業(yè)在吸納新的技術知識的同時，應該注重新技術與企業(yè)現(xiàn)有技術的有效整合，加強知識庫內(nèi)各技術知識的關聯(lián)性，由此降低生產(chǎn)活動的協(xié)調(diào)成本，促進企業(yè)生產(chǎn)力的提高。

參考文獻：

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[3]Quatraro，F(xiàn).，2010.Knowledge coherence，variety and economic growth：Manufacturing evidence from Italian regions.Research Policy 39，1289–1302.