2014亚太知识竞争力指数

2014亚太知识竞争力指数

从较远的地方获得的资源在发达的经济体中基本上不能作为竞争优势。通过传真和E ma i l传递的信息和关系每个人都能获得。虽然全球采购减少了劣势，但这并不能创造优势……看似矛盾（其实不然），在全球经济中最确定的竞争优势似乎还是来源于本地。

在波特看来，由集聚带来的本地生产优势，比如特定的投入、雇员、信息和组织机构将促使企业集聚，并在以后的时间里进一步集聚，因为新的企业逐渐也被同样的集聚优势所吸引。并且，很多提高目前生产力的因素将促进集聚中的创新，这样就加速了企业生产力的增长速度。例如，通过人际关系获得特定的信息将在以后的时间里为企业洞察新的技术机会和新的顾客需求提供本地化的优势。因此，当传统意义上的优势在现在变得没有意义的时候，存在于企业之外的竞争优势—在企业所在区域的商业环境—更为重要了。

如今，越来越多的理论支持区域之间竞争的概念，注重区域而不是国家层面的数据研究和政策方针的作用研究。虽然以“区域”为单位在分析中一定程度上存在不少问题，比如区域范围的界定、完整数据的获取，但以地理单元作为国家层级下分析的目标将会使我们对竞争的本质和政府在经济发展活动中的推动作用看得更清楚。

根据国际竞争力中心所采取的模型和方法，我们计算出了今年亚太地区知识竞争力的指数得分和排名，该指数代表了33个区域的总体情况。

表1 2014亚太知识竞争力指数

近年来，世界金融危机和主权债务危机的影响渐小，各国和各地区正努力维持经济增长。但经济疲软的阴影仍未散去，反映在知识竞争力方面，各相关地区的排名出现了与上年类似的较大波动。虽然新兴地区的知识竞争力与发达国家和地区仍然有较大差距，但这种差距总体上在缩小。在2011版，第一名东京的指数相当于最后一名重庆指数的1.85倍，2012版中第一名东京的指数相当于最后一名湖北指数的1.63倍，2013年的第一名（东京）是最后一名（海德拉巴）的1.51倍。今年，第一名的东京是最后一名的中国湖北省指数的1.38倍。可见，近年来这些地区之间的知识竞争力差距持续缩小。当然，本计算方法决定了指数的高低在各年之间并不具备完全的可比性，但各地区之间的相对差距在逐年缩小则是一个事实。

东京：蝉联排行榜冠军

与去年相比，本年排行榜的冠军没有改变，仍然是东京（124.69）。作为日本的首都，东京是整个亚太地区处于绝对领先水平的区域。最新数据的计算结果显示，东京在亚太地区的实力仍是独占鳌头。事实上，东京在全世界所有地区的知识竞争力结构中代表了发达的国际大都市这一类地区。它们具有强大的经济实力，因而其劳动生产率、居民收入使一般地区难以望其项背。即使在世界范围内的金融危机期间，东京的多数指标依然在亚太地区中名列前茅。东京是日本最大的工业城市，全国主要的公司都聚集于此。东京又是日本经济、商业、金融中心，资本在50亿日元以上的公司有90%集中在东京，全国各大银行总行或主要分行都设在东京，东京在千代区和中央区分别设有闻名于世的日本银行和活跃于世界股票市场的东京股票交易所。东京还是日本的教育和文化中心。目前，东京拥有190多所大学，著名的东京大学、早稻田大学、庆应大学、立教大学、明治大学、一桥大学、法政大学等都在东京。毫无疑问，东京的教育和文化发展优势引致了经济发展、产出效率等全方位的巨大优势，使其成为亚太主要地区发展的标杆。

从具体指标上看，东京的政府R&D投入（排名第二）、企业R&D投入（排名第六）优势非常突出。产出指标中，无论是劳动生产率（排名第三）还是人均月收入（排名第二）也都具有明显优势。东京作为日本的首都，非常重视教育投入，拥有大量的一流高等学府，另外东京的科技资源、高级人才资源丰富，高技术服务业（主要集中在电信服务、研发服务等）异常发达，加上市场巨大，因此其百万居民专利登记数、每千人高科技服务从业人员数和每千人宽带上网人数等指标都高居亚太33个地区第一位。

蔚山：汇聚众多知识密集型制造业

属于新兴地区的蔚山（117.71）和台湾分别夺得了亚军和季军。蔚山位于朝鲜半岛东南沿海，是拥有得天独厚温暖气候的港口城市又是著名的工业城市。在优越的自然环境和丰富的劳动力资源支持下，蔚山不仅三次产业结构十分合理，尤其在制造业方面，以汽车、造船、石化等产业为主，汇聚了众多知识密集型制造业。这是韩国制造业十分发达的一个地区，知识密集产业高度集中，特别是汽车和机械工程等知识密集制造业的就业密度很高，相关就业人数的指标位列亚太区第一。与发达的知识密集产业相配套的是该地区政府高强度的R&D 投入，连续两年位列第三。这种密集的知识投入为其带来了高效的经济产出，该地区的劳动生产率由上年的排名第二上升为33个地区中的第一，同时总体也实现了较充分的就业，失业率（反向指标）排名第四。此外，蔚山享有韩国网络的先进优势，其百万居民安全服务器数以及千人互联网主机数连续两年分列第一（并列）及第二之位。

上海：多领域进步是关键

令人振奋的是，上海（111.29）在去年首次闯入亚太前十之后，今年再次上升2位，排名第六。两年内，上海知识竞争力水平快速提升。深入分析上海如此迅速的进步可以发现，较为全面的多领域进步是关键，上海在坚决实施创新驱动发展模式的基础上，充分发挥了其作为中国经济中心的地位优势，尤其是在IT行业，竞争力优势较为明显，每千人IT行业就业人数排名第四。作为总部经济的典型城市，上海的每千人经理人数量位列第六。较高水平的政府R&D投入（排名第五）一定程度上促进了相关知识密集产业的增长，每千人IT与计算机制造行业、汽车与机械工程行业、电气机械行业、高技术服务业的就业人数排名均在前八位。

首尔：知识经济发展迅速

作为韩国的首都（110.93），首尔在今年的知识竞争力指标排名中位列第七，较上年的第六名下降一位，但依然表现突出。作为韩国经济最为发达的地区和最主要的城市区域，首尔的知识经济在近几年发展迅速，尤其是在互联网技术和高技术服务业等领域。2014年，首尔的千人高技术服务业就业排名第四，百万居民专利登记数第五，单位面积经济产出位列第一，千人互联网主机数排名第二，百万居民安全服务器数排名第一。另外，首尔的政府人均R&D排名第三，可见政府在首尔科技创新中的重要作用。然而，由于首尔的产业结构转换，制造业退出的速度较快，其在技术密集型制造业领域的排名较低。

北京：“政府人均R&D投资”及“失业率反向指标”蝉联第一

北京（110.74）比去年的排名有所下降，但依然位居前十。事实上，总体上看北京近年来的进步较快，它从2012年排名第十位，到今年排名第八位，总体进步很大。它仅比上海低0.55分，比第七名的首尔低不到0.2分。作为中国的首都，北京积极利用其作为中国政治中心、科技中心、教育和文化中心的地位，及国际化大都市的优势和资源，积极发展教育、科学研究和技术服务业，改造传统产业，致力于创造特色鲜明的新兴知识密集产业。虽然北京正在转变自身经济功能的定位，但由于其良好的基础设施以及科技和人力资源优势，目前几乎所有的世界500强企业都在京设立了分支机构。在此次分析中，北京的“政府人均R&D投资”及“失业率反向指标”均蝉联第一，优势非常明显。在教育投入方面，其“人均高等公共教育支出”水平极高，位列33个地区中的第二位。另外，“千人高技术服务业就业”也排名第二，较上年提高一位。相应地，其知识产出指标“百万居民专利登记数”位列第六。

其他地区：浙江等地进入前20名

在总体格局上，2014APKCI前十名中，除新加坡（第十名）以外，其余位次由日本、韩国与中国三个国家瓜分，充分显示出东亚三国在亚太33个地区中较强的知识竞争力及较高的经济发展效率。

与上年情况类似，中国大陆的11个地区分异明显。除上海和北京进步迅速，分别排名第六和第八之外，浙江、江苏、天津与日本、澳大利亚等发达国家的几个地区交叉分布，并都进入了20名之前。广东也接近了西澳大利亚的水平。其他5个地区与印度的3个地区交叉分布，但除辽宁外，其余4个地区被印度的三个地区超越。

人力资本：上海高新技术服务业有效发展，就业人数稳步上升

相比之下，中国其他大部分地区都排在后端，例如湖北和福建分列第3 1和第3 2，这也体现出地区间高新技术服务业发展的不均衡性。而上海则实现了高新技术服务业的有效发展，就业人数由上年的第1 1名上升至第八。与传统服务业不同，高技术服务业具有一定程度的极化特征，它表明每个国家倾向于有一个为高新科技服务的“中央极”地区。

经济活动率：浙江排名第一

经济活动和参与水平衡量了一个经济体中的人力资本水平。健康的人力资本投入对高层次的知识生产来说非常重要，并且为进一步的知识投资打下了基础。此外，高层次的活动表明了生产过程的利润是惠及广泛的人群的。高度的参与不仅对于知识经济生产，而且还对于有活力和凝聚力的社会来说也是必要的。低层次的活动总体上代表了缺乏社会及经济包容性和整个经济体承受的高负担。

虽然人口因素是非常重要的，但经济活动水平还取决于劳动力市场开放性和灵活性、社会安全保障制度和福利制度，以及人口和文化的混合因素。有效的劳动力市场和福利制度最大限度地给人们自由和机会去积极参与经济活动，并充分利用人口环境。

表2显示，排在榜首前10位中有9个是中国大陆的发达地区，比上年还增加了3个。这显示了中国发达地区的人口结构目前还有较大的优势，也就是通常所说的正在享受人口红利。虽然从全国来看未必如此，但对于发达地区而言，从内地大量涌入的年轻人作为常住人口提高了这些发达地区的经济活动水平。除了这些地区外，北京和上海相对靠后，这两个城市的老龄化程度比一般地区要高。但北京这个城市的若干植入人口群体改善了这一指标，包括大量的央企、国家机关、各地方政府及企事业单位驻京机构等。甚至在高等院校的教职员工方面，按人口比重衡量北京就比上海高出30%。而上海作为一个典型的国际大都市，其收入水平较高，人口平均寿命较长，老龄化程度较高，从而导致经济活动率水平较低。

相较上年情况，日本的9个城市排名相对变得更为集中，除了大阪排名14位外，其他9个地区都集中在第20-30名左右，神奈川县则显现出极低的经济活动率，排在33个国家和地区中的最后一位。虽然日本是发达国家，但就业水平和结构与新兴国家存在一定差距。各地区经济活动率整体偏低，这与其整个国家的老龄化程度较高有关。

印度的三个地区位于排行榜的末尾位置，因此除了其人口压力外，在经济活动率上，印度和亚洲其他地区仍有很大差距。

地区 指数 排名 地区 指数 排名浙江 1 4 7 . 5 8 1 静冈 9 1 . 4 1 1 8山东 1 4 4 . 4 3 2 首尔 8 9 . 6 8 1 9福建 1 4 1 . 5 5 3 东京 8 9 . 5 9 2 0江苏 1 3 5 . 2 1 4 蔚山 8 9 . 5 0 2 1湖北 1 3 0 . 5 3 5 富山 8 9 . 3 2 2 2重庆 1 1 9 . 8 6 6 栃木县 8 8 . 9 5 2 3广东 1 1 2 . 2 0 7 中国香港 8 8 . 7 8 2 4天津 1 0 9 . 5 0 8 爱知 8 6 . 9 7 2 5辽宁 1 0 8 . 6 9 9 上海 8 6 . 0 3 2 6新西兰 1 0 3 . 1 7 1 0 中国台湾 8 4 . 7 4 2 7西澳大利亚 1 0 2 . 0 9 1 1 京都 8 1 . 3 9 2 8新加坡 9 9 . 5 7 1 2 滋贺县 8 0 . 7 4 2 9北京 9 8 . 8 0 1 3 孟买 8 0 . 5 1 3 0大阪 9 7 . 0 2 1 4 班加罗尔 8 0 . 5 1 3 0维多利亚 9 6 . 8 8 1 5 海得拉巴 8 0 . 5 1 3 0以色列 9 4 . 9 0 1 6 神奈川县 7 4 . 4 7 3 3新南威尔士 9 4 . 9 0 1 6

每千从业人员中经理人数：中国的经理人数增长潜力巨大

每千人员工中经理人的数量表明了经济体中知识劳动者的集中度。管理人员、专业人员和高端技术工人是知识生产过程的重要组成部分。这些人越来越被认为是创新的源泉，他们的价值确切地说就是他们的智慧，能够刺激投资和经济增长。尽管知识劳动者在全部产业中都发挥其作用，但是大部分集中于新兴产业和高度知识密集型产业及服务业。管理人员的任务是运用新技术寻找有效的工作方式，并促进这些技术的传播。这些劳动者不仅为经济提供了高附加值，而且使地区获得了高水平的财政收入。

该项指标的排名很特别，2014年，新西兰的每千人员工经理人数依旧最多，是亚太33个地区唯一大于100的国家，以色列上升一位，排名第二，中国台湾则排在第三，而新加坡和澳大利亚的3个地区的排名也都相对靠前，这些地区较为优越的创业环境催生了大量的中小型公司，相应地聚集了大量的管理人员。中国的香港和上海也进入前十位，这和其大量企业的进驻有关。其中上海的经理人数持续增长，排名第六，较上年提升2位。与上年情况类似，日本的9个地区在这一指标上没有突出之处，虽然日本的高级专业技术人员总体数量庞大，但因其具有较为稳定的经济结构，直接管理人员的比重并不高。中国大陆的几个地区实际上都有庞大的管理人员队伍，但从市场经济的角度讲，国有企业的党务人员并不能纳入经理人队伍，另外，相当数量的私营个体工商户也不能被视为掌握现代经济管理的劳动者。基于以上原因，中国大陆地区的这项指标表现一般，但随着改革和转型的深化，大量人员有可能转化为真正的企业管理人才，中国的经理人数增长潜力是巨大的。

表3 每千从业人员中经理人数排名

知识密集产业的就业水平：中国大陆地区具有整体优势

知识经济中的产业越来越向着高附加值、密集研发部门集中。如果一个地区的发展向知识经济转移，则以知识为基础的就业人数和比例将增加。为了研究以知识为基础的就业情况，我们定义了5类以知识为基础的活动。以知识为基础的部门是高端技术和智力成果集中的部门，其生产过程需要高度的投资和创新。这些产业中的企业在研发投入上有很高的比重，相应提供高附加值的财富。由于这些部门拥有知识密集度很高的生产过程，为地区获得竞争优势提供了机会。这些知识密集部门的产出还提高了其他经济部门的生产率并促进了知识的扩散。

以知识为基础的部门包括四个制造业和一个服务部门：

●生物技术和化学部门—制药、药材、化工和化学产品。

●I T和计算机制造部门—通信设备、计算机和办公设备、电子配件及辅助设备。

●汽车和机械工程部门—汽车和运输工具、机械工具和设备。

●仪器和电气机械部门—精密设备和光学设备、电子传输和分配设备、照明和线路设备。

●高技术服务部门—软件和计算机相关服务、电信、研究、开发和测试服务。

以知识为基础的产业在区域上的集中表明了知识推动经济模式的存在。这种经济体的增长不仅依赖人力和实物资本资源的增值，而且依赖于技术生产力创新的产出水平。由于在以知识为基础的部门就业的人员通常具有较高的文化和科学水平，因此这部分指标可以用来测量对知识资本的投入。在这些部门指标上表现良好的地区更可能是对知识资本投资很大的地区，希望以此获得高水平的要素生产力。

由于知识密集制造业与知识服务业的特征和集中程度有较大的不同，我们分别对这两类产业进行分析。

表4显示，印度的班加罗尔四个知识密集制造业的就业密度整体位居第一，合计就业人数达到197.52人。它在通信设备、计算机、电子设备制造、机械等行业的优势都不容忽视。此外，孟买（第五，较上年提升2位）和海得拉巴（第11）排名在整体上的表现也较为突出。

从四个知识密集制造业部门总体上看，中国大陆的江苏和广东有进一步集中的趋势，江苏的四个知识密集制造业每千从业人员中的就业数高达168人，位居第二，广东也高达162人。两者如果分别加上每千从业人员中28人和16人的高技术服务业从业人员，则每千从业人员在知识密集产业中的就业人数分别高达196人和178人。这一现象表明，江苏和广东的产业升级很快，大部分地区的产业逐渐集中到了知识密集产业，体现了广东和江苏知识密集产业在亚太地区的较强竞争力（如广东和江苏的IT和计算机制造就业密度分列亚太第一和第三位，仪器和电气机械分列第二和第四位）。

中国大陆地区在知识密集制造业的就业人数密度方面具有整体的优势，前10名中除了蔚山（第五）、爱知（第九）和静冈（第十），以及印度的2个地区，其余5个（江苏、广东、上海、浙江和天津）均来自中国大陆。除了总体优势较明显以外，中国的几个地区在产业部门方面也都有自己的特色，例如，上海的几个知识密集型产业分布较为平均，其中IT行业就业排名第四，汽车与机械工程就业排名第五，电子机械就业排名第七，合计就业排名第四。浙江的“千人电子机械就业”排名第三，相对它的其他知识密集型产业就业有着较大优势。中国大陆的其余6个地区中重庆的相关产业就业水平排在最靠前（第17），而辽宁从上年最靠后（第26）的位置上升到第18位，进步明显。湖北则排在这个6个地区中的最后一名。

表4 每千从业人员在知识密集制造业中的就业人数排名

上述情况表明，近年来中国部分地区的产业转型和升级已经初见成效，但产业结构升级转型的任务依然艰巨。香港因为制造业逐步退出，每千从业人员中的知识密集制造业从业人员不到9人，排在倒数第一的位置。

知识竞争力指数中高技术服务部门的指数代表以下部门的就业密度：通信服务、IT支持、数据处理、计算机软件及研究和科技开发。所有这些部门都需要业务创新和受过良好教育的人才。另外，高技术服务部门中相当部分属于生产性服务业，因此它又依赖于市场的规模。由于以上特性，高技术服务业多集中于人才和智力资源高度集中、市场广阔的大城市。所以，本排行榜中东京的领先优势明显，每千从业人员中有139.51人在该部门就业，形成了强大的高技术服务优势。

同时，中国大陆的北京紧随其后，这表明随着我国市场化程度逐步提高，区域经济与高新技术产业发展迅速，传统产业与新兴产业专业分工不断细化与深化，逐步形成了一个人才密集、知识密集、附加值高、低能耗、支撑并服务于经济发展的高新技术服务体系。作为首都的北京拥有强大的研发队伍，优势十分明显，其面向市场的服务也相应得到加强。相比之下，中国其他大部分地区都排在后端，例如湖北和福建分列第31和第32，这也体现出地区间高新技术服务业发展的不均衡性。而上海则实现了高新技术服务业的有效发展，就业人数由上年的第11名上升至第八。与传统服务业不同，高技术服务业具有一定程度的极化特征，它表明每个国家倾向于有一个为高新科技服务的“中央极”地区。这些地区往往处于国家经济中心的位置，有强大的高新技术服务需求。这解释了上海近年来知识密集服务业得到较快发展的原因。因为上海周边作为中国经济实力最强大的区域，对高新技术服务的需求极其庞大。不过目前发展得还不够，潜力还十分巨大。当然，由于国家直接科技投入的巨大数量和科研机构的高度集聚，北京的高技术服务集聚度更高。神奈川县、首尔和大阪分列高技术服务业就业规模排名的第三、四、五位。日本的主要地区高技术服务业就业规模均较大，其排名基本上都在前20位，这体现出日本较高的服务业层次和高级生产要素的集聚。

区域 指数 排名 区域 指数 排名东京 1 7 0 . 8 3 1 栃木县 9 8 . 2 4 1 8中国香港 1 2 8 . 5 7 2 静冈 9 1 . 7 9 1 9北京 1 2 7 . 0 4 3 蔚山 9 0 . 4 2 2 0神奈川县 1 1 9 . 5 6 4 爱知 8 8 . 2 7 2 1大阪 1 1 8 . 4 2 5 浙江 8 7 . 9 3 2 2滋贺县 1 1 7 . 2 2 6 广东 8 6 . 9 8 2 3新南威尔士 1 1 3 . 1 6 7 山东 8 3 . 8 3 2 4京都 1 1 1 . 6 7 8 重庆 8 2 . 9 3 2 5中国台湾 1 1 0 . 5 9 9 班加罗尔 8 2 . 3 3 2 6维多利亚 1 1 0 . 2 5 1 0 新西兰 8 1 . 9 3 2 7上海 1 0 8 . 0 9 1 1 辽宁 8 0 . 9 8 2 8西澳大利亚 1 0 8 . 0 7 1 2 孟买 7 9 . 9 9 2 9首尔 1 0 7 . 9 4 1 3 湖北 7 9 . 1 1 3 0富山 1 0 2 . 5 4 1 4 福建 7 8 . 6 8 3 1新加坡 1 0 0 . 3 4 1 5 江苏 7 8 . 2 7 3 2天津 9 8 . 8 3 1 6 海得拉巴 7 6 . 4 4 3 3以色列 9 8 . 7 9 1 7

知识资本：北京“政府对R&D人均支出”具有绝对优势

从政府层面看，“十二五”规划中明确提出要加快自主创新步伐、提高科技创新能力，国家在相关方面的投资也明显加大。在之前出台的经济刺激计划中也有相当部分的政府投资投向了研发活动，这些都将产生持续的积极作用。除北京外，日本东京、韩国首尔以及蔚山、中国上海、台湾和香港都位居前列。澳大利亚的三个地区也有着相当规模的政府研发投入强度。

知识资本是指一个地区产生新想法并将这些想法转化为商业价值的能力。研发活动中的投资是衡量在开发新技术、软件和思想从而对现存知识基础进行扩展方面所做出的努力的关键指标。这些研发指标根据两大参与者—企业和政府分为两类。因此，我们用研发支出作为衡量一个经济体发展知识水平并将其转化到高附加值经济产出能力的指标。另外，作为知识经济活动的中间产出，专利数量反映了知识经济中将想法付诸实施的手段，因此也作为我们衡量知识资本的一个重要指标。

政府对R&D的人均支出：北京依旧具有绝对优势

政府研发支出通常是为了发展科学基础，支持那些私人部门投资不足的研究。因此，政府的R&D支出对高校、研究机构投入最多，也正因为如此，一国首都和重要中心城市由于集聚了大量的这类机构而显示出明显的优势。在表3-6排行榜上，北京（人均646.62美元）以绝对优势继续领先于其他地区，并较上年大幅增加70美元。中国制定了“科教兴国”战略，从上到下都非常重视科技创新，意识到科技是经济发展的支柱。从政府层面看，“十二五”规划中明确提出要加快自主创新步伐、提高科技创新能力，国家在相关方面的投资也明显加大。在之前出台的经济刺激计划中也有相当部分的政府投资投向了研发活动，这些都将产生持续的积极作用。除北京外，日本东京、韩国首尔以及蔚山、中国上海、台湾和香港都位居前列。澳大利亚的三个地区也有着相当规模的政府研发投入强度。

对于中国的其他地区而言，政府的R&D投入并不多，例如重庆和福建排在了榜末，表明政府在R&D投入上具有很高的区域集中度，不同地区存在相当大的差距。这种差距不仅源于地方政府本身的财政投入力度不同，还在很大程度上受国家财政科技资金的区域投向影响。根据《2012年全国科技经费投入统计公报》中的数据，2012年，全国财政科学技术支出为5600.1亿元，而其中地方财政科技支出所占全部财政科技支出比重为53.3%，即大约一半略多。2614亿元的中央财政科技资金在区域投向上有很大的不均衡性，这直接影响了各地区在R&D投入上的不同总量和强度。

企业对R&D的人均支出：被日本所垄断

企业研发支出是衡量企业开发新技术和想法的关键指标，并对于其他公司和社会整体有重要的溢出效益。与公共部门相对，企业的投资水平对于地区的创新活动和技术的发展进程有很强的指示作用。

虽然受世界经济波动影响很大，企业的R&D投入近几年投资增长有所减缓，甚至部分地区出现了负增长，但发达国家的企业R&D投入仍然处于极高水平。在表3-7的排行榜上，日本仍然具有垄断的优势，与上年情况相同，本次数据统计中日本的九个地区，分别位列第一至第九名，其人均R&D投入都超过了1000美元。前三名的人均支出则超过了2000美元。其中滋贺县2235.32美元、静冈县2092.22 美元、爱知县2076.90 美元、神奈川县1825.74 美元、栃木县1726.87 美元、东京1695.99 美元、大阪1611.00 美元、富山县1589.59美元、京都1153.19 美元，印证了前面这些地区高度集中的知识密集产业，强大的研发投入造就了知识密集产业的发展和壮大。

表6 政府在R&D中的人均支出排名

台湾排在大中华区域内的第一位（第17），上海、江苏、浙江紧随其后（位列第18至第20位），表明中国内地发达地区企业对研发投入越来越重视，投入总量整体处于不断增长的态势。而中国其他六个省市则集体处于相对靠后位置，其中北京表现较上年有所下降，由第20位下滑至第25位。这也给我们一个警示：“中国制造”遍布全球表明企业已经具备了相当的生产制造能力，但自主研发、自主创新的能力与发达经济体尚有较大差距，企业不愿投入过多的研发成本是自主创新能力缺失的原因之一。根据最近我们对台湾一位IT专家的访谈，他认为大陆的IT企业普遍不愿意在软件上进行投资，从而导致大量的研发人员不能搞真正的研发。通常情况下，一套IT软件的价格高达6000万美元，且更新换代的周期非常短。直接的使用时间只有6个月，即使付费升级，最长也不过使用2到3年。这还不能保证研发的产品符合市场需求趋势。面对巨大的成本和市场风险，中国企业在这方面的投入积极性非常低。台湾IT专家认为这是大陆IT产业不能进入技术前沿领域的关键因素。

表7 企业在R&D中的人均支出排名

当然，印度的三个地区排名依旧处在末位，反映出印度企业层面研发强度的欠缺。

区域专利产出：中国大陆发明专利占比较少

知识竞争力中的新想法的产生用专利指标来评估，因为这个指标和知识形成及知识资本化的联系最直接也最密切。专利的数量可以用来表明一个地区通过产品和过程将知识转化为潜在商业价值的成功程度。

表8是每百万居民专利数量排名。今年我们利用韩国与日本各细分地区专利申请的具体数据，使排行榜保持着较高的可信度和精确性。在这一指标排名的前10位中，东京稳居榜首，并具有不可逾越的优势，而日本的大阪、爱知以及京都等三个地区也位居前列。东京的每百万居民专利申请数达11095项，即平均每100人就有超过1项专利申请。东京的这项指标是位于第二名的江苏（5617）近2倍。

中国大陆的江苏、浙江、北京、上海均名列前10，江苏蝉联第二，浙江较上年提升一位，排名第三，北京则较上年下滑一位，排名第六，上海保持着第十的排位。此外，中国台湾位列第八。近几年，中国大陆发达地区的专利数量增长幅度较大，但大陆的专利中目前有较大比重的实用新型和外观设计，并非对知识经济贡献更直接的发明专利，因而并不能精确地反映技术进步的因素。

韩国在该项指标的排名整体表现较好，首尔排名第五，蔚山排名第12。日本的九个地区在居民专利数量方面分化较大，东京的专利数量排名第一，而栃木县则排名第30位。印度和澳大利亚的主要地区专利数量较少，排名基本上位于榜末。在知识经济中企业为了参与竞争，它们不仅需要具有获得知识资本的意愿，而且需要财力去做这些事。在这里我们将地区层面上私人资本对企业的投资作为金融资本可得性的测度。私人资本十分重要，它通常集中于具有潜在发展能力的中小型公司中。这些金融投资扩张使具有创新精神的公司能进行人力资本、实物资本和知识资本的建设。私人资本包括风险资本和初始投资，这些一般是以知识为基础的活动，增强了各地区企业的基础。

地区 指数 排名 地区 指数 排名东京 1 7 8 . 4 7 1 山东 9 0 . 9 4 1 8江苏 1 2 9 . 9 2 2 福建 9 0 . 0 5 1 9浙江 1 2 3 . 9 6 3 新西兰 8 9 . 7 9 2 0大阪 1 2 2 . 8 3 4 新加坡 8 9 . 7 3 2 1首尔 1 1 8 . 0 3 5 静冈 8 9 . 6 6 2 2北京 1 1 7 . 5 3 6 辽宁 8 7 . 9 8 2 3爱知 1 1 2 . 7 5 7 湖北 8 7 . 5 2 2 4中国台湾 1 1 2 . 6 5 8 富山 8 6 . 2 9 2 5京都 1 1 0 . 9 1 9 滋贺县 8 6 . 1 9 2 6上海 1 0 9 . 3 8 1 0 新南威尔士 8 4 . 8 2 2 7天津 1 0 4 . 7 6 1 1 维多利亚 8 4 . 8 2 2 7蔚山 1 0 4 . 0 8 1 2 西澳大利亚 8 4 . 8 2 2 7广东 9 8 . 7 2 1 3 栃木县 8 2 . 7 5 3 0神奈川县 9 8 . 2 2 1 4 孟买 8 0 . 5 1 3 1中国香港 9 7 . 2 4 1 5 班加罗尔 8 0 . 5 1 3 1以色列 9 2 . 5 0 1 6 海得拉巴 8 0 . 5 1 3 1重庆 9 1 . 1 6 1 7

金融资本：北京等地私人投资得到较好发展

这里我们将地区层面上私人资本对企业的投资作为金融资本可得性的测度。私人资本十分重要，它通常集中于具有潜在发展能力的中小型公司中。这些金融投资扩张使具有创新精神的公司能进行人力资本、实物资本和知识资本的建设。私人资本包括风险资本和初始投资，这些一般是以知识为基础的活动，增强了各地区企业的基础。

表9 人均私人股权投资排名

总体上看，受全球金融环境复苏的影响，本次观察的所有地区私人股权投资规模有所增长，但它们之间的差异仍然是非常显著的。由于数据来源的限制，我们拟将日本、澳大利亚、韩国和印度等地区按照国家层面统计人均私人股权投资指标。在表9的人均私人股本投资的排行榜上，以色列成为私人股权投资强度最大的国家，其人均私人股权投资数额达到437美元，远高于亚太其他国家和地区。日本各地区较上年有所下滑，其国家层面的人均私人股权投资为44.27美元。澳大利亚则连续两年表现较好，其人均私人股权投资规模达到了253美元，韩国的两个地区规模达到了115.99美元，排名第九。此外，大中华范围内的其他三个地区北京（第七）、台湾（第八）、香港（第12）的私人投资也得到了较好的发展。新加坡位列第六，其中小企业初始投资一直增长较快，这与该国经济刺激政策有很大关系。

值得强调的是，在排行榜中，澳大利亚的三个地区位列前十，自然资源富饶，社会稳定，人力和知识资本、经济实力雄厚是该国家的主要特点，这使得澳大利亚在全球市场中占有重要地位、深受国际投资的青睐。澳大利亚不仅是矿产极丰富的国家，号称是“坐在矿石上”的国家，还是科技项目投资的“富矿区”。此外，澳大利亚的成本竞争力位居世界第二，成本优势较美国超出8%，商业成本低于德国、日本、美国、英国、意大利、法国等。黄金地段的办公空间成本比伦敦低70%，比东京低70%，比香港低60%，比上海低12%。澳大利亚是经合组织30个成员国中税收水平第八低的国家，税收收入占GDP的31.2%（经合组织平均水平为35.9）。工业用电成本是全球最低的国家之一，每千瓦时仅为0.061美元。高级管理人员的薪酬低于美国、英国、德国、中国香港、新加坡等。良好的投资基础,借助自身雄厚的经济实力，这些有利条件促使澳大利亚在创新和创业方面的投资量一直较大，成为投资的天堂。

区域经济产出：各国家地区指标逐步回升

A P K C I研究体系中所涉及8个国家的3 3个地区在此次经济危机中遭受了严重的打击，例如，虽然经济危机爆发于美国，但是日本受到的影响也非常之大。但在2 0 1 4年的指数计算中，各国家和地区的该系列指标都出现了不同程度的回升。

上述人力资本、知识资本和金融资本投入在整个知识经济体系中相互作用，形成了区域的知识经济产出。我们用劳动生产率、平均月收入、区域就业水平和区域产出强度（每平方公里百万美元GDP）等四个指标描述这些产出。

目前全球经济正在逐渐从危机影响中缓慢复苏。面对经济危机首当其冲的就是各国的金融和制造业。随之而来的就是全球范围内的裁员、减薪，各国都面临着严峻的失业问题。APKCI研究体系中所涉及8个国家的33个地区在此次经济危机中也遭受了严重的打击，例如，虽然经济危机爆发于美国，但是日本受到的影响也非常之大。但在2014年的指数计算中，各国家地区的该系列指标都出现了不同程度的回升。

劳动生产率:中国大陆地区中，上海排名最高

知识经济的发展应以较直接的方式回馈经济增长和产出效率，因而劳动生产率是地区知识经济发展水平的重要测量标准。劳动生产率受一系列因素的影响，比如部门结构、劳动力技术水平、在创新上的投资以及市场竞争。生产率由全部从业人员的人均国内生产总值反映出来，它一定程度上是地区经济活动水平和失业率的函数。所有经济体的繁荣高度依赖于其劳动生产率。

从表10来看，对比2013年的APCKI，亚太33个地区在该项指标的排名结构上并没有出现太大的变化，其中有些增长较快，有些则停滞不前。总体上日本的几个地区保持着上年的排名，有五个地区排名进入前十，其劳动生产率的优势仍然较大。韩国的蔚山跃居第一名，上年排名第一的大阪则下滑到第五。西澳大利亚、东京和中国香港分列二、三、四位，其中西澳大利亚的劳动生产率在3年间实现了持续增长，生产效率实现了大幅提升。东南亚的新加坡则位列第6，基本维持了上年的竞争力。中国大陆的11个地区中，上海的劳动生产率最高（第20）北京紧随其后（第21），经济较为发达的天津（第22）、江苏（第23）也有着相对较高的生产率。印度的3个地区排在第24、28和33名。虽然知识经济评价不仅仅关注经济产出结果，但无疑这种产出是知识经济的一部分，也就是说经济本身的发达程度仍然具有重要影响，从总体上看，发达国家和地区的劳动生产率普遍较为明显地高于中国大陆和印度相关地区，表明中国大陆地区在这一指标上还有较大的差距。

表10 劳动生产率排名

事实上，即使在经济危机的冲击下，依旧是日本（5个）、澳大利亚（2个）这些发达国家占据榜单前十名的大部分位置，香港和蔚山的劳动生产率水平也相对较高，发达国家和地区的整体劳动生产率高出中国、印度等发展中国家很多。中国和印度与发达国家之间的这种巨大差距似乎正在缩小，例如今年排名第一的蔚山，其劳动生产率与中国大陆地区中排名最后的湖北的差距由上年的10倍以上缩小至8倍多。

平均月收入：短期内中国大陆难以改变

为了衡量一个国家或地区实现经济的可持续发展，不仅要评估产出，还要看产出是如何转化为个体的财富。收入数据说明了已转化为所在地区的个人的财富和生活标准，特别是经济活动产生的增加值，它同时说明了一个经济体中相应的工作质量。

表11显示，该项指标排名结构与2013年变化相比出现了一些变化。西澳大利亚成为亚太33个国家和地区中收入最高的地区，其平均月收入达到5631美元，日本的东京则维持了第二的较高水平，平均月收入达到5332美元。大洋洲的四个地区的人均收入均处在极高水平，除西澳大利亚外，新南威尔士、维多利亚、新西兰分列第三、四、五位，这与这些国家完善的社会福利体制、工会机制等制度有着直接的联系。

由于平均月收入与劳动生产率有着较紧密的联系，与劳动生产率的排名类似，发达国家和地区仍然处在较高水平，中国大陆和印度地区仍与它们存在较大差距。其中中国大陆的11个地区分列第20至30位，处于榜单的中后位置。这个指标充分揭示了中国经济结构中存在的突出问题，一是国民经济产出中的居民实际收入占比非常低，这是长期以来高积累遗留下来的后遗症，国家经济发展依赖的是投资而不是消费；二是产业的附加值低，因而劳动作为生产要素的价值分配比例被大大压缩。

从短期看，中国大陆的这一状况难以改变。因为近年来工资水平已有较大幅度的增长，再加上原材料成本上升和外贸企业受到人民币升值因素的影响，企业的成本压力已经很大，短期内难以再快速提高工资。但从长期看，经济发展的最终成果必须体现在居民收入上。从这方面看，中国与发达国家的差距还很大。以中国大陆排名最靠前的北京为例，其职工人均收入仅相当于亚太第一位西澳大利亚的26%，也只相当于韩国平均水平的30%。正是在收入方面的巨大差距，才大幅拉低了中国各个地区的知识竞争力。

表11 平均月收入排名

区域就业水平：北京高居第一

我们用失业率来反映就业的实际水平，因此该指标是反向的，即一个高的得分表明低的失业率。为了标准化所有的指标，失业率用一个简单的算式：100减去失业率，这样能保持变化的线性。

表12显示，中国大陆北京的就业水平表现依然优异，高居第一。广东、浙江、江苏的排名也很靠前。这也说明尽管存在比较严峻的大学生就业压力，我国的城镇就业水平在全世界还是很高的。新加坡由于较小的人口基数、高水平的教育和外贸行业的需求，实现了较充分的就业和良好的就业结构，位列第三，韩国两个地区的就业水平相对上年有所下滑，其中蔚山排名第四，失业率为3%。相较去年，印度的就业基本维持了同样的水平，其三个地区的失业率反向指标仍分列前十。但尽管如此，印度全国的就业形势依然很严峻。日本的其他地区基本上居于中游的位置，由于就业制度的原因，日本过去长期保持较低的失业率，但在世界经济波动的影响下，有几个地区的失业率也接近了8%的水平。此外，澳大利亚、新西兰以及以色列的该项指标排名也靠后，较高的失业率代表经济对人力资源没有充分利用，尽管对一个地区保持经济竞争力影响不那么直接，但它是一个严重的社会问题，并且影响居民的整体福利水平。

区域经济产出强度：中国大陆地区中，上海区域产出强度最大

地区 指数 排名 地区 指数 排名北京 1 4 0 . 3 9 1 爱知 1 0 6 . 0 5 1 7广东 1 2 3 . 7 0 2 湖北 1 0 5 . 6 4 1 9新加坡 1 1 9 . 6 2 3 首尔 1 0 0 . 6 2 2 0蔚山 1 1 6 . 9 1 4 上海 1 0 0 . 6 2 2 0浙江 1 1 6 . 7 7 5 中国台湾 1 0 0 . 0 7 2 2江苏 1 1 5 . 0 1 6 神奈川县 9 7 . 9 0 2 3山东 1 1 2 . 8 4 7 滋贺县 8 8 . 8 1 2 4重庆 1 1 2 . 8 4 7 新南威尔士 8 7 . 0 4 2 5中国香港 1 1 2 . 8 4 7 维多利亚 8 2 . 9 7 2 6孟买 1 1 1 . 4 8 1 0 东京 7 9 . 7 1 2 7班加罗尔 1 1 1 . 4 8 1 0 静冈 7 8 . 7 6 2 8海得拉巴 1 1 1 . 4 8 1 0 京都 7 3 . 3 3 2 9富山 1 1 1 . 4 8 1 0 栃木县 7 2 . 3 8 3 0天津 1 0 8 . 7 6 1 4 以色列 6 3 . 9 6 3 1辽宁 1 0 8 . 7 6 1 4 新西兰 6 3 . 9 6 3 1福建 1 0 8 . 3 6 1 6 大阪 4 9 . 4 4 3 3西澳大利亚 1 0 6 . 0 5 1 7

数 排名. 5 4 1 8 . 4 1 1 9东京 1 4 2 . 0 4 3 江苏 9 0 . 2 7 2 0中国香港 1 3 7 . 5 1 4 以色列 9 0 . 1 5 2 1大阪 1 1 4 . 7 9 5 栃木县 9 0 . 0 2 2 2神奈川县 1 0 9 . 4 2 6 浙江 8 9 . 6 0 2 3班加罗尔 1 0 4 . 7 9 7 山东 8 9 . 5 5 2 4上海 9 9 . 4 3 8 广东 8 9 . 5 5 2 5蔚山 9 7 . 4 9 9 辽宁 8 9 . 0 3 2 6爱知 9 7 . 4 6 1 0 福建 8 9 . 0 0 2 7孟买 9 6 . 0 6 1 1 重庆 8 8 . 9 3 2 8海得拉巴 9 5 . 8 8 1 2 湖北 8 8 . 8 7 2 9北京 9 2 . 2 1 1 3 维多利亚 8 8 . 5 9 3 0天津 9 2 . 1 9 1 4 新西兰 8 8 . 5 5 3 1京都 9 1 . 3 1 1 5 新南威尔士 8 8 . 5 1 3 2中国台湾 9 1 . 2 0 1 6 西澳大利亚 8 8 . 4 7 3 3静冈 9 1 . 1 3 1 7

“区域经济产出强度”是2014APCKI新增的指标。知识经济在很大程度上与产业集聚有着非常紧密的联系，产业内的投入要素合理配置、不同产业之间的城市基础设施配套以及人才和技术的知识外溢这三个效应既是产业集聚带来的效率增进，也反映了产业增长的质量。

我们用单位面积经济产出来衡量区域产出强度，它表示在一定的土地面积上产出的平均水平，如表13所示，2014年，首尔的区域产出强度是最高的，其单位面积产出达到了每平方公里5.55亿美元，比第二名的新加坡高了近1.50亿美元，远高于其他国家和地区。而排在第三、四、五位的分别是东京、香港和大阪。这些地区几乎都是人口密度极大的国际都市，在有限的土地上聚集了大量的高素质人才和优质企业，并大多有着较大容量的外部市场。中国大陆地区中，上海的区域产出强度最大，其排名也进入了前十，而北京和天津也具有较好的表现。从总体看，由于不同的地域特点和人口分布特征，城市性的地区在该指标上的表现要好于包含大量乡村的地区。例如，大洋洲的诸多地区虽然在劳动生产率方面排名靠前，但它们较低的人口密度却导致了较低的区域产出强度，四个地区排名垫底。另外，有些地区不适宜发展经济的地形对该指标也有影响，比如山地比重较大的地区比较不利。这些方面是该指标的一个缺陷。但不管怎样，知识经济本身反映的是对自然资源依赖的较低程度和较高水平的经济集聚。比如广东和山东这两个地区都有较大的平原地区，但也都有较多的山区，它们都是经济比较发达的地区。计算结果表明，这两个省的区域产出强度几乎相等。

知识持续性：中国大陆地区总体排名靠后

尽管中国大陆近年来不断增加义务教育的投入，并以法律形式规定其占G D P增长的比重，但总体上还是与印度一起排在了后面。仅有最靠前的北京排在了第1 2的位置，大中华范围内的中国香港和中国台湾则分别排在第七和第1 1的位置。

知识持续性是每个地区保持其知识创造和商业开发长期健康发展的能力。在我们的模型中，它表现为对下一代知识劳动者和ICT基础设施的投资，共包括五个变量。

对未来知识的投资：总体上，中国大陆地区排名较后

新的经济增长理论在一个变化的经济环境中以人力资本的重要性和适应及满足新的商业目标的技术工人的需要为基础。未来的人力和知识资本蕴藏于那些接受教育的个人之中。因此，投资于教育和培训可以认为是对知识的投资。持续的经济增长将取决于大学毕业生的质量和他们在商业社会中使用知识的能力。大部分的初等教育支出作为义务教育被列入国家预算，而高等教育支出则是一个地区高校数量和种类的反映。

这个指标一方面说明了地方的财力水平，另一方面反映了一个国家对教育的重视程度和文化传统。表14显示，尽管中国大陆近年来不断增加义务教育的投入，并以法律形式规定其占GDP增长的比重，但总体上还是与印度一起排在了后面。仅有最靠前的北京排在了第12的位置，大中华范围内的香港和台湾则分别排在第七和第11的位置。与此相反，澳大利亚、新加坡、以色列、新西兰、韩国、日本大阪等发达经济体的教育水平无意外地维持高水平，其初等和中等教育支出位居前列，其中，澳大利亚的三个地区包揽了前三名。

相对于初等和中等教育的义务教育性质而言，高等教育更加市场化一些。因而一个地区的大学能否通过市场化手段筹集到办学经费直接影响到知识投资的水平。但就本指标而言，它衡量的是公共支出部分，所以与市场化关系不大。

新加坡、日本、新西兰、澳大利亚等国家都非常重视对高等教育的投入，从表15可以看出，上述国家的地区都处于前列。新加坡以1086.08美元位居榜首。新加坡政府不惜财力和物力以保障高校的正常运行,自独立以来到20世纪80年代初，新加坡政府是高等教育投资的主要承担者，其历届领导人深知高等教育投资关系到一个国家的前途与兴衰，有利于经济的发展。因此该国对高等教育的财政拨款占高教总经费来源的80%以上。

日本的京都、富山和东京等地区具有极高的高等教育水平，它们拥有多家全球著名的高等学府。例如，东京地区的东京大学是日本历史最悠久、规模最大的国立大学，是日本政府为了与欧美强国相抗衡而建立的综合性大学，它在其发展的各个时期都对国家和民族的发展有重要贡献。从东京大学成立之日起，日本政府就对它寄予厚望，给予种种优待，以此为基础，东京大学日益发展，成为世界著名的高等学府。从日本政府对待东京大学的态度，可以窥见其对待高等教育的态度。

表14 初等和中等教育人均公共支出排名

北京由上年的第三上升到第二，可见其对高等教育的持续高度重视。而上海的高等教育公共支出排名与北京相比较低（不到北京的一半），还需进一步加强。

不过该指标有一些缺陷，那就是地区人数的多少直接影响到其排名。比如一个上海就几乎相当于整个澳大利亚的人口，所以在排行榜上，澳大利亚及日本的一些县排名比较靠前。还有就是与区域内高等学校数量的多少有关，由于每所公立高校或多或少能从国家层面获得高等教育公共投入，如果地区内的高校数量多的话，在分母（区域内总人口）一定的情况下，人均高等教育经费就会比较高。显然，北京就是受益于拥有较多的高校而获得了较多的高等教育国家投入。

但无论如何，每一地区都是有高校的，它们获得的公共教育经费直接决定了其教学条件的高低，从而对知识的生产和人才的培养产生不容忽视的影响。所以人均高等教育公共经费仍然是衡量区域知识持续性的重要指标之一。

ICT基础设施投资：上海与北京进入前十

在如今的电子信息时代，为了使知识在地区和国家范围内得到有效传播，良好的ICT基础设施，尤其是快速的宽带电信服务是必须的；其次，互联网主机是使用者必备的硬件；另外，对于商业活动本身，我们使用人均安全服务器数来衡量其水平，因为安全服务器使用encrypted 软件进行电子商务传输，所以一国该种服务器的数量又充分表明了该国的电子商务运行水平。

表15 高等教育人均公共支出排名

表16 ICT基础设施排名

表16中安全服务器所使用的是国家层面的数据，但考虑到中国的发达地区与落后地区之间相差悬殊，像北京、上海、天津这样的发达城市，其他几个地区被高估了。

与上年类似，韩国、澳大利亚、新西兰居民拥有互联网主机的水平很高，日本和中国香港也有较高的水平。尤其是新西兰，它的每千居民互联网主机拥有数量高达1466台，比上年增长64%。韩国的安全服务器比例最高，达到每百万居民2751.6台，而日本的每千居民宽带接入量以854人的数量高居榜首。

从2014APKCI和2013APKCI排名变化可以看出，各国的ICT基础设施水平在持续接近，今后的趋势将是使用质量和频度上的差别，这对于知识经济的发展是一个有利的方面，尤其是后发国家。

亚太地区的新格局与上海知识竞争力分析

上海是3 3个亚太地区中少有的能取得知识竞争力持续提升的城市。与上年相比，上海的知识竞争力又前进了2位，并进入亚太3 3个地区的前十名，这是继上年第八位的又一个新的里程碑。事实上，自2 0 1 0年亚太知识竞争力发布以来，上海一直稳步前进，从2 0 1 0年的第1 9名，到2 0 1 1年的第1 8名，再到2 0 1 2年的第1 1名，上年的第八名，今年的排名又升至第六。

亚太地区是世界各大区域中发展离散度最大的区域，既有日本、澳大利亚、新西兰、以色列等传统的发达国家，又有韩国、新加坡、中国台湾、中国香港“四小龙”等第一代新兴经济体，近年来则出现了中国大陆、印度等第二代新兴经济体。

21世纪以来，“四小龙”发展势头良好，其中的部分地区大有超越传统发达国家的态势。与此同时，在经历了改革开放最初二十多年粗放而高速发展之后，中国进入了追求质量与效益的知识经济发展模式。印度也是如此，尽管整体上还不发达，但其中的部分地区，如班加罗尔的知识密集产业已经初具规模并显示出较强的竞争力。因此，从次一级区域层面（国家内部的地区或面积很小的单个国家）看，一个传统发达经济体、第一代新兴经济体和第二代新兴经济体交叉分布、群雄并起的新的格局初步形成。

从今年的评价结果来看，虽然作为发达经济体的东京排名第一位，韩国的蔚山和首尔、中国的台湾、上海和北京等新兴经济体已经呈现出与日本的相关地区交叉分布的格局。尤其中国大陆有上海和北京两个地区进入前十，持续显示出强劲的发展势头。相比之下，以色列、澳大利亚、新西兰等发达经济体以及日本的其他6个地区则排在了第十名以后。尤其是前几年日本9个地区大部分位于前十名的格局已经改变，今年仅剩三席。虽然这种格局还不稳定，但第一代新兴经济体、第二代新兴经济体和发达经济体之间已经在知识经济发展方面形成了同台竞争的态势。

对于中国大陆地区而言，虽然整体上还比较靠后，但其中的两个地区上海和北京却表现突出。上海从第八位上升到第六位，前进了2位；北京的位置虽然稍降，但仍高居第八。虽然这个位次尚不稳固，但大陆有两个地区闯入亚太前十名，显示出非常好的上升势头。进入21世纪以来，中国认识到了传统经济发展方式的弊端和面临的危机，希望建立以科技进步为主要推动力的新的经济发展模式。与此同时，中国还加快了产业结构转型与升级的步伐。尽管面临许多困难，但进步是明显的。从北京和上海为代表的发达地区情况看，这种努力已经初见成效。

与上年相比，上海的知识竞争力又前进了2位，并进入亚太33个地区的前十名，这是继上年第八位的又一个新的里程碑。事实上，自2010年亚太知识竞争力发布以来，上海一直稳步前进，从2010年的第19名，到2011年的第18名，再到2012年的第11名，上年的第8名，今年的排名又升至第六（表17）。总之，上海是33个亚太地区中少有的能取得知识竞争力持续提升的城市。

上海之所以能够取得如此长足的进步，从知识竞争力结构上看，其在20项指标中有7项排在前八位，即这些指标与上海知识竞争力综合排名上升至第三紧密相关，它们是四个知识密集制造业中的三个部门：千人IT就业人数第四位、千人汽车与机械工程就业人数第五位、千人电子机械就业人数第七位；千人经理人数第六位、政府人均R&D投入第五位，单位面积经济产出第八位。这些都是值得肯定的方面，表明上海通过科技、教育的投入不仅提高了生产要素的质量，而且直接提高了生产力水平，保证了知识向生产的转化效率，保证了知识密集产业的发展。正是较为全面的指标提升，使得上海取得了这样罕见的知识经济发展。

表17 2010年以来上海知识竞争力在亚太33个地区的位置

但上海在许多方面仍存在明显的隐忧。首先，上海目前在亚太地区的知识竞争力地位并不稳固。上海今年排在了33个地区的第六位，这是一个很大的飞跃。但这是在本次世界金融危机持续影响下发达国家和地区遭受重创的情况下的一种排序，我们并不能就此确认上海在整个亚太地区知识竞争力的这一位置具有相对稳定性。其次，上海在去年首次被北京反超后，今年虽然再次超过北京，但它与后者的差距仅仅0.55分，显示出上海在国内知识竞争力的地位受到挑战。第三，上海在知识竞争力结构方面存在问题，多个方面的短板亟待弥补。例如，上海的R&D投入总量与发达地区之间还有很大差距。政府和企业R&D投入合计在33个地区中只排在第19位，不仅大幅落后于第一名的滋贺县（仅相当于其30%）,比北京和中国台湾也都落后（还不到两个地区均值的80%）。又如，上海的高技术服务业排在了第八位，这与上海国际大都市充足的智力资源、庞大的科技服务市场（上海市和长三角乃至全国）极不相称。上海每千从业人员中高技术服务业从业人员数仅相当于北京的39%，不到东京的37%，其巨大的潜力尚未被发挥出来。还有，上海的人均初等和中等教育公共支出排在第21位，仅相当于北京的60%，如果将初等、中等、高等教育人均公共支出全部加总（注：是全市人口平均，不是全部学生平均），上海也只排在第19位。这与上海66所高校，近200万名在校大学生数量的绝对数量优势很不相称（排在上海之前的许多地区只有几所高校，大学生只有几万人）。因此，教育支出水平偏低是当前上海与亚太先进地区的明显差距。

知识竞争力综合排名 1 9 1 8 1 1 8 6

当然，知识经济的最终成果体现在最终的经济产出上，上海的劳动生产率和人均收入分别排在第20位及21位，位次上多年来没有明显进步，甚至有所下降。上海的劳动生产率只相当于其姊妹城市大阪的48%，其差距之大一目了然。而其人均月收入与亚太其他地区的大都市相比，也存在较大的劣势。提升人力资本的报酬是经济健康、持续发展的根本途径，因而上海想要从根本上提升经济发展水平，就必须能提供具有世界竞争力的薪酬水平，如此才能不断吸引世界一流人才。

针对上述分析，为了持续快速提升上海的知识竞争力，我们有如下建议：

第一，大力加强知识基础设施建设。上海要建成全球技术创新中心，必须建立与之相适应的强大的知识基础设施，包括支撑知识生产、扩散、分享、应用的完善系统。具体包括：面向全国尤其是全球服务的研发设施，高水平的文化教育机构、先进的信息传播与应用软硬件设施。同时实现四大目标：一是大规模集成整合知识信息资源，整体提高资源的综合和增值利用价值；二是建设知识资源互联网传播扩散与增值服务平台，为上海全市乃至更大范围内提供资源共享、数字化学习、知识创新的信息化条件；三是建设知识资源的深度开发利用平台，为全市提供知识管理与知识服务的信息化手段；四是为知识资源生产出版部门创造互联网出版发行的市场环境与商业机制，大力促进文化出版事业、知识产权事业的发展。争取经过五到十年建设，使上海的知识基础设施水平达到甚至超过世界发达国家的平均水平，为支撑上海的知识经济生产提供强大的支撑。

第二，培育和吸引具有全球知识资源配置能力的载体。传统企业对资源的配置包括劳动、资本、自然资源等。但在知识经济生产模式下，最核心的资源是知识，知识是比其他任何要素都强大的高能生产资源。于是在传统资源配置方面，如鱼得水的企业在知识经济模式下的竞争力可能变得竞争力不足。

上海要建立在全球范围内的知识竞争力，必须培育和引进一大批能在全球范围内配置知识资源的强大载体。这些载体包括生产和应用世界领先前沿技术的企业，从而引领世界产业进步的潮流；通过技术或商业模式的创新，能够占领全国甚至全球最广泛市场的企业；始终站在价值链顶端，从而获得远超一般水平的高附加值企业；对顶尖人才具有强大引力和凝聚力的企业或科研机构。

在世界范围内，符合上述条件的企业或机构包括微软、苹果、Google等，在国内如阿里巴巴、腾讯、华为等。上海目前还比较欠缺这样的企业或机构。

第三，加大金融开放力度，以强大的金融资本优势驱动创新资源。私人股权投资是知识经济中实现人力资本和知识资本的最重要的金融资源，创新的中间产出必须有活跃的PE或VC参与才能顺利实现商业化过程。本年度上海的人均私人股权投资仅有108美元，排在第11位，仅相当于第一名以色列的四分之一，第二名新西兰的二分之一，也大大低于澳大利亚各地区，甚至比北京、首尔和蔚山都低。这与上海国际金融中心的地位极不相称。

上海多年来私人股权投资发展不快的原因仍然是开放的力度太小。2010年颁布的《关于本市开展外商投资股权投资企业试点工作的实施办法》缺乏大的突破。建议以上海自贸试验区建设为契机，大幅放宽外资设立私人股权投资企业的条件，取消类似于“按国家有关外商投资的法律、行政法规、规章办理”这样笼统的限制性条件，取而代之以负面清单的形式管理外资私人股权投资企业的设立及其投资行为。

第四，建立国际大都市中最强大的知识密集产业群，实现“头脑”与“躯干”的互动。上海的人口大约相当于纽约和大伦敦的近3倍，大巴黎和东京都的近2倍；上海的面积大约分别相当于纽约的8倍、大伦敦的4倍、东京都的3倍、大巴黎的2倍多。面积和人口决定了上海相对于这些国际大都市的产业发展巨大空间优势和市场优势。加上上海又是中国传统的制造业中心城市，上海在进行产业升级的基础上应当建立起世界上最强大的知识密集产业群。这一特征将是上海在未来10到20年内超越其他国际一流大都市最重要的资源禀赋和结构性优势。

但上海目前的这一优势远未发挥出来，本年度上海在亚太33个地区中的单位面积产出强度也仅排第八位，仅相当于第一名首尔的14%，相当于前五名首尔、新加坡、东京、香港、大阪五个城市平均值的五分之一。从上海郊区与江浙近沪县市的对比看，上海5个郊区的劳动生产率只相当于全部15个区县市（其中上海、江苏、浙江各5个）平均值的82%，相当于江苏5个县级市的52%，仅比浙江5个县市均值略高。从单位面积经济产出强度看，上海的5个区的均值刚好与全部15个区县市相当，但仅相当于江苏5个县级市的57%。

上述比较表明，上海经济的粗放型特征仍未根本改变。上海与其他国际大都市的比较优势（更大的面积和郊区）远未发挥出来；上海与国内其他地区的相对优势（国际大都市郊区与一般地区相比）也远没有发挥出来。而这两者是密切相关的，即上海的郊区没有在整个经济发展中发挥更大更好的作用。

为此，建议在“十三五”规划中，将上海中心城区与郊区作为一个整体统筹考虑，并在两者之间的良性互动上做文章。将郊区建成技术密集的、规模型的知识密集制造业产业集群，包括集成电路、通信设备、生物医药、高端装备等，以形成其他发达国际大都市所不具备的“躯干产业”。而将中心城区建成知识密集的高技术服务业，即“头脑产业”，包括研究开发产业、软件开发、信息技术服务等专业服务业等。极为重要的是，要让“头脑”与“躯干”互动起来，即以中心城区强大的知识密集服务业支撑郊区的知识密集制造业，并将中心城区部分与知识密集制造业直接相关的知识密集服务业不断扩大到郊区，大幅度提高郊区产业的增加值率和单位面积产出率。