区域经济产出：上海区域产出强度位列“中国之最”

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四个指标描述这些产出。区域经济产出总体上都处于增长趋势。

劳动生产率

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12看，对比2019年的APCKI，亚太53个地区在该项指标的排名发生了一定的变化。发达国家优势明显，新加坡依然保持第1名的位置，并且劳动生产率远高于其他地区；日本三个地区都有进步，均挤入前十之列，东京上升7名位于第3，大阪上升8名位列第9，爱知县上升7名位列第8；澳大利亚的3个地区均保持在前十之内；但以色列表现有所下降，下滑2名排名第11。

中国只有中国香港和中国台湾位列前10，分别为第4名、第7名；而大陆的31个地区中，大都位于榜单的中后段。北京、上海分别位列第18和第19。印度3个地区排名不高，其中马哈拉施特拉垫底。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高于中国大陆和印度相关地区，这客观反映了经济发展阶段的差距。

表9 亚太区劳动生产率排名

平均月收入

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13显示，该项指标排名结构与2019年相比出现了一些变化。新加坡取代蔚山成为亚太53个地区中收入最高的地区，平均月收入达到5171国际元，日本东京与去年排名没有变化仍位列第2，平均月收入为4464元；澳大利亚3个地区依然位列前十，其中西澳大利亚排名第3，平均月收入为3901国际元；而中国台湾今年进步4名占据第6名。

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31个地区中，除了北京和上海相对靠前（第15位、第21位）以外，其余分列第26至50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一定问题，一是国民经济产出中的居民实际收入占比较低，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，这一状况需要改变；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。

表10 亚太区平均月收入排名

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中美贸易摩擦因素的影响，企业的压力已经很大，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，中国还有很长的路要走。以大陆排名最靠前的北京为例，其职工人均收入仅相当于澳大利亚三地区平均水平的70%，东京的59%。正是在收入方面的巨大差距，才拉低了中国各个地区的知识竞争力。

区域就业水平

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等式：100-失业率，这样能保持变化的线性。

表14显示，该项指标的排名结构与2019年相比发生了一些变动，但各地区失业率的原始数据并无太大变化。亚太地区中，中国部分省份和日本多数地区就业水平较高，前十名日本占据6位，中国占据3位。这也说明尽管在一定程度上存在着大学生就业压力，我国的城镇就业水平在全世界还是比较靠前的。这从一个侧面上反映了中国由于人口结构和出生率的变化，刘易斯拐点的到来。

表11 亚太区区域就业水平排名

日本地区的失业率普遍降低，就业形势改善，这也是因为日本存在人口老龄化和劳动力紧缺的问题，加上平权思潮的兴起，日本社会开始鼓励为女性创造更多工作机会，全职家庭主妇的比例也在不断降低。近年来韩国就业形势有所恶化，其两地区的就业水平仍然不高，其中蔚山列第33名，首尔仅列第44名，其主要原因是低生育率带来的劳动人口减少、汽车等制造业表现不佳和服务业结构调整等。澳大利亚、新西兰以及以色列的该项指标排名仍然靠后，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

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15所示，2019年该项指标排名结构没有太大变化。新加坡取代韩国首尔成为区域产出强度最高的地区，其单位面积产出达到了每平方千米7.95亿国际元，比第二名的韩国首尔高2.5亿国际元。首尔和新加坡排名靠前除了经济产出强度客观上较高以外，也与其较小的城市面积有关（不像中国城市那样有较广阔的郊区）。

表12 亚太区区域经济产出强度排名

东京、中国香港、大阪、上海紧随其后，这些地区几乎都是人口密度极大的国际大都市，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高，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，城市型的地区（直辖市）在该指标上的表现要好于包括广大农村的地区。相反，幅员辽阔且人烟稀少的地区这一指标表现普遍欠佳。例如，澳大利亚的3个地区虽然在劳动生产率方面排名靠前，但他们较低的人口密度却导致了较低的区域产出强度。另外，有些地区不适宜发展经济的地形地貌对该指标也有影响。山地比重较大的地区比较不利，例如西藏、青海、新疆和内蒙古，这是该指标的一个缺陷。但尽管如此，知识经济本身反映的是对自然资源较低的依赖程度和较高水平的经济集聚。比如广东和浙江这两个地区都有较大的平原地区，也都有较多的山区，但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。