知识密集型产业评价指标体系和定量模型构建

密集型产业比普通制造业具有更高的劳动
首先，建立知识密集型产业评价的
生产率，并呈现出稳步增长的态势。
层 次 结 构（如图１ ）。其次，对指标进行无
衡量产业产出也有一些相对指标，如 量纲化处理。对知识密集型产业的评价
产业的增加值率、产业的利润率、销售利 既有绝对指标，如产业的年增加值、从业
润率、产值利税率等。
知 识经济时代一个极其重要的特征 就是知识密集型产业在国民经济 中占据着越来越重要的地位。知
产业评价最重要的指标。人力资源的素质 指标可以用从业人员的平均受教育年数来 表示。人力资源的再教育指标可以用从业
映专业的重要性和专业与专业之间重要性 的差异。尽管如此，产业年获得的专利数 仍然是一个较好的衡量产业知识密集程度
计算机、航空航天、电子通信等，近年来已 比例来表示。
平、经营管理水平和劳动力技术熟练程度
经成为经济发展的支柱产业，也是目前全
２．Ｒ＆Ｄ 投入指标。Ｒ＆Ｄ 投入指标是用 的综合表现，也是反映产业经济效益和发
球经济中增长最快、最耀眼的部分。知识 来反映产业进行创新的指标，反映了产业 展质量的重要指标，是世界上其它国家考
缺乏定量研究。知识密集型产业分为知识 种表示方法，既可以用非生产人员占总从 会的贡献程度。我国知识密集型产业人均
密集型制造业和知识密集型服务业两大类。 业人员的比例来表示，也可以用具有大学 利税水平远高于普通制造业。
知识密集型制造业包括生物医药、新材料、 专科以上学历的从业人员占总从业人员的
产业的全员劳动生产率是产业技术水
Ｐｒｏｃｅｓｓ 简记ＡＨＰ）是建 立指标体系定量模型的 常用方法。层次分析法是 美国运筹学家 Ｔ ·Ｌ · Ｓａａｔｙ 在 ２０ 世纪 ７０ 年代 提出的一种能有效地处 理决策问题的实用方法。 这是一种定性和定量相 结合的、系统化、层次化 的分析方法，适用于结构 较为复杂、决策准则较多
察一个产业效率的重要指标。我国的知识 而且不易量化的问题。
知识密集型产业的综合评价结果可以 用下式表示：
ＫＩＩＶ＝ α１β１ω１χ１｀ ＋ α１β１ω２ χ２｀ ＋ α１β１ω３ χ３｀ ＋ α１β２ ω４χ４｀ ＋ α１ β２ ω５ χ５｀ ＋α１β２ω６χ６｀ ＋ α２β３ω７ χ７｀ ＋α２β３ ω８χ８｀ ＋α２ β３ω９χ９｀ ＋ α２ β４ ω１０ χ１０｀ ＋ α２ β４ ω１１ χ１１｀
再次，建立两两比较的判断矩阵，矩 阵中的每个元素值可以根据研究者对指标 之间的相对重要关系，主观地做出比值的 判断，也可以专家评价法确定。由此分别 求出低一层次的指标对于上一层次指标的 权重。设第一层指标对于知识密集型产业 评价的权重为α １ 和α ２。类似地可以求出 第二层人力资源投入指标、Ｒ＆Ｄ 投入指标 对产业投入指标的权重β １，β ２ ；绝对产 出指标、相对产出指标对产业产出指标的 权重β ３，β ４。
识密集型产业是一种根据投入的生产要素 人员年平均培训的小时数来表示，也可以 的指标。
划分的产业类型。目前绝大部分这方面的 用产业人力资源的培训经费占产业增加值
人均利税是反映产业和企业状况的重
研究还只停留在直观判断和定性描述上， 的比例来表示。人力资源的结构指标有多 要指标，它反映了某产业劳动者总体对社
密入
集指
型标
产
业产 评业
价产
指出
标指 标
表 １ 知识密集型产业评价指标体系
人力资源投入指标 人力资源的素质指标
从业人员的平均受教育年数（年）
人力资源的再教育指标
从业人员年平均培训的小时数（小时）
人力资源的结构指标
非生产人员占总从业人员的比例（％ ）
Ｒ ＆ Ｄ 投入指标
产业 Ｒ ＆ Ｄ 强度指标 产业年 Ｒ ＆ Ｄ 经费总额占产业年总产值的比例（％ ）
指标名称
综合权重数
从业人员的平均受教育年数 从业人员年平均培训小时数 非生产人员占总从业人员的比例 Ｒ ＆ Ｄ 经费占产业年增加值的比例
产业科技活动人员数 产业 Ｒ ＆ Ｄ 经费额 产业人均增加值 产业年增加值
产业年获得的专利数 产业年增加值率
产业年销售利润率
α１ β１ ω１ α１ β１ ω２ α１ β１ ω３ α１ β２ ω４ α１ β２ ω５ α１ β２ ω６ α２ β３ ω７ α２ β３ ω８ α２ β３ ω９ α２ β４ ω１０ α２ β４ ω１１
产值、产业年增加值、产业年利润、产业 年获得的专利数、产业的全员劳动生产率 （可以通过人均增加值来体现）、产业的人 均利税等。
产业年获得的专利数可以较好地反映 产业技术方面的产出情况。但是有关专利 的统计数据也有其局限性，并不能十分完 整地反映产业技术进展的情况。这主要是 由于，并不是所有企业发明和创新都采取 申请专利的方式，有的企业愿意通过申请 专利来保护自己的知识产权，有的则愿意 通过保密来保护自己的知识产权；申请专 利的项目数，只是笼统的数据，它不能反
产业 Ｒ ＆ Ｄ 绝对投入指标
产业科技活动人员数（人）
产业 Ｒ ＆ Ｄ 经费额（万元）
产业产出绝对指标 全员劳动生产率指标
产业的人均增加值（万元）
产业产出总量指标
产业年增加值（万元）
技术成果产出指标
产业年获得的专利数（个）
产业产出相对指标 Biblioteka Baidu 产业的增加值率（％）
１０４ 商业时代 （ 原名 《 商业经济研究》） ２００７年３３期
用于扩大知识库和发现新的知识的直接努
力。Ｒ＆Ｄ 投入指标也有多种表示法，既有
知识密集型产业评价指标体系
绝对指标，也有相对指标。绝对指标有产 业 Ｒ＆Ｄ 经费额、产业 Ｒ＆Ｄ 人员数等。相 对指标可以用产业当 Ｒ ＆ Ｄ 经费总额占产
和定量模型构建
业年销售收入的比例来表示，可以用产业 年 Ｒ ＆ Ｄ 经费总额占产业年总产值的比例 来表示，也可以用产业年Ｒ＆Ｄ 经费总额占
投入和产业产出两个方面进行。 （一）产业投入指标 产业要想得到产出，就必须投入劳动
力、生产设备、原材料等各种生产要素。知 识密集型产业是高端技术和智力成果集中 的部门。产业投入指标就是要反映产业投 入要素的知识密集程度。产业投入指标包 括以下具体指标：
１．人力资源投入指标。人力资源投入 指标用来反映投入的人力资源知识密集的 状况。包括人力资源的素质指标、人力资 源的在职培训指标、人力资源的结构指标 等。笔者认为人力资源指标是知识密集型
最后，利用经过无量纲化处理后的第 三层指标的数据，分别求出从业人员平均 受教育年数、从业人员年平均培训的小时 数、非生产人员占总从业人员的比例等 １１ 个指标对于各自的上一层指标（第二 层指标）的权重值，分别用ω １，ω ２…， ω１１ 表示。再根据第二层指标和第一层指 标的权重值，求出第三层 １１ 个指标对于 知识密集型产业评价的组合权重数，如表 ２ 所示。
标体系的原则，结合知识密集型产业的实 量纲化处理。
际情况，本文选取以下指标对知识密集型
本文对知识密集型产业评价选取的指
产业进行评价（见表 １）。
标都是定量的正指标，即原数值越大越好。
基于层次分析法的知识密集 型产业评价定量模型构建
对正指标的无量纲化处理采用线性无量纲 化方法中的极值法。
层次分析法（Ａｎａｌｙｔｉｃ Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ
其中χｉ｀ 为各最低层指标（第三层指 标）原始数据经过无量纲化处理后的标准 数据。
ＫＩＩＶ值的经济学含义是， ＫＩＩＶ越接近 １，则产业的知识密集程度越高。
对知识密集型产业评价进行定量研究 是一项有益的探索。一方面，从理论上讲， 可以丰富产业经济学的相关理论，为研究 未来产业的发展方向提供借鉴。另一方 面，从实践中看，目前产业结构不合理是 我国现阶段经济发展中遇到的一个较为突 出的问题。并且产业结构不合理已经造成 了资源过度消耗、环境恶化、大学生就业 问题突出等诸多经济和社会难题。因此， 调整产业结构也是经济学界和各级政府在 处理实际问题中必须面临而亟待解决的问 题。但是接下来的问题是产业结构如何调 整、向哪个方向调整，知识密集型产业评 价的研究成果可供参考。当然，本项研究 提供的是一个理论模型，还需要相关的实 证研究进行检验。
产业年增加值的比例表示，还可以用产业
Ｒ＆Ｄ 人员数占从业人员总数的比例表示。
■ 许 强 博士（复旦大学管理学院 上海 ２００４３３）
（二）产业产出指标
◆ 中图分类号：Ｆ２２４ 文献标识码：Ａ
产业产出指标反映了产业知识生产的
成果。既有一些绝对量的指标，如产业年
内容摘要：近年来，知识密集型产业的 研究和发展问题越来越受关注。但从 目前的研究现状来看，基本上还停留 在直观判断和定性描述阶段，对知识 密集型产业的评价缺乏完整的指标体 系和定量模型分析。为此，本文在构建 知识密集型产业评价指标体系的基础 上，运用层次分析法原理建立了知识 密集型产业评价的定量模型，试图把 对知识密集型产业的评价研究从定性 引向定量。 关键词：知识密集型产业 层次分析法 评价指标
人员平均受教育年数；也有相对指标，如
（三）知识密集型产业指标的选取
生产人员占总从业人员的比例、产业的
由上可以看出，同一个指标有不同的 销售利润率等。不同的指标其量纲不一
表示方法，这使得整个指标体系较为复杂。 样，有万元、年、小时、百分比等，所以
为了便于实际研究，根据第一节的构建指 在建立判断矩阵之前必须对指标进行无
密集型服务业（又称知识服务业）包括咨 询业、设计产业、研究和发展产业、文化产 业、教育产业、医疗产业等。本文以知识密 集型制造业为研究对象，着力构建知识密 集型产业评价的指标体系和定量模型。
知识密集型产业评价指标的 构建
根据知识密集型制造业的特点，笔者 认为对知识密集型产业的评价主要从产业
产
知 识
业 投
产业的销售利润率（％）
全国贸易经济类核心期刊 １０３
产业观察 Estate Observation
表 ２ １ １ 个最底层指标对知识密集型产业评价的综合权重数