基于灰色關聯的區域知識競爭力實證研究
——以安徽省為例

韓東林，胡姍姍，方明英

(安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

基于灰色關聯的區域知識競爭力實證研究
——以安徽省為例

韓東林，胡姍姍，方明英

(安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

從知識經濟傾向、知識要素稟賦、知識環境和知識產出四個角度構建知識競爭力評價指標體系，結合熵權法和灰色關聯分析法，計算出安徽省2001—2010年知識競爭力水平，實證分析了各影響因素對知識競爭力的貢獻程度。研究發現:安徽省知識競爭力與各影響因素都具有顯著的相關關系，但不同因素的貢獻程度存在一定差別;知識環境和知識產出是影響安徽省知識競爭力的兩個關鍵因素，其中又分別以金融環境和技術市場成交合同金額的關聯度最高;知識經濟傾向越強不一定越能促進知識競爭力的發展。

知識競爭力;知識經濟傾向;灰色關聯分析;熵值法

Abstract:Based on the construction of regional knowledge competitiveness evaluation system from four aspects of knowledge economy tendency，knowledge capital，knowledge institution and knowledge outputs，this study employs entropy weight coefficient and grey correlation method to empirically investigate the effect of different factor on knowledge competitiveness with the related data of Anhui during the period 2001—2010.The main findings include:All selected indexes make obvious influence in Anhui knowledge competitiveness，although certain difference exists among indexes;Knowledge institution and knowledge outputs are statistically significant in enhancing the innovation efficiency，of which the correlation degree of financial related indexes and value of contract deals in domestic technical markets play positive parts;Stronger knowledge economy tendency not always promotes more powerful regional knowledge competitiveness.

Key words:Knowledge competitiveness;Knowledge economy tendency;Grey correlation;Entropy weight

科學、技術和創新已成為知識經濟時代的關鍵詞，知識要素對經濟增長的拉動效應日益顯著。而知識競爭力更是決定一個地區的比較優勢與競爭優勢，決定其可持續性經濟增長的能力［1］。基于此，有必要對知識競爭力的影響因素進行分析研究，尋找出該系統的主要特征和矛盾，進而明確提升區域知識競爭力的努力方向。本文提出的問題是，如何客觀計量知識競爭力?相關因素對知識競爭力的促進或抑制程度有多大?針對具體地區，對以上問題進行深入探討是本文研究的目的。

1 文獻回顧

國外關于知識競爭力的研究可追溯到1996年OECD提出“以知識為基礎的經濟”［2］即知識經濟的概念。從已有文獻來看，僅有英國哈金斯協會(Robert Huggins Associates，RHA)對知識競爭力展開系統研究。2000年哈金斯協會首次提出“知識競爭力”，將其定義為“創造新的想法、思想、程序和產品，并且把它們轉化為經濟價值和財富的生產力和能力”［3］。自2002年起，哈金斯協會開始發布“全球知識競爭力指數”(World Knowledge Competitiveness Index，WCKI)，對世界主要經濟地區的知識競爭力進行排名。該協會建立了一個指標體系和評價模型，其中指標體系由5個模塊19個指標組成，采用數據包絡分析 (DEA)方法構建了一個復合的競爭力指數。其中5個模塊分別是人力資本、知識資本、金融資本、地區經濟產出和知識可持續性［4］。然而，WCKI旨在為各國家或地區提供參考，只是簡單測算、排列各地知識競爭力指數，并未深入探究。

國內學者對知識競爭力的研究起步較晚，大都是對國外研究成果的引入擴展，但也取得了一定的成果，不同學者從不同視角、不同層面展開了知識競爭力研究，包括國家、區域、企業層面知識競爭力評價模型及關鍵因素的探索，知識競爭力與經濟增長的關系等等。(1)從研究對象來看，曹霞等基于2000—2006年8國的統計數據，評價了各國知識競爭力水平、等級及發展狀況［5］;李文博等基于知識整合、組織學習、網絡結構、戰略柔性和組織氛圍5個維度構建了企業知識競爭力的關鍵影響因素模型，試探性對模型進行了實證檢驗［6］。(2)從評價體系和方法來看，周霞等從哈金斯知識競爭力的理論入手，結合我國統計標準及地區實際情況，構建了中國地區知識競爭力評價指標體系［7］;劉希宋建立了包括知識產出、知識經濟效益、核心競爭力和持續競爭優勢4個二級指標在內的知識競爭力戰略評價體系，利用熵權TOPSIS方法對我國知識競爭力進行了實證分析［8］;李秀梅等利用 AHP法測量了2008年31個省市知識競爭力［9］。(3)從研究內容來看，曹如中等研究了知識競爭力的形成過程，認為知識轉化為競爭力需歷經認知知識、知識的內化、知識的中介化和知識的外化四個步驟［10］;李秀梅等檢驗了政策對知識競爭力提升起促進作用的有效性［9］。

縱觀國內外研究，可以發現現有研究主要存在以下不足:(1)研究內容主要集中在內涵、機理、模型以及構成要素的探索和分析上，缺乏對知識競爭力與影響因素相關性的研究。(2)大都是宏觀或中觀層面知識競爭力的排序和評價，對產生差異的原因沒有給出定量的分析或解釋，針對具體地區展開知識競爭力研究的較少。(3)靜態分析方法主導現有研究，基本都是對樣本地區在某一年的知識競爭力展開評價，忽視了知識競爭力的動態變化和發展。

傅家驥［11］曾指出創新傾向是技術創新能力的構成要素之一。知識競爭力與創新能力具有相通性，因此，本文考慮到知識經濟傾向對知識競爭力的影響，補充了以往研究只從人力、財力、知識、金融以及持續性 (如技術性基礎設施)角度出發的評價體系。

2 指標選取和數據處理

2.1 指標選取

本文在參考國內外學者有關知識競爭力指標體系建立的基礎上，結合知識競爭力系統的性質與特點，構建了包含4個一級指標，16個二級指標的評價體系 (見表1)，具體指標選擇如下:

(1)知識經濟傾向。知識經濟傾向是區域開展知識活動的真實性和主動性的表現，是知識經濟發展變化的趨勢。本文從“城鎮恩格爾系數”和“高技術產業對GDP貢獻率”兩個方面考察了區域知識經濟的傾向，前者標志社會的富裕程度，側面反映地區對高層次知識活動的需求，后者從產業結構角度描述了地區實施知識經濟戰略的執行力。

(2)知識要素稟賦。知識要素是提高區域知識競爭力的內生變量，經費和人員是知識要素的主體部分，本文采用“科技活動人員”、“R＆D人員全時當量”和“R＆D經費占GDP比重”解釋區域高素質人才的擁有量和活躍度，以及知識活動的經費投入強度。

(3)知識環境。本文對知識環境的考察涉及金融、政府、信息以及法制4個因素。“金融機構存款余額”和“金融機構貸款余額”是評價金融機構業務水平的重要指標，以這兩項指標描述金融部門對知識活動的支持潛力與程度，或者說金融系統在知識競爭力系統中的作用。“地方政府財政科技撥款”及其“占地方財政比例”是地方政府在財政資源配置中對科技重視程度的體現，本文用來刻畫政府在知識活動中的參與度，進而分析政府環境對知識競爭力的影響;“萬人互聯網用戶數”和“百人固定和移動電話用戶數”反映了區域技術性基礎設施的發達程度，用來近似地衡量信息環境。知識產業的產出區別于傳統產業，開發者較易喪失對成果衍生收益的獨享權，和諧的法律環境無疑有助于維護開發人的權益，激發人才知識創新的主動性，從而有利于區域知識競爭力的發展，本文用“專利侵權糾紛立案數”揭示知識市場的法律秩序，表征區域的法制環境。

表1 知識競爭力評價指標體系

(4)知識產出。知識活動的直接產出表現為以論文和專利為代表的基礎性成果，由直接成果衍生的經濟收益則可以看作知識活動的間接產出，我們采取“專利申請量”， “發明專利申請授權量”，“國外主要檢索工具收錄論文數”和“技術合同成交金額”作為知識產出的衡量指標。

2.2 數據處理

本文數據根據2002—2011年各年的《安徽省統計年鑒》、 《中國信息年鑒》、中國科技統計數據、科技統計資料匯編和國家知識產權局專利統計年報，經整理加工獲得。其中，個別指標由于不能獲得同期的數據，按照缺損數據對待，缺2010年數據，但在2001—2009年有數據的，取有數據年份的平均值［12］，2010年國外主要檢索工具收錄論文數即是運用該方法計算得出。

3 實證設計和結果分析

本文以安徽省2001—2010年數據為樣本，在熵權法確定各級指標權重的基礎上，加權計算出所選時間序列的知識競爭力水平，進而通過灰色關聯法計算出知識競爭力與各級指標的關聯度。得出安徽省2001—2010年知識競爭力水平，以及知識經濟傾向、知識要素稟賦、知識環境與知識產出的量化數值 (見表2)。

表2 安徽省2001—2010年知識競爭力水平與各一級指標量化數值

3.1 評價方法

分析知識競爭力系統與其影響指標的關聯性時，以知識競爭力序列為參考序列，各級指標為比較序列，經計算可得安徽省知識競爭力同一級指標、二級指標的灰色關聯度，見表3和表4。

表3 一級指標灰色關聯度

表4 二級指標灰色關聯度

表3中所有的灰色關聯度都大于0.5，說明知識經濟傾向、知識要素稟賦、知識環境和知識產出對知識競爭力的發展有著較大的正面影響，也表明本文對知識競爭力影響因素的選擇是合理的。

3.2 實證結果分析

根據實證檢驗，安徽省知識競爭力與各影響因素之間具有顯著的關聯關系，但具體因素的關聯度存在一定差異。對影響因素按影響程度進行排序，我們發現外部的環境支持對安徽省知識競爭力的影響程度最強，其次是知識產出和要素稟賦，知識經濟傾向的影響程度最弱。

(1)知識環境與知識競爭力。知識競爭力與環境支持的關聯度排在第一位，這說明知識競爭力不僅與各級主體的直接知識活動有關，而且與區域的社會經濟環境、主體間的網絡關系等因素密切相關。結合二級指標的灰色關聯度 (見表4)，進一步分析發現，金融環境與知識競爭力幾乎完全相關，其中金融機構存款余額和貸款余額的關聯度分別為0.9659、0.9386，處于非相關的邊緣地帶，高于其他二級指標灰色關聯度。知識產業具有高技術、高風險、高投資的特征 (如電子設備制造業)，需要大量資金的投入，但產業本身的財富積累往往不能滿足需求，金融機構貸款是其籌集資金的重要渠道。存款是貸款的源泉，充足的金融機構存款余額能夠使知識產業獲得長久的資本支撐，確保了知識產業快速健康發展。與此同時，金融機構貸款余額不僅體現了金融部門對知識產業的實際支持能力，還反映出不同主體對貸款的現實需求，即社會的風險意識。而樂觀的金融形勢和適度的風險觀念都有利于知識產業的持續發展，推動知識競爭力的提升。通常情況下，高利潤伴隨高風險，知識競爭力在汲取金融養分，獲得自身發展后，也會帶來巨大經濟效益，反哺金融系統，為金融機構奉獻更多的可貸資金。所以，知識競爭力系統與金融系統之間存在一個良性循環，兩者的高度相關也就有根可究。

信息環境與知識競爭力的關聯度緊隨金融環境，均值達到0.9296，同樣列于高水平段位，對知識競爭力的塑造起著舉足輕重的作用。知識競爭力是一個開放的系統，只有當相關學科進行交叉、相關產業進行融合、相關的科教機構和人員進行合作，以及產－供－銷相關的企業發揮協同效應時，才能發展知識經濟，發展真正的高技術產業［13］，形成強大的知識競爭力。而優質的信息環境即發達的信息網絡為地方行為主體 (企業、政府、研發機構及非單位個人)實現技術信息交流和知識共享創造了便捷，提供了平臺。

政府對知識競爭力的貢獻程度徘徊在0.85左右，表明政府的財政支持是提高安徽省知識競爭力的重要因素。政府通過財政撥款、稅收減免及知識相關產業政策規定等一系列手段調節和干預知識活動，為知識活動提供人力和財力支持的同時，保證并激勵了知識創新良好氛圍的培育，這對于知識競爭力的發展具有非常積極的作用。專利侵權糾紛立案數表示司法機關在保護知識活動順利進行中所做的努力，司法處于法律流程的末端，相比立法和執法，司法與知識競爭力的距離較遠，這便導致專利侵權糾紛立案數代表的法制環境在知識環境中表現低調，與知識競爭力的關聯度只有0.7836。

(2)知識產出與知識競爭力。知識產出與知識競爭力存在較高的關聯性，這與我們的普遍認識是一致的。然而，令人奇怪的是，發明專利申請授權量的關聯度低于專利申請量，也就是說專利的數量反而比質量對知識競爭力的影響更大。原因是，安徽省社會發展狀況位于全國二級陣營，創新步伐相對緩慢，專利開發上尚未實現質的飛躍，仍處于對專利數量的積累階段。固然如此，安徽省在注重增加專利數量的同時仍不能放松對專利質量的要求，避免重量不重質的盲目發展。此外，技術合同成交金額的關聯度達到0.899，排在知識產出四項二級指標首位，可以說相比專利開發及論文發表，知識的市場化水平對知識競爭力的提升有著更加明顯的促進作用。

(3)知識要素稟賦與知識競爭力。外因只有通過內因才能發揮作用，但實證結果卻表明安徽省知識要素稟賦與知識競爭力的關聯度低于環境因素，排在第三位。不過仔細觀察相應二級指標的關聯度，不難發現，要素稟賦包含的三項二級指標的關聯度并不低，都接近0.9，且排名相對靠前。三者之間微弱的差距揭示:對安徽省知識競爭力而言，高素質人才和研發經費的投入幾乎同等重要。

(4)知識經濟傾向與知識競爭力。知識經濟傾向與知識競爭力的關系相對疏遠，排在最末。暗示著并不是知識經濟傾向越強，越能促進知識競爭力的發展。這似乎有悖于常理，一般認為，知識經濟傾向越高，區域知識活動越活躍，那么越能推動區域知識競爭力的迅速發展。究其原因可能是:(1)雖然比較而言，知識經濟傾向的灰色關聯度最低，但與其他一級指標的關聯度相差不大，落后于其他指標可能是整體不高的知識競爭力水平所致。(2)知識經濟傾向表示地區各級主體 (企業、政府、研發機構及非單位個人)進行知識活動的愿望。即使有知識活動的愿望，卻欠缺成熟的現實條件和高執行力的配合，那么知識經濟傾向對知識競爭力的影響將會大大降低。一方面，2001—2010年安徽省恩格爾系數平均值約為42%，處于小康社會初級階段，說明安徽省人民生活并未真正實現富裕，對高層次知識活動的需求不足，現實條件有待成熟。另一方面，高技術產業是知識相關產業的主力軍，是培育強大知識競爭力的關鍵。2001—2010年安徽省高技術產業對GDP的貢獻普遍偏低，最低為2.77，最高5.52，平均值僅為3.66。表明安徽省高技術產業發展滯后，難以發揮其對知識競爭力的帶動效用，或者說安徽省提高知識競爭力的執行力尚需改進。

4 結論

基于建立的指標體系，本文采取客觀賦權的熵值法測量了安徽省知識競爭力，將灰色關聯理論運用于知識競爭力的評價研究，確定了影響知識競爭力的主要因素和次要因素。研究結果與現實狀況具有較好的一致性。

通過整體的比較分析，我們發現:第一，安徽省知識競爭力逐年提升，并與各影響因素存在較高的關聯度。但是，不同因素的貢獻程度存在一定差別，環境因素居首位，知識產出其次，知識要素稟賦第三，知識經濟傾向最后。第二，知識活動具有互動性，從中受益的同時也將補給金融系統，所以知識競爭力與金融因素嚴重相關。信息環境和政府環境對安徽省知識競爭力起著顯著的促進作用，法制環境的關聯度卻明顯偏低。第三，知識市場化水平比專利和論文更有利于知識競爭力的提升，而科技活動人員和R＆D經費對知識競爭力來說幾乎同等重要。第四，知識經濟傾向越強并不一定越能促進知識競爭力的發展，高水平知識競爭力的實現需要根據地區實際情況，制定并落實相關政策。

對于本文的實證設計需指出的是，在指標選擇上，鑒于可獲得性和準確性的考慮，或舍去或采用替代指標，如用專利侵權糾紛立案數這一個指標代表區域法制環境，衡量法律方面對知識競爭力的作用，然而，立法和執法也是法律系統的重要組成部分，這在我們的指標選取中沒有表現，從而可能導致評價結果出現偏差。從這個角度來看，本文的實證分析具有一定的局限性，有待未來研究的改進和克服。

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(責任編輯 譚果林)

Analysis of Regional Knowledge Competitiveness Based on Grey Correlation Method

Han Donglin，Hu Shanshan，Fang Mingying
(School of Business，Anhui University，Hefei 230601，China)

F061.5

A

全國統計科學研究計劃項目“長三角地區高技術服務業現狀評價及對策研究”(2011LY022)。

2012－03－26

韓東林 (1968－)，男，安徽霍邱人，安徽大學商學院教授，經濟學博士后;研究方向:技術創新與投資。