我国知识发展的地区差距分析：特点、成因及对策（之一），本文主要内容关键词为：成因论文,对策论文,差距论文,我国论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、知识因素与地区发展
中国各地区经济发展差距长期以来一直倍受国内外学者关注。由于研究出发点的不同，对中国改革开放以来各地区经济发展差距变化状况的判断不尽相同。但是，许多研究都表明，进入90年代之后，中国各地区经济发展差距（以人均GDP 相对差距为衡量指标）明显扩大（胡鞍钢、王绍光、康晓光，1995；林毅夫、蔡昉、李周， 1998 ；Raiser，1998；Long，1999；王绍光、胡鞍钢，1999；Tsui Kai Yuen，Wang Yuqiang，1999）。我们曾在以前的研究中指出，地区经济和社会发展差距过大，不仅带来社会公平问题，造成效率损失，还会引起社会矛盾冲突和严重的政治后果（胡鞍钢、王绍光、康晓光，1995）。美国经济在19世纪下半叶和20世纪前半叶的高速发展就部分得益于其地区间差距的缩小（Higgins，1988）。 中国政府最近作出加快西部发展的战略部署，并且提出加快西部开发要有新思路，这对于缩小中国地区发展差距无疑具有十分重要的意义（注：江泽民主席在西北五省区的讲话《抓住世纪之交的历史机遇，加快西部地区开发的步伐》，新华社西安电，1999年6月18日。）。
在影响经济发展的诸多因素中，知识因素起着越来越重要的作用。知识对于经济增长的作用机制，新经济增长理论已经有很多的研究，并且建立了一系列包含知识因素的内生经济增长模型，包括知识溢出模型（Romer，1986）、知识驱动模型（Romer，1990 ）、 人力资本模型（Lucus，1988）、公共物品模型（Barro，1990）、创新与边干边学模型（Young，1990）、 研究与开发模型（Romer ， 1990 ； Grossman &Helpman，1991；Aghion & Howitt，1992）等。其中最有影响的是研究与开发模型和人力资本模型。
研究与开发模型认为增长的原动力是知识的积累。它在索洛模型的基础之上将劳动的有效性明确地解释为知识，并在产品生产部门之外引入知识生产部门，即研究与开发部门，从而建立起包含知识生产的内生经济增长模型。该模型从知识的生产环节解释知识对于增长的作用。
人力资本模型则强调资本是增长的关键。但是，它对资本的范围进行了扩展，使之包含人力资本。人力资本由特定工人的能力、技能和知识构成（注：戴维·罗默：《高级宏观经济学》（中文版），商务印书馆，1999年，第163页。）。 一般将教育理解为最主要的生产新的人力资本的活动，即该模型主要从劳动力对知识的吸收来解释知识对于增长的作用。引入人力资本的内生增长模型能够解释用于资本积累的资源的相对较小变化为何造成产出的较大变化（注：例如，假定两个国家有相同的生产函数和技术，其中A 国家资源中用于实物资本和人力资本积累的比例分别为B国家的1／2，A国的人口增长率和技术进步率之和为B 国的80%，结果按照人力资本模型，B国每个工人平均产量有可能达到A国的16倍；而按照索洛模型，B国每个工人平均产量仅比A国高出60%。引自戴维·罗默，《高级宏观经济学》（中文版），第174页。）。因此，人力资本模型能够较好地解释国家之间的收入差别。
经验研究也进一步证实了知识对经济增长的促进作用。世界银行对许多国家的经济增长差异分析发现，物质资本只能解释这些差异的不到30%，其余的70 %以上要直接或间接地归因于构成全要素生产率（TFP）的无形因素（Easterly，Levine，Pritchett，1999 ）。 Mankiw ，Romer和Weil（1992）利用人力资本模型， 将资源中用于人力资本积累的比例定义为工作年龄人口中上过中学的人口比例，对跨国数据进行研究，回归结果解释了每个工人产量的国家间差别的将近80%（注：模型中，用于人力资本积累的资源的比例以对数的形式进入，因而，如果劳动年龄人口中上过中学的人所占的比例同资源中用于人力资本积累的比例的真实值成比例，那么这一变量选择就是可以接受的。引自戴维·罗默，《高级宏观经济学》（中文版），第178页。）。 我们对改革开放以来中国30个省市自治区的经济增长差异的定量分析也发现，物质资本增长因素只能解释各地区经济增长差异的19%，其余80%则要归于包含于TFP之中的无形因素（见表1）。
表1 经济增长差异因素的分解（单位：%）
差异来源 不同国家之间*
中国各地区之间
1960～1988 1960～1985 80年代 1978～1995
人均资本增长要 242529
19
素增加不能解释 767571
81
TFP增长 605779
73
TFP与资本积累的协方差1618-88
*TFP为全要素生产率。因素分解基于这样一个等式：人均GDP 增长＝TFP增长+0.4×人均资本增长。其中系数0.4由资本占GDP的份额得来。于是有：人均GDP增长的方差＝TFP增长的方差+0.42×人均资本增长的方差+2×0.4×TFP增长与人均资本增长的协方差。引自World Bank，1999。
资料来源：不同国家之间的增长差异分析引自World Bank，1999，第19页.其中1960～1988年为Nehru和Dhareshwar的计算结果； 1960 ～1985年以及80年代为King和Levine的计算结果。中国数据系作者计算，样本数为30（不包括重庆）。
我们将包含于TFP中的无形因素分为结构因素和知识因素两大类。 所谓结构效应是指促进要素流动、提高资源配置效率所产生的作用，例如农业劳动力向非农产业的转移，劳动力从低效率的经济单位向高效率的经济单位转移，经济规模和市场规模扩大，专业化分工作用，以及进出口贸易扩大和进出口结构变动等。所谓知识效应是对经济增长起长期性决定性作用的知识与技术因素，包括大规模的技术引进（通常包含在资本设备中）、劳动力素质的不断提高、人力资本投资、信息与通讯、R&D等。本文着重讨论知识因素对经济增长的作用。
知识因素包括三个方面：知识的获取（包括知识的生产和引进）、知识的吸收和知识的交流。我们将这三个同经济增长密切相关的知识能力不断增强的过程定义为知识发展。知识的生产和吸收对经济增长的促进作用，研究与开发模型和人力资本模型都已经给予了很好的解释。最近，世界银行用贸易开放度、教育和通讯基础设施，来定量地估计知识发展的三个方面对经济增长的作用。贸易开放度反映了利用国外知识的机会；受教育程度则关系到人们利用知识的能力；电话普及率决定着当地人们需要有用的知识时，能否获得交流信息的途径。研究表明如果所有这些指标从大大低于平均水平增加到大大高于平均水平，则它可以使经济增长率的增加达到4个百分点之多（World Bank，1999）。
可见，知识因素是解释各国和各地区之间经济增长差异的最重要因素。在21世纪以知识为基础的经济竞赛中，知识因素无疑将发挥更为关键的作用。因而，知识资源是一个国家和地区经济发展的最大的优势资源，反之，知识发展水平落后又是落后国家和地区经济发展的最大的关键瓶颈。作者认为中国与发达国家存在着明显的知识发展差距，21世纪中国新的追赶策略应当采取知识发展战略（注：胡鞍钢：《知识与发展：中国新的追赶策略》，《管理世界》，1999年，第6期，第7～24页。）。那么，中国各地区之间的知识发展差距状况如何呢？我们将在下面对此作详细讨论。
二、知识发展指标
通常衡量一个国家和地区的经济发展水平的主要指标是按人均GDP划分为低收入组、 下中等收入组、 上中等收入组和高收入组（WorldBank）；衡量一个国家和地区的人类发展水平的主要指标是人类发展（Human Development）指数，以人口出生时预期寿命、成人识字率、 总入学率和按实际购买力计算的人均GDP美元值加权所得， 划分为低人类发展水平、中等人类发展水平和高人类发展水平（UNDP）。目前国际上尚未建立衡量一个国家和地区知识发展水平的指标体系。为了分析我国各地区知识发展水平的差异性，我们提出了知识发展指标体系。
知识发展包括知识获取能力、知识吸收能力和知识交流能力的发展（World Bank，1999）。随着以知识为基础的经济发展的进一步深化，决定一个国家或地区三方面知识能力的将是三个新兴的产业：R&D 产业、教育产业和信息产业。
获取知识的能力包括本国或本地生产知识的能力（即知识创新能力）和利用外国或外地知识的能力（即引进知识的能力）。生产知识的能力是一个地区经济发展的核心能力，特别是一个国家或地区要在未来的经济竞争中实现追赶战略或者要想不被边缘化，就必须发展其生产知识的能力。即使对于落后的地区，可能在一定的时期内要以引进知识为主，但是也必须将知识的生产提到战略性的高度，因为生产知识的能力不仅是其最终摆脱落后状态的根本途径，也是其有效消化和利用引进知识的重要前提。
根据知识生产同经济联系的紧密程度，把知识的生产分为两种类型，即“追求国际领先”型知识生产和“直接创造财富”型知识生产 （UNESCO，1998年）。前者指建立在纯学术基础上的科学研究；后者则注重技术创新，关注科学带来的附加值、利润和效率。我们以国际检索工具收录的论文数衡量“追求国际领先型”知识生产能力；用国内专利授权件数衡量“直接创造财富型”知识生产能力（见表2 ）（注：国际科技文献检索工具指《科学引用索引》（Science Citation Index， SCI），《工程索引》（Engineering Index，EI ）和《科学和技术会议索引技》（Index to Science and Technical Proceeding，ISTP ）；国内专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。）。
表2 知识发展水平的衡量指标
知识能力 衡量指标
获取知识 生产知识 人均国际三大检索国际收录论文数(篇/百万人口)
人均国内三种专利授权数(件/百万人口)
引进知识 人均吸收外国直接投资额(美元/人)
吸收知识人口平均受教育年限(年)
小学入学率(%)
每万人口中等学校在校学生数(人/万人口)
每万人口高等学校在校学生数(人/万人口)
交流知识人均年订阅报纸费(份/人)
电话普及率(%)
万人口互联网用户数(户/万人口)
在全球化的条件之下，发掘全球知识至为重要。在知识创新上，发达的国家和地区无疑走在了前面。世界上80%的研究和开发以及类似比例的科学出版物来自工业化程度较高的国家（注：World Bank,Worlddevelopment Report 1998/99:Knowledge for development,OxfordPublication,1999.P27.）。国内的情况也是如此， 国际检索工具收录的论文以及三种专利授权大约70%左右属于东部沿海发达地区。因此，我国各个地区必须制定吸收外部知识的战略，增强发掘外部知识的能力，充分利用全球化和国内市场开放带来的知识流动更加自由的机遇，在努力创造本地知识的同时，大力引进外部知识并使之适应于本地的情况，促进本地经济和社会发展。
在发掘全球知识的各种途径当中，吸引外国直接投资（FDI ）是一个重要的途径。在我国存在大量闲置资金的情况之下，外国直接投资，特别是跨国公司的直接投资的意义主要在于其知识与技术的溢出效应。跨国公司是巨大的应用技术的宝库，据统计，1990～1996年之间，美国颁布的公司专利中，工业国家的50家最大的跨国公司占到26%。吸引外国直接投资对于引进知识的作用机制在于：首先，吸引FDI 是一种具有引擎的知识引进。FDI的资本投资，特别是国外跨国公司的投资， 通常具有较高的知识含量。而且，为保持企业的竞争力，跨国公司必须不断地注入新技术，从而避免了技术转让中的“滑翔机”效应，即获得技术时可能是具有较高水平的技术，但是，由于缺乏后续的创新能力，技术又在不断的竞争中落后。此外，FDI 在一个有活力的经济中具有较大的外溢效应，能够刺激国内其他企业创造或吸收新的技术。
知识吸收能力决定于人力资本状况，反映了一个地区人口利用已有知识的能力，决定人口在获得知识之后，能否利用这些知识促进发展，和利用知识促进发展的效率。包括人力资本的存量，即人口已经接受的教育状况（以6岁及6岁以上人口平均受教育年限衡量），和新的人力资本的创造，即人口正在接受教育的情况（以万人口各级学校在校学生人数或入学率来衡量）。必须指出的是，如果教育质量不高，或受教育的人由于劳动力市场扭曲而未能就业于发挥其潜能的行业之中，则高的入学率和高的人口受教育年限未必能实现高的经济增长率。亦即TFP 中的知识效应和结构效应必须相互作用才能更好地促进经济增长。
知识交流能力，反映了一个地区的人口传播知识的能力，决定了该地区人口在其需要信息时是否有获得信息的途径，以及通过这种途径传播知识的效率。我们以三代信息交流工具的使用情况来衡量：第一代纸质信息传播工具（人均报纸订阅量）、第二代电信交流工具（电话普及率）和第三代网络信息交流工具（万人口互联网用户数）。
我们将一个地区某项知识发展指标的人均数量相当于全国人均水平的百分比作为该地区此项知识发展指标的指数，对一个地区的三大类十项知识发展指标的指数值加权平均得到该地区的综合知识发展指数（见附表1、2），以此衡量该地区知识发展水平。
三、各地区知识发展差距特点
分析中国各地区综合知识发展指数I[,t]，我们有以下发现：
第一，我国知识资源分布极不平衡，东部地区综合知识发展指数明显高于中西部地区，8个少数民族省区都属于低知识发展水平地区。
根据各地区综合知识发展指数将全国各地区划分为高知识发展水平地区（I[,t]≥150）、上中等知识发展水平地区（100≤I[,t] ＜150）、下中等知识发展水平地区（75≤I[,t]＜100）和低知识发展水平地区（I[,t]＜75）。我们发现，东部有6个省市属于高知识发展水平地区，3个属于中上水平，2个属于中下水平，只有广西属于低水平；西部除陕西为中等知识发展水平之外，其余地区全部为低水平地区， 并且还有4个地区的知识发展处于极低水平（I[,t] ＜50）；中部也只有吉林、湖北和黑龙江为中等水平地区，其余全部为低水平地区（见表3）。
表3 各地区综合知识发展指数排名（1998年）
东部地区中部地区 西部地区
高水平(I[,t]≥150) 北京(606.05)
上海(529.03)
天津(283.70)
广东(212.74)
福建(156.48)
江苏(154.55)
(100≤I[,t]＜150)
海南(127.64)
辽宁(126.69)
浙江(122.71)
(75≤I[,t]＜100)吉林(99.53)
湖北(92.18)陕西(88.05)
山东(82.05) 黑龙江(84.63)
河北(75.69)
湖南(69.72)
低水平(I[,t]＜75)
山西(64.27)新疆(65.85)
河南(63.74)
重庆(63.71)
江西(61.04)
安徽(57.69)甘肃(58.32)
内蒙古(56.59) 宁夏(54.70)
广西(50.88)四川(51.49)
云南(48.75)
青海(44.18)
贵州(38.32)
西藏(31.99)
资料来源：同附表1。
区域之间存在显著的知识发展差距的同时，各区域内部知识发展也极不不平衡，一些省市区由于综合知识发展水平或者某一项知识能力远高于周围地区成为知识发展的中心，使得全国的知识发展水平的分布在总体上出现东高西低的同时，又形成若干高水平的知识发展中心。
从综合知识发展水平上看，北京、上海远远高于其他地区，相当于全国平均水平的6.1倍和5.3倍，成为全国的知识发展中心。这些地区最丰富的资源不是自然资源，而是知识资源。相比之下，中西部一些地区知识资源极为匮乏，已经成为制约经济和社会发展的最大瓶颈。例如，西藏的知识发展指数仅相当于全国平均水平的32%，贵州为38%。因此，加快中西部发展应当优先实施知识发展战略，突破知识资源瓶颈。
从单项知识能力指标上看也是如此， 特别是知识生产能力指标。 1996年，三种国际检索工具收录的论文数，全国近3／5集中于北京、上海、江苏、陕西和四川。各区域内部70%以上集中于3个省份。 北京国际收录论文数占到全国的1／4以上，是我国的知识创新中心。
1998年，国内三种专利授权数，全国接近70%集中于广东、北京、浙江、江苏和山东。各区域内部60%以上集中于4个省份。 北京的发明专利占全国总数的19%，几乎同中部9省市区相当，高于西部10 个省市区的总量。广东的外观设计专利占全国总数的35%，中西部19个省份合计只占19%。广东正逐步成为我国的技术创新中心。
根据一些省份的知识生产能力在全国或区域中的地位，可以看出知识的生产能力呈现出一种极化的分布格局。北京、上海为全国的知识生产中心，而广东为东部的知识生产中心，吉林（长春）、湖北（武汉）和安徽（合肥）为中部的知识生产中心，陕西（西安）、四川（成都）和甘肃（兰州）为西部的知识生产中心。
第二，各地区综合知识发展指数同人均GDP指数有较好的对应性， 但是各地区主要知识发展指标差距大于人均GDP的差距。
从各区域来看，东部是经济最为发达的地区，也是知识发展水平最高的地区。西部不仅经济远远落后于东部地区，知识发展也同东部地区之间存在巨大的差距。中部在经济和知识发展水平上都处于二者之间。
从各个省来看，全国2／3的省份人均GDP 在全国的位次与人口知识发展指数的位次相差一般不超过3（见附表2）。一般的情况是经济发展水平较高的地区也是知识发展水平较高的地区，经济发展水平较低的地区知识发展水平较低。
可见知识发展水平同经济发展水平有较好的对应性，经济发达的区域或者省份知识发展水平一般也较高，经济发展水平较低的区域或者省份知识发展水平一般也较低。但是，知识发展水平的差距大于经济发展水平的差距。1998年，31个省份人均GDP和知识发展指标的统计表明，知识发展的三类十个指标中，除中等教育、小学教育和平均受教育年限外，其余7项指标的差距都高于人均GDP的差距（见表4）。
表4 各地区人均知识发展指标差距状况（1998年）
均值最大值与最小值之差
人均GDP(元/人) 7351.48
25913
获取知识能力
百万人口国内专利授权量(件/百万人)
50 301
百万人口论文国际收录量(篇/百万人)29.21
438.01
人均FDI(美元/人) 45.25 246
吸收知识能力
万人口高等学校在校学生数(人/万人)33.97159.3
万人口中等学校在校学生数(人/万人)
578.64
556.04
小学入学率(%)97.9621.79
人口平均受教育年限(年)6.98 6.0
交流知识能力
人均订阅报纸量(份/人)33.98
152.98
电话普及率(%) 8.0227.27
万人口互联网用户数(户/万人)
7.0569.68
最大值与最小值之比 相对差异系数(%)
人均GDP(元/人)
12.1570.91
获取知识能力
百万人口国内专利授权量(件/百万人)76.25
122.78
百万人口论文国际收录量(篇/百万人) 2306.32
279.46
人均FDI(美元/人)
∞153.55
吸收知识能力
万人口高等学校在校学生数(人/万人)14.7096.43
万人口中等学校在校学生数(人/万人) 3.8121.05
小学入学率(%) 1.28 4.23
人口平均受教育年限(年)2.7116.20
交流知识能力
人均订阅报纸量(份/人)
403.57
135.98
电话普及率(%)13.5177.32
万人口互联网用户数(户/万人) 259.07
186.79
资料来源：根据附表1数据计算。
另外，还有一些省份的知识水平超前于经济发展水平，有些省份则落后。少数民族地区知识发展水平大多落后于经济发展水平。知识发展指数位次与人均GDP位次相差相对悬殊（位次相差＞3 ）的省份一共有8个，绝大多数为中西部地区。其中，陕西、甘肃和海南知识发展指数位次显著高于人均GDP位次。 陕西是由于百万人口国际收录论文数和万人口高等学校在校学生数两项指标均处于较高水平，从而提升了其知识发展指数的总体排名；甘肃是由于其百万人口国际论文收录量较高。表明这些地区在利用当地科研力量促进经济发展上还有巨大的潜力。海南则是由于其人均吸收FDI指标较高。
知识发展指数排名显著地低于人均GDP位次的省区（位次相差＞3）为内蒙古、浙江、山东、青海和新疆。内蒙古差距最大，知识发展指数在全国的排名比人均GDP排名低9个位次。内蒙古、青海和新疆都是由于人均国际论文和人均FDI指数都很低， 造成获取知识能力指数远远落后。山东是由于国际论文指数远低于其他知识能力指数，浙江是由于吸收知识能力指数相对于其他各项指数较低。
附表1 各地区知识发展指标人均值（1998年）
地 区 地区编号 百万人口专利数 百万人口国际论文数[a] 人均FDI
(件/百万人口) (篇/百万人口) (美元/人)
北京1 304.98438.20 174.00
天津2 108.88 73.04 220.86
河北3 31.82 2.56 21.75
山西4 20.30 4.32
7.71
内蒙古 5 22.30 1.24
3.87
辽宁6 76.06 19.85 52.69
吉林7 39.75 28.18 15.48
黑龙江 8 40.21 9.30 13.95
上海9 159.43157.38 246.00
江苏
10 52.73 26.16 92.34
浙江
11 100.31 15.64 29.58
安徽
12 15.09 10.69
4.47
福建
13 70.26 7.15 127.68
江西
14 18.25 1.19 11.09
山东
15 46.70 5.05 24.92
河南
16 19.35 1.71
6.62
湖北
17 21.42 15.93 16.47
湖南
18 24.96 7.94 12.58
广东
19 149.90 8.06 168.28
广西
20 18.25 0.73 18.95
海南
21 31.74 0.27 92.54
重庆
22 20.00 8.40 14.09
四川
23 23.21 8.42
4.39
贵州
24 11.43 0.66
1.24
云南
25 20.08 2.65
3.52
西藏
26
3.97 0.40
0.00
陕西
27 31.40 29.56
8.35
甘肃
28 13.85 18.54
1.53
青海
29 12.33 0.80
0.49
宁夏
30 17.84 0.19
3.45
新疆
31 26.45 1.20
1.24
全国
32 44.61 15.88 36.73
地 区 万人口高等学 万人口中等学 小学入学率[b] 人口平均受教
校在校学生数
校在校人数 (%)
育年限[c]
(人/万人口)
(人/万人口) (年)
北京
170.93674.89 99.95 9.50
天津82.18716.81 99.99 8.37
河北21.98737.80 99.79 7.17
山西24.00647.34 99.65 7.68
内蒙古 18.11628.22 99.40 7.18
辽宁47.92540.70 99.38 8.10
吉林44.59598.91 99.56 8.03
黑龙江 33.17635.42 98.82 7.86
上海
112.79667.05 99.97 8.89
江苏37.03550.34 99.84 6.91
浙江25.48586.29 99.88 6.81
安徽16.97623.99 99.72 6.56
福建25.81753.93 99.77 6.73
江西22.45632.86 99.56 7.05
山东20.46732.73 99.62 6.50
河南15.71650.41 99.60 7.10
湖北35.57606.01 99.62 7.22
湖南24.09594.12 98.55 7.22
广东25.91659.86 99.77 7.50
广西16.57600.77 98.54 6.61
海南17.97557.12 99.39 7.21
重庆27.19412.70 95.74 6.60
四川17.89393.63 96.19 6.57
贵州11.63398.69 97.38 5.85
云南15.05421.47 98.36 5.79
西藏13.68197.89 78.20 3.50
陕西41.40593.79 99.25 7.07
甘肃21.44475.33 97.68 6.13
青海17.28436.05 90.46 4.69
宁夏21.03587.62 96.70 6.45
新疆26.74625.15 96.58 7.51
全国27.65595.45 98.92 7.01
地 区人均订阅报纸 电话普及率 万人口互联网用
份数(份/人)
(%)户数(户/万人口)
北京113.06 25.1426.49
天津 26.46 17.3114.91
河北 14.12 6.14 2.54
山西 14.02 4.89 1.30
内蒙古
11.88 5.35 0.62
辽宁 13.28 11.47 5.55
吉林 17.18 9.10 2.39
黑龙江
12.78 9.04 2.93
上海 86.86 29.4569.95
江苏 26.29 10.44 9.73
浙江 21.57 11.26 8.47
安徽 11.09 4.45 1.06
福建 17.40 10.53 9.39
江西 11.93 4.59 1.84
山东 12.70 5.96 4.51
河南 10.98 4.75 4.63
湖北 20.75 6.88 5.71
湖南 14.81 4.86 2.09
广东 17.96 13.4117.96
广西 10.10 3.39 2.26
海南 18.67 5.7612.17
重庆 10.05 5.04 1.92
四川 9.71 3.30 0.29
贵州 8.54 2.18 0.27
云南 9.60 4.54 0.98
西藏 12.95 2.34 0.58
陕西 15.62 5.06 3.88
甘肃 11.62 3.78 1.26
青海 12.80 4.43 0.83
宁夏 8.54 6.97 1.14
新疆 18.66 6.84 0.80
全国 16.29 7.00 5.42
资料来源：同附表1。
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