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国研专稿对知识资本研究进展的总结及认识 2014-06-24 内容摘要:知识资本源于对可计算机化信息、创新知识产权、 经济竞争力等无形资产的投资,对创新及经济增长至关重要,但这 种重要性在现行国民账户体系中并未得到充分体现。最新研究认为, 需要调整创新统计体系和 GDP 统计体系,并重构增长核算框架。相 关研究得出四个主要判断:一是发达国家知识资本投资规模已经很 大,纳入统计将提高 6DP 约 6-10 个百分点;二是资本积累而非全要 素生产率提高才是发达国家经济增长的主要动力;三是 R&D 支出仅 占知识资本投实?0%-25%,仅以 R&D 来衡量创新是不全面的;四是我 国知识资本投资占 GDP 比重已达到部分发达国家的水平,但内部结 构仍有待优化。知识资本理论将改变我们对世界经济发展格局、长 期经济增长、创新来源等关键问题的认识,也为制定更有效经济政 策提供指导。 关键词:知识资本,经济增长,创新,无形资产 经过多年酝酿,美国在 2013 年调整了 GDP 统计方法,将研发支 出等无形资产纳入经济核算,引发了广泛关注。这种调整未来是否 还会出现?潜在的调整方向会有哪些?将会带来哪些深远影响?美 国联邦储备委员会(以下简称美联储)、经济合作与发展组织 (OECD)等近年来对知识资本(knowledge-basedcapital)的研究 为解答以上问题提供了思路。 一、基本背景 无形资产(intangible asset)对创新及经济增长至关重要。 在一些国家,无形资产投资已成为商业主体部分,如美国无形资产 投资自 20 世纪 90 年代初就已超过有形资产(tangibleasset)投资, 英国、芬兰等国家也在近几年出现了类似变化。事实上,OECD 早在 1996 年就提出“知识经济(knowledge-basedeconomy)”概念,认 为全球经济将进入一种建立在知识的生产、分配和使用(消费)基 础上的经济发展模式(OECD,996)。 但长期以来,无形资产的重要性并没有在国民账户体系中体现 出来。正如索洛在 20 世纪 80 年代所言,“我们随时随地都能感受 到计算机时代的到来,但在生产率统计中却看不到”,一些研究无 形资本的学者认为,“我们随时随地都能感受到知识经济的重要性, 但在官方统计中却看不到”(van Ark et.al,2009)。 近年来,各国际组织以及很多国家正尝试进行修正。例如,联 合国等推荐采用的2008 年国民账户体系(System of National Accounts,SNA 2008)中明确建议“研究与开发不是附属活动”; 美国于 1999 年将计算机软件支出记为固定资本形成,并于 2013 年 将企业研究与开发(R&D)投入由中间消耗改为固定资本形成。但很 多研究者认为 R&D 投入只是企业大量无形资产投资的一部分,需要 作出更多尝试来准确刻画微观主体投资行为及宏观经济增长现象。 二、核心观点 知识资本理论就是这种尝试的最新研究成果,也直接来源于研 究者对无形资本的长期关注。经过 10 多年的发展,相关研究已在 “是什么”(基本概念和范畴)、“理论上怎么看待”(GDP 统计 和增长核算框架重构)、“定量上如何处理”(基于现行国民账户 体系并辅以调查数据)这三个主要问题上形成了基本观点,并且产 生了较大的实际影响。 (一)知识资本来自于一系列无形资产 知识资本来自于一系列无形资产,这些无形资产能够为企业带 来长期收益,并且正逐渐成为发达国家商业部门投资的主体部分和 促进经济增长的核心要素(OECD,2013)。 按照被广泛接受的分类标准(Corrado,Hulten and Sichel,2005,2009;OECD,2013),知识资本包括三大类:一是 可计算机化信息(computerized information),主要包括软件和 数据库;二是创新知识产权(innovmive property),主要包括专 利、版权、设计、商标等;三是经济竞争力(economic competencies),主要包括品牌权益、企业特有的人力资本、能够 提高企业运行效率的组织诀窍等。表 1 列出了基于 Corrado,Hulten 和 Sichel(2005,2009)的分类方法(以下简称 CHS 方法)及简要说明。 表 1 CHS 分类方法及简要说明 主要分类 简要说明 具体类别 软件 可计算机化信息 计算机程序中编码化 的知识及可计算机化 的数据库 数据库 科学工程类 R&D 矿藏勘探 艺术原创(通常伴随 版权、许可) 金融服务业新产品开 发 新建筑和新工程的设 计创新知识产权 受知识产权相关法律 法规保护的知识资产, 如专利、设计、版权、 商标等。其中一些资 产的获得是因为 R&D 投入,但很多 还来自于对艺术原创、 建筑设计、金融产品 创新等其他创造性活 动的投入 人文社科类 R&D 品牌资产 培训 经济竞争力 附着于企业内部人力 资源和组织资源上的 知识,如企业特定的 培训、组织资本、品 牌权益等 组织资本 资料来源:OECD(2013),Corrade,Hulten 和 Sichel(2005,2009)。 (二)知识资本将重构 GDP 统计体系和增长核算框架 CHS 方法认为,“需要将与知识资本积累相关的支出记为投资。 主要原因有以下两个:一是要保持逻辑一致,对资源的任意一种使 用,只要是减少当期消费以增加远期消费,都应当被看作投资。二 是要符合统计惯例,2008 年国民账户体系也指出,”区分中间 消耗和资本形成总额的关键在于,所使用的货物和服务是否在一个 核算期内被完全消耗,在一个核算期内完全消耗的货物和服务是经 常交易,记录为中间消耗;反之,则是积累交易,计入资本账户 “(联合国等,2012)。而大部分知识资本对最终产出的影响通常 是长期的,如英国企业 R&D 投资的影响平均是 4.6 年,设计的影响 平均是 4 年,企业特定培训的影响平均是 2.7 年,明显长于一个核 算期(OECD,2013)。 为此,CHS 方法提出要改写现行的增长核算框架,在投入侧要 考虑知识资本存量并在产出侧加上知识资本。这不仅反映出知识资 本积累对产出的影响,而且把知识资本看作产出的一部分。新框架 将会带来显著改变,在投入侧资本积累对经济增长的影响会变大而 全要素生产率(total factor productivity,以下简称 TFP)的影 响会变小,在产出侧居民收入和劳动报酬占 GDP 的比重将下降。 (三)可以在现有数据基础上进行估算 与在理论研究上述达成共识相比,在定量分析上取得普遍认可 进展的难度更大。CHS 为成功的尝试,其数据主要基于现行国民账 户体系以及相关调查数据。在修正 GDP 统计时,CHS 方法采用支出 法估算出商业部门年度知识资本投资支出,并将其纳入 GDP 统计; 在进行增长核算时,CHS 方法首先利用永续盘存法测算出知识资本 存量,然后在新增长核算框架下测算各要素对经济增长的贡献。 三、主要研究结论 美联储、OECD 的一些研究人员对各主要国家的知识资本情况进 行了初步测算和分析。 (一)发达国家商业部门知识资本投资规模迅速扩大,在美国、 英国等已经超过了有形资产投资规模 自 20 世纪 50 年代以来,发达国家商业部门的知识资本投资就 一直在高速增长。以美国为例,非农业商业部门的知识资本投资在 20 世纪 50 年代平均为 194 亿美元年,在 2000-2003 年间已经跃 升至 12262 亿美元年,2007 年更是高达 1.6 万亿美元。 自 20 世纪 90 年代后期以来,美国的知识资本投资就已超过有 形资产投资,而近年来英国、芬兰等也出现了这种现象。在美国, 1948-2007 年中有形资产投资和知识资本投资占调整后 GDP 的比重 分别是 11.4%和 8.6%,但在 1995-2007 年这个时期中已经变为 10.4%和 12.8%,知识资本投资已经成为主体。 表 2 美国非农业商业部门投资占调整后 GDP 的比重(%) 1948-2207 1948-1972 1973-1994 1995-2007 有形资本投 资占 GDP 比重 11.4 11.2 12.3 10.4 其中,信息 通信设备 1.3 0.6 1.6 2.0 知识资本投 资占 GDP 比重 8.6 5.9 9.2 12.8 资料来源:Corrado 和 Hulten,2010. (二)知识资本将推高年度 GDP 数值,并且对发达国家的影响 更为显著 若将知识资本投资计入 GDP 统计,则主要发达国家调整后的 GDP 数据将提高 6-10 个百分点。如 2006 年德国调整后的 GDP 将提 高 6.44%,法国提高 6.49%,英国和美国更是分别提高 8.95%左右和 9.87%左右;而中国、巴西、印度等主要发展中国家调整后的 GDP 仅 会提高 2-5 个百分点。 表 3 发达国家商业部门无形资产投资占 GDP 的比重(%), 2006 年 德国 法国 意大利 西班牙 英国 美国 可计算 化信息 0.73 1.42 0.64 0.79 1.55 1.61 软件 0.71 1.37 0.63 0.76 数据库 0.02 0.05 0.01 0.03 创新知 识产权 3.59 3.18 2.21 2.78 3.16 4.37 R&D(包 括人文 社科类) 1.72 1.30 0.58 0.63 1.07 矿藏勘 探 0.01 0.04 0.09 0.04 0.04 2.25 版权和 授权 0.21 0.31 0.10 0.18 0.22 金融业 研发成 本 0.75 0.60 0.58 0.52 0.07 新建筑 和新工 0.90 0.93 0.86 1.41 1.74 2.12 程的设 计 经济竞 争力 2.84 3.30 2.19 1.90 5.84 5.50 品牌资 产 0.56 0.99 0.71 0.42 1.15 1.47 企业持 有人力 资本 1.29 1.51 1.02 0.81 2.54 组织资 本 1.00 0.81 0.45 0.68 2.14 4.03 合计 7.16 7.90 5.04 5.47 10.54 11.48 资料来源:Van.Ark 等人.2009. 与此同时,由于知识资本投资增速更快,将知识资本计入 GDP 会使表 3 中 6 个发达国家的调整后的年均 GDP 增速提高 0.1-0.2 个 百分点。 (三)人均知识资本积累对劳动生产率提高的贡献率约为 25%,而资本形成对长期经济增长的作用被低估 知识资本纳入增长核算,会改变对经济增长来源的认识。一是 知识资本积累对长期经济增长有重要作用。1995-2006 年间,知识 资本积累对劳动生产率年均增长的贡献达到 21.2%(德国)、 24.0%(法国)、22.5%(英国)、28.0%(美国)。在美国和法国, 知识资本的贡献已经超过有形资本。从更长的时间跨度看,知识资 本积累对经济增长的贡献率一直在增加。以美国为例,在 1948- 1972 年、1973-1994 年、1995-2007 年这 3 个时间段中,知识资本 积累对单位劳动时间产出增长的贡献一直在增加,分别达到 10.0%、25.0%、26.8%,而其他因素的贡献未出现系统性变化 (Corrado and Hulten,2010)。 表 4 发达国家商业部门劳动生产率增长因素分析,1995-2006 年 德国 法国 意大利 西班牙 英国 美国 不包括知识资本情况下的测算(%) 劳动生 产率提 高 1.61 1.83 0.26 0.36 2.90 2.75 有形资 本 0.80 0.51 0.43 0.77 1.10 0.77 劳动力 结构 -0.16 0.44 0.24 0.68 0.26 0.20 TEP 0.98 0.88 -0.41 -1.10 1.54 1.78 包括知识资本情况下的测算(%) 劳动生 产率提 高 1.79 2.00 0.29 0.47 3.06 2.96 有形资 本 0.68 0.43 0.40 0.68 0.91 0.64 知识资 本 0.38 0.48 0.12 0.12 0.69 0.83 可计算 化信息 0.07 0.15 0.03 0.05 0.16 0.18 创新知 识产权 0.23 0.18 0.05 0.15 0.17 0.35 经济竞 争力 0.07 0.15 0.04 -0.08 0.36 0.29 劳动力 结构 -0.15 0.40 0.22 0.64 0.22 0.18 TEP 0.88 0.69 -0.45 -0.96 1.23 1.33 资料来源:van Ark 等人,2009. 二是资本形成对长期经济增长的作用被低估。在德国、法国、 英国、美国,按照现行增长核算框架,则 TFP 提高是劳动生产率提 高的最大动力;而依据 CHS 框架,则资本(包括有形资本和知识资 本)积累才是劳动生产率提高的最大动力,在以上四国的贡献率分 别达到 59.2%、45.5%、52.3%、49.7%。 (四)相比通行的 R&D 指标,知识资本指标有助于更全面认识 创新和更准确衡量创新 R&D 指标是数据收集跨度最长、应用也最为广泛的创新测度指 标,但有组织的 R&D 活动只是创新的一个重要源泉而非全部源泉, 仅以 R&D 指标来衡量创新活动不论在理论研究中还是政策实践上都 会产生问题,而且这些问题会随着经济社会的快速变化进一步被放 大。弗拉斯卡蒂手册(第 6 版)(OECD 关于 R&D 数据的统计标 准)也认为,“R&D 的基本定义最初是针对制造业及自然科学和工 程技术领域研究的,因此将这些定义应用到服务活动时难免会出现 一些具体问题,这常涉及到软件应用和社会科学研究”。 2010 年,OECD 创新战略报告也提出一个观察事实,很多创 新型企业并不投资 R&D,而是投资包括软件、数据、设计等一系列 知识资本。这个事实,与以 R&D 投入来衡量国家和企业创新能力的 传统认识并不符合,也对创新政策着力点的选择提出了新的挑战。 知识资本指标在广度上完全涵盖了 R&D 指标(R&D 是创新知识 产权的一部分),各个国家的 R&D 投入占知识资本投资的比例仅在 10%-25%之间。以美国为例,在 20 世纪 50 年代,R&D 支出确实是知 识资本投资中最大的一块,占比达到 39.7%,但到本世纪初已经下 降至 18.8%。而且,知识资本指标在深度上能更准确反映当代经济 技术条件下的创新来源及过程,将对更好制定创新政策提供依据。 (五)我国知识资本投资占 GDP 比重已经达到部分发达国家的 水平,但内部结构仍有待优化 一些研究初步测算了我国知识资本投资规模(Hulten and Hao,2012;OECD,2013)。纵向来看,我国全社会知识资本投资占 调整后 GDP 的比重从 1990 年的 3.79%快速增长到 2006 年的 7.47%(若不计各级政府、教育和医疗部门、房地产行业,仅计商业 部门,则为 7.06%),年均增幅达到 4.3%。 表 5 我国知识资本投资占调整后 GDP 的比重(%) 经济整体 1990 年 经济整体 2006 年 商业部门 2006 年 可计算化信息 0.01 1.87 1.88 创新知识产权 2.48 3.79 3.38 R&D(包括人文 社科类) 0.68 1.34 1.02 矿藏勘探 0.20 0.21 0.21 版权和授权 0.27 0.12 0.08 金融业研发成 0.64 0.46 0.47 本 新建筑和新工 程的设计 0.68 1.66 1.62 经济竞争力 1.29 1.81 1.80 品牌资产 0.08 0.40 0.38 企业持有人力 资本 0.33 0.28 0.29 组织资本 0.89 1.13 1.13 合计 3.79 7.47 7.06 资料来源:Hulten 和 Hao,2012, 横向来看,我国商业部门知识资本投资占调整后 GDP 的比重仍 显著低于美国、英国、日本等国家,和德国、法国等国家大致相当, 明显高于印度、巴西等其他发展中大国。此外,与发达国家相比, 我国商业部门知识资本投资相对集中在可计算机化信息、新建筑和 新工程的设计、R&D 等类别,而在版权和授权、品牌资产、企业特 有人力资本等方面的投资则明显不足。 四、几点认识 GDP 统计体系和增长核算框架的调整是对经济发展模式变化的 回应。随着技术经济范式的深刻变化和相关统计方法的不断完善, 预期世界各国将会以知识资本纳入统计作为未来调整方向。 (一)知识资本是发达国家重塑竞争优势的理论支撑之一 与全球价值链、第三次工业革命等概念类似,知识资本理论既 是对全球经济发展变化及趋势的提炼,也是发达国家重塑竞争优势 的理论支撑之一。这些概念改变了我们对当前世界各国经济实力对 比和价值创造的全球分配现状,以及未来发展前景的传统认识,凸 显了发达国家的现有比较优势,从科技革命和产业革命的长波视角 看,信息通信技术在各个领域的深度渗透和广泛融合目前仍处在酝 酿萌芽阶段,这些概念的影响未来预期将会更大。 (二)知识资本理论将改变 GDP 统计体系从而影响了对世界经 济发展格局的判断 将知识资本支出看作投资并计入 GDP 统计,会带来两个主要影 响。一是改变世界各国经济实力对比。根据新的方法,美国、英国、 日本、德国等主要发达国家的 GDP 将会提高 6-10 个百分点,而中国、 巴西、印度等主要发展中国家的 GDP 仅会提高 2-5 个百分点。二是 改变对各国宏观经济运行情况的认识。在新框架下,居民收入在国 民收入分配中的比重将会下降。 (三)知识资本理论将改变增长核算框架从而深化了对增长源 泉问题的理解 增长问题研究是宏观经济学的核心议题之一。在现行的增长核 算框架下,经济增长的主要源泉是劳动、有形资本等要素投入的增 加以及 TFP 的提高,知识资本积累的重要性尚未得到体现。根据 CHS 方法,解释经济增长的各个因素的相对重要性会发生变化。通 常认为 TFP 增长是过去几十年中发达国家经济增长的主要动力,但 最新研究表明,这个阶段经济增长的主要动力仍然是投资而非 TFP 增长,只是投资结构发生了重大变化(知识资本投资大幅增加)。 (四)知识资本理论改变创新统计体系从而拓展了对创新来源 问题的认识 创新一直都是现代经济发展的核心动力,但对创新来源的认识 还有待深化。正如美联储前任主席本伯南克 2011 年在 OECD 组织 召开的知识资本研讨会上所言,“如果我们能有效地测算并记录 (知识资本)在经济增长中扮演的角色,那就有可能更好地促进创 新”(OECD,2013)。由于各国商业部门 R&D 支出仅占其知识资本 投资的 10%-25%,因此以 R&D 指标来衡量创新活动显然是不全面的, 需要从知识资本的角度来重新认识和更好支持创新。 参考文献 1经济合作与发展组织,2010:弗拉斯卡蒂手册(第 6 版) ,中译本,科学技术文献出版社。 2联合国、欧盟委员会、经济合作与发展组织、国际货币基金 组织、世界银行,2012:2008 年国民账户体系,中译本,中国 统计出版社。 3 Corrado,C.A.,Hulten,C.R.,Sichel,D.,2005:“Measuring Capital and Technology: An Expanded Framework”,NBER papers,http:/ww

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