国研专稿对知识资本研究进展的总结及认识.docx

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国研专稿对知识资本研究进展的总结及认识

[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（intangibleasset）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”（vanArket.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》（SystemofNationalAccounts，SNA2008）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，HultenandSichel，2005，2009；OECD，2013），知识资本包括三大类：

一是可计算机化信息（computerizedinformation），主要包括软件和数据库；二是创新知识产权（innovmiveproperty），主要包括专利、版权、设计、商标等；三是经济竞争力（economiccompetencies），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

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

软件

数据库

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

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

人文社科类R&D

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

品牌资产

培训

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（totalfactorproductivity，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

2.25

矿藏勘探

0.01

0.04

0.09

0.04

0.04

版权和授权

0.21

0.31

0.10

0.18

0.22

2.12

金融业研发成本

0.75

0.60

0.58

0.52

0.07

新建筑和新工程的设计

0.90

0.93

0.86

1.41

1.74

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

4.03

组织资本

1.00

0.81

0.45

0.68

2.14

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（CorradoandHulten，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：

vanArk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（HultenandHao，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

金融业研发成本

0.64

0.46

0.47

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：

“MeasuringCapitalandTechnology：

AnExpandedFramework”，NBERpapers，http:

//www，nber.org/chapters/c0202.

　　[4]Corrado，C.A.，Hulten，C.R.，Sichel，D.，2009，“IntangibleCapitalandU.S.EconomicGrowth”，ReviewofIncomeandWealth.Vol.；55（3）.PP661-685.

　　[5]Corrado，C.A.，Hulten，C.R，“howDoYou Measurea‘TechnologicalRevolution'？

”，AmericanEconomicReciew.Vol.100

（2），May.，PP99-104.

　　[6]Hulten，C.R.，Hao，J.X.，2012：

“TheRoleofIntangibleCapitalintheTransformationandGrowthoftheChineseEconomy”，NBERworkingpapers18405，http:

//www，nber.org/papers/18405.

　　[7]OECD，1996：

“TheKnowledge basedEconomy”，http:

//www，oecd.org/sti/sci-tech/1913021.pdf.

　　[8]OECD，2013：

“SupportingInvestmentinKnowledgeCapital，GrowthInnovation”，OECDPublishing，http:

//dx.doi.org/10.1787/9789264193307-en.

　　[9]vanArk，B.，Hao，J.X.，Corrado，C.A.，Hulten，C.R.，“MeasuringIntangibleCapitalItsContributiontoEconomicGrowthinEurope”，EIBpapers，Vol.14

（1）。

，PP62-93.

作者：

国务院发展研究中心产业经济研究部副研究员宋紫峰  来源：

国研视点2014年3月21日