知识经济形态下的产业分类与计量研究
产能力、发展潜力以及知识资本的存量与流量。知识密集量类似于劳动消耗量、原材料消耗量，是某种知识资源的消耗与产出之比，因而可视为科技活动的经济标准或科技进步的标志。测度知识密集量主要有三种方法，一是研究与开发性投入的费用与该部门的总产出或增加值之比，反映一般知识密集量；三是用产业部门内部知识劳动收入与非知识劳动收入之比，反映各产业部门使用知道资源的集约程度。根据这些指标，可以把各产业部门划分为三类知识资源密集型部门：知识资源高度密集型部门，如电子、航天等；知识资源中度密集型部门，如石油化工、机械制造等；知识资源低度密集型部门，如冶金、食品等传统产业部门。
知识资源丰度是反映知识资源丰富（裕）程度的指标，测度方法也有三种，一是反映知道资源生产力的指标，通常是用人均知识资源生产量来测度的，公式为：
R[,1]=(P[,1]+P[,2]+P[,3]+P[,4])/M
式中，P[,1]、P[,2]、P[,3]、P[,4]分别表示数据库数量、专利和商标数量、书报刊量、视听产品生产量，M为人口数。
二是反映基本知识资源储备潜力的指标，通常是用人均拥有的基本知识资源量来测度的，公式为：
R2=(Q[,1]+Q[,2]+Q[,3]+Q[,4]+Q[,5])/M
式中，Q[,1]、Q[,2]、Q[,3]、Q[,4]、Q[,5]分别表示计算机、文化设施、新闻设施、娱乐设施、邮电信设施的拥有量。
三是反映知识资源处理潜力的指标，公式为：
R3=(T[,1]+T[,2]+T[,3]+T[,4]+T[,5])/M
式中T[,1]、T[,2]、T[,3]、T[,4]、T[,5]分别表示识字人数、各级教育在样生数、科研人员数、政府部门人数和咨询机构人数。显然是用上述人数占总人口的比重来反映知识资源处理潜力。
在知识经济时代，企业最有价值的是知识资本，它将企业信誉、商标、员工文化水平与技能、顾客满意、组织文化、机制及经营关系等许多传统管理理论所忽视，但却日益成为企业重要资源或者说已经成为企业核心能力重要组成的这些因素整合在一起并与企业组织结构、生产能力、技术创新、市场开拓能力以及财务状况紧密联系在一起，共同构成企业的核心能力和经营资产。那么，如何衡量知道资本的价值呢？世界著名的金融服务机构、瑞典的斯勘的亚公司在90年代初推出的一项传统会计系统不统计、但有价值的资产核算公式IC=MV-BV具有代表性，式中，MV为企业真正的市场价值，BV为帐面价值。显然，知识资本是市场价值与帐面价值之差。斯勘的亚认为，一个上市公司的市场价值要比其帐面价值高3-8倍，这个差值就是隐藏的价值，由于它属于非金融资本，会计学上把它列为债务类。因而，有必要将这种隐蔽资本浮出水面。为此，斯勘的亚公司于1995年公布了世界上第一份知识资本年报，它着眼于顾客、流程、更新、开发、人力、财力等因素，对知识资本进行分析与评价，还有人在此基本上提出了用增长和创新指标、效率指标、稳定性指标等三个动态指标来评定知识资本的价值。
知识的存量和流量是知识价值量的另一种表现形态，也是OECD关于知识经济测度框架的一个重要方面。测度知识的存量比较困难，但可以用科学技术指标来估算，如对不同国家或企业的R&D年投入的积累可借助析旧率的假设进行成本分摊，然后再根据R&D存量指标估算R&D投资的回报率，或根据特定领域研究与开发人员年增量估算R&D人员的存量后再按照人员流动和职业变动情况进行折算。值得注意的是，有人建议将教育费用投入也列入知识的存量。教育虽然只是知识的传播和积累，但教育是需要成本的，当人们投资于教育时，他们事实上牺牲了其它投资机会而换取了所掌握的知识，这类知识显然是可以直接形成生产力的。把R&D与教育费用投入之和作为知识存量的计算公式为：
附图
式中RD[,k]、ED[,k]分别表示当年起倒数第k年R&D费用与教育费用投入量在考虑通胀后的贴现值，m、n分别表示R&D、教育所形成的知识的“老化年限”，R[,1]（即1/m）、R[,2]（即1/n）分别表示R&D、教育形成知识的“老化率”。
知识的流量是指某一段时间内进入经济系统的知识存量的比例，通常用物化形式的知识扩期和非物化形式的知识扩散来衡量。前者表现在机械、设备和部件的生产中使用新技术的过程，对于已经体现了技术或研究与开发的部分可采用投入产出方法来测度，即利用技术流量矩阵作为指标来研究体现半成品和资本货物中的研究与开发在产业部门之间的流动。当然也可以通过对具体技术在不同产业部门之间的扩散与普及来分析物化知识的流量，如对不同国家的个人电脑、光盘设备、互联网站或人网户数等占家庭（或人口）的比例来分析信息技术的扩散与流动水平。对于尚未被物化的知识流量则可通过引文分析来测度，即借助于引文索引计算出知识在不同领域和学科之间的流动。这种非物化形式的知识流动通常是以技术专长、专利、许可证和诀窍方式传播或扩散的。
【责任编辑】顾岚
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知识资源丰度是反映知识资源丰富（裕）程度的指标，测度方法也有三种，一是反映知道资源生产力的指标，通常是用人均知识资源生产量来测度的，公式为：
R[,1]=(P[,1]+P[,2]+P[,3]+P[,4])/M
式中，P[,1]、P[,2]、P[,3]、P[,4]分别表示数据库数量、专利和商标数量、书报刊量、视听产品生产量，M为人口数。
二是反映基本知识资源储备潜力的指标，通常是用人均拥有的基本知识资源量来测度的，公式为：
R2=(Q[,1]+Q[,2]+Q[,3]+Q[,4]+Q[,5])/M
式中，Q[,1]、Q[,2]、Q[,3]、Q[,4]、Q[,5]分别表示计算机、文化设施、新闻设施、娱乐设施、邮电信设施的拥有量。
三是反映知识资源处理潜力的指标，公式为：
R3=(T[,1]+T[,2]+T[,3]+T[,4]+T[,5])/M
式中T[,1]、T[,2]、T[,3]、T[,4]、T[,5]分别表示识字人数、各级教育在样生数、科研人员数、政府部门人数和咨询机构人数。显然是用上述人数占总人口的比重来反映知识资源处理潜力。
在知识经济时代，企业最有价值的是知识资本，它将企业信誉、商标、员工文化水平与技能、顾客满意、组织文化、机制及经营关系等许多传统管理理论所忽视，但却日益成为企业重要资源或者说已经成为企业核心能力重要组成的这些因素整合在一起并与企业组织结构、生产能力、技术创新、市场开拓能力以及财务状况紧密联系在一起，共同构成企业的核心能力和经营资产。那么，如何衡量知道资本的价值呢？世界著名的金融服务机构、瑞典的斯勘的亚公司在90年代初推出的一项传统会计系统不统计、但有价值的资产核算公式IC=MV-BV具有代表性，式中，MV为企业真正的市场价值，BV为帐面价值。显然，知识资本是市场价值与帐面价值之差。斯勘的亚认为，一个上市公司的市场价值要比其帐面价值高3-8倍，这个差值就是隐藏的价值，由于它属于非金融资本，会计学上把它列为债务类。因而，有必要将这种隐蔽资本浮出水面。为此，斯勘的亚公司于1995年公布了世界上第一份知识资本年报，它着眼于顾客、流程、更新、开发、人力、财力等因素，对知识资本进行分析与评价，还有人在此基本上提出了用增长和创新指标、效率指标、稳定性指标等三个动态指标来评定知识资本的价值。
知识的存量和流量是知识价值量的另一种表现形态，也是OECD关于知识经济测度框架的一个重要方面。测度知识的存量比较困难，但可以用科学技术指标来估算，如对不同国家或企业的R&D年投入的积累可借助析旧率的假设进行成本分摊，然后再根据R&D存量指标估算R&D投资的回报率，或根据特定领域研究与开发人员年增量估算R&D人员的存量后再按照人员流动和职业变动情况进行折算。值得注意的是，有人建议将教育费用投入也列入知识的存量。教育虽然只是知识的传播和积累，但教育是需要成本的，当人们投资于教育时，他们事实上牺牲了其它投资机会而换取了所掌握的知识，这类知识显然是可以直接形成生产力的。把R&D与教育费用投入之和作为知识存量的计算公式为：
附图
式中RD[,k]、ED[,k]分别表示当年起倒数第k年R&D费用与教育费用投入量在考虑通胀后的贴现值，m、n分别表示R&D、教育所形成的知识的“老化年限”，R[,1]（即1/m）、R[,2]（即1/n）分别表示R&D、教育形成知识的“老化率”。
知识的流量是指某一段时间内进入经济系统的知识存量的比例，通常用物化形式的知识扩期和非物化形式的知识扩散来衡量。前者表现在机械、设备和部件的生产中使用新技术的过程，对于已经体现了技术或研究与开发的部分可采用投入产出方法来测度，即利用技术流量矩阵作为指标来研究体现半成品和资本货物中的研究与开发在产业部门之间的流动。当然也可以通过对具体技术在不同产业部门之间的扩散与普及来分析物化知识的流量，如对不同国家的个人电脑、光盘设备、互联网站或人网户数等占家庭（或人口）的比例来分析信息技术的扩散与流动水平。对于尚未被物化的知识流量则可通过引文分析来测度，即借助于引文索引计算出知识在不同领域和学科之间的流动。这种非物化形式的知识流动通常是以技术专长、专利、许可证和诀窍方式传播或扩散的。
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