人力资本：上海高新技术服务业有效发展，就业人数稳步上升

相比之下，中国其他大部分地区都排在后端，例如湖北和福建分列第31和第32，这也体现出地区间高新技术服务业发展的不均衡性。而上海则实现了高新技术服务业的有效发展，就业人数由上年的第11名上升至第八。与传统服务业不同，高技术服务业具有一定程度的极化特征，它表明每个国家倾向于有一个为高新科技服务的“中央极”地区。

经济活动率：浙江排名第一

经济活动和参与水平衡量了一个经济体中的人力资本水平。健康的人力资本投入对高层次的知识生产来说非常重要，并且为进一步的知识投资打下了基础。此外，高层次的活动表明了生产过程的利润是惠及广泛的人群的。高度的参与不仅对于知识经济生产，而且还对于有活力和凝聚力的社会来说也是必要的。低层次的活动总体上代表了缺乏社会及经济包容性和整个经济体承受的高负担。

虽然人口因素是非常重要的，但经济活动水平还取决于劳动力市场开放性和灵活性、社会安全保障制度和福利制度，以及人口和文化的混合因素。有效的劳动力市场和福利制度最大限度地给人们自由和机会去积极参与经济活动，并充分利用人口环境。

表2显示，排在榜首前10位中有9个是中国大陆的发达地区，比上年还增加了3个。这显示了中国发达地区的人口结构目前还有较大的优势，也就是通常所说的正在享受人口红利。虽然从全国来看未必如此，但对于发达地区而言，从内地大量涌入的年轻人作为常住人口提高了这些发达地区的经济活动水平。除了这些地区外，北京和上海相对靠后，这两个城市的老龄化程度比一般地区要高。但北京这个城市的若干植入人口群体改善了这一指标，包括大量的央企、国家机关、各地方政府及企事业单位驻京机构等。甚至在高等院校的教职员工方面，按人口比重衡量北京就比上海高出30%。而上海作为一个典型的国际大都市，其收入水平较高，人口平均寿命较长，老龄化程度较高，从而导致经济活动率水平较低。

相较上年情况，日本的9个城市排名相对变得更为集中，除了大阪排名14位外，其他9个地区都集中在第20-30名左右，神奈川县则显现出极低的经济活动率，排在33个国家和地区中的最后一位。虽然日本是发达国家，但就业水平和结构与新兴国家存在一定差距。各地区经济活动率整体偏低，这与其整个国家的老龄化程度较高有关。

印度的三个地区位于排行榜的末尾位置，因此除了其人口压力外，在经济活动率上，印度和亚洲其他地区仍有很大差距。

表2 经济活动率排名

每千从业人员中经理人数：中国的经理人数增长潜力巨大

每千人员工中经理人的数量表明了经济体中知识劳动者的集中度。管理人员、专业人员和高端技术工人是知识生产过程的重要组成部分。这些人越来越被认为是创新的源泉，他们的价值确切地说就是他们的智慧，能够刺激投资和经济增长。尽管知识劳动者在全部产业中都发挥其作用，但是大部分集中于新兴产业和高度知识密集型产业及服务业。管理人员的任务是运用新技术寻找有效的工作方式，并促进这些技术的传播。这些劳动者不仅为经济提供了高附加值，而且使地区获得了高水平的财政收入。

该项指标的排名很特别，2014年，新西兰的每千人员工经理人数依旧最多，是亚太33个地区唯一大于100的国家，以色列上升一位，排名第二，中国台湾则排在第三，而新加坡和澳大利亚的3个地区的排名也都相对靠前，这些地区较为优越的创业环境催生了大量的中小型公司，相应地聚集了大量的管理人员。中国的香港和上海也进入前十位，这和其大量企业的进驻有关。其中上海的经理人数持续增长，排名第六，较上年提升2位。与上年情况类似，日本的9个地区在这一指标上没有突出之处，虽然日本的高级专业技术人员总体数量庞大，但因其具有较为稳定的经济结构，直接管理人员的比重并不高。中国大陆的几个地区实际上都有庞大的管理人员队伍，但从市场经济的角度讲，国有企业的党务人员并不能纳入经理人队伍，另外，相当数量的私营个体工商户也不能被视为掌握现代经济管理的劳动者。基于以上原因，中国大陆地区的这项指标表现一般，但随着改革和转型的深化，大量人员有可能转化为真正的企业管理人才，中国的经理人数增长潜力是巨大的。

表3 每千从业人员中经理人数排名

知识密集产业的就业水平：中国大陆地区具有整体优势

知识经济中的产业越来越向着高附加值、密集研发部门集中。如果一个地区的发展向知识经济转移，则以知识为基础的就业人数和比例将增加。为了研究以知识为基础的就业情况，我们定义了5类以知识为基础的活动。以知识为基础的部门是高端技术和智力成果集中的部门，其生产过程需要高度的投资和创新。这些产业中的企业在研发投入上有很高的比重，相应提供高附加值的财富。由于这些部门拥有知识密集度很高的生产过程，为地区获得竞争优势提供了机会。这些知识密集部门的产出还提高了其他经济部门的生产率并促进了知识的扩散。

以知识为基础的部门包括四个制造业和一个服务部门：

●生物技术和化学部门—制药、药材、化工和化学产品。

●IT和计算机制造部门—通信设备、计算机和办公设备、电子配件及辅助设备。

●汽车和机械工程部门—汽车和运输工具、机械工具和设备。

●仪器和电气机械部门—精密设备和光学设备、电子传输和分配设备、照明和线路设备。

●高技术服务部门—软件和计算机相关服务、电信、研究、开发和测试服务。

以知识为基础的产业在区域上的集中表明了知识推动经济模式的存在。这种经济体的增长不仅依赖人力和实物资本资源的增值，而且依赖于技术生产力创新的产出水平。由于在以知识为基础的部门就业的人员通常具有较高的文化和科学水平，因此这部分指标可以用来测量对知识资本的投入。在这些部门指标上表现良好的地区更可能是对知识资本投资很大的地区，希望以此获得高水平的要素生产力。

由于知识密集制造业与知识服务业的特征和集中程度有较大的不同，我们分别对这两类产业进行分析。

表4显示，印度的班加罗尔四个知识密集制造业的就业密度整体位居第一，合计就业人数达到197.52人。它在通信设备、计算机、电子设备制造、机械等行业的优势都不容忽视。此外，孟买（第五，较上年提升2位）和海得拉巴（第11）排名在整体上的表现也较为突出。

从四个知识密集制造业部门总体上看，中国大陆的江苏和广东有进一步集中的趋势，江苏的四个知识密集制造业每千从业人员中的就业数高达168人，位居第二，广东也高达162人。两者如果分别加上每千从业人员中28人和16人的高技术服务业从业人员，则每千从业人员在知识密集产业中的就业人数分别高达196人和178人。这一现象表明，江苏和广东的产业升级很快，大部分地区的产业逐渐集中到了知识密集产业，体现了广东和江苏知识密集产业在亚太地区的较强竞争力（如广东和江苏的IT和计算机制造就业密度分列亚太第一和第三位，仪器和电气机械分列第二和第四位）。

中国大陆地区在知识密集制造业的就业人数密度方面具有整体的优势，前10名中除了蔚山（第五）、爱知（第九）和静冈（第十），以及印度的2个地区，其余5个（江苏、广东、上海、浙江和天津）均来自中国大陆。除了总体优势较明显以外，中国的几个地区在产业部门方面也都有自己的特色，例如，上海的几个知识密集型产业分布较为平均，其中IT行业就业排名第四，汽车与机械工程就业排名第五，电子机械就业排名第七，合计就业排名第四。浙江的“千人电子机械就业”排名第三，相对它的其他知识密集型产业就业有着较大优势。中国大陆的其余6个地区中重庆的相关产业就业水平排在最靠前（第17），而辽宁从上年最靠后（第26）的位置上升到第18位，进步明显。湖北则排在这个6个地区中的最后一名。

表4 每千从业人员在知识密集制造业中的就业人数排名

上述情况表明，近年来中国部分地区的产业转型和升级已经初见成效，但产业结构升级转型的任务依然艰巨。香港因为制造业逐步退出，每千从业人员中的知识密集制造业从业人员不到9人，排在倒数第一的位置。

知识竞争力指数中高技术服务部门的指数代表以下部门的就业密度：通信服务、IT支持、数据处理、计算机软件及研究和科技开发。所有这些部门都需要业务创新和受过良好教育的人才。另外，高技术服务部门中相当部分属于生产性服务业，因此它又依赖于市场的规模。由于以上特性，高技术服务业多集中于人才和智力资源高度集中、市场广阔的大城市。所以，本排行榜中东京的领先优势明显，每千从业人员中有139.51人在该部门就业，形成了强大的高技术服务优势。

同时，中国大陆的北京紧随其后，这表明随着我国市场化程度逐步提高，区域经济与高新技术产业发展迅速，传统产业与新兴产业专业分工不断细化与深化，逐步形成了一个人才密集、知识密集、附加值高、低能耗、支撑并服务于经济发展的高新技术服务体系。作为首都的北京拥有强大的研发队伍，优势十分明显，其面向市场的服务也相应得到加强。相比之下，中国其他大部分地区都排在后端，例如湖北和福建分列第31和第32，这也体现出地区间高新技术服务业发展的不均衡性。而上海则实现了高新技术服务业的有效发展，就业人数由上年的第11名上升至第八。与传统服务业不同，高技术服务业具有一定程度的极化特征，它表明每个国家倾向于有一个为高新科技服务的“中央极”地区。这些地区往往处于国家经济中心的位置，有强大的高新技术服务需求。这解释了上海近年来知识密集服务业得到较快发展的原因。因为上海周边作为中国经济实力最强大的区域，对高新技术服务的需求极其庞大。不过目前发展得还不够，潜力还十分巨大。当然，由于国家直接科技投入的巨大数量和科研机构的高度集聚，北京的高技术服务集聚度更高。神奈川县、首尔和大阪分列高技术服务业就业规模排名的第三、四、五位。日本的主要地区高技术服务业就业规模均较大，其排名基本上都在前2 0 位，这体现出日本较高的服务业层次和高级生产要素的集聚。

表5 每千从业人员在高科技术服务业中就业人数排名