高新区发展不足还是结构失调？智力资本与经济结构的耦合视角

● 王崇锋 晁艺璇

高新区发展不足还是结构失调？智力资本与经济结构的耦合视角

● 王崇锋 晁艺璇

智力资本既是一种静态的资本形式，又是一种有效利用知识的活动，在我国经济发展“新常态”的环境下，智力资本显得尤为重要。基于前人关于智力资本促进经济发展水平的研究结论，本文创新性地对智力资本系统与经济系统间的耦合机制进行研究，构建了高新区智力资本与高新区经济发展耦合评价模型和灰色关联度模型，对二者的耦合机制进行分析并寻找优化经济与智力资本协调发展的途径。研究发现：我国大多数高新区都存在智力资本系统滞后的现象，且整体上东部地区智力资本与经济之间耦合度要优于中部和西部；另外，在智力资本系统滞后的高新区中，科技活动人员的数量对智力资本系统的发展影响较大，而在经济系统滞后的高新区中，火炬计划项目数和出口创汇总额与高新区经济发展的关联度较高。最后，本文分别从东部、中部和西部的角度提出优化智力资本滞后高新区耦合度的政策建议。

智力资本 耦合 高新技术开发区

随着中国在经济发展中遇到瓶颈，过去一味的通过劳动力、土地等传统要素的投入推动经济发展的方式已经落后，于是智力资本的发展开始逐渐被我国政府重视。2014年习近平总书记首次提出“新常态”，这意味着中国进入了一个GDP增长新方式的时代，强调用创新驱动我国经济结构的升级优化，注重培养创新型人才。为了使国内尽快地适应“新常态”下的发展方式，中央领导小组又分别于2015年和2016年提出“供给侧改革”和“提质增效改革”。“供给侧改革”指出中国的投入结构问题，即中国经济发展过度依赖劳动力、土地等一般性生产要素投入，因此提出加强人才、技术、知识、信息等高级要素投入，强调加快科技体制、教育人才体制的改革，优化智力资本的供给；“提质增效”要求央企提升发展质量和效益，即实施创新驱动发展战略，培育创新型企业集群，真正把智力资本的开发放在优先位置。中国高新技术开发区（下文简称”高新区“）积极响应国家的优化发展政策，并取得显著成果，截至2015年12月，全国146个高新区实现工业总产值186018.30亿元，占全国GDP总额的10%以上，极大地促进和支撑了地方经济增长。高新区以其人才密集性和开放性的特点成为我国智力资本最密集的区域，也成为研究智力资本的优良样本选择，由于智力资本的丰富程度在一定程度上决定着园区经济发展水平的好坏，园区比较重视发现、吸引、培养和保护科技创新人才。

由于高新区突出的经济发展表现，国内外已有不少学者对智力资本水平与高新区经济发展之间的关系进行了研究。王明海等（2013）基于对北京市区域智力资本的SWOT分析，得出经济发展的主要推动力仍是依赖于大量的智力资本的投入；秦辉和王瑜炜（2014）通过元分析方法探究智力资本与组织绩效的关系，研究表明两者之间确实存在显著的正相关关系，而且在国家经济下行期该关系会更显著；范建民（2013）结合欠发达地区高新区内智力资本和企业实力状况，阐述外来智力资本牵动高新区产业升级模式的内涵，并建议深化省区用人机制改革，增加高新区人力资本投资。

综上所述，针对智力资本水平与高新区经济发展之间的关系，学术界进行了广泛研究，基本证实了智力资本水平对高新区经济发展的促进作用，但是现有学者的研究只注重智力资本对经济发展的单方面影响，未探讨两者之间的协调与发展问题。针对现有研究的局限，本文有两个方面的创新：一是借鉴前人的研究方法，在建立高新区智力资本水平与经济发展水平两系统评价体系的基础上，构造了两系统耦合模型，深入探讨高新区智力资本水平是否与其经济发展水平相互协调发展；二是引入了灰色关联度模型，使用关联度分析法研究优化滞后系统的方法，寻求影响滞后系统发展的内部关键指标，并针对于非耦合区域发展滞后的系统提出了相应的政策建议。

一、文献综述

（一）高新区智力资本与高新区经济发展的关系研究

1.智力资本的含义

智力资本（Intellectual capital）的概念最早由Senior提出， Galbrainth于1969年将其进行了大范围的推广（Bontis，2001），其认为智力资本是一种知识运用的动态活动，而不是一种静态的知识形态。而最早系统地对智力资本进行研究并定义其含义的是Stewart，他提出了智力资本的H-S-C结构，即智力资本的三个构成要素为：人力资本、顾客资本和结构资本（Stewart，1997）。国内有很多学者对西方发达国家的智力资本研究现状进行分析并对智力资本的概念进行阐释和分类（袁丽，2000；李冬琴、黄晓春，2003；杨继平、张翠翠，2011；李经路，2014），其中最具代表性的分类方法是将智力资本的概念分为四种，即无形资产论、信息科学技术论、人力资源管理论和知识管理论（朱瑜、王飞雁，2009），而本文更多地将智力资本看作是一种知识管理活动。

2.智力资本的测量

智力资本的测量一直是学者们非常关注的领域。智力资本天生具有无形、主观、复杂的特征，这导致至今没有衡量智力资本的统一方法体系，目前主要有以下四种常见的测量方法：经济增加值、托宾Q比率、Scandia的导航仪、平衡计分卡（梁莱歆、宫小春，2004），其中Scandia公司设计的智力资本导航器方法及其提出的智力资本构成要素被多数研究者使用（牛玉颖、肖建华，2013；刘玉平、赵兴莉，2013；南星恒，2013）。但是上述测量方法都是基于西方经济及文化背景下得出的，而且大多是对企业智力资本的测量，不一定完全适用于我国的经济文化背景下的高新区智力资本，因此本文基于Skandia的智力资本导航器模型将人力资本、创新资本和关系资本作为高新区智力资本的构成要素，形成中国特色的高新区智力资本评价体系。

3.智力资本对经济发展的影响

关于智力资本与经济发展的关系，多数学者将企业或组织作为研究对象（冉秋红等，2013；Maria， 2014；Scafarto et al.，2016；郭黎等，2016），从微观角度出发研究智力资本对企业的经济发展水平即企业绩效的影响，研究结果基本一致，具体而言，Maji和Goswami（2016）采用固定效应模型对印度的企业数据进行分析，研究发现智力资本对企业绩效的增长有积极作用，进而得出智力资本对经济发展有促进作用；王智宁等（2014）据有效问卷调查所获数据信息进行实证分析，为智力资本对运营与财务绩效均产生显著的正向影响提供理论支持，并阐述了智力资本在知识共享影响企业经济发展过程中的中介作用；Nkundabanyanga（2016）对坎帕拉的128个服务公司进行了调查分析，通过构建结构方程模型证明，智力资本要素是坎帕拉服务业企业绩效发展最重要因素。

当然，也有一些学者从宏观层面进行研究，将国家、区域或产业作为研究对象，其研究结论与微观的相似，比如，Neeliah和Seetanah（2016）以毛里求斯国家为例子，运用向量误差修正模型（VECM）探讨了人力资本与经济增长的关系，并使用复合指标衡量智力资本，最终从宏观的角度指出智力资本对国家的经济发展有促进作用；Phusavat和Comepa（2012）重点研究泰国及其周边国家的智力资本和经济发展（即人均国内生产总值）之间的相互关系，用多种指标对智力资本评价后，运用统计分析法证实了两者的正相关关系；蒲惠荧和陈和（2010）通过构建指标体系来评估广东省21个地级市的区域智力资本水平,并进行相关实证分析，研究发现,广东省区域智力资本水平与经济发展存在显著正相关关系；Bontis等（2015）为了探讨影响埃塞俄比亚酒店行业的因素，用增值知识系数衡量智力资本对产业价值创造的影响，发现在控制了公司规模、杠杆率和员工的生产力的情况下，产业的盈利能力受到智力资本和结构资本的影响；田新豹（2013）在对影响高新区经济发展因素的实证分析中，涉及到智力资本的两个重要要素，即人力资本和创新资本，实证结果表明，资本要素是影响高新区经济发展最重要的因素，并认为高新区在发展上存在路径依赖。

综上所述，国内外众多学者都对智力资本的概念、测量以及智力资本和经济发展关系进行了诸多探索，但关于智力资本测量的结论不一致，而且大多数研究局限在智力资本与经济发展单方面的作用而缺乏更深入的分析，也很少以全国范围内的高新区作为研究对象。因此本文提出高新区智力资本与高新区经济发展呈耦合关系，建立相应指标体系和模型进行实证分析，研究高新区的智力资本水平与其经济发展水平的协调发展关系，力求弥补当前高新区智力资本与高新区指标体系的欠缺并进一步地拓展高新区智力资本与经济发展的关系。

图1 “智力资本”与“创新”及其相关关键词联系图

（二）创新与智力资本关系文献计量分析

通过梳理我国提及 “智力资本”、“创新”的文献，尤其是2010年、2011年、2012年前后一段时间关于“智力资本”及“创新”的研究均呈现出历史以来的研究高峰，尤其是2007年以后，核心论文呈现出激增的趋势。

本文通过“中国知网”以“创新”和“智力资本”为关键词对CSSCI相关文献进行检索并对其关键词之间的内在联系通过Pajek软件进行分析，结果如图1所示。两个关键词之间连线越粗，则说明两关键词在期刊中共同出现的频率越高；关键词所代表的点越大，则说明此关键词在期刊中出现的次数越多。这在一定程度上能了解当前学者对“创新”和“智力资本”研究的具体情况以及其各个变量或关键词之间的研究“大方向”，并能进而把握对“创新”和“智力资本”的研究趋势。

由图1得，与“智力资本”结合起来进行研究较多的关键词有“知识管理”、“人力资本”、“结构资本”、“技术创新”等，这说明的当前对智力资本的研究主要集中于知识管理、人力资本、技术创新等方面，这对本文关于以创新驱动作为视角研究其与智力资本之间的关系提供了借鉴。此外，仅以“创新”作为关键词相对来说在与智力资本相关的研究中并不明显，创新呈现出多种形式如“技术创新”、“组织创新”、“知识创新”等形式以智力资本为核心产生相关的关系。根据以上分析，本文提出以创新驱动作为视角来研究智力资本与经济发展之间的关系。

二、模型建立

（一）指标选取

关于高新区智力资本评价体系，现有的研究结果未形成统一的衡量指标，因此本文借鉴了司训练和张小芬（2014）的研究以及Skandia公司在1995年提出的智力资本模型（张德茗、张玉梅，2016），坚持目的性、科学性以及可操作性的指标体系构建原则，提出人力资本、创新资本和关系资本是高新区智力资本的构成要素，基于此构建高新区智力资本评价体系，并采用因子分析法赋予相应的权重，结果如表1所示。

关于高新区经济发展指标，目前学者的研究大多为企业经济发展的评价指标而缺少针对高新区经济发展的评价指标体系，因此，本文借鉴了张利斌等（2012）的研究，并考虑到高新区官方数据以及火炬统计年鉴数据不同口径数据来源可能对实证结果产生影响，对相关指标进行筛选后构建高新区经济发展评价体系并采用因子分析法赋予相应的权重，结果如表2所示。

需要特别说明的是：本文的数据来自于2009-2016年间的（2009年《中国火炬统计年鉴》的内容是对2008年高新区数据的统计），但由于2015年与2016年《中国火炬统计年鉴》的统计内容发生了变化，致使两个指标体系中均出现个别指标缺失的现象，因此智力资本和经济发展的指标体系在这两年均发生了变化。针对于第一阶段的指标体系，因子分析（权重的计算）是使用2008年数据进行的，针对于第二阶段的指标体系，因子分析（权重的计算）是使用2014年数据进行的。指标权重为各因子载荷绝对值归一化处理后的数值。

表1 高新区智力资本指标体系

表2 高新区经济发展指标体系

（二）模型的建立

耦合理论认为自然界存在着不同时间、空间跨度的系统，尽管其结构、属性各不相同，但在整个大环境中，各个系统之间相互影响、相互合作，存在着一系列不稳定与稳定系统之间的相互转换，2005 年经德国物理学家哈肯的提倡，耦合理论逐渐在社会科学中得到广泛的运用（李经路，2013）。本文将该理论运用于对高新区发展的研究中，将高新区智力资本与高新区经济水平看作两个系统，设计包含发展、协调两种思想的耦合模型，从而研究两系统之间的相互转换是否协调发展，是否呈现的低发展水平的高协调程度与高发展水平的低协调程度的滞后现象。

本文的数据来源于2009-2016年的《中国火炬统计年鉴按》，中国火炬计划是一项由科学技术部于1988年实施的一项发展我国高新技术产业的指导性计划，其中建设中国高新技术开发区和开展火炬计划项目是其重要内容之一，而火炬计划项目是为发展高新技术产品而实施的高科技产业化项目。

1.两系统发展模型

本文假定两系统内部发展函数为系统内指标的加权和，而两系统的综合发展函数为两系统内部发展函数值的平均，以表明两系统发展的重要程度相等。

设定智力资本系统与高新区经济系统发展水平分别为：

上式中xi，yi分别为智力资本系统与高新区经济系统的第i个衡量指标。ai，bi分别为两系统中第i个衡量指标所对应的权重。本文将基于因子分析法，使用两系统内各指标因子载荷的归一化数值衡量其权重的大小。

借鉴余洁（2014）研究结构耦合时的成果，本文假定

两系统综合发展函数T为两系统各自发展函数值的平均，如式（3）所示：

表3 2008-2015年高新区智力资本及经济发展耦合度与滞后类型（续）

2.两系统协调度模型

借鉴祝影、史晓佩（2016）在探索“资研发与自主创新”两系统协调发展时所构建的模型，本文使用协调度模型如式（4）所示：

其中C为两系统的协调度，f(x)，g(y)分别为智力资本系统与高新区经济系统的发展函数。

3.两系统耦合模型

耦合包含两层含义：一层为系统发展，另一层为系统间的协调，因此，耦合模型的构造应从发展函数与协调度函数入手。借鉴周成等（2016）在研究“区域经济、生态环境和旅游产业”耦合时的研究成果，本文构造耦合模型如式（5）所示：

其中D为两系统耦合度，C,T分别为两系统的协调度与综合发展度。

三、实证结果及分析

通过上述公式以及《中国火炬统计年鉴》中2009年至2016年的原始数据，根据耦合模型计算得出各高新区历年的智力资本系统发展水平、经济系统发展水平、两系统综合发展水平和两系统耦合度等多个结果，表3展示了具有代表性的重要计算结果，分别为高新区经济发展系统和高新区智力资本系统的耦合度和相对滞后的系统类型。其中滞后系统的判断规则如下：若智力资本系统发展水平f(x)大于经济系统发展水平g(y)，则经济系统为滞后系统,表3中表示为“F”；若经济系统发展水平g(y)大于智力资本系统发展水平f(x)，则智力资本系统为滞后系统，表3中表示为“G”。

表3中的54个高新区来源于2009年《中国火炬统计年鉴》，由于可比性的原则，后续年份的分析均针对最初的54个高新区进行。根据表3中各高新区2008-2015年的数据，本文发现如下几个规律：第一，在近几年中我国多数高新区的耦合度处于下降或不变趋势，尤其是东北老工业基地区的高新区，吉林和沈阳高新区的耦合度均从轻度失调下降为严重失调，这说明除了关注高新区智力资本和经济单方面发展外，还要注重两者之间的协调发展程度。第二，总体上来说，东部地区城市的平均水平都高于中部和西部，这可能与中西部地区基础教育薄弱、产业单一有关，且这两者与智力资本和经济发展水平密切相关。第三，我国多数高新区存在智力资本系统较经济系统滞后的问题，虽然有些高新区某些年份出现智力资本系统优于经济系统的现象，但是纵观八年的发展过程，总体上处于智力资本系统滞后，其中北京、武汉和杭州的发展异于其他高新区，均出现经济系统滞后，这可能与这三个地区高等学府密集有关，大量的优秀学校的毕业生带来丰富的智力资本，致使智力资本系统的发展水平优于经济系统的发展。

为了更加直观地反映高新区经济系统与智力资本系统的耦合协调度，本文借鉴廖崇斌（1999）研究成果，将耦合度分为协调与失调两大类别，每类别下又分别设定了5个子类别，如表4所示。

表4 耦合度分类细则

四、经济与智力资本协调发展水平的优化

（一）模型的建立

耦合度模型实际上综合了协调与发展两个维度，分析了各区域内高新区智力资本系统与高新区经济系统之间的相互作用关系。然而该模型并没有给出如何调节滞后系统的方法，即对于滞后系统，若要提高该系统发展水平，存在应当优先发展系统内部哪些指标的问题。因此，本文尝试性地引入了灰色关联度模型。灰色关联评价分析法是根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素之间关联程度的方法，其基本思想是依据关联度对系统排序。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，在实际研究过程中可以大幅度减少工作量。本文所使用的灰色关联度算法主要借鉴陶建格（2013）关于“城市化滞后于工业化”的研究中所采用的模型，用其量化评价滞后系统内部指标的重要程度，以求在此基础上给出滞后系统发展的建议。

（二）结果分析

本文根据每个高新区滞后类型，对不同的滞后类型给予不同的参考数列和比较数列，而参考数列和比较数列的选择依据为前文中各系统的发展指标体系。对于智力资本系统，由于研究与试验发展（R&D）经费支出通常是国际上衡量区域科技发展水平的评价指标（宋吟秋，2009），而科技发展往往依赖于智力资本，因此本文将R&D经费支出作为智力资本发展滞后的高新区的参考数列，将影响R&D经费支出的6项因素作为智力资本发展滞后的比较数列；类似的，对于经济系统，由于区域经济发展状况常用人均工业总产值衡量，因此本人将人均工业总产值作为经济发展水平滞后的高新区的参考数列，而将影响人均工业总产值的5项因素作为经济发展水平滞后的高新区的比较数列。然后将通过《中国火炬统计年鉴》得到原始数据用于灰色关联度模型，分别计算2008-2009年间的经济发展水平与智力资本的灰色关联度结果，如表5和表6所示。表中的“值”代表灰色关联系数的大小，“序”代表灰色关联系数在该年份各个指标中的排序。灰色关联系数事实上仅反映序关系，其值得大小无法反映关联程度的绝对水平，因此，灰色关联系数值的大小仅可在当年年份中进行比较排序，不可跨年份比较。

表5 高新区智力资本系统灰色关联分析

表 6 高新区经济发展系统灰色关联分析

表5中和表6中2008-2015年关联度的排序总体上变化不大。观察表5可得，“科技活动人员”每年的关系度值均为0.90左右，且常年处在靠前的位置，这说明高新区科技活动人员的数量与R&D经费支出之间的关联程度较高，即高新区科技活动人员的数量对智力资本系统的发展影响较大，因而对于智力资本系统滞后的高新区来说，大力引进科技活动人员有利于促进智力资本系统的发展。在表6中，“火炬计划项目数”和“出口创汇总额”每年都排在较靠前的位置，其中2013年火炬计划项目数以0.56的关系值排到了第二位，因此高新区的火炬计划项目数和出口创汇总额与高新区经济发展的关联度较高，国家应该鼓励经济系统滞后的高新区企业增强与海外市场的联系并增加国家火炬计划项目，进而促进经济系统的发展和两系统的耦合。

五、结论与建议

本文通过综合评价高新区智力资本和经济发展，建立耦合度模型对高新区智力资本系统和经济系统的耦合机制进行研究，发现我国大多数高新区都存在智力资本系统滞后的现象，而且整体上东部地区智力资本与经济之间耦合度要优于中部和西部，尤其东部的北京连年处于优质耦合状态，而处于中部的杨凌等城市连年处于低耦合状态。然后本文通过灰色关联度分析得出，在智力资本系统滞后的高新区中，技活动人员的数量对智力资本系统的发展影响较大；在经济系统滞后的高新区中，火炬计划项目数和出口创汇总额与高新区经济发展的关联度较高。由此，本文分别从东部、中部和西部的角度对提升智力资本系统滞后的高新区耦合度提出政策建议。

1.东部应以教育创新作为驱动

东部地区应以教育创新提高创新人才的数量和质量来从本质上提升智力资本并进而促进高新区经济发展。东部地区高新区的发展处于集聚创新要素的阶段。虽然在这些综合发展度较高的区域集中了大量的人才，但其能力并不能得到充分的发挥，具体来说大量知识型人才没有得到很好的激励，所以要进行教育创新，加强科技型企业对知识型人才的激励，同时企业还应转变人才管理模式使其的人力资源得到充分的发挥，同时还要进行创新驱动发展战略增加智力资本并进而促进经济快速增长；对于其他东部地区应随时注意了解政府的导向及关于人才的一系列政策。

2.中部应以产业创新作为驱动

中部地区应以产业创新驱动人才聚集来促进智力资本的提高并进而促进高新区经济的发展。中部地区总体上处于以产业结构调整与升级作为发展动力的阶段。由于中部集中了大量传统工厂，主导产业多数集中在传统产业，其在产业分工和价值链环节上处于弱势地位，所以在集聚高水平高素质人才方面先天不足，大专以上人员占比、科技活动人员总数等指标均低于全国平均水平；而人才要素又蕴藏着产业升级依靠创新途径实现成长的智力资源和活力源泉。所以要进行产业转型升级，以吸引人才的流入；同时企业和政府应发挥导向作用，为流入中部的人才增加岗位数量，提高岗位质量，为他们提供发展机会和宜居环境；此外，政府应制定相关政策鼓励科技人员到中部实现产业的转型升级，在中部地区打造“人才强磁场”，以产业对人才的需求带动智力资本增长进而促进经济发展。

3.西部应以制度创新作为驱动

西部应以制度创新吸引人才，从人才数量方面增加智力资本进而促进高新区经济的发展。西部地区总体上处于发展初期阶段，需要大量的人才。对于西部普遍存在人才不愿流入的问题，应加大扶持力度，打造技术、人才交流平台建立高科技人员培训基地，可通过加强高新区企业员工福利增加西部高层次人才流入。同时大力推进西部大开发政策与创新驱动发展战略，促进我国东中部地区人才流入西部地区，促进智力资本增加进而促进区域经济发展以改变西部落后的面貌。

1.范建民：《外来智力资本牵动高新区产业升级的模式研究》，载《科技管理研究》，2013年第12期，第109-113页。

2.郭黎、张爱华、乐洋冰：《智力资本、研发投入与企业绩效的实证分析》，载《统计与决策》，2016年第19期，第186-188页。

3.李冬琴、黄晓春：《智力资本:概念、结构和计量述评》，载《科学学研究》，2003年第S1期，第210-214页。

4.李经路：《耦合视角下的企业智力资本价值贡献研究》，载《软科学》，2013年第6期，第108-113页。

5.李经路：《智力资本意蕴：认知派与行为派的论争》，载《商业研究》，2014年第10期，第9-16页。

6.梁莱歆、官小春：《智力资本计量方法综述——兼论高科技企业智力资本的计量》，载《科学学与科学技术管理》，2004年第4期，第99-102页。

7.刘玉平、赵兴莉：《智力资本驱动企业价值创造的有效性研究——基于智力资本综合评价视角》，载《中央财经大学学报》，2013年第1期，第41-46+91页。

8.南星恒：《智力资本的价值创造及其协同管理效应度量模型构建》，载《中国科技论坛》，2013年第10期，第118-123页。

9.牛玉颖、肖建华：《智力资本视角下的科技企业孵化器绩效评价指标研究》，载《科技进步与对策》，2013年第3期，第117-122页。

10.蒲惠荧、陈和：《区域智力资本对区域经济发展的影响——基于广东省的实证研究》，载《工业技术经济》，2010年第9期，第106-112页。

11.秦辉、王瑜炜：《智力资本提升组织绩效了吗?——基于Meta分析的检验》，载《科学学与科学技术管理》，2014年第3期，第154-163页。

12.冉秋红、陶莎、唐晓：《我国上市公司多元资本结构及其绩效影响研究——基于智力资本视角》，载《科技进步与对策》，2013年第24期，第91-95页。

13.司训练、张小芬：《能源科技企业智力资本构成及其评价指标体系研究》，载《西安石油大学学报(社会科学版)》，2014年第2期，第21-28页。

14.宋吟秋：《我国R &D经费支出结构的合理性研究》，载《统计研究》，2009年第10期，第53-55页。

15.Bontis N, Janoševi S, Dženopoljac V.Intellectual capital in Serbia’s hotel industry.International Journal of Contemporary Hospitality Management, 2015, 27(6): 1365-1384.

16.Bontis N.Assessing knowledge assets: A review of the models used to measure intellectual capital.International Journal of Management Reviews, 2001, 3(1): 41-60.

17.Maji S G, Goswami M.Intellectual capital and firm performance in emerging economies: the case of India.Review of International Business and Strategy, 2016, 26(3): 410-430.

18.Maria M C.Intellectual capital performance in the case of Romanian public companies.Journal of Intellectual Capital, 2014, 15(3): 392-410.

19.Neeliah H, Seetanah B.Does human capital contribute to economic growth in Mauritius?.European Journal of Training and Development, 2016, 40(4): 248-261.

20.Nkundabanyanga S K.Board governance, intellectual capital and firm performance: Importance of multiplicative effects.Journal of Economic and Administrative Sciences, 2016, 32(1): 20-45.

21.Phusavat K, Comepa N.Intellectual capital: National implications for industrial competitiveness.Industrial Management & Data Systems, 2012, 112(6): 866-890.

22.Scafarto V, Ricci F, Scafarto F.Intellectual capital and firm performance in the global agribusiness industry: The moderating role of human capital.Journal of Intellectual Capital, 2016, 17(3):530-552.

23.Stewart T, Power B.How intellectual capital is becoming America’s most valuable asset?.Fortune, 1991, 123(1): 44-60.

■责编/倪超 E-mail：nc714@163.com Tel: 010-88383907

Is the Development of High-tech Areas Lagged or its Structure Maladjusted:Coupling between Intellectual Capital and Economic Development

Wang Chongfeng and Chao Yixuan
（School of Business, Qingdao University）

Intellectual capital is not only a kind of static capital form, but also an activity of high efficiency in terms of utilizing knowledge.In China’s "new normal" economy, intellectual capital becomes particularly important.Based on the conclusions that intellectual capital promotes the level of economic development, this paper innovatively studies the coupling mechanism between intellectual capital system and economic system, constructing the coupling model and the gray model in order to analyze the coupling mechanism, and seek to realize the harmonious advancement of both optimized economy and intellectual capital.This study finds that: intellectual capital lags behind the economy in most high-tech areas and the eastern region is more coupling than the central and western regions.In addition, the number of technical people has great influence on the development of intellectual capital development in those high-tech areas where the intellectual capital system is lagging; while the number of Torch Project and export earnings is highly correlated with the economic development in those high-tech areas where the economic system is lagging.Finally, this paper puts forward policy recommendations to improve the coupling degree of the lagged intellectual capital system from the perspective of the eastern, central and western regions.

Intellectual Capital; Coupling; High-Tech Areas

王崇锋（通讯作者），青岛大学商学院，副教授、经济学博士。电子邮箱：fengunsw@126.com。

晁艺璇，青岛大学商学院，硕士研究生。

本文受国家社会科学基金项目“小世界性视角下区域创新网络演化及其创新扩散效应研究”（15BGL027）、山东省研究生教育创新计划项目“基于专利合著网络分析的山东省高校研究生创新能力培养研究”（SDYY14034）资助。