4. 知识产业

“知识产业”最早是美国经济学家马克鲁普于1958年提出来的。他在《美国的知识生产和分配》一书中提出，知识产业是指生产知识特别是信息产品和服务的企业或组织机构，而不管这种生产的目的是什么。在该书中，他首次确定了知识产业的分类。其后，不少学者都对知识产业进行了研究。由于高技术产业和服务业中的知识型产业都只是知识产业的一部分，因而知识产业的提法又重新引起了人们的注意。

对知识产业范围的界定和分类有不同的说法。按OECD的提法，知识产业是指具有较为密集的技术和人力资源投入的部门，从统计的角度出发，涵盖以下范围：

· 制造业中的高技术产业；

· 制造业中的中高技术产业；

· 服务业中的通信业，即ISIC Rev.2 的72；

· 服务业中的金融、保险、房地产和商务活动，即ISIC Rev.2 的8；

· 服务业中的社区、社会和个人服务，即ISIC Rev.2 的9。

按上述范围，1994年，OECD全部成员国的知识产业的增加值占全部企业部门增加值的51%，其中高技术产业占2.9%，中高技术产业占6.9%，通信业占2.8%，金融保险其它商业服务业以及社区、社会和个人服务业占38.2%；1986~1994年间知识产业增加值年均增长3.5%，而全部企业部门增加值年均增长率为2.9%。

三、统计内容与指标
知识型产业的统计，不需专门组织实施，只要按界定的范围和分类在已有统计的基础上重新进行汇总，就可以获得所需要的各种统计数据，具有简便、成本低、可操作等一系列优点，知识型产业的统计主要有以下内容：

1.研究与发展（R&D）统计

知识型产业都是一些新兴的产业，往往处于学科前沿，其发展与学科研究的进展密切相关。这就决定了知识型产业的R&D资源强度高、R&D活动频繁，这也是促使这些产业不断发展的先决条件。正因为如此，知识型产业的R&D统计及指标分析已经显得日益重要，大有取代原有的产业分类的发展趋势。例如OECD1999年出版的科学技术产业公报中有关企业部门R&D指标内容，主要就是从制造业的技术水平的4类（高、中高、中低、低）、服务业、ICT以及知识产业的角度进行分析，并没有采用传统的产业分类。从各个国家出版的科技指标看，把本国的优势产业与知识型产业组合在一起进行分析，是采用较多的一种方法。

R&D统计的主要指标是R&D支出，R&D支出占增加值的份额。由这2项指标按知识型产业的分类，就可以对各种分类下的R&D资源的分布结构，各结构类别R&D经费增长率、R&D经费强度及变化进行分析和对比。

2. 技术创新统计

知识型产业的技术创新最活跃，新的产品、新的技术不断涌现，对这些产业技术创新的统计与分析一直是各国关注的重点，技术创新统计与分析如果不以知识型产业为研究对象也就没有生命力。例如，OECD在收集欧盟第二轮技术创新调查数据建立数据库时，就把ICT产业、服务业中的金融、通信、计算机及技术服务作为单独的类别，此外还把ICT方面的获准专利作为衡量经济竞争力的一项指标。技术创新统计还未形成统计制度，欧盟从90年代开始共进行过2次技术创新调查，目前正计划进行第3轮技术创新调查。

3. 经济指标统计

主要是进行产值、增加值、销售收入和进出口产值统计。这些指标分别从总量与结构上反映了知识型产业的产出与进出口状况。其中，在产出分析中，各类知识型产业产值、增加值占GDP或总增加值的份额，在进出口分析中服务业进出口占进出口总量的比重，制造业进出口中按高技术、中高技术、中低技术、低技术产业的分布等指标常常被采用。

知识型产业对经济发展的贡献主要体现在以下2个方面：

· 作为产业，为社会提供产品和服务。这种贡献和作用可以直接从产值或增加值占GDP或总增加值的份额来表示。

· 为产业部门提供具有高技术含量的设备，作为资产投入可以使其他产业部门形成产出。

对产值、增加值以及进出口的分析体现了上述第一种贡献。对知识型产业作为资产投入对经济的贡献，目前还处在研究阶段，例如，有人曾研究过，ICT作为产业部门其产值占GDP的份额在OECD各成员国约在2.5%~4.5%，ICT作为资产投入对各成员国经济增长的贡献约是0.13%~0.35%。

四、结论与建议
知识型产业的统计发展很快，受到各国的重视。我国实施“科教兴国”发展战略，发展高技术是我国的国策，建立以高技术产业为主的知识型产业统计势在必行。

1. 确定既与国家接轨，可以国际对比又符合我国国情的以高技术产业的核心的分类标准

为此，除了要对以高技术为核心的知识型产业进行界定外，还有一件极为重要的工作：建立我国行业分类与《弗拉斯卡蒂手册》中企业部门分类的对应关系。

2. 完善我国的R&D统计

R&D统计是知识型产业统计的基础，完善我国R&D统计是搞好知识型产业统计的保证。

3. 注意利用已有统计资源，获得所需数据

按产业分类实施知识型产业统计的指导思想就是充分利用已有统计资源，获得系统的数据，具有简便可操作、数据质量稳定等一系列优点，但需要对有关方法问题进行研究。