摘要： 在知识经济全球化的形势下，知识管理能力作为中国城市提高创新能力的源泉，越来越受到城市的关注和重视。本文旨在采用理论分析和实例研究相结合的方法，提出了知识管理与中国城市创新能力的关系模型以及相关假设。最后，利用SPSS软件对调查数据进行路径分析，对建立的关系模型及假设进行了验证。
Abstract： In the context of knowledge economic globalization， as the source of city innovation ability in China， knowledge management capability draws more and more concern and attention. With combined method of theory and empirical study， this paper aims to build relation model of knowledge management and innovation capacity of Chinese cities， and make basic assumptions. Finally， the paper uses SPSS software to carry out path analysis against survey data and to verify the model and assumption.
关键词： 知识管理；城市创新能力；路径分析；实证研究
Key words： knowledge management；city innovation ability；path analysis；empirical research
中图分类号：F204 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）25-0003-04
0 引言
在全球知识经济的背景下，中国正经历着由制造型国家向自主创造型国家的转变，城市也正面临着以知识竞争为基础的新挑战。知识经济是以知识信息作为经济发展主导因素的新型经济形态，可以通过知识的获取、配置和利用而形成规模的产业经济。在知识经济时代，最具价值的不是有形的资产，而是无形的知识创新能力。知识创新作为城市成长的核心内容，是提高城市创新能力的必然选择，是城市发展的强大驱动力和重要支撑。只有改变传统的城市管理理念，采用全新的思想和观念，才能为城市找到新的发展机遇。科学的知识管理过程是提高城市管理竞争力的动力，是城市创新发展的关键。因此，明确知识管理对现代城市创新能力的影响作用，将是本文研究的重点。
1 文献综述
随着知识经济的不断发展，越来越多的国内外学者开始研究管理能力与城市创新能力间的关系。其中，Cairncross指出，在城市发展过程中，国家要在宏观层面不断调整知识的创造和吸收能力，以适应新的经济发展需求，实现国家创新能力的规范性和连贯性[1]。Freeman首次提出“国家创新体系”这一概念，国家创新体系是指由国家和地方部门组成的，通过部门间的交流和互动来完成各种新型技术的吸收、修改和转移的网络结构[2]。Groshbymark指出城市创新能力可以划分为五部分，包括：知识获取、知识创造、技术流动、外部创新环境、城市创新绩效，并且认为知识的获取和创造对城市创新能力具有重要作用[3]。Todtling通过研究不同城市的创新数据发现资源相同城市的创新能力和绩效水平存在较大差距[4]。可见，城市创新能力的影响因素有很多，而知识创新能力是城市创新能力的源泉和根本。Griliches从系统学的理论出发，认为区域创新是相互关联的大系统，系统内的各城市间要相互协调、共同发展[5]。JOHANNESSEN等认为知识管理要遵循特定的规律，不同的技术创造形式要配合相应的知识管理方式，才能实现城市创新绩效的最大化[6]。
在国内相关文献的研究中，詹湘东认为知识是区域创新体系中最为重要而又难以管理的战略资源，要确保知识在创新过程的有效管理，以最大化地实现知识的效能[7]。赵光州等人将知识管理活动分为创造、加工、扩散、应用四个过程，并强调知识管理活动以知识创新为目标的[8]。石峰等人认为基于知识链接的城市创新系统存在正反馈机制，即系统对创新知识的管理能力决定了城市创新能力的高低[9]。赵峥通过分析知识管理与区域创新能力间的联系，找到了提高区域城市创新能力、推动城市产业结构升级的路径[10]。李柏洲、苏屹认为知识管理能够直接参与到实际生产中，要充分利用好知识管理这一管理手段，使其更好地服务于整个城市创新系统，成为系统内的各个部门间相互交流的平台和桥梁[11]。张钢、王宇峰以区域创新为理论基础，利用统计分析的方法探索知识管理与区域创新能力的关系，最后得出知识管理能力与区域创新水平存在显著影响[12]。
通过上述研究，国内外学者在不同角度对知识管理与城市创新能力的关系做出了大量的理论研究，但多数文献注重知识管理与城市创新体系的研究，很少有学者将知识管理与城市创新能力间的影响方向和影响程度结合进行研究。本文在统计学理论的基础上，对我国30多个城市的创新能力进行实证研究，建立知识管理与城市创新能力关系的结构方程模型，找出知识管理和城市创新能力的内在关系，使知识管理能更好地为城市创新体系服务。
2 理论模型
城市创新能力是指城市将自身的科技知识、人力资源、文化体制等要素转化成新产品和新工艺的能力，它能够推动城市的持久发展和长期进步。城市创新能力一般包括：知识创新能力、科技创新能力、体制创新能力、产业结构创新能力等方面。20世纪90年代，我国开始实施城市自主创新政策，随后全国涌现了大量的创新型城市。由于地理条件及区域经济条件的差异，使得各个城市的创新能力也不尽相同。本文对《中国区域创新能力报告2011-2012》[14]一书中31个城市的知识管理数据进行统计分析，明确不同知识管理指标对城市创新能力的影响程度，为城市的未来发展提供建议和方向。
本文将集中研究知识管理过程中知识获取、知识应用两个阶段对城市创新能力的影响，并将知识获取细分为科技合作、技术转移、科研论文、外资投入等四个不同方面，知识应用分为产品研发、产业结构优化、新技术的投入产出率等三个方面。由于关于城市创新能力的并没有统一的衡量标准，本文提出了两类不同的创新能力：以经济指标为标准的城市创新能力和以竞争力为标准的城市创新能力。为此我们构建了一个城市创新能力影响因素模型，详见图1。
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图1 城市创新能力影响因素模型
根据知识管理与城市创新能力间的关系模型，本文提出以下假设：
假设1：科技合作有助于城市创新能力的提高；
假设2：技术转移有助于城市创新能力的提高；
假设3：科研论文数量与城市创新能力呈正相关；
假设4：外资投入有助于城市创新能力的提高；
假设5：研发新技术有助于城市创新能力的提高；
假设6：优化产业结构有助于城市创新能力的提高；
假设7：创新技术的投入产出率与城市创新能力呈正相关。
3 实证分析
3.1 信度检验
信度是测量所得数据结果的稳定性和一致性的一种检验方法，信度越大，测量的标准误差越，一般，α系数在0.7之上就是可以接受的。常用的信度检验方法为L·J·Cronbach发明的α系数，具体公式[15]为：α=■1-■，其中K为量表中的题目总数，∑S■■为题项的方差总和，S■为题目相加后的方差。
本文利用SPSS17.0对知识管理与城市创新能力的关系量表（表1）中的数据进行信度检验，得到所有指标的α系数均在0.75以上，证明本文研究的数据具有较好的一致性和稳定性。
3.2 路径分析
路径分析又称为结构方程式模型，是多元统计分析中一种重要的方法。路径分析可以检验假设理论模型的可靠性和准确性，确定变量间相互关系的强弱。在路径分析中，通常选用复回归分析法作为分析方法，回归方程中的标准化系数作为路径系数。在回归分析时一般采用强迫进入法，就是让所有的预测变量同时进入回归方程，再根据每个变量的t值大小和检验Beta值的显著性来确定最终的路径系数。
3.3 分析结果
通过对数据进行逐步回归分析后，得到各项分指标与总指标的相关系数，详见表2。
表2 相关系数表
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在确定知识获取和知识应用与城市创新能力的影响时，将采用以下回归方程进行分析：
模型1：
LnEOC=β0+β1LnX1+β2LnX2
模型2：
LnCOM=β0+β1LnX1+β2LnX2
其中，EOC代表城市创新收益；COM代表城市竞争力；X1代表知识获取；X2代表知识应用。
表3 知识管理与城市创新能力关系表
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根据以上分析，得出各项指标间的相关系数，构建知识管理与城市创新能力的结构模型（图2、3）。
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由于各个指标间的相关系数均为正数，并且经过检验都达到了0.01的显著水平，因此，上文提出的假设成立。
表4 检验结果
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3.4 结果讨论
3.4.1 知识管理指标分析
由表2中的数据可以看出，科技合作、技术转移、科研论文、外资投入对知识获取的相关系数分别是0.218、0.351、0.214、0.349，都达到了0.01的显著水平。其中，技术转移和外资投入对知识获取的影响更为显著。技术转移是指技术在各地区或行业间交流转换的过程，包括信息、成果、专利等的引进、转换和推广。知识要经过有目的的自主学习和应用实践才能获取，引进技术知识可以为学习知识制造机会，通过实践积累经验使吸收的外来技术得以真正消化，并使之成为自主知识产权。外资投入规模是城市开放程度的体现，对外开放程度越高，外资企业的投资规模也越大。外资的投入不只是简单地资金注入，还包括外国的先进技术与管理理念的引入。本地企业通过借鉴外资企业的技术和管理优势后提高自身技术管理水平，从而实现知识的互补。
技术研发、产业结构优化、新技术的投入产出率对知识应用的影响系数为0.292、0.268、0.557，且都达到了0.01的显著水平。可以看出，新技术的投入产出率对知识应用的影响比较明显。投入产出率是指运行周期内投入与产出之比，其值越小，表明效果越好。投入产出率作为知识应用的经济指标，可以较为直观地反映知识应用的效果。因此，投入产出率越小，说明创新技术的经济效益越高，会促进创新知识的应用。相反的，如果投入产出率较大，则说明创新技术的经济效益不是很理想，会抑制知识的应用。可以说投入产出率能够对知识的应用产生直接的作用和影响。
3.4.2 知识管理与城市创新能力
本文关于城市创新能力的评价标准分为城市创新效益和城市创新竞争力两个方面。图3是知识管理与城市创新收益结构模型，知识获取对城市创新收益的影响系数为0.365，知识应用对城市创新收益的影响系数为0.573。由此可见，知识应用与城市创新收益具有较为密切的关系。图4是知识管理与城市创新竞争力的结构模型，知识获取对城市创新竞争力的影响系数为0.178，知识应用对城市创新收益的影响系数为0.730，知识应用与城市创新竞争力有较为显著的影响。
在知识经济时代，知识获取能力要实现对外部环境快速适应，通过不断地交流和探索来获取外部新知识。知识获取能力又可细分为获取强度、获取速度和获取方向三种能力。强度是指获取知识的多少，速度是指能否能快速吸收知识，方向则指知识的获取路径。要增强城市的知识获取能力，就需要保证知识获取的强度、速度和方向，使外部知识能更好、更快地被城市利用从而促进城市创新能力的提高。因此，知识获取是城市创新提高创新能力的理论基础，是城市保持持续竞争力的智慧源泉。
知识应用能力在模型1和模型2中均具有较大的相关系数，可以说知识应用是城市创新能力的核心与关键。在获得新知识后，就要完成知识的消化与应用过程。知识的应用能力是城市创新知识成果转化能力和城市创新水平的直观体现。知识管理的最终目标是创新，创新主体对知识应用程度直接影响创新成果的数量和质量。知识应用能力的主要影响因素是技术创新投入和产出，而知识应用能力的强弱最终表现在对于经济效益的贡献程度。作为城市创新系统中的子系统，知识应用体系要与外部环境保持着密切关系。知识应用涉及到城市中的创新企业和创新组织，城市企业和组织的创新绩效也可以衡量知识的应用程度，从而间接反映城市的创新能力。
4 结语
我国要成为创新型国家的前提是首先要建立一批创新型城市。自20世纪90年代，许多国家都开始研究创新型城市的改造和规划。从实践角度来看，“创新型城市”策略在我国尚处在起步阶段。城市创新系统是一个极为复杂的系统，其中包含着众多因素间的互动与联系。由于各城市的经济基础和外部条件不同，因此需要根据城市自身的情况探索不同的城市创新模式与发展途径。本文建立了知识管理与城市创新能力的结构模型，并且通过实证分析验证了原假设的正确性，即知识管理对城市创新能力具有正向作用。加强知识管理能够使城市形成自身独有的创新能力，从而保证城市具有持续的竞争力和创新能力。
参考文献：
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