前文所述人力资本、知识资本和金融资本投入在整个知识经济体系中相互作用，形成了区域的知识经济产出。我们用劳动生产率、平均月收入、区域就业水平和区域经济产出强度等四个指标描述这些产出。区域经济产出总体上都处于增长趋势。

劳动生产率

知识经济的发展应以较直接的方式回馈经济增长和产出效率，因而劳动生产率是地区知识经济发展水平的重要测量标准。劳动生产率受一系列因素的影响，比如部门结构、劳动力技术水平、在创新上的投资以及市场竞争。生产率由全部从业人员的人均国内生产总值反映出来，它一定程度上是地区经济活动水平和失业率的函数。所有经济体的繁荣高度依赖于其劳动生产率。

从表12 来看，与2021年相比，亚太53 个地区在该项指标的排名发生了一定的变化。

表12 亚太区劳动生产率排名

发达国家优势明显，西澳大利亚超越新加坡成为第1 名，二者劳动生产率远高于其他地区。澳大利亚的三个地区都有进步，均进入前十之内，西澳大利亚增速最快，成为第1，新南威尔士、维多利亚分别位列第4、第6。尽管新加坡的劳动生产率仍处于较高水平，但由于持续受疫情影响，与2021年相比劳动生产率同比下降11%。日本所有地区排名均出现下滑，东京从第5 下降至第8，大阪从第13下降至21 位，爱知县从第9 下降至第12，栃木县从第12 下降至第17，静冈县从第14 下降至第18，其劳动生产率的优势有所下降。

中国经济受益于政策指引和不断优化的疫情防控工作，正在逐步复苏。2021年中国成为世界主要经济体中唯一保持正增长的国家，劳动生产率呈持续上升趋势。中国香港排名保持不变，仍位列第3 名，中国台湾下降一名位列第11 名；大陆部分地区劳动生产率排名显著上升，北京、上海冲进前十名，分列第9、第10，天津、江苏、福建进入前20 名，分列第14、第15、第16，但其余地区仍位于榜单中后段。印度三个地区排名最低，卡纳塔克、特伦甘纳、马哈拉施特拉排名位列最后。虽然知识经济评价不仅仅关注经济产出结果，但无疑这种产出是知识经济的一部分，也就是说经济本身的发达程度仍然具有重要影响。从总体上看，发达国家和地区的劳动生产率仍普遍高于中国大陆和印度相关地区，说明中国大陆部分地区在经济发展方面与发达地区相比还有很大的差距，但差距正在逐渐缩小。此外，如何在后疫情时期恢复区域经济产出、运用新知识和新技术来推动区域经济增长，是各国政府和地区需要面对的问题。

平均月收入

为了衡量一个国家或地区实现经济的可持续发展，不仅要评估产出，还要看产出是如何转化为个体的财富。收入数据说明了已转化为所在地区个人的财富和生活标准，特别是经济活动产生的增加值，它同时说明了一个经济体中相应的工作质量。

表13 显示，该项指标排名结构与2021年相比有所变动。发达国家依然位居前列，新加坡、东京、西澳大利亚、新南威尔士、维多利亚是亚太53 个地区中收入最高的5 个地区。日本、新西兰、以色列的各个地区均位于前20位。此外，中国各地区平均月收入虽然较2021年同比增长，但仍处于排行榜的中后段。一方面，疫情冲击了实体经济，造成了部分劳动者失业，但由于政府补贴、财政支持，居民收入仍然有所保障。另一方面，疫情带来了新的需求和经济增长点，医疗设施、卫生用品的需求大大增加，为居民创造了新的收入来源。疫情对经济的冲击还需要一定的时间才能化解，在这一过程中，各个地区的竞争力将会发生相对的变化。由于平均月收入与劳动生产率有着较紧密的联系，与劳动生产率的排名类似，发达国家和地区仍然处在较高水平，中国大陆和印度地区仍与他们存在较大差距。北京、上海、中国香港、中国台湾是中国平均月收入最高的地区，东部沿海的天津、广东、江苏、浙江位于第20 至第30 位之间，而其他地区尤其是中西部省份，则主要位于榜单的中后位置。这个指标充分揭示了中国经济结构中存在一定问题，一是国民经济产出中的居民实际收入占比较低，这是长期以来高积累遗留下来的后遗症，过去国家经济发展依赖的是投资而不是消费，这一状况需要改变。国内消费对驱动国内大循环，进而促进国内国际双循环意义重大。二是产业的附加值低，因而劳动作为生产要素的价值分配比例被压缩。因此，提高居民部门收入在经济产出中的比例十分必要。

表13 亚太区平均月收入排名

近年来，中国人均工资水平逐步增长，与发达地区的差距持续缩小。以中国大陆排名最靠前的北京为例，2022年职工人均收入约为新南威尔士的58%，2022年增长至新南威尔士的72%。收入方面的差距缩小，促进了中国各个地区知识竞争力的不断增长。

区域就业水平

我们用失业率来反映就业的实际水平，因此该指标是反向的，即一个高的得分表明低的失业率。为了标准化所有的指标，失业率用一个简单的等式来表示：100—失业率，这样能保持变化的线性。

表14 显示，该项指标的排名结构与2021年相比发生了一些变动。亚太地区中，中国大陆的部分省份和日本多数地区就业水平较高，前十名中日本占据5 位，中国占据5 位。这也说明尽管在一定程度上存在着大学生就业压力，我国的城镇就业水平在全世界还是比较靠前的。这在一个侧面上反映了中国由于人口结构和出生率的变化，刘易斯拐点的到来。但中国香港受疫情影响严重，失业率大幅抬升，排名从2021年的第15名降至2022年的第53 名。澳大利亚各地区的失业率普遍降低，但就业形势并未明显改善，主要表现在劳动参与率的大幅下降。近年来韩国就业形势不容乐观，韩国两地区的就业水平仍然不高，其中蔚山位列第31 名，首尔位列第48 名，其主要原因是汽车等制造业表现不佳和服务业结构调整等。澳大利亚、新西兰、以色列、印度的该项指标排名仍然靠后，较高的失业率代表经济对人力资源没有充分利用，尽管对一个地区保持经济竞争力影响不那么直接，但它是一个严重的社会问题，并且影响居民的整体福利水平。

表14 亚太区区域就业水平排名

区域经济产出强度

知识经济在很大程度上与产业集聚有着非常紧密的联系，产业内的投入要素合理配置、不同产业之间的城市基础设施配套以及人才和技术的知识外溢这三个效应既是产业集聚带来的效率增进，也反映了产业增长的质量。

如表15 所示，2022年该项指标排名结构没有明显变化。首尔、中国香港、新加坡、东京是亚太产出强度最高的4 个地区。然而，与2021年经济产出相比，2022年各国经济产出持续下滑。可见，疫情对于亚太各地区的经济产出均产生了巨大冲击。疫情时期如何维持经济增长，疫情之后如何调整产业结构、为经济注入新活力，成为各个国家亟需面对和解决的问题。

表15 亚太区区域经济产出强度排名

上海是中国大陆区域经济产出强度最高的地区，作为人口密度极大的国际大都市，上海在有限的土地上聚集了大量的高素质人才和优质企业，并有着较大容量的外部市场。此外，北京、天津、江苏、浙江、广东等地区也有较好的表现。从总体看，由于不同的地域特点和人口分布特征，城市型的地区（直辖市，重庆例外）在该指标上的表现要好于包括广大农村的地区。相反，幅员辽阔且人烟稀少的地区这一指标表现普遍欠佳。例如，澳大利亚的三个地区虽然在劳动生产率方面排名靠前，但他们较低的人口密度却导致了较低的区域产出强度。另外，有些地区不适宜发展经济的地形地貌对该指标也有影响。山地比重较大的地区比较不利，例如西藏、青海、新疆和内蒙古，这是该指标的一个缺陷。但尽管如此，知识经济本身反映的是对自然资源较低的依赖程度和较高水平的经济集聚。比如广东和浙江这两个地区都有较大的平原地区，也都有较多的山区，但它们都是经济比较发达的地区。计算结果表明，这两个省的区域经济产出强度几乎相等，浙江是14.8 百万国际元/平方千米，广东是14.7 百万国际元/平方千米。