报告从医疗人工智能的发展角度出发，以商业落地为切入点，总结出中国医疗人工智能发展10大洞察。梳理了国内10项主流的医疗AI产品，医疗人工智能领域中十大主流产品，并从技术成熟度、使用效果、发展情况、企业案例等角度进行分析。
2018中国医疗人工智能十大洞察从人工智能在医疗健康领域的四个核心应用场景——医学影像、虚拟助理、健康管理和药物研发的角度，提出出中国医疗人工智能发展的十大洞察及相关观点。
1. 部分智能影像诊断企业将在2018年获得三类器械证，正式进入商业化阶段。
2. 智能影像诊断竞争格局基本形成，“伪医疗AI企业”基本出局，新入场技术型玩家基本没有获得风投的可能，商业机会已然错过。
3 .语音电子病历：落地医院成本高，产品需进行科室定制化，客单价低，主要用于病理科、影像科等。
4. 智能问诊：知识图谱搭建是关键，目前仅发挥导诊、辅助检索或连接医患的作用。院内场景“预问诊”需求量大，具备落地能力.
5. 国人健康管理意识尚待培育，健康大数据尚待采集与整合。企业以B端为主要切入口。
6. 精神心理治疗师严重缺乏，AI或可成为替代性工具。
7. 药物研发中化合物数据质量对于AI企业是关键。
8. 借助国际力量，中国AI药物研发企业从无到有，预计2018年起将涌现更多玩家，AI药物研发或将是未来的新风口。
9. 产品形态以软件/SaaS为主，收取软件授权费的商业模式存在一定局限性。软硬一体化产品的商业落地更具优势。
10. 中国医疗整体数据量大，但针对细分场景的数据量和质量仍无法满足算法模型的训练需求；随访数据的缺失，使国内在类似“肿瘤患者五年存活率”等领域的研究一片空白。
医疗人工智能应用场景与技术路线人工智能与医疗健康结合点在哪里？下图呈现的是人工智能技术在医疗领域的主流应用场景与技术路线，通过该图能够对中国医疗人工智能的格局有清晰的了解。
中国十大医疗人工智能产品总览为了更深入的解读商业落地的现状，在报告中，亿欧智库主要按照技术成熟度和使用效果两大维度对医疗人工智能十大产品进行了分析与评估。其中，针对技术成熟度和使用效果两大维度，主要通过产品出现时间、落地情况、发展情况、企业数量、行业人士和专家访谈进行判断。另外，还从产品的发展情况、涉足的企业案例等角度更加具体地进行分析。
医疗人工智能六大发展趋势结合政策和商业落地产品的现状，亿欧智库认为市场在今年呈现出六大趋势：
1. 2018年起，AI影像产品落地速度会加快，产品性能成熟度将不断提高。
2. 随着技术成熟度提高，语音电子病历医院普及率加快，头部企业可形成规模效应
3. 智能问诊随着知识图谱的不断完善，预问诊功能可以有效提升医生效率
4. 健康大数据的发展，会使AI在健康管理场景下的应用程度会进一步提高。
5. AI在精神心理健康的的渗透程度会更深，未来可能成为这一领域的核心推动力
6. AI+药物研发领域将会诞生出独角兽。
医疗人工智能发展四大挑战一是数据数量问题：中国医疗整体数据量大，但针对不同病种的数据量和质量参差不齐，有些病种的训练数据缺乏；健康大数据孤岛问题有所缓解，但仍未达到深度学习的阶段。
二是数据质量问题：AI数据处理中标注的准确性关乎结果的准确性，近两年之内还是需要大量医生去标注。药物研发中的数据质量对于研发效率的提升至关重要。
三是人才问题：AI算法人才与医学人才知识体系不同，如何融合各自优势发挥最大价值，值得企业思考。
关键词：人工智能；机器人技术；监管；
1引言
(1)简介
为了对脱离欧盟做准备，英国政府正在着手构建和巩固本国独特的科技监管体制，并且将人工智能系统和机器人的发展、部署和使用作为重点领域。这个行业对于英国加强其在全球社会经济、科技以及知识领域的领先地位至关重要，同时与英国政府的工业发展战略相一致，即英国在2013年挑选出“机器人技术及自治化系统(RoboticsandautonomousSystems，RAS)”作为其“八项伟大的科技”计划的一部分，并且宣布英国要力争成为第4次工业革命的全球领导者。
(2)监管重点
为了应对人工智能科技越来越多的融入其他科技应用的大趋势，英国下议院的科学和技术委员会(TheHouseofCommons’ScienceandTechnologyCommittee)在2016年10月发布了一份关于人工智能和机器人技术的报告。报告认为，英国视自己为机器人技术和人工智能系统的道德标准研究领域的全球领导者，并且认为英国应该将这一领域的领导者地位扩展至人工智能监管领域。英国这一目标不是毫无根据的，尽管现在大部分的机器人还停留在机械自动化而非智能自动化阶段，自动化系统已经吸引了越来越多的商业、学术以及公共领域的注意力。
报告召集各种各样的机器人技术与人工智能系统领域的专家和从业者，探讨了拥有先进学习能力的自动化系统的发展与应用，及其所带来的一系列特殊的道德上、实践上以及监管上的挑战。鉴于科技进步以及随之而来的挑战，报告呼吁政府监管的介入和领导体制的建立，保证这些先进科技能够融入社会并且有益于经济。在报告看来，通过积极响应并且负责任的监管措施，可以而且能够达到这一目标。
在英国决心成为一个在机器人技术与智能自动化领域的全球领导者以及重要的科技研发中心的道路上，英国政府希望采用一种适应性更强的监管办法，彰显跨部门合作、合理指引和制度化的公共讨论的重要性。这一点在英国政府的科学办公室(Government’sOfficeofScience)关于人工智能给决策带来的机会与挑战的报告中，更加明显。考虑到政府总是落后于工业进步、学术研究和不断增长的公共关注，在政府决策机制中引入人工智能的做法看起来是十分恰当的。将人工智能科技引入到对其自身的监管之中的做法，制造了了非常有趣的关注点，在为社会创造利益的同时，也带来了新的伦理、法律、社会问题。
(3)未来展望
随着未来英国针对机器人技术与自动化系统的专门委员会的建立和人工智能在决策系统中应用的增长，英国期望支撑其在机器人技术和自动化系统发展与应用方面的投资，保持并加强在人工智能知识与监管领域的领导者地位，并积极寻求相关领域的领导者地位。尽管提议的监管办法距离最终完成还有很长的路要走，但是对于那些怀有相似或者相关意见的人来说，仍然是非常有价值的资源。
2英国下议院科学和技术委员会关于机器人技术和人工智能的报告概述
伦理、道德和法律方面的重要关注点。
报告的这一部分阐述了人工智能的创新发展及其监管带来的潜在的伦理道德与法律挑战，并且尝试寻找能够最大化这些科技进步的社会经济效益，同时最小化其潜在威胁的解决途径。报告强调这一解决途径，在人工智能科技越来越融入社会的情况下，对于建立和保持公众对于政府的信任至关重要。
(1)人工智能的安全与管控
这份报告中关于的伦理道德的考虑主要围绕人工智能的安全与管控。特别地，报告主要强调了以下问题：
检验和确认
检验和确认需要方法的制度化，保证人工智能按照既定的计算机算法运行，而不出现不必要的行为或者功能上的改变。报告讨论了由于人工智能系统的机器学习能力、适应能力及性能的提高，给测试和量化人工智能系统运作带来的多方面挑战。报告的作者们认为，这些问题目前还没有有效的补救措施，因为现有的传统方法无法统一适用于不断进化发展的人工智能系统的检验和确认。但是，报告提及了谷歌深度思维公司(GoogleDeepMind)和牛津大学联合发起的人工智能系统的“自我毁灭装置(KillSwitch)”的研究项目，这个装置能够让人工智能系统处于不间断的人类监管干预之下，而且人工智能机器本身无法逃脱这一监管干预。
决策系统的透明化
目前为止，尚不存在一种非常人性化的方式来追踪一个智能机器的决策过程。这一缺失限制了人类给予智能机器做出选择的自由，因为没有完全透明的决策过程来让人类学习或者控制这些人工制造的思考过程。在有关人类生命安全领域的关键决策中，决策透明化的缺失变得更具挑战性，如自动驾驶汽车。而这反过来，可能会导致公众的不信任和消极偏见，造成人工智能系统的应用与实施停滞不前。对于这一点，报告提到了微软公司承诺将提高计算机算法的透明度来满足人类理解和监管的需求。微软公司认为，算法透明能够提高公众对于人工智能的信赖程度，允许人类对人工智能的机器逻辑进行严格的测试。然而，这一制度化测试应当采用的明确和有效的方法，现在仍然不得不得而知。
偏见最小化
报告的作者们引用谷歌公司的数码相册软件将深色皮肤的人群标记为大猩猩的例子，表达了对于人工智能系统内置的偏见与歧视的关切。这个例子展示了科技错误如何转变成伤害，进而导致社会不安与仇恨。人工智能机器完全受到其人工设计的结构和学习进程中接收的数据的世界观的影响。在约翰·诺顿(JohnNaughton)看来，对于笃信科技的中立性并全神贯注于科技功能而非累积的学习材料的设计者来说，这些潜在的歧视，还没有被发现。微软公司的戴维·科普林(DaveCoplin)的言论验证了这一结论，即所有人造的或者基于人类设计的计算机算法都存在这样的偏见。他认为，程序员们在编辑代码指引每个人的生活时，应该充分的认识到其对伦理道德与社会敏感性的影响。最后，报告提到，在即将到来的欧盟《一般数据保护条例》(GeneralDataProtectionRegulation)(现已公布)中，将会有针对计算机算法歧视的应对措施，然而该法案的真正实施可能会面临困难。
隐私与知情权
在关于谷歌深度思维公司(GoogleDeepMind)与英国国家健康服务中心(UKNationalHealthService)开展的广泛合作的新闻报道中，英国民众表达了对于人工智能机器以何种方式进入、存储和使用保密的病人数据的关切。机器学习的核心部件如何处理病人数据需要考虑其诸多道德影响，并依赖于智能机器每天正常的运转。这就意味着人类分享给人工智能系统的数据变得不再私密，同时数据的所有权也成为了一个问题。正因为这些挑战的存在，才需要有效的措施来保证人工智能系统使用的数据被合理的限制、管理和控制，以此来保护隐私权。同时，政府应该努力找到一个平衡点，在保护数据安全的情况下又不禁止通过系统化使用这些数据来造福公众。报告指出，为了应对这些问题，英国政府正在和阿兰·图灵研究所(AlanTuringInstitute)合作建立一个旨在研究数据科学的“数据伦理委员会”(CouncilofDataEthics)。
归责制度与责任承担
关于人工智能责任制度的讨论，主要集中在自动驾驶汽车以及谁应当为自动驾驶汽车发生的故障和事故负责的问题。微软公司的戴维·科普林(DaveCoplin)强调政府监管和干预的重要性，应当建立明确的要求来说明为什么以及如何让人工智能系统的设计者和部署者承担其应有的责任。而这个问题在自动驾驶汽车做出独立智能决策导致损害发生的情况下，将会面临更多的法律难题。在这种情况下，无法准确分配司机、自动汽车生产者以及人工智能系统设计公司的法律责任。此外，如何采用立法手段既能阻止损害发生，又能让个案的不幸结果得到救济，同时保证法律的统一与灵活，仍然是一个值得思考的问题。为了应对这些挑战，英国政府发起了一项提案试图解决自动驾驶汽车的法律责任问题。提案内容如下：我们的提案旨在将汽车强制险的适用扩大到产品责任，在驾驶者将汽车控制权完全交给自动驾驶汽车的智能系统时为他们提供保障。而这些驾驶者(或者投保人)需要依靠法院根据现行《消费者保护法》(ConsumerProtectionAct)的产品责任和普通法下的过失原则的裁判，来确定哪一方应该对事故的发生负有责任。
(2)管理：标准与规则
为了妥善应对和监管人工智能进步所带来的各种道德和法律问题，如深度学习机器、自动驾驶汽车的设计与应用，政府应该建立持续的监管制度。报告提到，公司以及研究机构不断要求政府为其提供监管的指导方针和标准，尤其是在广泛传播的创新科技上，让其可以调整本身的行为及未来的理论与实践走向。ABB公司的代表麦克·威尔逊(MikeWilson)表达了ABB公司对于政府的监管框架无法跟科技进步相协调的担忧。清晰严格的政府监管规则的缺失，造就了越来越明显的监管空白地带，可能会加深公众的信任危机以及阻碍关键的创新技术在不同行业领域的发展与应用。
然而，政府的监管方式应该认真仔细的构造，以防“一刀切”式的监管方式阻碍科技创新以及未来的发展与应用。这一点对于自动驾驶汽车尤其适用，监管的透明化能够让公众和厂商都能做出更明智的决策，也能在此基础上共同影响自动驾驶汽车的未来发展前景。只有这样，英国市场才能更加适合新兴科技的发展，并且在全球范围内保持英国在经济、科技及人文等方面的领导地位。
在公众层面、学术界、产业界、国家以及国际层面，同样存在着致力于制定出人工智能道德指导方针的积极努力。但是，报告明确提到，各个层面之间的信息交流和参与程度，仍然不是很令人满意。同样，令报告作者感到担忧的是，由谁来监管机器人技术以及自动化系统发展带来的道德和法律影响，现阶段仍不明朗。来自微软公司的意见是呼吁建立一种共享的监管机制，这一机制由联合政府部门、科技行业代表、非政府的学术机构的研究者以及代表最大部分服务消费者的公共利益团体共同组建。
(3)鼓励公众对话
这份报告中所收集的证据都在强调鼓励公众参与的重要性，因为只有这样才最有利于促进以人工智能为基础的科技发展。而通过鼓励公众参与可以让公众更好的与人工智能科技互动，了解更多相关信息，从而对于人工智能科技的未来更加充满信心。人工智能这样的管理方式可以跟政府监管转基因食品的方式相比较，后者显然没有能够让公众充分的参与和了解更多信息。加强公众参与另一个方面的好处就是更好的理解和处理人工智能带来的社会问题，例如可以通过辅助智能机器人技术减少紧迫性的问题。
很多的专家都认为在科技领域的政策制定过程中应该有更多的披露措施，这将有利于促进公众的参与，同时了解和关注科技发展带来的社会、道德和法律问题。积极的、负责的政策法规和监管不应该局限于少数专家和利益相关者，而应该听取所有利益相关者的意见。
报告得出结论认为，现在部门式的监管立法为时尚早，但是应该及时采取措施应对机器人技术与自动化系统的兴起和使用对社会各个方面的影响。这些措施的实施，将有利于英国建立公众对于政府的信任，同时促进先进科学技术的更广泛采用。因此，报告重申了其建立专门的机器人技术与自动化系统委员会的建议。该委员会对政府在制定鼓励人工智能发展和应用的监管标准以及如何控制人工智能方面献言献策。委员会的人员构成，将会来自不同的领域和部门，通过开展透明和有益的对话来使多方受益。
(4)研究，资金支持，创新
这一部分规定了英国政府制定的总体战略框架，包括：承认与考察英国迄今为止的科技、人文知识、监管领导方面的成就；英国政府的未来目标；以及实现这些目标的具体途径。
在考察如何实施该战略时，报告指出了机器人技术与自动化系统(简称RAS)的科技创新所面临的三大障碍，即资金、领导者、技术不足。
RAS的2020发展战略
报告指出为了提高在机器人技术及自动化系统研究方面的合作和创新，2013年在创新英国(InnovateUK)项目的支持下，成立了一个由学术研究者和产业代表组成的“特殊利益团体”(SpecialInterestGroup，SIG)。该团体在2014年7月发布的一份机器人技术及自治化系统的2020年国家发展战略(RAS2020NationalStrategy)，规定了英国的RAS发展目标，即通过英国国内各产业的合作发展为其在机器人技术及自动化系统创新发展上的跨部门合作提供路径支持。而为实现该目标所列的八项建议，对于这份报告来说，值得关注的有：建立集中化的领导制度去引导和监管创新活动；提升各国政府、产业部门和机构之间的国际合作，以此鼓励更进一步的创新并且加强纽带；为公众披露更多的信息以及提升透明度；将英国作为一个全球科技创新和发展的优良投资市场的地位制度化。
RAS的资金
这份报告认识到，从贸易的角度看，从全球来看英国机器人技术的发展与应用仍然十分有限，其2015年安装运输的机器人数量只有中国的3%。作为跟英国政府的对比，韩国政府在过去十年间对于机器人技术的研发投入每年高达1亿美元，而日本政府今年为其辅助机器人技术的研究计划提供了3.5亿美元的资助。从这一点来看，英国机器人技术的发展非常依赖国外资本的投资，正如首相的科学和技术委员会(PrimeMinister’sCouncilforScienceandTechnology)披露的那样，英国机器人技术研究80%的资金来源于欧盟国家，而英国已经不再是欧盟的一员。但是，这一披露却完全忽视了英国国内每年超过5000万美元的机器人技术研究的基础设施投资，以及每年2500万美元的机器人学术研究资金。
RAS的领导者
报告对于英国缺少一个集中化的领导实体来促进机器人技术及自动化系统在英国的发展和应用的这一现实，表达了他们的失望，尽管SIG曾经建议设立这样一个领导实体。领导者的缺位，不仅使得英国难以在RAS上实现连贯与统一的跨部门合作，而且会阻碍科技创新与发展。这还将使得政策制定者在无法正确理解蓬勃发展的科技带来的机会与挑战，进而导致监管空白、市场失灵、与公众不安。
RAS的技术不足
尽管在RAS及相关领域内对于技术工人的需求正在增长，但是英国却并没有足够受过培训的人力资源来实现其宏大的发展目标。政府在高等教育层面中提倡科技教育的全额奖学金计划，在某种程度上减轻了这一现象。报告作者认为，这一点对于推动人工智能与相关科技的发展和利用国外资金发展本国市场至关重要。尽管如此，英国的大学可能因此受到损害，因为人才被高利润的行业吸走，而且大学可能会被迫改变其研究方向，将自己的关注点从必要的探险式研究转换到更加商业化和有利可图的领域。
(5)结论与建议
报告在3个不同的领域提出八项关键结论与建议：
教育与技能
政府必须加强在职业培训领域的投资，这样才能让工人获得全新的相关技能，减轻自动化技术以及自动化机器的大规模应用对劳动者就业带来的负面影响，稳定就业市场。这一项同样包括建立适应性的及时培训方案，能够让劳动者跟上最新的科技发展潮流，同时在被迫的职业转换过程中，为他们提供终生的学习机会。报告作者表达了对于政府在这一领域缺乏领导力的失望，同时呼吁尽快颁布国家数字战略，以帮助劳动者更好应对越来越自动化和自主化的市场，同时防止排斥数字化的现象发生。
管理的标准与规则
英国政府必须建立适当的机制，准确衡量RAS的发展将会带来的伦理道德、法律以及社会影响，同时保证RAS的发展在商业上的利益，谋求社会效益、以及公众的信任和持久的支持。这份报告中提到的道德挑战，需要政府不间断的监管努力。所以报告的作者建议，在伦敦阿兰·图灵研究所的基础上，建立一个更加多元化的人工智能领导委员会，来监管不断变化的科技实践，以及其所带来的伦理道德、法律和社会影响，并对如何监管他们向英国政府提供建议。报告建议设立的委员会，应该将具有广泛代表性的专家、从业人员、非政府代表和业余人员纳入这一制度化的公共对话平台之中。而且，该委员会还应该与未来成立的数据伦理委员会展开合作。
研究、资金和创新
目前为止，英国还缺乏连贯一致的推动RAS发展的政府主动性。英国既没有培训技能工人的计划，也没有对于RAS领域发展给予资金支持以激励其进一步发展，英国政府对于其做出的若干承诺已经无法兑现。其中一项英国政府无法兑现、但是值得引起关注的承诺，是致力于整合各机构部门的RAS领导委员会的推迟成立以及未制定明确的未来发展战略。报告的作者们认为，没有这样一个战略计划，英国不能够实现其作为一个全球人工智能道德研究领域领导者的目标，同样也难以在与其相关的领域内寻求领导地位。为防止这样的结果发生，报告作者请求英国政府建立一个能够将学术研究者、行业从业者，以及最重要的政府机构代表与政策制定者组织起来的RAS领导委员会。这一委员会将会坐落于国家RAS机构内，并且与政府和其他研究委员会通力合作，制定英国的RAS国家发展战略，阐明其发展目标并且列举实现这些目标的具体途径。
3英国科学办公室的报告：人工智能对未来决策的机会和影响
(1)人工智能对于创新和生产力的影响
报告的这一部分重点阐述了将人工智能科技广泛应用在个人及公众生活中，可能带来的积极或消极影响。报告的作者通过考察人工智能对于工业生产力的提高，指出人工智能在政府层面大规模使用的潜在可能性。在政府认识到其在公共组织中的责任以及限制的前提下，这些人工智能的使用才会产生积极的效果。
(2)政府对人工智能技术的应用
近年来，政府使用先进的学习机器使得机构和个人的工作效率得到大幅度提高。在这样的背景下，报告作者认为，政府使用人工智能科技能够更大程度的提高公共服务的效率、政府决策的透明度，以及各部门之间的互动程度。为达到这些目标，政府必须清楚其公共地位及其负担的义务，并且遵守内阁会议在2016年所做出的伦理道德指导方针，尤其是在以下两项人工智能的应用中：
人工智能建议功能的使用
人工智能的使用方式中包括作为政府工作的建议者，包括收集与政府相关大量的信息、指出其中的重要的问题和监管的难点、以及提供书面的建议或者分析报告。尽管政府对于人工智能的依赖在加深，但是报告依然强调，有些复杂和重大的事项依然需要人类来做出决策。事实上，报告的作者认为人类永远不能够脱离决策圈，因为人类所扮演的角色是机器永远无法完全取代的。一方面，人类需要对人工智能机器作所做出的结论提出问题，而不能让决策变成完全的自动化；另一方面，如果人类不断地质疑和批评机器的决策结果，会显得过于轻率和无知。所以，报告建议政府所有部门应该尽可能保证其决策过程的透明化，才能让自动化的人工智能系统融入其中并且提供帮助。
人工智能应用可能带来的法律问题
这种使用模式关注的是，政府在为了分析的目的使用公民的数据时，能否保护公民的数据及隐私、能否一视同仁的对待每个公民的数据、以及能否保证公民个人信息的完整。报告强调，能否做到上述这一点，对于政府赢得公众的信任和保护好本国公民来说至关重要。所以，人工智能系统对于个人数据的使用必须遵循现有的法规，如1998年英国的《数据保护法》(DataProtectionAct)和2016年欧盟的《一般数据保护条例》(GeneralDataProtectionRegulation)，禁止一切未经同意的非法使用公民个人数据的行为。尽管报告作者认为，这些法律规则非常实用和有价值，但是同样强调尝试错误法(TrialandError)对于探索人工智能发展潜力的重要性，并且提议建立沙箱区域(SandboxAreas)，在控制所有可能的变量的前提下，安全地控制和引导这些错误。此外，报告认为，如果政府各个部门之间能够实现资源和方案共享，这个错误尝试法的学习过程能够得到极大缩短。
(3)人工智能对劳动就业市场的影响
机械自动化和智能自动化的机器的大规模应用，将会给劳动力市场和国家经济带来巨大影响。报告提到，人工智能科技的大规模应用将会提高工业生产力和国家总体的经济增长，但是具体在多大程度上提高，仍然难以准确估量。这些最新科技的大规模应用，将会从根本上改变英国的个人服务领域，而这一领域贡献了英国最多的劳动岗位。尽管对于新兴科技发展所波及的工作岗位数量在统计数据上略有不同，但是报告却认为应该忽略这些估计的影响，因为新兴行业将会带来新的工作机会，来替代那些本来就可能消失的行业。
自动化以及智能自治机器的应用，将会带来对高技能工作者需求的增长，因为在直觉思维和社会意识为必须的工作领域，需要他们去弥补科技的不足。报告所做的另一个预测是，未来的劳动者们可能将会更加频繁的更换工作，而这需要他们掌握可以随时转换的工作技能。报告总结认为，这些预测应该成为英国未来工人培训计划的核心关注点，以保障公众稳定的就业前景，同时培养公众对于科技进步的积极态度。
(4)新的挑战
人工智能系统和智能机器的发展与应用产生了一系列的法律与伦理道德问题。报告认为，对于任何想要解决这些问题的尝试，都应当将以下两点考虑在内。第一，应该考虑并理解网络上不断快速增长的个人信息总量和有效的机器学习需要两者结合所带来的潜在影响，这可能会给个人的数据安全、隐私等基本的个人自由权利产生威胁。第二，是需要建立明确的规则确保人工智能机器决策过程的透明和可归责性。尤其是，为人工智能系统植入带有制度化典型歧视的分析方法所带来的社会政治风险。此外，报告同时提到，通过追踪个人用户的数据记录而收集未经用户许可的信息，并将这些匿名信息聚集起来的行为可能带来的风险。
报告重申对于人工编制的算法和机器自主学习的算法中存在歧视问题的关注，呼吁建立有效的机制辨别和控制这些歧视。对此，报告提供了未来的政策建议：对于人工智能及其应用的发展、安装，使用提出明确的指导方针；要求发明者提供证书；对于人工智能科技的应用所造成的伤害需要有更加明确的法律规范；为公众科技与人工智能的融合提供更多支持。
为了在人工智能科技造成损害的情况下，更好地分配责任，而比较人类的行为逻辑与机器的决策过程的不同的方法，即使作为一个可能的解决该问题的方案，也问题颇多。尽管随着机器逻辑对人类逻辑模仿程度的提高，二者可能会出现一些相似之处，但是由于这种比较方法建立在积累的先例和随之而来的立法上，因此只会让二者出现更多的不同之处。
尽管关于人工智能机器人的责任问题还没有令人满意的答案，但是人工智能要想积极有效地融入公共和私人领域，它的可归责性和透明度不可或缺。同时，这也是政府采用人工智能科技时为获取公众信任的必要条件。而对于如何确保可归责性和透明度，报告建议，政府应该时刻清楚，新兴科技正在使用的算法、参数、数据，及其使用目的，这样才能判断这项科技是否被负责任的使用。然而，这可能会给确定和评价这些使用带来监管上的难题，同时还有商业和安全上的考虑所带来的限制。可归责性和透明度可能不能很好解答这个问题，因为共享的代码可能并没有在一个具体的决策过程中被使用。此外，考虑到人工智能自主学习的可能性，归责问题就将变得更加复杂。
目前，正在讨论解决以上困境的可行措施，包括但不限于以下列举的措施：人类运用智能机器的学习功能去评估某项预设的功能，确定和分析过程中的非常规变化与不连续性，然后追踪和记录其使用和输出的某些计算机算法。这样的做法引起了极大的争议，因为这样的监管过程中，没有了人的存在，完全是一个机器监管另一个机器。同时还要考虑到，使用计算机算法或者常规的数据输入所产生的交互效果跟人与计算机的真实交互还是有着很大的区别。报告认为，所有的解决措施都应该尽可能的扩大其社会背景因素的考察范围，尤其是在评估潜在风险的问题上。最后，报告质疑，对于解密机器人某些具体决策过程的过分关注，可能让人们忽视机器人的制造过程和其产生结果的重视。
(5)公共对话
报告的这一部分认为，公众的信任是人工智能能够大规模工业化生产和应用的前提条件。为了提高和保持公众的信任，需要政府的监管。所以，报告建议，政府应该为公众提供更加便利的信息，让他们了解人工智能的发展所带来的机会与挑战；为公众与人工智能的融合提供帮助；建立规则和机制解决公众对于人工智能的不满与怨恨；寻找能够让发明者、经销商和最终用户都对其使用人工智能科技的行为负责的方式。而作为公众，应该参与到关于人工智能决策是否可信的讨论中来，同时也应该经常性的参与对人工智能决策或者依靠人工智能给出的建议所做的决策的正确性概率评估中来，并且讨论和识别人工智能在决策前、决策中以及决策后可能存在的错误。
(6)结论
为了促进负责任的创新和获得公众的信任，同时为投资者和发明者创造一个好的环境以及为科技发展争取合理的数据使用，英国政府必须采用一种负责任并积极应对的监管方式。以这样的监管方式监管人工智能，才能灵活的适用于现有的科技及其应用，同样还有未来的各种潜在的科技可能性。而为了更好的监管这一不断变化的科技领域，英国政府首先应该明确为什么要监管以及如何监管。报告作者期待英国皇家学会和英国学院(RoyalSocietyandBritishAcademy)的一份研究报告的发布，因为这份报告研究了现存的以及将有的应对人工智能应用所带来的伦理道德、法律和社会问题的最好办法。在报告结尾，报告的作者们认为英国向来具有积极开展公众对话和监管新兴科技的优良传统。所以，英国能够很好地将人工智能大规模应用所带来的潜在效益最大化的实现。
4评论与结语
这两个报告让我们了解了英国在人工智能监管上所面临的机会与挑战，同时还有人工智能的发展带来的伦理道德、法律和社会影响。尽管这两个报告在内容上稍有重合，但是对于同样的问题，两个报告有着不同的态度和侧重点，同时提供了不尽相同的解决措施。所以，为了更好地理解各国政府不同的监管方式，以及了解英国在政策制定过程中的复杂程序，对于更多的相关报告的分析研究是必要的。
总的来说，各个国家的政府都在推行一种审慎的监管方式，在承认和弥补监管不足的同时，预估未来的监管需要。具体来说，这种监管方式着重强调在道德和知识层面的领导权，同时定位于一个监管上的跨部门合作以提升透明度。这需要政府在其保护本国公民权利的责任与其促进未来经济增长和谋求全球领导者地位的野心之间，进行微妙的权衡。人工智能的发展及其应用，对于所有与其相关的公司、非政府实体以及公众来说，都意味着巨大的机会与挑战。至于如此多的利益群体如何影响政府的决策，以及人工智能将在此决策过程中扮演什么样的角色，让我们拭目以待。
【摘要】本文以我国规模最大的100家非金融上市公司2007年的年度报告为样本,对其智力资本信息自愿披露状况进行考察。结果发现,我国上市公司智力资本信息自愿披露程度比较低,其中组织资本信息的披露程度最高,其次是顾客资本信息,最后是人力资本信息;智力资本信息自愿披露程度的行业差异比较明显,信息技术等高科技行业公司的披露程度较高,而电力等传统行业公司的披露程度较低。
【关键词】智力资本;自愿披露;内容分析法
一、引言
知识经济时代,利益相关者越来越关注与智力资本相关的信息,智力资本不仅是企业创造价值和获得持续竞争优势的源泉,而且也是其未来创新和利润增长的关键所在。LevandZarowin(1999)通过分析会计数据和市场价值的相关性,证明过去20年来会计信息的有用性已经降低。普华永道2001年进行的一系列调查发现,在投资者认为最重要的信息中,只有三种属于财务信息(现金流、利润、毛利率),剩下的七种信息中有两种源于内部数据(战略方向和竞争格局),余下的五种均是无形的信息,包括市场增长、管理团队的素质、市场规模、市场份额和市场拓展;投资者认为中等重要的信息可以分为三类:顾客(分销渠道、品牌、客户周转率)、雇员(智力资本、雇员保留率和每名雇员的收入)和创新(新产品收入、新产品的成功率、研发支出和产品开发周期)。这些投资者和分析师认为,重要的信息几乎都属于智力资本,然而多数没有被管理层披露,因而造成了信息不对称。因此,研究上市公司智力资本信息的自愿披露行为,对于促进上市公司提高自愿披露程度、降低信息不对称、促进资本市场的良性发展具有重要的意义。
二、文献综述
最近二三十年以来,会计界致力于研究外部报告对资本市场效率的影响(HealeyandPalepu,2001)。Botosan(1997)发现提高信息披露程度能降低资本成本;Sengupta(1998)证明提高披露能降低债务成本;Healeyetal.(1999)则发现提高披露能增加每股业绩,但与当期及预期盈余无关;GelbandZarowin(2000)发现披露水平高的公司,其股价与未来收益的相关性越高。为了降低信息不对称,提高资本市场的效率,许多国家呼吁上市公司提高信息披露程度,丹麦还编制了专门的智力资本披露指南。基于智力资本开发领域取得的成就,一批先驱企业率先开始对智力资本报告的探索,首开先河的是瑞典第一大保险和金融公司——斯堪迪亚(Skandia),他们于1994年设计了导航仪模型,系统化地解释了智力资本各组成要素及其关系。1997年,丹麦组织一批企业从事智力资本开发,这些企业陆续公布了智力资本报告,随后亚洲、欧洲、中东地区的一些企业在智力资本披露方面也取得了重要进展。
我国对智力资本披露的研究始于20世纪的最后几年,起步较晚,大部分停留在介绍国外的报告模式,并提出适合我国上市公司的智力资本报告模式。其研究通常分两种,一种是在传统的财务报告中增加与智力资本有关的账户并在表内披露,非财务信息在表外披露(谭劲松,2001;梁莱歆、官小春,2004);另一种是单独编制智力资本报告,如徐程兴(2003)提出的企业智力资本报告的主表和附表及报表附注所组成的报告框架。张炳发、万威武(2004)提出的企业知识资本报告,从知识资本投资、知识资本积累和知识资本绩效三大方面对企业的智力资本进行报告。对智力资本披露的实践研究涉及较少,张丹(2008)以中国社科院公司治理中心评出的2006年度上市公司100强中在A股上市的49家企业2001年至2005年的226份年度报告为样本,研究发现我国上市公司年报中有关人力资本、组织资本与客户资本等构成的智力资本披露内容已经存在,且披露内容逐年增加;智力资本信息披露对市价影响显著;智力资本披露具有行业差异。冉秋红等(2007)对我国2005年223家上市公司年报公开披露的非货币计量智力资本信息进行内容分析,对以货币计量的智力资本信息进行估算,实证结果表明,智力资本对组织经营绩效产生了积极的、正向的影响,以货币计量的智力资本信息对资本市场具有较为显著的价值相关性,而非货币计量的智力资本信息的价值相关性并未得到明显体现,同时,这些发现存在行业差异。
然而,由于智力资本披露程度的度量采用内容分析法,其重现性比较差,因而很有必要扩大样本容量,对上市公司的智力资本披露状况进行持续研究,以进一步明确公司智力资本披露的特征,为我国建立智力资本披露指南、有效指导上市公司的智力资本披露实践提供重要的依据。
三、研究设计
(一)样本的选择
本文选取2007年规模居前的100家非金融上市公司的年度报告为样本,选择了可以减少规模效应影响的规模较大的公司。已有文献指出,智力资本披露程度与公司规模相关(Bozzolanetal.,2006;张丹,2008)。虽然Striukovaetal.(2008)的实证结果指出,年度报告并不是研究智力资本披露程度最好的载体,然而大部分文献还是选择年报为分析样本(AbeysekeraandGuthrie,2005;Bozzolanetal.,2006;Guthrieetal.,2007),而且除了年报外,我国上市公司披露的其他信息如网络信息、新闻会等较少,因此本文选择分析样本公司的年度报告。样本公司所属行业如表1所示,主要行业的划分依据CSRC的行业分类。
(二)智力资本披露程度的度量
由于年报中的智力资本信息多为文字和图表形式,为了辨别和比较不同企业披露的智力资本信息,目前已有的大部分文献均采用内容分析法(BeattieandThomson,2007;GuthrieandAbeysekera,2006;GuthrieandPetty,2000;Guthrieetal.,2004)。然而此方法近年来颇受批评,譬如BeattieandThomson(2007)认为,由于没有提供详细的编码规则,智力资本要素的概念边界不清,读者很难判断智力资本要素的类别。因此本文将详细论述智力资本的分类以及各要素的涵义、智力资本信息披露的计量方法。
1.智力资本分类及要素的涵义
虽然目前没有公认的智力资本定义,智力资本报告的形式也各式各样,但包含的内容是相似的,主要是人力资本、组织资本和顾客资本,即“H-S-C”结构。GuthrieandPetty(2000)提出三类24要素的智力资本披露框架,人力资本包含6要素,即Know-how、教育、职业资格、与工作相关的知识、与工作相关的能力、创新精神;组织资本包含9要素,即版权、专利、商标、管理哲学、企业文化、管理过程、信息系统、网络系统、财务关系;顾客资本包含9要素,即品牌、客户、顾客满意度、企业声誉、分销渠道、业务合作、许可合约、有利的契约、特许权合约。此框架被Brennan(2001)和Apriletal.(2003)所采用。Bozzolanetal.(2003)删减掉管理哲学、财务关系和创新精神三个要素,加入研究项目要素后形成22要素的分析框架。AbeysekeraandGuthrie(2005)对智力资本要素进一步优化,并对各要素的内涵进行了说明。基于该结构,同时考虑我国目前智力资本管理的现状以及年报的内容结构,笔者将企业智力资本类别即要素结构设置为3类17个要素。转(1)人力资本。人力资本是企业员工的知识、经验、技能、态度的总和,包括培训与发展、创新精神、雇员安全、雇员关系、雇员福利以及雇员状况6个要素。培训与发展指Know-how、职业资格和培训;创新精神指创新意识、创新兴趣、创新胆量和创新决心;雇员安全指企业采取的安全措施、安全认证等;雇员关系指工会举办活动、雇员参与社会活动;雇员福利指雇员和管理层的报酬、雇员福利、雇员持股计划;雇员状况包括雇员人数、专业构成、教育水平、专家资历、雇员年龄以及人事变动等。
(2)组织资本。组织资本是企业的基本构架,是将人力资本组织起来的机制和流程,包括智力资产、管理过程、信息和网络系统、企业文化、财务关系、研发6个要素。智力资本包括版权、商标和专利;管理过程指管理方法与运作过程;信息和网络系统是保障智力资本有效运转的技术保障,主要指公司的信息系统,譬如内联网、信息密集度、资讯科技能力等;企业文化是公司全体员工认同并遵守的、带有本组织特点的使命、愿景、宗旨、精神、价值观和经营理念;财务关系是指企业与投资者、银行以及其他融资者的关系;研发是指为开发新产品或服务而进行的研究。
(3)顾客资本。顾客资本包括品牌与公司形象、顾客忠诚度、业务合作、分销渠道以及市场份额5个要素。品牌与公司形象包括品牌、质量标准和公司美誉;顾客忠诚度包括顾客满意度、客户忠诚度、客户拥有量、客户保持、客户服务等;业务合作包括商业合作、许可协议和特许经营协议;分销渠道包括销售、零售、经销权和网络等;市场份额包括产品或服务的市场占有率、市场地位。
2.智力资本信息披露程度的度量方法
依据前人的研究,本文采用内容分析法来度量公司的智力资本信息自愿披露程度。内容分析法的一个重要假设就是披露的次数或频率越高,表明该问题越重要。一些文献根据相关字词、短语、句子、段落的长度来计量要素披露的次数,而一些文献仅仅只计量字词出现的次数,不论其长度(BeattieandThomson,2007)。如果限制年度报告的篇幅,那么要素所占的长度越大,则该要素越重要,如果年报没有篇幅限制,由于没有额外成本,增加要素披露的长度可能并不能提供额外信息。我国上市公司的年度报告没有篇幅限制,报告长度参差不齐,长的超过200页,短的不到100页,因此本文选择只计数、不计长度的方法来度量智力资本披露的程度。参照Bozzolanetal.(2003)的计数法,本文选择段落作为分析单位来计量智力资本要素自愿披露的次数,判断的依据主要是段落的意思,而不仅仅是特定的词汇。如果智力资本信息框架中的任一要素在某段被披露,则该要素披露记数1,如果没有披露,则记数0,如果某要素信息在年报中重复披露,则仅记录一次。年报分析完后进行分类汇总,即可得该公司智力资本信息中每一种类每一要素的自愿披露程度。
在度量每一上市公司年报智力资本自愿披露程度之前,必须认真研读年报,确认并计数与智力资本要素涵义相符的内容。为了提高该过程的可信度,本文作者之一和一名研究生通读10份年报样本,分别独立计量各样本公司的智力资本披露程度,然后将两份计分表进行比较讨论,经过几番讨论后,两名计分者之间的分歧越来越小,直至达成一致。两名评分者再分别独立对余下的90份年报进行评分,若评分结果一致,则计分过程结束,若不一致,则继续讨论,直至达成一致。
四、实证结果与分析
(一)对智力资本要素自愿披露的描述性统计分析
表2列示了年报中智力资本要素自愿披露频次的描述性统计。
由表2可知,样本公司年报智力资本自愿披露的频次在2-55之间,均值为22.98,标准差为14.419,说明样本公司年报智力资本信息自愿披露的程度较低(英国为42.5,意大利为46.33,见Bozzolanetal.,2003),公司之间的差别比较大,这与我国资本市场不成熟、上市公司质量参差不齐、总体信息披露程度不高的环境相符。也可能是因为我国缺乏智力资本,根据世界银行2005年底颁布的“国家财富报告”,美国的无形资产是中国的99倍,这是导致我国与发达国家财富差距的主要原因。虽然我国致力于向知识经济转型,但是由于法制不健全,尤其是知识产权法的执行力度不够,效果并不明显。智力资本的三元素中,组织资本自愿披露的频率最高,均值达14.64;其次是顾客资本,均值为6.14;最后是人力资本,均值仅为2.2。这与Xiao(2008)的研究结论一致,然而与其他国家譬如英国和意大利(Bozzolanetal.,2003)、斯里兰卡(AbeysekeraandGuthrie,2005)的研究结论不同,上述国家披露程度最高的是顾客资本信息,其次是结构资本信息。说明我国上市公司尤其强调智力资本的管理过程,对人力资本的管理和积累不太重视。在知识经济时代,人力资本是智力资本的核心,是最具有主观能动性和创新精神的价值驱动器,我国上市公司应该积极培育人力资本,加强对人力资本的管理。另外上市公司组织资本信息和人力资本信息披露次数的标准差分别为5.595和2.688,说明各公司的信息披露差别非常大。在组织资本的信息披露中,管理过程披露最多,均值高达10.38,说明上市公司强调如何管理智力资本,突出管理层的管理意图和能力。在顾客资本的信息披露中,品牌及公司形象的披露频次较高,说明我国上市公司越来越注重品牌的培育,通过品牌培育、公司形象塑造来扩大市场占有率,获取长期竞争优势。雇员福利是人力资本信息中披露程度最高的要素,通过披露员工福利计划,吸引并留住拔尖人才,增强企业的竞争实力。
(二)智力资本要素自愿披露行业差异的比较分析
使用表1中的行业分类作为调查智力资本要素披露行业差异的依据,由于“造纸和印刷业”只有一个企业,因此去掉该行业,对余下的13个行业进行统计分析,结果见图1。从图1可以看出,信息技术业的智力资本披露程度最高;其次是电子行业,这两个行业都属于高新技术产业,对智力资本的依赖程度很高,其对知识、技术、信息等要素的掌握和应用将决定经营的成败;披露程度最低的行业是“电力、煤及水的生产和供应业”,这类行业属于传统行业,竞争不是很激烈,主要靠规模获取竞争优势。人力资本信息披露程度最高的是“石油、化学、塑胶、塑料业”;其次是采掘业,这些行业工作条件较差,企业越来越关注雇员的安全健康及培训,重视人与社会的和谐发展,其他行业对人力资本信息的披露程度都较低,相差不大。组织资本信息披露程度最高的是信息技术业;其次是建筑业和电子行业;披露程度最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。顾客资本信息披露程度最高的是信息技术业,关注与外界建立关系,重视顾客忠诚度的培育,与顾客和供应商合作,最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。
五、研究结论
本文在构建人力资本、组织资本和顾客资本三元素的公司智力资本信息披露框架的基础上,分析了2007年我国规模最大的100家上市公司的智力资本披露程度,结果表明:
1.我国上市公司智力资本信息自愿披露的程度不仅比较低,而且相互之间差别比较大;在智力资本披露框架的三元素中,组织资本信息的披露程度最高,其次是顾客资本信息,最后是人力资本信息。2.我国上市公司智力资本自愿披露程度行业间的差异比较明显,信息技术及电子等高科技行业公司的披露程度较高,而电力、煤及水的生产和供应业等传统行业的披露程度较低。
我国上市公司已主动通过年报来披露其智力资本信息,然而由于没有相关规则的指引以及智力资本要素的多样性,披露程度和要素五花八门,因此有必要制定智力资本信息披露指引,确定各行业信息披露的基本框架和主要内容,以降低信息不对称,促进资本市场的快速发展。
特殊教育论文开题报告
一、课题名称
通过工作记忆刷新功能的训练促进智障儿童的智力开发
二、课题界定
在武夷山市特殊教育学校中，目前主要的教育对象是智力残疾或多重残疾的中重度智力落后儿童，在传统的教育教学康复活动中，他们很难主动的长时间集中注意力参与到教育教学康复活动中来，常常表现为缺少兴趣，没有激情，无精打采，性情冲动，不良行为的体现等等。就康复效果而言，也是收效甚微，如何帮助中重度智障儿童强化记忆，提升能力;如何使康复教育效果最大化等等问题困扰着我们，成了我们一线教师的心头病。
近年来我校的信息技术设备不断完善，添置了智力、心理测试筛查仪器，体感互动仪器，言语功能检测处理系统，语言功能检测处理系统，多媒体设备等等。我校还与武夷学院携手科研多年，拥有一定的知识经验基础和信息技术能力。
周仁来说：“刷新是工作记忆一个重要的中央执行成分，主要功能是监控输入信息，用与当前任务相关较大的新信息来替换与当前任务联系不大的旧信息，以不断对记忆中的内容进行修正。通过训练工作记忆提高流体智力为该领域研究开辟了新的方向。”
本研究希望利用先进的信息技术设备，通过制作多媒体课件、开发网络教育资源等方式激发起孩子们对参与到特殊教育康复活动中的自主性和积极性，进而提高特殊教育康复质量，提升智力障碍儿童的流体智力和社会适应能力。我们将结合本校特点，将北京师范大学心理学系周仁来教授教育课题组的研究发现，在我校实验班进行实践研究，通过信息技术的支持，将工作呈现多样化，不断的通过工作记忆来刷新功能的训练，以帮助特殊儿童的流体智力和社会适应能力得到提升。
三、课题研究的现状、水平和发展趋势
本课题组成员在普通小学教育与信息技术教育方面的研究做的比较多，并取得丰硕成果，有一定的经验可以借鉴，但在特殊教育方面论证不足，缺乏实际的操作性和针对性。近年来特教逐步被更加重视，医教结合将是主流，智力潜能开发不容忽视。
四、课题研究背景：
北京师范大学心理学系周仁来教授周仁来表示，研究对于深入理解工作记忆的功能，探索人类认知活动和认知神经的可塑性具有一定的理论意义。在教育领域，工作记忆刷新功能的训练研究也可以为儿童智力开发，特殊儿童的治疗、干预和教育辅导提供有效的帮助。
谈及未来的发展方向，北京师范大学心理学系周仁来教授说：“工作记忆刷新功能的训练研究可以为特殊儿童(如学习障碍儿童、多动症儿童)的治疗、干预和教育辅导提供有效的帮助;也可以为工作记忆缺陷个体(如认知老化个体)的临床干预和治疗提供有效的训练工具;对于人类认知活动与大脑神经可塑性之间关系的研究开辟一条新的途径。”
近年来我校的信息技术设备不断完善，添置了智力、心理测试筛查仪器，体感互动仪器，言语功能检测处理系统，语言功能检测处理系统，多媒体设备等等。我校还与武夷学院携手科研多年，拥有一定的课题研究知识经验基础和信息技术能力。我们将结合前沿理论知识经验和已有的技术能力进行实践研究，以便更好的帮助智力障碍儿童通过工作记忆训练，提高流体智力，促进智力障碍儿童的社会适应能力的提升。
五、课题研究的目标和内容
(一)、研究目标：
(1)、信息技术与特殊教育深度融合，促进智力障碍儿童社会适应能力的提高。
(2)、帮助学生认知能力、感知能力和言语、语言能力的提升。
(3)、帮助学生进行行为缺陷的矫正。
(4)、帮助提升特殊儿童的流体智力。
(5)、通过此项研究，促进特殊教育工作者与特殊教育对象感情的交流。
(二)、研究的内容：
(1)、融合信息技术，有效开展生活适应课程。
(2)、通过工作记忆刷新功能的训练，帮助提升特殊儿童的流体智力。
(3)、在教育康复课程中，有效的对特殊儿童进行缺陷行为的矫正
六、实施方案(说明研究的方法、步骤)
(一)、研究方法：
主要使用的研究方法有：实验法、比较法和分析法。为 “融合信息技术后，对特殊儿童社会适应能力提升”进行研究。
(1)、借助医院测试证明和我校心理、智力测试筛查测试仪器为课题研究收集第一手参考数据，为课题进行分析研究提供第一手资料。
(2)、实验法：是指有目的地控制一定的条件或创设一定的情境，以引起被试的某些心理活动进行研究的一种方法。即在课题实施过程中，课题组成员通过“课前备课——课堂教学——课后反思——个案辅导”等教学环节进行探讨研究，以便找出优劣，进而改进、完善特殊教育康复活动。
(3)、比较法：是通过对本课题活动开展的观察，分析，找出研究对象的相同点和不同点，帮助研究者对研究现象的认知。
(4)、分析法：通过对本课题研究对象行为问题的原因或结果进行周密分析，从而证明论点的正确性、合理性的论证方法。从结果来找原因，或从原因推导结果，促进智力障碍儿童社会适应能力的全面发展。
(二)、实施步骤：
第一阶段：(20XX年7月—9月)准备阶段，成立课题研究小组，做好课题申报、制定实施方案等工作。
第二阶段：(20XX年10月—12月)收集研究对象的相关医学证明资料及进行相关筛查测试工作，确定实验对象。
第三阶段：(20XX年1月—20XX年6月)具体步骤如下：
(1)、(20XX年1月—20XX年3月)为课题组试验、求证阶段。按照新的教学设计导向进行实践。
(2)、(20XX年4月—20XX年2月)为课题完善、推广阶段。组织中期评估，撰写中期评估报告，并根据中期评估的反馈意见和建议进行调整和改进。
第四阶段：(20XX年3月—20XX年6月)结题阶段。学科课题组写成结题报告、材料自查、整理，做好结题工作。
七、研究队伍
本课题研究队伍由新丰小学3位教师组成，共同承担研究任务。
课题主持人：何煦儿(武夷山市新丰特殊教育学校教师)
参加人员：陈珉(新丰小学副校长)、梅霞莉(武夷山市新丰小学财务)
具体分工：何煦儿操作实施，陈珉信息技术指导，梅霞莉收集整理资料
八、预期成果
1、提高特殊教育学校对智力障碍儿童的教研实效。
[关键词]智库；人才管理；资金筹集；研究过程；成果推广
[中图分类号] C932［文献标识码］ A [文章编号] 1673-0461(2011)05-0088-05
智库的英文名称是“Think Tank”，根据James G.McGann的研究，“Think Tank”这个词最早出现于第二次世界大战期间的美国，指称当时军事人员和文职专家聚集在一起制定战争计划及其他军事战略的安宁环境。[1]智库的主要功能是通过政策的咨询过程，影响舆论和公共政策。经过近百年的发展，形成了一批著名智库，像美国总统科学顾问委员会（PCAST）、美国国会研究部（Congressional Research Service）等官方智库，美国的兰德公司（RAND Corporation）和斯坦福国际咨询研究所、日本的综合研究开发机构(National Institute for Research Advancement,NIRA)和野村综合研究所（Nomura Research Institute,NRI）等半官方智库，布鲁金斯学会和美国企业研究所（American Enterprise Institute for Public Policy Research，AEI）等民间智库，这些智库对在国内或国际事务上协助本国政府理解分析和做出判断并审慎的选择政策做出了重要贡献。相比我国的智库，起步较晚，距离国际著名智库的水平相差较远，研究借鉴国外智库先进的管理运行机制对迅速提高我国智库水平和影响力至关重要。
国外著名智库的管理运行机制主要体现在“人、财、物”三个方面，“人”是指智库人才的选拔使用；“财”是指资金的筹集和运用；“物”是指智库研究成果的生产和推广。
一、智库人才管理机制
人既是知识的载体，更是知识的主体，人最终决定着知识创造和知识应用的效率和水平。智库的核心是研究，所以人才是决定智库生存与发展最关键的因素。人才的选拔、配备、使用、考核、培训的科学性与合理性，决定了智库的竞争力和成就。
（一）开放竞争的选拔机制
国外智库的人才选拔机制是开放竞争的，一般采用公开招聘的方式吸纳贤才，“以才取人”。智库人才选拔的渠道是：一些名牌大学刚毕业的博士、硕士研究生；大学的知名学者和专家；企业界的精英；政府卸任的官员；其他著名的智库人才。
智库人才选拔录用主要看重学术造诣和实践经验，主要选拔那些博中有专，专博相济的“T型人才”。智库选拔人才还注重多样性，即学科背景、学历、年龄结构、政治等的多样性，这些不同知识优势的个体合理配置可以提高效率，最大限度地发挥其创造性。例如兰德公司有1,600多名员工，其中研究人员约950人，其员工来自45个不同的国家和地区。88%的研究人员拥有高学历，其中60%的研究人员拥有博士学位，他们都拥有丰富的工作和研究经验，另外他们有着不同的政治背景、不同的思想观念、不同的种族和性别以及不同的学术研究领域。这种多样性增强了兰德研究的客观性和创造性，另外，多样性也是兰德成为综合性战略研究智库的重要保证。
（二）多学科交叉的矩阵研究机制
在用人方面，大多数著名智库采用的是学科知识与研究课题相结合的矩阵研究机制（Matrix Structure）。这个机制纵向是直线主管组织，将所有的研究人员按照他们所学知识的学科类别分组；横向是按照研究课题成立研究小组。在运作研究课题时，从按学科划分的各小组中抽调研究人员组成课题的研究队伍，进行跨学科综合性研究，从而形成一种矩阵结构。德国智库就是采用这种矩阵研究机制的典型。矩阵研究机制的好处是兼收了直线主管组织和横向协作组织的长处，既有利于整个智库的有效管理，同时又符合智库需要多学科专家共同协作的特点，因而它成为现代智库的理想结构形式。
例如兰德公司就采用这种矩阵研究机制，充分利用研究人员来自不同领域、不同地区的优势，注重进行多学科交叉合作研究。兰德公司有关社会政治经济问题的研究由五个部门共同执行，并在美国和海外同时进行，有关国家安全和政策的问题由三个研究和开发中心执行。针对一些不同性质的课题，兰德公司会根据研究需要，从不同研究部门中抽选合适的研究人员组成课题组，共同对某一具体问题或领域进行合作研究，使用多种不同学科的理论、方法和概念进行综合研究分析，集思广益，取长补短，发挥互补优势，这种内部的分工协作发挥了团队的合作精神，提高了效率和资源的有效利用，强化了兰德公司的研究能力和分析能力。
（三）客观严格的考核激励机制
为了考核研究人员，国外智库都制定有严格的考核聘任制度，一般来说对高级研究人员实行的是长期聘任制，对作为助手的中初级人员实行短期聘用制，根据考核结果决定科研人员的晋升、续聘或解聘。高级管理人员不但要对上级主管负责，同时也要为下级创造良好的发展机会，若下级几年内得不到发展，则上级负有责任。
为了确保研究质量，兰德公司制定了一套严格的考核标准。考核标准主要有两个，一个标准是兰德高质量研究标准，另一个标准是能够反映兰德特征的“兰德特殊研究标准”。兰德公司这些考核标准和程序是兰德享誉全球，成果质量高的基础。兰德公司按照上述标准，对公司内部研究团队和研究成果进行客观评价和考核。考核包括内部考核和外部考核两个部分，每4年或5年进行一次。内部考核是各研究部门的管理团队对自己部门的研究质量进行内部评级和总结。在进行内部考核的基础上，还要进行外部考核。参与外部考核的人员由两部分组成：一部分是来自兰德公司以外的考核人员，这部分人员属于核心成员；还有一部分人员来自兰德公司的其他部门。被考核部门的管理人员不得参加和干预本部门的外部考核。
（四）完善的人才培养交流机制
思想是在交流中产生的，而人员交流又是这种交流的重要组成部分，所以国外著名智库不但重视高素质人才的吸引和选拔，而且也十分重视研究人员的培养交流。人才培养交流的渠道有这样几个：第一，成立自己的学院或研究院。例如兰德公司早在1970年就成立了兰德研究院（RAND Academy），专门培养政策分析、研究方面的人才。他们采用的教学法是“在职法”，即边干边学、理论与实践结合，这样培养的人才，在进入智库后不需再经熟悉阶段便可胜任研究工作。第二，为年轻人提供“实习项目”。所谓地实习项目是创造机会，使新进入的研究人员到政府部门、企业、大学或其他智库结交前辈、进行实践、历练才干，让研究人员与政策负责人和政策规划小组接触，以了解决策的具体过程。例如兰德把派研究人员去政府行政部门任职作为一种特殊的“进修”；兰德公司和伦敦战略研究所定期互派访问学者，野村综合研究所和斯坦福研究所等也经常进行人员交流。通过这种人才交流机制，不仅可以使人尽其才，更能够使智库不断充实新鲜血液，增强活力，使智库保持旺盛的思想活力。因此人员培养交流机制既可以为智库带来大量的思想火花，同时也可以进一步扩大智库的社会影响力。[2]
二、智库资金筹集机制
作为智库来说，它本身是非营利性组织，其组织目标是为了政策研究和影响公共政策，而不是牟利。但资金是智库的“血液”，是智库赖以生存的根本，所以资金的筹集是智库的核心。
智库不能仅仅依靠研究成果的发行去支付研究项目所产生的费用，慈善家、基金会、公司和政府的资金支持才是智库能够生存的关键。但是对于智库来说，想获取赞助也不是轻而易举的事情。在20世纪70年代的美国，由于缺乏资金来源，大多数智库都是依赖政府的支持和领导。这种资金来源的局限性影响了智库研究的独立性，因此，如何扩大自己筹集的渠道，是智库能否走向成功的关键。[3]各个智库都在努力争取多种资金渠道。
（一）基金会的支持
目前，基金会是智库获取资金支持的主要来源，尤其是对美国智库来说，在大多数情况下，更是超过了公司的赞助。基金会已成为智库建立的主要力量。智库还会成立专业核心研究团组去吸引基金会的支持。
（二）个人的捐赠
个人的捐赠也占赞助费用的一大部分。例如费边社，个人捐赠就在组织获取的赞助费中占有很大的比例，很少有像这样个人赞助费用超过总费用的1/3；传统基金会获取的资金赞助都是由富人捐赠的。
（三）政府的支持
通过政府直接支付经费是智库经费的主要来源。例如英国的国家发展研究所的69%资金来源于政府的支持；美国社会经济国立研究所的40%来源于政府资助。在大多数情况下，政府提供资金是以合同为基础。[4]例如美国著名的兰德公司，通常是与其客户建立合同关系，兰德公司的很多合同是同美国联邦政府签订的，比如国防部、卫生部、人力资源部、教育部、国家科学基金、国家医学研究院、统计局等等。兰德公司和许多上述客户有着3年～5年或每年更新的服务合同，合同数额在数千万美元左右。在合同所规定的范围内，有时兰德公司的研究人员提出具体的项目建议，有时是客户自己提出需求，然后双方通过会谈、电子邮件以及其他形式的通信方式进行交流讨论，对具体内容进行这样或那样的修改，最后形成《项目说明书》文件，包括问题、方法、背景、数据、进度、预算、时间表等。接下来项目开始执行，预算到位，兰德公司按时间表提供报告研究的成果，完成项目。兰德公司每年有700个～800个项目在同时进行。
（四）公司的赞助
接受公司的赞助也是智库资金来源的渠道之一，这种像在英国和德国比较普遍，这些公司一般是跨国企业，并且赞助人拥有绝对的控股权。例如布鲁金斯学会每年有经费4,000万美元，除来源于学会创始人布鲁金斯创立的专项基金外，还有基金会、大公司及个人的捐助、政府资助及出版物收入和其他一些投资收入。其中董事会主席是最大的投资者之一，大公司的赞助占全部经费的近1/2，有了充足的资金来源，布鲁金斯学会便更能雇用一些高级分析家从事研究，提高影响力。布鲁金斯学会下设有布鲁金斯委员会，该委员会由商界精英、社区领袖等较大的捐助者组成，捐助者可以参与学会活动。学会还有一个“计划捐助”项目，该项目使得人们在保证个人和家庭支出的基础上得以向学会捐助一大笔款。
（五）其他渠道
智库一般还通过出版物销售、召开会议、提供课程培训以及咨询服务等来获取资金，有时还通过信贷来开展一些核心项目的研究。
三、智库研究过程管理机制
智库要提供高质量的决策知识，就必须尊重科学，采取科学、规范的咨询研究方法和程序，这就要求对知识产品的生产创造过程（即决策分析过程）进行管理。国外著名智库在课题管理上都建立了一套严密的立项与研究程序。
从业务进程来分析，智库的研究课题基本上是委托式咨询，一般可分为几个阶段：
（一）签约阶段
智库和委托人经过多次洽商，达成协议，双方签订项目的正式合同，研究课题正式立项。
（二）咨询准备阶段
智库机构根据委托人的要求和意图，做项目讨论实施前的准备工作。主要是成立咨询课题组，拟定调查研究提纲，设计调查表格或专家征询书，制定工作实施计划等。
（三）研究分析阶段
智库这个阶段的主要任务是搜集资料和数据，深入客户，与客户反复交流并交换意见，对项目进行系统研究，作定性和定量分析，提出多种方案进行优化比较。为了使研究分析做到科学化，兰德公司提出了“理性管理”的思想，建立了一整套称之为“兰德式理性程序”的理性化、程序化思考方法模式，即4W思考模式：发生什么事（What's going on ）？这事为什么发生（Why did this happen）？应采取哪一条行动路线（Which course of action should）？前途如何（What lies ahead）？由此而将理性活动即研究分析活动划分为状况评估、问题分析、决策分析和预测分析这四个既相互区别又相互联系的方面或环节，并为之发展出一系列可操作的结构化、程序化的研究分析工具和方法。如“启发式规划”、“线性和非线性规划”、“动态规划”、“德尔斐法”、“成本效用分析”、“系统分析”等。他们研制的“计划、程序和预算编制系统”（PPBS）已被联邦政府广泛用于军事预算和联邦政府预算的编制。原兰德总裁莱斯认为“兰德工作之所以如此重要，一个重要的方面是它为政策研究提供了分析工具”。“从长远的观点看，关于方法的创造性研究才是兰德最经久不衰的成就。”
（四）报告完成阶段
报告阶段其实就是智库正式提出包括总报告、分报告及有关附件。
（五）成果评审阶段
国外智库都很重视咨询研究的质量管理，每个管理库都有一套严格的成果评审制度。兰德公司的“内部评审制”（或称“同行评审制”）尤为著名，通过使用领先的实验方法和严格审查来达到最高的技术水平。公司对每一项研究计划，通常都聘请两位未参与该研究计划的资深研究人员作评审员，负责计划开始后的期中审查和计划临近结束时的期末审查，看其是否达到了兰德的工作要求。然后，待研究小组写出研究报告初稿后，评审人进行预审，并写出评审意见。研究小组则要对其批评意见做出回答，或者接受，进行修改，或者不接受解释理由，最后写出最终报告，请委托人认定。兰德公司还从社会上聘用了约600名全国有名望的教授和各类高级专家，作为特约顾问和研究员，主要任务是参加兰德公司的高层管理和对重大课题进行研究分析和成果论证，以确保研究质量及研究成果的权威性。
（六）成果提交阶段
委托人接受智库的成果后，此课题即告完成。兰德公司的一条重要经验是，坚持研究工作的长期持续性和滚动性。因为现代决策咨询面临的是一些综合性强、复杂程度很高的课题，没有长期广泛深入地调查和持续滚动的研究，很难为决策者提供完整准确地信息和比较全面的备选方案以供抉择。兰德公司认为，短期的、一次性的研究，写出一份报告或一纸备忘录送到一位官员办公桌上便告结束，这种咨询方法对决策不会有多大作用。那种临时召集专家开一两次会议，写一份报告的做法，有如用专家临时“拍脑袋”去代替领导的“拍脑袋”，这实不为咨询。在每个阶段中，委托人与咨询者始终保持着思想方面的交流与合作，使咨询工作少走弯路。
除了委托式咨询，智库还自主选择一些热点问题开展研究。像兰德公司，除了大部分根据长期合同和政府预算来安排的政府项目外，兰德公司还自主选择部分有意义或会造成重大影响的项目。
四、智库成果管理机制
智库的最终目标在于通过决策咨询帮助服务对象改进决策水平，提高决策质量。而要实现这个目标，就必须做好研究成果的推销、转化和应用工作，这就要求对知识成果进行管理。国外智库十分重视其思想和研究成果的传播，不但只是提出报告，而且还要收集反馈来指导今后的工作。智库研究成果的广泛传播，成为其与学术界、新闻界、实业界、广大民众以及官方联系的纽带，使更多的人了解智库的目标和思想精髓所在，通过引导舆论和社会思潮达到最终影响政府决策的目的。同时，也可以借此扩大智库的社会影响，提高智库的声誉。
（一）出版物发行机制
发行和传播出版物既是智库扩大影响的主要方式，也是其收入的来源之一。智库的出版物有多种类别：一是期刊。如对外关系委员会主办的《外交》，卡内基国际和平基金会的《外交政策》，战略与国际研究中心的《华盛顿季刊》，布鲁金斯学会的《布鲁金斯评论》，兰德公司的《兰德评论》等，在世界上均具有极为广泛的影响。二是书籍。如1957年，美国对外关系委员会成员基辛格写出《核武器与对外政策》一书，提出了“有限核战争”的思想，从而使肯尼迪政府改变了“大规模报复战略”而采用“灵活反应战略”；布鲁金斯学会每年出版50本新书，大多是就商业、经济、政府和国际事务等重要公共政策问题提供介绍和建议；兰德公司出版了许多书籍，其中最畅销的是《百万乱数表》。三是研究报告。这是智库发挥作用的一种很重要的方式，通常是选择重大的、紧迫的政策性问题，组织力量和专门班子加以研究，写成报告，并广为散发传播，对政府及其官员施加影响。兰德公司平均每年发表350份～450份报告。严重影响中美关系的“中国”，便是起因于美国保守主义智库――传统基金会1992年的“芒罗报告”。四是快报。以比较快捷的手段就当前重要政策问题发表本机构研究人员的见解，引导公众和舆论。例如布鲁金斯学会在1999年就中国加入WTO问题发表了数篇分析性的快报文章。
（二）研讨与媒体传播机制
智库经常定期举办一些诸如国际问题研讨会、纪念会、报告会、培训班、讲座和答谢午宴等活动，例如布鲁金斯学会每年在各地召开100多次研讨会，加强与各界、各领域专家的联系，学会还由理事长主持召开每月一次的形势研究会，经常邀请政府首脑来参加，共同探讨国际国内发展形势和相关的问题，由此影响政府的政策制定。通过这些活动,智库和政界人士达到了互通信息、交流思想的目的。智库可以及时地了解到政府的政策走向，从而使其研究同步，甚至超前于这种走向；而政府则可以及时从智库汲取研究成果。根据《帝国智囊团》一书披露，对外关系委员会研究计划中一直不间断的一项活动是请外国著名领袖和国际组织领导人发表]讲，使自己成为一个世界人物的聚会场所。智库的精英们还常常通过在电视、电影、报纸等大众媒体中的频频亮相来显示自己的影响力。通过媒体强有力的听觉和视觉效果，一方面可以引发公众对于某一问题的关注；另一方面通过全民关注，形成有利于其政策被决策者采纳的公众舆论，从而间接地影响着国家政治决策。兰德还通过网络免费向社会提供大量的研究成果，这也是兰德施加社会影响的重要途径之一。
五、对国内院所加强内部管理的建议
通过研究国外一些著名智库内部管理运行机制，结合我国国内院所发展的实际，对国内院所加强内部管理特提出以下几点建议。
（一）拓宽人才选拔渠道，保证人才的多样性
智库的核心是研究，所以人是智库生存和发展的最关键因素。国内院所一般都建立了开放竞争的人才选拔机制，一般采用公开招聘的方式吸纳贤才，“以才取人”。但选拔渠道主要是来自一些名牌大学刚毕业的博士、硕士研究生，这个渠道相对智库的研究需要来说比较窄。智库研究往往跨学科，综合性强，并且研究人员的学术造诣和实践经验对政策建议的提出很重要，所以国内院所人才选拔不应该拘泥于刚毕业的学生，还应该更开放些，应该注重多样性，比如大学的知名学者和专家；企业界的精英；政府卸任的官员；其他著名的智库的人才等等。不同学科背景、学历、年龄结构、政治等优势个体合理配置可以提高效率，最大限度地发挥其创造性，增强了研究的客观性和创造性，为提高院所竞争力水平奠定坚实的基础。
国内院所还应该科学配置研究人员、科研辅助人员和行政管理人员的比例。研究人员是主体，年龄结构上应以年轻化为主，以保证研究人员充沛的精力；科研辅助人员主要指科研秘书、研究助理等等，以保证研究工作的高效率；高素质的行政管理人员是院所正常高效运转的保证，行政管理人员最好是学者型管理者，兼备管理能力和研究能力。
（二）进一步完善投入机制，稳定人才队伍
国内院所的研究人员待遇较低，所以使得一些科研骨干和业务骨干流失较为严重。应该进一步完善投入机制，按照研究职称给予科研启动经费支持，根据课题的类型给予相应的配套，重点扶持学科中的业务骨干，增强经费使用的针对性，提高经费使用效果。
（三）扩大资金筹集渠道，增强自我发展能力
国内院所都有一定的财政补贴，但这种资金来源较少，不能满足院所发展的需要。为了增强自我发展的能力，院所应该扩大资金筹集渠道，比如地方政府或公司委托课题、研究成果的发行、个人的捐赠等等，通过多方筹集资金，并建立资金公共积累机制，可以使院所有更多的资金用于加强学科建设，扩大研究方向，提高科研人员的综合素质，提升院所的竞争力和影响力，促进院所更好的发展。
（四）分类加强课题管理，提高课题管理水平
国内院所应该对课题实行分类管理。对于重大课题，应该具有时代性、全局性、前瞻性，由院所集体讨论提出并由院所组织研究，在经费上予以支持。对于学科建设课题可以由院所下属各研究部门提出并组织研究，由院所学术委员会组织评审验收。对于横向课题则实行课题负责人制，院所按一定数额提出管理费，通过分类，提高课题管理的水平和能力。
（五）严格考评标准，提高课题质量
国内院所相当一部分科研人员为了提高自身收入水平，同时兼作很多课题，由于精力有限，课题质量下降，科研人员的业务素质也会下降，很难出精品。为了加强学风建设，确保研究质量，国内院所要严格考评标准，对研究团队和研究成果进行客观评价和考核。除了内部考核，可以增加外部考核。内部考核是各研究部门对自己部门的研究质量进行内部评级和总结。外部考核的人员可以由两部分组成：一部分是来自院所以外的考核人员，这部分人员属于核心成员；还有一部分人员来自院所的其他部门。被考核部门的管理人员不得参加和干预本部门的外部考核。
（六）进一步完善奖励机制，激发创新活力
为了鼓励研究人员提高自身综合素质，多出精品，院所应该加大奖励力度，增加奖励的频率，以增强科研人员创新的主动性，提高科研人员的精品意识，营造积极向上的学术环境。对于学术不良行为或考评没有通过的人员应该给予一定的惩罚，以规范院所的管理。
（七）加大研究成果推销力度，提升社会影响力
智库的最终目标在于影响政府决策，因此必须通过研究成果的推销、转化和应用工作来扩大影响力。国内院所应重视思想和研究成果的推销和传播，可以通过以下途径扩大影响力：出版发行期刊、研究报告、书籍、快报等；定期举办研讨会、纪念会、报告会、培训班、讲座和答谢午宴等活动；在电视、电影、报纸等大众媒体中亮相；通过网络免费向社会提供大量的研究成果。通过研究成果的广泛传播，成为其与学术界、新闻界、实业界、广大民众以及官方联系的纽带，使更多的人了解院所的目标和思想精髓所在，提高院所的声誉，通过引导舆论和社会思潮达到最终影响政府决策的目的。
（八）加强辅助决策系统建设，提高研究工作效率
高质量的研究成果首先要占有和掌握全面而准确的资料信息，做好研究文献综述，这是研究的基础；其次要充分利用电子计算机技术和现代通信等先进技术手段，以保证研究结论的可靠性和研究工作的效率。国内院所应加强资料库的建设和共享，并及时更新内容；加强与国外政府、大学、国际组织等的合作交流，搜集国外的信息和资料，拓宽研究视野；加大对计算机等软硬件的投入，提高资料检索、计算功能、语言翻译等的效率，为科研人员的工作提供便利。
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and Its Enlightenment to China
An Shuxin
（National Development and Reform Commission，Institute of Economics，Beijing 100038，China）
10月5日，ISO TC268 SC1 WG1（智慧城市基础设施计量工作组）在会上启动了新国际标准的动议――PWI 37153，即智慧城市性能与集成的成熟度模型，提出了“多段成熟度模型”，模型有助于从建设进程与发展阶段等角度，理解智慧城市的建设效果，对当前我国智慧城市评价工作具有参考价值，我国标准专家团队将积极参与该项标准的制定。
有关智慧城市（智慧社区）的评估与评价一直是多方关注的要点。2009年，维也纳工业大学从6个维度提出智慧城市评价模型；2014年，ISO TC268 WG1也推出了可持续城市评价体系ISO 37120；TC268 SC1推出了智慧城市基础设施标准TS37151；在IEC SEG1 WG6中国专家组提出了智慧城市评价方法与体系；ITU-T FGSSC（现ITU-T SG20）也撰写了相关的评价报告。
其中维也纳工业大学从智慧产业、智慧民众、智慧治理、智慧移动、智慧环境和智慧生活6个维度提出了智慧城市评价模型，包含31个要素、74个三级指标，被各研究机构广泛参考。
在国际标准化组织（ISO）方面，2014年5月15日在加拿大多伦多举行的全球城市峰会期间，ISO/TC268正式了ISO 37120城市可持续发展指标体系――关于城市服务和生活品质的指标――国际标准。ISO 37120是ISO/TC268的第一项关于城市可持续发展的国际标准。ISO 37120 最初起源于世界银行于2006年启动的一项城市评价研究项目，于2014年正式成为国际标准。目前，ISO 37120已经进入标准的试点实施阶段，为标准的进一步修订奠定了基础。我国上海成为全球20个试点城市之一，也是中国唯一的试点城市。
此外，ISO/TC 268 SC1智慧社区基础设施分技术委员会先后了TR 37150、TS37151技术标准报告。TR 37150报告对当前智慧城市基础设施的相关计量工作进行了回顾，并提出了未来标准的方向，对城市基础设施产品和服务的技术性能计量进行了讨论。该报告是智慧城市基础设施领域的第一个国际标准文件。
ISO TS 37151于 2013年7月启动征集意见，是TR37150任务的延续，意味着智慧城市相关国际标准建设全面展开。该技术规范聚焦于智慧城市基础设施指标，专注于让先进技术实现的解决方案，从5项最基本的基础设施（能源、水、交通、信息技术、垃圾废弃物）开始评价智慧城市基础设计的性能，并对指标的期望特征进行描述。
在国际电工委员会（IEC）方面，IEC于2013年5月在标准管理局（SMB）批准下成立了智慧城市系统评估组（SEG1），下设3个任务组（TG）及7个工作组（WG）。SEG 1旨在开展智慧城市标准化战略、术语及评价现有标准化活动、参考架构、标准路线图等方面的研究，并为IEC下一步在智慧城市、特别是与电子电工结合方面的标准化工作指明方向。SEG 1主席国为日本，中国和德国担任副主席国。我国还同时担任了SEG1下设的8个工作组中5个工作组的组长，分别负责开展智慧城市设施管理、城市规划与仿真系统、智能家居、智能教育、评价等领域的研究工作，积极将我国相关标准化成果推向国际。目前，SEG 1即将完成研究任务，将于明年组建成立智慧城市系统委员会（SYC）。我国已将智慧城市评价、城市管理及已有的由中国承担的5个工作组的具体研究内容纳入到未来系统委员会的职责范围内，并将积极承担系统委员会的副主席及咨询组组长的职位。
在国际电信联盟（ITU-T）方面，2013年2月成立了智慧可持续发展城市焦点组（ITU-T FG-SSC），现转化成SG20（物联网与智慧城市社区工作组），旨在从ICT角度提出智慧可持续发展城市路线图、智慧可持续发展城市综述及ICT所扮演角色、智慧可持续发展城市关键指标等方面的工作建议。西班牙为主席国，中国专家担任副主席，同时兼任第三研究组的协调员。到目前为止，焦点组举办了5次全会，已开展了17个技术报告的编写，中国专家牵头了其中的6个报告，并参与了其他7个报告的编写工作。
在上述智慧城市国际标准化工作中，我国的标准专家队伍都担任了召集人等领导职务，并通过提交关键贡献物等方式，积极推动智慧城市国际标准化工作的开展，引领智慧城市研究方向，同时也在积极地将我国智慧城市标准研究成果推向国际。
随着我国智慧城市建设工作的推进，标准和评价工作也得到越来越多的重视，一方面国家层面即将对试点进行验收，另一方面，一些务实的地方政府也认识到建立符合当地实际的评价体系的重要性。通过监测城市各领域与智慧城市建设内容相关的指标，对智慧城市战略实施后对城市产生的影响进行客观评估，可作为调整各项目实施路径、实施进度、资金与组织投入的重要依据。
2013年，住建部在启动国家智慧城市试点时推出了《中国智慧城市标准体系研究》；在“促进智慧城市健康发展部际协调工作组”制定的2015年工作计划中，把“智慧城市评价指标体系研究”作为重大课题。国家标准化管理委员会也制定并了《智慧城市评价指标体系总体框架》和《智慧城市评价指标体系分项制订的总体要求》，为智慧城市评价指标体系各分项制定提供统一依据和参考。
《智慧城市评价指标体系总体框架》提出了智慧城市评价指标体系框架。该框架分为能力类和成效类两类指标，能力类指标一般是客观性的指标，体现建设、管理与应用水平，主要包括信息资源、发展机制、网络安全、创新能力共4个方面的保障水平；成效类指标反映智慧城市建设的主要目标和方向，体现给市民、政府等用户带来的实际影响和用户的主观感受，主要包括基础设施智能化、公共服务便捷化、社会管理精细化、生活环境宜居化及产业体系现代化共5个方面的城市建设成效。从“信息资源”到“产业体系”都属于一级指标，分别下设若干的二级指标。
角色认同
2005年，对上海社科院来说，是个重要的年份。作为哲学社会科学的专业研究机构，面对市场经济，面对国内外的新形势，该怎样发挥作用？这个关于生存与发展的问题、在社科院争论了多年的问题，终于在这一年里有了基本共识――构建一个新型智库！让王荣华没有想到的是，在2006年1月上海宣传系统的务虚会上，常务副院长左学金代表上海社科院党政班子第一次对外说出这个想法时，当即得到市委副书记殷一璀的肯定，认为社科院是一个研究实体，这个定位好。
“但是，建设国内一流、国际知名的社会主 义新智库这个提法，当初在社科院提出讨论的时候，不同意见和看法还是存在的。”王荣华微微一笑，“有的人摇头摆手，不过更多的人开始琢磨、体会、思考新智库的含义。”
“我是这样解释的：智库是核心；国内一流，是要在国内处于一个领先的位置；国际知名，是指研究成果要在国际同行中产生显著影响；社会主义，是一种价值立场，就是要为党和政府的决策提供解渴、解扣的咨询服务；新，就是要体现改革创新精神，努力进行社会科学的方法创新，理论创新，研究体制机制创新。”
“社科院新智库的角色定位，与高校和政府研究机构还是有所区别的。高校的优势是基础理论研究和学科体系建设，主要任务是培养人才；政府研究机构处在工作一线，需要处理大量应急性事务，需要马上实现领导的想法，讲究短平快。而社科院没有板凳决定脑袋的局限和困扰，可以借助专家学者长期以来的专业研究和国际的、历史的、地区之间的比较，对经济社会发展中的突出问题、重大难题进行前瞻性思考，可以在理论和实践的结合上，提出有分量、有见解的政策性建议和解决问题的思路。这种定位，与高校和政府研究机构就有了区分和错位。这番解释使大家的认识逐步聚焦。一位在上海社科院工作了近30年的研究员说，我们社科院的发展方向争论了二三十年，现在我们终于清楚了，明确了。”
经世致用
有了智库定位，对上海社科院而言，发展的方向更加明确，特色和优势也越来越鲜明。
“世界发展看东亚，东亚发展看中国，中国发展看上海。上海这颗东方明珠的快速发展也为我们社会主义新智库目标的实现提供了广阔的舞台。与这样一个国际大都市相匹配的上海社科院没有理由不知名。今年是上海社科院建院50周年，有岁月沉淀下的丰厚成果为根基，我们有什么理由不领先？国内一流、国际知名不是随便说说的。”王院长的责任与豪情溢于言表。
“我们想成为一只下金蛋的鸟。这个‘金蛋’就是有分量、有前瞻性、有见地的决策咨询成果，就是对社会有影响、对政府重大决策有帮助的信得过、靠得住、用得上的宏观思路和咨询意见。”
这几年社科院在资政育人、服务社会方面确实做了大量工作：
2007年，湖南省委书记、人大常委会主任在一份课题研究报告上作了重要批示，认为上海社科院的这个报告是一剂管用的良药，要求组织省委中心组专题学习。这份报告是上海社科院文学所花建研究员对湖南文化产业进行实地调研后提交的。他分析了湖南文化产业的优势、存在问题、发展思路和对策建议，提供了一张具有操作性的发展路线图。此后，花建成为湖南省委省政府的座上宾，多次应邀作报告。
科学技术怎样成为产业链中的内生环节？如何转化为现实的生产力？上海社科院与杨浦区委、区政府合作策划组织了“杨浦发展国际论坛”，对大学校区、科技园区和城区联动发展进行专题调研，来自美国、英国、印度、香港等国家和地区的城市问题专家分享了课题研究成果。国家科技部党组把三区联动作为科技转化为生产力的试点，教育部也认为这是大学为城区服务、为社会服务的一条有效途径。上海市委市政府对社科院的工作也给予充分肯定。美国旧金山还为三区联动项目投资2亿美元……
国务院批准广西北部湾2020年发展规划后，有关部门为了制定前瞻性的实施计划找到上海社科院，社科院组织了经济学、社会学、城市研究、港口研究、区域研究、国际问题研究方面的精兵强将，分工协作，全力以赴展开调研工作、撰写研究报告……
“从心开始，以道相同，尽情投入。”王荣华的这句话语重心长，颇具感染力，无形中道出管理艺术的真谛。长三角开发和一体化、浦东综合配套改革、2010世博会主题演绎……上海社科院都有深度参与，经世致用的同时也不断扩大自身的社会影响。
立足上海
这些年，王院长担任上海市政协驻会副主席，在政协分管5个方面的工作，是个大忙人，在社科院更是重任在肩。他每天都像一架高速运转的机器，白天在政协“公转”，晚上在社科院“自转”。
“我们的‘客户’是市委市政府，真金白银给了你，你怎么能没有交代？投入要有产出，你产出什么？你拿什么回报政府？你为政府、社会提供了怎样的思想、智慧和理论支持？你喝的是黄浦江的水，为上海服务责无旁贷啊！”王院长诚恳负责的谈话给记者留下深刻印象。
“韩正市长在今年的两会报告中也提出要充分发挥科研单位思想库、智囊团的作用，他对社科院提出了土地、环保、社会保障、外来人口的管理、节能减排、区域发展等13个课题。我常常想，上海要提高文化软实力、建设‘四个中心’和现代化国际大都市，其实是非常希望研究人员冷静地思考，提出独立的看法。怎样才能让政府少走弯路？怎样才能让优秀人才尽心尽力搞研究、持续不断地出成果？新智库的定位和目标正是要回应社会实践的需要。”
当记者问起王院长有什么烦恼时，他说：“构建智库需要资源，需要钱啊！社科院争取财政以外的资金支持不是件容易的事。有的企业老总说，要互利共赢，可社科院怎么互利共赢？尤其是一些涉及全局性、战略性的中长期课题，由谁来资助？”为了建设社会主义新智库这个目标，年过六旬的王荣华不断寻找合作平台，拓展资金渠道，行色匆匆。
作为上海社科院的“掌门人”，王荣华告诉记者：“我的任务是做好协调统筹和服务工作，把大家的积极性调动起来，让研究事业后继有人，薪火传承，这就是我最大的成就。我是承上启下的过渡性人物，接力棒到我这儿我就拼命跑，跑完这一棒就交给下一个人。但是，在我这棒里我一定跑好，交棒的时候也一定交好。”
在全球范围内的人工智能领域，美国是当之无愧的领头羊。从《为人工智能的未来时刻准备着》到《国家人工智能研究与发展战略规划》，再到《人工智能、自动化与经济》，美国白宫对于人工智能这一话题提出的白皮书一直在不断更新换代。再加上，斯坦福大学将人工智能纳入百年研究计划;硅谷对AI技术虎视眈眈。美国的人工智能发展呈现出怎样一条路径？
上有国家扶持 下有高校支持
上个世纪50年代，“人工智能”一词横空出世，只是当时的它远没有现在这么酷。万事开头难，此后的50多年中，一系列失败的研究和不断宣告破产的实验室实验让人们对AI产生了怀疑。直至2011年，AI才逐渐从实验室步入到了现实世界，真正进入主流产业。
在三起两落的AI进程中，美国秉承着“不抛弃、不放弃”的理念，始终保持着在AI界的领军地位。这除了得益于联邦研究基金和政府实验室的支持外，更离不开政府的高度重视。2013年起，美国开始多项人工智能计划。去年，该国政府对人工智能的开发更是紧锣密鼓，美国前总统奥巴马提出了“轻干预、重投资”政策，在基础和应用领域建立对话机制。随后，美国国家科技委连续了两个重要战略文件《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》。
两份文件侧重点各有不同。《为人工智能的未来时刻准备着》明确指出在未来AI发展过程中美国当局应担当怎样的角色：优先考虑开展基础、长期的人工智能研究，并制定发展自动和半自动武器的政策。同时，该报告建议成立一个类似国防预先研究计划局的机构，并在该领域优先开放培训数据和数据标准;美国交通部（DOT）应完善监管框架，将全自动车辆和无人机等新型交通工具设计整合至交通系统，相关部门应考虑人工智能与网络安全的相互影响。
最后一点在近期热映的欧美电影《速度与激情8》中已有体现――犯罪分子远程操控人工智能车辆制造了连环车祸事件。
《国家人工智能研究与发展战略规划》则制定了一个可追踪AI研发投入进度和最大化投入影响的技术框架，同时说明了联邦资金资助人工智能研发的优先顺序。根据该文件，2015年联邦政府在AI相关技术方面已投入约11亿美元。此外，该报告还包含开发人机协作的有效方法、理解和应对人工智能带来的伦理问题，以及人工智能研发人才需求等七项战略规划。
说到人才需求，一个领域的兴旺与衰落与其从业者的储备途径休戚相关。美国似乎早就意识到了人工智能的研发与其他IT技术不同，它需要更多持续性、基础性的理论研究工作作为支撑。从顶层设计出发，增强AI基础理论的研究和核心技术的突破，强化科研和技术人才的培养与引进，是AI发展的永动力。
由于产业链已经相对完善，在美国，谷歌、Facebook、微软、IBM、HP等硅谷巨鳄在AI人才的招聘上互挖墙脚早已成为家常便饭。与此同时，诸如拥有世界上最大人造神经网络系统的斯坦福、可研发制造机器苍蝇的哈佛等院校也为美国的人工智能领域不断注入新鲜血液。据悉，基本上具有一定规模的美国院校都雇有人工智能教授。以美国卡梅隆大学为例，该校就设有专门的机器人研究所，其中仅教授就有百余位之多。
此外，浓郁的学术氛围也让AI发展得到良性循环。百度IDL创立者、地平线机器人技术创始人及CEO余凯曾表示，为了让自己保持更多的思考，他至今仍会频繁去美国参加一些学术会议，“国外技术创业比较多，大家探讨的是数学公式及算法，而在中国大部分在讲趋势、概念，如果PPT上放上公式就变得很无聊，心态比较浮躁”。
学习&识别 让智能更智能
尽管目前人工智能已经进入了以“深度学习”为主要标志的第三次复兴，但如同其他身处AI领域的很多人一样，B2B营销软件开发公司Demandbase副总裁阿曼（Aman Naimat）还是会经常思考一个问题：AI会保持今天的发展态势，还是会进入到另一个寒冬？他撰写的《美国人工智能新市场》报告显示，虽然如今众多行业都涉及人工智能，但无论是这项技术的应用程度还是行业中涉及该技术的企业数量，都还只是皮毛而已，有些行业中只有少数几十家公司涉猎于此。这促使IT、软件行业成为了AI领域里的佼佼者。
IBM为了实现人工智能的普及，在商业化上花费重金。谷歌随后宣布，人工智能和机器学习将成为谷歌所有产品的核心部件。捷足先登，在谷歌行动之前，亚马逊早已推出基于AI和自然语言理解的智能家居产品――智能音箱Echo和它的音频控制助手Alexa。
亚马逊的保密工作做得十分到位，Alexa、Echo项目启动许久后才向外界透露风声。Alexa机器学习首席科学家兼副总裁罗希特?普拉萨德曾表示，Alexa的开发灵感源于《星际迷航》中的计算机，亚马逊起初只是计划开发一个可以与人智慧交流的计算界面。这一初期目标与谷歌不谋而合。
或许是因为对市场能否接受AI技术充满太多的不确定，智能音箱Echo最初只对受邀会员进行销售，经历了近一年的试水后，才向所有用户展现了它的庐山真面目。关于产品的销量，亚马逊延续了其保密到底的作风，这更引发了大众的好奇心理，有第三方报告认为，Echo的市场份额已经超过Bose、罗技、Sonos等其他一流扬声器制造商的份额。
作为先行者，亚马逊自然会面临诸多挑战，经历多个产品迭代后，2016年度，亚马逊开始关注研发一些离散、可完成的产品。这其中会涉及到一个专业名词――“向后开发流程”，即在流程伊始开发团队先拟定给客户阅读的内容文件，之后再由此为起点向后开发。与以往的研发流程相比，“向后开发流程”更像是在逆行，而亚马逊当时似乎希望可以逆行得更彻底些，将Echo设计成一款没有任何显示屏的音频控制扬声器。这意味着Echo所具备的AI技术和学习能力要更为完善，甚至是超越当时市面上的最高水平，因为它不是像Siri、Cortana一样强调语音，而是百分之百地依赖语音。对此，普拉萨德曾表示，“失去”显示屏，用户在进行操作时除了语音控制别无选择，而开发只用语音控制的计算机，这绝对是AI领域，乃至IT行业最自然的发展方向。
分析亚马逊的人工智能之路，不难发现，AI进化的两把钥匙分别是学习能力和识别能力，亚马逊在最开始就把目光锁定于此。亚马逊通过AI，解决了如何在充满嘈杂对话的场景中，让扬声器智能识别“唤醒词”。
最近，全球最大的专业技术学会组织IEEE发表了一份报告，强调了工程师和研究人员在开发新的智能软件和硬件时，应以合乎伦理的方式进行思考。在他们看来，人工智能技术（AI）的发展应该要与人类的道德价值观和伦理原则相符合。
这份题为《伦理对齐设计》的报告长达100多页，提出了相应的发展指南和指导准则，希望AI领域专家、自动化系统专家应更多的投身系统设计的后果等方面的研究，并将人类伦理带入到AI的研究推V当中。
在AI席卷全球的当下，智能制造和自动化系统中的伦理因素已变得越来越重要，因为越来越多的AI技术已被运用到市场和政府的工作当中。由此引发的很多讨论也是围绕着先进的AI系统而展开的，而现在已经有了能够对商业和政治决策产生重大影响的AI新技术。
IEEE人工智能与自主系统伦理道德考虑全球行动计划主席Raja Chatila在接受媒体采访时表示，AI系统技术工程师未必都清楚人与智能机器人之间存在的潜在问题。
他说，“我个人认为，大多数工程师和公司还没有真正意识到这些伦理问题，也没有真正面对这些问题。因为他们虽然受过开发高效工作的系统的培训，但是没有受过关于伦理问题的培训。”
已经出现的问题之一，即算法偏差。AI系统的确能够反映制造者的意图，但是如果这些意图与使用者不一致时，就有可能带来很多棘手的问题。
关于AI技术在研发与生产过程的透明度，该报告反复强调，急需建立一个能够报告“为什么做出该决定”的自动化系统。然而，目前最先进的AI系统也很难实现这个目的。更重要的是，研发企业隐藏AI系统的内部详细信息的情况也不少见，这也是推动AI系统透明度面临的一个重要问题。
透明度不仅是理解图像识别算法等技术的关键，也是未来我们如何进行战争的关键。IEEE报告对AI武器的讨论充斥着平静而可怕的语言，如“这些AI机器一旦失控将导致不负责任的暴力和社会破坏”。
为了阻止AI武器带来极大的破坏性，IEEE组希望更多的人参与到这些AI系统研发之中，在AI武器启动之前能够实现有效的控制。
未来，IEEE将围绕伦理和AI而建立IEEE标准，并针对AI系统设计中伦理问题建立三项标准（其中一项已经实施），另外两个正在制定中。
制定标准的过程，需要市场去接受采用它们，因为，伦理系统的建立将降低65%使用AI武器杀人的可能性，这更能吸引人们关注。但更有可能是，许多科学家并不理会这些伦理问题，继续以自己的方式研究开发。
【关键词】 智力资本;自愿披露;内容分析法
一、引言
知识经济时代,利益相关者越来越关注与智力资本相关的信息,智力资本不仅是企业创造价值和获得持续竞争优势的源泉,而且也是其未来创新和利润增长的关键所在。Lev and Zarowin (1999)通过分析会计数据和市场价值的相关性,证明过去20年来会计信息的有用性已经降低。普华永道2001年进行的一系列调查发现,在投资者认为最重要的信息中,只有三种属于财务信息(现金流、利润、毛利率),剩下的七种信息中有两种源于内部数据(战略方向和竞争格局),余下的五种均是无形的信息,包括市场增长、管理团队的素质、市场规模、市场份额和市场拓展;投资者认为中等重要的信息可以分为三类:顾客(分销渠道、品牌、客户周转率)、雇员(智力资本、雇员保留率和每名雇员的收入)和创新(新产品收入、新产品的成功率、研发支出和产品开发周期)。这些投资者和分析师认为,重要的信息几乎都属于智力资本,然而多数没有被管理层披露,因而造成了信息不对称。因此,研究上市公司智力资本信息的自愿披露行为,对于促进上市公司提高自愿披露程度、降低信息不对称、促进资本市场的良性发展具有重要的意义。
二、文献综述
最近二三十年以来,会计界致力于研究外部报告对资本市场效率的影响(Healey and Palepu, 2001)。Botosan(1997)发现提高信息披露程度能降低资本成本;Sengupta(1998)证明提高披露能降低债务成本;Healey et al. (1999)则发现提高披露能增加每股业绩,但与当期及预期盈余无关;Gelb and Zarowin (2000)发现披露水平高的公司,其股价与未来收益的相关性越高。为了降低信息不对称,提高资本市场的效率,许多国家呼吁上市公司提高信息披露程度,丹麦还编制了专门的智力资本披露指南。基于智力资本开发领域取得的成就,一批先驱企业率先开始对智力资本报告的探索,首开先河的是瑞典第一大保险和金融公司――斯堪迪亚(Skandia),他们于1994年设计了导航仪模型,系统化地解释了智力资本各组成要素及其关系。1997年,丹麦组织一批企业从事智力资本开发,这些企业陆续公布了智力资本报告,随后亚洲、欧洲、中东地区的一些企业在智力资本披露方面也取得了重要进展。
我国对智力资本披露的研究始于20世纪的最后几年,起步较晚,大部分停留在介绍国外的报告模式,并提出适合我国上市公司的智力资本报告模式。其研究通常分两种,一种是在传统的财务报告中增加与智力资本有关的账户并在表内披露,非财务信息在表外披露(谭劲松,2001;梁莱歆、官小春,2004);另一种是单独编制智力资本报告,如徐程兴(2003)提出的企业智力资本报告的主表和附表及报表附注所组成的报告框架。张炳发、万威武(2004)提出的企业知识资本报告,从知识资本投资、知识资本积累和知识资本绩效三大方面对企业的智力资本进行报告。对智力资本披露的实践研究涉及较少,张丹(2008)以中国社科院公司治理中心评出的2006年度上市公司100强中在A股上市的49家企业2001年至2005年的226份年度报告为样本,研究发现我国上市公司年报中有关人力资本、组织资本与客户资本等构成的智力资本披露内容已经存在,且披露内容逐年增加;智力资本信息披露对市价影响显著;智力资本披露具有行业差异。冉秋红等(2007)对我国2005年223家上市公司年报公开披露的非货币计量智力资本信息进行内容分析,对以货币计量的智力资本信息进行估算,实证结果表明,智力资本对组织经营绩效产生了积极的、正向的影响,以货币计量的智力资本信息对资本市场具有较为显著的价值相关性,而非货币计量的智力资本信息的价值相关性并未得到明显体现,同时,这些发现存在行业差异。
然而,由于智力资本披露程度的度量采用内容分析法,其重现性比较差,因而很有必要扩大样本容量,对上市公司的智力资本披露状况进行持续研究,以进一步明确公司智力资本披露的特征,为我国建立智力资本披露指南、有效指导上市公司的智力资本披露实践提供重要的依据。
三、研究设计
(一)样本的选择
本文选取2007年规模居前的100家非金融上市公司的年度报告为样本,选择了可以减少规模效应影响的规模较大的公司。已有文献指出,智力资本披露程度与公司规模相关(Bozzolan et al.,2006;张丹,2008)。虽然Striukova et al.(2008)的实证结果指出,年度报告并不是研究智力资本披露程度最好的载体,然而大部分文献还是选择年报为分析样本(Abeysekera and Guthrie,2005;Bozzolan et al.,2006;Guthrie et al.,2007),而且除了年报外,我国上市公司披露的其他信息如网络信息、新闻会等较少,因此本文选择分析样本公司的年度报告。样本公司所属行业如表1所示,主要行业的划分依据CSRC的行业分类。
(二)智力资本披露程度的度量
由于年报中的智力资本信息多为文字和图表形式,为了辨别和比较不同企业披露的智力资本信息,目前已有的大部分文献均采用内容分析法(Beattie and Thomson, 2007; Guthrie and Abeysekera, 2006; Guthrie and Petty, 2000; Guthrie et al., 2004)。然而此方法近年来颇受批评,譬如Beattie and Thomson(2007)认为,由于没有提供详细的编码规则,智力资本要素的概念边界不清,读者很难判断智力资本要素的类别。因此本文将详细论述智力资本的分类以及各要素的涵义、智力资本信息披露的计量方法。
1.智力资本分类及要素的涵义
虽然目前没有公认的智力资本定义,智力资本报告的形式也各式各样,但包含的内容是相似的,主要是人力资本、组织资本和顾客资本,即“H-S-C”结构。Guthrie and Petty(2000)提出三类24要素的智力资本披露框架,人力资本包含6要素,即Know-how、教育、职业资格、与工作相关的知识、与工作相关的能力、创新精神;组织资本包含9要素,即版权、专利、商标、管理哲学、企业文化、管理过程、信息系统、网络系统、财务关系;顾客资本包含9要素,即品牌、客户、顾客满意度、企业声誉、分销渠道、业务合作、许可合约、有利的契约、特许权合约。此框架被Brennan(2001)和April et al.(2003)所采用。Bozzolan et al.(2003)删减掉管理哲学、财务关系和创新精神三个要素,加入研究项目要素后形成22要素的分析框架。Abeysekera and Guthrie(2005)对智力资本要素进一步优化,并对各要素的内涵进行了说明。基于该结构,同时考虑我国目前智力资本管理的现状以及年报的内容结构,笔者将企业智力资本类别即要素结构设置为3类17个要素。
(1)人力资本。人力资本是企业员工的知识、经验、技能、态度的总和,包括培训与发展、创新精神、雇员安全、雇员关系、雇员福利以及雇员状况6个要素。培训与发展指Know-how、职业资格和培训;创新精神指创新意识、创新兴趣、创新胆量和创新决心;雇员安全指企业采取的安全措施、安全认证等;雇员关系指工会举办活动、雇员参与社会活动;雇员福利指雇员和管理层的报酬、雇员福利、雇员持股计划;雇员状况包括雇员人数、专业构成、教育水平、专家资历、雇员年龄以及人事变动等。
(2)组织资本。组织资本是企业的基本构架,是将人力资本组织起来的机制和流程,包括智力资产、管理过程、信息和网络系统、企业文化、财务关系、研发6个要素。智力资本包括版权、商标和专利;管理过程指管理方法与运作过程;信息和网络系统是保障智力资本有效运转的技术保障,主要指公司的信息系统,譬如内联网、信息密集度、资讯科技能力等;企业文化是公司全体员工认同并遵守的、带有本组织特点的使命、愿景、宗旨、精神、价值观和经营理念;财务关系是指企业与投资者、银行以及其他融资者的关系;研发是指为开发新产品或服务而进行的研究。
(3)顾客资本。顾客资本包括品牌与公司形象、顾客忠诚度、业务合作、分销渠道以及市场份额5个要素。品牌与公司形象包括品牌、质量标准和公司美誉;顾客忠诚度包括顾客满意度、客户忠诚度、客户拥有量、客户保持、客户服务等;业务合作包括商业合作、许可协议和特许经营协议;分销渠道包括销售、零售、经销权和网络等;市场份额包括产品或服务的市场占有率、市场地位。
2.智力资本信息披露程度的度量方法
依据前人的研究,本文采用内容分析法来度量公司的智力资本信息自愿披露程度。内容分析法的一个重要假设就是披露的次数或频率越高,表明该问题越重要。一些文献根据相关字词、短语、句子、段落的长度来计量要素披露的次数,而一些文献仅仅只计量字词出现的次数,不论其长度(Beattie and Thomson,2007)。如果限制年度报告的篇幅,那么要素所占的长度越大,则该要素越重要,如果年报没有篇幅限制,由于没有额外成本,增加要素披露的长度可能并不能提供额外信息。我国上市公司的年度报告没有篇幅限制,报告长度参差不齐,长的超过200页,短的不到100页,因此本文选择只计数、不计长度的方法来度量智力资本披露的程度。参照Bozzolan et al.(2003)的计数法,本文选择段落作为分析单位来计量智力资本要素自愿披露的次数,判断的依据主要是段落的意思,而不仅仅是特定的词汇。如果智力资本信息框架中的任一要素在某段被披露,则该要素披露记数1,如果没有披露,则记数0,如果某要素信息在年报中重复披露,则仅记录一次。年报分析完后进行分类汇总,即可得该公司智力资本信息中每一种类每一要素的自愿披露程度。
在度量每一上市公司年报智力资本自愿披露程度之前,必须认真研读年报,确认并计数与智力资本要素涵义相符的内容。为了提高该过程的可信度,本文作者之一和一名研究生通读10份年报样本,分别独立计量各样本公司的智力资本披露程度,然后将两份计分表进行比较讨论,经过几番讨论后,两名计分者之间的分歧越来越小,直至达成一致。两名评分者再分别独立对余下的90份年报进行评分,若评分结果一致,则计分过程结束,若不一致,则继续讨论,直至达成一致。
四、实证结果与分析
(一)对智力资本要素自愿披露的描述性统计分析
表2列示了年报中智力资本要素自愿披露频次的描述性统计。
由表2可知,样本公司年报智力资本自愿披露的频次在2-55之间,均值为22.98,标准差为14.419,说明样本公司年报智力资本信息自愿披露的程度较低(英国为42.5,意大利为46.33,见Bozzolan et al.,2003),公司之间的差别比较大,这与我国资本市场不成熟、上市公司质量参差不齐、总体信息披露程度不高的环境相符。也可能是因为我国缺乏智力资本,根据世界银行2005年底颁布的“国家财富报告”,美国的无形资产是中国的99倍,这是导致我国与发达国家财富差距的主要原因。虽然我国致力于向知识经济转型,但是由于法制不健全,尤其是知识产权法的执行力度不够,效果并不明显。智力资本的三元素中,组织资本自愿披露的频率最高,均值达14.64;其次是顾客资本,均值为6.14;最后是人力资本,均值仅为2.2。这与Xiao(2008)的研究结论一致,然而与其他国家譬如英国和意大利(Bozzolan et al.,2003)、斯里兰卡(Abeysekera and Guthrie,2005)的研究结论不同,上述国家披露程度最高的是顾客资本信息,其次是结构资本信息。说明我国上市公司尤其强调智力资本的管理过程,对人力资本的管理和积累不太重视。在知识经济时代,人力资本是智力资本的核心,是最具有主观能动性和创新精神的价值驱动器,我国上市公司应该积极培育人力资本,加强对人力资本的管理。另外上市公司组织资本信息和人力资本信息披露次数的标准差分别为5.595和2.688,说明各公司的信息披露差别非常大。在组织资本的信息披露中,管理过程披露最多,均值高达10.38,说明上市公司强调如何管理智力资本,突出管理层的管理意图和能力。在顾客资本的信息披露中,品牌及公司形象的披露频次较高,说明我国上市公司越来越注重品牌的培育,通过品牌培育、公司形象塑造来扩大市场占有率,获取长期竞争优势。雇员福利是人力资本信息中披露程度最高的要素,通过披露员工福利计划,吸引并留住拔尖人才,增强企业的竞争实力。
(二)智力资本要素自愿披露行业差异的比较分析
使用表1中的行业分类作为调查智力资本要素披露行业差异的依据,由于“造纸和印刷业”只有一个企业,因此去掉该行业,对余下的13个行业进行统计分析,结果见图1。从图1可以看出,信息技术业的智力资本披露程度最高;其次是电子行业,这两个行业都属于高新技术产业,对智力资本的依赖程度很高,其对知识、技术、信息等要素的掌握和应用将决定经营的成败;披露程度最低的行业是“电力、煤及水的生产和供应业”,这类行业属于传统行业,竞争不是很激烈,主要靠规模获取竞争优势。人力资本信息披露程度最高的是“石油、化学、塑胶、塑料业”;其次是采掘业,这些行业工作条件较差,企业越来越关注雇员的安全健康及培训,重视人与社会的和谐发展,其他行业对人力资本信息的披露程度都较低,相差不大。组织资本信息披露程度最高的是信息技术业;其次是建筑业和电子行业;披露程度最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。顾客资本信息披露程度最高的是信息技术业,关注与外界建立关系,重视顾客忠诚度的培育,与顾客和供应商合作,最低的是“电力、煤及水的生产和供应业”。
五、研究结论
本文在构建人力资本、组织资本和顾客资本三元素的公司智力资本信息披露框架的基础上,分析了2007年我国规模最大的100家上市公司的智力资本披露程度,结果表明:
1. 我国上市公司智力资本信息自愿披露的程度不仅比较低,而且相互之间差别比较大;在智力资本披露框架的三元素中,组织资本信息的披露程度最高,其次是顾客资本信息,最后是人力资本信息。
2. 我国上市公司智力资本自愿披露程度行业间的差异比较明显,信息技术及电子等高科技行业公司的披露程度较高,而电力、煤及水的生产和供应业等传统行业的披露程度较低。
我国上市公司已主动通过年报来披露其智力资本信息,然而由于没有相关规则的指引以及智力资本要素的多样性,披露程度和要素五花八门,因此有必要制定智力资本信息披露指引,确定各行业信息披露的基本框架和主要内容,以降低信息不对称,促进资本市场的快速发展。
【主要参考文献】
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