上海知识员工分布与结构

第一节　上海KIBS知识员工分布与结构

知识员工的分布与结构可以反映其整体概况。本节基于对样本来源的说明，描述被调查上海KIBS知识员工的总体分布与结构状况。

一、样本描述

（一）抽样方法

本课题的最终目的是为上海KIBS知识员工开发提供决策参考，所以希望了解目前上海KIBS知识员工的现状，特别是那些知识密集服务产业中重点行业的KIBS知识员工的现状。受时间、经费等资源所限，为了获得被调查者对问卷填写的支持，保证样本的覆盖面和有效度，同时突出重点，本研究采用包括分群抽样、便利抽样、滚雪球抽样、定点抽样和判断抽样等多种抽样在内的综合抽样方法。

1.分群抽样

按照知识密集服务产业涉及的大类行业，根据各行业从业人数进行分群抽样，以保证样本具有较高的行业代表性。

2.便利抽样

考虑单位的不同所有制类型、规模、行业代表性等特征在各行业内部对其所属单位进行便利抽样，以保证被调查者所填写问卷的有效回收，并提高部分被调查者接受未来可能回访的配合度。

3.滚雪球抽样

邀请课题组选取的各行业典型单位的资深人力资源管理实践者或领导（通常为人力资源总监、人力资源经理及分管人事的副总经理、副校长、副院长、副所长、副行长等）作为本课题滚雪球抽样的调查员，不仅根据单位规模大小在本单位选取3—10位符合条件的被调查者，而且请他们自行邀请一些符合该行业KIBS知识员工特征的外单位被调查者甚至进一步邀请这些外单位被调查者再邀请一些符合该行业KIBS知识员工特征的本单位和外单位被调查者。

4.定点抽样

对于一些特别重要的单位，例如上海知识密集服务产业某一行业的领袖企业或者能够有效代表该行业的重点单位，就采用在其KIBS知识员工中进行定点抽样的方法。

5.判断抽样

在特定一家单位的内部进行抽样时，主要考虑样本是否能够反映该单位KIBS知识员工的特征，比如被调查者的年龄、性别、职称、学历等与该单位知识员工队伍的总体结构基本吻合，即判断抽样的方法。

（二）样本框设计

1.行业分布

按照国家统计局的行业分类标准《国民经济行业分类与代码（GB／T4754—1994）》，上海市统计局与国家统计局上海调查总队根据《国民经济行业分类》（GB／T4754—2002）的行业分类标准《三次产业分类》、《信息相关产业分类》和《文化及相关产业分类》以及联合国的“信息业”与“信息和通讯技术”等国家、上海和国际发布的统计标准，结合《上海知识服务业指标体系》、《上海知识服务业评估研究》以及本课题前述研究结果，即对历年上海统计年鉴第三产业分类情况分析，上海知识密集型服务产业的七大重点行业包括：金融业、信息服务业、教育业、科技服务业、商务服务业、卫生业和文化传媒业等。

2.数量结构

根据《上海统计年鉴（2005）》^[1]，上海知识密集服务产业的七大重点行业涉及的大类行业及其从业人员数量，如表4－1所示。

表4－1　知识密集服务产业涉及的大类行业及其从业人员数（2004年）

资料来源：上海市统计局编，《上海统计年鉴（2005）》，中国统计出版社，2005年10月

将上述七大类行业中明显属于知识密集服务产业的细分行业的从业人员，按照1‰的比例抽样，构成本次问卷调查的计划样本数，如表4－2所示。为保证问卷回收，根据国内外问卷调查的惯例，以及前期在上海信息产业和各类产业信息化人才以及科技人才等领域的问卷调查经验，预测回收有效率25%左右，因此按照计划样本数的4倍设计发放样本数。

表4－2　知识密集服务产业样本框

（三）调查方式

为了最大可能地方便被调查者乐意并有效地填写调查问卷，本次问卷调查采用传统纸质问卷与现代电子问卷并行、上门填写与网上填写并行、集体填写与个别填写并行的复合方式。由于问卷中涉及个人流动意愿、经济收入等敏感问题，为保证调查的真实性和有效性，问卷设计为无记名形式；而且专门设计了调查员与被调查者编码系统，尽可能保证被调查者提供的信息得到严格保密。

本次调查得到上海有关委、办、局及所属单位的大力支持，以及数百位调查员及相关单位的配合与支持。本次调查共回收有效样本1627个，总回收有效率为40.0%；其中知识密集服务产业各行业的回收有效率介于26.3%—81.0%。

二、上海知识密集服务产业样本知识员工分布

大样本问卷调查显示，上海KIBS知识员工呈现四大特点，即

——中心城区单位多；

——四大增长型重点行业单位多；

——小型单位多；

——本土单位多。

（一）中心城区被调查者多

被调查上海知识密集服务产业KIBS知识员工基本上遍及上海19个区县，主要集中于徐汇区、浦东新区、长宁区、杨浦区和黄浦区，分别占有效样本总数的18.1%、13.1%、10.1%、7.7%和7.3%，共占有效样本总数的56.3%；来自卢湾区、静安区、普陀区、闸北区和虹口区的样本，分别占有效样本总数的3.3%、5.2%、4.9%、1.4%和4.2%；以上10个中心城区的样本，共占有效样本总数的75.3%。对全市服务业增长贡献突出。同时，依托中心城区的区位优势，形成了一批各具特色的现代服务业集聚区。如外滩和浦东陆家嘴地区形成了金融服务业的集聚，静安区、卢湾区和黄浦区集聚了国内外知名的专业服务企业。

此外，来自松江区的样本占有效样本总数的5.2%，来自闵行区、金山区和南汇区的样本均占有效样本总数的3.9%，来自宝山区、青浦区、崇明县、嘉定区和奉贤区的样本占有效样本总数的3.0%、2.3%、1.4%、0.9%和0.2%。这与目前上海知识密集服务产业区域集中状况基本一致，即上海知识密集服务产业在中心城区的发展水平相对较高。

（二）四大增长型重点行业被调查者多

被调查上海KIBS知识员工在知识密集服务产业的七大重点行业的分布，见图4－1所示。各行业的样本所占比例排序依次为商务服务业、信息服务业、金融业、科技服务业、教育业、卫生业和文化传媒业。

图4－1　上海KIBS知识员工所在单位主营业务的行业分布

据《上海加速发展现代服务业实施纲要》，文化、教育培训、医疗卫生、体育、会展和中介服务等行业发展迅猛，成为上海服务业中极具增长潜力的新兴行业。2003年，文化服务业增加值达到255.65亿元，同比增长10.9%，高于同期服务业增幅；教育培训业中，在沪外国留学生人数比2000年增长2倍多；医疗卫生领域，新增民办医院和诊所共计232所，比2001年增长93%；经营性体育健身场所达到4008家，比1997年增长419%；国际展览数量从1995年的100个迅速增加到348个。而如表4－3所示，上海知识密集服务产业的产值，金融业、信息服务业、商务服务业、教育业和科技服务业排在前五位，其样本共占有效样本总数的75.3%；从业人员增长最快的依次是商务服务业、信息服务业、金融业和科技服务业，增长率均超过14%。上海KIBS知识员工主要来自四类增长型重点行业：金融业、信息服务业、商务服务业和科技服务业，共占61.3%。

表4－3　知识密集服务产业涉及的大类行业及其生产总值（2005年）

续　表

资料来源：上海市统计局编，《上海统计年鉴（2006）》，中国统计出版社，2006年8月

（三）典型本土单位被调查者多

根据主体投资方的所有制形式判定，本次调查的上海知识密集服务产业KIBS知识员工所在单位性质多样，分布情况见图4－2所示。被调查上海KIBS知识员工，国有企业和事业单位占58%；加上民营企业，本土单位共占67%。为便于比较，本书均以国有、民营和外资企业作为不同性质单位比较的标杆。

图4－2　上海KIBS知识员工所在单位性质分布

如图4－3显示，上海知识密集服务产业各细分行业中，开放程度高、知识比重大、进入壁垒低的行业，民营企业和外资企业比重大，如商务服务业。而知识密集服务产业中直接关系到国计民生的教育业、卫生业等行业，外资尚未进入或进入尚不充分。

图4－3　各行业不同性质企业分布

（四）小型单位被调查者多

国家统计局发布的《统计上大中小型企业划分标准》根据行业、从业人员数、销售额、资产总额等多个指标，按照不同的复合标准确定企业的规模（详见国家统计局，统计上大中小型企业划分办法（暂行），国家统计信息网，2003－05－25）。该划分标准比较科学准确，但比较复杂。本研究基于分析需要，将该标准简化为单一指标，即以员工人数区分。另外，该标准仅规定了传统服务业企业规模的划分标准。参考该标准，结合上海知识密集服务产业的实际情况，以员工人数500人以下作为小型单位规模的判断标准，以3000人以上作为大型单位规模的判断标准，介于两者之间的为中型单位。被调查者所在单位的员工规模分布显示，上海KIBS知识员工所在单位以小型单位为主，占77.6%；中型单位为辅，占16.5%；大型单位较少，占5.9%。

从行业来看，如图4－4所示，文化传媒业和商务服务业小型单位比重均超过90%，卫生业和科技服务业的中型单位较多，教育业的大型单位比重较高。结合前述从单位性质来看，如图4－5所示，总体来看，民营企业的规模最小，外资企业次之，国有企业的规模最大。结合企业基本情况分析，上海知识密集服务产业的国有企业发展历史较长、实力较强，而民营企业相对比较稚嫩；结合其他国家和地区知识密集服务产业发展历程分析，民营企业因其具有灵活性和创新性等特点发展后劲足，未来很可能后来居上，成为上海知识密集服务产业的中坚力量。这符合我国非公经济地位越来越重要的趋势。

图4－4　各行业被调查者所在单位规模分布

图4－5　各类型单位被调查者所在单位规模分布

三、上海知识密集服务产业样本知识员工结构

上海KIBS知识员工结构呈现七大特点：

——男性多；

——青年人多；

——本科学历者多；

——接受工科专业高等教育者多；

——中初级职称多；

——常规型知识员工多；

——党团员多。

（一）男性多

男性是上海KIBS知识员工的主体，占61.2%。这与对上海知识密集服务产业若干单位的实地访谈结果基本一致，主要是因为一方面，如图4－6和图4－7所示，男性KIBS知识员工的学历层次和职称水平均高于女性；另一方面，是因为目前在人力资源市场上存在一定的性别隔离。横向隔离是指男性和女性分布在职业市场中的不同部门，纵向隔离是指依据男性与女性的声望、地位和工资水平而从事不同种类的工作（Gonas，1999）^[2]。性别隔离的程度取决于工作积极性、组织的工作头衔、行业中的公司或经济中的行业（Jacobs，1996）^[3]。

就行业而言，文化传媒业、信息服务业的男性均超过70%，分别为74.5%和72.3%；商务服务业、教育业、科技服务业、卫生业和金融业的男性比重依次为64%、58%、57%、53%和53%。结合对上海知识密集服务产业典型单位的实际调研发现，一方面，与传统的“男性行业”——信息服务业等相比，女性在卫生业和金融业的比重比较接近于男性；另一方面，女性主要集中知识密集服务产业的较低层次职位上，很少女性在较高层次职位上。

图4－6　上海知识密集服务产业不同学历KIBS知识员工的性别结构

图4－7　上海知识密集服务产业不同职称KIBS知识员工的性别结构

就企业性质而言，民营企业的男性占71%；其次是国有企业，占62%；外资企业相对均衡，男性占55%。《上海统计年鉴（2007）》显示，2006年上海国有企事业单位各类专业人员72.72万人中，女性33.52万人，男性占54%。反映出上海知识密集服务产业国有企业的性别隔离现象高于全行业。这是因为传统的对性别的看法导致了横向和纵向的性别隔离，例如传统的性别定位、教育与择业模式：男性擅长逻辑思维，更愿意选择接受理工类专业教育，乐于从事理工技术工作；女性擅长抽象思维，更愿意选择接受非理工类专业教育，乐于从事文职管理工作。另外，相当一部分企业认为技术创新等高层次工作脑力消耗大、研究延续性强，而男性没有生儿育女的负担，更能够全力投入工作。而对性别隔离的来源问题始作佣查的应该是人力资源管理政策。可能的解释包括雇佣过程中的性别歧视、老套的性别差异观念，性别在教育准备上的不同以及就业机会，每一个都与国家人力资源开发政策和企业人力资源管理政策有不同程度的相关（Bowen，2003）^[4]。而企业的人力资源管理政策通常由其人力资源战略决定。综合调查问卷和实地调研反映的情况，在上海知识密集服务产业，民营企业更多地采用效用者的人力资源战略，即基于极少的员工承诺和高技能的利用，雇佣具有目前所需技能且可马上使用的员工，使员工的能力、技能与知识能够配合特定的工作；国有企业更多地采用累积者的人力资源战略：基于建立最大化员工投入及技能培养的目标，开发员工能力、技能和知识，获取员工的最大潜能；外资企业更多地采用协助者的人力资源战略：基于新知识和新技能的创造，聘用自我动机强的员工，鼓励和支持年龄、技能和知识的自我发展，在正确的人员配置及弹性结构化团体之间作协调。因此，上海知识密集服务产业的外资企业更强调员工的多样化而有助于思维碰撞和创新，本土企业特别是民营企业更强调员工的单一化而有助于管理方便和降低用人成本。此外，外资企业及其母公司基于其在全球化背景下的更长时间持续经营，更能够严格遵循国际惯例和母国、东道国有关法律法规，因而通常不会在招聘广告中出现“只招男性”、“男性优先”等明显带有性别歧视色彩的表述，而在本土企业尤其是民营企业的招聘广告中较为常见。不过，今后随着《劳动合同法》、《就业促进法》、《劳动争议处理法》、《社会保险法》等与《劳动法》相配套的一系列劳动法律法规的相继出台，这种性别歧视现象将有所改观。

（二）青年人多

2006年上海KIBS知识员工平均年龄为34岁，年龄结构为：25岁以下者占20%，25—30岁者占29%，30—35岁者占17%，35—45岁者占20%，45—54岁者占11%，55岁及以上者仅占3%。

按照国内一些重大科研基金设定的青年项目申请人的年龄标准，即35岁及以下，66.0%的上海KIBS知识员工为青年人；按照国际通行的判断青年人的年龄标准：45岁及以下者，86.0%的上海KIBS知识员工都是青年人。事实上，知识密集服务产业就是一个新兴领域。国内外的创新实践历程都表明，绝大多数在创新方面做出重大贡献的人物，都是在45岁之前甚至35岁之前完成其标志性创新成果；其高峰期在30—45岁，许多是在做博士学位论文期间。因此，从年龄因素上来说，37%的上海KIBS知识员工正处于创新的黄金时期。

就行业而言，上海信息服务业、文化传媒业等新兴KIBS知识员工年轻化程度高，平均年龄仅为31岁和32岁；教育业、科技服务业等传统KIBS知识员工年轻化程度较低，平均年龄为38岁和35岁。金融业、商务服务业和卫生业知识员工的平均年龄居中，分别为33岁、34岁和34岁。而平均年龄从一个侧面能够反映活力程度，显然，上海信息服务业和文化传媒业较有活力，教育业和科技服务业活力较低，这与对各行业典型单位的实地调研和对其人力资源管理部门的访谈结果一致。

在上海知识密集服务产业中，在上海知识密集服务产业中，就企业性质而言，外资企业KIBS知识员工平均年龄31岁，年轻化程度最高；民营企业次之，为33岁；国有企业知识员工年轻化程度较低，平均年龄为38岁。这也与上海国有企业历史悠久、职工年龄偏大的实际情况一致。因此，上海知识密集服务产业的国有企业相对于民营企业，特别是外资企业，因有部分大龄和退休职工，负担较重。

此外，《上海统计年鉴（2007）》显示，2006年上海国有企事业单位各类专业人员中，按年龄分，45岁及以下者52.45万人，46—54岁者15.33万人，55岁及以上者4.94万人，三者分别占总人数72.72万人的72%、21%和7%。上海知识密集服务产业中KIBS知识员工45岁及以下者、46—54岁者和55岁及以上者的比例分别为86%、11%和3%，其中国有企业KIBS知识员工45岁及以下者、46—54岁者和55岁及以上者的比例分别为83%、14%和4%。因此，上海知识密集服务产业中国有企业KIBS知识员工的年轻化程度虽然略低于知识密集服务产业的平均水平，但远高于上海国有企事业单位各类专业人员的平均水平。

（三）本科学历者多

上海KIBS知识员工最高学历结构如图4－8所示。大专及以下学历占31.7%，本科学历占50.6%，研究生学历占17.7%。显然，本科学历的KIBS知识员工是上海KIBS知识员工的主体部分，中专（高中）及以下学历与博士研究生学历的上海KIBS知识员工都非常少，大专学历与硕士研究生学历的上海KIBS知识员工则较少，既符合典型的正态分布，又与对上海知识密集服务产业实地调研单位的情况一致，即目前上海KIBS知识员工的学历层次处于中等水平，以本科为主。这是因为2003年上海、北京两地的高等教育毛入学率都超过了50%，在全国率先进入高等教育普及化阶段。

根据《上海人才发展“九五”计划和2010年规划》和《上海人才发展“十五”计划与到2015年规划纲要》，“九五”期间，上海的人才统计口径是指具有中专以上学历或初级以上专业技术职称的各类人才；“十五”期间，上海的人才统计口径调整为具有大专以上学历或中级以上专业技术职称的各类人才。符合“十五”上海人才统计学历口径的上海企业技术型知识员工占90%。根据目前上海人才队伍实际状况和未来社会经济发展的需求，从学历上讲，“十一五”期间，上海的人才统计口径很可能被调整为具有大学本科及以上学历的各类人才。因此，本次调查中符合该人才统计口径的上海企业技术型知识员工，占68%。

图4－8　上海KIBS知识员工的学历结构

如图4－9所示，就行业而言，上海教育业、文化传媒业、卫生业和金融业KIBS知识员工学历层次较高，科技服务业、信息服务业和商务服务业KIBS知识员工学历层次相对略低。其中，信息服务业本科学历的KIBS知识员工比重最大，教育业、文化传媒业、金融业和商务服务业本科学历的KIBS知识员工比例相近；金融业、教育业硕士学历的KIBS知识员工比例较高，教育业博士学历的KIBS知识员工比例最高（见图4－9）。

图4－9　各行业被调查者学历结构

如图4－10所示，就企业性质而言，上海国有企业KIBS知识员工的学历层次较民营企业的高；不过，上海外资企业KIBS知识员工高学历者特别是硕士学历者比重较大。《上海统计年鉴（2007）》显示，2006年上海国有企事业单位各类专业人员中，按学历分，大学本专科及以上者和中等专业、高中及以下者分别为57.06万人和15.66万人，分别占总数72.72万人的78%和22%。上海知识密集服务产业中国有企业KIBS知识员工大学本专科及以上者和中等专业、高中及以下者的比例分别为93%和7%，远高于上海国有企事业单位各类专业人员的学历层次。

（四）接受过工科高等教育者多

接受过高等教育的被调查者的专业分布情况，如图4－11所示。上海KIBS知识员工接受过高等教育的学科，最多的是工科，其次是管理类，第三是理科，第四是经济类。相当一部分上海KIBS知识员工接受过两个及以上专业的高等教育；其中，管理类专业与工科专业的复合最多，其次是经济、管理类专业的复合，第三是理科和工科专业的复合。另外，据《上海统计年鉴（2007）》，2006年上海高等学校毕业的工学本科生为20044人，专科生为19884人；管理学本科生为9573人，专科生为13810人；理学的本科生为4939人，专科生为59人；经济学本科生为4684人，专科生为5178人。工学、管理学、理学和经济学在校本科生分别为95107人、57331人、26252人和28914人，在校专科生分别为64511人、37009人、132人和13215人。工科教育规模是理科教育规模的3倍多。因此，总的来说，本科毕业生人数学科分布与上海知识密集服务产业KIBS知识员工的专业背景基本一致，即工学本科出身是上海知识密集服务产业KIBS知识员工主流的专业教育背景。

图4－10　不同性质企业被调查者最高学历结构

图4－11　上海KIBS知识员工的专业结构

（五）中初级职称多

上海KIBS知识员工中，中级和初级职称者分别占38%和21%，合计占59%；副高级和正高级职称者分别占9%和6%；即有职称者占74%，无职称者占26%。进一步地，74%拥有职称的上海知识密集服务产业KIBS知识员工，其职称结构呈菱形，即“两头少，中间多”；具体而言，高级职称者和初级职称者的比重，分别为15%和21%，均低于中级职称的比重。其中，符合“十五”上海人才统计职称口径——中级及以上专业技术职称的上海企业技术型知识员工，占53%。《上海统计年鉴（2007）》显示，2006年上海大中型工业企业拥有技术开发人员6.7万人，其中科学家和工程师为4.78万人，即中级及以上专业技术职称者占71%。说明上海知识密集服务产业KIBS知识员工中级及以上专业技术职称的比例，略低于上海大中型工业企业的技术开发人员。

如图4－12所示，就行业而言，卫生业、教育业、文化传媒业和科技服务业职称普及度较高，金融业、商务服务业和信息服务业无职称者的比例较高。具体而言，卫生业的初级职称者比例最高，教育业的中级职称者比例最高，教育业和科技服务业的副高级职称者比例最高，文化传媒业的正高级职称者比重最高。以《上海统计年鉴（2007）》已有教师职称统计数据的教育业中的高等教育和中等教育为例，2006年，上海普通高等学校分科专任教师数为33873人，其中，正高级职称者为5043人，副高级职称者为9917人，中级职称者为12831人，初级职称者为4398人，无职称者为1684人，分别占总数的15%、29%、38%、13%和5%，也是中级职称者比例最高。2006年，上海中等专业学校，专业课专任教师2793人，其中正副高级职称者612人，中级职称者1412人，分别占总数的22%和51%。不过，上海教育业KIBS知识员工的职称水平显然低于上海高等院校专任教师的职称水平，与上海中等专业教育专任教师的职称水平相近。

图4－12　各行业被调查者职称结构

如图4－13所示，与国有企业相比，民营企业KIBS知识员工的整体职称水平较低，外资企业更低，三者中无职称者的比例分别为17%、31%和36%。《上海统计年鉴（2007）》显示，2006年上海国有企事业单位各类专业人员中，按专业技术职务分，高级职称者、中级职称者、初级职称者和无职称者分别为7.55万人、26.10万人、28.30万人和10.77万人，分别占总数72.72万人的10%、36%、39%和15%。上海知识密集服务产业中国有企业KIBS知识员工高级职称者、中级职称者、初级职称者和无职称者的比例分别为17%、48%、17%和17%，略高于上海国有企事业单位各类专业人员的职称层次。

图4－13　不同性质企业被调查者职称结构

而对上海知识密集服务产业典型单位的实地调研发现：一部分国有企业和一小部分民营企业的薪酬体系中还设有职称工资，绝大多数的民营企业和外资企业的薪酬体系基本上未涉及职称工资。结合对人力资源管理人员的访谈发现，这主要是因为本土企业特别是一部分国有企业仍然将职称作为选人用人的一个重要标准。事实上，职称晋升的考察标准与企业的用人标准差异较大，外资企业往往建立了自己独特的用人标准，因此较少将职称作为参考。此外，近些年上海改革用人制度，实行评聘分离；而且企业日益重视知识员工的实际才能，更加重视职业资格，导致体制外企业员工职称观念逐渐淡化。

（六）常规型知识员工多

德鲁克（1978）提出知识员工的概念，即“掌握和运用符号和概念，利用知识或信息工作的人”。基于可操作性方面的考虑，李忠民（1998）根据可观察的现象，把能力划分为四种：一般能力、完成特定意义工作的能力、组织管理能力和资源配置能力。相应地，这四种具有相互递进关系的能力综合地存在于人力资本中，根据它们不同的结构分布，形成了人力资本质量和层次上的差异，可以划分出四种典型的人力资本类型：一般型人力资本、技能型人力资本、管理型人力资本和企业家型人力资本^[5]。其中，技能型人力资本是指具有某项特殊技能，能够完成与之适合或相联系的工作，其社会角色为专业技术人才，不同于通常所指的技能人才。2005年10月11日中国共产党第十六届中央委员会第五次全体会议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十一个五年规划的建议》指出，“加强人力资源能力建设，实施人才培养工程，加强党政人才、企业经营管理人才和专业技术人才三支队伍建设，抓紧培养专业化高技能人才和农村实用人才。”因此，根据工作性质、人力资本类型和有关文件对人才类型的划分以及后续统计需要，知识员工被划分为技术型知识员工、技能型知识员工、管理型知识员工和经营型知识员工；其中符合国家和地方人才统计口径的部分，分别对应技术人才、技能人才、管理人才和经营人才。相应地，可以据此将KIBS知识员工划分为战略决策型、管理控制型、技术开发型与业务操作型；其分布如图4－14所示；即从事常规管理控制和业务操作工作的人占71%，从事创新性的战略决策与技术开发工作的人占29%。这与典型调研中了解的情况基本相符。值得注意的是，从事创新性知识工作的KIBS知识员工是推进上海知识密集服务产业发展的关键力量，但比重却较低。2001年，欧盟、日本和美国每千名从业人员中的研究人员分别为5.7人、9.1人和8.1人，上海为4.6人（按2003年每千名从业人员拥有研发人员数计），低于发达国家平均水平。

图4－14　上海KIBS知识员工的类型

如图4－15和图4－16所示，创新型知识员工的学历和职称都较常规型知识员工高。其中，技术开发型知识员工学历层次最高，本科及以上者占77%；战略决策型知识员工职称水平最高，高级职称者占51%；业务操作型知识员工的职称水平最低，高级职称者仅占8%。创新型知识员工男性比例高于常规型知识员工，战略决策型知识员工和技术开发型知识员工中男性分别占75.5%和64.2%，管理控制型知识员工和业务操作型知识员工中男性分别占63.9%和50.5%。技术创新型知识员工年轻化程度高于管理创新型知识员工。战略决策型知识员工的平均年龄为39岁；技术开发型知识员工为36岁；管理控制型知识员工为35岁；业务操作型知识员工为32岁。

（七）党团员多

在上海KIBS知识员工中，中共党员和共青团员占64.9%，民主党派和无党派人士占35.1%。

图4－15　上海不同类型KIBS知识员工的学历结构

图4－16　上海不同类型KIBS知识员工的职称结构

上海知识密集服务产业中，中共党员在国有、民营和外资企业的比重分别为42%、26%和16%；共青团员在民营、外资、国有企业的比重分别为42%、43%和27%；无党派人士在外资、民营、国有企业的比重分别为40%、30%和30%。这与典型调研了解到的实际情况比较相符。一方面反映了国有企业更重视党建工作；另一方面是因为外资企业和民营企业的员工比较年轻，所以共青团员较多。