王麗君

（中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化研究院，北京 100191；清華大學(xué)，北京 100084）

技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是經(jīng)濟(jì)學(xué)分析研究的長(zhǎng)期持續(xù)課題?？紤]到全要素生產(chǎn)率（TFP）的增長(zhǎng)率可以視為技術(shù)進(jìn)步［1］，近年來(lái)我國(guó)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究：關(guān)注對(duì)國(guó)家層面的TFP 變動(dòng)趨勢(shì)的研究及各影響因素在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用，如郭慶旺等［2］、王小魯?shù)龋?］；基于省際數(shù)據(jù)分析區(qū)域創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，如張清正［4］、唐未兵等［5］；分析工業(yè)行業(yè)TFP 變動(dòng)趨勢(shì)及其影響因素的作用，如程惠芳等［6］，孫早等［7］。我國(guó)步入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段的現(xiàn)實(shí)，要求深入研究推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)高質(zhì)量發(fā)展的支撐作用。深入分析研究我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化和技術(shù)創(chuàng)新與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，對(duì)支撐我國(guó)宏觀層面決策和擴(kuò)大標(biāo)準(zhǔn)化的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益有積極的意義。與技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)的概念包括了技術(shù)創(chuàng)新本身及其擴(kuò)散，標(biāo)準(zhǔn)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散，并通過(guò)擴(kuò)散過(guò)程反饋于技術(shù)創(chuàng)新本身。如何揭示標(biāo)準(zhǔn)化和技術(shù)創(chuàng)新等與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系并進(jìn)行量化分析，世界范圍內(nèi)的研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者們進(jìn)行了專(zhuān)門(mén)的探討，基本上肯定標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。

1 現(xiàn)有研究成果綜述

Blind［8］將現(xiàn)階段關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究成果，分為宏觀層面標(biāo)準(zhǔn)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用的研究，以及行業(yè)和微觀層面標(biāo)準(zhǔn)化和創(chuàng)新的作用及其對(duì)經(jīng)濟(jì)效益的影響的研究。世界范圍內(nèi)，關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用的研究，應(yīng)屬各國(guó)和地區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)研究成果最為突出。但鑒于它們往往代表利益相關(guān)團(tuán)體的觀點(diǎn)，有關(guān)研究成果和方法只能作為參考。此外一些學(xué)者也進(jìn)行了獨(dú)立的研究。

1.1 標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理研究

近年來(lái)各國(guó)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)的效益的研究中關(guān)注對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)擴(kuò)散作用和標(biāo)準(zhǔn)對(duì)可持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。這些研究包括德國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（DIN）2000年和2011 年發(fā)布的研究報(bào)告、英國(guó)貿(mào)易與工業(yè)部（DTI）2005 年發(fā)布的報(bào)告、英國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（BSI）授權(quán)經(jīng)濟(jì)和商業(yè)研究中心（Cebr）2015 年發(fā)布的研究報(bào)告、澳大利亞標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（SA）在2014 年發(fā)布的研究報(bào)告等。

德國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（DIN）在2000 年發(fā)布的報(bào)告顯示，對(duì)1960—1996 年的工商業(yè)部門(mén)進(jìn)行宏觀調(diào)查，使用常規(guī)的產(chǎn)出要素即資本和勞動(dòng)，以及技術(shù)進(jìn)步的三大產(chǎn)出指標(biāo)——注冊(cè)專(zhuān)利的數(shù)量、外國(guó)專(zhuān)利的許可費(fèi)用、標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)規(guī)則的數(shù)量，通過(guò)回歸分析每個(gè)產(chǎn)出要素對(duì)總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)單獨(dú)的創(chuàng)新潛力并不足以維持經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)力和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，借助標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)有效擴(kuò)散的創(chuàng)新才是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的前提［9］。宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)查的結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)化的經(jīng)濟(jì)效益占國(guó)民生產(chǎn)總值的0.9%，重要性僅次于資本積累。DIN 在2000 年的報(bào)告引發(fā)了各國(guó)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)的研究熱潮。DIN自身就在2011 年納入經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)德國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響對(duì)2000 年的報(bào)告進(jìn)行了更新，將數(shù)據(jù)的調(diào)查年限延長(zhǎng)至1960—2006 年，發(fā)現(xiàn)在德國(guó)統(tǒng)一之后，標(biāo)準(zhǔn)存量增加1%，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.7%～0.8%。2002—2006 年間，標(biāo)準(zhǔn)化每年帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益約有167.7 億歐元［9］。

英國(guó)貿(mào)易與工業(yè)部（DTI）在2005 年的報(bào)告展示了在1948—2002 年，標(biāo)準(zhǔn)對(duì)英國(guó)的經(jīng)濟(jì)效益，尤其是對(duì)增長(zhǎng)、生產(chǎn)率和創(chuàng)新的影響。在協(xié)整框架中，勞動(dòng)生產(chǎn)率、資本—?jiǎng)趧?dòng)比、外生的技術(shù)進(jìn)步和BSI標(biāo)準(zhǔn)之間存在統(tǒng)計(jì)顯著和獨(dú)特的協(xié)整關(guān)系。勞動(dòng)生產(chǎn)率關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)存量的長(zhǎng)期彈性約為0.05，勞動(dòng)生產(chǎn)率總增長(zhǎng)的13%歸因于標(biāo)準(zhǔn)的快速增長(zhǎng)［11］。英國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（BSI）授權(quán)經(jīng)濟(jì)和商業(yè)研究中心（Cebr）使用1921—2013 年的數(shù)據(jù)分析BSI 標(biāo)準(zhǔn)對(duì)英國(guó)經(jīng)濟(jì)的宏觀和微觀影響，認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)是英國(guó)工業(yè)實(shí)力的重要組成部分，對(duì)支持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮重要的和無(wú)形的作用。標(biāo)準(zhǔn)對(duì)英國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)高達(dá)82 億英鎊，支持了英國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的34%，支持了英國(guó)年度GDP 增長(zhǎng)的28.4%，增加額外出口額達(dá)61 億英鎊［12］。

澳大利亞標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)（SA）在2014 年使用1982—2010 年的數(shù)據(jù)，借鑒DIN 和BERL 的方法，針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)由專(zhuān)利注冊(cè)數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)的因素，提高了生產(chǎn)率，推進(jìn)了創(chuàng)新型技術(shù)知識(shí)的產(chǎn)生和擴(kuò)散，支持了澳大利亞的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)量增加1%，GDP增加0.17%，在2009 年大概相當(dāng)于27.8 億美元［13］。

加拿大標(biāo)準(zhǔn)理事會(huì)（SCC）在2007 年發(fā)布的報(bào)告借鑒DTI 的方法，報(bào)告顯示，通過(guò)對(duì)1981—2004年的實(shí)證研究可以發(fā)現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率（每小時(shí)產(chǎn)出）發(fā)揮直接和顯著的作用，勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量的彈性系數(shù)是0.356。1981—2004 年間，標(biāo)準(zhǔn)的增長(zhǎng)推動(dòng)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的17%，約為實(shí)際GDP增長(zhǎng)的9%。如果1981—2004 年標(biāo)準(zhǔn)沒(méi)有增長(zhǎng)，那么2004 年實(shí)際GDP 可能降低620 億美元［14］。

法國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)（AFNOR）在2009 年發(fā)布的報(bào)告提出，在成熟的經(jīng)濟(jì)體，標(biāo)準(zhǔn)化支持兩項(xiàng)增長(zhǎng)因素：支持創(chuàng)新（直接推動(dòng)技術(shù)前沿）和傳遞知識(shí)。勞動(dòng)、資本和自然資源等傳統(tǒng)投入因素，以及教育水平、創(chuàng)新、專(zhuān)利需求和研發(fā)活動(dòng)的數(shù)量共同促進(jìn)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。使用了1950—2007 年的數(shù)據(jù)，延用德國(guó)（2000 年）、英國(guó)（2005 年）、澳大利亞（2006 年）和加拿大（2007 年）的C-D 函數(shù)方法，同時(shí)像英國(guó)和加拿大一樣關(guān)注標(biāo)準(zhǔn)對(duì)TFP 的影響，結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)對(duì)GDP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)是積極的。全要素生產(chǎn)率對(duì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)量的彈性系數(shù)是0.12，標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)法國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)每年平均為0.81%，約促進(jìn)GDP 增長(zhǎng)的25%。在像法國(guó)這樣的成熟經(jīng)濟(jì)體中，技術(shù)進(jìn)步構(gòu)成增長(zhǎng)的主要來(lái)源，標(biāo)準(zhǔn)化直接推動(dòng)GDP 以平均每年50億歐元的速度增長(zhǎng)［15］。

商業(yè)和經(jīng)濟(jì)研究有限公司（BERL）為新西蘭標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)和新西蘭建筑研究協(xié)會(huì)提供的報(bào)告使用1978—2009 年的數(shù)據(jù)，使用可計(jì)算一般均衡（CGE）模型分析標(biāo)準(zhǔn)、專(zhuān)利和全要素生產(chǎn)率（TFP）的關(guān)系，最終研究資本-勞動(dòng)比和TFP 對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)存量對(duì)TFP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)是正的，統(tǒng)計(jì)上顯著，系數(shù)是0.10，這意味著標(biāo)準(zhǔn)存量在邊際上每增加1%，TFP 增加0.10%（估計(jì)范圍是0.07%～0.12%，與澳大利亞和法國(guó)的估計(jì)相似），勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.054%（與英國(guó)的估計(jì)相似）［16］。

在各國(guó)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)的研究成果中，GDP 的增長(zhǎng)率在1.1%～3.6%之間，其中，標(biāo)準(zhǔn)對(duì)GDP 增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)在0.2%～0.9%之間［8］。我國(guó)也有一些學(xué)者開(kāi)展有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的研究。于欣麗［17］在2008 年使用1978—2007 年的數(shù)據(jù)，借鑒采用DTI的方法，測(cè)算出標(biāo)準(zhǔn)存量的彈性系數(shù)是0.079，在這段時(shí)期我國(guó)實(shí)際GDP 年均增長(zhǎng)率約為10.02%，其中標(biāo)準(zhǔn)帶來(lái)的增長(zhǎng)約占實(shí)際GDP 增長(zhǎng)的7.88%。

除了上述對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)化與各國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究，Blind 等［18］在2008 年對(duì)20 世紀(jì)90 年代4 個(gè)國(guó)家（德國(guó)、英國(guó)、法國(guó)和意大利）食品、紡織、藥品等12 個(gè)行業(yè)進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)專(zhuān)利存量和標(biāo)準(zhǔn)存量都顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在研發(fā)密度小的行業(yè)中，標(biāo)準(zhǔn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮更大作用；在研發(fā)密度大的行業(yè)中，專(zhuān)利對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮更大作用。因?yàn)闅W洲單一市場(chǎng)的發(fā)展，Blind 選取的這些國(guó)家都具有相似的發(fā)展背景，從而在一定程度上類(lèi)似于我國(guó)省際和行業(yè)之間的分析。

1.2 標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究

我國(guó)還有一些學(xué)者分析標(biāo)準(zhǔn)、創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系，綜合而言，宏觀或中觀層面的實(shí)證研究較為有限。劉慷等［19］基于向量自回歸（VAR）模型利用1985—2007 年我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與標(biāo)準(zhǔn)化、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)三者之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，協(xié)整檢驗(yàn)顯示三者之間存在正相關(guān)，Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示標(biāo)準(zhǔn)化和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響顯著。趙樹(shù)寬等［20］以VAR 模型為基礎(chǔ)，研究了1985—2008 年我國(guó)標(biāo)準(zhǔn)、創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系，測(cè)算了標(biāo)準(zhǔn)存量、專(zhuān)利申請(qǐng)量和GDP 的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。陶忠元等［21］通過(guò)VAR 模型，分析了1995—2012 年間七類(lèi)制造業(yè)中，標(biāo)準(zhǔn)化和創(chuàng)新對(duì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)的影響。

1.3 現(xiàn)有研究的特點(diǎn)和不足

從標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理研究和動(dòng)態(tài)關(guān)系研究，可以看出標(biāo)準(zhǔn)具有準(zhǔn)公共物品的性質(zhì)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用是內(nèi)生推動(dòng)的，符合新增長(zhǎng)理論的觀點(diǎn)，所以可以對(duì)兩者的數(shù)量關(guān)系進(jìn)行分析。然而現(xiàn)有研究大都基于標(biāo)準(zhǔn)名義存量，也就是截至年底的有效標(biāo)準(zhǔn)總量，無(wú)法解釋隨著時(shí)間的變動(dòng)，標(biāo)準(zhǔn)作用發(fā)生變化的現(xiàn)象，也就是標(biāo)準(zhǔn)的異質(zhì)性問(wèn)題。此外，創(chuàng)新指標(biāo)的測(cè)算也存在類(lèi)似的問(wèn)題。針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，本文選取不變價(jià)GDP、標(biāo)準(zhǔn)有效存量、專(zhuān)利有效存量等指標(biāo)，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型，分析三者的長(zhǎng)期數(shù)量關(guān)系。

2 經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的研究路徑

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的發(fā)展，為研究不同經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系提供了多種工具。具體來(lái)說(shuō)，主要分為結(jié)構(gòu)模型和非結(jié)構(gòu)模型。但結(jié)構(gòu)模型適用比較嚴(yán)格，難以得到理想的結(jié)果。而且，對(duì)于新興研究領(lǐng)域，往往缺乏合適的結(jié)構(gòu)模型。因此，非結(jié)構(gòu)模型就成為常用的工具。目前來(lái)說(shuō)，一般有協(xié)整關(guān)系、Granger 因果關(guān)系、向量自回歸（VAR）模型等可以選擇。

2.1 協(xié)整關(guān)系

在現(xiàn)實(shí)情況中，很多經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)都是非平穩(wěn)時(shí)間序列，也就是說(shuō)隨著時(shí)間的變化，數(shù)據(jù)序列的均值、方差或協(xié)方差也不斷變化。但是非平穩(wěn)時(shí)序變量與非平穩(wěn)時(shí)序變量進(jìn)行線性組合卻可能獲得平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列，這種通過(guò)線性組合能夠達(dá)到長(zhǎng)期平穩(wěn)狀態(tài)的兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列變量之間的長(zhǎng)期平穩(wěn)關(guān)系就叫做協(xié)整關(guān)系。

因變量和自變量通過(guò)線性組合獲得平穩(wěn)時(shí)間序列，因變量不能被自變量解釋的部分就是回歸方程的殘差部分也應(yīng)該是平穩(wěn)的。這意味著需要對(duì)時(shí)序變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)時(shí)序變量組成的回歸方程的殘差序列的平穩(wěn)性。對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，一般采用Engle-Granger（EG）兩步法；對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，一般采用Johansen 檢驗(yàn)法。協(xié)整檢驗(yàn)的基本步驟是首先檢驗(yàn)變量是否具有相同的單整階數(shù)，然后檢驗(yàn)變量組成的回歸方程的殘差序列的平穩(wěn)性。

2.2 Granger 因果關(guān)系

Granger 因果關(guān)系用于分析不同的時(shí)序數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，如果一組時(shí)序數(shù)據(jù)的過(guò)去信息能夠幫助解釋另一組變量的當(dāng)期變化，并且這種解釋要優(yōu)于僅依靠另一組變量的過(guò)去信息對(duì)其自身當(dāng)期變化的解釋?zhuān)敲催@一組變量就是另一組變量的Granger原因。Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)的基本步驟是首先用單位根檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)時(shí)序數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，之后在平穩(wěn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上才能進(jìn)行Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)。建立在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的Granger 因果關(guān)系是一種偽回歸。Granger 因果關(guān)系是一種統(tǒng)計(jì)上的估計(jì)，只有與經(jīng)濟(jì)意義進(jìn)行結(jié)合才有意義。

2.3 向量自回歸模型（VAR）

在Granger 因果關(guān)系分析的基礎(chǔ)上，可以建立VAR 模型，通過(guò)在不同時(shí)序數(shù)據(jù)的當(dāng)期數(shù)據(jù)和往期數(shù)據(jù)之間建立回歸方程，估計(jì)這些時(shí)序數(shù)據(jù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。自回歸模型（AR）分析時(shí)序數(shù)據(jù)的過(guò)去信息對(duì)當(dāng)期變化的影響，是自身對(duì)自身進(jìn)行回歸，VAR 模型則納入了其他的時(shí)序數(shù)據(jù)，分析多個(gè)變量的過(guò)去信息對(duì)單變量的當(dāng)期信息的影響，以及隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)模型系統(tǒng)的整體影響。VAR 模型是常用的計(jì)量模型，能夠提供一些經(jīng)濟(jì)學(xué)上的參考意義。

3 變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文運(yùn)用VAR 模型分析標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這3 個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)關(guān)系，選擇按照永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行折舊的標(biāo)準(zhǔn)的有效存量作為標(biāo)準(zhǔn)的衡量指標(biāo)，選擇按照永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行折舊的發(fā)明專(zhuān)利的有效存量作為創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，不變價(jià)GDP 作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)。

3.1 關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)有效存量的測(cè)算

本文將標(biāo)準(zhǔn)有效存量作為標(biāo)準(zhǔn)化的代表性指標(biāo)?！吨腥A人民共和國(guó)標(biāo)準(zhǔn)化法（2017 修訂）》將我國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)分為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)、團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)和企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)?？紤]到各類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)揮作用的范圍不同，結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，本文選取國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)作為研究對(duì)象?？紤]到隨著時(shí)間的推移，同一標(biāo)準(zhǔn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用會(huì)發(fā)生變動(dòng)，本文基于歷年《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》年度制修訂的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)量，使用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)的有效存量。

現(xiàn)行有效的期初國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的有效存量是：

3.2 關(guān)于專(zhuān)利有效存量的測(cè)算

專(zhuān)利分為發(fā)明專(zhuān)利、實(shí)用新型專(zhuān)利和外觀設(shè)計(jì)專(zhuān)利3 種。一般認(rèn)為發(fā)明專(zhuān)利是技術(shù)創(chuàng)新水平的代表性指標(biāo)，本文基于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中的發(fā)明專(zhuān)利申請(qǐng)授權(quán)數(shù)，使用永續(xù)盤(pán)存法測(cè)算專(zhuān)利的有效存量。測(cè)算方法與標(biāo)準(zhǔn)有效存量的測(cè)算方法類(lèi)似。專(zhuān)利的折舊率按照以往研究的經(jīng)驗(yàn)折舊率選取為10%。

3.3 關(guān)于不變價(jià)GDP 的測(cè)算

薩繆爾森認(rèn)為，“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是指一個(gè)國(guó)家潛在的國(guó)民產(chǎn)量，或者，潛在的實(shí)際GNP 的擴(kuò)展。我們可以把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)看作是生產(chǎn)可能邊緣隨著時(shí)間向外推移”。一般用GDP 作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代表性指標(biāo)。本文基于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中名義GDP 和GDP 指數(shù)的時(shí)序數(shù)據(jù)，測(cè)算以1985 年為基年的不變價(jià)GDP。

3.4 數(shù)據(jù)時(shí)限的選擇

從歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取1985—2017 年作為變量的樣本期間。為了消除時(shí)間序列的異方差性，對(duì)變量進(jìn)行指數(shù)變換，用LNY代表以1985 年為基期的不變價(jià)GDP 的自然對(duì)數(shù)，用LNP代表以1985 年為期初的專(zhuān)利的有效存量，用LNS代表以1985 年為期初的標(biāo)準(zhǔn)的有效存量。按照專(zhuān)利的折舊速度10%，標(biāo)準(zhǔn)的折舊速度20%，測(cè)算VAR 模型可能的作用。

4 實(shí)證分析

建立VAR 模型的基本步驟包括，單位根檢驗(yàn)，確定時(shí)序數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，如果是非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，則需確定數(shù)據(jù)之間是否存在協(xié)整關(guān)系。

4.1 對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)

用Eviews 10.0 對(duì)LNY、LNP、LNS進(jìn) 行KPSS單位根檢驗(yàn)，在5%的顯著性水平下，LNY、LNP、LNS不能拒絕關(guān)于時(shí)間序列是平穩(wěn)序列的原假設(shè)，那么LNY、LNP、LNS都是平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸（見(jiàn)表1）。

表1 計(jì)量模型變量的單位根檢驗(yàn)

4.2 建立VAR 模型

在確認(rèn)了LNY、LNP、LNS都是平穩(wěn)序列之后，建立VAR 模型的第二步是確立模型的最佳滯后長(zhǎng)度，以及對(duì)其中滯后項(xiàng)的排除。隨后通過(guò)滯后結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)確定VAR 模型的平穩(wěn)性。將內(nèi)生變量選取為L(zhǎng)NY、LNP(γ=10%)、LNS(γ=20%)，根 據(jù)Eviews 10.0默認(rèn)的滯后2 階建立VAR 模型（見(jiàn)表2）。在這些模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)和滯后排除檢驗(yàn)確定最佳滯后長(zhǎng)度。

表2 VAR 模型的初步估計(jì)結(jié)果

表2（續(xù)）

表2（續(xù)）

4.2.1 滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)

通過(guò)Eviews 10.0，VAR 模型滯后長(zhǎng)度的選擇如表3 所示。根據(jù)最佳滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)選擇滯后長(zhǎng)度，對(duì)數(shù)似然值越大越好，LR、FPE、AIC、SC、HQ 越小越好。從表4 可知，最佳的滯后長(zhǎng)度是滯后4 期。

表3 VAR 模型滯后長(zhǎng)度的選擇

4.2.2 滯后排除檢驗(yàn)

通過(guò)Eviews 10.0，得到VAR 模型滯后排除檢驗(yàn)的結(jié)果（表4）。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，從伴隨概率可以看出，按照10%的顯著性水平，滯后3 階沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)。綜合滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)和滯后排除檢驗(yàn)，將VAR 模型的長(zhǎng)度確定為4，并且剔除3 階回歸項(xiàng)。

表4 VAR 模型滯后排除檢驗(yàn)

4.2.3 Granger 檢驗(yàn)

Granger 檢驗(yàn)用以區(qū)分變量是內(nèi)生變量或者是外生變量。對(duì)VAR(2)和VAR(4)分別進(jìn)行Granger 檢驗(yàn)，結(jié)果如表5 和表6 所示。

表5 VAR（2）的Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

表5（續(xù)）

表6 VAR（4）的Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)對(duì)不同滯后長(zhǎng)度的VAR 模型進(jìn)行Granger檢驗(yàn)，在滯后長(zhǎng)度為2 和顯著性水平為5%的情況下，LNY是LNS和LNP的Granger 原 因，LNP是LNS的Granger 原因；在滯后長(zhǎng)度為4 和顯著性水平為1%的情況下，LNS和LNP是LNY的Granger 原因，LNY是LNP的Granger 原因。說(shuō)明在滯后2 期的情況下，不變價(jià)GDP 的增長(zhǎng)推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)存量和專(zhuān)利存量的增長(zhǎng)，專(zhuān)利存量的增長(zhǎng)推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)存量的增長(zhǎng)；在滯后4 期的情況下，標(biāo)準(zhǔn)存量和專(zhuān)利存量的增長(zhǎng)推動(dòng)了不變價(jià)GDP 的增長(zhǎng)，不變價(jià)GDP 的增長(zhǎng)推動(dòng)了專(zhuān)利存量的增長(zhǎng)。

4.2.4 穩(wěn)定條件檢驗(yàn)

VAR 模型只有滿足穩(wěn)定性前提，才能進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分析。通過(guò)Eviews 10.0，對(duì)VAR(4)進(jìn)行穩(wěn)定條件檢驗(yàn)的結(jié)果如圖1。全部根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)，表明VAR 模型穩(wěn)定。

圖1 VAR(4)根的倒數(shù)圖

4.2.5 VAR 模型的確定

根據(jù)滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)和滯后排除檢驗(yàn)，VAR 模型的滯后長(zhǎng)度確定為4，其中剔除3 階回歸項(xiàng)。對(duì)1985—2017 年的不變價(jià)GDP、專(zhuān)利有效存量、標(biāo)準(zhǔn)有效存量的指數(shù)化數(shù)值估計(jì)VAR(4)。然后，通過(guò)VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析變量的關(guān)系。

4.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

VAR 模型是非結(jié)構(gòu)化模型，不分析單變量的變化對(duì)另一變量的單獨(dú)影響，而是研究誤差項(xiàng)的變化對(duì)系統(tǒng)的整體影響，這種方法即脈沖響應(yīng)函數(shù)分析方法。研究在VAR(4)中一個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對(duì)各內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)變化，得到脈沖響應(yīng)函數(shù)圖如圖2 所示。圖中的實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)在兩倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的變化。

圖2 VAR(4)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖（period=100）

從LNY對(duì)自身的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNY正向沖擊帶來(lái)所有滯后期的正效應(yīng)。在t=2 時(shí)達(dá)到最高點(diǎn)，這可以解釋為某一年度GDP 的增長(zhǎng)對(duì)后續(xù)年份拉動(dòng)作用最大時(shí)在第2 年，此后震蕩下降并趨于收斂。從LNP對(duì)LNY的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNP正向沖擊帶來(lái)LNY所有滯后期的正效應(yīng)。從t=0 時(shí)直線上升，直至t=7 時(shí)達(dá)到最高點(diǎn)，之后震蕩下降并趨于收斂。從LNS對(duì)LNY的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNS正向沖擊帶來(lái)LNY不超過(guò)5 期的正效應(yīng)（t=5 之前），在t=3 時(shí)正效應(yīng)達(dá)到最大，在t=5 期之后帶來(lái)負(fù)效應(yīng)，在t=10 時(shí)和t=11 時(shí)負(fù)效應(yīng)達(dá)到最大，發(fā)生波動(dòng)持續(xù)變小并趨于收斂。原因在于，經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的發(fā)展對(duì)GDP 的增長(zhǎng)產(chǎn)生長(zhǎng)期的正向影響，標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展只在短期對(duì)GDP 的增長(zhǎng)產(chǎn)生正向的拉動(dòng)作用，標(biāo)準(zhǔn)不及時(shí)修訂或廢止反而在未來(lái)長(zhǎng)期中限制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

從LNP對(duì)自身的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNP正向沖擊帶來(lái)所有滯后期的正效應(yīng)。在t=2 時(shí)達(dá)到最高點(diǎn)，此后震蕩下降并趨于收斂。從LNY對(duì)LNP的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNY正向沖擊給LNP帶來(lái)的大都是正效應(yīng)（只在t=1 時(shí)和t=2 時(shí)是負(fù)效應(yīng)），短期內(nèi)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNY帶來(lái)的效應(yīng)逐年上升，并在t=8 時(shí)達(dá)到最大值，之后逐年減少直至趨向收斂。原因在于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動(dòng)專(zhuān)利保護(hù)意識(shí)，從而引起專(zhuān)利授權(quán)量的增長(zhǎng)。從LNS對(duì)LNP的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNS正向沖擊給LNP帶來(lái)不超過(guò)5 期的正效應(yīng)（t=5 之前），在t=3時(shí)正效應(yīng)達(dá)到最大，在t=5 之后帶來(lái)負(fù)效應(yīng)，在t=9時(shí)負(fù)效應(yīng)達(dá)到最大，之后發(fā)生標(biāo)的變小并趨于收斂。原因在于，標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展只在短期促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散，在t=3 時(shí)對(duì)專(zhuān)利的正向影響最大，標(biāo)準(zhǔn)不及時(shí)修訂或廢止反而限制技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展。

從LNS對(duì)自身的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNS給自身帶來(lái)的正向沖擊在t=1 時(shí)最大，之后直線下降，t=8 之前帶來(lái)的都是正效應(yīng)，在t=10 前后時(shí)下降至負(fù)效應(yīng)最大值，之后波動(dòng)變小并趨于收斂。從LNY對(duì)LNS的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNY正向沖擊給LNS 短期（t≤5）內(nèi)帶來(lái)的是負(fù)效應(yīng)，長(zhǎng)期（t＞5）則是正效應(yīng)，但是趨于收斂，原因在于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在長(zhǎng)期推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)制定活動(dòng)，短期則不明顯乃至為負(fù)。從LNP對(duì)LNS的脈沖響應(yīng)來(lái)看，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的LNP正向沖擊給LNS帶來(lái)的影響是有個(gè)相對(duì)長(zhǎng)期間的震蕩變化的，其中正效應(yīng)超過(guò)負(fù)效應(yīng)，t=7 時(shí)正向影響最大（t=4 至10 時(shí)是正效應(yīng)），然后趨于收斂，原因在于技術(shù)的發(fā)展往往容易導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)廢除或修訂，長(zhǎng)期內(nèi)則推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展。

4.4 方差分解

與脈沖響應(yīng)函數(shù)研究誤差項(xiàng)的正的沖擊給系統(tǒng)中各變量帶來(lái)的影響不同，方差分解研究?jī)?nèi)生變量變化的形成原因。研究在VAR(4)中各內(nèi)生變量變動(dòng)的貢獻(xiàn)率，得到方差分解圖見(jiàn)3。

圖3 VAR(4)的方差分解圖（period=50）

基于方差分解的結(jié)果可以看出，LNY對(duì)自身的貢獻(xiàn)率很大，從t=1 至t=8 期顯著下降，從t=9 期時(shí)之后維持在不變的水平，約為35%左右。LNP對(duì)LNY的貢獻(xiàn)率短期內(nèi)迅速上升，在t=7 時(shí)達(dá)到最大，t=15 之后維持在不變的水平，約為25%左右。LNS對(duì)LNY的貢獻(xiàn)率短期內(nèi)迅速上升，在t=14 時(shí)和t=15時(shí)達(dá)到最大，之后維持在不變的水平，約為39%左右。從長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)，標(biāo)準(zhǔn)存量對(duì)GDP 的貢獻(xiàn)要超過(guò)專(zhuān)利存量和不變價(jià)GDP 本身。

LNP對(duì)自身的貢獻(xiàn)率很大，雖然是不斷下降的過(guò)程，從t=14 期之后下降趨緩，但從長(zhǎng)期看保持在30%以上。LNY對(duì)LNP的貢獻(xiàn)率是緩慢上升的過(guò)程，從t=12 之后上升趨緩，從長(zhǎng)期看保持在30%以下。LNS對(duì)LNP的貢獻(xiàn)率，從t=12 之后上升趨緩，從長(zhǎng)期看保持在35%左右。標(biāo)準(zhǔn)存量對(duì)專(zhuān)利存量的貢獻(xiàn)超過(guò)不變價(jià)GDP，從長(zhǎng)期來(lái)看，甚至超過(guò)專(zhuān)利存量本身。

LNS對(duì)自身的貢獻(xiàn)率非常大，從t=1 至t=4 是迅速上升的過(guò)程，在t=4 時(shí)和t=5 時(shí)達(dá)到最大，之后緩慢下降，從t=8 開(kāi)始維持在不變的水平，約為77%。LNY對(duì)LNS的貢獻(xiàn)率不斷下降，從t=9 時(shí)之后下降趨緩，從t=16 時(shí)之后維持在不變的水平，約為13%。LNP對(duì)LNS的貢獻(xiàn)率比較低，在短期內(nèi)迅速上升，從t=8 時(shí)之后上升趨緩，長(zhǎng)期來(lái)看維持在10%。

5 結(jié)論與政策建議

實(shí)證結(jié)果表明，標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系比較復(fù)雜，在不同的滯后期相互之間的影響不一，并不能截然歸于單一的正效應(yīng)或負(fù)效應(yīng)。就脈沖響應(yīng)分析而言，各變量有效存量對(duì)自身后續(xù)發(fā)展帶來(lái)的效應(yīng)舉足輕重，專(zhuān)利和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDP）之間的相互作用效果基本上都是積極的，而標(biāo)準(zhǔn)與專(zhuān)利、標(biāo)準(zhǔn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDP）之間的相互作用效果則不盡然，不同作用方向或不同時(shí)間的效應(yīng)不一，有正效應(yīng)也有負(fù)效應(yīng)。其中原因是多方面的：一是三者之間作用機(jī)制本來(lái)十分復(fù)雜，并非完全單向影響；二是我國(guó)研究數(shù)據(jù)相對(duì)有限，需要持續(xù)跟蹤研究。就方差分析來(lái)看，各變量對(duì)自身貢獻(xiàn)率往往是最大，而且短期內(nèi)變量之間的貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大，長(zhǎng)期則趨于穩(wěn)定；標(biāo)準(zhǔn)對(duì)專(zhuān)利、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDP）的貢獻(xiàn)率較大，相對(duì)要突出一些。方差分析更能解釋標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相互促進(jìn)力度，但這種影響力度差異也很大。另一方面，與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)的現(xiàn)有研究結(jié)論相比，本文在一定期限的研究成果是與其相一致的。但相比之下，本文的研究成果更為全面和細(xì)致，也說(shuō)明了中國(guó)與其他國(guó)家和地區(qū)有所不同。

因此，我們應(yīng)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間作用機(jī)制特點(diǎn)，充分利用標(biāo)準(zhǔn)化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互之間的正效應(yīng)和主要影響機(jī)理。就此，對(duì)我國(guó)未來(lái)標(biāo)準(zhǔn)戰(zhàn)略和自主創(chuàng)新體系建設(shè)提出以下建議：第一，擴(kuò)大基數(shù)是關(guān)鍵，即提高GDP、標(biāo)準(zhǔn)和專(zhuān)利存量是十分必要的，這關(guān)系到未來(lái)各自的持續(xù)發(fā)展和相互之間的積極影響；第二，及時(shí)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的制修訂，避免標(biāo)準(zhǔn)滯后于技術(shù)的發(fā)展水平，充分利用標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)兩者的積極效應(yīng)，限制其消極作用；第三，提高國(guó)家和全社會(huì)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的重視程度，加大對(duì)標(biāo)準(zhǔn)制修訂活動(dòng)的支持。