要素禀赋结构与标准供给

侯俊军 钟灵子

[摘 要] 描述了标准供给的定义与测度，分析了要素禀赋结构对标准供给的作用机理，并对1993-2016年中国十六个制造业行业的面板数据进行了实证研究。研究结果表明：要素禀赋结构对标准供给有显着的正向影响，其中资本劳动比、研发资金投入、研发人力投入对标准供给的提升存在显著的正向影响，而且研发资金投入的影响最大，研发人力投入次之，资本劳动比的影响最小。这一结论对调整我国行业标准供给，提升我国标准市场竞争力具有重要意义。

[关键词] 要素禀赋结构;标准供给;标准相对供给指数;实证研究

[中图分類号] F4    [文献标识码] A   [文章编号] 1008—1763（2019）04—0066—07

Abstract：This paper describes the definition and measurement of standard supply， analyzes the mechanism of factor endowment structure on standard supply， and conducts empirical research on the panel data of Chinas sixteen manufacturing industries from 1993 to 2016. Research results show that factor endowment structure has a significant positive impact on the standard supply. Thereinto， capitallabor ratio， R&D capital investment and R&D manpower investment have significant positive influence on the improvement of standard supply. The R&D capital investment has the largest effect， followed by R&D manpower investment， and the capital labor ratio has the least impact. This conclusion is of great implication for adjusting the supply of China's industry standards and enhancing the competitiveness of China's standard market.

Key words： factor endowment structure; standard supply; relative supply of standard index; empirical analysis

一 引 言

人类活动中，标准无处不在。尤其是近十几年来，随着标准的适用范围逐渐扩大，标准的覆盖面由原先的工业领域逐渐扩大到农业、服务业以及社会管理等领域，标准在经济社会发展的各领域中有着广阔和多样化的需求空间，标准已逐渐成为规范和协调市场经济运行秩序的一种技术手段和技术制度。截止至2019年3月，根据全国标准信息公共服务平台的统计数据，我国已制定和实施的现行国家标准36150项，行业标准62739项，地方标准41447项。国家标准、行业标准和地方标准总数达到14万项，企业标准超过100万项。标准已经成为与法律法规同等重要的现代社会治理工具。与此同时，国际组织、区域组织和发达国家也在积极制定标准。从标准数量来看，国际标准化组织（ISO）已经发布了2.5万余项国际标准，国际电工组织（IEC）和国际电信联盟（ITU）分别发布了9200项和4800余项国际标准。其它发达国家的标准化协会也在积极制定和发布标准。

标准已经成为国际竞争中的重要利器，各国和各地区纷纷主动制定和实施，我国也愈加重视标准化工作的开展和建设，积极深化标准化体系改革。然而，学者刘三江指出，标准的有效供给不足是我国标准体系建设的主要问题[1]，标准供给的问题开始被关注和讨论。但从现有文献看，目前学术界关于标准供给的研究并不多，特别是外国文献方面，且少有学者对“标准供给”下定义，除了张同秀把“标准供给”定义为“把标准提供给需要的人使用。”[2]此外，少有学者对“标准供给”进行界定，学术界中对“标准供给”仍然没有一个统一的说法。但是其他关于“标准供给”的论述，比如杨诗吟等将标准有效供给定义为“标准需求和标准水平相适应的供给。”[3]刘三江认为标准有效供给不足包括两方面内涵，即供给不足和供给无效，前者是指总供给不能满足总需求，后者是指供给的标准不能满足有效需求[1]。

目前学术界对标准供给问题的研究主要侧重于描述性的分析，主要集中于标准供给现状、问题以及对策的研究[1-3]，少有学者针对标准供给的定义、作用机理和路径等方面进行深入研究，且缺乏实证方面的检验。只是从一个宏观的视角显然无法全面地了解一个国家标准供给的所有状况，因此，在标准供给的研究上，我们希望能够在理论机制和实证研究上有所突破。

标准供给的研究离不开对标准需求的探讨。生产力发展提出对标准的需求，从总体上看，标准供给总是落后于而不是领先于标准需求[1]，标准需求在数量上难以量化和预测。相反，标准供给是一个涉及标准制定、形成以及替换更新的过程，标准供给在数量上最简单的可表现为标准的数量，常常以标准存量来衡量。然而，标准存量只能反映标准在不同行业中绝对数量的分布状况，若作为数据支撑来探讨我国标准供给问题则会缺乏一定的精准性。因此，本文尝试性地提出“标准相对供给”（Relative Supply of Standards，RSS）的概念，以衡量标准供给。本文将“标准相对供给”界定为：在一定的时期内，一定的社会生产力发展水平下，一国提供给国内市场的标准数量相对于国际市场的充裕程度。“标准相对供给”是一个相对的概念，是一国标准相对于国际市场标准的多少。

标准供给又主要源于标准的制定，标准的成功制定一定离不开大量要素资源的投入和使用。基于标准的本质特性，标准的制定中会对要素有不同密集程度的需求和偏好，因此有理由相信要素禀赋结构会对标准供给产生影响。这在理论上为我们提出了探讨要素禀赋结构与标准供给之间关系的必要性。通过对中国制造业行业面板数据的实证分析，以期提供的经验研究能对标准供给相关问题的探讨提供更多的信息和事实依据，为推进我国标准化事业的改革和发展提供重要信息，同时也能给我国制造业转型升级、实现制造强国战略目标、推进我国标准化工作改革以及实施标准战略布局带来一定的启示意义。

二 作用机理分析

标准供给是一个涉及标准制定、形成以及替换更新的过程，一项技术最终能否顺利成为市场标准是一个非常复杂的、多影响要素的、动态的博弈过程。然而，一项标准的最终诞生、成型以及之后的修订更新都离不开要素的投入和使用，取决于物质资本、人力资本、技术等生产要素在标准供给中的密集程度。

（一）物质资本

物质资本不仅是生产中不可或缺的投入要素，还是产品创新和技术进步的重要平台和载体。技术创新需要通过机器设备等物质资本来实现，先进的机器设备也是技术创新的物化[4]。

由标准的定义可知，技术是标准的基础，技术路径构成了技术标准形成的基础路径。而物质资本如资金、机器设备、产品等创新平台和创新成果在技术创新中是必不可少的组成部分[5]。物质资本积累为技术创新提供了重要的保障，为标准的培育、孵化以至标准供给的形成提供了重要的物质要素基础。

（二）人力资本

广义资本拓展了资本的内涵，除了物质资本，还包括人力资本的概念[6]。随着科技的发展，高度的技术细节和日益增加的复杂性已经使标准在技术层面上成为一个几乎完全由工程师主导的领域[7]。标准供给活动对人力资本具有很高的要求，需要科学家、工程师等科技活动人员进行科学创新。因而高素质人力要素的投入，是标准供给活动中必不可少的前提和保障。例如，在标准制定、修订中，科技活动人员通过利用自身的知识、技能进行科学发明和技术创新，形成重要的专利、知识产权，并以此为基础开发、制定标准，最后形成标准供给。此外，人力资本与物质资本具有替代作用。人力资本的积累，可以节约和替代生产过程中所需要投入的物质资本数量和普通劳动数量。人力资本的提升促进物质资本、劳动和技术协同发展。劳动者素质的提高，使劳动者可以更加有效地使用各种精密和复杂的机器设备，更好地发挥物质资本的效能，提高物质资本的使用效率。如今，标准通常伴随着R&D协作的形成而发展，特别是高技术产业，研发合作与技术标准化程度的融合度是技術发展的重要内容[8]。在标准供给活动中，会对高级要素产生更高比例的需求。

（三）技术要素

标准的形成过程主要体现为“现实技术—竞争—选择—标准”的模式。从根本上说，技术作为标准的基础，离开了技术的标准将会失去其存在的基础。一项标准的产生，最关键的就是总结和提炼人类社会在领域内的实践经验和科学成果，并纳入标准。技术行为是标准制定过程中的本质特征。

标准的“制定—实施—修订”过程，也是经验和技术的“创新—普及—再创新”过程。技术创新的速度决定了技术标准化更新的频率[8]。技术发展水平不仅影响标准的制定，还会影响标准的修订、更新速度，对标准供给产生影响，技术水平的高低能够制约不同产业，特别是高技术领域中的标准供给。例如，在移动通信领域中，现在5G技术逐渐成熟，5G领域中的专利和标准供给也不断增多，由于市场上的手机硬件等设备仍未完全实现5G技术的接纳和支持，因此，尽管5G技术更为先进，目前依旧是4G主导的市场。但是随着5G技术的进一步成熟，越来越多5G标准应用于可商用产品中，5G的市场会逐渐被打开。可见，技术发展水平会对标准供给产生关键的影响，基础技术发展水平会制约行业标准整体更新，先进技术的发展水平也同样会影响行业标准的更新换代，对标准供给产生影响。

综上所述，标准供给的实现建立在物质资本、人力资本和技术要素的结合之上。无论是标准的制定、实施和修订，都必须调动全体人力资本参与，同时也要投入研发资金、机器设备等物质资本予以保证。物质资本为标准供给所需的技术创新环境提供了保障，人力资本通过进行技术创新，形成重要的核心专利、知识产权，以此开发标准。而且，在标准供给活动中，会对高级要素产生更高比例的需求。但总体上来说，物质资本、人力资本、技术要素三者间相互影响、相互作用，三者的综合作用对标准供给产生影响。

三 模型建立及变量的衡量

（一）计量模型的建立

（二）变量的衡量

1.标准相对供给指数（Relative Supply of Standards Index，RSS Index）。本文用“标准相对供给指数”来测度“标准相对供给”，以量化地界定和衡量标准供给。“标准相对供给指数”的含义是：一个国家某行业标准数量占其全行业标准数量总值的比重与国际该行业标准数量占国际全行业标准数量总值的比重二者之间的比率。其中，从可行性的角度考虑，“国际”以全球公认的具有权威性和被广泛接受的三大国际标准化组织，即国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）和国际电信联盟（ITU）来指代。即标准相对供给指数RSS=（Xik/Xi）/（Xk/X）。在公式中，RSS为某国i标准相对供给指数，Xik为i国家k行业标准数量，Xi为i国家的全行业标准数量总值，Xk为国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）和国际电信联盟（ITU）k行业标准数量，X为上述三大国际标准化组织全行业标准数量总值。标准的数据根据ICS分类下相关制造业行业的现行标准按实施日期统计加总而得，数据来源于全国标准信息公共服务平台、工标网、ISO官网、IEC官网和ITU官网。

2.资本劳动比（CLR）。资本劳动比通常是衡量一个国家或地区要素禀赋结构的常用指标[9，10]。本文使用按行业分组的大中型工业企业的固定资产数值与行业从业人数的比值来表示资本劳动比，即CLR=行业固定资产/行业从业人数。数据来源于《中国工业统计年鉴》和《工业企业科技活动统计年鉴》。变量系数符号预期为正。

3.研发资金投入（RM）。研发资金投入属于创新投入指标，在此可以反映研发资金的作用。本文使用按行业分组的大中型工业企业的研发经费内部支出与行业销售收入的比值来表示研发资金投入，即RM=行业研发经费支出/行业销售收入。数据来源于《中国工业统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国科技年鉴》等文献。变量系数符号预期为正。

4.研发人力投入（TL）。研发人力投入属于创新投入指标，在此可以反映人力资本的作用。本文使用按行业分组的大中型工业企业的R&D人员与行业从业人数的比值来衡量研发人力投入，即TL=行业R&D人员/行业从业人数。数据来源于《中国工业统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国科技年鉴》等文献。变量系数符号预期为正。

5.专利申请（PA）。专利申请属于创新产出指标。本文使用按行业分组的大中型工业企业的专利申请数量来表示研发产出。数据来源于《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国科技年鉴》等文献。变量系数符号预期为正。

6.创新覆盖面（INNOV）。创新覆盖面属于创新指标，能反映技术创新的水平。本文使用按行业分组的大中型工业企业的创新企业个数与行业企业个数的比值来表示创新覆盖面，即INNOV=行业创新企业个数/行业企业个数。数据来源于《中国工业统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国科技年鉴》。变量系数符号预期为正。

四 实证检验和分析

本文以1993-2016年中國制造业行业面板数据为样本进行实证分析。首先对行业面板数据进行归类。由于标准的国际分类（International Classification for Standards， ICS）、所有经济活动的国际标准行业分类（第四版，ISIC Rev.4）与中国国民经济行业分类（GB/T 4754-2017）标准存在差异，所以本文必须将三者通过归类合并使统计口径趋于一致。基于统计口径趋同性和数据可靠性的原则，并参照Knut Blind附录Ⅲ[11]、国民经济行业分类附录C以及袁强等[12]的研究，笔者选取和合并了中国两位数编码制造业细分行业，一共合并形成以下十六个行业，分别为：食品行业、纺织行业、木材行业、轻工行业、造纸行业、石油行业、化工行业、医药行业、橡胶和塑料行业、建材行业、冶金行业、通用设备行业、交通运输设备行业、电气工程行业、电子电信行业、办公机械行业，并以此为基础进行1993-2016年的面板数据的实证分析。

（一）变量的描述性统计

本文运用Stata14.0软件为研究工具，利用数理统计的方法对本文实证所需的各变量进行描述性统计和分析，主要变量的描述性统计结果如表1所示。标准相对供给指数的最大值达到10.25，而最小值为0.104，说明其中存在变化波动较大的年份。资本劳动比、专利申请的数据也存在较大的差异。研发资金投入、研发人力投入和创新覆盖面方面的数据基本比较稳定。

（二）回归分析

通常静态面板数据模型的方法包括最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）、可行广义最小二乘法（FGLS）、最大似然估计法（ML）和广义矩估计（GMM）等。本文是时间维度为24，行业为16的长面板。经检验，面板同时存在组间异方差、组内自相关和组间同期相关，采用全面FGLS能对此进行较好的修正。因此，本文采用全面FGLS来对模型（1）进行估计，估计时还考虑了行业固定效应和时间固定效应，结果如表2所示：

根据表2中的数据，模型估计结果为：

RSSit=-12.49+0.00106CLRit+3.079RMit+1.601TLit-1.37e-06PAit+0.524INNOVit +εit

由面板估计结果可得出如下结论：

1.回归结果显示，模型的Wald值为3606.68，P值为0.0000，表明模型很显著。模型估计采用了全面FGLS的方法，无需报告R2，此时的R2并没有太多的意义。资本劳动比、研发资金投入、研发人力投入、专利申请、创新覆盖面都通过了显着性检验，表明资本劳动比、研发资金投入、研发人力投入、专利申请、创新覆盖面对中国制造业的标准相对供给指数存在显着影响。

2.资本劳动比的估计系数为0.00106，系数符号符合预期假设，且在10%的显著性水平下显著。这意味着在控制其它变量不变时，资本劳动比每增加一个单位时，标准相对供给指数相应提高0.00106，说明一个行业的资本相对于劳动越充裕，对该行业的标准相对供给指数的提升越有利，反之，一个行业的劳动相对于资本越充裕，对该行业的标准相对供给指数的提升作用越小。说明标准供给具有资本密集的特征。

3.研发资金投入的估计系数为3.079，系数符号符合预期假设，且在1%的显著性水平下显著。这意味着在控制其它变量不变时，当研发资金投入每增加一个单位，标准相对供给指数相应提高3.079，说明一个行业的研发资金投入越大，对行业的标准相对供给指数的增长越有利。

4.研发人力投入的估计系数为1.601，系数符号符合预期假设，且在1%的显著性水平下显著。这意味着在控制其它变量不变时，当研发人力投入每增加一个单位，标准相对供给指数相应提高1.601，说明一个行业的研发人数投入越多，对行业的标准相对供给指数的增长越有利。

5.专利申请的估计系数为-1.37e-06，且在5%的显著性水平下显著，但系数符号与预期假设不符。这意味着在控制其它变量不变时，当专利申请数每增加一个单位，标准相对供给指数相应减少-1.37e-06。说明一个行业的专利申请越多，会对行业的标准相对供给产生阻碍作用，这主要可能是因为过多的专利会延缓标准化，可能是由于知识产权的问题，专利持有者不愿意对专利进行授权，标准化过程被延迟。

6.创新覆盖面的估计系数为0.524，系数符号符合预期假设，且在1%的显著性水平下显著。这意味着在控制其它变量不变时，当创新覆盖面每增加一个单位，标准相对供给相应提高0.524，说明一个行业的技术创新覆盖面越广阔，对行业的标准相对供给指数的增长越有利。

（三）稳健性检验

通常对估计结果的稳健性检验有两个方法：一是采用另外一种估计方法对原模型再进行一次估计，二是选择一个与原模型中某一解释变量相关的变量，用这个新的变量来代替原来的解释变量进行估计。

首先，考虑第一种稳健性检验方法，即采用另外一种估计方法对原模型再进行一次估计。本文另外采用LSDV法来对模型进行估计，并使用面板校正标准误差。估计结果如表3列（1）所示。结果显示，与表2相比，可以发现两组回归得出的结果在变量系数、系数符号、标准误和显著性水平上差异不大，但是变量专利申请未能通过显著性检验。

其次，采用第二种稳健性检验方法。考虑到要素禀赋结构的主要衡量方式为资本劳动比，本文采用按行业分组的大中型工业企业的工业总产值作为固定资产的替代变量来表示资本，用工业总产值和行业从业人数的比值作为资本劳动比的替代变量来衡量要素禀赋结构，即TIOL=工业总产值/行业从业人数，对模型的稳健性进行检验，结果如表3列（2）显示。工业总产值和行业从业人数的数据分别来源于《中国工业统计年鉴》《工业企业科技活动统计年鉴》和《中国科技年鉴》。其中，工业总产值的数据在2011年之后缺失，但是报告了2012-2016年的工业销售产值数据。因此，本文借鉴齐峰，项本武[13]的数据估计方法，计算出缺失年份的工业总产值数据。

表3列（2）结果显示，采用工业总产值和行业从业人数的比值作为替代变量后，与表2相比，可以发现两组回归得出的结果几乎一致，只是变量在系数大小上有较小的波动。对于变量专利申请，也与原面板回归结果保持一致，专利申请通过显著性检验，但是系数符合与预期不符，这再次说明可能是由于过多的专利导致了标准化延迟。

总体上说，两种稳健性检验方法的结果都与原面板回归结果保持基本一致，由此可知本文的研究结论具有一定的可靠性。

（四）内生性问题讨论

基本回归可能存在以下内生性问题：一是要素禀赋结构与标准供给之间存在双向因果关系。二是测量误差问题。三是遗漏变量问题。为此，本文分别采用滞后变量法和滞后1期工具变量法，以期更为准确地评估要素禀赋结构对标准供给的影响。

1.滞后1期。假设模型误差项没有太强的时间序列相关性，而是由本期扰动决定，这样就可以用滞后1期的资本劳动比替代当期值，即：

如果CLRit=CLRit-1+εit，E（CLRitεit） = 0，则排除了本期资本劳动比状况对标准相对供给指数的影响。回归结果如表4列（1）所示，CLR的影响系数在1%的水平下显著为正，其它变量的回归结果与基本回归的结果相比也并无太大变化。再对误差项是否存在较强的时间序列相关性进行验证：首先，发现CLRit同CLRit-1之间的相关系数为0.9853，这意味着替代是合理的;其次，为了检验滞后1期的自变量是否外生，从回归结果中先估算出残差项的值，然后用CLRit-1对其回归，发现残差项对CLRit-1没有影响，其相关系数为0.0512，也接近于0，从而表明不存在时间上持续的因素同时影响RSSit和CLRit-1。

2.滞后1期工具变量。本文采用CLRit-1作为工具变量，既可以保证工具变量和标准相对供给指数之间显著相关，又能保证工具变量相对于标准相对供给指数的外生性。为了保证该工具变量的有效性，首先使用Kleibergen-Paap提出的Wald统计量来检验其是否与内生的回归因子相关（CLRit）。然后对工具变量是否与CLRit存在弱相关进行检验，如存在弱相关，则工具变量法所做的估计将会失效。估计结果表明使用CLRit-1作为工具变量是恰当的。表4的列（2）匯报了2SLS第2阶段的结果，可以看出资本劳动比增加将导致标准相对供给指数上升，具体来说，在控制其它变量不变时，资本劳动比每增加一个单位，标准相对供给指数会上升0.00535。因此，资本劳动比提升标准相对供给指数的结论在考虑了内生性问题后依然成立。

五 结论与政策建议

本文利用1993-2016年中国十六个制造业行业面板数据进行了实证检验，考察了要素禀赋结构和标准供给之间的关系及作用大小。研究可以得出以下结论：1.资本劳动比、研发资金投入、研发人力投入、创新覆盖面对标准供给的提升存在显著的正向影响;2.对于标准供给的作用大小，研发资金投入的影响最大，研发人力投入次之，资本劳动比的影响力最小;3.专利申请通过了显著性检验，但是系数符号与预期假设不符，这可能是由于过多的专利导致了标准化延迟。

基于本文的理论分析和实证结论，为进一步调整中国制造业标准供给，提升我国标准市场竞争力，现提出以下政策建议：1.加快高级要素培育，推动要素禀赋结构升级。应当提高科研投入，加大标准自主研发资金投入，以研制和推广新标准为主，抢占行业发展先机。同时，还应当加大专业人才的培养和引进力度，特别是标准化领域方面的人才。标准制定和实施等标准化活动对人力资本有很高的需求和要求，所以，一方面，各类院校应当结合专业理论和实践，培养符合产业发展实际需要的专业人才，另一方面，应全方位、多层次、宽领域地进行人才引进;2.营造良好的科技创新环境，增强我国的自主创新能力并持续提升，提高专利申请量，加快标准的开发、制定和实施。同时需要建立技术创新体系与技术标准化体系的协调机制，正确权衡标准和专利的成本和收益问题，发挥标准和专利相得益彰的作用，推动我国技术创新的持续性累积和我国标准化进程;3.关注标准供给数量与质量的协同发展。标准供给除了要在数量上满足标准需求，还要满足标准的有效需求。本文构建标准相对供给指数，从标准供给的数量层面上，以期提供的经验研究能对标准供给相关问题的探讨提供更多的信息和事实依据，关于标准供给质量的研究，是有待深入且非常有价值的研究方向。

[参 考 文 献]

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