基于有效存量的技术标准溢出效应分析

王丽君，王益谊，赵文慧，3

（1.中国标准化研究院，北京 100191；2.清华大学，北京 100084；3.西安交通大学，陕西西安 710049）

十九大后召开的首次中央经济工作会议上认为我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，要求研究标准体系对高质量发展的积极推动作用。现阶段有关标准经济效益的研究［1-2］，以及各国标准组织关于标准对经济增长贡献率的测算(德国标准协会（DIN）、英国贸易与工业部（DTI）、英国标准协会（BSI）、法国标准协会（AFNOR）等)［3-6］，往往都直接使用截至当年年底有效的国家标准总量作为标准存量的代表性指标，但这忽视了不同年度发布的标准随着存续时间的延续，标准的作用会发生变化，因而，仅仅把标准总量作为指标会有失公允，有必要从理论角度探索建立有利于反映年度新增标准变动的标准有效存量的测算方法。

1 我国国家标准有效存量

程惠芳（等）［7］对知识资本概念的缘起和演化进行了系统阐述，认为知识资本是创新驱动的重要驱动力量。考虑到经合组织（OECD）将知识资本（knowledge-based capital）定义为包括数据和专利以及特有技术的无形资产［8］，从这个角度说可以把标准视为一种知识资本。

《中华人民共和国标准化法（2017修订）》（以下简称《标准化法》）将标准分为国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准，其中国家标准又分为强制性国家标准和推荐性国家标准。各类标准的分类及定位见表1。考虑到各类标准影响范围的大小，以及数据的可得性，本文研究的标准指的是其中的国家标准。

表1 我国标准的分类

根据《标准化法》的规定，标准发布后，不超过5年进行复审，对于过时的标准应进行修订或者废止。按照标准制修订程序来说，如果认为标准不过时，则标准不需要进行修订，更不会被废止，则该标准可以一直作为现行标准实施。即使在国际标准化组织（ISO），也仍然存在20世纪七八十年代的发布的标准是现行有效的。参照ISO在组织各国开展衡量标准的经济效益研究时的观点，这些标龄很长的标准，因为标准的作用已经与经济社会的惯例同化，那么与新发布的标准相比，所具有的价值是不可以同等对待的。现有研究中关于标准存量的数据，使用截至年底现行有效标准的总量，因为没有考虑标准的异质性，就会高估标准的存量。从这个角度来说，标准可以视为一种知识资本，分析其价值随着存续时间的发展而不断折旧的现象。通过研究探索测算标准的有效存量，能够对进行强制性标准整合精简，构建协调配套的推荐性标准体系提供借鉴，从而帮助推进标准化工作改革的深化。

1.1 标准有效存量的测算方法

OECD从2001年开始将Godsmith在1951年提出的永续盘存法（PIM）广泛用于资本存量的测算，认为随着时间的发展，资本按照使用年限进行折旧［9］。其基本理念是以某个基准年为基础，按照不变价格，运用一定的折旧率计算资本存量。在几何效率模式下，资本存量的折旧率和重置率相等。

本文借鉴永续盘存法测算国家（地区）的标准存量，而不直接使用截至年底现行有效的标准的总量。

期初国家标准的有效存量是：

1.2 我国国家标准发展状况分析

从1995—2018年，年度发布标准数量和截至年底的标准总量见表2所示。按照标准化相关法规，标准不超过5年进行修订，可按照折旧率20%测算标准有效存量。从1995—2018年我国国家标准发展趋势图见图1所示。由于截至年底的标准总数包含了上一年度的标准总数，当年发布的标准数量和当年撤销的标准数量的变化，所以无法反映标准的有效存量的变动。从图1可以看出，将标准作为一种知识资本，按照特定的折旧率和重置率计算有效存量，将是一种能够体现年度标准发布数量这一时序数据变动的有效改进。

表2 1995—2018年国家标准发展状况 单位：项

图1 1995—2018年我国国家标准数量增长趋势

2 标准的溢出效应机理

溢出效应最初源于人们对外部性的关注。通常所说的溢出效应，是指某项活动的存在对其所涉及的相关方之外的范围产生了影响，例如知识、技术、外商直接投资都会产生溢出效应。标准也有溢出效应。标准制修订过程，以及标准的实施过程，在技术领域内部和技术领域之间存在溢出效应。技术领域内溢出效应的来源包括示范效应、竞争效应等；技术领域之间溢出效应的来源主要包括示范效应。

2.1 关于标准化技术领域的界定

标准组织基于技术领域设立技术部门进行标准制修订活动。以国际标准化组织（ISO）为例，截至2017年底，ISO共有243个技术部门，其中，包括最早成立于1947年的TC 1螺纹技术委员会，成立于2017年底的 TC 314老龄化社会技术委员会。按照建立时间的先后，ISO的技术委员会可以大致分为标准化传统部门和标准化新兴部门。例如，ISO/TC 1螺纹技术委员会是典型的标准化传统领域的技术委员会。TC 249传统中医药技术委员会成立于2009年，属于新兴的标准化领域的技术委员会。用TC(t)表示的截至第t年底的技术部门总量，用以下公式计算：

表3 ISO历年技术部门的发展 单位：个

图2 ISO技术部门的增长

从图2可以看出，1996—2018年，ISO技术部门的数量是不断增加的过程，然而，技术部门的年度增长率的变化很大，这是因为受到年度新建TC数量，撤销TC数量的综合影响。截至2017年底，技术部门编号已到314，然而技术部门总数只有243个。ISO根据是否有需要制定的标准项目，决定成立新的技术部门，或者对技术部门进行撤销，或者合并。

通常情况下，参加标准制定过程的相关方能够获得的效益（包括经济效益和非经济效益）都是正的，而溢出效应可以是正的，或者负的，可以是经济效益，也可以是非经济效益（见图3）。

图3 标准化过程的溢出效应分析图

2.2 在技术领域内的溢出效应

在标准化技术部门内的溢出效应包括在参与方之外形成的经济效益和社会效益的溢出，包括正的效益和负的效益。溢出效应的来源包括示范效应、竞争效应。

2.2.1 经济效益

国际标准都是自愿性标准，不强制使用，相关方自愿加入标准的制定过程。对于标准的使用往往能够带来经济效益。如果国家通过积极参与标准制定过程，获得了制定国际标准的话语权，推动将本国技术纳入国际标准，就能够提高本国技术的国际竞争力，获取更大的市场和经济利润；反之，则会丧失相应的经济利益。例如，欧洲国家通过推动将GSM技术制定为国际标准，获得了大范围的国际市场，而日本同期同类技术由于没有成为国际标准只能在很小范围内使用。这是典型的通过将技术制定为国际标准获得国际市场和经济效益，而未将技术制定为国际标准就失去了国际市场和经济效益的一个案例。诸如上述竞争和示范效应带动了各国各地区对国际标准制定过程参与的积极性。

我国一些企业也有极强的标准意识。例如，ISO近年来发布的国际标准ISO 19699-1:2017《高吸水性聚合物吸血用聚丙烯酸钠树脂第1部分：测试方法》和ISO 19699-2:2017《高吸水性聚合物吸血用聚丙烯酸钠树脂第2部分：规范》是以中国山东省小微企业昊月新材料股份公司的具有自主专利的核心技术为基础制定。这一核心技术成为标准中的必要专利，这使得必要专利的拥有者昊月公司不仅可以扩大产品的国际市场，也可以借助标准在国际更大范围的使用获得专利收入。制定标准的经济效益是非常显著的。

2.2.2 社会效益

标准能够帮助建立消费者对产品安全和可靠性的信心，帮助企业以较低的成本满足法规的要求，帮助企业的各个方面降低成本，进入全球市场等。从标准的溢出效应来说，如果参与制定并应用标准，其带来的直接效应包括促进我国的产业升级，打破了国际大企业对原材料、技术的垄断，提高了我国原材料和技术的国际竞争力；间接效应包括提高了企业，尤其是中小企业，参与国际标准化活动的积极性，能够推动标准化事业的发展。但是，即使中小企业意识到标准能够带来的好处，鉴于获取标准的成本较低（仅需支付购买标准文本的价格），同时由于参与标准制定过程需要投入大量的时间、人力和物力，这使得中小企业，尤其是小微企业一般没有很大的动力参与到标准制定中，这需要在政策层面上予以支持。

2.3 在技术领域间的溢出效应

标准在技术领域之间的溢出效应，主要是示范效应。标准化传统技术部门对新兴技术部门具有正的溢出效应。以中医药行业为例，我国科技部在“十一五”期间设立了国家科技支撑计划项目“中医药标准规范技术体系研究”，其中包括“中医标准制定方法与共性技术的示范研究”等课题，研究了在中医药这一我国的传统领域进行标准化活动的可行性和战略措施。随后，财政部设立公益性行业科研专项项目“我国优势和特色领域参与国际标准化活动和国际标准研制示范研究”，研究了我国的优势和特色领域（中医药、烟花爆竹、电工）进行国际标准化活动的技术路线和方法路径。相关项目的研究成果直接推动了ISO/TC 249传统中医药技术委员会在2009年成立，这是ISO历史上第一个由中国提案，并由中国承担秘书处工作的技术委员会，其示范效应是极其显著的，带动了TC 264烟花爆竹技术委员会在2011年的成立。

3 标准的溢出效应模型

3.1 知识溢出效应模型分析

知识因为具有公共物品的非竞争性和非排他性属性，而能够产生溢出效应。以Romer［10］的内生增长理论和Jones［11］的理论为基础，可以形成一般意义上的知识生产函数，即新知识受到知识生产部门投入的劳动力和知识存量的影响：

知识的增长速度表示为：

Romer和Jones理论设定的不同在于，作为知识生产的外部性指标也可称之为溢出效应指标的，前者认为即知识的增长速度与知识生产部门的劳动力投入正相关。Jones放宽了对的限制，表示已有的知识存量推动新知识的生产，即存在正的外部性（表示规模报酬递增，表示规模报酬递减）；表示已有的知识存量对新知识的生产没有影响，即不存在外部性；表示已有的知识存量限制了新知识的生产，即由于研究者更加难于获取知识，知识存量对新知识存在挤出效应，导致出现负的外部性。

前述知识生产函数是最基础的模型，国内外学者在研究过程中通过纳入不同的指标对基础模型进行了扩展，并进一步分析知识投入对经济增长的影响。Jones等［12］认为R&D投入和知识存量推动新知识的产生，R&D投入的生产率随着R&D支出的总量和知识存量而变动。吕忠伟［13］分析了空间溢出和区域吸收能力对知识生产的影响。严成樑等［14］认为R&D投入、知识生产部门的劳动力、本地的知识存量、其他区域的知识存量等指标共同推动新知识的产生，从而扩展了知识生产函数，并基于1998年至2007年我国的省际数据，对知识生产函数进行测算，分析R&D投资的最优规模。严成樑等［15］认为知识存量体现技术水平，建立包含知识存量的生产函数，基于1988—2009年的省际数据，测算知识投入对经济增长的贡献。刘和东［16］从产学研合作、外商直接投资等知识溢出指标，以及研发资本和人力资本指标构建知识生产函数，分析1998—2008年省际创新的技术溢出效应。张静等［17］基于1996—2014年我国30个省份的数据测算了知识资本生产函数，用参数和半参回归方法，分析了以专利为代表的知识资本如何在不同增速下对经济增长产生影响。

3.2 标准的溢出效应模型分析

OECD在2018年发布的Oslo手册中肯定了McLaughlin等关于创新的逻辑模型，创新投入（包括资源和能力）通过创新活动产生了创新产出，最终帮助实现了与创新相关的其他目标［18］。可以看出，研发支出属于创新投入，技术进步水平体现创新产出，二者都是与知识存量密切相关的指标。联合国等发布的《国民经济核算体系（2008）》将研发支出定义为，为了增加知识储备并利用这种知识储备开发新的应用，系统性地从事创造性工作而支出的价值。并将R&D作为资本形成的一部分［19］。OECD在2015年发布的Frascati Manual中将研发定义为，以提高知识存量和设计现有知识的新应用为目的，采取的创造性和系统性的工作［20］。与研发相关的投入包括R&D经费支出和研发人员全时当量。考虑到R&D经费支出具有溢出效应，一般体现为R&D资本。那么，年度新增知识受知识存量（R&D资本、技术水平）、研发人员的综合影响。再纳入知识存量的扩散程度指标对模型进行扩展，在公式（4）的基础上，可以建立如下的知识生产函数：

4 我国标准化溢出效应实证分析

4.1 变量选取与数据来源

从溢出效应模型的设定可以看出，需要选取的变量包括，年度新增知识、研发人员全时当量、知识存量和扩散程度。本论文选取数据主要源自官方的年鉴材料，包括《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》等。

4.1.1 年度新增知识和研发人员全时当量

年度新增知识选自《中国统计年鉴》中的“发明专利申请受理量”指标。研发人员全时当量选取历年《中国统计年鉴》中的“R&D人员全时当量（万人年）”指标。

4.1.2 知识存量

OECD在OSLO手册中认可了与创新相关的文献中对创新过程的不同阶段的划分，即资源、活动、产出和结果之间存在逻辑关系。本文对于创新知识的存量的测算，分为投入指标和产出指标两种。投入指标用R&D资本代表，产出指标用发明专利申请授权量代表。

（1）R&D资本。由于R&D在国民经济核算中属于资本形成的一部分，具有溢出效应，属于知识生产的投入指标，国际惯例使用永续盘存法计算R&D资本存量。例如，陈宇峰等［21］对R&D资本测算的已有研究进行了综述，采用永续盘存法测算了1998—2012年省际R&D资本存量。孙静等［22］使用永续盘存法，基于中国1995—2014年数据测算了中国的R&D资本。本文基于《2018中国科技统计年鉴》中的“R&D经费内部支出（亿元）”指标测算R&D资本存量。

考虑到年鉴中仅提供了1995—2017年的数据，以1995年为基期，首先通过GDP平减指数将名义的研发经费折算为按照1995年不变价格计算的研发经费，然后通过永续盘存法测算R&D资本存量。按照国际惯例，将R&D资本存量的折旧率取15%。GDP平减指数是一个衍生指标，表现为名义GDP和不变价GDP之比。通过《中国统计年鉴》中的名义GDP和历年GDP指数，可以得出以1995年为基年的不变价GDP。

（2）发明专利申请授权量。考虑到专利申请受理量可能包含不合规的专利数量，现有文献常用的方法是用发明专利申请授权量指标代表技术的发展。随着技术的发展，不断申请新的专利，而使得旧的专利的价值下降，或者旧的专利被撤销。为了不高估专利的存量，有效专利存量的核算需要以一定的比例进行折旧。这里参考OECD关于资本存量的测算方法，使用永续盘存法测算各地区的有效专利存量。年度新增专利的数量选取历年《中国统计年鉴》中“发明专利申请授权数”指标，设定10%作为专利存量的折旧率。

4.1.3 扩散程度

各国标准组织在关于标准对经济增长贡献的研究中，认为标准推动知识扩散，本文借鉴这一观点，将标准存量作为扩散程度指标。考虑到标准的异质性，本文不直接使用标准的年末数量，而且采用标准的有效存量。标准的有效存量的测算方法具体见本文第一部分，不再赘述。

4.1.4 实证假设

考虑到数据获取年限的限制，选取1995—2017年的年度新增知识（Y）、研发人员全时当量（L）、以1995年为期初的知识存量（A）和以1995年为期初的标准有效存量（S）进行实证验证。从R&D资本存量（R）和发明专利存量（P）分两类模型测算知识存量（A）和标准存量（S）的溢出效应。

4.2 实证结果分析

本文使用Eviews10对模型参数进行估计。溢出效应模型的研究区间为1995—2017年，每个变量有23个样本数据，对样本数据用KPSS进行单位根检验。检验结果显示：LnY、LnL、LnR、LnP、LnS都是平稳序列（见表4）。各变量的简单相关系数矩阵见表5。

表4 溢出效应模型变量的单位根检验

表5 简单相关系数矩阵

本文实证分析基于R&D资本存量和发明专利存量，分别测算知识溢出模型。基于R&D资本的知识溢出模型以LnY为自变量，以LnL、LnR、LnS为因变量；基于发明专利申请授权量的知识溢出模型以LnY为自变量，以LnL、LnP、LnS为因变量。从表5可以看出，这些变量之间都具有高度的相关性。在EVIEWS 10中分别进行逐步回归，选择P值1%作为终止条件，得到相应回归结果如表6。

表6 溢出效应模型的回归方程结果

在基于R&D资本存量测算知识存量的回归模型中，研发人员全时当量的产出弹性为0.552 1，R&D资本存量对年度新增知识存在正的溢出效应，且规模报酬递增。标准存量对年度新增知识存在负的溢出效应。

在基于专利存量测算知识存量的回归模型中，研发人员全时当量的产出弹性为0.937 2，专利存量对年度新增知识存在正的溢出效应，且规模报酬递减。标准存量对年度新增知识存在负的溢出效应。

《国务院关于印发深化标准化工作改革方案的通知》（国发〔2015〕13号）所说：“标准缺失老化滞后，难以满足经济提质增效升级的需求。”从模型的分析结果来看，截至2017年仍然存在标准对年度新增知识的负的溢出效应。这就要求围绕使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用，通过深化标准化工作改革，有效解决标准缺失滞后老化问题，更好发挥标准化在推进国家治理体系和治理能力现代化中的基础性、战略性作用，促进技术发展和社会进步。

5 结论

本文根据1995—2017年我国国家标准数据，计算国家标准有效存量，研究了标准在标准化技术部门内部和标准化技术部门之间的溢出效应，在此基础上建立溢出效应模型，并测算了国家标准存量、知识存量（R&D资本存量、发明专利存量）对年度新增知识的溢出效应。

本文的实证分析结果显示：（1）研发人员全时当量的增长对年增知识的影响是正向的；（2）R&D资本存量对年度新增知识存在正的溢出效应，且规模报酬递增；（3）发明专利存量对年度新增知识存在正的溢出效应，且规模报酬递减；（4）由于标准缺失滞后老化现象，导致标准存量对年度新增知识存在负的溢出效应。

由于数据的代表性和可得性，本文中标准溢出效应模型选取国家标准作为研究对象，基于理论模型和实践验证，得出如下结论：（1）准确测算标准的存量是进行标准化工作改革的前提，建议探索建立有利于反映年度新增标准变动的标准存量的测算方法，严格按照《标准化法》的规定进行标准的复审。（2）R&D资本存量、发明专利存量都对年度新增知识具有正的溢出效应，建议通过增加研发经费、鼓励发明专利的措施推动新知识的生产。（3）通过鼓励人才成长和发挥作用的机制，促进新知识的生产。（4）通过深化标准化工作改革，解决标准老化缺失滞后问题，推动标准存量对新知识产生正的溢出效应。