英国的实证研究_标准化战略的理论

英国的实证研究_标准化战略的理论

二、英国的实证研究

英国的研究基于JBG小组的研究工作，以期评价在英国的经济状况下，技术标准对于经济增长的影响。英国研究者选择研究的时间段为1948—2002年，时间段的选择是基于以下两点:一是数据的可用性，二是确保BSI在此期间是真实的国家组织，反映了多方面的需求。他们所采用的方法以JBG小组的工作为基础。其研究在于寻找如何区分标准和其他技术创新的影响途径，后者多为国家性创新，如国家专利以及海外技术的引入，如通过付给外国公司一定的报酬而获得的知识产权的使用权。

由于受到数据、适用方法以及前期已有的试验结果等几方面的限制，英国的研究小组对JBG小组的研究方法进行了修正，进一步简化了方程的估计形式。

他们首先估计了一个更严格的生产函数，其中，用到了BSI标准目录中的一些常规因素和技术性变化的不可观测因子。

形式上，生产函数可以表示为:(www.guayunfan.com)

　　　　　　　Y(t)= A(t)F［K(t)，L(t)］

式中:Y(t)——时间t的产出;

A(t)——时间t代表技术水平的一个乘积因子;

K(t)——时间t的资本投入;

L(t)——时间t的劳动力投入。

如果技术的现期水平部分由外界趋势决定、部分由标准的现期总数决定，则有:

　　　　　　　Y(t)= eλt SCI(t)εF［K(t)，L(t)］

其中:λ——外界趋势，代表了对产出的不可观测影响;

ε——产出对应于标准总数的弹性度量参数;

SCl(t)——时点t的标准目录存量。其中:

上式中，P(i)为第i年发布的标准数量;W(i)为第i年废止的标准数量。

如果利用熟悉的Cobb-Douglas函数形式及常数刻度，则生产函数方程可写成劳动力生产率的形式:

　　　　　y(t)/L(t)= eλt SCI(t)εF［K(t)/L(t)］α

其中，α是劳动力生产率［y(t)/L(t)］关于资本劳动力的比率［K(t)/L(t)］的弹性因子。

取对数(以小写字母表示取对数后的相应标记)，可以得到一个更简单的方程，其中，u(t)为服从正态分布的误差项:

　　y(t)－l(t)=α+λt+εsci(t)+α［k(t)－l(t)］+ u(t)(2-2)

推理过程由著名的两步协整法组成，首先估计式(2-2)所示的长期稳态模型，然后将计算的残差[9]或者说“误差”u(t)用于第二阶段的动态方程估计，在动态估计中检验在该时段内“误差”是否正常。这就是我们熟知的“误差检验方法”，或称ECM。利用最小二乘法的协整回归结果如表2-1所示。

表2-1　　利用最小二乘法的协整回归结果

注:括号内为标准差，10%与5%显著水平的近似临界值分别是3.84与4.12。

表2-1　　中第(2)列是式(2-2)的静态回归结果。这些结果表明了劳动力生产率、资本-劳动力比和标准存量之间存在协整关系。关于残差的ADF检验表明，可以在5%的统计显著性水平下拒绝零假设——变量之间无协整关系。计算出的标准存量的长期波动幅度为0.054%——劳动生产率每增加0.05%，相应地标准存量增加大约1%。

然而，在变量之间可能存在不止一种协整关系。表2-1中第(3)列和第(4)列分别为将资本-劳动力比和标准存量作为独立变量进行交互回归时的情形。

在两个回归当中，在5%的显著水平下都不能拒绝零假设。然而，对于资本-劳动力比，零假设可以在10%的显著性水平下被拒绝，但置信水平很窄。

分析的第二阶段由动态准则构成，其中静态回归的误差项作为表2-1中第(4)列的附加回归因子，此时是以一阶差分形式出现的。考虑一个常用模型，其中劳动力生产率对数的一阶差分通过对它本身的一个延迟、标准存量的一阶差分的延迟和资本-劳动力比的延迟进行回归。相应的结果见表2-2中第(2)列。误差项表明了标准的长期影响作为劳动生产率的决定因子的重要性，同时，它也表明短期影响是不显著的。注意ECM项在1%水平下是非常显著的。标准短期影响的缺乏当然完全符合之前的理论性讨论——因为标准需要一定的时间才能在用户中得到认可。同时，表2-2给出了一些方便的诊断性检验，它们表明没有明显的模型错误。

表2-2　　常用的ECM模型的无约束准则

注:括号内为标准差，*表示5%置信水平下的显著性，＊＊表示1%置信水平下的显著性。

表2-2　　中的其余列给出了更多的证据以表明变量之间存在一个唯一的协整向量。在第(4)列标准存量对数的一阶差分是独立变量，ECM项是显著的且存在序列相关。第(3)列中资本-劳动力比的一阶差分是独立变量，ECM项仅在1%水平下是显著的，并且以波动的形式表明模型的错误。

如果接受表2-1中第(2)列的弹性因子的估计值，则可以做一些简单的计算，得出英国标准与长期劳动生产率发展的关系。0.054的弹性因子显得有点低，这需要考虑到标准存量的高增长率。一个简单的计算可以揭示标准使得劳动力生产率的年增长率为0.28%，也就是相当于1948—2002年，13%的劳动生产率增长缘于标准的贡献。英国研究者的估计是，假设在整个总体经济规模(GDP)中劳动生产率年均增长率为2.5%，则有1.0%的经济增长来源于技术创新。在技术创新中标准的贡献超过25%。

然而，在解释这一结果时该研究小组非常谨慎。因为，无论是在英国还是在其他国家，标准化活动都是与其他因素(例如技术创新)相结合的，标准的属性决定了其作用不能与其他因素的作用割裂开来。

因为BSI标准目录的变化性，所以对模型的一个重要检验是它的稳健性。如果是标准国际化导致了BSI标准的“快速膨胀”，特别是欧洲共享标准的实施——这将会减少标准的影响，则可以预期估计模型对近期的效果很差。事实上，找不到这样的证据来证明这个结果。

2002年的动态模型预测拟合程度很好。无论是常规的预测方法，还是模型参数稳定性的Chow检验都证实，模型对最近几年的数据并没有失效。

通过对英国标准的研究，人们发现相对于整个经济发展，BSI标准总数的增长更为迅速。这反映了多数技术创新的“标准密集型”，BSI标准总数的迅速增长也受到信息发展、技术交流、国际劳动分工的调整以及新工艺的技术密集本质的影响。总之，BSI的研究应被看做对市场发展有重要帮助。

从以上研究可以看出，上述模型方法只是研究公共标准对经济增长的作用，没有对非正式标准进行研究。而现实情况和标准化的发展趋势是非正式标准的数量和影响越来越大，技术专利化——专利标准化——标准许可化的趋势使得标准和专利出现了一定程度的融合。因此，标准对经济增长的作用会越来越大。