发展知识型国家：技术与增强国家竞争力

根据一项专家评估，它们是反贫困战争（世界银行2010年）的“起点”。他们还对监督与和平与安全相关的各种国际条约的执行情况做出了重要贡献（Sanga等人，2011年，304）。研究表明，即使在财富相似的国家和相同的地理区域，国家统计能力也存在相当大的差异（Jerven 2013）。因此，经济发展界知道，正如一份报告所指出的，“国家统计机构的性质和组织因政治制度、对数据的需求以及地方和中央政府的组织结构而异”（世界银行，2002年）。人们越来越认识到，需要提高发展中国家的国家统计能力，以便治理、决策和监测国际项目，尤其是与发展有关的项目（Sanga等人，2011年，303）。即使在国家统计系统能够生成所需数据的足够范围的情况下，如今著名的2010年加纳GDP修正案等事件也给这些数字蒙上了不确定性的阴影，至少在撒哈拉以南非洲国家是如此（Jerven 2013）。研究发现，统计数据质量最差的国家统计数据也最少（Williams，2011，492）。因此，加强国家统计能力的努力既涉及统计系统运作的范围，也涉及统计系统运作的质量。对发展中国家统计能力的评估在过去十年中有了相当大的增长；越来越多的证据表明，评估的改进正导致系统的改进（威洛比，2008年）。事实证明，国际社会是评估和提高统计能力努力的持久和强有力的支持者。

这种支持最初是通过制定标准、监测统计业务和规划能力建设工作而产生的。很快，出现了许多国际项目来支持进一步的规划和实施工作。例如，亚的斯亚贝巴统计发展行动计划（orAAPA）、世界银行的STATCAP计划（Sanga等人，2011年）以及联合国、经合组织、国际货币基金组织、世界银行和欧共体21世纪统计促进发展联合伙伴关系或伙伴关系。至少有一些证据表明国际项目是有效的。例如，亚历山大和他的同事（2008年）认为，统计工作的增加与联合国千年发展目标的实现有关。的确，各国统计系统的质量存在很大差异。但这些变化的根源是什么？更重要的是，导致统计能力下降的因素是什么？世界银行已确定以下因素对国家统计能力构成威胁：预算削减、过度依赖捐助者资助、统计人员缺乏培训、统计信息用户反馈不足，以及政府官僚机构不愿意接受与统计能力同时存在的透明度（世界银行，2002年）。经济发展领域的专家们也认为，低质量的国家统计系统至少部分植根于它们被要求生成的统计数据的政治敏感性（Devarajan 2013）。国家统计系统面临的许多问题根源于政府组织和公共机构的结构。因此，国家统计能力的问题在某种意义上是公共政策和行政的问题。

例如，国家统计能力的下降，特别是在发展中国家，被认为会耗尽ZF机构的财政资源。资源限制造成了世界银行所说的“恶性循环，在这种循环中，资源不足会限制产出并破坏统计质量，而统计质量差则会导致需求降低，从而导致资源减少”（世界银行，2002年，第11段）。让所谓“恶性循环”的影响更为复杂的是，动荡经济时代的残余刺激了难以监控的非正式和黑市经济（Jerven 2013；Gunter 2013）。虽然统计能力已经从许多理论和实践角度进行了检验，但有一个方面尚未得到检验，那就是技术在提高或威胁anation统计能力方面的作用。鉴于积累的有关组织和市场中技术影响的证据，这里的假设是，技术成就的提高与国家统计能力的提高有关。但具体来说，因果机制是什么？国家统计能力既关乎信息的收集和验证，也关乎信息的共享。技术通过其他机制、制度化信息和交换协议促进信息共享（Yang和Maxwell，2011年，Barua等人，2007年）。通用技术（GPT）可以增加知识资本，帮助组织创新，但它们可能会给某些部门带来比其他部门更多的好处，就像一些国家更可能采用它们一样（Helpman 1998，2）。这一观察结果与国家统计系统有相当大的相关性。一位专家（Deaton 2001）指出，与统计工作者的测量误差相关的对国家统计系统的相对简单的威胁。

举一个具体的例子，缺乏协调的实地工作人员可能会通过缺少房屋（Deaton 2001，134）或重复计算房屋来错误地估计贫困水平。通过支持创新、学习和知识共享，GPT可以在管理和提高实地观察和验证的质量方面发挥作用。这一观点得到了几十年前的研究的支持，这些研究表明，生产力的提高与ZF组织采用技术有关（Danziger 1979）。技术还可以提高现场取样程序的准确性，或促进沟通。其他学者提供了支持技术间接效益的见解。例如，据观察，难以监控非正规或未记录市场等企业会威胁到国家统计系统的能力（Jerven2013）。可能的情况是，获得通用技术会抑制难以监控的企业的增长，或增加观察它们的前景。非正规市场的集中度，至少在相对而言，在发展中国家高于发达国家。发展中国家经常面临快速的社会和经济变化，这给包括国家统计系统在内的治理机制带来了压力。组织研究中的实证证据表明，技术提高了组织适应变化的能力（Garcia Morales等人，2008）。这在一定程度上可能是由于与技术相关的组织学习的增加（玻利瓦尔·拉莫兹等人。

2012).本文关注的是国家层面的技术成就水平，这一点尤为重要，因为就政府组织而言，有证据表明，一个组织从技术中受益的能力至少部分取决于该组织所在地区的技术成熟度（Norris and Kraemer，1996）。模型规范为了检验这一假设，本文使用了2004年至2006年的横截面时间序列数据集，这些数据集来自一系列关于国家统计能力以及技术、经济、政治和监管特征的数据集。因变量是使用世界银行统计能力指数orSCI测量的一个国家的国家统计能力。SCI是一个多维度的衡量标准，它考虑了一个国家统计系统的统计方法、源数据、周期性和及时性。三项指标的得分从0分到100分不等，SCI是三项指标的平均值。世界银行每年为大多数发展中国家收集SCI。对于每个维度，国家都根据特定标准进行评分，100分反映出一个县符合所有标准。评分是使用来自世界银行、国际货币基金组织、联合国、联合国教科文组织和世卫组织等多种来源的数据进行的。统计方法是指一个国家遵守国际方法标准的情况。根据对特定方法标准的遵守情况，对国家进行二元是（1）或否（0）评分。每个分数的权重为10，最高分数为100。得分为100分的国家将在过去10年内有国民账户基准年（用于衡量GDP）和消费者价格指数（CPI）基准年（或有年度链接）。

它还将使用《国际收支手册》，建立实际或初步的外部债务报告机制，签署国际货币基金组织的特殊数据发布标准，并建立统一的中央政府账户。最后，它将向包括国际货币基金组织、教科文组织和世卫组织在内的一些相关国际跟踪组织报告关键的国家措施（工业生产、进出口价格和疫苗）。原始数据衡量一个国家获得人口和贫困率等统计数据的频率。同样，这个维度的最高分数可能是100分。国家是根据五个标准来衡量的，其中三个是基于是（1）或否（0）的二元评分，两个包括允许半分的评分制度。分数的权重为20。得分为100分的国家将每十年或更短时间进行一次人口和农业普查，每三年或更短时间进行一次贫困和公共卫生调查（对于这两个指标，每五年或更短时间进行一次调查将获得半分），并将有一个完整的人口动态登记系统。周期性和及时性衡量社会经济指标的可用性，包括与千年发展目标相关的指标。该部分还评估了获取关键统计数据的难易程度。这里的评分是根据10个关键指标进行的。与前两个维度一样，符合指标完整标准的国家最多得分10分。每个分数的权重为10，最高分数为100。三个指标免疫接种、艾滋病毒/艾滋病和儿童死亡率指标的周期性是以二元是（1）或否（0）为基础评分的。所有其他措施都允许在半场或三分制中获得部分分数。

这些其他指标包括与收入贫困、儿童营养、产妇健康、儿童教育、供水和国内生产总值增长相关的指标的优先级。源数据与周期性和及时性维度之间的差异非常重要。源数据维度衡量一个国家遵守与周期性相关的国际标准的情况，还反映是否存在用于收集和评估关键指标的管理系统。周期性和及时性维度反映了一个国家将关键的社会经济源数据及时转换为高质量可用数据的能力。如上所述，经济学中对技术的关注导致各国对技术差异的研究有所增加（例如，Archibugi和Coco 2005）。大多数方法都集中在评估人们和公司在获得GPT和高等教育方面的跨国差异。技术能力采用ArCo技术指数（Archibugian and Coco 2004）进行衡量，该指数是衡量发达国家和发展中国家技术能力的统一指数。ArCo指数遵循了早期的衡量标准，如联合国人类发展计划署的技术成就指数和联合国工业发展组织的工业绩效记分牌。Arcoim通过扩大覆盖国家的范围和强调随时间变化的数据来改进这些措施。ArCo指数综合了八项指标（专利、科学文章、互联网普及率、电话普及率、用电量、高等科学与工程入学率、平均受教育年限和识字率）。

高指数分数表明该国拥有先进的技术能力或成就。一般来说，该指数试图捕捉各国创造和传播技术的能力；它不是试图衡量世界范围内的技术发展，而是衡量各国参与技术创造和使用的程度。该指数涵盖了广泛的技术成就，并将其整合成一个单一的、可比的衡量标准，以衡量信息的作用。此外，还包括一项评估国家监管环境对国家统计系统质量影响的额外措施。我们的措施涉及的范围比ZF在国内监管方面的能力更广，它涉及世界银行对各国“监管质量”的ZF指标估计II这衡量了专家受访者相对于市场（例如，价格控制、银行监管、外贸或商业）普遍认为的监管程度，并有助于解释发展中国家人口中不同发展水平的比较问题（例如，Bertelli and Whitford 2009；Chinn and Fairlie 2006）。更高水平的监管质量与更强烈的国家参与市场质量监管的观念有关。人们认识到，各国统计系统在监测和监管市场互动方面的程度各不相同。因此，本文预测，质量监管意识的增强与国家统计能力的增强相关。最后，该模型考虑了统计能力是否随政治环境而变化。

民主化措施来自Polity IV数据集和关注政府权威模式的考虑制度结构（Marshall等人，2002）。尽管有一些人批评这项措施，但选择它是因为它在一系列国家中的可比性水平。重新调整后的衡量标准范围为0到20，低值表示民主程度较低。一系列州政府结构为政治行为创造了各种激励因素。我们假设民主化会带来更大的统计能力。选票控制、行政和立法代表性的指标来自政治机构数据库（Beck等人，2001年）。比例代表制（PR）、公开列表代表制和高管角色的衡量标准都是二分法。总统完全独立的制度被归类为强势总统制度，以区别于弱势总统制度和议会制度。我们期望公共关系和公开名单公共关系系统更加民主；这些国家将提高统计能力。同样，我们预计PRS系统的容量也将增强，这通过我们的两个总统变量的负号来表示。最后一个二分法变量是欧盟的入学率。表1显示了数据的描述性统计数据，而表2提供了分析中包含的国家列表。表1：描述性统计变量总体均值统计能力指数（SCI）67.4312.1167.9016.2068.0815.9767.8216.36Tech。

成就2。601.22.591.202.591.202.591.2调节质量-0.400.74-0.370.75-0.350.75-0.370.74民主化12。956.2113.116.1413.176.1513.086.15Strong主席。680.460.630.480.630.480.650.48弱总统。120.326.127.334.117.3230.120.33比例代表制。597.493.567.497.567.4970.580.49开放列表。403.492.394.490.403.4920.40.49欧盟成员资格。054.228.048.215.048.2140.050.22表2：包括的国家（n=94）阿尔巴尼亚埃及立陶宛阿曼阿尔及利亚萨尔瓦多马其顿阿根廷人阿根廷国籍加拿大国籍菲律宾国籍马来西亚国籍LeonebangLadeshGabonalislovakealarusGeorgia Mauritaniasouth Africa Beninghana Mauritiussri马来西亚、墨西哥、博茨瓦纳、几内亚、蒙古、匈牙利、洪都拉斯、墨西哥、莫桑比克、柬埔寨、印度尼西亚、危地马拉、突尼斯、中非共和国、尼日利亚、南非、牙买加、乌克兰、乌克兰、巴布亚新几内亚、乌克兰、巴布亚新几内亚里卡、吉尔吉斯、巴拉圭、巴拉圭、克罗地亚、拉脱维亚、秘鲁、缅甸共和国、菲律宾、利比里亚和估计结果该模型评估了技术能力对94个国家的国家统计能力的影响。为了减少与时间相关的不可观测变量相关的偏差，广义线性模型采用了2004年至2006年使用广义估计方程（GEE）方法测量的94个国家的面板数据，同时考虑了面板数据的典型特征，包括不可观测的异质性和序列相关性（Lianger和Zeger 1986；Zeger和Lianger 1986）。III该模型适用于横截面主导数据集，产生的参数估计不受异方差和误差序列自相关的影响（Zorn 2001）。