发展知识型国家：技术与增强国家竞争力

国家统计能力重复测量的潜在面板效应可能会使公共系数的估计复杂化。单位之间的尺度变化和每个面板内的方差使得异方差非常可能。因此，该模型使用Huber-White标准误差对该方差进行稳健估计。最后，该模型包含一个AR（1）项来解释可能的序列相关性。我们提前注意到，我们报告的GPT效应的符号和显著性（以及在一定程度上的大小）并不随规范而变化；结果对GEE相关矩阵的变化，甚至对使用托比特（tobit）等替代估计器都具有鲁棒性。因变量国家统计能力是有界的[0100]。因此，依赖变量首先以比例（π）计算，然后通过Logit变换计算，以创建新的因变量（y=ln（π/（1-π））。这允许根据因变量的原始边界对GEE模型进行估计。表3显示了模型的GEE回归结果。这个（7） 统计数据129.21表明，该模型与数据吻合良好。所有估计模型均包含Huber-White-Robust标准误差。表3：GEE估计变量估计半稳健SETech。成就。31140.0536***监管质量0。24270.0901**民主化。00360.0076强势总统-0.14960.1296弱势总统-0.22230.2168比例代表。21870.1000*打开列表0。10240.1290欧盟成员资格0。04080.2655Constant0。15850.1916NWald2（7）129.21***相关矩阵（1）标度参数0。2990*p<0.10（双尾检验）**p<0.05（双尾检验）***p<0.01（双尾检验）图1：技术成就对国家统计能力的估计影响表3给出了结果。

对增长理论和GPT的文献回顾表明，通用技术有助于组织开发更具体的技术，从而提高绩效；因此，更多地使用通用技术可以带来整体社会效益。这些具体和普遍的好处共同支持经济增长。这里的观点是，这些GPT在社会上的渗透更大，可以更好地监控和衡量自己。该模型直接支持该期望（H1）。如表3所示，ArCo指数的一个标准偏差偏移的影响刚好低于因变量的一个标准偏差偏移。图1显示了与技术成就提高相关的国家统计能力（包括95%的置信区间）的统计显著增长。然而，技术只是国家统计能力的一个来源。在政治制度中依赖比例代表制的政府体系中，国家统计能力的发生率较高。研究结果还表明，监管质量对国家统计能力有着强烈的积极影响。图2和图3分别显示了与监管质量和比例代表性增加相关的国家统计能力（包括95%置信区间）的统计显著增加。没有证据表明民主化、欧盟成员国资格和居住制度会产生直接影响，这些都会破坏我们关于政治属性的论点。这些都与更大的统计能力无关。

研究结果确实表明了对PR系统的影响，PR系统导致依赖变量的标准偏差提高了约三分之一。图2：监管质量对国家统计能力的估计影响图3：比例代表制对国家统计能力的估计影响此处显示的结果显示了技术成就对国家统计能力的重大影响。由于技术能力通常不受ZF或政策制定者的控制，他们能做些什么来提高统计能力？对他们来说，试图朝着有效的国家统计系统发展是徒劳的吗？一种观点认为，通用技术有多种用途，包括经济增长，因此组织和ZF出于财务原因适应新技术。与政治制度等传统原因相关的推论可以在考虑到各国不同的技术成就水平后重新解释；技术比欧盟成员资格或民主化等因素更重要。有效的ZF体系越来越依赖知识和证据。国家统计系统在系统收集、验证和传播重要知识和证据方面发挥着重要作用，这些知识和证据是许多重要ZF企业的核心。据观察，国家统计系统面临的问题是知识和治理两方面的问题（Jerven 2013）。各国ZF，尤其是那些致力于提高绩效的发展中国家的ZF，可能会越来越多地求助于本国的统计系统来收集、验证和分发治理和决策所需的信息。

然而，正如现在著名的2010年加纳GDP修正案所表明的那样，有理由怀疑国家统计数据，尤其是发展中国家的统计数据（Jerven 2013，Devarajan 2013）。国际经济发展和减贫项目的激增，推动了对高质量国家统计数据的进一步需求。由于统计是反贫困战争（2002年世界银行）的所谓“起点”，因此将更加强调提高国家统计系统的能力。在这种背景下，出现了关于促进有意义的改进的最佳渠道的问题。国际发展界对发展中国家面临的“统计悲剧”（Devarajan 2013）的反应是加倍实施国家统计系统的评估（例如，威洛比2008）、规划和战略设计改进计划。世界银行的STATCAP项目或PARIS21等项目似乎正在蓬勃发展。虽然这些计划似乎有效，但学者们的见解提醒发展界，国家统计系统存在于多种经济、社会和政治环境中，在这些环境中，一刀切的方法很难成功。很少有人关注有助于改善国家统计系统但基本上不受政府控制的可能因素。技术附加就是这样一个因素。本研究的目的是增加关于国家统计能力决定因素的已知信息。重点是将技术成就作为国家统计能力的基础。经济学家已经认识到，技术成就的跨国差异是经济增长差异的主要原因（例如，Helpman 1998；Islam 2003；Castellacci 2007）。

技术也有助于治理实践和监管状态的发展（Whitford和Tucker，2009）。因此，本文提供的证据表明，使用“通用技术”（GPT）更广泛的国家具有更大的国家统计能力。GPT对组织和经济发展的影响已被充分证明。作为创新，GPT可能会在许多经济部门得到应用，并推动许多组织运营的变化（Helpman 1998，3）；它们充当“使能技术，允许组织利用市场互补性并选择新的行动模式”（Bresnahan和Trajtenberg 1995）研究结果表明，技术成就是国家统计能力的有力预测因素。这些发现补充了关于技术对经济和组织的好处的传统思维。此外，关于国家统计能力对治理体系的好处的证据至少为加强国家统计体系有效性的大规模国际投资提供了一个令人信服的理由。这些关于技术益处的发现可能为这些努力提供有力的补充。注：有关SCI的更多信息，请参见世界银行（2014年）。该指数基于考夫曼及其同事（2008）描述的详细测量模型，考虑了多项独立调查和结果。iiiOLS使用汇集的横截面时间序列数据对模型进行的估计通常违反了同方差和误差项相关性的假设（Kmenta 1986）。虽然OLS估计的系数在存在自相关的情况下是无偏的，但这些估计是无效的，OLS系数的可变性威胁着统计显著性的评估。参考亚历山大·W·E.、比科伊·T.、乔贝克·C.、哈鲁特云延·A.、文特尔·L.，2008年。

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