企业家创新精神：来自企业家年龄效应的解释——基于2015年中国企业—员工匹配调查(CEES)的实证分析

程　虹　韩　笑

(1.武汉大学 质量发展战略研究院，湖北 武汉 430072；2.宏观质量管理湖北省协同创新中心，湖北 武汉 430072)



企业家创新精神：来自企业家年龄效应的解释
——基于2015年中国企业—员工匹配调查(CEES)的实证分析

程虹韩笑

(1.武汉大学 质量发展战略研究院，湖北 武汉 430072；2.宏观质量管理湖北省协同创新中心，湖北 武汉 430072)

摘要：本文利用2015年中国企业—员工匹配调查的数据，从企业家年龄的角度研究了企业家创新精神的变动，并分别采用OLS和3SLS回归，对企业家年龄与其创新精神之间的因果关系进行了稳健性检验。结果表明，企业家年龄和企业家创新精神之间存在显著的U型关系。通过进一步测算U型拐点发现，对于50.8～52.7岁的企业家群体而言，其创新精神显著低于其他年龄分组，存在“中年创新瓶颈”的问题。因此，应推动“制度企业家”向“创新企业家”的转型，增强企业家群体的换血功能，以助力中年企业家尽快冲破“中年创新瓶颈”。

关键词：企业家;年龄效应;创新精神; 中年创新瓶颈

创新是经济增长的根本动力和源泉，企业家推动创新并将创新活动引向市场，因而企业家是经济发展的主要推动者[1]。企业家精神作为附着于企业家个体最重要的无形因素，是将新知识转化为知识经济的源泉[2]，企业家创新精神是熊彼特“创造性破坏”思想的核心。因此，经济新常态下要实现经济转型升级并推动长期发展，企业家创新精神的培育至关重要。

已有的诸多研究从经济、文化、制度、个体特征等角度试图解释影响企业家创新精神的因素[3][4]。其中，以有限理性为前提的高阶理论把企业家的背景特征纳入研究模型，认为企业家个体特征变量如年龄、性别、教育背景、任职经历等影响企业创新行为[5]，并可以在一定程度上解释企业经营绩效的变化[6]。企业家年龄作为个体特征的重要变量，能够反映其阅历、经验积累和心智成熟程度，对其行为方式、决策偏好、战略选择产生影响，进而影响创新精神的发挥。因此，从企业家年龄的角度研究企业家的创新精神，对于了解我国企业家创新精神的现状及其在不同年龄结构之间的差异具有重要意义。

一、文献综述

现有文献中关于企业家年龄对创新影响的研究，大致存在两种观点。一种观点认为，企业家年龄效应通过其认知能力的提高、管理经验的丰富和社会资本的积累，对创新精神产生积极影响。随着年龄增长和经验积累，年长企业家的认知水平更高、管理经验更丰富[7]。企业家年龄越高拥有的社会资本越多，包括人力资本和物质资本的积累[8]，因而，年长的企业家更可能采取新的变革改善企业经营管理。基于社会资本理论，在中国社会背景下，建立良好的关系网络、积累充足的社会资本是促进创新的重要途径[9]。另一种观点认为，企业家由于年龄增加带来的风险偏好降低、行为决策趋于保守，对创新精神存在消极影响。企业家年龄与其决策信心、信息整合能力负相关[10]。随着年龄的增加，企业家的知识结构老化、变通能力降低，并且缺乏充足的动力和信心改变原有战略[11]。年长企业家体力和脑力的退化使其掌握新观点、学习新知识的能力减弱，更倾向于固化知识结构、避免风险决策[6]。上述逻辑表明，企业家年龄增长对其创新精神的影响具有两重性，既可能释放创新活力产生“促进效应”，也可能抑制创新行为产生“阻滞效应”。随之而来的一个问题是，在企业家年龄对创新精神的影响中，“促进效应”与“阻滞效应”到底哪种效应的作用更大？就理论层面而言，显然很难准确断定企业家年龄对其创新精神影响的“净效应”，两者之间的关系仍是一个需要进一步考证的问题。因此，本文所要研究的问题是，利用一手调查数据实证检验年龄效应中的“促进效应”与“阻滞效应”的作用，即企业家年龄效应中正反两方面影响同时发挥作用时，创新精神随企业家年龄增长呈现出何种趋势性规律。

关于企业家年龄如何影响创新精神，现有文献主要从以下三个角度进行研究。部分学者从企业多元化战略的视角研究创新，基于高阶理论探讨了企业家年龄与企业多元化战略之间的关系，通过综合两种看似矛盾的结论提出，企业家年龄和企业多元化战略之间存在倒“U”型关系，即中年企业家比年轻、年长企业家更倾向于采用多元化战略[12][13][14]。也有学者研究企业家年龄与企业家能力的关系，发现企业家的年龄层次对其资源整合能力、创新能力、承担风险和不确定性的能力的作用明显不同[15]。还有学者从社会资本的角度研究企业家年龄对创新的影响，认为年龄通过社会关系网络影响资源获取能力和创新行动力，而制度质量决定企业家才能的配置[16][17]，在特殊的制度背景下，年龄增加所积累的“关系”有助于企业通过非市场竞争的方式获取竞争性资源[5][8][9]，进而影响创新行为。已有研究指出，企业家精神尤其是创新精神的减退对新常态下企业经营绩效的下滑具有相当的解释力，企业家创新精神与企业家年龄之间可能存在某种非线性关系[18]，但该研究并未从因果效应的角度进行实证检验。因此，本文将在相关研究的基础上，从微观角度定量分析企业家年龄对企业家创新精神的影响，实证测度两者之间可能存在的因果效应，并就经济新常态下如何更大程度发挥企业家创新精神在未来经济发展中的作用提出相应的政策建议。

与现有文献相比，本文可能的创新点在于：第一，通过武汉大学质量发展战略研究院等机构开展的“中国企业—员工匹配调查”获得了微观层面570家企业的翔实数据，这是目前可获得的、最新的、基于随机分层抽样的企业层面数据，本文使用此次大规模的一手调查数据提高了研究的估计效率。第二，围绕企业家年龄这一核心解释变量，并控制了企业层面的年龄、规模、所有制、人力资本、市场份额、出口与否等因素和地区层面的商业城市、人口规模等因素，更好地解决了遗漏变量问题，并在时间、地区、行业和企业等其他因素充分控制的条件下，运用3SLS回归对企业家年龄与创新精神之间的实证关系进行了因果效应的检验，有效处理了模型内生性问题，从而能够更准确地刻画变量之间的关系。

本文以下部分的结构如下：第二部分是模型构建，从理论层面对企业家年龄、企业家创新精神等核心指标的内涵和具体测算进行论述，并提出本文的计量模型；第三部分是数据说明，对本文所运用的具体数据进行说明，并对相关变量进行描述性统计；第四部分是估计结果，通过OLS估计实证检验企业家年龄与企业家创新精神之间的关系，并运用三阶段最小二乘法消除遗漏变量和内生性的影响；第五部分为讨论与建议。

二、模型构建

本文旨在从因果测度的角度对企业家年龄与其创新精神之间的关系进行稳健性检验。因此，本部分分别从企业家年龄的指标选取、企业家创新精神的指标选取、计量模型的构建以及消除内生性影响等四部分进行论述。

(一)企业家年龄的指标选取

企业家年龄是对企业家经历、能力的度量，不同年龄的企业家在管理方法、经验判断、资源获取、机会识别、风险规避、决策偏好等方面存在显著的差异。鉴于企业家年龄对其创新精神可能存在着既促进又阻滞的双重作用，为了对企业家年龄与其创新精神之间的关系进行稳健因果推断，本文以受访企业董事长或总经理的年龄作为企业家年龄的主要代理变量。同时，考虑到企业家年龄与创新精神之间可能存在统计意义上的非线性关系，进一步引入企业家年龄的平方项作为解释变量。

(二)企业家创新精神的指标选取

企业家的创新性是企业家创新精神的核心，测度企业家的创新行为是度量和实证分析企业家创新精神的重要途径[19]，但研究创新行为的困难之处在于确定创新的投入和产出[20]。较早的研究直接使用科技投入数额作为企业家创新精神的测度指标，但研发支出等直接科技投入难以真实完整地反映企业家创新行为的所有投入，也缺乏对创新产出的度量，因而其作为创新精神代理变量的科学性大打折扣。本文借鉴Acs、Aghion、Wong、李宏彬等的表示方法[21]，以专利数量反映企业家创新精神。企业家创新精神越强，越注重企业的技术、产品、工艺、设计等方面的创新，而企业实际拥有的专利数量是衡量企业创新产出的直接指标，因此，本文选择专利数量作为企业家创新精神的代理变量。

(三)模型设定

鉴于此次调查数据为短面板数据，为控制不可观测的时间、地区和行业效应，本文采用双向固定效应模型对企业家年龄与其创新精神的关系进行检验，从而在一定程度上解决计量模型的遗漏变量问题。为满足稳态条件下计量模型的一般设定要求，除虚拟变量外各变量均取自然对数值。计量模型具体设定如下：

lnpatent_number=α0+α1lne_ageijdt+α2lne_ageijdt_square+Xijdtα+Dj+Dd+Dt+μ

(1)

其中,被解释变量为专利总数的自然对数(ln patent_number)，核心解释变量包括企业家年龄的自然对数值(lne_ageijdt)、年龄自然对数值的平方项(lne_ageijdt_square)。Xijdt为一系列控制变量，包括企业年龄(firm_age)、企业规模(labor)、员工受教育年限(h)、国有股权比例(state_stake)、市场份额(market_share)、出口与否(export)、透支额度(credit_sell)、是否为商业城市(business)、当地人口规模(population_score)等。这些控制变量涵盖了企业、地区两个层面，从而有效解决了由于遗漏变量偏误对核心解释变量参数估计值产生的潜在影响。尽管上述控制变量之间可能存在多重共线性的问题，可能会对单个控制变量参数估计值的准确性产生一定影响，然而现有文献表明，企业家年龄与上述控制变量组的线性相关性不大，控制变量之间的多重共线性不会对核心解释变量的参数估计造成影响。同时，上述控制变量的选取，将显著提高模型的整体解释力，从而有效解决模型设定不足对核心解释变量参数估计值所带来的更大影响。

在模型中，下标i表示第i位受访的企业家，下标j表示基于一维行业代码(GB/4754-2011)划分的行业类型(j=1,2,3,4)，下标t表示调查数据的年份(t=2013，2014)，下标d表示此次调查样本中的调查单元(d=1,2,3……19)。Dj表示基于一维行业代码控制的行业效应，Dd和Dt分别表示地区和时间的固定效应。

(四)内生性问题的讨论

本文对企业家年龄与企业家创新精神的实证研究可能会受到测量误差以及遗漏变量所造成的内生性问题的影响，通过单方程模型很难准确测度出二者之间的因果效应，而采用联立方程可以弥补单方程模型的不足从而得出更准确的结论。对联立方程模型的传统估计方法有二阶段最小二乘法(2SLS)和三阶段最小二乘法(3SLS)，前者基于扰动项同方差的假定进行检验，在扰动项异方差的条件下，通过后者得出的估计量才是最优、一致和有效的。由于存在遗漏变量、联立性偏误所造成的内生性问题，本文选择3SLS对联立方程模型进行估计，分别将企业家创新精神、企业家年龄及年龄平方项视为内生变量，构建完备的联立方程组来检验企业家年龄对其创新精神的影响。

具体来说，分别将企业家年龄及年龄自然对数值的平方项看作内生变量，使用的核心工具变量为同一地区、同一时期、同一一维行业代码的企业家年龄及其平方项的均值(lne_ageijdt_average1、(lne_ageijdt_average1)2)。在此基础上，进一步引入时间、地区和行业的固定效应(Dt、Dd和Dj)以及地区层面控制变量，将其线性组合作为工具变量(Z和M)。联立方程模型具体设定如下：

lne_ageijdt=β0+β1lne_ageijdt_average1+β2(lne_ageijdt_average1)2+

β3lnpatent_number+Zβ+ε

(2)

lne_ageijdt_square=γ0+γ1lne_ageijdt_average1+γ2(lne_ageijdt_average1)2+

γ3lnpatent_number+Mγ+ξ

(3)

三、数据说明

(一)数据来源

为研究企业家年龄与其创新精神之间可能存在的实证关系，本文作者所在的武汉大学联合香港科技大学、清华大学和中国社科院等学术机构，开展了“中国企业—员工匹配调查”(China Employer-Employee Survey，简称CEES)，本文使用的数据全部来自此次大规模调查。经长期的方案设计和严格的过程控制，本调查数据在内容全面性、数据质量等方面有了进一步提升，突破了现有研究的数据瓶颈，为企业家年龄与其创新精神的实证研究提供了基于随机分层抽样、高质量的大规模研究样本。

为保证调查样本的代表性，本次调查在区域选择上充分考虑了广东的代表性意义，在抽样程序上严格遵循了完全随机抽样方法。广东省作为经济总量最大、制造业规模最大、地区发展差异显著的省份，具有代表性与省内区域经济异质性①，为研究我国企业家的年龄效应提供了很好的范本。本次调查在广东省采用分层随机抽样的方法，从广东省21个地级市中随机抽取13个地级市，再从中等距抽选出19个区(县)作为最终调查单元。以第三次经济普查的30.09万家制造业企业为抽样总体，按就业人数加权进行随机抽样确定样本企业，最大程度上降低了“样本选择偏误”的可能性，保证了样本企业的随机性和研究结论的科学性。

本次调查首次从企业层面完整收集了受访企业一把手的出生年月、学历、工作经验等人口背景特征相关的数据，并有效涵盖了被调查企业的基础财务数据和创新行为绩效指标，包括企业工业增加值、销售收入、利润总额、主营业务收入等经营性财务指标，还涉及企业研发投入、专利产出等创新方面的相关数据信息，实现了数据结构上的内部一致性。

(二)描述性统计

表1给出了2013～2014年被调查企业的企业家年龄与创新精神的描述性统计结果。在调查样本中，受访企业家的平均年龄为50.21岁，年龄最小为25岁，标准差为9.01，说明企业家年龄距离平均值的幅度比较大。进一步统计发现，出生于20世纪60年代(出生年份为1960～1969)的企业家构成了目前我国企业家群体的主力，其所在企业的数量占全部有效样本总数的64%。在产出指标方面，这一代企业家群体创造了85.24%的工业总产值、84.40%的工业增加值。从企业家创新精神的描述性统计结果来看，调查样本企业的平均发明专利数为19.4。进一步统计发现，20世纪50～60年代企业家群体所在企业的专利数量仅为70～80年代企业家群体的45.5%，中年企业家群体普遍存在创新精神不足的短板。

表1　企业家年龄与企业专利总数的描述性统计(2013～2014)

注：1.对于市场份额变量，产品市场份额小于1%的赋值为1，在1%到10%之间的赋值为2，在11%到50%之间的赋值为3，51%以上的赋值为4；2.对于出口与否变量，若企业有出口行为则赋值为1，否则为0；3.对于透支额度变量，若企业具有透支额度，赋值为1，否则为0；4.对于商业城市变量，若所在城市为省会、副省级城市或珠三角城市则赋值为1，否则赋值为0；5.对于人口规模变量，若当地地级市的常住人口少于5 万则赋值为1，5 万至25 万的赋值为2，25 万至100 万的赋值为3，100 万以上的赋值为4。

四、估计结果

本部分分别运用OLS和3SLS回归，在时间、地区、行业和企业等其他因素充分控制的条件下，从因果效应的角度对企业家年龄与其创新精神的关系进行稳健性检验。

(一)OLS估计结果

表2给出了采用OLS估计得到的企业家年龄与其创新精神之间关系的检验结果。表2的回归结果表明，企业家的年龄与创新精神之间存在U型非线性关系。在充分控制其他因素的条件下，企业家创新精神对年龄的弹性系数处于[-19.783,-10.718]区间内。同时估计结果表明，企业家年龄的平方项与创新精神显著正相关，其弹性系数处于[1.364,2.606]区间内。根据OLS回归的大样本实证检验可以发现，企业家年龄与创新精神之间存在U型非线性关系。U型检验结果的原因可能在于，对于年长的企业家群体而言，年龄增加带来的企业家认知能力提高、管理经验丰富、机会识别敏锐、社会资本积累所产生的促进效应远大于其行为决策保守、风险规避强烈、冒险偏好降低对创新精神的阻滞效应。对于年轻的企业家而言，初生牛犊不怕虎的干劲使其更富创新活力和冒险精神，但随着年龄的推移，风险偏好降低的同时社会资本与认知能力尚不完善，因而阻滞效应占优势。

由于年龄效应的作用，企业家群体可能存在“中年创新瓶颈”。通过进一步计算企业家年龄与其创新精神U型关系的拐点发现，在未充分考虑内生性的情况下，普通最小二乘回归计算出来的U型曲线的“底部”约在50.85岁左右，即对于年龄在51岁左右的中年企业家群体而言，其创新精神明显低于其他年龄阶段的企业家。换言之，年龄增长所带来的中年企业家群体在认知能力、管理经验和社会资本等方面的提升，难以对冲冒险等级降低、行为决策保守所引致的阻滞效应。在宏观经济下行压力增加的大背景下，中年企业家群体的创新精神普遍偏低，这在一定程度上反映了这一代企业家群体对于经济新常态下从要素投入、投资驱动转向创新驱动的不适应。从时代背景来看，这一代企业家大部分出生于20世纪60年代中期、创业于80～90年代，在市场经济不成熟、管制性壁垒较多的改革开放初期形成了较强的制度突破能力和制度处理能力[22][23]，依靠制度突破为企业带来传统意义上的发展和经营绩效的提升[21]。然而，随着制度改革的推进和市场经济体制的日渐完善，制度突破产生的边际收益递减趋势明显，中年企业家群体由于存在对制度能力的路径依赖更易陷入“中年创新瓶颈”[18]。

除了企业家年龄这一核心解释变量以外，控制变量的符号也基本符合理论预期。企业员工的受教育年限对企业家创新精神的影响始终显著为正，这说明人力资本的提升产生了明显的外部溢出[24]，促进了企业家创新精神的提升。企业年龄与企业家创新精神之间存在正向关系，表明“干中学”机制随企业经营时间的延长而提高[25]，存活时间长的企业，具有较强的市场分析能力，能够快速洞悉市场规律，企业家的创新意识更加强烈、创新产出更加明显。出口对于企业家创新精神的影响显著为正，出口企业获得“出口中学”效应，较快地吸收了国外研发的技术外溢从而促进了创新，并且出口对象国的高市场准入门槛，激发了企业家的创新潜力和创新精神。企业规模变量对企业家创新精神具有显著的正向激励，可能的原因在于融资约束和要素市场的不完善使得创新活动存在较大的固定和沉没成本[26]，中小企业的企业家面临更大的创新风险，因而系统性地处于劣势地位[27]。

表2　企业家年龄对企业家创新精神的OLS回归

注： 括号内为T值；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。下表同。

(二)3SLS估计结果

由于存在遗漏变量、测量误差所造成的内生性问题，本部分采用三阶段最小二乘法进行因果效应的估计，具体结果如表3所示。在3SLS回归模型中，企业家年龄及平方项对企业家创新精神始终具有统计意义上的显著影响。其中，企业家年龄的一次项对创新精神存在显著的负影响，而年龄平方项的影响显著为正。回归结果从因果效应的角度证明，企业家年龄与其创新精神之间存在U型关系。采用3SLS回归消除内生性影响以后，通过进一步测算企业家年龄与其创新精神的拐点发现，年龄在52.7岁左右的企业家群体，其创新精神最为薄弱。通过因果效应的测算，进一步证实了对企业家群体“中年创新瓶颈”现象的判断。

除此之外，实证研究中还发现了其他显著影响企业家创新精神的因素。企业年龄、企业规模与员工的平均受教育年限，在1%的显著性水平上对企业家创新精神均有正向影响。企业年龄对企业家创新精神的弹性为0.459，企业规模和企业员工平均受教育年限的回归系数分别为0.533和2.606。

五、讨论与建议

本文基于第一手调查数据，运用双向固定效应模型，分别采用OLS和3SLS回归对企业家年龄与企业家创新精神之间的关系进行了大样本的计量检验，得出以下主要结论：(1)企业家年龄对其创新精神具有显著影响。实证研究结果表明，在充分控制企业、地区层面因素的条件下，企业家年龄对创新精神的影响具有统计意义上的显著性。考虑变量内生性问题后，该显著关系仍稳健。(2)企业家年龄与其创新精神之间存在U型非线性关系。已有研究从认知能力、管理经验、社会资本、风险偏好、行为决策等角度，认为企业家年龄对其创新精神具有不同方向的影响，并在理论上预测两者之间可能存在的关系，本文则从实证检验的角度论证了其因果效应的存在。(3)企业家群体存在明显的“中年创新瓶颈”。对于当前处于50.8～52.7岁的中年企业家群体而言，其创新精神明显低于其他年龄分组的企业家群体，年龄增长带来的企业家认知能力提高、管理经验丰富和社会资本积累所产生的积极作用无法对冲风险偏好降低、行为决策保守所引致的不利影响。

表3　年龄对发明专利总数的3SLS回归

进一步讨论企业家“中年创新瓶颈”产生的原因，其根源在于中年企业家的创新激励不足。在改革开放背景下成长起来的中年企业家，习惯于依靠制度突破和政府补贴为企业发展赢得空间，形成了较强的制度突破能力和社会关系处理能力，由此成为“制度型企业家”。然而，随着制度改革的推进和市场经济体制的日渐完善，制度突破产生的边际收益递减趋势明显，现代企业效益主要来自企业创新、价值链扩张等非制度方面[28]。依靠制度突破的传统增长模式已不再适用，而中年企业家群体又普遍存在路径依赖与锁定效应。调查结果表明，中年企业家群体大多从事加工贸易，行业分布集中于设备制造业、金属及非金属矿物制品业、纺织服装与服饰业等资源与劳动力密集型产业，传统的要素密集型行业分布带来转化成本高、路径依赖严重、锁定效应明显等问题，导致企业家创新精神不足。从生命周期的角度分析，作为企业核心领导的中年企业家承担了多元化的角色，面临个人和企业发展的诸多选择，开始思考代际传承和企业发展路径。由于存在对未来选择的不确定性，中年企业家在创新投入、人力资本投资与制度突破之间权衡取舍，创新投入相对不足。此外，从工作经验的角度分析，对于中年企业家而言，由社会经验积累所带来的创新收益的递减趋势明显。随着企业家工作经验的积累，在创新收益存量基础上所增加的收益增量越来越少，因此，基于成本收益的考量中年企业家会逐步减少创新投入，进一步导致其创新精神不足。

中年企业家创新精神的衰退，一定程度上导致宏观经济的整体下滑[21]。背后的原因在于，中年企业家群体人数占样本企业总数60%以上，综合产出占到样本总体的70%左右，这一代企业家群体是目前中国经济发展的“中流砥柱”，而“中年创新瓶颈”的现状致使企业家创新精神对提升全要素生产率的预期作用未能充分实现。

根据上述实证研究结果，本文的政策建议如下：

第一，推动“制度企业家”向“创新企业家”转型。经济新常态下，“制度企业家”的能力现状难以适应经济转型升级的客观要求，要突破年龄效应的约束，就必须对企业家队伍进行供给侧的结构性改革。针对目前这一代企业家特别是出生于20世纪60年代的企业家群体创新精神减退的现状，有意识地加强“企二代”的培养，组织专门的企业家培训，提升企业家的创新能力和创新意识，培育企业内生发展的能力，消除其对政策支持的依赖性。

第二，增强企业家群体的换血功能。鉴于企业家群体中存在年龄效应，应大胆实施退出政策，鼓励一批年龄效应明显、创新精神减退的企业家退出市场。加强市场对企业家队伍的筛选作用，营造和完善企业家市场的内外部环境和市场竞争规则，推动企业家人力资本商品化，发挥社会资本的逆向选择作用，尽可能减少政府的干预。

第三，尽快冲破“中年创新瓶颈”。中年企业家群体创新精神不足这一现象的出现不是简单的代际原因，具有一定的周期性。要冲破“中年创新瓶颈”，一方面企业家应将更多资源和精力配置到生产性活动，发挥自身厚积薄发的经验优势，加大创新研发投入，提升创新产出效率，以适应经济新环境、新形势；另一方面政府在宏观政策层面应采取激励措施如税收减免、科技补贴等，帮助企业规避路径依赖与锁定效应，走创新发展道路。走出创新瓶颈的中年企业家群体，将抓住进一步发展的契机，中年红利得以完全释放，由此迎来爆发式增长。

注释：

①2014年广东经济总量占全国的10.66%、进出口总额占全国的25.01%、制造业就业人数占全国的16.4%，均处在所有省份的第一位。通过将广东珠三角地区、粤西地区和粤东地区的经济发展水平与其他各省进行对比，发现广东省内的区域经济异质性十分显著。

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(责任编辑：胡浩志)

收稿日期：2016-01-26

基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“宏观经济整体和微观产品服务的质量‘双提高’机制研究”(15JZD023)；国家科技支撑计划课题“第三方检验检测综合科技服务平台及示范应用”(2015BAH27F01)；科技部公益性科研专项“我国标准规制及支撑体系研究”(201310202)

作者简介：程虹(1963— )，男，湖北武汉人，武汉大学质量发展战略研究院、宏观质量管理湖北省协同创新中心教授，博士生导师；

中图分类号：F272.91

文献标识码：A

文章编号：1003-5230(2016)04-0096-08

韩笑(1990— )，女，湖北荆门人，武汉大学质量发展战略研究院、宏观质量管理湖北省协同创新中心助理研究员。