参与标准研制对企业绩效有影响吗?——战略性新兴产业的研究

熊 文 赵思萌 王 旭 孙 翊*

(1.北京工商大学 经济学院, 北京 100048; 2.中国科学院 科技战略咨询研究院, 北京 100190; 3.中国科学院大学 公共政策与管理学院, 北京 100039)

0 引言

标准是与论文、专利等同等重要的人类知识产出。标准化对经济、技术、科学和管理等社会实践有重大意义。对于一些复杂的事务和概念,只有通过制定、发布和实施标准使其达到统一,并获得最佳秩序和社会效益。标准可以促进世界协同和互联互通,助推创新发展,引领时代进步。我国目前正处于由科技制造大国向制造强国转变的关键时期,转变的实质就是落后向先进的变化,而能够衡量转变的重要指标之一就是标准。因此,标准化制定和标准化工作的推进,对经济发展和社会稳定都具有至关重要的作用。

在美欧等发达国家中,国家标准的制定大多以企业为主体,而我国原有标准体系主要以研究院为主体,企业参与较少,标准制定及修订速度跟不上市场变化和产业发展的需要。根据我们查找的数据进行不完全统计的结果显示,在2000年以前,我国发布的国家标准中,企业参与起草的比例仅有12.58%,2000—2009年比例上升到了42.99%,而在2010年后,企业的参与率达到了75.39%。因为2010年前后我国的一些企业开始重视技术研究,SVA、中兴、通讯、海尔等企业都加强了在技术研发上的投入,加大了参与技术标准制修订的工作力度[1];企业参与标准制定的原因中,外部环境包括市场环境要素和制度环境要素,内部环境包括企业资源和战略要素[2];通过研究,有学者发现企业参与制定标准在长期能够减少研发费用支出,从而增加企业的经济效益[3]。

在供给过剩、市场竞争日趋激烈的当下,企业间的竞争更大程度上表现为标准的竞争。在第四次工业革命的背景下,标准成为企业国际竞争力的重要指标,新一代信息技术领域中,国际标准竞争的优势正从美欧日韩等发达国家转向中国,以华为公司为主导的中国企业逐渐获得更高的竞争地位和国际市场[4]。企业参与标准竞争过程中,“标准引入阶段”的竞争战略是“标准开发战略”,对此企业可采取一系列具体标准制定策略[5];在产业集群环境、标准竞争和群内企业绩效三者的关系中,标准竞争能够促进企业绩效的提升,且标准竞争在产业集群环境与企业绩效之间起着中介作用[6]。企业进行标准竞争的实质就是参与标准的研发和制定,企业提高自身的标准参与度,提高对于标准制定的资金和人力投入,有利于在技术更新换代迅速的现代经济中获得有利地位,也能帮助企业提高行业内甚至国际上的竞争力。企业是市场的主体,同时也是标准化工作的主体,所以标准化活动离不开企业的参与[1]。

另一方面,作为营利性主体,企业的一切行为决策都以获得经济利益为目的,且制定标准也是为了“在一定的范围内获得最佳秩序”和“促进最佳的共同效益”。因此企业参与标准研制一定要有收益,但是上述相关文献中,对此研究较少且没有足够的数据实证作为支撑。企业参与标准研制的作用中,也并未直接提到其与企业收益的关系[7]。不从科学基础上解决这个问题,很难让企业持续的从事标准研制和标准化工作。

2019年7月30日,新一代信息技术产业标准化论坛指出,实现新产品和新服务模式的本质是市场需求基于产业技术发展得到满足,标准化则是这场变革中能够引导和保证技术产业模式可持续发展的关键。而战略性新兴产业作为代表未来科技和产业发展新方向的产业,体现了当今世界知识经济、循环经济、低碳经济发展潮流,具有巨大的发展潜力,对经济社会起着全局推动和重大引领的作用。该产业的发展是现阶段我国现代化产业体系发展的主要内容和方向,也是我国产业结构调整的重要关键点以及抢占新形势下科技与经济发展制高点的重大战略[8]。近年对于战略性新兴产业的研究中,大多集中在金融支持对产业的影响[9-10]、产业之间的技术共享及与周围经济体的耦合效应[11-13]、劳动力资源对产业的影响[14-15]等,都表明了战略性新兴产业具有积极的发展前景。

以上文献表明:第一,标准化制定和标准化工作推进有利于各行业和社会的发展和稳定,对标准和企业之间的探究是至关重要的;第二,对于企业参与标准研制能够产生收益这一观点上,能够提供的理论和实证证据不足;第三,关于标准和战略性新兴产业的研究主要停留在产业和宏观层面,鲜有文献涉及战略性新兴产业中标准的微观层面企业绩效的经济效应,且尚未从企业参与标准研制影响企业收益这方面来阐述。而且,企业参与标准研制对于标准化工作来说是非常重要的,这使得企业逐渐成为标准研制的主体。企业参与标准的动机一定是要获取收益,否则单靠政策刺激无法确保长期的参与动力。但目前关于企业参与标准收益问题在理论上却没有得到解决,特别是在中国,面临不同规模、不同性质、不同区域、参与不同类型标准的问题,复杂程度大大增加。因此本文聚焦该问题,寻找解决问题的途径。基于以上分析,本文以战略性新兴产业中的企业为例,采用倾向评分匹配(propensity score matching,PSM)方法,实证分析企业是否参与标准研制这一行为对企业收益的影响。

1 理论假说与模型方法

1.1 理论假说

1.1.1 参与标准研制有利于提高企业收益

已有研究基于倾向评分匹配估计实证分析,发现使用国际标准对企业全要素生产率具有稳健的因果效应[16];Magobe[17]等人对南非共和国的研究表明,卫生机构必须遵守质量标准,才能实施国家健康保险进而实现全民医保和统一的医疗体系转变;同时,标准可促使企业技术升级[18],企业参与制定标准也能够在长期减少研发费用支出,从而增加企业的经济效益[3];建筑施工企业也是如此,标准可以有效降低企业的施工成本,提高工程质量,并形成技术贸易壁垒,获得更高的利润[19];企业参与标准起草则有利于树立行业领导品牌、抢占市场先机、赢取更高的发展平台和增强市场核心竞争力等,通过获得这些优势,企业也就能够得到经营效益方面的提升[7]。

基于以上文献,本文提出待验假说1,参与标准研制有利于提高企业收益。

1.1.2 大企业参加标准研制带来的效应更明显

另一方面,企业的规模大小对企业的经济效益有积极的正向影响,相较于小企业,大企业更容易获得较高的经济收益[3];企业自身参与标准制定对R&D的激励效果更大,且这种影响在大企业和非国有企业中更显著[20];在国内中小企业中,当环境竞争作为调节变量,外部寻找对象是竞争者时,市场环境竞争性负向调节深度的外部寻找策略与绩效之间的关系[21];Cengiz[22]研究发现,创新营销会对中小企业和大型企业产生影响,不同规模企业创新营销的关键因素和总体概念也会存在差异;以苹果公司为例,大企业中的企业家精神更能作为一种重要的驱动力促进企业的科技导向和创新成长[23];在政府的货币紧缩政策下,比起小企业受到的冲击,大企业在包括外部融资水平、主营业务收入、存货、利润等方面的货币紧缩效应微乎其微[24]。

基于此,本文提出待验假说2,大企业参加标准研制带来的效应更明显。

1.1.3 参与标准在非国有企业中比国有企业更有效

相较于非国有企业,长期及动态角度看国有企业过度负债程度和可能性更低,但短期及静态角度下的过度负债可能性更高[25];在五大高新技术行业中,有四个行业的国有企业创新效率都明显低于民营企业,存在着不容忽视的创新效率损失[26];Arkhipova和Afonasova[27]阐述了俄罗斯的国有企业同样在资源配置、效率提升、可持续发展等方面存在着问题;除此之外,国有企业还有过度投资的问题,造成严重的生产效率损失[28];郭宏[29]以2011—2016年国有上市公司为样本,发现国有企业过度投资和管理层权力过高有关,同时政治治理对管理层权力的抑制效应又降低了过度投资的可能性;而对于非金融类民营上市公司来说,银企关系对公司的投资效率有改善作用[30];且在非国有企业中,企业自身参与标准制定对R&D的激励效果更显著[20]。

基于此,本文提出待验假说3,标准参与效益在非国有企业中比国有企业中更有效。

1.1.4 标准参与效益存在区域差异

在我国,各个区域经济发展状况均不一致,也有很多学者对此做过讨论。西部大开发战略虽然提高了西部地区经济发展的质量,但同时也受到了基础设施建设和投资方向单一,外商投资和创新能力不足等问题的制约[31];将地区分为三部分后,股东和董事会因素对东部和西部企业技术创新的影响差异较大,且其对于中部地区企业技术创新的影响具有一定的独特性[32];虽然我国总体经济效率呈现上升趋势,东部与中部地区经济运行总体上处于一般效率状态,但西部地区处于中低效率,且东部、中部与西部地区经济运行表现出较强的梯度特征[33];中国各个地区的区域创新效率也是如此,整体上升的趋势下也表现出较大地区差异,即东部地区的平均创新效率最高,西部次之,中部最低[34]。

基于以上文献,本文提出待验假说4,标准参与效益存在区域差异。

1.1.5 企业研制标准的类型对收益有不同影响

本文主要将标准分为国家标准、行业标准和地方标准。有研究证实,使用国际标准对企业全要素生产率具有稳健的因果效应[16];在国家标准制定的影响因素上,企业的技术创新水平与其在国家标准制定中的话语权呈正相关,政治关系和技术创新也存在显著的替代关系[35];Ijiri[36]发现标准协调和强制性标准会影响国际贸易流动,不统一的国家标准和强制性法规会阻止新的进入国内市场的外国企业;对于行业标准,其推广深度有助于增加企业的经营效益和战略收益,而推广广度虽然能够提高企业的战略收益,但却会降低其经营效益[37];以黑龙江省为例,根据地方标准质量指数,其标准的数量远不能满足生产实践的需求,但标准的质量指数是经济发展稳定的原因之一,所以要加强对标准化工作的专业指导与质量提升工作[38]。

基于以上文献,本文提出假设5,企业研制标准的类型对收益有不同影响。

1.2 模型与方法

一般在实验观察研究的过程中,由于没有采用随机分组,无法削弱混杂变量的影响,实证分析中很容易产生系统性的偏差。倾向评分匹配方法(PSM)[39]通过把数据分为处理组和控制组,可减少这些偏差和混杂变量的影响,从而对数据进行更合理稳定的分析和把控。这种方法最早由Rosenbaum和Rubin[40]提出,一般常用于医学、公共卫生、经济学等领域。

理想情况是对完全相同的两组数据进行匹配,现实则是基本不可能找到完全一样的样本。所以就要利用合理的方法来进行匹配,常用的匹配方法包括:第一,最近邻匹配法,即把配对组中找到的与处理组个体倾向得分差异最小的个体,作为自己的比较对象;这种匹配是根据实验个体搜索控制个体,由于处理组的样本量比控制组的样本量多,使得控制组的个体都得以匹配;第二,半径匹配法,即引入单位圆的概念,在规定半径所在的单位圆内找到所有的配对样本;这种方法是在邻近的关联中寻找合理的公差水平,往往需要更准确的匹配;第三,核匹配法,即产生一个和处理组匹配的虚拟变量,虚拟对象是通过加权现有控制变量得到,这种方法比前两种方法对数据样本量的要求更高。本文是同时使用三种方法进行分析,这样可以获得稳健性检验结果;若三种均通过显著性检验,则表明结果是稳健的,如果只有两种方法通过,说明结果有一定的稳健性,而只有一种方法通过检验时,表示虽然两组样本存在差异,但却缺少稳健性。

本文利用倾向评分匹配法来研究“企业是否参与了标准研制”,这一行为是否会对企业收益产生影响。在现实的某个行业中,行业内不同的若干个企业不可能拥有完全相同的参与标准研制情况和经营状况,要比较同一家企业“参与标准研制”和“未参与标准研制”时的收益情况是不现实的。所以需要用到倾向评分匹配法,将不同的企业按照是否参与了标准的研制分为不同类别,即处理组和控制组,将两组样本中的企业进行匹配,得到除了参与标准研制这一方面外尽可能相似的企业。

然后对两组样本的收益进行平均处理效应(ATT),来检验参与研制对企业收益是否有影响。一般情况下ATT可以表示如下:

企业是否参与标准研制(BZ)为类别变量,参与标准研制的样本全体构成处理组(BZ=1),未参与标准研制的样本全体构成控制组(BZ=0);X表示样本企业的规模、组织形式或企业所处地区,X=1分别表示样本为大企业、国有企业、中部或东部企业,X=0则分别表示样本为小企业、非国有企业、西部企业或中部企业;而Y代表企业参与起草的标准为类型,Y=1分别代表国家标准、行业标准或地方标准。其中(1)式表示全样本的企业是否参与标准研制对收益的影响差异,而(2)(3)式是将样本企业按照总资产规模大小、组织形式或所处地区划分后进行差异分析,(4)是把样本企业参与的标准分类研究。

2 数据与描述性统计

2.1 数据获取及处理

根据《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,战略性新兴产业分类主体编码分为四层。由于第三、四层过于详细,考虑到测算战略性新兴产业发展规模、结构和速度的实际需要,本文只选用第一、二层分类(表1)。在此引用前两层进行说明和选取。其中,第一层有九大类,第二层共四十类。结合数据的样本量和实际可用性,选择新一代信息技术产业、高端装备制造产业、先进有色金属材料、先进无机非金属材料、新能源汽车产业、新能源产业等六个行业作为研究对象。

表1 战略性新兴产业的类型Table 1Types of strategic emerging industries

利用数据爬取软件八爪鱼,从中国标准在线服务网、地方标准信息服务平台爬取截至2018年的中国国家标准、行业标准和地方标准等相关数据,涵盖基础信息、实施状况、标准状态、起草单位等相关指标。

第一,根据战略性新兴产业的国民经济行业名称,映射对应的CCS(中国标准文献分类法)号(表2);第二,依据CCS号从爬取信息中找到相应的若干标准,将标准内容中的起草单位汇总,得到该行业参与标准起草的企业;第三,从沪深上市的企业中,获得上述六个行业的上市企业2018年经营的相关数据;第四,将上市的企业名称,与参与标准起草的企业名称进行匹配,获得“战略性新兴产业中参与标准起草的企业”和“未参与标准起草的企业”数据。

表2 中国战略性新兴产业行业分类与CCS映射Table 2Classification of China′s strategic emerging industries and CCS mapping

2.2 变量选取

目标变量。衡量企业绩效有较多指标,可以将其划分为企业规模和企业利润水平等两大方面[41-42];其中,研究企业规模的指标主要包括营业总收入和总资产[43-45],研究企业利润水平的指标包括净资产收益率[46]、总资产报酬率[47-48]、总利润[49]和净利润[50]等。为了体现研究的全面性与稳健性,本文分别从企业规模和企业利润水平两方面,各选择2项指标作为目标变量,具体包括企业营业总收入、总资产、净资产收益率和总利润4项指标(表3)。

类别变量。本研究将“企业是否参与标准研制”作为类别变量,但是因为数据限制,只能使用参与起草标准的企业作为总体的代表。处理组为参与标准研制的企业,控制组为未参与标准研制的企业,即将该因素做虚拟变量处理,参与标准研制的企业标记为1,未参与则标记为0。

控制变量。设置控制变量的目的是剔除数据分析时其他偏差和不稳定因素的影响,以便保证处理组和处理组中除了类别变量以外的特性差异不大,更准确的针对类别变量对目标变量的影响进行分析。这里,选取了企业的资本投入、劳动投入、政府、创新以及控股股东[51]等几个因素(表3)。控制变量中,资本投入包括企业的流动资产、非流动资产和营业总成本,劳动投入包括企业的员工总数、员工的人均薪酬;政府因素包括政府的资金支持和企业应缴纳的企业所得税;创新包括企业的科研资金投入和人员投入;控股股东的影响包括控股股东的持股比例和数量。

表3 控制变量和目标变量Table 3Control variables and target variables

2.3 描述性统计

各变量的描述性统计分析见表4。可以发现,员工平均薪酬、政府补助和企业应交所得税的标准差较小,说明样本企业这些指标的差异较小,而其他指标的差异则比较大。

表4 描述性统计Table 4Descriptive statistics

3 实证分析

3.1 匹配变量选择

本研究对上述所选控制变量和类别变量进行logit回归,提取变量完成PSM匹配。相关回归模型如下式(5)所示:

(5)式中,BZ为企业是否参与标准起草,K1为企业流动性资产,K2为非流动性资产投入,K3为营业总成本,L1为员工总人数,L2为员工的人均薪酬,G1为政府对企业的资金支持,G2为企业应交的企业所得税,T1为科研资金投入,T2为科研人员投入,S1为控股股东的持股比例,S2为控股股东的持股量,α1-α11为参数,ε为误差。该式的回归结果见表5。

表5 logit逐步回归结果Table 5Logit stepwise regression results

控制变量中,只有营业总成本、员工人数和控股股东持股比例通过了检验,其中,营业总成本和控股股东持股比例最后都通过了1%水平的显著性检验,员工人数则通过了10%水平的显著性检验,结果都比较理想,说明在接下来的PSM匹配中,能选择这四个控制变量作为匹配变量。

3.2 匹配效果分析

将选出的四个变量和控制变量、目标变量一起,进行PSM匹配。样本平衡性检验结果如表6所示。

表6 匹配前后的平衡性检验Table 6Balance testing before and after matching

经过平衡性检验发现,匹配前p值为0,表明处理组与控制组样本存在显著性差异;而匹配后,在三种匹配方法下p值均拒绝原假设,表明匹配后处理组与控制组样本已不存在显著性差异;而MeanBias均值接近5,特别是核匹配下MeanBias值达到了2.7,效果理想。

对样本进行共同支持假设检验。结果如表7所示,可以发现处理组和控制组各有147和630个样本,且都成功完成了匹配,即共同支持的假设得到了验证;三种匹配方法下的处理组和控制组均存在匹配成功的样本,最近邻匹配下更是达到所有样本全部完成匹配的结果。

表7 共同支持假设检验Table 7Commonly supporting hypothesis testing

对匹配中的控制变量进行检验的结果如表8,此检验要求控制变量匹配后的t检验不存在显著差异;在三种匹配方法中,匹配前的三个变量均通过1%水平的显著性检验,而匹配后却未通过检验,表明匹配后的变量均不存在显著性差异,通过独立性假设检验。

表8 独立性假设检验Table 8Independent hypothesis testing

匹配前后效果图如图1,篇幅原因只展示最近邻匹配的结果。从(a)(b)两张图中可以发现,匹配前的处理组和控制组还存在一定的差异,匹配后两组的差异有所减少,表明两组样本中相似的样本匹配成功。

图1 PSM匹配前后密度图对比Figure 1Nearest neighbor density of the treated and control groups

3.3 企业参与标准研制的效果分析

3.3.1 全样本的平均处理效应

根据(1)式对企业收益的平均处理效应(ATT)进行分析(表9),包括企业参与标准的研制是否对企业收益产生影响,如有影响,该影响是正是负,是否显著。

表9 企业收益的平均处理效应Table 9ATTs of corporate income

表9包括了三种匹配方法的ATT结果。不难看出,只有在半径匹配下,总利润额作为目标变量时,ATT通过了检验,即企业参与标准研制能提高企业利润水平,符合假设1;但是只通过了10%水平的显著性检验,结果缺少稳健性,这可能是由于异质性问题带来的,所以我们需要进行更为详细的分类匹配。

3.3.2 不同规模企业参与标准研制对收益的影响

将企业按照总资产的规模分为大企业和小企业,总资产大于等于10亿的企业为大企业,小于10亿的企业为小企业,其中大企业201个,小企业576个。根据公式(2)、(3),PSM匹配分别将大企业和小企业中参与和未参与标准研制的样本进行比较(表10),分析两个规模的企业是否参与标准研制对其收益的影响。

从表10中能得出如下结论:在大企业这一分类中,当营业收入、净资产收益率为目标变量时,其ATT值大于零,且t值均通过了5%或1%水平的显著性检验,即大企业参与标准起草能够提高其营业收入、净资产收益率,符合假设2;其中,净资产收益率的ATT值通过了半径匹配法和核匹配法的检验,说明结果有一定的稳健性,而营业收入只通过了一个方法的检验,缺少稳健性。在小企业中,总资产的ATT值为正,通过了5%水平显著性检验,即小企业参与标准起草有助于提高其总资产;但是ATT值也只通过了核匹配的检验,缺少稳健性。

表10 企业收益ATT的异质性分析结果Table 10Heterogeneity analysis results of corporate income ATTs

综上所述,大企业参与标准研制能扩大其规模和利润水平,而小企业参与标准研制则对其提高企业规模有利。

3.3.3 不同性质企业参与标准研制对收益的影响

研究中根据组织形式把企业分为了国有企业和非国有企业。由于数据量原因,研究中将民营企业、中外合资企业和集体企业归为非国有企业。其中国有企业251个,非国有企业526个。随后匹配过程与上一步类似,分别将国有企业和非国有企业中参与和未参与标准研制的样本进行比较,分析组织形式不同时,企业是否参与标准研制对其收益的影响差异(表10)。

表10给出了非国有企业在三种匹配方法下的ATT值情况。根据表中数据能看出:非国有企业中的四个目标变量ATT值均大于零且通过了显著性检验,所以非国有企业参加标准研制能够提高营业收入、总资产、净资产收益率、总利润,符合假设3;其中,营业收入、总资产和总利润的ATT均通过了三种方法的显著性检验,表示结果是具有稳健性的,而净资产收益率的ATT值只通过了一种方法的检验,缺乏稳健性。对于国有企业,其所有目标变量均未能通过任何一种匹配方法的检验,表明国有企业参与标准研制对其绩效水平缺乏促进作用,限于篇幅故不在此具体展示。

综上,对于非国有企业来说,参与标准研制对企业的收益,即企业规模和利润都有积极显著的正向影响,且该影响是较为稳健的。

3.3.4 不同区域企业参与标准研制对收益的影响

根据企业所处地区的不同划分为西部企业、中部企业和东部企业,其中,西部企业包括西北地区和西南地区企业,中部企业包括华中地区和华南地区企业,而东部企业包括华北地区和华东地区企业。

根据三种不同地区的分析结果可以发现(表10):西部地区的企业参加与否没有显著差异(其所有目标变量在三种匹配方法下均不显著,故未展示其结果);东部地区企业的总利润为目标变量时,其ATT值为正,t值在10%的统计水平上显著异于0,表明东部企业参与标准研制有利于提高其利润总额;而中部企业营业收入的ATT值大于零且通过5%水平检验,所以中部企业参与标准制定能够增加企业的营业收入,符合假设4;而这些结果均只通过了一种匹配的检验,说明其缺乏稳健性。

综上所述,东部地区的企业参与标准研制对其利润水平有正向影响,而中部地区的企业参与标准研制则对其规模有正向影响。

3.3.5 企业参与不同类型标准研制对收益的影响

将企业参与制定的标准进一步细分为参与国家标准、行业标准和地方标准。下一步的匹配则是分别将参与了国标、行标和地标的企业与未参与标准研制的企业进行匹配,分析其对企业收益的影响。

我们计算了参与三种不同类型标准研制的企业,在三种匹配方法下的ATT值,由于国家标准和行业标准在三种匹配方法下均未能通过检验,限于篇幅仅展示地方标准的结果,见表10。从中能够得出如下结论:只有参与地方标准研制的企业的净资产收益率作为目标变量时,ATT值为正且t通过了显著性检验,即参与地方标准研制对企业的净资产收益率有显著的正向影响,符合假设5;净资产收益率的ATT值通过了两种匹配方法的检验,说明其存在一定的稳健性。

综上,企业参与地方标准的研制显著提升企业利润水平。

4 结论与建议

本文首先将企业是否参与标准研制作为类别变量,企业的收益作为目标变量,企业的资本投入、劳动投入、政府、创新和控股股东这几个因素作为控制变量,并把样本按照企业是否参与标准研制为依据划分为处理组和控制组,进行PSM匹配分析。结果显示,企业参与标准研制对企业的利润总额有正向影响,显著性较低,且缺乏稳健性。

通过进一步分类,从企业规模、组织形式、所处地区和企业参与标准类型展开异质性分析,得出以下结论。首先,大企业参与标准研制能扩大企业规模和利润水平,小企业参与标准研制则对扩大企业规模有利;其次,非国有企业参与标准研制对企业绩效,即企业规模和利润都有正向促进作用,且该作用是较为稳健的;而且,东部和中部地区的企业参与标准研制分别能够增加其利润水平和企业规模;最后,企业参与地方标准的研制有利于企业提高企业利润水平。

在此,本文根据以上结论提出几点建议:对于企业自身来说,(1)参与地方标准的研制能提高收益,故企业首先应该对此采取积极主动的态度,重视对于地方标准研制的参与行为,力争以此方法增加自身的竞争力;(2)非国有企业和位于中东部地区的企业应该调动企业参与标准研制,特别是地方标准研制的积极性,加大人力和资金的投入,为扩大企业规模开拓道路;(3)企业应该注重对人才的发掘、培养和鼓励,优秀的科研技术人员是创新和发展的基础,只有掌握了顶尖的学术人才,企业才能在激烈的竞争中找到自己的优势。对于国家和政府来说,(1)首先要深化对标准化的认识,把标准作为高质量发展的抓手,增强行业内企业提高标准数量和质量的意识;(2)其次要聚焦重点,优化完善政府主导制定的标准,适当提高企业对于地方标准研制的参与程度,逐步将企业在研制单位中所占比例提升;(3)还要加强对企业参与标准研制的资金和技术支持,鼓励非国有企业、中东部地区企业对标准制定的参与,为先进团体标准发展营造良好的政策环境。综上,要进一步推进标准化改革与创新,加快构建满足高质量发展的新型标准体系,增加企业乃至整个行业的收益,不仅需要企业自身进行重视和改变,还需要国家和政府的政策推动。