researchand innovation

規格の経済効果
方法論のガイダンス

Economic impact of standards

Methodological guidance
英和対訳
一般財団法人 日本規格協会

余白ページ
注：対訳表示印刷のための調整

This report was prepared for ISO by a New Zealandbased consultancy, Business and Economic Research
Limited (BERL). Its author, Konrad Hurren, is BERL’s
econometrician. BERL is also the author of the 2011
study to measure the economic effects of standards
on the New Zealand economy, sponsored by theStandards Council of New Zealand and several
industry stakeholders.

Contents
Executive summary.......................................................................................................................................................... 2
1. Introduction.................................................................................................................................................................... 3
2. Literature scan............................................................................................................................................................. 4
2.1 Economic impact assessments............................................................................................................................. 4
2.2 Standards........................................................................................................................................................................6
2.3 Economic impact of standards literature.......................................................................................................... 7

3. Concepts ........................................................................................................................................................................... 8
3.1 Stock of standards......................................................................................................................................................8
3.2 Economic impact.........................................................................................................................................................8

4. Assumptions................................................................................................................................................................ 13
5. Intuition for our suggested methodology........................................................................................16

5.1 Motivation.....................................................................................................................................................................16
5.2 Special considerations............................................................................................................................................ 17

6. Mathematical model............................................................................................................................................. 19

6.1 The high-level question: economic growth...................................................................................................19

7. Data description......................................................................................................................................................22

7.1 A time series of standards introduced............................................................................................................ 22
7.2 Other data.................................................................................................................................................................... 22
7.3 Sources of data.......................................................................................................................................................... 23
7.4 Software recommendation .................................................................................................................................24

8. How to interpret the results.........................................................................................................................24
8.1 Model equations.......................................................................................................................................................24
8.2 Suggested results format......................................................................................................................................24

9. Example results........................................................................................................................................................26

9.1 Equations to estimate ............................................................................................................................................26
9.2 Caveats..........................................................................................................................................................................28

10. Conclusions/recommendations................................................................................................................ 29
References............................................................................................................................................................................. 30
TablesTable 1 – Example results tables.............................................................................................................................. 25
Table 2 – Case study regression results............................................................................................................... 27

FiguresFigure 1 – The effect of standards on an economy.............................................................................................9
Figure 2 – Circular flow model with standards....................................................................................................11
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 1

目次
要約 ............................................................................................................................... 2

1. 序文 .......................................................................................................................... 3
2. 文献紹介................................................................................................................... 4
2.1 経済効果の評価 ............................................................................................................ 4
2.2 規格 .............................................................................................................................. 6
2.3 規格の経済効果に関する文献 ........................................................................................ 7

3. 概念 .......................................................................................................................... 8

3.1 規格のストック ............................................................................................................... 8
3.2 経済効果....................................................................................................................... 8

4. 仮定 ........................................................................................................................ 13
5. 提案する方法論の直観 ............................................................................................ 16
5.1 動機 ............................................................................................................................ 16
5.2 特別な考慮事項 .......................................................................................................... 17

6. 数学モデル ............................................................................................................. 19
6.1 ハイレベルな質問：経済成長 ........................................................................................ 19

7. データの説明........................................................................................................... 22
7.1 時系列規格の導入 .......................................................................................................22
7.2 その他のデータ ............................................................................................................22
7.3 データの情報源 ............................................................................................................23
7.4 推奨ソフトウェア............................................................................................................24

8. 結果の解釈 ............................................................................................................. 24
8.1 モデル式 ......................................................................................................................24
8.2 提案する結果フォーマット ..............................................................................................24

9. 結果の例................................................................................................................. 26
9.1 評価式 .........................................................................................................................26
9.2 補足説明......................................................................................................................28

10. 結論/推奨事項 ........................................................................................................ 29
参考文献 ...................................................................................................................... 30

表
表 1 – 結果表の例 ............................................................................................................. 25
表 2 – 回帰結果の事例...................................................................................................... 27

図
図 1 –規格の経済への効果.................................................................................................. 9
図 2 –規格を含めた循環フロー ........................................................................................... 11

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 1

Executive summary
This report is a guidance document aimed at standards
organizations around the world that are interested in assessing what impact standards have on the local economy.
The methodology presented herein has been successfully
employed by a number of ISO members to estimate the economic benefits of standards. It is an application of regression, which is a statistical technique for understanding howchanges in one variable affect changes in another variable.

The methodology has

Most standards organizations should be able to procure sufficient data and technical capacity to follow this methodology,
which has been pragmatically chosen to balance statisticalrobustness and ease of application.

employed to estimate

In short, the methodology involves building a model of howchanges in a stock of standards over time cause an increase
in total factor productivity.

2 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

been successfully

the economic benefitsof standards.

要約
この報告書は，規格が地域経済にどのような影響を与えるかを評価することに関心のある世界中の規格団体を対象としたガイダンス文書です。
ここに示されている方法論は，規格の経済的恩恵を推定するために多くのISO会員によって採用されています。これは回帰分析の適用であり，ある変数の変化が別の変数の変化にどのように影響するかを理解するための統計手法です。
ほとんどの規格団体は，統計的ロバスト性と適用の容易さのバランスをとるために実用的に選択されたこの方法論に従うのに十分なデータと技術的能力を入手できるはずです。
要するに，この方法論には，時間の経過に伴う規格のストックの変化が全要素生産性の向上をどのように引き起こすかについてのモデルを構築することが含まれています。

2 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

この方法論は，規格の経済的恩恵を推定するために採用されています。

1. Introduction“ All models are wrong, some models are useful ” – George Box.1)
The purpose of this report is to provide a detailed
description of a methodology to assess the economic
impact of standards for a given country. Its aim is toprovide adequate detail to support decision makers in
confidently procuring the expertise of a practitioner inthis area. Further, there is sufficient detail and intuition
for a decision maker to be able to critically evaluate work
produced by a practitioner and understand how to use it.
This report has two different audiences: the reader
and the practitioner. The reader is a decision makerin a standards organization who must understand thecontext of the analysis and how to interpret results.
There is sufficient intuition and detail to give the reader
confidence in the methodology presented. The bulk ofthis report is targeted at the reader.
The second audience is the practitioner. Implementing
this type of research will require significant capacity,which will likely need to be brought in from outside
any given standards organization. In this report, there
is sufficient mathematical and process detail to allow apractitioner to successfully implement the methodology.
Some sections are targeted specifically at the practitioner but are also valuable for the reader. These are
Sections 6, 7, 8 and 9.

This is followed by a comprehensive description of theintuition behind regression modelling in Section 5, thekey technique in the methodology. Section 6 contains
a mathematical description of a general model for
estimating the impact of standards. Included in thissection is a discussion on how to account for various
complexities, including multiple variables and datathat is collected over time. Following the description ofregression is a description of the data required to carryout the methodology successfully in Section 7. Section 8
provides guidance for interpreting the results. Finally,
Section 9 includes an example of the methodology,
taken from BERL’s analysis of the impact of standards
in 2011. This example describes step by step how BERL
built and fitted the model, with detailed guidance on
how to interpret the results.
The methodology presented in this report has beenchosen to balance statistical robustness with ease of
adoption and interpretation. It is intended to be applicable to the widest range of organizations possible andis agnostic to imperfections in data. The methodology
relies on relationships between variables. It is worth
noting upfront that, as long as a practitioner can justify
that the choice of variables is related to the variable ofinterest, the methodology will be useful.

Section 2 of this report begins with a brief literaturescan intended to introduce the reader to previous literature on each of three topics: economic impact analyses, standards, and the economic impact of standards.
Section 3 introduces key concepts required to understand not just the methodology, but the reason for following it, whilst Section 4 details some assumptions
explicitly made in the methodology and provides anargument to defend each one.

1)

George Box (1919-2003) was an important figure in the development of econometrics and statistical theory; this quote is generally
attributed to him.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 3

1. 序文「すべてのモデルは間違っています。一部のモデルは便利です。」– George Box 1)
この報告書の目的は，特定の国の規格の経済効

続いて第5章で，方法論の主要な手法である，回果を評価するための方法論の説明を提供するこ帰モデルの背後にある直観について包括的に説明とです。その意図は，この分野の専門技術者かします。第6章には，規格の影響を推定するためらの専門知識を，自信を持って収集できるようの一般的なモデルの数学的説明が含まれています。

に，意思決定者をサポートするための適切な詳この章には，複数の変数や時間の経過とともに収細を提供することです。さらに，意思決定者が集されるデータなど，さまざまな複雑さを説明す

専門技術者によって作成された分析を批判的にる方法についての議論が含まれています。回帰モ

評価し，それを使用する方法を理解できるよう

デルの説明に続いて，第7章で，方法論を正常ににするための十分な詳細と直観も述べられてい実行するために必要なデータの説明があります。

ます。

第8章は，結果を解釈するためのガイダンスを提供します。最後に，第9章には，2011年の規格のこの報告書には，読者と専門技術者という2つの異なる対象者がいます。読者は，分析の内容および結果の解釈方法を理解しなければならない
規格団体の意思決定者です。提示された方法論に，読者に自信を与えるのに十分な直観と詳細影響に関するBERLの分析から得られたこの方法論の適用例が含まれています。この例では，BERLがモデルを構築および適合させた方法を段階的に説明し，結果の解釈の仕方に関する詳細なガイダン
スを示します。

が述べられています。この報告書の大部分は読者を対象としています。
二番目の対象は専門技術者です。この種の調査を実施するには，かなりの能力が求められます。
これは，どこの規格団体であれ，外部から導入する必要がある可能性があります。この報告書には，専門技術者が方法論をうまく実装できるようにするための十分な数学的およびプロセスの詳細があります。一部の章は，特に専門技術者を対象としていますが，読者にとっても価値があります。これらは，第6，7，8，および9章でこの報告書に示されている方法論は，統計的ロバ
スト性と採用および解釈の容易さのバランスをとるために選択されました。これは，可能な限り幅広い組織に適用できるように意図されており，データの欠陥に影響されません。方法論は，変数間の関係に依存しています。専門技術者が変数の選択が対象の変数に関連していることを正当化できる限り，方法論が有用であることを前もって留意する価値があります。

す。
この報告書の第2章は，経済効果分析，規格，および規格の経済効果の三つのテーマのそれぞれに関する以前の文献を読者に紹介することを目的とした簡単な文献紹介から始まります。第3章
では，方法論だけでなくそれに従う理由を理解するために求められる主要な概念を紹介し，第4章では，方法論で明示的に行われるいくつかの仮定を詳しく説明し，それぞれの正当性を示す
議論を提供します。

1) George Box（1919-2003）は，計量経済学と統計理論の発展において重要な人物でした。この引用文は一般的に彼の言葉とされています。
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 3

2. Literature scanThis section introduces the reader to the techniques that are most relevant forundertaking an assessment of the economic impact of standards.

2.1 Economic impact assessments
Economic impact assessment techniques lie in the realm of applied analysis.
This is reflected in the number of reports from various consulting firms assessing the economic impact of different projects in their region.
There are three general methodologies (techniques) for assessing the economic
impact of any project or policy (including standards, as covered in this report):
1. Regression analysis
2. Multiplier modelling
3. Computable general equilibrium modellingThis literature scan is intended to be a brief introduction to the techniques widelyused to assess the economic impact of any project or policy. The literature scanned
did not contain any writings on standards or their impact.

Regression analysis
Regression analysis is the methodology chosen by BERL and presented in themain of this report. The fundamental criterion for methodology selection wasthat it needs to balance complexity and cost of implementation with statisticalrobustness. A linear regression method does this well.
Regression analysis is a statistical technique for teasing out the correlation
between variables. Allen (1997) and Barnes (1998) trace the history of thetechnique to the late 19th-century scientist Francis Galton. For more history
concerning the technique, the reader should see Stigler (1986).
Regression is the subject of Section 5 where there is a deeper discussion of thismethod. For now, regression can be understood as a methodology for finding
the best straight line that captures the relationship between one variable of
explicit interest and a number of other variables. For example, a farmer might
be interested in the relationship between the age of cattle and their milk yield.
The milk yield is the variable of explicit interest and the age of the cattle is thevariable which explains it. For this, a linear regression analysis would find thestraight line which best describes the relationship.
Regression’s use in economics is quite recent. One frequently cited paper (andauthor) is Card (1990). This paper looks at estimating the effect on employment
and wages for lower-skilled workers in the city of Miami (Florida, USA) following a period of rapid migration of people from Cuba. This period of rapid
migration is called the Mariel Boat Lift. The specific model employed is a logarithmic regression, which is similar to the model presented in this report for
estimating the impact of standards on economic growth.
One of the most widely researched questions in econometrics is the effectincreasing education has on wages. On this subject, Mocan (2014) looks at thereturn to education in Turkey following some significant educational reforms
in the country and its impact on wages. The analysis is completed using a
4 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance2. 文献紹介
この章では，規格の経済効果の評価を行うために最も関連性のある手法のいくつかを読者に紹介します。

2.1

経済効果の評価

経済効果の評価手法は，応用分析の分野に属します。これは，地域のさまざまなプロジェクトの経済効果を評価する色々なコンサルティン
グ会社からの報告書の数に反映されています。
プロジェクトまたはポリシー（この報告書で対象としている規格を含む）の経済効果を評価するための3つの一般的な方法論（手法）があります。
1. 回帰分析
2. 乗数モデリング
3. 応用一般均衡モデリング
この文献紹介は，プロジェクトまたはポリシーの経済効果を評価するために広く使用されている手法の簡単な紹介を目的としています。紹介する文献には，規格またはその影響に関する記述は含まれていませ
んでした。

回帰分析
回帰分析は，BERLによって選択され，この報告書で主に示される方法論です。方法論を選択するための基本的な基準は，実装の複雑さとコスト，及び統計的ロバスト性とのバランスをとる必要があるということです。線形回帰法はこれをうまく行います。
回帰分析は，変数間の相関関係を明らかにするための統計手法です。
Allen（1997）とBarnes（1998）は，この手法の歴史を19世紀後半の科学者Francis Galtonにまでさかのぼりました。この手法に関する歴史的詳細については，Stigler（1986）を参照してください。
回帰は第5章の主題であり，この方法についてより深く議論されています。今のところ，回帰は，明示的に関心のある1つの変数と他の多くの変数との関係を捉える最良の直線を見つけるための方法論として理解できます。たとえば，農家は牛の年齢と乳量の関係に関心があるかもしれません。乳量は明確な関心の変数であり，牛の年齢はそれを説明する変数です。このため，線形回帰分析は，関係を最もよく表す直線を見出します。
経済学において回帰が使用されだしたのはごく最近です。頻繁に引用される論文（および著者）の1つは，Card（1990）です。この論文は，キューバからの人々の急速な移住の期間の後，マイアミ市（フロリダ州，アメリカ）の低熟練労働者の雇用と賃金への影響を推定することを検討しています。この急速な移住の期間は，Mariel Boat Liftと呼ばれます。採用された特定のモデルは対数回帰であり，これは，経済成長に対する規格の効果を推定するためのもので，この報告書で提示されているモデルに類似しています。
計量経済学で最も広く研究されている設問の1つは，教育の増加が賃金に与える影響です。この主題に関して，Mocan（2014）は，トルコの
いくつかの重要な教育改革後のトルコの教育への見返りと，それが賃金に与える影響について考察しています。分析は，Card（1990）やこの報告書に示されている方法論と同様に，対数回帰を使用して完成さ

4 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidancelogarithmic regression, much like Card (1990) and themethodology presented in this report. Throughout thepresented methodology, Wooldridge (2020) is referenced. This textbook is, in our opinion, the best fit for
the regression methodology presented and any readers
seeking to explain regression methodology in moredetail are encouraged to consult this source.

Multiplier modellingThis method can be traced back to Wassily Leontief who
was awarded a Nobel Prize in 1973 for the work thatmade multiplier modelling possible.1) The intuition ofthis technique is that we can create, using official statistics, a snapshot of the way the economy works. From
this snapshot, we can calculate a set of numbers called“multipliers”. These multipliers are combined with dataon what happened, economically, during an event used
to approximate the full effect of a change in an economy.
Applying the multipliers, an analyst can simulate a particular industry, policy or activity. For example, in 2019,
the Commercial Real Estate Development Association(NAIOP) Research Foundation in Canada publishedan analysis of the economic impact of the Canadian
commercial real-estate industry.2)

Computable general equilibrium modelling
Computable general equilibrium (CGE) modelling is amethod for constructing and comparing multiple statesof a given economy, under different assumptions. Thismethod can be traced back to a mathematician/economist called Leif Johansen. Dixon et al. (2016) offer adetailed description of the history of CGE modelling.
This method of analysis makes use of a set of equations that approximate an entire economy (local or
global). The equations are then solved under a setof assumptions that describe some policy change or
programme. One example of CGE modelling is offeredby Giesecke et al. (2007). This paper is an assessmentof the economic impact of the 2000 Olympic Games in
Sydney, Australia, using a CGE approach. In anotherstudy, Nam et al. (2010) examine the economic andwelfare costs of air pollution in Europe using a global
CGE model that included modelling of air quality andassociated health costs.

1)

See www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/1973/leontief/biographical/

2)

See www.naiop.org/en/Research-and-Publications/Reports/Economic-Impacts-of-Commercial-Real-Estate-in-Canada-2018

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 5

せています。提示されている方法論全体を通して， 業用不動産業界の経済効果の分析を発表しましWooldridge（2020）が参照されています。この教た2)。
科書は，私たちの意見では，提供する回帰方法論
応用一般均衡モデリングに最適であり，回帰方法論のより詳細な説明を求めている読者は，この文献を参照すると良いでし
応用一般均衡（CGE）モデリングは，さまざまなょう。
仮定の下で，特定の経済の複数の状態を構築および比較するための方法です。この方法は， Leif
乗数モデリング
Johansenと呼ばれる数学者/経済学者にまでさか
この方法は，乗数モデリングを可能にした業績でのぼることができます。Dixon et al.（2016）は，
1973年にノーベル賞を受賞したWassily LeontiefにCGEモデリングの歴史の詳細な説明を示しました。
までさかのぼることができます1）。この手法の直この分析方法では，経済全体（ローカルまたはグ
観は，公式統計を使用して，経済動向のスナップ
ローバル）を近似する一連の方程式を利用します。
ショットを作成できることです。このスナップシ
次に，方程式は，ポリシーの変更またはプログラ
ョットから，「乗数」と呼ばれる一連の数値を計
ムを説明する一連の仮定の下で解かれます。 CGE
算できます。これらの乗数は，経済の変化の完全な効果を概算するために使用されるイベント中に， モデリングの一例は，Glesecke et al.（2007）によって提示されています。この論文は，CGEアプロ
経済的に何が起こったかに関するデータと組み合ーチを使用した，オーストラリアのシドニーでのわされます。
2000年オリンピックの経済効果の評価です。別の乗数を適用することで，特定の業界，ポリシー，
研究では，Nam et al.（2010）が，大気の品質と関または活動のシミュレーションを行なうことがで連する健康コストのモデリングを含むグローバル
きます。たとえば，2019年に，カナダの商業用不CGEモデルを使用して，ヨーロッパの大気汚染の動産開発協会（NAIOP）研究財団は，カナダの商
経済的および福祉的コストを調べました。

1)
2)

www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/1973/leontief/biographical/ 参照
www.naiop.org/en/Research-and-Publications/Reports/Economic-Impacts-of-Commercial-Real-Estate-in-Canada-2018 参照
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 5

Standards provide
the means todisseminate
innovation and goodmarket practices tocompanies.

2.2 Standards
Safety, interoperability, quality and the prevention ofadverse incidents have been primary concerns in thedevelopment of standards to date. However, now concerns have expanded to consider other aspects such asa product’s life cycle and the impact on the environmentand society (The Conference Board of Canada, 2007).
In terms of economic well-being, the World Trade Organization (WTO) argues “ [s]tandards are necessary for thesmooth functioning of anonymous exchanges – and,
therefore, for the efficient functioning of the market ”(WTO, 2005). The adoption of standards also ensuresthe compatibility of inputs, parts and components inindustries where the final product is assembled (WTO,2005). Hence, standards adoption can distil knowledge,
provide a common language for discussion and help
solve some externality problems (Centre for International Economics, 2006). Standards can also work intandem with innovation – they provide the means todisseminate innovation and good market practices tocompanies (AFNOR, 2009). Standards therefore facilitate the efficient functioning of markets and prevent
market failure.
As general guidance, the Standards Council of New
Zealand argues that New Zealand needs standards to:▸ Keep people safe and prevent accidents and injuries▸ Support quality regulation▸ Minimize the impact of potential disasters, improve
the quality of goods and services, protect theenvironment, and boost economic growth andtrade opportunities by connecting New Zealand tointernational markets▸ Minimize unnecessary duplication, confusion andinconsistencies▸ Support policy development and implementation▸ Aid user understanding by writing highly technicalinformation in a document
These apply to most countries.

6 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance規格は，企業にイノベーションと市場のグッドプラクティスを普及する手段を提供します。

2.2

規格

安全性，相互運用性，品質，および有害事象の防止は，これまでの規格開発における主要な関心事でした。しかし，現在，製品のライフサイクルや
環境や社会への影響など，他の側面を考慮する方向に関心が高まっています（カナダ会議評議会，
2007）。

経済的幸福の観点から，世界貿易機関（WTO）は，「匿名の取引が円滑に機能し，したがって市場が効率的に機能するためには，規格が必要である」と主張しています（WTO，2005）。規格の採用により，最終製品が組み立てられる産業界でのインプット，部品，およびコンポーネントの互換性も保証されます（WTO，2005）。したがって，規格の採用は知識を抽出し，議論のための共通言語を提供し，いくつかの外部性の問題を解決するのに役立ちます（国際経済学センター，2006）。
規格はイノベーションと連携して機能することもできます。規格は，企業にイノベーションと市場のグッドプラクティスを普及する手段を提供します（AFNOR，2009）。したがって，規格は市場の効率的な機能を促進し，市場の衰退を防ぎます。
一般的なガイダンスとして，ニュージーランドの規格評議会は，ニュージーランドには以下の規格が必要であると主張しています。
 人の安全を守り，事故や怪我を防ぐ
 品質規制をサポートする
 ニュージーランドを国際市場にリンクさせ，潜在的な災害の影響を最小限に抑え，商品とサービスの品質を向上させ，環境を保護し，経済成
長と貿易機会を促進する
 不要な重複，混乱，矛盾を最小限に抑える ポリシーの開発と実装を支援する
 高度な専門情報を文書に書き込むことで，ユーザーの理解を助ける
これらはほとんどの国に適用可能です。

6 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance2.3 Economic impact of standards literature
ISO has published a report summarizing the resultsof ISO members’ research on the impact of standards
on their national economies (Standards and economic
growth: ISO members’ research on the impact ofstandards on their national economies, 2021). This
research investigates the economic benefits ofstandards in nine regions of the globe (eight individual
countries and the Nordic countries). Every analysis
considered by ISO reported positive effects of anincreased stock of standards on economic growth.
Below, we present summaries of a selection of studies
on the impact of standards on economic growth.

EuropeBlind et al. (2021) examine the long-term impact of thestock of standards on economic growth in eleven EU-15
countries between 1981 and 2014 using panel cointegration
techniques. The details of the econometric techniques
employed are similar in spirit to the regression analysis
presented below, although Blind et al. (2021) is much
more complex. Prior to that study, Jungmittag, Blind andGrupp (1999) had used German data from 1961 to 1996
to illustrate how standards may be an important factor
in determining aggregate economic activity and, as aresult, productivity growth.
A study by Hogan et al. (2015) on the British Departmentof Trade and Industry (DTI) using British data from 1921 to2013 came to similar conclusions. This project provided
benchmark estimates of the impact of public standards
on technology change, considered standards and theinternational transmission of technology, and questioned
whether standards enable or constrain innovation. It used
an econometric model (Cobb-Douglas) to show there is ameasurable association between the stock of standards
and productivity growth in the United Kingdom.
The Association française de normalisation (AFNOR), for
its part, undertook a macroeconomic and microeconomic
analysis to demonstrate the need for French companies
to become more involved in voluntary standards work.
In their macroeconomic analysis, a similar methodology
to that employed in the Conference Board of Canada(2007) and the British Department of Trade and Industry(2005) studies was employed. AFNOR argued that thecontribution of standards to macroeconomic performancehas been under-researched in France. This study aimed tomeasure the effects of voluntary standards on economic
activity and fill some of the gaps in current research.

Australia
The Centre for International Economics (2006) used
Australian data from 1962 to 2003 to comprehensively
assess the role of standards in the economy. This study
reviewed macroeconomic data to determine if a statistical
relationship exists between the stock of standards inAustralia and productivity. It also completed four casestudies on standards or groups of standards in themining, water and electrical industries, and the risk
management standard. Two Australian standards data
sets were used: the annual number of new and revised
standards published each year, and the total stock of
current standards.

CanadaThe Conference Board of Canada (2007) undertooka study to examine the impact of standardizationon the Canadian economy. This study reviewed
standards-oriented economics literature, an empiricalanalysis of the impact of the collection of standards
on Canadian labour productivity, a series of interviews
with Canadian business leaders, and two case studies
on the benefits of selected aspects of standardization.
This research methodology was based on that used inGermany and the United Kingdom, and adapted to the
Canadian situation. The Standards Council of Canada(2021) used the same methodology to quantify thebenefits of standards to the Canadian economy over
the time frame 1981-2019.

China
Briefly departing from looking at how increasing the stockof standards improves economic growth, Zhang et al.
(2019) examined the effect of standards development
on economic growth, and trade, in China. The analysis
also examined, empirically, the direction of relationship.
The central question is: “ What effect does standards
development have on economic growth, and what effectdoes economic growth have on standards development? ”
It was found that standards development positively
influences economic growth, and economic growth
positively influences standards development.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 7

2.3

規格の経済効果に関する文献
ISOは，規格が自国の経済に与える影響に関するISO会員の調査結果をまとめた報告書を発行しています（規格と経済成長：国内経済への規格の影響についてISO会員の研究，2021）。この研究では，
世界の9地域（個別の8か国と北欧諸国）における規格の経済的な恩恵を調査しました。 ISOによって検討されたすべての分析は，規格のストックの増加が経済成長に対してプラスの効果があると報告しました。
以下に，規格の経済成長に対する効果に関するい
くつかの研究の要約を示します。

ヨーロッパ
Blind et al.（2021）は，パネル共和分手法を使用して，1981年から2014年までのEU 15か国中の11か
国の経済成長に対する規格のストックの長期的影
響を調べました。採用された計量経済学的手法の詳細は，以下に示す回帰分析と精神的に類似していますが，Blind et al.（2021）の方がはるかに複雑で す 。 そ の 研 究 の 前 に ， Jungmittag, Blind andGrupp（1999）は，1961年から1996年までのドイツのデータを使用して，規格が総経済活動と，その結果としての生産性の成長を決定する重要な要因となる可能性があることを示しました。
英国貿易産業省（DTI）のHogan et al.（2015）による研究は，1921年から2013年までのイギリスのデータを使用し，同様の結論に達しました。このプ
ロジェクトは，テクノロジーの変化に対する公的規格の効果のベンチマーク推定を提供し，規格とテクノロジーの国際的な伝達を検討し，規格がイ
ノベーションを可能にするか制約するかについての疑問を投げかけました。計量経済モデル（CobbDouglas）を使用して，イギリスの規格のストックと生産性の伸びの間に測定可能な関連があることを示しました。
フランス規格協会（AFNOR）は，その役目として，フランス企業が自主的な規格業務により深く関与する必要性を実証するために，マクロ経済およびミクロ経済分析を実施しました。このマクロ経済分析では，カナダ会議評議会（2007）および英国貿易産業省（2005）の研究で採用されたものと同様の方法論が採用されました。AFNORは，フ
ランスでは規格のマクロ経済パフォーマンスへの寄与は研究中であると述べました。この研究は，経済活動に対する自主的な規格の効果を測定し，現在の研究のいくつかのギャップを埋めることを目的としていました。

オーストラリア
国際経済学センター（2006）は，1962年から2003
年までのオーストラリアのデータを使用して，経済における規格の役割を包括的に評価しました。
この研究では，マクロ経済データを紹介して，オーストラリアの規格のストックと生産性の間に統計的関係が存在するかどうかを判断しました。また，鉱業，水，電気業界，およびリスクマネジメ
ントの規格または一連の規格に関する，計4件のケーススタディも完了しました。2セットのオースト
ラリアの規格データが使用されました。これは，毎年発行される新規格と改訂規格の年間数と，現在の規格の総ストックです。

カナダ
カナダ会議評議会（2007）は，標準化がカナダ経済に与える影響を調べるための研究を実施しました。この研究では，規格指向の経済学の文献，一まとまりの規格がカナダの労働生産性に与える影
響の経験的分析，カナダのビジネスリーダーへの一連のインタビュー，および標準化の選択された
側面での恩恵に関する2件のケーススタディを紹介しました。この調査方法は，ドイツとイギリスで使用された方法に基づいていて，カナダの状況に適合しています。カナダ規格評議会（2021）は，同じ方法論を使用して，1981年から2019年の期間
にわたるカナダ経済への規格の恩恵を定量化しました。

中国
規格のストックを増やすことが経済成長をどのように改善するかを見ることからしばし離れて，
Zhang et al.（2019）は，中国の経済成長と貿易に対する規格開発の影響を調査しました。分析はまた，関係の方向性を経験的に調べました。主要な問いは，「規格開発は経済成長にどのような影響を及ぼし，経済成長は規格開発にどのような影響を及ぼすか」です。規格開発は経済成長にプラスの影響を与え，経済成長は規格開発にプラスの影
響を与えることがわかりました。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 7

3. Concepts
This section introduces the key concepts for understanding economic impact and economic modelling. First, it
is useful to introduce the idea of economic impact andthe concept of a circular flow model, with standards
included for context.
After establishing this basic idea of an economy, theideas of what GDP is and how standards can increase
productivity (the amount of GDP produced per unit of
input) can be introduced. Finally, the idea of the circularflow and productivity need to be formalized. The resultof this formalization is the Cobb-Douglas production
function.

3.1 Stock of standards
The “stock of standards” is a term used in this report
to refer to how standards could be measured in a waythat is useful for the presented methodology. It is consistent with the treatment of standards in most of thestudies referenced in this report and collated by ISO.
Across the studies, the “stock of standards” is definedas the “sum of all published standards up to the endof a specific year minus the sum of standards that has
been withdrawn up to the end of that year”. (NBN , 2020)

3.2 Economic impact
The primary purpose of examining economic impact
through this analysis is to understand and demonstrate
the benefits of standards. Economic impact analysis isdone from the perspective of evaluating a proposed or
actual policy or activity (such as standardization) toestablish whether it provides a benefit. The methodology in general seeks to both simplify and add objectivity to executive decisions by focusing on quantitative
analysis.

8 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

3.2.1 The specific methodology
described in the report is also
quantitative in focus.
Traditional economic modelling:
Circular flow
Economists utilize a circular model of the economy that
focuses on the flows (transactions) between: markets
for goods and factors of production, households, businesses, government, and international markets. Thesetransactions are the flows in an economy.
This model conceives the economy as made up of different sectors. There are the sectors that sell labour(households), those that sell products, and those thatsell other inputs. In the course of a well-functioning
economy, each sector transacts with other sectors. For
example, the business sector might buy labour fromhouseholds, and pay wages, while households might
pay taxes to government and receive goods like a legal
system and roads.
It is instructive to include standards that underpin flows
in any given economy. Standards improve the operationof the economic model by:▸ Reducing the risk for consumers of buying products▸ Reducing the risks for different businesses
combining intermediate products▸ Reducing risk to those businesses employing
any of the factors of production
The following diagram (see Figure 1) from Zhang etal. (2019) is instructive in explaining how standards
improve economic growth through multiple complex
mechanisms. It is concerned with standards development, but the same pathways are influenced by thestock of standards as well.

3. 概念この章では，経済効果と経済モデリングを理解するための重要な概念を紹介します。まず，経済効果の考え方と循環フローモデルの概念を紹介しま
すが，この内容に規格を含めると役立ちます。
経済のこの基本的な考え方を確立した後に，GDPとは何か，規格が生産性（単位インプットあたり生産されるGDPの量）をどのように向上させることができるかについての考え方を紹介します。最後に，循環フローと生産性の考え方を形式化する必要があります。この形式化の結果は，コブ‐ダ
グラス型生産関数となります。

3.1

規格のストック「規格のストック」は，提案する方法論に役立つ規格の測定方法を指すために，この報告書で使用される用語です。これは，この報告書で参照されISOによって照合されたほとんどの研究における規格の取り扱いと一致しています。研究全体で，「規格のストック」とは，「特定の年の終わりまでに発行されたすべての規格の合計から，その年の終わりまでに廃止された規格の合計を引いたもの」として定義されます。（NBN，2020）

3.2

経済効果

この分析を通じて経済効果を調べる主な目的は，規格の恩恵を理解して実証することです。経済効
果分析は，提案されたまたは既存のポリシー，または活動（標準化など）を評価して，それが恩恵をもたらすかどうかを確認するという観点から行われます。一般に，この方法論は，定量分析に焦点を当てることにより，経営の意思決定を簡素化し，客観性を高めることを目的としています。

8 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

3.2.1

本報告書に記載されている特定の方法論も，定量性に焦点を当てています従来の経済モデリング：
循環フロー
経済学者は，商品市場と生産要素，家庭，企業，
政府，および国際市場の間のフロー（取引）に焦点を当てた経済の循環モデルを利用します。これらの取引は経済のフローです。
このモデルでは，経済をさまざまな部門で構成されていると考えています。労働を売る部門（家庭），商品を売る部門，その他のインプットを売る部門があります。経済がうまく機能している過程では，各部門は他の部門と取引を行います。たとえば，企業部門は家庭から労働を購入して賃金を支払う一方で，家庭は政府に税金を支払い，法制度や道路利用などの商品を受け取ることができます。
特定の経済におけるフローを支える規格を含めると有益です。規格は，次の方法で経済モデルの運用を改善します。
 製品を購入する際の消費者のリスクの軽減
 中間製品を組み合わせるさまざまなビジネスのリスクの軽減 生産要素のいずれかを採用している企業へのリ
スクの軽減
Zhang et al.（2019）による以下の図（図1を参照）
は，規格が複数の複雑なメカニズムを通じて経済成長をどのように改善するかを説明するのに役立ちます。これは規格の開発に関係していますが，同じ経路が規格のストックによっても影響を受けます。

▸ Lagging standards that hinder technological and business innovation will impede economic growth▸ Standard, as an institutional arrangement, has institutional property and double-sided influence on economy

Unity(" language "consistency as thecarrier of coding
knowledge)▸ Product
uniformity▸ Accredited
conformity
withstandards▸ Gaincertification▸ Minimize
uncertainty▸ Specification
conformity▸ Meet market
requirements▸ Lessproduction
costs▸ Less technical barriers
to trade▸ Knowledge
diffusion▸ Knowledge
innovation& appreciation &spillover▸ Market
uniformity▸ Free goods
circulation

Trade
growthrestrainCompatibil­
ity(different types
integration &interfacecompatibility)

Standarddevelopment▸ Higherinnovation
ability▸ Network
effect▸ Technology
diffusion▸ Learningby doing▸ Lesstransaction
cost▸ Labordivisionoutsourcing▸ Removalof technicalbarriers
to trade▸ Easier
marketaccess▸ A catalyst
for market
competition

Compliance(enhance mutual
trust)

betterstandardization

Safety(quality andsafety)More firms lead to moreenterprise and enterprisedominated standards▸ Releasequalitysignal▸ Build trust
system▸ Reduce
quality
information
asymmetry▸ Marketorder▸ Betterquality
management▸ Higherproduct
quality▸ Consumer
rights▸ Set quality& safetystandards▸ Protectpublicsafety &health▸ Public
health▸ Set
ecologicalenvironment
standards▸ Environment▸ Greengrowth▸ Betterenvironmental
carrying
capacity

Lack of standards for
new things forces theevolvement of standards

The emergence andapplicationof new things

Inno­va­tion
abilityBusi­
nessenviron­ment

Economic
growthSafety &environ­mentTechnological progress
brings about changes inenvironment & resources

Figure 1 – The effect of standards on an economy
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 9

図1－規格の経済への効果
ISO R&I
standards –– Methodological
Methodological guidance
guidance || 79ISO
R&I –– Economic
Economic impact
impact ofof standards

Figure 2 is a diagram BERL designed to describe thecircular flow model. Because standards underpin awell-functioning economy, the diagram explicitly
includes the stock of standards as a structure enveloping the rest of the economy.

“ how much production we are getting per input ”. This iswhat economists call productivity. Loosely understood,
it is how much product you get for each of any given
input (or combination of inputs). Productivity in thesimplest terms means making more with less.

In the interest of keeping the diagram readable, it
focuses on those standards affecting businesses andproducts, and businesses and workers in the labour
market. It is worth stressing that, in reality, standards
affect every transaction in the circular flow model to
one degree or another.

In economics, inputs are grouped into two categories:
labour and capital. Labour is the power and numberof workers and capital is the number and value ofphysical objects that produce outputs. Measuring
productivity of any factor is a simple case of dividing
how much was produced by how much input was used.
For instance, to measure labour productivity, take anestimate of what was produced and divide it by how
much labour was used.

GDP
As the transactions between markets for goods andfactors of production, households, businesses, government, and international markets repeat over time, theeconomy grows. This is the motivation for the measureof GDP. To measure GDP, a statistics department usually starts by measuring the market value of householdspending on goods and services consumed, including
exports and imports.

Productivity
The idea that transactions repeat over time and contribute to a growing economy also leads to the question of
10 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

Likewise, to find capital productivity, divide what was
produced by how much capital went into it. As an example, imagine a single machine produces USD 400 valueof goods; the machine is worth USD 4 000. Capital productivity in this case would be USD 0.1 value of goods
for each USD 1 of capital.
The next concept builds on this simple introduction to
productivity. It tackles the concept of considering how
much can be produced, given all inputs in total. It is
commonly called total factor productivity.

図2は，BERLが循環フローモデルを説明するために設計した図です。規格は経済が十分に機能する
ように支えているので，図には，残りの経済を包む構造として規格のストックが明白に含まれています。
図を見やすくするために，ビジネスと製品，および労働市場のビジネスと労働者に影響を与える規格に焦点を当てています。実際には，規格は循環
フローモデルのすべての取引にある程度は影響を与えることを強調しておく価値があります。

GDP
製品市場と生産要素，家庭，企業，政府，および国際市場の間の取引が時間の経過とともに繰り返されるにつれて，経済は成長します。これがGDP
測定の動機です。 GDPを測定するために，統計部
門は通常，輸出入を含む，消費された商品とサービスに対する家計支出の市場価値を測定することから始めます。

生産性
取引が時間の経過とともに繰り返され，経済成長に寄与するという考えは，「単位インプットあた
りどれだけの生産を得るか」という疑問にもつながります。これは，経済学者が生産性と呼ぶもの

10 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidanceです。大まかに理解すると，特定のインプット（またはインプットの組み合わせ）ごとに得られる製品の量を指します。簡単に言うと，生産性 とは，少ない労力で生産を高める指標を意味します。
経済学では，インプットは労働と資本の2つのカテゴリーに分類されます。労働 は労働者の力と数であり，資本 はアウトプットを生み出す物理的な物体の数と価値です。任意の要素の生産性を測定することは，生成されたアウトプット量を使用されたインプット量で割るという単純なことです。
たとえば，労働生産性を測定するには，生産されたものを推定し，それを使用された労働量で割ります。
同様に，資本生産性を求めるには，生産されたものをそれに投入された資本の量で割ります。例として，1台の機械で400米ドル相当の商品が生産されると想像してください。機械の価値は4000米ドルです。この場合の資本生産性は，資本1米ドル
ごとに商品の0.1米ドルの価値になります。
次の概念は，この生産性の簡単な紹介に基づいています。これは，すべてのインプットを合計して，どれだけの量を生産できるかを検討するという概念に取り組みます。これは，一般に，全要素生産性と呼ばれます。

Business standards, labour standards

Costs

Factors of
production
marketBusinesses

Ex

rv
se

pe
nd
itu
re

nd
sa
od

Re
s

s
xe
Ta

Go

s
ice
pe
nd
itu
re

rv
se

Ex

Go

nd
sa
od

s
xe
Ta

Go

od
sa
nd

se
rv

ice
s

Government

Money income

Labour, land, capital

Goods and services

Revenue

Product standards, business standards

ou
rc
es

Resourcess
ice

Product
marketGoods and services

Households
Consumption expenditure

Imports

Savings

Figure 2 – Circular flow model with standards1)
1)

Adapted from multiple textbook images; addition of standards originated by BERL.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 11

図2－規格を含めた循環フロー1）
1)
from multiple textbook images; addition of standards originated by BERL.
1） Adapted
複数の教科書の図から改作；BERL原作の規格を追加。
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 11
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3.2.2 Definition and calculationof total factor productivity
Total factor productivity means making more with lessof all the (total) observable and identifiable factors –capital and labour. It is calculated by dividing the total
output in a given period with the stock of capital plus
the stock of labour in that period.1)
Measuring the stock of capital and the stock of labour inany country poses its own challenges. Labour is generally the simpler one to determine. Any of the following
factors – hours worked, number of filled jobs, numberof people employed or number of full-time equivalents (which is a function of hours worked and people
employed) – can be used to measure labour.
Estimating the stock of capital is much more complex
as it involves surveying actual businesses to build apicture of their total assets. This is included in national
estimates of total capital, like Gross Fixed Capital Formation, which is part of the National Accounts. In New
Zealand and Australia, this is carried out by Statistics
New Zealand and the Australian Bureau of Statistics,
respectively. It is possible that, in any given country,
this data is not collected. To overcome this potential
barrier, see the discussion in Section 7.

3.2.3 Formalizing the circular flow
The circular flow model presented above provides theintuition behind how the economy works and how eachpart of the economy interacts. However, to make themodel useful in mathematical modelling, it would be
helpful for the diagram to be represented as a function.
To do so, consider labelling the GDP at any given periodt as yt . Also, consider labelling the entirety of the labour
input as L and capital input as K.
GDP yt should be some function of Lt and Kt. One simple
function could be yt = Lt + Kt . This says that if there are
100 units of L at time t and zero units of K, then GDP (y)at time t will be 100. This does not accurately describe
how capital and labour can be combined in the realworld to yield output.
A better function should capture the idea that labour L
and capital K are somewhat able to be substituted for
one another. But, ultimately, to have any GDP, y, somequantity of each is required. An even better function
would also capture the idea introduced before of1)

See Sickles (2019).

12 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

total factor productivity. The GDP, y, should be able toincrease without increasing either L or K. Call this At .
One functional form that captures all the requirements
would be yt = At Lt Kt .
Finally, the functional form should also capture the ideathat adding more units of L or K should increase y, but
it should do so less and less, unless it is matched withan increase in the other input. This is an idea called
elasticity.
It is useful to label the variables that capture the idea ofelasticity as α and β. To ensure these variables influence
y in the intended way, it would be most useful to raiselabour L to the power of α and capital K to the power of β.
One functional form that captures all the concepts
introduced is known as the Cobb-Douglas function. The
original paper describing this model is Cobb et al. (1928).
Formally, the function is written as:
Equation 1

This function is read as: Output (y) at time (t) is the product of total factor productivity (A) at time (t), labour (L) at
time (t), and capital (K) at time (t). Labour (L) and capital(K) have, as exponents, their respective elasticity (α andβ). An elasticity measures the responsiveness of output
to a change in levels of either labour or capital used in
production, ceteris paribus. For example, if α = 0.45, a
1 % increase in labour (L) usage at time (t) would lead toapproximately a 0.45 % increase in output (y) at time (t).

3.2.2

全要素生産性の定義と計算

全要素生産性とは，より少ない観察可能で識別可
能なすべての要素（資本と労働）で生産を高める
指標を意味します。これは，特定の期間の総生産量を，その期間の資本のストックと労働のストックで割って計算されます1)。
資本のストックと労働のストックを測定すること
は，どの国でもそれ自体が課題として提起されます。労働は一般的に決定するのがより簡単なものです。労働時間，満たされている仕事の数，雇用された人数，またはフルタイム換算の数（労働時間と雇用された人々の関数）のいずれかの要素を使用して労働を測定できます。

資本のストックを見積もるには，実際の企業を調査して総資産の全体像を把握する必要があるため，はるかに複雑です。これは，国民経済計算の一部である総固定資本形成のように，総資本の全国的な推定値に含まれています。ニュージーランドとオーストラリアでは，これはそれぞれニュージー
ランド統計局とオーストラリア統計局によって実施されています。国によっては，このデータが収集されていない可能性があります。この潜在的な障害を克服するには，第7章の説明を参照してく
ださい。

3.2.3

循環フローの形式化

上に示した循環フローモデルは，経済がどのように機能し，経済の各部分がどのように相互作用す
るかについての直観を提供します。ただし，モデ
ルを数学的モデリングで役立つようにするには，
図を関数として表すと便利です。そのためには，任意の期間 t でのGDPを yt という変数で表すと考
えてください。また，労働投入全体を L という，資本投入全体を K という変数で表すと考えてください。
GDP yt は，Lt と Kt の関数であるべきです。1つの単純な関数は yt = Lt + Kt です。これは，時刻 t に
L が100単位，K が0単位の場合，時刻 t のGDP(y)は100になることを意味します。これは，実世界
で資本と労働を組み合わせてアウトプットを生成する方法を正確には表現していません。
より良い関数は，労働 L と資本 K が互いにいくらかは代用しあえるという考えで捉えるべきです。
しかし，最終的には，GDP y を得るには，それぞれの量が必要とされます。さらに優れた機能は，全要素生産性の前に導入された考え方も取り入れ

1)

Sickles（2019）参照

12 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

ます。GDP y は，L または K を増やすことなく増やすことができるはずです。これを At と表します。
すべての要求を表現する1つの関数形式は，
yt = At Lt Kt です。

最後に，関数形式は，L または K の量を追加すると y が増加するという考えも捉える必要がありま
すが，他の入力の増加と整合しない限り，その増加はだんだん少なくなるはずです。これは弾力性と呼ばれる考え方です。
弾力性の概念を捉える変数に α と β のラベルを付けると役立ちます。これらの変数が意図した方法
で y に影響を与えるようにするには，労働 L を αのべき乗に，資本 K を β のべき乗に上げることが最も有用です。
導入されたすべての概念を取り込む関数形式は，
コブ‐ダグラス関数として知られています。このモデルを説明している原論文はCobb et al.（1928）
によるものです。
正式には，関数は次のように記述されます。

式1

この関数は次のように解釈できます。時刻（t）でのアウトプット（ y）は，時刻（ t）での全要素生産性（ A），時刻（ t）での労働（ L）と，時刻（ t）
での資本（K）の積です。 労働（L）と資本（K）
は，べき乗指数として，それぞれの弾力性（ α とβ ）を持っています。弾力性は，生産に使用される労働または資本の量の変化に対して，他の条件に変化のない場合のアウトプットの応答性を測定します。たとえば， α = 0.45の場合，時刻（ t）での労働（ L）の使用量が 1％増加すると，時刻（ t）
での生産量（y）が約 0.45％増加します。

4. Assumptions
This section describes some explicit assumptions. There
are a number of assumptions that are implicitly madeby the methodology, and by the particulars of datacollection that are out of scope.1) Each assumption inthis section is followed by a brief discussion to help thereader interpret these assumptions.

Assumption 1
A stock of standards is a credible proxyfor effective standards
This assumption is primarily driven by the decision tobalance data availability and limit bias in the data collection. The methodology presented and described in thisreport requires the data used to be numeric. Standards bythemselves are written documents. One way to convert
written documents to a numerical data point is to countthe number of documents that are “active” in each given
time period. This method limits the bias introduced.
There are alternative approaches. For example, a
researcher could:▸ Count the number of standards in use in an
economy (e.g. the number sold or the numberof certificates issued against standards)

1)▸ Make an assessment of the quality of each standard
and track the number of standards of each quality
level through time
Alternatively, a researcher could:▸ Make an assessment of whether the totality ofstandards at any time is sufficient using some criteria
and record this as 1 if it is sufficient, or 0 if it is not.
In the latter two example methodologies, there are layers of bias introduced by requiring a subjective assessment of the standards.
It is best practice to use a “stock of active standards”
approach because this is where the most reliable data is
to be found. In other approaches, data collection may bedifficult. This approach requires the standards organization in a given country to use a method of stock andflow accounting in order to decide which standards areactive at each given period.
An implicit assumption is that the most recent version
of a standard in any time period is the one actuallyadopted during that period, though each standards
organization will have some scope for testing thisassumption with different standards and industries.
This is the approach taken by most studies.

Wooldridge (2020) contains a discussion of these assumptions. They are highly technical in nature, relating to distributions of randomvariables and statistical theory.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 13

4. 仮定
この章では，いくつかの明示的な仮定について説明します。方法論，および範囲外のデータ収集の詳細によって暗黙的に行われるいくつかの仮定があります 1) 。この章の各仮定の後に，読者がこれらの仮定を解釈するのに役立つ簡単な説明が続き
ます。

仮定 1
規格のストックは，有効な規格の信頼できる代用指標ですこの仮定は，主に，データの可用性のバランスを取り，データ収集のバイアスを制限するという決定に基づいています。この報告書で提案および説明している方法論では，使用するデータが数値であることが求められます。規格自体は文書です。
書かれた文書を数値データに変換する1つの方法
は，特定の期間ごとに「アクティブ」な文書の数を数えることです。この方法は，導入されるバイ
アスを制限します。
別のアプローチもあります。たとえば，以下のよ
うにすることもできます。
 経済で使用されている規格の数を数えます（たとえば，販売数または規格に対して発行された
証明書数）

1)

 各規格の品質を評価し，各品質レベルの規格の数を経時的に追跡します。
あるいは，以下のように行うこともできます。
 いくつかの基準を使用して，いつでも規格の全体性が十分であるかどうかを評価し，十分である場
合は1として，そうでない場合は0として記録します。
後者の2つの方法の例では，規格の主観的な評価を要求することによって入り込むバイアスの層があります。
見出すことのできる中で最も信頼できるデータなので，「アクティブな規格のストック」のアプローチを使用するのがベストプラクティスです。他のアプローチでは，データ収集が難しい場合があります。このアプローチでは，特定の国の規格団
体が，特定の期間ごとにアクティブな規格を決定するために，ストックおよびフローの会計の方法を使用する必要があります。
暗黙の仮定は，任意の期間の規格の最新版がその期間中に実際に採用されたものであるということですが，各規格団体は，さまざまな規格および産業界でこの仮定を試験するためのある程度の期間を置きます。これは，ほとんどの研究で採用されているやり方です。

Wooldridge（2020）には，これらの仮定についての説明が含まれています。それらは，確率変数の分布と統計理論に関連していて，本質的に非常に専門的です。
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 13

Assumption 2
The Cobb-Douglas production function isappropriate as an approximate modelThis assumption is also made as a pragmatic balancing
act. The presented methodology is a balance between
a perfect world, where there is a model that perfectly
describes reality, and the real world, where the model
must be linear (or able to be transformed).
A production function describes roughly what can beproduced (output), given a set of inputs in an economy.
Economists simplify these inputs into capital andlabour. Generally, multiple combinations of capital andlabour can be used to produce any output.
For example, if one wants to produce a hole in the ground,one can use a person and a spade. Alternatively, one canuse two people and two smaller spades, or one person andan excavator. In this way, there is some substitutability
between capital and labour. This is a microeconomic phenomenon and any macroeconomic model devised needs tobe consistent with this. The Cobb-Douglas form is assumed
to be consistent with the microeconomic theory.
The model that fits this set of requirements is the
Cobb-Douglas production function.

Assumption 3
There is a one-way relationship between
standards and economic growth
The methodology presented assumes there is a oneway relationship between standards and economic
growth. The assumption is made because it describes
a logical reality that increasing the number of standards will make the economy function better. Making
this assumption allows the presented methodology to
be simple enough for most countries to adopt, given
capacity and capability constraints.
This assumption is made because modelling a two-way
relationship between variables in economics requires
particular models and specific skill sets. The modelling itself is complex, and so are the interpretation andcommunication of the results. This complexity would
limit its applicability to many economies around theworld because it would require very rich sources of data,
sophisticated dynamic models, and expert capacity.
These complexities may make modelling a two-way
relationship impractical for the potential users of thisdocument. However, the quality of the results of our recommended methodology is not affected by the choice tomodel the relationship between standards and economic
growth as one way.
14 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance仮定 2
コブ‐ダグラス型生産関数は近似モデルとして適切です
この仮定は，実際的なバランスを取る行為としても行われます。提案する方法論は，現実を完全に記述するモデルが存在する完全世界と，モデルが線形（または変換可能）でなければならない現実
世界との間のバランスです。
生産関数は，経済における一連のインプットが与えられた場合に，何を生産（アウトプット）できるかを大まかに記述します。経済学者は，このインプットを資本と労働に単純化します。一般に，資本と労働の複数の組み合わせを使用して，任意のアウトプットを生成できます。
たとえば，地面に穴を開けたい場合は，人とシャベルを使用できます。または，2人と2つの小さなシャベル，または1人と掘削機を使用することもできます。このように，資本と労働の間にはある程度の代替可能性があります。これはミクロ経済現象であり，考案されるマクロ経済モデルはこれと整合している必要があります。コブ‐ダグラス型
はミクロ経済理論と整合していると想定されています。
この一連の要求に適合するモデルは，コブ‐ダグラ
ス型生産関数です。

仮定 3
規格と経済成長の間には一方向の関係があります
提案する方法論は，規格と経済成長の間に一方向の関係があることを前提としています。規格の数を増やすと経済機能が改善されるという論理的な現実を説明しているため，この仮定が行われます。
この仮定を行うことで，容量と能力の制約を考慮すると，提案する方法論をほとんどの国が採用できるほど単純化することができます。
一方向という仮定が行われる訳は，経済学における変数間の双方向の関係をモデル化するには，特別なモデルと特定のスキルセットが必要であるためです。モデリング自体が複雑であり，結果の解釈とその周知も複雑です。この複雑さは，非常に豊富なデータソース，高度な動的モデル，および専門家の能力を必要とするため，世界中の多くの経済圏への適用は限定的です。
これらの複雑さにより，この文書の潜在的ユーザ
ーにとって双方向の関係のモデリングは非現実的になる可能性があります。しかし，この文書で推奨する方法論の結果の品質は，規格と経済成長の関係を一方向としてモデル化するという選択のため，影響を受けません。

14 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidanceAssumption 4
The appropriate transmission mechanism
from standards to economic growthresides in an increase in total factor
productivity
This assumption comes from microeconomic (single
business, single decision, single market or group of
markets) considerations. Consider Figure 2 and imagine
an individual production process within that diagram.
Ask how standards might result in more output in thatprocess. The answer is that it would make capital andlabour produce more, together, in that specific production process.
For example, consider the product market and businesses (bottom of Figure 2). Consider an imaginary
plumbing business. Many plumbing businesses use
common standards for components from the productmarket. Doing so means that each plumbing businesscan order a component from any manufacturer and will
be able to use it in its business. This in turn allows it tospecialize in providing plumbing services. If it could
not expect a standardized component, it would needto find a specific supplier, or it would need to build its
own components. Both of these options would increase
costs and decrease productivity.
A further assumption is made that what holds at thelevel of this individual production process also holds
at the level of the whole economy.

Assumption 5
Data on standards, labour, capital,
productivity and any other variables
is available
This report assumes that the reader will be able to use
it as a guide to collating all the required data, assumingthat it exists for their country. Section 7 provides a possible solution if all or some required data is not available.

Assumption 6
The economy exhibits constant returns
to scaleThis assumption, whose mechanics are described
below, is built into the Cobb-Douglas functional form
identified for the presented methodology. Referring toEquation 1, intuitively, it means that if 100 more unitsof both capital and labour are added to the economy,
there will be 100*A units of extra output.
Alternatives are increasing or decreasing returns toscale. An example would be if 100 more units of both
capital and labour were added, it would yield a result
either something more than 100*A or something lessthan 100*A extra output, respectively.
The assumption of constant returns to scale is defensible
because it is at least a close approximation to the realworld at an aggregate level. Many individual firms will
be enjoying increasing returns to scale at any one time.
And many firms will be facing decreasing returns toscale at the same time. When all these firms are aggregated together, it is not possible to obtain the precisebalance. Therefore, the assumption is made that theeconomy as a whole exhibits constant returns to scale.
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 15

仮定 4
規格から経済成長への適切な伝達メカニズ
ムは，全要素生産性の向上にあります
この仮定は，ミクロ経済学（単一のビジネス，
単一の決定，単一の市場または市場のグループ）の考慮事項に基づいています。図2を見て，この図中の個々の製造プロセスを想像してください。
規格がそのプロセスでより多くのアウトプットをもたらす可能性があるでしょうか。答えは，その特定の生産プロセスにおいて，資本と労働が一緒により多くを生産するようになるということです。
たとえば，製品市場とビジネスについて考えてみます（図2の下部）。架空の配管事業を考えてみましょう。多くの配管会社は，製品市場の部品に共通の規格を使用しています。そうすることは，各配管事業者が任意のメーカーに部品を注文でき，その事業でそれを使用できることを意味します。これにより，配管サービスの提供に特化することができます。標準化された部品を期待できない場合は，特定の供給者を見つけるか，独自の部品を構築する必要があります。
これらの選択肢は両方とも，コストを増加させ，生産性を低下させます。
この個々の生産プロセスのレベルで成り立つことは，経済全体のレベルでも成り立つというさらなる仮定がなされます。

仮定 5
規格，労働，資本，生産性，その他の変数に関するデータが利用可能です
この報告書では，必要なすべてのデータが自国に存在することを前提として，読者がそれらを照合するためのガイドとして使用できることを前提としています。第7章は，必要なデータのす
べてまたは一部が利用できない場合に考えられる解決策を提供します。

仮定 6
経済は規模の収穫一定を示します
この仮定は，そのメカニズムを以下に説明します
が，提案する方法論でのコブ‐ダグラス関数形式に組み込まれています。式1に関して，直観的には，
資本と労働の両方の100単位が経済に追加されると，100*A単位の追加アウトプットが発生すると思われます。
別の考え方は規模に関する収穫逓増または収穫逓減です。例として，資本と労働の両方にさらに100単位追加された場合，100*Aを超えるもの，
または100*A未満の追加アウトプットの結果が得られるというものです。
規模の収穫一定の仮定は，少なくとも総計レベル
で現実世界に近いため，正当化できます。多くの個々の企業は，一時は規模に関する収穫逓増を享受するでしょう。そして，多くの企業は同時に規模に関する収穫逓減に直面するでしょう。これらすべての企業を集約すると，正確なバランスをとることができなくなります。したがって，経済全体が規模の収穫一定を示すと仮定されます。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 15

5. Intuition for our suggested methodology
The main tool in the presented methodology for assessing the impact of standards is a statistical techniquecalled regression. This section of the report details the
motivation behind regression analysis, as well as muchof the mathematical detail. It omits, however, discussion of a number of mathematical results that are outof scope.

Informally, this is stating that any given observationof y is some multiple of x. This functional form is often
called a linear form, i.e. it describes a straight line.

This section is intended for the reader to understandthe methodology that the practitioner might follow. It
will allow the reader to critically examine the outputs
from any analysis, allowing them to draw insights of
their own.

From general intuition to the real world

For practitioners, this section should be a refresherof what they already know, presented in a much condensed form.

5.1 Motivation
The motivation for the technique of regression is asking the reasonable question: “ If we change a variable,
by how much will another variable change? ” In the
agricultural sciences, for example, this might equate
to assessing the change in milk yield as cattle growolder. Most often, in the economic sciences, the relevant question is how much an increase in education
increases wages.
In this report, the specific question is: “ If we increase
the number of active standards, how much will economic growth change? ” This section introduces a very
simple regression model to answer this question. This
is not the model suggested to evaluate the impact ofstandards generally; rather, it is used so that the intuition feels as relevant as possible. The precise modelthat can be used to evaluate the impact of standards ispresented in Section 6.
To make this formal, assume there is some variable,GDP, which can be labelled y; it is useful to know what
happens to y when the stock of standards, call it x,changes. A simple relationship between the variables
might be that y = βx. This relationship says that every
time x (the stock of standards) increases by one unit, y(GDP) increases by β units. This β is ultimately what apractitioner is interested in finding.

2)

Generally, in mathematics, computing the change in
one variable that results from the change in anothervariable is equivalent to computing the change in x anddividing that by the change in y.

When applying this theory to the real world, a practitioner will gather real observations of GDP, y, and thestock of standards, x. Using a formal theorem allows
the practitioner to “ estimate ” β.
When doing so, the practitioner would re-write theequation as y = βx + є. In this equation, y and x are
drawn from observations gathered from the real world(data). є is used to account for all the times where there
is some discrepancy between what our simple model
says y should be, given some x, and the value y actuallytakes in the data observed.
One way to get β out of this equation is to take an averageof y, which also means taking an average of βx + Є. By
assumption, the average value of є is zero2). Therefore,
the average value of y, call it y˜, is equal to the averagevalue of β (or β˜) multiplied by the average of x, or x˜.
Thus, we have y˜ = β˜x˜. This can easily be rearranged
to yield an estimate of β:
The value of β˜ obtained in this way is likely to be different from a “ true ” value of β. But if the process of datacollection and regression analysis could be repeatedinfinitely many times, all the different values of β˜found would converge on the “ true ” value.
The regression technique is how high-level theory inmathematics can be pragmatically mapped into the realworld. This intuition and general methodology have anumber of extensions and special considerations that
apply in the case of the economic impact of standards.
The next section deals with these.

This assumption is part of what’s known as the Gauss-Markov theorem.

16 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

5. 提案する方法論の直観規格の影響を評価するために提案する方法論の主なツールは，回帰と呼ばれる統計手法です。この報告書のこの章では，回帰分析の背後にある動機と，数学的な詳細の多くについて詳しく説明しま
す。ただし，範囲外のいくつかの数学的結果についての説明は省略しています。
この章は，専門技術者が使用する可能性のある方法論を読者が理解することを目的としています。
これにより，読者は分析からのアウトプットを批
判的に調べることができ，独自の洞察を引き出すことができます。
専門技術者にとって，この章は，自分たちがすでに知っていることを非常に凝縮された形で提示される復習であるべきです。

5.1

動機

回帰手法の動機は，合理的な質問をすることです。
「ある変数を変化させた場合，別の変数はどのく
らい変化しますか？」たとえば，農学では，これは牛が年をとるにつれて乳量の変化を評価することと同じかもしれません。ほとんどの場合，経済科学では，関連する質問は，教育費の増加が賃金をどれだけ増加させるかということです。
この報告書では，具体的な質問は次のとおりです。
「アクティブな規格の数を増やすと，経済成長はどの程度変化しますか？」この章では，この質問に答えるための非常に単純な回帰モデルを紹介します。これは，規格の影響を一般的に評価するために提案されたモデルではありません。むしろ，直観が可能な限り関連性があると感じるように使用されます。規格の影響を評価するために使用できる正確なモデルは，第6章に示されています。
これを式化にするために，y とラベル付けされる
変数 GDP があると仮定します。規格のストックを x と呼び，これが変化したときに y がどうなるかを知ることが有用です。変数間の単純な関係は，
y = βx である可能性があります。この関係は，x（規格のストック）が1単位増加するたびに，y（GDP）がβ 単位増加することを示しています。
この β は，最終的には専門技術者が見つけたいと思っているものです。

2)

平たく言えば，これは，y の任意の観測値が x の一定倍であることを示しています。この関数形式
は，線形 形式と呼ばれることがよくあり，直線を表します。
一般に，数学では，別の変数の変化から生じる1
つの変数の変化を計算することは，x の変化を計算し，それで y の変化を割ることと同じです。

一般的な直観から現実世界へ
この理論を現実の世界に適用する場合，専門技術者は GDP の実際の観測値 y と規格のストック x を収集します。正式な定理を使用すると，専門技術者は β を「推定」することができます。
そうするとき，専門技術者は式を y = βx + є と書き直します。この式では，y と x は，現実世界から収集された観測値（データ）から取得されます。
є は，x が与えられた場合に，単純なモデルでは yとすべきであるとするものと，実際に観測されたデータに含まれる値との間にある，不一致を取り込むために使用されます。
この式から β を求める1つの方法は，y の平均を取ることです。これは，βx + є の平均を取ることも意味します。仮定では，є の平均値はゼロです2)。
したがって，y の平均値を y~ と呼び，β の平均値
（即ち β~ ）に x の平均値（即ち x~）を掛けたものに等しくなります。
したがって，y~ = β~x~ が得られます。これは，βの推定値を得るために簡単に書き換えできます：
β~ = y~⁄x~
このようにして得られた β~ の値は，β の「真の」値とは異なる可能性があります。しかし，データ収集と回帰分析のプロセスを何度も繰り返すことができれば，求めた β~ のすべてのさまざまな値が「真の」値に収束します。
回帰手法は，高度の数学理論を実際的に現実世界にマッピングする方法です。この直観と一般的な方法論には，規格の経済効果の場合に適用される
多くの拡張と特別な考慮事項があります。次の章
では，これらについて説明します。

この仮定は，ガウス‐マルコフ定理として知られているものの一部です。

16 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance5.2 Special considerations
Multiple variables
The ideas discussed above generalize to any modelthat is linear in any number of βs. Any number of variables, as appropriate, can be added and the intuition
remains the same. For example, there might be a case
where
and
our discussion above still holds.3) In this new model, if
any of the x variables (for example) are increased
by one unit, the change in y is the β attached to that x(maybe ).
The discussion above details how the β terms in aregression model can be extracted as simple averages
combined with an assumption. When this simple modelis extended to one with multiple variables, the intuition
remains the same. The mathematical results allow apractitioner to say that, in effect, when all these variables are included, they are “ controlling ” for their effectin the computation of any of the β s individually. The
effect of a change
on y is net of the effects of every
other in the model.
Further in this report, there is discussion on how tochoose the right mix of variables, but a regression tomodel the impact of standards might include populationor number of patents in addition to a stock of standards.
Balance should be sought between including all the
relevant variables and including all the variables one
can think of. There are formal statistical tests to assist
in deciding which variables should be included in a
final model. A general method that has been employedsuccessfully by BERL is discussed in Section 6.4)

Time-series data
Very often, especially in economics, when a practitioner wants to investigate the relationship between
two variables, the actual data available is observations
at different points in time. This sort of data is called atime series. In the case of the economic impact of standards, variables like GDP, productivity and the stock ofstandards are all observed through time.
This requires explicit discussion because the mathematics, and assumptions, of regression give rise to anumber of theorems that require time-series data to
be treated differently than other data. The details ofthese theorems are outside the scope of this report, butsome guidance on how to treat time series data is given
in Section 6.

What happens when variables
are strongly related
Another concept that deserves flagging, and exposition
later, is when the x variables are related to each other, as
well as being related to the y variable. This happens in
the majority of models in economics. A commonly usedconcept to describe this is “ multicollinearity ”.
There are two versions of this problem. The first is whena variable is a perfect linear combination of a number ofother variables included. For example,.
One of the variables must be omitted, otherwise themodel has no solution. Generally, if this is the case, moststatistical software packages will throw up an error. An
example of this is if a researcher included both a countof population and a count of unemployed people in aregression. The count of unemployed people is simply
the unemployment rate multiplied by the population.
So it is clearly a linear combination.
More nuanced, the next version of this problem is when
two or more variables are related to each other, but not ina perfectly linear way. There might be a situation where
and also,
where θΖ is a collection of one or more other variablesand δ is “ everything else ” from the perspective of(that is distinct from є).
A good example is that patents will be strongly related
to standards. And patents will be strongly related tothe total factor productivity. So total factor productivity
would be y and standard and patents would be and; there will be a set of variables related to patents
which are not related to standards (θΖ). This example isdrawn from BERL’s 2011 analysis of the economic impact
of standards in New Zealand.
This strong relationship increases a measure of theuncertainty of the coefficient estimates. This can produce misleading results. The stronger the relationshipbetween the x variables, the higher the estimated uncertainty will be.
Similarly to the time-series variables described above,
variables that are strongly related, combined withthe assumptions of regression, give us another set of3) The ellipsis (…) in this equation indicates that there are any number ofbetween the first and the last.

4) Despite a rich academic literature, the choice of test, and interpretation of the results of these tests, is still more of an art
than an objective science.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 17

5.2

特別な考慮事項

複数の変数
先に説明した考え方は，複数の β について線形である任意のモデルに一般化されます。必要に応じて，変数を追加でき，直観は同じままです。たとえば，このような場合
y = β1 x1 + β2 x2 + β3 x3 + ∙∙∙ + βn xn + єがありますが，先に説明したことは引き続き成り立ちます3)。この新しいモデルでは，x 変数のいずれか（たとえば β3 x3 が1単位増加すると，y の変化はその x に付加されている β になります（この場合β3 ）。
上の説明では，回帰モデルの β 項を，仮定と組み合わせた単純な平均として抽出する方法について詳しく説明しました。この単純なモデルを複数の変数を有するモデルに拡張しても直観は同じままです。数学的結果により，専門技術者は，事実上これらすべての変数が含まれている場合，それらは，β のいずれかを個別に計算する際の効果を「制御」していると言います。y に対する x3 変更の影響は，モデル内の他のすべての xi の影響ではありません。
さらにこの報告書では，変数の適切な組み合わせを選択する方法について説明しますが，規格の影響をモデル化するための回帰には，規格のストックに加えて，人口または特許の数が含まれる場合があります。関連するすべての変数を含めることと，考えられるすべての変数を含めることの間でバランスをとるべきです。最終モデルに含める変数を決定するのに役立つ正式な統計検定があります。BERLで採用されている一般的な方法については，第6章で説明します4)。

時系列データ非常に多くの場合，特に経済学では，専門技術者
が2つの変数間の関係を調査したい場合，利用可能な実際のデータはさまざまな時点での観測値です。この種のデータは時系列と呼ばれます。規格の経済効果の場合，GDP，生産性，規格のストッ
クなどの変数はすべて時間の経過とともに観察されます。

れます。これらの定理の詳細はこの報告書の範囲外ですが，時系列データの処理方法に関するガイ
ダンスは第6章に記載されています。

変数が強く関連している場合はどうなりますか
目印をつけておいて後で説明する価値のあるもう一つの概念は，x 変数が相互に関連している場合，並びに y 変数に関連している場合です。これは，経済学のモデルの多くで発生します。これを説明するために一般的に使用される概念は，「多重共線性」です。
この問題には2つの型があります。一つ目は，ある変数が他の変数の完全な線形結合である場合です。たとえば，x2 = α + κ3x3 です。変数の1つを消去しなければ，モデルに解がありません。一般に，これが当てはまる場合，ほとんどの統計ソフトウェアパッケージはエラーを指摘します。この例は，人口と失業者数の両方を回帰に含めてしまった場合です。失業者数は，単に失業率に人口を掛けたものです。したがって，これは明らかに線形結合です。
さらに微妙な違いがありますが，この問題の次の型は，2つ以上の変数が相互に関連しているが，完全には線形ではない場合です。このような状況があり得ます。
y = β1 x1 + β2 x2 + є かつ x2 = α x1 + θz + δ の場合です。ここに，θz は1つ以上の他の変数の集合であり，δ は x2（єとは異なる）の観点から「他のすべて」です。
良い例は，特許が規格に強く関連していることです。そして，特許は全要素生産性に強く関係します。したがって，全要素生産性は y に，規格と特許は x1 と x2 になります。規格に関連しないが特許に関連する一連の変数（θz）があります。この例
は，ニュージーランドにおける規格の経済効果に関するBERLの2011年の分析から抜粋したものです。
この強い関係は，係数推定値の不確実性の尺度を増やします。これにより，判断を誤らせる結果が生じる可能性があります。x 変数間の関係が強いほど，推定される不確実性は高くなります。
上記の時系列変数と同様に，回帰の仮定と組み合
わせて強く関連する変数には，この種のデータを回帰の数学と仮定は，時系列データを他のデータとは異なる扱いをすることが求められる多くの定理を生み出すため，これには明確な説明が求めら

3)
4)

この式の省略（…）は，先頭と最後の間に任意の数の βi xi があることを示しています。
豊富な学術文献があるにもかかわらず，テストの選択，およびこれらのテストの結果の解釈は，依然として客観的な科学というよりも芸術です。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 17

theorems that require these types of data to be treatedwith special consideration.
Additionally, in economics, this is an area that calls
for much subjective judgement. Sometimes, variables
can be related, but not very strongly. In this case, thebest option might be to ignore the fact that they are
related. The line between “ too strongly related ” and“ not strongly enough related ” is open to interpretation.
The practitioner will need to balance the inclusion ofstrongly related variables with the need to exclude them.
If a variable that is highly correlated with y is excluded
from the model, the size and direction of the coefficients
will be shifted away from the “ true ” value.5) In general,
it is more advisable to include strongly related variables
and treat them appropriately rather than exclude them.
Guidance on how to treat these variables is given in
Section 6.

5) This is an idea called bias in econometrics.
Refer to Wooldridge (2020) for a detailed explanation.

18 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance特別に扱うことが求められる別の一連の定理が提供されます。
さらに，経済学とは，多くの主観的な判断が求められる分野です。変数は関連しているが関連性はそれほど強くはないという場合があります。この場合，最善の選択肢は，それらが関連しているという事実を無視することかもしれません。「非常に強く関連している」と「あまり強く関連していない」の間の境界線には，解釈の余地があります。
専門技術者は，強く関連する変数を含めることと，それらを除外することのバランスをとる必要があります。 y との相関が高い変数をモデルから除外
すると，係数のサイズと方向が「真の」値からシフトします 5)。一般には，強く関連する変数は除外するのではなく，含めて適切に扱うことが推奨されます。
これらの変数の扱い方に関するガイダンスは，第6章に記載されています。

5)

これは計量経済学におけるバイアスと呼ばれる考え方です。
詳細な説明については，Wooldridge（2020）を参照してください。

18 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance6. Mathematical model
6.1.1 Mathematical modelThis section describes the econometric techniquesthat are used to estimate the impact of standards on
economic growth in a given economy. Aimed primarily
at the practitioner, it lays out the precise model form
prescribed in this report for assessing the impact ofstandards on economic growth. It also deals with common issues that arise in this sort of research, such as
choosing the right variables to include. The reader canalso follow this section, if desired, referring to Section 5,
as necessary, or consulting a resource like Wooldridge(2020). Doing so will help the reader understand precisely what the practitioner has done and allow for
constructive dialogue.

The fundamental mathematical model behind the analysis is known as the Cobb-Douglas production function,
described above. This is reproduced in Equation 2.
Equation 2

This function is read as: Output (y) at time (t) is the product of total factor productivity (A) at time (t), labour (L) at
time (t), and capital (K) at time (t). Labour (L) and capital(K) have, as exponents, their respective elasticity (α andβ). An elasticity measures the responsiveness of output
to a change in levels of either labour or capital used in
production, ceteris paribus. For example, if α = 0.45, a
1 % increase in labour (L) usage at time (t) would lead toapproximately a 0.45 % increase in output (y) at time (t).

This section begins by outlining the high-level question that will lead to the answer of the overall research
objective.

6.1 The high-level question:
economic growthThis functional form has a number of mathematicalproperties, which make it well behaved.1) Additionally,
this functional form is an, at least defensible, approximation of, at least, a long run relationship between
factors and economic output.2) It also represents bestpractice, as evidenced by BERL’s literature scan andStandards Australia’s literature scan.

This analysis stems from a simple question: “ Whateffect does the development and adoption of standards
have on economic growth? ”
As described above, the question of economic growthcentres on productivity. Loosely defined, productivity
means that more output is produced with fewer inputs.
If productivity can be increased, then, by definition,
there will be economic growth.

6.1.2 Estimating the impact
of standards on totalfactor productivity

From theoretical work, it is understood that adopting
standards can increase productivity. This fact leads
nicely into the key question for formal analysis: “ Whatis the effect of standards on productivity? ”

The method of regression has already been introducedin this report. This is the method presented as the mostappropriate for undertaking this analysis.

To answer this question, this report presents a technique called regression, as described above, following
a brief formalization of productivity. To carry out thismethod, it is useful to start by narrowing the idea of
productivity to total factor productivity. This tells us
how much output can be produced given a set of inputs.

In order to successfully implement regression methodology, the Cobb-Douglas function needs to be linear
in the α and β terms. It should look something like: 1
similar to y

1)

A discussion of these properties is beyond the scope of this report.

2)

Analysis of the appropriateness of the Cobb-Douglas function for use is also beyond the scope of this report.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 19

6. 数学モデル
この章では，特定の経済における経済成長に対する規格の影響を推定するために使用される計量経済学的手法について説明します。主に専門技術者を対象としており，経済成長に対する規格の影響を評価するために，この報告書での正確なモデル
形式を示しています。また，含める適切な変数の選択など，この種の調査で発生する一般的な問題についても説明します。読者は，必要に応じて第5章を参照するか，Wooldridge（2020）などの文献を参照して，この章を読み進むこともできます。
そうすることで，読者は専門技術者が何をしたかを正確に理解し，建設的な対話が可能になります。
この章は，全体的な研究目的の答えにつながるハ
イレベルの質問の概要を説明することから始まり
ます。

6.1

ハイレベルな質問：
経済成長

この分析は，次のような単純な質問から生じています。「規格の開発と採用は経済成長にどのような影響を及ぼしますか？ 」

分析の背後にある基本的な数学モデルは，先述のコブ‐ダグラス型生産関数として知られています。
これは式2に再度表現されています。
式2

この関数は次のように解釈できます。時刻（t）でのアウトプット（ y）は，時刻（ t）での全要素生産性（ A），時刻（ t）での労働（ L）と，時刻（ t）
での資本（K）の積です。 労働（L）と資本（K）
は，べき乗指数として，それぞれの弾力性（ α とβ ）を持っています。弾力性は，生産に使用される労働または資本のレベルの変化に対して，他の条件に変化のない場合のアウトプットの応答性を測定します。たとえば， α= 0.45 の場合，時刻（ t）
での労働（ L）の使用量が 1 ％増加すると，時刻（t）での生産量（y）が約 0.45％増加します。

6.1.2

理論的な研究から，規格を採用することで生産性を向上させることができることが理解されます。
この事実は，正式な分析の重要な質問にうまくつながります。「生産性に対する規格の効果とは何ですか？」

全要素生産性に対する規格の影響の推定

回帰の方法は，この報告書ですでに紹介されています。これは，この分析を行うために最も適切な方法として提案する方法です。

この質問に答えるために，この報告書は，生産性の簡単な形式化に続いて，上記のように回帰と呼ばれる手法を提案します。この方法を実行するには，生産性の概念を全要素生産性に絞り込むことから始めるのが有用です。これは，一連のインプットが与えられた場合にどれだけのアウトプットを生成できるかを示しています。

2)

数学モデル

この関数形式には多くの数学的特性があり，適切に動作します 1)。さらに，この関数形式は，とにかく正当化できる，少なくとも要因と経済的成果の間の長期的な関係の近似です2)。また， BERLの文献紹介とStandards Australiaの文献紹介から明らかなように，ベストプラクティスを表しています。

上述のように，経済成長の質問は生産性に集中しています。大まかに定義すると，生産性とは，より少ないインプットでより多くのアウトプットを生成する指標を意味します。生産性を上げることができれば，当然のことながら，経済成長が見込
まれます。

1)

6.1.1

回帰の方法をうまく実装するには，コブ‐ダグラス
関数が α 項と β 項で線形である必要があります。
次のようになります。

これらの特性の説明は，この報告書の範囲を超えています。
コブ‐ダグラス関数の使用の適切性の分析も，この報告書の範囲を超えています。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 19

Hinting at the motivation for choosing this functional
form, the Cobb-Douglas function lends itself well totransformation using a logarithm, as in Equation 3.
Equation 3

Doing so creates a function that is linear in the parameters of interest (α and β), as required by the assumptionsof linear regression.
To estimate the effect of standards on total factor productivity, a practitioner now needs to make an additional
assumption of constant returns to scale. This means that
if one were to increase both labour (L) and capital (K) by
a factor of two, one would get an increase in output (y)of a factor of two. To make this assumption formal, set
in Equation 2 to yield Equation 4.
Equation 4This equation can be made linear in α, using a logarithm, as in Equation 3.

Now,
can be formally defined. For ease of exposition and a pragmatic front-running of requirements,
set:
Equation 5

The primary objective of this analysis is to elucidate
the effect of standards on economic growth. The methodology presented in this report requires an educatedassumption that this occurs through an increase in totalfactor productivity (as detailed above). However, there
are many other variables that also increase total factor
productivity. To calculate the effect of standards alone,
one needs to “ control ” all the other variables (or at least
as many as can be identified and for which data exists tomeasure it). Failure to do so will result in an estimate ofthat is biased. It will either be too large, or too small,as compared to the “ true ” effect. This is because it will
have the effect of all the variables intertwined with it.
An exhaustive list of control variables is beyond thescope of this analysis, but some contenders for inclusion
could be (not all of these will have readily available
data):▸ Population▸ Number of firms in the economy▸ A stock of patents over time
▸ Other variables drawn from knowledge of the local
economy and economic theory (existing studies
referenced in Section 2 have used education as acontrol variable)
Blind et al. (2021) include patents as a control variablein estimating the economic impact of standards. Studies by BERL also include patents in their analysis; thisis reproduced in Section 8 of this report. It is recommended that at least patents be included as well as astock of standards in any model.
Population, measured by the number of people in acountry, should also be seriously considered as a control variable, since economic growth is very strongly
correlated with population.

where:
c is a constantis the stock of standards at time (t)is the effect on
by one unit
Each of the

6.1.3 Control variablesof increasing

variables are control variables

Each is the effect on
by one unitof increasing a given

is a term that varies by time (t) and measures all
the movement inthat has not otherwise been
explained in any of the above variables.

20 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

A final control variable which should be considered isa binary variable that indicates when some large event
occurred in time. These large events could be wars,
natural disasters, or any event that has a complex andmassive effect on the whole economy. For example,
analyses being completed post-2020 should consider
including a binary variable that equals 0 for years before
2020 and 1 for years thereafter. This is a period covering
the events of a global pandemic. During this time, there
were large restrictions put in place on economies aroundthe world to prevent infection and disease.

この関数形式を選択する動機を示唆するコブ‐ダグラス関数は，式3のように対数を使用した変換に適しています。

6.1.3

制御変数

この分析の主な目的は，規格の経済成長に対する効果を解明することです。この報告書にて提案している方法論では，これが全要素生産性の増加を
式3通じて発生するという仮定が求められています（先に詳述）。ただし，全要素生産性を増加させる変数は他にもたくさんあります。規格の効果だけを計算するには，他のすべての変数（または，少なくとも識別できそれを測定するためのデータ
このようにすることで，線形回帰の仮定で必要とされるように，対象のパラメーター（ α および β ） が存在する変数）を「制御」する必要があります。
そうしないと，ωt の推定にバイアス が生じます。
で線形である関数が作成されます。
「真の」効果と比較すると，大きすぎるか小さす
全要素生産性に対する規格の影響を推定するためぎるかのどちらかになります。これは，それと絡に，専門技術者は，規模に関する収穫一定の仮定
み合っているすべての xi 変数の影響があるためでの追加をする必要があります。これは，労働（L） す。
と資本（K）の両方を2倍に増やすと，生産量（y）
制御変数の完全なリストはこの分析の範囲を超えが2倍になることを意味します。この仮定を形式ていますが，含める候補の一部は以下のようにな的にするには，式2に β ＝ (1 - α) を代入して式4る可能性があります（これらのすべてに直ちに利となります。
用できるデータがあるわけではありません。
 人口
 特定の経済における企業数
式
 経時的な特許のストック
 地域経済と経済理論の知識から引き出された他の変数（第2章で参照している既存の研究は，制御変数として教育を使用しています）
この式は，式3のように，対数を使用して α について線形にすることができます。
Blind et al.（2021）は，規格の経済効果を推定する
ln(yt) = ln(At) +αln(Lt) + (1 -α) ln(Kt)
際の制御変数として特許を含めました。 BERLによる研究でも，分析に特許が含まれています。これ
ここで，At を正式に定義します。説明の簡単化とは，この報告書の第8章に再述されます。どのモデ要件の実用的先駆性のため以下のようにします。
ルにも，少なくとも特許を規格のストックと共に含めることが推奨されます。
式5
経済成長は人口と非常に強く相関しているため，国民の数で測定される人口も，制御変数として真剣に検討するべきです。
ここに，
c は定数
Standardst は時刻（t）での規格のストック，ω1は，Standardst が1単位増加した場合の At へ効
果，
各 nの変数 xit は制御変数，
各 θi は，特定の xi が1単位増加した場合の At への効果，
ϵt は，時刻（t）によって変化する項であり，上記の変数のいずれでも説明されていない At のすべての動きを測定します。

20 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

考慮すべき最後の制御変数は，ある大きな出来事
が期間内に発生したことを示すバイナリ変数です。
これらの大きな出来事は，戦争，自然災害，または経済全体に複雑で大規模な影響を与える事象である可能性があります。たとえば，2020年以降に完了する分析では，2020年より前の年は0，その後の年は1とするバイナリ変数を含めることを検討するべきです。これは，世界的大流行の出来事を対象とする期間です。この期間，感染や病気を防ぐために世界中の経済に大きな制限が課されました。

Determining what variables to include
Derivation of this fact is beyond the scope of this report,
but including all of the variables one can think of in aregression model will result in misleading results. Likewise, excluding a variable that is relevant will also yield
misleading results, but in a different way.
There is an ever-growing literature in econometrics on
new ways to strike a balance between too many, andnot enough, variables in a given model.
The following method from BERL is objective enough to
be defensible upon peer review, but subjective enoughthat economic theory comes first. This methodology
follows general advice from the London School of Economics to take a general-to-specific approach.
First, a practitioner should fit a model that includes all
variables that affect the variable of interest, as determined by sound economic theory. This is the generalmodel and should be estimated with appropriate careto treat time-series variables and collinear variables
appropriately.
The individual coefficients of this model should be
examined one by one. Using a t-test to decide which
variables are individually statistically significant is
helpful here, though it should be noted that because
the general model is overfitted, t-tests are less reliable.
Do the results match expectations from economic theory? If the answer is yes, keep the variable in; if not, note
this variable as a candidate for removal.
Furthermore, examine the goodness-of-fit statistics
such as the adjusted R-squared or the Akaike Information Criterion. The choice is up to the practitioner. The
R-squared is more familiar to most audiences if they
request an explanation bur; but, whichever statistic ischosen, make a note of its value.
Also note the sum of squared residuals from this model.
Armed with a list of variables that are candidates forremoval, the following algorithm should be repeated:▸ Fit a reduced model with all variables
apart from the ones in question.
▸ Obtain the sum of squared residuals
from this restricted model.
▸ Calculate the F-test statistic.
▸ Compare the F-statistic to the appropriate criticalvalue and conclude if the variables are jointly
significant or not.

▸ If the variables are not jointly significant,then consider them for removal.
▸ The final consideration should be economic
sense: Using sound economic logic,
the variables in question should explain movementin the dependant variable.
Repeat this algorithm, as necessary, until the practitioner is comfortable with the inclusion or exclusionof each variable and finally compare the R-squaredof this final model to the R-squared of the originalmodel. If the R-squared has decreased too much, thepractitioner should consider adding some removed
variables back in.
The final model is the specific model.

6.1.4 Multicollinearity and estimation
Section 5 above discussed the situation of multiple variables and how, in economics, the variables
believed to explain a dependant variable are often verystrongly related to each other. A good example of this ispatents that will be strongly related to standards. And
patents will be strongly related to total factor productivity. This example is drawn from BERL’s 2011 analysisof the economic impact of standards in New Zealand.
The correct procedure to estimate this type of model
is to explicitly model some variables as a functionof other variables and estimate a system of equations using two-stage least-squares estimation. Thisapproach is part of the presented methodology.

6.1.5 Time-series data in regression
As per Equation 4, set
Total factor productivity ( ) is tracked through time.
Importantly, the variable is also assumed to changeover time.
The mathematical reasoning is out of scope, but whenevolves over time, the practitioner will have to “ correct ” for it in the modelling process.3) One way to do thisis formalized by Newey and West (1994).

3) See Wooldridge (2020) for a discussion.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 21

 変数が共同で有意でない場合は，それらを削除含める変数の決定することを検討します。

この決定方法の導出はこの報告書の範囲を超えていますが，回帰モデルに考えられるすべての変数を含めると，判断を誤らせる結果になります。同様に，関連する変数を除外しても，判断を誤らせる結果が得られ，方向も先の結果とは異なります。

 最終的な考慮事項は経済的意味であるべきです。

健全な経済論理を使用して，問題の変数が，従属変数の動きを説明できるべきです。
専門技術者が各変数の包含または除外に納得するまで，必要に応じてこのアルゴリズムを繰り返し，
最後にこの最終モデルの決定係数を元のモデルの決定係数と比較します。決定係数が大幅に減少した場合，専門技術者はいくつかの削除された変数を戻して追加することを検討するべきです。

計量経済学では，与えられたモデルの変数が多すぎる状態と十分ではないという状態の間で，バランスをとる新しい方法に関する文献が増え続けています。

最終的なモデルはそこに固有の モデルとなります。

BERLによる以下の方法は，査読で正当化できるほど客観的ですが，経済理論が冒頭に来るほど主観的です。この方法論は，London School of
Economicsからの一般的なアドバイスに従って，
一般から特定へ のアプローチを取ります。

6.1.4

多重共線性と推定

先の第5章では，複数の変数がある場合の状況と，経済学においては従属変数と考えられている変数
どうしが互いに非常に強く関連することがよくあるということを説明しました。この良い例は，規格に強く関連する特許です。そして，特許は全要
素生産性に強く関係します。この例は，ニュージーランドにおける規格の経済効果に関するBERLの2011年の分析から抜粋したものです。

まず，専門技術者は，健全な経済理論によって決定されるように，関心のある変数に影響を与えるすべての変数を含むモデルに適合させるべきです。これは一般的なモデルであり，時系列
変数と共線変数を適切に処理するために注意を払って推定するべきです。

この種のモデルを推定する正しい手順は，いくつかの変数を他の変数の関数として明示的にモデル化し，2段階の最小二乗推定を使用して連立方程式を推定することです。このアプローチは，提示された方法論の一部です。

このモデルの個々の 係数 は，1つずつ調べるべきです。ここでは，t 検定を使用して個々に統計的に有意な変数を決定することが役立ちますが，一般的モデルは適合しすぎているため，t 検定の信頼性は低いことに留意してください。

6.1.5

結果は経済理論からの期待と合っていますか？
答えが「はい」の場合，変数を保持します。そうでない場合は，この変数を削除の候補として留意しておいてください。

回帰での時系列データ

式 4に従って，全要素生産性（At）は時間の経過とともに追跡されます。重要なのは，変数 ϵt も時間の経過とともに変化すると想定されていることです。

さ ら に ， 調 整 済 み 決 定 係 数 （ the adjusted Rsquared ） や 赤 池 情 報 量 基 準 （ the Akaike
Information Criterion）などの適合度統計を調べます。選択は専門技術者次第です。決定係数は，説明を求められたとしても，ほとんどの関係者によく知られています。ただし，どの統計を選択する場合でも，その値に留意しておいてくだ
さい。

数学的推論は範囲外ですが，時間の経過とともに
変数 ϵt が変化する場合，専門技術者はモデリング
プロセスでそれを「修正」しなければなりません
3) 。 こ れ を 行 う 一 つ の 方法 が ， Newey and West（1994）によって形式化されています。

このモデルの残差平方和にも留意してください。
削除の候補となる変数のリストを用意して，次のアルゴリズムを繰り返すべきです。
 問題の変数以外のすべての変数を使用して縮小モデルを適合させます。
 この制限付きモデル ら残差平方和を取得します。
 F-検定統計を計算します。
 F-統計量を適切な臨界値と比較し，変数が共同で有意であるかどうかを結論付けます。
3) 議論については，Wooldridge（2020）を参照してください。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 21

7. Data description
This section describes the data a practitioner will needto estimate the impact of standards on economic growth
in an economy.

7.1

A time series ofstandards introducedStandards have different functions and come in a wide
variety of types. When all (or a majority of) the standards in an industry/economy/business are collated, thiscan be referred to as a “ stock ” of standards.
Standards Australia has summarized a list of analysesof the economic benefits of standards from across theworld 1). The report describes that, in each economy
where this analysis was undertaken, the researchers
used a stock of standards as an independent variable.
As defined above, a “ stock of standards ” is “ [the] sum of
all published standards up to the end of a specific year
minus the sum of standards that has been withdrawn
up to the end of that year ” (NBN, 2020).

7.2 Other data
Other data that is used in the regression modelling of
total factor productivity is:▸ Real GDP▸ An index of multifactor productivity (or total factor
productivity, the name is interchangeable)▸ A measure of labour volume (e.g. hours worked,
people employed)▸ Labour productivity index▸ Capital productivity index▸ Number of patents granted
These are the data identified by BERL to include in its
analysis.
1)

22 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

See Standards Australia, “ Research Paper: The Economic
Benefits of Standardisation ”: www.standards.org.au/StandardAU/Media/SA-Archive/OurOrganisation/News/
Documents/Economic-Benefits-of-Standardisation.pdf

7. データの説明
この章では，専門技術者がある経済分野の経済成長に対する規格の効果を推定するために必要なデータについて説明します。

7.1

時系列規格の導入

規格にはさまざまな機能があり，さまざまな種類があります。産業／経済／ビジネスのすべて（または大部分）の規格が照合される場合，これは規格の「ストック」と呼ばれることがあります。
Standards Australiaは，世界中の規格の経済的恩恵の分析リストをまとめました 1)。その報告書では，この分析が行われた各経済分野において独立変数として規格のストックを使用したと説明されています。
先に定義したように，「規格のストック」とは，「特定の年の終わりまでに発行されたすべての規格の合計から，その年の終わりまでに廃止された規格の合計を引いたもの」です（NBN，2020）。

7.2

その他のデータ

全要素生産性の回帰モデリングで使用されるその他のデータは以下のとおりです。
 実質GDP 多要素生産性の指標（または全要素生産性，
名前は交換可能） 労働量の尺度（例：労働時間，被雇用者数）
 労働生産性指数
 資本生産性指数
 認可された特許の数
これらは，分析に含めるためにBERLによって識別されたデータです。
1) Standards Australiaの「Research Paper：The Economic
Advantages of Standardisation」参照：
www.standards.org.au/StandardAU/Media/SAarchive/OurOrganisation/News/Documents/EconomicBenefits-of-Standardisation.pdf

22 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance7.3 Sources of data
A count of the number of active standards should beavailable from a given country’s standards office.
Economic variables like GDP and employment can berequested from the country’s statistical office, or budget
office, or central bank. Failing these sources, data formost countries is made available by the World Bank athttps://data.worldbank.org/.
All variables should be observed over time. The more
periods of data one has, the better the final analysis willbe. However, the very lower bound on the number ofobservations is likely to be somewhere around 15 periods (either years or quarters is the normal frequency of
economic data). At this bound, the results will be far
from robust, and are indicative only. But they will beroughly useful. Ideally, it is preferable to have at least
30 periods of data. This is because, at 30 observations,
it is generally accepted that the Central Limit Theorem
applies. It is beyond the scope of this report to describe
the Central Limit Theorem, save to observe that thistheorem allows a practitioner to reasonably conclude
that any results found are robust.

Productivity indices
It is possible that there are no official estimates of labour
and/or capital productivity for a given country. If thisis the case, one can construct an estimate of labour
productivity by dividing output (GDP) at each point intime by the corresponding estimate of labour volume.
The World Bank does not track an estimate of capital
services over time. This must be sourced from the country’s statistical office, budget office, or central bank. If
a capital services series is unavailable from any sourcein the country, a rough measure could be constructedin the following way:
▸ Source a time series of the total value of listedcompanies on the local stock exchange.
▸ Deflate this using a GDP deflator so that its value
is measured in the same real terms as real GDP.
A GDP deflator can be constructed by dividing
nominal GDP by real GDP. (This is a defensible
estimate of the volume of capital.)▸ For each period, divide real GDP by this measureof the total value of companies on the local stock
exchange.
It could also be that the country does not have an official
index of total factor productivity and that the data is
not available from any other publicly available source.
In that case, it is possible to multiply the measure of
the volume of labour and the measure of the volume of
capital. This number can then, for each period, be used
to divide the real GDP of that period. This will yield avery approximate measure of total factor productivity.
As a last resort, this report can be used as part of aformal process to request that the series necessary toconstruct a measure of capital productivity or labour
productivity be made available. This should, however,be seen as the very last option. As described in the
introduction to this section, data which can be argued
to be strongly related to the data to be measured can beused as a substitute. The methodology will still yielduseful results.

Sources of other data
The World Bank tracks many data series, as do theOrganisation for Economic Co-operation and Development (OECD) and the World Trade Organization (WTO).
Some private companies also aggregate official data,
which is available to download for a fee.

7.4 Software
recommendation
There are many different software packages capable ofrunning regression models. Here are a few options BERL
have found success with. Software such as R, Stata or
SAS are most useful to run the regression model primarily because they create results that are easy to read.
The practitioner will need to organize the data intoa suitable format (the most useful would be a .xlsx
spreadsheet, then converted into a .csv file and importit into the chosen software. From there, the practitioner
will need to decide how to implement the regression in
the software chosen.
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 23

7.3

データの情報源アクティブな規格の数の統計は，その国の規格局から入手可能であるべきです。 GDPや雇用な
どの経済変数は，国の統計局，予算局，または中央銀行から入手することができます。これらの情報源がない場合，ほとんどの国のデータは，世界銀行から入手可能です。
https://data.worldbank.org/
すべての変数は，経時的に観察されるべきです。
データの期間が長いほど，最終的な分析精度は向上します。ただし，観測数の最低下限は，おそらく約15期間です。（年または四半期のいず
れかが経済データの通常の頻度です）。この下限では，結果はロバストとはほど遠いものであり単なる指標です。しかし，それでも大まかには役立ちます。理想的には，少なくとも30期間のデータがあることが望ましいです。これは，30回の観測で，中心極限定理が適用されることが一般的に認められているためです。中心極限定理を説明することはこの報告書の範囲を超えていますが，この定理により，専門技術者は，得られた結果がロバストであると合理的に結論付けることができます。

生産性指数
特定の国の労働生産性および／または資本生産性の公式な推定値がない可能性があります。この場合，各時点での生産量（GDP）を対応する
労働量の推定値で割ることにより，労働生産性の推定値を作成できます。
世界銀行は，経時的な資本サービスの推定値を追跡していません。これは，国の統計局，予算局，または中央銀行から入手しなければなりません。国内のどの情報源からも一連の資本サービスの推定値が入手できない場合は，以下の方法で大まかな測定値を作成できます。
 地域の証券取引所に上場している企業の総額の時系列を入手します。
 GDPデフレーターを使用してこれを収縮させ，その値が実質GDPと同じ実質条件で測定されるようにします。 GDPデフレーターは，名目GDPを実質GDPで割ることによって構築できます。（これは資本の量の正当化できる推定値です。）

 各期間について，実質GDPを，地域の証券取引所にある企業の総価値をこの測定値で割ります。
また，その国には全要素生産性の公式の指標がな
く，データが他の公的な情報源から入手できない可能性もあります。その場合には，労働量の測定
値と資本量の測定値を掛けることができます。この数値は，各期間について，その期間の実質GDPを割るために使用できます。これにより，全要素
生産性の非常に近似的な測定値が得られます。
最後の手段として，この報告書は，資本生産性または労働生産性の測定値を構築し利用可能とするために必要な一連の流れを要求する正式なプロセスの一部として使用できます。ただし，これは最後の選択肢と見るべきです。この章の冒頭で説明したように，測定対象のデータと強く関連していると主張できるデータを代わりに使用できます。
そして，この方法は，依然として有用な結果をもたらします。

他のデータの情報源
世界銀行は，経済協力開発機構（OECD）や世界貿易機関（WTO）と同様に，多くのデータシリー
ズを追跡しています。一部の民間企業も公式デー
タを集約しており，有料でダウンロードできます。

7.4

推奨ソフトウェア回帰モデルを実行できるさまざまなソフトウェア
パッケージがあります。BERLが成功を収めたいく
つかの選択肢をここに示します。 R，Stata，SASなどのソフトウェアは，主に読みやすい結果を作成するため，回帰モデルを実行するのに非常に有用です。
専門技術者は，データを適切な形式に整理する必要があります（最も便利なのは，.xlsxスプレッド
シートで，.csvファイルに変換し，選択したソフ
トウェアにインポートします。）そこから，専門技術者は選択したソフトウェアでの回帰の実装方法を決定する必要があります。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 23

8. How to interpret the results
This section is intended to guide the reader in interpreting the results a practitioner will be able to produce
using the suggested methodology of this report. It is
important that both parties to this analysis understandwhat the results mean so constructive dialogue can takeplace.

8.1 Model equations
For convenience, the equations of interest are:Equation 6

Equation 7

where

8.2 Suggested resultsformatWhat to include
At the minimum, results reported should be:▸ The coefficient estimates▸ The standard error for each coefficient▸ The t-statistic for each coefficient▸ A calculation of the probability of t being
greater than the chosen significance levelfor each coefficient▸ An indication of what level of statisticalsignificance has been chosen as the threshold
Optionally, it can assist the reader if the model equationis reproduced in a table with the results. Additionally,
including not just the coefficient names, but the corresponding symbol used in the equations, is helpful.
As regards the last bullet point, most studies in thesocial sciences use a 5 % significance level. In somecases, 10 % can be defensible, particularly if there are
significant data issues. A 1 % threshold is very rarely
used.1)
Hypothesis testing is deceptively simple, and its simplicity hides nuance. The process involves considering
at least two hypotheses: the null hypothesis, where thevariable of interest has zero effect, and the alternative
hypothesis, where the variable of interest has someeffect.2) The algorithm for assessing statistical significance is to compare the t-statistic to a “ t-table ” andsee if it is greater or lesser than the value given for theappropriate confidence level (the critical value). Anotherway to do it is to calculate the probability of the t-statistic being greater than the given value in the table,
under the null hypothesis. For this methodology, it issuggested a “ two-sided ” test be used. This is a test for
the effect being anything different from zero.

Other regression output
Depending on the choice of software package, and routine used for estimating the model within that package,other results can be reported from the regression analysis. These include an F-statistic, AIC, BIC, R-squared,
among others. These numbers are useful for specific
1)Resources such as Myers et al. (2010) would be useful to consult to understand the idea of statistical significance.

2)

It is more nuanced than this, a practitioner can choose to only test for positive values or negative values, or both.

24 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance8. 結果の解釈
この章は，専門技術者がこの報告書が提案した方法論を使用して生成できる結果を解釈する際に読者を案内することを目的としています。この分析の双方の当事者が結果の意味を理解し，建設的な対話を行うことができるようにすることが重要で
す。

8.2

8.1

少なくとも，報告される結果は以下のようになります。
 係数の推定値
 各係数の標準誤差
 各係数のt 統計量
 t が各係数に対して選択された有意水準よりも大きい確率の計算
 閾値として選択された統計的有意性のレベルの
指標

モデル式

便宜上，対象となる式は以下のとおりです。

式

提案する
結果フォーマット

何を含めるか式7

任意で，モデル式が結果の表に再現されていると，読者の助けになります。さらに，係数名だけでなく，式で使用される対応する記号を含めると便利
です。

ここに，

箇条書きの最後の点に関しては，社会科学のほとんどの研究は5％の有意水準を使用しています。
場合によっては，特に重大なデータの問題がある
場合は，10％が正当化されることがあります。
1％の閾値が使用されることはめったにありません1)。

仮説検定は一見単純であり，その単純さは微妙な差異を見えにくくします。このプロセスでは，少なくとも2つの仮説を検討します。対象の変数がゼロの効果を持つとする帰無仮説と，対象の変数が何らかの効果を持つとする対立仮説です 2)。統計的有意性を評価するためのアルゴリズムは，t統計量を「t 分布表」と比較して，適切な信頼レベル（臨界値）に指定された値よりも大きいか小さいかを確認します。これを行う別の方法は，帰無仮説の下で，t 統計量が分布表の指定された値よりも大きい確率を計算することです。この方法
では，「両面」検定を使用することを提案します。
これは，ゼロとは異なるものの効果の検定です。

その他の回帰アウトプット
ソフトウェアパッケージの選択，およびそのパッ
ケージ内のモデルを推定するために使用されるルーチンに応じて，回帰分析からその他の結果も報告できます。これらには，F統計，AIC，BIC，決定係数（R二乗）などが含まれます。これらの数
値は，特定の目的（通常はモデル診断）に役立ち

1)
2)

Myers et al.（2010）などの情報源は，統計的有意性の概念を理解するために調べて見ると役立ちます。
これよりも微妙な違いがあり，専門技術者は正の値または負の値のみ，あるいは両方を検定することを選択できます。

24 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidanceEquation name (e.g. Equation 6)

Equation of model

Estimate

Std errort valueEquation name (e.g. Equation 7)

Equation of model

Estimate

Std errort value

Pr(>|t|)Pr(>|t|)Table 1 – Example results tables

purposes (usually model diagnosis). They are not usefulfor standards bodies or decision makers and are best leftin an appendix, if not omitted.

Example format
It is best practice to report the results of a linear regression in a table containing the variable name, estimate,standard error and significance test values (t value,
Pr(>|t|) or both). Each variable should have its own row.
See Table 1 as an example.
Each coefficient can be read off the table one at a time.
Particular attention should be given to the Pr(>|t|) column. This is a number calculated using the t-statistic
and allows for easy interpretation of results without
having to consult a t-statistics table. As long as thisnumber is below the chosen significance level (for example, 0.05 for 5 %), the variable in question is statisticallysignificant.
After determining that the variable is statistically significant, it is instructive to refer to the original equation
and “ plug in ” the value of the coefficient. Then a quick
mental calculation (by setting the variable to which thecoefficient is attached to one and the others to zero) will
reveal by how much the dependant variable will change.

in Equation 7. If this had a value of, say, 0.2, thenthe practitioner can plug this in to Equation 7, and notethat this equation is one of a logarithm being a functionof a number of logarithms.3) For this type of equation,interpretation is that increasing the stock of standardsby 1 % would increase total factor productivity by.4)
An additional useful insight can be gleaned from thestandard error. The
can be set equal to its originalvalue (say 0.2) plus the standard error, and the originalvalue minus the standard error. If the standard error is0.1, then the new
could be between 0.3 (0.2 + 0.1)
and 0.1 (0.2 – 0.1). So increasing the stock of standard
by 1 % might increase total factor productivity by 0.3 %or 0.1 %.
Then this estimate of the ln( ), along with the coefficient , can be “ plugged in ” to Equation 6. This should
result in a calculation of the effect of increasing standard by 1 % on labour productivity. This final estimate
can be used to estimate the effect of standards on economic growth, following some algebraic manipulation.
In the next section, there is a “ worked ” example takenfrom a 2011 analysis by BERL.

For example, looking at Equation 7, primary interest isin the effect of increasing standards on the log of totalfactor productivity (ln( )). This is measured using
3) In the literature, this is known as a log-log equation.
4) To compute this mathematically, take a partial derivative of Equation 7 with
= 0.2 and then plug this value
into the formulawhere x is the percentage change in the stock of standards divided by 100.

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 25

Equation name (e.g. Equation 6)

Equation of model

Estimate

Std errort valueEquation name (e.g. Equation 7)

Equation of model

Estimate

Std error

ます。これらは規格団体や意思決定者にとっては有用ではなく，省略しない場合は付録として残すのが最善です。

フォーマットの例
線形回帰の結果を，変数名，推定値，標準誤差，
および有意差検定値（t 値，Pr(>|t|) ，またはその両方）を含む表に報告するのがベストプラクティ
スです。各変数には個別の行とするべきです。例
として表1を参照してください。
各係数は，一度に1つずつ表から読み取ることができます。Pr(>|t|) の列には特に留意するべきです。これは t 統計を使用して計算された数値であり，t 統計表を参照しなくても結果を簡単に解釈できます。この数値が選択した有意水準（たとえば，5％の場合は0.05）を下回っている限り，問
題の変数は統計的に有意です。
変数が統計的に有意であると判断した後，元の式を参照し，係数の値を「代入」することは有益です。次に，（その係数のついている変数に1を，
他の変数に0を設定することによる）簡単な試算
は，従属変数がどれだけ変化するかを明らかにします。

t value

Pr(>|t|)Pr(>|t|)ます。これが，たとえば 0.2 の値である場合，専門技術者はこれを式7に代入できます。この式は，数ある対数関数の内の1つの対数であることに留意してください3)。この種の方程式の場合，規格のストックを 1％ 増やすと，(1.010.2 - 1)*100 ≈ 0.2 % 全要
素生産性が.増えると解釈されます4)。

標準誤差から，追加の有用な洞察を収集できます。
ω1は，元の値（たとえば，0.2）に標準誤差を加えた値，および元の値から標準誤差を引いた値に設定できます。標準誤差が0.1の場合，新しい誤差は0.3（0.2 + 0.1）から0.1（0.2－0.1）の間になります。したがって，規格のストックが 1％ 増えると，全要素生産性が 0.3％ または 0.1％ 増える可能性があります。
次に，この ln(At ) の推定値を，係数とともに，式6に「代入」することができます。これにより，労働生産性に対する規格の 1％ の増加の影響が計算されます。この最終的な推定値は，代数的な操作に続いて，経済成長に対する規格の効果を推定するために使用できます。

次の章では，BERLによる2011年の分析から得られた「実用的な」例を示します。

たとえば，式7を見ると，主な関心は，全要素生産性の対数（ ln(At) ）に対する規格の増加の影響にあります。これは，式7の ω1 使用して測定され

3)
4)

文献では，これは両対数方程式（log-log equation）として知られています。
これを数学的に計算するには，ω1 = 0.2での式7の偏微分値を取り，この値を式 ((1+x)ω1 )*100 に代入します。
ここで，x は規格のストックのパーセント表示の変化率を100で割ったものです。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 25

9. Example results
This section is an example of results BERL produced
in 2011 for an analysis of the impact of standards on
economic growth in New Zealand. It is intended to givean idea of how the results might be summarized as wellas build the reader’s confidence to follow along withwhat might be produced by a practitioner. This should
support valuable dialogue.

9.1 Equations to estimate
To estimate the impact of increasing the stock of standards on economic growth in New Zealand, BERL estimated the following two equation systems:
Equation 8

Equation 9

BERL used a two-stage regression methodology
to first estimate Equation 7 and, from the estimatesof , , and , plug an estimated value of
into Equation 6 and estimate theand.
is α from Equation 3.
, so Equation 6 can berearranged to show
as the dependant variable,
as in Equation 2.
Both equations were estimated to get a point estimate of
the effect of the capital and labour ratio on labour productivity. This was used to estimate capital productivity.
These estimates were then “ plugged in ” to a further
model which is out of the scope of this report.

9.1.1 Regression results
The equations
Table 2 summarizes the results of a two-stage leastsquares regression run using the software package
R. Included in the first column is the symbol from
Equation 6 and Equation 7, which pertains to the variable in the table. This should allow the reader to easily
walk through each equation to see what each variable
does.
26 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

The first equation estimated is the relationship between
total factor productivity (ln_tfp) and the ratio of capitalto labour (ln_K2L). BERL included a “ −1 ” in the equation to remove the intercept term; this is consistent witha choice made in the 2011 analysis.
The practitioner will be interested in all data presented
in these tables and should have a strong understandingof what each entry means. The reader should first understand that the primary question of interest is: “ What isthe effect of standards development and adoption on
total factor productivity? ” It will be helpful to the reader
to read this section along with Section 8.

The coefficients
The answer to the question is found in the third row of
the second table, the variable is called “ eq2_ln_stds ”,
and this is the value represented byin Equation 7.
The most important number is in the second column,
the estimate. This takes a value of 0.101 4 (4 d.p.), which
can be read as “ if the stock of standards is increasedby 1 %, then total factor productivity will increase by
0.101 4 (4 d.p.) %.”An increase in total factor productivity of 0.101 4 % isnumerically a small number. But in the context of anational economy, the result can be dramatic. BERL
used this estimate of an increase in total factor productivity as an input to a further model in 2011. When they
did so, it was found that the 0.101 4 % increase in totalfactor productivity increased per annum GDP growthby 0.1 % for ten years. Because economic growth compounds, this means that the total effect over the ten
years was an extra 10.4 % GDP.
In New Zealand, in 2010, the primary sector accounted
for around 8.5 % GDP. This means that increasing
standards across the economy by 1 % was effectively
the same as one year’s worth of primary production
over the next ten years.

Standard errors
The “ Std error ” (read as “ standard error ”) column isa measure of how much the estimated value “ wobbles ” around a central estimate; it is a measure of
uncertainty. For example, the effect of standards is
between 0.100 991 305 and 0.101 821 276. This range iscalculated by taking the estimate and subtracting the“ Std error ” for the lower bound, and adding it for theupper bound. Each of these numbers can be “ plugged9. 結果の例
この章は，ニュージーランドの経済成長に対する規格の効果の分析のために，2011年にBERLが作成した結果の例です。これは，結果がどのようにまとめられるかについての情報を提供するだけでなく，専門技術者が出す結果に沿って進む読者の自信を構築することを目的としています。これは貴重な対話へのサポートとなるはずです。

9.1

評価式

ニュージーランドの経済成長に対する規格のストックの増加の影響を評価するために，BERLは以下の2式からなるシステムを評価しました。

最初の評価式は，全要素生産性（ln_tfp）と労働に 対 す る 資 本 の 比 率 （ ln_K2L ） の 関 係 で す 。
BERLは，切片項を削除するために方程式に「－1」を含めました。これは，2011年の分析で行われた選択と整合しています。
専門技術者は，これらの表に示されているすべてのデータに関心を持って，各項目の意味を十分に理解しているべきです。読者はまず，関心のある
主要な質問が「全要素生産性に対する規格の開発と採用の影響は何か」であることを理解するべきです。本章を第8章と一緒に読むと読者に役立ち
ます。

係数

式8

式9

BERLは，2段階の回帰手法を使用して，最初に式7を評価し，ω1，Φ および θ1 の推定値から，At の推定値を式6に代入し，Ω1 と Ω2 を推定しました。

Ω2 は式3の α です。

𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝑡𝑡 = 𝑦𝑦𝑡𝑡 ⁄𝐿𝐿𝑡𝑡 なので，式6は，式2のように，従属変数として表示するように書き換えができます。
両方の式は，労働生産性に対する資本と労働の比率の影響の点推定を得るために評価されました。
これは，資本生産性を推定するために使用されました。次に，これらの推定値は，この報告書の範囲外である別のモデルに「代入」されました。

9.1.1 回帰結果
式
表2は，ソフトウェアパッケージを使用して実行された2段階の最小二乗回帰の結果をまとめたものです。
最初の列には，表の変数に関連する式6および式7の記号が含まれています。これにより，読者は各式を容易に調べることができ，各変数の内容を確認できます。

26 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

質問に対する答えは2番目の表の3行目にあり，変数は「eq2_ln_stds」と呼ばれ，これは式7にてω1で表される値です。最も重要な数値は2番目の列の「推定値」です。これは 0.1014（4 d.p.）の値を取り，「規格のストックが 1％ 増加すると，全要素生産性は 0.1014（4 d.p.）％ 増加します」と解釈することができます。
全要素生産性の 0.1014％ の増加は，数値的には小さな数値です。しかし，国民経済の状況によっては，結果は劇的になる可能性があります。 BERL
は，2011年のモデルへのさらなるインプットとして，全要素生産性の増加のこの推定値を使用しました。そうすると，全要素生産性の 0.1014％ の増
加は，10年間に渡って年間のGDP成長率を 0.1％増加させることがわかりました。経済成長は複利計算になるので，これは10年間の累積効果としてGDPを 10.4％ 押し上げたことを意味します。

ニュージーランドでは，2010年に主要セクターがGDPの約 8.5％ を占めました。これは，規格のストックを 1％ 増やすことは，経済全体で今後10年間の1年分の基礎生産と実質的に同じであることを意味します。

標準誤差“Std error”（「標準誤差」と読みます）列は，推定値が中央推定値の周りで「ゆらぐ」量の尺度です。それは不確実性の尺度です。たとえば，規格の効果は 0.10991305 から 0.101821276 の間です。
この範囲は，推定値をもとに「標準誤差」を減算して下限とし，加算して上限とすることによって計算されます。これらの数値のそれぞれを上記の

in ” to the above equations and the change in GDP calculated to provide a range estimate. It is a judgement
call whether a range estimate is useful for a particularanalysis. Arguably, a range estimate is more useful themore uncertain the practitioner is about data quality or
explanatory power of variables (apart from the stockof standards) chosen.

Statistical significance
Explained in Section 8 above is the concept of statisticalsignificance. It is arguably most useful to calculate aPr(>|t|) value, because of the probability of the t-statistic being greater than the critical value, given the null
hypothesis. This is the final column of the tables.
Care needs to be taken in interpreting this value. The
data used in the presented methodology is observed
over time. The reasoning is complex but mathematics
tells us that when variables like this (time-series variables) are used in regression, one should always ensurethat the correct estimation method is used. Advice
on dealing with time-series variables was covered in
Section 6. It is worth checking with a practitioner thatthey have estimated standard errors that are “ corrected ” appropriately for time-series analysis.

For BERL’s analysis, the Newey-West (Newey and West,1994) method of correcting standard errors was chosen.
In Section 6, this is presented as the most appropriate
method. The Table 2 below contains the correct standard errors, t values, and Pr(>|t|) for each variable.
So long as this Pr(>|t|) number is less than the chosensignificance level (usually 0.05, sometimes 0.01, very
rarely 0.1), then the estimate (of 0.101 4) is called “ statistically significant ”.1) The Pr(>|t|) value is 1.72E-52.
This is read as 0.0…(52 zeroes)…172. Under any reasonable choice of threshold, this value is lower than thethreshold, so it is logical to conclude that the effect ofstandards is something above what might be expectedby sheer randomness.2)
Pragmatism is required in relying on the Pr(>|t|) numbers, as discussed above, the choice of variables should
always prioritize economic logic over statistical results.
If an analysis is undertaken and the effect of standards
is found not to be statistically significant, then the
results should be reported with a caveat attached.

1)

A significance level of 0.05 means there is a 5 % probability that the effect found is due to randomness. 0.05 is the most commonlychosen level in econometrics literature.

2)

Interestingly, the effect of patents also passes this test. But the effect is very small at 0.018 compared to 0.101 4 for standards.

Equation 6
ln_lp = ln_tfp + ln_K2L − 1

Estimate

Std errort value

Pr(>|t|)eq1_ln_tfp

0.538 938 3

3.798 99E-06

141 863.605 4

3.638E-138

eq1_ln_K2L0.123 429 597

8.630 76E-05

1 430.112 337

2.833 28E-76

Std errort value

Pr(>|t|)0.031 558 773
0.000 414 985
0.000 114 151

189.694 370 8
244.361 118 1
157.770 808 64.401 04E-49
1.723 77E-52
1.324 08E-46

Equation 7
Estimate
ln_tfp = ln_stds + ln_patents
eq2_(Intercept)
eq2_ln_stds
eq2_ln_patents

5.986 521 52
0.101 406 291
0.018 009 701

Table 2 – Case study regression results
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 27

式に代入し，GDPの変化を計算して推定値の範囲を提供することができます。範囲推定が特定の分析に役立つかどうかは判断次第です。ほぼ間違いなく，範囲推定は，データ品質についてまたは選択された変数（規格のストックは除く）の説明能
力について不確実性が高いほど，より有用です。

統計的有意性先に第8章で説明したのは，統計的有意性の概念です。帰無仮説が与えられた場合，t 統計量が臨界値よりも大きくなる確率があるため，Pr(>|t|)
値を計算することがおそらく最も有用です。これは，表の最後の列にあります。
この値の解釈には注意が必要です。提案した方法論で使用されるデータは，時間の経過とともに観察されます。推論は複雑ですが，数学では，このような変数（時系列変数）を回帰で使用する場合
は，常に正しい推定方法が使用されていることを確実にするべきです。時系列変数の処理に関するアドバイスは第6章に説明されています。時系列
分析のために適切に「修正」された標準誤差を推定していることを，専門技術者に確認する価値が
あります。

1)

2)

BERL の 分 析 で は ， 標 準 誤 差 を 修 正 す る NeweyWest法（Newey and West，1994）が選択されました。第6章では，これが最も適切な方法として示されました。以下の表2には，各変数の正しい
標準誤差，t 値，および Pr(>|t|) が含まれています。

この Pr(>|t|) が，選択した有意水準（通常，0.05，
場合によっては0.01，ごくまれに0.1）未満である
限り，（0.1014の）推定値は「統計的に有意」と称します 1) 。Pr(>|t|) 値は1.72E-52です。これは0.0…（52個のゼロ）…172として読み取ります。
合理的な閾値の選択の下では，この値は閾値よりも低いため，規格の効果は，完全なランダム性によって期待されるものよりも高いと結論付けるのが論理的です2)。
上述のように，Pr(>|t|) の数値に依存するには実用主義が求められます。変数の選択には，統計結果よりも常に経済論理を優先するべきです。分析が行われ，規格の効果が統計的に有意ではないことが判明した場合は，補足説明を付して結果を報告するべきです。

0.05 の有意水準は，検出された効果がランダム性によるものである確率が 5％ であることを意味します。 0.05 は，計量経済学の文献で最も一般的に選択されるレベルです。
興味深いことに，特許の効果にもこの推定を行っています。しかし，その影響は，規格の 0.1014 と比較して，0.018 と非常に小さいです。

Equation 6
ln_lp = ln_tfp + ln_K2L − 1

Estimate

Std errort value

Pr(>|t|)eq1_ln_tfp

0.538 938 3

3.798 99E-06

141 863.605 4

3.638E-138

eq1_ln_K2L0.123 429 597

8.630 76E-05

1 430.112 337

2.833 28E-76

Equation 7
ln_tfp = ln_stds + ln_patents
eq2_(Intercept)
eq2_ln_stds
eq2_ln_patents

Estimate

Std errort value

Pr(>|t|)5.986 521 52
0.101 406 291
0.018 009 701

0.031 558 773
0.000 414 985
0.000 114 151

189.694 370 8
244.361 118 1
157.770 808 64.401 04E-49
1.723 77E-52
1.324 08E-46

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance 27

9.2 Caveats
Presented above is BERL’s model of how standards affectedeconomic growth in New Zealand from 1978 to 2007. Thismodel is given only as an example of how to interpret theresults of a regression analysis of the impact of standards.
Section 6 described how to decide which variables to include
and exclude in a final model. The presented algorithm will
result in different models for different countries.
The above regression model does not account for a two-way
relationship between GDP growth and standards. As alreadyexplained, accounting for a two-way relationship is more
complex, so BERL chose to look at a one-way relationshipin the first instance.
Regression analysis is a technique adapted from the naturalsciences, where experimenters can usually physically control for confounding factors. In adapting this methodology
to economic problems, it should be recognized that a practitioner cannot physically control for confounding factors.
This implies a greater level of pragmatism in interpreting
results. Pragmatically, economic logic should trump statistical results.
All statistical modelling is only as good as the data that goes
into it. For BERL’s analysis, it was fortunate that good quality,
continuous data from 1978 to 2007 was available.
28 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance

9.2

補足説明

以上に示したのは，1978年から2007年までのニュージーランドの経済成長に規格がどのように影響したかに関するBERLのモデルです。このモデルは，規格の効果の回帰分析の結果を解釈する方法の例としてのみ提供されています。第6章では，最終モデルに含める
変数と除外する変数を決定する方法について説明しました。提案したアルゴリズムは，国ごとに異なるモデ
ルになります。
以上の回帰モデルは，GDP成長率と規格の間の双方向の関係を考慮していません。すでに説明したように，双方向の関係の説明はより複雑であるため，BERLは最初に一方向の関係を検討することを選択しました。
回帰分析は，自然科学を応用した手法であり，専門技
術者家は通常，交絡因子を物理的に制御できます。この方法論を経済問題に適応させる際には，専門技術者
は交絡因子を物理的に制御できないことを認識しておくべきです。これは，結果の解釈においてより高いレベルの実用主義を意味します。実用主義的には，経済
論理は統計結果よりも優先されるべきです。
すべての統計モデリングの良否は，それに入力するデータ次第です。BERLの分析では，1978年から2007年
までの高品質で継続的なデータが利用可能であったことは幸運でした。

28 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance10. Conclusions/recommendations
This report includes a selection of existing literature on
economic impact assessments and standards, as well as
where standards fit in relation to the rest of the economy.
It is important to note that standards affect all parts of theeconomy to a lesser or greater extent.
The methodology presented for assessing the economic
impact of standards is a simple regression analysis to estimate the coefficients of a Cobb-Douglas production function
model. This methodology has been pragmatically chosen
to balance cost and risk with statistical robustness. Most
standards organizations should be well positioned to easily
adopt this methodology in their economy.

Most standards
organizations should bewell positioned to easily
adopt this methodology
in their economy.

Also included in this report is a detailed description of
the intuition behind the methodology to give the reader
confidence in the results and guide interpretation. Thisshould also assist in critical dialogue between a reader andpractitioner.
The reader is walked through the assumptions necessary,
as well as a defence for each assumption. The reader is also
given guidance on how to choose relevant variables, how
to correctly treat time-series data, and how to correctly treat
models where the variables are all very closely related.
Although these considerations are unlikely to form part ofa final report received from a practitioner, having a basic
understanding of them will assist critical evaluation anddialogue.
Finally, a case study of this methodology using work produced by BERL in 2011 is provided. This case study details
the precise data, model and results of BERL’s 2011 analysis.
There are annotated tables so that the reader can easily
match the table results to the provided equations. Each relevant piece of information from the results is described andguidance on interpretation is provided.
Standards organizations looking to assess the economic
impact of standards locally can adopt the presented regression methodology approach.
ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 29

10. 結論/推奨事項
この報告書には，経済効果の評価と規格に関する既存の文献の選集と，並びに，規格が経済の他の部分との関係を示す内容が含まれています。規格は，経済のすべての部分に多少なりとも影響を与えることに留意することが重要です。
規格の経済効果を評価するために提案した方法論は，
コブ‐ダグラス型生産関数モデルの係数を推定するための単純な回帰分析です。この方法論は，コストおよびリスクの統計的ロバスト性との間のバランスをとるために実用的に選択されています。多くの規格団体が，自国の経済にこの方法論を容易に採用できるような適切な立場に位置づけられるべきです。

多くの規格団体が，自国の経済にこの方法論を容易に採用できるような適切な立場に位置づけられるべきです。

また，この報告書には，読者に結果への自信を与え，解釈を導くための方法論の背後にある直観の詳細な説
明を含めました。これは，読者と専門技術者の間の重要な対話にも役立つはずです。
読者には，必要な仮定と，各仮定に対する正当性について説明をしました。読者には，関連する変数を選択する方法，時系列データを正しく処理する方法，および変数がすべて非常に密接に関連しているモデルを正しく処理する方法についてのガイダンスも提供しました。これらの考慮事項が専門技術者から受け取る最終報告書の一部となる可能性は低いですが，それらの基本的な理解を持つことは批判的評価と対話に役立ちます。
最後に，2011年にBERLによって作成された分析業務を使用したこの方法論のケーススタディを提供しました。このケーススタディでは，BERLの2011年の分析の正確なデータ，モデル，および結果について詳しく説明しました。読者が表の結果を提供された式に簡単に照らし合わせることができるように，注釈付きの表を付けました。結果からの関連する各情報が説明され，解釈に関するガイダンスを提供しました。
規格の経済効果を地域で評価しようとしている規格団
体は，提案した回帰方法論アプローチを採用できます。

ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance | 29

References▸ Allen, M.P. (1997), Understanding regression analysis,
Chapter 1: “ The origins and uses of regression analysis ”, 1-5.
▸ AFNOR Group (2009), The economic impact of standardization:technological change, standards growth in France, June
2009. (https://normalisation.afnor.org/wp-content/
uploads/2016/06/Etude-ImpactEcoNorm-GB2009.pdf)▸ Blind, K.; Ramel F. and Ch. Rochell (2021), “ The influenceof standards and patents on long-term economic growth ”.
The Journal of Technology Transfer, 1-21.
▸ Barnes, T.J. (1998), “ A history of regression: actors, networks,
machines, and numbers ”. Environment and Planning A,
30(2): 203-223.
▸ Card, D. (1990), “ The impact of the Mariel boatlift on the
Miami labor market ”. ILR Review, 43(2): 245-257.
▸ Centre for International Economics (2006), Standards andthe economy, July 2006. Submitted to Standards Australia,
Canberra. (www.pc.gov.au/inquiries/completed/standards/submissions/standards_australia_cie/
subdr133.pdf)▸ Cobb, Ch.W. and P.H. Douglas (1928), “ A theory of production ”.
The American Economic Review, 18(1): 139-165.
▸ The Conference Board of Canada (2017), Economic value ofstandardization, July 2007. Submitted to the Standards Councilof Canada, Ottawa. (https://www.scc.ca/en/about-scc/
publications/general/economic-value-standardizationreport-presented-scc-conference-board-canada)▸ The Conference Board of Canada (2019), Economic impacts
of commercial real estate in Canada. Submitted to NAIOP in
2018. (www.naiop.org/en/Research-and-Publications/
Economic-Impacts-of-CRE/Economic-Impacts-ofCommercial-Real-Estate-in-Canada-2018)▸ Dixon, P.B. and M.T. Rimmer (2016), World scientific reference
on Asia-Pacific trade policies – Volume 2: Agricultural and
Manufacturing Protection in Australia, Chapter 16: “ Johansen’s
legacy to CGE modelling: Originator and guiding light for
50 years ”, 459-479.
▸ Department of Trade and Industry (DTI) (2005), “ The empiricaleconomics of standards ”. DTI Economics Paper No. 12,
June 2005. (https://fr1lib.org/book/17574060/b85cec)▸ Giesecke, J.A. and J.R. Madden (2007), “ The Sydney Olympics,
seven years on: an ex-post dynamic CGE assessment ”. Centreof Policy Studies (CoPS), Victoria University, Melbourne,
Australia.
▸ Hogan, O.; Colm Sh. and R. Jayasuriya (2015). The economic
contribution of standards to the UK economy, British
Standards Institution.

30 | ISO R&I – Economic impact of standards – Methodological guidance▸ International Electrotechnical Commission (IEC) (2021),
Economic value of standards [PowerPoint presentation by
IEC]. Accessed 1 September 2021. (http://www.diros.nl/
wp-content/uploads/Economic-value-of-standardsCompatibility-Mode.pdf).
▸ International Organization for Standardization (ISO) (2010),
Assessing economic benefits of consensus-based standards:
The ISO methodology, January 2010. (www.iso.org)▸ Mocan, L. (2014), “ The impact of education on wages: analysisof an education reform in Turkey ”. Working Paper No 1424,
Koç University-TÜSİAD Economic Research Forum, Istanbul.
▸ Myers, J.L.; Well, A.D. and R.F. Lorch Jr. (2010), “ Developing
fundamentals of hypothesis testing using the binomial
distribution ”. Research design and statistical analysis, Third
edition. New York, NY: Routledge, 65-90.
▸ Nam, K.-M.; Selin, N.E.; Reilly, J.M. and S. Paltsev (2010),“ Measuring loss in human welfare caused by air pollution:
A CGE analysis ”. Energy Policy, 38(9): 5059-5071 (http://dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2010.04.034)▸ Nana, G.; Sanderson, K. and R. Hodgson (2009), Economic
impacts of immigration: scenarios using a computable
general equilibrium model of the New Zealand economy,
Wellington, N.Z.: Department of Labour, c2009.
▸ Buts, C. et al. (2020), The impact of standards on the Belgian
economy 2020, Bureau for Standardisation (Belgium) andthe Vrije Universiteit Brussel, 2020.
▸ Newey, W.K. and K.D. West (1994), “ Automatic lag selection
in covariance matrix estimation ”. Review of Economic
Studies, 61(4): 631-654.
▸ Sickles, R.C. and V. Zelenyuk (2019), Measurement of
productivity and efficiency. Cambridge University Press▸ Standards Council of Canada (2021), Every standard
counts – How standardization boosts the Canadian
economy. (www.scc.ca/en/system/files/publications/
SCC_Econ_Study_Report_EN_Mar17.pdf)▸ Stigler, S.M. (1986), The history of statistics: The measurementof uncertainty before 1900. Harvard University Press▸ Wooldridge, J.M. (2019), Introductory econometrics: A
modern approach, Seventh edition.
▸ World Trade Organization (WTO), World Trade Report 2005:
Exploring the links between trade, standards and the WTO.
(www.wto.org/english/res_e/booksp_e/anrep_e/world_trade_report05_e.pdf).
▸ Zhang, H. et al. (2019), “ The interaction between standards
development and economic growth of China ”. International
Journal of Quality Innovation, 5(1): 1-13.

参考文献【訳者注】文献タイトルのみ和訳▸ Allen, M.P. (1997), 回帰分析の理解，第1章：「回帰分析の起源と使用法」, 1-5.
▸ AFNOR Group (2009), 標準化の経済効果：テクノロジ
ーの変化，フランスの規格の成長，June 2009.
(https://normalisation.afnor.org/wp-content/
uploads/2016/06/Etude-ImpactEcoNorm-GB2009.pdf)▸ Blind, K.; Ramel F. and Ch. Rochell (2021), 「長期的な経済成長に対する規格と特許の影響」. The Journal ofTechnology Transfer, 1-21.
▸ Barnes, T.J. (1998), 「回帰の歴史：アクター，ネットワー
ク ， マ シ ー ン ， お よ び ナ ン バ ー 」 . Environment andPlanning A, 30(2): 203-223.
▸ Card, D. (1990), 「マイアミの労働市場に対するマリエル
難民事件の影響」. ILR Review, 43(2): 245-257.
▸ Centre for International Economics (2006), 規格と経済, July 2006. Submitted to Standards Australia,
Canberra. (www.pc.gov.au/inquiries/completed/standards/submissions/standards_australia_cie/
subdr133.pdf)▸ Cobb, Ch.W. and P.H. Douglas (1928), 「生産の理論」.
The American Economic Review, 18(1): 139-165.

▸ The Conference Board of Canada (2017), 標準化の経済的価値, July 2007. Submitted to the Standards Councilof Canada, Ottawa. (https://www.scc.ca/en/aboutscc/
publications/general/economic-valuestandardizationreport-presented-scc-conferenceboard-canada)▸ The Conference Board of Canada (2019), カナダの商業用不動産の経済効果. Submitted to NAIOP in 2018.
(www.naiop.org/en/Research-and-Publications/
Economic-Impacts-of-CRE/Economic-Impacts-ofCommercial-Real-Estate-in-Canada-2018)▸ Dixon, P.B. and M.T. Rimmer (2016), アジア太平洋貿易政策に関する世界科学的参考資料 – 第2巻：オースト
ラリアの農業および製造業保護，第16章：「ヨハンセンのCGEモデリングへの遺産：50年間の創始者と導きの光」, 459-479.
▸ Department of Trade and Industry (DTI) (2005), 「規格の経験的経済学」. DTI Economics Paper No. 12, June
2005. (https://fr1lib.org/book/17574060/b85cec)▸ International Electrotechnical Commission (IEC) (2021),
規格の経済的価値 [IECによるPowerPointプレゼンテーション]. Accessed 1 September 2021.
(http://www.diros.nl/ wpcontent/uploads/Economic-value-of-standardsCompatibility-Mode.pdf).
▸ International Organization for Standardization (ISO)(2010), コンセンサスベース規格の経済的恩恵の評
価：ISO方法論, January 2010. (www.iso.org)▸ Mocan, L. (2014), 「教育が賃金に与える影響：トルコの教 育 改 革 の 分 析 」 . Working Paper No 1424, Koç
University-TÜSİAD Economic Research Forum, Istanbul.
▸ Myers, J.L.; Well, A.D. and R.F. Lorch Jr. (2010), 「二項分布を用いた仮説検定の基礎の開発」. Research designand statistical analysis, Third edition. New York, NY:
Routledge, 65-90.
▸ Nam, K.-M.; Selin, N.E.; Reilly, J.M. and S. Paltsev (2010),「大気汚染によって引き起こされる人間の福祉の損失の 測 定 ： CGE 分 析 」 . Energy Policy, 38(9): 5059-5071(http:// dx.doi.org/10.1016/j.enpol.2010.04.034)▸ Nana, G.; Sanderson, K. and R. Hodgson (2009), 移民の経済的影響：ニュージーランド経済の応用一般均衡モデルを使用したシナリオ, Wellington, N.Z.: Departmentof Labour, c2009.

▸ Buts, C. et al. (2020), 2020年ベルギー経済への規格の影響, Bureau for Standardisation (Belgium) and the Vrije
Universiteit Brussel, 2020.
▸ Newey, W.K. and K.D. West (1994), 「共分散行列推定における自動ラグ選択」. Review of Economic Studies,
61(4): 631-654.
▸ Sickles, R.C. and V. Zelenyuk (2019), 生産性と効率の測定. Cambridge University Press▸ Standards Council of Canada (2021), すべての規格が重要 – 標準化がカナダ経済をどのように後押しするか.
(www.scc.ca/en/system/files/publications/
SCC_Econ_Study_Report_EN_Mar17.pdf)▸ Stigler, S.M. (1986), 統計の歴史： 1900年以前の不確
かさの測定. Harvard University Press▸ Wooldridge, J.M. (2019), 計量経済学入門：現代的なア
プローチ, Seventh edition.

▸ Giesecke, J.A. and J.R. Madden (2007), 「シドニーオリン
ピック，7年後：事後の動的CGE評価」. Centre of Policy
Studies (CoPS), Victoria University, Melbourne, Australia.

▸ World Trade Organization (WTO), 2005年世界貿易報
告書：貿易，規格，およびWTO間の関連を探る.
(www.wto.org/english/res_e/booksp_e/anrep_e/world_trade_report05_e.pdf).

▸ Hogan, O.; Colm Sh. and R. Jayasuriya (2015). イギリス
経 済 へ の 規 格 の 経 済 的 寄 与 , British Standards
Institution.

▸ Zhang, H. et al. (2019), 「中国の規格開発と経済成長の間 の 相 互 作 用 」 . International Journal of Quality
Innovation, 5(1): 1-13.

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