中國區域建筑業TFP增長多因素評價研究

段宗志，彭志勝

（安徽建筑工業學院 管理學院，安徽 合肥 230601）

一、引 言

新增長理論認為，人力資本和R&D投入是經濟長期增長的關鍵［1］。由此引起經濟學界對增長來源和增長模式的熱烈討論，并依據全要素生產率（TFP）方法，從國家、產業和公司各個層面分析增長模式的可持續性［2］。新增長理論關于經濟績效來源的研究成果豐碩，但也存在一些不足。一是對R&D主要投入的工業領域績效研究較多，而對非R&D投入領域績效研究較少；二是在績效來源的研究中，對于R&D投入和人力資本投入的研究較多，而對規模經濟、知識外溢、專業化和干中學現象的研究較少，而它們也是績效提高的重要來源。

針對上述不足，我們選擇R&D活動較少的建筑產業為研究對象，基于新增長理論，研究其績效演化規律及其影響因素。在建筑業生產效率研究中，林晨對各省級區域進行了排位研究，結果發現，規模較大的廣東省建筑業由于工業化程度不高，人員素質較差，設備陳舊等原因，生產效率僅居全國中游［3］；最新的研究也表明建筑業生產效率不高的主要原因在于從業人員隊伍龐大、素質不高、資本投入不足、管理粗放［4］。

現有建筑業績效研究中，以單獨進行縱向或橫向比較分析為主，投入變量和輸出變量選擇較少，不能全面反映生產效率及其區域差異情況。本文基于中國省級區域面板數據，對現有文獻做三個方面的拓展，以期全面衡量區域建筑產業績效及差異的源泉。

其一，計算區域建筑業TFP時，使用數據包絡分析法（DEA）替代傳統的索羅余值法。這種方法進一步將TFP分解為技術效率（EC）和技術進步率（TC）兩個部分，對于理解建筑業TFP增長路徑是有意義的。

其二，由于建筑業不是R&D主要活動領域，在變量選擇上，以專業化程度、企業規模和資源配置方式作為投入變量，并通過截距項反映知識外溢和干中學的TFP影響。

其三，中國建筑產業在發展過程中既有傳統的國有企業、也有改革開放后滋生的私營及港澳臺外資企業，它們在經營管理模式，市場競爭中的主動性、靈活性方面彼此不同。擷取相關變量反映產權問題帶來的績效差異，也是我們要著力研究的。

二、模型的建立

（一）Malmquist指數模型

全要素生產率TFP是本研究中的一個關鍵變量。根據數據條件和所考慮的環境因素，選擇DEA-Malmquist指數法予以計算。基本原理如下：

根據Fare等人的研究，通過對處于不同時期技術條件下的指數和取幾何平均值，得到基于投入前沿面（C，S）條件下的Malmquist效率指數：

從而實現對效率變化的測算。進一步對該指數進行分解，可以得到技術進步率TC和技術效率EC：

全要素生產率TFP的水平取決于技術進步率TC和技術效率EC。EC＞1表明前沿面下的決策單元向前沿面的趨近，效率改善；EC＜1則表明遠離前沿面，效率退步。TC＞1表示生產可能性邊界的向外移動，即技術進步；TC＜1表明其與最優決策單元組成的生產前沿面的差距在進一步拉大。當Malmquist指數大于1時，全要素生產率TFP提高，反之則導致TFP的降低［5］。

（二）建筑業TFP及其影響因素關系模型

基于C-D函數，可以構建建筑業TFP與各影響因素間的關系模型。假定t年有2種投入：資本（K）和就業（L），對應于一種產出Yit。生產函數模型表述如下：

其中，Yit表示第i區域t年的建筑業生產總值，它是新增長函數Ait（·）與一般要素投入函數Fit（·）的結合。進一步的，Fit（·）被認為具有同質性，依賴于實物資本存量（Kit）和就業量（Lit）。根據內生增長理論，同時考慮建筑業非R&D投入主要領域特征，新增長函數Ait（·）是專業化水平（Rit）和資源的配置方式（Mit）等作用的結果。由（1）式，定義全要素生產率TFP為：

通過對（2）式取自然對數，可得：

方程（3）表明t年i區域的TFP是由專業化水平Rit和資源配置方式Mit共同決定的。與現存文獻不同，我們將資源配置方式Mit區分為規模配置（Sit）和產權配置（Wit）兩種因素，從而得到：

其中，TFP為建筑業全要素生產率；專業化水平Rit用技術裝備率表示；表示規模配置的Sit用區域建筑企業平均就業人員表示，反映建筑資源主要配置于大型企業還是小型企業；產權結構Wit用國有制建筑企業與全部建筑類企業之比表示；βi為待估參數；εit為隨機擾動項。

三、數據的來源與簡單處理

TFP計算所用到的建筑業總產值（Yit）、資本（Kit）和就業（Lit）數據取自1998—2009的《中國統計年鑒》。12年的數據，恰可以求出11個時期的TFP值。區域建筑企業平均規模Sit和區域建筑企業產權配置Wit需要計算求得。其中，Sit=區域建筑業從業人員/區域建筑企業數量；Wit=區域建筑業國有企業數量/區域建筑業全部企業數量。與11個時期的TFP相對應，各地區建筑業技術裝備率Rit和計算Sit、Wit用到的四個變量均取自1998—2008《中國統計年鑒》。

由于年鑒中建筑業總產值是按當年價格進行統計的，年度之間的數據不能夠直接比較。因此，我們選擇以1990年為基期，將年鑒中以現價表示的名義總產值換算成以1990年為基期的實際產值。勞動投入量用每年建筑業從業人員數量表示。由于建筑業總產值不僅是當年資本投入的結果，更多的是存量資本發揮了作用。資本存量的計算我們采用永續盤存法。應用這一方法必須解決以下兩個個問題：一是折舊率δ的確定，二是初始資本存量的估算。參考張軍等［6］文獻的做法，同時考慮建筑設備露天作業的特點，折舊率取為12%。初始資本存量采用等比求和的方式估算。其中，各年資本投入平均增速取初始年份至當期資本投入增速的平均值。

四、區域建筑業TFP、EC和TC的測算及分析

經過上述對建筑業總產值平減、資本投入存量計算后，得到一個縱向包括12年（1998—2009），橫向覆蓋30個省級區域（西藏數據多有缺失，分析中將其略去）的面板數據。基于上文（一）中的方法，建立一個具有30個決策單元的DEA-Malmquist指數模型，應用Deap2.1軟件包，計算出全要素生產率指數（TFP）、技術效率指數（EC）和技術進步率指數（TC），并作出三者之間的相關系數（如表1）。可以發現，技術進步率和技術效率具有顯著地負相關關系，全要素生產率與技術進步率顯著正相關，與技術效率幾乎不相關，中國各地區全要素生產率水平主要決定于技術進步率，技術效率沒有對TFP的增長產生貢獻。

表1 TFP、EC和TC三者之間的相關系數

進一步繪制三個指數的折線圖（如圖1）。結果發現，11年來中國建筑業全要素生產率整體上處于增長的態勢，但是其構成要素TC和EC的變化并不一致。當技術進步率處于高點的時候，恰好技術效率最低，如2004年期間，反之則反是。這說明當建筑業在追逐技術進步的時候，常常會忽視既有技術資源的合理配置；而當整個行業重視挖掘現有技術潛力，充分利用舊有技術資源的時候，技術進步又會受到抑制。整體上看，11年來中國建筑類各企業渴望通過技術進步提升TFP水平，如果能在技術進步的同時充分利用好現有技術資源，將對建筑業全要素生產率水平有更好的促進作用。

五、建筑業TFP增長來源的實證分析

在基于（4）式進行的面板回歸分析中，為了使分析結果既具有較好的統計學意義，又具有較好的現實意義，還需進一步對模型參數做具體的選擇。第一，通過構造F統計量進行顯著性檢驗，選擇混合回歸模型、變截距模型還是變系數模型；第二，如果模型確定為變截距或變系數模型，還需要進一步確定是選擇固定效應模型還是隨機效應模型。由于在進行區域比較時，論文使用的樣本數據包含了全部研究對象，而不是總體中的部分樣本，因此建立的模型不論是變截距還是變系數模型均采用固定效應的回歸模型。

圖1 1998～2008年中國區域建筑業前沿效率圖

F檢驗顯示，在以TFP、EC或TC為因變量的回歸模型選擇中，就建筑業全國數據來說，都僅適用變系數模型進行估計。這種變系數模型估計的結果對于探索不同影響要素的作用規律沒有任何積極意義。這主要是由于全國范圍內省域之間發展不平衡造成的。進一步分析發現，樣本期內北京、遼寧、上海、江蘇、浙江、山東、河南、湖北、廣東和四川排名居前的10個省級區域，建筑業產值占全國建筑業總產值的72.8%。以此為樣本，我們同樣能說明全國建筑各企業諸因素對建筑業TFP的貢獻。而且，“窄而長”（界面較窄，時間序列較長）的數據更適于面板回歸研究［7］。

以（4）式建立三種不同形式的回歸模型，應用Eviews 6.0進行回歸分析。根據殘差平方和S1、S2、S3（表2第2行）和構造F統計量（表2第3行），進行顯著性檢驗（表2第4行），選擇適合的一種模型（表2第5行）。進而計算出每一地區建筑業技術裝備率、企業規模和資源類屬結構對TFP及其分解指數的貢獻（表2第6、7、8、9行）。

表2 回歸模型的選擇與計算結果

表2顯示，以TFP、EC和TC為因變量的回歸模型中，三個地區F值均大于0.05顯著性水平下的臨界值，回歸模型整體上是合適的；擬合優度最小值0.483，擬合效果較好；D.W.檢驗說明使用的面板數據不存在時間序列的自相關性，估計是有效的。

盡管全國各省區之間建筑企業技術裝備、企業規模和資源配置對TFP、EC和TC的貢獻差異巨大，但10個建筑業較為發達的省區樣本顯示出較為一致的變動趨勢。其中，以TFP和TC為因變量的回歸結果為混合回歸模型，說明建筑業中不僅技術裝備等對技術效率的作用類同，而且研究所涉及因素之外的條件對技術進步率，繼而對全要素生產率的影響也大致相同。而以EC為因變量的回歸模型為變截距模型。相同的系數說明技術裝備率、企業規模、所有制結構的技術效率彈性沒有顯著地不同；不同的截距說明三種因素之外的其他方面對EC的影響差異較大。

技術裝備率R的效率彈性β1分別是0.066、0.070和-0.029。建筑業技術裝備率的提高促進了技術進步率TC的提高，但卻帶來技術效率EC的下降，綜合來看，對TFP表現為正的彈性。企業規模的三種效率彈性β2均小于0。建筑企業規模的擴大，導致技術進步率、技術效率水平的下降。中國建筑企業并沒有顯示出規模效益。TFP的增長來自于中小型建筑企業的涌現，而非企業規模的擴張。國有建筑企業從業人員占比的效率彈性β3分別是-0.237、-0.272和0.047。顯示出在建筑產業中，國有企業較多的地區技術進步率較低，而技術利用效率較高，兩相比較，總的表現是全要素生產率水平的下降。與之相對應，私營及港澳臺外資建筑企業發達的地區，TFP水平較高，它們是中國建筑業績效增長的重要源泉。

截距項反映了上述三個方面之外的因素對建筑業效率水平的影響，根據新增長理論，這些影響要素包括建筑人力資本、知識溢出、干中學等，同時基礎設施建設、地理條件、資源稟賦、行政能力等也是重要的影響因素。這些因素帶來的影響不論是對區域間互有不同的技術效率，還是對不同區域影響類同的技術進步率和全要素生產率，其截距項均大于0。顯示出中國建筑業發展環境促進了技術進步率和技術效率的提升，對TFP增長影響是積極正向的。

六、結論與政策建議

通過對占中國建筑業產值70%以上的10個省級區域面板數據的分析，發現技術裝備水平、企業規模和企業所有制結構是影響建筑產業績效的重要因素。由此得出以下TFP增長的路徑，并據此提出政策建議。

首先，通過把建筑業TFP的增長分解成技術效率EC和技術進步率TC兩個部分，發現中國建筑產業TFP的增長是通過技術進步率的提高實現的，技術效率不升反降。技術進步指的是前沿面的外移，而技術效率表明現有資源配置遠離前沿面。中國建筑領域技術進步與技術資源配置帶來的TFP變動顯示建筑各企業熱衷于發展或引進先進技術，致力于購買或開發新的和更高級的裝備，陶醉于走在技術發展前列。而對于現有技術的合理配置與使用往往做得不夠。開發或購買的技術越前沿，現有技術越容易被邊緣化，效率利用越低。因此，在重視技術進步的同時，通過將科技資源應用于提高現有技術的利用效率，挖掘現有技術的潛力，將能夠大大提升建筑產業發展水平，促進建筑業TFP的增長。

其次，就企業規模來說，建筑企業規模的擴大并未能帶來技術進步率和技術效率的增加，并最終導致了建筑業TFP的下降。關于市場結構與創新發生可能性的研究，熊彼特認為：巨型公司和不完全競爭是技術變革的源泉，是動態創新與技術增長的發動機，這一假說已經被實踐所證實。但本文的分析結果顯示建筑類大型企業并未能體現出創新的優勢，其原因在于建筑類企業的技術進步主要依賴于裝備制造業，并非自身的創新成果。因此，企業規模的擴大并不能帶來技術進步率的提升，而隨著建筑設備租賃市場的發展，小型建筑企業更能快捷的利用最先進建筑設備，促進技術進步率的提升，帶來更高的TFP水平。

第三，國有企業員工在整個建筑產業占比越多的地區技術進步率越低，盡管這一變量帶來了技術效率的提高，但并未能改變由負TC彈性導致TFP下降的趨勢。改革開放后，中國建筑產業效率的提高主要得益于非國有企業的迅速崛起。而國有建筑企業由于體制不靈活，設備老化，承擔著大量的社會責任，需要負擔大量的離退休員工等問題，導致效率低下。鞏固社會主義制度的經濟基礎，必須提升國有企業的績效水平。對于建筑類國有企業來說，要增強其市場競爭的積極性、敏銳性，通過引進和吸收先進技術裝備，采用先進建筑材料等促進技術進步率，提高自身的全要素生產率水平。

本文基于新增長理論研究建筑業TFP與技術裝備、企業規模、資源配置之間的關系，變量選擇的合理性有待商榷。新增長理論認為，全要素生產率的來源還包括人力資本、知識外溢和干中學等因素，研究中，將此類因素的影響一并歸入模型的截距項，忽視了它們對TFP影響的個性化差異，而這些問題正引起人們的關注，其將在后續的研究中努力探討。

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