施慶偉，龐永師，楊 植

(廣州大學(xué) 工商管理學(xué)院， 廣東 廣州 510006)

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中國(guó)區(qū)域建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率

施慶偉，龐永師，楊 植

(廣州大學(xué) 工商管理學(xué)院， 廣東 廣州 510006)

為提高中國(guó)區(qū)域建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率，利用增加值法對(duì)建筑產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行篩選，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合全局DEA-Malmquist-luenberger指數(shù)拓展模型和Tobit回歸分析，以中國(guó)省際2008～2013年面板數(shù)據(jù)為依據(jù)，從建筑行業(yè)內(nèi)部因素和外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境中，針對(duì)性地提出影響建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率的內(nèi)外部關(guān)鍵影響因素。研究結(jié)果表明，內(nèi)部影響因素技術(shù)、管理、規(guī)模等每提升1%，建筑業(yè)區(qū)域生產(chǎn)效率會(huì)分別提升0.8384%、0.2726%、0.1873%，外部影響因素科技投入、經(jīng)濟(jì)水平、人力資源每提升1%，建筑業(yè)區(qū)域生產(chǎn)效率會(huì)分別提升0.1352%、0.0557%、-0.03196%，從研究結(jié)果看技術(shù)的提升是區(qū)域建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率持續(xù)增加的關(guān)鍵。

建筑業(yè)； 生產(chǎn)效率； DEA-Malmquist； 影響因素

筑業(yè)作為國(guó)家和個(gè)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力源泉之一。而如何衡量建筑業(yè)在循環(huán)經(jīng)濟(jì)中的發(fā)展水平，分析建筑產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀和不足，提高建筑業(yè)生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)符合經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的要求，是我們亟待解決的重大問(wèn)題之一。而建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率(Total Factor Productivity，TFP)作為衡量建筑業(yè)生產(chǎn)單位的發(fā)展?jié)摿透?jìng)爭(zhēng)力的重要影響因素，也一直是建筑領(lǐng)域關(guān)注的問(wèn)題，許多學(xué)者做了相關(guān)研究。

在相關(guān)文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)很多專家學(xué)者對(duì)相關(guān)的理論介紹及應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)深入且廣泛。為彌補(bǔ)文獻(xiàn)研究的缺陷，如：指標(biāo)選取主觀性、測(cè)算模型的間斷性及各省份之間的差異性等問(wèn)題，本文采用科學(xué)的投入產(chǎn)出指標(biāo)選取法，在實(shí)現(xiàn)外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境均等化的基礎(chǔ)上，采用Malmquist指數(shù)拓展模型解決其他文獻(xiàn)研究中的模型間斷性問(wèn)題，并對(duì)影響建筑業(yè)生產(chǎn)效率的內(nèi)外部因素進(jìn)行回歸分析，以期達(dá)到能夠分析其共同影響建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率的機(jī)理。

1 文獻(xiàn)綜述

在對(duì)建筑行業(yè)內(nèi)的生產(chǎn)效率研究中，李偉等[1]選取三投入(從業(yè)總?cè)藬?shù)、總資產(chǎn)和技術(shù)裝備率)三產(chǎn)出(建筑業(yè)總產(chǎn)值、施工面積和利潤(rùn)總額)、林晨等[2]選取兩投入(總從業(yè)人數(shù)、基本建設(shè)投資額)一產(chǎn)出(建筑業(yè)年總產(chǎn)值)指標(biāo)，采用DEA(Data Envelopment Analysis)模型對(duì)廣東省建筑業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行實(shí)證分析，得出有效評(píng)價(jià)單元，陳永高[3]、王幼松[4]等利用超效率DEA對(duì)有效單元進(jìn)行了排序，但都未對(duì)無(wú)效單元的影響因素進(jìn)行深入分析；曹琳劍等[5]選取三投入(從業(yè)人員數(shù)、投資項(xiàng)目個(gè)數(shù)、企業(yè)個(gè)數(shù))三產(chǎn)出(建筑業(yè)總產(chǎn)值、企業(yè)利潤(rùn)總額、企業(yè)利稅總額)指標(biāo)采用兩階段DEA，在未考慮外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境影響因素的情形下，對(duì)建筑產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的無(wú)效評(píng)價(jià)單元的主要影響因素進(jìn)行了深度分析，明確找出單元無(wú)效的指標(biāo)及其改進(jìn)方向；為了剔除外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素及隨機(jī)誤差的影響，王雪青等[6]選取四投入(建筑業(yè)固定資產(chǎn)投資、從業(yè)總?cè)藬?shù)、技術(shù)裝備率、動(dòng)力裝備率)兩產(chǎn)出(建筑業(yè)年總產(chǎn)值、建筑業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額)，采用三階段DEA對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了更加有效的評(píng)價(jià)，提高了建筑業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)估的準(zhǔn)確性；而為了深度分析在時(shí)間序列上影響建筑業(yè)生產(chǎn)效率的具體原因，劉炳勝等[7]通過(guò)科學(xué)方法選取兩投入(建筑產(chǎn)業(yè)總資產(chǎn)、建筑產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)性投入)兩產(chǎn)出(利稅總額、工程結(jié)算利潤(rùn))指標(biāo)，運(yùn)用超效率DEA和Malmquist指數(shù)方法并結(jié)合方差分析得出，目前建筑業(yè)生產(chǎn)效率的提升的主要原因是科技進(jìn)步，未來(lái)建筑業(yè)急需解決的問(wèn)題是純技術(shù)效率的提升。

由前文對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以看出，很多專家學(xué)者都對(duì)建筑業(yè)的生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)做出了重大貢獻(xiàn)。但仍有很多問(wèn)題：(1)建筑業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)投入產(chǎn)出指標(biāo)選取的不一致性，易造成相同模型使用不同投入產(chǎn)出指標(biāo)得出不同結(jié)果。(2)測(cè)算結(jié)果存在虛假技術(shù)進(jìn)步缺陷，這是由于大多數(shù)學(xué)者[7～9]采用的是傳統(tǒng)的DEA模型(DEA-Malmquist-luenberger指數(shù)、超效率DEA等)，該類模型的生產(chǎn)技術(shù)集由單期截面決策單元投入產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)建，容易導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步的不連續(xù)，從而造成技術(shù)退步現(xiàn)象。(3)以各省份平均值作為某區(qū)域的效率指數(shù)，忽略了各省份間的差異，致使結(jié)果不能如實(shí)反應(yīng)區(qū)域效率水平，如王幼松等[4]、劉炳勝等[7]、王旭等[10]。

本文針對(duì)以上問(wèn)題采用文獻(xiàn)[7]中投入產(chǎn)出指標(biāo)的科學(xué)選取方法——增加值法，對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行篩選；并利用三階段DEA基本原理實(shí)現(xiàn)外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境均等化的基礎(chǔ)上，對(duì)中國(guó)31個(gè)省份2008～2013年建筑產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)采用Malmquist指數(shù)拓展模型解決傳統(tǒng)方法造成的技術(shù)進(jìn)步缺陷，深度剖析內(nèi)部影響因素；最后采用Tobit回歸模型分析內(nèi)外部影響因素對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率的共同影響。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及模型方法

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系選取及數(shù)據(jù)

評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取、數(shù)據(jù)來(lái)源及模型的構(gòu)建對(duì)于建筑業(yè)生產(chǎn)效率的評(píng)價(jià)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。而從前人的文獻(xiàn)總結(jié)中看出，對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取很少能夠做到科學(xué)、客觀的提取。本文采用增加值法對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行選取，首先，選取能夠反映建筑產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況的建筑產(chǎn)業(yè)利潤(rùn)增加值作為被解釋變量，其他投入產(chǎn)出指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行Tobit回歸分析找出關(guān)鍵影響因素；然后，通過(guò)影響因素對(duì)利潤(rùn)增加值的t檢驗(yàn)分析說(shuō)明有關(guān)變量的影響程度；然后，采用D-W檢驗(yàn)和共性分析排除關(guān)鍵影響因素之間的相關(guān)性和共性。具體做法參見(jiàn)文獻(xiàn)[7]。最后，選取建筑產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)性投入、建筑產(chǎn)業(yè)總資產(chǎn)作為投入指標(biāo)，利稅總額、工程結(jié)算利潤(rùn)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

建筑產(chǎn)業(yè)主要數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008～2013)。

2.2 模型方法

2.2.1 區(qū)域全要素生產(chǎn)效率測(cè)算模型

DG(xt,yt,g│CRS)=max{β:(e-βe,m-βm;p+βp,sp+βsp)∈P(x)}

(1)

式中：β為修正系數(shù)，下同。

在規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)的情形下，省際建筑業(yè)生產(chǎn)效率為：

θ=1-DG(xt,yt,g│CRS)

(2)

而區(qū)域生產(chǎn)效率可表述為式(3)：

(3)

式中：a表示中國(guó)某區(qū)域，i∈a表示區(qū)域a所包含的i個(gè)省。

2.2.2 GML指數(shù)及其拓展模型

為了彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA的缺陷，王幼松[4]、劉炳勝[7]、龐永師[8]等大多采用Chung等[13]定義的傳統(tǒng)的DEA-Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)模型，對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行深度剖析。傳統(tǒng)ML指數(shù)為式(4)：

(4)

而傳統(tǒng)的ML指數(shù)模型的生產(chǎn)技術(shù)集是由單期截面決策單元的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)決定，這類指數(shù)在時(shí)間序列上的不連續(xù)性，易造成技術(shù)進(jìn)步的簡(jiǎn)短，而使得通過(guò)ML指數(shù)方法測(cè)算結(jié)果有技術(shù)進(jìn)步缺陷。針對(duì)技術(shù)進(jìn)步缺陷，Oh[14]提出GML指數(shù)在評(píng)價(jià)生產(chǎn)效率時(shí)解決了技術(shù)進(jìn)步缺陷，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加穩(wěn)定和連續(xù)，并在借鑒構(gòu)造ML指數(shù)的基礎(chǔ)上在規(guī)模報(bào)酬不變(CRS)的情況下，將技術(shù)效率(EC)分解為純技術(shù)效率(PC)和規(guī)模效率(SC)。GML指數(shù)定義如式(5)～(7)：

(5)

(6)

(7)

即在CRS的情景下，技術(shù)效率(EC)分解為純技術(shù)效率(PC)和規(guī)模效率(SC)，如式(8)所示：

ECt,t+1=PCt,t+1+SCt,t+1

(8)

式中：VRS表示規(guī)模報(bào)酬可變。

由此可以將GML指數(shù)分解為式(9)：

GMLt,t+1=PCt,t+1+SCt,t+1+TCt,t+1

(9)

式中：Dt(et,mt,pt,spt;g)是以同期生產(chǎn)前沿可能集為基礎(chǔ)的方向距離函數(shù)；DG(et,mt,pt,spt;g)是以全局生產(chǎn)前沿可能集的方向距離函數(shù)。若存在PC>1,則表示后一期比前一期計(jì)算結(jié)果更加接近有效生產(chǎn)前沿面，表示純技術(shù)效率有所改進(jìn)；若存在SC>1,則表示后一期比前一期計(jì)算結(jié)果更加接近有效生產(chǎn)前沿面，表示規(guī)模效率有所改進(jìn)；若存在TC>1，則表示后一期比前一期計(jì)算結(jié)果更加有效，表示技術(shù)進(jìn)步的增加。若GML>1，則表示建筑業(yè)決策單元的綜合效率相對(duì)前期有所增加。技術(shù)進(jìn)步(TC)、純技術(shù)效率(PC)和規(guī)模效率(SC)分別對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)變動(dòng)、管理和規(guī)模水平。

亦可得到區(qū)域a的所覆蓋i個(gè)省份的區(qū)域方向距離函數(shù)(見(jiàn)式(10)～(12))，將區(qū)域方向距離函數(shù)代入模型公式(12)，得到區(qū)域建筑業(yè)GMLa指數(shù)及其分解PCa、SCa、TCa。

(10)

(11)

(12)

2.3 建筑業(yè)生產(chǎn)效率內(nèi)外部影響因素識(shí)別

王雪青[6]和馮博[15]建立了三階段DEA，通過(guò)利用第一階段得出的投入松弛變量作為被解釋變量，把外部環(huán)境因素及隨機(jī)誤差作為解釋變量，做回歸分析用來(lái)識(shí)別外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素，用調(diào)整誤差因素和外部環(huán)境因素對(duì)松弛變量影響的方法，剔除誤差及環(huán)境因素，建立統(tǒng)一的外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境。本文在三階段DEA的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合GML指數(shù)拓展模型，構(gòu)建建筑業(yè)生產(chǎn)效率影響因素的識(shí)別方法，具體步驟如下：

(1)提取內(nèi)外部影響因素。依據(jù)三階段DEA理論(王雪青、馮博等)，把建筑業(yè)生產(chǎn)效率影響因素分解為內(nèi)部影響因素和外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素，內(nèi)外部因素均在已有研究的基礎(chǔ)上借鑒主要的影響因素；內(nèi)部因素如劉炳勝、王幼松等提取的技術(shù)水平、管理效率和規(guī)模水平，外部因素如劉炳勝等[7]、Flanagan R[16]提取的科技投入(IST)、經(jīng)濟(jì)水平(EI)和建筑業(yè)人力資本(CHC)等。

(2)投入產(chǎn)出松弛量的計(jì)算。依據(jù)方向向量g=(-e,-m,p,s)和非角度DEA模型，測(cè)算投入冗余和產(chǎn)出不足，如下所示：

投入：

(13)

產(chǎn)出：

(14)

式中：zi為每i個(gè)時(shí)期相應(yīng)系數(shù)。

(3)外部環(huán)境變量識(shí)別。投入產(chǎn)出規(guī)模的大小決定了投入產(chǎn)出的松弛量，外部環(huán)境對(duì)松弛量的影響僅為小部分；而建筑產(chǎn)業(yè)的投入冗余率及產(chǎn)出不足慮主要受外部環(huán)境因素影響。為能夠更好地描述投入冗余和產(chǎn)出不足，本文以外部環(huán)境變量作為解釋變量，以投入產(chǎn)出的冗余率和不足率作為被解釋變量，建立回歸方程具體測(cè)量外部環(huán)境因素影響。測(cè)量模型如下：

投入：

(15)

產(chǎn)出：

(16)

式中：取i=1,2,3,…,n；ei、mi、pi、spi為計(jì)算所得松弛量；Ci為第i個(gè)決策單元的外部環(huán)境變量；βe、βm、βp、βsp為相應(yīng)系數(shù)；ui、vi、wi、γi為計(jì)算過(guò)程中的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(4)外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境均等化。為剔除外生環(huán)境變量對(duì)決策單元造成的影響，以最差運(yùn)營(yíng)環(huán)境為運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)，增加優(yōu)勢(shì)單元投入指標(biāo)，削弱勢(shì)單元環(huán)境產(chǎn)出指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境的均等化，方法如下：

投入：

(17)

產(chǎn)出：

(18)

(5)用式(4)計(jì)算的投入產(chǎn)出結(jié)果代入拓展模型中，求出內(nèi)部三大影響因素指數(shù)。另外，為找出建筑業(yè)生產(chǎn)效率關(guān)鍵影響因素，在外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境均等化的前提下，以未調(diào)整前的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算GML0指數(shù)，并作為被解釋變量，而為提高回歸變量間的對(duì)比性，以外部環(huán)境因素的科技投入指數(shù)(當(dāng)期投入數(shù)值與上一期的比值，下同)、經(jīng)濟(jì)水平指數(shù)和建筑業(yè)人力資源指數(shù)、內(nèi)部因素的規(guī)模效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)作為解釋變量，構(gòu)造回歸分析模型，如下：

(19)

式中：i為區(qū)域；t為時(shí)期；C為常數(shù)補(bǔ)償項(xiàng)；εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)，且服從正態(tài)分布。

3 中國(guó)建筑業(yè)生產(chǎn)效率實(shí)證分析

本文基于全要素生產(chǎn)效率計(jì)算模型，對(duì)中國(guó)2008～2013年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算區(qū)域建筑業(yè)生產(chǎn)效率，并分析其現(xiàn)狀；然后采用全局DEA模型并結(jié)合三階段DEA理論基礎(chǔ)，提取建筑業(yè)生產(chǎn)效率影響的內(nèi)部因素(技術(shù)、管理和規(guī)模)，對(duì)建筑業(yè)內(nèi)部效率進(jìn)行深入剖析；最后，在之前的理論基礎(chǔ)上運(yùn)用Matlab7.0軟件，對(duì)建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率的內(nèi)外部影響因素進(jìn)行Tobit回歸分析。

3.1 區(qū)域建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率分析

從全國(guó)范圍和東中西部(依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局區(qū)域劃分)進(jìn)行兩層次建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率計(jì)算，在未對(duì)松弛變量進(jìn)行調(diào)整前，由模型(1)～(3)對(duì)2008～2013年省際面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，呈現(xiàn)區(qū)域建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率現(xiàn)狀(表1)。從全國(guó)范圍來(lái)看，建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率2008～2009年呈下滑趨勢(shì)，從0.786下降到0.567，以2010年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)建筑業(yè)生產(chǎn)效率值呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，從2010年的0.813上升到2013年的0.851。這與王幼松等、劉炳勝等、寧德保等[17]的研究基本一致。

表1 2008～2013年各區(qū)建筑業(yè)全要素生產(chǎn)效率

由于2008～2009年間CPI指數(shù)持續(xù)上漲，同比高者達(dá)8.7%，這使得國(guó)家不得不對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)控，以持續(xù)增加投資來(lái)提高經(jīng)濟(jì)上升勢(shì)頭，但由于缺乏長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮的調(diào)控方式，并沒(méi)有產(chǎn)生良好的正面效應(yīng)，反而使得泡沫經(jīng)濟(jì)迅速擴(kuò)漲；從而導(dǎo)致以房地產(chǎn)為經(jīng)濟(jì)支柱的各省區(qū)建筑業(yè)市值激增，盡管當(dāng)期建筑業(yè)總產(chǎn)值有很大程度的提高，但大多是由規(guī)模效益造成的，整體的建筑業(yè)生產(chǎn)效率是持續(xù)降低的。2010～2013年間，在基于國(guó)家大政方針的調(diào)整下，如產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變等政策，使得我國(guó)以規(guī)模效益取得建筑業(yè)生產(chǎn)效率的提升情況開(kāi)始得到改善，注重技術(shù)及人才的培養(yǎng)。

對(duì)于各個(gè)區(qū)域來(lái)說(shuō)，2008～2013年?yáng)|部地區(qū)的生產(chǎn)效率值相對(duì)與中西部來(lái)說(shuō)較高；而在2009年西部地區(qū)雖然生產(chǎn)效率值有所降低，但生產(chǎn)效率值比東中部地區(qū)較高，原因在于外生運(yùn)營(yíng)的環(huán)境對(duì)其影響是有限的，這是由于缺乏改革開(kāi)放的前沿陣地通過(guò)國(guó)際貿(mào)易、引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)設(shè)備和良好的政策環(huán)境，國(guó)際接軌的機(jī)會(huì)較少，大部分是傳統(tǒng)的國(guó)內(nèi)自營(yíng)企業(yè)，不像在經(jīng)濟(jì)開(kāi)放活躍的前沿地區(qū)等的影響幅度大；與此相反，由于東中部地區(qū)完善的基礎(chǔ)建設(shè)及得天獨(dú)厚的開(kāi)放政策，與國(guó)外貿(mào)易往來(lái)所引進(jìn)的先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)設(shè)備，這些良好的外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境使得在國(guó)家大政方針正確的指導(dǎo)下建筑業(yè)生產(chǎn)效率能夠快速高效地恢復(fù)，這就是東部地區(qū)相對(duì)中西部地區(qū)來(lái)說(shuō)建筑業(yè)整體實(shí)力(技術(shù)、規(guī)模、管理)提升的主要原因。

3.2 建筑行業(yè)內(nèi)部效率指數(shù)分析

運(yùn)用王雪青[6]和馮博[15]等的三階段DEA理論基礎(chǔ)上，通過(guò)調(diào)整松弛變量，剔除外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境及隨機(jī)誤差的影響下，建立全局GML指數(shù)，對(duì)中國(guó)建筑行業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)效率從技術(shù)、規(guī)模和管理進(jìn)行分析，深度剖析建筑行業(yè)內(nèi)部效率低下的原因。也是以2008～2013年中國(guó)建筑業(yè)省際面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，從國(guó)家及東中西部?jī)蓚€(gè)層面對(duì)行業(yè)內(nèi)部效率進(jìn)行分解計(jì)算(表2)。從全國(guó)范圍來(lái)看，2008～2013年間的GMLa指數(shù)為0.914，表明全國(guó)建筑業(yè)總體的內(nèi)部效率是下降的；以其分解具體指數(shù)來(lái)看，純技術(shù)效率指數(shù)(PCa)、規(guī)模效率指數(shù)(SCa)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TCa)，分別為1.023、1.000和0.894；其中PCa>1、SCa>1，TCa<1，說(shuō)明建筑業(yè)內(nèi)的管理水平正在改進(jìn)，規(guī)模是穩(wěn)定的不再持續(xù)增加，其中技術(shù)阻礙了建筑行業(yè)內(nèi)部效率的提高。

表2 2008～2013年各區(qū)建筑業(yè)內(nèi)部平均效率分解指數(shù)

從各個(gè)區(qū)域分析來(lái)說(shuō)，東中西部地區(qū)的生產(chǎn)效率指數(shù)GMLa分別為0.927、0.906、0.909，說(shuō)明各地區(qū)內(nèi)部效率都是在不斷降低的；其中東部地區(qū)的PCa>1、SCa>1、TCa<1，說(shuō)明東部地區(qū)的規(guī)模效率和管理效率是有所提高，而技術(shù)進(jìn)步是影響東部地區(qū)的主要原因；中西部地區(qū)的PCa>1、SCa<1、TCa<1，說(shuō)明其只有管理效率的相應(yīng)提高，而規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步是影響建筑業(yè)內(nèi)部效率提升的主要原因。對(duì)于東部地區(qū)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)相對(duì)于中西部較高的原因，也是跟其良好的外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境、改革開(kāi)放政策、與國(guó)際接軌的程度等密不可分的。

3.3 內(nèi)外部影響因素Tobit分析

以未調(diào)整前的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)計(jì)算GML0指數(shù)，并作為被解釋變量，而為提高回歸變量間的對(duì)比性，以外部環(huán)境因素的科技投入指數(shù)(IST*，當(dāng)期投入數(shù)值與上一期的比值，下同)、經(jīng)濟(jì)水平指數(shù)(EI*)和建筑業(yè)人力資源指數(shù)(CHC*)，內(nèi)部因素的規(guī)模效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)及技術(shù)進(jìn)步指數(shù)作為解釋變量，構(gòu)造回歸分析模型，回歸結(jié)果如表3所示。

表3 Tobit回歸分析結(jié)果

從回歸分析結(jié)果來(lái)看，其中外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境中的人力資源指數(shù)的變化與建筑業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)GML0呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明如果建筑行業(yè)人數(shù)不斷增加不僅未能體現(xiàn)技術(shù)因素作用，而且會(huì)因?yàn)榻ㄖI(yè)人數(shù)在達(dá)到臨界值之后的增加導(dǎo)致GML0指數(shù)下降，這與多數(shù)學(xué)者研究不同，主要原因是由于建筑行業(yè)人員持續(xù)的增加在有限的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)水平下，并不能創(chuàng)造持續(xù)增加的產(chǎn)業(yè)效率(即人均創(chuàng)造的相對(duì)指數(shù)在下降)；另外，科技投入與經(jīng)濟(jì)水平與GML0指數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)，這與劉炳勝等[7]研究相一致。從外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境影響因素來(lái)看，人力資源指數(shù)每提高1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率就會(huì)降低0.03196%(人均創(chuàng)造的相對(duì)指數(shù)下降)；經(jīng)濟(jì)水平每提高1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率就會(huì)提升0.0557%；科技投入每提升1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率就會(huì)提升0.1352%。

對(duì)于行業(yè)內(nèi)部因素相對(duì)于外部環(huán)境因素來(lái)說(shuō)，其影響程度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境因素的影響，這說(shuō)明建筑業(yè)生產(chǎn)效率提升的關(guān)鍵在于內(nèi)部因素的改善。從內(nèi)部影響因素技術(shù)、管理、規(guī)模等每提升1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率會(huì)分別提升0.8384%、0.2726%、0.1873%。這說(shuō)明從內(nèi)部影響因素來(lái)說(shuō)，技術(shù)提升的影響要比管理、規(guī)模影響大得多，王幼松等、龐永師等、孫慧等研究相一致。從總體影響因素來(lái)看，外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境的改善在一定程度上對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率是有影響的，而顯著提高建筑業(yè)生產(chǎn)效率在于其內(nèi)部影響因素提升和改良。

4 結(jié) 論

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，科學(xué)有效地提取投入產(chǎn)出指標(biāo)，并結(jié)合DEA和方向距離函數(shù)構(gòu)建建筑業(yè)生產(chǎn)效率模型，測(cè)算中國(guó)2008～2013年建筑業(yè)生產(chǎn)效率；利用Malmquist拓展模型克服了傳統(tǒng)算法中技術(shù)進(jìn)步缺陷問(wèn)題，并采用Tobit回歸分析內(nèi)外部影響因素對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率的具體影響。這一研究思路，在科學(xué)建立投入產(chǎn)出指標(biāo)的基礎(chǔ)上，更加全面地考慮建筑業(yè)生產(chǎn)效率的影響因素和更科學(xué)的測(cè)算，不僅解決主觀介入的影響，而且對(duì)客觀存在的缺陷加以解決和完善。

研究發(fā)現(xiàn)，建筑行業(yè)內(nèi)部影響因素技術(shù)、管理、規(guī)模等每提升1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率會(huì)分別提升0.8384%、0.2726%、0.1873%， 外部影響因素科技投入、經(jīng)濟(jì)水平、人力資源每提升1%，建筑業(yè)生產(chǎn)效率會(huì)分別提升0.1352%、0.0557%、-0.03196%。隨著國(guó)家提出整體性的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，由于沒(méi)有理清各因素對(duì)建筑業(yè)生產(chǎn)效率的影響，過(guò)分強(qiáng)調(diào)外部運(yùn)營(yíng)環(huán)境的影響，忽視了產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)是由內(nèi)而外的；從本文研究結(jié)果看，提升建筑業(yè)內(nèi)部的技術(shù)、管理、規(guī)模是提升建筑業(yè)生產(chǎn)效率的有效途徑，而表2的分解指數(shù)表明，東中西部地區(qū)的管理和規(guī)模因素都是有效的，所以技術(shù)因素可作為提升建筑業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素。

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Total Factor Productivity About the Regional Construction Industry in China

SHIQing-wei,PANGYong-shi,YANGZhi

(School of Business, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)

In order to improve the total factor productivity of Chinese regional construction industry, it screens the input and output indicators of the total factor productivity of Chinese regional construction industry with the method of added value. On this basis, combined with the global DEA-Malmquist-luenberger exponential expansion model and Tobit regression analysis to Chinese provincial 2008～2013 is based on panel data from the construction industry, internal and external operating environment, targeted external influences filed within the construction industry total factor productivity of key factors. The results show that internal factors like technology (TC), management (PC), scale (SC) and every one percentage point lift, construction area of production efficiency will increase 0.8384, 0.2726, 0.1873 percentage points, external factors like science and technology, economic level, to enhance human resources for each one percentage point, the construction area will increase production efficiency 0.1352,0.0557, -0.03196 percent, respectively. From the results, the technological upgrading regional construction industry is the key to increase total factor productivity.

construction; production efficiency; DEA-Malmquist; factors

2016-02-24

2016-05-24

施慶偉(1990-)，男，山東濟(jì)南人，碩士研究生，研究方向?yàn)楣こ探?jīng)濟(jì)(Email:shiqw2014@163.com)

龐永師(1955-)，男，河北宣化人，教授，研究方向?yàn)榻ㄖ?jīng)濟(jì)及項(xiàng)目管理(Email:shiqw2014@163.com)

廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)“十二五”規(guī)劃項(xiàng)目(GD11CGL06)

F407.9

A

2095-0985(2016)05-0098-06