经济学家罗素认为, 决定经济增长的首要因素是内在的技术进步。对于建筑业而言, 技术创新、技术进步更是推动行业可持续发展的重要力量。而科技投入的多少对技术进步发展又起决定性的作用。现有研究中, 业内学者更多地关注建筑业技术进步对经济增长的贡献率, 而对科技进步的根本原因——科技投入对行业经济增长的影响研究甚少。科技投入中研发经费与生产总值的比例经常被用作是衡量某个国家或地区社会进步与发达程度的一个重要标志。建筑业在国民经济中具有重要地位, 且具有强大的产业关联效应, 探讨建筑业科技投入与建筑行业经济增长之间的关系, 对于促进行业可持续发展具有重要意义。因此, 本文尝试对建筑业科技投入与行业经济增长之间的关联性进行定量研究, 并从滞后性角度探讨科技投入对行业经济增长的影响。

联合国教科文组织在《科学技术统计指南》中统计的科技活动包括研究与实验发展、科技教育与培训、科技服务三大领域, 结合我国国情, 科技投入可定义为为科技的产生、发展、传播及应用所投入的各种资源投入。本文结合建筑业现状, 按照广义科技投入的内涵, 将建筑业科技投入量化为三个重要要素——研发经费投入、科技人员投入、技术装备率, 在此基础上探讨建筑业科技投入与行业经济增长的关联性。

本文引入科技投入要素, 对经典的生产函数模型——柯布道格拉斯模型进行了扩展, 以期探讨分析建筑业科技投入与行业经济增长间的关系。同时, 本文构建了灰色关联模型来分析建筑业科技投入与行业经济增长之间的关系。通过双模型进一步验证本文观点, 增强结论说服力。此外, 由于科技投入作用具有持续性的特点, 本文在双模型的基础上引入了滞后项, 用于分析当期建筑业科技投入对期后几年的行业经济增长的影响, 以作出较为全面客观的分析。

20世纪30年代, Cobb和Douglas首次研究分析了技术进步对新增产值的影响, 并提出了柯布道格拉斯生产函数这一经济学领域被最广泛使用的函数模型。由于原始的生产函数仅考虑资本和劳动投入对经济增长的影响, 并未纳入科技投入要素。因此, 本文在传统理论模型基础上, 纳入科技投入要素, 形成的扩展的柯布-道格拉斯生产函数为:

其中, Y表示产出, K表示资本投入、L表示劳动投入、R表示科技投入。A为常数, 表示一定时期内的技术进步水平。α、β、γ分别表示资本、劳动和科技投入的产出弹性。e^μ为随机误差项。

由于建筑业科技投入指标量化为建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D从业人员人数、建筑业技术装备率, 所以建筑业科技投入指标可表示为:

其中, R₁表示建筑业R&D经费内部支出指标, R₂表示建筑业R&D从业人员人数指标, R₃表示建筑业技术装备率指标。γ₁、γ₂、γ₃分别表示建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D从业人员人数和建筑业技术装备率的产出弹性。将式 (2) 代入式 (1) , 得:

由于本节所要构建的建筑业科技投入与行业经济增长的数学模型是基于柯布-道格拉斯的生产函数模型, 用来描述投入与产出的关系, 所以该数学模型选用生产总值作为行业经济增长的指标较为合适。

建筑业总产值与国内生产总值的关系为:

其中, G表示国内生产总值, Y表示建筑业总产值, n表示当年国内生产总值与建筑业总产值的比值。将式 (4) 代入式 (3) , 可得建筑业科技投入与行业经济增长的关系模型为:

对式 (5) 两边取对数, 得到改进后的关系模型为:

关联度意指存在于两个系统间的因素, 某一因素随另一因素变化的关联性多少的量度。而灰色关联分析方法, 运用“灰色关联度”来描述因素之间发展趋势的相异或相似程度。灰色关联度在0-1之间取值, 越趋近于1, 代表因素之间管理程度越高。

本文主要研究中国建筑业科技投入与行业经济增长间的关联性, 是研究其动态变化过程, 因此使用灰色关联度模型计算较为合适。

灰色关联度计算步骤:

(1) 设定参考数列和比较数列

参考数列:

比较数列:

(2) 数据变换

实践中所研究的数列往往不具有相同的量纲。因此, 需要对数列进行无量纲化处理。对数据进行无量纲化处理, 可以得到参考数列和比较数列的初项值:

将初项值分别代入式 (9) 和式 (10) , 分别得到参考数列和比较数列的初始化数列:

(3) 计算两级最小差和两级最大差

两级最小差:

两级最大差:

(4) 计算关联系数

比较数列X_i对参考数列X₀在k时刻的关联系数为 (ρ取0.5) :

(5) 计算灰色关联度

比较数列X_i对参考数列X₀的关联度计算公式为:

将式 (14) 的计算结果代入式 (15) , 可得出比较数列X_i对参考数列X₀的关联度。

(1) 基于灰色关联的滞后模型

参考以往研究做法, 在式 (6) 的基础上加上滞后项, 整理可得建筑业科技投入对行业经济增长的生产函数分布滞后模型。灰色关联模型滞后模型, 则是将比较数列从第g年开始的数据与参考数列从第g+h年开始的数据进行比较。设比较数列为:

则参考数列为:

(2) 基于柯布-道格拉斯生产函数的滞后模型

扩展后的柯布-道格拉斯生产函数模型则为如下表达式:

根据国际惯例, 一个国家的R&D活动经费支出增长速度若是高于同期GDP增速, 则说明该国的科技实力不断增强。科技人员作为研发活动的主体, 所进行的基础研究、应用研究和试验发展探索都对行业的技术创新带来最直接的影响。此外, 建筑行业的技术装备水平与行业的劳动生产率息息相关。因此, 将建筑业科技投入量化为三个要素——R&D投入、科技人员投入、技术装备率。本文所涉及数据来源于《中国科技统计年鉴》、《中国统计年鉴》;行业经济增长衡量指标采用GDP增加值, 数据来源为《中国统计年鉴》;研究区间为2006-2016年, 其数据如表1所示。

对于滞后期的选择, 从其他学者的研究结果来看, 建筑业R&D投入强度在滞后5年后对行业经济增长的影响就不再显著。因此, 本文选取的滞后期长度为5年。

本文采用构建的扩展柯布道格拉斯数学模型, 利用表1中的数据, 运用SPSS25.0对其进行线性回归分析, 回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系, 建立回归模型, 并根据实测数据来求解模型的各个参数, 然后评价回归模型是否能够很好地拟合实测数据;如果能够很好地拟合, 则可以根据自变量作进一步预测。回归方程中, 预测变量包括建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D人员和建筑业技术装备率, 因变量为国内生产总值G。

根据回归结果, 调整后的R方为0.843, 说明式 (6) 具有较高的解释力。同时ANOVAa分析的模型显著性为0.001<0.05, 说明在5%的显著性水平下, 模型可以有效预测经济增长情况。最后, 根据系数分析结果, 建筑业技术装备率R₃的显著性系数为0.035<0.05, 说明技术装备率指标能够有效预测行业经济增长, 换句话说, 建筑业技术装备率与行业经济增长的关联度最高。而建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D人员的显著性水平较低 (分别为0.065和0.063) , 与行业经济增长的关联度较小。

灰色关联分析的目的是确定两种变量之间的关联度, 即一种变量对另一变量的影响程度的大小。本文主要研究中国建筑业科技投入与行业经济增长间的关联性, 即经济增长的动态变化过程, 因此选用GDP增加值作为经济增长的指标来构建灰色关联度模型并进行计算较为合适。采用构建的灰色关联度模型分别对当年及各滞后期 (1至5年) 的建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D人员和建筑业技术装备率与经济增长之间的相关性进行比较分析。计算过程如下:

(1) 把GDP增加值设为参考序列, 则有:

把建筑业R&D经费内部支出、建筑业R&D人员、建筑业技术装备率分别设为比较数列, 则有:

(2) 对参考序列及比较数列进行初值化变换, 得:

(3) 将参考数列及各比较数列分别代入式 (12) 和式 (13) , 计算它们之间的两级最大差和两级最小差, 并带入式 (14) , 再将计算结果带入式 (15) , 可得当年的各个建筑业科技投入指标对经济增长的关联度计算结果。再分别计算各比较数列与相应滞后期下的参考数列的灰色关联度, 可得当年及各滞后期下各个建筑业科技投入指标对经济增长的关联度计算结果如表2所示。

从表2可以看出, 建筑业科技投入对行业经济增长的灰色关联度为0.5978, 相关性不够显著。这证明了建筑业现阶段仍处于粗放型增长阶段, 主要依赖资本投入为主, 科技投入对行业经济增长的促进作用不明显。这种传统的过度依赖资本投入的粗放型增长模式必将阻碍建筑业的现代化发展。我国建筑业乃至整个中国的经济结构都面临着调整及转型, 科学技术是第一生产力, 只有转向依靠科技投入来促进增长的模式, 才能实现建筑业及经济的可持续发展。

从扩展后的柯布道格拉斯模型分析的结果可以看出, 能够对行业经济增长进行有效预测的影响因素中, 科技投入指标的显著性高低依次是建筑技术装备率、建筑业R&D人员、R&D经费内部支出。同时根据表2, 当年的建筑业科技投入指标与经济增长的灰色关联度由大到小依次为:建筑业技术装备率>建筑业R&D人员>建筑业R&D经费内部支出。由此可知, 两模型的论证结果是一致的, 表明了当年建筑业技术装备率与经济增长的关联度最高, 对经济增长的促进作用最为明显。技术装备率表示人均年末企业自有机械设备净值, 而自有机械设备属于固定资产的一部分, 这也从另一个方面说明了建筑业作为劳动密集型产业, 正处于依靠资本投入快速发展的时期。在这种情况下, 建筑业技术装备率有很大的提升空间, 通过提高施工机械设备及手工工具的自动化水平、提高劳动生产率来提升技术装备率, 能对经济增长产生立竿见影的促进作用, 从而推动建筑工业化的发展。

从表2可知, 建筑业科技投入各项指标对经济增长的影响具有一定的滞后性。滞后3年的建筑业R&D经费内部支出及建筑业技术装备率对经济增长的影响最大, 滞后4年的建筑业R&D人员对经济增长的贡献最大, 即经过3～4年间, 各指标对经济增长的影响达到最大。此外, 虽然当年的建筑业R&D经费内部支出与其余指标相比与经济增长的关联度较低, 但滞后3年的建筑业R&D经费内部支出对经济增长影响显著, 能对经济发展有持续的促进作用。由此可见, 建筑业科技投入不仅会在当年对经济增长产生促进作用, 还存在显著的滞后效应, 以滞后3～4年对经济增长的影响程度达到最大。值得一提的是, 这种滞后影响的浮动性较大, 持续性不高。其中, 滞后3年的建筑业技术装备率灰色关联度值在所有指标的关联度中最大, 对经济增长的影响也最大。

根据研究结果, 建筑业技术装备率对经济增长的促进作用最大。说明在当前阶段, 加大其投入能明显提高建筑业的技术装备及科学技术水平, 提高建筑工业化水平, 促进经济快速发展, 并产生立竿见影的效果。而且滞后3年的技术装备率仍能对经济增长产生显著的促进作用。因此, 在建筑业转型时期, 一定要通过提高施工机械设备及手工工具的自动化水平、提高劳动生产率来提升技术装备率, 促进建筑工业化的发展, 并依靠建筑业科技进步实现经济的可持续发展。

R&D人员是建筑业科技成果转化的基础, 是推动建筑业科技进步与转型的核心力量。研究表明, 虽然当年的建筑业技术装备率与经济增长的相关程度最大, 但在滞后4年后的情况下, R&D人员相比技术装备率对经济增长促进作用更为显著。科技人员是科技资源的核心, 科技人员是支撑建筑业技术研究、技术扩散和技术应用的重要载体, 是自主创新能力提升的重要基础, 对推动经济发展起着举足轻重的作用。因此, 在提高建筑业技术装备率的同时, 也应注重对建筑业R&D人员的投入与培养。

虽然近年来中国建筑业R&D经费内部支出基本保持增长态势, 且与建筑业技术装备率、建筑业R&D从业人员投入指标相比关联度最低, 但其投入水平与发达国家建筑业的R&D投入强度相比仍存在较大差距。此外, 建筑业的科技投入不能只考虑当年的效果, 更应使建筑业得到长期良性的发展。建筑业R&D经费内部支出对滞后3年的经济增长促进作用十分明显, 加大其投入仍能得到很高的经济增长回报。

在2011～2013年间建筑业R&D经费内部支出投入与2010年的投入强度相比有明显的下滑, 各年间R&D人员和技术装备率的投入强度也不稳定, 导致了滞后期内建筑业各个科技投入指标与经济增长的关联度波动性较大, 存在间断性、持续性不高的特点。因此, 在建筑业转型升级的关键时期, 相关部门应当重视建筑业科技投入的持续性及所带来的长效影响, 不间断地加大科技投入力度, 才能使行业经济又好又快发展。

综止, 建筑行业必须抓住新一轮科技革命的历史机遇, 通过科技投入, 使建筑行业从“量”上增长向“质”性提升转变, 实现行业转型升级, 推动经济的进一步发展。