现阶段中国正处于产业转型的关键时期,全面提高全要素生产率TFP是推动高质量发展的重要途径之一。建筑业作为国民经济的支柱产业之一,在关注其规模意义上的外延式扩张的同时,更要注重全要素生产率意义上的内涵式增长。全要素生产率是测度各方要素综合生产效率的重要标尺,传统测度通常采用索洛残差法,而国外学者大多基于微观企业效率的研究视角,未考虑到实际经营下规模报酬或技术效率变化产生的动态差异。此外,考虑到区域间合作交流逐渐频繁,一个地区的发展还与相邻地区的发展特征相关,研究建筑业全要素生产率还应考虑空间相关性。长三角地区作为我国自主创新能力较强的区域,其技术、知识与生产效率的溢出会辐射周边地区,研究其建筑业TFP的空间溢出效应并推动TFP的增长对提升我国整体建筑业生产效率具有积极的影响。

本研究在基于DEA-malmquist指数法测度长三角地区建筑业TFP的同时,将技术进步指数记为两阶段分解,以可持续发展的角度理解技术进步作用于TFP的增长路径,在此基础上以TFP作为研究核心,选择区域建筑业的人力资本、产业规模、产业结构及经济水平等因素作为解释变量,从不同角度通过相关实证研究,探究上述变量的溢出效应对生产效率变动的影响,从而为提高长三角地区全要素生产率水平,优化产业结构,建设集约型建筑业提供建议。

Malmquist指数最初由Sten Malmquist提出。Fare等对其进行改进,使其具备实证检验能力,形成建立在数据包络分析(DEA)方法基础上的Malmquist生产率指数。Malmquist指数法能够比较同类决策单元在特定时间段内的效率和生产率的动态变化。其数学表达式为:

在规模报酬不变的基础上,将TCH进一步记为:

式(1)中,ECH代表技术效率指数,衡量不同时期生产前沿面的变动;TCH代表技术进步指数,表示不同参照前沿的距离函数及几何平均。式(2)将TCH记为两个阶段,通过固定两个时期的决策单元(DMU),衡量同一投入与产出水平距不同时期的生产前沿的距离之比表征生产前沿的移动,可以动态观测时期内TCH的变化从而分析技术扩散的趋势。

空间自相关分析使用Moran’s I指数或Geary’C比率检验空间相关性是否显著。其中,Moran’s I指数能够反映空间邻近单元属性值的相似度,是常用的空间相关性检验方法,其计算公式为:

Moran’s I统计量近似服从正态分布,当Z值大于其抽样分布的三个标准误临界值时表明地区在空间分布上存在显著的相关关系,相邻地区特征值出现集聚趋势。其中,,Y_i表示长三角区域中的第i个地区的观测值,n为区域内地区总数。考虑到长三角地区的地理特征,本研究中的空间权重矩阵w_ij选择空间二进制邻接矩阵,后文将不再赘述。

描述空间相关性可以构建空间滞后模型(SLM)或空间误差模型(SEM)来表征,通过拉格朗日乘数(LM)检验和稳健拉格朗日乘数(Robust LM)检验的统计量显著程度进行模型选择。由于样本存在统计误差及环境噪声的影响,判别准则往往不能完全真实的反映特征值存在的空间效应。因此,在LM检验的基础上,选择空间杜宾模型(SDM),可以在考虑长三角地区建筑业TFP的空间相关性的同时,考虑解释变量的空间相关性。通过似然比检验(LR)统计量来检验SDM是否有必要退化为SLM或SEM。SDM的表达式为:

式(4)中,y为长三角地区建筑业TFP的向量,x为建筑业TFP的影响因素矩阵,ρ为空间自相关系数,W为空间邻接矩阵,W_y为被解释变量的空间滞后项,W_x为解释变量的空间滞后项。ε为随机误差项且服从零均值、同方差的标准正态分布。

选取2007～2018年长三角地区中各地级市区域面板数据,投入、产出及解释变量指标均来自《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》及各市级行政区域统计年鉴。对于少数年份的缺失数据,研究过程中均对空缺数据利用平均增长率等方法进行填补。此外,安徽省巢湖市的地级市行政区划于2011年变更为由合肥市代管的县级市,为了便于实证求解,将巢湖市各指标统一与合肥市进行合并计算。

在建筑业TFP的测算中,借鉴柯布-道格拉斯(C-D)生产函数模型的研究对象,选取劳动力、土地、企业家才能作为投入变量,以建筑业总产值作为产出变量进行Malmquist生产率指数的测算。其中,以各地级市建筑业从业人数衡量劳动力要素,建筑施工面积衡量土地要素,正常经营的建筑业企业个数衡量企业家才能要素。产出方面,由于建筑业的特殊性,工程结算通常存在一定的迟滞性,净利润难以准确反映决策单元当期的产出情况,因此,选择各地级市建筑业总产值作为产出变量。

在空间计量分析中,选择建筑业TFP作为被解释变量。根据我国行业发展规律,选择以下六个方面探究SDM的解释变量:

①基于内生增长理论,认为劳动过程中投入形成的人力资本对促进生产效率提高具有积极作用,因此,以建筑业从业人数衡量人力资本水平(HC);②整体工业水平的变动会对建筑业发展产生一定的辐射和影响,以建筑企业个数占工业企业个数的比重衡量产业规模(EN)以探究产业集聚对建筑业TFP溢出的影响;③由于宏观经济环境与产业发展息息相关,以区域GDP衡量地区经济发展水平(GDP);④产业结构和经济发展存在长期关系,因此,以第二产业总产值占GDP的比重衡量产业结构(IS);⑤普遍认为地区开放水平对其生产效率的影响不容忽视,因此,以进口总额占GDP的比重衡量区域开放水平(OPEN);⑥以外商直接投资(FDI)占固定资产投资总额的比重衡量资金结构(FDI),探究外资比重对建筑业效率生产变动的影响。

其中,对数据波动较大的HC和GDP进行取对数处理;GDP根据各年平减指数进行平滑处理以削减异方差。

对长三角地区时序长度为12年,截面带宽为41个地级市的投入与产出指标进行建筑业TFP的测算。同时,在分解TCH的基础上,将ECH分解为纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)以更好地理解TFP的增长路径。实证结果如表1所示:

长三角地区建筑业TFP的均值为1.072,平均增长7.2%。其中,TCH对TFP增长的贡献最高,为5.7%。在全球化背景下,提高TFP的根本途径是创新,而代表创新的技术进步将是促进TFP增长的主要源泉。TCH的分解指数均大于1,呈现增长趋势,年均增长0.4%。技术进步开始向有利区域进行移动表明长三角地区的自主创新发展迫使建筑业调整经营及管理策略并颇有成效,出现技术进步的状态。作为自主创新能力最强的区域之一,长三角地区建筑业的发展趋势有助于促进我国建筑业整体生产水平的提高。ECH年均增长1.4%,其分解指数PTE年均增长1%,SE年均增长0.5%,综合技术效率呈现增长趋势表明长三角地区人力资本初始存量较高,建筑业总体发展水平较好。而SE指数的增长趋势显著较低,说明建筑业的投入冗余普遍存在。

浙江省、上海市的建筑业TFP水平均高于江苏省和安徽省,浙江省建筑业TFP对长三角地区TFP增长的贡献率更高。这是由于上海市和浙江省经济发展快、质量高,聚集了大量的流动人口务工和暂留,作为劳动密集型产业的建筑业,较高的人力资本水平对建筑业发展产生积极的影响。TFP水平由长三角地区中部向东部呈现递增趋势。这是由于东部沿海区域工业化进程开始较早,对外贸易水平高,吸纳外资能力突出以致其建筑业管理模式相对中部地区较先进,TFP增速较快。中部区域如安徽省池州市、铜陵和黄山等皖南区域由于自然资源丰富导致其工业化进程较慢,而阜阳市、淮南市、蚌埠市等皖北区域由于产业结构单一、第一产业占比较高,均导致其建筑业发展水平较低。

由于资本的流动和技术的溢出可能导致建筑业TFP出现溢出和集聚趋势,为了深入探讨长三角地区建筑业TFP的增长路径,对TFP的溢出效应进行空间自相关检验。对2008～2018年长三角地区建筑业TFP的Moran’s I指数进行计算,结果如表2所示:

根据表2中Moran’s I的检验可知,除2011年及2014年未通过显著性检验,其余年份全部在5%置信水平下显著,说明长三角地区建筑业TFP存在空间自相关。2008～2010年的Moran’s I指数显著为负,表明长三角地区建筑业生产效率呈现区域异质性。部分区域建筑业生产效率相对较高,受限于TCH的增长未突破溢出的边界,因此不存在技术和TFP溢出的现象。从2011年开始,2012～2018年的Moran’s I指数显著为正,不同区域的建筑业TFP开始出现集聚趋势,产生空间溢出效应。

构建空间杜宾模型定量分析建筑业TFP的空间溢出效应,由Hausman检验结果可知,应接受原假设即选择随机效应SDM。SLM及SEM的LR检验在5%置信水平下显著,证明随机效应SDM不必要退化为SLM或SEM。实证结果如表3所示:

根据SDM的回归结果,LNHC对建筑业TFP增长呈现显著正弹性。LNGDP则呈现显著负弹性,IS对TFP增长的影响为正向。证明人力资本水平、经济发展水平和产业规模对本区域TFP的增长存在溢出效应。

在空间滞后项的回归结果中,W*LNGDP对建筑业TFP的增长呈现显著正弹性,证明经济水平对建筑业TFP的发展存在显著的溢出效应。而W*LNHC、W*FDI对建筑业TFP呈现显著负弹性,即本区域人力资本和外资的增加会显著缩减相邻区域建筑业TFP的发展水平,证明了人口和资本的流入会对建筑业产生正向的影响,反之,则会抑制建筑业的发展。

根据表3的回归结果,以偏导矩的方式得到总体空间效应的分解效应,结果如表4所示:

根据表4的分解效应可知,LNHC对建筑业TFP的直接效应为1.69%,即本区域人力资本水平的提高会促进建筑业TFP的增长,间接效应为-10.21%,即相邻地区每上升一个百分点的人力资本水平,则本地建筑业TFP会降低10.21%,证明了人力资本水平对劳动密集型产业发展的积极影响。同时,劳动力的流动是有限度的,当一个地区的自然及社会条件无法再容纳更多劳动力时,人力资本的流动会对不同区域呈现“此消彼长”的态势。当前上海市、浙江省的人口净流入较大,反之,安徽省人口净流出较大,这也是长三角东部地区建筑业TFP保持较高水平的原因之一。

EN对建筑业TFP的直接效应为0.0184,短期内本地产业规模对建筑业TFP增长的溢出效应不理想,当本地建筑企业占比增大时,会产生一定规模的产业集聚,竞争活力增强对促进技术创新、推动建筑业发展存在积极的影响,但一定程度上也会导致规模不经济。EN的间接效应未通过显著性检验,说明建筑业的产业规模呈现出“本地效应”。

LNGDP直接效应为-20.25%,区域经济水平对建筑业TFP的增长呈现负弹性,可能是由于“十一五”以来我国产业结构高级化的进程较快,间接促进了区域发展水平的提高,而产业结构高级化的转变过程中会抵消工业产业的发展水平。LNGDP的间接效应对TFP的增长呈现正弹性,为0.1425%,表明推动整体地区经济水平提高不仅会加快本地区产业结构转型的速度,还对相邻地区建筑业的发展产生显著的正向空间溢出效应。

IS的直接效应为0.3074,间接效应为0.0248,IS对建筑业TFP增长存在正向影响。本地IS和相邻区域的IS都对建筑业TFP的增长存在长期显著的溢出效应,即第二产业比重越大,资本越充足,建筑业发展条件越好。由于东部地区产业结构更偏向高级化,而中部大多数地区依然通过第二产业发展拉动经济增长,因此在大力发展第三产业的同时,既要防止“鲍莫尔病”现象,又要兼顾第二产业生产要素合理配置。

OPEN对建筑业TFP增长的直接效应为0.0060,证明开放水平与地理位置息息相关,不同区域的经济特点也导致进口需求有所不同,因此,区域开放水平的提高会推动建筑业的TFP发展。OPEN对TFP的间接效应不显著,证明区域开放水平不会对相邻区域产生影响,贸易水平与相邻地区建筑业的发展不存在空间交互性。

FDI对TFP的影响与LNHC类似,FDI对建筑业TFP增长的间接效应为-9.4307,说明外商资本在流动方面同样存在限度,相邻区域资本流入量大,可能会导致本地资本流量不足,对当地产业发展存在不利影响。上海市等沿海城市在外资引进方面相较于中部地区具有一定优势,因此,推动资本合理流动,促进资本配置合理化对于提高区域建筑业TFP均衡增长具有积极的作用。

本研究在综合测度长三角地区建筑业TFP的基础上,系统探讨TFP的空间溢出效应。研究结果表明,长三角地区建筑业TFP的增长主要来自于技术进步。通过对技术进步指数的分解,发现长三角地区的技术创新程度呈现增长趋势。而规模效率对TFP增长的贡献程度不够理想,反映出建筑业长期存在的规模不经济性和要素配置的扭曲。各市级区域间TFP存在溢出效应,表明推动长三角地区建筑业的发展有利于促进我国整体建筑业生产水平的提升。根据上述研究结论,结合长三角地区建筑业实际发展现状,提出如下建议:

第一,充分发挥东部区域的创新能力。中部区域要利用东部区域所形成的辐射带动作用,坚持可持续发展,并且加大R&D投入,坚持自主创新,促进技术的模仿、吸收和创新,形成一定范围的技术扩散。

第二,保持合理的要素配置。减少投入冗余的同时保证建筑资源的高效利用。合理引导劳动力和资本之间的有效流动,提高人力资本投资力度,现阶段我国劳动密集型产业逐渐转向资本密集和技术密集产业,劳动力数量多不是优势,有效的要素配置和人才结构配置才是促进建筑业发展的关键。

第三,加快产业结构调整升级。在提高我国产业结构高级化的同时重视平衡产业结构合理性,保证第一产业和第二产业的协同增长,引导第三产业快速发展的同时推动第一、二产业的合理优化以矫正要素配置扭曲;深化供给侧改革,提高供给对需求的灵活性。

第四,坚持“一带一路”建设。在“一带一路”倡议下,建筑业发展要通过“走出去”战略,不断学习国外先进技术和管理经验,以促进建筑业健康可持续发展。