夏侯遐邇，吳芊凝，李 康，李啟明

（東南大學(xué) 土木工程學(xué)院，江蘇 南京 211189，E-mail：xhcmre@seu.edu.cn）

近年來，我國建筑業(yè)雖總體保持著穩(wěn)定增長的態(tài)勢，但增速和產(chǎn)值利潤率等指標(biāo)卻在不斷下降[1]，建筑業(yè)仍存在著標(biāo)準(zhǔn)化和工業(yè)化水平低、勞動生產(chǎn)率低、科技進步貢獻率低、建筑質(zhì)量和性能低及資源能源消耗高、環(huán)境污染程度高（“四低二高”）等突出問題[2]。因此，科學(xué)、系統(tǒng)地評價我國建筑業(yè)目前的發(fā)展水平是幫助建筑業(yè)提質(zhì)增效、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。

全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity）有別于單要素生產(chǎn)率，在經(jīng)濟學(xué)中常用于衡量系統(tǒng)中各方面要素的綜合生產(chǎn)效率，近年來被廣泛應(yīng)用于建筑業(yè)。范健雙等[3]基于隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法，選取了企業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、固定資產(chǎn)凈值、平均從業(yè)人員數(shù)量作為投入產(chǎn)出指標(biāo)，對不同類型及規(guī)模的建筑業(yè)大型承包商2003～2007年間的全要素生產(chǎn)率進行了分析。譚丹等[4]采用DEA法、β收斂回歸等方法，在遵循分析價值取向原則基礎(chǔ)上，選取了建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)、各年資產(chǎn)總額及建筑業(yè)增加值指標(biāo)，測算了1993～2012年中國建筑業(yè)全要素生產(chǎn)率。程碧華等[5]采用DEA-Malmuqist模型，在綜合不同學(xué)者選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)基礎(chǔ)上，選用了從業(yè)人員數(shù)量、固定資產(chǎn)、流動資產(chǎn)和建筑業(yè)總產(chǎn)值幾個指標(biāo)，從縱、橫兩個維度測算了江蘇省建筑業(yè)企業(yè)2006～2015年間的全要素生產(chǎn)率，同時分析了建筑業(yè)企業(yè)的技術(shù)進步貢獻率；花均南等[6]結(jié)合了DEA與Malmquist方法，將能源消耗和CO2排放納入研究，通過文獻回顧選取了從業(yè)人員數(shù)與受教育年限的乘積、固定資產(chǎn)凈值、技術(shù)裝備率及能源消耗量指標(biāo)，計算了我國建筑業(yè)2007～2016年的綠色全要素生產(chǎn)率。

可見當(dāng)前研究在投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取上存在不一，且多數(shù)都從理論分析、文獻回顧等定性角度選取影響建筑業(yè)生產(chǎn)效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)，指標(biāo)的科學(xué)性、客觀性難以保證；同時由于不同研究所覆蓋的時期、地區(qū)的局限及側(cè)重點的不同，未能系統(tǒng)、宏觀地反映與評價我國建筑業(yè)當(dāng)前發(fā)展的真實水平。因此本文運用聚類分析、回歸分析的統(tǒng)計學(xué)方法，首先從定量角度篩選出影響建筑業(yè)TFP的投入產(chǎn)出指標(biāo)，再基于DEA和Mamlquist指數(shù)方法，測算2000～2019年我國31個省市建筑業(yè)的靜態(tài)和動態(tài)效率，并從時間、空間維度分析其發(fā)展特征，為實現(xiàn)建筑業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提出建議。

1 理論方法

當(dāng)前測算全要素生產(chǎn)率的方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法[7]。非參數(shù)法主要以DEA法為代表。其基本原理是利用線性規(guī)劃，通過大量的投入產(chǎn)出樣本數(shù)據(jù)構(gòu)造最優(yōu)生產(chǎn)邊界，通過計算各生產(chǎn)單元與生產(chǎn)邊界的距離來分析該單元的相對效率。與參數(shù)法相比，DEA法不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，可以評價多投入多產(chǎn)出問題且結(jié)果不受量綱的影響。此外將DEA與Malmquist指數(shù)相結(jié)合，還可以分析動態(tài)效率變化問題。

1.1 DEA模型

CCR和BCC模型是DEA方法中最常用的模型。CCR模型由運籌學(xué)家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes[8]提出，也因此而得名。該模型假定規(guī)模效益不變，測算的是考慮了規(guī)模效率影響的綜合技術(shù)效率ψccr。R.D.Banker等[9]提出的BCC模型，進一步將規(guī)模效益不變的假定改為規(guī)模效益可變，測算的是剔除了規(guī)模效率影響的純技術(shù)效率ψbcc。兩者相除得到規(guī)模效率，若用ψscale表示規(guī)模效率，則三者之間的關(guān)系可表示為：ψccr=ψbcc×ψscale。運用CCR、BCC模型計算得到的是靜態(tài)效率值，即生產(chǎn)單元在某時期對應(yīng)技術(shù)條件下的相對效率值。

1.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)最早由瑞典經(jīng)濟學(xué)家Sten Malmquist作為消費變化指數(shù)提出[10]。Caves等將該指數(shù)引入生產(chǎn)活動評價，度量生產(chǎn)效率變化。在此基礎(chǔ)上，F(xiàn)?re等[11]通過構(gòu)造距離函數(shù)以相鄰兩個時期Malmquist指數(shù)的幾何平均值來測量生產(chǎn)單元效率值的變化。

若以t時期最優(yōu)生產(chǎn)邊界為標(biāo)準(zhǔn)，則表示生產(chǎn)單元t到t+1時期效率變化的Malmquist指數(shù)為：

F?re等 構(gòu)建的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以進一步分解為技術(shù)效率指數(shù)（以EF表示）和技術(shù)進步指數(shù)（以TE表示）：

若以Tfp表示全要素生產(chǎn)率指數(shù)，則上式可表示為：Tfp=EF×TE。在規(guī)模效益可變條件下，技術(shù)效率指數(shù)（EF）可繼續(xù)分解為純技術(shù)效率指數(shù)（以PE表示）和規(guī)模效率指數(shù)（以SE表示），則Tfp=EF×TE=PE×SE×TE。本文主要進行基于DEA模型的靜態(tài)效率分析及基于Malmquist指數(shù)模型的動態(tài)效率分析。

2 投入產(chǎn)出影響因素篩選

影響因素的選取應(yīng)盡可能全面反映各生產(chǎn)要素，此外還應(yīng)避免因素間的相關(guān)性太強導(dǎo)致存在相互替代性。因此將定量與定性分析方法相結(jié)合，篩選出影響建筑業(yè)生產(chǎn)效率的投入、產(chǎn)出代表性指標(biāo)因素。

2.1 共性指標(biāo)初選

考慮到指標(biāo)選取的全面性、可得性、獨立性，通過文獻分析梳理共性指標(biāo)，如表1所示。

表1 文獻分析初選投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.2 指標(biāo)聚類分析

借助SPSS軟件，運用層次聚類法將投入和產(chǎn)出指標(biāo)分別分為內(nèi)部相關(guān)性不太強的幾類。其中Pearson相關(guān)系數(shù)用來度量指標(biāo)間的相似性，系數(shù)越大則指標(biāo)越相似。

2.2.1 投入指標(biāo)的聚類分析

結(jié)果如表2所示?？芍獜牡?次聚類開始Pearson相關(guān)系數(shù)小于0.8，到第5次聚類系數(shù)明顯降低，因此可將投入指標(biāo)分為三類：①建筑業(yè)平均從業(yè)人員數(shù)、房屋施工面積、自有施工機械設(shè)備年末總功率、建筑業(yè)企業(yè)個數(shù)（指標(biāo)1、5、3、2）；②建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)（指標(biāo)6）；③技術(shù)裝備率（指標(biāo)4）。

表2 投入指標(biāo)聚類分析凝聚過程表

2.2.2 產(chǎn)出指標(biāo)的聚類分析

結(jié)果如表3所示?？芍降?次聚類Pearson相關(guān)系數(shù)都大于0.9，到第5次聚類系數(shù)明顯降低，因此可將產(chǎn)出指標(biāo)分為兩類：①利稅總額、利潤總額、建筑業(yè)總產(chǎn)值、建筑業(yè)增加值、房屋竣工面積（指標(biāo)4、5、2、3、6）；②勞動生產(chǎn)率（指標(biāo)1）。

表3 產(chǎn)出指標(biāo)聚類分析凝聚過程表

2.3 代表性指標(biāo)篩選

借助計量經(jīng)濟學(xué)軟件Eviews 9.0進行面板數(shù)據(jù)回歸分析。

2.3.1 投入指標(biāo)回歸分析

（1）回歸分析。待分析的投入指標(biāo)為建筑業(yè)平均從業(yè)人員數(shù)、房屋施工面積、建筑業(yè)企業(yè)個數(shù)、自有施工機械設(shè)備年末總功率。

（2）統(tǒng)計檢驗。在顯著性α=0.05條件下，指標(biāo)建筑業(yè)企業(yè)個數(shù)和自有施工機械設(shè)備年末總功率的t統(tǒng)計量絕對值都小于1.96，說明這兩個指標(biāo)對因變量沒有顯著影響，因此將其去掉。可決系數(shù)R2為0.993173，說明多元回歸模型的擬合度很好?；貧w方程的D-W檢驗值為2.095102，通過查詢D-W統(tǒng)計量表可知指標(biāo)之間不存在序列相關(guān)性。

（3）多重共線性分析。經(jīng)過前兩步篩選留下的指標(biāo)為建筑業(yè)平均從業(yè)人員數(shù)、房屋施工面積。對這兩個指標(biāo)進行相關(guān)性檢驗，相關(guān)系數(shù)為0.952，相關(guān)程度很高，因此只保留一個指標(biāo)，考慮到前文對投入指標(biāo)的聚類分析已經(jīng)選出了代表資本和技術(shù)投入兩方面的建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)和技術(shù)裝備率兩個指標(biāo)，所以這里保留代表勞動投入的建筑業(yè)平均從業(yè)人員指標(biāo)。

2.3.2 產(chǎn)出指標(biāo)分析

產(chǎn)出指標(biāo)分析步驟與投入指標(biāo)分析一致，依次進行回歸分析、統(tǒng)計檢驗、多重線性分析。經(jīng)判斷分析后，最終保留了建筑業(yè)總產(chǎn)值、建筑業(yè)企業(yè)利潤總額和勞動生產(chǎn)率3個指標(biāo)。

3 中國建造TFP數(shù)據(jù)分析

3.1 數(shù)據(jù)來源與處理

本文借助DEAP2.1軟件計算全國31個省市地區(qū)2000～2019年間的靜態(tài)和動態(tài)效率值。各省市地區(qū)的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》《各省市統(tǒng)計年鑒》，對于其中涉及到價格的指標(biāo)如建筑業(yè)增加值、建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)等均以2000年為基期，分別選用各省市地區(qū)相應(yīng)的價格指數(shù)進行平減，得到各地當(dāng)年實際的指標(biāo)數(shù)據(jù)值。

3.2 建筑業(yè)靜態(tài)效率分析

基于DEA模型，測算得到我國31個省市2000～ 2019年的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。綜合技術(shù)效率衡量生產(chǎn)單元對資源合理使用及優(yōu)化配置的能力[12]。純技術(shù)效率衡量生產(chǎn)單元的管理水平及資源利用效率，規(guī)模效率衡量生產(chǎn)單元投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的合理性。如果綜合技術(shù)效率值為1，根據(jù)前文所述3個效率值的數(shù)學(xué)關(guān)系，則純技術(shù)效率和規(guī)模效率都為1，說明在研究當(dāng)期技術(shù)條件下，資源利用效率是最優(yōu)的。如果綜合技術(shù)效率值小于1，則需要進一步判斷純技術(shù)效率和規(guī)模效率中哪一個導(dǎo)致了綜合技術(shù)效率的相對無效。

（1）全國層面。2000～2019年全國平均靜態(tài)效率值都小于1。綜合技術(shù)效率均值為0.764，說明所 有投入中存在著23.6%的資源浪費。純技術(shù)效率均值為0.793，說明除去規(guī)模因素的影響，有20.7%的資源浪費是由于管理不當(dāng)引起的。規(guī)模效率均值為0.960，建筑業(yè)整體規(guī)模合適。結(jié)合圖1可知，綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率值相近且具有一致的變動趨勢，綜合技術(shù)效率在（0.7，0.8）浮動，純技術(shù)效率在（0.75，0.85）浮動，規(guī)模效率在（0.9，1.0）浮動，三者總體變化趨勢趨于平穩(wěn)。可以看出，研究期內(nèi)我國建筑業(yè)各效率值雖在變化，但總體效率并沒有得到提升，綜合效率的相對無效主要是由純技術(shù)效率的相對無效造成的，建筑業(yè)資源使用效率及管理水平亟需進一步提升與改進。

圖1 2000～2019年全國平均靜態(tài)效率值

（2）區(qū)域?qū)用?。將全國劃分為東部、中部、西部和東北地區(qū)（見表4），進行地區(qū)間靜態(tài)效率的對比分析。

表4 各省級行政區(qū)地區(qū)劃分

由表5可知建筑業(yè)靜態(tài)效率整體呈現(xiàn)由東向西遞減（東部＞中部＞西部、東北）的特征。與全國平均值相比，東部地區(qū)3個效率值都位于全國平均線以上，中部和東北地區(qū)只有規(guī)模效率值高于全國平均水平，而西部地區(qū)3個效率值都位于全國平均線以下。不同區(qū)域間建筑業(yè)發(fā)展差異明顯，東部地區(qū)建筑業(yè)資源利用效率及管理水平領(lǐng)先全國。

表5 2000～2019年各地區(qū)建筑業(yè)靜態(tài)效率均值

結(jié)合圖2，東部地區(qū)的綜合技術(shù)效率在0.9左右微小浮動，說明東部地區(qū)的管理水平及資源配置能力一直處于較優(yōu)的狀態(tài)。中部地區(qū)在2016年以后追趕上了全國平均水平，而西部地區(qū)和東北地區(qū)的效率都有所波動，且呈略微下降趨勢，特別是東北地區(qū)，波動幅度很大，說明管理水平、資源配置能力很不穩(wěn)定?？梢?，各地區(qū)發(fā)展的不平衡阻礙了全國建筑業(yè)整體效率的提升，因此當(dāng)前應(yīng)在保證東部地區(qū)牽頭穩(wěn)定發(fā)展的前提下，重點加強對中西部地區(qū)發(fā)展的推進力度，特別是西部和東北地區(qū)。

圖2 2000～2019年全國各地區(qū)綜合技術(shù)效率

（3）省份層面。對研究期內(nèi)各省份的綜合技術(shù)效率進行排序（見表6）。排名前10的省份中，東部地區(qū)省份：西部地區(qū)省份=8∶2。東部地區(qū)的浙江、江蘇、上海這些省份研究期內(nèi)有15次以上都處于技術(shù)有效狀態(tài)，說明他們的建筑業(yè)資源利用效率及投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)優(yōu)于其他省份，這與其經(jīng)濟發(fā)展情況是相匹配的，位于成渝經(jīng)濟帶的重慶建筑業(yè)生產(chǎn)效率也遙遙領(lǐng)先于西部其他省份。而排名后10位的省份中，西部地區(qū)省份：東北地區(qū)省份：東部地區(qū)省份=7∶2∶1，且研究期內(nèi)這些省份技術(shù)有效次數(shù)都為0。排名第一的浙江平均效率（1.000）幾乎是排名最后的黑龍江（0.478）的2倍，西部地區(qū)建筑業(yè)生產(chǎn)效率仍需重點關(guān)注與加強。此外，研究期內(nèi)綜合技術(shù)效率有效次數(shù)大于10次的省份共有10個，其中東部地區(qū)省份占了7個且多位于東部沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)（上海、江蘇、浙江、廣東、福建等）。這是由于東部省份的建筑業(yè)起步早、經(jīng)濟基礎(chǔ)好，技術(shù)和管理經(jīng)驗都比較成熟，因此較全國其他省份更能最大化利用資源并轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出。

表6 2000～2019年各省份綜合技術(shù)效率排名及有效次數(shù)

3.3 建筑業(yè)動態(tài)效率分析

借助DEA-Malmquist指數(shù)模型得到全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)，他們均表示各效率值的變化率。全要素生產(chǎn)率指數(shù)是衡量生產(chǎn)效率變化的綜合性指數(shù)；技術(shù)效率指數(shù)衡量的是相鄰時期生產(chǎn)單元效率的變化，反映當(dāng)前生產(chǎn)單元是否距離最優(yōu)生產(chǎn)邊界更近[13]；技術(shù)進步指數(shù)衡 量的是最優(yōu)生產(chǎn)邊界的移動，技術(shù)相較上一年是否有所進步。這些指數(shù)均以1為分界，大于1則表示該指數(shù)所指的效率值相較上一年增長了，小于1則下降了，等于1則不變。

（1）全國層面。全國2000～2019年建筑業(yè)動態(tài)效率值如表7所示。從平均值看，全要素生產(chǎn)率總體是增長的，平均增長率為7.5%；技術(shù)是進步的，平均進步率為7.4%；技術(shù)效率指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)、規(guī)模效率指數(shù)都約等于1，說明綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率變動不大。因此，技術(shù)進步是引起全要素生產(chǎn)率增長的主要原因。

表7 2000～2019年全國平均動態(tài)效率值

（2）區(qū)域?qū)用?。如圖3所示，從全要素生產(chǎn)率指數(shù)來看，東部地區(qū)增長率為10%，排名第一，高于全國平均水平，其次是西部地區(qū)6.7%＞中部地區(qū)6.6%＞東北地區(qū)4.3%。從技術(shù)進步指數(shù)來看，東部地區(qū)技術(shù)進步率為9.5%＞西部地區(qū)6.9%＞中部地區(qū)5.8%＞東北地區(qū)5.4%。從技術(shù)效率指數(shù)看，東北地區(qū)是唯一效率值不增反減的地區(qū)，其他各地區(qū)約等于1，說明東北地區(qū)建筑業(yè)管理效率、發(fā)展水平近年來并沒有得到有效提升，其他地區(qū)建筑業(yè)管理水平改進效果也不顯著。各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長由技術(shù)進步推動，形成了以東部地區(qū)帶頭領(lǐng)跑、西部地區(qū)奮起直追、中部和東部地區(qū)持續(xù)增長的態(tài)勢，說明國家自2000年相繼提出的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展策略有所成效。此外，近幾年國家政策對于推動建筑業(yè)信息化、工業(yè)化、智能化發(fā)展的導(dǎo)向也為技術(shù)賦能建筑業(yè)注入了新的動力[14]。

圖3 2000～2019年各地區(qū)動態(tài)效率均值

4 建議

（1）提高管理水平，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。我國建筑業(yè)仍處于高耗低效的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，要向高質(zhì)量發(fā)展方向轉(zhuǎn)變，需進一步升級建造方式，提高管理水平。大力發(fā)展裝配式、模塊化建造方式，推行綠色建筑，加快綠色建材的認(rèn)證和生產(chǎn)應(yīng)用，推廣試點，提升建造效率與資源利用效率，減少能耗。鼓勵提供全過程工程咨詢、工程總承包服務(wù)企業(yè)及專業(yè)化承包商的發(fā)展，支持企業(yè)資質(zhì)的提高，發(fā)揮龍頭企業(yè)的帶頭作用，推進產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的合作，實現(xiàn)資源整合，提高企業(yè)及行業(yè)管理效率。同時鼓勵企業(yè)進行信息化變革，加深對BIM、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的應(yīng)用，形成企業(yè)級知識管理庫，服務(wù)于項目、企業(yè)管理，不斷提升企業(yè)業(yè)務(wù)水平，提高項目管理效率。

（2）加強統(tǒng)籌規(guī)劃，推進區(qū)域合作。研究期內(nèi)，我國建筑業(yè)綜合技術(shù)效率及全要素生產(chǎn)率大致呈現(xiàn)出“東高西低”的空間差異特征。我國東部地區(qū)擁有區(qū)位優(yōu)勢及優(yōu)先發(fā)展的政策支持，發(fā)展起步早，積累了技術(shù)、資本、管理經(jīng)驗等優(yōu)勢，因此應(yīng)繼續(xù)利用區(qū)位優(yōu)勢，吸引國外資本、技術(shù)投入，推進先進技術(shù)的內(nèi)化應(yīng)用及自主創(chuàng)新，同時發(fā)揮帶頭作用，通過技術(shù)推廣，加快創(chuàng)新成果在周邊區(qū)域的落地應(yīng)用，以項目拉通經(jīng)濟交流，帶動周邊區(qū)域建筑業(yè)的技術(shù)、經(jīng)濟發(fā)展。中西部、東北地區(qū)應(yīng)把握住“西部開發(fā)”“中部崛起”“東北振興”等政策優(yōu)惠，在長江經(jīng)濟帶發(fā)展等區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略背景下，利用自身資源豐富等優(yōu)勢，加大科研投入。同時結(jié)合本地區(qū)建筑業(yè)發(fā)展情況，進行區(qū)域內(nèi)建筑業(yè)發(fā)展規(guī)劃，推進重點產(chǎn)業(yè)布局、設(shè)計研發(fā)基地布局、部品部件生產(chǎn)基地布局等，推進建筑業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，加快地區(qū)龍頭企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的不斷完善，加強建筑企業(yè)之間的合作交流，形成共同發(fā)展、良性競爭的市場環(huán)境。

（3）邁向智能建造，打造中國建造品牌。與勞動、資本等資源要素的投入相比，技術(shù)要素的投入更能拉動建筑業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長，技術(shù)創(chuàng)新成為建筑業(yè)發(fā)展新的增長極。2020年13個部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展的指導(dǎo)意見》明確提出智能建造發(fā)展方向，以發(fā)展建筑工業(yè)化為載體，融合5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)，升級傳統(tǒng)建造方式。因此，在系列政策引導(dǎo)下，行業(yè)層面需推進智能建造產(chǎn)業(yè)體系的建立與完善，如打造建筑產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，打造自主數(shù)字一體化平臺，研發(fā)應(yīng)用建筑機器人及智能裝備，打造部品部件生產(chǎn)線，推廣智慧工地應(yīng)用等，加強技術(shù)應(yīng)用場景建設(shè)，打通產(chǎn)業(yè)鏈，促進上下游企業(yè)協(xié)同發(fā)展，提升行業(yè)工業(yè)化、數(shù)字化、智能化水平。同時政府層面需完善相關(guān)政策規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建，出臺相關(guān)財政補貼或稅收優(yōu)惠政策，為企業(yè)進行技術(shù)創(chuàng)新及數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供政策、財政支持。企業(yè)層面聯(lián)合軟件技術(shù)服務(wù)商、部品部件生產(chǎn)商等創(chuàng)新主體，建立建筑業(yè)技術(shù)創(chuàng)新平臺，同時加強“產(chǎn)學(xué)研”合作，推進建筑業(yè)企業(yè)、高等院校、科研機構(gòu)的合作，拉通需求端與供給端，實現(xiàn)各方資源互補，助力科技創(chuàng)新成果落地應(yīng)用。由此立足科技創(chuàng)新，在新一輪科技革命潮流中，落實建筑業(yè)精益化、智能化、綠色化、工業(yè)化“四化”發(fā)展，以突破經(jīng)濟效益瓶頸，形成科技領(lǐng)先優(yōu)勢，實現(xiàn)建筑業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，打造中國建造品牌。

5 結(jié)語

本文運用聚類分析、回歸分析的統(tǒng)計學(xué)方法篩選了影響建筑業(yè)生產(chǎn)效率的投入、產(chǎn)出影響因素，結(jié)合DEA與Malmquist指數(shù)模型，測算了2000～ 2019年全國31個省份的靜態(tài)及動態(tài)效率得到結(jié)論如下：2000～2019年我國建筑業(yè)綜合技術(shù)效率整體處于相對無效狀態(tài)，主要是由純技術(shù)效率不高導(dǎo)致的。說明我國建筑業(yè)管理水平、資源使用效率不高，仍處于高投入、高消耗、低效率的粗放式發(fā)展?fàn)顟B(tài)，建筑業(yè)亟需轉(zhuǎn)型升級，提高管理效率；各地區(qū)綜合技術(shù)效率差異明顯，除東部地區(qū)以外，其余地區(qū)的綜合技術(shù)效率都低于全國平均水平。區(qū)域發(fā)展的不平衡影響了整體效率的提高，因此需從宏觀角度加強建筑業(yè)調(diào)控，在保證東部地區(qū)牽頭穩(wěn)定發(fā)展的前提下，加大對中西部地區(qū)的引導(dǎo)與政策支持；全要素生產(chǎn)率的增長主要由技術(shù)進步驅(qū)動，技術(shù)效率提升漸顯疲軟。因此，當(dāng)下應(yīng)從新的著手點出發(fā)，加大技術(shù)投入，用技術(shù)賦能行業(yè)，一方面驅(qū)動管理方式變革，提升技術(shù)效率、管理效率；另一方面推動行業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)建筑業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。