吳泰達(dá)WU Tai-da；陳紹剛CHEN Shao-gang

（電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，成都 611730）

0 引言

建筑業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，改革開(kāi)放以來(lái)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)以及城鎮(zhèn)化的進(jìn)程作出了重要貢獻(xiàn)。而建筑業(yè)生產(chǎn)總值作為建筑產(chǎn)業(yè)的重要評(píng)價(jià)指標(biāo)，能夠直觀地反應(yīng)建筑業(yè)的發(fā)展水平，因此研究影響建筑業(yè)總產(chǎn)值的主要因素，有助于對(duì)建筑業(yè)的發(fā)展提出合理化建議，從而促進(jìn)建筑業(yè)的更快的發(fā)展，發(fā)揮建筑業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的支柱作用。

建筑業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的重要地位吸引了眾多學(xué)者投入到建筑產(chǎn)業(yè)的研究當(dāng)中，他們采用不同的方法和模型對(duì)該產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分析，歸結(jié)起來(lái)主要可以分為定性分析和定量分析兩大方法。

定性分析方法是一種較為直接、便捷的研究方法，可以依靠產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)充分發(fā)揮研究人員的判斷能力。其簡(jiǎn)便、快捷的優(yōu)點(diǎn)使得該方法得到了部分學(xué)者的青睞：張榮榮對(duì)安徽省建筑業(yè)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互關(guān)系進(jìn)行了定性分析，得出建筑業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)具有促進(jìn)作用，并且這樣的促進(jìn)作用體現(xiàn)在建筑業(yè)對(duì)GDP、就業(yè)及稅收的貢獻(xiàn)上[1]。然而，定性分析方法過(guò)度依賴(lài)于歷史經(jīng)驗(yàn)，主觀性較強(qiáng)，并且對(duì)研究人員的行業(yè)知識(shí)要求過(guò)高，得出的結(jié)論往往不夠準(zhǔn)確。

相較于定性分析，使用基于客觀數(shù)據(jù)的定量分析方法得出的結(jié)論則更加準(zhǔn)確，并且一定程度上消除了由于經(jīng)驗(yàn)不足而產(chǎn)生的誤差。定量分析的方法可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)客觀地得出研究對(duì)象的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)量關(guān)系，從而得出較為精確的結(jié)論，因此大部分學(xué)者都采用定量分析對(duì)建筑產(chǎn)業(yè)進(jìn)行研究：彩芬通過(guò)EG 兩步法對(duì)選取變量進(jìn)行協(xié)整關(guān)系的檢驗(yàn)，再采用回歸分析的方法對(duì)2005 年-2016 年廣州市相關(guān)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，最終認(rèn)為建筑業(yè)施工面積的增加對(duì)GDP 具有促進(jìn)作用[2]。桂賓采用了動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的線性回歸模型，對(duì)國(guó)內(nèi)建筑業(yè)生產(chǎn)總值和GDP 的相互作用進(jìn)行了研究，得出了建筑業(yè)生產(chǎn)總值對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值具有拉動(dòng)效應(yīng)，同時(shí)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)對(duì)建筑業(yè)具有高度依賴(lài)性的結(jié)論[3]。

上述學(xué)者的研究都只考慮了選取變量對(duì)研究對(duì)象單一的影響作用，而無(wú)法刻畫(huà)選取變量?jī)?nèi)部之間的相互作用，這可能會(huì)導(dǎo)致模型并不能較好地切合產(chǎn)業(yè)實(shí)際的發(fā)展規(guī)律。因此本文以四川省為例，選取四川省2005 年到2020 年建筑業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，基于聯(lián)立方程組模型，研究四川省建筑業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素的同時(shí)綜合考慮變量?jī)?nèi)部的相互作用關(guān)系，對(duì)模型進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，從而對(duì)四川省建筑業(yè)的發(fā)展提供合理化建議。

1 變量選取

本文選用的是四川省2005 年到2020 年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，選取相關(guān)變量的數(shù)據(jù)均是由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)分省年度數(shù)據(jù)查詢(xún)以及《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》整理得到。

對(duì)四川省建筑業(yè)總產(chǎn)值的影響因素分析可以從該產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部因素和外部因素兩方面來(lái)考慮。

1.1 產(chǎn)業(yè)內(nèi)部影響因素

各產(chǎn)業(yè)依賴(lài)于勞動(dòng)、資本、知識(shí)等生產(chǎn)要素[4]，因此本文選用勞動(dòng)力數(shù)量、企業(yè)資產(chǎn)以及技術(shù)水平三個(gè)因素來(lái)代表勞動(dòng)、資本、知識(shí)三個(gè)生產(chǎn)要素，各生產(chǎn)要素作用于產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，直接影響了產(chǎn)業(yè)的供給量。

①建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)：改革開(kāi)放以來(lái)，大量的農(nóng)村勞動(dòng)力涌入城市，其中很大一部分成為了建筑工人，為中國(guó)的城市建設(shè)與建筑業(yè)發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)，故勞動(dòng)力是影響建筑業(yè)產(chǎn)值的因素中不可缺少的一部分，本文選取建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)來(lái)反映勞動(dòng)力的數(shù)量。

②建筑業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)：建筑業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)體量一定程度上影響了生產(chǎn)能力，對(duì)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值會(huì)產(chǎn)生較大的影響，同時(shí)企業(yè)資產(chǎn)是一種預(yù)期能夠給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的資源，因此企業(yè)資產(chǎn)對(duì)建筑業(yè)產(chǎn)值的影響具有一定的滯后性。故本文選取前一期的建筑業(yè)企業(yè)的總資產(chǎn)作為建筑業(yè)生產(chǎn)總值的影響因素。

③技術(shù)裝備率：產(chǎn)業(yè)中的技術(shù)水平影響了該產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的生產(chǎn)效率，在相同的時(shí)間段內(nèi)，一般來(lái)說(shuō)技術(shù)水平越高，產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值會(huì)越高，本文選用建筑業(yè)企業(yè)的技術(shù)裝備率來(lái)反映該產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平。

1.2 外部環(huán)境影響因素

建筑業(yè)總產(chǎn)值不僅會(huì)受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)部供給因素的影響，同時(shí)還會(huì)受到一些外部需求環(huán)境的影響。故選取四川省的城鎮(zhèn)化水平以及建筑企業(yè)新簽合同的總額來(lái)代表產(chǎn)業(yè)外部的需求量。

①城鎮(zhèn)化率：城鎮(zhèn)化是中國(guó)工業(yè)化進(jìn)程當(dāng)中的必然趨勢(shì)，城市發(fā)展到一定程度必然會(huì)向周邊農(nóng)村擴(kuò)張以滿(mǎn)足各種產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的需求，故城鎮(zhèn)化水平是影響建筑業(yè)產(chǎn)值的一大重要因素，本文用四川省的城鎮(zhèn)化率來(lái)反映城鎮(zhèn)化水平。

②建筑企業(yè)新簽合同總額：企業(yè)新簽合同總額在能夠代表社會(huì)對(duì)該企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的需求量，新簽合同總額的增加很大程度上反映了社會(huì)需求量的增加，從而建筑業(yè)的總產(chǎn)值也會(huì)受到影響。

1.3 變量說(shuō)明

本文引入變量的具體說(shuō)明情況如表1 所示。

表1 變量說(shuō)明

2 模型的建立與求解

2.1 建立模型

根據(jù)以上分析，選取建筑業(yè)生產(chǎn)總值（Y）、新簽合同總額（QC）、建筑企業(yè)利潤(rùn)總額（P）作為內(nèi)生變量，建立聯(lián)立方程組模型如下所示：

對(duì)于聯(lián)立方程組模型，需要通過(guò)判斷模型是否可識(shí)別來(lái)確定參數(shù)估計(jì)的方法。為了判斷模型的可識(shí)別類(lèi)型，首先要列出結(jié)構(gòu)型參數(shù)并且考慮階條件，但由于階條件只是模型可識(shí)別的必要條件，因此還需要進(jìn)一步結(jié)合可識(shí)別的充要條件秩條件來(lái)判斷是否為可識(shí)別模型。該方程組模型的結(jié)構(gòu)型參數(shù)列于表2。

表2 結(jié)構(gòu)參數(shù)

記聯(lián)立方程組模型中內(nèi)生變量的數(shù)目為M，前定變量的數(shù)目為K，其中第i 個(gè)方程含有mi個(gè)內(nèi)生變量以及ki個(gè)前定變量，矩陣A 為該方程組模型中第i 方程中沒(méi)有包含的內(nèi)生變量和前定變量系數(shù)所組成的矩陣[5]，分別用階條件和秩條件判斷可識(shí)別性如表3 所示。

表3 可識(shí)別條件判斷

由此可得方程（1）-（3）均為過(guò)度識(shí)別，故該方程組模型的識(shí)別類(lèi)型為過(guò)度識(shí)別。

2.2 模型參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

如上所述，該方程組模型為過(guò)度識(shí)別模型，因此可以用二段最小二乘（TSLS）法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，三個(gè)方程的TSLS 估計(jì)與相關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果分別列于表4、表5 以及表6。

表4 方程（1）TSLS 估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

表5 方程（2）TSLS 估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

表6 方程（3）TSLS 估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

通過(guò)分析上述三個(gè)方程檢驗(yàn)的結(jié)果，我們得出如下結(jié)論：

①擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：方程組模型中三個(gè)TSLS 回歸方程修正后的可決系數(shù)R2分別為0.998、0.9538、0.922，說(shuō)明模型對(duì)觀測(cè)值的擬合程度都很高，該模型總體上對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果較好。

②回歸方程顯著性檢驗(yàn)：給定顯著性水平α=0.05，觀察每個(gè)方程中F 統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值，三個(gè)p 值都趨近于零，遠(yuǎn)小于我們給定的顯著性水平α，因此可以認(rèn)為每個(gè)方程中選取的變量聯(lián)合起來(lái)對(duì)內(nèi)生變量的影響顯著，即三個(gè)回歸方程都很顯著。

③回歸參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)：給定顯著性水平α=0.05，找到每個(gè)方程中各個(gè)變量的t 統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值，與顯著性水平α 對(duì)比可以得到大部分變量的回歸參數(shù)檢驗(yàn)都不顯著，尤其是（2）（3）兩個(gè)方程的t 檢驗(yàn)結(jié)果都很差。

從上述分析中，我們發(fā)現(xiàn)各回歸方程的可決系數(shù)很大，通過(guò)F 檢驗(yàn)的變量參數(shù)的聯(lián)合顯著性也很強(qiáng)，但是對(duì)各個(gè)變量的參數(shù)單獨(dú)進(jìn)行t 檢驗(yàn)的結(jié)果卻不好，這說(shuō)明選取的變量之間可能存在著很強(qiáng)的多重共線性，因此我們需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的修正。

2.3 模型的修正

我們將t 檢驗(yàn)結(jié)果最差的方程（2）（3）進(jìn)行修正，采用的方法是逐步回歸，得到如下的結(jié)果：

將修正后與生產(chǎn)總值方程的修正可決系數(shù)為0.9984，說(shuō)明模型擬合效果較好；給定顯著性水平α=0.05，F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值為3.398e-16，遠(yuǎn)小于顯著性水平α，說(shuō)明回歸方程顯著；對(duì)各個(gè)參數(shù)檢驗(yàn)的t 統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p 值分別為0.032826、0.000194 以及8.2e-05，仍然遠(yuǎn)小于顯著性水平α，因此各個(gè)變量的對(duì)生產(chǎn)總值的影響顯著。由此可見(jiàn)，修正后的方程各檢驗(yàn)結(jié)果更好，可認(rèn)為修正后的方程更加有效。

然而，由于本文采用的數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可能會(huì)存在自相關(guān)性，因此采用DW 檢驗(yàn)法進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，查DW 檢驗(yàn)臨界值表得n=15，k=3 時(shí)的臨界值如表7 所示（由于方程引入了滯后一期的解釋變量，因此樣本容量損失1，故樣本容量n 取15）。

表7 DW 臨界值表

計(jì)算修正方程（6）的DW 值為2.525291，落在了不能確定的區(qū)域[4-dU，4-dL]，可能的原因是樣本容量較小，很難利用殘差對(duì)自相關(guān)的存在性做出較為正確的判斷。但方程的DW 值距無(wú)自相關(guān)區(qū)域的距離相較于自相關(guān)區(qū)域更近，因此可大致認(rèn)為模型無(wú)自相關(guān)性或者自相關(guān)性很弱。

3 結(jié)果分析

①通過(guò)分析修正后的模型，發(fā)現(xiàn)在本文選取的變量中，企業(yè)上一年的資產(chǎn)、每年新簽訂合同的總額以及城鎮(zhèn)化率都會(huì)對(duì)四川省建筑業(yè)生產(chǎn)總值產(chǎn)生顯著的影響。其中，每年新增合同總額每增加1 億元，建筑業(yè)總產(chǎn)值就會(huì)增加0.1509 億元；上一年的企業(yè)總資產(chǎn)每增加1 億元，當(dāng)年建筑業(yè)總產(chǎn)值就將會(huì)增加0.5339 億元；四川省城鎮(zhèn)化率每增加1%，建筑業(yè)生產(chǎn)總值就會(huì)增加228.0131 億元。這說(shuō)明了建筑業(yè)的發(fā)展不僅需要城鎮(zhèn)化大環(huán)境的推動(dòng)，同時(shí)建筑企業(yè)還需提升自身實(shí)力，盡可能滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，尋找機(jī)會(huì)增加合同的簽訂總額。

②根據(jù)單一變量參數(shù)的t 檢驗(yàn)結(jié)果，得出四川省的城鎮(zhèn)率對(duì)建筑業(yè)總產(chǎn)值的影響最為顯著，與實(shí)際情況相符。二十一世紀(jì)以來(lái)，四川省的城鎮(zhèn)化率已經(jīng)由2000 年的26.7%增長(zhǎng)到了2020 年的56.7%，城鎮(zhèn)化水平的不斷提高為建筑業(yè)的發(fā)展提供了巨大的市場(chǎng)需求，開(kāi)放了數(shù)目眾多的建筑項(xiàng)目，極大程度地促進(jìn)了建筑業(yè)的快速發(fā)展。但到2020 年為止，四川省的城鎮(zhèn)化率仍低于全國(guó)63.89%的城鎮(zhèn)化率，可能的原因是四川省存在地區(qū)發(fā)展不平衡的問(wèn)題，這說(shuō)明了四川省的城鎮(zhèn)化之路道阻且長(zhǎng)。但與此同時(shí)，四川省較低水平的城鎮(zhèn)化率也蘊(yùn)含著巨大的發(fā)展?jié)摿?，未?lái)不斷推進(jìn)的城鎮(zhèn)化進(jìn)程仍會(huì)為建筑業(yè)的發(fā)展提供大量機(jī)會(huì)。

4 發(fā)展建議

①新型城鎮(zhèn)化建設(shè)仍處于加速期?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出，“十四五”時(shí)期“將常住人口城鎮(zhèn)化率提高到65%”[6]。四川省建筑業(yè)相關(guān)企業(yè)仍需緊隨城鎮(zhèn)化發(fā)展的風(fēng)向，在“十四五”城鎮(zhèn)化建設(shè)的目標(biāo)之下，與政府?dāng)y手加快城鄉(xiāng)的一體化發(fā)展，釋放產(chǎn)業(yè)潛力，促進(jìn)建筑業(yè)快速發(fā)展。

②中國(guó)的城鎮(zhèn)化是農(nóng)村向城市的轉(zhuǎn)變，而城市更新則是由老城區(qū)向新城區(qū)的改變。中國(guó)的城市建設(shè)正由造城轉(zhuǎn)向城市更新方向發(fā)展[7]，由此可見(jiàn)如今中國(guó)城市發(fā)展的布局逐步由城鎮(zhèn)化向城市更新轉(zhuǎn)變，這對(duì)于建筑業(yè)的發(fā)展是一個(gè)新的契機(jī)。當(dāng)城鎮(zhèn)化進(jìn)行到一個(gè)較高水平的時(shí)候，建立時(shí)間久遠(yuǎn)的城市將會(huì)需要更新?lián)Q代，此時(shí)建筑業(yè)發(fā)展的一大重點(diǎn)可能會(huì)轉(zhuǎn)移到城市更新方向上來(lái)，可能老城區(qū)改造相關(guān)的項(xiàng)目將會(huì)成為重要部分。因此，四川省的建筑業(yè)相關(guān)企業(yè)需要用一個(gè)長(zhǎng)期的眼光把握城市發(fā)展的動(dòng)向，及時(shí)調(diào)整發(fā)展策略，以適應(yīng)市場(chǎng)的需求。