吳泰達WU Tai-da；陳紹剛CHEN Shao-gang

（電子科技大學數(shù)學科學學院，成都 611730）

0 引言

建筑業(yè)作為國民經濟的支柱產業(yè)，改革開放以來為我國經濟的發(fā)展、基礎設施的建設以及城鎮(zhèn)化的進程作出了重要貢獻。而建筑業(yè)生產總值作為建筑產業(yè)的重要評價指標，能夠直觀地反應建筑業(yè)的發(fā)展水平，因此研究影響建筑業(yè)總產值的主要因素，有助于對建筑業(yè)的發(fā)展提出合理化建議，從而促進建筑業(yè)的更快的發(fā)展，發(fā)揮建筑業(yè)在國民經濟中的支柱作用。

建筑業(yè)在國民經濟中的重要地位吸引了眾多學者投入到建筑產業(yè)的研究當中，他們采用不同的方法和模型對該產業(yè)進行分析，歸結起來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，可以依靠產業(yè)經驗充分發(fā)揮研究人員的判斷能力。其簡便、快捷的優(yōu)點使得該方法得到了部分學者的青睞：張榮榮對安徽省建筑業(yè)與國民經濟增長相互關系進行了定性分析，得出建筑業(yè)對國民經濟具有促進作用，并且這樣的促進作用體現(xiàn)在建筑業(yè)對GDP、就業(yè)及稅收的貢獻上[1]。然而，定性分析方法過度依賴于歷史經驗，主觀性較強，并且對研究人員的行業(yè)知識要求過高，得出的結論往往不夠準確。

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論則更加準確，并且一定程度上消除了由于經驗不足而產生的誤差。定量分析的方法可以通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)客觀地得出研究對象的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)量關系，從而得出較為精確的結論，因此大部分學者都采用定量分析對建筑產業(yè)進行研究：彩芬通過EG 兩步法對選取變量進行協(xié)整關系的檢驗，再采用回歸分析的方法對2005 年-2016 年廣州市相關變量的數(shù)據(jù)進行研究，最終認為建筑業(yè)施工面積的增加對GDP 具有促進作用[2]。桂賓采用了動態(tài)計量經濟學的線性回歸模型，對國內建筑業(yè)生產總值和GDP 的相互作用進行了研究，得出了建筑業(yè)生產總值對國內生產總值具有拉動效應，同時國民經濟的增長對建筑業(yè)具有高度依賴性的結論[3]。

上述學者的研究都只考慮了選取變量對研究對象單一的影響作用，而無法刻畫選取變量內部之間的相互作用，這可能會導致模型并不能較好地切合產業(yè)實際的發(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)生產總值的影響因素的同時綜合考慮變量內部的相互作用關系，對模型進行計量經濟分析，從而對四川省建筑業(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 年的時間序列數(shù)據(jù)，選取相關變量的數(shù)據(jù)均是由國家統(tǒng)計局官網分省年度數(shù)據(jù)查詢以及《四川省統(tǒng)計年鑒》整理得到。

對四川省建筑業(yè)總產值的影響因素分析可以從該產業(yè)的內部因素和外部因素兩方面來考慮。

1.1 產業(yè)內部影響因素

各產業(yè)依賴于勞動、資本、知識等生產要素[4]，因此本文選用勞動力數(shù)量、企業(yè)資產以及技術水平三個因素來代表勞動、資本、知識三個生產要素，各生產要素作用于產業(yè)內部，直接影響了產業(yè)的供給量。

①建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)：改革開放以來，大量的農村勞動力涌入城市，其中很大一部分成為了建筑工人，為中國的城市建設與建筑業(yè)發(fā)展做出了巨大貢獻，故勞動力是影響建筑業(yè)產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)來反映勞動力的數(shù)量。

②建筑業(yè)企業(yè)總資產：建筑業(yè)企業(yè)的資產體量一定程度上影響了生產能力，對產業(yè)的生產總值會產生較大的影響，同時企業(yè)資產是一種預期能夠給企業(yè)帶來經濟利益的資源，因此企業(yè)資產對建筑業(yè)產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)的總資產作為建筑業(yè)生產總值的影響因素。

③技術裝備率：產業(yè)中的技術水平影響了該產業(yè)從業(yè)人員的生產效率，在相同的時間段內，一般來說技術水平越高，產業(yè)的產值會越高，本文選用建筑業(yè)企業(yè)的技術裝備率來反映該產業(yè)的技術水平。

1.2 外部環(huán)境影響因素

建筑業(yè)總產值不僅會受到產業(yè)內部供給因素的影響，同時還會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)新簽合同的總額來代表產業(yè)外部的需求量。

①城鎮(zhèn)化率：城鎮(zhèn)化是中國工業(yè)化進程當中的必然趨勢，城市發(fā)展到一定程度必然會向周邊農村擴張以滿足各種產業(yè)進一步發(fā)展的需求，故城鎮(zhèn)化水平是影響建筑業(yè)產值的一大重要因素，本文用四川省的城鎮(zhèn)化率來反映城鎮(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對該企業(yè)所屬產業(yè)生產的需求量，新簽合同總額的增加很大程度上反映了社會需求量的增加，從而建筑業(yè)的總產值也會受到影響。

1.3 變量說明

本文引入變量的具體說明情況如表1 所示。

表1 變量說明

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)生產總值（Y）、新簽合同總額（QC）、建筑企業(yè)利潤總額（P）作為內生變量，建立聯(lián)立方程組模型如下所示：

對于聯(lián)立方程組模型，需要通過判斷模型是否可識別來確定參數(shù)估計的方法。為了判斷模型的可識別類型，首先要列出結構型參數(shù)并且考慮階條件，但由于階條件只是模型可識別的必要條件，因此還需要進一步結合可識別的充要條件秩條件來判斷是否為可識別模型。該方程組模型的結構型參數(shù)列于表2。

表2 結構參數(shù)

記聯(lián)立方程組模型中內生變量的數(shù)目為M，前定變量的數(shù)目為K，其中第i 個方程含有mi個內生變量以及ki個前定變量，矩陣A 為該方程組模型中第i 方程中沒有包含的內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別性如表3 所示。

表3 可識別條件判斷

由此可得方程（1）-（3）均為過度識別，故該方程組模型的識別類型為過度識別。

2.2 模型參數(shù)估計與假設檢驗

如上所述，該方程組模型為過度識別模型，因此可以用二段最小二乘（TSLS）法進行參數(shù)估計，三個方程的TSLS 估計與相關假設檢驗結果分別列于表4、表5 以及表6。

表4 方程（1）TSLS 估計與檢驗結果

表5 方程（2）TSLS 估計與檢驗結果

表6 方程（3）TSLS 估計與檢驗結果

通過分析上述三個方程檢驗的結果，我們得出如下結論：

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

②回歸方程顯著性檢驗：給定顯著性水平α=0.05，觀察每個方程中F 統(tǒng)計量對應的p 值，三個p 值都趨近于零，遠小于我們給定的顯著性水平α，因此可以認為每個方程中選取的變量聯(lián)合起來對內生變量的影響顯著，即三個回歸方程都很顯著。

③回歸參數(shù)的顯著性檢驗：給定顯著性水平α=0.05，找到每個方程中各個變量的t 統(tǒng)計量對應的p 值，與顯著性水平α 對比可以得到大部分變量的回歸參數(shù)檢驗都不顯著，尤其是（2）（3）兩個方程的t 檢驗結果都很差。

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F 檢驗的變量參數(shù)的聯(lián)合顯著性也很強，但是對各個變量的參數(shù)單獨進行t 檢驗的結果卻不好，這說明選取的變量之間可能存在著很強的多重共線性，因此我們需要對模型進行進一步的修正。

2.3 模型的修正

我們將t 檢驗結果最差的方程（2）（3）進行修正，采用的方法是逐步回歸，得到如下的結果：

將修正后與生產總值方程的修正可決系數(shù)為0.9984，說明模型擬合效果較好；給定顯著性水平α=0.05，F(xiàn) 統(tǒng)計量對應的p 值為3.398e-16，遠小于顯著性水平α，說明回歸方程顯著；對各個參數(shù)檢驗的t 統(tǒng)計量對應的p 值分別為0.032826、0.000194 以及8.2e-05，仍然遠小于顯著性水平α，因此各個變量的對生產總值的影響顯著。由此可見，修正后的方程各檢驗結果更好，可認為修正后的方程更加有效。

然而，由于本文采用的數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù)，可能會存在自相關性，因此采用DW 檢驗法進行自相關性檢驗，查DW 檢驗臨界值表得n=15，k=3 時的臨界值如表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，很難利用殘差對自相關的存在性做出較為正確的判斷。但方程的DW 值距無自相關區(qū)域的距離相較于自相關區(qū)域更近，因此可大致認為模型無自相關性或者自相關性很弱。

3 結果分析

①通過分析修正后的模型，發(fā)現(xiàn)在本文選取的變量中，企業(yè)上一年的資產、每年新簽訂合同的總額以及城鎮(zhèn)化率都會對四川省建筑業(yè)生產總值產生顯著的影響。其中，每年新增合同總額每增加1 億元，建筑業(yè)總產值就會增加0.1509 億元；上一年的企業(yè)總資產每增加1 億元，當年建筑業(yè)總產值就將會增加0.5339 億元；四川省城鎮(zhèn)化率每增加1%，建筑業(yè)生產總值就會增加228.0131 億元。這說明了建筑業(yè)的發(fā)展不僅需要城鎮(zhèn)化大環(huán)境的推動，同時建筑企業(yè)還需提升自身實力，盡可能滿足市場的需求，尋找機會增加合同的簽訂總額。

②根據(jù)單一變量參數(shù)的t 檢驗結果，得出四川省的城鎮(zhèn)率對建筑業(yè)總產值的影響最為顯著，與實際情況相符。二十一世紀以來，四川省的城鎮(zhèn)化率已經由2000 年的26.7%增長到了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需求，開放了數(shù)目眾多的建筑項目，極大程度地促進了建筑業(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)展不平衡的問題，這說明了四川省的城鎮(zhèn)化之路道阻且長。但與此同時，四川省較低水平的城鎮(zhèn)化率也蘊含著巨大的發(fā)展?jié)摿?，未來不斷推進的城鎮(zhèn)化進程仍會為建筑業(yè)的發(fā)展提供大量機會。

4 發(fā)展建議

①新型城鎮(zhèn)化建設仍處于加速期。《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035 年遠景目標綱要》提出，“十四五”時期“將常住人口城鎮(zhèn)化率提高到65%”[6]。四川省建筑業(yè)相關企業(yè)仍需緊隨城鎮(zhèn)化發(fā)展的風向，在“十四五”城鎮(zhèn)化建設的目標之下，與政府攜手加快城鄉(xiāng)的一體化發(fā)展，釋放產業(yè)潛力，促進建筑業(yè)快速發(fā)展。

②中國的城鎮(zhèn)化是農村向城市的轉變，而城市更新則是由老城區(qū)向新城區(qū)的改變。中國的城市建設正由造城轉向城市更新方向發(fā)展[7]，由此可見如今中國城市發(fā)展的布局逐步由城鎮(zhèn)化向城市更新轉變，這對于建筑業(yè)的發(fā)展是一個新的契機。當城鎮(zhèn)化進行到一個較高水平的時候，建立時間久遠的城市將會需要更新?lián)Q代，此時建筑業(yè)發(fā)展的一大重點可能會轉移到城市更新方向上來，可能老城區(qū)改造相關的項目將會成為重要部分。因此，四川省的建筑業(yè)相關企業(yè)需要用一個長期的眼光把握城市發(fā)展的動向，及時調整發(fā)展策略，以適應市場的需求。