基于SFA和Malmquist方法的建筑業(yè)技術(shù)效率研究

曹 澤，任陽軍，沈 圓，彭志文，李文娟

(安徽建筑大學(xué) 管理學(xué)院，合肥 230601)

基于SFA和Malmquist方法的建筑業(yè)技術(shù)效率研究

曹 澤，任陽軍，沈 圓，彭志文，李文娟

(安徽建筑大學(xué) 管理學(xué)院，合肥 230601)

運用參數(shù)型SFA方法，以2006-2013年中國建筑業(yè)的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對建筑業(yè)技術(shù)效率及其主要影響因素進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)我國建筑業(yè)技術(shù)效率整體上呈平穩(wěn)上升趨勢，固定資產(chǎn)投資率、科技投入比重對建筑業(yè)技術(shù)效率的提升有顯著促進(jìn)作用，而國有資產(chǎn)比重對建筑業(yè)技術(shù)效率的提升具有負(fù)效應(yīng)；此外，利用Malmquist方法對建筑業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行動態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)我國建筑業(yè)生產(chǎn)效率水平的提升主要來自于技術(shù)進(jìn)步的驅(qū)動，而技術(shù)效率的貢獻(xiàn)度較小。

SFA；Malmquist；建筑業(yè)；效率分析

0 引言

改革開放以來，我國建筑業(yè)市場規(guī)模持續(xù)擴大，在推動我國工業(yè)化和城市化進(jìn)程中扮演著重要的角色。雖然我國建筑業(yè)不斷進(jìn)行體制改革，積極推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，但其效率水平同發(fā)達(dá)國家之間仍有較大差距。因此，有必要對我國建筑業(yè)效率進(jìn)行精確測算，以便更清晰地了解建筑業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，找出并克服各種瓶頸因素，從而促進(jìn)建筑業(yè)又好又快發(fā)展。

當(dāng)前，常用度量效率的方法主要有非參數(shù)法和參數(shù)法。其中非參數(shù)法的特點是不假定函數(shù)的具體形式，比如數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)。通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)對于建筑業(yè)效率的研究主要是運用非參數(shù)型的DEA方法。李偉等通過DEA方法對我國各省市自治區(qū)建筑業(yè)總效率、技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行實證研究，為各省市提升建筑業(yè)生產(chǎn)效率水平提供理論依據(jù)[1]。陳德強、楊田采用DEA方法對2010年西部各省市建筑業(yè)效率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)四川、重慶等7省市建筑業(yè)DEA有效，而青海和云南兩省存在較大的投入冗余和產(chǎn)出不足[2]。戴永安、陳才通過構(gòu)建DEA-Tobit模型對中國建筑業(yè)效率總體變動趨勢進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)建筑業(yè)發(fā)達(dá)程度、建筑業(yè)人均資產(chǎn)和城鎮(zhèn)化水平對建筑業(yè)效率水平的提升有著顯著促進(jìn)作用[3]。曹琳建等選取天津市2000年到2010年建筑業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用二階段DEA模型，篩選出對天津市建筑業(yè)效率具有較大影響的指標(biāo)，從而為天津市建筑業(yè)改革和發(fā)展提供理論依據(jù)[4]。王雪青等采用三階段DEA模型對2008年中國30個省份建筑業(yè)效率進(jìn)行實證研究，發(fā)現(xiàn)一方面地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平和建筑產(chǎn)品需求能力影響建筑業(yè)產(chǎn)業(yè)效率，另一方面規(guī)模無效率是建筑產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率偏低的主要原因[5]。

DEA方法目前已在包括建筑業(yè)的諸多行業(yè)領(lǐng)域中得到廣泛運用，相關(guān)文獻(xiàn)較多，但采用參數(shù)法對建筑業(yè)效率進(jìn)行研究的文獻(xiàn)比較少。參數(shù)法的主要特點是先假定生產(chǎn)函數(shù)擁有某種特定形式，之后再對效率進(jìn)行間接測算，比如隨機前沿分析(SFA)。與非參數(shù)方法相比，參數(shù)型SFA方法能夠區(qū)分技術(shù)效率和統(tǒng)計噪聲，可以處理多投入與單產(chǎn)出的問題，因此，本文采用SFA方法對我國建筑業(yè)的技術(shù)效率進(jìn)行測算和分析。由于SFA方法仍屬于靜態(tài)評價范疇，無法對建筑業(yè)在歷年間的效率變化做動態(tài)分析，也無法反映技術(shù)進(jìn)步的情況，所以，本文在靜態(tài)分析之后，運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對我國建筑業(yè)效率進(jìn)行動態(tài)分析，從而通過靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對我國建筑業(yè)效率做更加全面的分析和評價。

1 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

1.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

綜合SFA方法對投入和產(chǎn)出指標(biāo)的要求，以及參考國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者研究建筑業(yè)效率時變量的選取情況，本文選取各省市建筑業(yè)年均從業(yè)人員數(shù)和建筑業(yè)年度總資產(chǎn)作為投入變量，分別用L和K表示，其中建筑業(yè)年度總資產(chǎn)折算為2006年的可比價資產(chǎn)[6]；而產(chǎn)出指標(biāo)方面，將建筑業(yè)增加值作為各省市建筑業(yè)的產(chǎn)出變量，用Y表示，并折算為2006年的不變價格。

1.2 發(fā)展環(huán)境指標(biāo)的選取

發(fā)展環(huán)境變量方面，結(jié)合國內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)以及我國房地產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展的特點，本文選取的技術(shù)效率影響因素有：固定資產(chǎn)投資率，記為G，用各省份固定資產(chǎn)投資總額占該地區(qū)GDP的比重表示；國有企業(yè)資產(chǎn)比重，記為S，用國有建筑企業(yè)資產(chǎn)占地區(qū)建筑企業(yè)總資產(chǎn)的比例表示；建筑業(yè)產(chǎn)值占比，記為F，并用地區(qū)建筑業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)GDP的比例表示；科技投入比重，記為T，用地區(qū)科技投入占財政支出的比重表示。

1.3 數(shù)據(jù)的選取

考慮到數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文選取2006-2013年中國29個省市自治區(qū)(西藏、海南因部分年份生產(chǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)缺失，計算時省去)的建筑產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)均來自《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

2 模型構(gòu)建

2.1 SFA模型

隨機前沿分析(SFA)方法是1977年由Aigneer提出的理論[7]。本文的隨機前沿分析方法構(gòu)建如下：

In(Yit)=β0+β1In(Lit)+β2In(Kit)+Vit-Uit，

(1)

TEit=exp(-Uit)，

(2)

mit=δ0+δ1(G)it+δ2(S)it+δ3(F)it+δ4(T)it，

(3)

γ=σu2/(σv2+σu2)，

(4)

式中i為各省份的編號，i=1，2，…，29；t為各年度序號，t=1，2，…8。

式(1)中Yit，Lit和Kit分別代表i省份建筑業(yè)第t年度的增加值、勞動力投入量和資本投入量，β0代表截距項，β1和β2分別代表勞動力和資本的產(chǎn)出彈性，Vit代表建筑業(yè)中由不可控制因素造成的隨機誤差，Uit代表i省份建筑業(yè)在第t年度的生產(chǎn)無效項。

式(2)代表i省份建筑業(yè)在第t年的技術(shù)效率。當(dāng)Uit=0，TEit=1時，表明該省份建筑業(yè)的生產(chǎn)點處于生產(chǎn)前沿面上；當(dāng)Uit>0，0

式(3)是建筑業(yè)的技術(shù)非效率函數(shù)。δj>0(j=1，2，3，4)，表明解釋變量對建筑業(yè)技術(shù)效率有負(fù)面影響，δj<0，則有正面影響。

式(4)中γ代表符合擾動項中技術(shù)無效項所占的比例。當(dāng)γ接近1時，表明該省份建筑業(yè)實際產(chǎn)出與最大可能產(chǎn)出之間的差距主要來源于技術(shù)非效率造成的損失，這時選擇SFA方法對技術(shù)效率進(jìn)行分析是十分必要的；當(dāng)γ接近0時，表明其差距主要是來源于不可控制因素造成的白噪聲；γ=0，則表明所有省份建筑業(yè)的生產(chǎn)點均處于生產(chǎn)前沿面上，不需要用SFA方法進(jìn)行分析；γ=1，隨機前沿模型將變成確定前沿模型。

2.2 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型

在建筑業(yè)效率的實證分析中，普遍使用DEA方法中的Malmquist指數(shù)模型，該模型是基于距離函數(shù)來定義Malmquist指數(shù)，通過線性規(guī)劃對每個決策單元的邊界生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估算，從而對效率變化和技術(shù)進(jìn)步情況進(jìn)行測度。從t到t+1期間的Malmquist指數(shù)為：

當(dāng)M>1時，表明t至t+1期間的效率是增加的，即后一期效率相比前一期有所提高；當(dāng)M=1時，說明t至t+1期間的效率不變，即后一期效率與前一期的相同；當(dāng)M<1時，則表明t至t+1期間的效率是降低的，即與前一期相比后一期效率有所下降。

Malmquist指數(shù)可分為技術(shù)效率變化指數(shù)(TE)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(TC)，而技術(shù)效率變化指數(shù)又可以分解成純技術(shù)效率變化指數(shù)(PTEC)和規(guī)模效率變化指數(shù)(SC)，則Malmquist指數(shù)可表示為：

TE×TC=PTEC×SC×TC。

TE測度t至t+1期決策單元到最佳生產(chǎn)前沿面距離的變化情況，被稱作“追趕效應(yīng)”，當(dāng)TE>1時，則決策單元的生產(chǎn)更趨近于生產(chǎn)前沿面，相對技術(shù)效率有所增加；TC測度技術(shù)前沿從t到t+1期的移動情況，被稱作“增長效應(yīng)”，當(dāng)TC>1時，說明技術(shù)出現(xiàn)進(jìn)步，生產(chǎn)前沿面向“上”移動。

3 SFA模型實證結(jié)果與分析

通過Frontier4.1軟件對SFA模型進(jìn)行ML(極大似然法)的一步法估計，參數(shù)估計結(jié)果列于表1中。表1中γ系數(shù)值為0.989 9，在1%的置信水平下顯著不為0，這表明前沿生產(chǎn)函數(shù)的誤差主要來源于技術(shù)非效率所致的損失，并且在2006-2013年間建筑行業(yè)普遍存在技術(shù)非效率的現(xiàn)象。因此，運用SFA方法來測算建筑業(yè)技術(shù)效率是十分必要的。

表1 模型的參數(shù)估計結(jié)果

3.1 技術(shù)非效率函數(shù)結(jié)果與分析

根據(jù)表1顯示，具有顯著性的3個影響因素變量分別為“固定資產(chǎn)投資率”“國有企業(yè)資產(chǎn)比重”和“科技投入比重”，且“固定資產(chǎn)投資率”和“科技投入比重”的系數(shù)為負(fù)，而“國有資產(chǎn)比重”的系數(shù)為正。這表明“固定資產(chǎn)投資率”和“科技投入比重”對建筑業(yè)技術(shù)效率的提升具有正面促進(jìn)作用，即各省市固定資產(chǎn)投資總額占地區(qū)GDP比重以及科技投入占財政支出比重的提高有利于建筑業(yè)技術(shù)效率水平的提升，而各省市國有建筑企業(yè)資產(chǎn)占地區(qū)建筑企業(yè)總資產(chǎn)的比重越大，其建筑業(yè)技術(shù)效率水平則越低。模型中“建筑業(yè)產(chǎn)值占比”的系數(shù)為正，但t檢驗沒有通過，這表明各省市建筑業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)GDP的比重對建筑業(yè)技術(shù)效率的提升具有負(fù)面效應(yīng)，但效果不明顯，這可能與建筑企業(yè)的跨地區(qū)流動特點有關(guān)，使得各省份建筑業(yè)總產(chǎn)值不能真正反映各省市建筑業(yè)的實際發(fā)展情況[8]。

3.2 技術(shù)效率測算結(jié)果與分析

根據(jù)式(2)測算出29個省市自治區(qū)建筑業(yè)2006-2013年間的技術(shù)效率值列于表2中。

表2 2006-2013年29個省市自治區(qū)建筑業(yè)的技術(shù)效率

續(xù)表

地區(qū)20062007200820092010201120122013福建0．66290．68430．59490．69520．68630．70120．69090．7127江西0．42770．46390．39420．48670．49530．52150．50160．5197山東0．46270．48160．40520．49360．50570．50160．52150．5178河南0．48780．48960．40270．47760．49520．58780．54270．5966湖北0．47460．49510．41210．48780．53160．52150．54210．5316湖南0．53670．54860．50250．53150．54160．58180．64240．6012廣東0．47210．47370．44250．49360．55350．52160．57170．5918廣西0．46100．46870．40180．54240．54670．55240．56020．5614重慶0．46880．49760．40210．49840．50930．56340．62160．6319四川0．40360．40980．36470．41240．42440．49460．50120．5035貴州0．40190．43170．38460．42720．44160．42190．42360．4521云南0．31210．31460．28980．32140．35150．34320．36470．3542陜西0．37170．38690．30140．39160．42070．41450．42490．4317甘肅0．37450．38290．31440．39270．40240．40150．38960．4036青海0．46870．48960．42010．47170．49640．50120．48530．5127寧夏0．50270．51460．47030．49900．51260．56440．52190．5490新疆0．52180．54660．51420．54360．55410．57120．58030．5917平均值0．46970．48480．42470．49960．51810．53320．54230．5604

根據(jù)表2顯示結(jié)果，從全國平均水平來看，2006至2013年間，我國建筑業(yè)技術(shù)效率整體呈上升趨勢。2008年出現(xiàn)小幅下降，這可能與2008年爆發(fā)的金融危機有關(guān)，金融危機對我國經(jīng)濟造成的影響，在一定程度上阻礙了建筑業(yè)發(fā)展和技術(shù)效率水平的提升。2008年以后技術(shù)效率又逐步上升?？傮w上，2006-2013年間我國建筑業(yè)技術(shù)效率水平平穩(wěn)上升，究其原因，一方面可能是我國房地產(chǎn)行業(yè)的快速發(fā)展和固定資產(chǎn)投資的不斷增長為建筑業(yè)發(fā)展注入了新的動力，另一方面與我國加大對建筑產(chǎn)業(yè)的政策支持有關(guān)，使得建筑業(yè)發(fā)展有了更好的外部環(huán)境。但是我國建筑業(yè)技術(shù)效率整體水平依然不高，2013年平均技術(shù)效率值僅為0.560 4，還有待提升。

從各省市建筑業(yè)平均技術(shù)效率來分析，江蘇、浙江、吉林等東部地區(qū)省份建筑業(yè)技術(shù)效率值普遍高于中部地區(qū)省份，而中部地區(qū)省份普遍高于西部地區(qū)省份，整體上呈現(xiàn)東部、中部、西部遞減的規(guī)律，這可能與各省份經(jīng)濟發(fā)展水平不平衡有關(guān)，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，在資金、技術(shù)、人才、政策等方面具有較大優(yōu)勢，因此對其建筑業(yè)的投入也較大，從而有助于當(dāng)?shù)亟ㄖI(yè)的發(fā)展和技術(shù)效率水平的提升。

4 Malmquist指數(shù)模型測算結(jié)果與分析

表3所列數(shù)據(jù)采用DEAP2.1軟件計算得出，即我國建筑業(yè)2006-2013年間的Malmquist效率變化指數(shù)。

表3 2006-2013年我國建筑業(yè)Malmquist效率變化指數(shù)

從表3可以看出，我國建筑業(yè)生產(chǎn)效率呈現(xiàn)穩(wěn)定增長趨勢，年均增長8.2個百分點。2008年雖然我國建筑業(yè)受到金融危機的影響，M值有所下降，但生產(chǎn)效率仍有小幅增長。從總體來看，2006-2013年間的M值均大于1，表明我國建筑業(yè)生產(chǎn)效率整體上是不斷提高的。

從M值構(gòu)成來看，首先，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)在大于1的水平上浮動較大，這表明我國建筑業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)雖然有進(jìn)步但波動較大，可以認(rèn)為M值變化主要是技術(shù)進(jìn)步變化所致，技術(shù)效率雖有變化但幅度較小，因而對M值的影響不如技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)明顯。其次，純技術(shù)效率變化趨勢與技術(shù)效率變化大致相同，且高于規(guī)模效率變化，純技術(shù)效率變化指數(shù)的均值大于1，這表明2006-2013年間我國建筑業(yè)的內(nèi)部經(jīng)營管理水平總體上是不斷提升的，但由于純技術(shù)效率變化指數(shù)的均值比技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值小，因而純技術(shù)效率對建筑業(yè)生產(chǎn)效率的貢獻(xiàn)沒有技術(shù)進(jìn)步明顯。此外，規(guī)模效率變化的均值小于1，說明我國建筑業(yè)技術(shù)效率降低的主要原因是規(guī)模效率的下降造成的。

5 結(jié)語

本文利用SFA方法對我國29個省市2006-2013年間的建筑業(yè)技術(shù)效率實現(xiàn)了定量描述，并運用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對我國建筑業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了動態(tài)分析。根據(jù)建筑業(yè)技術(shù)效率的影響因素和生產(chǎn)效率動態(tài)分析的結(jié)果，提出的對策建議是：我國在持續(xù)關(guān)注固定資產(chǎn)投資和科技投入對建筑業(yè)技術(shù)效率提升的同時，應(yīng)加快國有體制改革，建立現(xiàn)代化的管理體制，提高國有建筑企業(yè)的導(dǎo)向和帶頭作用；此外，不斷促進(jìn)各省市建筑業(yè)的合理競爭以及資產(chǎn)的有序流動，從而提高建筑業(yè)的發(fā)達(dá)程度和集聚程度；繼續(xù)擴大我國建筑業(yè)規(guī)模，提升建筑業(yè)規(guī)模效率，從而促進(jìn)建筑業(yè)持續(xù)、平穩(wěn)、健康發(fā)展。

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(責(zé)任編校：李秀榮)

A Study on the Technical Efficiency of Construction Industry Basing on SFA and Malmquist

CAO Ze， REN Yang-jun， SHEN Yuan， PENG Zhi-wen， LI Wen-juan

(School of Management， Anhui Jianzhu University， Hefei 230601， China)

The authors of this paper have conducted an empirical analysis of the panel data， technical efficiency and main influencing factors concerning construction industries from 2006 to 2013 in China by SFA. The results show that the overall technical efficiency of China’s construction industries shows a steady upward trend， that fixed asset investment ratio， and the proportion of investment in science and technology promote the technological efficiency of construction but that a high proportion of state-owned assets have a negative effect on the technological efficiency of construction. In addition， the authors have also carried out a dynamic analysis of the construction productivity by Malmquist， and discovered that the improvement of production efficiency in construction industries is mainly due to technological progress， and the contribution of technical efficiency is small.

SFA； Malmquist； construction industry； efficiency analysis

F407.9

A

1672-349X(2015)06-0096-05

10.16160/j.cnki.tsxyxb.2015.06.030