李璐璐,赵雷
(山东建筑大学 管理工程学院,山东 济南 250101)
建筑业作为国民经济的支柱产业,为国民经济的快速发展做出了重要贡献。通过查阅建筑业的相关数据并进行整理,可以发现:2011 年建筑业企业数量为72280 个,同比增长0.58%;建筑业总产值为117059.65 亿元,同比增长21.9%;利润总额为4168.20 亿元,同比增长22.27%。以上数据表明,近几年建筑业发展迅速,产业规模不断扩大。
然而,建筑业仍然存在科技含量低、劳动生产率和劳动者素质不高、能源消耗大等问题,为确定建筑业的经济增长方式是外延型长还是内涵型增长,可以对建筑业的投入产出效率进行分析,并依此确定建筑业的发展是否具有可持续性。众多专家学者选择全要素生产率作为评价建筑业生产率的指标,通过研究该指标可以发现新技术、经营管理水平、劳动者素质等因素对经济发展的拉动作用,从而发现经济发展过程中存在的问题及是否具有可持续性。李建峰等采用Cobb-Douglas 生产函数和索洛余值法[1],陆歆弘等运用经济增长的研究方法[2],陈敏等采用周方模型和C-D 生产函数对不同时期建筑业全要素生产率进行了测算[3],但索洛模型是在假设规模报酬不变的理想状态下提出的,不能反映样本时期内的技术进步,而C-D 生产函数需要考虑投入和产出的函数形态,无法研究多投入、多产出的全要素问题。史修松等采用基于DEA 的Malmquist指数法[4-5],崔秀敏运用参数型随机前沿分析的SFA 方法[6],戴永安等运用基于DEA-Tobit 模型对建筑业的全要素生产率进行了定量测度,指出建筑业全要素生产率低、技术效率不高等问题,却未提出有针对性的改善途径[7-8]。
采用基于DEA 的Malmquist 指数法,对2001—2011 年建筑业全要素生产率及其分解指数进行测算和分析,根据分析结果提出推动住宅产业化发展是提高建筑业全要素生产率和促进建筑业可持续发展的重要途径。
1.1.1 DEA 方法
DEA 方法的基本思想是通过建立一个数学规划模型,对各个决策单元DMU(Decision-Making Unit)做出相应的评价[9]。评价每个DMU 的依据是其输入和输出数据,根据这些数据,DEA 方法可以得出每个DMU 综合效率的数量指标并依此来评价决策单元的优劣,即评价对象的相对有效性。
1.1.2 Malmquist 指数及其分解指数
瑞典经济学家和统计学家Sten Malmquist 首次提出全要素生产率指数(Malmquist),该指数起初是作为一种消费指数提出,后来被作为评价多投入多产出部门生产率进步的指标[10]。近年来,众多专家和学者将DEA 方法和Malmquist 指数结合起来定量测度全要素生产率。Fare 将Malmqusit 生产率指数的变化定义为前后两个时期Malmquist 指数的平均值[5]。若以Xt,Xt+1表示t 和t+1 时期的投入,Yt,Yt+1表示t 和t+1 时期的产出,Dt(Xt,Yt),Dt(Xt+1,Yt+1)表示以t 时期为基准的t 时期和t+1时期的度量,则t 时期到t+1 时期生产率变化的Malmqusit 指数可表示为
假设规模报酬不变,该指数可以分解为技术效率变化指数EC(Technical Efficiency)和技术进步指数TC(Technical Progress):
如果M >1,可以认为研究对象从t 到t+1 时期全要素生产率是增长的,如果M≤1,说明研究对象从t 到t+1 时期的全要素生产率是降低的或没有变化。同理,如果TC >1,表明研究对象从t 到t+1时期技术进步率是增长的,反之,表明技术进步率降低或没有变化。如果EC >1 表明研究对象从t 到t+1 时期的技术效率是增长的,反之,表明技术效率是降低的或没有变化。
按照Farrell 的说法,技术效率是指在现有的资源和技术条件不变的情况下,优化组合和有效配置这些要素的能力[5]。技术进步是指新知识、新技术在生产中的应用及劳动素质的提升对生产水平和效率的促进和提高。
Farell 将效率变化指数分解为纯技术效率PTE(Pure Technical Efficiency)和规模效率SE(Scale Efficiency):
如果PTE >1,那么表明研究对象从t 到t+1时期的纯技术效率是增长的;反之,表明纯技术效率下降。如果SE <1,表明研究对象t+1 期相对于t期而言,偏离最佳规模。
根据Farrell 的定义,规模效率指标可以用来判断研究所对象是否达到最佳规模,纯技术效率指标可以用来判断扣除规模效率所产生效益之后的经营效率。
选择不同的的指标将会影响研究评价结果的准确性,因此,投入、产出指标的选取一方面要考虑数据的可获得性和采用的研究方法,另一方面要考虑评价结果的内涵及意义。文章选取的数据主要来源于《中国统计年鉴》和《中国建筑业统计年鉴》,以中国大陆31 个省、市、自治区,2001—2011 年11 个年份的的相关数据作为样本(由于2004 年数据空缺,采用2003年和2005 年的均值替代),数据选择和处理如下:
(1)投入指标的选取
考虑数据的可获得性,选取固定资产与流动资产合计即建筑业的资产作为建筑业的资本投入指标,利用固定资产投资价格指数和原材料、燃料、动力购进指数,以1999 年取为100 进行折算。资本投入指标最合适的数据应当是物质资本的服务流量,但是该数据缺乏相应的统计资料而且难以测算[4]。
选取历年建筑业从业人员数作为建筑业的劳动投入指标。合理的劳动投入数据不仅应考虑劳动者的数量,还应考虑劳动者素质的差别[10]。劳动报酬在一定程度上反映了劳动者的素质,然而,在目前的经济条件下,尚未建立完善的收入分配体制和市场调节机制,并且相关的统计数据也无法获得。
(2)产出指标的选取
选取建筑业的总产值作为建筑业的产出指标(利用国内生产总值指数进行折算)。目前,关于建筑业产出指标的选取,部分学者选择建筑业增加值。建筑业总产值体现了所有投入要素的产出,建筑业增加值相对于建筑业总产值而言减去了中间投入,而且建筑业的特点是参与行业多、中间投入大,故其分析结果是不准确的[11]。
文章借助DEAP2.1 软件对2001—2011 年我国大陆31 个省、市、自治区建筑业全要素生产率TFP(Total Factor Productivity)进行测算分析。
由表1 可以看出:2001—2011 年10 年间建筑业全要素生产率为负增长,TFP 指数年平均变动率为-0.8%,其中EC 指数的的年平均变动率为1.3%,TC 指数的年平均变动率为-2.1%。2009 年建筑业全要素生产率达到最低,其变动率达到了-9.5%,2010 年建筑业全要素生产率最高,变动率为9.5%。
由图1 及表1 可以看出建筑业全要素生产率的降低主要源于技术进步率的降低。2001—2011 年,除2002、2003、2008 和2011 年外,建筑业技术效率一直处于增长状态,其中技术效率最高的年份为2007 年,变动率为4.8%,最低的年份为2011 年,变动率为-6.2;2001—2011 年,除2003、2008、2010 和2011 年外,建筑业技术进步率一直在降低,其中技术进步指数最高的年份为2011 年,变动率为7.4%,最低的年份为2009 年,变动率为-10.2%。
以上数据表明建筑业资源利用率低,根据资本边际收益递减规律,仅靠投入的增加带来的经济增长不具有持久性,因此建筑业以后的的发展应注重新技术、新知识的应用及提高劳动者素质,如加强建筑业技术的研究与开发,劳动者的技术培训、提高机械装备水平等。
表1 中国建筑业TFP 的变动状况
图1 我国建筑业平均效率指数
由图2 及表1 可以看出,2001—2011 年10 年间建筑业TC 指数的年平均变动率为1.3%,其中PTE指数的年平均变动率为1.6%,SE 指数的年平均变动率-0.3%。以上数据表明建筑业规模偏离最优规模,建筑企业应自觉地选择和控制生产规模,取得最佳经济效益。
图2 我国建筑业平均效率指数
为了更好地了解和研究建筑业TFP 区域之间的差异,文章将全国31 个省、市、自治区分为东中西部三大区域进行分析,表2 显示了2001—2011 年建筑业三大区域TFP 指数及其分解指数的平均值。由表2 可以看出,建筑业东部TFP 指数略优于中部和西部,中部和西部TFP 指数相同,而且三个区域都是因为技术进步指数的降低拉低了各自区域建筑业的全要素生产率。
表2 建筑业三大区域TFP 及其分解指数
为了更加客观和详细的研究31 个省份建筑业全要素生产率之间的差异,文章采用SPSS16.0 软件对全国31 个省、市、自治区进行聚类分析,选择系统聚类方法中的最长距离法(furthest neighbor),以技术效率和技术进步指数作为自变量,地区为因变量,区域之间的距离采用自定义距离(customized),最终将31 个省份分为了2 大类别(如表3 所示)。
表3 建筑业全要素生产率聚类分析结果
根据表3 的聚类分析结果及31 个省份建筑业的TFP 指数、EC 指数、TC 指数可以看出,第一类中北京市建筑业的EC 指数和TC 指数都大于1,而山西、内蒙古、上海、山东、西藏、重庆、四川7 个省份的EC 指数和TC 指数都小于1。第二类中所有省份的EC 指数大于1 而TC 指数小于1,其中辽宁、吉林、黑龙江、江西、湖北、广西、海南、陕西、青海、宁夏、新疆11 个省份的TFP 指数大于1,其他省份的TFP指数小于1。
由以上聚类分析结果可以看出,不同省份间TFP 指数、EC 指数、TC 指数存在差异,各个省份建筑业存在的问题各不相同。部分省份存在技术效率与技术进步率同时降低的问题,归根结底还是建筑业传统、粗放式生产方式的弊端:施工人员素质及劳动生产率不高,手工及现场作业多,与发达国家同行业相比科技含量低、施工技术落后等,这些现象正好与数据分析的结果相吻合。
住宅产业化是指通过科学技术在建筑业的应用以实现对传统建筑业生产方式的改造,具体表现为工业化的生产、部品体系的标准化、通用化、模数化、节约资源、保护环境等,视住宅开发的全过程为一个完整的产业系统,在提高劳动者素质和生产率的同时提升住宅的质量与品质,最终实现住宅的可持续发展[12]。因此,转变生产方式推行住宅产业化是提高建筑业生产效率的重要途径。
(1)有利于提高建筑业的科技含量,促进技术进步率的提升
建筑工业化是住宅产业化的核心内涵之一,主张用大规模工业生产的方式生产建筑产品,具体内容主要包括住宅构配件部品生产工厂化、现场施工机械化、组织管理科学化[13]。其在提升技术进步率方面主要体现在以下两点:
①有利于提高劳动者的素质 目前建筑业施工现场的人员以农民工为主体,专业素质不高,而建筑工业化因采用工厂化生产和机械化施工的方式,在培养大批专业化的产业和技术工人的同时减少了现场施工的人员。
②有利于促进建筑业整体技术的进步 当前建筑业主要采取现场施工的方式,工人劳动强度大、工作环境差、手工操作多,为保证建筑产品的质量不得不延长建设工期,外加施工现场湿作业多,降低了建筑业的生产效率。专业化工厂生产可以利用先进的技术进行自动化生产和管理,装配化施工可以促进新技术、新技艺在建筑业的应用,另外实行机械化、半机械化和改良工具相结合,可以提高施工的机械化水平,从而提高建筑业的科技含量。
(2)有利于发挥规模经济效益,促进规模效率的提高 推动住宅产业化发展,一方面可以将分散的建筑结构部品和构配件生产企业联合起来,实现企业规模的扩张和大规模企业群体的形成,增强企业的核心竞争力,发挥建筑业的规模效益。另一方面可以促进生产方式由分散的个体生产向大规模的社会生产过程转变,主要表现为住宅生产的集中化、专业化、协作化[14]。这样同类产品越来越集中于大企业,生产能力越来越强,而规模小的企业会专门从事特定建筑部品和构配件的生产。住宅生产的集中化和专业化是建筑产品生产的必然趋势,可以发挥规模效应,促进产品成本的降低和质量的提高。
以龙悦居(三期)住宅项目为例,该项目总建筑面积81.3 万m2,是深圳市首个采用工业化技术、按绿色建筑标准建设的保障性住房项目,项目工业化率达13%,于2013 年被住房和城乡建设部住宅产业化中心评为省地节能环保型住宅国家康居示范工程。国家康居示范工程作为我国住宅产业化的品牌于2000 年起开始评审,通过评审的项目大都体现了较高的技术集成,对地方住宅产品的系列开发、工业化生产、配套供应,起到了良好的带动作用。
该项目在开发过程中使用了多项新技术、新工艺、新材料,提升了项目的科技含量。具体可以体现为以下两个方面:
(1)工业化生产,机械化施工
该项目小区6 栋楼全部采用内浇外挂预制体系,外墙、内楼梯、走廊预制构件全部为工厂化制作,现场机械安装。预制构件在工厂生产除了减少了对水资源的浪费,还具有强度高、密实度好、防水性能好的优点。现场机械化安装一方面减少了现场用电能耗、现场湿作业和现场建筑垃圾及废弃物,另一方面缩短了施工工期。按现场实施情况测算,项目节约施工用水约30%,节约木模板用量约27.5%,减少建筑垃圾用量约20%,较常规施工交付时间提前6 个月,缩短工期近20%[15]。
(2)绿色节能
项目开发过程中应用外遮阳技术及太阳能热水系统,满足了超2/3 住户的使用,有效节省了能源。此外该小区还采用人工湿地、雨水收集等技术完善的绿色技术,结合雨水回收喷灌小区绿地,实现节约用水的同时,有效地改善了室外环境。
从以上分析可以看出,通过推动住宅产业化的发展,可以有效地提高建筑业的生产效率和科技成果的转化率,达到节能环保的效果。
通过对2001—2011 年建筑业全要素生产率进行测算可以发现,10 年间建筑业全要素生产率的年均变动率为-0.8%,技术进步率的降低导致了全要素生产率的下降,表明建筑业劳动者素质不高、科技成果的转化率低。部分省份甚至存在技术进步率和规模效率同时下降的问题,表明建筑业经济增长方式为外延型增长,这正反映了当前建筑业粗放型和劳动密集型建设方式的弊端。
住宅产业化的优势正好能弥补建筑业传统生产方式的缺点。结合住宅产业化的优势及龙悦居(三期)住宅项目可以发现住宅产业化可以有效地促进建筑业技术进步率和规模效率的提高,促使建筑业向内涵型增长方式转变。住宅产业化通过利用最新的科技成果、工业化的生产方式和先进的管理方法,有效地缩短了工期、降低了成本、提高了效率,改变了建筑业传统的生产方式。因此,走住宅产业化道路是改善当前困境和促进建筑业可持续发展的重要途径。
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