基于人力资本和面板数据的建筑业技术进步贡献率研究

张立新，汪子民，王鑫

（青岛理工大学管理工程学院，山东青岛，266520）

1998 年，Howitt & Aghion［1］认为经济增长的根源是人力资本的不断积累，人力资本对于国家、各区域的经济发展越来越重要，并有利于促进实物资本投入［2］。随着知识经济规模的再扩大，各行业的发展对于高素质人力资源的培养投入也越发重视。与此同时，随着我国建设投资的加大和建设管理体制改革的不断完善，行业规模持续扩大，其基建领域的投资市场更是由国内延伸到了国外，建筑业越发成为彰显我国大国实力的国民经济支柱产业代表之一。

2021 年，住房和城乡建设部等12 部门联合印发《关于加快培育新时代建筑产业工人队伍的指导意见》，明确指出形成一支秉承劳模精神、劳动精神、工匠精神的素质型、技能型、创新型建筑工人大军是加快培育新时代建筑产业工人队伍的首要建设目标［3］。知识是驱动一个行业技术发展和创新的源泉，技能的载体正逐渐由建筑业经济中的“物”过渡到“人”，只有融合了知识和技能的人力资本才能够发挥其主观能动性，进而在区域及行业技术创新中发挥关键作用。同时，在如今经济全球化时代，世界技术革命和生产技术现代化快速发展，作为科技创新原动力的科技人力资本已成为世界各国经济增长和国际竞争力提升的主要源泉［4］。人力资本是一个行业发展的基石，更是衡量一个行业技术进步的重要指标，曹亚军、毛其淋（2019）［5］已探究高素质的人力资本可明显提升制造业的生产效率，那么我国整体高素质人力资源的培养投入对于同为第二产业的建筑业经济增长以及技术进步是否有明显的影响呢？

近十年来，我国建筑业资本市场对人力资本的研究数量较少，人力资本对建筑业经济增长的作用机制仍存在争议。柯燕燕（2019）［6］采用衡量人力资本的平均受教育年限指标测度了劳动力质量对我国建筑业经济的影响，劳动力质量贡献率仅有0.13%，表明我国建筑业依旧依赖要素投入的粗放型发展模式，但学者测算过程中只采取了单一的时间序列数据，未结合区域数据进行综合测算分析，而大多数测算建筑业技术进步贡献率的学者均有此问题；
曾德珩、陈春江和杜永杰（2019）［7］通过问卷调研表明建筑农民工人力资本作用于其职业化水平和市民化水平的提升；
朱飞（2019）［8］以一家中型建筑企业为研究对象，分析了该公司人力资源管理过程中的问题；
任宏、萧思迪等（2018）［9］采用问卷调查分析了建筑业农民工人力资本与建筑业就业特性的关系；
阴宏敏、郭丽芳等（2015）［10］定性分析了我国建筑业的人力资本现状；
汤勇（2012）［11］分析了建筑业农民工人力资本的产权结构；
陈才（2010）［12］认为人力资本是显著影响省域建筑业发展差异的要素，而翟凤勇（2010）［13］通过数据包络分析法测算得知人力资本已成为我国建筑业经济增长的第一要素。

综合有关我国建筑业人力资本的研究文献可知，大部分学者的研究载体以构成我国建筑业队伍的主力军农民工为主，一部分学者对我国整体建筑业人力资本现状仅作定性分析，两方均从人力资本对整体经济增长的单向推动机制进行分析，鲜有结合对影响建筑业技术进步的作用机制进行研究。因此，在我国建筑业正处于转型升级和技术不断更迭的重要时期，基于人力资本视角并比较分析分离和不分离人力资本两种角度的建筑业技术进步贡献率，对准确评估建筑业技术进步和人力资本作用水平具有重要意义，这也为本文的研究提供契机。

（一）模型的建立

本文采用柯布-道格拉斯生产函数模型，并在基础上进行转换得到拓展的柯布-道格拉斯生产函数模型，从而得出各要素贡献率的分解方程。

柯布-道格拉斯生产函数原模型表示为：

式（1）中，Y、A、K、L分别代表总产出、平均生产技术水平、资本投入、劳动力投入，α为劳动力投入的产出弹性，β为资本投入的产出弹性。

在此我们将劳动力投入分离为劳动力数量规模和人力资本，并以人力资本来代表我国整体高素质人力资源的投入，因此，原生产函数模型扩展为：

式（2）中，L代表劳动力数量，R代表人力资本，α、β、θ分别为资本投入、劳动力数量投入和人力资本投入的产出弹性，其经济意义为资金、劳动力数量和人力资本投入增加1%时，产出增加α%、β%或θ%。

式（2）中，引入时间变量后即得到了索洛对生产函数的改进定义-索洛余值经济增长模型：

式（3）中，t为时间序列的时间变量，产出与各要素的投入均随t的变化而变动，对式（3）进行取对数并求导，得到：

由式（5）即有：

式（6）表示建筑业经济增长分解式，其中，y，k，l，r分别表示第t年建筑业总产值年均增长率，第t年建筑业资本投入年均增长率，第t年建筑业劳动力数量年均增长率，第t年的人力资本投入年均增长率，α则表示综合技术水平增长率，即有：

综上所述，可得到建筑业资本、劳动力、人力资本以及技术这四个要素分别对建筑业经济增长贡献的计算公式：

（二）数据选取

有关人力资本（R）的度量指标至今相关学者尚未形成一致的结论，归纳指标的使用方法主要有两类：一是从人力资本的产出角度来度量，最常用的方法是劳动者报酬法；
二是从人力资本的投入角度来度量，最常用的方法有学历指数法、教育经费法、受教育年限法等。目前很多学者使用劳动者的受教育程度来衡量人力资本，但因行业、分地区数据的缺失性使得所用数据过于基础和单调，无法应用于特定行业和特定地区，随机偶然性误差大。经过大量相关数据的测算和筛选分析，本文采用中国人力资本与劳动经济研究中心的“中国人力资本的测量及人力资本指标体系的构建”项目中的人力资本存量数据作为研究数据集，并提取其中的人均劳动力人力资本实际值数据代表本文人力资本指标的度量数据，该数据为15 周岁以上的不包含在校生且非退休人口的预期生命期的终生收入现值。

选取本项目劳动力人力资本数据作为本文人力资本指标的度量数据主要有两个原因：其一，该项目数据以我国实情和现有数据为基础，结合微观调查数据、省级层面数据和Mincer 方程以改进的J-F 终生收入法对我国人力资本的区域分布及各年动态进行估算，大大提高了该方法运用于我国实情的可行性和合理性，且与传统度量方法（如教育程度）相比，J-F 方法可以更加全面综合地反映我国人力资本的状况；
其二，该项目数据的核心演算方法为J-F 终生收入法，该方法是以个人预期生命期的终生收入的现值来衡量其人力资本水平，而估计预期未来收入值主要通过生存率、升学率和就业率的测算，因此它能够更加准确合理地反映出教育、健康等长期投资对人力资本积累的重要作用，换言之，本数据值的区域差异更能代表不同区域的整体高素质人力投入水平，这与本文旨在探索整体高素质人力资本对我国建筑业经济发展贡献影响的目的十分契合。

我国关于建筑业技术进步贡献率的测算分析大多数基于全国单向时间序列的数据指标，鲜有结合我国各省域地区的数据进行综合分析，随着建筑业经济的发展各项指标也在同步增长，从计算角度而言，依据单向时间序列数据计算避免了贡献率出现负值等不符合发展常识的现象，但我国地域宽广，各区域的经济条件、政策等差异较大，各区域的建筑业发展情况差异也比较大，这使得最后的测算结果不够精细，往往高于实际水平，因此本文采用2008—2018 年我国31 个省区市的建筑业面板统计数据，其中产出指标（Y）用全国建筑业总产值表示，劳动力数量投入指标（L）用建筑业从业人员数表示，资本投入指标（K）用建筑业各年资产总额（固定资产和流动资产合计）表示，其数据来源于《中国统计年鉴》《中国建筑业统计年鉴》；
人力资本投入指标（R）用人均劳动力人力资本表示，其数据来源于中国人力资本与劳动经济研究中心。

（一）平稳性检验和协整检验

为避免非平稳的时间经济序列导致伪回归现象，本文先对面板数据进行LLC 检验、IPS 检验两种方法的单位根检验，并对水平值显示不平稳的因变量lnl、lnr 进行一阶差分值检验。变量单位根检验结果是各检验统计量的伴随概率，其结果见表1。

表1 单位根检验结果

由表1 结果可知，对三个变量取一阶差分值之后均为平稳序列，符合进行面板协整的前提条件。本文运用Pedroni 检验和Kao 检验等方法验证面板数据是否存在长期的均衡关系，检验结果如表2所示。

表2 协整检验结果

由表2结果可知，除了Pedroni检验中的Phillips-Perron t 检验方法未通过检验，其他检验均在解释变量与被解释变量的1%和5%的显著性水平下通过，整体而言，各变量是存在长期稳定的协整关系。

（二）模型应用

模型（6）将劳动力投入分解为劳动力数量和人力资本，将相关数据代入模型（6），利用FGLS 方法作线性回归分析，得到模型（3）的参数α、β和θ，从而得出各要素对于建筑业经济影响的生产函数，具体结果见表3。

表3 生产函数估计结果

由表3 回归结果显示，各系数均在1%的水平上通过假设检验，拟合效果良好，模型设计合理。

由此可得分离人力资本投入变量的模型（3）的生产函数关系表示如下：

同理可计算不分离人力资本投入变量的原始模型（1）的生产函数关系：

通过式（12）和式（13）的回归结果可看出，无论是否分离人力资本变量，我国建筑业资本产出弹性和劳动力数量产出弹性均远大于人力资本的产出弹性，这表明中国建筑业依旧是重资本和劳动密集型产业，增长很大程度上需要依赖资本和劳动力的投入。同时三项投入要素之和（α+β+θ）均略大于1，说明中国建筑业现在处于很小幅的规模效益递增阶段。

（三）各要素贡献率结果测算

由式（5）可知，计算贡献率首先需要计算各要素的增长率，其中各要素增长率采取的是以2007年为基期的年平均增长率，最后再由式（7）（8）（9）（10）（11）计算各要素的贡献率。2008—2018 年分离人力资本角度计算的中国建筑业各省份技术进步贡献率结果如表4 所示，同理可得不分离人力资本的计算结果，在此表格数据省略；
2018—2018 年分离和未分离人力资本的中国建筑业各省份平均技术进步贡献率结果如表5 所示。

表4 2008—2018 年中国建筑业31 个省区市技术进步贡献率

表5 2008—2018 年分离和未分离人力资本的中国建筑业31 个省区市平均技术进步贡献率

文章通过基础和拓展后的两种C-D 生产函数模型，分别测得分离人力资本和不分离人力资本在2008—2018 年间31 个省区市建筑业各要素的贡献率，通过两种计算结果对中国建筑业的经济和技术发展情况进行阐述。

（一）分离人力资本与不分离人力资本结果对比分析

图1 分别展示了2008—2018 年间分离人力资本和不分离人力资本的全国年平均技术进步贡献率增降趋势，表5 分别表明了2008—2018 年间分离人力资本和不分离人力资本的各省域平均技术进步贡献率水平。

图1 2008—2018 年中国建筑业年平均技术进步贡献率

第一，两种测算角度计算的全国平均技术进步贡献率水平总体较低，其中分离人力资本测得的技术进步贡献率各年变化区间在12%～33%，不分离人力资本测得的技术进步贡献率各年变化区间在-2%～25%，造成偏低的原因是各年份中存在技术进步贡献率过低的省份，过低的数值整体拉低了全国的平均水平。

第二，技术进步贡献率的测算如果不考虑人力资本会低估技术进步贡献率，分离人力资本与不分离人力资本所测得的技术进步贡献率变动幅度较大，年平均变动区间在5%～15%之间，省域平均变化区间在8%～30%，这表明目前中国整体人力资本的投入有利于促进建筑业技术进步，且还有提升空间。

第三，分离人力资本和不分离人力资本所测得的年均技术进步贡献率波动轨迹基本相同，其趋势主要呈现梯形波动，先增后平稳，再下降。

（二）全国年平均水平纵向分析

由图1 可知，两种计算角度的技术进步贡献率年均变化轨迹大致相同，主要表现为梯形波动，并主要分为两个阶段，本文结合经济周期和投入产出要素增长趋势两种角度去解析两个阶段的发展（自此至下文本文只以分离人力资本的计算结果去分析）。

第一阶段，2008—2013 年全国平均技术进步贡献率水平先增后相对平稳。从经济周期分析而言，2008 年年底政府为刺激经济增长而推出“四万亿计划”，基础设施建设领域获得重资金的投入和政策支持，一系列创新性、工程量大、技术难度高的项目直接促进了2009 年技术进步贡献率的上升。2003—2008 年五年的PPP 模式全面推广和2009—2012 三年的反复优化阶段引起国外、民营、国有、上市公司或企业的激烈竞争，传统的建筑业模式受到了前所未有的压力，大幅提高了其主动改革的积极性，从而促进了2009—2013 年建筑技术的创新发展和推广应用，在此阶段技术进步贡献率平稳发展。从要素增长趋势分析而言，由图2 可知，2013年前中国建筑业总产值增长率一直大于各要素投入增长率，作为模型（7）中的被减数增幅一直大于减数增幅，这表明除去资本要素，劳动力要素与人力资本要素投入带来的贡献之外，其他综合要素带来的贡献值越来越高，即技术进步贡献率越来越高，同时也反映出我国此阶段资本，劳动力和人力资本三要素的投入得到了较合理的配置和应用。

图2 2008—2018 年各投入产出要素增长率

第二阶段，2014—2018 年全国平均技术进步贡献率水平逐渐下降。从经济周期而言，受国际金融危机和宏观经济增速回落影响，2014 年我国外汇储备和银行借款利率同时高涨，直接导致出现商品房大于需求，房地产资金供不应求和房贷、开发贷利率上升带来的各省市房价集体大跌问题，间接导致2014 年技术进步贡献率相比2011 年降低10%左右，自此我国房地产市场开始低迷。从各要素的增长趋势角度看来，由图2 可知，2014 年资本要素投入增幅首次超过建筑业总产值增幅，此后我国资本要素投入一路高升，其增幅渐渐远超建筑业总产值，在强势的资本再注入下资本投入要素贡献率越来越高（见图3），但我国建筑业的总产出却跟不上重资本投入节奏，技术进步贡献率也越来越低，由此说明资本的投入对技术进步产生极大压力，产值的增长更多地依赖于资本的投入，而惰于去提高技术［14］。

图3 2008—2018 年各投入要素贡献率

（三）地区差异横向分析

我国地域宽广，有着各区域经济条件、政策等差异较大的客观现况，因此有必要针对区域技术进步贡献率进行分析，从横向角度来分析其状况。

根据技术进步贡献率大小区间将全国31 个省区市根据技术划分为4 类，如表6 所示，区间在30%～40% 为第一类，20%～30% 为第二类，10%～20%为第三类，10%以下为第四类，第一类、第二类、第三类、第四类数量之比为11∶10∶5∶5。

表6 2008-2018 年中国建筑业31 个省区市平均技术进步贡献率

从整体而言，技术进步贡献率最低值的西藏与最高值的宁夏相差达57%，低于全国22%平均水平的地区有13 个，第四类地区有5 个，占据低于全国平均水平地区数的38%，由此看来各省域间的技术进步贡献率存在明显差异。本文结合我国东部、东北部、中部、西部的地理区域对分别所划分的第四类地区进行重点研究。

东部区域为第四类的有天津和福建，这两个地区虽然身处国家战略发展地区的东部，均是我国GDP 前十强的头部城市，且建筑业资本投入要素逐年增加，但技术进步贡献率却不足5%，一定程度上反映出二者资本使用效率、建筑人才、管理经验和技术发展相对落后；
东北部和中部区域没有第四类的地区，技术进步贡献率相对较低的辽宁、山西均是第三类地区，说明这两个地区技术进步贡献率提升空间较大；
西部地区为第四类的地区数量最多，分别有西藏、内蒙古、陕西三个省份，其中西藏为负值属全国最低，这三个省份区域地区偏远，其地理多高原和山地的特征使得建筑业投入发展规模小，建筑业产出较低，因而技术进步贡献率也低。

（四）资本、劳动力、人力资本三要素贡献率综合分析

由表（3）计算结果可知，资本产出弹性系数α为0.493，劳动力数量产出弹性系数β为0.552，人力资本产出弹性系数θ为0.163。这说明，合计资产投资、劳动力数量或人均劳动力人力资本增加1%时，建筑业产出增加0.493%、0.552%、0.163%，其中人力资本产出弹性系数最小，资本产出弹性系数最大。

近年来，我国资本和人力资本两要素贡献率均呈上升趋势，人力资本贡献率在四要素贡献率中整体为最低，资本贡献率整体为最高（见图3）。由表7 计算可得，人力资本要素投入年均增长率为7.8%，人力资本贡献率的年均增长率为9.1%，其实际投入产出比例为116.7%，远高于理论的产出水平，而资本投入年均增长率为17.4%，资本贡献率的年均增长率却仅有2.2%，其实际投入产出比例却仅有12.6%，远低于理论的产出水平。这说明高素质人力资源的投入虽然对我国目前建筑业经济发展贡献有限，但其产出效率更高，而资本贡献率的提升依靠绝对的重资本加码再投入，其产出效率较低，体现出建筑业依旧是重投资驱动的粗放型增长现状，同时也一定程度上反映出持续的重资本投入未得到合理的配置使用，其产出效率有待提高。

表7 2008—2018 年中国建筑业各投入要素年均增长率和进步贡献率

劳动力数量贡献率近11 年间呈现逐步下降的趋势（见图3），劳动力数量投入年平均增长率仅有4%，表明我国建筑业劳动密集型模式下的人口红利逐渐在消失，同时从人力资本贡献率逐年上升的结果来看，人口红利的逐渐消失也在倒逼建筑业加快向技术化、人才高素质化方向转变。

本文在前人研究的基础上，基于人力资本视角将劳动力投入要素分解为劳动力数量投入和人力资本投入，利用拓展的C-D 生产函数构建了我国建筑业技术进步贡献率的测度模型，并创新有效地提取中国人力资本与劳动经济研究中心产出的人均劳动力资本数据来代表人力资本指标；
通过我国建筑业31 个省区市的面板数据测算了分离人力资本和不分离人力资本两种角度的技术进步贡献率，同时对历年和各地区的技术进步贡献率以及各投入要素贡献率进行了实证分析，得出以下结论：

第一，两种测算角度计算的全国平均技术进步贡献率水平总体较低。整体而言，分离人力资本测得的建筑业技术进步贡献率要大于不分离人力资本测得的技术进步贡献率。这表明我国整体高素质人力资本的投入对于建筑业技术进步有明显的促进作用，两种结果的波动轨迹基本相同，并呈梯形分布，2008—2013 年先增后相对平稳，2014—2018 年逐渐下降。

第二，各省域间的建筑业技术进步贡献率存在明显差异。本文根据测算结果将31 个省区市分为四类，相比大多数学者使用时间序列数据测算的结果，本结果更为精细、直观地展现了各地域之间建筑业技术进步贡献水平的高低，导致水平高低的原因各不相同，因此建筑业的发展要因地制宜。

第三，我国资本贡献率和人力资本贡献率逐年上升，劳动力数量贡献率逐年下降。整体而言，资本贡献率为最高，其次为劳动力数量贡献率，人力资本贡献率最低；
而单位实际投入产出水平最高为人力资本要素，且远超理论产出水平，最低为资本要素，仅有12.7%。这表明我国整体高素质人力的投入对促进我国建筑业经济的发展有极大的潜力。从分离人力资本测算的技术进步贡献率结果大于不分离人力资本测算的结果看来，整体人力资本的投入对我国建筑业技术进步也有明显的促进作用；
同时结合劳动力数量贡献率逐年下降体现的我国建筑业人口红利模式减弱的现况而言，我国建筑业只有实现从重资本投入的外延式增长转变向高素质人力资本提高的内涵式增长，才能真正实现建筑业的转型升级。

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