中國建筑業(yè)科技投入對產出的時滯效應研究

張立新，欒麗娜，張曉彤

（青島理工大學 管理工程學院，山東 青島 266000）

0 引言

中國新的經濟結構背景下，建筑業(yè)越來越向工業(yè)化方向發(fā)展，而科學技術的發(fā)展對于建筑業(yè)工業(yè)化具有非常重要的推動作用，在推動建筑工業(yè)化的進程中，要通過增加科技投入促進技術進步，科技投入是開展科技活動的前提，是技術發(fā)展的基礎[1-2]，科技投入主要包括科技經費以及研發(fā)人員的投入等[3]。科技活動的產出包括科技論文、發(fā)明、著作等直接產出以及經濟效益等間接產出[4-5]，從科技要素投入到產出是需要時間的，這是將科技投入轉化為科技成果，并將科技產出“物化”的過程[6]。科技投入轉化為產出需要一定的時間，這種現(xiàn)象被稱為科技投入的時滯性[7]?，F(xiàn)階段對于時滯性的研究大多采用阿爾蒙多項式滯后模型、VAR模型、灰色關聯(lián)時滯模型、DEA滯后模型等方法。HIGON[8]運用多元回歸模型研究了制造業(yè)R&D投入與全要素生產率之間的關系，結果表明R&D投入對全要素生產率的影響具有長期滯后性。姜秀娟等[9]運用灰色關聯(lián)模型研究了科研經費及科研人員的投入對經濟增長的影響，證明科技投入對經濟增長具有滯后性?？讝|民等[10]對40個工業(yè)企業(yè)的R&D投入與全要素生產率之間的關系進行實證，研究表明R&D投入對生產率的滯后期為1年。鄭繼開[11]運用阿爾蒙多項式研究了中國建筑業(yè)R&D投入對勞動生產率的滯后性，結果表明研究經費投入在當年就能提高勞動生產率，而研究人員的投入具有滯后性。在建筑業(yè)科技投入與經濟增長方面的研究中，葉援[12]基于中國面板數據，采用柯布－道格拉斯生產函數研究技術進步對勞動生產率的影響，得出技術進步可以提高建筑業(yè)的勞動生產率，但是這種影響具有滯后性。史修松等[13-14]運用DEA數據包絡法對建筑業(yè)全要素生產率的增長進行分析，證明建筑業(yè)技術進步能夠促進經濟增長。姜慶華等[15]運用灰色相對關聯(lián)度模型對中國R&D經費及人員投入與國內生產總值之間的關聯(lián)度進行分析，發(fā)現(xiàn)R&D經費及R&D人員投入對經濟增長有明顯的促進作用。由以上文獻分析可知，相關學者對于科技投入與產出的關系有不同見解，大多是研究科技投入與經濟增長的關系，或者研究科技投入的時滯性，尚未有相關學者在考慮科技投入對產出的長期影響下，研究建筑業(yè)研發(fā)投入對產出的滯后效應。因此本文通過脈沖響應函數分析建筑業(yè)科技投入對于產出的動態(tài)影響，在此基礎上通過VAR模型計算滯后期長度，并就如何加快中國建筑業(yè)轉型升級提出建議。

1 研究步驟

1.1 數據標準化

首先使用Excel對數據進行極大標準化處理，以消除各項指標量綱不同造成的影響，計算公式為：

1.2 數據平穩(wěn)性檢驗

在進行因果分析以及脈沖響應分析之前，要先確定數列的平穩(wěn)性，本文使用Augment Dickey Fuller(ADF)對時間序列數據進行平穩(wěn)性檢驗，根據是否存在單位根判斷是否為平穩(wěn)序列，如果不存在單位根，說明是平穩(wěn)序列,如果存在單位根則說明原始數列是非平穩(wěn)序列，需要繼續(xù)進行差分檢驗，直至序列變?yōu)槠椒€(wěn)數列。若經過一階差分后變成平穩(wěn)數列，則變量成為一階單整變量，以此類推。

1.3 協(xié)整檢驗

如果平穩(wěn)性檢驗的結果為一階或高階單整變量，就可以對時間序列數據進行協(xié)整檢驗，判斷各變量之間是否存在長期均衡關系。本文先對序列進行回歸分析，然后對回歸方程殘差的平穩(wěn)性進行檢驗，若殘差是平穩(wěn)的，則各序列之間存在協(xié)整關系，反之亦然。

1.4 格蘭杰Granger因果檢驗

利用 Granger 因果檢驗方法用來檢驗變量之間的因果關系，即一個變量是否是另一個變量產生的原因。跟據文獻分析中相關研究可知，科技投入是經濟增長的原因，加大科技投入會促使產值增加，但是經濟增長是否能引起科技投入的增加需要進一步實證分析。因果檢驗就是在數據平穩(wěn)的基礎上，驗證各個序列之間是否具有因果關系。

1.5 脈沖響應函數及方差分解

由于系統(tǒng)內各變量之間以及變量的過去值與當期值之間可能存在相互影響，因此選擇 VAR 模型，將系統(tǒng)中的每一個變量作為系統(tǒng)內所有變量滯后值的函數來分析它們之間的關系。本文通過 VAR 模型中的脈沖響應函數分析科技投入與產出之間的動態(tài)關系。構建脈沖響應函數：

其中：εt為偏差矩陣，b為參數矩陣。根據式（2）繪制脈沖響應圖，可以直觀的顯示當給予一個變量正向沖擊之后，此變量的變化對于其他變量的影響。而方差分解用來衡量這種沖擊對于其他變量影響的大小。

1.6 滯后性分析

根據建立的VAR模型，進行滯后期檢驗，用赤池信息準則值與施瓦茨準則值確定滯后期。在增加滯后階數的過程中比較赤池信息準則值與施瓦茨準則值的大小，使赤池信息準則值與施瓦茨準則值同時最小的滯后期數即為所求滯后期。

2 指標選取及數據處理

本文根據相關學者的研究，將科技投入分為科技經費投入與科技人員投入兩部分，“R&D人員全時當量”為常用的科技人力投入指標，“R&D”經費內部支出為國際通用的科技經費投入指標。對于建筑業(yè)來說，科技投入的最終目的是獲得一定的經濟效益，而貨幣量化是產出的最終表現(xiàn)形式。建筑業(yè)經濟產出以建筑業(yè)總產值及建筑業(yè)增加值的形式表現(xiàn)。建筑業(yè)總產值是以貨幣形式表現(xiàn)的建筑業(yè)企業(yè)在一定時期內生產的建筑業(yè)產品與提供服務的總和。它包括建筑工程產值、安裝工程產值、其他產值。建筑業(yè)增加值指建筑業(yè)企業(yè)在報告期內以貨幣形式表現(xiàn)的建筑業(yè)生產經營活動的最終成果[16]。建筑業(yè)總產值與增加值在某種層次和對象中具有一定的相似性，但是建筑業(yè)增加值更加側重強調產值的變化情況。因此，本文選擇建筑業(yè)總產值作為科技投入的產出指標。選取中國建筑業(yè)2004-2018年相關數據進行研究，本文數據均來自《中國科技統(tǒng)計年鑒》及《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》，原始數據如表1：

表1 2004-2018年中國建筑業(yè)相關數據Tab.1 relevant data of China"s construction industry from 2004 to 2018

首先采用極大標準化的方法對指標數據進行無量綱化處理，處理后的指標如圖1。由圖 1 可知：3個變量總體呈上升趨勢；2004-2018年中國建筑業(yè)總產值逐年上升；R&D經費投入及R&D全時人員數量在2005年、2010年出現(xiàn)較大幅度下降，R&D全時人員數量在2015年出現(xiàn)小幅度下降，二者在其他年度均呈逐年上升趨勢。

3 實證分析

為了確保數據分析的準確性，本文數據全部采用表1的自然對數形式，實證分析所采用的計量軟件是Eviews8。

3.1 數據平穩(wěn)性檢驗

為了方便操作，用X1表示 R&D 經費投入，用X2表示R&D人員全時當量，用Y代表產出變量建筑業(yè)總產值。對原始數據的自然對數進行平穩(wěn)性檢驗，發(fā)現(xiàn)單位根均不存在，即均為非平穩(wěn)數列。于是對序列進行一階差分檢驗，檢驗結果如表2，可以看出X1，X2，Y經ADF 檢驗的P值均小于5%的臨界值（-1.968），因此3個序列經過一階差分后均變?yōu)槠椒€(wěn)序列，可以進行協(xié)整檢驗。

表2 中國建筑業(yè)科技投入與產出的一階差分檢驗Tab.2 first-order difference test of science and technology input and output in China"s construction industry

圖1 中國建筑業(yè)科技投入與產出變化趨勢Fig.1 change trend of science and technology input and output in China"s construction industry

3.2 協(xié)整檢驗

分別對X1與Y、X2與Y進行協(xié)整檢驗，首先對X1與Y建立方程，使用最小二乘法對方程進行回歸運算，進而對殘差值進行 ADF 檢驗。X1與Y的殘差ADF檢驗值為-3.584，小于5%的臨界值（-1.968），因此，認為X1與Y兩個序列之間存在相互協(xié)整關系。然后重復同樣的步驟，對X2與Y進行協(xié)整檢驗，發(fā)現(xiàn)X2與Y殘差的ADF值為-2.672，小于5%的臨界值（-1.968），故X2與Y之間也存在協(xié)整關系。

3.3 Granger因果分析

因果檢驗方法是在確定變量之間存在某種關系的基礎上，研究一個變量是否是另一個變量產生的原因。對于建筑業(yè)來說，增加建筑業(yè)科技投入有利于增加產出經濟效益，但是經濟效益的增加能否引起科技投入的增加需要進一步分析。

運用Eviews8軟件對X1，X2，Y進行Granger 因果檢驗，檢驗結果如表3，X1和X2在滯后3期以內、10%的顯著性水平下都是Y產生的原因，但是Y不是X1和X2產生的原因，即R&D人員全時當量、R&D經費內部支出都是建筑業(yè)產值增加的原因，但是建筑業(yè)產值不是科技投入增加的原因。這表明中國建筑業(yè)要想提高經濟效益，加快建筑工業(yè)化進程，就要加強科技經費及科研人才的投入。但經濟效益的增加并不能促進科技投入的增加，因此，中國建筑業(yè)應追蹤評價科技投入的產出效果，形成以投入促產出，以產出促發(fā)展的良性循環(huán)。

表3 科技投入與產出的Granger因果檢驗Tab.3 Granger causality test of science and technology input and output

3.4 脈沖響應函數分析與方差分解

由于協(xié)整檢驗及因果分析無法對科技投入與產出之間的動態(tài)關系進行詳細分析，因此，在確定X1、X2分別對Y有長期影響的基礎上，利用脈沖響應函數對這種均衡關系進行動態(tài)分析，研究投入變化對系統(tǒng)的動態(tài)影響。

由脈沖響應分析可知，R&D全時人員與經費投入給建筑業(yè)總產值一個正向標準差的沖擊，建筑業(yè)總產值在受到沖擊之后第1年就會受到影響，在受到沖擊后的3-4年影響值達到最大，在滯后5年后影響值逐漸趨于0。另外，對比R&D全時人員與經費投入對建筑業(yè)總產值的影響，來自R&D 經費投入對建筑業(yè)產出的影響更大，并且持續(xù)時間較長，因此，增加R&D 經費投入有利于建筑業(yè)經濟的穩(wěn)步增長。

方差分解可以衡量變量受到沖擊后對其他變量變化的貢獻。通過因果檢驗可知，R&D內部支出和R&D科研人員投入可以引起建筑業(yè)總產值的變化，但是建筑業(yè)總產值卻不能引起科技投入的變化。因此，在進行方差分解時，本文只考慮在科技經費投入及科研人才投入沖擊下對于建筑業(yè)總產值的影響，即只對建筑業(yè)總產值進行方差分解，研究不同滯后期下R&D經費內部支出和R&D人員全時當量受到單位正向沖擊時對建筑業(yè)總產值變化的貢獻值。建筑業(yè)總產值的方差分解結果如圖 2，橫坐標表示滯后期 ，縱坐標表示R&D經費內部支出及R&D人員全時當量受到單位正向沖擊時對建筑業(yè)總產值變化的貢獻值。

圖2 建筑業(yè)總產值的方差分解圖Fig.2 variance decomposition diagram of total output value of construction industry

由方差分析可知，建筑業(yè)總產值的預測均方誤差與X1、X2都有關，經費投入在第1年就對產出產生了較大影響，但是在第8年以后對產出的貢獻逐漸減少。而科技人員投入在滯后前3年對產出無明顯影響，在滯后第4年開始對產出的貢獻率逐漸增加，在滯后第9年與經費投入的貢獻率持平。雖然在前期R&D人員對于建筑業(yè)產值的影響不大，但是總體來看研發(fā)人員對于建筑業(yè)總產值的影響是不容忽視的，說明對于中國建筑業(yè)R&D人員來說，工作一段時間后才會發(fā)揮他們的價值，才能為建筑業(yè)帶來經濟效益。因此中國建筑業(yè)要想提高科技水平，不僅需要增加研發(fā)經費的投入，還應加強對科技人才的培養(yǎng)并制定相關的人才引進計劃。

3.5 科技投入滯后期分析

以X1、X2為投入變量，Y為產出變量構建VAR模型，利用赤池信息準則和施瓦茨準則來判斷滯后期。從表4可以看出，當滯后階數為1 時，赤池信息準則值與施瓦茨準則值同時取最小值，因此，建筑業(yè)科技投入對產出的滯后期為1年。

表4 2004-2010年VAR模型滯后階數Tab.4 lagging order of VAR model from 2004 to 2010

從滯后期的影響來看，根據最佳滯后期準則，中國建筑業(yè)的R&D投入對建筑業(yè)總產值的影響只在滯后1年就體現(xiàn)出來，表明中國建筑業(yè)技術水平還比較低，對于科技投入需求比較大，科技投入一但增加就會很快對建筑業(yè)產生影響。

4 結論

本文分析了中國建筑業(yè)科技投入與經濟產出之間的關系，選取 2004-2018年中國建筑業(yè)相關統(tǒng)計數據，通過協(xié)整檢驗、因果關系檢驗、脈沖響應分析以及方差分解等方法，對中國R&D投入對于建筑業(yè)總產值的滯后性進行實證分析，得出以下結論：通過協(xié)整檢驗表明，表示建筑業(yè)科技投入的兩個因素，R&D人員全時當量、R&D經費內部支出均與建筑業(yè)總產值之間存在長期穩(wěn)定均衡關系；通過Granger 因果關系檢驗證明，R&D 人員和經費投入與建筑業(yè)總產值之間存在單向因果關系，表明R&D經費和人力投入是影響中國建筑業(yè)產值的重要因素；脈沖響應函數分析結果表明，對 R&D經費投入、R&D人員投入的正向沖擊有利于建筑業(yè)產值持續(xù)提升，其中 R&D 經費投入對產值的正向的影響力大于R&D人員投入；方差分解結果表明，相比R&D人員，R&D 經費對經濟產出的貢獻率更大，R&D經費投入后1年就對總產值貢獻明顯，而R&D人員投入前期貢獻率比較低，后期貢獻率逐漸增加，說明R&D人員不斷在工作中積累經驗，提高了自身研發(fā)效率，可見對于中國建筑業(yè)發(fā)展來說，資金和科研人員的投入都是必不可少的。

因此基于以上結論，針對中國建筑業(yè)發(fā)展提出以下建議：首先，繼續(xù)加大建筑業(yè)R&D投入，加快建筑業(yè)工業(yè)化進程。中國建筑業(yè)R&D投入對于建筑業(yè)產值的影響是明顯且快速的，尤其是研發(fā)經費的投入對產出具有立竿見影的效果。雖然中國建筑業(yè)科技投入逐年增加，但是與發(fā)達國家相比，科技投入度還是不夠。因此，要繼續(xù)加強科技投入，依靠技術進步實現(xiàn)建筑業(yè)轉型升級。政府應通過制定優(yōu)惠的稅收政策以及設立各項基金鼓勵、支持建筑業(yè)科研投入及創(chuàng)新，鼓勵企業(yè)多元融資，支持外資企業(yè)對建筑業(yè)的投資，建筑企業(yè)應積極爭取政府的支持，加大科研經費投入。其次，兼顧研發(fā)經費和研發(fā)人員的投入。在本文研究結果中，雖然建筑業(yè)R&D經費投入對建筑業(yè)經濟產出的影響更為顯著，但是也不能忽視科研人才的作用，R&D人員是進行研發(fā)活動的基礎，是技術成果轉化的核心力量，因此中國建筑業(yè)在加強R&D經費投入的同時，也要注重研發(fā)人員的引進、培養(yǎng)。政府要加強科技人才隊伍建設，制定人才引進優(yōu)惠政策，建筑企業(yè)應加快實現(xiàn)產學研一體化，對接高校科研人才，加大人才引進力度，并注重企業(yè)人員的培訓。最后，注重研發(fā)資金的長期投入。由研究結果可知，中國建筑業(yè)R&D經費投入對建筑業(yè)總產值的影響在滯后1年就體現(xiàn)出來，這是因為現(xiàn)階段中國建筑業(yè)科技水平較低，R&D投入很快能對產出產生影響。而根據鄭繼開[11]的研究，國際平均水平的建筑業(yè)科技投入對產出的滯后期較長，因此在建筑業(yè)發(fā)展后期可能出現(xiàn)研發(fā)投入對產出影響滯后時間較長的情況，在這種情況下，政府及企業(yè)應注重研發(fā)投入帶來的持續(xù)性效果，持續(xù)增加研發(fā)投入。