張立新,汪子民,王鑫
(青島理工大學管理工程學院,山東青島,266520)
1998 年,Howitt & Aghion[1]認為經(jīng)濟增長的根源是人力資本的不斷積累,人力資本對于國家、各區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展越來越重要,并有利于促進實物資本投入[2]。隨著知識經(jīng)濟規(guī)模的再擴大,各行業(yè)的發(fā)展對于高素質(zhì)人力資源的培養(yǎng)投入也越發(fā)重視。與此同時,隨著我國建設投資的加大和建設管理體制改革的不斷完善,行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大,其基建領域的投資市場更是由國內(nèi)延伸到了國外,建筑業(yè)越發(fā)成為彰顯我國大國實力的國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)代表之一。
2021 年,住房和城鄉(xiāng)建設部等12 部門聯(lián)合印發(fā)《關于加快培育新時代建筑產(chǎn)業(yè)工人隊伍的指導意見》,明確指出形成一支秉承勞模精神、勞動精神、工匠精神的素質(zhì)型、技能型、創(chuàng)新型建筑工人大軍是加快培育新時代建筑產(chǎn)業(yè)工人隊伍的首要建設目標[3]。知識是驅(qū)動一個行業(yè)技術發(fā)展和創(chuàng)新的源泉,技能的載體正逐漸由建筑業(yè)經(jīng)濟中的“物”過渡到“人”,只有融合了知識和技能的人力資本才能夠發(fā)揮其主觀能動性,進而在區(qū)域及行業(yè)技術創(chuàng)新中發(fā)揮關鍵作用。同時,在如今經(jīng)濟全球化時代,世界技術革命和生產(chǎn)技術現(xiàn)代化快速發(fā)展,作為科技創(chuàng)新原動力的科技人力資本已成為世界各國經(jīng)濟增長和國際競爭力提升的主要源泉[4]。人力資本是一個行業(yè)發(fā)展的基石,更是衡量一個行業(yè)技術進步的重要指標,曹亞軍、毛其淋(2019)[5]已探究高素質(zhì)的人力資本可明顯提升制造業(yè)的生產(chǎn)效率,那么我國整體高素質(zhì)人力資源的培養(yǎng)投入對于同為第二產(chǎn)業(yè)的建筑業(yè)經(jīng)濟增長以及技術進步是否有明顯的影響呢?
近十年來,我國建筑業(yè)資本市場對人力資本的研究數(shù)量較少,人力資本對建筑業(yè)經(jīng)濟增長的作用機制仍存在爭議??卵嘌啵?019)[6]采用衡量人力資本的平均受教育年限指標測度了勞動力質(zhì)量對我國建筑業(yè)經(jīng)濟的影響,勞動力質(zhì)量貢獻率僅有0.13%,表明我國建筑業(yè)依舊依賴要素投入的粗放型發(fā)展模式,但學者測算過程中只采取了單一的時間序列數(shù)據(jù),未結合區(qū)域數(shù)據(jù)進行綜合測算分析,而大多數(shù)測算建筑業(yè)技術進步貢獻率的學者均有此問題;曾德珩、陳春江和杜永杰(2019)[7]通過問卷調(diào)研表明建筑農(nóng)民工人力資本作用于其職業(yè)化水平和市民化水平的提升;朱飛(2019)[8]以一家中型建筑企業(yè)為研究對象,分析了該公司人力資源管理過程中的問題;任宏、蕭思迪等(2018)[9]采用問卷調(diào)查分析了建筑業(yè)農(nóng)民工人力資本與建筑業(yè)就業(yè)特性的關系;陰宏敏、郭麗芳等(2015)[10]定性分析了我國建筑業(yè)的人力資本現(xiàn)狀;湯勇(2012)[11]分析了建筑業(yè)農(nóng)民工人力資本的產(chǎn)權結構;陳才(2010)[12]認為人力資本是顯著影響省域建筑業(yè)發(fā)展差異的要素,而翟鳳勇(2010)[13]通過數(shù)據(jù)包絡分析法測算得知人力資本已成為我國建筑業(yè)經(jīng)濟增長的第一要素。
綜合有關我國建筑業(yè)人力資本的研究文獻可知,大部分學者的研究載體以構成我國建筑業(yè)隊伍的主力軍農(nóng)民工為主,一部分學者對我國整體建筑業(yè)人力資本現(xiàn)狀僅作定性分析,兩方均從人力資本對整體經(jīng)濟增長的單向推動機制進行分析,鮮有結合對影響建筑業(yè)技術進步的作用機制進行研究。因此,在我國建筑業(yè)正處于轉型升級和技術不斷更迭的重要時期,基于人力資本視角并比較分析分離和不分離人力資本兩種角度的建筑業(yè)技術進步貢獻率,對準確評估建筑業(yè)技術進步和人力資本作用水平具有重要意義,這也為本文的研究提供契機。
本文采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型,并在基礎上進行轉換得到拓展的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型,從而得出各要素貢獻率的分解方程。
柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)原模型表示為:
式(1)中,Y、A、K、L分別代表總產(chǎn)出、平均生產(chǎn)技術水平、資本投入、勞動力投入,α為勞動力投入的產(chǎn)出彈性,β為資本投入的產(chǎn)出彈性。
在此我們將勞動力投入分離為勞動力數(shù)量規(guī)模和人力資本,并以人力資本來代表我國整體高素質(zhì)人力資源的投入,因此,原生產(chǎn)函數(shù)模型擴展為:
式(2)中,L代表勞動力數(shù)量,R代表人力資本,α、β、θ分別為資本投入、勞動力數(shù)量投入和人力資本投入的產(chǎn)出彈性,其經(jīng)濟意義為資金、勞動力數(shù)量和人力資本投入增加1%時,產(chǎn)出增加α%、β%或θ%。
式(2)中,引入時間變量后即得到了索洛對生產(chǎn)函數(shù)的改進定義-索洛余值經(jīng)濟增長模型:
式(3)中,t為時間序列的時間變量,產(chǎn)出與各要素的投入均隨t的變化而變動,對式(3)進行取對數(shù)并求導,得到:
由式(5)即有:
式(6)表示建筑業(yè)經(jīng)濟增長分解式,其中,y,k,l,r分別表示第t年建筑業(yè)總產(chǎn)值年均增長率,第t年建筑業(yè)資本投入年均增長率,第t年建筑業(yè)勞動力數(shù)量年均增長率,第t年的人力資本投入年均增長率,α則表示綜合技術水平增長率,即有:
綜上所述,可得到建筑業(yè)資本、勞動力、人力資本以及技術這四個要素分別對建筑業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的計算公式:
有關人力資本(R)的度量指標至今相關學者尚未形成一致的結論,歸納指標的使用方法主要有兩類:一是從人力資本的產(chǎn)出角度來度量,最常用的方法是勞動者報酬法;二是從人力資本的投入角度來度量,最常用的方法有學歷指數(shù)法、教育經(jīng)費法、受教育年限法等。目前很多學者使用勞動者的受教育程度來衡量人力資本,但因行業(yè)、分地區(qū)數(shù)據(jù)的缺失性使得所用數(shù)據(jù)過于基礎和單調(diào),無法應用于特定行業(yè)和特定地區(qū),隨機偶然性誤差大。經(jīng)過大量相關數(shù)據(jù)的測算和篩選分析,本文采用中國人力資本與勞動經(jīng)濟研究中心的“中國人力資本的測量及人力資本指標體系的構建”項目中的人力資本存量數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)集,并提取其中的人均勞動力人力資本實際值數(shù)據(jù)代表本文人力資本指標的度量數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)為15 周歲以上的不包含在校生且非退休人口的預期生命期的終生收入現(xiàn)值。
選取本項目勞動力人力資本數(shù)據(jù)作為本文人力資本指標的度量數(shù)據(jù)主要有兩個原因:其一,該項目數(shù)據(jù)以我國實情和現(xiàn)有數(shù)據(jù)為基礎,結合微觀調(diào)查數(shù)據(jù)、省級層面數(shù)據(jù)和Mincer 方程以改進的J-F 終生收入法對我國人力資本的區(qū)域分布及各年動態(tài)進行估算,大大提高了該方法運用于我國實情的可行性和合理性,且與傳統(tǒng)度量方法(如教育程度)相比,J-F 方法可以更加全面綜合地反映我國人力資本的狀況;其二,該項目數(shù)據(jù)的核心演算方法為J-F 終生收入法,該方法是以個人預期生命期的終生收入的現(xiàn)值來衡量其人力資本水平,而估計預期未來收入值主要通過生存率、升學率和就業(yè)率的測算,因此它能夠更加準確合理地反映出教育、健康等長期投資對人力資本積累的重要作用,換言之,本數(shù)據(jù)值的區(qū)域差異更能代表不同區(qū)域的整體高素質(zhì)人力投入水平,這與本文旨在探索整體高素質(zhì)人力資本對我國建筑業(yè)經(jīng)濟發(fā)展貢獻影響的目的十分契合。
我國關于建筑業(yè)技術進步貢獻率的測算分析大多數(shù)基于全國單向時間序列的數(shù)據(jù)指標,鮮有結合我國各省域地區(qū)的數(shù)據(jù)進行綜合分析,隨著建筑業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展各項指標也在同步增長,從計算角度而言,依據(jù)單向時間序列數(shù)據(jù)計算避免了貢獻率出現(xiàn)負值等不符合發(fā)展常識的現(xiàn)象,但我國地域?qū)拸V,各區(qū)域的經(jīng)濟條件、政策等差異較大,各區(qū)域的建筑業(yè)發(fā)展情況差異也比較大,這使得最后的測算結果不夠精細,往往高于實際水平,因此本文采用2008—2018 年我國31 個省區(qū)市的建筑業(yè)面板統(tǒng)計數(shù)據(jù),其中產(chǎn)出指標(Y)用全國建筑業(yè)總產(chǎn)值表示,勞動力數(shù)量投入指標(L)用建筑業(yè)從業(yè)人員數(shù)表示,資本投入指標(K)用建筑業(yè)各年資產(chǎn)總額(固定資產(chǎn)和流動資產(chǎn)合計)表示,其數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國建筑業(yè)統(tǒng)計年鑒》;人力資本投入指標(R)用人均勞動力人力資本表示,其數(shù)據(jù)來源于中國人力資本與勞動經(jīng)濟研究中心。
為避免非平穩(wěn)的時間經(jīng)濟序列導致偽回歸現(xiàn)象,本文先對面板數(shù)據(jù)進行LLC 檢驗、IPS 檢驗兩種方法的單位根檢驗,并對水平值顯示不平穩(wěn)的因變量lnl、lnr 進行一階差分值檢驗。變量單位根檢驗結果是各檢驗統(tǒng)計量的伴隨概率,其結果見表1。
表1 單位根檢驗結果
由表1 結果可知,對三個變量取一階差分值之后均為平穩(wěn)序列,符合進行面板協(xié)整的前提條件。本文運用Pedroni 檢驗和Kao 檢驗等方法驗證面板數(shù)據(jù)是否存在長期的均衡關系,檢驗結果如表2所示。
表2 協(xié)整檢驗結果
由表2結果可知,除了Pedroni檢驗中的Phillips-Perron t 檢驗方法未通過檢驗,其他檢驗均在解釋變量與被解釋變量的1%和5%的顯著性水平下通過,整體而言,各變量是存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系。
模型(6)將勞動力投入分解為勞動力數(shù)量和人力資本,將相關數(shù)據(jù)代入模型(6),利用FGLS 方法作線性回歸分析,得到模型(3)的參數(shù)α、β和θ,從而得出各要素對于建筑業(yè)經(jīng)濟影響的生產(chǎn)函數(shù),具體結果見表3。
表3 生產(chǎn)函數(shù)估計結果
由表3 回歸結果顯示,各系數(shù)均在1%的水平上通過假設檢驗,擬合效果良好,模型設計合理。
由此可得分離人力資本投入變量的模型(3)的生產(chǎn)函數(shù)關系表示如下:
同理可計算不分離人力資本投入變量的原始模型(1)的生產(chǎn)函數(shù)關系:
通過式(12)和式(13)的回歸結果可看出,無論是否分離人力資本變量,我國建筑業(yè)資本產(chǎn)出彈性和勞動力數(shù)量產(chǎn)出彈性均遠大于人力資本的產(chǎn)出彈性,這表明中國建筑業(yè)依舊是重資本和勞動密集型產(chǎn)業(yè),增長很大程度上需要依賴資本和勞動力的投入。同時三項投入要素之和(α+β+θ)均略大于1,說明中國建筑業(yè)現(xiàn)在處于很小幅的規(guī)模效益遞增階段。
由式(5)可知,計算貢獻率首先需要計算各要素的增長率,其中各要素增長率采取的是以2007年為基期的年平均增長率,最后再由式(7)(8)(9)(10)(11)計算各要素的貢獻率。2008—2018 年分離人力資本角度計算的中國建筑業(yè)各省份技術進步貢獻率結果如表4 所示,同理可得不分離人力資本的計算結果,在此表格數(shù)據(jù)省略;2018—2018 年分離和未分離人力資本的中國建筑業(yè)各省份平均技術進步貢獻率結果如表5 所示。
表4 2008—2018 年中國建筑業(yè)31 個省區(qū)市技術進步貢獻率
表5 2008—2018 年分離和未分離人力資本的中國建筑業(yè)31 個省區(qū)市平均技術進步貢獻率
文章通過基礎和拓展后的兩種C-D 生產(chǎn)函數(shù)模型,分別測得分離人力資本和不分離人力資本在2008—2018 年間31 個省區(qū)市建筑業(yè)各要素的貢獻率,通過兩種計算結果對中國建筑業(yè)的經(jīng)濟和技術發(fā)展情況進行闡述。
圖1 分別展示了2008—2018 年間分離人力資本和不分離人力資本的全國年平均技術進步貢獻率增降趨勢,表5 分別表明了2008—2018 年間分離人力資本和不分離人力資本的各省域平均技術進步貢獻率水平。
圖1 2008—2018 年中國建筑業(yè)年平均技術進步貢獻率
第一,兩種測算角度計算的全國平均技術進步貢獻率水平總體較低,其中分離人力資本測得的技術進步貢獻率各年變化區(qū)間在12%~33%,不分離人力資本測得的技術進步貢獻率各年變化區(qū)間在-2%~25%,造成偏低的原因是各年份中存在技術進步貢獻率過低的省份,過低的數(shù)值整體拉低了全國的平均水平。
第二,技術進步貢獻率的測算如果不考慮人力資本會低估技術進步貢獻率,分離人力資本與不分離人力資本所測得的技術進步貢獻率變動幅度較大,年平均變動區(qū)間在5%~15%之間,省域平均變化區(qū)間在8%~30%,這表明目前中國整體人力資本的投入有利于促進建筑業(yè)技術進步,且還有提升空間。
第三,分離人力資本和不分離人力資本所測得的年均技術進步貢獻率波動軌跡基本相同,其趨勢主要呈現(xiàn)梯形波動,先增后平穩(wěn),再下降。
由圖1 可知,兩種計算角度的技術進步貢獻率年均變化軌跡大致相同,主要表現(xiàn)為梯形波動,并主要分為兩個階段,本文結合經(jīng)濟周期和投入產(chǎn)出要素增長趨勢兩種角度去解析兩個階段的發(fā)展(自此至下文本文只以分離人力資本的計算結果去分析)。
第一階段,2008—2013 年全國平均技術進步貢獻率水平先增后相對平穩(wěn)。從經(jīng)濟周期分析而言,2008 年年底政府為刺激經(jīng)濟增長而推出“四萬億計劃”,基礎設施建設領域獲得重資金的投入和政策支持,一系列創(chuàng)新性、工程量大、技術難度高的項目直接促進了2009 年技術進步貢獻率的上升。2003—2008 年五年的PPP 模式全面推廣和2009—2012 三年的反復優(yōu)化階段引起國外、民營、國有、上市公司或企業(yè)的激烈競爭,傳統(tǒng)的建筑業(yè)模式受到了前所未有的壓力,大幅提高了其主動改革的積極性,從而促進了2009—2013 年建筑技術的創(chuàng)新發(fā)展和推廣應用,在此階段技術進步貢獻率平穩(wěn)發(fā)展。從要素增長趨勢分析而言,由圖2 可知,2013年前中國建筑業(yè)總產(chǎn)值增長率一直大于各要素投入增長率,作為模型(7)中的被減數(shù)增幅一直大于減數(shù)增幅,這表明除去資本要素,勞動力要素與人力資本要素投入帶來的貢獻之外,其他綜合要素帶來的貢獻值越來越高,即技術進步貢獻率越來越高,同時也反映出我國此階段資本,勞動力和人力資本三要素的投入得到了較合理的配置和應用。
圖2 2008—2018 年各投入產(chǎn)出要素增長率
第二階段,2014—2018 年全國平均技術進步貢獻率水平逐漸下降。從經(jīng)濟周期而言,受國際金融危機和宏觀經(jīng)濟增速回落影響,2014 年我國外匯儲備和銀行借款利率同時高漲,直接導致出現(xiàn)商品房大于需求,房地產(chǎn)資金供不應求和房貸、開發(fā)貸利率上升帶來的各省市房價集體大跌問題,間接導致2014 年技術進步貢獻率相比2011 年降低10%左右,自此我國房地產(chǎn)市場開始低迷。從各要素的增長趨勢角度看來,由圖2 可知,2014 年資本要素投入增幅首次超過建筑業(yè)總產(chǎn)值增幅,此后我國資本要素投入一路高升,其增幅漸漸遠超建筑業(yè)總產(chǎn)值,在強勢的資本再注入下資本投入要素貢獻率越來越高(見圖3),但我國建筑業(yè)的總產(chǎn)出卻跟不上重資本投入節(jié)奏,技術進步貢獻率也越來越低,由此說明資本的投入對技術進步產(chǎn)生極大壓力,產(chǎn)值的增長更多地依賴于資本的投入,而惰于去提高技術[14]。
圖3 2008—2018 年各投入要素貢獻率
我國地域?qū)拸V,有著各區(qū)域經(jīng)濟條件、政策等差異較大的客觀現(xiàn)況,因此有必要針對區(qū)域技術進步貢獻率進行分析,從橫向角度來分析其狀況。
根據(jù)技術進步貢獻率大小區(qū)間將全國31 個省區(qū)市根據(jù)技術劃分為4 類,如表6 所示,區(qū)間在30%~40% 為第一類,20%~30% 為第二類,10%~20%為第三類,10%以下為第四類,第一類、第二類、第三類、第四類數(shù)量之比為11∶10∶5∶5。
表6 2008-2018 年中國建筑業(yè)31 個省區(qū)市平均技術進步貢獻率
從整體而言,技術進步貢獻率最低值的西藏與最高值的寧夏相差達57%,低于全國22%平均水平的地區(qū)有13 個,第四類地區(qū)有5 個,占據(jù)低于全國平均水平地區(qū)數(shù)的38%,由此看來各省域間的技術進步貢獻率存在明顯差異。本文結合我國東部、東北部、中部、西部的地理區(qū)域?qū)Ψ謩e所劃分的第四類地區(qū)進行重點研究。
東部區(qū)域為第四類的有天津和福建,這兩個地區(qū)雖然身處國家戰(zhàn)略發(fā)展地區(qū)的東部,均是我國GDP 前十強的頭部城市,且建筑業(yè)資本投入要素逐年增加,但技術進步貢獻率卻不足5%,一定程度上反映出二者資本使用效率、建筑人才、管理經(jīng)驗和技術發(fā)展相對落后;東北部和中部區(qū)域沒有第四類的地區(qū),技術進步貢獻率相對較低的遼寧、山西均是第三類地區(qū),說明這兩個地區(qū)技術進步貢獻率提升空間較大;西部地區(qū)為第四類的地區(qū)數(shù)量最多,分別有西藏、內(nèi)蒙古、陜西三個省份,其中西藏為負值屬全國最低,這三個省份區(qū)域地區(qū)偏遠,其地理多高原和山地的特征使得建筑業(yè)投入發(fā)展規(guī)模小,建筑業(yè)產(chǎn)出較低,因而技術進步貢獻率也低。
由表(3)計算結果可知,資本產(chǎn)出彈性系數(shù)α為0.493,勞動力數(shù)量產(chǎn)出彈性系數(shù)β為0.552,人力資本產(chǎn)出彈性系數(shù)θ為0.163。這說明,合計資產(chǎn)投資、勞動力數(shù)量或人均勞動力人力資本增加1%時,建筑業(yè)產(chǎn)出增加0.493%、0.552%、0.163%,其中人力資本產(chǎn)出彈性系數(shù)最小,資本產(chǎn)出彈性系數(shù)最大。
近年來,我國資本和人力資本兩要素貢獻率均呈上升趨勢,人力資本貢獻率在四要素貢獻率中整體為最低,資本貢獻率整體為最高(見圖3)。由表7 計算可得,人力資本要素投入年均增長率為7.8%,人力資本貢獻率的年均增長率為9.1%,其實際投入產(chǎn)出比例為116.7%,遠高于理論的產(chǎn)出水平,而資本投入年均增長率為17.4%,資本貢獻率的年均增長率卻僅有2.2%,其實際投入產(chǎn)出比例卻僅有12.6%,遠低于理論的產(chǎn)出水平。這說明高素質(zhì)人力資源的投入雖然對我國目前建筑業(yè)經(jīng)濟發(fā)展貢獻有限,但其產(chǎn)出效率更高,而資本貢獻率的提升依靠絕對的重資本加碼再投入,其產(chǎn)出效率較低,體現(xiàn)出建筑業(yè)依舊是重投資驅(qū)動的粗放型增長現(xiàn)狀,同時也一定程度上反映出持續(xù)的重資本投入未得到合理的配置使用,其產(chǎn)出效率有待提高。
表7 2008—2018 年中國建筑業(yè)各投入要素年均增長率和進步貢獻率
勞動力數(shù)量貢獻率近11 年間呈現(xiàn)逐步下降的趨勢(見圖3),勞動力數(shù)量投入年平均增長率僅有4%,表明我國建筑業(yè)勞動密集型模式下的人口紅利逐漸在消失,同時從人力資本貢獻率逐年上升的結果來看,人口紅利的逐漸消失也在倒逼建筑業(yè)加快向技術化、人才高素質(zhì)化方向轉變。
本文在前人研究的基礎上,基于人力資本視角將勞動力投入要素分解為勞動力數(shù)量投入和人力資本投入,利用拓展的C-D 生產(chǎn)函數(shù)構建了我國建筑業(yè)技術進步貢獻率的測度模型,并創(chuàng)新有效地提取中國人力資本與勞動經(jīng)濟研究中心產(chǎn)出的人均勞動力資本數(shù)據(jù)來代表人力資本指標;通過我國建筑業(yè)31 個省區(qū)市的面板數(shù)據(jù)測算了分離人力資本和不分離人力資本兩種角度的技術進步貢獻率,同時對歷年和各地區(qū)的技術進步貢獻率以及各投入要素貢獻率進行了實證分析,得出以下結論:
第一,兩種測算角度計算的全國平均技術進步貢獻率水平總體較低。整體而言,分離人力資本測得的建筑業(yè)技術進步貢獻率要大于不分離人力資本測得的技術進步貢獻率。這表明我國整體高素質(zhì)人力資本的投入對于建筑業(yè)技術進步有明顯的促進作用,兩種結果的波動軌跡基本相同,并呈梯形分布,2008—2013 年先增后相對平穩(wěn),2014—2018 年逐漸下降。
第二,各省域間的建筑業(yè)技術進步貢獻率存在明顯差異。本文根據(jù)測算結果將31 個省區(qū)市分為四類,相比大多數(shù)學者使用時間序列數(shù)據(jù)測算的結果,本結果更為精細、直觀地展現(xiàn)了各地域之間建筑業(yè)技術進步貢獻水平的高低,導致水平高低的原因各不相同,因此建筑業(yè)的發(fā)展要因地制宜。
第三,我國資本貢獻率和人力資本貢獻率逐年上升,勞動力數(shù)量貢獻率逐年下降。整體而言,資本貢獻率為最高,其次為勞動力數(shù)量貢獻率,人力資本貢獻率最低;而單位實際投入產(chǎn)出水平最高為人力資本要素,且遠超理論產(chǎn)出水平,最低為資本要素,僅有12.7%。這表明我國整體高素質(zhì)人力的投入對促進我國建筑業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展有極大的潛力。從分離人力資本測算的技術進步貢獻率結果大于不分離人力資本測算的結果看來,整體人力資本的投入對我國建筑業(yè)技術進步也有明顯的促進作用;同時結合勞動力數(shù)量貢獻率逐年下降體現(xiàn)的我國建筑業(yè)人口紅利模式減弱的現(xiàn)況而言,我國建筑業(yè)只有實現(xiàn)從重資本投入的外延式增長轉變向高素質(zhì)人力資本提高的內(nèi)涵式增長,才能真正實現(xiàn)建筑業(yè)的轉型升級。