程 贺，刘 源

(1.中原工学院，河南 郑州 450007; 2.南阳职业学院，河南 南阳 474550)

1 我国建筑业基本情况

全国建筑业企业完成建筑业总产值235 085.53亿元，同比增长9.88%；实现利润7 974.82亿元，产生税金7 502.85亿元。截至2018年底，全国有建筑业企业95 400个，同比增长8.34%；从业人数5 563.30万人，同比增长0.48%，按建筑业总产值计算的劳动生产率为373 193元/人，同比增长7.40%。由此可见，建筑业国民经济支柱产业的地位依然十分稳固。

2 建筑业总产值影响因素分析

据上可知，建筑业的地位很大程度上是由其总产值决定的，分析影响建筑业总产值的因素具有现实意义。建筑业总产值是以货币形式表现的建筑业企业在一定时期内生产的建筑业产品和提供服务的总和，包括建筑工程产值(建筑工程预算内的各种工程价值)、安装工程产值(设备安装工程价值，不包括被安装设备本身的价值)和其他产值(包括房屋构筑物修理产值、非标准设备制造产值、总包企业向分包企业收取的管理费以及不能明确划分的施工活动所完成的产值)。

1)建筑业企业个数：建筑业企业指从事房屋、构筑物建造和设备安装活动的法人企业。建筑业法人企业应具有建筑业资质并能够独立核算，包含具有资质等级的总承包和专业承包建筑业企业，不含劳务分包建筑业企业。

2)建筑业企业从业人数：从业人员总数量涵盖建筑业内资企业、国有企业、集体企业、港澳台商投资企业和外商投资企业中按资质等级划分的特级人员、一级人员、二级人员和三级及以下人员。

3)自有施工机械设备台数：施工机械设备是建筑业生产要素的重要组成，现代建筑企业是运用机械设备体系进行工程施工的。施工机械设备是建筑企业进行生产活动的技术装备，是减轻工人劳动强度、提高劳动生产率、保证建筑施工安全快速进行、提高企业经济效益的重要组成因素。

4)建筑业企业资产额：资产额是指企业拥有或控制的全部资产，这些资产包括流动资产、长期投资、固定资产、无形及递延资产、其他长期资产等。

除以上可量化的因素外，建筑业总产值还受市场环境、政策法规、组织管理、从业人员素质、工程技术水平等方面的影响，但本文重点分析可量化因素，以便得出非定性化的分析结果。

3 数据整理统计

本文主要研究分析我国分地区建筑业总产值与各地区建筑业企业数量、建筑业企业从业人数、建筑业企业自有施工机械设备数量、建筑业企业资产四个因素之间的相关性。数据来源于国家统计局发布，中国统计出版社出版的《中国统计年鉴—2019》，有关数据整理统计见表1。

表1 我国部分地区建筑业相关数据统计表

对表1中五项数据按降序排序整理后，初步简单分析发现，地区建筑业总产值大致与其他四个因素整体呈正相关，但这四个因素对建筑业总产值的影响程度(相关性)不尽相同。如湖北建筑业总产值与自有施工机械设备数关系密切，而上海建筑业总产值与自有施工机械设备数关系不大；辽宁的建筑业企业数量很多，但建筑业总产值相对靠后；北京的建筑业企业资产居全国首位，但建筑业总产值却排名第九。可见四个因素对建筑业总产值的影响程度具有一定的离散性。本文采用线性回归法对上述四个因素与建筑业总产值的相关性进行统计分析。

4 线性回归分析法

线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=w·x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模，这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为一元回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计，这些模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定x值的y的条件均值是x的仿射函数。像所有形式的回归分析一样，线性回归也把焦点放在给定x值的y的条件概率分布，而不是x和y的联合概率分布。线性回归是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。这是因为线性依赖于其未知参数的模型比非线性依赖于其位置参数的模型更容易拟合，而且产生的估计的统计特性也更容易确定。线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合。

5 相关性分析

应用统计软件StataMP14，在“File”(文件)菜单下执行“Import”(导入)命令，将表1数据选中导入后，勾选“Import first row as variable names”(将表格第一行作为变量名称)选项，然后在“Statistics”(统计)菜单下选择“Linear models and related”(线性模型及相关)中的“Linear regression”(线性回归)命令执行，在对话框“Dependent variable”(因变量)栏目下选取“output”(建筑业总产值)，在对话框“Independent variables”(自变量)栏目下选取“firm_num”(建筑业企业数)、“worker_num”(建筑业从业人员数)、“equipment_num”(自有施工机械设备数)和“assets”(建筑业企业资产)。从结果的“Coef”(系数)和“P>|t|”(显著性水平)两列数值可以看出自有施工机械设备数对建筑业总产值的正相关性最显著，建筑业从业人员数次之，建筑业企业资产对建筑业总产值呈微弱的正相关，且以上三个影响因素的系数在0.001的水平上显著。但建筑业企业个数对建筑业总产值的相关性不显著[1]。

6 结论与建议

上述结论符合我们的实际认知，劳动创造价值，建筑业企业从业人员数和自有施工机械设备数属于劳动三要素中的劳动力和劳动工具，因此，它们对建筑业总产值的正相关十分显著。依据法国经济学家萨伊的“生产三要素论” 价值是由劳动、资本和土地这三个生产要素协同创造的，所以除了劳动，建筑企业拥有的资产也会对建筑业总产值呈正相关。为了保持并提高建筑业总产值，可以优先从提高建筑业企业自有施工机械设备数入手，其次适当增加建筑业企业从业人员数，继续发挥建筑业对国民经济的支柱作用。

[ID:010011]