أثر سياسات المدن التجريبية للبناء الذكي في تطوير القوى الإنتاجية الجديدة النوعية لقطاع البناء

أُعيد نشر هذا المقال عن الحساب العام «الهيكل البنائي»، وهو مخصص لأغراض التعلم والتبادل فقط، وتعود حقوق النشر إلى المؤلفين الأصليين.

دراسة تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء

بقلم/ ليو مي شيا، تشانغ شي بين، يو ده هو، يو شيان هوي، ليو هونغ آه، شاو دي، تشنغ هاي تشاو، لو تشونغ ده

الملخص

Abstract

استنادًا إلى بيانات لوحية (panel data) لـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي و24 مدينة غير تجريبية في الصين خلال الفترة 2019—2023، استخدمت الدراسة نموذج الفروق المزدوجة (difference-in-differences) للتحقق من الدور المحفّز لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ومن ثم تحليل تأثيرها على تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع. وأظهرت النتائج أنه: مقارنةً بالمدن غير التجريبية، ارتفعت الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بالمدن التجريبية للبناء الذكي بنسبة 5.9%، ما يعكس أن سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي عززت ارتفاعًا ملحوظًا في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج ودفعَت تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع؛ وتعمل هذه السياسة أساسًا على رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج من خلال خفض استهلاك الطاقة في قطاع البناء وزيادة مستوى الدعم الحكومي وغيرها. وأظهر اختبار عدم التجانس أن سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي تتسم بعدم تجانس ملحوظ بحسب المستوى الإداري للمدينة، أي أن لهذه السياسة أثرًا تحفيزيًا أوضح في المدن ذات المستوى الإداري الأعلى.

0 المقدمة

طرح الرئيس شي جين بينغ ضرورة تسريع تشكيل القوى الإنتاجية الجديدة النوعية، وأشار إلى أن هذه القوى تتميز بأن الارتفاع الكبير في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج هو علامتها الجوهرية، وأن سماتها هي الابتكار، ومفتاحها هو الجودة العالية، وجوهرها هو القوى الإنتاجية المتقدمة. أما الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج (total factor productivity, TFP) فهي الفائض في إجمالي الناتج الذي لا يمكن تفسيره بنمو مدخلات عوامل الإنتاج كالرأسمال والعمل، وهي مؤشر مهم على التنمية الاقتصادية عالية الجودة[1]. وفي الوقت الحاضر، يدرس كثير من الباحثين مسألة تشكيل وتنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في مختلف القطاعات من منظور الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج؛ إذ يرى تشانغ هاي بينغ وآخرون[2] أن التقنيات الزراعية الجديدة والنماذج الجديدة والأنماط التجارية الجديدة وسائل مهمة لرفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في الزراعة وتشكيل القوى الإنتاجية الجديدة النوعية الزراعية؛ ويرى لينغ تشن وآخرون[3] أن ارتفاع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع التصنيع يعتمد على التحول الرقمي للمؤسسات بوصفه وسيلة لتعزيز تشكيل القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في التصنيع. وفي يوليو 2020، أصدرت وزارة الإسكان والتنمية الحضرية والريفية (MOHURD) و12 جهة أخرى بشكل مشترك «الآراء التوجيهية بشأن دفع التنمية المنسقة للبناء الذكي والتصنيع البنائي»، حيث طرحت بوضوح ضرورة تطوير البناء الذكي. وأشار الأكاديمي دينغ لي يون[4] إلى أن البناء الذكي هو نموذج ابتكاري في التشييد الهندسي ينشأ من اندماج تقنيات المعلومات الحديثة مع التشييد الهندسي، ويحقق، من خلال النمذجة المعيارية والتفاعل الشبكي والإدراك المرئي والحوسبة عالية الأداء ودعم القرار الذكي، التكامل الموحد والتعاون عالي الكفاءة لتخطيط المشروع والتصميم والتشييد والإنتاج وخدمات التشغيل والصيانة في إطار سلسلة رقمية محفّزة. ويعد البناء الذكي ممثلًا نموذجيًا للقوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء، وله أهمية حاسمة في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع ودفعه نحو التنمية الرقمية الذكية[5].

تُعد سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي إحدى الوسائل المهمة التي تعتمد عليها الصين لدفع تنمية البناء الذكي، ولتقييم أثر تنفيذها أهمية بالغة. ففي أكتوبر 2022، ومن أجل تطوير البناء الذكي بقوة، أعلنت وزارة الإسكان والتنمية الحضرية والريفية (MOHURD) قائمة بـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي، وطبقت سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي، وبدأت التجربة من تاريخ الإعلان لمدة 3 سنوات، وطالبت كل مدينة تجريبية بالالتزام الصارم بتنفيذ خطة التطبيق التجريبي، والتمسك بمبدأ العمل «التخطيط الشامل وتكييف التدابير وفق الظروف المحلية»، حيث رتبت أربع مهام إلزامية تتمثل في تحسين منظومة السياسات، وتنمية صناعة البناء الذكي، وإنشاء مشروعات تجريبية نموذجية، وابتكار آليات الإدارة، كما وفرت أربع مهام أخرى يمكن للجهات المحلية اختيارها بحرية وفق واقعها، وهي إنشاء مصانع ذكية للمكونات والقطع، ودفع البحث والتطوير التقني وتحويل الإنجازات، وتحسين منظومة المعايير، وتنمية الكوادر المهنية المتخصصة، وفي الوقت نفسه يمكن للمدن التجريبية طرح اتجاهات مهام جديدة وفق أهداف التجربة. ومنذ تنفيذ السياسة، وحتى ديسمبر 2023، وافقت وزارة الإسكان والتنمية الحضرية والريفية (MOHURD) على 7 مشروعات تجريبية للبناء الذكي لـ6 شركات، بإجمالي استثمارات يتجاوز 9 مليارات يوان، ولخصت ونشرت 130 تجربة وممارسة قابلة للتكرار؛ أما المدن التجريبية الأربع والعشرون للبناء الذكي فقد ركزت أعمالها على المهام الرئيسية المتمثلة في تحسين منظومة السياسات وتنمية صناعة البناء الذكي وغيرها، وأصدرت سلسلة من السياسات الداعمة في مجالات الأراضي والتخطيط والمالية والعلوم والتقنية، ودعمت الجهات المعنية في إنشاء 39 منصة للابتكار العلمي والتقني في البناء الذكي، وأدرجت 506 شركات ضمن الشركات الرائدة في البناء الذكي، وأعلنت 758 مشروعًا هندسيًا نموذجيًا تجريبيًا للبناء الذكي، وأصدرت وطبقت 47 معيارًا ومعيار كميات مقررًا ودليلًا إرشاديًا وغيرها ذات الصلة بالبناء الذكي، ما دفع تنمية البناء الذكي. وقد بدأ الباحثون الحاليون دراسة العلاقة بين البناء الذكي والقوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء؛ إذ أشار نيو وي روي وآخرون[6] إلى أن البناء الذكي يؤدي دورًا مهمًا في مختلف مراحل تطور القوى الإنتاجية الجديدة النوعية، وأنه أداة قوية وداعم تقني لبناء القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء؛ وطرح يو جينغ وتشانغ تشون وي وآخرون[7-8] أن البحث في تقنيات البناء الذكي وتطبيقها داعم مهم لدفع تحول قطاع البناء التقليدي وترقيته، وأن الابتكار العلمي والتقني في البناء الذكي يمكّن القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء.

الدراسات الحالية ذات الصلة بالبناء الذكي والقوى الإنتاجية الجديدة النوعية قليلة، وغالبها يعتمد على التحليل النوعي مع قلة الدراسات الكمية. أما هذا المقال فيستند إلى بيانات لوحية لـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي و24 مدينة غير تجريبية في الصين خلال 2019—2023، ويستخدم نموذج الفروق المزدوجة للتحقق من الدور المحفّز لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ويناقش تأثير المستوى الإداري للمدينة على أثر تنفيذ هذه السياسة، ويحلل دور سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في جانبي خفض استهلاك الطاقة وزيادة مستوى الدعم الحكومي، ويطرح تباعًا توصيات مضادة مستهدفة.

1 فرضيات البحث

تشير الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج إلى الجزء الذي لا يمكن تفسيره في النمو الاقتصادي بعد خصم إسهامات إنتاجية عوامل الإنتاج كمدخلات الرأسمال والقوى العاملة، وهي تُظهر إسهام العوامل الأخرى غير مدخلات الرأسمال المادي والقوى العاملة وغيرها في النمو الاقتصادي[9]، ويُعد ارتفاعها الملحوظ العلامة الجوهرية للقوى الإنتاجية الجديدة النوعية. ويعرّف هذا المقال الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بأنها المتغير التابع (المُفسَّر)[10]. واستنادًا إلى التحليل السابق، تُطرح الفرضية 1: يمكن لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي أن ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ومن ثم تدفع تشكيل وتنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع.

وفي الوقت نفسه، وبالاستفادة من دراسات وانغ قوانغ مينغ وأن مين وآخرون[11-12]، يدرس هذا المقال تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء من جانبي خفض استهلاك الطاقة في القطاع وزيادة مستوى الدعم الحكومي. فمن ناحية، يُعد استهلاك الطاقة في قطاع البناء مؤشرًا رئيسيًا لقياس نسبة إجمالي قيمة إنتاج القطاع إلى إجمالي استهلاكه من الطاقة[13]. ويمكن للمدن التجريبية للبناء الذكي أن تخفض استهلاك الطاقة بشكل ملحوظ من خلال وسائل مثل البحث والتطوير في التقنيات الخضراء وتحويل الإنجازات العلمية والتقنية، ومن ثم ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع وتدفع تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية فيه. ويقيس هذا المقال استهلاك الطاقة في قطاع البناء باستهلاك الطاقة لكل وحدة مساحة بناء، ويُحسب بتحويل الطاقة المستهلكة في المباني إلى إجمالي كمية مكافئ من الفحم القياسي ثم قسمتها على مساحة البناء، ووحدته 10 آلاف طن/م2[12]. ومن ناحية أخرى، يمكن للمدن التجريبية للبناء الذكي أن ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع من خلال سياسات داعمة مثل الإعانات المالية والتفضيلات الضريبية[14]، ومن ثم تدفع تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع. ويقيس هذا المقال مستوى الدعم الحكومي لدفع تنمية البناء الذكي في كل مدينة بتكرار ورود مصطلح «البناء الذكي» في تقارير عمل الحكومات البلدية خلال 2019—2023[15]. واستنادًا إلى التحليل السابق، تُطرح الفرضية 2: تعمل سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء من خلال خفض استهلاك الطاقة فيه وزيادة مستوى الدعم الحكومي، ومن ثم دفع تشكيل وتنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع.

2 بناء النموذج

من خلال بناء نموذج الفروق المزدوجة، يتم التحقق من تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء. حيث يكون المتغير التابع هو «الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء»، والمتغير المُفسِّر الجوهري هو «سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي»، والمتغيرات الضابطة هي «الكثافة السكانية» و«مستوى التحضر» وغيرها.

2.1 موضوع البحث

يعرّف هذا المقال مجموعة تجريبية ومجموعة ضابطة، لدراسة الفروق في تغيّر الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بين مجموعتي المدن خلال 2019—2023. وتُتخذ 24 مدينة تجريبية للبناء الذكي مجموعةً تجريبية، منها 16 مدينة تنتمي إلى الحزام الاقتصادي الشرقي مثل بكين وتيانجين، و4 مدن تنتمي إلى الحزام الاقتصادي الأوسط مثل تشانغشا ووهان، و4 مدن تنتمي إلى الحزام الاقتصادي الغربي مثل تشونغتشينغ وأورومتشي. ومراعاةً لعوامل التشابه بين المجموعة الضابطة والمجموعة التجريبية في التوزيع الإقليمي وحجم المدينة ومستوى التنمية الاقتصادية ومستوى تنمية قطاع البناء، وكذلك قابلية مقارنة البيانات وتوافرها، اختيرت المجموعة الضابطة لتضم 16 مدينة في الحزام الاقتصادي الشرقي مثل جينان وشيجياتشوانغ، و4 مدن في الحزام الاقتصادي الأوسط مثل يوييانغ وجينغتشو، و4 مدن في الحزام الاقتصادي الغربي مثل تسي قوه وتوربان. واعتمد البحث البيانات اللوحية للمدن الثماني والأربعين المذكورة خلال 2019—2023 موضوعًا للدراسة، وتشمل إجمالي أصول قطاع البناء في كل مدينة، وعدد العاملين وعدد المؤسسات في قطاع البناء، وإجمالي قيمة إنتاج القطاع ومساحة الإنجاز، والكثافة السكانية، والناتج المحلي الإجمالي لكل مدينة وغيرها، وتستند البيانات إلى الكتاب الإحصائي الوطني، والكتب الإحصائية لكل مدينة، والنشرات الإحصائية للتنمية الاقتصادية والاجتماعية الوطنية وغيرها.

(1) المتغير التابع. تتميز القوى الإنتاجية الجديدة النوعية بأن الارتفاع الكبير في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج هو علامتها الجوهرية، ومن ثم يُعد ارتفاع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء تجسيدًا مهمًا لتشكيل وتنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية. وبالرجوع إلى الدراسات القائمة، يعتمد هذا المقال مؤشر DEA-Malmquist (DEA) لقياس الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء[16-17]، متخذًا إجمالي أصول مؤسسات قطاع البناء في المدينة وعدد العاملين وعدد المؤسسات مؤشراتٍ للمدخلات، ومتخذًا مساحة الإنجاز وإجمالي قيمة إنتاج القطاع مؤشراتٍ للمخرجات. وتستند البيانات إلى «الوضع الأساسي لمؤسسات قطاع البناء» في الكتب الإحصائية لكل مدينة من حيث عدد وحدات المؤسسات، وعدد العاملين في نهاية العام، وإجمالي قيمة إنتاج القطاع، ومساحة الإنجاز، وإلى «المؤشرات المالية الرئيسية لمؤسسات قطاع البناء» من حيث إجمالي الأصول.

(2) المتغير المُفسِّر الجوهري. يتخذ هذا المقال «سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي» متغيرَ صدمة السياسة. فإذا تقرر اعتبار المدينة مدينة تجريبية للبناء الذكي في عام 2022، فإن معامل التأثير في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء Treat يُسند إليه القيمة 1 في ذلك العام وما بعده، وإلا فيكون 0.

(3) المتغيرات الضابطة. يهدف اختيار المتغيرات الضابطة إلى استبعاد أو تقليل تأثير العوامل المحتملة الأخرى على المتغير التابع، لتقدير تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بدقة أكبر. وبالرجوع إلى الدراسات القائمة[18-20]، اختار هذا المقال المتغيرات الضابطة الآتية: الكثافة السكانية لكل مدينة، ومستوى التحضر، وحجم البناء، والناتج المحلي الإجمالي (GDP) للفرد، وقيمة الإنتاج الصناعي. وتستند البيانات إلى الكتاب الإحصائي الوطني، والكتب الإحصائية لكل مدينة، والنشرات الإحصائية للتنمية الاقتصادية والاجتماعية الوطنية وغيرها.

الكثافة السكانية هي عدد السكان لكل وحدة مساحة أرض، ويؤدي نموها مباشرةً إلى زيادة طلب المدينة على المساكن والتجارة والبنية التحتية وغيرها، ويُقيَّم هذا المؤشر بنسبة السكان الدائمين في كل مدينة إلى مساحة نطاقها الإداري، ووحدته شخص/كم2، وتستند البيانات إلى «كثافة السكان الدائمين» ضمن السكان والتوظيف في الكتب الإحصائية لكل مدينة؛ ويعني ارتفاع مستوى التحضر تركز السكان والأنشطة الاقتصادية في المدن والبلدات، وسيزيد حجم الأعمال الإنشائية الحضرية تباعًا، ويُقيَّم هذا المؤشر بنسبة سكان الحضر إلى إجمالي السكان، وتُحسب البيانات من نسبة «سكان الحضر» إلى «إجمالي السكان» في الكتب الإحصائية لكل مدينة؛ ويتعلق حجم البناء بكميات مواد البناء والمعدات والقوى العاملة اللازمة لتنمية قطاع البناء، ويُقيَّم هذا المؤشر بنسبة إجمالي قيمة إنتاج قطاع البناء إلى الناتج المحلي الإجمالي للمنطقة، وتُحسب البيانات من نسبة «إجمالي قيمة إنتاج قطاع البناء» ضمن الوضع الأساسي لمؤسسات القطاع إلى «الناتج المحلي الإجمالي» ضمن المحاسبة الاقتصادية الوطنية في الكتب الإحصائية لكل مدينة؛ ويمثل الناتج المحلي الإجمالي للفرد مستوى معيشة السكان والقدرة الاستهلاكية ودرجة الطلب على تحسين بيئة السكن وبناء البنية التحتية الحضرية، ووحدته يوان، وتستند البيانات إلى «الناتج المحلي الإجمالي للمنطقة للفرد» ضمن المحاسبة الاقتصادية الوطنية في الكتب الإحصائية لكل مدينة؛ وسيؤدي نمو قيمة الإنتاج الصناعي إلى دفع تنمية الصناعات ذات الصلة كمواد البناء والمعدات، وتوجد علاقة وثيقة في السلسلة الصناعية بينه وبين قطاع البناء[21]، ويُقيَّم هذا المؤشر بنسبة إجمالي قيمة الإنتاج الصناعي لكل مدينة إلى الناتج المحلي الإجمالي للمنطقة، وتُحسب البيانات من نسبة «إجمالي قيمة الإنتاج الصناعي للمؤسسات فوق الحجم المحدد» إلى «الناتج المحلي الإجمالي» ضمن المحاسبة الاقتصادية الوطنية في الكتب الإحصائية لكل مدينة.

2.2 تحديد النموذج

نموذج الفروق المزدوجة هو أسلوب تحليل إحصائي قائم على التجارب الطبيعية، ويقصد بالتجربة شبه الطبيعية في هذا المقال «إصدار سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي». وقبل وقوع التجربة وبعدها تُقسَّم العينة إلى مجموعتين: عند النقطة الزمنية للتجربة شبه الطبيعية t، أي المجموعة التجريبية التي تتأثر بالسياسة والمجموعة الضابطة التي لا تتأثر بها. ومن خلال مقارنة التغيرات في كلٍّ من المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة قبل التجربة شبه الطبيعية وبعدها يُقيَّم أثر السياسة[22]. وبالرجوع إلى دراسات وي دونغ مينغ وMasayuki وآخرون[15,23]، يستخدم هذا المقال نموذج الفروق المزدوجة لتحليل تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء. ويُحدَّد على النحو الآتي:

حيث: β 0 هو الحد الثابت؛ β 1 هو معامل تأثير أثر سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي؛ Yit هو الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء للمدينة i في العام t؛ Treatit هو المتغير الوهمي للسياسة «المدينة التجريبية للبناء الذكي»؛ Xit هو المتغير الضابط؛ λi و ηt هما الآثار الثابتة الفردية وآثار السنة على التوالي (لاستبعاد الفروق الفردية بين المدن والفروق بين السنوات المختلفة)؛ εit هو حد الخطأ العشوائي (العوامل المؤثرة ذات التوزيع العشوائي التي لا تغطيها متغيرات تفسير النموذج).

وللتحقق من الآلية النظرية، وبالرجوع إلى دراسات تشه ماو ران وماو تشي لين وآخرون[24-25]، بُني نموذج آلية التأثير للاختبار. ويُحدَّد على النحو الآتي:

حيث: IMit هو متغير الآلية، ومتغير الآلية في هذا المقال هو مستوى الدعم الحكومي واستهلاك الطاقة في قطاع البناء؛ γ 1 هو معامل تقدير الحد التفاعلي بين صدمة سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي ومتغير الآلية ( Treat × IM).

γ 1: خطوات الاختبار هي: أولًا، التحقق استنادًا إلى المعادلة (1) من الدور المحفّز لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء. ثانيًا، إجراء الانحدار للمعادلة (2)، فإذا كان الحد التفاعلي بين صدمة السياسة التجريبية للبناء الذكي ومتغير الآلية ( Treat × IM) ومعامل التقدير γ 1 ذا دلالة إحصائية، فهذا يوضح أن متغير الآلية هذا هو قناة التأثير التي تعزز من خلالها سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، وأن γ 1 (موجبًا كان أم سالبًا) يوضح ما إذا كان رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء يتحقق عبر زيادة متغير الآلية هذا أو خفضه.

3 التحليل التطبيقي

يستخدم التحليل التطبيقي نموذج الفروق المزدوجة الذي جرى بناؤه لتحليل البيانات اللوحية لـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي و24 مدينة غير تجريبية، وذلك للتحقق من صحة فرضيات القسم الأول، ويشمل الانحدار الأساسي، واختبار المتانة، واختبار عدم التجانس، واختبار آلية التأثير. فالانحدار الأساسي يهدف إلى التحقق من أن سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي يمكن أن تعمل عبر تعزيز ارتفاع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، واختبار المتانة يهدف إلى التحقق من موثوقية نموذج هذا المقال، واختبار عدم التجانس يهدف إلى التحقق من أن سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي تتسم بعدم تجانس ملحوظ بحسب المستوى الإداري للمدينة، واختبار آلية التأثير يهدف إلى التحقق من أن السياسة يمكن أن ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء عبر زيادة مستوى الدعم الحكومي وخفض استهلاك الطاقة في القطاع.

3.1 الانحدار الأساسي

تظهر نتائج الانحدار الأساسي في الجدول 1. ووفقًا لنتائج انحدار النموذج (1)، عند عدم إدخال المتغيرات الضابطة، كان معامل تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على Treat هو 0.061 واجتاز اختبار الدلالة عند مستوى 10%، ما يشير إلى أنه مقارنةً بالمدن غير التجريبية ارتفعت الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بالمدن التجريبية للبناء الذكي بنسبة 6.1%، وهو ما يعكس تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في قطاع البناء بالمدن التجريبية للبناء الذكي؛ ووفقًا لنتائج انحدار النموذج (2)، بعد إدخال المتغيرات الضابطة، كان معامل تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على Treat هو 0.059 واجتاز اختبار الدلالة عند مستوى 10%، ما يشير إلى أنه بعد استبعاد تأثير المتغيرات الضابطة مثل الكثافة السكانية ومستوى التحضر وحجم البناء، ظلّت الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بالمدن التجريبية للبناء الذكي مرتفعةً بنسبة 5.9% مقارنةً بالمدن غير التجريبية، وهو ما يؤكد مجددًا أن سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي يمكن أن ترفع بشكل ملحوظ الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع، ومن ثم تدفع تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية فيه. وعليه، فإن الفرضية 1 قائمة.

الجدول 1 الانحدار الأساسي

ملاحظة: \*\*\* و\*\* و\* تمثل مستويات الدلالة 1% و5% و10% على التوالي، وما بين القوسين الصغيرين هو الانحراف المعياري، وكذلك الحال فيما بعد.

3.2 اختبار المتانة

وللتحقق من صحة النموذج، استخدم هذا المقال برنامج Stata17 لتحليل البيانات اللوحية لـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي و24 مدينة غير تجريبية، ويشمل ذلك إجراء اختبار الاتجاهات المتوازية، واختبار الدواء الوهمي (placebo)، واختبار استبدال المتغير التابع على النموذج، وذلك لتقليل الأخطاء القائمة والتحقق من موثوقية النموذج.

3.2.1 اختبار الاتجاهات المتوازية

يجب أن تكون للإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء في كلٍّ من المجموعة التجريبية والمجموعة الضابطة اتجاهُ تطورٍ مشترك، وذلك لضمان قابلية المقارنة بينهما. أي بافتراض أنه عند عدم تنفيذ سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي، يجب أن تكون للإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء في كلٍّ من المدن التجريبية والمدن غير التجريبية اتجاهُ تغيّرٍ مشترك، ومن ثم يجب إجراء اختبار الاتجاهات المتوازية. وبالاستفادة من دراسة شي شاو بين وآخرون[26]، أدخل هذا المقال الحدود التفاعلية بين المتغيرات الوهمية لكل سنة قبل تنفيذ السياسة والمتغير الوهمي للتقسيم لإجراء الاختبار، وتُمثَّل بمعاملات انحدار الحدود التفاعلية درجةُ الفرق بين المجموعتين، وتزداد الاختلافية بزيادة معامل الانحدار. وتظهر نتائج الاختبار في الشكل 1، حيث تمثل النقاط المربعة في الشكل معاملات الانحدار عند كل نقطة زمنية، وجميع معاملات الانحدار عند النقاط الزمنية قبل سنة صدمة السياسة 2022 غير دالة إحصائيًا وتقع ضمن مجال الثقة 95%، ما يوضح أنه لا يوجد فرق دال إحصائيًا في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بين المدن التجريبية والمدن غير التجريبية قبل تنفيذ السياسة التجريبية، وهو ما يحقق فرضية الاتجاهات المتوازية.

الشكل 1 اختبار الاتجاهات المتوازية

3.2.2 اختبار الدواء الوهمي

قد يؤدي إغفال العوامل الأخرى التي يصعب ملاحظتها إلى وجود انحياز في نتائج التقدير، ومن ثم يجب إجراء اختبار الدواء الوهمي، فإذا اجتاز الاختبار، فذلك يوضح أن نتائج انحدار تأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء لا تتأثر بالعوامل الأخرى التي يصعب ملاحظتها. وبالاستفادة من دراسة تشاو بنغ وآخرون[27]، أجرى هذا المقال 500 محاكاة انحدار متكررة للمعادلة (1)، وتظهر نتائج الاختبار في الشكل 2، حيث تتبع قيمة الانحدار المقدَّرة P في الأساس توزيعًا طبيعيًا، ومعظمها أكبر من 0.1، وقد اجتازت اختبار الدواء الوهمي، ما يوضح أن الانحدار الأساسي في هذا المقال يتسم بالاستقرار.

الشكل 2 اختبار الدواء الوهمي

3.2.3 اختبار استبدال المتغير التابع

يهدف استبدال المتغير التابع إلى اختبار ما إذا كان النموذج يعتمد بشكل مفرط على متغير تابع محدد، ومن ثم مزيد من التحقق من صحة النتائج التطبيقية. وتُعد نسبة القيمة المضافة لقطاع البناء إلى الناتج المحلي الإجمالي مؤشرًا مهمًا أيضًا لقياس تنمية القطاع، ولذلك، وبالاستفادة من دراسات لي تشان وتشن تشي هوي وآخرون[28-29]، اتخذ هذا المقال هذه النسبة متغيرًا تابعًا بديلًا عن الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، وتُحسب البيانات من نسبة «إجمالي قيمة الإنتاج المضافة لقطاع البناء» ضمن الوضع الأساسي لمؤسسات القطاع إلى «الناتج المحلي الإجمالي» ضمن المحاسبة الاقتصادية الوطنية في الكتب الإحصائية لكل مدينة. وتظهر نتائج الانحدار في الجدول 2، حيث بلغ معامل تقدير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي 0.380 واجتاز اختبار الدلالة عند مستوى 1%، ما يوضح أن الأثر الإيجابي لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء ما زال قائمًا، وهو ما يؤكد مجددًا استقرار نتائج القسم الأول من هذا المقال.

الجدول 2 اختبار استبدال المتغير التابع

3.3 اختبار عدم التجانس

توجد فروق واضحة في الصلاحيات الإدارية بين المدن ذات المستويات المختلفة في الصين، كما أن السياسات والتدابير التي تتخذها المدن التجريبية المختلفة ليست متطابقة. ولذلك، وللفهم الأعمق لتأثير سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي على الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء في المدن المختلفة، وبالاستفادة من دراسة تشن شين شين[30]، قسّم هذا المقال عينة البحث بحسب المستوى الإداري للمدينة إلى فئتين: الأولى هي البلديات المركزية ومدن العواصم الإقليمية، والثانية هي المدن العامة، لتحليل الفروق في أثر سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي بين المدن المختلفة. وتظهر نتائج الاختبار في الجدول 3.

الجدول 3 اختبار عدم التجانس

تُظهر نتائج النموذج (3) أنه بعد تنفيذ سياسة المدن التجريبية، ارتفعت الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بالبلديات المركزية ومدن العواصم الإقليمية ضمن المدن التجريبية بنسبة 14.4% مقارنةً بالبلديات المركزية ومدن العواصم الإقليمية ضمن المدن غير التجريبية. وتُظهر نتائج النموذج (4) أنه بعد تنفيذ سياسة المدن التجريبية، ارتفعت الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء بالمدن العامة ضمن المدن التجريبية بنسبة 1.9% مقارنةً بالمدن العامة ضمن المدن غير التجريبية. ويعكس ذلك أنه مقارنةً بالمدن العامة، كان أثر ارتفاع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء أوضح في البلديات المركزية ومدن العواصم الإقليمية. وقد يكمن السبب في أن البلديات المركزية ومدن العواصم الإقليمية تتمتع بمزايا مثل الحجم الحضري الأكبر، ومستوى أعلى من التكتل الصناعي، وتجمع أكبر للمواهب، ومن ثم تحصل على عوائد نسبيًا أكثر من سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي.

3.4 اختبار آلية التأثير

يجيب اختبار آلية التأثير عن سؤال: ما المتغيرات الرئيسية التي تؤثر فيها سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي لرفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء؟ وتظهر نتائج الاختبار في الجدول 4. فمن ناحية، أُجري تحليل الآلية لمستوى الدعم الحكومي، ووفقًا لنتائج اختبار النموذج (5)، بلغ معامل تقدير التفاعل بين سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي ومستوى الدعم الحكومي ( Treat × IM) 3.422 واجتاز اختبار الدلالة عند مستوى 1%، ما يوضح أن مستوى الدعم الحكومي هو قناة التأثير التي ترفع من خلالها سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ويشير موجبُ معامل التقدير التفاعلي إلى أن السياسة ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع عبر زيادة مستوى الدعم الحكومي. ومن ناحية أخرى، أُجري تحليل الآلية لاستهلاك الطاقة في قطاع البناء، ووفقًا لنتائج اختبار النموذج (6)، بلغ معامل تقدير التفاعل بين سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي واستهلاك الطاقة في قطاع البناء ( Treat × IM) -0.068 واجتاز اختبار الدلالة عند مستوى 5%، ما يوضح أن استهلاك الطاقة هو قناة التأثير التي ترفع من خلالها سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ويشير سالبُ معامل التقدير إلى أن السياسة ترفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع عبر خفض استهلاك الطاقة.

الجدول 4 اختبار آلية التأثير

وخلاصةً لما سبق، جرى التحقق من كلٍّ من آليتي التأثير المتمثلتين في زيادة مستوى الدعم الحكومي وخفض استهلاك الطاقة في قطاع البناء، ومن ثم فإن الفرضية 2 قائمة.

4 الخاتمة

استنادًا إلى البيانات اللوحية لـ24 مدينة تجريبية للبناء الذكي و24 مدينة غير تجريبية في الصين خلال 2019—2023، استخدم هذا المقال نموذج الفروق المزدوجة للتحقق من الدور المحفّز لسياسة المدن التجريبية للبناء الذكي في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ومن ثم تحليل تأثيرها على تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع. وتوصل إلى الاستنتاجات الرئيسية الآتية:

(1) عززت سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي ارتفاعًا ملحوظًا في الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء، ودفعت تشكيل وتنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية في القطاع. فقد ركزت 24 مدينة تجريبية للبناء الذكي على جوانب تحسين منظومة السياسات، وتنمية صناعة البناء الذكي، وإنشاء مشروعات تجريبية نموذجية، وابتكار آليات الإدارة، وصاغت كل مدينة، بالاقتران مع واقع تنميتها، «خطة تنفيذ المدينة التجريبية للبناء الذكي» الخاصة بها، ما عزز ارتفاع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع ودفع تنمية البناء الذكي. ووفقًا للإحصاءات، وحتى ديسمبر 2023، عملت المدن التجريبية بنشاط على تنمية الصناعة، حيث أُدرجت 506 شركات بالفعل ضمن قائمة تنمية الشركات الرائدة في البناء الذكي.

(2) ترفع سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء من خلال جانبين هما خفض استهلاك الطاقة في القطاع وزيادة مستوى الدعم الحكومي. ففي جانب استهلاك الطاقة، يمكن للمؤسسات تحسين عمليات التصميم والتشييد من خلال البحث والتطوير التقني وتحويل الإنجازات، مثل إدخال معدات البناء الذكي كروبوتات البناء، ودمج تقنيات الاستشعار متعدد المعلومات، وتشخيص الأعطال، والملاحة وتحديد المواقع عالي الدقة، لتوفير التفاعل الشبكي ودعم القرار الذكي للمشروعات الهندسية وغيرها، ما يرفع كفاءة التشييد وجودته بشكل فعال ويخفض استهلاك الطاقة ويوفر الموارد؛ أما في جانب الدعم الحكومي، وحتى يونيو 2023، كانت جميع المدن التجريبية قد صاغت خطط التنفيذ بالاقتران مع ظروفها الخاصة، وأصدرت تباعًا سلسلة من السياسات الداعمة، مثل تقديم مدينة خفي مكافآت مالية لاستثمار شركات البناء في البحث والتطوير للبرمجيات ذات الصلة بالبناء الذكي، وشراء المعدات، وخدمات تقنية المعلومات؛ وسنّ مدينة غوانزو تشريعات توضح أنه يمكن استخدام BIM في الموافقات على تقديم طلبات مشروعات البناء الهندسي، وإصدارها معايير ومواصفات محلية تتمحور حول عمليات التشييد المُصنَّعة والرقمية.

(3) تتسم سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي بعدم تجانس ملحوظ بحسب المستوى الإداري للمدينة، أي أن أثر السياسة في رفع الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في قطاع البناء أوضح في المدن ذات المستوى الإداري الأعلى. وعادةً ما تتمتع المدن ذات المستوى الإداري الأعلى بأساس أفضل لتنمية البناء الذكي، بما في ذلك قاعدة صناعية أقوى، ومستوى وقدرات بناء أعلى، وجهات بناء ومشروعات بناء كافية وغيرها، ما يمكنها من أداء دور سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي بشكل أفضل. فعلى سبيل المثال، استفادت مدينة ووهان من مزايا تكتل الشركات الكبيرة ومعاهد البحث العلمي، وطورت وطبقت مجموعة من المنتجات التقنية الرمزية للبناء الذكي مثل آلات بناء المباني، وآلات مدّ الجسور، وآلات بناء الأبراج، ونشرت نظام إدارة الموافقات على كامل مراحل المشروعات الهندسية القائم على BIM، وسعت إلى استكشاف نماذج جديدة لتشييد المشروعات الهندسية.

5 التوصيات والاقتراحات

(1) تنفيذ استراتيجيات النشر بما يتناسب مع الظروف المحلية. ينبغي تلخيص الخبرات القابلة للتكرار في المدن التجريبية للبناء الذكي، واختيار مزيد من المدن المؤهلة لنشرها تدريجيًا. وفي الوقت نفسه، ومراعاةً لتأثير المستوى الإداري للمدينة، يجب تكييف التدابير وفق الظروف المحلية أثناء عملية نشر سياسة المدن التجريبية للبناء الذكي، وصياغة استراتيجيات نشر ملائمة بالاقتران مع عوامل مثل المستوى الإداري للمدينة المختلفة، ومستوى التنمية الاقتصادية، والأساس التقني والصناعي. وبالنسبة إلى المدن ذات المستوى الإداري الأعلى، يمكن للحكومة مواصلة إصدار السياسات التشجيعية في مجالات الأراضي والتخطيط والمالية والتمويل والابتكار العلمي والتقني، وأداء الدور القيادي النموذجي لهذه المدن، ودفع التنمية الفعالة للبناء الذكي؛ أما بالنسبة إلى المدن ذات المستوى الإداري الأدنى، فينبغي للحكومة ترسيخ أساس تنمية البناء الذكي، ودعم تنميتها المستمرة في البناء الاقتصادي وغيرها، وصياغة خطط وأهداف ومهام واضحة لتنمية البناء الذكي، وإنشاء نمط تنمية مستدام للبناء الذكي، ومن ثم دفع تنميته.

(2) تحسين هيكل الطاقة في قطاع البناء. لقد رفعت المدن التجريبية للبناء الذكي الإنتاجية الكلية لعوامل الإنتاج في القطاع بشكل فعال عبر خفض استهلاك الطاقة فيه. ولذلك، يُوصى بأن تصدر الحكومة بقوة سياسات داعمة ذات صلة، وتشجع شركات البناء على اعتماد الطاقة النظيفة ومواد توفير الطاقة الخضراء، وتكثيف نشر التقنيات والمعدات المتقدمة لتوفير الطاقة وغيرها. وفي الوقت نفسه، تعميق تطبيق الطاقة المتجددة في مجال البناء، ورفع مستوى كهربة المباني، ودعم تنمية الخلايا الكهروضوئية في المباني، ودفع المباني لتقليل التدفئة بالطاقة الأحفورية، وبناء مبانٍ خضراء منخفضة الكربون.

(3) زيادة مستوى الدعم الحكومي. بالاستفادة من الممارسات المبتكرة للمدن التجريبية المختلفة، تُصاغ تدابير داعمة فعالة. أولًا، صياغة تخطيط شامل، إذ ينبغي لكل مدينة الاستفادة من خطط وتدابير تنفيذ المدن التجريبية، وصياغة المهام الرئيسية ومسارات التنفيذ الملائمة لتنمية البناء الذكي فيها. ثانيًا، إصدار المعايير والمواصفات المحلية، وتسريع تحسين منظومة القوانين واللوائح في قطاع البناء المتوافقة مع البناء الذكي. ثالثًا، الأداء الكامل لدور آلية التنسيق بين القطاعات، وتوجيه موارد السياسات من البحث العلمي والتمويل والمواهب وغيرها نحو مجال البناء الذكي، وتعزيز التنسيق بين السياسات، ودفع تنمية البناء الذكي بشكل مشترك.

(4) تسريع تشكيل علاقات إنتاج من نوع جديد تتوافق مع القوى الإنتاجية الجديدة النوعية. ينبغي تعميق إصلاح النظام الاقتصادي والنظام العلمي والتقني وغيرها، والتركيز على إزالة نقاط الانسداد والعوائق التي تقيّد تنمية البناء الذكي، وإنشاء نظام سوق عالي المعايير، وابتكار أساليب تخصيص عوامل الإنتاج في البناء الذكي، وعبر التجريب والنمذجة، تسريع التدفق السلس لمختلف عوامل الإنتاج المتقدمة وعالية الجودة نحو تنمية القوى الإنتاجية الجديدة النوعية. وفي الوقت نفسه، ضمان سلاسة الدورة الإيجابية بين التعليم والعلوم والتقنية والمواهب، وتحسين آلية عمل تنمية المواهب واستقطابها واستخدامها وتدفقها المعقول.

المراجع

END

الآراء الواردة في هذا المقال تعبّر عن رأي الكاتب  حقوق النشر © Zhuwei Architectural Technology

يُحظر إعادة النشر دون تصريح

عند إعادة النشر يُرجى ذكر المصدر: Zhuwei Architectural Technology

      شركة Zhuwei للتكنولوجيا المعمارية هي شركة خدمات تقنية من طراز جديد، متخصصة في التحسين المتكامل للتصميم واستشارات BIM واستشارات التصميم المسبق الصنع. يجمع فريقنا مهندسين كبار من كبريات معاهد التصميم، ومديرين تنفيذيين سابقين في شركات عقارية، ومهندسي BIM ومهندسي تصنيع مسبق، ويقدم التحسين المتكامل للتصميم، والمراجعة الدقيقة للمخططات، واستشارات BIM مع تفصيل MEP، وخدمات التصميم المسبق الصنع.

      استشارات تحسين التصميم: نعمل امتداداً ومكملاً لإدارة التصميم لدى المطورين العقاريين، ونركز على الاستشارات والتحسين للمباني المدنية. عبر العملية بأكملها — أو في المراحل الرئيسية التي يحددها العميل — نضبط اقتصادية التصميم وعقلانيته وسلامته، ونزيل التكاليف غير الضرورية مع تحسين جودة المخططات بشكل قابل للقياس، محققين "تكلفة أقل وكفاءة أعلى".

      استشارات BIM: من خلال تقنيات البناء الرقمي، نساعد المصممين على تقليل الأخطاء ورفع الجودة في مرحلة التصميم، ونساعد المقاولين على توفير التكاليف وتخطيط تركيبات MEP عالية الجودة في مرحلة البناء، ونمد نماذج BIM إلى إدارة المرافق في مرحلة التشغيل — بالتعاون مع كبرى شركات البرمجيات.

      استشارات التصميم مسبق الصنع: تصميم كامل العملية على منصات BIM، باستخدام Revit وTekla لتفصيل مكونات PC. ترتبط هندسة المكونات وحديد التسليح بارامترياً — ما تراه هو ما تحصل عليه. نسلم مخططات جاهزة للثورة الصناعية 4.0 مع أطوال القص لكل قضيب حديد، ودعماً بإنترنت الأشياء لإنتاج مكونات PC وتخزينها ونقلها وتركيبها.

      يضم فريق خبرائنا كوادر من كبريات مؤسسات التصميم، بقاعدة تقنية راسخة وخبرة غنية في التصميم والتحسين المزدوج، مع قدرة تقنية ومستوى تحكم في صدارة القطاع.

—— هذا المقال مزامَن تلقائيًا من حساب WeChat الرسمي «Zhuwei Architectural Technology». اقرأ الأصل ——