建築構造｜5.9%の成長の背景：スマート建設モデル都市政策が建設業の新質生産力の発展に与える影響

本稿は、微信（WeChat）公式アカウント「建筑结构」からの転載であり、学習・交流のみを目的としています。著作権は原作者に帰属します。

スマート建設パイロット都市政策が建設業の新質生産力の発展に与える影響に関する研究

文/刘美霞、张士彬、于德湖、于显蕙、刘洪娥、邵笛、郑海超、路忠德

要旨

Abstract

本稿は、2019—2023年における中国の24のスマート建設パイロット都市と24の非パイロット都市のパネルデータに基づき、二重差分モデルを用いて、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進する効果を検証し、あわせて建設業の新質生産力の発展に与える影響を分析したものである。研究結果によると、非パイロット都市と比較して、スマート建設パイロット都市の建設業の全要素生産性は5.9%向上しており、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の顕著な向上を促進し、建設業の新質生産力の発展を推進したことが示された。スマート建設パイロット都市政策は、主に建設業のエネルギー消費の削減と政府支援力度の強化などを通じて、建設業の全要素生産性を向上させる。異質性検証の結果、スマート建設パイロット都市政策には都市行政等級に関する顕著な異質性が存在し、すなわち、同政策は行政等級の高い都市に対してより顕著な促進効果を有することが示された。

0 はじめに

習近平総書記は、新質生産力の形成を加速する必要があると提起し、新質生産力は全要素生産性の大幅な向上を核心的指標とし、その特徴は革新にあり、要諦は質の高さにあり、本質は先進的生産力にあると指摘した。全要素生産性（total factor productivity、TFP）とは、総産出のうち資本・労働などの生産要素投入の増加では説明できない残余部分を指し、経済の質の高い発展を図る上での重要な指標である[1]。現在、多くの研究者が全要素生産性の観点から各産業における新質生産力の形成と発展の問題を研究している。张海鹏ら[2]は、農業における新たな科学技術、新たなモデル、新たな業態が農業の全要素生産性を向上させ、農業の新質生産力を形成する重要な手段であるとしている。凌晨ら[3]は、製造業の全要素生産性の向上は企業のデジタル化転換を手段とすることで、製造業の新質生産力の形成が促進されるとしている。2020年7月、住宅都市農村建設部（MOHURD）など13部門は共同で「スマート建設と建築工業化の協同発展の推進に関する指導意見」を発表し、スマート建設を発展させることを明確に打ち出した。丁烈云院士[4]は、スマート建設は、新たな情報技術と工程建設が融合して形成された工程建設の革新的なモデルであり、規範化されたモデリング、ネットワーク化されたインタラクション、可視化による認知、高性能計算、および知的化された意思決定支援を通じて、デジタルチェーンが駆動するプロジェクトの計画立案、計画設計、施工生産、運営保守サービスの一体化統合と高効率な連携を実現すると指摘している。スマート建設は建設業の新質生産力の典型的な代表であり、建設業の全要素生産性を向上させ、建設業をデジタル・スマート化へと発展させる上で極めて重要である[5]。

スマート建設パイロット都市政策は、中国がスマート建設の発展を推進する重要な手段の一つであり、その実施効果を評価することは重要な意義を持つ。2022年10月、スマート建設を大いに発展させるため、住宅都市農村建設部（MOHURD）は24のスマート建設パイロット都市のリストを公表し、スマート建設パイロット都市政策を実施した。パイロット期間は公表日から3年間であり、各パイロット都市に対して、試行実施方案を厳格に実行し、「全体を統括して計画を立案し、地域の実情に応じて施策を講じる」という作業原則を堅持することを求めた。また、政策体系の整備、スマート建設産業の育成、パイロットモデルプロジェクトの建設、管理メカニズムの革新という4つの必須タスクを課すとともに、部品・部材のスマート工場の構築、技術研究開発と成果転換の推進、標準体系の整備、専門人材の育成という4つのタスクを、地方が実情に応じて自主的に選択できるよう提示した。さらに、パイロット都市はパイロット目標に基づいて新たな任務の方向性を提起することもできる。政策実施以降、2023年12月時点で、住宅都市農村建設部（MOHURD）は6社の企業による7件のスマート建設パイロットプロジェクトを承認し、総投資額は90億元を超え、複製可能な経験と実践方法130件を総括して普及させた。24のスマート建設パイロット都市は、政策体系の整備、スマート建設産業の育成などの主要任務を中心に活動し、土地、計画、財政、科学技術などの一連の支援政策を打ち出し、関係機関による39のスマート建設科学技術イノベーションプラットフォームの構築を支援し、506社をスマート建設中核企業のリストに組み入れ、758件のスマート建設パイロットモデルプロジェクトを公表し、スマート建設関連の標準、歩掛、ガイドラインなど47項目を制定・実施して、スマート建設の発展を推進した。これまでに研究者らはスマート建設と建設業の新質生産力の関係について研究を進めており、牛伟蕊ら[6]は、スマート建設が新質生産力の進化の各段階で重要な役割を果たし、建設業の新質生産力を生み出す有力な手段であり技術的支えであると指摘している。于静氏と张春巍氏ら[7-8]は、スマート建設技術の研究と応用が伝統的建設業の転換・高度化を推進する重要な支えであり、スマート建設の科学技術イノベーションが建設業の新質生産力を後押しすると述べている。

スマート建設と新質生産力に関する既存研究は少なく、その多くは定性的分析が中心で、定量的研究は乏しい。そこで本稿は、2019—2023年における中国の24のスマート建設パイロット都市と24の非パイロット都市のパネルデータに基づき、二重差分モデルを用いて、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進する効果を検証する。あわせて、都市の行政等級がスマート建設パイロット都市政策の実施効果に与える影響を検討し、同政策がエネルギー消費の削減と政府支援力度の強化という二つの面で果たす役割を分析し、それぞれに的を絞った対策提案を行う。

1 研究仮説

全要素生産性とは、経済成長のうち、資本投入、労働などの要素投入の生産性への貢献分を差し引いても説明されない部分を指し、物的資本や労働などの投入要素以外の要因が経済成長に与える貢献を示すものである[9]。その顕著な向上は新質生産力の核心的指標である。本稿では、建設業の全要素生産性を被説明変数と設定する[10]。以上の分析に基づき、仮説1を提示する。すなわち、スマート建設パイロット都市政策は建設業の全要素生産性を向上させることができ、それによって建設業の新質生産力の形成と発展を推進するというものである。

また、王广明氏・安敏氏ら[11-12]の研究を参考に、本稿は建設業のエネルギー消費の削減と政府支援力度の強化という二つの面から、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性に与える影響を研究する。第一に、建設業のエネルギー消費量は、建設業の総生産額とエネルギー消費総量との比率を測る重要な指標である[13]。スマート建設パイロット都市は、グリーン技術の研究開発や科学技術成果の転換などの手段を通じてエネルギー消費を大幅に削減し、それによって建設業の全要素生産性を向上させ、建設業の新質生産力の発展を推進することができる。本稿では、単位建築面積当たりのエネルギー消費量によって建設業のエネルギー消費量を測定する。すなわち、建築物が消費したエネルギーを標準炭換算の総量に換算し、それを建築面積で除して算出する。単位は万t/m2である[12]。第二に、スマート建設パイロット都市は、財政補助や税制優遇などの支援政策を通じて建設業の全要素生産性を向上させ[14]、ひいては建設業の新質生産力の発展を推進することができる。本稿では、2019—2023年における各市政府工作報告の中の「スマート建設」の出現頻度によって、各市がスマート建設の発展を推進する政府支援力度を測定する[15]。以上の分析に基づき、仮説2を提示する。すなわち、スマート建設パイロット都市政策は、建設業のエネルギー消費の削減と政府支援力度の強化を通じて建設業の全要素生産性を向上させ、建設業の新質生産力の形成と発展を推進するというものである。

2 モデル構築

二重差分モデルを構築することにより、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性に与える影響を検証する。ここで、被説明変数は「建設業の全要素生産性」、核心的説明変数は「スマート建設パイロット都市政策」、統制変数は「人口密度」「都市化水準」などである。

2.1 研究対象

本稿では試験群と対照群を設定し、2019—2023年における両群の都市間での建設業の全要素生産性の変化の差異を研究する。24のスマート建設パイロット都市を試験群とし、そのうち北京市・天津市など16都市は東部経済ベルト、長沙市・武漢市など4都市は中部経済ベルト、重慶市・ウルムチ市など4都市は西部経済ベルトに属する。対照群と試験群の区域分布、都市規模、経済発展水準・建設業の発展水準の類似性、およびデータの比較可能性・入手可能性などの要因を考慮し、選定した対照群は、済南市・石家荘市など東部経済ベルトの16都市、岳陽市・荊州市など中部経済ベルトの4都市、自貢市・トルファン市など西部経済ベルトの4都市である。以上の48都市の2019—2023年までのパネルデータを研究対象とし、各市の建設業資産合計、建設業従業者数と企業数、建設業総生産額と竣工面積、人口密度、各市の地域総生産などを含む。データは国家統計年鑑、各市の統計年鑑、および国民経済・社会発展統計公報などに由来する。

(1)被説明変数。新質生産力は全要素生産性の大幅な向上を核心的指標とするため、建設業の全要素生産性の向上は新質生産力の形成と発展の重要な現れである。本稿では既存研究を参考に、DEA-Malmquist（DEA）指数を用いて建設業の全要素生産性を測定する[16-17]。投入指標には都市の建設業企業の資産合計、従業者数・企業数を、産出指標には竣工面積と建設業総生産額を用いる。データは、各市の統計年鑑における「建設業企業の基本状況」の中の企業単位数、年末従業者数、建設業総生産額、竣工面積、および「建設業企業の主要財務指標」の中の資産総計に由来する。

(2)核心的説明変数。本稿では「スマート建設パイロット都市政策」を政策ショック変数とする。当該都市が2022年にスマート建設パイロット都市に指定された場合、建設業の全要素生産性への影響係数 Treat は、当年およびそれ以降を1とし、それ以外は0とする。

(3)統制変数。統制変数の選定は、従属変数に対する他の潜在的要因の影響を除去または低減し、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性に与える影響をより正確に推定することを意図している。本稿では既存研究[18-20]を参考に、以下の統制変数を選定した。すなわち、各市の人口密度、都市化水準、建築規模、一人当たり国内総生産（GDP）、工業生産額である。データは国家統計年鑑、各市の統計年鑑、および国民経済・社会発展統計公報などに由来する。

人口密度は単位土地面積当たりの人口数であり、その増加は都市における住宅、商業、インフラなどへの需要の増加を直接もたらす。本指標は、各市の常住人口と管轄面積の比率で評価し、単位は人/km2であり、データは各市の統計年鑑の「人口と就業」の項目における常住人口密度に由来する。都市化水準の向上は、人口と経済活動が都市部へ集積することを意味し、都市の建設工事量なども相応に増加する。本指標は、都市人口が総人口に占める比率で評価し、データは各市の統計年鑑における「都市人口」と「総人口」の比率で算出する。建築規模は、建設業の発展に必要な建築材料、設備、労働力などの数量に関わる。本指標は、建設業総生産額が地域GDPに占める比率で評価し、データは各市の統計年鑑における「建設業企業の基本状況」の中の建設業総生産額と「国民経済計算」の中の地域総生産の比率で算出する。一人当たりGDPは、住民の生活水準、消費能力、および居住環境の改善や都市インフラ整備への需要の程度を表し、単位は元（人民元）であり、データは各市の統計年鑑における「国民経済計算」の中の一人当たり地域総生産に由来する。工業生産額の増加は、建築材料、設備などの関連産業の発展を牽引し、建設業との間には密接な産業連関関係が存在する[21]。本指標は、各市の工業総生産額が地域GDPに占める比率で評価し、データは各市の統計年鑑における「規模以上工業総生産額」と「国民経済計算」の中の地域総生産の比率で算出する。

2.2 モデル設定

二重差分モデルは自然実験に基づく統計的分析手法の一つである。本稿における準自然実験とは「スマート建設パイロット都市政策の導入」を指す。実験の前後でサンプルを2群に分ける。すなわち、準自然実験の時点 t において政策の影響を受けた試験群と、政策の影響を受けない対照群である。試験群と対照群の準自然実験前後の変化を比較することにより、政策の影響効果を評価する[22]。本稿は、韦东明氏およびMasayuki氏ら[15,23]の研究を参考に、二重差分モデルを用いてスマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性に与える影響を分析する。具体的な設定は以下のとおりである。

ここで、 β 0は定数項、β 1はスマート建設パイロット都市政策の効果の影響係数、Yit は i 都市における t 年の建設業の全要素生産性、Treatit は「スマート建設パイロット都市」を表す政策ダミー変数であり、Xit は統制変数であり、λi と ηt は、それぞれ個体固定効果と年次固定効果（各都市間の個体差と年次間の差異を除去する）であり、εit は、ランダム誤差項（モデルの説明変数に含まれない、ランダムに分布する影響要因）である。

理論メカニズムを検証するため、车茂然氏と毛其淋氏ら[24-25]の研究を参考に、影響メカニズムモデルを構築して検証する。具体的な設定は以下のとおりである。

ここで、 IMit はメカニズム変数であり、本稿のメカニズム変数は政府支援力度と建設業のエネルギー消費量である。γ 1は、スマート建設パイロット都市政策のショックとメカニズム変数の交互作用項（ Treat × IM）の推定係数である。

γ 1の検証手順は以下のとおりである。まず、式（1）に基づき、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進する効果を検証する。次に、式（2）について回帰分析を行い、スマート建設パイロット政策のショックとメカニズム変数の交互作用項（ Treat × IM）の推定係数 γ 1が有意であれば、当該メカニズム変数は、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進する際の影響経路であることを示し、かつγ 1の正負は、当該メカニズム変数の引き上げまたは引き下げのいずれを通じて建設業の全要素生産性の向上が促進されるかを示す。

3 実証分析

実証分析では、構築した二重差分モデルを用いて、24のスマート建設パイロット都市と24の非パイロット都市のパネルデータを分析し、第1節の仮説の妥当性を検証する。これには、基準回帰、頑健性検証、異質性検証、および影響メカニズム検証が含まれる。基準回帰は、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進できることを検証するためのものである。頑健性検証は、本稿のモデルの信頼性を検証するためのものである。異質性検証は、スマート建設パイロット都市政策に都市の行政等級に関する顕著な異質性が存在することを検証するためのものである。影響メカニズム検証は、スマート建設パイロット都市政策が政府支援力度の強化と建設業のエネルギー消費の削減を通じて建設業の全要素生産性を向上させられるかを検証するためのものである。

3.1 基準回帰

基準回帰の結果を表1に示す。モデル（1）の回帰結果によると、統制変数を導入していない場合、スマート建設パイロット都市政策の Treat に対する影響係数は0.061であり、10%水準で有意である。これは、非パイロット都市と比較して、スマート建設パイロット都市の建設業の全要素生産性が6.1%向上したことを示し、スマート建設パイロット都市における建設業の新質生産力の発展を反映している。また、モデル（2）の回帰結果によると、統制変数を導入した後も、スマート建設パイロット都市政策の Treat に対する影響係数は0.059であり、10%水準で有意である。これは、人口密度、都市化水準、建築規模などの統制変数の影響を除外した後も、非パイロット都市と比較して、スマート建設パイロット都市の建設業の全要素生産性が依然として5.9%向上していることを示しており、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性を顕著に向上させ、ひいては建設業の新質生産力の発展を推進することを改めて示している。したがって、仮説1は成立する。

表1 基準回帰

注：\*\*\*、\*\*、\*はそれぞれ1%、5%、10%水準での有意性を示す。括弧内は標準偏差であり、以下同様。

3.2 頑健性検証

モデルの有効性を検証するため、本稿ではStata17を用いて、24のスマート建設パイロット都市と24の非パイロット都市のパネルデータを分析する。これには、モデルに対する平行トレンド検証、プラセボ検証、および被説明変数の置換検証が含まれ、存在し得る誤差を小さくして、モデルの信頼性を検証する。

3.2.1 平行トレンド検証

試験群と対照群の建設業の全要素生産性は共通の発展トレンドを有していなければならず、それによって初めて両者の比較可能性が保証される。すなわち、スマート建設パイロット都市政策が実施されなかったと仮定した場合にも、パイロット都市と非パイロット都市の建設業の全要素生産性は共通の変化トレンドを有する必要があるため、平行トレンド検証を行う必要がある。本稿では、石绍宾氏ら[26]の研究を参考に、政策実施前の各年のダミー変数とグループ分けダミー変数の交互作用項を導入して検証を行う。交互作用項の回帰係数で両群間の差異の程度を表し、その差異は回帰係数の増加に伴って大きくなる。検証結果を図1に示す。図中の四角の点は各時点の回帰係数を表す。政策ショックの年である2022年より前のすべての時点における回帰係数は有意ではなく、95%信頼区間内に位置している。これは、パイロット都市と非パイロット都市の建設業の全要素生産性が、パイロット政策の実施前には有意な差異を持たず、平行トレンドの仮定を満たしていることを示している。

図1 平行トレンド検証

3.2.2 プラセボ検証

観測が困難な他の要因の欠落により、推定結果に偏りが生じる可能性がある。そこでプラセボ検証を行う必要があり、検証を通過できれば、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性に与える回帰結果が、観測が困難な他の要因の影響を受けていないことを示す。本稿では、赵鹏氏ら[27]の研究を参考に、式（1）について500回の反復回帰シミュレーションを実施した。検証結果を図2に示す。回帰推定値 P 値はほぼ正規分布に従い、その大半が0.1より大きいことから、プラセボ検証を通過している。これは、本稿の基準回帰が安定性を有することを示している。

図2 プラセボ検証

3.2.3 被説明変数の置換検証

被説明変数を置き換えることは、モデルが特定の被説明変数に過度に依存していないかを検証し、実証結果の有効性をさらに検証するものである。建設業の付加価値がGDPに占める割合も、建設業の発展を測る重要な指標である。そこで本稿では、李展氏・陈志辉氏ら[28-29]の研究を参考に、これを建設業の全要素生産性に代わる被説明変数とする。データは、各市の統計年鑑における「建設業企業の基本状況」の中の建設業総生産額（付加価値）と「国民経済計算」の中の地域総生産の比率で算出する。回帰結果を表2に示す。スマート建設パイロット都市政策の推定係数は0.380であり、1%水準で有意である。これは、スマート建設パイロット都市政策による建設業の全要素生産性向上への正の効果が依然として存在することを示しており、本稿第1節の結果の安定性をさらに検証している。

表2 被説明変数の置換検証

3.3 異質性検証

中国では行政等級の異なる都市の行政権限に明らかな差異が存在し、パイロット都市ごとに講じる政策や措置も一様ではない。そこで、スマート建設パイロット都市政策が異なる都市の建設業の全要素生産性に与える影響をより深く理解するため、本稿では陈新欣氏[30]の研究を参考に、研究サンプルを都市の行政等級に基づいて2つの類型に分類した。すなわち、第一は直轄市と省都都市、第二は一般都市であり、スマート建設パイロット都市政策の効果が都市間でどのように異なるかを分析する。検証結果を表3に示す。

表3 異質性検証

モデル（3）の結果によると、パイロット都市政策の実施後、非パイロット都市のうちの直轄市・省都都市と比較して、パイロット都市のうちの直轄市・省都都市では、建設業の全要素生産性が14.4%向上した。モデル（4）の結果によると、パイロット都市政策の実施後、非パイロット都市のうちの一般都市と比較して、パイロット都市のうちの一般都市では、建設業の全要素生産性が1.9%向上した。これは、一般都市と比較して、直轄市・省都都市の方が建設業の全要素生産性の向上効果がより顕著であることを反映している。その理由として、直轄市・省都都市はより大きな都市規模、より高い産業集積水準、より多くの人材の集結といった優位性を有しており、スマート建設パイロット都市政策から得られる恩恵が相対的に多い可能性が考えられる。

3.4 影響メカニズム検証

影響メカニズム検証が問うのは、スマート建設パイロット都市政策がどのような重要変数への影響を通じて建設業の全要素生産性を向上させるのかという点である。検証結果を表4に示す。第一に、政府支援力度に関するメカニズム分析を行う。モデル（5）の検証結果によると、スマート建設パイロット都市政策と政府支援力度の推定係数（ Treat × IM）は3.422であり、1%水準で有意である。これは、政府支援力度が、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性を向上させる際の影響経路であることを示している。交互作用の推定係数が正であることは、スマート建設パイロット都市政策が政府支援力度の強化を通じて建設業の全要素生産性を向上させることを示す。第二に、建設業のエネルギー消費に関するメカニズム分析を行う。モデル（6）の検証結果によると、スマート建設パイロット都市政策と建設業のエネルギー消費の推定係数（ Treat × IM）は-0.068であり、5%水準で有意である。これは、エネルギー消費が、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性を向上させる際の影響経路であることを示している。推定係数が負であることは、スマート建設パイロット都市政策がエネルギー消費の削減を通じて建設業の全要素生産性を向上させることを示す。

表4 影響メカニズム検証

以上を総合すると、政府支援力度の強化と建設業のエネルギー消費の削減という二つの作用メカニズムはいずれも検証され、仮説2は成立する。

4 結論

本稿は、2019—2023年における中国の24のスマート建設パイロット都市と24の非パイロット都市のパネルデータに基づき、二重差分モデルを用いて、スマート建設パイロット都市政策が建設業の全要素生産性の向上を促進する効果を検証し、あわせてそれが建設業の新質生産力の発展に与える影響を分析した。得られた主な結論は以下のとおりである。

(1)スマート建設パイロット都市政策は、建設業の全要素生産性の顕著な向上を促進し、建設業の新質生産力の形成と発展を推進した。24のスマート建設パイロット都市は、政策体系の整備、スマート建設産業の育成、パイロットモデルプロジェクトの建設、管理メカニズムの革新などの面を中心に、各市の発展の実情に合わせて、それぞれ各市の「スマート建設パイロット都市実施方案」を策定し、建設業の全要素生産性の向上を促進し、スマート建設の発展を推進した。統計によると、2023年12月時点で、パイロット都市は産業の育成を積極的に進め、すでに506社の企業がスマート建設中核企業の育成リストに組み入れられている。

(2)スマート建設パイロット都市政策は、建設業のエネルギー消費の削減と政府支援力度の強化という二つの面を通じて、建設業の全要素生産性を向上させる。エネルギー消費の面では、企業は技術研究開発と成果転換によって設計・施工のプロセスを最適化できる。例えば、建築ロボットなどのスマート建設設備を導入し、多情報センシング、故障診断、高精度測位・ナビゲーションなどの技術を融合させて、建設プロジェクトにネットワーク化された対話と知的化された意思決定支援などを提供することで、施工の効率と品質を効果的に高め、エネルギー消費を削減し、資源を節約できる。政府支援の面では、2023年6月時点で、各パイロット都市はそれぞれの実情に応じてすべて実施方案を策定し、続々と一連の支援政策を打ち出している。例えば、合肥市は、スマート建設関連ソフトウェアの研究開発への投資、設備購入、情報技術サービスを行う建築企業に対して資金による奨励を与えている。広州市は、法制度上BIMが建設プロジェクトの届出・審査認可に使用できることを明確にし、工業化・デジタル化された建設プロセスに関する地方標準規範を制定・公布している。

(3)スマート建設パイロット都市政策には、都市の行政等級に関する顕著な異質性が存在する。すなわち、スマート建設パイロット都市政策は、行政等級の高い都市の建設業の全要素生産性の向上に対してより顕著な効果を持つ。行政等級の高い都市は通常、より良好なスマート建設発展の基盤を備えており、より強い産業基盤、建設の水準と能力、十分な建設事業者と建設プロジェクトなどを有するため、スマート建設パイロット都市政策の効果をより良く発揮できる。例えば武漢市は、大手企業や研究機関が集積する優位性を発揮し、造楼機、架橋機、築塔機など一連の象徴的なスマート建設技術製品を研究開発・応用し、BIMに基づく建設プロジェクトの全プロセス審査・認可管理体系の構築を進め、建設工程の新たなモデルの模索に努めている。

5 対策提案

(1)地域の実情に応じた普及戦略の実施。スマート建設パイロット都市の複製可能な経験を総括し、条件を備えたより多くの都市を選定して段階的に普及させる。同時に、都市行政等級の影響を考慮し、スマート建設パイロット都市政策の普及過程では、都市の行政等級、経済発展水準、技術・産業基盤などの異なる要因を踏まえ、地域の実情に応じた適切な普及戦略を策定すべきである。行政等級の高い都市に対しては、政府は土地、計画、財政、金融、科学技術イノベーションなどの面での奨励政策を引き続き打ち出し、行政等級の高い都市のモデル的・先導的役割を発揮させ、スマート建設の効率的な発展を推進することができる。行政等級の低い都市に対しては、政府はスマート建設の発展基盤を強固にし、経済建設などの面で絶えず発展できるよう支援するとともに、明確なスマート建設の発展計画、目標、任務を策定し、持続可能なスマート建設の発展モデルを構築し、もってスマート建設の発展を推進すべきである。

(2)建設業のエネルギー構造の最適化。スマート建設パイロット都市は、建設業のエネルギー消費の削減を通じて、建設業の全要素生産性を効果的に向上させた。したがって、政府が関連する支援政策を積極的に打ち出し、建築企業がクリーンエネルギーやグリーンで省エネルギーな材料を採用することを奨励し、先進的な省エネ技術・設備などの普及を一層拡大することを提案する。同時に、建築分野における再生可能エネルギーの応用を深め、建築物の電化水準を高め、建築物一体型太陽光発電（建築光伏）の発展を支援し、建築物における化石エネルギーによる熱供給の削減を推進し、グリーンで低炭素な建築物を創り出す。

(3)政府支援力度の強化。異なるパイロット都市の革新的な取り組みを参考にし、実効性のある支援措置を講じる。第一に、全体計画を策定することである。各市はパイロット都市の実施方案と措置を参考にし、各市のスマート建設発展に適した重点任務と実施経路を策定すべきである。第二に、地方標準・規範を制定し、スマート建設に適合した建設業の法規・制度体系の整備を加速することである。第三に、部門横断的な調整メカニズムの役割を十分に発揮し、科学研究、金融、人材などの政策資源をスマート建設分野に振り向け、政策間の連携を強め、共にスマート建設の発展を推進することである。

(4)新質生産力に適合した新たな生産関係の形成を加速する。経済体制、科学技術体制などの改革を深化させ、スマート建設の発展を妨げるボトルネックや障害の解消に重点的に取り組み、高い水準の市場体系を構築し、スマート建設の生産要素の配置方式を革新し、パイロット・モデル事業を通じて、各種の先進的で質の高い生産要素が新質生産力の発展に向けて円滑に流れることを加速する。同時に、教育、科学技術、人材の好循環を円滑にし、人材の育成、導入、活用、合理的な流動に関する仕組みを整備する。

参考文献

END

本文の見解は著者個人のものです  著作権は筑緯建築科技（Zhuwei Architectural Technology）に帰属します

無断転載を禁じます

転載の際は出典を明記してください：筑緯建築科技

      Zhuwei建築テクノロジーは、総合設計最適化・BIMコンサルティング・プレハブ建築設計コンサルティングを専門とする新しいタイプの技術サービス企業です。大手設計院の技術中核、不動産企業の元上級管理職、BIMエンジニア、プレハブ建築エンジニアが集結し、建築工程の総合設計最適化と精密図面審査、BIMコンサルティングおよびMEP詳細設計、プレハブ設計コンサルティング・詳細化サービスを提供しています。

      設計最適化コンサルティング：不動産開発企業の設計管理の延長・補完として、民用建築の総合設計コンサルティングと最適化に注力しています。「専門性が価値を創造し、サービスが品質を築く」の理念のもと、全プロセスまたはお客様指定の重要段階で設計の経済性・合理性・安全性を管理し、無駄なコストを削減しながら図面品質を大幅に向上させ、「コスト削減・効率向上」を実現します。

      BIMコンサルティング：デジタル建設技術により、設計段階では設計者のミス削減と品質向上を支援し、施工段階では施工者のコスト削減と高品質なMEP設備施工計画を支援します。また、BIMモデルを運用段階の施設管理に活用し、主要ソフトウェアベンダーと協業して建築の運用管理を支援します。

      プレキャスト設計コンサルティング：BIMプラットフォームによる全プロセス設計を採用し、RevitとTeklaでPC詳細設計を実施します。部材の空間パラメータと配筋はBIMモデル内で連動して修正・調整でき、見たままの成果が得られます。インダストリー4.0水準の出図、全鉄筋の切断寸法データの提供、IoT技術によるPC部材の生産・保管・輸送・設置支援サービスを提供します。

      当社の専門家チームは大手設計院出身で、確かな技術力と二系統設計・最適化の豊富な経験を持ち、技術能力と管理能力は業界トップレベルです。

—— 本記事はWeChat公式アカウント「筑緯建築科技」から自動同期されています。原文を読む ——