O impacto das políticas das cidades-piloto de construção inteligente no desenvolvimento de novas forças produtivas no setor da construção

Este artigo foi reproduzido da conta oficial “Estrutura Arquitetônica”, apenas para fins de estudo e intercâmbio; os direitos autorais pertencem aos seus titulares originais.

Estudo sobre o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente no desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade na indústria da construção

Texto/Liu Meixia, Zhang Shibin, Yu Dehu, Yu Xianhui, Liu Hong’e, Shao Di, Zheng Haichao, Lu Zhongde

Resumo

Abstract

Com base nos dados em painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e 24 cidades não piloto da China entre 2019 e 2023, este artigo aplica o modelo de diferenças em diferenças para verificar o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção e, em seguida, analisa seu impacto no desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade do setor. Os resultados mostram que, em comparação com as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nas cidades-piloto de construção inteligente aumentou 5,9%, o que reflete que a política de cidades-piloto de construção inteligente promoveu uma elevação significativa da produtividade total dos fatores do setor e impulsionou o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade; a política atuou principalmente pela redução do consumo de energia da indústria da construção e pelo aumento do apoio governamental. Os testes de heterogeneidade indicam que a política apresenta heterogeneidade significativa quanto ao nível administrativo da cidade, ou seja, o efeito promotor é mais notável nas cidades de nível administrativo mais alto.

0 Introdução

O secretário-geral Xi Jinping propôs acelerar a formação de novas forças produtivas de qualidade e apontou que elas têm como marca central uma elevação substancial da produtividade total dos fatores, como característica a inovação, como chave a qualidade superior e como essência forças produtivas avançadas. A produtividade total dos fatores (total factor productivity, TFP) é o resíduo da produção total que não pode ser explicado pelo crescimento dos insumos de fatores de produção, como capital e trabalho, e constitui um indicador importante do desenvolvimento econômico de alta qualidade[1]. Atualmente, muitos estudiosos investigam, a partir da perspectiva da produtividade total dos fatores, a formação e o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade nos diversos setores: Zhang Haipeng et al.[2] consideram que as novas tecnologias, os novos modelos e os novos formatos de negócio agrícolas são meios importantes para elevar a produtividade total dos fatores da agricultura e formar novas forças produtivas de qualidade no setor agrícola; Ling Chen et al.[3] sustentam que a elevação da produtividade total dos fatores da indústria de transformação tem como meio a transformação digital das empresas, promovendo a formação de novas forças produtivas de qualidade nesse setor. Em julho de 2020, o Ministério da Habitação e Desenvolvimento Urbano-Rural (MOHURD) e outros 13 departamentos publicaram conjuntamente as “Orientações sobre a promoção do desenvolvimento coordenado da construção inteligente e da industrialização da construção”, propondo explicitamente o desenvolvimento da construção inteligente. O acadêmico Ding Lieyun[4] aponta que a construção inteligente é um modelo inovador de construção de engenharia surgido da integração das novas tecnologias da informação com a construção, que, por meio de modelagem padronizada, interação em rede, cognição visual, computação de alto desempenho e apoio inteligente à tomada de decisão, realiza a integração e a colaboração de alta eficiência, impulsionadas pela cadeia digital, da formulação do empreendimento, do planejamento e projeto, da produção em obra e dos serviços de O&M. A construção inteligente é a representante típica das novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção, sendo crucial para elevar a produtividade total dos fatores do setor e impulsionar sua evolução digital e inteligente[5].

Como um dos principais instrumentos da China para promover o desenvolvimento da construção inteligente, a política de cidades-piloto de construção inteligente tem grande importância para avaliar seus resultados de implementação. Em outubro de 2022, a fim de desenvolver vigorosamente a construção inteligente, o MOHURD divulgou a lista das 24 cidades-piloto de construção inteligente e implantou a política correspondente; os projetos-piloto começaram na data da divulgação, com duração de 3 anos, exigindo que cada cidade-piloto executasse rigorosamente o plano de implementação do projeto-piloto e seguisse o princípio de trabalho de “planejamento coordenado e adaptação às condições locais”. Foram estabelecidas quatro tarefas obrigatórias — aperfeiçoar o sistema de políticas, cultivar a indústria de construção inteligente, construir projetos-piloto de demonstração e inovar os mecanismos de gestão — e oferecidas outras quatro tarefas para escolha autônoma dos governos locais conforme sua realidade: criar fábricas inteligentes de componentes e peças, impulsionar a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico e a transferência de resultados, aperfeiçoar o sistema de normas e cultivar profissionais especializados; além disso, as cidades-piloto podem propor novas linhas de trabalho de acordo com os objetivos do projeto-piloto. Desde a implementação da política, até dezembro de 2023, o MOHURD aprovou 7 projetos-piloto de construção inteligente apresentados por 6 empresas, com investimento total superior a 9 bilhões de yuans, e sistematizou e divulgou 130 práticas replicáveis; as 24 cidades-piloto de construção inteligente, por sua vez, desenvolveram seus trabalhos em torno das tarefas principais, como aperfeiçoar o sistema de políticas e cultivar a indústria de construção inteligente, emitiram uma série de políticas de apoio em matéria de terra, planejamento, finanças e ciência e tecnologia, apoiaram as entidades pertinentes na construção de 39 plataformas de inovação científica e tecnológica em construção inteligente, incorporaram 506 empresas líderes de construção inteligente, divulgaram 758 projetos-piloto de demonstração de construção inteligente e promulgaram e aplicaram 47 itens entre normas técnicas, normas de consumo e diretrizes relacionadas à construção inteligente, impulsionando assim o seu desenvolvimento. Estudiosos já investigaram a relação entre construção inteligente e novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção: Niu Weirui et al.[6] apontam que a construção inteligente desempenha papel importante em cada etapa da evolução das novas forças produtivas de qualidade, sendo um instrumento sólido e um apoio tecnológico para forjar novas forças produtivas de qualidade na indústria da construção; Yu Jing e Zhang Chunwei et al.[7-8] propõem que a pesquisa e a aplicação de tecnologias de construção inteligente constituem um apoio importante para impulsionar a transformação e a atualização da indústria da construção tradicional, e que a inovação científica e tecnológica em construção inteligente potencializa as novas forças produtivas de qualidade do setor.

As pesquisas existentes sobre construção inteligente e novas forças produtivas de qualidade são escassas e, em sua maioria, baseiam-se em análises qualitativas, com poucos estudos quantitativos. Este artigo, a partir dos dados em painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e 24 cidades não piloto da China entre 2019 e 2023, aplica o modelo de diferenças em diferenças para verificar o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção, examina a influência do nível administrativo da cidade sobre os resultados de implementação dessa política, analisa o papel da política na redução do consumo de energia e no aumento do apoio governamental e apresenta propostas específicas para cada aspecto.

1 Hipóteses da pesquisa

A produtividade total dos fatores é a parcela do crescimento econômico que não pode ser explicada após descontadas as contribuições da produtividade de fatores como capital e trabalho; ela revela a contribuição, para o crescimento econômico, de outros elementos além dos insumos de capital físico e trabalho[9], e sua elevação significativa é a marca central das novas forças produtivas de qualidade. Este artigo define a produtividade total dos fatores da indústria da construção como variável dependente[10]. Com base na análise anterior, formula-se a hipótese 1: a política de cidades-piloto de construção inteligente pode elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção e, assim, impulsionar a formação e o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade no setor.

Ao mesmo tempo, tomando como referência os estudos de Wang Guangming e An Min et al.[11-12], este artigo investiga o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção sob dois aspectos: a redução do consumo de energia do setor e o aumento do apoio governamental. Por um lado, o consumo de energia da indústria da construção é um indicador-chave que mede a relação entre o valor bruto da produção do setor e o seu consumo total de energia[13]. As cidades-piloto de construção inteligente podem reduzir significativamente o consumo de energia por meio do desenvolvimento de tecnologias verdes e da transferência de resultados científicos e tecnológicos, elevando assim a produtividade total dos fatores da indústria da construção e impulsionando o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade. Este artigo mede o consumo de energia da indústria da construção pelo consumo de energia por unidade de área construída, calculado convertendo-se a energia consumida pelas edificações em carvão padrão e dividindo-se o total pela área construída, expresso em dezenas de milhares de t/m²[12]. Por outro lado, as cidades-piloto de construção inteligente podem elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção por meio de políticas de apoio, como subsídios fiscais e incentivos tributários[14], impulsionando, assim, o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade. Este artigo mede o nível de apoio governamental de cada cidade ao desenvolvimento da construção inteligente pela frequência do termo “construção inteligente” nos relatórios de trabalho dos governos municipais entre 2019 e 2023[15]. Com base na análise anterior, formula-se a hipótese 2: a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção, impulsionando a formação e o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade no setor, por meio da redução do consumo de energia da indústria da construção e do aumento do apoio governamental.

2 Construção do modelo

Constrói-se um modelo de diferenças em diferenças para verificar o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção. Nele, a variável dependente é a “produtividade total dos fatores da indústria da construção”, a variável explicativa central é a “política de cidades-piloto de construção inteligente” e as variáveis de controle são a “densidade populacional”, o “nível de urbanização”, entre outras.

2.1 Objeto de estudo

Este artigo define um grupo de tratamento e um grupo de controle para estudar as diferenças de variação da produtividade total dos fatores da indústria da construção entre os dois grupos de cidades de 2019 a 2023. As 24 cidades-piloto de construção inteligente formam o grupo de tratamento, das quais 16 cidades, entre elas Pequim e Tianjin, pertencem ao cinturão econômico oriental, 4 cidades, entre elas Changsha e Wuhan, ao cinturão econômico central, e 4 cidades, entre elas Chongqing e Urumqi, ao cinturão econômico ocidental. Considerando a semelhança entre o grupo de controle e o grupo de tratamento quanto à distribuição regional, ao porte urbano, ao nível de desenvolvimento econômico e ao nível de desenvolvimento da indústria da construção, bem como a comparabilidade e a disponibilidade dos dados, selecionou-se como grupo de controle 16 cidades do cinturão econômico oriental, entre elas Jinan e Shijiazhuang, 4 cidades do cinturão econômico central, entre elas Yueyang e Jingzhou, e 4 cidades do cinturão econômico ocidental, entre elas Zigong e Turpan. Utilizam-se como objeto de estudo os dados em painel dessas 48 cidades de 2019 a 2023, que incluem os ativos totais da indústria da construção de cada cidade, o número de trabalhadores e de empresas do setor, o valor bruto da produção e a área concluída, a densidade populacional e o produto regional bruto de cada município, entre outros; os dados provêm do Anuário Estatístico Nacional, dos anuários estatísticos municipais e dos comunicados estatísticos sobre o desenvolvimento da economia nacional e da sociedade.

(1) Variável dependente. As novas forças produtivas de qualidade têm como marca central uma elevação substancial da produtividade total dos fatores; portanto, a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção é uma manifestação importante da formação e do desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade. Este artigo, com base em estudos existentes, utiliza o índice DEA-Malmquist (DEA) para medir a produtividade total dos fatores da indústria da construção[16-17], adotando como indicadores de entrada os ativos totais das empresas de construção da cidade, o número de trabalhadores e o número de empresas, e como indicadores de saída a área concluída e o valor bruto da produção da construção. Os dados provêm dos itens “número de unidades empresariais, trabalhadores no fim do ano, valor bruto da produção da construção e área concluída” da seção “Situação básica das empresas de construção” e do item “ativos totais” da seção “Principais indicadores financeiros das empresas de construção” dos anuários estatísticos municipais.

(2) Variável explicativa central. Este artigo toma a “política de cidades-piloto de construção inteligente” como variável de choque político. Se a cidade tiver sido designada cidade-piloto de construção inteligente em 2022, o coeficiente de impacto sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção Treat recebe o valor 1 naquele ano e nos anos seguintes; caso contrário, 0.

(3) Variáveis de controle. A seleção das variáveis de controle visa eliminar ou reduzir a influência de outros fatores potenciais sobre a variável dependente, a fim de estimar com maior precisão o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção. Este artigo, com base em estudos existentes[18-20], seleciona as seguintes variáveis de controle: densidade populacional, nível de urbanização, escala da construção, produto interno bruto (PIB) per capita e produção industrial de cada cidade. Os dados provêm do Anuário Estatístico Nacional, dos anuários estatísticos municipais e dos comunicados estatísticos sobre o desenvolvimento da economia nacional e da sociedade.

A densidade populacional é o número de habitantes por unidade de área territorial; seu aumento provoca diretamente o crescimento da demanda urbana por habitação, comércio e infraestrutura. Esse indicador é avaliado pela razão entre a população residente permanente e a área administrativa de cada cidade, em pessoas/km², com dados obtidos do item “densidade da população residente permanente” da seção de população e emprego dos anuários estatísticos municipais. A elevação do nível de urbanização significa que a população e as atividades econômicas se concentram nas áreas urbanas, e o volume de obras de construção urbanas aumenta correspondentemente; esse indicador é avaliado pela proporção da população urbana na população total, com dados calculados pela razão entre “população urbana” e “população total” nos anuários estatísticos municipais. A escala da construção envolve a quantidade de materiais de construção, equipamentos e mão de obra necessários ao desenvolvimento do setor; esse indicador é avaliado pela proporção do valor bruto da produção da construção no PIB regional, com dados calculados pela razão entre o “valor bruto da produção da construção” da seção “situação básica das empresas de construção” e o “produto regional bruto” da seção “contabilidade da economia nacional” dos anuários estatísticos municipais. O PIB per capita representa o nível de vida dos residentes, sua capacidade de consumo e o grau de demanda por melhorias no ambiente habitacional e pela construção de infraestrutura urbana, expresso em yuans, com dados obtidos do item “produto regional bruto per capita” da seção “contabilidade da economia nacional” dos anuários estatísticos municipais. O crescimento da produção industrial impulsiona o desenvolvimento de setores relacionados, como os de materiais de construção e equipamentos, mantendo estreita relação de cadeia produtiva com a indústria da construção[21]; esse indicador é avaliado pela proporção do valor bruto da produção industrial de cada cidade no PIB regional, com dados calculados pela razão entre o “valor bruto da produção industrial das empresas acima da escala designada” e o “produto regional bruto” da seção “contabilidade da economia nacional” dos anuários estatísticos municipais.

2.2 Especificação do modelo

O modelo de diferenças em diferenças é um método de análise estatística baseado em experimentos naturais; neste artigo, o quase experimento natural é a “promulgação da política de cidades-piloto de construção inteligente”. Antes e depois do experimento, a amostra é dividida em dois grupos: no momento t do quase experimento natural, o grupo de tratamento, afetado pela política, e o grupo de controle, não afetado por ela. O efeito da política é avaliado comparando-se as mudanças do grupo de tratamento e do grupo de controle antes e depois do quase experimento natural[22]. Este artigo toma como referência os estudos de Wei Dongming, Masayuki et al.[15,23] e utiliza o modelo de diferenças em diferenças para analisar o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção. A especificação concreta é:

Na fórmula: β 0 é o termo constante; β 1 é o coeficiente de impacto do efeito da política de cidades-piloto de construção inteligente; Yit é a produtividade total dos fatores da indústria da construção da cidade i no ano t; Treatit é a variável dummy da política de “cidade-piloto de construção inteligente”; Xit são as variáveis de controle; λi e ηt são, respectivamente, os efeitos fixos individuais e de ano (excluindo as diferenças entre as cidades e entre os anos); εit é o termo de erro aleatório (fatores de distribuição aleatória não abrangidos pelas variáveis explicativas do modelo).

Para verificar o mecanismo teórico, tomam-se como referência os estudos de Che Maoran e Mao Qilin et al.[24-25] e constrói-se um modelo de mecanismo de impacto para teste. A especificação concreta é:

Na fórmula: IMit é a variável de mecanismo; neste artigo, as variáveis de mecanismo são o nível de apoio governamental e o consumo de energia da indústria da construção; γ 1 é o coeficiente estimado do termo de interação entre o choque da política de cidades-piloto de construção inteligente e a variável de mecanismo ( Treat × IM).

γ 1: os passos da verificação são os seguintes. Primeiro, com base na equação (1), verifica-se o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção. Em seguida, faz-se a regressão da equação (2); se o termo de interação entre o choque da política-piloto de construção inteligente e a variável de mecanismo ( Treat × IM) tiver coeficiente estimado γ 1 significativo, isso indica que tal variável de mecanismo é o canal pelo qual a política de cidades-piloto de construção inteligente promove a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção; além disso, o sinal de γ 1 indica se essa elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção é promovida pelo aumento ou pela redução dessa variável de mecanismo.

3 Análise empírica

A análise empírica aplica o modelo de diferenças em diferenças construído aos dados em painel das 24 cidades-piloto de construção inteligente e das 24 cidades não piloto, a fim de verificar a validade das hipóteses da seção 1, incluindo a regressão de referência, os testes de robustez, o teste de heterogeneidade e o teste do mecanismo de impacto. A regressão de referência visa verificar que a política de cidades-piloto de construção inteligente pode promover a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção; os testes de robustez visam verificar a confiabilidade do modelo deste artigo; o teste de heterogeneidade visa verificar que a política apresenta heterogeneidade significativa quanto ao nível administrativo da cidade; e o teste do mecanismo de impacto visa verificar que a política pode elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção ao aumentar o apoio governamental e reduzir o consumo de energia do setor.

3.1 Regressão de referência

Os resultados da regressão de referência constam da Tabela 1. Segundo os resultados da regressão do modelo (1), sem a introdução de variáveis de controle, o coeficiente de impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre Treat é 0,061 e passa no teste de significância de 10%, indicando que, em comparação com as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nas cidades-piloto de construção inteligente aumentou 6,1%, o que reflete o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade no setor dessas cidades; segundo os resultados da regressão do modelo (2), após a introdução das variáveis de controle, o coeficiente de impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre Treat é 0,059 e passa no teste de significância de 10%, indicando que, depois de excluída a influência de variáveis de controle como densidade populacional, nível de urbanização e escala da construção, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nas cidades-piloto de construção inteligente ainda aumentou 5,9% em comparação com as cidades não piloto, confirmando mais uma vez que a política de cidades-piloto de construção inteligente pode elevar significativamente a produtividade total dos fatores da indústria da construção e, assim, impulsionar o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade do setor. Portanto, a hipótese 1 é confirmada.

Tabela 1 Regressão de referência

Nota: \*\*\*, \*\*, \* indicam, respectivamente, os níveis de significância de 1%, 5% e 10%; os valores entre parênteses são os desvios padrão; o mesmo vale para os demais.

3.2 Testes de robustez

Para verificar a validade do modelo, este artigo utiliza o Stata17 para analisar os dados em painel das 24 cidades-piloto de construção inteligente e das 24 cidades não piloto, incluindo o teste de tendências paralelas, o teste placebo e o teste de substituição da variável dependente, a fim de reduzir os erros existentes e verificar a confiabilidade do modelo.

3.2.1 Teste de tendências paralelas

A produtividade total dos fatores da indústria da construção do grupo de tratamento e do grupo de controle deve apresentar uma tendência comum de desenvolvimento, para que se garanta a comparabilidade entre os dois. Ou seja, assume-se que, na ausência da política de cidades-piloto de construção inteligente, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nas cidades-piloto e nas cidades não piloto deveria apresentar uma tendência comum de variação; por isso, é necessário realizar o teste de tendências paralelas. Este artigo segue o estudo de Shi Shaobin et al.[26] e introduz os termos de interação entre as variáveis dummy dos anos anteriores à implementação da política e a variável dummy de grupo para o teste, utilizando os coeficientes de regressão das interações para representar o grau de diferença entre os dois grupos, diferença essa que aumenta conforme crescem os coeficientes. Os resultados constam da Figura 1, em que os pontos retangulares representam os coeficientes de regressão em cada momento; todos os coeficientes dos momentos anteriores ao ano do choque político, 2022, são insignificantes e estão dentro do intervalo de confiança de 95%, o que indica que não havia diferença significativa entre a produtividade total dos fatores da indústria da construção das cidades-piloto e das cidades não piloto antes da implementação da política-piloto, satisfazendo-se a hipótese de tendências paralelas.

Figura 1 Teste de tendências paralelas

3.2.2 Teste placebo

A omissão de outros fatores de difícil observação pode introduzir vieses nos resultados estimados; por isso, é necessário realizar o teste placebo. Se o teste for aprovado, isso indica que os resultados da regressão da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção não são afetados por outros fatores de difícil observação. Este artigo segue o estudo de Zhao Peng et al.[27] e realiza 500 simulações repetidas de regressão da equação (1); os resultados constam da Figura 2, em que o valor estimado da regressão P segue basicamente uma distribuição normal e, na maioria dos casos, é maior que 0,1, o que aprova o teste placebo e indica que a regressão de referência deste artigo é estável.

Figura 2 Teste placebo

3.2.3 Teste de substituição da variável dependente

A substituição da variável dependente serve para verificar se o modelo depende excessivamente de uma variável dependente específica, testando ainda mais a validade dos resultados empíricos. A participação do valor adicionado da indústria da construção no PIB também é um indicador importante para medir o desenvolvimento do setor; por isso, este artigo segue os estudos de Li Zhan e Chen Zhihui et al.[28-29] e o utiliza como variável dependente alternativa à produtividade total dos fatores da indústria da construção, com dados calculados pela razão entre o “valor adicionado do valor bruto da produção da construção” da seção “situação básica das empresas de construção” e o “produto regional bruto” da seção “contabilidade da economia nacional” dos anuários estatísticos municipais. Os resultados da regressão constam da Tabela 2: o coeficiente estimado da política de cidades-piloto de construção inteligente é 0,380 e passa no teste de significância de 1%, indicando que o efeito positivo da política sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção persiste, o que confirma ainda mais a estabilidade dos resultados da seção 1 deste artigo.

Tabela 2 Teste de substituição da variável dependente

3.3 Teste de heterogeneidade

Existem diferenças evidentes nas competências administrativas entre as cidades de diferentes níveis na China, e as políticas e medidas adotadas por cada cidade-piloto também não são idênticas. Portanto, para compreender mais a fundo o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção em diferentes cidades, este artigo segue o estudo de Chen Xinxin[30] e divide a amostra em duas categorias conforme o nível administrativo da cidade: uma composta pelos municípios diretamente subordinados ao governo central e pelas capitais provinciais, e outra pelas cidades comuns, analisando as diferenças de efeito da política entre as cidades. Os resultados constam da Tabela 3.

Tabela 3 Teste de heterogeneidade

Os resultados do modelo (3) indicam que, após a implementação da política de cidades-piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nos municípios diretamente subordinados ao governo central e nas capitais provinciais do grupo de tratamento aumentou 14,4% em comparação com os municípios e as capitais provinciais não piloto. Os resultados do modelo (4) indicam que, após a implementação da política, a produtividade total dos fatores da indústria da construção nas cidades comuns do grupo de tratamento aumentou 1,9% em comparação com as cidades comuns não piloto. Isso reflete que, em comparação com as cidades comuns, a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção foi mais notável nos municípios diretamente subordinados ao governo central e nas capitais provinciais. A razão pode estar no fato de que essas cidades possuem vantagens como porte urbano maior, nível mais alto de concentração industrial e maior concentração de talentos, obtendo, portanto, relativamente mais dividendos da política de cidades-piloto de construção inteligente.

3.4 Teste do mecanismo de impacto

O teste do mecanismo de impacto responde à questão de quais variáveis-chave a política de cidades-piloto de construção inteligente influencia para elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção. Os resultados constam da Tabela 4. Por um lado, faz-se a análise de mecanismo do nível de apoio governamental: segundo os resultados do modelo (5), o coeficiente estimado da interação entre a política de cidades-piloto de construção inteligente e o apoio governamental ( Treat × IM) é 3,422 e passa no teste de significância de 1%, indicando que o apoio governamental é um canal pelo qual a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores do setor; o coeficiente de interação positivo indica que a política eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção ao aumentar o apoio governamental. Por outro lado, faz-se a análise de mecanismo do consumo de energia da indústria da construção: segundo os resultados do modelo (6), o coeficiente estimado da interação entre a política de cidades-piloto de construção inteligente e o consumo de energia do setor ( Treat × IM) é -0,068 e passa no teste de significância de 5%, indicando que o consumo de energia é um canal pelo qual a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores do setor; o coeficiente estimado negativo indica que a política eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção ao reduzir o consumo de energia.

Tabela 4 Teste do mecanismo de impacto

Em síntese, ambos os mecanismos de atuação — o aumento do apoio governamental e a redução do consumo de energia da indústria da construção — foram verificados; a hipótese 2 é confirmada.

4 Conclusões

Este artigo, com base nos dados em painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e 24 cidades não piloto da China entre 2019 e 2023, aplica o modelo de diferenças em diferenças para verificar o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção e, em seguida, analisar seu impacto no desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade do setor. Chegou-se às seguintes conclusões principais:

(1) A política de cidades-piloto de construção inteligente promoveu uma elevação significativa da produtividade total dos fatores da indústria da construção e impulsionou a formação e o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade no setor. As 24 cidades-piloto de construção inteligente, em torno do aperfeiçoamento do sistema de políticas, do cultivo da indústria de construção inteligente, da construção de projetos-piloto de demonstração e da inovação dos mecanismos de gestão, e combinando isso com a realidade de seu próprio desenvolvimento, elaboraram, cada uma, o seu “Plano de Implementação da Cidade-Piloto de Construção Inteligente”, promovendo a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção e impulsionando o desenvolvimento da construção inteligente. Segundo as estatísticas, até dezembro de 2023, as cidades-piloto cultivaram ativamente a indústria e 506 empresas já foram incluídas na lista de cultivo de empresas líderes de construção inteligente.

(2) A política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção por duas vias: a redução do consumo de energia do setor e o aumento do apoio governamental. Quanto ao consumo de energia, as empresas podem otimizar os processos de projeto e de construção por meio da pesquisa e do desenvolvimento tecnológico e da transferência de resultados, por exemplo, introduzindo equipamentos de construção inteligente como robôs de construção, integrando tecnologias de percepção de múltiplas informações, diagnóstico de falhas e navegação e posicionamento de alta precisão, e fornecendo aos projetos de engenharia interação em rede e apoio inteligente à tomada de decisão, elevando efetivamente a eficiência e a qualidade da construção, reduzindo o consumo de energia e economizando recursos. Quanto ao apoio governamental, até junho de 2023, todas as cidades-piloto haviam elaborado seus planos de implementação conforme suas próprias condições e vinham emitindo sucessivamente uma série de políticas de apoio: por exemplo, a cidade de Hefei concede incentivos financeiros às empresas de construção que investem em pesquisa e desenvolvimento de softwares relacionados à construção inteligente, aquisição de equipamentos e serviços de tecnologia da informação; a cidade de Guangzhou legislou para deixar claro que o BIM pode ser usado na aprovação de licenciamento de projetos de construção e emitiu normas locais em torno dos processos de construção industrializada e digital.

(3) A política de cidades-piloto de construção inteligente apresenta heterogeneidade significativa quanto ao nível administrativo da cidade, ou seja, o efeito de elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção é mais notável nas cidades de nível administrativo mais alto. Essas cidades normalmente possuem melhor base de desenvolvimento da construção inteligente, incluindo base industrial mais sólida, nível e capacidade de construção superiores e número suficiente de entidades construtoras e de projetos de construção, o que lhes permite aproveitar melhor o efeito da política de cidades-piloto de construção inteligente. Por exemplo, a cidade de Wuhan aproveita as vantagens de concentração de grandes empresas e de institutos de pesquisa científica, desenvolveu e aplicou uma série de produtos tecnológicos emblemáticos de construção inteligente, como máquinas de construção de edifícios, máquinas de lançamento de pontes e máquinas de construção de torres, e está implantando um sistema de gestão de aprovação de todo o processo de projetos de engenharia baseado em BIM, esforçando-se para explorar novos modelos de construção de engenharia.

5 Propostas de medidas

(1) Implementar estratégias de promoção adaptadas às condições locais. Sistematizar as experiências replicáveis das cidades-piloto de construção inteligente e selecionar progressivamente mais cidades que reúnam condições para a promoção. Ao mesmo tempo, considerando a influência do nível administrativo da cidade, o processo de promoção da política de cidades-piloto de construção inteligente deve adaptar-se às condições locais, elaborando estratégias de promoção adequadas conforme o diferente nível administrativo, o nível de desenvolvimento econômico e a base tecnológica e industrial de cada cidade. Para as cidades de nível administrativo mais alto, o governo pode continuar emitindo políticas de incentivo em matéria de terra, planejamento, finanças, crédito e inovação científica e tecnológica, aproveitando o papel exemplar e de liderança dessas cidades para impulsionar o desenvolvimento eficiente da construção inteligente; para as cidades de nível administrativo mais baixo, o governo deve consolidar a base de desenvolvimento da construção inteligente, apoiando seu desenvolvimento contínuo na construção econômica, estabelecendo planos, metas e tarefas claros de desenvolvimento da construção inteligente e criando um modelo de desenvolvimento sustentável da construção inteligente, de modo a impulsionar o seu desenvolvimento.

(2) Otimizar a estrutura energética da indústria da construção. As cidades-piloto de construção inteligente elevaram efetivamente a produtividade total dos fatores do setor ao reduzir o consumo de energia da indústria da construção. Portanto, recomenda-se que o governo emita vigorosamente políticas de apoio pertinentes, incentive as empresas de construção a adotar energias limpas e materiais verdes de economia de energia e amplie a difusão de tecnologias e equipamentos avançados de economia de energia. Ao mesmo tempo, deve-se aprofundar a aplicação de energias renováveis no setor de edificações, elevar o nível de eletrificação dos edifícios, apoiar o desenvolvimento da energia fotovoltaica integrada a edifícios, impulsionar a redução do uso de combustíveis fósseis para aquecimento nas edificações e criar edifícios verdes e de baixo carbono.

(3) Aumentar o apoio governamental. Tomando como referência as práticas inovadoras das diferentes cidades-piloto, devem-se elaborar medidas de apoio eficazes. Primeiro, definir um planejamento geral: cada cidade deve tomar como referência os planos e as medidas de implementação das cidades-piloto e estabelecer tarefas-chave e rotas de implementação adequadas ao seu próprio desenvolvimento da construção inteligente. Segundo, emitir normas locais, acelerando o aperfeiçoamento do sistema normativo e legal da indústria da construção adaptado à construção inteligente. Terceiro, aproveitar plenamente o papel do mecanismo de coordenação interdepartamental, orientando os recursos de políticas de pesquisa científica, finanças e talentos para a área de construção inteligente, reforçando a sinergia das políticas e impulsionando conjuntamente o desenvolvimento da construção inteligente.

(4) Acelerar a formação de novas relações de produção adaptadas às novas forças produtivas de qualidade. Aprofundar as reformas do sistema econômico e do sistema de ciência e tecnologia, empenhando-se em eliminar os gargalos e obstáculos que restringem o desenvolvimento da construção inteligente, estabelecer um sistema de mercado de alto padrão, inovar as formas de alocação dos fatores de produção da construção inteligente e, por meio de projetos-piloto de demonstração, acelerar o fluxo de todo tipo de fatores de produção avançados e de qualidade para o desenvolvimento de novas forças produtivas de qualidade. Ao mesmo tempo, deve-se facilitar o ciclo virtuoso entre educação, ciência e tecnologia e talentos, aperfeiçoando o mecanismo de trabalho de formação, atração, uso e mobilidade racional dos talentos.

Referências

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      A Zhuwei Architectural Technology é uma empresa de serviços técnicos de novo tipo, especializada em otimização integrada de projeto, consultoria BIM e consultoria em projeto de construção pré-fabricada. Nossa equipe reúne engenheiros seniores de grandes institutos de projeto, ex-executivos de incorporadoras imobiliárias, engenheiros BIM e engenheiros de pré-fabricação, oferecendo otimização integrada de projeto, revisão detalhada de desenhos, consultoria BIM com detalhamento MEP e serviços de projeto pré-fabricado.

      Consultoria em otimização de projeto: Posicionados como extensão e complemento da gestão de projeto das incorporadoras, concentramos nossa consultoria e otimização em edificações civis. Ao longo de todo o processo — ou nas etapas-chave definidas pelo cliente — controlamos a economia, a racionalidade e a segurança do projeto, eliminando custos desnecessários e melhorando de forma mensurável a qualidade dos desenhos: "menor custo, maior eficiência".

      Consultoria BIM: Por meio de tecnologias de construção digital, ajudamos projetistas a reduzir erros e elevar a qualidade na fase de projeto; ajudamos construtoras a economizar e planejar instalações MEP de alta qualidade na fase de obra; e estendemos os modelos BIM à gestão de facilities na fase de operação — em colaboração com os principais fornecedores de software.

      Consultoria em projeto pré-fabricado: Projeto de todo o processo em plataformas BIM, com Revit e Tekla para o detalhamento de componentes PC. A geometria e a armadura dos componentes são vinculadas parametricamente — o que você vê é o que você obtém. Entregamos desenhos prontos para a Indústria 4.0, com comprimentos de corte de cada barra de aço, e suporte habilitado para IoT na produção, estocagem, transporte e montagem de componentes PC.

      Nossa equipe de especialistas vem de grandes institutos de projeto, com sólida base técnica e vasta experiência em projeto e otimização em via dupla; sua capacidade técnica e nível de controle são líderes no setor.

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