Estruturas | por trás do crescimento de 5,9%: o impacto das políticas das cidades-piloto de construção inteligente nas novas forças produtivas do setor da construção

Este artigo foi reproduzido do perfil público “Estruturas de Edifícios” do WeChat, exclusivamente para fins de estudo e intercâmbio; os direitos autorais pertencem ao autor original.

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

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

Resumo

Abstract

Com base nos dados de painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e de 24 cidades não piloto da China entre 2019 e 2023, este estudo aplica o modelo de diferenças-em-diferenças para verificar o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e, em seguida, analisa o seu impacto no desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor. Os resultados do estudo mostram que, em comparação com as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil das cidades-piloto de construção inteligente aumentou 5.9%, o que reflete que a política de cidades-piloto de construção inteligente promoveu um aumento significativo da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e impulsionou o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor; essa política eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil principalmente por meio da redução do consumo de energia da construção civil e do aumento do nível de apoio governamental. O teste de heterogeneidade mostra que a política de cidades-piloto de construção inteligente apresenta heterogeneidade significativa quanto ao nível administrativo das cidades, ou seja, a política exerce um efeito promotor mais significativo sobre as cidades de nível administrativo mais elevado.

0 Introdução

O Secretário-Geral Xi Jinping propôs acelerar a formação de novas forças produtivas de qualidade e destacou que elas têm como marco central o aumento expressivo da produtividade total dos fatores, caracterizam-se pela inovação, têm na qualidade superior o ponto-chave e, em essência, são forças produtivas avançadas. A produtividade total dos fatores (total factor productivity, TFP) refere-se ao resíduo da produção total que não pode ser explicado pelo crescimento dos insumos de fatores de produção, como capital e trabalho, sendo um importante indicador do desenvolvimento econômico de alta qualidade [1]. Atualmente, muitos estudiosos estudam a formação e o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade dos diversos setores na perspectiva da produtividade total dos fatores: Zhang Haipeng et al. [2] consideram que as novas tecnologias, os novos modelos e os novos formatos de negócios da agricultura são meios importantes para elevar a produtividade total dos fatores agrícolas e formar novas forças produtivas de qualidade no setor agrícola; Ling Chen et al. [3] consideram que a elevação da produtividade total dos fatores da indústria manufatureira, tendo como meio a transformação digital das empresas, promove a formação de novas forças produtivas de qualidade na manufatura. Em julho de 2020, o Ministério da Habitação e Desenvolvimento Urbano-Rural, juntamente com outros 13 departamentos, publicou em conjunto as “Diretrizes 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 formado pela integração das novas tecnologias da informação com a construção de engenharia, que, por meio da modelagem padronizada, da interação em rede, da cognição visual, da computação de alto desempenho e do apoio à decisão inteligente, realiza a integração unificada e a cooperação eficiente de alto nível, impulsionadas pela cadeia digital, do planejamento e da concepção de projetos de engenharia, do projeto e planejamento, da produção e construção e dos serviços de operação e manutenção. A construção inteligente é um representante típico das novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção civil e é de importância crucial para elevar a produtividade total dos fatores da construção civil e impulsionar a transformação digital e inteligente do setor [5].

A política de cidades-piloto de construção inteligente é um dos meios importantes da China para promover o desenvolvimento da construção inteligente, e avaliar o efeito da sua implementação tem grande significado. Em outubro de 2022, com o objetivo de desenvolver vigorosamente a construção inteligente, o Ministério da Habitação e Desenvolvimento Urbano-Rural divulgou a lista de 24 cidades-piloto de construção inteligente e implementou a política de cidades-piloto de construção inteligente, com o período-piloto tendo início na data da divulgação e duração de 3 anos. As cidades-piloto foram obrigadas a implementar rigorosamente os programas de implementação dos projetos-piloto, mantendo o princípio de trabalho de “planejamento coordenado e adaptação às condições locais”; além de estabelecer 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 —, a política também ofereceu quatro tarefas — construir fábricas inteligentes de componentes e peças, promover a pesquisa e o desenvolvimento tecnológico e a transformação de resultados, aperfeiçoar o sistema de normas e formar talentos profissionais — para que as localidades escolhessem de acordo com a sua realidade; além disso, as cidades-piloto podiam ainda propor novas direções de tarefas com base nos objetivos do projeto-piloto. Desde a implementação da política, até dezembro de 2023, o Ministério da Habitação e Desenvolvimento Urbano-Rural já havia aprovado 7 projetos-piloto de construção inteligente de 6 empresas, com investimento total superior a 9 bilhões de yuans, e havia resumido e divulgado 130 experiências e práticas replicáveis; as 24 cidades-piloto de construção inteligente, por sua vez, realizaram trabalhos em torno das principais tarefas, como aperfeiçoar o sistema de políticas e cultivar a indústria de construção inteligente, e lançaram uma série de políticas de apoio nas áreas de terras, planejamento, finanças, ciência e tecnologia etc., apoiando as unidades pertinentes na construção de 39 plataformas de inovação científica e tecnológica em construção inteligente, incluindo 506 empresas na lista de empresas-chave de construção inteligente, divulgando 758 projetos-piloto de demonstração de construção inteligente e promulgando e implementando 47 normas, normas de consumo e diretrizes relacionadas à construção inteligente, impulsionando assim o desenvolvimento da construção inteligente. Os estudiosos já realizaram pesquisas sobre a relação entre a construção inteligente e as novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção civil: Niu Weirui et al. [6] apontam que a construção inteligente desempenha um papel importante em todos os elos da evolução das novas forças produtivas de qualidade, sendo um mecanismo eficaz e um suporte técnico para a criação das novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção civil; Yu Jing, Zhang Chunwei et al. [7-8] propõem que a pesquisa e a aplicação das tecnologias de construção inteligente constituem um suporte importante para promover a transformação e a modernização da construção civil tradicional, e que a inovação científica e tecnológica da construção inteligente capacita as novas forças produtivas de qualidade da indústria da construção civil.

Ainda existem relativamente poucos estudos sobre a construção inteligente e as novas forças produtivas de qualidade, e a maioria deles se baseia principalmente em análises qualitativas, com poucas pesquisas quantitativas. Com base nos dados de painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e de 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 o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil, discute a influência do nível administrativo das cidades no efeito da implementação da política de cidades-piloto de construção inteligente, analisa o papel dessa política na redução do consumo de energia e no aumento do nível de apoio governamental e apresenta, respectivamente, recomendações de contramedidas direcionadas.

1 Hipóteses de pesquisa

A produtividade total dos fatores refere-se à parcela do crescimento econômico que não pode ser explicada após a dedução das contribuições da produtividade dos fatores, como o capital e o trabalho, mostrando a contribuição de outros fatores, além dos insumos como capital físico e mão de obra, para o crescimento econômico [9]; o seu aumento expressivo é o marco central das novas forças produtivas de qualidade. Este artigo define a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil como a variável dependente [10]. Com base na análise acima, propõe-se a Hipótese 1: a política de cidades-piloto de construção inteligente pode elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil, impulsionando assim a formação e o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor.

Ao mesmo tempo, tomando como referência os estudos de Wang Guangming, An Min et al. [11-12], este artigo pesquisa o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil a partir de dois aspectos: a redução do consumo de energia da construção civil e o aumento do nível de apoio governamental. Por um lado, o consumo de energia da construção civil é um indicador-chave para medir a proporção entre o valor bruto da produção da construção civil 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, da transformação de resultados científicos e tecnológicos etc., elevando assim a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e impulsionando o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor. Este artigo mede o consumo de energia da construção civil pelo consumo de energia por unidade de área construída, calculado pela conversão da energia total consumida pela construção em carvão-padrão e pela sua divisão pela área construída, sendo a unidade 10 000 t/m2 [12]. Por outro lado, as cidades-piloto de construção inteligente podem elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio de políticas de apoio, como subsídios financeiros e benefícios fiscais [14], impulsionando assim o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor. Este artigo mede o nível de apoio governamental ao desenvolvimento da construção inteligente em cada cidade pela frequência do termo “construção inteligente” nos relatórios de trabalho dos governos municipais entre 2019 e 2023 [15]. Com base na análise acima, propõe-se a Hipótese 2: a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio da redução do consumo de energia da construção civil e do aumento do nível de apoio governamental, impulsionando a formação e o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor.

2 Construção do modelo

Por meio da construção do modelo de diferenças-em-diferenças, verifica-se o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil. Nele, a variável dependente é a “produtividade total dos fatores da indústria da construção civil”, a variável explicativa central é a “política de cidades-piloto de construção inteligente” e as variáveis de controle incluem “densidade populacional”, “nível de urbanização” etc.

2.1 Objeto de pesquisa

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 civil entre os dois grupos de cidades entre 2019 e 2023. As 24 cidades-piloto de construção inteligente constituem o grupo de tratamento, das quais 16 cidades, como Pequim e Tianjin, pertencem à faixa econômica oriental, 4 cidades, como Changsha e Wuhan, pertencem à faixa econômica central e 4 cidades, como Chongqing e Urumqi, pertencem à faixa econômica ocidental. Considerando fatores como a similaridade 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 construção civil, bem como a comparabilidade e a disponibilidade dos dados, o grupo de controle selecionado é composto por 16 cidades da faixa econômica oriental, como Jinan e Shijiazhuang, 4 cidades da faixa econômica central, como Yueyang e Jingzhou, e 4 cidades da faixa econômica ocidental, como Zigong e Turpan. Os dados de painel das 48 cidades acima no período de 2019 a 2023 constituem o objeto de pesquisa, incluindo o total de ativos das empresas de construção de cada cidade, o número de trabalhadores e o número de empresas da construção, o valor bruto da produção e a área concluída da construção civil, a densidade populacional e o produto interno bruto regional de cada cidade etc.; os dados provêm do anuário estatístico nacional, dos anuários estatísticos municipais e dos boletins estatísticos do desenvolvimento econômico e social nacional.

(1) Variável dependente. Como o marco central das novas forças produtivas de qualidade é o aumento expressivo da produtividade total dos fatores, a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil é uma importante manifestação da formação e do desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade. Tomando como referência os estudos existentes, este artigo utiliza o índice DEA-Malmquist (DEA) para medir a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil [16-17], adotando como indicadores de insumo o total de ativos das empresas de construção das cidades, o número de trabalhadores e o número de empresas, e como indicadores de produto a área concluída e o valor bruto da produção da construção civil. Os dados provêm das rubricas “número de unidades empresariais, trabalhadores no fim do ano, valor bruto da produção da construção civil e área concluída, constantes das informações básicas das empresas de construção” e “total de ativos, constante dos principais indicadores financeiros das empresas de construção” dos anuários estatísticos municipais.

(2) Variável explicativa central. Este artigo adota a “política de cidades-piloto de construção inteligente” como variável de choque de política. Se a cidade foi designada como cidade-piloto de construção inteligente em 2022, o coeficiente de impacto sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil Treat assume o valor 1 no ano em questão e nos anos posteriores; caso contrário, assume o valor 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 civil. Tomando como referência os estudos existentes [18-20], este artigo seleciona as seguintes variáveis de controle: densidade populacional, nível de urbanização, escala da construção, produto interno bruto (PIB) per capita e valor da produção industrial de cada cidade. Os dados provêm do anuário estatístico nacional, dos anuários estatísticos municipais e dos boletins estatísticos do desenvolvimento econômico e social nacional.

A densidade populacional é o número de habitantes por unidade de área territorial; o seu aumento gera diretamente o crescimento da demanda das cidades por habitação, comércio e infraestrutura etc. Esse indicador é avaliado pela razão entre a população residente e a área sob jurisdição de cada cidade, em habitantes/km2, e os dados provêm da rubrica “densidade populacional de residentes”, da seção de população e emprego dos anuários estatísticos municipais. A elevação do nível de urbanização significa a aglomeração da população e das atividades econômicas nas cidades e vilas, e o volume de obras de construção urbana aumenta correspondentemente; esse indicador é avaliado pela proporção da população urbana na população total, calculada pela razão entre a “população urbana” e a “população total” dos anuários estatísticos municipais. A escala da construção envolve as quantidades de materiais de construção, equipamentos e mão de obra necessárias ao desenvolvimento da construção civil; esse indicador é avaliado pela proporção do valor bruto da produção da construção civil no PIB regional, calculada pela razão entre o “valor bruto da produção da construção civil, constante das informações básicas das empresas de construção” e o “produto interno bruto regional, constante das contas econômicas nacionais” dos anuários estatísticos municipais. O PIB per capita representa o nível de vida dos residentes, a capacidade de consumo e o grau de demanda por melhoria do ambiente habitacional e por construção de infraestrutura urbana, sendo a unidade o yuan, e os dados provêm da rubrica “PIB regional per capita, constante das contas econômicas nacionais” dos anuários estatísticos municipais. O crescimento do valor da produção industrial impulsiona o desenvolvimento de setores relacionados, como materiais e equipamentos de construção, mantendo uma estreita relação de cadeia industrial com a construção civil [21]; esse indicador é avaliado pela proporção do valor bruto da produção industrial no PIB regional de cada cidade, calculada pela razão entre o “valor bruto da produção das indústrias acima do porte designado” e o “produto interno bruto regional, constante das contas econômicas nacionais” 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; o quase-experimento natural deste artigo refere-se à “introdução da política de cidades-piloto de construção inteligente”. Antes e depois da ocorrência do experimento, a amostra é dividida em dois grupos: no momento do quase-experimento natural t o grupo de tratamento, afetado pela política, e o grupo de controle, não afetado pela política. Comparando as variações entre o grupo de tratamento e o grupo de controle antes e depois do quase-experimento natural, avalia-se o efeito da política [22]. Tomando como referência os estudos de Wei Dongming e Masayuki et al. [15,23], este artigo aplica 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 civil. A especificação é a seguinte:

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

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

em que: IMit é a variável de mecanismo; neste artigo, as variáveis de mecanismo são o nível de apoio governamental e o consumo de energia da construção civil; 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: o procedimento de teste é o seguinte: primeiro, com base na equação (1), verifica-se o efeito promotor da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil. Em segundo lugar, realiza-se a regressão da equação (2); se 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 for significativo, o que indica que essa variável de mecanismo é um canal de influência por meio do qual a política de cidades-piloto de construção inteligente promove o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil, e γ 1, cujo sinal positivo ou negativo indica se o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil é promovido pela elevação ou pela redução dessa variável de mecanismo.

3 Análise empírica

A análise empírica consiste em aplicar o modelo de diferenças-em-diferenças construído aos dados de 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, o teste de robustez, o teste de heterogeneidade e o teste dos mecanismos de influência. A regressão de referência visa verificar se a política de cidades-piloto de construção inteligente pode promover a elevação da produtividade total dos fatores; o teste de robustez visa verificar a confiabilidade do modelo deste artigo; o teste de heterogeneidade visa verificar se a política de cidades-piloto de construção inteligente apresenta heterogeneidade significativa quanto ao nível administrativo das cidades; e o teste dos mecanismos de influência visa verificar se a política de cidades-piloto de construção inteligente pode elevar a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio do aumento do nível de apoio governamental e da redução do consumo de energia da construção civil.

3.1 Regressão de referência

Os resultados da regressão de referência são apresentados na Tabela 1. De acordo com 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 de 0.061 e passa no teste de significância de 10%, o que indica que, em comparação com as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil das cidades-piloto de construção inteligente aumentou 6.1%, refletindo o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor da construção civil nas cidades-piloto de construção inteligente; de acordo com 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 de 0.059 e passa no teste de significância de 10%, o que indica que, após a eliminação da influência das variáveis de controle, como densidade populacional, nível de urbanização e escala da construção, em comparação com as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil das cidades-piloto de construção inteligente ainda aumentou 5.9%, mostrando mais uma vez que a política de cidades-piloto de construção inteligente pode elevar significativamente a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e, consequentemente, impulsionar o desenvolvimento das 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 se aplica às demais tabelas.

3.2 Teste de robustez

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

3.2.1 Teste de tendência paralela

O grupo de tratamento e o grupo de controle precisam apresentar uma tendência comum de desenvolvimento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil, de modo a garantir a comparabilidade entre ambos. Ou seja, assume-se que, na hipótese de a política de cidades-piloto de construção inteligente não ter sido implementada, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil das cidades-piloto e das cidades não piloto deveria apresentar uma tendência comum de variação; por isso, é necessário realizar o teste de tendência paralela. Este artigo, tomando como referência o estudo de Shi Shaobin et al. [26], 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 dos termos de interação para representar o grau de diferença entre os dois grupos, diferença essa que aumenta à medida que o coeficiente de regressão cresce. Os resultados do teste são apresentados na Figura 1: os pontos retangulares da figura representam os coeficientes de regressão em cada momento; todos os coeficientes de regressão nos momentos anteriores a 2022, ano do choque da política, não são significativos e se encontram dentro do intervalo de confiança de 95%, o que indica que, antes da implementação da política-piloto, não havia diferença significativa na produtividade total dos fatores da indústria da construção civil entre as cidades-piloto e as cidades não piloto, satisfazendo a hipótese de tendência paralela.

Figura 1 Teste de tendência paralela

3.2.2 Teste de placebo

A omissão de outros fatores difíceis de observar pode levar a viés nos resultados da estimativa; por isso, é necessário realizar o teste de placebo. Se o teste for aprovado, indica-se que os resultados da regressão da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil não são afetados por outros fatores difíceis de observar. Tomando como referência o estudo de Zhao Peng et al. [27], este artigo realizou 500 simulações de regressão repetida da equação (1); os resultados do teste são apresentados na Figura 2; os valores P das estimativas de regressão seguem, em geral, uma distribuição normal, sendo a maioria superior a 0.1, o que permite aprovar o teste de placebo e indica que a regressão de referência deste artigo é estável.

Figura 2 Teste de placebo

3.2.3 Teste com substituição da variável dependente

A substituição da variável dependente serve para verificar se o modelo depende excessivamente de uma determinada variável dependente, testando ainda mais a validade dos resultados empíricos. A proporção do valor adicionado da construção civil no PIB também é um indicador importante para medir o desenvolvimento da construção civil; portanto, tomando como referência os estudos de Li Zhan, Chen Zhihui et al. [28-29], este artigo a adota como variável dependente substituta da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil; os dados são calculados pela razão entre o “aumento do valor bruto da produção da construção civil, constante das informações básicas das empresas de construção” e o “produto interno bruto regional, constante das contas econômicas nacionais” dos anuários estatísticos municipais. Os resultados da regressão são apresentados na Tabela 2: o coeficiente estimado da política de cidades-piloto de construção inteligente é de 0.380 e passa no teste de significância de 1%, o que indica que o efeito positivo da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil ainda se mantém, validando ainda mais a estabilidade dos resultados da Seção 1 deste artigo.

Tabela 2 Teste com substituição da variável dependente

3.3 Teste de heterogeneidade

As competências administrativas das cidades de diferentes níveis na China apresentam diferenças evidentes, e as políticas e medidas adotadas pelas diferentes cidades-piloto também não são idênticas. Portanto, para compreender mais profundamente o impacto da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil em diferentes cidades, este artigo, tomando como referência o estudo de Chen Xinxin [30], divide a amostra de pesquisa em duas categorias segundo o nível administrativo das cidades: a primeira é composta por municípios diretamente subordinados ao governo central e capitais provinciais, e a segunda, por cidades comuns, analisando a diferença do efeito da política de cidades-piloto de construção inteligente entre as diferentes cidades. Os resultados do teste são apresentados na Tabela 3.

Tabela 3 Teste de heterogeneidade

Os resultados do modelo (3) mostram que, após a implementação da política-piloto, em comparação com os municípios diretamente subordinados ao governo central e as capitais provinciais entre as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil dos municípios diretamente subordinados ao governo central e das capitais provinciais entre as cidades-piloto aumentou 14.4%. Os resultados do modelo (4) mostram que, após a implementação da política-piloto, em comparação com as cidades comuns entre as cidades não piloto, a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil das cidades comuns entre as cidades-piloto aumentou 1.9%. Isso reflete que, em comparação com as cidades comuns, os municípios diretamente subordinados ao governo central e as capitais provinciais apresentam um efeito de aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil mais significativo. A razão pode estar em que os municípios diretamente subordinados ao governo central e as capitais provinciais possuem maior porte urbano, maior nível de aglomeração industrial e maior concentração de talentos, entre outras vantagens, obtendo, portanto, relativamente mais dividendos da política de cidades-piloto de construção inteligente.

3.4 Teste dos mecanismos de influência

O teste dos mecanismos de influência responde por meio de quais variáveis-chave a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil. Os resultados do teste são apresentados na Tabela 4. Por um lado, realiza-se a análise de mecanismo do nível de apoio governamental; de acordo com os resultados do teste do modelo (5), o coeficiente estimado da interação entre a política de cidades-piloto de construção inteligente e o nível de apoio governamental (Treat × IM) é de 3.422 e passa no teste de significância de 1%, o que indica que o nível de apoio governamental é um canal de influência por meio do qual a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil; o coeficiente de interação positivo indica que a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio do aumento do nível de apoio governamental. Por outro lado, no que se refere ao consumo de energia da construção civil, de acordo com os resultados do teste do modelo (6), o coeficiente estimado da interação entre a política de cidades-piloto de construção inteligente e o consumo de energia da construção civil (Treat × IM) é de -0.068 e passa no teste de significância de 5%, o que indica que o consumo de energia é um canal de influência por meio do qual a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil; o coeficiente de interação negativo indica que a política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio da redução do consumo de energia.

Tabela 4 Teste dos mecanismos de influência

Em síntese, os dois mecanismos de ação — o aumento do nível de apoio governamental e a redução do consumo de energia da construção civil — foram ambos verificados, e a Hipótese 2 é confirmada.

4 Conclusões

Com base nos dados de painel de 24 cidades-piloto de construção inteligente e de 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 o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e, em seguida, analisa o seu impacto no desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor. As principais conclusões obtidas são as seguintes:

(1) A política de cidades-piloto de construção inteligente promoveu a elevação significativa da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil e impulsionou a formação e o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade do setor. As 24 cidades-piloto de construção inteligente, em torno de aspectos como o aperfeiçoamento do sistema de políticas, o cultivo da indústria de construção inteligente, a construção de projetos-piloto de demonstração e a inovação do mecanismo de gestão, e considerando a realidade de desenvolvimento de cada cidade, formularam, respectivamente, os seus “Programas de Implementação das Cidades-Piloto de Construção Inteligente”, promovendo o aumento da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil 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-chave de construção inteligente.

(2) A política de cidades-piloto de construção inteligente eleva a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por duas vias: a redução do consumo de energia da construção civil e o aumento do nível de apoio governamental. No que se refere ao consumo de energia, as empresas podem otimizar os processos de projeto e de construção por meio do desenvolvimento tecnológico e da transformação de resultados, como a introdução de equipamentos de construção inteligente, como robôs de construção, integrando tecnologias de percepção multi-informacional, diagnóstico de falhas, posicionamento e navegação de alta precisão etc., de modo a fornecer interação em rede e apoio à decisão inteligente aos projetos de engenharia, elevando efetivamente a eficiência e a qualidade da construção e reduzindo o consumo de energia e o uso de recursos; no que se refere ao apoio governamental, até junho de 2023, todas as cidades-piloto, considerando as suas próprias condições, já haviam formulado programas de implementação e lançado sucessivamente uma série de políticas de apoio; por exemplo, Hefei concede recompensas financeiras às empresas de construção que investem no desenvolvimento de softwares relacionados à construção inteligente, na aquisição de equipamentos e em serviços de tecnologia da informação; Guangzhou estabeleceu, por meio de legislação, que o BIM pode ser utilizado na aprovação e no licenciamento de projetos de construção e engenharia, e publicou normas e especificações 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 das cidades, ou seja, o efeito da política de cidades-piloto de construção inteligente sobre a elevação da produtividade total dos fatores da indústria da construção civil é mais significativo nas cidades de nível administrativo mais elevado. As cidades de nível administrativo mais elevado geralmente possuem melhores bases para o desenvolvimento da construção inteligente, incluindo base industrial mais forte, maior nível e capacidade de construção e quantidade suficiente de unidades construtoras e de projetos de construção etc., sendo capazes de aproveitar melhor os efeitos da política de cidades-piloto de construção inteligente. Por exemplo, Wuhan, aproveitando as vantagens de aglomeração de grandes empresas e institutos de pesquisa, desenvolveu e aplicou uma série de produtos tecnológicos emblemáticos de construção inteligente, como a máquina de construção de edifícios, a máquina de lançamento de pontes e a máquina de ereção de torres, e implantou um sistema de gestão e aprovação de todo o processo de projetos de engenharia baseado em BIM, explorando ativamente novos modelos de construção de engenharia.

5 Recomendações de contramedidas

(1) Implementar estratégias de difusão adaptadas às condições locais. Resumir as experiências replicáveis das cidades-piloto de construção inteligente e selecionar gradualmente um número maior de cidades com condições adequadas para a difusão. Ao mesmo tempo, considerando a influência do nível administrativo das cidades, no processo de difusão da política de cidades-piloto de construção inteligente é necessário adaptar-se às condições locais, combinando fatores como o nível administrativo das diferentes cidades, o nível de desenvolvimento econômico e as bases tecnológicas e industriais, para formular estratégias de difusão adequadas. Para as cidades de nível administrativo mais elevado, o governo pode continuar a publicar políticas de incentivo nas áreas de terras, planejamento, finanças, inovação científica e tecnológica etc., aproveitando o papel de liderança e de demonstração das cidades de nível administrativo mais elevado para promover 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, apoiar o seu desenvolvimento contínuo na construção econômica etc., formular planos, objetivos e tarefas claros de desenvolvimento da construção inteligente e estabelecer um modelo sustentável de desenvolvimento da construção inteligente, impulsionando assim o desenvolvimento da construção inteligente.

(2) Otimizar a estrutura energética da construção civil. As cidades-piloto de construção inteligente elevaram efetivamente a produtividade total dos fatores da indústria da construção civil por meio da redução do consumo de energia da construção civil. Portanto, recomenda-se que o governo publique vigorosamente políticas de apoio pertinentes, incentive as empresas de construção a adotar energia limpa e materiais verdes e de economia de energia e intensifique a divulgação e a aplicação de tecnologias e equipamentos avançados de economia de energia. Ao mesmo tempo, aprofundar a aplicação das energias renováveis no setor da construção, elevar o nível de eletrificação dos edifícios, apoiar o desenvolvimento da energia fotovoltaica nos edifícios e promover a redução do aquecimento dos edifícios por energia fóssil, criando edifícios verdes e de baixo carbono.

(3) Aumentar o nível de apoio governamental. Tomar como referência as práticas inovadoras das diferentes cidades-piloto e formular medidas de apoio eficazes. Primeiro, formular um planejamento geral: cada cidade deve tomar como referência os programas de implementação e as medidas das cidades-piloto e formular as tarefas centrais e os caminhos de implementação adequados ao desenvolvimento da construção inteligente em cada cidade. Segundo, publicar normas e especificações locais, acelerando o aperfeiçoamento do sistema institucional e legal da construção civil adaptado à construção inteligente. Terceiro, dar pleno desempenho ao papel do mecanismo de coordenação interdepartamental, orientando os recursos de políticas de pesquisa científica, finanças e talentos para o campo da construção inteligente, fortalecendo a sinergia entre as políticas e promovendo conjuntamente o desenvolvimento da construção inteligente.

(4) Acelerar a formação de novas relações de produção compatíveis com as novas forças produtivas de qualidade. Aprofundar as reformas do sistema econômico e do sistema científico e tecnológico, concentrando esforços na eliminação dos gargalos e dos pontos de estrangulamento que restringem o desenvolvimento da construção inteligente, estabelecer um sistema de mercado de alto padrão, inovar a forma de alocação dos fatores de produção da construção inteligente e, por meio de projetos-piloto e de demonstração, acelerar o fluxo fluido dos diversos fatores de produção avançados e de alta qualidade para o desenvolvimento das novas forças produtivas de qualidade. Ao mesmo tempo, desobstruir o ciclo virtuoso entre educação, ciência e tecnologia e talentos, e aperfeiçoar os mecanismos de trabalho de formação, introdução, utilização e circulação racional de talentos.

Referências

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