建筑业新的经济增长点评价方法研究毕业论文
2021-03-15 20:28:09
摘 要
本文借助文献资料、案例分析以及相关软件学习等方法,通过大量的分析、总结与思考,探索建筑业新的经济增长点评价方法,所得成果对于判定建筑业新的经济增长点具有一定的引导作用。
论文主要研究了如何构建建筑业新的经济增长点评价体系。首先分析了建筑业与经济发展之间的关系,之后以经济增长点应具备的特征为基础,提出了评价体系中的四个一级指标,并将之具体细化为二十六个二级指标构建出一个完整的评价体系。结尾运用该评价体系对智能建筑进行了评价和分析。
研究结果表明:培育建筑业新的经济增长点、构建针对于建筑业的新经济增长点评价体系是中国迈入新常态后必需完成的一项任务,高效的评价体系有助于发现和培育经济增长点,对建筑业的发展具有一定的指导作用。
本文的特色:当前国内外尚未将经济增长点的评价体系具体应用到建筑业领域,本文算是抛砖引玉,相信后续会有更多的研究者对该领域进行深入系统的研究。
关键词:建筑业;经济增长点;评价体系;智能建筑
Abstract
In this paper, by means of literature, case analysis and related software learning, through extensive summarizing, thinking and analysis, exploring the evaluation methodology of new economic growth point in the construction industry, the results achieved may have some guiding effectiveness for the evaluation of new economic growth point in the construction industry.
This paper mainly study how to establish the evaluation system of new economic growth point in the construction industry. This paper firstly analyses the relation between construction industry and economic development. Based on the required characteristic of new economic growth point, this paper puts forward four first grade indexes, and then detailing it to 26 second grade indexes which consist of an integrated evaluation system. Finally, this paper evaluates and analyzes the intelligent building through this evaluation system.
The results show that china must cultivate new economic growth point in the construction industry and establish a new evaluation system suitable for construction industry after it step into new normal. A high-efficiency evaluation system contributes to find and cultivate new economic growth point, and can guild the development of construction industry.
Features of this article: Currently both domestic and overseas don’t apply the economic growth point evaluation system to construction industry definitely; however, the author believes that more researchers will have deeply systematic researches in the field followed.
Key Words:construction industry;economic growth point;evaluation system;Intelligent building
目 录
第1章 绪论 1
1.1研究背景 1
1.2 研究目的及意义 1
1.2.1 研究目的 1
1.2.2 研究意义 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 研究内容与方法 3
1.4.1 研究内容 3
1.4.2 研究方法 3
第2章 相关理论与评价方法 5
2.1 建筑业与经济发展 5
2.1.1 计量理论 5
2.1.2 数据处理 5
2.2 新经济增长点的特点 6
2.3 评价方法 7
第3章 评价指标体系 8
3.1 评价模型指标体系的构建原则 8
3.2 经济增长点评价指标 9
3.2.1 市场需求 9
3.2.2 技术创新 10
3.2.3 资源契合 11
3.2.4 政策环境 12
第4章 案例分析 14
4.1 智能建筑概况 14
4.2 评价方法在智能建筑中的应用 14
4.2.1 评分及权重分配依据 14
4.2.2 评价结果 15
4.3 对评价结果的总结 18
第5章 结论与展望 19
5.1 结论 19
5.2 展望 19
参考文献 20
致谢 21
第1章 绪论
1.1研究背景
过去的几十年里,建筑业一贯是中国的支柱型产业,带动着经济增长。建筑业不仅将大量农村闲余的劳动人口引入城市从而增加了就业,促进了国民经济的腾飞和城镇化的进程,还因为其与其它行业联系紧密的产业特点带动了各种建筑材料、劳务等与其有巨大关联的上下游产业。此外,多年来的基础设施建设也为我国的经济增长提供了稳固的基础。但伴随着中国的经济发展迈入新常态,建筑业也迎来了本身的发展瓶颈。首先是能耗严重、污染程度高,其次长期以来“只重量不重质”这种心态也导致了这么多年来建筑行业的技术体系、管理手段一直得不到提高。
现在传统经济增长点已经开始衰退,新常态要求我们必须停止这种粗放式的发展,进而寻求建筑行业新的经济增长点,实现建筑业的结构转变和升级。在这种情况下,如何评价新经济增长点,如何详细分析所发现的经济增长点对建筑业的引领效果就成为了一个迫切需要研究的问题。适合现阶段中国发展国情的经济增长点评价体系能够更好地引领中国经济健康发展,对建筑业的未来发展有指导作用。
目前我国刚刚迈入新常态,对建筑领域经济增长点评价方法的研究较少,尚处于雏形阶段。部分学者提出了自己的观点,但未形成统一共识,更未形成完善的评价体系。是以,本文将对建筑业新的经济增长点评价方法进行研究。
1.2 研究目的及意义
1.2.1 研究目的
目前国内学者对建筑领域的可持续、绿色环保、管理效率等方面的评价方法研究较多,但在新经济增长点方面的评价方法上面的研究却少之又少。而国外的建筑业因其在国民经济中占比较低,其学者虽然研究了经济增长点的相关课题,但并未将之具体到建筑业领域。
本文以建筑业为前提,以经济增长点为对象,充分总结归纳相关的国内外研究理论和经验。在当代中国的政策环境、资源环境现状等具体形势下,探究经济增长点的评价方法并将之具体运用到建筑领域以促进我国建筑业的发展。
1.2.2 研究意义
(1)理论意义
分析了建筑业和中国整体经济之间的相关性和现今的建筑业发展状况,研究新经济增长点的特性并提出建筑业的新经济增长点评价体系,对于判别建筑业的经济增长点具有指导意义,且也对其它行业的经济增长点评价具有借鉴意义。
(2)推广价值
在新常态的国情下,传统建筑业经济增长点因其弊病太多正在逐步丧失带动经济发展的作用,建筑行业必须培育出新的经济增长点,而一个公允、有效的评价体系能够很大程度上推动新增长点的发展。早日实现建筑业的结构升级,促进建筑业与其它新兴产业相结合,从而给建筑业创造出更高的效益。
1.3 国内外研究现状
国外关于经济增长点的理论起始于区位理论,Johan Henrico von Thune在1826年以农产品必须被运送到市场上去售卖为假设前提,开始研究农产品产量与到产品市场距离之间的关系,并提出了区位理论。该理论经过其它学者的补充和完善之后,Francois Perroux在此基础上于1955年进一步提出了增长点理论,该理论认为:“不同产业的发展是不平衡的,只有一部分产业才是整体发展的动力,这些充当发展动力的产业就被称作是发展极”。随后,Francois Perroux的增长点理论被其它学者不断引用和发展[[1]]。Hirschman进一步论证了增长极产生的必然性,Darwin在1969年进一步把增长极扩展到空间概念上,认为增长极可以被看作为城市或者增长中心[[2][3]-[4]]。但国外对经济增长点理论的看法很多,尚未形成共识,且其对增长点的研究大多集中在宏观的经济领域而为具体到建筑业当中,因此对建立建筑业经济增长点评价体系的借鉴作用十分有限。
国内方面对于增长点理论的研究更进一步,但却仅仅限于理论探讨。新经济增长点的概念是在1996年年底,当时中央经济工作会会议对总共的经济发展状况进行了具体分析,根据中国经济发展的现实需求提出了“培育和扶持新的经济增长点”这个要求。王志宝等(2009)从经济属性和空间属性两个角度来看待新经济增长点的概念,从产业结构来说,住房、汽车、旅游等产业是我国的经济增长点;而从产业空间上说,我国的经济增长点可以是京津翼、珠三角、长三角这些经济区域[[5]]。而张辉等人则从新经济增长点的特点的角度对其进行概括,认为对总体经济的增长有直接贡献是经济增长点必须要满足的条件之一,其次要对整个宏观经济当中的其它产业有带动作用[[6]]。张健以河北省为例,通过具体分析河北省发展特点,来寻找河北省建筑业新的经济增长点并提出了相关的建议[[7]]。金维兴通过计量的方法研究了建筑业与总体经济发展的关系,从产品、地域、工程服务三个方面分析了中国建筑业的现状,并提出了相关的政策建议[[8]-[9]]。
在增长点理论的研究方面,国内学者虽然更进一步,具体到了建筑领域并开始寻找培育新经济增长点的方法,但尚未建立完善、全面的经济增长点评价指标体系。
1.4 研究内容与方法
1.4.1 研究内容
虽然我国对经济增长点理论已经有了很多理论研究,但尚未形成评价体系并将评价体系运用到具体实践当中,本文根据可持续发展、与中国经济状况相吻合、可计算性等原则为指导,构建了新经济增长点评价指标体系,并以智能建筑为实践对象,对其进行具体评价。如何建立指标体系并运用到具体评价中是本文讨论的主要内容,本文共分为五章。
第1章,绪论。这一章主要对研究背景、研究的目的及意义、国内外研究状况及本文所要研究的内容及方法做出大概的介绍。
第2章,相关理论与评价方法。通过计量分析的方法来探究建筑业与宏观经济的相关性。并主要对一些与经济增长点相关的理论及所采用的基本评价方法进行介绍,对后续的内容叙述进行理论支撑。
第3章,评价指标体系的建立。首先论述关于评价模型指标体系的构建原则,其次分别介绍各指标含义。本文采用的评价指标体系为二级评价,在依据经济增长点特点来推出四个一级评价指标之后,针对产业的不同属性细化出各评价指标的具体公式,进行定量研究。
第4章,案例分析。以智能建筑项目为对象,具体分析该项目是否可以作为新经济增长点来进行培育和发展,以及相关的建议、要解决的问题。进一步应用评价指标体系。
第5章,结论与展望。总结本文的研究结果,归纳分析不足之处,并展望之后的研究和发展。
1.4.2 研究方法
(1)文献研究法
广泛阅读和学习相关的期刊、杂志、网站书籍等文献,了解与建筑业、经济增长点、评价指标等相关的信息,并进行提炼总结。以构建出新经济增长点评价指标体系。
(2)案例分析法
通过已构建出来的评价指标体系对智能建筑项目进行具体评价,进一步通过实践来发现评价体系存在的缺陷和疏漏,并总结和完善评价体系。
(3)计量分析法
通过自学计量软件Eviews8.0,对建立计量模型有大致的了解。进行建筑业与经济发展的相关性进行分析,并以此为基础对建筑业现有工程服务组合状况进行分析。
技术路线图如图1.1所示:
相关理论与评价方法:对一些与经济增长点相关的理论和概念及所采用的基本评价方法进行介绍,对后续的内容叙述进行理论支撑。
绪论:分析当前国内的建筑业现状以及国内外对经济增长点理论的研究进程。提出构建经济增长点评价体系的重要性,突出本文的研究背景和意义。
结论与展望
政策环境
资源契合
技术创新
市
场
需
求
根据构建原则提出评价体系的一级指标。
论述评价模型指标体系的构建原则。
细化一级指标,并推导各个二级指标公式。
案例分析:以智能建筑项目为对象,进一步应用评价指标体系。
图1.1 技术路线图
第2章 相关理论与评价方法
2.1 建筑业与经济发展
2.1.1 计量理论
计量学是把实际数据作为对象,以统计原理和经济理论为基础,通过建立模型来分析变量之间关系的一门学科。本文利用Eviews软件来探究国民生产总值与累计基础设施建设投入之间的关系。通过利用OLS估计法建立两者的正相关模型来得出基础设施投入对国民经济发展有推动效用的结论,进一步论证了建筑业在我国整体经济当中的重要地位以及建筑业对其它产业的带动作用。从而更加突出建立建筑业经济增长点评价体系的紧迫性[[10]-[11]]。
2.1.2 数据处理
本文中数据取自于中国统计年鉴和中国统计网站,具体数据如下。并分别对基础设施投资和GDP取对数来减少异方差性的影响。其中,基础设施投资包括能源领域、公共服务业、交通运输、邮政电信这些部分。具体数据如表2.1所示。
表2.1 1978-2014期间基础设施投资与GDP数据(单位:亿元)
年份 | 基础设施(X) | GDP(Y) | 年份 | 基础设施(X) | GDP(Y) |
1978 | 5.4 | 3678.7 | 1997 | 218.3 | 79715 |
1979 | 5.8 | 4100.5 | 1998 | 320.4 | 85195.5 |
1980 | 6 | 4587.6 | 1999 | 302.7 | 90564.4 |
1981 | 5.8 | 4935.8 | 2000 | 351.9 | 100280.1 |
1982 | 6.1 | 5373.4 | 2001 | 356.4 | 110863.1 |
1983 | 6.7 | 6020.9 | 2002 | 411.9 | 121717.4 |
1984 | 8.8 | 7278.5 | 2003 | 417.8 | 137422 |
1985 | 13.2 | 9098.9 | 2004 | 463.2 | 161840.2 |
1986 | 14.5 | 10376.2 | 2005 | 610.7 | 187318.9 |
1987 | 22.1 | 12174.6 | 2006 | 935.3 | 219438.5 |
1988 | 23.2 | 15180.4 | 2007 | 1175.8 | 270232.3 |
1989 | 26.5 | 17179.7 | 2008 | 1160.7 | 319515.5 |
1990 | 31.6 | 18872.9 | 2009 | 1462 | 349081.4 |
1991 | 35.2 | 22005.6 | 2010 | 1403.5 | 413030.3 |
1992 | 58.8 | 27194.5 | 2011 | 1400.2 | 489300.6 |
1993 | 91.4 | 35673.2 | 2012 | 1789.2 | 540367.4 |
1994 | 153.4 | 48637.5 | 2013 | 1785.7 | 595244.4 |
1995 | 156.1 | 61339.9 | 2014 | 2018.1 | 643974 |
1996 | 188.8 | 71813.6 |
在对上述数据进行OLS估计之后,得到的估计结果如图2.1所示: