基于TOPSIS一集成学习模型的中国沿海地区新质生产力水平及影响因素研究

TP181%F124; 为深入推动沿海地区实现高质量发展,以有力支撑和助推中国式现代化,发展新质生产力已成为内在核心驱动力与战略要点.文章聚焦新质生产力的基本构成要素:新劳动者、新劳动对象和新劳动资料,构建中国沿海地区新质生产力的评价体系,以量化沿海地区新质生产力的发展水平及其影响因素.首先,运用熵权TOPSIS模型测度沿海地区的新质生产力发展水平;其次,将测算结果作为集成学习模型的先验训练样本进行训练测试.此外,文章还引入SHAP模型进行可视化分析,以揭示各指标对新质生产力的影响程度.研究结果表明:(1)沿海地区新质生产力水平随时间推移稳步上升,但整体水平较低;(2)地区间发展不均衡显著,东...

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Published in海洋开发与管理 Vol. 41; no. 10; pp. 47 - 59
Main Authors 戴珊玙, 车斌
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海海洋大学经济管理学院 上海 201306 2024
Subjects
TOPSIS模型
集成学习模型
Influen-cing factors
影响因素
新质生产力
New quality productive forces
TOPSIS model
Integrated learning model
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Summary:TP181%F124; 为深入推动沿海地区实现高质量发展,以有力支撑和助推中国式现代化,发展新质生产力已成为内在核心驱动力与战略要点.文章聚焦新质生产力的基本构成要素:新劳动者、新劳动对象和新劳动资料,构建中国沿海地区新质生产力的评价体系,以量化沿海地区新质生产力的发展水平及其影响因素.首先,运用熵权TOPSIS模型测度沿海地区的新质生产力发展水平;其次,将测算结果作为集成学习模型的先验训练样本进行训练测试.此外,文章还引入SHAP模型进行可视化分析,以揭示各指标对新质生产力的影响程度.研究结果表明:(1)沿海地区新质生产力水平随时间推移稳步上升,但整体水平较低;(2)地区间发展不均衡显著,东部海洋经济圈领先,形成阶梯式分布格局,且区域差异随时间扩大,但极化现象有所缓解;(3)沿海地区新质生产力水平的提升是科技创新、数字经济、人才培养、绿色低碳发展等多因素共同作用而产生的结果.
ISSN:1005-9857