[摘要]構(gòu)建了海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,使用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)2013—2019年中國沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)行了評(píng)價(jià),并利用隨機(jī)森林算法研究了數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn):(1)沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量總體趨于緩慢上升,數(shù)字創(chuàng)新則增長較快,但不同地區(qū)間存在顯著差異,其中長三角和珠三角地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量和數(shù)字創(chuàng)新水平較高;(2)數(shù)字創(chuàng)新能驅(qū)動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,且這種驅(qū)動(dòng)作用會(huì)隨著數(shù)據(jù)要素投入、科技創(chuàng)新等要素的積累而增強(qiáng)。

　　[關(guān)鍵詞]海洋產(chǎn)業(yè);高質(zhì)量發(fā)展;數(shù)字創(chuàng)新;深度學(xué)習(xí)

　　2019年我國海洋生產(chǎn)總值為89415億元,占GDP的9.0%1,是我國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的堅(jiān)實(shí)支撐,2020年我國海洋生產(chǎn)總值出現(xiàn)了短暫下降。而如今以數(shù)字技術(shù)為核心的新一輪科技革命正在沖擊著現(xiàn)有制度體系,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)大動(dòng)力,也為海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了發(fā)展路徑,因此,數(shù)字創(chuàng)新如何測(cè)度與評(píng)價(jià),其是否能成為海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新引擎,成了亟需解決的現(xiàn)實(shí)問題。

　　數(shù)字經(jīng)濟(jì)論文范例： 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績效的影響研究

　　關(guān)于海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究。現(xiàn)有文獻(xiàn)多從理論上分析海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵和影響因素,且多從發(fā)展質(zhì)量的某一或某幾個(gè)方面進(jìn)行研究,如海洋漁業(yè)和海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)[1],濱海旅游業(yè)[2],山東省海洋產(chǎn)業(yè)[3]的高質(zhì)量發(fā)展;而定量研究則主要是對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的測(cè)度與評(píng)價(jià)上,如從海陸經(jīng)濟(jì)一體化視角[4]、海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率[5]進(jìn)行測(cè)度,或是構(gòu)建海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[6]等等。

　　關(guān)于數(shù)字創(chuàng)新的內(nèi)涵及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究。數(shù)字創(chuàng)新是一種以數(shù)字技術(shù)為支撐的對(duì)原有產(chǎn)品[7]、組織[8]、流程[9]及商業(yè)模式[10]的創(chuàng)新[11],目前的研究大多是對(duì)數(shù)字創(chuàng)新的理論框架[12]及未來發(fā)展的展望[13]上。以上研究均沒有考慮到數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響,且現(xiàn)有的熵權(quán)法等傳統(tǒng)分析法在評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的賦予時(shí)可能帶有一定的主觀性、隨意性。

　　與熵權(quán)法等傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法不同,深度學(xué)習(xí)可通過多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高效提取高維度數(shù)據(jù)中的深層特征及非線性關(guān)系,從而大大提高測(cè)算精度[14],而同屬于機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的隨機(jī)森林算法解決了傳統(tǒng)計(jì)量模型需要進(jìn)行的一系列模型預(yù)設(shè)與多重共線性等回歸問題,且具有訓(xùn)練速度快、訓(xùn)練結(jié)果穩(wěn)定,可在不做特征選擇的情況下處理高維度數(shù)據(jù),為多變量回歸提供了更為準(zhǔn)確、無偏的估計(jì)結(jié)果[15]。鑒于此,本文構(gòu)建了海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)行了測(cè)度與評(píng)價(jià),并利用隨機(jī)森林算法研究了后者對(duì)前者的影響,以期推動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

　　一、數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響要素及研究方法

　　(一)數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響要素

　　數(shù)字創(chuàng)新以迅猛發(fā)展的數(shù)字技術(shù)為支撐,對(duì)生產(chǎn)過程形成巨大沖擊,改變了傳統(tǒng)生產(chǎn)過程,變革了原有的產(chǎn)品、流程及商業(yè)模式,對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了至關(guān)重要的推動(dòng)作用。數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響主要可分為改變投入要素、更新生產(chǎn)函數(shù)形式和提高全要素生產(chǎn)率三個(gè)方面:第一,數(shù)字創(chuàng)新向生產(chǎn)函數(shù)里添加了數(shù)據(jù)這一全新要素。數(shù)據(jù)要素具有融合性及不同程度的非排他性、非競(jìng)爭(zhēng)性,在生產(chǎn)函數(shù)多與實(shí)體要素融合發(fā)揮作用;實(shí)體要素在投入過程中會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)要素,數(shù)據(jù)要素又會(huì)有效提高實(shí)體要素的利用效率,從而優(yōu)化要素投入,合理化生產(chǎn)行為,為海洋產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了更多的機(jī)會(huì)。

　　第二,數(shù)字創(chuàng)新還會(huì)改變生產(chǎn)函數(shù)形式。數(shù)字化技術(shù)擴(kuò)展了要素之間的交流范圍,重置了要素之間的關(guān)系與地位,優(yōu)化了要素配置效率,降低了生產(chǎn)函數(shù)對(duì)傳統(tǒng)要素的依賴,從而倒逼生產(chǎn)函數(shù)提高產(chǎn)出效率、變革函數(shù)形式,逐漸從邊際產(chǎn)出遞減變成邊際產(chǎn)出不變甚至遞增,大大提高了海洋產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率,使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更趨于合理化、平衡化。

　　第三,數(shù)字創(chuàng)新使得全要素生產(chǎn)率提高。如人工智能、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)幫助傳統(tǒng)漁業(yè)實(shí)現(xiàn)了科學(xué)的養(yǎng)殖容量規(guī)劃管理,精準(zhǔn)養(yǎng)殖放流與捕撈,改變了粗放型經(jīng)濟(jì)模式,推動(dòng)了傳統(tǒng)海洋產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型;同時(shí),數(shù)字創(chuàng)新還衍生出了許多高技術(shù)產(chǎn)業(yè)如海洋高端裝備制造業(yè)、海洋制藥業(yè)等等,這些產(chǎn)業(yè)促進(jìn)了海洋產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型,有利于建立現(xiàn)代化海洋產(chǎn)業(yè)體系,實(shí)現(xiàn)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

　　(二)研究方法

　　1.深度學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種新興人工智能技術(shù)。本文的評(píng)價(jià)模型通過深度學(xué)習(xí)算法中的自動(dòng)編碼器實(shí)現(xiàn),主要思路是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮和重構(gòu),通過最小化重構(gòu)前后的誤差達(dá)到最優(yōu)結(jié)構(gòu),具體代碼來自Python編程語言中的Keras庫。

　　二、沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià)

　　(一)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建借鑒已有文獻(xiàn),本文從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、開放、綠色、共享五大新發(fā)展理念角度構(gòu)建起海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。借鑒已有文獻(xiàn),本文從數(shù)字產(chǎn)品創(chuàng)新、數(shù)字服務(wù)創(chuàng)新、數(shù)字商業(yè)模式創(chuàng)新三方面構(gòu)建起數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,對(duì)數(shù)字創(chuàng)新進(jìn)行測(cè)度與分析。

　　(二)數(shù)據(jù)來源本文中數(shù)字創(chuàng)新相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及沿海地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)采用2013—2019年沿海11省市三維面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”數(shù)據(jù)集、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫、全國以及沿海各省份相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒或公報(bào)。

　　(三)沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字創(chuàng)新評(píng)價(jià),使用本文構(gòu)建的基于自動(dòng)編碼器的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)2013—2019年沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)(HD)和數(shù)字創(chuàng)新指數(shù)(DI)進(jìn)行測(cè)算評(píng)價(jià)。

　　三、數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響分析

　　(一)數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接影響為測(cè)算數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響,取海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展總指數(shù)(HD)作為隨機(jī)森林中的目標(biāo)值;同時(shí),由于某些要素會(huì)影響數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)大小,因此為了較為準(zhǔn)確和全面地分析出數(shù)字創(chuàng)新對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接以及間接作用大小,選取數(shù)字創(chuàng)新及其他12個(gè)變量一起作為隨機(jī)森林中的特征。

　　四、結(jié)論

　　本文通過探究數(shù)字創(chuàng)新對(duì)中國海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用及影響要素,為當(dāng)今數(shù)字化革命背景下的海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,提供了實(shí)證依據(jù)與有益思考。結(jié)論如下:第一,我國海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平總體增速較慢,且部分地區(qū)存在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部發(fā)展不均衡的問題;第二,其中長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)發(fā)展水平最高、增速最快;第三,數(shù)據(jù)要素和科技創(chuàng)新能力是數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主要因素,有效增強(qiáng)了數(shù)字創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。

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　　作者：蹇令香蘇宇凌丁甜甜