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中国城市产业智能化空间关联网络及其驱动机制

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把握新技术革命发展机遇,推动产业智能化升级,对于新形势下实现经济高质量发展具有重要作用.文章基于2003—2019年中国283个地级市数据和网络爬虫获得的企业微观数据构建城市产业智能化指数,采用社会网络分析方法考察产业智能化的空间关联网络特征;此外,运用机器学习中的极限梯度提升树算法(XGBoost)识别出产业智能化的核心驱动因素,在此基础上借助加权指数随机图模型(ERGM)探析产业智能化空间关联网络驱动机制.研究发现:(1)样本期间产业智能化空间关联强度不断提高,但整体处于较低水平,存在较大的提升空间;大部分城市位于网络边缘位置,主要依靠城市群或中心城市对周边城市产业智能化产生辐射带动作用.(2)XGBoost算法测算结果表明,技术创新、产业结构升级和对外开放是产业智能化的核心影响因素,累积贡献率高达92.72％.(3)技术创新、产业结构升级和对外开放有利于加强城市间的产业智能化合作.异质性分析发现,产业结构升级主要推动外围城市、高产业智能化水平城市形成紧密的产业智能化空间关联,而技术创新和对外开放对其驱动作用有限.据此,文章提出了推动产业智能化空间协调发展的相应政策建议.
Spatial Association Network of Urban Industrial Intelligence in China and Its Driving Mechanisms

industrial intelligencespatial association networkmachine learningERGM

罗良文、张郑秋

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中南财经政法大学 经济学院,湖北 武汉 430073

产业智能化 空间关联网络 机器学习 ERGM

国家社会科学基金重大项目国家社会科学基金一般项目

21&ZD07221BJY111

2024

10.16538/j.cnki.jfe.20230919.202

财经研究
上海财经大学

财经研究

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：3.539
ISSN：1001-9952
年,卷(期)：2024.50(1)
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