[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)新評價指標(biāo)體系,使用深度學(xué)習(xí)算法,對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)新進行了評價,并利用隨機森林算法研究了數(shù)字創(chuàng)新對海洋產(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)動海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,且這種驅(qū)動作用會隨著數(shù)據(jù)要素投入、科技創(chuàng)新等要素的積累而增強。

　　[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)濟可持續(xù)發(fā)展的堅實支撐,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)濟發(fā)展提供了強大動力,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)新如何測度與評價,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)實問題。

　　數(shù)字經(jīng)濟論文范例： 制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(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)量的某一或某幾個方面進行研究,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海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測度與評價上,如從海陸經(jīng)濟一體化視角[4]、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率[5]進行測度,或是構(gòu)建海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價指標(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)分析法在評價指標(biāo)權(quán)重的賦予時可能帶有一定的主觀性、隨意性。

　　與熵權(quán)法等傳統(tǒng)評價方法不同,深度學(xué)習(xí)可通過多個隱藏層的神經(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,從而大大提高測算精度[14],而同屬于機器學(xué)習(xí)方法中的隨機森林算法解決了傳統(tǒng)計量模型需要進行的一系列模型預(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)新評價指標(biāo)體系,運用深度學(xué)習(xí)算法對沿海地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字創(chuàng)新進行了測度與評價,并利用隨機森林算法研究了后者對前者的影響,以期推動海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

　　一、數(shù)字創(chuàng)新驅(qū)動海洋產(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,對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了至關(guān)重要的推動作用。數(shù)字創(chuàng)新對海洋產(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、非競爭性,在生產(chǎn)函數(shù)多與實體要素融合發(fā)揮作用;實體要素在投入過程中會產(chǎn)生數(shù)據(jù)要素,數(shù)據(jù)要素又會有效提高實體要素的利用效率,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)展提供了更多的機會。

　　第二,數(shù)字創(chuàng)新還會改變生產(chǎn)函數(shù)形式。數(shù)字化技術(shù)擴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)濟模式,推動了傳統(tǒng)海洋產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型;同時,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)。本文的評價模型通過深度學(xué)習(xí)算法中的自動編碼器實現(xiàn),主要思路是將原始數(shù)據(jù)進行壓縮和重構(gòu),通過最小化重構(gòu)前后的誤差達到最優(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)新評價

　　(一)海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及數(shù)字創(chuàng)新評價指標(biāo)體系構(gòu)建借鑒已有文獻,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)展評價指標(biāo)體系。借鑒已有文獻,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)新評價指標(biāo)體系,對數(shù)字創(chuàng)新進行測度與分析。

　　(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)計年鑒或公報。

　　(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)新評價,使用本文構(gòu)建的基于自動編碼器的深度學(xué)習(xí)模型對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)進行測算評價。

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

　　(一)數(shù)字創(chuàng)新對海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的直接影響為測算數(shù)字創(chuàng)新對海洋產(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)作為隨機森林中的目標(biāo)值;同時,由于某些要素會影響數(shù)字創(chuàng)新對海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的驅(qū)動效應(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個變量一起作為隨機森林中的特征。

　　四、結(jié)論

　　本文通過探究數(shù)字創(chuàng)新對中國海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進作用及影響要素,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)動海洋產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主要因素,有效增強了數(shù)字創(chuàng)新的驅(qū)動效應(yīng)。

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　　作者：蹇令香蘇宇凌丁甜甜