[摘要]構建了海洋產業高質量發展和數字創新評價指標體系,使用深度學習算法,對2013—2019年中國沿海地區海洋產業高質量發展和數字創新進行了評價,并利用隨機森林算法研究了數字創新對海洋產業高質量發展的影響。研究發現:(1)沿海地區海洋產業發展質量總體趨于緩慢上升,數字創新則增長較快,但不同地區間存在顯著差異,其中長三角和珠三角地區海洋產業發展質量和數字創新水平較高;(2)數字創新能驅動海洋產業高質量發展,且這種驅動作用會隨著數據要素投入、科技創新等要素的積累而增強。
[關鍵詞]海洋產業;高質量發展;數字創新;深度學習
2019年我國海洋生產總值為89415億元,占GDP的9.0%1,是我國經濟可持續發展的堅實支撐,2020年我國海洋生產總值出現了短暫下降。而如今以數字技術為核心的新一輪科技革命正在沖擊著現有制度體系,為經濟發展提供了強大動力,也為海洋產業高質量發展提供了發展路徑,因此,數字創新如何測度與評價,其是否能成為海洋產業高質量發展的新引擎,成了亟需解決的現實問題。
數字經濟論文范例： 制造企業數字化轉型對企業績效的影響研究
關于海洋產業高質量發展的研究。現有文獻多從理論上分析海洋產業高質量發展的內涵和影響因素,且多從發展質量的某一或某幾個方面進行研究,如海洋漁業和海洋水產養殖業[1],濱海旅游業[2],山東省海洋產業[3]的高質量發展;而定量研究則主要是對海洋經濟高質量發展的測度與評價上,如從海陸經濟一體化視角[4]、海洋經濟綠色全要素生產率[5]進行測度,或是構建海洋經濟高質量發展評價指標體系[6]等等。
關于數字創新的內涵及其經濟效應研究。數字創新是一種以數字技術為支撐的對原有產品[7]、組織[8]、流程[9]及商業模式[10]的創新[11],目前的研究大多是對數字創新的理論框架[12]及未來發展的展望[13]上。以上研究均沒有考慮到數字創新對海洋產業高質量發展的影響,且現有的熵權法等傳統分析法在評價指標權重的賦予時可能帶有一定的主觀性、隨意性。
與熵權法等傳統評價方法不同,深度學習可通過多個隱藏層的神經網絡、高效提取高維度數據中的深層特征及非線性關系,從而大大提高測算精度[14],而同屬于機器學習方法中的隨機森林算法解決了傳統計量模型需要進行的一系列模型預設與多重共線性等回歸問題,且具有訓練速度快、訓練結果穩定,可在不做特征選擇的情況下處理高維度數據,為多變量回歸提供了更為準確、無偏的估計結果[15]。鑒于此,本文構建了海洋產業高質量發展與數字創新評價指標體系,運用深度學習算法對沿海地區海洋產業高質量發展和數字創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,以期推動海洋產業高質量發展。
一、數字創新驅動海洋產業高質量發展的影響要素及研究方法
(一)數字創新驅動海洋產業高質量發展的影響要素
數字創新以迅猛發展的數字技術為支撐,對生產過程形成巨大沖擊,改變了傳統生產過程,變革了原有的產品、流程及商業模式,對產業發展起到了至關重要的推動作用。數字創新對海洋產業發展的影響主要可分為改變投入要素、更新生產函數形式和提高全要素生產率三個方面:第一,數字創新向生產函數里添加了數據這一全新要素。數據要素具有融合性及不同程度的非排他性、非競爭性,在生產函數多與實體要素融合發揮作用;實體要素在投入過程中會產生數據要素,數據要素又會有效提高實體要素的利用效率,從而優化要素投入,合理化生產行為,為海洋產業的發展提供了更多的機會。
第二,數字創新還會改變生產函數形式。數字化技術擴展了要素之間的交流范圍,重置了要素之間的關系與地位,優化了要素配置效率,降低了生產函數對傳統要素的依賴,從而倒逼生產函數提高產出效率、變革函數形式,逐漸從邊際產出遞減變成邊際產出不變甚至遞增,大大提高了海洋產業生產效率,使得產業結構更趨于合理化、平衡化。
第三,數字創新使得全要素生產率提高。如人工智能、大數據等數字技術幫助傳統漁業實現了科學的養殖容量規劃管理,精準養殖放流與捕撈,改變了粗放型經濟模式,推動了傳統海洋產業轉型;同時,數字創新還衍生出了許多高技術產業如海洋高端裝備制造業、海洋制藥業等等,這些產業促進了海洋產業數字化和智能化轉型,有利于建立現代化海洋產業體系,實現海洋產業高質量發展。
(二)研究方法
1.深度學習算法深度學習是機器學習領域中的一種新興人工智能技術。本文的評價模型通過深度學習算法中的自動編碼器實現,主要思路是將原始數據進行壓縮和重構,通過最小化重構前后的誤差達到最優結構,具體代碼來自Python編程語言中的Keras庫。
二、沿海地區海洋產業高質量發展與數字創新評價
(一)海洋產業高質量發展及數字創新評價指標體系構建借鑒已有文獻,本文從創新、協調、開放、綠色、共享五大新發展理念角度構建起海洋產業高質量發展評價指標體系。借鑒已有文獻,本文從數字產品創新、數字服務創新、數字商業模式創新三方面構建起數字創新評價指標體系,對數字創新進行測度與分析。
(二)數據來源本文中數字創新相關統計數據及沿海地區相關數據采用2013—2019年沿海11省市三維面板數據。數據來自北京大學數字金融研究中心發布的“北京大學數字普惠金融指數”數據集、國泰安CSMAR數據庫、EPS數據庫、全國以及沿海各省份相關統計年鑒或公報。
(三)沿海地區海洋產業高質量發展和數字創新評價,使用本文構建的基于自動編碼器的深度學習模型對2013—2019年沿海地區海洋產業高質量發展指數(HD)和數字創新指數(DI)進行測算評價。
三、數字創新對海洋產業高質量發展的影響分析
(一)數字創新對海洋產業高質量發展的直接影響為測算數字創新對海洋產業高質量發展的影響,取海洋產業高質量發展總指數(HD)作為隨機森林中的目標值;同時,由于某些要素會影響數字創新對海洋產業高質量發展的驅動效應大小,因此為了較為準確和全面地分析出數字創新對海洋產業高質量發展的直接以及間接作用大小,選取數字創新及其他12個變量一起作為隨機森林中的特征。
四、結論
本文通過探究數字創新對中國海洋產業高質量發展的促進作用及影響要素,為當今數字化革命背景下的海洋產業高質量發展,提供了實證依據與有益思考。結論如下:第一,我國海洋產業高質量發展水平總體增速較慢,且部分地區存在產業內部發展不均衡的問題;第二,其中長三角地區和珠三角地區發展水平最高、增速最快;第三,數據要素和科技創新能力是數字創新驅動海洋產業高質量發展的主要因素,有效增強了數字創新的驅動效應。
[參考文獻]
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[2]鄭玉香,李蕓蕓.海洋強國背景下海洋旅游業高質量發展策略研究[J].旅游縱覽,2020(12).
[3]劉永紅.海洋產業高質量發展戰略研究———以山東省為例[J].山東行政學院學報,2020(05).
[4]黃英明,支大林.南海地區海洋產業高質量發展研究———基于海陸經濟一體化視角[J].當代經濟研究,2018(09).
[5]秦琳貴,沈體雁.科技創新促進中國海洋經濟高質量發展了嗎———基于科技創新對海洋經濟綠色全要素生產率影響的實證檢驗[J].科技進步與對策,2020(09).
作者：蹇令香蘇宇凌丁甜甜
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