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中国新质生产力统计测度与时空演变及其驱动因素研究
摘要
本研究旨在深入分析人工智能（AI）和大数据技术背景下中国新质生产力的统计测度、时空演变特征及其驱动因素。新质生产力是指以科技创新为核心，以数字化、网络化、智能化为特征的生产力，其在新时代背景下对经济社会发展具有重要影响。
首先，研究构建了一个科学合理的统计指标体系，通过熵权topsis法对AI和大数据技术对新质生产力的贡献进行了量化分析。指标体系涵盖了技术进步、经济效益、社会影响等多个维度，全面评估了AI和大数据对生产力的影响。
其次，运用时空分析方法，研究了AI和大数据技术应用在不同地区和行业的分布特征及其随时间的演变趋势。分析揭示了AI和大数据技术对新质生产力区域和行业差异的影响机制。
进一步，研究识别并分析了影响AI和大数据技术应用及其对新质生产力贡献的关键驱动因素，包括技术创新、政策环境、资金投入、人才培养等。通过随机森林算法对驱动因素进行了深入分析，揭示了这些因素如何共同作用于新质生产力的形成和发展。
研究结果表明，中国新质生产力在2010年至2022年间呈现动态演进，整体水平有所提升，但区域间差异显著。东部地区新质生产力水平普遍高于中西部地区，但中西部地区近年来也显示出生产力水平的广泛分散。此外，新质生产力的空间自相关性呈现出增强趋势，表明具有相似新质生产力水平的地区在空间上更加密集或聚集。
在驱动因素方面，研究突出了技术研发要素的重要性，尤其是高技术企业的研发投入对新质生产力的影响最大。生产组织智能化和新生产工具（如机器人）也是推动新质生产力发展的关键因素。
最后，基于研究结果，提出了促进AI和大数据技术应用、加快新质生产力发展的政策建议。这些建议旨在为政府和企业决策提供科学依据，推动经济的可持续发展和社会和谐。
综上所述，本研究不仅丰富了新质生产力的理论内涵，提供了AI和大数据技术快速发展背景下的新理论视角和分析框架，而且为相关政策制定和实践应用提供了有价值的参考。
- 研究背景与文献综述
- 研究背景
在21世纪的科技浪潮中，人工智能（AI）和大数据技术正以前所未有的速度和规模重塑着全球经济结构和社会运作模式。AI技术的突破性进展，尤其是在机器学习、深度学习等领域，已经催生出一系列创新应用，从智能语音助手到自动驾驶汽车，从精准医疗到智慧城市管理，无不体现了AI技术的强大潜力和广泛影响。与此同时，大数据技术的发展为AI提供了丰富的数据资源，使得AI算法能够通过海量数据训练变得更加精准和智能。
随着AI和大数据技术的不断融合与应用，它们已经成为推动新质生产力形成的关键因素。新质生产力，指的是在新时代背景下，以科技创新为核心，以数字化、网络化、智能化为特征的生产力。在这一定义下，AI和大数据不仅改变了生产和消费的方式，还促进了新产业、新模式和新业态的产生，对经济社会发展产生了深远的影响。
然而，尽管AI和大数据对新质生产力的贡献日益凸显，如何科学地统计测度这一贡献、分析其时空演变特征以及识别其背后的驱动因素，仍是学术界和政策制定者面临的重要课题。当前，对于AI和大数据如何影响新质生产力的形成和发展，尚缺乏系统的理论框架和实证研究。此外，不同地区和行业在AI和大数据应用方面存在显著差异，这种差异如何影响新质生产力的区域和行业分布，也是一个值得深入探讨的问题。
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- 研究目标
本研究旨在填补现有研究的空白，具体目标如下：
（1）统计测度：构建一个科学合理的统计指标体系，对AI和大数据技术对新质生产力的贡献进行量化分析。这一指标体系将涵盖技术进步、经济效益、社会影响等多个维度，以全面评估AI和大数据对生产力的影响。
（2）时空演变：运用时空分析方法，研究AI和大数据技术应用在不同地区和行业的分布特征，以及随时间的演变趋势。通过这一分析，揭示AI和大数据技术对新质生产力区域和行业差异的影响机制。
（3）驱动因素：识别和分析影响AI和大数据技术应用及其对新质生产力贡献的关键因素。这些因素可能包括技术创新、政策环境、资金投入、人才培养等，研究将探讨这些因素如何共同作用于新质生产力的形成和发展。
（4）政策建议：基于统计测度和驱动因素分析的结果，提出促进AI和大数据技术应用、加快新质生产力发展的政策建议。这些建议将为政府和企业决策提供科学依据。
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- 相关文献综述
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完整数据表
- 研究思路与创新点
- 研究方法
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- 创新点
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- 研究意义
- 理论贡献：本研究将丰富新质生产力的理论内涵，特别是在AI和大数据技术快速发展的背景下，为生产力经济学提供新的理论视角和分析框架。
- 政策指导：研究成果将为政府制定科技政策、产业政策和教育政策等提供科学依据，帮助政府更有效地推动AI和大数据技术的发展和应用。
- 实践应用：通过对AI和大数据技术对新质生产力贡献的统计测度和时空演变分析，企业可以更好地理解这些技术在提升生产力中的作用，从而在战略规划和资源配置中做出更合理的决策。
- 国际比较：本研究还将提供与其他国家或地区在AI和大数据技术应用及新质生产力发展方面的比较分析，为中国在全球科技竞争中把握机遇、应对挑战提供参考。
- 可持续发展：研究AI和大数据技术对新质生产力的贡献，对于实现经济的可持续发展、促进社会和谐具有重要意义。特别是在当前全球经济面临诸多挑战的背景下，加快新质生产力的发展对于提升国家竞争力、实现长期稳定增长具有战略意义。
- 中国新质生产力发展现状分析
- 基于Word2Vec模型的政府工作报告新质生产力相关词汇分析
（1）模型步骤如下：
1.种子词汇的定义与选择：
根据国家发展和改革委员会网站公布的资料（https://www.ndrc.gov.cn/wsdwhfz/202402/t20240206_1363980.html），本研究选定了16个与新质生产力紧密相关的种子词汇。这些词汇不仅涵盖了数字化、智能化等核心特征，还包括了信息技术、生物技术等关键领域。
1060行亲测py代码完整版
| 种子词汇 | 新质生产力、数字经济、数字化、智能化、网络化、先进生产力、信息技术、高科技、高效能、高质量、生物技术、能源技术、材料科学、数据、科技创新、高新技术、 |
2. Word2Vec模型的构建与训练：
Word2Vec模型采用连续词袋（CBOW）或连续窗口（Skip-Gram）架构，通过大量新闻文章作为训练语料，学习生成每个单词的向量表示。模型训练完成后，能够捕捉到词汇间的语义关系。
3. 语义相近词汇的提取：
利用训练好的Word2Vec模型，从国家发展和改革委员会网站发布的新闻文章中提取与种子词汇语义相近的词汇。通过计算余弦相似度，筛选出相似度超过0.85的词汇，以确保词汇的相关性和准确性。
4. 相似度阈值的设定与无关词汇的排除：
设置相似度阈值为0.85，旨在保留与种子词汇高度相关的词汇。同时，通过人工审核排除与研究主题无关的词汇，如人名、地名等。
5. 词频统计与自然对数转换：
对各省政府工作报告中的种子词汇及其相似词汇进行词频统计，并对词频数据进行加一处理后取自然对数，以减少数据的偏度并便于进行统计分析。
6. 高频词汇的识别与分析：
通过上述步骤，最终识别出61个与新质生产力相关的高频词汇。
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- 中国新质生产力政策主题分类
- 中国新质生产力发展测度分析
- 新质生产力发展水平评价指标体系构建
- 数据来源
本文选取2010-2022年30个省份数据，由于西藏地区数据缺失较多，因此排除该省。数据来自国家统计局、CEIC中国统计数据库，以及《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国统计年鉴》和各省市统计年鉴。对于个别年份存在缺失值情况，采用插值法或线性填补。
- 新质生产力评价指标体系
首先，科技生产力。本研究从创新生产力与技术生产力两个维度进行分析。具体来看，通过国内专利授予数（创新研发）、高技术产业业务收入（创新产业）和规模以上工业产品创新经费（创新产品）等指标评估创新生产力；而技术生产力则通过规模以上工业劳动生产率（技术效率）、全时当量的R&D人员（技术研发）以及机器人的安装密度（技术生产）进行衡量。对于规模以上工业的劳动生产率，采纳卢江与郭子昂的方法，计算公式为“规模以上工业总利润加上规模以上工业从业人数乘以职工平均工资，再除以规模以上工业从业人数“。机器人安装的初始密度采用康茜与林光华的方法，依据IRF联盟发布的数据及《中国劳动统计年鉴》，计算各省份细分行业就业人数占比与全国各行业机器人安装总量的乘积。
其次，绿色生产力。
三是数字生产力。
表1 新质生产力评价指标体系1
| 一级 | 二级 | 三级 | 解释 | 单位 | 属性 |
| 科技生产力 | 创新生产力 | 创新研发 | 国内专利授予数 | 个 | + |
| 创新产业 | 高技术产业业务收入 | 万元 | + | ||
| 创新产品 | 规上工业企业产业创新经费 | 万元 | + | ||
| 技术生产力 | 技术效率 | 规上工业企业劳动生产率 | % | + | |
| 技术研发 | 规上工业企业R&D人员全时当量 | h | + | ||
| 技术生产 | 机器人安装原始密度 | % | + | ||
| 绿色生产力 | 资源节约 型生产力 | 能源强度 | 能源消费量/国内生产总值 | % | - |
| 能源结构 | 化石能源消费量/国内生产总值 | % | - | ||
| 用水强度 | 工业用水量/国内生产总值 | % | - | ||
| 环境友好型生产力 | 废物利用 | 工业固废物综合利用量/产生量 | % | + | |
| 废水排放 | 工业废水排放/国内生产总值 | % | - | ||
| 废气排放 | 工业SO₂排放/国内生产总值 | % | - | ||
| 数字生产力 | 数字产业生产力 | 电子信息制造 | 集成电路产量 | 万 | + |
