数字创新驱动中国海洋产业高质量发展研究

　　[摘要]构建了海洋产业高质量发展和数字创新评价指标体系,使用深度学习算法,对2013—2019年中国沿海地区海洋产业高质量发展和数字创新进行了评价,并利用随机森林算法研究了数字创新对海洋产业高质量发展的影响。研究发现:(1)沿海地区海洋产业发展质量总体趋于缓慢上升,数字创新则增长较快,但不同地区间存在显著差异,其中长三角和珠三角地区海洋产业发展质量和数字创新水平较高;(2)数字创新能驱动海洋产业高质量发展,且这种驱动作用会随着数据要素投入、科技创新等要素的积累而增强。

　　[关键词]海洋产业;高质量发展;数字创新;深度学习

　　2019年我国海洋生产总值为89415亿元,占GDP的9.0%1,是我国经济可持续发展的坚实支撑,2020年我国海洋生产总值出现了短暂下降。而如今以数字技术为核心的新一轮科技革命正在冲击着现有制度体系,为经济发展提供了强大动力,也为海洋产业高质量发展提供了发展路径,因此,数字创新如何测度与评价,其是否能成为海洋产业高质量发展的新引擎,成了亟需解决的现实问题。

　　数字经济论文范例： 制造企业数字化转型对企业绩效的影响研究

　　关于海洋产业高质量发展的研究。现有文献多从理论上分析海洋产业高质量发展的内涵和影响因素,且多从发展质量的某一或某几个方面进行研究,如海洋渔业和海洋水产养殖业[1],滨海旅游业[2],山东省海洋产业[3]的高质量发展;而定量研究则主要是对海洋经济高质量发展的测度与评价上,如从海陆经济一体化视角[4]、海洋经济绿色全要素生产率[5]进行测度,或是构建海洋经济高质量发展评价指标体系[6]等等。

　　关于数字创新的内涵及其经济效应研究。数字创新是一种以数字技术为支撑的对原有产品[7]、组织[8]、流程[9]及商业模式[10]的创新[11],目前的研究大多是对数字创新的理论框架[12]及未来发展的展望[13]上。以上研究均没有考虑到数字创新对海洋产业高质量发展的影响,且现有的熵权法等传统分析法在评价指标权重的赋予时可能带有一定的主观性、随意性。

　　与熵权法等传统评价方法不同,深度学习可通过多个隐藏层的神经网络、高效提取高维度数据中的深层特征及非线性关系,从而大大提高测算精度[14],而同属于机器学习方法中的随机森林算法解决了传统计量模型需要进行的一系列模型预设与多重共线性等回归问题,且具有训练速度快、训练结果稳定,可在不做特征选择的情况下处理高维度数据,为多变量回归提供了更为准确、无偏的估计结果[15]。鉴于此,本文构建了海洋产业高质量发展与数字创新评价指标体系,运用深度学习算法对沿海地区海洋产业高质量发展和数字创新进行了测度与评价,并利用随机森林算法研究了后者对前者的影响,以期推动海洋产业高质量发展。

　　一、数字创新驱动海洋产业高质量发展的影响要素及研究方法

　　(一)数字创新驱动海洋产业高质量发展的影响要素

　　数字创新以迅猛发展的数字技术为支撑,对生产过程形成巨大冲击,改变了传统生产过程,变革了原有的产品、流程及商业模式,对产业发展起到了至关重要的推动作用。数字创新对海洋产业发展的影响主要可分为改变投入要素、更新生产函数形式和提高全要素生产率三个方面:第一,数字创新向生产函数里添加了数据这一全新要素。数据要素具有融合性及不同程度的非排他性、非竞争性,在生产函数多与实体要素融合发挥作用;实体要素在投入过程中会产生数据要素,数据要素又会有效提高实体要素的利用效率,从而优化要素投入,合理化生产行为,为海洋产业的发展提供了更多的机会。

　　第二,数字创新还会改变生产函数形式。数字化技术扩展了要素之间的交流范围,重置了要素之间的关系与地位,优化了要素配置效率,降低了生产函数对传统要素的依赖,从而倒逼生产函数提高产出效率、变革函数形式,逐渐从边际产出递减变成边际产出不变甚至递增,大大提高了海洋产业生产效率,使得产业结构更趋于合理化、平衡化。

　　第三,数字创新使得全要素生产率提高。如人工智能、大数据等数字技术帮助传统渔业实现了科学的养殖容量规划管理,精准养殖放流与捕捞,改变了粗放型经济模式,推动了传统海洋产业转型;同时,数字创新还衍生出了许多高技术产业如海洋高端装备制造业、海洋制药业等等,这些产业促进了海洋产业数字化和智能化转型,有利于建立现代化海洋产业体系,实现海洋产业高质量发展。

　　(二)研究方法

　　1.深度学习算法深度学习是机器学习领域中的一种新兴人工智能技术。本文的评价模型通过深度学习算法中的自动编码器实现,主要思路是将原始数据进行压缩和重构,通过最小化重构前后的误差达到最优结构,具体代码来自Python编程语言中的Keras库。

　　二、沿海地区海洋产业高质量发展与数字创新评价

　　(一)海洋产业高质量发展及数字创新评价指标体系构建借鉴已有文献,本文从创新、协调、开放、绿色、共享五大新发展理念角度构建起海洋产业高质量发展评价指标体系。借鉴已有文献,本文从数字产品创新、数字服务创新、数字商业模式创新三方面构建起数字创新评价指标体系,对数字创新进行测度与分析。

　　(二)数据来源本文中数字创新相关统计数据及沿海地区相关数据采用2013—2019年沿海11省市三维面板数据。数据来自北京大学数字金融研究中心发布的“北京大学数字普惠金融指数”数据集、国泰安CSMAR数据库、EPS数据库、全国以及沿海各省份相关统计年鉴或公报。

　　(三)沿海地区海洋产业高质量发展和数字创新评价,使用本文构建的基于自动编码器的深度学习模型对2013—2019年沿海地区海洋产业高质量发展指数(HD)和数字创新指数(DI)进行测算评价。

　　三、数字创新对海洋产业高质量发展的影响分析

　　(一)数字创新对海洋产业高质量发展的直接影响为测算数字创新对海洋产业高质量发展的影响,取海洋产业高质量发展总指数(HD)作为随机森林中的目标值;同时,由于某些要素会影响数字创新对海洋产业高质量发展的驱动效应大小,因此为了较为准确和全面地分析出数字创新对海洋产业高质量发展的直接以及间接作用大小,选取数字创新及其他12个变量一起作为随机森林中的特征。

　　四、结论

　　本文通过探究数字创新对中国海洋产业高质量发展的促进作用及影响要素,为当今数字化革命背景下的海洋产业高质量发展,提供了实证依据与有益思考。结论如下:第一,我国海洋产业高质量发展水平总体增速较慢,且部分地区存在产业内部发展不均衡的问题;第二,其中长三角地区和珠三角地区发展水平最高、增速最快;第三,数据要素和科技创新能力是数字创新驱动海洋产业高质量发展的主要因素,有效增强了数字创新的驱动效应。

　　[参考文献]

　　[1]BostockJ,LaneA,HoughC,YamamotoK.AnAssessmentoftheEconomicContributionofEUAquacultureProductionandtheInfluenceofPoliciesforItsSustainableDevelopment[J].AquacultureInternational,2016,24(03):699-733.

　　[2]郑玉香,李芸芸.海洋强国背景下海洋旅游业高质量发展策略研究[J].旅游纵览,2020(12).

　　[3]刘永红.海洋产业高质量发展战略研究———以山东省为例[J].山东行政学院学报,2020(05).

　　[4]黄英明,支大林.南海地区海洋产业高质量发展研究———基于海陆经济一体化视角[J].当代经济研究,2018(09).

　　[5]秦琳贵,沈体雁.科技创新促进中国海洋经济高质量发展了吗———基于科技创新对海洋经济绿色全要素生产率影响的实证检验[J].科技进步与对策,2020(09).

　　作者：蹇令香苏宇凌丁甜甜