摘要：為深入推動沿海地區(qū)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，以有力支撐和助推中國式現(xiàn)代化，發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力已成為內(nèi)在核心驅(qū)動力與戰(zhàn)略要點。文章聚焦新質(zhì)生產(chǎn)力的基本構(gòu)成要素：新勞動者、新勞動對象和新勞動資料，構(gòu)建中國沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的評價體系，以量化沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展水平及其影響因素。首先，運用熵權(quán)TO P S I S模型測度沿海地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平；其次，將測算結(jié)果作為集成學習模型的先驗訓練樣本進行訓練測試。此外，文章還引入S HA P模型進行可視化分析，以揭示各指標對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響程度。研究結(jié)果表明： （ 1）沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平隨時間推移穩(wěn)步上升，但整體水平較低； （ 2）地區(qū)間發(fā)展不均衡顯著，東部海洋經(jīng)濟圈領(lǐng)先，形成階梯式分布格局，且區(qū)域差異隨時間擴大，但極化現(xiàn)象有所緩解； （ 3）沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升是科技創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟、人才培養(yǎng)、綠色低碳發(fā)展等多因素共同作用而產(chǎn)生的結(jié)果。

關(guān)鍵詞：新質(zhì)生產(chǎn)力； TO P S I S模型；集成學習模型；影響因素

中圖分類號： T P 1 8 1； F 1 2 4 文獻標志碼： A 文章編號： 1 0 0 5-9 8 5 7（ 2 0 2 4） 1 0-0 0 4 7-1 3

基金項目：農(nóng)業(yè)農(nóng)村部國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項基金“國家蝦蟹產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系”（ C A R S -4 8）.

AS t u d yo nt h eL e v e l o fN e wQ u a l i t yP r o d u c t i v eF o r c e sa n d I n f l u e n c i n gF a c t o r s i nC h i n a ’ sC o a s t a lA r e a sB a s e do n T O P S I S - I n t e g r a t e dL e a r n i n gM o d e l

D A IS h a n y u，CHEB i n

（ C o l l e g eo fE c o n o m i c sM a n a g e m e n t，S h a n g h a iO c e a nU n i v e r s i t y，S h a n g h a i 2 0 1 3 0 6，C h i n a）

A b s t r a c t：I no r d e rt op r o m o t et h eh i g h - q u a l i t yd e v e l o p m e n to fc o a s t a la r e a s，a n dt os t r o n g l y s u p p o r t a n dp r o m o t eC h i n e s em o d e r n i z a t i o n，t h ed e v e l o p m e n to fn e wq u a l i t yp r o d u c t i v ef o r c e s h a sb e c o m ea ni n t r i n s i cc o r ed r i v i n gf o r c ea n ds t r a t e g i cp o i n t . T h i sp a p e rf o c u s e so nt h eb a s i c c o m p o n e n t s o f n e wq u a l i t yp r o d u c t i v e f o r c e s：n e wl a b o u r e r，n e wo b j e c t o f l a b o u r a n dn e wm e a n s o f l a -b o u r，a n dc o n s t r u c t sa ne v a l u a t i o ns y s t e m o fn e w q u a l i t yp r o d u c t i v ef o r c e si n C h i n a’sc o a s t a l p r o v i n c e s， i no r d e r t oq u a n t i f y t h e l e v e l o f d e v e l o p m e n t o f n e wq u a l i t yp r o d u c t i v e f o r c e s i n c o a s t a l a r e a s a n d i t s i n f l u e n c i n g f a c t o r s . F i r s t l y，t h i s p a p e r a p p l i e s t h e e n t r o p y - w e i g h t e dTO P S I Sm o d e l t om e a s -u r e t h ed e v e l o p m e n t l e v e lo fn e wq u a l i t yp r o d u c t i v ef o r c e s i nc o a s t a lp r o v i n c e s；s e c o n d l y，t h e m e a s u r e m e n t r e s u l t sa r eu s e da st h eap r i o r i s a m p l ep a i r so f t h e i n t e g r a t e dl e a r n i n gm o d e l f o r t r a i n i n ga n d t e s t i n g . I na d d i t i o n，t h i sp a p e r i n t r o d u c e s t h eS HA Pm o d e l f o r v i s u a l a n a l y s i s t o r e -v e a l t h ed e g r e eo f i n f l u e n c eo fe a c hi n d i c a t o ro nt h en e wq u a l i t yp r o d u c t i v ef o r c e s . T h er e s u l t s s h o wt h a t：（ 1）t h e l e v e l o fn e wq u a l i t yp r o d u c t i v e f o r c e s i nc o a s t a l p r o v i n c e s r i s e s s t e a d i l yo v e r t i m e，b u tt h e o v e r a l ll e v e li sl o w； （ 2）t h e d e v e l o p m e n ti m b a l a n c e b e t w e e n r e g i o n si s s i g n i f i c a n t，w i t h t h eE a s t e r nO c e a n i cE c o n o m i cC i r c l e l e a d i n g t h ew a y， f o r m i n ga s t e p p e dd i s t r i -b u t i o np a t t e r n，a n dt h er e g i o n a ld i f f e r e n c e sw i d e no v e r t i m e，b u t t h ep o l a r i z a t i o np h e n o m e n o n h a sb e e nm i t i g a t e d；（ 3）T h e i n c r e a s e i nt h e l e v e l o fn e wq u a l i t yp r o d u c t i v e f o r c e s i nt h ec o a s t a l a r e a i s t h e r e s u l t o f a c o m b i n a t i o no f f a c t o r s s u c ha s s c i e n t i f i c a n d t e c h n o l o g i c a l i n n o v a t i o n，d i g -i t a l e c o n o m y，t a l e n t t r a i n i n g，g r e e na n d l o w - c a r b o nd e v e l o p m e n t，e t c .

K e y w o r d s：N e wq u a l i t yp r o d u c t i v e f o r c e s，TO P S I Sm o d e l，I n t e g r a t e dl e a r n i n gm o d e l，I n f l u e n -c i n gf a c t o r s

0 引言

隨著全球智能化與信息化迅猛發(fā)展，新質(zhì)生產(chǎn)力已成為國家競爭力的重要標志。2 0 2 3年9月，習近平總書記首次提出“新質(zhì)生產(chǎn)力”一詞[ 1]。2 0 2 4年3月，習近平總書記在參加十四屆全國人大二次會議江蘇代表團審議時強調(diào)，要牢牢把握高質(zhì)量發(fā)展這個首要任務(wù)，因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力[ 2]，此后又在多個重要場合做了深入論述。沿海地區(qū)地處海洋與內(nèi)陸的交匯地帶，因其地理位置優(yōu)越、對外開放程度和資源配置效率高、基礎(chǔ)設(shè)施相對完善等優(yōu)勢，是推動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的“領(lǐng)頭羊”。

目前對于新質(zhì)生產(chǎn)力的相關(guān)研究多集中在概念內(nèi)涵、測度分析、影響因素三個方面。

在概念內(nèi)涵方面，王玨認為新質(zhì)生產(chǎn)力作為新發(fā)展格局下與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展相匹配的生產(chǎn)力，以創(chuàng)新驅(qū)動為核心，基于新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式發(fā)展[ 3]。李陽等人強調(diào)，新質(zhì)生產(chǎn)力源自技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置及產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級，其核心在于勞動者、勞動資料、勞動對象的質(zhì)變及全要素生產(chǎn)率的提升[ 4]。姚樹潔和張小倩認為新質(zhì)生產(chǎn)力由科技創(chuàng)新驅(qū)動，具備高附加值、強競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力的生產(chǎn)力[ 5]。李剛等人提出新質(zhì)生產(chǎn)力代表科技創(chuàng)新為驅(qū)動，展現(xiàn)高效、高質(zhì)、高技術(shù)、可持續(xù)的生產(chǎn)力形態(tài)[ 6]。劉勝等人表示新質(zhì)生產(chǎn)力是新經(jīng)濟形態(tài)、新科技與新產(chǎn)業(yè)模式的融合，其“質(zhì)”體現(xiàn)在經(jīng)濟、生態(tài)和社會福祉的全面優(yōu)化[ 7]。

在測度分析方面，施雄天等人借鑒黃奇帆提出的新質(zhì)生產(chǎn)力三“新”（新制造、新服務(wù)、新業(yè)態(tài)）構(gòu)建評價指標體系以測度新質(zhì)生產(chǎn)力水平[ 8]。徐波等人的研究，通過采用C R I T I C和TO P S I S熵權(quán)法組合對新質(zhì)生產(chǎn)力進行全面、科學、客觀的測度[ 9]。韓文龍等人利用空間杜賓模型測度新質(zhì)生產(chǎn)力，證實其直接促進經(jīng)濟增長與顯著地理溢出效應(yīng)，彰顯其廣泛正面影響[ 1 0]。朱富顯等基于馬克思生產(chǎn)力理論，結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟視角，運用多種統(tǒng)計方法全面探究新質(zhì)生產(chǎn)力的時空演變特征，量化生產(chǎn)關(guān)系并與其耦合，擬合全要素生產(chǎn)率以多維度驗證指標有效性[ 1 1]。在影響因素方面，孫麗偉等人的研究揭示科技成果轉(zhuǎn)化能力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化和金融資本支撐是阻礙新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的主要障礙因子[ 1 2]。張哲等人研究發(fā)現(xiàn)RD經(jīng)費支出占比、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、技術(shù)市場交易額、人工智能企業(yè)數(shù)量、機器人安裝密度等均對促進新質(zhì)生產(chǎn)力有影響作用[ 1 3]。吳江等人主張與資本、知識、技術(shù)等一般的生產(chǎn)要素相比，人才以人的能動性、創(chuàng)新性與其他生產(chǎn)要素相區(qū)別，因此成為最具有效率的生產(chǎn)力[ 1 4]。

現(xiàn)有研究仍存在以下不足：第一，對于沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平領(lǐng)域研究尚屬空白。第二，大多數(shù)研究仍舊局限于對新質(zhì)生產(chǎn)力的定性分析，而對于其在發(fā)展過程中遇到的具體問題缺乏深入剖析，尤其是對推動或阻礙新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的各種驅(qū)動因素缺少系統(tǒng)分析。第三，現(xiàn)有文獻多聚焦于綜合省級行政區(qū)劃，而針對具有特定區(qū)域特色的地區(qū)層面的新質(zhì)生產(chǎn)力量化研究則相對不足，未能充分體現(xiàn)區(qū)域差異性。

鑒于此，針對TO P S I S法受限于當前數(shù)據(jù)、難以適應(yīng)新數(shù)據(jù)變化的局限，本研究創(chuàng)新性地將集成學習模型與熵權(quán)TO P S I S模型相結(jié)合。在系統(tǒng)梳理新質(zhì)生產(chǎn)力概念內(nèi)涵的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了適用于沿海地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平評價指標體系。通過定量分析方法，測度沿海地區(qū)的新質(zhì)生產(chǎn)力水平，并對其發(fā)展趨勢進行預(yù)測，重點分析驅(qū)動因素。這一方法有效提升了評價的一致性和穩(wěn)定性，為識別沿海地區(qū)在新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展上的薄弱環(huán)節(jié)提供了科學參考，進而為我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐。

1 沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的評價指標體系構(gòu)建、測度方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的評價指標體系構(gòu)建

之所以提出新質(zhì)生產(chǎn)力這個概念和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力這個重大任務(wù)，是因為考慮到生產(chǎn)力是人類社會發(fā)展的根本動力，也是一切社會變遷和政治變革的終極原因[ 1 5]。新質(zhì)生產(chǎn)力是創(chuàng)新起主導作用，擺脫傳統(tǒng)經(jīng)濟增長方式、生產(chǎn)力發(fā)展路徑，具有高科技、高效能、高質(zhì)量特征，符合新發(fā)展理念的先進生產(chǎn)力質(zhì)態(tài)。它由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級而催生，以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優(yōu)化組合的躍升為基本內(nèi)涵，以全要素生產(chǎn)率大幅提升為核心標志，特點是創(chuàng)新，關(guān)鍵在質(zhì)優(yōu)，本質(zhì)是先進生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力在本文中具體是指伴隨著產(chǎn)業(yè)的升級和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，由于圍繞新勞動者、新勞動對象、新勞動資料和綠色生態(tài)四個維度中的驅(qū)動因素，生產(chǎn)效率得到顯著提升，從而能夠創(chuàng)造出新的生產(chǎn)方式和生產(chǎn)關(guān)系，推動社會經(jīng)濟向前發(fā)展的一種生產(chǎn)力。

文章基于已有的研究成果，按照客觀性、可比性、可得性的原則，從新勞動者、新勞動對象、新勞動資料和綠色生態(tài)四個維度選取了1 9個評價指標，構(gòu)建了沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平的評價指標體系。其中，新勞動者維度中的2個指標是根據(jù)王玨等[ 3]、韓文龍等[ 1 0]的研究選取的，新勞動對象維度中的4個指標是根據(jù)張哲等[ 1 3]、王珂等[ 1 6]的研究選取的，新勞動資料維度中的6個指標是根據(jù)朱富顯等[ 1 1]、盧江等[ 1 7]的研究選取的，綠色生態(tài)維度中的5個指標是根據(jù)李陽等[ 4]、王珂等[ 1 6]的研究所選取的。沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力評價指標體系如表1所示。

在新勞動者維度，高素質(zhì)新勞動者是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心驅(qū)動力。本文聚焦四大關(guān)鍵指標：高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)RD（研究與試驗發(fā)展）人員全時當量，映射科研投入強度與科技創(chuàng)新能力；高校研究生在校生數(shù)量，預(yù)示高層次人才培養(yǎng)潛力；財政教育支出占比，彰顯教育資源豐沛與質(zhì)量提升基礎(chǔ)； RD經(jīng)費投入強度，則直接關(guān)聯(lián)科技創(chuàng)新的深度與廣度。這些指標共同刻畫了新產(chǎn)業(yè)員工規(guī)模與人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化路徑，為解析新勞動者在生產(chǎn)力變革中的關(guān)鍵作用提供了堅實依據(jù)。

新勞動對象維度，伴隨資源稀缺與技術(shù)革新，傳統(tǒng)勞動對象正被新材料、大數(shù)據(jù)等新興資源所替代。本文將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新興產(chǎn)業(yè)及未來產(chǎn)業(yè)作為評估框架，尤其強調(diào)人工智能企業(yè)數(shù)量與機器人安裝密度，作為衡量未來產(chǎn)業(yè)研發(fā)與創(chuàng)新水平的關(guān)鍵指標。這不僅揭示了基礎(chǔ)研究強度，也展現(xiàn)了制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的成效與潛力。

新勞動資料維度，新興技術(shù)工具蓬勃發(fā)展，成為數(shù)字生產(chǎn)力的鮮明標志。本文選取軟件業(yè)務(wù)收入、信息基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模（光纜線路密度、寬帶接入戶數(shù)）、技術(shù)市場交易額、科學技術(shù)財政支出占比及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)授權(quán)專利數(shù)等作為二級指標，全面剖析沿海地區(qū)數(shù)字生產(chǎn)力的蓬勃態(tài)勢與成果轉(zhuǎn)化效率，凸顯科技創(chuàng)新的市場價值與政府支持力度。

綠色生態(tài)維度，新質(zhì)生產(chǎn)力強調(diào)綠色轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。本文采用森林覆蓋率、二氧化碳排放量、二氧化硫排放量及固體廢棄物產(chǎn)生量等指標，評估沿海地區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況與綠色發(fā)展成效。通過優(yōu)化能源消耗、減少污染物排放，旨在推動經(jīng)濟與環(huán)境和諧共生，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標。

綜上所述，本文所選取的指標體系旨在全面、準確地反映沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力在綠色化、可持續(xù)性轉(zhuǎn)型升級過程中的實際進展與成效，為政府決策和企業(yè)發(fā)展提供了有力的數(shù)據(jù)支持。

1.2 研究方法

1.2.1 熵權(quán)TO P S I S模型

TO P S I S模法即逼近理想解排序法或優(yōu)劣解距離法，是一種廣泛應(yīng)用于綜合評價領(lǐng)域的多屬性決策分析方法。該模型基于量化評價對象與理想化目標的接近程度進行排序，用于決策者做出最優(yōu)選擇。而熵值法則是常見的權(quán)重確定方法，可以在TO P S I S方法中用來確定每個屬性的權(quán)重。通過測算各樣本與正、負理想解的距離，進而得到各評價對象的優(yōu)劣排序。

1.2.2 集成學習模型

集成學習是一種高效的機器學習范式，其核心在于通過智能整合多個基礎(chǔ)模型的預(yù)測結(jié)果，來顯著提升預(yù)測的精準度和泛化能力。該方法巧妙運用各種投票機制，有效融合不同基礎(chǔ)模型的輸出，從而構(gòu)建出一個預(yù)測精度超越單一模型，而且模型復(fù)雜度并未因此增加的集成模型。這一策略極大地增強了模型在面對多樣化數(shù)據(jù)和復(fù)雜場景時的適應(yīng)性和穩(wěn)定性[ 1 6]。

集成學習的目標是將不同的模型算法無縫集成到一個統(tǒng)一的框架中，以便有效利用每種算法的互補信息，提高性能的同時確保了模型的復(fù)雜度處于穩(wěn)定水平。常用的集成分類方法包括E x t r a -T r e e s M S E、N e u r a l N e t T o r c h、R a n d o m F o r e s t M S E、KN e i g h b o r s D i s t和KN e i g h b o r s U n i f[ 1 8]。在評價沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平指令生成任務(wù)中，使用E x t r a T r e e s M S E集成分類方法進行集成學習模型的構(gòu)建。圖1說明了典型的E x t r a T r e e s M S E集成分類模型的主要思想，該模型由兩個步驟組成： （ 1）使用多個弱分類器生成結(jié)果； （ 2）將多個結(jié)果集成到一致性函數(shù)中，以使用投票方案獲得最終結(jié)果。其中投票可以是簡單的多數(shù)表決，也可以是加權(quán)投票。本文對這兩種投票方式均進行了實驗驗證。

1.2.3 S HA P可解釋模型

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文所構(gòu)建的新質(zhì)生產(chǎn)力指標體系共包含1 9個細分指標，樣本范圍是2 0 1 2—2 0 2 2年沿海1 1個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市） （不含港澳臺地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)。評價指標數(shù)據(jù)主要來源：《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及C S MA R數(shù)據(jù)庫、E P S數(shù)據(jù)平臺、企查查網(wǎng)站等。此外，部分指標無法直接獲取，其計算方法說明如下：財政教育支出占比由E P S數(shù)據(jù)平臺中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫教育支出與一般預(yù)算支出（億元）的比值得到；科學技術(shù)財政支出占比由E P S數(shù)據(jù)平臺中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫科學技術(shù)支出與一般預(yù)算支出（億元）的比值得到。

2 沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平綜合結(jié)果與分析

依據(jù)《“十四五”海洋經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃》，北部海洋經(jīng)濟圈主要包括天津市、河北省、遼寧省和山東省的海域與陸域；東部海洋經(jīng)濟圈主要包括上海市、江蘇省和浙江省的海域與陸域；南部海洋經(jīng)濟圈主要包括福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)和海南省的海域與陸域。因此，本文將中國沿海地區(qū)分為北部海洋經(jīng)濟圈、東部海洋經(jīng)濟圈以及南部海洋經(jīng)濟圈，來分析不同區(qū)域間新質(zhì)生產(chǎn)力水平的差異。從表2可以看出沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平存在顯著的空間差異，北部海洋經(jīng)濟圈（天津、河北、遼寧、山東）的新質(zhì)生產(chǎn)力平均發(fā)展水平相對較低，從2 0 1 2年的0.1 4 99緩慢增長至2 0 2 2年的0. 2 2 86。東部海洋經(jīng)濟圈（上海、江蘇、浙江）則展現(xiàn)出強勁的增長勢頭，新質(zhì)生產(chǎn)力平均發(fā)展水平從2 0 1 2年的0.1 7 22大幅躍升至2 0 2 2年的0.4 2 20，增長幅度居首。南部海洋經(jīng)濟圈（福建、廣東、廣西、海南）亦實現(xiàn)了顯著增長，從2 0 1 2年的0.1 1 47提升至2 0 2 2年的0.3 0 41。其中沿海新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平較高的省份包括廣東（ 0 .7 0 07）、江蘇（ 0 .5 1 00）、山東（ 0 .3 9 87）、浙江（ 0.3 9 29）、上海（ 0.3 6 31） 5個省份。這些省份在科學技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域、高層次人才培養(yǎng)體系構(gòu)建以及前沿技術(shù)戰(zhàn)略部署等關(guān)鍵維度上均處于領(lǐng)先地位，為新質(zhì)生產(chǎn)力的持續(xù)演進與發(fā)展提供了堅實的支撐與保障。其中，廣東省的卓越表現(xiàn)尤為顯著，其突出成就主要歸因于該省所具備的強大的科技創(chuàng)新驅(qū)動力以及深厚的高素質(zhì)人才資源儲備，這些因素共同構(gòu)成了推動廣東省在科技進步與創(chuàng)新領(lǐng)域持續(xù)領(lǐng)先的重要基石。

由表2可知， 2 0 2 2年東部海洋經(jīng)濟圈的新質(zhì)生產(chǎn)力平均發(fā)展水平領(lǐng)跑全國，南部海洋經(jīng)濟圈緊隨其后，而北部海洋經(jīng)濟圈則相對滯后。沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平存在顯著空間差異受多種因素影響：北部海洋經(jīng)濟圈面臨傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)比重過高的問題，重工業(yè)與化工業(yè)占據(jù)主導地位，而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與新興服務(wù)業(yè)發(fā)展滯后，制約了新質(zhì)生產(chǎn)力的快速提升及區(qū)域經(jīng)濟創(chuàng)新驅(qū)動力。科技創(chuàng)新投入不足，成果轉(zhuǎn)化效率低，新技術(shù)應(yīng)用緩慢，影響其對新質(zhì)生產(chǎn)力增長的貢獻。同時，高端人才匱乏，特別是國際化視野與創(chuàng)新能力的領(lǐng)軍人才，限制了創(chuàng)新驅(qū)動潛力。政策環(huán)境對新質(zhì)生產(chǎn)力的支持力度及創(chuàng)新政策實施效果亦需優(yōu)化，以促進創(chuàng)新資源有效配置與創(chuàng)新生態(tài)完善。東部海洋經(jīng)濟圈憑借前瞻性的產(chǎn)業(yè)布局，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與現(xiàn)代服務(wù)業(yè)蓬勃發(fā)展，為新質(zhì)生產(chǎn)力增長奠定堅實基礎(chǔ)。完善的科技創(chuàng)新體系促進了科研成果快速轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，高效產(chǎn)學研合作機制加速了新技術(shù)市場化。人才集聚效應(yīng)顯著，為創(chuàng)新發(fā)展提供強有力的人才與智力支持。開放型經(jīng)濟優(yōu)勢助其吸收國際先進技術(shù)與管理經(jīng)驗，推動區(qū)域經(jīng)濟國際化，激發(fā)新質(zhì)生產(chǎn)力活力。南部海洋經(jīng)濟圈依托獨特地理位置與政策支持（如，粵港澳大灣區(qū)、海南自貿(mào)港） ，為新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境。外向型經(jīng)濟特征顯著，利于外資、技術(shù)與管理經(jīng)驗引進，推動產(chǎn)業(yè)升級與創(chuàng)新。近年來，加大科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級投入，促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與新興產(chǎn)業(yè)培育，顯著提升新質(zhì)生產(chǎn)力水平。完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提升了經(jīng)濟運行效率，為創(chuàng)新活動提供了有力保障。

各海洋經(jīng)濟圈新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新、人才資源、政策環(huán)境及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等因素共同影響，這些因素相互作用，構(gòu)成推動區(qū)域新質(zhì)生產(chǎn)力持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵動力。

3 沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力影響因素分析

本文使用TO P S I S模型測算的沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平作為集成學習模型的目標值進行訓練測試，然后引入S HA P模型，對沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的影響因素進行分析。

3.1 集成學習模型結(jié)果分析

3.1.1 實驗數(shù)據(jù)集

本研究為評估TO P S I S結(jié)果用于訓練機器學習模型的有效性，將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和測試集。從TO P S I S結(jié)果中選擇了3 3 0個樣本作為整體數(shù)據(jù)集，其中2 6 4個樣本用于訓練集， 6 1個樣本用于測試集，這樣確保了模型可以在較大的樣本上進行訓練，并在獨立的數(shù)據(jù)集上進行性能評估。

3.1.2 實驗結(jié)果及分析

本文借助集成學習模型深入探討了沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的內(nèi)在驅(qū)動機制。首先利用訓練數(shù)據(jù)集對集成學習模型進行訓練，并通過測試樣本對模型的表現(xiàn)及穩(wěn)定性進行了全面檢驗。模型的評估結(jié)果如表3所示，本文以E x t r a T r e e s M S E、N e u r a l N e t T o r c h、R a n d o m F o r e s t M S E、KN e i g h -b o r s D i s t和KN e i g h b o r s U n i f對W e i g h t e d E n s e m b l e模型進行綜合評估。圖2可以反映集成學習模型的預(yù)測結(jié)果與TO P S I S實際值的擬合精度。W e i g h t -e d E n s e m b l e通過智能地整合多個基模型的預(yù)測結(jié)果，展現(xiàn)出了最佳的預(yù)測性能。同時， E x t r a T r e e s和N e u r a l N e t T o r c h也表現(xiàn)出了較高的預(yù)測準確性，分別達到了-0.0 1 2 1、-0.0 1 2 4，而KNN模型則相對較弱。這些結(jié)果強調(diào)了集成學習在提升模型性能方面的潛力，以及根據(jù)具體數(shù)據(jù)集和任務(wù)特性選擇合適模型的重要性。

3.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢驗及回歸結(jié)果分析

本文利用S P S S軟件對各類驅(qū)動因素之間的相關(guān)性進行雙變量逐個分析，從而得出相關(guān)性結(jié)論，如表4所示。

由表4可知， RD人員全時當量與高校研究生在校生數(shù)量呈中等正相關(guān)（ r=0.5 9） ，表明研究生教育可能是擴充RD人力資源的渠道之一。財政教育支出占比與機器人安裝密度間存在微弱正相關(guān)（ 0.2 4） ，提示財政教育支出占比對機器人安裝密度提升的直接效應(yīng)有限，或受其他因素影響。機器人安裝密度與集成電路企業(yè)數(shù)量、軟件業(yè)務(wù)收入呈較強正相關(guān)（ r=0. 6 7，0. 8 6） ，凸顯了機器人技術(shù)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)增長的緊密關(guān)聯(lián)。光纜線路密度與寬帶接入戶數(shù)呈中等正相關(guān)（ r=0.3 2） ，表明網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施擴建直接促進了互聯(lián)網(wǎng)接入能力。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量與集成電路企業(yè)數(shù)量、軟件業(yè)務(wù)收入、人工智能企業(yè)數(shù)量等變量顯著正相關(guān)，反映了產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)對整體生態(tài)的促進。人工智能企業(yè)數(shù)量與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)授權(quán)專利數(shù)呈現(xiàn)高度正相關(guān)（ r=0.8 2） ，表明人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新活躍，人工智能企業(yè)數(shù)量與專利產(chǎn)出相互促進。RD經(jīng)費投入強度與科學技術(shù)財政支出占比存在較弱正相關(guān)（ r=0.2 2） ，強調(diào)了政府財政支持對研發(fā)活動的正向激勵但作用并不顯著。二氧化碳排放量與二氧化硫排放量間存在中等正相關(guān)（ r=0.5 3） ，提示污染物排放間的潛在關(guān)聯(lián)，需關(guān)注協(xié)同控制。固體廢物產(chǎn)生量與單位G D P電耗間存在弱正相關(guān)（ r=-0.1 3） ，揭示了工業(yè)活動與能源消耗的關(guān)聯(lián)，雖然較弱但提示了工業(yè)可持續(xù)發(fā)展需平衡廢物管理與能源效率。

3.3 S H A P結(jié)果分析

圖3揭示了TO P S I S-集成學習模型全局特征分析，指出高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量、軟件業(yè)務(wù)收入、RD人員全時當量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)授權(quán)專利數(shù)、固體廢物產(chǎn)生量為推動沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的重要因素。而其他1 4項影響因素對于沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升也起到了一定作用。因此，可以看出沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升是科技創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟、人才培養(yǎng)、綠色低碳發(fā)展等多因素共同作用而產(chǎn)生的結(jié)果。

為精準剖析這些變量對模型預(yù)測的具體影響機制，輔助政策制定，本文引入S HA P值依賴圖作為分析工具，直觀展現(xiàn)關(guān)鍵要素與新質(zhì)生產(chǎn)力水平的內(nèi)在聯(lián)系。由于篇幅問題，接下來對1 9項指標中突出的2項指標，即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量和軟件業(yè)務(wù)收入進行具體分析。

3.3.1 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)個數(shù)與新質(zhì)生產(chǎn)力水平的映射關(guān)系

根據(jù)圖4的數(shù)據(jù)可知，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)與新質(zhì)生產(chǎn)力水平之間存在非線性關(guān)系。當高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)量位于[ 0， 1 00 0 0]時，對新質(zhì)生產(chǎn)力的影響呈現(xiàn)出負向趨勢。這一現(xiàn)象可能歸因于企業(yè)初期階段，包括資源分配的非規(guī)?；?、技術(shù)研發(fā)的初期探索以及市場拓展的艱難，同時也可能受到市場競爭激烈和技術(shù)成熟度欠缺等外部因素的制約。然而，當高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量躍升至（ 1 00 0 0， 7 00 0 0]時，情況發(fā)生了顯著變化，正的S HA P值明確指出了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量對新質(zhì)生產(chǎn)力的正面推動作用。這很可能是隨著企業(yè)數(shù)量的增長，技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)系統(tǒng)逐漸完善，形成了更加濃厚的創(chuàng)新氛圍。企業(yè)間的合作與競爭機制促進了知識的快速流通和技術(shù)的持續(xù)迭代，從而有效提升了新質(zhì)生產(chǎn)力的水平。

3.3. 2 軟件業(yè)務(wù)收入與新質(zhì)生產(chǎn)力水平的映射關(guān)系

根據(jù)圖5可知，軟件業(yè)務(wù)收入與新質(zhì)生產(chǎn)力水平之間存在非線性關(guān)系。當軟件業(yè)務(wù)收入處于[ 0， 40 0 0]的低水平區(qū)間時，對新質(zhì)生產(chǎn)力水平展現(xiàn)出了負向效應(yīng)。科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力，技術(shù)的革命性進步和顛覆性創(chuàng)新，能系統(tǒng)性提升生產(chǎn)力，是催生新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵[ 2 2]。而軟件業(yè)務(wù)收入低意味著企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)投入上的不足，這可能會導致企業(yè)技術(shù)進步緩慢以及技術(shù)積累不足，進而阻礙新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。同時創(chuàng)新在新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展中起主導作用，而創(chuàng)新驅(qū)動的本質(zhì)在于人才引領(lǐng)，高水平創(chuàng)新型人才是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要支撐[ 2 3]。軟件產(chǎn)業(yè)是一個人才密集型行業(yè)，軟件業(yè)務(wù)收入低可能導致企業(yè)難以吸引和留住高端人才，人才流失會直接影響企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，進而影響新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展。然而，當軟件業(yè)務(wù)收入攀升至（ 40 0 0， 2 50 0 0]的區(qū)間時，情形發(fā)生顯著變化，正的S HA P值明確顯示出其對新質(zhì)生產(chǎn)力水平的積極促進作用。這標志著軟件企業(yè)已成功跨越初創(chuàng)期的障礙，步入穩(wěn)健成長階段。此時，企業(yè)憑借積累的技術(shù)優(yōu)勢與市場洞察，能更高效地利用收入進行研發(fā)創(chuàng)新、市場拓展及品牌塑造，從而有效推動新質(zhì)生產(chǎn)力的飛躍。同時，收入的增長也為企業(yè)吸引并保留頂尖人才提供了堅實基礎(chǔ)，進一步強化了企業(yè)的創(chuàng)新引領(lǐng)力和市場競爭力。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文構(gòu)建了涵蓋新勞動者、新生產(chǎn)資料、新勞動對象和綠色生態(tài)的四維綜合指標體系，含1 9項具體指標，以量化評估沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平。采用熵權(quán)T O P S I S模型進行了精準測度，并通過集成學習模型對沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的實際測算數(shù)據(jù)作為訓練樣本進行了驗證和預(yù)測，輔以S HA P模型進行可視化分析。主要結(jié)論如下： （ 1）研究結(jié)果顯示，從時間演變角度來看，沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢，但整體水平仍相對較低。（ 2）從地區(qū)差異的角度來看，東部海洋經(jīng)濟圈的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平明顯領(lǐng)先于南部和北部海洋經(jīng)濟圈，形成了“東部海洋經(jīng)濟圈>南部海洋經(jīng)濟圈>北部海洋經(jīng)濟圈”的階梯式分布格局。這種差異主要源于地區(qū)間的發(fā)展不均衡，且隨著時間的推移，這種區(qū)域間的相對差異呈現(xiàn)逐步擴大的趨勢。同時，研究期內(nèi)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的非均衡性加劇，絕對差異也呈現(xiàn)出擴大的態(tài)勢，但極化問題有所緩解。（ 3）高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量、軟件業(yè)務(wù)收入、RD人員全時當量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)授權(quán)專利數(shù)、固體廢物產(chǎn)生量為推動沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的重要因素。沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升是科技創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟、人才培養(yǎng)、綠色低碳發(fā)展等多因素共同作用而產(chǎn)生的結(jié)果。然而，研究受限于數(shù)據(jù)主要源自統(tǒng)計年鑒，缺乏地理空間信息整合，且可能未涵蓋所有關(guān)鍵政策變量。未來應(yīng)深化數(shù)據(jù)整合，擴展指標范圍，以全面揭示沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展動態(tài)。

4.2 建議

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出如下建議： （ 1）促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。從研究結(jié)果來看，沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展水平存在區(qū)域差距。根據(jù)各沿海地區(qū)的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和區(qū)位條件，明確各自的發(fā)展目標和定位，因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，避免同質(zhì)化競爭，形成錯位發(fā)展、優(yōu)勢互補的格局。（ 2）鑒于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)量、軟件業(yè)務(wù)收入、RD人員全時當量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)授權(quán)專利數(shù)、固體廢物產(chǎn)生量為推動沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平提升的重要因素。沿海地區(qū)新質(zhì)生產(chǎn)力水平的提升是科技創(chuàng)新、數(shù)字經(jīng)濟、人才培養(yǎng)、綠色低碳發(fā)展等多因素共同作用而產(chǎn)生的結(jié)果。第一，加強技術(shù)創(chuàng)新及人才培養(yǎng)等發(fā)展戰(zhàn)略。政府應(yīng)進一步加大對科技創(chuàng)新的投入，支持高新技術(shù)企業(yè)和研發(fā)機構(gòu)的發(fā)展，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化，將沿海地區(qū)科研、人才優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展動力，以提升沿海地區(qū)的整體新質(zhì)生產(chǎn)力水平。第二，注重綠色可持續(xù)發(fā)展理念。堅持生態(tài)優(yōu)先，推動綠色發(fā)展和新能源產(chǎn)業(yè)。協(xié)同實施降碳減污、擴綠增長策略，全力守護綠色生態(tài)財富。加快綠色科技創(chuàng)新與推廣應(yīng)用，發(fā)展林下經(jīng)濟、碳匯經(jīng)濟，構(gòu)建高效生態(tài)綠色產(chǎn)業(yè)集群，強化環(huán)保宣傳教育，倡導綠色消費。建立嚴格監(jiān)管體系，確保綠色發(fā)展實效。

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