数据驱动下的环境变迁与区域经济成长关联分析

摘要：

由于经济发展的复杂性,本文旨在探索由环境变迁引发这一动态、复杂而又相互作用的过程,通过引入环境变迁与经济成长两方面因素分析其中的潜在关联性,并将区域稳定性作为环境变迁与经济成长相互作用后的衡量指标,来评估该过程.1)通过使用衡量国家经济健康程度的健康性与复杂性(Fitness and Complexity)算法,获得了新的评估国家经济成长的国家经济健康性系数,该系数能在竞争激烈的动态国际贸易环境下有更好预测GDP的表现.随后建立机器学习模型,成功预测了不同国家的稳定性类别,且预测精度都在90％左右.2)实现了基于数据的环境变迁和区域经济成长的关联性可视化分析,通过分析能够得到潜在关联性结论:一些发展中国家经济稳定性与水资源和二氧化碳排放呈强关联,而发达国家则与人均耕地面积有关联.3)设立评估国家稳定性的新指标,与世界主流指标相比,构建的新指标更注重原始数据的量化,减少了概念抽象的指标对预测性能的影响,且在评估区域经济成长时能更符合当前国际的实际经济情况.本文提出的评估区域稳定性的新排名是完全基于量化指标的,因此更容易实现,说服力更强.通过实际的预测效果分析,该新排名在衡量区域稳定性时弥补了世界主流排名由抽象指标带来的预测失真缺陷,能够满足基本的区域稳定性预测功能,并且能够对预测结果造成影响的主要因素进行解释.

关键词：数据分析、机器学习、特征工程、经济复杂性

所属期刊栏目：11

分类号：TP242(自动化技术及设备)

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：326-331