长三角高质量发展(2023)评价研究报告.docx
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1、,A.X,刖mb28.”WrWV:JVWTNi层.V?fA?AVAf1SA*上M1.yWrM三T2VtW*iSd2ZTZATWV二、长江三角洲高质量发展评价指标体系avarvva&三XrvMrwktaVTV1.2小(一)指标体系构建思路7(二H鼾示体系11(三)数据来源与权重设定13三、长三角高质量发展(2023)评价结果14(一)综合得分与城市排名141 .综合得分142 .城两非名143 .ToplO城市16(二)3艘得分171 .创新发展空间集聚明显172 .协调发展总体水平较好183 .绿色发展内部差距较小194 .开放发展呈现两极分化205 .共享发展水平差距较大21(三)重点城市对
2、比221 .上海232 .弱243 .杭州244 .合月巴24四、长三角高质量发展(2023)特征与问题”.a-皿“26(一)综合得分呈梯度分布,各梯度间有明显落差26(二)五个维度发展不同步,落后城市需补齐短板26(三)重点城市各维度分化,全面发展仍任重道远27fjk*CW-XgMaT”CM*Mma1/1.WMTaVgWl,1.OhZIWtlklMMntoVia住代表性第一步:“自上而下”一基于政策解读构建一级指标及其内容专家解读长三角区域一体化发展规划纲要(以下简称纲要),根据纲要中提出的“坚持创新共建、坚持协调共进、坚持绿色共保、坚持开放共赢、坚持民生共享”五大基本原则,确定构建“创新发
3、展”、啾调发展、绦色发展、“开放发展”和“共享发展”五个维度,形成一级指标;通过纲要主要内容,明确五个维度重点落实的具体方面。第二步:“自下而上”一基于大语言模型修正解读结果第二章大语言模型是经过大量文本语料训练的深度学习模型,具备类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大语言模型基础上,本报告使用长三角相关规划文件、政府报告和现有文献等文本对其进行知识扩充,强调资料的时效性,确保结果能够与当前发展策略和实际情况相吻合。经过理解与学习,使得大语言模型能够自动识别和提取资料中的关键主题和信息点。进一步地,将大模型结果和专家解读结果进行对比,识别出
4、步骤一未覆盖的关键信息,同时,发现潜在偏差并校正。通过与专家不断对话,持续迭代学习,修正完善一级指标对应的具体方面,确保解读结果更加全面、科学。第三步:“自下而上”一基于文本主题挖掘技术提供备选二级指标在修正基础上,运用语义关联性分析和频率统计分析,从资料集中生成二级指标,每个一级指标维度生成7-10个最为关键和代表性的二级指标,该过程需确保所选指标在量化分析中能够提供最大的信息增益,并避免冗余。这一过程包括“语义关联性分析”和“词频分析”两个关键技术环节。语义关联性分析是指应用关联规则学习方法识别文件资料与潜图3文本分割样例在指标之间的内在语义联系,确定哪些指标与文本最为相关。具体步骤为:首
5、先,采用标点符号、语义停顿词等语言特征作为分割标志,对文件资料的内容进行句子级别分割,从而得到保留基本语义信息的文本段落单元,在维护文本上下文完整性的同时确保了主题和关键信息提取(文本分割样例如图3所示)。其次,依据确定的一级指标(即五个维度,分别为创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展)以及它们的内涵定义,基于预训练模型的先验知识,通过迁移学习的方式引入更多外部信息,采用少样本学习(Few-Shot1.eaming,FSD方法,利用有限数量的监督信息训练机器学习模型,对文本分割后的句子进行一级指标分类(过程如图4示意)。最后,确定每个文本段落单元相关的二级指标。利用词嵌入模型将每个
6、文本段落单元转化为词向量表示,以捕捉其语义信息和内容特征;同样的,将二级指标的名称转化为词向量表示,以便与文本段落词向量进行比较;使用欧式距离相似性度量方法,为每个文本段落单元找到与之最相关的若干个二级指标(匹配样例如图5所示);将这些最相关的二级指标视为文本段落单元的二级分类标签。以长三角生态绿色一体化发展示范区为依托加强环境生态系统综合治理的科技创新供给,推进高新技术产业开发区工业污水近零排放固废资源化利用和区域大气污染联防联控科技创新提示词一体化特嫌发展的评估体系一共包括五个维度,分别是创新发展,协调发展,婵色发展,开放发展,共享发展。你需要根据给出句子的意思,总结这句话属于五个维度中的
7、哪一个。下面是一生例子。如果句子和给定维度没有关系,则回答无关。提问:提升科技拨款占财政拨款的比重;回答:创新发展提问:提高服务业占比;回答:协调发展提问:森林槽盖率;回答:绿色发展提问:人均公共婵地面积;回答:答案生成绿色发展回答:防调发展回答:开放发展回答:共享发展回答:绿色发展回答:创新发屉样恻提问:城乡居民收入差距相对较小;提问:全面提升国际化水平和全球资源配置能力;提问:完善统一的城乡居民基本医疗保险和基本养老保险制度;提问:示范区森林用番率达到12%;提问:高技术产业产值占规模以上工业总产值比蜃达到18%;图4少样本提示学习示意图1.HI大M光伏发电的懂*ia力2.3窿色产品冷角5
8、灯拿(JMt墨产品旗9611聿)图5基于词向量的二级指标匹配样例词频分析是指通过频率统计得到在文本数据中出现频率较高的主题、关键词及其度量指标,识别出政府文件和研究文献中的聚焦点和常用的指标。我们将指标的出现频率由高至低进行排序,每个维度下选择710个排序前列的指标定位备选二级指标。第四步:“自上而下”一基于专家经验确定二级指标专家基于指标的代表性、非重复性和可持续获取性原则,对第三步大模型给出的备选二级指标进行严选,每个一级指标维度下确定6个二级指标;若某些指标可获取性受限,则由专家拟定可替代指标。(一)指标体系根据上述步骤,通过专家团队和机器学习的不断配合与完善,本报告构建出一套长三角高质
9、量发展评价指标体系(表2)。该指标体系包括5个一级指标和30个二级指标。创新发展注重长三角发展动力问题,高质量的发展离不开创新驱动。要瞄准世界科技前沿,实现前瞻性基础研究、引领性原创成果重大突破。具体选择科技拨款占财政拨款的比重、R&D经费占GDP比重、万人发明专利数、高新技术产值占比、受高等教育人数占比和每万人发表科研论文数来进行表征。协调发展注重长三角内部发展不平衡问题,协调发展是高质量发展的重要特征。需要重视区域整体谋划,要求坚持区域协同、城乡融合发展。具体选择城乡居民收入比、常住人口城镇化率、服务业占比、区域人均GDP质量指数、常住人口增长率、GDP增长协同指数来衡量。绿色发展注重长三
10、角人与自然可持续发展问题,以人与自然和谐为价值取向,以绿色低碳循环为主要原则,以生态文明建设为基本抓手。需要重视生态环境保护、低碳的生产方式和优美的生活环境,实现生态、生产和生活绿色发展。具体选择单位GDP耗水、单位GDP建设用地占用面积、空气质量优良天数比率、生态空间占比、单位GDP电耗、生活垃圾无害化处理率来表征。开放发展注重长三角发展内外联动问题,目标是提高对外开放质量、发展更高层次的开放型经济。需要重视人、货、资金和信息等各类要素的自由、高效流通,培育竞争新优势。具体选择进出口总额占GDP比重、金融机构外币存款余额、实际利用外资金额、旅游外汇收入占旅游总收入的比重、高铁航空班次数量和货
11、运量来表征。共享发展注重长三角民生服务问题,着眼于医疗、教育、养老、交通等基础设施服务的覆盖力度和水平,推动区域逐步实现共同富裕。具体选择公共文体设施15分钟生活圈覆盖率、一级以上医院15分钟医疗圈覆盖率、中小学师生比、每千名老人拥有养老床位数、人均一般公共预算支出、路网密度来表征。表2长江三角洲高质量发展评价体系簸指标属性创新发展科技拨款占财政拨款的比重正向指标R&D经费占GDP比重正向指标万人发明专数正向指标高新技术产值占比正向指标受高等教育人数占比正向指标每万人发表科研论文数正向指标协调发展城乡居民收入比负向指标常住人口城镇化率正向指标服务业占比正向指标区E均GDPJMaSU正向指标常住
12、人口增长率正向指标GDP增长协同瞰双向指标绿色发展立GDP耗水负向指标单位GDP建设用地占用面积负向指标空气质量优良天数比率正向指标生态空间占比正向指标GGDP电耗负向指标生活垃圾无害化处理率正向指标开放发展进出口总额占GDP比重正向指标金融机构外币存款余额正向指标实际利用外资金额正向指标旅游外汇收入占旅游总收入的比重正向指标高铁航空班次数量正向指标货运量正向指标共享发展公共文体设施15分钟生活圈覆盖率正向指标一级以上医院15分钟医疗圈覆盖率正向指标中与师生比正向指标每千名老人拥有养老床位数正向指标人均一般公共预算支出正向指标路网密度正向指标(三)数据来源与权重设定本报告的评估对象为长三角设区
13、市单元,共包括41个评价对象数据主要来源于中国统计年鉴、中国城市统计年鉴、各省市统计年鉴与统计公报、第七次人口普查数据、各类国家/地方机构公布的名单名录,全国IOm分辨率土地覆盖数据以及知网、webOfscience高德地图等网站。本报告采用“逐级等权法”进行权数的分配,即各维度的权数均为1/5;在某一维度内,指标对所属维度的权重为1/n(n为该维度下指标的个数);因此,指标最终权数为l/5n。S长三角高质量发展评价结果(2023)(一)综合得分与城市排名(一)分维度得分(三)重点城市对比三、长三角高质量发展(2023)评价结果(一)综合得分与城市排名1 .综合得分长三角高质量发展(2023)
14、平均得分为55.38,总体发展水平较高,呈现创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展多维度协同的高质量发展态势,体现了长三角城市群作为我国经济最具活力、开放程度最高、创新能力最强、吸纳外来人口最多的区域之一,在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的地位。从省域来看,长三角内部差距明显,其中,上海高质量发展水平最高,评分达87.82;江苏和浙江高质量发展水平次之,平均得分分别为61.35和60.50;安徽高质量发展水平相对较低,平均得分为44.98,相当于上海高质量发展水平的一半。2 .城市排名从长三角高质量发展(2023)各城市评价结果来看,高质量发展水平呈现东高西低的分布
15、格局,以上海为中心的集聚特征明显,由上海至苏锡常、杭嘉宁等城市向外逐步降低。具体来看,41个城市高质量发展水平呈梯度分布(见图6)。上海稳居第一,得分高达87.82,杭州、南京、苏州次之,综合评价得分在83.09-83.87之间,相差较小,4座城市共属第一梯队;宁波、无锡、合肥、常州、舟山、嘉兴等六个城市属于第二梯队,评分在64.49-7608之间;南通、扬州、芜湖、绍兴、温州、湖州、镇江、泰州、金华等9个城市属于第三梯队,评分在56.42-62.72之间;徐州、台州、淮安、盐城、马鞍山、黄山、衢州、铜陵、连云港、滁州等10个城市属于第四梯队,评分在45.63-56.34之间;宿迁、丽水、宣城
16、、安庆、蚌埠、六安、池州、淮北、阜阳、淮南、宿州、亳州等12个城市属于第五梯队,其中,淮南、宿州和亳州评分最低,仅为37.92、37.28和37.25。比较各梯队城市差异,城市间差距主要体现在第一、二梯队城市与其他城市的差距,上海、杭州、南京、苏州等核心城市的高质量发展水平显著高于其他城市,而末位的淮南、宿州和亳州等城市得分不足第一梯队的二分之一。此外,其他梯队城市间高质量发展差异相对较小,呈现相对均衡的态势。图6长三角高质量发展(2023)综合得分结果3 .ToplO城市长三角高质量发展(2023)综合得分ToPlO城市依次是上海、杭州、南京、苏州、宁波、无锡、合肥、常州、舟山、嘉兴,城市高
17、质量发展水平评分分别为87.82、83.86、83.81、83.09、76.08、74.97、70.90、69.90、64.64、64.49。从空间布局来看(见图7),长三角高质量发展ToPlo城市整体以上海为核心,杭州、南京、苏州等为次核心相互毗邻,呈“雁阵”向长三角内部延伸。其中,上海作为雁头排名第一,显示出国际级高质量发展水平;江苏占据南京、苏州、无锡、常州4座城市,呈现轴带状连绵的高质量发展带;浙江占据杭州、宁波、舟山、嘉兴4座城市,同样呈现较高的高质量发展水平;安徽主要占据省会城市合肥,其是长三角区域内西部高质量发展的重要支撑节点。TOPIo城市常州市舟山市嘉兴市图7长三角高质量发展
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