高铁时代的城市经济增长路径与效益机制研究

发布时间：2021-01-27 03:04

　　本文基于综合的分析框架,探讨高铁对城市经济增长的影响及内在机制,并在不同规模城市之间进行比较;使用列车数作为城市高铁建设与运营水平的指标具体考察两种连接方式的不同影响,结合随机森林方法和样本划分进行了机制验证。结果显示,高铁的城市经济效益主要是一种间接影响,作用路径的不同解释了高铁对不同规模城市影响程度的差异性;随着城市规模的扩大,高铁在提高服务业生产效率和促进产业升级方面作用显著,而对于规模较小的城市,高铁的影响主要在于加速产业结构调整;从连接方式看,外向型交通网络的发展能够从多个方面提升大城市的经济绩效,而与邻近城市联系的加强对于中、小城市的发展显示出了积极的影响。 

【文章来源】：经济与管理研究. 2020,41(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：20 页

【部分图文】：

特征贡献率的计算过程③

表3 特征大小及特征信息占比情况 降维后的特征值 T1 T2 T3 T4 T5 T6 特征值大小 8.60 5.86 4.23 3.47 3.19 2.80 特征信息占比/% 40 18 10 6 6 4 注:特征信息占比的计算为各特征大小占总体的比重。图3 T2与实际人均GDP的相关图

图2 T1与实际人均GDP的相关图进一步地,为比较各方的预测效果,本文选择了随机森林、多元线性回归、贝叶斯回归、K近邻回归、演算法回归、决策树回归和多层感知机器回归7种方法进行了模型训练与预测结果对比。各方法在测试集上的R2及测试集中挑选出来的14个城市的实际人均GDP(2016年)的观测值与预测值对比如表4所示。从表中可知,在测试集上,拟合优度(R2)最高的是随机森林,最低的是贝叶斯回归。综上可见,能够处理多维特征间线性与非线性关系的方法(如随机森林、多层感知机器回归等)总体上要好于基于线性关系假定的方法(如多元线性回归、贝叶斯回归),本文选择的实证方法具有一定的可靠性,能够获得较为理想的结果。

【参考文献】：
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本文编号：3002306