【学术前沿】长三角城市群产业空间演变——基于机器学习算法与网络分析方法的研究

导 语

受新冠肺炎疫情影响，全球各主要经济体社会及其正常运行体系受到极大冲击，全球经济社会发展不确定性不断增强，面临着巨大的挑战和危机。在此背景下，如何应对疫情冲击，把握机遇和挑战，继续推动长三角高质量一体化发展，受到社会各界的广泛关注。

2020年4月30日，上海财经大学长三角与长江经济带发展研究院、中国区域科学协会空间分析专业委员会、全国经济地理研究会城市群与都市圈发展专业委员会和上海市大数据社会应用研究会共同邀请东南大学经济管理学院国际经济与贸易系系主任刘修岩教授于线上为大家带来题为“长三角城市群产业空间演变——基于机器学习算法与网络分析方法的研究”的讲座。

刘修岩教授介绍了基于企业地理微观数据，运用机器学习Wasserstein距离算法，运用矩阵扩张Sinkhorn算法与熵正则化约束法改进算法与求解方式，通过假设检验与蒙特卡洛模拟构建产业空间关联指数——共聚指数。基于2001-2013年长江三角洲城市群的产业间共聚水平的测度结果，运用网络分析方法描绘产业空间结构形态与演变趋势。总体上看，长三角产业空间结构经历先趋于紧密后趋于分散的“倒U型”过程，2008年前后是空间结构趋势转变的拐点。从产业关联的局部上看，长三角地区支柱产业呈现多元化发展趋势，支柱产业向高质量、高技术产业转变，表明区域内产业内部结构优化特征。进一步的，刘教授从劳动力池、技术溢出及规模效应的角度分析产业空间结构差异及演变趋势，发现劳动力密集型支柱产业在网络中的地位逐步下降，技术密集型支柱产业与规模经济支柱产业在网络中的地位逐步增强。最后，刘教授基于研究结论提出了提高长三角城市群产业空间治理水平的相应政策建议。

来源：中国城市与区域实验室

转自：“经管学术联盟”微信公众号

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