【摘 要】
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产业集群作为区域参与国家乃至世界经济竞争的主要经济组织结构,构成了目前世界经济的基础框架。城市作为产业集群演进的地理空间载体,在世界和区域发展中发挥着重要作用。推进城镇化经济高质量发展,创建极具竞争力城市,构建城市现代化体系,是城市转型升级的战略选择。因此,如何评估城市多产业集群绩效水平,持续推进产业协同发展,已成为当今城市经济高质量发展研究的主题。本文主要研究了城市多产业集群绩效的影响。首先在查
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产业集群作为区域参与国家乃至世界经济竞争的主要经济组织结构,构成了目前世界经济的基础框架。城市作为产业集群演进的地理空间载体,在世界和区域发展中发挥着重要作用。推进城镇化经济高质量发展,创建极具竞争力城市,构建城市现代化体系,是城市转型升级的战略选择。因此,如何评估城市多产业集群绩效水平,持续推进产业协同发展,已成为当今城市经济高质量发展研究的主题。本文主要研究了城市多产业集群绩效的影响。首先在查阅和分析国内外文献资料的基础上,界定了城市多产业集群概念范畴,运用文献梳理法和专家访谈法,从产业规模、产业效益和产业贡献等角度综合考虑,建立城市多产业集群绩效评价指标体系;其次,采用具有非线性映射和自学习性的BP神经网络算法,基于BP神经网络构建城市多产业集群绩效评价模型;同时,为进一步解析不同类型产业集群及集群内部因素对城市经济的影响,将Garson敏感性算法应用到满足学习误差的城市多产业集群绩效评价模型,分析集群类型、集群内部因素对集群绩效水平的敏感度,明晰集群类型及集群内部因素相对重要度,进而提出产业发展政策;然后,对本文所构建的集群绩效评价模型的准确性进行检验,案例分析显示模型可以精准评价集群绩效水平;同时针对案例训练的模型网络进行敏感性分析,优化城市产业集群的规划政策。产业集群作为产业经济发展到高度演化的组织形态,产业集群化所产生的经济外部效应对城镇化发展有极大的带动作用,本文提出的城市多产业集群绩效评价模型,考虑了多产业集群的协调联动对与城市经济发展的影响,运用BP神经网络算法评价城市多产业集群绩效水平,拓展了产业集群绩效评价研究维度,为集群绩效评价开拓了新的视角及思路。
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