基于SVM的高質量省區類型研究

（安徽大學商學院，安徽 合肥230601）

一、引言

十九大中指出我國社會主要矛盾轉化為了人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，為解決這一矛盾政府工作報告中指出中國經濟發展將向高質量發展階段轉變。2018年作為高質量發展元年，政府以及學術界對于這一話題給予了廣泛關注，隨之而來的是對高質量發展指標體系的熱烈討論。

近兩年國內學者對于高質量的經濟發展指標體系進行了不同方向的研究。徐瑞慧[1]構建了改革開放、政府治理、金融發展三個角度在內的經濟發展指標體系并判定中國已經進入高質量發展階段；李金昌[2]緊扣高質量發展的內涵和新時代社會主要矛盾的變化構建了涉及五大發展理念共27項指標的高質量發展評價指標體系。高質量發展是新發展理念的體現，建立高質量發展指標體系應緊密聯系該理念，兼顧好不同因素之間的相互協調，而目前尚無權威研究統一高質量發展指標體系，仍等待學者們繼續探討。魏婕[3]構建涉及6個維度的質量指標體系對30個省區的經濟發展質量水平進行測度，為地區經濟提供發展意見；詹新宇[4]通過涉及五大發展理念的質量指標體系，使用主成分分析法估算各指標情況，為五大發展理念的貫徹實施指引方向。現有文獻通過構建省區經濟發展指標體系，運用實證研究等分析方法對省區進行分類等處理，幫助分析省區發展現狀，為省區高質量發展出謀劃策，但現有研究尚未對涵蓋“五大發展理念”的指標體系進行分類研究，故本研究通過構建高質量發展指標體系，運用SVM對城市省區相關數據進行分類，從而幫助探討高質量發展指標。

通過綜合文獻中其他學者對于國內各省區經濟發展質量水平的測算，本次研究選取了類別較為明確的北京、上海、廣東、山東、安徽、四川、甘肅、貴州、青海作為訓練以及測試樣本，其中北京、上海、廣東地區的數據樣本作為高質量發展地區樣本，山東、安徽、四川地區的數據樣本作為中質量發展地區樣本，甘肅、貴州、青海地區的數據樣本作為低質量發展地區樣本。

二、指標選取與數據來源

2.1 指標選取

十九大報告中再次強調 “貫徹新發展理念，建設現代化經濟體系”，通過“五大發展理念”的貫徹實施，優化現代化經濟體系，實現更高質量的發展。因此在高質量發展過程中，我們要協調好新發展理念之中五大理念之間的關系，建立與之相對應的指標體系。

創新是新發展理念的核心，注重解決的是高質量發展中的動力問題。本次研究針對創新理念選取了四項二級指標：研發強度、萬人發明專利擁有量、技術市場合同成交額占地區GDP比重、全員勞動生產率。

綠色是高質量發展的重要體現，注重解決的高質量發展過程中的可持續問題。本次研究針對綠色理念選取了三個二級指標：單位GDP能耗、空氣質量優良率、建成區綠化覆蓋率。三項指標一定程度上體現了發展與民生的統一。

開放理念對增強我國對外開放質量提供了行動指南。本研究針對開放理念選擇了三項二級指標：實際利用外資金額占GDP比重、對外貿易依存度、國際旅游收入占地區GDP比重。

協調理念是高質量發展的標尺，關系著經濟與社會全方位的發展。本研究針對協調發展選擇了三項二級指標：第三產業增加值占GDP比重、就業人口占常住人口比重、億元GDP生產安全事故死亡人數。

共享理念是社會主義的核心價值追求，注重解決的是將高質量發展成果惠及廣大人民群眾。本研究針對共享發展選擇了三項二級指標：人均可支配收入、千人擁有床位數、教育支出與地區人口比值。

2.2 數據來源

由于數據標準以及可得性等原因，本次研究選取了國內30個省區進行數據分析，暫未包括港澳臺藏四個地區。根據上述指標選取，對應指標數據源自2013~2017年 《中國統計年鑒》、《中國火炬統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》以及相關省區年份統計公報等有關數據。

三、高質量省區分類模型構建

3.1 缺失值預測

由于少量數據缺失，因此實驗第一步就是對缺失值進行預測，本次研究采用了增長率來預算缺失年份的數據，即使用上一年數據乘以上一年的增長率得到近似數據從而盡量保證數據的客觀性。

3.2 樣本選擇

補齊數據后，挑選出北京、上海、廣東、山東、安徽、四川、甘肅、貴州、青海九個省區五年的數據，以60%/40%的概率劃分為測試集和訓練集，其中測試集21個，訓練集24個。

3.3 數據標準化

分別對訓練集和測試集數據進行Z-score標準化以消除不同指標（特征）之間的量綱和取值范圍差異對模型準確度的影響。具體步驟是對每個特征維度上的數據求標準差和均值，然后用原始數據減去均值除以標準差，即在matlab中利用zscore（x）函數將數據標準化，核心思想是：

其中x為指標體系中某一項數據，μ為均值，σ為標準差。

取得標準化數據后，對數據進行分類，其中北京、上海、廣東地區代表高質量發展地區的數據樣本標注為高，山東、安徽、四川地區代表中質量發展地區的數據樣本標注為中，甘肅、貴州、青海地區代表低質量發展地區樣本標注為低。

3.4 訓練模型

實驗中核函數的選擇是構建良好性能的SVM模型的關鍵，本次研究選取了多項式核函數、線性核函數、Sigmoid核函數、高斯核函數將標準數據映射到高維空間從而使數據線性可分。

調用不用參數的核函數對向量進行處理，設φ（x）為X映射后的特征向量，則劃分超平面的模型為：

運用拉格朗日乘子引入與求導化簡，可以得到

公式中 k（xi，xj）就是不同種類的核函數，這個模型通過訓練樣本的不同核函數求得高維空間中不同類別之間的最優間隔超平面。

使用不同核函數的SVM對訓練集進行訓練，所得模型在懲罰參數C=100的情況下測試結果為線性核函數準確率為85.71%，多項式核函數準確率為100%，高斯核函數準確率為85.71%，Sigmoid核函數準確率為85.71%，因此最終選擇懲罰參數C=100的多項式核函數模型進行分類。

3.5 樣本分類

確定使用懲罰參數為100的多項式核函數后使用相同的訓練方法和訓練參數，對全部45個樣本進行訓練得到模型。特征標準化時，保存相應的方差和均值。然后使用該模型將未知21個城市的數據分類。這些未分類數據標準化時所使用的均值和方差是之前保存。

3.6 分類結果及分析

表1 30個省區高質量發展分類結果

由表1可得，2013年～2017五年里中國30個省區中有五個省區屬于高質量發展地區，三個省區屬于低質量發展地區，三個省區由低質量過渡到中質量發展，其余省區屬于中質量發展地區。

高質量省區共有5個，占考察省區總量的16.7%，其中北京、上海、廣東地區發展指標數據作為已有高質量標簽樣本參與訓練以及測試，這三個地域作為中國經濟發展最為活躍的地域，分別引領著京津翼城市群、長三角城市群以及粵港澳大灣區建設，是整個中國高質量發展的中心。低質量省區共有6個，占考察省區總量的20%，其中青海、貴州、甘肅地區發展指標數據作為已有低質量標簽樣本參與訓練以及測試，這三個地區作為中國西部代表性省區，經濟發展質量水平暫時處于落后狀態；寧夏、新疆、廣西三個省區同屬西部地區，經濟發展相比其他地區暫時落后，但近幾年發展類別從低質量發展轉化為中質量發展。余下19個省區均屬于中質量發展地區，占考察省區總量的63.3%。

四、結論與啟示

本文通過構建涵蓋“五大發展理念”的省區高質量指標體系，借用使用多項式核函數的SVM模型對2013年～2017年五年間中國30個省區的相關指標數據分類，分析其分類特征，主要得出以下結論：五大高質量省區均屬于東部地區，而六個低質量省區均屬于西部地區，部分東部地區、西部地區和全部中部地區均屬于中質量省區，呈現出了明顯的區位分布差異；經濟總量較強的江蘇、山東等地域被模型判定為中質量發展地域，說明了根據“五大發展理念”構建的高質量發展指標體系對于經濟發展質量的判定不局限于經濟總量的增長，同時重視各省區關于創新、綠色、開放、協調以及共享五個方面的全面發展指數。

根據以上研究結論，對中國促進高質量發展提供了以下啟示：

第一：中國促進經濟社會高質量發展應以理念為先，堅持“五大發展理念”為指導，探尋科學、合理的高質量發展路徑，做好高質量發展的宏觀調控，根據各省區實際情況因地制宜的制定政策，保證好創新、協調、綠色、開放、共享五大理念的共同發展；

第二：注重解決中國不同省區之間的發展差異問題，國家應對各個省區發展做好統籌規劃工作，協調好高質量、中質量、低質量地區之間的發展平衡問題，充分發揮高質量地區的發展溢出效應，幫助中質量發展地區和低質量發展地區早日實現發展類別轉變以及高質量地區發展模式的進一步優化，從而早日打贏脫貧攻堅戰，讓改革開放的福利惠及更廣大人民。