[1]王 艳,张雪芳,雷淑珍.黄河流域工业高质量发展综合评价研究[J].西安建筑科技大学学报(社会科学版),2022,41(06):83-92.[doi:10.15986/j.1008-7192.2022.06.012 ]
　WANG Yan,ZHANG Xue-fang,LEI Shu-zhen.A Research of the Comprehensive Evaluation of High-quality Industrial Development in the Yellow River Basin[J].Journal of Xi'an University of Architecture & Technology(Social Science Edition),2022,41(06):83-92.[doi:10.15986/j.1008-7192.2022.06.012 ]
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黄河流域工业高质量发展综合评价研究()
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西安建筑科技大学学报（社会科学版）[ISSN:1008-7192/CN:61-1330/C]

卷:
41
期数:
2022年06期
页码:
83-92
栏目:
经济与管理
出版日期:
2022-12-25

文章信息/Info

Title:
A Research of the Comprehensive Evaluation of High-quality Industrial Development in the Yellow River Basin
文章编号:
1008-7192(2022)06-0083-10
作者:
王 艳1; 张雪芳1; 雷淑珍2
(1.西安理工大学 经济与管理学院,陕西 西安 710054; 2.西北大学 经济管理学院,陕西 西安 710127)
Author(s):
WANG Yan1;  ZHANG Xue-fang1;  LEI Shu-zhen2
(1.School of Economics and Management, Xi'an University of Technology, Xi'an 710054, China; 2.School of Economics and Management, Northwest University, Xi'an 710127, China)
关键词:
黄河流域;  工业高质量发展;  熵权TOPSIS-灰色关联;  贝叶斯网络
Keywords:
the Yellow River Basin;  high-quality industrial development;  entropy weight-topsis-grey correlation;  Bayesian network
分类号:
F427
DOI:
10.15986/j.1008-7192.2022.06.012
文献标志码:
A
摘要:
为了更加高效地推动黄河流域工业高质量发展,基于黄河流域工业高质量发展的内涵和要求,借鉴相关研究成果,构建黄河流域工业高质量发展的评价指标体系,利用熵权TOPSIS-灰色关联模型,科学评价现阶段黄河流域9省的工业高质量发展水平,发现:在经济效益方面,发展较好的为山西,较差的为内蒙古; 在绿色发展方面,发展较好的为山西,较差的为宁夏; 在科技创新方面,发展较好的为四川,较差的为青海。进一步对经济效益、绿色发展、科技创新间因果机制进行贝叶斯网络结构学习,发现加大黄河流域工业企业技术改造经费投入、工业企业水污染治理投资力度均会通过网络效应推动黄河流域工业高质量绿色发展。
Abstract:
Based on the connotations and requirements of high-quality industrial development in the Yellow River Basin and the related research results, the paper establishes an evaluation index system to promote high-quality industrial development in the Yellow River Basin more effectively. By using the entropy weight-TOPSIS-grey correlation model, it scientifically evaluates the high-quality industrial development levels of nine provinces in the Yellow River Basin at the present stage. It is found that in terms of economic benefits, Shanxi is better developed while Inner Mongolia is poorer.In terms of green development, Shanxi is better and Ningxia is worse.In terms of scientific and technological innovation, Sichuan has developed better and Qinghai has fared worse.Furthermore, Bayesian network structure learning has been used to study the causal mechanism among economic benefits, green development and scientific and technological innovation. The results show that increasing the investment intensity in technological transformation funds and water pollution control of industrial enterprises in the Yellow River Basin will promote the high-quality green industrial development of the Yellow River Basin through network effect.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2022-06-21
基金项目:国家自然科学基金面上项目“黄河流域环境保护与产业协同发展机理、动态评价与实现路径研究”(72273103); 软科学研究计划一般项目“环境规制推动陕西省产业结构升级的机制与路径研究”(2021KRM063)
作者简介:王 艳(1973-),女,西安理工大学经济与管理学院教授,研究方向为区域经济与政策; 张雪芳(1997-),女,西安理工大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为区域经济学。E-mail:1872862845@qq.com
更新日期/Last Update: 2022-12-25