区域生产性服务业竞争力评价研究的综述报告_第1页
区域生产性服务业竞争力评价研究的综述报告_第2页
区域生产性服务业竞争力评价研究的综述报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

区域生产性服务业竞争力评价研究的综述报告随着中国服务业的快速发展，区域生产性服务业竞争力评价变得越来越重要。本文将综述现有的研究成果，包括竞争力评价指标体系、评价模型、实证研究等方面，为未来的研究提供参考和启示。一、竞争力评价指标体系区域生产性服务业竞争力评价指标体系是评价模型的基础，是衡量各项维度及其互相关联的指标体系。现有的指标体系研究成果主要有以下几种。1.多重指标法多重指标法是评价指标体系的常用方法，通过多个维度综合分析得出竞争力评价结果。如杨洪涛等（2018）提出的区域服务业竞争力评价指标体系，包括市场规模和作用、区域特色和优势、政策环境、经济活力和增长潜力、人才吸引力、技术创新和应用等多个方面。2.DEA法数据包络分析（DEA）是一种计算技术，常被用于评价生产或服务效率。王娜等（2016）将其引入区域生产性服务业竞争力评价中，通过统计分析数据得出各个区域间生产性服务业竞争力的相对效率，并将其作为评价指标体系的一部分。3.ABC理论ABC理论分别代表了活动、基础和环境三个层面。刘小野等（2017）根据ABC理论，提出了区域生产性服务业竞争力评价指标体系，包括经济发展能力、基础设施水平、服务质量和效率、生态环境和生活水平等多个指标。这些指标分别涉及了ABC理论的三个层面。二、评价模型区域生产性服务业竞争力的评价模型可以分为基于传统统计学的模型和基于机器学习的模型两种。1.基于传统统计学的模型基于传统统计学的模型常用的有多元线性回归模型、Logistic回归模型、聚类分析模型等。如刘树岭等（2018）采用多元线性回归模型，建立了区域生产性服务业竞争力评价模型，其中包含了多个指标，如经济发展水平、政策环境、基础设施、人才等因素。通过对不同地区的数据进行分析，得出了各自的竞争力得分。2.基于机器学习的模型机器学习是近年来大热的一种技术，它能够自动化分析数据并从中提取规律。常见的机器学习模型有支持向量机、决策树、神经网络等。虞培昌等（2018）采用了支持向量机模型，建立了区域生产性服务业竞争力评价模型。该模型可以处理非线性问题并具有较高的预测精度。三、实证研究实证研究是评价模型的重要组成部分，通过对现实数据的收集和分析，来证实或反驳评价模型的有效性。现有研究中，实证研究通常采用回归分析、聚类分析、主成分分析等方法，以得出各个变量之间的关系和影响程度。常见的实证研究案例包括杨洪涛等（2018）的对广东省各地区区域生产性服务业竞争力的评价、张琦等（2019）的对北京市生产性服务业集聚度和竞争力的分析、李芝芝等（2018）的对江苏省南部地区区域生产性服务业的评价等。这些研究结果为当地政府和企业提供了有用的参考指南。同时有助于探讨相关政策的制定和调整，促进区域生产性服务业的持续健康发展。总体来说，区域生产性服务业竞争力评价涉及多个维度，评价指标体系和模型的设计需要考虑多方面因素。综合采用传统统计学和机器学习方法来构建评价模型，能够更加全面

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论