新质化视域下生产力要素赋能高质量发展的影响路径研究——基于可解释性机器学习模型

doi:10.16722/j.issn.1674-537x.2025.04.008

	新质化视域下生产力要素赋能高质量发展的影响路径研究——基于可解释性机器学习模型
	赵晓雯; 王默含; 万瑾璟
	2025-04-20
发表期刊	统计与管理
卷号	40 期号:04 页码:93-104
摘要	加快发展新质生产力是实现高质量发展、推动中国式现代化的必然选择，如何投入新质化生产力要素以推动高质量发展是当前发展面临的关键问题。文章首先从新质化视角探究生产力要素，即新质劳动者、新质劳动资料和新质劳动对象，并据此提出赋能高质量发展的框架体系。其次，结合LightGBM模型，建立新质化生产力要素对高质量发展影响的回归模型。最后，利用SHAP值深入解释，旨在明确各要素在高质量发展中的具体贡献与作用机制。研究表明：LightGBM模型较好地刻画了各要素对高质量发展的影响。各要素指标的交互作用对高质量发展的影响较大，主要表现在高新技术企业研发人员数量的增加与人均工资的提升之间产生的良性互动，对高质量发展具有显著的正向促进作用。同时，工业机器人安装密度的提高与数字基础设施建设的完善，以及能源强度相对较低且污染治理潜力较高的状况下，均对高质量发展展现出积极的影响。
关键词	生产力要素高质量发展 LightGBM模型 SHAP值
DOI	10.16722/j.issn.1674-537x.2025.04.008
URL	查看原文
收录类别	AMI
ISSN	1674-537X
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	F124 ; TP181
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/39197
专题	统计与数据科学学院
作者单位	兰州财经大学统计与数据科学学院
第一作者单位	统计与数据科学学院
推荐引用方式 GB/T 7714	赵晓雯,王默含,万瑾璟. 新质化视域下生产力要素赋能高质量发展的影响路径研究——基于可解释性机器学习模型[J]. 统计与管理,2025,40(04):93-104.
APA	赵晓雯,王默含,&万瑾璟.(2025).新质化视域下生产力要素赋能高质量发展的影响路径研究——基于可解释性机器学习模型.统计与管理,40(04),93-104.
MLA	赵晓雯,et al."新质化视域下生产力要素赋能高质量发展的影响路径研究——基于可解释性机器学习模型".统计与管理 40.04(2025):93-104.