Quantitative Evaluation of County-level Economic Development in Henan Province Based on Multiple Statistical Regression Models
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Notice bibliographique
Résumé
County economic development directly affects the national economy, and the county economy of Henan Province has become the economic pillar of the province.The purpose of this paper is to analyze the county-level economic development of Henan Province and its economic influencing factors by using the quantitative evaluation method.From the time series, the level of economic development of 105 county units in Henan Province from 2000-2023 is analyzed from two perspectives, absolute difference and relative difference, using the indicator of GDP per capita.Screening of factors affecting the level of economic development of counties in Henan Province is carried out from the aspects of population, resources, policies, etc., and a four-aspect indicator system is constructed, namely, human capital, government regulation, industrial level, and economic vitality.A multiple linear regression model is established, and the regression model is fitted by the regression coefficients of each influencing factor, and the fit of the regression model is examined.Each county in Henan Province is divided into three development gradients: developed, generally developed and less developed counties.Panel data regression analyses were conducted on the overall county economy of Henan Province and the influencing factors of developed, generally developed and less developed counties respectively.In the overall economic development of counties in Henan Province, the degree of influence of physical capital investment and the structure of secondary and tertiary industries on the overall differences in county economies is particularly significant.It is manifested in the fact that for every 1% increase in the investment in fixed capital of the whole society, the output of GDP per capita increases by 0.09112% accordingly.Therefore, in order to improve the differences in the economic development of counties in Henan Province, local governments and enterprises should make efforts to improve the market and investment environment and adjust the structure of secondary and tertiary industries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle