Quantitative Evaluation of County-level Economic Development in Henan Province Based on Multiple Statistical Regression Models
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».