Research on regional economic high-quality development and fiscal policy regulation path under big data computing analysis
Notice bibliographique
Résumé
Under the background of economic transformation and high-quality development strategy, the coordinated development of regional economy and precise regulation of fiscal policy have become a hot spot of concern.This paper constructs the evaluation index system of regional economic highquality development and evaluates the level of economic high-quality development in the recent 10 years by using the entropy weight-TOPSIS method.Combined with Dagum Gini coefficient and spatial autocorrelation test, we study the spatial correlation of economic high-quality development among regions.The benchmark regression model and mediation effect model are constructed to calculate the effect of fiscal policy on the level of regional economic high-quality development, and to judge the effectiveness of fiscal policy regulation path.The study shows that the 30 provinces in China can be divided into different regions according to the level of high-quality economic development, and each region presents different types of characteristics such as "high -high", with significant differences.The variables in the benchmark regression model and the mediation effect model are correlated at the 1% level, and pass the smoothness test when the difference is of the 0th order.Fiscal policy at the regional level has a positive contribution to the level of high-quality economic development, but at the same time is affected by the original level of development of each region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».