2025年统计建模竞赛选题角度分析2-经济发展

下面进行统计建模竞赛选题角度第二期-经济发展。我们以2024年大湾杯数据学建模竞赛为例进行示例说明。收集了旧金山、东京、纽约和粤港澳四大湾区人口、科技、物流等各项经济相关数据以便进行后续研究。

在统计建模竞赛中基于城市经济数据，可以从多个角度展开研究。

一、经济增长与影响因素分析

1. 经济驱动力识别

- 研究问题：哪些因素是城市经济增长的核心驱动力？

- 数据需求：GDP增长率、固定资产投资、人力资本（教育/科研投入）、政府支出、外商投资等。

- 示例：构建经济弹性模型分析高新技术产业对GDP的边际贡献。

2. 政策效果评估

- 研究问题：某项经济政策（如减税、产业补贴）是否有效推动了城市经济发展？

- 示例：评估某城市自贸区政策对进出口贸易的影响。

二、区域经济差异与空间分析

1. 区域经济聚类与不均衡性

- 研究问题：不同城市间经济是否存在显著分层？如何分类？

- 示例：利用人均收入、第三产业占比对城市划分发达型/发展型/欠发达型。

2. 空间依赖性建模

- 研究问题：城市经济是否存在空间溢出效应（如邻近城市协同或竞争）？

- 数据需求：地理位置/距离矩阵、经济指标的空间分布。

- 示例：分析长三角城市群内高新技术产业的集聚效应。

三、产业结构优化与转型升级

1. 产业结构关联性

- 研究问题：哪些产业关联度高？如何优化产业结构？

- 示例：研究制造业与服务业协同效应对城市经济韧性的影响。

2. 新兴产业预测

- 研究问题：数字经济、绿色经济等新兴产业对传统产业的替代潜力如何？

- 示例：基于碳排放数据预测新能源产业对传统能源的替代路径。

四、预测与预警模型

1. 经济周期预警

- 研究问题：如何通过先行指标预测城市经济衰退风险？

- 数据需求：PMI指数、消费者信心指数、股市波动等。

2. 碳排放与经济增长脱钩分析

- 研究问题：城市是否实现低碳转型？

- 方法：Tapio脱钩模型（分析碳排放与GDP增长率关系）。

具体而言，我们研究了下述三问得到结果如下所示

任务一：影响区域经济发展的因素众多，如人口、科技、物流等，且每一个因素不一定是单独作用，比如人口：不同的人口年龄结构，受教育程度分布对经济发展的作用是不一样的。请利用粤港澳大湾区的历史、人口、科技、产业和经济状况等数据，分析评价影响粤港澳大湾区经济发展的因素，建立数学模型，量化评价各因素对经济发展的影响，并选择影响未来 5-10 年的粤港澳大湾区的经济走势的若干个重要因素（可进行因素分级）。

任务二：根据提取的主要因素，建立经济预测的数学模型，预测未来 5-10 年的粤港澳大湾区的经济走势，并根据模型设计策略制定方案，促进粤港澳大湾区的快速发展。

任务三：不同湾区的经济发展有自身特点。请选取另一个或多个湾区，运用上述分析方法或建立的数学模型，预测所选湾区未来 5-10 年的经济走势，并量化分析不同湾区之间发展的异同。

基于多模型集成的粤港澳大湾区经济增长预测与对比研究

摘要

粤港澳大湾区作为我国经济高质量发展的重要引擎，其经济增长趋势对区域战略布局具有关键作用。本研究通过多模型集成方法，综合历史数据、驱动因子识别与经济预测建模，系统揭示了大湾区发展规律及未来走向。

研究整合了2010-2022年11个城市的36项经济指标，采用主成分分析（PCA）提取贸易开放度与政策支持度核心变量，结合t-SNE算法解析人口结构特征，发现科技研发（权重42%）、物流效率（35%）与要素流动（23%）是经济增长的核心驱动力。

针对经济系统的复杂性，构建了线性回归、随机森林与BP神经网络的组合预测模型，并引入粒子群优化（PSO）进行动态加权优化。预测显示：2026-2031年GDP增速平稳（5.2%-6.1%），受益于数字化转型与服务贸易拓展；2032年后可能面临2-3个百分点波动，主要受科技迭代周期与产能置换压力影响。敏感性分析表明，科技投入提升15%可降低3.7%的下行风险。

基于东京、纽约湾区的对比研究发现粤港澳大湾区存在显著差异：产业结构上，数字经济增长比东京快37%，但金融-制造融合度落后纽约22%；创新体系中，成果转化效率达纽约的68%，而基础研究投入仅为43%；区域协同指数（0.61）显著低于两湾区（>0.75）。为此提出三方面建议：打造“基础研究-产业转化”创新链，完善智能物流价值链，深化粤港澳与东盟的区域合作链。

研究创新在于：①构建PCA-tSNE双轨数据处理体系，突破高维数据分析瓶颈；②创建PSO优化的动态预测模型，误差较单一模型降低26.5%；③建立涵盖要素流动、创新机制的国际湾区对比框架。成果为大湾区平衡增长动能与风险防控提供量化依据，为世界级湾区发展模式研究提供新范式。

关键词：粤港澳大湾区、多模型集成、粒子群优化、经济预测、区域对比分析

二、数据来源和预处理

（一）数据来源

为了对粤港澳大湾区及其他湾区经济发展进行科学的定量分析和预测，我们广泛收集了2000年至2024年的多项经济和社会发展指标数据。这些数据来源包括世界银行（World Bank）、国际货币基金组织（IMF）、经济合作与发展组织（OECD）、世界贸易组织（WTO）、联合国贸易和发展会议（UNCTAD）等具有公信力的国际组织，以及知名财经平台和政府统计局，如Statista、Bloomberg、CNBC、美国商务部和各国的统计局等。