[發明專利]基于大數據的區位導向型產業政策評估系統及方法

在審

• 申請號: 202210463904.2
• 申請日: 2022-04-29
• 公開（公告）號: CN114819651A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 張蔚文;王曉亮;董照櫻子;湯勁松
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 楊小凡

本發明公開了基于大數據的區位導向型產業政策評估系統及方法，分別對原始數據進行處理，定義基礎指標，再進行綜合評分計算，基于綜合評分值進行政策有效性評估，具體地，對政策實施區和選中的非政策實施區的變化趨勢進行分析，確認若政策實施區沒有實施政策，其發展趨勢應該與選中的非政策實施區相近；若政策實施前政策實施區與非政策實施區的綜合評價變化趨勢不同，則首先采用反事實框架，對若干非政策實施區進行相應的線性組合，構造假想的合成控制區，令其在各方面都與真實政策實施區相似，并將政策實施區與合成處理區進行對比，測算政策處理效應；最后輸出結果。

技術領域

本發明涉及涉及大數據技術領域，尤其是涉及一種基于大數據的區位導向型產業政策評估系統及方法。

背景技術

區位導向型政策強調通過公共投資、財政補貼和稅收優惠等方式為特定區位導入資源，從而推動地區經濟發展、提升社會福利。這些政策與具體區位“綁定”，強調政策與地方自身的自然稟賦和經濟基礎形成合力，共同推動產業集聚和人力資本外溢，從而帶動經濟增長和地區繁榮。實踐中，產業園區、特色小鎮、未來社區等均可視作是區位導向型政策。與區位導向型政策相關的三個關鍵城市經濟理論是集聚經濟理論、人力資本溢出理論和空間均衡理論。

當前，針對區位導向型政策的分析方法主要關注于政策實施區域發展現狀的評估，如CN201910767567.4——一種基于地理信息的特色小鎮評價方法和CN202010938469.5——基于大數據的產業園評估方法及裝置，分別根據特色小鎮和產業園區的政策特色，制定了三級評價指標，并根據評價指標，利用層次分析法確定指標的權重，建立包括評價指標及其對應權重的評價模型，進而利用評價指標得分及評價模型總得分進行分析，對總體情況進行分級。指標體系的制定主要依賴政策目標的達成性，如特色小鎮的評價指標主要是產業形態、設施服務和生態環境，產業園區則主要是聚焦產業活力的產業聚集度、發展持續性、經營活動度、人口構成和產業健康度；在指標計算方面，地理信息數據和移動運營商數據因其具有可獲取性和地理區位精準性的特點，逐步成為主要的數據來源。

上述方法針對不同的政策提出了差異化的指標評價體系，然后對實施區域的發展現狀進行評估，但存在的主要問題包括：第一，需針對不同的區位導向政策構建不同的指標體系，數據源、指標定義和評分方法等均存在明顯差異，適用范圍小，說服力不足；第二，只關注現狀，而對政策的區位有效性分析不足，其結果是政策制定者無法判斷政策效果，政策執行者也無從調整實施方案。

發明內容

為解決現有技術的不足，實現區位導向型政策評估的快速輸出，提升區位導向型政策評分上的準確度、魯棒性和適應性的目的，本發明采用如下的技術方案：

基于大數據的區位導向型產業政策評估方法，包括如下步驟：

步驟S1：原始數據處理，并根據空間輪廓信息與原始數據，建立各原始數據在的空間上的映射；

步驟S2：基礎指標定義，根據區位導向型政策實現的目標定義基礎指標；

步驟S3：綜合評分計算，基于基礎指標對政策評估對象區域進行綜合評估，采用多種綜合評價模式進行自適應分析；

步驟S4：政策有效性評估，基于步驟S3中的綜合評分值，選取政策非實施區，并重復以上步驟，收集政策實施區和選中的非政策實施區在政策實施前后一定時間范圍內的數據，并分別進行打分，包括如下步驟：

步驟S4.1：對政策實施區和選中的非政策實施區的變化趨勢進行分析，確認若政策實施區沒有實施政策，其發展趨勢應該與選中的非政策實施區相近；

步驟S4.2：若政策實施前政策實施區與非政策實施區的綜合評價變化趨勢不同，則首先采用反事實框架，對若干非政策實施區進行相應的線性組合，構造假想的合成控制區(合成處理區)，令其在各方面都與真實政策實施區相似，并將政策實施區與合成處理區進行對比，測算政策處理效應；

步驟S5：結果輸出。