沿海港口智慧化水平与数据要素发展的关联模式及非线性响应——基于VHSD-EM模型、随机森林（Random Forest）算法与偏效应（Partial Effect）模型的分析

《Sustainability》：Response Patterns of Wetland Vegetation Distribution to Changes in Inundation Processes in the Dongting Lake Wetland

　　

摘 要：在"双碳"战略与全球航运数字化背景下，数据要素（Data Elements）已成为沿海港口智慧化（Coastal Port Smartness）的关键驱动要素与预测关联因子。研究人员以2017—2024年中国七个沿海省/市及八个沿海港口的面板数据为基础，构建"基础—供给—流通—应用"全链条数据要素发展指数（Data Element Development Index，DEDI）与基于物（Wuli）—事（Shi）—人（Ren）系统（WSR）的沿海港口智慧化指数（Coastal Port Smartness Index，CPSI），采用垂横散度（Vertical and Horizontal Scatter Degree，VHSD）—熵权（Entropy Method，EM）动态综合评价模型、随机森林（Random Forest）算法及偏效应（Partial Effect）模型，考察数据要素与港口智慧化的关联特征、非线性响应及差异化提升路径。研究结果表明：（1）CPSI与DEDI呈高度正相关且区域差距趋于缩小；（2）CPSI呈现阶梯状空间分异，上海港与宁波—舟山港领先，广东呈现"数据先行、智慧化滞后"特征；（3）随机森林模型中DEDI对CPSI的预测贡献率为13.586%，位居数字普惠金融与对外开放水平之后，高于区域经济体量与创新产出，DEDI主效应与其交互项合计预测贡献率达32.567%；（4）DEDI对CPSI的单变量偏效应呈三阶段非线性特征——初期积累阶段、DEDI≈0.215附近加速提升阶段及高水平时边际递减阶段；（5）DEDI与数字普惠金融、经济发展、交通财政投入及创新产出的联合偏效应存在明显的维度与区域异质性。据此提出四项政策路径：构建全链条数据要素体系、推动数据要素与支撑要素协同赋能、制定区域差异化赶超策略、强化数字普惠金融与对外开放双轮支撑，以推进世界一流港口建设。

论文解读：《沿海港口智慧化水平与数据要素发展的关联模式及非线性响应——基于VHSD-EM模型、随机森林算法与偏效应模型的分析》

研究背景与意义

既有港口智慧化（Port Smartness / Coastal Port Smartness）评价存在指标体系不一、偏重静态赋权、缺乏跨港口可比性等问题；数据要素（Data Elements）测评多聚焦基础设施或宏观配置，少有系统纳入"基础—供给—流通—应用"全链条并关联港口智慧化；且二者关系多被预设为线性，忽视门槛效应、协同效应及饱和效应。在此背景下，研究人员以中国沿海七大省市八个典型港口2017—2024年面板数据为样本，分别构建数据要素发展指数（Data Element Development Index，DEDI）与基于物—事—人（Wuli–Shili–Renli，WSR）系统的沿海港口智慧化指数（Coastal Port Smartness Index，CPSI），融合VHSD-EM动态综合评价、随机森林（Random Forest）特征重要性分析及偏效应（Partial Effect）模型，揭示数据要素对港口智慧化的预测关联强度、非线性边际响应及与区域支撑要素的交互协同特征，识别沿海区域差异化提升路径。该研究为"数据要素×交通运输"专项行动提供实证诊断框架，论文发表于《Sustainability》。

主要关键技术方法

研究人员选取中国七个沿海省/市（含广东含广州港与珠海港两个港口样本）八个沿海港口2017—2024年面板数据；分别建立含基础—供给—流通—应用四环节共22项三级指标的DEDI指标体系，及基于WSR三维架构含8个二级指标23项三级指标的CPSI指标体系。采用垂横散度—熵权（VHSD-EM）组合赋权法计算年度DEDI与CPSI综合得分；以CPSI为因变量、DEDI为核心解释变量并引入经济发展水平、政府交通支出、人才密度、固定投资、外贸依存度、社会融资规模、企业研发投入强度、发明专利授权量、数字普惠金融指数等控制与协变量，经特征筛选保留八个核心特征后构建随机森林回归模型，以袋外（Out-of-Bag, OOB）贡献率表征变量预测重要性；引入DEDI与各协变量的一阶交互项重构模型以捕捉协同预测贡献；基于训练好的随机森林模型计算DEDI单变量偏效应曲线及DEDI与高贡献协变量的二维联合偏效应面，并以Bootstrap再抽样构建95%不确定区间；通过Spearman一致性检验与变权重敏感性分析验证VHSD-EM赋权稳健性。

研究结果

机制分析（Mechanism Analysis of Data Elements Driving the Enhancement of Coastal Port Smartness）

研究人员从要素重构（数据作为独立生产要素嵌入港口生产函数Y=F(L,K,D,A)，改善劳动与资本的数据赋能形态及全要素生产率）、链式赋能（数据要素渗透"基础—供给—流通—应用"四层价值链闭环）及系统跃迁（通过WSR系统中物理层Wuli、事务层Shili与人文层Renli协同互动将技术资源转化为港口智慧化能力）三个递进层次阐释数据要素驱动港口智慧化提升的作用机理。

时序演化分析（Analysis of Evolution in the Time Dimension）

VHSD-EM测算显示2017—2024年沿海港口CPSI与省级DEDI整体同步上升，但区域分化明显：华东地区港口智慧化与数据要素发展加速协同且CPSI显著高于DEDI及沿海均值；福建增速温和；华北与东北（辽宁、天津）二者增长均较平缓且低于均值；广东DEDI增速显著高于全国平均但CPSI进展偏慢，形成"数据先行、智慧化滞后"错配格局。

空间分异分析（Analysis of Evolution in the Spatial Dimension）

CPSI呈阶梯分布：上海港(0.5116)与宁波—舟山港(0.5022)为第一梯队，青岛港(0.4456)第二梯队，天津、大连、广州、厦门港第三梯队，珠海港(0.2123)最低。WSR子系统存在结构性短板：部分港口偏重硬件Wuli层建设而忽视Shili层流程协同与Renli层人才与创新储备。DEDI与CPSI空间匹配分三类："数据领先—智慧化滞后"（广东）、"智慧化领先—数据滞后"（天津）、"协同发展良性循环"（上海、浙江、山东）；福建成与辽宁则为双低均衡。空间集聚呈"龙头引领、区块分化"特征，华东为核心引领区。

数据要素与沿海港口智慧化直接关联识别（Identification of Direct Association Between Data Elements and Smartness of Coastal Ports）

随机森林特征重要性显示DEDI对CPSI预测贡献率为13.586%，次于数字普惠金融指数(29.324%)与外贸依存度(17.033%)，高于人均地区生产总值(10.270%)、发明专利授权量(9.351%)、港口技术人员占比(8.166%)、交通一般预算支出(6.881%)及本科及以上学历港口从业人员占比(5.389%)，表明省级数据要素环境与沿海港口智慧化存在较强统计预测关联。

数据要素与其他要素及港口智慧化交互关联识别（Identification of Interactive Associations Between Data Elements, Other Elements, and Smartness in Coastal Ports）

引入DEDI与七项协变量交互项后，DEDI主效应贡献率降至3.216%，七项协变量主效应合计降至67.433%，而DEDI主效应与DEDI交互项合计贡献率达32.567%；其中DEDI×数字普惠金融、DEDI×人均GDP、DEDI×交通财政预算、DEDI×发明专利授权量交互贡献较高（分别为6.031%、5.870%、5.717%、4.369%），说明数据要素对港口智慧化的预测关联受区域经济、金融、财政与创新条件显著调节，存在非线性协同增强模式。

基于数据要素的沿海港口智慧化提升路径（Pathways for Enhancing Coastal Port Smartness Associated with Data Elements）

单变量偏效应（Univariate Partial Effect）：DEDI对预测CPSI呈三阶段非线性——低水平DEDI阶段随数据要素发展预测CPSI缓升；DEDI≈0.215附近曲线斜率增大进入加速增益区间；中高水平后曲线趋平出现边际递减，提示仅靠提升区域数据要素环境不足以等价转化港口智慧化，尚需配套治理、运营与创新条件。广东高DEDI低CPSI案例印证此点。

联合偏效应（Joint Partial Effects）：DEDI与数字普惠金融、人均GDP、交通财政投入、发明专利授权量的二维偏效应面显示明显维度与区域异质性——上海多数协同维度跨越高效区间；广东跨过DEDI拐点但在数字普惠金融与人均GDP高效协同区间尚有提升空间；浙江、山东跨DEDI拐点但部分支撑要素未完全达标；天津DEDI未达拐点虽有创新相对优势；福建与辽宁多维度未跨拐点。据此划分区域差异化追赶策略。

广东案例进一步分析与讨论（Further Analysis and Discussion of the Guangdong Case）

广东虽具较高省级DEDI但因港口群功能定位差异、跨城跨部门协调复杂及数据标准、平台互联、业务协同与治理机制尚未充分整合，致数据资源优势未充分转化为CPSI。研究人员指出需在同一港口群内统一数据标准、互联平台接口、协同业务流程，深化数据要素在智能调度、海铁联运、通关协同、绿色监管及港贸服务中的应用，广州港侧重国际枢纽与港航贸服务集成，珠海港侧重弥补智慧物流平台与多式联运数字化短板。

讨论与结论（翻译自Conclusions）

研究人员得出结论：（1）2017—2024年CPSI与DEDI总体上升但空间不同步，华东沪浙鲁呈数据—智慧化互促协调格局，津辽港口智慧化基础相对强于本省数据要素环境，粤为典型"数据要素先进—港口智慧化滞后"错配，闽辽双低均有较大提升空间。（2）沿海港口智慧化呈明显阶梯空间结构与WSR子系统失衡——沪、甬舟领跑，青为第二梯队，津、大、穗、厦属第三梯队，珠最低；Wuli层设施差距显著，Shili层物流与运营效率分化，Renli层人才与创新成为若干港口瓶颈。（3）随机森林结果显示数据要素是沿海港口智慧化的重要预测因子（无交互项时DEDI贡献13.586%，加入交互项后DEDI主效降至3.216%，DEDI主效加交互项合计32.567%），表明数据要素与港口智慧化的关联强烈依赖于区域支撑条件。（4）偏效应显示CPSI对DEDI呈非线性三阶段响应——低DEDI时积累奠基，DEDI≈0.215附近正向关联加强，中高DEDI后边际递减；这解释了高DEDI地区（如广东）未必自动获高CPSI，数据优势向港口智慧化绩效转化尚依赖基础设施、产业协同、开放度、数字金融、财政与创新支撑。（5）联合偏效应表明数据要素与数字普惠金融、区域经济发展、交通财政投入及创新产出的协同存在维度与区域异质性，沿海港口智慧化由数据要素与多元支撑要素协调配置共同塑造。