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La transformation numérique est devenue un moteur crucial de la croissance économique de haute qualité et représente l'une des stratégies clés de la Chine pour atteindre un développement durable. Son rôle dans l'amélioration de la productivité totale des facteurs (PTF) et la promotion de pratiques écologiques et durables est d'une importance significative. En s'appuyant sur un ensemble de données complet couvrant la période de 1993 à 2023 en Chine, cette étude utilise une combinaison d'analyse de réseaux sociaux (ARS) et de techniques d'apprentissage approfondi pour examiner l'impact de la transformation numérique sur le développement économique de haute qualité, mesuré principalement par la productivité totale des facteurs verts (PTFV). Les résultats révèlent trois points clés : Premièrement, en s'appuyant sur l'analyse de grandes données géolocalisées, l'automatisation industrielle (AI) et l'incertitude de la politique économique (IPE) sont identifiées comme les principaux facteurs influençant de manière significative le développement économique de haute qualité en Chine. Deuxièmement, bien que l'AI influence positivement la PTFV, l'IPE exerce un impact négatif. Troisièmement, l'évaluation comparative de plusieurs modèles indique que les réseaux de neurones récurrents (RNN) surpassent les autres en prédisant avec précision la PTFV. Cette étude introduit un nouveau cadre méthodologique intégrant des prévisions basées sur les données avec des interventions politiques systémiques. En s'appuyant sur l'analyse de grandes données pour identifier les facteurs influents critiques et en employant des techniques d'apprentissage approfondi pour prédire la PTFV, cette recherche élargit les approches interdisciplinaires vers la durabilité. De plus, les résultats offrent un guide théorique et des aperçus actionnables pour la planification stratégique vers un avenir économique vert et durable.
Lin et al. (Jeudi,) ont étudié cette question.
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