福建省海洋经济发展综合评估与分析.pdf

第2 3卷 第1 6期2 0 2 3年 8月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 6A u g.,2 0 2 3福建省海洋经济发展综合评估与分析蔡晓倩,林 翊(福建师范大学 经济学院,福州3 5 0 1 0 8)摘要:福建省海洋经济发展综合指数评价过程中往往存在指标的多重共线性以及回归的非线性问题,这都可能导致模型评价结果无法客观反映实际经济发展规律。将海洋G D P作为被解释变量来替换传统综合指数,运用随机森林算法来减少建模过程中指标的共线性影响,建立了4种多层感知机网络模型来验证回归任务中的非线性关系。结果表明:福建省海洋经济发展水平同构建的子系统指标之间存在显著的非线性关系;随机森林算法同多层感知机结合后构建的回归模型能够很好地拟合福建省海洋经济发展状况,且福建省海洋经济在科技创新和生态环境方面存在明显的短板。关键词:福建省海洋经济;随机森林;多层感知机;评价体系中图分类号:P 7 4 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 6-0 0 9 6-0 6收稿日期:2 0 2 3-0 4-1 4基金项目:福建省高校人文社科研究基地互联网创新研究中心基金(I I R C 2 0 1 9 0 1 0 1);致公党福州市委会有关问题调研课题(B 2 0 E S HC 2 0 1 3 6 A 0 6)。作者简介:蔡晓倩(1 9 9 5),女,福建泉州人,福建师范大学经济学院,硕士研究生,研究方向为海洋产业经济;林翊(1 9 7 3),男,福建福州人,福建师范大学经济学院,副教授,硕士研究生导师,博士,研究方向为海洋产业经济。对福建省海洋经济发展进行综合评估分析,探究海洋经济发展的总体情况和内部各子系统之间的关系,并进一步探索海洋经济发展的主要驱动因素,将有助于准确把握海洋经济的可持续发展状态。目前学术界对海洋经济发展水平的研究通常采用主客观赋权评价法来对构建的综合指数进行度量与 分 析,如 鲁 亚 运 等1的 信 息 熵 权 法、S o n g等2的德尔菲法、朱坚真崔曦文3的T O P S I S熵权法、赵晖等4的层次分析法以及程曼曼等5的全局熵权法,然而海洋经济发展综合指数编制过程中指标之间往往存在多重共线性问题,且海洋经济发展同评价指标之间通常存在复杂的非线性关系,简单地使用线性模型去构建发展指数可能无法客观地反映实际经济规律。值得关注的是,随着大数据时代的到来,机器学习中很多算法能够很好地克服回归过程中的非线性问题6,但已有的文献仅限于在回归模型中去寻找指标与构造的线性指数的拟合关系7-9,根源上还是没有消除综合指数的共线性问题。基于此,从四个方面进行探索:为了避免综合指数编制过程中存在的共线性问题,区别于以往普遍将融合的综合指数作为被解释变量进行分析,直接将海洋G D P作为被解释变量来反映福建省海洋经济发展水平。借鉴 福建省“十四五”海洋强省建设专项规划 中的子系统设置,从6个维度来评估福建省海洋经济发展水平,并借助随机森林算法来规避指标间的多重共线性问题。此外,通过该算法进一步测算出评价体系中各指标的贡献度,以此来探索福建省海洋经济发展的驱动因素。区别于常用的线性回归模型,借助4种多层感知机模型来验证并拟合不同贡献度阈值下筛选出来的评价指标与海洋经济发展水平之间的非线性关系,由此可以得到更为科学合理的福建省海洋经济发展评估体系。借助实证结果对福建省海洋经发展驱动因素进行更深层次的分析,对发展的薄弱环节提出对策建议,以促进福建省海洋经济综合实力的进一步提升。1 指标选择与数据处理1.1 指标选择指标选择将遵循综合指标体系构建原则1 0,基于 福建省“十四五”海洋强省建设专项规划 中的子系统设置,依据目的性、完备性、可操作性、显著性与动态性的设计原则,进一步从海洋科技创新、海洋对外开放、海洋产业体系、海洋生态环境、海洋基础设施以及海洋社会民生6个层面(系统层)来评估福建省海洋经济发展水平。构建的初始海洋经济发展评价指标体系如表1所示。69表1 福建省海洋经济发展评级指标体系系统层指标层科技创新系统投入产出人才资源X1科技创新投入X2海洋科研机构数X3海洋科研机构课题数X4海洋科技著作发表数X5海洋专利申请受理X6海洋科技研究人员X7海洋相关毕业生人数(专科及以上)X8科研机构中研究生以上学历人员占比生态环境系统资源压力响应X9海洋捕捞量X1 0海盐产量X1 1海洋矿业产量X1 2海水养殖产量X1 3废水排放X1 4固体废弃物X1 5海洋碳排放X1 6单位岸线灾害损失X1 7海洋自然保护区面积比重X1 8海洋自然保护区个数X1 9环保投入总额X2 0固体废弃物综合利用量产业体系系统经济效率经济结构X2 1海洋生产总值增长率X2 2海洋产业增长弹性系数X2 3海洋产业结构转型升级规模X2 4海洋产业结构优化规模X2 5第三产业增产率对外开放系统对外贸易客货流动X2 6国际旅游外汇收入X2 7进出口总额X2 8沿海地区旅行社数量X2 9实际利用外商投资金额X3 0接待入境游客人数外国人X3 1海洋货物远洋运量基础设施系统交通基础设施港口基础设施X3 2铁路运营密度X3 3公路运营密度X3 4港口生产用码头泊位X3 5港口货物吞吐量基础设施系统社会民生系统数字基础设施就业水平X3 6互联网普及率X3 7电话普及率X3 8长途光缆线路密度X3 9移动电话基站X4 0沿海地区就业水平社会民生系统生活水平X4 1渔民人均纯收入X4 2人均海水产品产量1.2 数据处理1.2.1 数据来源数据主要来源于2 0 0 62 0 1 9年 中国海洋统计年鉴 中国能源统计年鉴 福建省统计年鉴 福建省国民经济和社会发展统计公报 中国港口统计年鉴 以及福建省文化和旅游厅等相关资料。其中,缺失数据通过K近邻算法处理,即将数据集合中每一个记录进行分类,最后通过K近邻算法训练模型预估缺失值。1.2.2 训练集与测试集划分基于矢量均值相似性的样本分割法,提出了一种适用于回归任务的样本集分解方法,可以在划分训练集和测试集时使得两者在统计意义上保持一致性。第一步:假设采集到的样本集为D=(x1,y1),(x2,y2),(xm,ym),其中yi为第i个样本的被解释变量(因变量G D P),m为样本数。第二步:进一步求出样本集D中样本示例xi=(xi1,xi2,xi k)的均值向量=(1,2,k),其中下标k为指标个数;计算出每个样本示例xi与均值向量两者的余弦相似度c o si=Txi/(TxiTxi),c o si越接近于1,样本示例xi与越相似。第三步:按照样本余弦相似度对所有的样本从小到大进行排序;之后,将D中排序好的所有样本分成m3段,每段包含3个样本,抽取每段的第2个样本组成测试集T,剩下的样本组成单标签训练集S。1.2.3 数据标准化处理为消除数据中不同代谢指标的量纲和值域差异,使用Z-s c o r e标准化方法处理,使指标数据在0与1之间取值。x=x-(1)2 研究方法2.1 随机森林算法随机森林(r a n d o mf o r e s t,R F)是由B r e i m a n于2 0 0 1年提出的一种监督学习算法1 1。实际应用中,R F结合了多个决策树基学习器,借助于集成学习方法来为复杂的分类与回归问题提供解决方案,且通常具有如下优点:在许多主流公共数据集上,相对其他算法R F显示了较好的性能;R F并不需要通过降维方式来处理高维数据的多重共线性问题,训练完成后,可以输出每个特征的重要度;R F对泛化误差(g e n e r a l i z a t i o ne r r o r)使用的是无偏估计,模型泛化能力强,训练速度快,较易实现并行化处理方法。随机森林回归流程如图1所示。2.2 多层感知机模型多层感知机(m u l t i l a y e rp e r c e p t r o n s,ML P)主要由输入层,隐藏层和输出层构成,且不同层之间是全连接的。ML P网络结合梯度下降算法,通过多轮的前向和反向传播过程实现参数(权值、阈值与偏置项)的更新,且对任何连续非线性结构函数都具有较好的拟合效果。采用K o l m o g o r o v定理1 2来79 蔡晓倩等:福建省海洋经济发展综合评估与分析 图1 随机森林特征变量贡献率计算流程确定网络结构。该定理指出给定任一连续函数F:UdHe,即F(X)=Y,其中U为闭区间 0,1,那么F可以精确地用一个三层前向网络实现。此网络的输入层有q个神经元,隐层有2q+1个神经元,输出层有1个神经元,如图2所示。图2 多层感知器回归结构多层感知机建模流程如下:首先,将输入解释变量提供给输入层神经元,然后将信号逐层向前传,直到输出层产生预测结果。其次,计算输出层的均方误差,再将误差逆向传播至隐层神经元,然后根据隐层神经元的误差来对连接权和阈值进行优化(学习率设置为=0.1)。最后,该迭代过程循环进行,直到累计均方误差E(=0.1)为止,最终产生的最优化连接权与阈值构成了非线性回归函数的系数。3 实证结果与分析3.1 运用随机森林筛选指标重要度使用福建省海洋G D P作为随机森林算法中的目标值,并运用随机森林算法对所有数据进行训练,随机森林的一个重要功能是测算特征变量的重要度,度量单个特征的重要度主要是通过计算变更该特征排序后整个森林袋外数据1 3(o u to fb a g,O O B)均方误差均值O O B M S E(Xjp e r m u t e d)与不变更该特征排序整个森林O O B均方误差均值(O O B M S E)的差值来衡量的,即O O B M S E(Xjp e r m u t e d)-O O B M S E,详细表达式如下:O O BM S E(Xjp e r m u t e d)=1TTt=11nO O Btni=1iO O Btyi-yi,t(Xjp e r m u t e d)2(2)O O BM S E=1TTt=11nO O Btni=1iO O Btyi-yi,t 2(3)当特定变量Xj的重要性越大,则其求出来的O O BM S Et(Xjp e r m u t e d)-O O BM S Et的差就越大。通过P y t h o n仿真可知最优(袋外误差最小)决策树数量为3 9,如图3所示。图3 O O B袋外数据错误率估计在最优决策树数量下测算出各指标的贡献度,如表2所示。89 科技和产业 第2 3卷 第1 6期 表2 指标贡献度指标贡献度/%X2 4海洋产业结构优化规模1 0.6 9 2X2 6国际旅游外汇收入8.9 0 9X2 3海洋产业结构转型升级规模6.2 8 0X4 2人均海水产品产量6.1 0 7X3 0接待入境游客人数外国人6.1 0 6X8科研机构中研究生以上学历人员占比5.1 1 3X7海洋相关毕业生人数(专科及以上)4.8 7 4X3 9移动电话基站4.7 8 2X3 2铁路运营密度4.6 8 4X4 1渔民人均纯收入4.4 4 2X3 4港口生产用码头泊位4.2 0 2X1 7海洋自然保护区面积比重3.1 5 8X3 3公路运营密度2.9 1 8X5海洋专利申请受理2.8 3 5X1 2海水养殖产量2.8 1 1X3 8长途光缆线路密度2.7 8 9X4 0沿海地区就业水平2.5 7 7X3 5港口货物吞吐量2.4 5 2X2 9实际利用外商投资金额2.2 7 7X2海洋科研机构数2.2 7 6X3 7电话普及率1.1 7 5X2 7进出口总额1.1 4 2X1 8海洋自然保护区个数1.0 5 6X1 5海洋碳排放0.7 4 8X9海洋捕捞量0.6 9 4X3 7互联网普及率0.6 4 1X3 1海洋货物远洋运量0.5 7 2X1 3废水排放0.4 9 6X2 8沿海地区旅行社数量0.4 6 3X2 5第三产业增产量0.4 4 1X1 1海洋矿业产量0.4 3 3X1 4固体废弃物0.4 2 7X3海洋科技机构课题数0.3 6 7X1 9环保投入总额0.2 9 7X2 1海洋生产总值增长率0.2 6 8X1海洋科研机构经费投入0.1 3 1X1 0海盐产量0.0 9 4X2 0固体废弃物综合利用量0.0 9 2X1 6单位岸线灾害损失0.0 7 1X4海洋科技著作发表数0.0 6 7X6海洋科技研究人员0.0 3 5X2 2海洋产业增长弹性系数0.0 0 7 从表2可以看出,由随机森林算法训练出来的指标贡献度有较大差别。从单个指标贡献度排序来看,排名前5的分别是海洋产业结构优化规模(X2 4)、国际旅游外汇收入(X2 6)、海洋产业结构转型升级规模(X2 3)、人均海水产品产量(X4 2)和接待入境游客人数外国人(X3 0),其中指标X2 4和X2 3属于海洋产业体系系统,总贡献率为1 6.9 7%,指标X2 6和X3 0属于对外开放系统,总贡献率为1 5.0 2%,指标X4 2属于社会民生系统,贡献率为6.1 1%。由此可以看出,海洋产业结构、海洋对外开放和社会民生对福建省海洋经济发展发挥着重要推动作用。从指标体系系统层来看,当阈值设定为0.0 1(贡献度大于1%)时筛选出来的指标体系为科技创新系统(X2、X5、X7、X8合计贡献1 5.1 0%)(X1 2、X1 7、X1 8合计贡献7.0 3%)、产业体系系统(X2 3、X2 4合计贡献1 6.9 7%)、对外开放系统(X2 6、X2 7、X2 9、X3 0合计贡献1 8.4 3%)、基础设施系统(X3 2、X3 3、X3 4、X3 5、X3 7、X3 8、X3 9合计贡献2 3.0 0%)和社会民生系统(X4 0、X4 1、X4 2合计贡献1 3.1 3%);当阈值设定为0.0 2(贡献度大于2%)时筛选出来的指标体系为科技创新系统(X2、X5、X7、X8合计贡献1 5.1 0%)、生态环境系统(X1 2、X1 7合计贡献5.9 7%)、产业体系系统(X2 3、X2 4合计贡献1 6.9 7%)、对外开放系统(X2 6、X2 9、X3 0合计贡献1 7.2 9%)、基础设施系统(X3 2、X3 3、X3 4、X3 5、X3 8、X3 9合计贡献2 1.8 3%)和社会民生系统(X4 0、X4 1、X4 2合计贡献1 3.1 3%);阈值为0.0 3(贡献度大于3%)时筛选出来的指标体系为科技创新系统(X7、X8合计贡献9.9 9%)、生态环境系统(X1 7合计贡献3.1 6%)、产业体系系统(X2 3、X2 4合计贡献1 6.9 7%)、对外开放系统(X2 6、X3 0合计贡献1 5.0 1%)、基础设施系统(X3 2、X3 4、X3 9合计贡献1 3.6 7%)和 社 会 民 生 系 统(X4 1、X4 2合 计 贡献1 0.5 5%)。3.2 多层感知机网络回归验证考虑到回归问题中可能存在的非线性问题,将采用4种(i d e n t i t y激活、r e l u激活函数、s i g m o i d激活和t a n h激活)多层感知机网络来进一步验证筛选出来的指标体系合理性。其中,随机森林算法的阈值分别设定为0.0 1、0.0 2和0.0 3。此外,为了更直观地看出训练过程是否存在过拟合问题,将训练集以及测试集的衡量指标进行了分开度量。验证结果表3所示。由表3可知:不同阈值下i d e n t i t y激活函数的拟合性能基本都能达到最优,拟合优度最高能达到0.9 9,这验证了筛选出来的评价指标与实际海洋经济发展存在非线性关系,且表明了非线性感知机网络具备良好的拟合效果;比较不同激活函数在贡献度大于1%、2%和3%指标体系中测试集的均方误差(M S E)、平均绝对误差(MA E)和拟合优度(R2)可知,贡献度大于3%的指标体系拟合结果最好,说明随机森林算法按照阈值为0.0 3时选出来的指标体系对福建省海洋经济发展水平具有较强的解释能力;相同阈值相同激活函数下训练集与测试集在同一度量指标的差距并不大,进一步验证了感知机网络模型没有出现过拟合问题。99 蔡晓倩等:福建省海洋经济发展综合评估与分析 表3 多层感知机网络验证回归结果比较3种不同贡献度阈值下的指标体系神经网络激活函数测试集预测训练集预测M S EMA ER2M S EMA ER2贡献度大于3%指标体系i d e n t i t y0.0 1 20.0 8 40.9 9 20.0 1 70.1 1 20.9 7 8s i g m o i d1.4 2 51.0 4 5-0.0 4 60.7 6 70.7 2 80.0 1 1t a n h0.1 8 10.3 5 80.8 6 70.0 8 10.2 4 00.8 9 5r e l u0.0 4 80.1 7 40.9 6 50.0 2 30.1 1 50.9 7 0贡献度大于2%指标体系i d e n t i t y0.1 9 40.4 0 10.7 7 60.0 1 40.0 8 90.9 8 7s i g m o i d0.8 1 80.7 5 00.0 5 50.9 4 10.8 3 30.1 0 8t a n h0.1 9 80.3 8 20.7 7 10.0 3 90.1 2 30.9 6 3r e l u0.1 5 00.3 0 50.8 2 60.0 3 10.1 2 90.9 7 1贡献度大于1%指标体系i d e n t i t y0.0 6 20.1 6 80.9 4 20.0 1 50.1 0 50.9 8 4s i g m o i d1.2 1 01.0 3 2-0.1 4 60.8 3 20.7 7 90.0 6 1t a n h0.1 8 70.3 0 60.8 2 30.0 2 80.1 4 40.9 6 8r e l u0.1 2 50.2 9 00.8 8 20.0 1 60.1 0 50.9 8 2 注:M S E为均方误差,MA E为平均绝对误差,R2为拟合优度,代表越小越好,代表越大越好。3.3 福建省海洋经发展驱动因素分析由表2与表3可知,当设定阈值为0.0 3时,筛选出来的指标体系中科技创新系统贡献率为9.9 8 73%、生态环境系统贡献率为3.1 5 79%、产业体系系统贡献率为1 6.9 7 24%、对外开放系统贡献率为1 5.0 1 47%、基础设施系统贡献率为1 3.6 6 82%以及社会民生系统贡献率为1 0.5 4 87%。从各子系统的贡献度看,产业体系系统、对外开放系统和基础设施系统对福建省海洋经济发展水平具有较大的贡献,其次是社会民生系统和科技创新系统,最后是生态环境系统,这也间接表明了福建省海洋经济的发展在科技创新与生态环保上存在明显的短板效应。从各子系统的核心驱动因素看,指标X2 4(海洋产业结构优化规模)在产业体系系统中发挥着主要驱动作用,指标X2 6(国际旅游外汇收入)是对外开放系统主要驱动因素,指标X3 2、X3 4和X3 9(分别是铁路运营密度、港口生产用码头泊位和移动电话基站)均对基础设施系统产生重要的推动作用,指标X4 2(人均海水产品产量)是社会民生系统的驱动因素,指标X7、X8(海洋相关毕业生人数(专科及以上)和科研机构中研究生以上学历人员占比)是科技创新系统的主要动力因素和指标X1 7(海洋自然保护区面积比重)是生态环境中最重要的影响因素,在实际经济活动与政策制定中,可以着重观察这些指标的动态变化情况。4 结论与建议为分析福建省海洋经济发展水平,寻找福建省海洋经济发展的驱动因素,依据评价指标的构建原则,在借鉴前人的研究的基础上,构建了6个子系统4 2个指标的福建省海洋经济发展水平初始评价模型。首先,通过袋外数据误差率寻找到最优决策树数量,并运用随机森林算法对初始评价体系进行测算,规避了指标之间存在的共线性问题,统计计算后进一步得到了福建省海洋经济发展在各个子系统中的主要驱动因素以及各子系统的贡献度。接着,依据不同的贡献度阈值(0.0 1、0.0 2和0.0 3)筛选出了3种不同的海洋经济评价指标体系。随后,借助4种多层感知机网络对筛选出来的评价体系进行回归拟合,验证了指标与经济发展水平之间的非线性关系,且得出了贡献度阈值为0.0 3时的指标评价体系能够更好 地诠释福建 省海 洋 经 济 的 发 展状况。上述实证结果表明,福建省海洋科技创新系统和海洋生态环境系统存在明显的短板效应,由此提出如下的建议。1)针对福建省海洋科技创新水平较低问题。一是打造良好的科技创新环境。从省、企、校三方同时推进,加快建设海洋领域省创新实验室,鼓励与支持涉海企业与“一带一路”沿岸国家或地区企业共建联合共建科技创新平台,推进厦门大学、福州大学和福建师范大学等高校涉海实验室建设。二是解决海洋人才引进和培养问题。鼓励和引导涉海企业及高校等平台引进海洋领域的高层次人才,集中力量支持福建省现有涉海专业的发展,支持各高校做强涉海学科。三是发挥政府的主导作用。完善并出台人才引培、科研项目资金支出等相关政策措施,提升科研成果的转化率。如山东省对海洋领域拥有关键核心技术、全职引进的海外顶尖人才团队,省级财政给予最高50 0 0万元综合资助或60 0 0万元直投股权投资支持。2)针对福建省海洋生态环境水平较低问题。一是鼓励渔业从捕捞和养殖并举向养殖为主转型。001 科技和产业 第2 3卷 第1 6期 渔业的过渡捕捞,使得近海的渔业资源已几乎枯竭,渔民作业的范围逐渐向远洋靠拢,对渔业资源的生态链条产生了巨大的影响。二是加快推进新型海洋环境监测设施的完善。利用当前的大数据、5 G、云计算等先进数字技术,推动环保数字产业化,建立安全、高效的海洋环境监测体系,进一步加强对沿海地区的固废处理、环境修复和环境监测,进而达到保护海洋生态环境的目的。三是加强政府的法治监管力度。围绕海洋保护地建立、日常管护、科研监测等工作,加快出台海洋保护地管理的相关法律法规和制度规章,使海洋保护地的管理有法可依、有章可循,预防出现“建而不管,管而不力”的情形。参考文献1 鲁亚运,原峰,李杏筠.我国海洋经济高质量发展评价指标体系构建及应用研究 基于五大发展理念的视角J.企业经济,2 0 1 9,3 8(1 2):1 2 2-1 3 0.2 S ON G W,GUOJ,WANG Y,e ta l.A ne v a l u a t i o no f t h ed e v e l o p m e n t o f t h eo c e a ne c o n o m y i nc h i n au s i n ga no c e a ne c o n o m i cd e v e l o p m e n ti n d e xJ.M a r i n eP o l i c y,2 0 2 1,1 3 2:1 0 4 6 9 1.3 朱坚真,崔曦文.基于熵权T O P S I S模型的中国海洋综合实力评价J.科技和产业,2 0 2 2,2 2(9):2 8 3-2 8 9.4 赵晖,张文亮,张靖苓.天津海洋经济高质量发展内涵与指标体系 研 究 J.中 国 国 土 资 源 经 济,2 0 2 0,3 3(6):1 0-1 5.5 程曼曼,陈伟,杨蕊.我国海洋经济高质量发展指标体系构建及时空分析 基于海洋强国战略背景J.资源开发与市场,2 0 2 2,3 8(1):8-1 5.6 周亮,蒋练.机器学习驱动的大类资产因子配置研究J.金融发展研究,2 0 2 2(8):5 5-6 3.7 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j i a nP r o v i n c eC A IX i a o q i a n,L I NY i(S c h o o l o fE c o n o m i c s,F u j i a nN o r m a lU n i v e r s i t y,F u z h o u3 5 0 1 0 8,C h i n a)A b s t r a c t:I nt h ee v a l u a t i o np r o c e s so f t h ec o m p r e h e n s i v e i n d e xo fm a r i n ee c o n o m i cd e v e l o p m e n t i nF u j i a nP r o v i n c e,t h e r ea r eo f t e nm u l t i c o l-l i n e a r i t yo f i n d i c a t o r sa n dn o n l i n e a rp r o b l e m so f r e g r e s s i o n,w h i c hm a y l e a dt o t h em o d e l e v a l u a t i o nr e s u l t sn o tb e i n ga b l e t oo b j e c t i v e l yr e f l e c tt h ea c t u a l e c o n o m i cd e v e l o p m e n t l a w.T h e t r a d i t i o n a l c o m p o s i t e i n d e xw i t ho c e a nG D Pw a s r e p l a c e da s a ne x p l a n a t o r yv a r i a b l e,t h e r a n d o mf o r-e s t a l g o r i t h mw a su s e d t or e d u c e t h e c o l l i n e a r i n f l u e n c eo f t h e i n d e x i nt h em o d e l i n gp r o c e s s,a n d f o u rm u l t i l a y e rp e r c e p t r o nn e t w o r km o d e l s t ov e r i f yt h en o n l i n e a r r e l a t i o n s h i p i nt h er e g r e s s i o nt a s kw a se s t a b l i s h e d.T h er e s u l t ss h o wt h a t t h e r e i sas i g n i f i c a n tn o n l i n e a rr e l a t i o n s h i pb e-t w e e nt h ed e v e l o p m e n t l e v e l o fm a r i n ee c o n o m y i nF u j i a nP r o v i n c ea n d t h e s u b s y s t e mi n d i c a t o r s c o n s t r u c t e d.T h e r e g r e s s i o nm o d e l c o n s t r u c t e db yc o m b i n i n g t h e r a n d o mf o r e s t a l g o r i t h mw i t h t h em u l t i l a y e r p e r c e p t r o nc a n f i t t h ed e v e l o p m e n t o f t h em a r i n e e c o n o m y i nF u j i a nP r o v i n c e,a n dt h e r ea r eo b v i o u ss h o r t c o m i n g s i ns c i e n t i f i ca n dt e c h n o l o g i c a l i n n o v a t i o na n de c o l o g i c a l e n v i r o n m e n to f t h em a r i n ee c o n o m yo fF u j i a nP r o v i n c e.K e y w o r d s:m a r i n ee c o n o m yo fF u j i a nP r o v i n c e;r a n d o mf o r e s t;m u l t i l a y e rp e r c e p t r o n;e v a l u a t i o ns y s t e m101 蔡晓倩等:福建省海洋经济发展综合评估与分析