基于多源数据融合的长三角区域经济协同发展分析

摘要

随着长三角一体化进程的加快，区域经济协同发展面临多维互动增强、结构复杂度提升等新挑战。现有的区域协同分析方法在指标维度单一、动态性不足、网络结构洞察有限等方面存在明显不足，难以精细把控区域之间的真实协同关系演化过程。为此，本文引入多源异构数据融合方法，结合人工智能中的层次分析法（AHP）与复杂网络建模技术，构建长三角城市间经济协同综合指标体系和动态协同网络模型。首先通过引入产业链数据、跨区域投资数据、专利合作、人口流动等多源数据，构建多维协同指标体系，并采用AHP方法确定权重，建立综合协同指数模型。随后，基于资金流、物流、技术流等要素，构建时序化协同网络，提取网络密度、聚类系数、中心性等拓扑特征指标，对城市协同结构与核心节点演化路径进行追踪分析。进一步，通过协同强度矩阵和协同指数（RESI）建模，实现对区域协同细节的量化刻画与趋势预测。结果表明：在2010—2022年间，长三角区域协同指数总体呈上升趋势，网络密度由0.38提升至0.64，区域内部聚集性增强，核心节点由“沪宁线”向“沪宁合杭甬”扩展。研究有效提升了对区域经济协同的细节把控能力，为区域高质量一体化政策制定提供数据支持与模型基础。