黑龙江垦区经济增长：CD函数与RNN模型的应用

本文主要探讨了黑龙江垦区经济增长问题的研究方法，利用了柯布-道格拉斯（CD）生产函数作为理论基础。在传统的CD生产函数中，资本和劳动力通常被作为整体投入，但在本研究中，作者对生产函数进行了创新性地变形，将资本和劳动力进一步细化为三个具体的产业类别，如农业、工业和服务业，以便更精确地反映各产业对经济增长的贡献。 通过这种方法，作者构建了一个新的生产函数模型，它能够详细捕捉每个产业内部的投资累积效应，这在理解产业内部动态和结构变化时至关重要。为了增强模型的动态性和自适应性，研究人员引入了递归神经网络（RNN）技术，这是一种特殊的神经网络架构，其中包含了自反馈环，能够处理序列数据并考虑历史信息，这对于长期依赖于投资的历史经济增长预测特别有效。 RNN模型的优势在于它不仅能够揭示各投资要素之间的关系，还能反映出产业自身以及产业结构之间的复杂联系，有助于政策制定者更好地理解经济增长背后的驱动力和关联性。数值试验验证了这种变形的生产函数和RNN模型的有效性和实用性，它们在模拟和预测经济增长方面的精度得到了证明，这使得该模型在投资决策和产出预测等领域具有广泛应用潜力。 论文作者张灿欣、胡灏和沈继红都是在经济系统优化和复杂系统分析与建模领域的专家，他们的研究成果对于深化对黑龙江垦区经济增长规律的认识，以及促进地区经济发展策略的制定都具有重要意义。此外，文章还被归类在自然科学的经济学领域，并遵循了严格的学术标准，具有较高的研究价值和学术影响力。 这篇论文通过创新的CD生产函数变形和RNN模型，为深入研究黑龙江垦区经济增长提供了一种有效的方法，展示了其在经济增长预测和决策支持上的应用前景。