《表3 低端制造业转型失败的发生概率分布表》

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《“中等收入陷阱”的贝叶斯网络推断研究》

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本文通过GeNIe2.0平台带入样本数据，构建了中等收入陷阱贝叶斯网络推理模型，利用极大似然算法对该模型参数进行学习，带入样本案例后，检查所有节点与变量保持对应，得其信度值是Log（p）=-750.548569（confidence=100），这里的信度值Log（p）≤0，结果显示模型与数据的拟合度好。如前文所述，在贝叶斯网络推理过程中，父节点的状态是一定的，通过贝叶斯网络可以确定子节点的状态。结合图2中等收入陷阱贝叶斯网络图，通过参数学习，在变量先验概率分布的基础上，首先通过贝叶斯网络推理预测错失发展模式转换时机、难以克服技术创新瓶颈、对发展公平性重视不够、宏观经济政策出现偏差、体制变革严重滞后和低端制造业转型失败的后验概率，表3为低端制造业转型失败的概率分布情况。