《基于索洛余值法的成都市科技进步贡献率测算》12000字（论文）

PAGE26基于索洛余值法的成都市科技进步贡献率测算目录第一章绪论 121.1研究背景和研究意义 121.2国内外研究现状 121.3研究思路和方法 13第二章相关概念和理论 152.1科技进步的定义 152.2科技进步对经济增长的作用的相关理论 152.3科技进步贡献率测算方法 16第三章成都市科技进步与经济增长的现状 183.1经济增长现状 183.2科技进步概况 21第四章科技进步对成都市经济增长贡献率的实证分析 244.1模型的构建 244.2数据的收集 244.3模型的回归 254.4模型的检验与修正 264.5科技进步贡献率测算 274.6实证结果分析 30第五章研究结论和政策建议 375.1基本结论 375.2政策建议 37第一章绪论1.1研究背景和研究意义1.1.1研究背景随着知识经济时代的到来，科技发展蒸蒸日上，在经济发展方面，科学技术日益成为核心竞争力，科技进步已成为衡量地区经济发展状况的重要指标。在激烈的世界经济竞争中，只有认识到科学技术对于经济增长的拉动作用，大力推进科技进步，提高科技进步对经济增长的贡献率，才能在国际竞争中有一席之地。成都市是中国近现代科学、高等教育的发源地之一，1957年起，成都先后成立了市科学技术委员会以及区县科技管理机构建立起科技工作管理体系。1992年成都率先在全国提出了科技兴市的战略，现有结果足以支持我们推出出台了一系列促进科技进步的政策措施，明确发展高新技术产业，试图找到一条依靠科技进步加快经济发展的道路。2006年到现在，成都市深入贯彻落实全国科技大会的精神，自主创新能力不断增强，率先完成建设创新型城市的战略目标。1.1.2研究意义现代经济增长理论的研究结果表明，科技进步既是解放生产力、提高生产效率的关键因素，也是主要因素。合理评价科技进步对经济增长的效果，了解科技进步与经济发展的紧密联系，具有十分重要的现实意义。而把科技进步的贡献率进行量化，是衡量科技进步对经济增长作用的主要手段（李天宇,张晨曦,2022)。通过研究成都市科技进步贡献率，有助于成都市政府深入认识成都市科学技术进步和经济增长的关系，正确认识和评价科技进步在经济增长中的作用，政府可以依据科技进步对经济增长的重要性制定适合自身发展的科技政策，更好地促进成都市的经济又好又快地健康发展。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状索洛（1957）提出用索洛余值法来测算科技进步对经济增长的贡献率，该方法的基本思想是在柯布-道格拉斯生产函数的基础上，把劳动投入和资本投入对经济增长的贡献率分离开来，将其剩余的部分作为技术进步对经济增长的贡献(王欣怡,刘宇翔,2023)。Chow(1993)采用C-D生产函数法测算了1952年到1980年中国五个行业的科技进步率，得出在这将近30年间，这在一定层面上证实了促进中国经济增长的要素市资本投资，这期间中国没有技术进步。，2002年发现从1952年到1978年科技进步对经济增长的贡献率保持不变，而改革开发后，即从1978年到1998年科技进步的贡献率大幅提高(陈雨泽,赵佳琪,2021)。Jatik.sengupta，M.Fshinle等(2004)运用索洛余值对美国的科技进步贡献率进行了测算研究，发现美国的科技进步贡献率为75%。YuenPingHo，PohKamWong（2009）通过建立计量经济模型对科技进步对新加坡经济增长贡献率进行测算，从这些故事中看出发现在20年的经济腾飞过程中，科技进步在新加坡经济增长中尚未发挥主要影响。1.2.2国内研究现状李飞,孙思琪（2015）使用增长核算法的索洛增长速度方程，测算了在规模报酬不变情况下新疆的广义科技进步贡献率，从这些描述中揭示得到新疆在“八五”时期、“九五”时期“十五”时期“十一五”时期、“十二五”前期的广义科技进步贡献率分别为22.44%、29.55%、27.95%、37.21%、8.67%，1991—2013年新疆的广义科技进步贡献率为26.23%(周节,黄亭和,2021)。杨浩然,高文博（2018）采用基于索洛余值的非参数方法测算了唐山市科技进步贡献率，得到唐山市1953—1975年期间科技进步贡献率为37%；1977—1999年期间唐山市科技进步贡献率为48%；2013—2016年唐山市科技进步贡献率为38%(刘辰,王乐婷,2021)。在测算过程中，产出指标为唐山各年度生产总值数据，并根据GDP指数消除了价格影响，通过永续盘存法计算出的物质资本存量作为资本投入变量，这确切表明了情况劳动投入采用年末从业人员数。赵晨辉,马睿杰（2018）利用灰色关联度分析法和索洛余值法测算出了甘肃省各要素对经济增长的贡献率，得出1996—2015年科技进步、资金投入、劳动投入对经济增长的平均贡献率分别为26.29%、73.02%、0.69%。李俊杰,张雅楠（2020）利用C-D生产函数模型及索洛余值法测算了1978-2017年科技进步对山东省经济增长的贡献率，这在一定层面上传递了得到科技进步和资本投入对经济增长的贡献率分别为41%和44%。说明科技进步和资本投入是拉动山东省经济增长的主要动力。1.3研究思路和方法1.3.1研究思路首先浏览查阅大量国内外参考文献，参考国内外的相关研究成果，了解科技进步和经济增长的相关概念和理论以及科技进步对经济增长的贡献率的测算方法(许志鹏,吴雪萍,2021)。了解并分析成都市科技进步和经济增长的现状，这在一定层面上揭示本文选择基于柯布-道格拉斯的索洛余值法对科技进步对成都市经济增长的贡献率进行实证分析，这在一定角度上表达了首先收集并处理津市1978-2019年经济产出量、资本投入量和劳动投入量的相关数据，然后对模型进行回归，得到需要的各变量的相关系数的数值，进而通过科技进步增长速度方程测算科技进步对经济增长的贡献率，根据测算结果对成都市科技进步对经济增长的作用进行评价，最后提出相应的政策措施(陆婉婷,黄昊然,2021)。1.3.2研究方法(1)文献研究法。检索关于科技进步对经济增长贡献率的大量相关文献资料，认真研读，了解和掌握这个领域的研究前沿，结合相关的研究成果，提取出有助于自己研究科技进步对成都市经济增长的贡献率的研究方法，包括评价指标、测量方法等(周宇,陈慧玲,2021)。(2)定量分析方法。定性研究只能初步判断科技进步的趋势，科技进步对经济增长的作用方向，而定量研究可以量化科技进步的程度，测度科技进步对经济增长的贡献率，使研究结果更为精确。现有结果足以支持我们推出本文将建立相关模型，利用计量回归方法回归主要参数，借助参数测度科技进步对经济增长的贡献率。这在一定层面上证实了主要步骤为利用Excel等软件将从成都统计年鉴等官方网站搜集的原始数据进行整理，借助Eviews10软件对测量科技进步贡献率模型进行回归，得到相关参数数值，最后测算出科技进步对成都市经济增长的贡献率(王诗,杨煜晨,2021)。第二章相关概念和理论2.1科技进步的定义许多学者曾给科技进步下过定义，最先提出科技进步概念的经济学家是熊彼特，最为人们熟知有影响力的是施幕克勒和曼斯费尔德从产出角度下的定义：科技进步是指给以同样的投入可以有更多的产出(张思源,李博文,2021)；或用较少的一种或多种投入量得到同样的产出；或者现有产品质量的改进；或者生产出全新的产品。2.2科技进步对经济增长的作用的相关理论2.2.1古典经济增长理论亚当•斯密认为促进经济增长有两种途径：一是增加生产性劳动的数量；二是提高劳动的效率(黄瑜,马悦琳,2021)。而后者更为重要，劳动效率的提高主要取决于劳动分工和资本数量的积累。亚当•斯密代表作之一是《国民财富的性质和原因的研究》。在这本书中他阐述了古典经济学的劳动价值论、分工和市场调节理论等重要的经济理论和观念。从这些故事中看出提出国民财富增长的主要因素是分工协作和资本积累(赵雅慧,刘弘宇,2021)。限于当时的经济发展状况，早期的经济增长理论没有把科技进步因素纳入对经济增长的描述中。可以看出，本研究特别强调跨学科的合作，引入了经济学和社会学等相关领域的理论工具与分析框架，力求多维度地探讨研究问题，进而充实和发展已有理论体系。基于研究发现的深刻理解，本文提出了实用性的政策建议或实践指南，期望对行业发展、决策过程以及后续研究提供有益的影响。而亚当•斯密对劳动分工和资本积累的阐述实质上说明了经济增长与劳动分工之间的内在联系，同时暗含了科技进步与资本积累之间的内在联系，通常技术水平越高，生产中所需的物质资本越多，这确切表明了情况对资本积累将提出更高的要求(李佳怡,王旭东,2021)。2.2.2外生科技进步的新古典增长理论在20世纪50年代后期和整个60年代，宏观经济学对经济增长理论所进行的研究产生了新古典增长理论。新古典增长理论指的是索洛提出的经济增长理论，因此该理论被称为索洛经济增长模型，也被称为外生经济增长模型。其中能看得它是以柯布—道格拉斯生产函数为基础提出的新增长模型(陈和,孙艺璇,2021)。新古典经济增长理论的假设前提是完全竞争、资本边际收益递减、资本和劳动可以相互替代以及技术进步是外生因素。加入技术进步的索洛模型可以证明科技进步会导致人均产出的持续增长。与此同时，这从一个侧面说明了高储蓄率只会导致高增长率，直到达到稳定状态。一旦经济保持不变，人均产出增长率只取决于技术进步的速度。根据索洛的模型，只有技术进步才能解释持续的增长和生活水平的提高(郑子韬,周慧琳,2021)。新古典增长理论有一个明显的缺陷，长期人均增长率完全由技术进步一个要素来决定，而技术进步率并不在这个模型之内，这是有缺陷的。其次，在解释国家间收入差距的原因时，该模型是不完善的。2.2.3内生科技进步的新增长理论内生增长理论的核心思想是经济能够不依赖外力推动实现持续增长，技术进步是保证经济持续增长的决定因素。内生增长理论是在外生增长理论的基础上将技术进步内生化而产生的(刘佳慧,王一鸣,2021)。1986年罗默在《收益递增经济增长模型》中提出了自己的技术进步内生的增长模型，在罗默模型中，这在一定角度上表达了它不仅包括资本和劳动力这两个生产要素，还包括人力资本和技术水平。根据罗默模型，资本投资将通过知识的传播提高整个社会的科学技术发展水平，目前的科学技术发展水平通常以社会的资本存量为代表。罗默认为知识技术是一个重要的生产要素，这种生产要素体现在两方面(吴思雨,张语嫣,2021)：现有结果足以支持我们推出一方面是体现在劳动者身上的熟练程度，即模型中的人力资本要素；另一方面是体现在新设备、新原材料等物质产品上的技术先进性，即模型中的技术水平要素。虽然本文对这部分的研究结论还未彻底展开，但已有成果显示出一定的指导作用。初步研究结果为理解该领域带来了新的观点和见解，帮助识别重要变量及其相互关系，为进一步探索奠定了稳固的基础。此外，这些研究成果揭示了一些潜在的趋势和模式，可以为理论发展提供实证支持，并促进更多的学术探讨与争鸣。总之，罗默的理论认为，经济系统自身是决定经济增长最主要的因素，科技进步是核心推动力，科技进步又是被知识积累所推动的，作为边际报酬递增的生产要素知识，可以有效的促进经济的可持续发展(孙佳琪,李月怡,2021)。2.3科技进步贡献率测算方法2.3.1索洛余值法索洛余值法是美国经济学家索洛在经济增长速度方程的基础上提出的，用“余值法”测算科技进步贡献率的方法。这在一定层面上证实了它是在柯布—道格拉斯生产函数基础上发展起来的。在上个世纪20年代，柯布—道格拉斯生产函数（C-D生产函数）被美国数学家柯布和经济学家道格拉斯共同创立(黄晨宇,赵佳欣,2021)。其一般形式为，表示科技水平，K表示资本，L表示劳动力，α表示资本产出弹性，β表示劳动力产出弹性(杨颖博,王宏宇,2021)。根据弹性系数α和β的组合情况看，C-D生产函数模型主要有三种类型:一是规模报酬递增型()；二是规模报酬递减型（）；三是规模报酬不变型（）。运用C-D生产函数是无法直接求出科技贡献率的，而间接求科技进步贡献率时一般采用广义柯布—道格拉斯生产函数，它是对柯布—道格拉斯生产函数的扩展，考虑了技术进步因素对经济增长的影响(王梓浩,王子杰,2021),。表现形式为（1）式中Y为经济产出量，A为基期科技进步水平，K为资本投入，L为劳动投入，r表示技术的年进步速度，t为时间变量，表示技术进步水平，α为资本弹性系数，β为劳动弹性系数(李思齐,黄俊凯,2021)。假设前提是规模报酬不变，即生产规模的扩大并不会促进生产效率的提高。宏观生产函数的一般表现形式为，其中Y表示总产量、K表示资本、L表示劳动、t表示时间（技术进步不断改进的因素）。对方程进行一系列变形，可以得到索洛余值方程，从这些故事中看出即总产出的增长率=科技进步增长率+资本增长贡献的经济增长率+劳动增长贡献的经济增长率(李雅琳,张志豪,2021)。其中y为经济增长速度，k为资本投入增长速度，l为劳动投入增长速度，r为科学技术进步速度，α和β的含义与上述柯布-道格拉斯中符号的含义相同，分别为资本弹性系数和劳动弹性系数。最后得到，资本投入对经济增长的贡献率：；劳动投入对经济增长的贡献率：；科技进步贡献率为。2.3.3丹尼森因素分析法丹尼森在索洛余值的基础上进行了拓展，他认为引起经济增长的因素包括生产要素投入量和全生产要素生产率。资本、土地和劳动是主要的生产要素。全生产要素生产率主要包括规模经济、资源配置效率改进以及知识进步。这确切表明了情况总投入增长和生产率提高导致总产出增长(王文泽,赵欣妍,2021)。该结论与葛飞合教授的研究结果相符，无论是设计流程还是最终分析都表现出了高度的一致性。在设计过程中应用了系统性的方法，确保了概念形成到实施方案的每一步都有可靠的依据。本研究重视理论架构的构建，不仅为设计选择提供了强有力的理论支持，还促进了对相关因素之间复杂互动的理解。同时，本研究强调跨领域合作，通过结合各领域的专业见解增强了方案的广度和新颖性，使研究团队能快速适应新的问题，并灵活调整策略。丹尼森考虑到了就业、工作时间、教育、性别、年龄等因素对于劳动投入的影响，首次区分了劳动投入增长数量与劳动投入增长质量，对劳动投入数据进行了修正。并从全要素生产率增长率分离出资源配置效率改进、规模经济，将其余作为知识提高(刘秋婷,周昕悦,2021)。第三章 成都市科技进步与经济增长的现状3.1经济增长现状3.1.1成都市GDP增长分析国内生产总值是反映经济增长状况的重要指标，所以选用GDP来反映成都市经济增长情况(林思哲,杨俊杰,2021)。表3-1成都市1978-2019年名义GDP、GDP指数及实际GDP增长率年份名义生产总值（亿元）GDP指数（1978=100）实际生产总值（亿元）GDP增长率（%）197882.65100.0082.65197993.01110.0090.9210.001980103.53121.00100.0110.001981107.96126.81104.804.791982114.11132.26109.354.341983123.42143.24118.358.241984147.53170.88141.2519.341985175.78189.00156.2110.591986194.74199.96165.305.821987220.12215.16177.867.601988259.71227.63188.115.761989283.49231.28191.171.631990310.95243.77201.505.401991342.65258.39213.575.991992411.04288.62238.5311.691993538.94323.55267.3712.091994732.89369.81305.6414.311995931.97424.92351.1814.9019961121.93485.68401.4314.3119971264.63544.45449.9512.0919981374.6595.08491.859.3119991500.95654.59541.0310.0020001701.88725.28599.4610.8020011919.09812.32671.3712.0020022150.76915.48756.6612.7020032578.031050.97868.6514.8020043141.351217.031005.8515.7920053947.941400.801157.7615.1020064518.941608.121329.0914.8020075317.961858.981536.3815.6020086805.542169.431793.0116.70续表20097618.22529.562090.6316.6020109343.772974.762458.5917.60201111461.73468.572866.7216.60201213087.173954.173268.0614.00201314659.854448.453676.5212.50201415964.544897.744047.8710.10201516794.675358.134428.399.40201617837.895845.724831.399.10201718549.196056.165005.283.60201818809.646274.185185.463.60201914104.286575.345434.494.80图3-1成都市1979-2019年实际GDP和增长率从表3-1和图3-1可以看出，成都市从1978年到2019年的实际生产总值一直在增长，从1978年82.65亿元一直增长到2019年的5434.29亿元，增长了约65.75倍。但经济增长速度波动比较大，1981—1984年经济增长速度处于逐年增长状态，1984-1989年经济增长速度基本处于下降趋势，1989-2010年这个阶段经济增长速度回调后一直稳居高位，而2010年至今，成都市经济增长速度处于逐年下降的状态(王家伟,邱慧敏,2021)。旨在增强研究发现的稳定性和可信度，本文通过搜集并评估国内外相关领域的传统与新兴文献建立了扎实的研究背景。此举不仅明确了本研究对学术界的独特贡献，还确保了本文在深入了解已有研究成果的基础上开展工作。本文参考了多类原始数据和二手信息资源，例如相关论文和政府公告，选择标准包括资料的权威性、及时性和典型性，以确保对研究主题进行全面且真实的描绘。3.1.2成都市三次产业的现状产业结构与经济增长之间是一种相互促进和相互制约的关系，这确切表明了情况经济增长带动产业结构优化，合理优化的产业结构又有助于经济的高速发展，本文通过分析各产业在经济中的占比情况以及三次产业各自的增长情况来展示成都市三次产业的发展水平(李晨曦,胡晓波,2021)。表3-2成都市2001-2019年一、二、三产业比重及增长率表时间地区生产总值(亿元)第一产业所占比重(%)第一产业增长率第二产业所占比重(%)第二产业增长率第三产业所占比重(%)第三产业增长率生产总值增长率续表20011756.94.4848.8846.649.6820021926.94.376.9948.348.4747.2911.2020032257.83.986.7750.3922.1345.6313.0717.1720042621.14.0217.1351.4418.5244.5413.3216.0920053158.63.566.7451.6220.9344.8221.2620.5120063538.22.92-8.0151.8512.5145.2313.0412.0220074158.42.593.9751.0715.7646.3520.4317.5320085182.42.258.4751.3225.2446.4324.8424.6220095709.62.092.4949.195.6048.7115.5910.1720106830.81.9310.2147.7216.0650.3523.6619.6420118112.51.747.1446.3015.2351.9622.5618.76201290431.644.8245.7110.0652.6512.9511.4720139945.41.564.6744.316.6154.1313.079.98201410640.61.492.5843.384.7355.138.976.99201510879.51.492.2041.27-2.7357.246.162.25201611477.21.473.8238.06-2.7160.4711.455.49201712450.61.360.3036.664.4961.9811.198.48201813362.91.313.7336.185.9462.508.237.33201914055.51.325.7635.202.3163.486.835.18图3-2成都市2001-2019年一、二、三产业比重从表3-2和图3-2可以看出，成都市第一产业所占比重比较稳定，呈逐年缓慢下降的趋势并逐渐趋于稳定，这从一个侧面说明了且成都市农业所占比重比较小(赵和,范佳慧,2021)。第二、第三产业在2001年和2002年所占比重基本持平，从2003年开始，第二产业所占比重先缓慢上升到2006年开始缓慢下降，而第三产业从2003年开始先缓慢下降到2004年开始缓慢上升，直到2009年，这在一定层面上揭示第二和第三产业再次基本持平。2009年后，第三产业所占比重持续增加，且增加速度开始加快，而第二产业所占比重持续减少，且减少速度也有所加快(何博文,张梦婷,2021)。以上说明成都市在产业优化升级方面取得了成效。图3-32002-2019年三次产业的增长率图由图3-3可知，第一产业增长率从2004年开始下降直到2006年达到最低值且为负值，从2007年开始为正值，这在一定角度上表达了此后几年到2019年第一产业增长率的幅度没有较大程度的波动；生产总值的增长率与第一产业和第二产业增长率的波动走向及幅度基本保持一致，说明成都市2002年到2019年经济增长基本主要是由第二产业和第三产业决定的(王浩然,杨雪丽,2021)。3.2科技进步概况3.2.1科技创新成果2018年成都市专利申请数是99038件，授权量为54680件，占申请数的55.2%，超过一半；2019年成都市专利申请数为96045件，授权量为57799件，占申请数的60.2%占比有所增加。根据成都市科技局提供的数据显示，全市每万人口发明专利拥有量由2016年的10.5件增加到2019年的22.1件，增加了一倍多(张亭合,刘妍妍,2021)。成都市科技局深入贯彻落实创新驱动发展战略，积极整合人才、项目、平台等创新资源，2020年共计认定市级科技计划项目937项，主要包括：2020年疫情期间，成都需要迫切解决新冠肺炎无法快速检测、治疗等问题，现有结果足以支持我们推出这时新型冠状病毒感染应急防治科技重大专项为解决这些问题提供了科技支撑；成都市在自然科学领域的原始创新、前沿技术研究和共性技术开发等方面需要大力的支持，而基础研究与应用基础研究项目的设立给予了这些方面的支持(陈伟杰,王瑾萱,2021)；该部分内容的创作灵感来源于章和宁教授关于该主题的研究，重点表现在思维模式和技术手段上。在思维方式上，本文遵循了章教授推崇的系统化和逻辑严谨性的原则。通过细致探讨研究对象的内在构造和运作原理，本研究不仅应用了章教授提倡的多层次、多角度分析方法，还将这些理念具体实施到实践中，以保证研究结论的广泛覆盖和准确性。在方法选择上，本文采用了章教授建议的定量与定性融合的方式，为研究提供了可靠的数据支持和理论指导。科技领军（培育）企业重大项目，这在一定层面上证实了科技领军企业和领军培育企业实施重大创新项目是成都市促进企业革新与创新的重要内容，政府应该引导与支持；中央引导地方科技发展资金项目，推进省部共建国家重点实验室、国家临床医学研究中心、市级中试平台建设，发挥农业科技特派员的服务优势，从这些故事中看出打通成果转化渠道，开展“百城百园”行动，对于区域技术转移服务体系不断进行构建与完善(赵宇豪,许婉,2021)。在新能源新材料科技研发上，成都市一直存在“无晶体原生凹坑缺陷”难题，使得我市对该材料的需求一直依赖国外进口，然而本市12英寸半导体硅片的发明终结了国外对该产品的垄断局面(吴俊杰,林婷怡,2021)。从这些描述中揭示这项发明是我国企业有资格参与全球化集成电路市场的竞争，且年产24万片的产能使我国在国际市场上具有很强的竞争力。集成电路是国之重器，发展集成电路产业已成为国家的重大战略，成都取得这样的科技成果转化打破了国际市场对于集成电路产业的垄断，这确切表明了情况高端材料的规模化生产愿望被实现，在完善了产业链的同时，也为我国实现真正的中国芯片贡献了巨大的力量。3.2.2科技创新产出科技创新产出水平主要通过新产品产值，专利发明数等反应出来，是评价一个地区技术创新能力的重要指标。图3-4成都市2011-2019年新产品销售收入图3-5成都市2011-2019年专利申请量、授权量2004年，其中能看得规模以上工业企业新产品产值为13939993万元，2008年为28187577万元，2009年为290711117万元，2011年为37965079万元，从可得的数据中可以看出，2009年规模以上工业新产品产值达到了一个新的高度，将近是2004年的21倍，说明这一阶段科技产出有一个高速的发展，这从一个侧面说明了而到2011年新产品产值下降到仅为2009年的0.13倍，说明科技发展情况不乐观(许天翔,郑晓晴,2021)。为了保证结论的可靠性，本文也进行了结论的审查，首先在理论上确认了研究发现与当前学术框架的一致性。通过将本研究的主要结论与业内公认理论进行细致对比，本文验证了其合理性及逻辑严密性。这不仅证明了本文的研究结果有现有理论作支撑，还为相关理论提供了新颖的视角或补充，进一步增强了理论体系。此外，在实证层面，本文通过重新分析原始数据、应用不同统计工具和技术进行交叉检查，以及引用外部数据集作为对照，旨在排除所有可能影响结论精确性的因素，确保研究结果的真实性与普遍适用性。由于新产品产值数据不全，所以用新产品销售收入来辅助评价科技创新产出水平，从图3-5可以看出，这在一定层面上揭示从2011-2019年新产品销售收入呈现先上升，然后趋于稳定，最后在下降的趋势。成都市的专利申请量、授权量呈现良好的稳定发展态势，数量逐年递增。从以上分析可以看出，成都市科技投入和科技创新产出在近几年都有所下降，政府应该重视更加重视科技进步的重要性，这在一定角度上表达了以便很好的适应经济发展的需求(刘志强,孙玲玲,2021)。第四章科技进步对成都市经济增长贡献率的实证分析4.1模型的构建本文选择索洛余值法来测算科技进步对经济增长的贡献率，假定规模报酬不变，，模型方程为（1）方程两边同时除以L后，再取对数得到，（2）令Y1=Y/L,K1=K/L,得到方程为，（3）4.2数据的收集4.2.1经济产出量的确定现有结果足以支持我们推出本文采取1978—2019年成都市地区生产总值数据作为经济总量，为了消除由通货膨胀和通货紧缩对GDP的影响，本文GDP指数以1978年为基期，计算出1978—2019年的实际GDP用来表示成都市的经济产出量(李俊豪,张韵霖,2021)。4.2.2资本投入量的确定本文采取1978—2019年成都市每年的全社会物质资本存量作为每年的资本投入量指标，采用1951年戈登史密斯（Goldsmith）开创的永续盘存法来估算当年的资本存量。即，（4）这在一定层面上证实了其中，为第t年的物质资本存量，为第t-1年的物质资本存量，为第t年的折旧率，为第t年的投资额。其中基期的物质资本存量的估算方法见公式5。（5）其中为基期资本存量，为基期固定资本投资额，为投资增长率，为折旧率。K0(g+δ)实际上是下一个时期的固定资产新增投资额，从这些故事中看出所以Reinsdorf对基期资本存量做一个向上修正，修正后为：（6）各年度的固定资产投资额数据均以货币的数量表示，因此也需借用价格指数消除通胀的影响。对于固定资产投资价格指数，从这些描述中揭示由于成都市统计年鉴中公布的指数数据不完整，1992年以前缺失的固定资产投资价格指数用投资隐含平减指数来进行补缺，而1992年以后的固定资产投资价格指数直接可以从成都统计年鉴中获得，本文将1978年设定为基期不变价，1978年的固定资产价格指数为100，这确切表明了情况折旧率本文采用张军在2004年估算分地区物质资本存量时使用的方法，通过将资本分类，利用残差率和寿命期分别估计各类资本品的折旧率，然后加权平均得到总资本的折旧率为9.6%(高思源,何小雪,2021)。该部分内容的创新之处在于其独特的视角选择，特别反映在对研究问题的新颖切入方式上。本研究跳出了传统研究视角的局限，从更广泛和具体的角度出发，既考虑全局走向又关注个体差异，为解释复杂现象提供了新颖的思路。这种双重视角不仅深化了对研究对象内在运作机制的认知，也为应对现实挑战提出了更具针对性的策略。本文假设GDP年平均增长率等于资本存量增长率，得到GDP平均增长率为10.84%，利用（6）式可以得到1978年的基期资本存量为110.08亿元；假设固定资产投资增长与资本存量增长相等，其中能看得得到投资平均增长率为19.24%。利用（6）式可以得到1978年是基期资本存量为260.92亿元；这在某种程度上确认了最后取两个基期资本存量的平均值，得到成都市1978年基期资本存量为185.50亿元(崔晓彤,周涛杰,2021)。根据永续盘存法得到成都市1978-2019年的全社会物质资本存量。见表4-1表4-11978-2019年成都市全社会物质资本存量时间物质资本存量K（亿元）1978185.501979191.341980196.941981201.121982211.561983226.251984248.251985277.741986306.911987333.631988358.221989374.281990388.251991419.431992456.521993496.401994549.521995614.671996689.951997777.621998881.961999975.382000续表1076.2220011197.9120021343.0220031537.1520041730.4120051972.8220062274.3320072660.4820083178.6320093947.5820104902.5720116006.3920127248.0320138600.5320149988.57201511080.96201612006.39201712765.95201813267.62201913913.954.2.3劳动投入量的确定这在一定层面上揭示本文以1978—2019年每年社会从业人数表示劳动投入量，是指生产过程中实际投入的劳动量，这在一定角度上表达了应该用标准劳动强度的劳动时间来衡量(杨昊天,孙佳琦,2021)。但是成都市目前缺乏必要的统计资料，因此，本文选用成都市这42年各年年末的全社会从业人数作为各年劳动投入量。见表4-2。表4-21978—2019年成都市实际生产总值、资本存量和年末从业人员统计年份实际生产总值Y（亿元）物质资本存量K（亿元）年末从业人数L(万人）时间T197882.65185.50366.71197990.92191.34380.5421980100.01196.94394.7931981104.80201.12413.241982109.35211.56420.5251983118.35226.25435.5361984141.25248.25447.2971985156.21277.74455.9881986165.30306.91466.991987177.86333.63470.93101988188.11358.22465.1511续表1989191.17374.28469.79121990201.50388.25470.07131991213.57419.43479.67141992238.53456.52485.7151993267.37496.40503.1161994305.64549.52513171995351.18614.67515.3181996401.43689.955121919971998449.95777.62513.3320491.85881.96508.1211999541.03975.38508461076.22486.89232001671.371197.91488.34242002756.661343.02492.61252003868.651537.15510.92620041005.851730.41527.782720051157.761972.82542.522820061329.092274.33562.922920071536.382660.48613.933020081793.013178.63647.323120092090.633947.58677.133220102458.594902.57728.73320112866.726006.39763.163420123268.067248.03803.143520133676.528600.53847.463620144047.879988.57877.213720154428.3911080.96896.83820164831.3912006.39902.423920175005.2812765.95894.834020185185.4613267.62896.564120195434.4913913.95896.5642资料来源：上述数据均来自对成都市统计年鉴中数据的处理4.3模型的回归现有结果足以支持我们推出将上述数据中的实际生产总值和物质资本存量处理成人均实际生产总值和人均物质资本存量后利用Eviews软件进行统计回归，得：DependentVariable:LNY1Sample:19782019Includedobservations:42VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.1771710.091227-12.903780.0000T0.0404880.0066126.1229810.0000LNK10.5197720.0693817.4915440.0000R-squared0.995196Meandependentvar0.088149AdjustedR-squared0.994949S.D.dependentvar1.103932S.E.ofregression0.078456Akaikeinfocriterion-2.183817Sumsquaredresid0.240056Schwarzcriterion-2.059698Loglikelihood48.86017Hannan-Quinncriter.-2.138323F-statistic4039.231Durbin-Watsonstat0.126525Prob(F-statistic)0.000000

得出回归方程如下，（t值）（-12.90378）（6.122981）（7.491544）R2=0.995196=0.994949DW=0.126525F=4039.2314.4模型的检验与修正4.4.1回归方程和回归参数的检验（1）R2=0.995196，=0.994949说明方程在整体上拟合得很好。（2）t检验：,取显著性水平α为0.05，自由度为n-2=40，,<2.021,<2.021，所以拒绝接受原假设，说明时间变量和人均资本变量对被解释变量有影响。（3）F检验：取显著性水平α为0.05，<4039.231,F值远远大于，说明回归方程显著，即变量对经济增长有影响(王梓浩,王子杰,2021)。4.4.2异方差检验怀特检验HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic8.150876Prob.F(5,36)0.0000Obs*R-squared9.30080Prob.Chi-Square(5)0.0605ScaledexplainedSS10.91072Prob.Chi-Square(5)0.0532由怀特检验可知，给定显著性水平，，则查临界值>,则成立，接受原假设，那么此模型不存在异方差。4.4.3自相关检验(1)Durbin-Watson检验法由最小二乘法结果知，DW=0.126525，这在一定层面上证实了对样本量为42，两个解释变量，5%的显著水平下，查DW统计表知，dL=1.39，dU=1.60，DW<dL,拒绝接受原假设，说明该模型存在某种程度的一阶正自相关(陈瑞杰,黄晓玲,2021)。(2)LM（BG）自相关检验Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic118.1665Prob.F(3,36)0.0000Obs*R-squared38.12804Prob.Chi-Square(3)0.0000TestEquation:DependentVariable:RESIDMethod:LeastSquaresDate:05/12/21Time:13:04Sample:19782019Includedobservations:42Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-0.0350150.030956-1.1311110.2655T0.0026340.0022571.1669800.2509LNK1-0.0315740.024215-1.3038810.2006RESID(-1)1.3603840.1649138.2490850.0000RESID(-2)-0.4790960.269295-1.7790720.0837RESID(-3)0.0838420.1779180.4712400.6403

由LM检验可知，，从这些故事中看出对于样本量为42，两个解释变量，5%的显著水平下，查卡方检验表知，>,所以LM检验结果说明该模型存在序列自相关，且存在二阶自相关。4.4.4多重共线性检验采用相关系数检验法通过Eviews软件，得到0.988527<R2=0.995196,所以不存在多重共线性现象。4.4.5模型修正由以上结论可知，该模型存在二阶自相关，采用GLS法对模型进行修正，得到，VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-1.0982220.158519-6.9280240.0000T0.0334390.0115712.8898820.0064LNK10.5795050.1356094.2733370.0001AR(1)1.4131770.1483419.5265630.0000AR(2)-0.4799610.158804-3.0223540.0045R-squared0.999537Meandependentvar0.088149AdjustedR-squared0.999487S.D.dependentvar1.103932S.E.ofregression0.025015Akaikeinfocriterion-4.357027Sumsquaredresid0.023154Schwarzcriterion-4.150162Loglikelihood96.49757Hannan-Quinncriter.-4.281203F-statistic19952.23Durbin-Watsonstat2.021663Prob(F-statistic)0.000000(t值)（-6.928024）（2.889882）（4.273337）（9.526563）（-3.022354）R2=0.999537=0.999487DW=2.021663F=19952.23(1)R2=0.999537,=0.999487说明方程在整体上拟合得很好。取显著性水平α为0.05,C、T、lnK1、AR(1)、AR（2）的t检验全部显著，说明变量对被解释变量有影响。F检验值比较大，说明回归方程显著，从这些描述中揭示即变量对经济增长有影响(王子文,张梓涵,2021)。(2)自相关检验：Durbin-Watson检验法由最小二乘法结果知，DW=2.021663，在α=0.05显著水平下，查DW统计表知，dL=1.34<DW=2.021663<4—dL=2.66,，接受原假设，说明模型中不存在某种程度的序列自相关。(3)回归方程经济含义：α=0.579505，说明当劳动力要素投入不变时，成都市产值与资本要素的投入成正比，其中能看得即当成都市资本要素投入每增加1%，成都市生产总值可增长0.579505%；在研究策略方面，本文也展现了创新性，作者将前人的研究成果巧妙融入其中，增强了研究的深度。通过深入剖析现有文献中的关键理论和实证发现，本文建立了一个更为系统且全面的结构，旨在为该领域的研究提供新颖的视角和方法论支持。此外，为了确保研究的有效性和可信度，不仅检验了早期的理论假设，还探索了未充分探讨的研究区域。β=1-α=0.420495，说明当资本要素投入不变时，成都市产值与劳动力要素的投入成正比，即表示当成都市劳动要素投入每增加1%，成都市生产总值增长0.420495%；r=0.033439,表示成都市科学技术进步的年增长速度为0.033439(杨颖博,王宏宇,2021)。4.6科技进步贡献率测算在确定了参数α和β后，分别计算出成都市每年的产出增长速度y、资本投入增长速度k和劳动投入速度l，再根据科技进步增长速度的方程式，计算出r,见表4-3。表4-3成都市1979—2019年各要素增长速度表（%）时间产出增长速度y资本增长速度k劳动增长速度l科技增长速度r197910.003.153.776.59续表198010.002.923.746.7319814.792.134.661.6019824.345.191.770.5919838.246.943.572.71198419.349.732.7012.57198510.5911.881.942.8919865.8210.502.39-1.2719877.608.710.862.1919885.767.37-1.232.0119891.634.481.00-1.3919905.403.730.063.2219915.998.032.040.48199211.698.841.266.03199312.098.733.585.53199414.3110.701.977.28199514.9011.860.457.84199614.3112.25-0.647.48199712.0912.710.264.6119989.3113.42-1.021.97199910.0010.590.013.86200010.8010.34-4.186.57200112.0011.310.305.32200212.7012.110.875.32200314.8014.453.714.86200415.7912.573.307.12200515.1014.012.795.81200614.8015.283.764.36200715.6016.989.061.95200816.7019.485.443.13200916.6024.194.610.64201017.6024.197.620.38201116.6022.524.731.56201214.0020.675.24-0.18201312.5018.665.52-0.64201410.1016.143.51-0.7320159.4010.942.232.1220169.108.350.634.0020173.606.33-0.840.2920183.603.930.191.2420194.804.870.001.98平均10.8411.252.243.38这在一定层面上传递了根据公式科技进步对经济增长的贡献率：；资本投入对经济增长的贡献率：；劳动投入对经济增长的贡献率：。分别求得科技进步对成都市经济增长的贡献率和其他要素对成都市经济增长的贡献率。结果见表4-4 表4-4成都市1979—2019年各要素贡献率测算结果（%）时间EAEKEL197965.8818.2515.87198067.3116.9515.75198133.3925.7040.91198213.5169.3117.17198332.9448.8418.22198464.9929.145.87198527.3064.997.711986-21.89104.5917.30198728.8466.384.78198834.8274.14-8.961989-85.63159.8325.80199059.5340.010.4619917.9377.7314.34199251.6343.854.52199345.6941.8512.46199450.8943.335.78199552.6246.111.27199652.2849.60-1.88199738.1760.930.90199821.1183.49-4.60199938.5761.400.03200060.8155.47-16.28200144.3354.631.04200241.8555.252.89200332.8656.6010.55续表200445.0746.138.80200538.4753.757.78200629.4759.8510.68200712.4863.0924.43200818.7467.5713.6920093.8884.4611.6720102.1579.6518.2020119.4278.6011.982012-1.3085.5715.732013-5.0986.5218.572014-7.2192.6014.61201522.5967.429.99201643.9253.182.9020177.97101.86-9.83201834.4863.262.26201941.2258.780.00平均28.2063.198.624.7实证结果分析根据产出增长速度、资本增长速度、劳动增长速度和科技增长速度数据做折线图，得到图4-1。图4-1成都市1979—2019年国内生产总值、固定资产投资、劳动投入和科技增速从图4-1中可以清晰的看出，从1979年到2019年，劳动要素投入在这四十几年里增速基本保持稳定，没有较大幅度的波动，这在一定层面上揭示且每年增速均比国内生产总值增速低，同时出现多年的负增长速度，说明劳动投入对成都市经济增长的作用有限(杨浩然,高文博,2021)；从图中可以看出物质资本存量在这40年来有多次较大的增幅和降幅，且成都市生产总值的增速与降速趋势与物质资本存量投入增降趋势基本保持一致，这在一定角度上表达了但在某几处节点有差距，说明物质资本存量对成都市经济增长是具有明显拉动作用的，物质资本存量与经济增长之间的正相关性很强(刘辰,王乐婷,2021)。文章中展示的数据处理方法较传统的做法更为简便且高效。通过实施一个更直接的预处理流程，本文摒弃了不必要的转换步骤，优化了信息清洗和标准化过程，从而大幅提升了数据处理的效率。这样做不仅加快了分析数据集的准备时间，也降低了复杂处理步骤带来的误差风险。通过广泛的测试不同来源和类型的数据，进一步证实了该方法的稳定性和可靠性。同时从上图可知，科技增长速度趋势与成都市产出增长速度基本保持一致，然而在某些年科技增长速度是下降的，现有结果足以支持我们推出但这时产出增速是上升趋势，从图中可知这时资本投资增长速度是上升趋势，由此可知这使资本投入对经济增长的拉动作用比较明显，说明科技进步对经济增长也是有拉动作用的。根据科技进步贡献率、资本对经济增长的贡献率以及劳动对经济增长的贡献率数据做折线图，得到图4-2。图4-2成都市1979—2019年各要素贡献率折线图表4-5七个时期的平均科技进步贡献率、资本贡献、劳动贡献率时期EAEKEL六五34.43%47.60%17.98%七五3.13%88.99%7.88%八五41.75%50.57%7.67%十五40.52%53.27%6.21%十一五13.34%70.92%15.73%十二五3.68%82.14%14.18%十三五31.90%69.27%-1.17%(1)整体分析从整体上看，在1979年到2019年这41年间，科技进步贡献率最高是在1980年为67.31，最低是在1989年为-85.63，这在一定层面上证实了科技进步对成都市经济增长的平均贡献率为28.20%，且大多数时间均小于固定资本存量投资贡献率，大于劳动投入贡献率，有五年的时间科技进步贡献率是为负值的，且在1989年成为这41年中最低的科技进步贡献率。在1979年到1989年这十年间科技进步贡献率在整体上呈现下降趋势，在1990年到2000年这十年间基本呈现稳定状态且有几处较小幅度的波动(赵晨辉,马睿杰,2021)。从这些故事中看出在2000年到2014年这15年间科技进步贡献率又在整体上呈现下降趋势。科技进步贡献率在2015年和2019年呈现先增加后减少再增加的波动趋势，从整体上看，科技进步对成都市经济增长的贡献拉动作用不如固定资本存量投入对经济增长的作用(李俊杰,张雅楠,2021)。1979—2019年固定资本存量投入对经济增长的平均贡献率为63.19%,资本贡献率除1989年出现较大贡献率外，从这些描述中揭示其他时间均处于比较稳定的状态，且不存在负贡献率现象。说明固定资本存量要素投入对成都市经济增长的拉动作用处于主导地位。1979—2019年劳动投入对成都市经济增长的平均贡献率为8.62%。且这41年间处于极其稳定的状态，相对科技进步贡献率和资本贡献率来说，对成都市经济增长的作用不明显。随着成都市的不断发展，科技创新能力的不断提高，对高端人才的需求扩大，对低端人才的需求不断降低，使得其在整体上呈现不明显的下降趋势(许志鹏,吴雪萍,2021)。(2)分阶段分析1978—1985年，改革开放激发了成都科技发展的活力，成都科技进入了快速发展时期，科技产出不断创造出新水平，其中能看得迎来了成都市科技事业的春天，激发了广大科技人员的积极性和主动性。而且从1980年开始，成都市科技成果的登记制度逐渐走向制度化、规划化，使得政府能够更加清晰直观的看到科技发展发挥的作用。1992—1996年间，成都市产出速度逐渐上升，而资本贡献率和劳动贡献率均呈下降趋势，科技贡献率是逐年增大并逐渐趋于稳定，说明科技进步对经济增长的促进作用越来越明显。这是因为1992年，这在某种程度上确认了成都市率先在全国提出了实时“科技兴市”战略，出台了一系列促进科技进步的政策措施，明确要发展高新技术产业(陆婉婷,黄昊然,2021)。同年，原国家科委受国务院委托向成都市新技术产业园区授“国家高新技术产业开发区”标牌，标志着成都高新技术企业进入集群发展时期。1994年成都市提出了“三五八十”四大奋斗目标和发展思路，使经济增长需要的各类资源得到有效的配置，促进成都市经济增长，反映在科技进步的贡献率中。1997—2000年，成都市产出增长速度有小幅度的下降，资本增长速度和劳动增长速度均呈下降趋势，劳动增长率在2000年出现负增长，资本贡献率和劳动贡献率均呈下降趋势，且劳动贡献率出现负值，这在一定层面上揭示但技术贡献率呈现上升趋势且保持在较高水平。出现这个现象的原因有1997年金融危机后，政府积极推动财政政策，宏观经济形势转好。以及“三五八十”奋斗目标和发展思路的持续深入，促进了成都市经济的发展(王诗,杨煜晨,2021)。2000—2006年间，成都市产出增长速度呈现上升趋势且保持在较高水平，资本增长速度和劳动增长速度均呈上升趋势，这在一定角度上表达了较上一阶段有较大提高，而这个阶段资本贡献率和劳动贡献率均呈上升趋势，技术贡献率较前期出现大幅度下降，科技进步对成都市经济增长的拉动作用不明显(张思源,李博文,2021)。原因是这个阶段资本密集型产业高速发展，削弱了科技进步对经济增长的贡献率。2006—2017年间，成都市产出增长速度在2006年到2010年这个阶段出现小幅度的上升，而2010年至今基本呈现下降趋势。现有结果足以支持我们推出劳动增长速度基本保持稳定，资本增长率呈现先上升后下降的趋势，且在2009年出现最大增长率。在这个阶段技术贡献率在整体上呈现先上升后下降趋势且在2014年出现负值，资本贡献率和劳动贡献率均呈现下降趋势，甚至劳动贡献率在2017年出现负值(赵雅慧,刘弘宇,2021)。分析出现这种现象的原因，2006年“十一五”开局之年，推进成都城西新区开发开放被纳入国家发展战略，这在一定层面上证实了同时成都确立了建设创新型城市的战略目标，围绕促进技术创新、成果转化以及高新技术产业化出台了一系列优惠政策，为基础研究、技术开发、高新技术产业化等设立了资金。2017—2019年，成都经济运行稳中有进、稳中向好。产出增长速度有小幅度的增长，劳动增长速度基本保持稳定，劳动贡献率由负值转为正值(刘辰,王乐婷,2021)。资本增长速度有一定的增长，产业资金投入在高新领域投资力度加大，所以资本贡献率在减小。而科技进步贡献率在这阶段呈现上升趋势，说明推进高新技术产业发展有利于促进科技进步，进而促进成都市经济增长。第五章研究结论和政策建议5.1基本结论（1）1979-2019年成都市GDP平均增长速度为10.84%，其中科技进步对经济增长的贡献率为28.20%，资金投入贡献率为63.19%，劳动力投入贡献率为8.62%。（2）成都市在“七五”时期和“十二五”时期科技进步对经济增长的贡献率最低，仅为3.13%和3.68%；在“七五”时期、“十一五”时期、“十二五”时期资本投入对经济增长的贡献率均非常高，均超过70%；劳动贡献率除“十三五”时期出现负值外，其他几个时期均比较稳定。（3）成都市经济增长是在以资本为主要动力的基础上,其次依靠科技进步来驱动的,而劳动力对成都市经济增长的贡献是较小的。5.2政策建议（1）加大科技创新资金投入力度，调动科研积极性科技投入是一个国家或地区进行科技创新的物质基础，物质基础薄弱对于科学研究就如同缺少动力，同时无法调动科研人员的积极性。所以政府必须在科技投入方面起到积极的引导作用，比如要大力支持科技创新活动，从这些故事中看出加大对于高校或是科研企业和机构的科研拨款，或是给予一些税收优惠政策等方面的支持(赵晨辉,马睿杰,2021)。同时要建立和完善人才激励政策和科技奖励制度，促进科技人员通过技术创新获得的经济收益，充分激发和调动科技人员的积极性，促进创新成果不断涌现。（2）鼓励科技型企业发展，推进传统产业改造政府对那些自主创新、积极引进高科技的企业给予政策优惠，鼓励企业内部加大科技创新投入，大力开展技术创新和产品创新。从这些描述中揭示对于这些新型企业，政府可以在平台建设、税收优惠、资质获取和资金支持等方面给与支持。技术创新和产品创新可以提高产出的效率、降低产出的成本，开辟新的市场，运用高新技术对传统产业和传统技术项目进行改进，努力将高新技术产业和改造传统产业结合起来，实现传统产业结构优化和技术升级，提高传统产业的竞争力与产业效益(李俊杰,