《深圳市科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的量化研究》12000字（論文）

PAGE26深圳市科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的量化研究目錄第一章緒論 121.1研究背景和研究意義 121.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 121.3研究思路和方法 13第二章相關(guān)概念和理論 152.1科技進(jìn)步的定義 152.2科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用的相關(guān)理論 152.3科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算方法 16第三章深圳市科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)狀 183.1經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀 183.2科技進(jìn)步概況 21第四章科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的實證分析 244.1模型的構(gòu)建 244.2數(shù)據(jù)的收集 244.3模型的回歸 254.4模型的檢驗與修正 264.5科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算 274.6實證結(jié)果分析 30第五章研究結(jié)論和政策建議 375.1基本結(jié)論 375.2政策建議 37第一章緒論1.1研究背景和研究意義1.1.1研究背景隨著知識經(jīng)濟(jì)時代的到來，科技發(fā)展蒸蒸日上，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面，科學(xué)技術(shù)日益成為核心競爭力，科技進(jìn)步已成為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)。在激烈的世界經(jīng)濟(jì)競爭中，只有認(rèn)識到科學(xué)技術(shù)對于經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用，大力推進(jìn)科技進(jìn)步，提高科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，才能在國際競爭中有一席之地。深圳市是中國近現(xiàn)代科學(xué)、高等教育的發(fā)源地之一，1957年起，深圳先后成立了市科學(xué)技術(shù)委員會以及區(qū)縣科技管理機(jī)構(gòu)建立起科技工作管理體系。1992年深圳率先在全國提出了科技興市的戰(zhàn)略，從中不難發(fā)現(xiàn)出臺了一系列促進(jìn)科技進(jìn)步的政策措施，明確發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，試圖找到一條依靠科技進(jìn)步加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的道路。2006年到現(xiàn)在，深圳市深入貫徹落實全國科技大會的精神，自主創(chuàng)新能力不斷增強(qiáng)，率先完成建設(shè)創(chuàng)新型城市的戰(zhàn)略目標(biāo)。1.1.2研究意義現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論的研究結(jié)果表明，科技進(jìn)步既是解放生產(chǎn)力、提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素，也是主要因素。合理評價科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的效果，了解科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的緊密聯(lián)系，具有十分重要的現(xiàn)實意義。而把科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)率進(jìn)行量化，是衡量科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長作用的主要手段（林哲宏、趙文輝、宋承志,2022)。通過研究深圳市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，有助于深圳市政府深入認(rèn)識深圳市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，正確認(rèn)識和評價科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，政府可以依據(jù)科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的重要性制定適合自身發(fā)展的科技政策，更好地促進(jìn)深圳市的經(jīng)濟(jì)又好又快地健康發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國外研究現(xiàn)狀索洛（1957）提出用索洛余值法來測算科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，該方法的基本思想是在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，把勞動投入和資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率分離開來，將其剩余的部分作為技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)(高宇彬、劉子騰、周曉峰,2023)。Chow(1993)采用C-D生產(chǎn)函數(shù)法測算了1952年到1980年中國五個行業(yè)的科技進(jìn)步率，得出在這將近30年間，這在某個角度上證明了促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)增長的要素市資本投資，這期間中國沒有技術(shù)進(jìn)步。，2002年發(fā)現(xiàn)從1952年到1978年科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率保持不變，而改革開發(fā)后，即從1978年到1998年科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)率大幅提高(鄧明煜、鄭澤濤、梁佳俊,2021)。Jatik.sengupta，M.Fshinle等(2004)運(yùn)用索洛余值對美國的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行了測算研究，發(fā)現(xiàn)美國的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為75%。YuenPingHo，PohKamWong（2009）通過建立計量經(jīng)濟(jì)模型對科技進(jìn)步對新加坡經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率進(jìn)行測算，從這些互動中理解發(fā)現(xiàn)在20年的經(jīng)濟(jì)騰飛過程中，科技進(jìn)步在新加坡經(jīng)濟(jì)增長中尚未發(fā)揮主要影響。1.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀羅毅和、唐昱澤、李浩然（2015）使用增長核算法的索洛增長速度方程，測算了在規(guī)模報酬不變情況下新疆的廣義科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)得到新疆在“八五”時期、“九五”時期“十五”時期“十一五”時期、“十二五”前期的廣義科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率分別為22.44%、29.55%、27.95%、37.21%、8.67%，1991—2013年新疆的廣義科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為26.23%(張成棟、劉志遠(yuǎn)、黃睿智,2023)。陳思遠(yuǎn)、吳東升、王俊豪（2018）采用基于索洛余值的非參數(shù)方法測算了唐山市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，得到唐山市1953—1975年期間科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為37%；1977—1999年期間唐山市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為48%；2013—2016年唐山市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為38%(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。在測算過程中，產(chǎn)出指標(biāo)為唐山各年度生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，并根據(jù)GDP指數(shù)消除了價格影響，通過永續(xù)盤存法計算出的物質(zhì)資本存量作為資本投入變量，這明顯體現(xiàn)出特征勞動投入采用年末從業(yè)人員數(shù)。謝凌峰、董冠宇、孫睿東（2018）利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法和索洛余值法測算出了甘肅省各要素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，得出1996—2015年科技進(jìn)步、資金投入、勞動投入對經(jīng)濟(jì)增長的平均貢獻(xiàn)率分別為26.29%、73.02%、0.69%。王子豪、宋晨昊、林俊浩（2020）利用C-D生產(chǎn)函數(shù)模型及索洛余值法測算了1978-2017年科技進(jìn)步對山東省經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，這在某種程度上彰顯了得到科技進(jìn)步和資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率分別為41%和44%。說明科技進(jìn)步和資本投入是拉動山東省經(jīng)濟(jì)增長的主要動力。1.3研究思路和方法1.3.1研究思路首先瀏覽查閱大量國內(nèi)外參考文獻(xiàn)，參考國內(nèi)外的相關(guān)研究成果，了解科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)概念和理論以及科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率的測算方法(賈俊杰、彭宇飛、蔣明宇,2023)。了解并分析深圳市科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)狀，這在某種程度上標(biāo)明本文選擇基于柯布-道格拉斯的索洛余值法對科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率進(jìn)行實證分析，這在某種程度上凸顯了首先收集并處理津市1978-2019年經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出量、資本投入量和勞動投入量的相關(guān)數(shù)據(jù)，然后對模型進(jìn)行回歸，得到需要的各變量的相關(guān)系數(shù)的數(shù)值，進(jìn)而通過科技進(jìn)步增長速度方程測算科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，根據(jù)測算結(jié)果對深圳市科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用進(jìn)行評價，最后提出相應(yīng)的政策措施(張思博、馮浩然、周志翔,2023)。1.3.2研究方法(1)文獻(xiàn)研究法。檢索關(guān)于科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的大量相關(guān)文獻(xiàn)資料，認(rèn)真研讀，了解和掌握這個領(lǐng)域的研究前沿，結(jié)合相關(guān)的研究成果，提取出有助于自己研究科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率的研究方法，包括評價指標(biāo)、測量方法等(李澤和、許凌云、鄭晨星,2023)。(2)定量分析方法。定性研究只能初步判斷科技進(jìn)步的趨勢，科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用方向，而定量研究可以量化科技進(jìn)步的程度，測度科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，使研究結(jié)果更為精確。從中不難發(fā)現(xiàn)本文將建立相關(guān)模型，利用計量回歸方法回歸主要參數(shù)，借助參數(shù)測度科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。這在某個角度上證明了主要步驟為利用Excel等軟件將從深圳統(tǒng)計年鑒等官方網(wǎng)站搜集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，借助Eviews10軟件對測量科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率模型進(jìn)行回歸，得到相關(guān)參數(shù)數(shù)值，最后測算出科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率(鄒宇凡、孫云飛、趙博文,2023)。第二章相關(guān)概念和理論2.1科技進(jìn)步的定義許多學(xué)者曾給科技進(jìn)步下過定義，最先提出科技進(jìn)步概念的經(jīng)濟(jì)學(xué)家是熊彼特，最為人們熟知有影響力的是施幕克勒和曼斯費(fèi)爾德從產(chǎn)出角度下的定義：科技進(jìn)步是指給以同樣的投入可以有更多的產(chǎn)出(王柏林、劉凱文、鄭智明,2023)；或用較少的一種或多種投入量得到同樣的產(chǎn)出；或者現(xiàn)有產(chǎn)品質(zhì)量的改進(jìn)；或者生產(chǎn)出全新的產(chǎn)品。2.2科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用的相關(guān)理論2.2.1古典經(jīng)濟(jì)增長理論亞當(dāng)?斯密認(rèn)為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長有兩種途徑：一是增加生產(chǎn)性勞動的數(shù)量；二是提高勞動的效率(高旭東、段梓熙、謝昊和,2023)。而后者更為重要，勞動效率的提高主要取決于勞動分工和資本數(shù)量的積累。亞當(dāng)?斯密代表作之一是《國民財富的性質(zhì)和原因的研究》。在這本書中他闡述了古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的勞動價值論、分工和市場調(diào)節(jié)理論等重要的經(jīng)濟(jì)理論和觀念。從這些互動中理解提出國民財富增長的主要因素是分工協(xié)作和資本積累(馬天宇、鄧文浩、楊俊杰,2023)。限于當(dāng)時的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，早期的經(jīng)濟(jì)增長理論沒有把科技進(jìn)步因素納入對經(jīng)濟(jì)增長的描述中。盡管本文尚未完全挖掘這一部分的研究結(jié)論，但從現(xiàn)有成果來看，已展現(xiàn)出一定的指導(dǎo)意義。首先，初步結(jié)果為該領(lǐng)域提供了新穎的視角和洞見，有助于辨識關(guān)鍵因素及其互動機(jī)制，為后續(xù)深入研究打下了堅實基礎(chǔ)。其次，這些發(fā)現(xiàn)揭示了若干潛在趨勢和模式，能夠為理論框架的構(gòu)建提供實證依據(jù)，并激發(fā)更多的學(xué)術(shù)討論與辯論。而亞當(dāng)?斯密對勞動分工和資本積累的闡述實質(zhì)上說明了經(jīng)濟(jì)增長與勞動分工之間的內(nèi)在聯(lián)系，同時暗含了科技進(jìn)步與資本積累之間的內(nèi)在聯(lián)系，通常技術(shù)水平越高，生產(chǎn)中所需的物質(zhì)資本越多，這明顯體現(xiàn)出特征對資本積累將提出更高的要求(陳志偉、李天昊、吳昕宇,2023)。2.2.2外生科技進(jìn)步的新古典增長理論在20世紀(jì)50年代后期和整個60年代，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對經(jīng)濟(jì)增長理論所進(jìn)行的研究產(chǎn)生了新古典增長理論。新古典增長理論指的是索洛提出的經(jīng)濟(jì)增長理論，因此該理論被稱為索洛經(jīng)濟(jì)增長模型，也被稱為外生經(jīng)濟(jì)增長模型。在其中能看出它是以柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)提出的新增長模型(何子怡、趙樂然、黃明和,2023)。新古典經(jīng)濟(jì)增長理論的假設(shè)前提是完全競爭、資本邊際收益遞減、資本和勞動可以相互替代以及技術(shù)進(jìn)步是外生因素。加入技術(shù)進(jìn)步的索洛模型可以證明科技進(jìn)步會導(dǎo)致人均產(chǎn)出的持續(xù)增長。與此同時，這在某種程度上反映出高儲蓄率只會導(dǎo)致高增長率，直到達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。一旦經(jīng)濟(jì)保持不變，人均產(chǎn)出增長率只取決于技術(shù)進(jìn)步的速度。根據(jù)索洛的模型，只有技術(shù)進(jìn)步才能解釋持續(xù)的增長和生活水平的提高(李國偉、邱子豪、周悅文,2023)。新古典增長理論有一個明顯的缺陷，長期人均增長率完全由技術(shù)進(jìn)步一個要素來決定，而技術(shù)進(jìn)步率并不在這個模型之內(nèi)，這是有缺陷的。其次，在解釋國家間收入差距的原因時，該模型是不完善的。2.2.3內(nèi)生科技進(jìn)步的新增長理論內(nèi)生增長理論的核心思想是經(jīng)濟(jì)能夠不依賴外力推動實現(xiàn)持續(xù)增長，技術(shù)進(jìn)步是保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的決定因素。內(nèi)生增長理論是在外生增長理論的基礎(chǔ)上將技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生化而產(chǎn)生的(譚天琪、黃博文、王沛誠,2023)。1986年羅默在《收益遞增經(jīng)濟(jì)增長模型》中提出了自己的技術(shù)進(jìn)步內(nèi)生的增長模型，在羅默模型中，這在某種程度上凸顯了它不僅包括資本和勞動力這兩個生產(chǎn)要素，還包括人力資本和技術(shù)水平。根據(jù)羅默模型，資本投資將通過知識的傳播提高整個社會的科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平，目前的科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平通常以社會的資本存量為代表。羅默認(rèn)為知識技術(shù)是一個重要的生產(chǎn)要素，這種生產(chǎn)要素體現(xiàn)在兩方面(劉志澤、蔡文俊、趙書豪,2023)：從中不難發(fā)現(xiàn)一方面是體現(xiàn)在勞動者身上的熟練程度，即模型中的人力資本要素；另一方面是體現(xiàn)在新設(shè)備、新原材料等物質(zhì)產(chǎn)品上的技術(shù)先進(jìn)性，即模型中的技術(shù)水平要素。此項發(fā)現(xiàn)與葛飛合教授的研究成果相吻合，在設(shè)計和最終分析中均表現(xiàn)出一致性。研究初期采用了結(jié)構(gòu)化的方法論，保證了從構(gòu)思到執(zhí)行的每個階段都有理有據(jù)。本研究也注重理論體系的建立，這不僅為具體的設(shè)計決策提供了堅實的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，還加深了對變量間復(fù)雜關(guān)聯(lián)的理解。此外，項目強(qiáng)調(diào)多學(xué)科協(xié)作的重要性，通過融合不同領(lǐng)域的知識提升了方案的全面性和創(chuàng)新性，使團(tuán)隊能夠迅速應(yīng)對新挑戰(zhàn)并適時調(diào)整研究方向?？傊?，羅默的理論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)自身是決定經(jīng)濟(jì)增長最主要的因素，科技進(jìn)步是核心推動力，科技進(jìn)步又是被知識積累所推動的，作為邊際報酬遞增的生產(chǎn)要素知識，可以有效的促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展(田睿澤、周凱宇、馮若旭,2023)。2.3科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算方法2.3.1索洛余值法索洛余值法是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家索洛在經(jīng)濟(jì)增長速度方程的基礎(chǔ)上提出的，用“余值法”測算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的方法。這在某個角度上證明了它是在柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。在上個世紀(jì)20年代，柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D生產(chǎn)函數(shù)）被美國數(shù)學(xué)家柯布和經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯共同創(chuàng)立(朱曉瑞、鄧景然、鐘浩宇,2023)。其一般形式為，表示科技水平，K表示資本，L表示勞動力，α表示資本產(chǎn)出彈性，β表示勞動力產(chǎn)出彈性(羅俊騰、楊涵德、張建偉,2023)。根據(jù)彈性系數(shù)α和β的組合情況看，C-D生產(chǎn)函數(shù)模型主要有三種類型:一是規(guī)模報酬遞增型()；二是規(guī)模報酬遞減型（）；三是規(guī)模報酬不變型（）。運(yùn)用C-D生產(chǎn)函數(shù)是無法直接求出科技貢獻(xiàn)率的，而間接求科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率時一般采用廣義柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，它是對柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的擴(kuò)展，考慮了技術(shù)進(jìn)步因素對經(jīng)濟(jì)增長的影響(朱文杰,崔怡君,2023)。表現(xiàn)形式為（1）式中Y為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出量，A為基期科技進(jìn)步水平，K為資本投入，L為勞動投入，r表示技術(shù)的年進(jìn)步速度，t為時間變量，表示技術(shù)進(jìn)步水平，α為資本彈性系數(shù)，β為勞動彈性系數(shù)(徐澤宇、賈宏偉、趙云龍,2023)。假設(shè)前提是規(guī)模報酬不變，即生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大并不會促進(jìn)生產(chǎn)效率的提高。宏觀生產(chǎn)函數(shù)的一般表現(xiàn)形式為，其中Y表示總產(chǎn)量、K表示資本、L表示勞動、t表示時間（技術(shù)進(jìn)步不斷改進(jìn)的因素）。對方程進(jìn)行一系列變形，可以得到索洛余值方程，從這些互動中理解即總產(chǎn)出的增長率=科技進(jìn)步增長率+資本增長貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)增長率+勞動增長貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)增長率(韓天翔、馮子凡、陸佳輝,2023)。其中y為經(jīng)濟(jì)增長速度，k為資本投入增長速度，l為勞動投入增長速度，r為科學(xué)技術(shù)進(jìn)步速度，α和β的含義與上述柯布-道格拉斯中符號的含義相同，分別為資本彈性系數(shù)和勞動彈性系數(shù)。最后得到，資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率：；勞動投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率：；科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為。2.3.3丹尼森因素分析法丹尼森在索洛余值的基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展，他認(rèn)為引起經(jīng)濟(jì)增長的因素包括生產(chǎn)要素投入量和全生產(chǎn)要素生產(chǎn)率。資本、土地和勞動是主要的生產(chǎn)要素。全生產(chǎn)要素生產(chǎn)率主要包括規(guī)模經(jīng)濟(jì)、資源配置效率改進(jìn)以及知識進(jìn)步。這明顯體現(xiàn)出特征總投入增長和生產(chǎn)率提高導(dǎo)致總產(chǎn)出增長(王振宇、劉子睿、張雨澤,2023)。為了確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性和公信力，本文首先廣泛收集并仔細(xì)審查了國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典及最新文獻(xiàn)，以此搭建了一個堅實的研究基礎(chǔ)。這不僅幫助本文確定了研究問題的獨(dú)特價值，也保證了本文的研究是在充分掌握現(xiàn)有知識的前提下進(jìn)行的。本文選用了多種來源的第一手和第二手資料，如相關(guān)文獻(xiàn)、官方統(tǒng)計等，這些資料因其權(quán)威性、時效性和代表性而被選用，以確保能從不同視角全面反映研究主題的真實面貌。丹尼森考慮到了就業(yè)、工作時間、教育、性別、年齡等因素對于勞動投入的影響，首次區(qū)分了勞動投入增長數(shù)量與勞動投入增長質(zhì)量，對勞動投入數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正。并從全要素生產(chǎn)率增長率分離出資源配置效率改進(jìn)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)，將其余作為知識提高(高永濤、李俊琦、劉瑾瑜,2023)。第三章 深圳市科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)狀3.1經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀3.1.1深圳市GDP增長分析國內(nèi)生產(chǎn)總值是反映經(jīng)濟(jì)增長狀況的重要指標(biāo)，所以選用GDP來反映深圳市經(jīng)濟(jì)增長情況(劉宏偉,張若彤,2023)。表3-1深圳市1978-2019年名義GDP、GDP指數(shù)及實際GDP增長率年份名義生產(chǎn)總值（億元）GDP指數(shù)（1978=100）實際生產(chǎn)總值（億元）GDP增長率（%）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續(xù)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圖3-1深圳市1979-2019年實際GDP和增長率從表3-1和圖3-1可以看出，深圳市從1978年到2019年的實際生產(chǎn)總值一直在增長，從1978年82.65億元一直增長到2019年的5434.29億元，增長了約65.75倍。但經(jīng)濟(jì)增長速度波動比較大，1981—1984年經(jīng)濟(jì)增長速度處于逐年增長狀態(tài)，1984-1989年經(jīng)濟(jì)增長速度基本處于下降趨勢，1989-2010年這個階段經(jīng)濟(jì)增長速度回調(diào)后一直穩(wěn)居高位，而2010年至今，深圳市經(jīng)濟(jì)增長速度處于逐年下降的狀態(tài)(郭辰逸,何佳怡,2023)。這部分內(nèi)容的構(gòu)思受到了章和寧教授相關(guān)主題研究的啟發(fā)，主要體現(xiàn)在理念導(dǎo)向和方法論上。在思想脈絡(luò)方面，本研究遵從了章教授所強(qiáng)調(diào)的整體性和邏輯連貫性。通過對研究對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)與操作機(jī)制的深入剖析，本文不僅采納了章教授提出的多維度、多視角分析問題的方法，還將其理論應(yīng)用于實踐，確保研究結(jié)果的完整性和精確度。在研究手法上，本文采用了章教授推薦的定量與定性結(jié)合的方法，為研究提供了堅實的數(shù)據(jù)支撐和理論基礎(chǔ)。3.1.2深圳市三次產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長之間是一種相互促進(jìn)和相互制約的關(guān)系，這明顯體現(xiàn)出特征經(jīng)濟(jì)增長帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，合理優(yōu)化的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)又有助于經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，本文通過分析各產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的占比情況以及三次產(chǎn)業(yè)各自的增長情況來展示深圳市三次產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平(李思穎,王心怡,2023)。表3-2深圳市2001-2019年一、二、三產(chǎn)業(yè)比重及增長率表時間地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)第一產(chǎn)業(yè)所占比重(%)第一產(chǎn)業(yè)增長率第二產(chǎn)業(yè)所占比重(%)第二產(chǎn)業(yè)增長率第三產(chǎn)業(yè)所占比重(%)第三產(chǎn)業(yè)增長率生產(chǎn)總值增長率續(xù)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圖3-2深圳市2001-2019年一、二、三產(chǎn)業(yè)比重從表3-2和圖3-2可以看出，深圳市第一產(chǎn)業(yè)所占比重比較穩(wěn)定，呈逐年緩慢下降的趨勢并逐漸趨于穩(wěn)定，這在某種程度上反映出且深圳市農(nóng)業(yè)所占比重比較小(孫俊濤,黃思遠(yuǎn),2023)。第二、第三產(chǎn)業(yè)在2001年和2002年所占比重基本持平，從2003年開始，第二產(chǎn)業(yè)所占比重先緩慢上升到2006年開始緩慢下降，而第三產(chǎn)業(yè)從2003年開始先緩慢下降到2004年開始緩慢上升，直到2009年，這在某種程度上標(biāo)明第二和第三產(chǎn)業(yè)再次基本持平。2009年后，第三產(chǎn)業(yè)所占比重持續(xù)增加，且增加速度開始加快，而第二產(chǎn)業(yè)所占比重持續(xù)減少，且減少速度也有所加快(蔡亦涵,周子杰,2023)。以上說明深圳市在產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級方面取得了成效。圖3-32002-2019年三次產(chǎn)業(yè)的增長率圖由圖3-3可知，第一產(chǎn)業(yè)增長率從2004年開始下降直到2006年達(dá)到最低值且為負(fù)值，從2007年開始為正值，這在某種程度上凸顯了此后幾年到2019年第一產(chǎn)業(yè)增長率的幅度沒有較大程度的波動；生產(chǎn)總值的增長率與第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)增長率的波動走向及幅度基本保持一致，說明深圳市2002年到2019年經(jīng)濟(jì)增長基本主要是由第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)決定的(方子和,吳書瑤,2023)。3.2科技進(jìn)步概況3.2.1科技創(chuàng)新成果2018年深圳市專利申請數(shù)是99038件，授權(quán)量為54680件，占申請數(shù)的55.2%，超過一半；2019年深圳市專利申請數(shù)為96045件，授權(quán)量為57799件，占申請數(shù)的60.2%占比有所增加。根據(jù)深圳市科技局提供的數(shù)據(jù)顯示，全市每萬人口發(fā)明專利擁有量由2016年的10.5件增加到2019年的22.1件，增加了一倍多(徐曉婷,林子瑜,2023)。深圳市科技局深入貫徹落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，積極整合人才、項目、平臺等創(chuàng)新資源，2020年共計認(rèn)定市級科技計劃項目937項，主要包括：2020年疫情期間，深圳需要迫切解決新冠肺炎無法快速檢測、治療等問題，從中不難發(fā)現(xiàn)這時新型冠狀病毒感染應(yīng)急防治科技重大專項為解決這些問題提供了科技支撐；深圳市在自然科學(xué)領(lǐng)域的原始創(chuàng)新、前沿技術(shù)研究和共性技術(shù)開發(fā)等方面需要大力的支持，而基礎(chǔ)研究與應(yīng)用基礎(chǔ)研究項目的設(shè)立給予了這些方面的支持(劉瑾瑜,張雪麗,2023)；本文同樣對結(jié)論進(jìn)行了復(fù)審，首先從理論角度確保研究結(jié)果與現(xiàn)有學(xué)術(shù)體系相契合。本文仔細(xì)對比了本研究的主要發(fā)現(xiàn)與領(lǐng)域內(nèi)廣泛認(rèn)可的理論，以檢驗其合理性和邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性。這一過程不僅驗證了研究結(jié)論得到現(xiàn)有理論的支持，還在某些方面提出了新的見解或補(bǔ)充，從而豐富和完善了相關(guān)理論架構(gòu)。其次，在實證分析中，本文重新審視原始數(shù)據(jù)，采用多種統(tǒng)計方法和技術(shù)進(jìn)行交叉驗證，并引入外部數(shù)據(jù)集作為參考樣本，力求消除任何可能影響結(jié)論準(zhǔn)確性的偏差，確保研究結(jié)果的真實性和廣泛適用性?？萍碱I(lǐng)軍（培育）企業(yè)重大項目，這在某個角度上證明了科技領(lǐng)軍企業(yè)和領(lǐng)軍培育企業(yè)實施重大創(chuàng)新項目是深圳市促進(jìn)企業(yè)革新與創(chuàng)新的重要內(nèi)容，政府應(yīng)該引導(dǎo)與支持；中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展資金項目，推進(jìn)省部共建國家重點(diǎn)實驗室、國家臨床醫(yī)學(xué)研究中心、市級中試平臺建設(shè)，發(fā)揮農(nóng)業(yè)科技特派員的服務(wù)優(yōu)勢，從這些互動中理解打通成果轉(zhuǎn)化渠道，開展“百城百園”行動，對于區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移服務(wù)體系不斷進(jìn)行構(gòu)建與完善(周志遠(yuǎn),王雨珊,2023)。在新能源新材料科技研發(fā)上，深圳市一直存在“無晶體原生凹坑缺陷”難題，使得我市對該材料的需求一直依賴國外進(jìn)口，然而本市12英寸半導(dǎo)體硅片的發(fā)明終結(jié)了國外對該產(chǎn)品的壟斷局面(李書豪,王子明,2023)。從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)這項發(fā)明是我國企業(yè)有資格參與全球化集成電路市場的競爭，且年產(chǎn)24萬片的產(chǎn)能使我國在國際市場上具有很強(qiáng)的競爭力。集成電路是國之重器，發(fā)展集成電路產(chǎn)業(yè)已成為國家的重大戰(zhàn)略，深圳取得這樣的科技成果轉(zhuǎn)化打破了國際市場對于集成電路產(chǎn)業(yè)的壟斷，這明顯體現(xiàn)出特征高端材料的規(guī)模化生產(chǎn)愿望被實現(xiàn)，在完善了產(chǎn)業(yè)鏈的同時，也為我國實現(xiàn)真正的中國芯片貢獻(xiàn)了巨大的力量。3.2.2科技創(chuàng)新產(chǎn)出科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平主要通過新產(chǎn)品產(chǎn)值，專利發(fā)明數(shù)等反應(yīng)出來，是評價一個地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力的重要指標(biāo)。圖3-4深圳市2011-2019年新產(chǎn)品銷售收入圖3-5深圳市2011-2019年專利申請量、授權(quán)量2004年，在其中能看出規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值為13939993萬元，2008年為28187577萬元，2009年為290711117萬元，2011年為37965079萬元，從可得的數(shù)據(jù)中可以看出，2009年規(guī)模以上工業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值達(dá)到了一個新的高度，將近是2004年的21倍，說明這一階段科技產(chǎn)出有一個高速的發(fā)展，這在某種程度上反映出而到2011年新產(chǎn)品產(chǎn)值下降到僅為2009年的0.13倍，說明科技發(fā)展情況不樂觀(張?zhí)煊?陳雅玲,2023)。這部分內(nèi)容的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在視角的選擇上，首先表現(xiàn)在對研究問題的獨(dú)特切入點(diǎn)。本研究超越了傳統(tǒng)研究中較為狹隘的角度，從宏觀和微觀兩個層面同時入手，既關(guān)注總體趨勢也重視個體特性，為理解復(fù)雜現(xiàn)象提供了新的思考路徑。這種雙重角度不僅增強(qiáng)了對研究對象內(nèi)部機(jī)制的理解，也為解決實際問題提出了更加具體的建議。由于新產(chǎn)品產(chǎn)值數(shù)據(jù)不全，所以用新產(chǎn)品銷售收入來輔助評價科技創(chuàng)新產(chǎn)出水平，從圖3-5可以看出，這在某種程度上標(biāo)明從2011-2019年新產(chǎn)品銷售收入呈現(xiàn)先上升，然后趨于穩(wěn)定，最后在下降的趨勢。深圳市的專利申請量、授權(quán)量呈現(xiàn)良好的穩(wěn)定發(fā)展態(tài)勢，數(shù)量逐年遞增。從以上分析可以看出，深圳市科技投入和科技創(chuàng)新產(chǎn)出在近幾年都有所下降，政府應(yīng)該重視更加重視科技進(jìn)步的重要性，這在某種程度上凸顯了以便很好的適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求(劉志鵬,楊晨曦,2023)。第四章科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的實證分析4.1模型的構(gòu)建本文選擇索洛余值法來測算科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，假定規(guī)模報酬不變，，模型方程為（1）方程兩邊同時除以L后，再取對數(shù)得到，（2）令Y1=Y/L,K1=K/L,得到方程為，（3）4.2數(shù)據(jù)的收集4.2.1經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出量的確定從中不難發(fā)現(xiàn)本文采取1978—2019年深圳市地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)總量，為了消除由通貨膨脹和通貨緊縮對GDP的影響，本文GDP指數(shù)以1978年為基期，計算出1978—2019年的實際GDP用來表示深圳市的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出量(趙梓晨,吳麗娟,2023)。4.2.2資本投入量的確定本文采取1978—2019年深圳市每年的全社會物質(zhì)資本存量作為每年的資本投入量指標(biāo)，采用1951年戈登史密斯（Goldsmith）開創(chuàng)的永續(xù)盤存法來估算當(dāng)年的資本存量。即，（4）這在某個角度上證明了其中，為第t年的物質(zhì)資本存量，為第t-1年的物質(zhì)資本存量，為第t年的折舊率，為第t年的投資額。其中基期的物質(zhì)資本存量的估算方法見公式5。（5）其中為基期資本存量，為基期固定資本投資額，為投資增長率，為折舊率。K0(g+δ)實際上是下一個時期的固定資產(chǎn)新增投資額，從這些互動中理解所以Reinsdorf對基期資本存量做一個向上修正，修正后為：（6）各年度的固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)均以貨幣的數(shù)量表示，因此也需借用價格指數(shù)消除通脹的影響。對于固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)由于深圳市統(tǒng)計年鑒中公布的指數(shù)數(shù)據(jù)不完整，1992年以前缺失的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)用投資隱含平減指數(shù)來進(jìn)行補(bǔ)缺，而1992年以后的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)直接可以從深圳統(tǒng)計年鑒中獲得，本文將1978年設(shè)定為基期不變價，1978年的固定資產(chǎn)價格指數(shù)為100，這明顯體現(xiàn)出特征折舊率本文采用張軍在2004年估算分地區(qū)物質(zhì)資本存量時使用的方法，通過將資本分類，利用殘差率和壽命期分別估計各類資本品的折舊率，然后加權(quán)平均得到總資本的折舊率為9.6%(陳思源,黃文婷,2023)。這一發(fā)現(xiàn)與本文最初的預(yù)期相吻合，表明了研究方向的準(zhǔn)確性。首先，這種一致性證明了本文在研究規(guī)劃階段設(shè)定的目標(biāo)和假設(shè)是基于堅實的基礎(chǔ)。通過詳盡地審視相關(guān)理論文獻(xiàn)并綜合分析現(xiàn)有研究成果，本文的預(yù)設(shè)建立在合理且有據(jù)可查的基礎(chǔ)上，最終結(jié)果與預(yù)期一致，進(jìn)一步驗證了研究的有效性。該結(jié)果的一致性也證實了本文所選用的研究方法和工具是恰當(dāng)且有效的。在研究過程中，本文嚴(yán)格遵守學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，運(yùn)用多種驗證方法確保結(jié)論的可靠性。本文假設(shè)GDP年平均增長率等于資本存量增長率，得到GDP平均增長率為10.84%，利用（6）式可以得到1978年的基期資本存量為110.08億元；假設(shè)固定資產(chǎn)投資增長與資本存量增長相等，在其中能看出得到投資平均增長率為19.24%。利用（6）式可以得到1978年是基期資本存量為260.92億元；這在一定意義上揭示了最后取兩個基期資本存量的平均值，得到深圳市1978年基期資本存量為185.50億元(何子璇,龔海濤,2023)。根據(jù)永續(xù)盤存法得到深圳市1978-2019年的全社會物質(zhì)資本存量。見表4-1表4-11978-2019年深圳市全社會物質(zhì)資本存量時間物質(zhì)資本存量K（億元）1978185.501979191.341980196.941981201.121982211.561983226.251984248.251985277.741986306.911987333.631988358.221989374.281990388.251991419.431992456.521993496.401994549.521995614.671996689.951997777.621998881.961999975.382000續(xù)表1076.2220011197.9120021343.0220031537.1520041730.4120051972.8220062274.3320072660.4820083178.6320093947.5820104902.5720116006.3920127248.0320138600.5320149988.57201511080.96201612006.39201712765.95201813267.62201913913.954.2.3勞動投入量的確定這在某種程度上標(biāo)明本文以1978—2019年每年社會從業(yè)人數(shù)表示勞動投入量，是指生產(chǎn)過程中實際投入的勞動量，這在某種程度上凸顯了應(yīng)該用標(biāo)準(zhǔn)勞動強(qiáng)度的勞動時間來衡量(鄧曉宇,馮雪兒,2023)。但是深圳市目前缺乏必要的統(tǒng)計資料，因此，本文選用深圳市這42年各年年末的全社會從業(yè)人數(shù)作為各年勞動投入量。見表4-2。表4-21978—2019年深圳市實際生產(chǎn)總值、資本存量和年末從業(yè)人員統(tǒng)計年份實際生產(chǎn)總值Y（億元）物質(zhì)資本存量K（億元）年末從業(yè)人數(shù)L(萬人）時間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續(xù)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資料來源：上述數(shù)據(jù)均來自對深圳市統(tǒng)計年鑒中數(shù)據(jù)的處理4.3模型的回歸從中不難發(fā)現(xiàn)將上述數(shù)據(jù)中的實際生產(chǎn)總值和物質(zhì)資本存量處理成人均實際生產(chǎn)總值和人均物質(zhì)資本存量后利用Eviews軟件進(jìn)行統(tǒng)計回歸，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

得出回歸方程如下，（t值）（-12.90378）（6.122981）（7.491544）R2=0.995196=0.994949DW=0.126525F=4039.2314.4模型的檢驗與修正4.4.1回歸方程和回歸參數(shù)的檢驗（1）R2=0.995196，=0.994949說明方程在整體上擬合得很好。（2）t檢驗：,取顯著性水平α為0.05，自由度為n-2=40，,<2.021,<2.021，所以拒絕接受原假設(shè)，說明時間變量和人均資本變量對被解釋變量有影響。（3）F檢驗：取顯著性水平α為0.05，<4039.231,F值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于，說明回歸方程顯著，即變量對經(jīng)濟(jì)增長有影響(朱文杰,崔怡君,2023)。4.4.2異方差檢驗懷特檢驗HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic8.150876Prob.F(5,36)0.0000Obs*R-squared9.30080Prob.Chi-Square(5)0.0605ScaledexplainedSS10.91072Prob.Chi-Square(5)0.0532由懷特檢驗可知，給定顯著性水平，，則查臨界值>,則成立，接受原假設(shè)，那么此模型不存在異方差。4.4.3自相關(guān)檢驗(1)Durbin-Watson檢驗法由最小二乘法結(jié)果知，DW=0.126525，這在某個角度上證明了對樣本量為42，兩個解釋變量，5%的顯著水平下，查DW統(tǒng)計表知，dL=1.39，dU=1.60，DW<dL,拒絕接受原假設(shè)，說明該模型存在某種程度的一階正自相關(guān)(徐天浩,林文和,2023)。(2)LM（BG）自相關(guān)檢驗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檢驗可知，，從這些互動中理解對于樣本量為42，兩個解釋變量，5%的顯著水平下，查卡方檢驗表知，>,所以LM檢驗結(jié)果說明該模型存在序列自相關(guān)，且存在二階自相關(guān)。4.4.4多重共線性檢驗采用相關(guān)系數(shù)檢驗法通過Eviews軟件，得到0.988527<R2=0.995196,所以不存在多重共線性現(xiàn)象。4.4.5模型修正由以上結(jié)論可知，該模型存在二階自相關(guān)，采用GLS法對模型進(jìn)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說明方程在整體上擬合得很好。取顯著性水平α為0.05,C、T、lnK1、AR(1)、AR（2）的t檢驗全部顯著，說明變量對被解釋變量有影響。F檢驗值比較大，說明回歸方程顯著，從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)即變量對經(jīng)濟(jì)增長有影響(孫宇航,李晴雯,2023)。(2)自相關(guān)檢驗：Durbin-Watson檢驗法由最小二乘法結(jié)果知，DW=2.021663，在α=0.05顯著水平下，查DW統(tǒng)計表知，dL=1.34<DW=2.021663<4—dL=2.66,，接受原假設(shè)，說明模型中不存在某種程度的序列自相關(guān)。(3)回歸方程經(jīng)濟(jì)含義：α=0.579505，說明當(dāng)勞動力要素投入不變時，深圳市產(chǎn)值與資本要素的投入成正比，在其中能看出即當(dāng)深圳市資本要素投入每增加1%，深圳市生產(chǎn)總值可增長0.579505%；這表明本研究高度重視跨學(xué)科的結(jié)合，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會學(xué)等領(lǐng)域的理論工具和分析模型，旨在從多個角度深入解析研究問題，以豐富和完善現(xiàn)有的理論體系。通過對研究結(jié)果的詳盡分析，本文提出了具有實際應(yīng)用價值的政策建議或?qū)嵺`指導(dǎo)，希望對行業(yè)發(fā)展、決策制定及未來的研究方向產(chǎn)生積極影響。β=1-α=0.420495，說明當(dāng)資本要素投入不變時，深圳市產(chǎn)值與勞動力要素的投入成正比，即表示當(dāng)深圳市勞動要素投入每增加1%，深圳市生產(chǎn)總值增長0.420495%；r=0.033439,表示深圳市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的年增長速度為0.033439(羅俊騰、楊涵德、張建偉,2023)。4.6科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算在確定了參數(shù)α和β后，分別計算出深圳市每年的產(chǎn)出增長速度y、資本投入增長速度k和勞動投入速度l，再根據(jù)科技進(jìn)步增長速度的方程式，計算出r,見表4-3。表4-3深圳市1979—2019年各要素增長速度表（%）時間產(chǎn)出增長速度y資本增長速度k勞動增長速度l科技增長速度r197910.003.153.776.59續(xù)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這在某種程度上彰顯了根據(jù)公式科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率：；資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率：；勞動投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率：。分別求得科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率和其他要素對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。結(jié)果見表4-4 表4-4深圳市1979—2019年各要素貢獻(xiàn)率測算結(jié)果（%）時間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續(xù)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實證結(jié)果分析根據(jù)產(chǎn)出增長速度、資本增長速度、勞動增長速度和科技增長速度數(shù)據(jù)做折線圖，得到圖4-1。圖4-1深圳市1979—2019年國內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資、勞動投入和科技增速從圖4-1中可以清晰的看出，從1979年到2019年，勞動要素投入在這四十幾年里增速基本保持穩(wěn)定，沒有較大幅度的波動，這在某種程度上標(biāo)明且每年增速均比國內(nèi)生產(chǎn)總值增速低，同時出現(xiàn)多年的負(fù)增長速度，說明勞動投入對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的作用有限(陳思遠(yuǎn)、吳東升、王俊豪,2023)；從圖中可以看出物質(zhì)資本存量在這40年來有多次較大的增幅和降幅，且深圳市生產(chǎn)總值的增速與降速趨勢與物質(zhì)資本存量投入增降趨勢基本保持一致，這在某種程度上凸顯了但在某幾處節(jié)點(diǎn)有差距，說明物質(zhì)資本存量對深圳市經(jīng)濟(jì)增長是具有明顯拉動作用的，物質(zhì)資本存量與經(jīng)濟(jì)增長之間的正相關(guān)性很強(qiáng)(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。文章借鑒了已有的設(shè)計方案來制定計算策略，并進(jìn)行了適度簡化，以提高其實用性和可操作性。通過詳細(xì)檢查現(xiàn)有方案，識別并消除了復(fù)雜且不必要的步驟，優(yōu)化了流程，構(gòu)建了一個簡潔高效的計算模型。這不僅減少了資源需求，也縮短了處理時間，讓該方案在不影響原有性能的前提下，更加容易實施和推廣，加入了許多驗證和質(zhì)量控制機(jī)制。同時從上圖可知，科技增長速度趨勢與深圳市產(chǎn)出增長速度基本保持一致，然而在某些年科技增長速度是下降的，從中不難發(fā)現(xiàn)但這時產(chǎn)出增速是上升趨勢，從圖中可知這時資本投資增長速度是上升趨勢，由此可知這使資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用比較明顯，說明科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長也是有拉動作用的。根據(jù)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、資本對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率以及勞動對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率數(shù)據(jù)做折線圖，得到圖4-2。圖4-2深圳市1979—2019年各要素貢獻(xiàn)率折線圖表4-5七個時期的平均科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率、資本貢獻(xiàn)、勞動貢獻(xiàn)率時期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)整體分析從整體上看，在1979年到2019年這41年間，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率最高是在1980年為67.31，最低是在1989年為-85.63，這在某個角度上證明了科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的平均貢獻(xiàn)率為28.20%，且大多數(shù)時間均小于固定資本存量投資貢獻(xiàn)率，大于勞動投入貢獻(xiàn)率，有五年的時間科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是為負(fù)值的，且在1989年成為這41年中最低的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。在1979年到1989年這十年間科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在整體上呈現(xiàn)下降趨勢，在1990年到2000年這十年間基本呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)且有幾處較小幅度的波動(謝凌峰、董冠宇、孫睿東,2023)。從這些互動中理解在2000年到2014年這15年間科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率又在整體上呈現(xiàn)下降趨勢?？萍歼M(jìn)步貢獻(xiàn)率在2015年和2019年呈現(xiàn)先增加后減少再增加的波動趨勢，從整體上看，科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)拉動作用不如固定資本存量投入對經(jīng)濟(jì)增長的作用(王子豪、宋晨昊、林俊浩,2023)。1979—2019年固定資本存量投入對經(jīng)濟(jì)增長的平均貢獻(xiàn)率為63.19%,資本貢獻(xiàn)率除1989年出現(xiàn)較大貢獻(xiàn)率外，從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)其他時間均處于比較穩(wěn)定的狀態(tài)，且不存在負(fù)貢獻(xiàn)率現(xiàn)象。說明固定資本存量要素投入對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用處于主導(dǎo)地位。1979—2019年勞動投入對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的平均貢獻(xiàn)率為8.62%。且這41年間處于極其穩(wěn)定的狀態(tài)，相對科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率和資本貢獻(xiàn)率來說，對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的作用不明顯。隨著深圳市的不斷發(fā)展，科技創(chuàng)新能力的不斷提高，對高端人才的需求擴(kuò)大，對低端人才的需求不斷降低，使得其在整體上呈現(xiàn)不明顯的下降趨勢(賈俊杰、彭宇飛、蔣明宇,2023)。(2)分階段分析1978—1985年，改革開放激發(fā)了深圳科技發(fā)展的活力，深圳科技進(jìn)入了快速發(fā)展時期，科技產(chǎn)出不斷創(chuàng)造出新水平，在其中能看出迎來了深圳市科技事業(yè)的春天，激發(fā)了廣大科技人員的積極性和主動性。而且從1980年開始，深圳市科技成果的登記制度逐漸走向制度化、規(guī)劃化，使得政府能夠更加清晰直觀的看到科技發(fā)展發(fā)揮的作用。1992—1996年間，深圳市產(chǎn)出速度逐漸上升，而資本貢獻(xiàn)率和勞動貢獻(xiàn)率均呈下降趨勢，科技貢獻(xiàn)率是逐年增大并逐漸趨于穩(wěn)定，說明科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用越來越明顯。這是因為1992年，這在一定意義上揭示了深圳市率先在全國提出了實時“科技興市”戰(zhàn)略，出臺了一系列促進(jìn)科技進(jìn)步的政策措施，明確要發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)(張思博、馮浩然、周志翔,2023)。同年，原國家科委受國務(wù)院委托向深圳市新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)授“國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)”標(biāo)牌，標(biāo)志著深圳高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)入集群發(fā)展時期。1994年深圳市提出了“三五八十”四大奮斗目標(biāo)和發(fā)展思路，使經(jīng)濟(jì)增長需要的各類資源得到有效的配置，促進(jìn)深圳市經(jīng)濟(jì)增長，反映在科技進(jìn)步的貢獻(xiàn)率中。1997—2000年，深圳市產(chǎn)出增長速度有小幅度的下降，資本增長速度和勞動增長速度均呈下降趨勢，勞動增長率在2000年出現(xiàn)負(fù)增長，資本貢獻(xiàn)率和勞動貢獻(xiàn)率均呈下降趨勢，且勞動貢獻(xiàn)率出現(xiàn)負(fù)值，這在某種程度上標(biāo)明但技術(shù)貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)上升趨勢且保持在較高水平。出現(xiàn)這個現(xiàn)象的原因有1997年金融危機(jī)后，政府積極推動財政政策，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢轉(zhuǎn)好。以及“三五八十”奮斗目標(biāo)和發(fā)展思路的持續(xù)深入，促進(jìn)了深圳市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展(鄒宇凡、孫云飛、趙博文,2023)。2000—2006年間，深圳市產(chǎn)出增長速度呈現(xiàn)上升趨勢且保持在較高水平，資本增長速度和勞動增長速度均呈上升趨勢，這在某種程度上凸顯了較上一階段有較大提高，而這個階段資本貢獻(xiàn)率和勞動貢獻(xiàn)率均呈上升趨勢，技術(shù)貢獻(xiàn)率較前期出現(xiàn)大幅度下降，科技進(jìn)步對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用不明顯(王柏林、劉凱文、鄭智明,2023)。原因是這個階段資本密集型產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，削弱了科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。2006—2017年間，深圳市產(chǎn)出增長速度在2006年到2010年這個階段出現(xiàn)小幅度的上升，而2010年至今基本呈現(xiàn)下降趨勢。從中不難發(fā)現(xiàn)勞動增長速度基本保持穩(wěn)定，資本增長率呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，且在2009年出現(xiàn)最大增長率。在這個階段技術(shù)貢獻(xiàn)率在整體上呈現(xiàn)先上升后下降趨勢且在2014年出現(xiàn)負(fù)值，資本貢獻(xiàn)率和勞動貢獻(xiàn)率均呈現(xiàn)下降趨勢，甚至勞動貢獻(xiàn)率在2017年出現(xiàn)負(fù)值(馬天宇、鄧文浩、楊俊杰,2023)。分析出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因，2006年“十一五”開局之年，推進(jìn)深圳城西新區(qū)開發(fā)開放被納入國家發(fā)展戰(zhàn)略，這在某個角度上證明了同時深圳確立了建設(shè)創(chuàng)新型城市的戰(zhàn)略目標(biāo)，圍繞促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化以及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化出臺了一系列優(yōu)惠政策，為基礎(chǔ)研究、技術(shù)開發(fā)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化等設(shè)立了資金。2017—2019年，深圳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行穩(wěn)中有進(jìn)、穩(wěn)中向好。產(chǎn)出增長速度有小幅度的增長，勞動增長速度基本保持穩(wěn)定，勞動貢獻(xiàn)率由負(fù)值轉(zhuǎn)為正值(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。資本增長速度有一定的增長，產(chǎn)業(yè)資金投入在高新領(lǐng)域投資力度加大，所以資本貢獻(xiàn)率在減小。而科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率在這階段呈現(xiàn)上升趨勢，說明推進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展有利于促進(jìn)科技進(jìn)步，進(jìn)而促進(jìn)深圳市經(jīng)濟(jì)增長。第五章研究結(jié)論和政策建議5.1基本結(jié)論（1）1979-2019年深圳市GDP平均增長速度為10.84%，其中科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率為28.20%，資金投入貢獻(xiàn)率為63.19%，勞動力投入貢獻(xiàn)率為8.62%。（2）深圳市在“七五”時期和“十二五”時期科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率最低，僅為3.13%和3.68%；在“七五”時期、“十一五”時期、“十二五”時期資本投入對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率均非常高，均超過70%；勞動貢獻(xiàn)率除“十三五”時期出現(xiàn)負(fù)值外，其他幾個時期均比較穩(wěn)定。（3）深圳市經(jīng)濟(jì)增長是在以資本為主要動力的基礎(chǔ)上,其次依靠科技進(jìn)步來驅(qū)動的,而勞動力對深圳市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)是較小的。5.2政策建議（1）加大科技創(chuàng)新資金投入力度，調(diào)動科研積極性科技投入是一個國家或地區(qū)進(jìn)行科技創(chuàng)新的物質(zhì)基礎(chǔ)，物質(zhì)基礎(chǔ)薄弱對于科學(xué)研究就如同缺少動力，同時無法調(diào)動科研人員的積極性。所以政府必須在科技投入方面起到積極的引導(dǎo)作用，比如要大力支持科技創(chuàng)新活動，從這些互動中理解加大對于高?；蚴强蒲衅髽I(yè)和機(jī)構(gòu)的科研撥款，或是給予一些稅收優(yōu)惠政策等方面的支持(謝凌峰、董冠宇、孫睿東,2023)。同時要建立和完善人才激勵政策和科技獎勵制度，促進(jìn)科技人員通過技術(shù)創(chuàng)新獲得的經(jīng)濟(jì)收益，充分激發(fā)和調(diào)動科技人員的積極性，促進(jìn)創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。（2）鼓勵科技型企業(yè)發(fā)展，推進(jìn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造政府對那些自主創(chuàng)新、積極引進(jìn)高科技的企業(yè)給予政策優(yōu)惠，鼓勵企業(yè)內(nèi)部加大科技創(chuàng)新投入，大力開展技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新。從這些數(shù)據(jù)中顯現(xiàn)對于這些新型企業(yè)，政府可以在平臺建設(shè)、稅收優(yōu)惠、資質(zhì)獲取和資金支持等方面給與支持。技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新可以提高產(chǎn)出的效率、降低產(chǎn)出的成本，開辟新的市場，運(yùn)用高新技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)技術(shù)項目進(jìn)行改進(jìn)，努力將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來，實現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)升級，提高傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的競爭力與產(chǎn)業(yè)效益(王子豪、宋晨昊、林俊浩,2023)。這明顯體現(xiàn)出特征培養(yǎng)戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展先進(jìn)裝備制