科技进步贡献率测算及预测实证分析(精选3篇)
科技进步贡献率测算及预测实证分析 篇一
随着科技的不断进步和发展，科技进步对经济增长的贡献越来越大。为了更好地评估科技进步对经济的影响，人们开始使用科技进步贡献率这一指标进行测算和预测实证分析。
科技进步贡献率是指科技进步对经济增长的贡献程度。通过测算科技进步贡献率，可以更准确地评估科技进步对经济发展的拉动作用，并为科技政策制定提供依据。科技进步贡献率的测算方法主要有增加值法、收益法和生产要素投入法等。
增加值法是一种常用的测算科技进步贡献率的方法。它通过比较科技进步前后的经济总增加值，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，增加值法将科技进步前后的经济总增加值的差异除以科技进步前的经济总增加值，得到科技进步的贡献率。
收益法是另一种常用的测算科技进步贡献率的方法。它通过比较科技进步前后的经济收益，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，收益法将科技进步前后的经济收益的差异除以科技进步前的经济收益，得到科技进步的贡献率。
生产要素投入法是一种综合考虑生产要素投入和科技进步对经济增长的贡献的方法。它通过比较科技进步前后的生产要素投入和经济增长，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，生产要素投入法将科技进步前后的生产要素投入的差异除以科技进步前的生产要素投入，得到科技进步的贡献率。
在进行科技进步贡献率的测算和预测实证分析时，需要考虑多个因素的影响。首先，科技进步的测算和预测需要考虑科技创新的水平和速度。其次，科技进步的测算和预测需要考虑科技政策的支持和推动。最后，科技进步的测算和预测需要考虑经济结构和产业发展的特点。
综上所述，科技进步贡献率的测算和预测实证分析对于评估科技进步对经济增长的贡献具有重要意义。科技进步贡献率的测算方法包括增加值法、收益法和生产要素投入法等，需要考虑科技创新、科技政策和经济结构等因素的影响。通过科技进步贡献率的测算和预测实证分析，可以更好地指导科技政策的制定和经济发展的规划。
科技进步贡献率测算及预测实证分析 篇二
随着科技的不断发展和进步，科技进步对经济增长的贡献越来越重要。为了更好地了解科技进步对经济的影响，并为科技政策制定提供依据，人们开始使用科技进步贡献率进行测算和预测实证分析。
科技进步贡献率是评估科技进步对经济增长的贡献程度的指标。通过测算科技进步贡献率，可以更准确地评估科技进步对经济发展的拉动作用。科技进步贡献率的测算方法主要包括增加值法、收益法和生产要素投入法等。
增加值法是一种常用的测算科技进步贡献率的方法。它通过比较科技进步前后的经济总增加值，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，增加值法将科技进步前后的经济总增加值的差异除以科技进步前的经济总增加值，得到科技进步的贡献率。
收益法是另一种常用的测算科技进步贡献率的方法。它通过比较科技进步前后的经济收益，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，收益法将科技进步前后的经济收益的差异除以科技进步前的经济收益，得到科技进步的贡献率。
生产要素投入法是一种综合考虑生产要素投入和科技进步对经济增长的贡献的方法。它通过比较科技进步前后的生产要素投入和经济增长，来评估科技进步对经济增长的贡献。具体而言，生产要素投入法将科技进步前后的生产要素投入的差异除以科技进步前的生产要素投入，得到科技进步的贡献率。
在进行科技进步贡献率的测算和预测实证分析时，需要考虑多个因素的影响。首先，科技进步的测算和预测需要考虑科技创新的水平和速度。其次，科技进步的测算和预测需要考虑科技政策的支持和推动。最后，科技进步的测算和预测需要考虑经济结构和产业发展的特点。
综上所述，科技进步贡献率的测算和预测实证分析对于评估科技进步对经济增长的贡献具有重要意义。科技进步贡献率的测算方法包括增加值法、收益法和生产要素投入法等，需要考虑科技创新、科技政策和经济结构等因素的影响。通过科技进步贡献率的测算和预测实证分析，可以更好地指导科技政策的制定和经济发展的规划。
科技进步贡献率测算及预测实证分析 篇三
科技进步贡献率测算及预测实证分析
论文关键词：科技进步：生产函数；劳动价值论；BP神经网络；预测
论文摘要：从实证角度出发，以大连市的经济社会发展数据为样本，分别采用生产函数方法和基于劳动价值论的科技进步贡献率方法对大连市的科技进步贡献率做了对比研究，结果表明后者比前者更具有实际操作性、客观性和真实性。在此基础上，采用BP神经网络对大连市未来近20年的科技进步贡献率进行了预测。
科技贡献率是科技进步增长对经济增长的贡献份额.它是衡量区域科技竞争实力和科技转化为现实生产力的综合性指标，也是当前“科教强市”战略实施绩效的第一考量指标。对于科技进步贡献率的测算，主要采用生产函数法.这是目前国内外理
一、基于生产函数法的大连市科技进步贡献率测算
对于生产函数法公式的具体推导，已经比较熟悉了，在此不再赘述。一般根据C-D生产函数得到科甘支进步速率方程:
其中，.Y为产出的'年均增长速度，A为技术的年均增长速度，K为资本的年均增长速度，L为劳动的年均增长速度，α为资本产出弹性，β为劳动产出弹性，通常假定生产在一定时期内α、β为一常数，并且α β=1，即规模效应不变.令e= X 100%,即为科技进步贡献率。为此，对以上得到的速度方程两边同除以Y，并整理可得到科技进步贡献率测算的一般公式:
关于资本产出弹性a和劳动产出弹性刀的确定，在当前大约有上百种方法。但总的说来可以分为两类，一是采用历史数据进行回归求取，二是根据经验直接给定.这两类方法都有自己的长处和不足。前者的基本假定是a和刀在一段时期是一个常量，这显然有悖经济动态发展的现实特点，而后者既有与前者同样的不足，更有忽略地区经济科技发展差异性的现实特点，过分主观和笼统。在下面具体测算中，笔者将采用这两种方法来分别测算大连市科技进步.可能采取的经济变量见表1
表1中的国内生产总值按1990为基期计算、固定资产投资和职工工资总额均为当年价格，考虑到我国统计发展的现实，这两个量的折算统一采用辽宁省零售商品价格指数进行。另外在具体计算中有时还将对数据进行平滑处理，限于篇幅所限，在此不再一一列出。
劳动力采用职工工资总额或者采用职工人数，产出采用1990为基期的国内生产总值，资本采用价格调整后的固定资产投资。正如前面所述，方案一，就是严格按照最小二乘法回归求取α和β值。经过计算，当采用{国内生产总值，固定资产投资，职工工资总额}(1 978-1998)这组变量时，得到“α=0.093, t=40.65,概率p≤0.001,β=0.505, t=1.652，概率p=0.1 17, F=741.864, p≤0,00 1。可见这组结算结果无论是经济经验还是统计学检验都通过;当采用{国内生产总值，固定资产投资，职工人数( 1978-2001)这组变量时，得到α=0,504, t=223.946，概率P≤0,00 1, β=-0.889,t=-4.577，概率P≤0.001，F =703,667, p≤0, 00 1，回归结果通不过经济检验。另外笔者缩短时间序列数据或者对数据采取差分和平滑处理，其结果变化更大，如采用上面第一组变量的后11年时，得到α值为93.4410都通不过经济检验和统计学检验。可见要实现方案一，困难非常大。当采用方案二时，结合当前一些地区科技贡献率测算结果和国家有关部门推荐的测算方法，取α =0.30,β=0.70和α =0.40, β=0.60，分别采取上面两组变量，计算得到表2中的结果。
