合肥市科技进步对经济增长贡献率的实证研究
发布时间:2020-05-28 08:44
【摘要】: 改革开发以来,社会经济日新月异,科学技术飞速发展,科学进步已成为支撑经济发展的第一要素。合肥市近几年的经济发展有目共睹,其经济增长速度一直稳居全国省会城市前列。作为国家唯一的创新型试点城市,其科技创新能力也得到肯定。因此,深入研究科技进步对经济增长的贡献关系,并做出定量的分析,对政府制定下一步的发展战略和宏观经济管理具有重要的指导意义。本文研究内容主要包括两个部分: 一、理论研究。本文在科技进步与经济增长理论分析和测算方法分析的基础上,界定了科技进步的内涵,并对测算模型的不足之处进行改进,弱化了弹性系数假设对测算结果的影响。 二、实证研究。本文突出强调了原始数据采集的重要性,力求做到详尽、完整、真实。进而采用实证研究方法,利用改进后的Cobb—Douglas生产函数模型,按照第一产业、工业、第三产业和全社会的顺序,分产业对1999—2008年间合肥市科技进步对经济增长的贡献作用进行研究。针对研究中反映出的问题,结合合肥市科技的发展现状,提出了提高科技进步的几点对策建议。
【图文】:
α表示为资金投入量K的函数,α 是资金投入量K的函数,即 α = (fK)。其函数图形如图3-1所示:图3-1 资金的弹性系数α 的图形由图1不难看出, α = (fK)的图像是一条不规则的曲线,在实际中无法判定其变化规律,因此很显然不能在实际测算当中将弹性系数设定为某一固定的常数。由于曲线的函数表达式较为复杂,且α的值随着资金投入量的增长而递减,因此可以选定曲线上的两点1M 和2M ,将 α = (fK)表达为直线形式。其中1M 和2M 的坐标分别为1 1( x , y )和2 2( x , y ),将α表示为通过点1M 和2M 的直线
20图4-2 输入界面对话框Coefficients(a)ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficients t Sig.B Std. Error Beta2 (Constant) 17.150 14.617 1.173 0.306aK 0.008 0.003 2.106 2.373 0.077rT 0.078 0.043 0.460 1.805 0.145bln(K) -3.108 1.712 -1.511 1.816 0.144dln(L) 1.145 3.806 0.308 0.301 0.279cL -.029 0.073 -0.401 0.394 0.214图 4-3 数据显著性分析结果图Model Summary(c)Change StatisticsModel RRSquare R Square ChangeFChangedf1 df2Sig. FChangeDurbin-Watson1 0.991 0.982 0.032 1.744 4 4 0.302 2.692图 4-4 数据相关性分析结果图根据多元线性回归分析的参数检验,表明变量通过了相关性和显著性方分析,且模型的系数均通过了 T 检验,因而模型的拟合效果较好,根据回归分析结果得到合肥市及各产业 C-D 生产函数对数方程如表 4-2 ?
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F127;G322.7
本文编号:2684994
【图文】:
α表示为资金投入量K的函数,α 是资金投入量K的函数,即 α = (fK)。其函数图形如图3-1所示:图3-1 资金的弹性系数α 的图形由图1不难看出, α = (fK)的图像是一条不规则的曲线,在实际中无法判定其变化规律,因此很显然不能在实际测算当中将弹性系数设定为某一固定的常数。由于曲线的函数表达式较为复杂,且α的值随着资金投入量的增长而递减,因此可以选定曲线上的两点1M 和2M ,将 α = (fK)表达为直线形式。其中1M 和2M 的坐标分别为1 1( x , y )和2 2( x , y ),将α表示为通过点1M 和2M 的直线
20图4-2 输入界面对话框Coefficients(a)ModelUnstandardizedCoefficientsStandardizedCoefficients t Sig.B Std. Error Beta2 (Constant) 17.150 14.617 1.173 0.306aK 0.008 0.003 2.106 2.373 0.077rT 0.078 0.043 0.460 1.805 0.145bln(K) -3.108 1.712 -1.511 1.816 0.144dln(L) 1.145 3.806 0.308 0.301 0.279cL -.029 0.073 -0.401 0.394 0.214图 4-3 数据显著性分析结果图Model Summary(c)Change StatisticsModel RRSquare R Square ChangeFChangedf1 df2Sig. FChangeDurbin-Watson1 0.991 0.982 0.032 1.744 4 4 0.302 2.692图 4-4 数据相关性分析结果图根据多元线性回归分析的参数检验,表明变量通过了相关性和显著性方分析,且模型的系数均通过了 T 检验,因而模型的拟合效果较好,根据回归分析结果得到合肥市及各产业 C-D 生产函数对数方程如表 4-2 ?
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F127;G322.7
【参考文献】
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,本文编号:2684994
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