科技進步貢獻率測算及預測實證分析

科技進步貢獻率測算及預測實證分析

　　論文關鍵詞：科技進步：生產函數；勞動價值論；BP神經網絡；預測

　　論文摘要：從實證角度出發，以大連市的經濟社會發展數據為樣本，分別采用生產函數方法和基于勞動價值論的科技進步貢獻率方法對大連市的科技進步貢獻率做了對比研究，結果表明后者比前者更具有實際操作性、客觀性和真實性。在此基礎上，采用BP神經網絡對大連市未來近20年的科技進步貢獻率進行了預測。

科技貢獻率是科技進步增長對經濟增長的貢獻份額.它是衡量區域科技競爭實力和科技轉化為現實生產力的綜合性指標，也是當前“科教強市”戰略實施績效的第一考量指標。對于科技進步貢獻率的測算，主要采用生產函數法.這是目前國內外理論界廣泛采用的一種方法，如生產函數模擬法、索羅余值法、CES生產函數法、增長速度方程、丹尼增長因素分析法，等等。但是眾所周知，生產函數法需要選取至少兩個以上的參數，需要各個生產要素均保持正增長，另外使用科技進步因素來代替除生產要素作用外的所有一切不可量化因素的作用，這在發達市場的西方國家容易實現，而作為轉型的中國經濟系統，很大程度上存在著諸如政策因素、結構因素、計劃因素、市場信息失真等因素的作用，若用科技因素來代替綜合影響因素的作用，顯然不妥。因此，在本文中，筆者選取基于勞動價值論的科技進步貢獻率推導公式進行測算，并同生產函數法測算結果進行比較，在此基礎上采用BP神經網絡對2002-2020年大連市科技進步貢獻率作了預測。

一、基于生產函數法的大連市科技進步貢獻率測算

對于生產函數法公式的具體推導，已經比較熟悉了，在此不再贅述。一般根據C-D生產函數得到科甘支進步速率方程:

其中，.Y為產出的年均增長速度，A為技術的年均增長速度，K為資本的年均增長速度，L為勞動的年均增長速度，α為資本產出彈性，β為勞動產出彈性，通常假定生產在一定時期內α、β為一常數，并且α β=1，即規模效應不變.令e= X 100%,即為科技進步貢獻率。為此，對以上得到的速度方程兩邊同除以Y，并整理可得到科技進步貢獻率測算的一般公式:

關于資本產出彈性a和勞動產出彈性刀的確定，在當前大約有上百種方法。但總的說來可以分為兩類，一是采用歷史數據進行回歸求取，二是根據經驗直接給定.這兩類方法都有自己的長處和不足。前者的基本假定是a和刀在一段時期是一個常量，這顯然有悖經濟動態發展的現實特點，而后者既有與前者同樣的不足，更有忽略地區經濟科技發展差異性的現實特點，過分主觀和籠統。在下面具體測算中，筆者將采用這兩種方法來分別測算大連市科技進步.可能采取的經濟變量見表1

表1中的國內生產總值按1990為基期計算、固定資產投資和職工工資總額均為當年價格，考慮到我國統計發展的現實，這兩個量的折算統一采用遼寧省零售商品價格指數進行。另外在具體計算中有時還將對數據進行平滑處理，限于篇幅所限，在此不再一一列出。

勞動力采用職工工資總額或者采用職工人數，產出采用1990為基期的國內生產總值，資本采用價格調整后的固定資產投資。正如前面所述，方案一，就是嚴格按照最小二乘法回歸求取α和β值。經過計算，當采用{國內生產總值，固定資產投資，職工工資總額}(1 978-1998)這組變量時，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�？梢娺@組結算結果無論是經濟經驗還是統計學檢驗都通過;當采用{國內生產總值，固定資產投資，職工人數( 1978-2001)這組變量時，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，回歸結果通不過經濟檢驗。另外筆者縮短時間序列數據或者對數據采取差分和平滑處理，其結果變化更大，如采用上面第一組變量的后11年時，得到α值為93.4410都通不過經濟檢驗和統計學檢驗。可見要實現方案一，困難非常大。當采用方案二時，結合當前一些地區科技貢獻率測算結果和國家有關部門推薦的測算方法，取α =0.30,β=0.70和α =0.40, β=0.60，分別采取上面兩組變量，計算得到表2中的結果。

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