PAGE26基于索洛余值法的成都市科技進步貢獻率測算目錄第一章緒論 121.1研究背景和研究意義 121.2國內外研究現狀 121.3研究思路和方法 13第二章相關概念和理論 152.1科技進步的定義 152.2科技進步對經濟增長的作用的相關理論 152.3科技進步貢獻率測算方法 16第三章成都市科技進步與經濟增長的現狀 183.1經濟增長現狀 183.2科技進步概況 21第四章科技進步對成都市經濟增長貢獻率的實證分析 244.1模型的構建 244.2數據的收集 244.3模型的回歸 254.4模型的檢驗與修正 264.5科技進步貢獻率測算 274.6實證結果分析 30第五章研究結論和政策建議 375.1基本結論 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濟時代的到來，科技發展蒸蒸日上，在經濟發展方面，科學技術日益成為核心競爭力，科技進步已成為衡量地區經濟發展狀況的重要指標。在激烈的世界經濟競爭中，只有認識到科學技術對于經濟增長的拉動作用，大力推進科技進步，提高科技進步對經濟增長的貢獻率，才能在國際競爭中有一席之地。成都市是中國近現代科學、高等教育的發源地之一，1957年起，成都先后成立了市科學技術委員會以及區縣科技管理機構建立起科技工作管理體系。1992年成都率先在全國提出了科技興市的戰略，現有結果足以支持我們推出出臺了一系列促進科技進步的政策措施，明確發展高新技術產業，試圖找到一條依靠科技進步加快經濟發展的道路。2006年到現在，成都市深入貫徹落實全國科技大會的精神，自主創新能力不斷增強，率先完成建設創新型城市的戰略目標。1.1.2研究意義現代經濟增長理論的研究結果表明，科技進步既是解放生產力、提高生產效率的關鍵因素，也是主要因素。合理評價科技進步對經濟增長的效果，了解科技進步與經濟發展的緊密聯系，具有十分重要的現實意義。而把科技進步的貢獻率進行量化，是衡量科技進步對經濟增長作用的主要手段（李天宇,張晨曦,2022)。通過研究成都市科技進步貢獻率，有助于成都市政府深入認識成都市科學技術進步和經濟增長的關系，正確認識和評價科技進步在經濟增長中的作用，政府可以依據科技進步對經濟增長的重要性制定適合自身發展的科技政策，更好地促進成都市的經濟又好又快地健康發展。1.2國內外研究現狀1.2.1國外研究現狀索洛（1957）提出用索洛余值法來測算科技進步對經濟增長的貢獻率，該方法的基本思想是在柯布-道格拉斯生產函數的基礎上，把勞動投入和資本投入對經濟增長的貢獻率分離開來，將其剩余的部分作為技術進步對經濟增長的貢獻(王欣怡,劉宇翔,2023)。Chow(1993)采用C-D生產函數法測算了1952年到1980年中國五個行業的科技進步率，得出在這將近30年間，這在一定層面上證實了促進中國經濟增長的要素市資本投資，這期間中國沒有技術進步。，2002年發現從1952年到1978年科技進步對經濟增長的貢獻率保持不變，而改革開發后，即從1978年到1998年科技進步的貢獻率大幅提高(陳雨澤,趙佳琪,2021)。Jatik.sengupta，M.Fshinle等(2004)運用索洛余值對美國的科技進步貢獻率進行了測算研究，發現美國的科技進步貢獻率為75%。YuenPingHo，PohKamWong（2009）通過建立計量經濟模型對科技進步對新加坡經濟增長貢獻率進行測算，從這些故事中看出發現在20年的經濟騰飛過程中，科技進步在新加坡經濟增長中尚未發揮主要影響。1.2.2國內研究現狀李飛,孫思琪（2015）使用增長核算法的索洛增長速度方程，測算了在規模報酬不變情況下新疆的廣義科技進步貢獻率，從這些描述中揭示得到新疆在“八五”時期、“九五”時期“十五”時期“十一五”時期、“十二五”前期的廣義科技進步貢獻率分別為22.44%、29.55%、27.95%、37.21%、8.67%，1991—2013年新疆的廣義科技進步貢獻率為26.23%(周節,黃亭和,2021)。楊浩然,高文博（2018）采用基于索洛余值的非參數方法測算了唐山市科技進步貢獻率，得到唐山市1953—1975年期間科技進步貢獻率為37%；1977—1999年期間唐山市科技進步貢獻率為48%；2013—2016年唐山市科技進步貢獻率為38%(劉辰,王樂婷,2021)。在測算過程中，產出指標為唐山各年度生產總值數據，并根據GDP指數消除了價格影響，通過永續盤存法計算出的物質資本存量作為資本投入變量，這確切表明了情況勞動投入采用年末從業人員數。趙晨輝,馬睿杰（2018）利用灰色關聯度分析法和索洛余值法測算出了甘肅省各要素對經濟增長的貢獻率，得出1996—2015年科技進步、資金投入、勞動投入對經濟增長的平均貢獻率分別為26.29%、73.02%、0.69%。李俊杰,張雅楠（2020）利用C-D生產函數模型及索洛余值法測算了1978-2017年科技進步對山東省經濟增長的貢獻率，這在一定層面上傳遞了得到科技進步和資本投入對經濟增長的貢獻率分別為41%和44%。說明科技進步和資本投入是拉動山東省經濟增長的主要動力。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外參考文獻，參考國內外的相關研究成果，了解科技進步和經濟增長的相關概念和理論以及科技進步對經濟增長的貢獻率的測算方法(許志鵬,吳雪萍,2021)。了解并分析成都市科技進步和經濟增長的現狀，這在一定層面上揭示本文選擇基于柯布-道格拉斯的索洛余值法對科技進步對成都市經濟增長的貢獻率進行實證分析，這在一定角度上表達了首先收集并處理津市1978-2019年經濟產出量、資本投入量和勞動投入量的相關數據，然后對模型進行回歸，得到需要的各變量的相關系數的數值，進而通過科技進步增長速度方程測算科技進步對經濟增長的貢獻率，根據測算結果對成都市科技進步對經濟增長的作用進行評價，最后提出相應的政策措施(陸婉婷,黃昊然,2021)。1.3.2研究方法(1)文獻研究法。檢索關于科技進步對經濟增長貢獻率的大量相關文獻資料，認真研讀，了解和掌握這個領域的研究前沿，結合相關的研究成果，提取出有助于自己研究科技進步對成都市經濟增長的貢獻率的研究方法，包括評價指標、測量方法等(周宇,陳慧玲,2021)。(2)定量分析方法。定性研究只能初步判斷科技進步的趨勢，科技進步對經濟增長的作用方向，而定量研究可以量化科技進步的程度，測度科技進步對經濟增長的貢獻率，使研究結果更為精確。現有結果足以支持我們推出本文將建立相關模型，利用計量回歸方法回歸主要參數，借助參數測度科技進步對經濟增長的貢獻率。這在一定層面上證實了主要步驟為利用Excel等軟件將從成都統計年鑒等官方網站搜集的原始數據進行整理，借助Eviews10軟件對測量科技進步貢獻率模型進行回歸，得到相關參數數值，最后測算出科技進步對成都市經濟增長的貢獻率(王詩,楊煜晨,2021)。第二章相關概念和理論2.1科技進步的定義許多學者曾給科技進步下過定義，最先提出科技進步概念的經濟學家是熊彼特，最為人們熟知有影響力的是施幕克勒和曼斯費爾德從產出角度下的定義：科技進步是指給以同樣的投入可以有更多的產出(張思源,李博文,2021)；或用較少的一種或多種投入量得到同樣的產出；或者現有產品質量的改進；或者生產出全新的產品。2.2科技進步對經濟增長的作用的相關理論2.2.1古典經濟增長理論亞當?斯密認為促進經濟增長有兩種途徑：一是增加生產性勞動的數量；二是提高勞動的效率(黃瑜,馬悅琳,2021)。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量的積累。亞當?斯密代表作之一是《國民財富的性質和原因的研究》。在這本書中他闡述了古典經濟學的勞動價值論、分工和市場調節理論等重要的經濟理論和觀念。從這些故事中看出提出國民財富增長的主要因素是分工協作和資本積累(趙雅慧,劉弘宇,2021)。限于當時的經濟發展狀況，早期的經濟增長理論沒有把科技進步因素納入對經濟增長的描述中。可以看出，本研究特別強調跨學科的合作，引入了經濟學和社會學等相關領域的理論工具與分析框架，力求多維度地探討研究問題，進而充實和發展已有理論體系。基于研究發現的深刻理解，本文提出了實用性的政策建議或實踐指南，期望對行業發展、決策過程以及后續研究提供有益的影響。而亞當?斯密對勞動分工和資本積累的闡述實質上說明了經濟增長與勞動分工之間的內在聯系，同時暗含了科技進步與資本積累之間的內在聯系，通常技術水平越高，生產中所需的物質資本越多，這確切表明了情況對資本積累將提出更高的要求(李佳怡,王旭東,2021)。2.2.2外生科技進步的新古典增長理論在20世紀50年代后期和整個60年代，宏觀經濟學對經濟增長理論所進行的研究產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濟增長理論，因此該理論被稱為索洛經濟增長模型，也被稱為外生經濟增長模型。其中能看得它是以柯布—道格拉斯生產函數為基礎提出的新增長模型(陳和,孫藝璇,2021)。新古典經濟增長理論的假設前提是完全競爭、資本邊際收益遞減、資本和勞動可以相互替代以及技術進步是外生因素。加入技術進步的索洛模型可以證明科技進步會導致人均產出的持續增長。與此同時，這從一個側面說明了高儲蓄率只會導致高增長率，直到達到穩定狀態。一旦經濟保持不變，人均產出增長率只取決于技術進步的速度。根據索洛的模型，只有技術進步才能解釋持續的增長和生活水平的提高(鄭子韜,周慧琳,2021)。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進步一個要素來決定，而技術進步率并不在這個模型之內，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內生科技進步的新增長理論內生增長理論的核心思想是經濟能夠不依賴外力推動實現持續增長，技術進步是保證經濟持續增長的決定因素。內生增長理論是在外生增長理論的基礎上將技術進步內生化而產生的(劉佳慧,王一鳴,2021)。1986年羅默在《收益遞增經濟增長模型》中提出了自己的技術進步內生的增長模型，在羅默模型中，這在一定角度上表達了它不僅包括資本和勞動力這兩個生產要素，還包括人力資本和技術水平。根據羅默模型，資本投資將通過知識的傳播提高整個社會的科學技術發展水平，目前的科學技術發展水平通常以社會的資本存量為代表。羅默認為知識技術是一個重要的生產要素，這種生產要素體現在兩方面(吳思雨,張語嫣,2021)：現有結果足以支持我們推出一方面是體現在勞動者身上的熟練程度，即模型中的人力資本要素；另一方面是體現在新設備、新原材料等物質產品上的技術先進性，即模型中的技術水平要素。雖然本文對這部分的研究結論還未徹底展開，但已有成果顯示出一定的指導作用。初步研究結果為理解該領域帶來了新的觀點和見解，幫助識別重要變量及其相互關系，為進一步探索奠定了穩固的基礎。此外，這些研究成果揭示了一些潛在的趨勢和模式，可以為理論發展提供實證支持，并促進更多的學術探討與爭鳴。總之，羅默的理論認為，經濟系統自身是決定經濟增長最主要的因素，科技進步是核心推動力，科技進步又是被知識積累所推動的，作為邊際報酬遞增的生產要素知識，可以有效的促進經濟的可持續發展(孫佳琪,李月怡,2021)。2.3科技進步貢獻率測算方法2.3.1索洛余值法索洛余值法是美國經濟學家索洛在經濟增長速度方程的基礎上提出的，用“余值法”測算科技進步貢獻率的方法。這在一定層面上證實了它是在柯布—道格拉斯生產函數基礎上發展起來的。在上個世紀20年代，柯布—道格拉斯生產函數（C-D生產函數）被美國數學家柯布和經濟學家道格拉斯共同創立(黃晨宇,趙佳欣,2021)。其一般形式為，表示科技水平，K表示資本，L表示勞動力，α表示資本產出彈性，β表示勞動力產出彈性(楊穎博,王宏宇,2021)。根據彈性系數α和β的組合情況看，C-D生產函數模型主要有三種類型:一是規模報酬遞增型()；二是規模報酬遞減型（）；三是規模報酬不變型（）。運用C-D生產函數是無法直接求出科技貢獻率的，而間接求科技進步貢獻率時一般采用廣義柯布—道格拉斯生產函數，它是對柯布—道格拉斯生產函數的擴展，考慮了技術進步因素對經濟增長的影響(王梓浩,王子杰,2021),。表現形式為（1）式中Y為經濟產出量，A為基期科技進步水平，K為資本投入，L為勞動投入，r表示技術的年進步速度，t為時間變量，表示技術進步水平，α為資本彈性系數，β為勞動彈性系數(李思齊,黃俊凱,2021)。假設前提是規模報酬不變，即生產規模的擴大并不會促進生產效率的提高。宏觀生產函數的一般表現形式為，其中Y表示總產量、K表示資本、L表示勞動、t表示時間（技術進步不斷改進的因素）。對方程進行一系列變形，可以得到索洛余值方程，從這些故事中看出即總產出的增長率=科技進步增長率+資本增長貢獻的經濟增長率+勞動增長貢獻的經濟增長率(李雅琳,張志豪,2021)。其中y為經濟增長速度，k為資本投入增長速度，l為勞動投入增長速度，r為科學技術進步速度，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和勞動彈性系數。最后得到，資本投入對經濟增長的貢獻率：；勞動投入對經濟增長的貢獻率：；科技進步貢獻率為。2.3.3丹尼森因素分析法丹尼森在索洛余值的基礎上進行了拓展，他認為引起經濟增長的因素包括生產要素投入量和全生產要素生產率。資本、土地和勞動是主要的生產要素。全生產要素生產率主要包括規模經濟、資源配置效率改進以及知識進步。這確切表明了情況總投入增長和生產率提高導致總產出增長(王文澤,趙欣妍,2021)。該結論與葛飛合教授的研究結果相符，無論是設計流程還是最終分析都表現出了高度的一致性。在設計過程中應用了系統性的方法，確保了概念形成到實施方案的每一步都有可靠的依據。本研究重視理論架構的構建，不僅為設計選擇提供了強有力的理論支持，還促進了對相關因素之間復雜互動的理解。同時，本研究強調跨領域合作，通過結合各領域的專業見解增強了方案的廣度和新穎性，使研究團隊能快速適應新的問題，并靈活調整策略。丹尼森考慮到了就業、工作時間、教育、性別、年齡等因素對于勞動投入的影響，首次區分了勞動投入增長數量與勞動投入增長質量，對勞動投入數據進行了修正。并從全要素生產率增長率分離出資源配置效率改進、規模經濟，將其余作為知識提高(劉秋婷,周昕悅,2021)。第三章 成都市科技進步與經濟增長的現狀3.1經濟增長現狀3.1.1成都市GDP增長分析國內生產總值是反映經濟增長狀況的重要指標，所以選用GDP來反映成都市經濟增長情況(林思哲,楊俊杰,2021)。表3-1成都市1978-2019年名義GDP、GDP指數及實際GDP增長率年份名義生產總值（億元）GDP指數（1978=100）實際生產總值（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成都市1979-2019年實際GDP和增長率從表3-1和圖3-1可以看出，成都市從1978年到2019年的實際生產總值一直在增長，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。但經濟增長速度波動比較大，1981—1984年經濟增長速度處于逐年增長狀態，1984-1989年經濟增長速度基本處于下降趨勢，1989-2010年這個階段經濟增長速度回調后一直穩居高位，而2010年至今，成都市經濟增長速度處于逐年下降的狀態(王家偉,邱慧敏,2021)。旨在增強研究發現的穩定性和可信度，本文通過搜集并評估國內外相關領域的傳統與新興文獻建立了扎實的研究背景。此舉不僅明確了本研究對學術界的獨特貢獻，還確保了本文在深入了解已有研究成果的基礎上開展工作。本文參考了多類原始數據和二手信息資源，例如相關論文和政府公告，選擇標準包括資料的權威性、及時性和典型性，以確保對研究主題進行全面且真實的描繪。3.1.2成都市三次產業的現狀產業結構與經濟增長之間是一種相互促進和相互制約的關系，這確切表明了情況經濟增長帶動產業結構優化，合理優化的產業結構又有助于經濟的高速發展，本文通過分析各產業在經濟中的占比情況以及三次產業各自的增長情況來展示成都市三次產業的發展水平(李晨曦,胡曉波,2021)。表3-2成都市2001-2019年一、二、三產業比重及增長率表時間地區生產總值(億元)第一產業所占比重(%)第一產業增長率第二產業所占比重(%)第二產業增長率第三產業所占比重(%)第三產業增長率生產總值增長率續表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成都市2001-2019年一、二、三產業比重從表3-2和圖3-2可以看出，成都市第一產業所占比重比較穩定，呈逐年緩慢下降的趨勢并逐漸趨于穩定，這從一個側面說明了且成都市農業所占比重比較小(趙和,范佳慧,2021)。第二、第三產業在2001年和2002年所占比重基本持平，從2003年開始，第二產業所占比重先緩慢上升到2006年開始緩慢下降，而第三產業從2003年開始先緩慢下降到2004年開始緩慢上升，直到2009年，這在一定層面上揭示第二和第三產業再次基本持平。2009年后，第三產業所占比重持續增加，且增加速度開始加快，而第二產業所占比重持續減少，且減少速度也有所加快(何博文,張夢婷,2021)。以上說明成都市在產業優化升級方面取得了成效。圖3-32002-2019年三次產業的增長率圖由圖3-3可知，第一產業增長率從2004年開始下降直到2006年達到最低值且為負值，從2007年開始為正值，這在一定角度上表達了此后幾年到2019年第一產業增長率的幅度沒有較大程度的波動；生產總值的增長率與第一產業和第二產業增長率的波動走向及幅度基本保持一致，說明成都市2002年到2019年經濟增長基本主要是由第二產業和第三產業決定的(王浩然,楊雪麗,2021)。3.2科技進步概況3.2.1科技創新成果2018年成都市專利申請數是99038件，授權量為54680件，占申請數的55.2%，超過一半；2019年成都市專利申請數為96045件，授權量為57799件，占申請數的60.2%占比有所增加。根據成都市科技局提供的數據顯示，全市每萬人口發明專利擁有量由2016年的10.5件增加到2019年的22.1件，增加了一倍多(張亭合,劉妍妍,2021)。成都市科技局深入貫徹落實創新驅動發展戰略，積極整合人才、項目、平臺等創新資源，2020年共計認定市級科技計劃項目937項，主要包括：2020年疫情期間，成都需要迫切解決新冠肺炎無法快速檢測、治療等問題，現有結果足以支持我們推出這時新型冠狀病毒感染應急防治科技重大專項為解決這些問題提供了科技支撐；成都市在自然科學領域的原始創新、前沿技術研究和共性技術開發等方面需要大力的支持，而基礎研究與應用基礎研究項目的設立給予了這些方面的支持(陳偉杰,王瑾萱,2021)；該部分內容的創作靈感來源于章和寧教授關于該主題的研究，重點表現在思維模式和技術手段上。在思維方式上，本文遵循了章教授推崇的系統化和邏輯嚴謹性的原則。通過細致探討研究對象的內在構造和運作原理，本研究不僅應用了章教授提倡的多層次、多角度分析方法，還將這些理念具體實施到實踐中，以保證研究結論的廣泛覆蓋和準確性。在方法選擇上，本文采用了章教授建議的定量與定性融合的方式，為研究提供了可靠的數據支持和理論指導。科技領軍（培育）企業重大項目，這在一定層面上證實了科技領軍企業和領軍培育企業實施重大創新項目是成都市促進企業革新與創新的重要內容，政府應該引導與支持；中央引導地方科技發展資金項目，推進省部共建國家重點實驗室、國家臨床醫學研究中心、市級中試平臺建設，發揮農業科技特派員的服務優勢，從這些故事中看出打通成果轉化渠道，開展“百城百園”行動，對于區域技術轉移服務體系不斷進行構建與完善(趙宇豪,許婉,2021)。在新能源新材料科技研發上，成都市一直存在“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口，然而本市12英寸半導體硅片的發明終結了國外對該產品的壟斷局面(吳俊杰,林婷怡,2021)。從這些描述中揭示這項發明是我國企業有資格參與全球化集成電路市場的競爭，且年產24萬片的產能使我國在國際市場上具有很強的競爭力。集成電路是國之重器，發展集成電路產業已成為國家的重大戰略，成都取得這樣的科技成果轉化打破了國際市場對于集成電路產業的壟斷，這確切表明了情況高端材料的規模化生產愿望被實現，在完善了產業鏈的同時，也為我國實現真正的中國芯片貢獻了巨大的力量。3.2.2科技創新產出科技創新產出水平主要通過新產品產值，專利發明數等反應出來，是評價一個地區技術創新能力的重要指標。圖3-4成都市2011-2019年新產品銷售收入圖3-5成都市2011-2019年專利申請量、授權量2004年，其中能看得規模以上工業企業新產品產值為13939993萬元，2008年為28187577萬元，2009年為290711117萬元，2011年為37965079萬元，從可得的數據中可以看出，2009年規模以上工業新產品產值達到了一個新的高度，將近是2004年的21倍，說明這一階段科技產出有一個高速的發展，這從一個側面說明了而到2011年新產品產值下降到僅為2009年的0.13倍，說明科技發展情況不樂觀(許天翔,鄭曉晴,2021)。為了保證結論的可靠性，本文也進行了結論的審查，首先在理論上確認了研究發現與當前學術框架的一致性。通過將本研究的主要結論與業內公認理論進行細致對比，本文驗證了其合理性及邏輯嚴密性。這不僅證明了本文的研究結果有現有理論作支撐，還為相關理論提供了新穎的視角或補充，進一步增強了理論體系。此外，在實證層面，本文通過重新分析原始數據、應用不同統計工具和技術進行交叉檢查，以及引用外部數據集作為對照，旨在排除所有可能影響結論精確性的因素，確保研究結果的真實性與普遍適用性。由于新產品產值數據不全，所以用新產品銷售收入來輔助評價科技創新產出水平，從圖3-5可以看出，這在一定層面上揭示從2011-2019年新產品銷售收入呈現先上升，然后趨于穩定，最后在下降的趨勢。成都市的專利申請量、授權量呈現良好的穩定發展態勢，數量逐年遞增。從以上分析可以看出，成都市科技投入和科技創新產出在近幾年都有所下降，政府應該重視更加重視科技進步的重要性，這在一定角度上表達了以便很好的適應經濟發展的需求(劉志強,孫玲玲,2021)。第四章科技進步對成都市經濟增長貢獻率的實證分析4.1模型的構建本文選擇索洛余值法來測算科技進步對經濟增長的貢獻率，假定規模報酬不變，，模型方程為（1）方程兩邊同時除以L后，再取對數得到，（2）令Y1=Y/L,K1=K/L,得到方程為，（3）4.2數據的收集4.2.1經濟產出量的確定現有結果足以支持我們推出本文采取1978—2019年成都市地區生產總值數據作為經濟總量，為了消除由通貨膨脹和通貨緊縮對GDP的影響，本文GDP指數以1978年為基期，計算出1978—2019年的實際GDP用來表示成都市的經濟產出量(李俊豪,張韻霖,2021)。4.2.2資本投入量的確定本文采取1978—2019年成都市每年的全社會物質資本存量作為每年的資本投入量指標，采用1951年戈登史密斯（Goldsmith）開創的永續盤存法來估算當年的資本存量。即，（4）這在一定層面上證實了其中，為第t年的物質資本存量，為第t-1年的物質資本存量，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新增投資額，從這些故事中看出所以Reinsdorf對基期資本存量做一個向上修正，修正后為：（6）各年度的固定資產投資額數據均以貨幣的數量表示，因此也需借用價格指數消除通脹的影響。對于固定資產投資價格指數，從這些描述中揭示由于成都市統計年鑒中公布的指數數據不完整，1992年以前缺失的固定資產投資價格指數用投資隱含平減指數來進行補缺，而1992年以后的固定資產投資價格指數直接可以從成都統計年鑒中獲得，本文將1978年設定為基期不變價，1978年的固定資產價格指數為100，這確切表明了情況折舊率本文采用張軍在2004年估算分地區物質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，然后加權平均得到總資本的折舊率為9.6%(高思源,何小雪,2021)。該部分內容的創新之處在于其獨特的視角選擇，特別反映在對研究問題的新穎切入方式上。本研究跳出了傳統研究視角的局限，從更廣泛和具體的角度出發，既考慮全局走向又關注個體差異，為解釋復雜現象提供了新穎的思路。這種雙重視角不僅深化了對研究對象內在運作機制的認知，也為應對現實挑戰提出了更具針對性的策略。本文假設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；假設固定資產投資增長與資本存量增長相等，其中能看得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；這在某種程度上確認了最后取兩個基期資本存量的平均值，得到成都市1978年基期資本存量為185.50億元(崔曉彤,周濤杰,2021)。根據永續盤存法得到成都市1978-2019年的全社會物質資本存量。見表4-1表4-11978-2019年成都市全社會物質資本存量時間物質資本存量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一定層面上揭示本文以1978—2019年每年社會從業人數表示勞動投入量，是指生產過程中實際投入的勞動量，這在一定角度上表達了應該用標準勞動強度的勞動時間來衡量(楊昊天,孫佳琦,2021)。但是成都市目前缺乏必要的統計資料，因此，本文選用成都市這42年各年年末的全社會從業人數作為各年勞動投入量。見表4-2。表4-21978—2019年成都市實際生產總值、資本存量和年末從業人員統計年份實際生產總值Y（億元）物質資本存量K（億元）年末從業人數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：上述數據均來自對成都市統計年鑒中數據的處理4.3模型的回歸現有結果足以支持我們推出將上述數據中的實際生產總值和物質資本存量處理成人均實際生產總值和人均物質資本存量后利用Eviews軟件進行統計回歸，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，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值遠遠大于，說明回歸方程顯著，即變量對經濟增長有影響(王梓浩,王子杰,2021)。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，那么此模型不存在異方差。4.4.3自相關檢驗(1)Durbin-Watson檢驗法由最小二乘法結果知，DW=0.126525，這在一定層面上證實了對樣本量為42，兩個解釋變量，5%的顯著水平下，查DW統計表知，dL=1.39，dU=1.60，DW<dL,拒絕接受原假設，說明該模型存在某種程度的一階正自相關(陳瑞杰,黃曉玲,2021)。(2)LM（BG）自相關檢驗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，，從這些故事中看出對于樣本量為42，兩個解釋變量，5%的顯著水平下，查卡方檢驗表知，>,所以LM檢驗結果說明該模型存在序列自相關，且存在二階自相關。4.4.4多重共線性檢驗采用相關系數檢驗法通過Eviews軟件，得到0.988527<R2=0.995196,所以不存在多重共線性現象。4.4.5模型修正由以上結論可知，該模型存在二階自相關，采用GLS法對模型進行修正，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，從這些描述中揭示即變量對經濟增長有影響(王子文,張梓涵,2021)。(2)自相關檢驗：Durbin-Watson檢驗法由最小二乘法結果知，DW=2.021663，在α=0.05顯著水平下，查DW統計表知，dL=1.34<DW=2.021663<4—dL=2.66,，接受原假設，說明模型中不存在某種程度的序列自相關。(3)回歸方程經濟含義：α=0.579505，說明當勞動力要素投入不變時，成都市產值與資本要素的投入成正比，其中能看得即當成都市資本要素投入每增加1%，成都市生產總值可增長0.579505%；在研究策略方面，本文也展現了創新性，作者將前人的研究成果巧妙融入其中，增強了研究的深度。通過深入剖析現有文獻中的關鍵理論和實證發現，本文建立了一個更為系統且全面的結構，旨在為該領域的研究提供新穎的視角和方法論支持。此外，為了確保研究的有效性和可信度，不僅檢驗了早期的理論假設，還探索了未充分探討的研究區域。β=1-α=0.420495，說明當資本要素投入不變時，成都市產值與勞動力要素的投入成正比，即表示當成都市勞動要素投入每增加1%，成都市生產總值增長0.420495%；r=0.033439,表示成都市科學技術進步的年增長速度為0.033439(楊穎博,王宏宇,2021)。4.6科技進步貢獻率測算在確定了參數α和β后，分別計算出成都市每年的產出增長速度y、資本投入增長速度k和勞動投入速度l，再根據科技進步增長速度的方程式，計算出r,見表4-3。表4-3成都市1979—2019年各要素增長速度表（%）時間產出增長速度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這在一定層面上傳遞了根據公式科技進步對經濟增長的貢獻率：；資本投入對經濟增長的貢獻率：；勞動投入對經濟增長的貢獻率：。分別求得科技進步對成都市經濟增長的貢獻率和其他要素對成都市經濟增長的貢獻率。結果見表4-4 表4-4成都市1979—2019年各要素貢獻率測算結果（%）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實證結果分析根據產出增長速度、資本增長速度、勞動增長速度和科技增長速度數據做折線圖，得到圖4-1。圖4-1成都市1979—2019年國內生產總值、固定資產投資、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定，沒有較大幅度的波動，這在一定層面上揭示且每年增速均比國內生產總值增速低，同時出現多年的負增長速度，說明勞動投入對成都市經濟增長的作用有限(楊浩然,高文博,2021)；從圖中可以看出物質資本存量在這40年來有多次較大的增幅和降幅，且成都市生產總值的增速與降速趨勢與物質資本存量投入增降趨勢基本保持一致，這在一定角度上表達了但在某幾處節點有差距，說明物質資本存量對成都市經濟增長是具有明顯拉動作用的，物質資本存量與經濟增長之間的正相關性很強(劉辰,王樂婷,2021)。文章中展示的數據處理方法較傳統的做法更為簡便且高效。通過實施一個更直接的預處理流程，本文摒棄了不必要的轉換步驟，優化了信息清洗和標準化過程，從而大幅提升了數據處理的效率。這樣做不僅加快了分析數據集的準備時間，也降低了復雜處理步驟帶來的誤差風險。通過廣泛的測試不同來源和類型的數據，進一步證實了該方法的穩定性和可靠性。同時從上圖可知，科技增長速度趨勢與成都市產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，現有結果足以支持我們推出但這時產出增速是上升趨勢，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濟增長的拉動作用比較明顯，說明科技進步對經濟增長也是有拉動作用的。根據科技進步貢獻率、資本對經濟增長的貢獻率以及勞動對經濟增長的貢獻率數據做折線圖，得到圖4-2。圖4-2成都市1979—2019年各要素貢獻率折線圖表4-5七個時期的平均科技進步貢獻率、資本貢獻、勞動貢獻率時期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，科技進步貢獻率最高是在1980年為67.31，最低是在1989年為-85.63，這在一定層面上證實了科技進步對成都市經濟增長的平均貢獻率為28.20%，且大多數時間均小于固定資本存量投資貢獻率，大于勞動投入貢獻率，有五年的時間科技進步貢獻率是為負值的，且在1989年成為這41年中最低的科技進步貢獻率。在1979年到1989年這十年間科技進步貢獻率在整體上呈現下降趨勢，在1990年到2000年這十年間基本呈現穩定狀態且有幾處較小幅度的波動(趙晨輝,馬睿杰,2021)。從這些故事中看出在2000年到2014年這15年間科技進步貢獻率又在整體上呈現下降趨勢。科技進步貢獻率在2015年和2019年呈現先增加后減少再增加的波動趨勢，從整體上看，科技進步對成都市經濟增長的貢獻拉動作用不如固定資本存量投入對經濟增長的作用(李俊杰,張雅楠,2021)。1979—2019年固定資本存量投入對經濟增長的平均貢獻率為63.19%,資本貢獻率除1989年出現較大貢獻率外，從這些描述中揭示其他時間均處于比較穩定的狀態，且不存在負貢獻率現象。說明固定資本存量要素投入對成都市經濟增長的拉動作用處于主導地位。1979—2019年勞動投入對成都市經濟增長的平均貢獻率為8.62%。且這41年間處于極其穩定的狀態，相對科技進步貢獻率和資本貢獻率來說，對成都市經濟增長的作用不明顯。隨著成都市的不斷發展，科技創新能力的不斷提高，對高端人才的需求擴大，對低端人才的需求不斷降低，使得其在整體上呈現不明顯的下降趨勢(許志鵬,吳雪萍,2021)。(2)分階段分析1978—1985年，改革開放激發了成都科技發展的活力，成都科技進入了快速發展時期，科技產出不斷創造出新水平，其中能看得迎來了成都市科技事業的春天，激發了廣大科技人員的積極性和主動性。而且從1980年開始，成都市科技成果的登記制度逐漸走向制度化、規劃化，使得政府能夠更加清晰直觀的看到科技發展發揮的作用。1992—1996年間，成都市產出速度逐漸上升，而資本貢獻率和勞動貢獻率均呈下降趨勢，科技貢獻率是逐年增大并逐漸趨于穩定，說明科技進步對經濟增長的促進作用越來越明顯。這是因為1992年，這在某種程度上確認了成都市率先在全國提出了實時“科技興市”戰略，出臺了一系列促進科技進步的政策措施，明確要發展高新技術產業(陸婉婷,黃昊然,2021)。同年，原國家科委受國務院委托向成都市新技術產業園區授“國家高新技術產業開發區”標牌，標志著成都高新技術企業進入集群發展時期。1994年成都市提出了“三五八十”四大奮斗目標和發展思路，使經濟增長需要的各類資源得到有效的配置，促進成都市經濟增長，反映在科技進步的貢獻率中。1997—2000年，成都市產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年出現負增長，資本貢獻率和勞動貢獻率均呈下降趨勢，且勞動貢獻率出現負值，這在一定層面上揭示但技術貢獻率呈現上升趨勢且保持在較高水平。出現這個現象的原因有1997年金融危機后，政府積極推動財政政策，宏觀經濟形勢轉好。以及“三五八十”奮斗目標和發展思路的持續深入，促進了成都市經濟的發展(王詩,楊煜晨,2021)。2000—2006年間，成都市產出增長速度呈現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，這在一定角度上表達了較上一階段有較大提高，而這個階段資本貢獻率和勞動貢獻率均呈上升趨勢，技術貢獻率較前期出現大幅度下降，科技進步對成都市經濟增長的拉動作用不明顯(張思源,李博文,2021)。原因是這個階段資本密集型產業高速發展，削弱了科技進步對經濟增長的貢獻率。2006—2017年間，成都市產出增長速度在2006年到2010年這個階段出現小幅度的上升，而2010年至今基本呈現下降趨勢。現有結果足以支持我們推出勞動增長速度基本保持穩定，資本增長率呈現先上升后下降的趨勢，且在2009年出現最大增長率。在這個階段技術貢獻率在整體上呈現先上升后下降趨勢且在2014年出現負值，資本貢獻率和勞動貢獻率均呈現下降趨勢，甚至勞動貢獻率在2017年出現負值(趙雅慧,劉弘宇,2021)。分析出現這種現象的原因，2006年“十一五”開局之年，推進成都城西新區開發開放被納入國家發展戰略，這在一定層面上證實了同時成都確立了建設創新型城市的戰略目標，圍繞促進技術創新、成果轉化以及高新技術產業化出臺了一系列優惠政策，為基礎研究、技術開發、高新技術產業化等設立了資金。2017—2019年，成都經濟運行穩中有進、穩中向好。產出增長速度有小幅度的增長，勞動增長速度基本保持穩定，勞動貢獻率由負值轉為正值(劉辰,王樂婷,2021)。資本增長速度有一定的增長，產業資金投入在高新領域投資力度加大，所以資本貢獻率在減小。而科技進步貢獻率在這階段呈現上升趨勢，說明推進高新技術產業發展有利于促進科技進步，進而促進成都市經濟增長。第五章研究結論和政策建議5.1基本結論（1）1979-2019年成都市GDP平均增長速度為10.84%，其中科技進步對經濟增長的貢獻率為28.20%，資金投入貢獻率為63.19%，勞動力投入貢獻率為8.62%。（2）成都市在“七五”時期和“十二五”時期科技進步對經濟增長的貢獻率最低，僅為3.13%和3.68%；在“七五”時期、“十一五”時期、“十二五”時期資本投入對經濟增長的貢獻率均非常高，均超過70%；勞動貢獻率除“十三五”時期出現負值外，其他幾個時期均比較穩定。（3）成都市經濟增長是在以資本為主要動力的基礎上,其次依靠科技進步來驅動的,而勞動力對成都市經濟增長的貢獻是較小的。5.2政策建議（1）加大科技創新資金投入力度，調動科研積極性科技投入是一個國家或地區進行科技創新的物質基礎，物質基礎薄弱對于科學研究就如同缺少動力，同時無法調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作用，比如要大力支持科技創新活動，從這些故事中看出加大對于高校或是科研企業和機構的科研撥款，或是給予一些稅收優惠政策等方面的支持(趙晨輝,馬睿杰,2021)。同時要建立和完善人才激勵政策和科技獎勵制度，促進科技人員通過技術創新獲得的經濟收益，充分激發和調動科技人員的積極性，促進創新成果不斷涌現。（2）鼓勵科技型企業發展，推進傳統產業改造政府對那些自主創新、積極引進高科技的企業給予政策優惠，鼓勵企業內部加大科技創新投入，大力開展技術創新和產品創新。從這些描述中揭示對于這些新型企業，政府可以在平臺建設、稅收優惠、資質獲取和資金支持等方面給與支持。技術創新和產品創新可以提高產出的效率、降低產出的成本，開辟新的市場，運用高新技術對傳統產業和傳統技術項目進行改進，努力將高新技術產業和改造傳統產業結合起來，實現傳統產業結構優化和技術升級，提高傳統產業的競爭力與產業效益(李俊杰,