PAGE26深圳市科技進步與經濟增長關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第三章深圳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第四章科技進步對深圳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。深圳市是中國近現代科學、高等教育的發源地之一，1957年起，深圳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年深圳率先在全國提出了科技興市的戰略，從中不難發現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，深圳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（林哲宏、趙文輝、宋承志,2022)。通過研究深圳市科技進步貢獻率，有助于深圳市政府深入認識深圳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，更好地促進深圳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(高宇彬、劉子騰、周曉峰,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，這在某個角度上證明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(鄧明煜、鄭澤濤、梁佳俊,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，從這些互動中理解發現在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，測算了在規模報酬不變情況下新疆的廣義科技進步貢獻率，從這些數據中顯現得到新疆在“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%(張成棟、劉志遠、黃睿智,2023)。陳思遠、吳東升、王俊豪（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%(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。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，這明顯體現出特征勞動投入采用年末從業人員數。謝凌峰、董冠宇、孫睿東（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%。王子豪、宋晨昊、林俊浩（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，這在某種程度上彰顯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(賈俊杰、彭宇飛、蔣明宇,2023)。了解并分析深圳市科技進步和經濟增長的現狀，這在某種程度上標明本文選擇基于柯布-道格拉斯的索洛余值法對科技進步對深圳市經濟增長的貢獻率進行實證分析，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，根據測算結果對深圳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(張思博、馮浩然、周志翔,2023)。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深圳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(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。從中不難發現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。這在某個角度上證明了主要步驟為利用Excel等軟件將從深圳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深圳市經濟增長的貢獻率(鄒宇凡、孫云飛、趙博文,2023)。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(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(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。從這些互動中理解提出國民財富增長的主要因素是分工協作和資本積累(馬天宇、鄧文浩、楊俊杰,2023)。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。盡管本文尚未完全挖掘這一部分的研究結論，但從現有成果來看，已展現出一定的指導意義。首先，初步結果為該領域提供了新穎的視角和洞見，有助于辨識關鍵因素及其互動機制，為后續深入研究打下了堅實基礎。其次，這些發現揭示了若干潛在趨勢和模式，能夠為理論框架的構建提供實證依據，并激發更多的學術討論與辯論。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，這明顯體現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。在其中能看出它是以柯布—道格拉斯生產函數為基礎提出的新增長模型(何子怡、趙樂然、黃明和,2023)。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，這在某種程度上反映出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(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(譚天琪、黃博文、王沛誠,2023)。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，這在某種程度上凸顯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(劉志澤、蔡文俊、趙書豪,2023)：從中不難發現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。此項發現與葛飛合教授的研究成果相吻合，在設計和最終分析中均表現出一致性。研究初期采用了結構化的方法論，保證了從構思到執行的每個階段都有理有據。本研究也注重理論體系的建立，這不僅為具體的設計決策提供了堅實的學術基礎，還加深了對變量間復雜關聯的理解。此外，項目強調多學科協作的重要性，通過融合不同領域的知識提升了方案的全面性和創新性，使團隊能夠迅速應對新挑戰并適時調整研究方向。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(田睿澤、周凱宇、馮若旭,2023)。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。這在某個角度上證明了它是在柯布—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(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表示資本產出彈性，β表示勞動力產出彈性(羅俊騰、楊涵德、張建偉,2023)。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(朱文杰,崔怡君,2023)。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(徐澤宇、賈宏偉、趙云龍,2023)。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，從這些互動中理解即總產出的增長率=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(韓天翔、馮子凡、陸佳輝,2023)。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。這明顯體現出特征總投入增長和生產率提高導致總產出增長(王振宇、劉子睿、張雨澤,2023)。為了確保研究結論的穩健性和公信力，本文首先廣泛收集并仔細審查了國內外相關領域的經典及最新文獻，以此搭建了一個堅實的研究基礎。這不僅幫助本文確定了研究問題的獨特價值，也保證了本文的研究是在充分掌握現有知識的前提下進行的。本文選用了多種來源的第一手和第二手資料，如相關文獻、官方統計等，這些資料因其權威性、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、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(高永濤、李俊琦、劉瑾瑜,2023)。第三章 深圳市科技進步與經濟增長的現狀3.1經濟增長現狀3.1.1深圳市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來反映深圳市經濟增長情況(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，深圳市經濟增長速度處于逐年下降的狀態(郭辰逸,何佳怡,2023)。這部分內容的構思受到了章和寧教授相關主題研究的啟發，主要體現在理念導向和方法論上。在思想脈絡方面，本研究遵從了章教授所強調的整體性和邏輯連貫性。通過對研究對象內部結構與操作機制的深入剖析，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，還將其理論應用于實踐，確保研究結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合的方法，為研究提供了堅實的數據支撐和理論基礎。3.1.2深圳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，這明顯體現出特征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深圳市三次產業的發展水平(李思穎,王心怡,2023)。表3-2深圳市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深圳市2001-2019年一、二、三產業比重從表3-2和圖3-2可以看出，深圳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，這在某種程度上反映出且深圳市農業所占比重比較小(孫俊濤,黃思遠,2023)。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，這在某種程度上標明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(蔡亦涵,周子杰,2023)。以上說明深圳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，這在某種程度上凸顯了此后幾年到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，說明深圳市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(方子和,吳書瑤,2023)。3.2科技進步概況3.2.1科技創新成果2018年深圳市專利申請數是99038件，授權量為54680件，占申請數的55.2%，超過一半；2019年深圳市專利申請數為96045件，授權量為57799件，占申請數的60.2%占比有所增加。根據深圳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(徐曉婷,林子瑜,2023)。深圳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，深圳需要迫切解決新冠肺炎無法快速檢測、治療等問題，從中不難發現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；深圳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(劉瑾瑜,張雪麗,2023)；本文同樣對結論進行了復審，首先從理論角度確保研究結果與現有學術體系相契合。本文仔細對比了本研究的主要發現與領域內廣泛認可的理論，以檢驗其合理性和邏輯嚴謹性。這一過程不僅驗證了研究結論得到現有理論的支持，還在某些方面提出了新的見解或補充，從而豐富和完善了相關理論架構。其次，在實證分析中，本文重新審視原始數據，采用多種統計方法和技術進行交叉驗證，并引入外部數據集作為參考樣本，力求消除任何可能影響結論準確性的偏差，確保研究結果的真實性和廣泛適用性。科技領軍（培育）企業重大項目，這在某個角度上證明了科技領軍企業和領軍培育企業實施重大創新項目是深圳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，從這些互動中理解打通成果轉化渠道，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(周志遠,王雨珊,2023)。在新能源新材料科技研發上，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(李書豪,王子明,2023)。從這些數據中顯現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，深圳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，這明顯體現出特征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深圳市2011-2019年新產品銷售收入圖3-5深圳市2011-2019年專利申請量、授權量2004年，在其中能看出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，這在某種程度上反映出而到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(張天宇,陳雅玲,2023)。這部分內容的創新主要體現在視角的選擇上，首先表現在對研究問題的獨特切入點。本研究超越了傳統研究中較為狹隘的角度，從宏觀和微觀兩個層面同時入手，既關注總體趨勢也重視個體特性，為理解復雜現象提供了新的思考路徑。這種雙重角度不僅增強了對研究對象內部機制的理解，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，這在某種程度上標明從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。深圳市的專利申請量、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，深圳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，這在某種程度上凸顯了以便很好的適應經濟發展的需求(劉志鵬,楊晨曦,2023)。第四章科技進步對深圳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經濟產出量的確定從中不難發現本文采取1978—2019年深圳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用來表示深圳市的經濟產出量(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）這在某個角度上證明了其中，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，從這些數據中顯現由于深圳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深圳統計年鑒中獲得，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，這明顯體現出特征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%(陳思源,黃文婷,2023)。這一發現與本文最初的預期相吻合，表明了研究方向的準確性。首先，這種一致性證明了本文在研究規劃階段設定的目標和假設是基于堅實的基礎。通過詳盡地審視相關理論文獻并綜合分析現有研究成果，本文的預設建立在合理且有據可查的基礎上，最終結果與預期一致，進一步驗證了研究的有效性。該結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且有效的。在研究過程中，本文嚴格遵守學術標準，運用多種驗證方法確保結論的可靠性。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，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)。根據永續盤存法得到深圳市1978-2019年的全社會物質資本存量。見表4-1表4-11978-2019年深圳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某種程度上標明本文以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，這在某種程度上凸顯了應該用標準勞動強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人數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：上述數據均來自對深圳市統計年鑒中數據的處理4.3模型的回歸從中不難發現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(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，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(徐天浩,林文和,2023)。(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，從這些數據中顯現即變量對經濟增長有影響(孫宇航,李晴雯,2023)。(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，深圳市產值與資本要素的投入成正比，在其中能看出即當深圳市資本要素投入每增加1%，深圳市生產總值可增長0.579505%；這表明本研究高度重視跨學科的結合，利用經濟學、社會學等領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，以豐富和完善現有的理論體系。通過對研究結果的詳盡分析，本文提出了具有實際應用價值的政策建議或實踐指導，希望對行業發展、決策制定及未來的研究方向產生積極影響。β=1-α=0.420495，說明當資本要素投入不變時，深圳市產值與勞動力要素的投入成正比，即表示當深圳市勞動要素投入每增加1%，深圳市生產總值增長0.420495%；r=0.033439,表示深圳市科學技術進步的年增長速度為0.033439(羅俊騰、楊涵德、張建偉,2023)。4.6科技進步貢獻率測算在確定了參數α和β后，分別計算出深圳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深圳市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這在某種程度上彰顯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深圳市經濟增長的貢獻率和其他要素對深圳市經濟增長的貢獻率。結果見表4-4 表4-4深圳市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深圳市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，這在某種程度上標明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，說明勞動投入對深圳市經濟增長的作用有限(陳思遠、吳東升、王俊豪,2023)；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，且深圳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，這在某種程度上凸顯了但在某幾處節點有差距，說明物質資本存量對深圳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(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。文章借鑒了已有的設計方案來制定計算策略，并進行了適度簡化，以提高其實用性和可操作性。通過詳細檢查現有方案，識別并消除了復雜且不必要的步驟，優化了流程，構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量控制機制。同時從上圖可知，科技增長速度趨勢與深圳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，從中不難發現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深圳市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，這在某個角度上證明了科技進步對深圳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(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，科技進步對深圳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(王子豪、宋晨昊、林俊浩,2023)。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，從這些數據中顯現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深圳市經濟增長的拉動作用處于主導地位。1979—2019年勞動投入對深圳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，對深圳市經濟增長的作用不明顯。隨著深圳市的不斷發展，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(賈俊杰、彭宇飛、蔣明宇,2023)。(2)分階段分析1978—1985年，改革開放激發了深圳科技發展的活力，深圳科技進入了快速發展時期，科技產出不斷創造出新水平，在其中能看出迎來了深圳市科技事業的春天，激發了廣大科技人員的積極性和主動性。而且從1980年開始，深圳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，深圳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(張思博、馮浩然、周志翔,2023)。同年，原國家科委受國務院委托向深圳市新技術產業園區授“國家高新技術產業開發區”標牌，標志著深圳高新技術企業進入集群發展時期。1994年深圳市提出了“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，促進深圳市經濟增長，反映在科技進步的貢獻率中。1997—2000年，深圳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，這在某種程度上標明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，促進了深圳市經濟的發展(鄒宇凡、孫云飛、趙博文,2023)。2000—2006年間，深圳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，科技進步對深圳市經濟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，深圳市產出增長速度在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。從中不難發現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(馬天宇、鄧文浩、楊俊杰,2023)。分析出現這種現象的原因，2006年“十一五”開局之年，推進深圳城西新區開發開放被納入國家發展戰略，這在某個角度上證明了同時深圳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，深圳經濟運行穩中有進、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(崔子聰、徐佳豪、楊潤澤,2023)。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，進而促進深圳市經濟增長。第五章研究結論和政策建議5.1基本結論（1）1979-2019年深圳市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）深圳市在“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）深圳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,而勞動力對深圳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，從這些互動中理解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(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。從這些數據中顯現對于這些新型企業，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(王子豪、宋晨昊、林俊浩,2023)。這明顯體現出特征培養戰略型新興產業發展先進裝備制