一、上海 发明专利申请数跃居全国首位（论文文献综述）
赖晓敏[1]（2021）在《中国农业专利的数量、质量与经济效果研究》文中进行了进一步梳理科技兴农战略下,中国农业专利事业发展迅速,但发展过程中的研发不平衡与转化不充分问题愈发突显。得益于农业科技创新体系发展,中国农业专利规模持续扩大,新增专利数连续多年位居世界第一,且增速不断加快,后发优势明显,在特定技术领域实现由“跟跑”向“并跑”甚至是“领跑”的跨越。与此同时,专利发展过程中显现出研发不平衡、转化不充分问题,前者主要表现为农业专利在数量布局、质量层次和研发主体结构上存在失衡现象,后者主要表现为农业专利的加速扩张与农业经济的增速放缓不相适应,二者的脱钩反映出农业专利的质量不高与应用转化不足。对此,围绕如何量化并解释中国农业专利不平衡不充分发展问题,研究依次从专利数量、专利质量和专利经济效果三方面入手,综合利用专利文献计量、空间计量经济学、二元选择模型和机器学习等方法,在量化把握农业专利数量与质量水平现状的基础上,进一步探究中国农业专利产出数量水平的均衡收敛机制,农业专利质量水平的长期优化机制,以及农业专利推动产业经济发展的转化扩散机制,并据此提出推动中国农业高质量专利研发与转化的政策建议。研究主要内容和结论包括:（1）中国来源和受理的农业专利规模整体不断扩大,1985-2019年中国来源和受理的累计农业发明申请、发明授权和实用新型数分别居世界第一、第二和第一;中国农业专利多布局在以植物栽培、农药、饲料、养殖管理和肥料等小类为主的农业生产领域和以食品饮料加工处理小类为主的食品加工领域;首要应用行业是以农业生产专用设备制造、农业中间品制造和农产品加工等为主的制造业,其次是以各种农作物种植栽培为主的农林牧渔业;企业和科研机构是研发主力,个体占比趋于下降。整体上,专利数量和申请人规模在1985-1995年技术引进期较小,此后进入技术发展期,并在2008-2019年技术发展期第二阶段加速增长;不同技术领域和研发主体的技术生命周期演进存在一定差异。（2）中国农业专利呈现自东向西递减分布,数量水平由高到低分别为华东区、华北区、东北区、中南区、西北区和西南区,且各区域研发主体结构不同;数量水平的省域分布高度失衡,失衡主要由区域间差异引起,区域内相对均衡;数量水平分布具有负空间自相关性,省域分布以低高聚类为主,其次是高低聚类。发明申请和实用新型水平的省域分布呈绝对β收敛,且在技术相似和产业相似两种关联矩阵下的收敛速度快于反距离和邻接关系两种地理矩阵,而科研机构和企业三类专利水平均呈绝对β收敛,个人则仅发明授权和实用新型水平收敛;引入控制变量后,全样本和各主体的三类专利水平仍呈现条件β收敛,其中技术市场发育对各专利水平增速均有促进效果。（3）中国农业专利质量水平符合技术生命周期演化特点,在1996年进入技术发展期之后质量水平被稀释下降,质量综合指数由期初的0.70降至期末的0.40,质量的子维度技术通用性、技术创新性、法律价值和经济价值也在发展期有所下降;空间分布上,技术创新性、法律价值和经济价值呈现东高西低特点,三者分布在前期呈现一定的空间失衡,而技术通用性和综合质量水平始终较为均衡。专利规模扩张也带来泡沫专利规模的上升,累计泡沫23,135件,整体泡沫化程度为11.70%,泡沫规模在2008-2019年呈加速上升趋势,但泡沫化程度略有下降;泡沫专利空间格局与农业专利总量格局一致,即东多西少,省域分布由失衡转为均衡,但本土专利的泡沫化程度远高于境外来源专利。无论是Logit、Probit和异方差Probit模型,还是随机森林和BP神经网络算法,各方法对非泡沫专利的预测精度均趋于100.00%,但在泡沫专利的预测上,仅随机森林算法在训练样本内有99.24%的预测精度,其余方法均有明显第一类错误。（4）静态空间杜宾模型表明,中国农业专利质量及其构成受本地和相关地区农业研发要素投入、研发主体发育和创新外部环境三方面因素影响,其中研发人员投入在关联矩阵下对专利技术创新性和法律经济的间接效应为负,经费投入对技术通用性和法律价值的直接效应为正,对技术价值、法律价值和整体质量的间接效应均为负;科研机构发育对技术创新性具有正向间接效应,企业发育在地理矩阵下对法律价值和整体质量的间接效应为正,在关联矩阵下对法律价值的间接效应为负;基础研究在地理矩阵下对技术通用性、法律价值和综合质量的各效应均为负,技术市场对技术通用性、法律价值和综合质量的各效应均为正,科技转化服务对法律价值和综合质量的直接效应为负,对临近地区技术创新性的间接效应为正,信息化在地理矩阵下对技术通用性和法律价值的间接效应为负,但对经济价值为正。动态空间杜宾模型表明专利的技术通用性和法律价值具有累积性,受经济价值影响,综合质量在地理矩阵下具有累积效应,在关联矩阵下具有收敛性;动态模型中上述长期边际效应依旧成立,并进一步证实长期与短期效应的作用方向多相反。（5）以种植业为例,各空间模型中农业有效专利对农业经济产出的回归系数均显着为正,并大于普通面板模型结果,表明农业专利同时存在地理临近和技术供需联系两种扩散渠道;反距离矩阵、邻接关系矩阵、技术相似矩阵和产业相似矩阵四种空间权重下,专利对农业经济产出的总贡献分别为12.30%、12.72%、13.41%和13.16%,贡献率仅次于化肥（50.00%左右）和劳动（20.00%左右）投入,与机械投入（10.00%左右）相近;专利对农业经济的总贡献效应以本地直接效应为主,四种矩阵下的直接效应分别为11.97%、16.07%、18.29%和14.36%,而间接效应分别为0.33%、-3.35%、-4.88%和-1.21%,这种差异化的间接效应表明专利的空间溢出包含由技术扩散产生的正向辐射增益效应和农业物候相似凸显的专利权负向排他效应两部分。研究可能的创新之处有三个方面:（1）拓展并验证了农业科技创新活动的空间关联。在探讨农业科技研发绩效和经济贡献过程中,不仅考虑了反距离矩阵和邻接关系矩阵刻画的常见地理溢出效应,还基于夹角余弦定理拓展并检验了技术和产业结构相似地区间的技术供需关联溢出效应。（2）基于专利视角测度农业技术创新的经济效果。相比以往研究采用的政府科技经费投入变量,专利作为应用研究的直接成果,避免了兼顾基础研究的政府经费投入会夸大实际技术研发支出,并能全面涵盖科研机构、企业和个人等各类技术研发主体。（3）探索了农业专利质量的影响因素及其作用机制。综合技术价值、法律价值和经济价值三个维度构建质量评价体系,系统量化了中国农业专利质量现状格局,并讨论了研发要素投入、科研主体发育和创新外部环境三方面因素对综合质量及其子维度构成的影响。
邵东[2]（2021）在《CEO背景特征，企业创新与绩效的关系研究》文中研究指明当前全球经济下行趋势明显,经济“逆全球化”现象日益加剧,国际政治局势剧烈动荡,对我国社会稳定和经济发展带来了新的挑战和新的要求。面对复杂的国内外政治和经济形势,我国全面推动经济高质量发展,建设以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局,突出科技创新在高质量发展和“双循环”格局中的重大推动作用。创新是当代经济高质量发展的第一驱动力,是贯彻新发展理念的重要基础和保障,是“十四五”时期直至更长时期发展过程中的核心与关键。新时期我国经济发展的基本特征是由高速增长阶段转向高质量发展阶段,要实现我国经济的高质量发展,在于全面推进创新驱动型的增长模式。为此,企业作为社会经济活动的微观主体,是推动高质量发展的基本单元,但我国企业大多处于全球价值链的中低端位置,面临发展中国家中低端分流和发达国家高端压制的双向挤压。为了摆脱这一困境,实现技术突破和技术独立,我国企业需要将创新作为发展的第一要义,提高创新效率和效益,实现企业层面的高质量发展,为社会技术进步、产业升级和经济可持续发展做出贡献,为我国经济高质量发展的全面推进打下坚实基础。创新是一项高风险、高投入、高收益、投资收益期较长的企业战略层面的选择,CEO（Chief Executive Officer）作为企业战略决策制定与实施的最高管理者,其背景特征塑造了个人的思维模式和决策偏好,进而影响企业的战略选择和实施,能够在很大程度上决定企业的创新意愿和能力。因此,本研究基于中国经济发展的宏观背景和中国企业创新的特质,随着国家鼓励高校教师和科研人员从事商业活动,随着企业家的社会地位日益提升并占据社会生活的主流,随着中国企业越来越多地聘用外籍高管人员,选取现有研究较少涉及、且对企业创新管理具有代表性和现实意义的CEO学术、名人和外籍三种背景特征（简称学术CEO、名人CEO、外籍CEO）,用企业创新投入和创新产出作为创新在企业中的具体体现,逐步递进分析并对比这三种CEO背景特征对企业创新的影响、公司治理结构在CEO背景特征影响企业创新关系中的边界作用、CEO三种背景特征对企业绩效的影响、以及企业创新在CEO背景特征影响企业绩效关系中的中介作用。实证结果能够为CEO影响企业战略的相关研究提供理论参考,为企业选聘有益于促进企业创新战略的高管团队成员提供借鉴意义。本文按以下结构展开具体研究:第一章,绪论。阐述了本文的研究背景、研究目的和意义,概括了研究内容与研究方法,提出了本文的研究思路和技术路线,构建了论文的具体结构。第二章,理论基础与文献综述。本章对研究中所涉及到的概念进行明确地界定,确定了具体的研究范围,梳理并总结与本研究相关的理论基础和现有文献,为实证研究提供充足的理论依据,并对现有研究进行系统地分析和评述,发现当前研究中的不足,引出本文的切入点。对CEO背景特征影响企业创新、企业绩效进行理论分析,深入探讨了CEO背景特征对企业创新活动和企业绩效水平的作用方式和内在机理,将CEO背景特征与企业战略、企业行为和结果有机结合,为下文的实证研究奠定了充分的理论基础。第三章,CEO背景特征对企业创新的影响研究。本章实证检验了CEO学术背景特征、名人背景特征及程度、外籍背景特征对企业创新投入和创新产出的影响,并对比学术、名人、外籍三种背景特征对创新投入与产出的作用强度,从CEO工作经历、社会地位和国籍文化三个层面考察了企业创新的前置影响因素,为不同视角的高管特征与企业创新之间关系的研究提供了借鉴和参考。第四章,公司治理结构在CEO背景特征影响企业创新过程中的边界作用分析。本章从公司治理结构的视角出发,引入CEO个人权力,CEO管理激励和企业股权结构三个维度,采用CEO两职合一、CEO兼任股东企业职务;CEO薪酬激励、CEO股权激励;企业股权集中度、股权性质六个分组或调解变量实证检验了公司治理结构要素在CEO背景特征影响企业创新过程中的边界作用。第五章,企业创新在CEO背景特征影响企业绩效过程中的中介作用分析。本章从创新效益的角度出发,将创新投入和创新产出作为中介变量,构建CEO背景特征影响企业绩效的作用路径分析模型,实证检验并对比了CEO三种背景特征对企业绩效的影响,以及企业创新在CEO背景特征影响企业绩效过程中的中介作用。第六章,研究结论与展望。本章对研究结论进行了总结和深入分析,探讨解释变量与被解释变量之间的内在机理,阐述了本文的理论意义和实践意义,指明了本研究的创新点和不足之处,并对未来可能的研究方向做出展望。本研究利用中国沪深两市2009年至2017年的上市企业作为研究样本,手工搜集整理上市企业CEO背景特征的一手数据,与企业二手数据和信息相结合,共得到16,584个“企业-年”样本。在此基础上,建立26个研究假设和70个回归模型,采用多元线性回归分析方法和Tobit回归分析方法,得出以下结论:（1）对企业创新投入具有促进作用的是CEO学术、名人和外籍背景特征,CEO名人背景特征越强,对企业创新投入的促进作用越大,同时,CEO名人背景特征对创新投入的影响最强,学术背景特征次之,外籍背景特征最弱。对企业创新产出具有促进作用的是CEO学术和外籍背景特征,外籍背景特征对创新产出的作用强于学术背景特征,而CEO名人背景特征对创新产出没有显着作用,表明CEO通过增加研发支出以维持名人地位的动机和行为造成了企业创新效率的降低。（2）CEO两职合一抑制了CEO学术和外籍背景特征对企业创新投入和产出的促进作用,提升了CEO名人背景特征及程度对创新投入的促进作用;CEO在股东企业兼职抑制了CEO学术和外籍背景特征对企业创新投入和产出的促进作用,提升了CEO名人背景特征及程度对创新投入的促进作用。上述结果表明CEO个人权力的增大抵消了学术CEO和外籍CEO的创新意愿,使其在面临创新风险时更加谨慎和保守,只有名人CEO会随着个人权力的增大而提高企业创新投入。（3）CEO薪酬激励增强了CEO名人背景特征及程度、外籍背景特征对企业创新投入的促进作用,也增强了CEO外籍背景特征对企业创新产出的促进作用,但薪酬激励在CEO学术背景特征促进创新投入和产出的过程中没有发挥调节作用;CEO股权激励抑制了CEO学术和外籍背景特征对企业创新投入的促进作用,仅加强了CEO名人背景特征及程度对创新投入的促进作用,对CEO背景特征与创新产出的关系没有发挥调节效应,表明股权激励对企业创新的促进作用并不明显。（4）股权集中度在总体上抑制了CEO背景特征对企业创新的促进作用,对CEO学术背景特征与企业创新投入、对CEO外籍背景特征与企业创新产出的关系没有发挥调节作用,表明控股大股东的存在使企业更加关注当前的盈利水平,影响了企业创新的发展;国有控股的所有权性质提高了CEO学术背景特征对企业创新投入和产出的促进作用,却降低了CEO名人背景特征及程度对创新投入的促进作用,表明学术CEO能够充分利用国有企业丰富的创新资源,而名人CEO因国企领导者的官员属性和特殊社会地位减轻了其为了保持名人地位而采取积极行动的动机。（5）企业创新投入在CEO三种背景特征促进企业绩效的过程中发挥了中介作用,企业创新产出在CEO学术和外籍背景特征促进企业绩效过程中发挥了部分中介作用,而在CEO名人背景特征及程度促进企业绩效过程中没有发挥中介作用。上述结果表明创新投入和产出能够在部分领导环境中提高企业的绩效水平,CEO能够通过加强创新提升企业经济效益,也再一次证实了名人CEO促进企业创新的目的在于保持其名人地位,而非切实提高企业创新水平和可持续发展能力,影响了企业创新资源的效率。本研究的创新点主要体现在以下几个方面:第一,在关于CEO背景特征的研究中,很少有文献涉及CEO学术、名人和外籍背景特征以及这三种背景特征对企业创新、企业绩效的影响,也鲜有文献对比不同背景特征影响企业创新、企业绩效的强弱关系,对此展开实证研究不仅具有一定的创新性和代表性,更能够发现三种CEO背景特征对企业创新和企业战略产生的独特作用。因此,本文从CEO工作经历、社会地位、国籍文化三个维度引入学术、名人和外籍背景特征构建了CEO背景特征影响企业创新和绩效的作用模型,这在当前学术、名人和外籍CEO日益增加的社会经济活动中具有充分的研究价值和实践意义,能够在理论上揭示三种背景特征影响企业创新与绩效的实际作用和强弱关系,拓展CEO特征与企业战略领域的相关研究,在实践中为企业提升创新能力和绩效水平提供了新的方法和视角。第二、本研究拓展了高阶梯队理论、社会认同理论和委托代理理论的研究范围,将三种理论与创新管理和战略管理有机结合,丰富了高阶梯队理论的研究对象,延伸了社会认同理论在企业战略中的研究内容,为委托代理理论的核心问题提出了可供借鉴的解决方案。第三,在现有测量体系的基础上,改良了CEO名人背景特征的测量方式,通过大量的手工搜集整理工作,获得了近十年来中国上市企业CEO社会背景的一手资料,建立起独有的名人CEO数据库,测量指标从顶级媒体所授予的奖项扩展为各个级别政府和媒体所设置的各类社会奖项和荣誉称号,并将名人效应的强弱加入到实证模型当中,打破了现有测量方式的局限性,使研究结果具有充分的代表性和说服力。第四,本文对公司治理结构在CEO背景特征影响企业创新过程中所发挥的边界作用和权变效应进行了全面的研究,得出了与现有文献和公司治理常识有所不同的结论,揭示了不同公司治理结构下CEO背景特征影响企业创新的差异。本文从CEO个人权力、CEO管理激励和企业股权结构三个维度出发,引入CEO两职合一、CEO在股东企业兼任、CEO薪酬和股权激励、企业股权集中度和所有权性质六个公司治理结构要素,实证检验了治理要素在CEO影响企业创新过程中的实际作用,对企业构建完善的公司治理体系、提升企业创新水平具有重要的理论和现实意义。第五,本文深入分析了三种具有代表性和现实意义的CEO背景特征通过企业创新影响企业绩效的作用路径和内在机理,将创新投入和产出置于CEO特征情景下,揭示了不同CEO领导下创新投入和产出的经济效益转化能力,探讨了企业创新对绩效水平的实际作用,深入挖掘了创新在企业和社会经济发展中的贡献和价值,提出了高管通过增强企业创新水平和能力提高企业经济效益的可行办法。
张鑫宇[3]（2021）在《要素配置、技术进步与制造业全要素生产率》文中研究说明随着中国进入新发展阶段,推动制造业发展动能由要素投入数量增长转向全要素生产率（Total Factor Productivity,以下简称TFP）提升,对于实现中国制造业高质量发展乃至经济高质量发展至关重要。当前,中国制造业面临要素市场化配置改革迟滞、自主创新能力不强、TFP增长乏力等现实问题,为推动制造业高质量发展,亟需探寻制造业TFP的有效提升路径。改善要素配置效率和提高技术进步水平是提高制造业TFP的重要突破口,其中,要素配置效率主要取决于要素投入结构和要素错配程度,技术进步主要包括技术进步性质和技术进步来源。因此,本文从要素配置和技术进步两个维度出发,从要素投入结构、要素错配程度、技术进步偏向性、技术创新模式等视角切入,紧紧围绕“要素配置与技术进步之间有何关系、怎样更好发挥技术创新在提升TFP中的作用”两大问题,从以下三个方面研究和讨论要素配置、技术进步与制造业TFP三者之间的内在作用机制。首先,围绕要素投入结构与技术进步偏向性之间的关系,提出基于标准化CES生产函数的增长核算方法,在对数线性化展开标准化CES生产函数的基础上,将标准化TFP水平的对数值分解成包含标准化资本深化程度和标准化技术进步偏向性指数的函数,阐述要素投入结构和技术进步偏向性对TFP增长的交互影响机制。在此基础上,建立以标准化CES生产函数增长核算框架为基础的计量回归模型,采用1999-2016年制造业分行业大中型企业数据,运用三方程标准化供给面系统估计方法和面板数据系统GMM估计方法进行实证检验。研究结果表明,要素投入结构和技术进步偏向性对制造业TFP有正向的交互影响,以资本深化度量的要素投入结构呈现上升趋势且技术进步偏向资本,要素投入结构和技术进步偏向性相匹配,从而推动了制造业TFP增长。其次,围绕要素错配与自主创新之间的关系,将可变生产要素市场扭曲、固定生产要素市场扭曲和自主创新投入引入并拓展异质性企业垄断竞争模型,探讨了要素错配、自主创新对TFP的直接作用机制,以及要素错配通过影响自主创新投入对TFP的间接作用机制。在理论分析的基础上,采用2007-2019年制造业上市公司数据、城市经济社会数据和微观土地出让数据,运用面板工具变量方法处理内生性问题,综合考察资本错配、劳动力错配和土地错配等多维度要素错配对TFP的直接和间接影响效应。研究结果表明,以资本错配为代表的可变生产要素错配和以土地错配为代表的固定生产要素错配对制造业TFP的直接影响效应为负,自主创新投入对制造业TFP的直接影响效应为正,以资本错配为代表的可变生产要素错配通过抑制自主创新投入增加,间接阻碍了制造业TFP的提升。最后,围绕技术创新模式提升TFP的可行路径,分别揭示产业间纵向关联和产业数字化在技术创新模式影响制造业TFP中的作用机制。一方面,结合知识生产函数与产业关联理论,分析基于产业链上下游产业间纵向关联的技术知识溢出机制在技术创新模式影响TFP中的作用。实证部分利用2003-2015年中国制造业大中型企业分行业数据,将知识生产函数与空间面板德宾模型相结合构建计量模型,以处理空间滞后导致的内生性问题。研究结果显示,产业间纵向关联增强了自主创新对制造业TFP的促进作用,上下游产业的自主创新投入,通过基于产业间纵向关联的技术知识溢出机制,推动制造业产业技术进步,进而提高制造业TFP。另一方面,将产业数字化和技术创新模式引入并拓展中间产品种类扩张模型,揭示以信息通信技术（Information and Communications Technology,以下简称ICT）应用于制造业为主要表现的制造业产业数字化在自主创新提升TFP中的增强和削弱机制。基于此机制,利用2000-2015年中国制造业分行业大中型企业数据,构建动态面板模型、动态面板交互项模型和面板门槛模型进行实证检验。研究结果显示,产业数字化在自主创新提升TFP中同时存在削弱作用和增强作用,制造业产业数字化发展的初始阶段,ICT的资本品属性起主导作用,产业数字化削弱自主创新对制造业TFP的促进作用;随着制造业产业数字化水平不断提高,ICT的技术知识资本和通用目的技术属性起主导作用,产业数字化作用下自主创新对制造业TFP的促进作用逐渐增强。本文的主要贡献体现在以下三个方面:（1）提出基于标准化CES生产函数的增长核算方法和以其为基础的计量回归模型,揭示了要素投入结构和技术进步偏向性对TFP的交互影响机制,克服了传统增长核算方法未考虑TFP其他影响因素的局限性,拓展了要素投入结构与技术进步偏向性之间关系的研究,丰富了适宜性技术理论和技术一致性理论。（2）将可变和固定生产要素市场扭曲,以及自主创新引入并拓展异质性企业垄断竞争模型,探讨了要素错配和自主创新对TFP的作用机制,发现资本错配和土地错配对制造业TFP的直接影响效应为负,自主创新对制造业TFP的直接影响效应为正,资本错配通过抑制自主创新间接阻碍制造业TFP提升,完善了要素错配对TFP间接作用机制和土地要素错配经济效应的研究。（3）结合知识生产函数与产业关联理论,探讨了基于产业间纵向关联的技术知识溢出机制在技术创新模式影响TFP中的积极作用;引入产业数字化拓展中间产品种类扩张模型,揭示产业数字化在自主创新提升TFP中的增强和削弱机制,丰富了技术创新模式提升TFP可行路径的研究内容。本文的研究结论对于提升制造业TFP,推动制造业高质量发展乃至中国经济高质量发展具有显着的决策参考价值。一是要理顺要素配置与技术进步之间的关系,实现要素投入结构与技术进步偏向性相匹配,系统推进要素市场化配置改革优化要素配置效率,激发自主创新活力,提高自主创新能力;二是充分挖掘产业间纵向关联和产业数字化的作用,推动创新链与产业链深度融合以提升产业链现代化水平,推动新一代信息通信技术与制造业深度融合以促进制造业产业数字化发展,从而更好地发挥自主创新和引进模仿创新作用加快制造业TFP提升步伐,推动中国制造业高质量发展。
胡鞍钢[4]（2021）在《2020年全面建成小康社会之年——对我国经济社会发展的评价》文中认为2020年是极不平凡的一年,也是中国全面建成小康社会之年。对中国2020年经济社会发展进行评估,内容包括:抗击新冠肺炎疫情取得重大战略成果;率先在世界上实现经济复苏;积极财政政策更加稳健有为;决战脱贫攻坚取得决定性胜利;科技创新取得重大进展;农业现代化取得重要进展;工业综合实力更加凸显;民生保障惠及全体人民;积极扩大国内需求;生态文明建设取得重大成就;对外开放取得重大进展;改革实现重要突破;全面建成小康社会取得伟大历史性成就;未来面临的国内外挑战。研究表明,2020年中国如期实现全面建成小康社会目标,取得了历史性成就。
胡鞍钢[5]（2021）在《中国如何全面建成小康社会：系统评估与重要启示》文中认为2000年起,我国进入全面建设惠及十几亿人口的小康社会阶段,用20年时间实现了第一个百年奋斗目标。按照目标一致法,对全面建成小康社会进行系统评估和总结,包括经济发展、创新驱动、民生福祉和资源环境四个主要目标和量化指标。评估的基本结论为:在21世纪前20年,中国紧紧抓住了极其宝贵的发展战略机遇期,快速发展、全面崛起,实现了历史性、全局性的大发展大变革大进步,使中国快速从世界大国走向世界强国,中华民族伟大复兴与当今世界百年未有之大变局同向同步同行。同时,中国对世界作出消除绝对贫困、促进经济增长、促进工业化发展、促进贸易增长、增加全球投资、促进技术创新、增加发明专利、促进科学研究、发展绿色能源、促进绿色发展、促进和平发展等九大贡献。最后,文本总结了五个方面的重要启示。
王俊霞[6]（2020）在《中美技术创新扩散因素比较及效应测度研究》文中研究说明作为当今唯一的超级大国,美国在科技、文化、金融、军事等领域均独占鳌头。美国经济的遥遥领先,在很大程度取决于技术的领先地位。美国不仅重视科学技术发明和创新,而且拥有最健全的促进科技成果转化机制。科学技术促进了美国制造业的发展,而制造业的发展促进了科技成果向生产领域的转移,这实际上是一个非常高效率的技术创新扩散的过程。自改革开放以来,我国经济增长突飞猛进,已经连续多年稳居世界第二位。同时,我国国家创新体系建设快速推进,战略科技力量不断加强,正处于建设创新型国家的关键阶段。作为制造业大国,我国自主创新能力还存在许多不足之处,与美国等先进水平相比还存在很大的差距。特别是我国技术创新与生产之间的衔接紧密程度还远远不足,先进技术在技术创新的源头与接收地之间、不同地区之间的传播存在瓶颈,阻碍了技术创新的扩散,而这也是当前我国科技成果转化存在的一个突出问题。在此背景下,通过借鉴美国的技术创新扩散状况,对中美技术创新扩散进行对比,分析我国技术创新扩散过程中存在的突出问题,对于我国提升技术创新扩散成效,促使科技与生产紧密衔接,进一步推动经济高质量发展具有重要意义。论文在对技术创新扩散理论及扩散机制进行系统梳理的基础上,构建了技术创新扩散的测度模型及指标体系,就中美技术创新扩散模式、影响因素、扩散效应进行了系统比较;采用主成分回归方法对比研究了中美技术创新扩散的影响因素;通过构建结构方程模型,就中美技术创新扩散效应进行了研究;最后结合研究结论,就促进我国技术创新扩散问题提出了相应的政策建议。论文共由8章构成,主要研究内容如下:一是系统梳理了技术创新扩散理论及扩散机制。在对国内外有关技术创新扩散的文献进行梳理的基础上,对论文的研究概念进行了界定;构建了包括扩散源、扩散途径、扩散接受地以及扩散环境等四个组成部分的扩散系统,深入剖析了以人、物、资本、网络、中介机构等为载体的多种扩散途径;对技术创新扩散效应进行了界定,并归纳了影响创新扩散的环境因素。本部分内容是论文研究的基础理论部分,为后文实证分析与测度提供理论基础。二是通过描述性统计分析,就中美技术创新扩散的模式、影响因素和成效进行了系统的对比分析。分别以中国的大学、研究机构及美国的大学、联邦实验室等为代表,分析中美两国技术创新扩散模式的不同特点,并归纳其对我国的借鉴意义;从政策环境、资源保障、中介服务等方面,探讨了影响中美两国技术创新扩散的不同因素;从专利申请量、科技成果转让、科技期刊论文等角度,比较分析了中美两国技术创新扩散的成效。本部分的分析,有助于掌握中美两国在创新整体环境方面的全貌。三是采用主成分回归方法,就中美技术创新扩散的影响因素进行了实证检验。本部分构建了包括创新投入、科技成果、科技中介、信息技术服务、政策支持等5个方面12个指标的指标体系,分别从中国、美国及中美对比等三个角度,就技术创新扩散的不同因素进行了对比分析;并根据实证结果,探讨分析了导致同类因素产生不同结果的原因。四是通过构建结构方程模型,就中美之间主要是美国向中国的技术创新扩散效应进行了测度。本部分选取了贸易与投资、中美差距、经济环境、科技环境、吸收能力、基础设施、政府政策等7个潜变量共18个观测变量作为自变量,采用经测算的全要素生产率（TFP）作为内生潜变量,基于22个省份11年的面板数据,构建结构方程模型进行了研究。在选取指标时,特意考虑了美国与我国22个省份的进口贸易额、出口贸易额、FDI、经济差距、技术差距等5个能够反映美国向中国技术扩散的指标。具体模型上则分别构造了单项因果关系的递归模型、存在间接反馈关系的非递归模型进行研究。本部分的研究,深入研究与剖析了美国向中国进行技术创新扩散效应,为最终提出有针对性政策建议提供基础。论文的创新之处在于:（1）研究视角的创新。对中美之间的技术扩散现有研究关注较少,本文从中美比较的视角,研究中国和美国的技术创新扩散。并收集全国22个省份与美国进出口贸易和来自美国的FDI的数据,再综合考虑影响技术创新扩散的其他因素,以表示技术进步率的全要素生产率为因变量,测度美国对中国的技术创新扩散的效应。（2）研究方法的创新。现有的国际技术扩散的研究多建立计量模型,本文建立结构方程模型,并划分为递归模型和非递归模型,对于美国向中国的技术创新扩散进行测度,对模型中各个潜变量之间的因果关系,进行路径分析,拓展了结构方程模型的应用领域。（3）影响因素的考虑更为综合和全面。在主成分回归分析部分,构造了包括5个方面共12个指标所构成的指标体系;在结构方程模型分析部分,基于中国作为扩散接受方的视角,构造包括7个外生潜变量,18个观测变量的自变量指标体系,研究美国对中国的技术创新扩散效应。（4）本研究对中美技术创新扩散的研究更为系统。本文对中美的技术创新扩散从多角度进行了系统研究,首先,是基于国家层面通过对中国和美国扩散因素、成效以及模式的比较分析,总结两国技术创新扩散的优势和劣势,以发现中国在技术创新扩散方面的不足;其次,是在比较分析的基础上,对中美技术扩散的效应进行测度。
于长钺[7]（2020）在《新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究》文中研究指明全球科技创新进入空前密集活跃期,新一轮技术革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。新一代信息技术产业是战略性新兴产业的重要组成部分,主要包括下一代信息网络产业、电子核心产业、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算、大数据服务、人工智能等。它具有创新性最活跃、带动性最强、渗透性最广等特点。发展新一代信息技术产业对于提升我国科技创新实力、培育新经济增长点、促进传统产业转型升级和推动经济高质量发展具有重要意义。特别是在我国经济由高速增长转向高质量发展的新阶段,在优化经济结构、转换增长动力的攻关期,需要以新一代信息技术产业为突破口,紧抓全球新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起的历史性交汇期,加快抢占未来科技和产业竞争制高点,构建全球竞争新优势。新一代信息技术产业对我国经济发展起着举足轻重的作用,但如何从新一代信息技术产业的内涵特征出发,深入探讨新一代信息技术产业发展机理、剖析新一代信息技术产业与经济增长的相互关系、找出影响新一代信息技术产业发展的因素,尚需进行更加深入细致的研究。本文从相关理论和研究现状出发,以新一代信息技术产业发展评价为抓手,通过评价,得出新一代信息技术产业发展指数,以新一代信息技术产业发展指数为因子,从理论和实证两个方面,研究影响新一代信息技术产业发展的外部因素,以及新一代信息技术产业发展与经济增长效应之间的关系。主要研究内容及结论如下。第一,梳理并分析了新一代信息技术产业发展相关理论基础与文献,以产业发展理论、经济演化理论、技术创新理论和扎根理论为基础,从信息技术产业影响因素、信息技术产业对经济增长影响、信息技术产业动态演化三个方面进行了系统回顾,掌握了相关领域研究现状,为新一代信息技术产业发展评价、影响因素分析、经济增长效应分析提供了理论支撑。第二,对新一代信息技术产业的发展演进机理进行了细致的分析。从新一代信息技术产业形成的基本条件、基本特征、发展现状、面临的机遇与挑战等不同方面对新一代信息技术产业发展进行了细致的刻画。第三,构建了一种基于动态演化视角的新一代信息技术产业发展评价指标体系,科学合理地评价了我国新一代信息技术产业的发展水平。基于扎根理论,采用质性分析软件MAXQDA,对从CNKI数据库中检索出的相关文献进行分析,通过开放性编码、主轴编码、选择性编码,对相关数据进行清洗、钻取、试探性质性分析和理论饱和度检验,构建了包含60项指标的新一代信息技术产业发展评价初始集,在此基础上,提出了采用最大信息系数MIC与欧氏距离相结合的K-means聚类算法对评价指标体系进行筛选的方法,该算法充分利用MIC能够较好处理高维数据的优点,以及欧氏距离能够准确定位聚类中心的特点,从两个方面对K-means算法进行了改进,一是聚类中心点选取,提出了以欧氏距离均值为中心的临时聚类中心选择方法,每次聚类时,选择与该临时中心欧氏距离最远的点作为新的聚类中心;二是聚类原则,采用MIC值代替欧氏距离值。仿真实验结果表明,该算法在迭代次数、聚类正确率方面具有优势。通过该算法,探索建立了由40项指标组成的我国新一代信息技术产业发展评价指标体系,其中沿用21项指标,新增19项指标;分别采用熵权法、时点权重法计算出静态视角和动态视角下新一代信息技术产业发展指数,基于2011-2017年我国29个省域的面板数据,对指标体系的合理性进行了验证,并从全国、区域、省域、具体指标四个维度对评价结果进行了相应分析。研究结果表明,（1）随着政府出台政策的不断优化,我国新一代信息技术产业呈上升趋势发展。（2）我国新一代信息技术产业的发展水平是不平衡的。（3）区域排名变化整体变化不大。（4）要大力发挥新一代信息技术产业的带动性、渗透性和融合性作用。第四,构建并验证了新一代信息技术产业发展影响机制理论模型。基于扎根理论,通过关联矩阵结构分析和选择性编码,找出了新一代信息技术产业发展影响因素,构建新一代信息技术产业发展影响机制模型。以新一代信息技术产业发展指数作为因变量,采用面板数据固定效应和分位数回归模型,从实证角度,量化分析了人力资本水平、基础设施水平、金融水平、产业结构水平、经济开放水平、城镇化发展水平在不同阶段、不同区域对新一代信息技术产业发展产生的影响,为推动新一代信息技术产业发展提供了理论和实证依据。较单一维度下传统线性回归、固定效应回归等模型,提高了新一代信息技术产业发展影响因素回归分析的有效性、稳定性。模型回归结果表明,在不同的发展阶段、不同的地域,各因素的作用水平各不相同。从横向来看,在新一代信息技术产业的成长期,基础设施水平和金融发展水平是产业起步的关键,伴随着新一代信息技术产业的深入发展,这些生产要素所能发挥的作用接近极限,而人力资本水平在新一代信息技术产业发展中的重要性则呈上升趋势。从纵向来看,在新一代信息技术产业的成长期,基础设施水平和金融发展水平比人力资本水平的作用强;在新一代信息技术产业发展期,人力资本水平的因素逐渐凸显;在新一代信息技术产业成熟期,人力资本水平成为最重要推动要素。从地域来看,在东部发达地区,人力资本水平对于新一代信息技术产业发展具有显着促进作用,且作用力日益提升,基础设施水平和金融发展水平对于新一代信息技术产业的发展也是正向促进作用,但其促进作用伴随新一代信息技术产业的发展逐步减弱。产业结构水平和经济开放水平只有当新一代信息技术产业发展较为成熟时,才会发挥正向促进作用;在中部地区,基础设施水平和人力资本水平对新一代信息技术产业发展起着显着的促进作用,城镇化发展水平在新一代信息技术产业发展的成长期也会有正向促进作用;在西部地区,新一代信息技术产业发展关键在于基础设施水平,金融发展水平在西部地区新一代信息技术产业发展中也发挥着正向促进作用。第五,提出了基于PVAR模型的新一代信息技术经济增长动态效应分析方法,并通过动态面板GMM估计、脉冲响应函数、预测误差的方差分解,实证分析了新一代信息技术产业与经济增长之间的动态关系。本文利用2011-2017年我国29个省域的数据和计算得出的新一代信息技术产业发展指数,在数据平稳性检验、最优滞后阶数计算的基础上,以新一代信息技术产业发展指数为因子,构建了适用于新一代信息技术与经济增长动态关系的面板向量自回归模型（PVAR）,通过动态面板GMM估计、脉冲响应函数、预测误差的方差分解,检验二者相互冲击情况。研究结果表明,（1）新一代信息技术产业与经济增长存在动态均衡关系,两者相互促进,但两者的促进关系是非对称的:新一代信息技术产业对经济增长具有长期效应,而经济增长对新一代信息技术产业则是短期效应;（2）两者的贡献度不同:新一代信息技术产业对经济增长的贡献度比较大,而经济增长对新一代信息技术产业的贡献度比较小。第六,依据产业集群理论,采用空间计量模型,以新一代信息技术产业发展指数为因子,实证分析了新一代信息技术产业与经济增长的空间关联关系。鉴于当前新一代信息技术产业对经济增长实证研究尚待深入且大多忽略了空间因素,本文依据产业集群理论,应用空间自相关检验、空间计量模型等方法考察新一代信息技术产业与经济增长的空间相依性,以及新一代信息技术产业对经济增长的空间溢出效应。同时,本文基于2011-2017年我国29个省域的面板数据,构建了由基础设施水平、经济开放水平、人力资本水平等控制变量组成的空间计量模型。研究结果表明,（1）新一代信息技术产业和区域经济增长存在显着的空间依赖性,两者之间依存性和集聚性现象明显。（2）从模型的对比效果发现,考虑空间因素的空间计量模型要优于普通面板模型。由此得出,在选择新一代信息技术产业发展地区时,应该充分考虑空间因素,优先考虑周边拥有一定产业基础的地区、进而形成空间联动效应。第七,提出了促进新一代信息技术产业发展的政策建议。以我国新一代信息技术产业发展的现状分析为基础,依据所提出的新一代信息技术产业发展评价指标体系、构建的面板分位数回归模型、面板向量自回归模型和空间计量模型实证分析结果,提出了大力支持和推动新一代信息技术产业发展、积极引导新一代信息技术产业聚集发展、因地因时施策统一协调发展、全面推进新一代信息技术产业与实体经济融合发展等对策及建议。总体而言,本文在理论研究方面,弥补了当前研究领域存在的不足;在实践方面,结合实证分析结果,提出了加强新一代信息技术产业发展的对策和建议。上述研究成果,对于新一代信息技术产业的未来发展具有重要的参考和指导意义。
张元梁[8]（2020）在《我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究》文中提出作为第一生产力的体育科学技术是竞技体育可持续发展的重要推动力,体育科技与竞技体育是一个既相互牵制,又协同共生的复合大系统。其中,体育科技在促进系统稳固可持续发展中起到重要的主导作用。我国在建设竞技体育强国的改革发展进程中,我们需要继续借助和依靠体育科技,不断提升对体育科技与竞技体育两者相互关系与融合发展规律的理性认识,并充分利用体育科学研究与开发,力求达到两者之间的有序与和谐,才能最终实现我国体育科技与竞技体育的良性融合可持续发展。因此,要想提升我国体育科技创新能力,更好发挥体育科技进步对竞技体育事业发展的重要支撑作用,需要我们对体育科技进步及其对竞技体育的促进效应进行系统探索研究。本研究旨在依据系统科学理论和社会网络分析等理论与方法,对我国体育科技与竞技体育相互关系进行系统理论分析。在此基础上,从定性和定量相结合的角度,对我国体育科技发展中的体育科学研究特征和体育专利技术研发特征进行分析,同时在对我国体育科技进步进行追踪观测的基础上,探索体育科技对竞技体育的影响,最后对我国体育科技攻关与服务特征进行分析,从而更好地为体育科技与竞技体育可持续发展提供一定的参考。经研究分析,得出以下主要结论:（1）体育科技进步与竞技体育是一个相互制约、相互作用、协同进化的动态演化系统,其动力机制主要包括竞技体育发展需求的拉动力、体育科技自身创新的推动力以及包括相关政策规范在内的外部环境支持力,两者即是在此三方面力量的相互作用和共同推动下不断演化发展。（2）我国体育科学研究经过多年发展取得了长足进步,并在国际上踏入高产高影响力国家行列,同时产生了一批诸如上海体育学院、北京体育大学等国际高影响力的体育科研机构,凭借高产和高质的论文成果跻身世界顶尖级研究机构行列,中国体育科学研究步入了新时代。然而,我国的影响力并未处于世界领先地位,与全球领先国家和机构相比,尚有较大差距。我国在体育科学研究国际合作中处于主导地位,但在国际合作论文产出的绝对值上中国与美国仍存在较大差距,运动创伤学、运动生理学、运动康复学及运动心理学等是我国国际合作频率最高的领域,国际合作网络呈现出明显的核心-边缘结构特征,在合作网络规模上,美国核心圈和外围圈明显大于中国。（3）我国在体育自主创新技术研发领域取得了显着进步,体育专利申请数量逐年攀升,并在数量上占据世界领先地位,然而在专利申请量激增的同时,随之而来的是专利质量参差不齐,多数技术还停留在低技术含量的外观设计和实用新型的边缘技术。完善的专利制度、良好的专利保护意识、广阔的国际市场范围、稳固高效的研发团队以及高科技核心专利技术,成为国外领先国家与核心企业重要的专利技术研发战略。（4）上世纪90年代,我国体育科技进步相对发展比较缓慢,无论是科技人员、科技经费的投入等均处于较低水平,体育科技进步贡献率较低,进入21世纪以来,随着我国在体育科技人力和经费等方面投入的不断增长,科技创新活动和科技创新扩散水平不断提升,从而使体育科技进步对竞技体育的贡献率大幅增长。其中,体育科技经费投入、体育科技创新活动及体育科技创新扩散三个指标对竞技体育产出呈现显着影响。（5）完善的制度保障是实现体育科技与竞技体育融合发展的重要前提。多年来,我国所实施的竞技体育科研攻关科技服务制度,逐步形成了运动队、体育院校和科研所、政府体育部门三维一体互动模式,为竞技体育科学化训练与发展提供重要的制度保障。在科研攻关课题方面,逐步形成了以体育类院校和科研院所为核心,以非体育专业类院校和地方科研院所为支撑的合作攻关联网络模式,为我国优势项目和潜优势项目提供了良好的科技保障。提出以下建议:（1）进一步提升我国体育科学研究的国际化发展水平。（2）进一步加强国际体育科学合作研究。（3）加强有利于体育科技与竞技体育融合的创新机制建设。（4）进一步增强体育科技成果在竞技体育领域内的成果转化与应用。
周亚梦[9]（2020）在《中国高技术产业创新的区域分布研究》文中指出党的十九大报告指出,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾,其中区域经济不平衡发展、科技创新不充分发展表现尤为突出。实现区域经济协调发展的根本在于缩小地区间的技术差距。高技术产业拥有较强的前后向关联效应和带动效应,对于推动区域技术创新协调发展十分关键,因此理性客观地分析和认识我国高技术产业创新的区域分布非均衡现状,对于缩小地区间技术差距、推动我国落后地区乃至整个国民经济的良性发展意义重大、影响深远。鉴于此,本文从我国高技术产业创新区域分布的非均衡现状入手,试图通过对高技术产业创新活动的极化分析、空间扩散分析和效率分析深入剖析区域分布非均衡现状产生的原因和解决路径。具体做法是,首先梳理并借鉴国内外相关研究文献,依据高技术产业创新理论、区域经济非均衡理论、新经济地理学理论和资源配置效率理论,厘清极化-扩散效应影响创新区域分布非均衡的作用机理;其次,给出我国高技术产业创新投入与产出区域分布的现状描述;第三,运用空间马尔科夫链模型和极化TW指数测算我国区域创新极化趋势;第四,构建区域创新空间扩散模型,对创新产出的空间扩散展开实证分析;最后提出基于区域创新效率提高的创新资源优化配置建议。研究结果表明:第一,在研究期内中国高技术产业创新投入与产出的空间分布呈现先集聚后扩散的变化特征,空间集聚模式特征由高-低集聚模式开始向高-高集聚和低-低集聚模式转变。第二,中国高技术产业的创新投入与产出集聚具有循环累积因果特征,区域高技术产业创新大多存在两极化倾向,全国高技术产业创新极化程度从2009年起在逐步下降。第三,目前在环渤海、长三角、中部、西南和东北五个区域形成了高技术产业创新溢出圈,东南和西北地区区内创新溢出联系微弱,其主要原因是创新梯度大、产业联系不紧密。第四,创新资源高投入组地区的创新效率最高,创新效率高稳定组全部分布在沿海地区,辽宁、陕西、四川、湖北的创新效率稳定性差。论文的创新性工作主要体现在两个方面:一是围绕高技术产业创新的区域分布非均衡,从创新增长极的视角,提出了一种分析高技术产业创新极化-扩散效应的理论框架,为破解我国区域经济失衡困境提供有益思路;二是综合运用多种经济统计分析方法,对我国七大区域内部高技术产业创新极化扩散的系统动态性过程进行实证分析,并就促进我国高技术产业创新区域协调发展提出相应的对策建议。
王震[10]（2020）在《风险投资对企业技术创新的影响机制研究》文中研究指明我国目前正处于经济结构调整与转型的关键时期,亟需从“要素驱动”和“投资驱动”向“创新驱动”转变,一系列鼓励风险投资进入创新型企业的政策措施也相继出台,带动我国风险投资出现井喷式增长。风险投资作为创新型企业重要的融资形式之一,有着其他融资形式不可比拟的优势,在给予创新型企业资金支持的同时,也为其提供了行业信息、管理经验以及社会网络资源等增值服务。因此,风险投资在企业技术创新活动中举足轻重。但是,我国风险投资起步晚,管理制度不够完善,市场体系不成熟,导致其在共享经济等领域出现了“短视”投资行为,这与政府鼓励风险投资进入创新领域的初衷相违背。因此,我国风险投资对企业技术创新的影响效应及机制还有待进一步探究。在此背景下,本文从理论和实证两个方面出发,探究我国风险投资对企业技术创新的影响,甄别其影响机制,明确风险投资与企业创新之间的关系,对促进风险投资快速发展,加快企业技术创新步伐意义重大。本文首先通过理论分析界定风险投资、技术创新相关概念,剖析其特点,分析风险投资与企业技术创新之间的关系;在此基础上,甄别汇集资金、优化资源配置,分散风险、解决信息不对称等风险投资影响企业技术创新的机制。在此基础上,进行实证检验分析,从创新数量和质量双重角度检验风险投资对企业技术创新的影响,并通过中介效应检验优化资源配置、分散风险、解决信息不对称三种机制,分别测度中介效应大小并进行对比,再进一步探究持股比例和进入时期对风投影响效应形成的调节作用。研究结论显示:（1）风险投资的进入显着促进了目标企业创新数量及质量的提高。（2）风险投资在发挥资金汇集作用直接影响企业创新的基础上,可通过优化资源配置、分散风险、解决信息不对称三种中介机制影响目标企业技术创新。其中,优化资源配置的中介效应最强,解决信息不对称其次,分散风险最弱。（3）风险投资并非在任意股权投资比例都能够对技术创新产生正向影响,而是呈先抑制后促进的U型门槛特征,拐点约出现在股权投资比例24%的位置。（4）风险投资的不同进入时期对企业的技术创新的调节效应也不同:在扩张期进入的风险投资往往能够有效的促进被投资企业的发明专利,而在种子期进入的风险投资能更好的促进企业的实用新型专利和外观设计专利产出;在其他时期进入时对企业的专利产出往往没有影响甚至出现抑制作用。最后,根据研究结论,分别从政府、风险投资机构、创新企业三个方面提出相关建议。
二、上海 发明专利申请数跃居全国首位（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、上海 发明专利申请数跃居全国首位（论文提纲范文）
（1）中国农业专利的数量、质量与经济效果研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 专利研发 |
| 1.3.2 专利评价 |
| 1.3.3 专利转化 |
| 1.3.4 研究述评 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究内容与技术路线 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 可能的创新 |
| 第2章 理论基础与分析框架 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 技术创新理论 |
| 2.1.2 TRIZ创新方法理论 |
| 2.1.3 内生经济增长理论 |
| 2.2 概念界定 |
| 2.2.1 农业专利 |
| 2.2.2 农业专利技术生命周期 |
| 2.2.3 农业专利质量 |
| 2.3 理论分析框架 |
| 2.3.1 农业专利的数量增长与趋同 |
| 2.3.2 农业专利的质量评价与甄别 |
| 2.3.3 农业专利的有效应用与转化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国农业专利的数量格局与技术生命周期 |
| 3.1 数据来源与研发方法 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 中国农业专利的数量分布 |
| 3.2.1 中国农业专利的全球地位 |
| 3.2.2 中国农业专利的IPC分布 |
| 3.2.3 中国农业专利的行业分布 |
| 3.2.4 中国农业专利的主体分布 |
| 3.3 中国农业专利的技术生命周期 |
| 3.3.1 中国农业专利技术整体发展阶段 |
| 3.3.2 主要农业技术领域的生命周期比较 |
| 3.3.3 三大主体的农业专利技术生命周期比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国农业专利的空间分布与收敛性 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.2 中国农业专利的空间分布 |
| 4.2.1 中国农业专利的省域分布 |
| 4.2.2 中国农业专利水平的空间均衡性 |
| 4.2.3 中国农业专利水平的空间自相关性 |
| 4.3 中国农业专利的收敛性 |
| 4.3.1 中国农业专利水平的绝对β收敛 |
| 4.3.2 中国农业专利水平的条件β收敛 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 中国农业专利的质量分布与泡沫甄别——以授权发明为例 |
| 5.1 研究方法与数据来源 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.2 中国农业专利质量分布 |
| 5.2.1 基于综合评价指数的专利质量比较 |
| 5.2.2 基于专利宽度的技术通用性分析 |
| 5.2.3 基于专利被引的技术创新性分析 |
| 5.2.4 基于专利权利要求的法律价值分析 |
| 5.2.5 基于专利存续期的经济价值分析 |
| 5.3 中国农业泡沫专利分布 |
| 5.3.1 中国农业泡沫专利规模 |
| 5.3.2 中国农业泡沫专利分布 |
| 5.3.3 中国农业泡沫专利空间均衡性 |
| 5.4 中国农业泡沫专利识别 |
| 5.4.1 基于二元选择模型的泡沫专利识别 |
| 5.4.2 基于机器学习分类的泡沫专利识别 |
| 5.4.3 两类泡沫专利识别方法结果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 中国农业专利质量的影响因素及其作用路径 |
| 6.1 研究方法与数据来源 |
| 6.1.1 研究方法 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.1.3 空间自相关检验 |
| 6.2 中国农业专利综合质量的影响因素分析 |
| 6.2.1 中国农业专利综合质量影响因素 |
| 6.2.2 中国农业专利综合质量边际影响 |
| 6.3 中国农业专利质量影响因素的作用路径 |
| 6.3.1 中国农业专利技术通用性路径 |
| 6.3.2 中国农业专利技术创新性路径 |
| 6.3.3 中国农业专利法律价值路径 |
| 6.3.4 中国农业专利经济价值路径 |
| 6.4 考虑创新累积效应的稳健性检验 |
| 6.4.1 综合质量影响因素稳健性 |
| 6.4.2 技术通用性影响因素稳健性 |
| 6.4.3 技术创新性影响因素稳健性 |
| 6.4.4 法律价值影响因素稳健性 |
| 6.4.5 经济价值影响因素稳健性 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 中国农业专利的经济效果评价——以种植业为例 |
| 7.1 研究方法与数据来源 |
| 7.1.1 空间计量模型 |
| 7.1.2 数据来源 |
| 7.2 中国农业专利的经济贡献分析 |
| 7.2.1 模型适配度检验 |
| 7.2.2 地理视角下经济贡献分析 |
| 7.2.3 供需视角下经济贡献分析 |
| 7.3 中国农业专利的边际经济贡献 |
| 7.3.1 地理视角下边际经济贡献 |
| 7.3.2 供需视角下边际经济贡献 |
| 7.4 中国农业专利经济效果的稳健性检验 |
| 7.4.1 模型互为因果的内生性讨论 |
| 7.4.2 异方差空间面板杜宾模型 |
| 7.4.3 含固定效应的空间杜宾模型 |
| 7.4.4 广义空间两阶段最小二乘法 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究结论与政策建议 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.1.1 中国农业专利数量加速增长,省域间数量水平呈现β收敛 |
| 8.1.2 中国农业专利质量阶段性下降,质量受多方面因素影响 |
| 8.1.3 中国农业专利具有显着经济贡献,贡献以本地直接效应为主 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 优化农业技术研发资源配置,推动农业专利产出合理收敛 |
| 8.2.2 壮大市场化农业技术研发主体,加快农业技术诱致性创新 |
| 8.2.3 构建农业技术创新生态系统,促进农业高质量专利应用转化 |
| 8.3 讨论 |
| 8.3.1 研究不足 |
| 8.3.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）CEO背景特征，企业创新与绩效的关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究思路与技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 重要概念界定 |
| 2.1.1 CEO背景特征 |
| 2.1.2 企业创新 |
| 2.1.3 公司治理结构 |
| 2.1.4 企业绩效 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 高阶梯队理论 |
| 2.2.2 委托代理理论 |
| 2.2.3 社会认同理论 |
| 2.3 文献回顾 |
| 2.3.1 CEO背景特征相关研究 |
| 2.3.2 企业创新的影响因素相关研究 |
| 2.3.3 公司治理结构影响企业创新的相关研究 |
| 2.3.4 企业绩效的影响因素相关研究 |
| 2.4 文献评述 |
| 2.4.1 CEO背景特征对企业创新和绩效影响的研究有待深化 |
| 2.4.2 公司治理结构在CEO背景特征与企业创新关系中的作用尚不明确 |
| 2.4.3 创新对企业绩效的真实作用缺乏深入挖掘 |
| 2.5 CEO背景特征影响企业创新、企业绩效的理论分析 |
| 2.5.1 CEO背景特征对企业创新的影响 |
| 2.5.2 CEO背景特征对企业绩效的影响 |
| 第3章 CEO背景特征对企业创新的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 理论分析与研究假设 |
| 3.2.1 CEO学术背景特征对企业创新投入、创新产出的影响 |
| 3.2.2 CEO名人背景特征对企业创新投入、创新产出的影响 |
| 3.2.3 CEO外籍背景特征对企业创新投入、创新产出的影响 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 样本选取与数据来源 |
| 3.3.2 变量定义与测量 |
| 3.3.3 模型设定 |
| 3.4 实证结果与分析 |
| 3.4.1 描述性统计 |
| 3.4.2 相关性分析 |
| 3.4.3 回归结果 |
| 3.5 稳健性检验 |
| 3.5.1 稳健性检验一:使用替代变量改变因变量的测量方式 |
| 3.5.2 稳健性检验二:前置一期因变量 |
| 3.6 结果讨论与本章小结 |
| 第4章 公司治理结构在CEO背景特征影响企业创新过程中的边界作用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论分析与研究假设 |
| 4.2.1 CEO个人权利的作用 |
| 4.2.2 CEO管理激励的作用 |
| 4.2.3 企业股权结构的作用 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 样本选取与数据来源 |
| 4.3.2 变量定义与测量 |
| 4.3.3 模型设定 |
| 4.4 实证结果与分析 |
| 4.4.1 描述性统计 |
| 4.4.2 相关性分析 |
| 4.4.3 回归结果 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.5.1 稳健性检验一:使用替代变量改变因变量的测量方式 |
| 4.5.2 稳健性检验二:使用前置一期因变量的检验方式 |
| 4.6 结果讨论与本章小结 |
| 第5章 CEO背景特征对企业绩效的影响及创新的中介作用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论分析与研究假设 |
| 5.2.1 CEO学术背景特征对企业绩效的影响 |
| 5.2.2 CEO名人背景特征对企业绩效的影响 |
| 5.2.3 CEO外籍背景特征对企业绩效的影响 |
| 5.2.4 创新投入在CEO背景特征影响企业绩效过程中的中介作用 |
| 5.2.5 创新产出在CEO背景特征影响企业绩效过程中的中介作用 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 样本选取与数据来源 |
| 5.3.2 变量定义与测量 |
| 5.3.3 模型设定 |
| 5.3.4 中介作用检验方法 |
| 5.4 实证结果与分析 |
| 5.4.1 描述性统计 |
| 5.4.2 相关性分析 |
| 5.4.3 回归结果 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.5.1 稳健性检验一:使用替代变量改变因变量的测量方式 |
| 5.5.2 稳健性检验二:前置一期因变量 |
| 5.6 结果讨论与本章小结 |
| 第6章 研究结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 CEO背景特征对企业创新的影响 |
| 6.1.2 公司治理结构对CEO背景特征影响企业创新过程中的边界作用 |
| 6.1.3 企业创新在CEO背景特征影响企业绩效过程中的中介作用 |
| 6.2 理论与实践启示 |
| 6.2.1 理论启示 |
| 6.2.2 实践启示 |
| 6.3 创新点 |
| 6.4 研究局限与研究展望 |
| 6.4.1 研究局限 |
| 6.4.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记和致谢 |
（3）要素配置、技术进步与制造业全要素生产率（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 现实背景与意义 |
| 1.1.2 理论背景与意义 |
| 1.2 基本概念界定 |
| 1.2.1 要素配置:要素投入结构和要素错配 |
| 1.2.2 技术进步:技术进步偏向性和技术创新模式 |
| 1.2.3 全要素生产率(TFP) |
| 1.3 研究内容与研究框架 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 结构框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 要素配置与TFP |
| 2.1.1 要素投入结构对TFP影响的争论 |
| 2.1.2 要素错配对TFP的直接和间接影响机制 |
| 2.2 技术进步与TFP |
| 2.2.1 技术进步与TFP的联系和区别 |
| 2.2.2 技术进步偏向性对TFP的影响 |
| 2.2.3 技术创新模式对TFP的影响 |
| 2.3 要素配置与技术进步 |
| 2.3.1 要素投入结构与技术进步偏向性之间的关系 |
| 2.3.2 要素错配对技术创新活动的影响 |
| 2.4 对现有研究的总体评价 |
| 第3章 要素配置和技术进步影响TFP的内在机制分析 |
| 3.1 要素投入结构和技术进步偏向性对TFP的交互影响机制 |
| 3.2 要素错配和自主创新对TFP的直接和间接影响机制 |
| 3.3 产业间纵向关联在技术创新模式影响TFP中的作用机制 |
| 3.4 产业数字化在技术创新模式影响TFP中的作用机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 要素投入结构、技术进步偏向性与制造业TFP |
| 4.1 引言 |
| 4.2 计量回归模型、参数估计方法与变量数据说明 |
| 4.2.1 以增长核算为基础的计量回归模型 |
| 4.2.2 标准化供给面系统方法 |
| 4.2.3 变量选取和数据说明 |
| 4.3 参数估计和指标测度结果分析 |
| 4.3.1 要素替代弹性的估计结果分析 |
| 4.3.2 各指标的变化趋势分析 |
| 4.3.3 各指标的行业异质性分析 |
| 4.4 计量回归结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 要素错配、自主创新与制造业TFP |
| 5.1 引言 |
| 5.2 计量模型、变量选取与数据来源 |
| 5.2.1 计量模型设定 |
| 5.2.2 变量选取与数据来源 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.3.1 基准估计结果分析 |
| 5.3.2 内生性问题来源与处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 技术创新模式、产业间纵向关联与制造业TFP |
| 6.1 引言 |
| 6.2 空间计量模型、内生性问题讨论与变量选取 |
| 6.2.1 空间计量模型构建 |
| 6.2.2 内生性问题来源与处理 |
| 6.2.3 数据来源与变量选取 |
| 6.3 实证结果与稳健性检验 |
| 6.3.1 产业间纵向关联效应检验 |
| 6.3.2 未考虑产业间纵向关联的基准回归结果分析 |
| 6.3.3 考虑产业间纵向关联的空间计量回归结果分析 |
| 6.3.4 考虑产业间纵向关联的三种效应分解结果分析 |
| 6.3.5 稳健性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 技术创新模式、产业数字化与制造业TFP |
| 7.1 引言 |
| 7.2 计量模型、变量选取与数据来源 |
| 7.2.1 计量模型设定与内生性问题讨论 |
| 7.2.2 变量选取与数据来源 |
| 7.3 实证结果与分析 |
| 7.3.1 技术创新模式演变对制造业TFP影响的结果分析 |
| 7.3.2 产业数字化调节作用实证结果分析 |
| 7.3.3 产业数字化门槛效应实证结果分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究结论及政策建议 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间所取得的学术成果 |
| 学位论文及答辩情况表 |
（4）2020年全面建成小康社会之年——对我国经济社会发展的评价（论文提纲范文）
| 一、抗击新冠肺炎疫情取得重大战略成果 |
| 二、率先在世界上实现经济复苏 |
| 三、积极财政政策更加稳健有为 |
| (一)有效控制财政收入下降幅度 |
| (二)及时增加财政支出 |
| (三)提高中央对地方转移支付总额 |
| (四)财政赤字率在世界主要经济体中最低 |
| 四、决战脱贫攻坚取得决定性胜利 |
| 五、科技创新取得重大进展 |
| (一)研发支出居世界第二 |
| (二)国内和国际发明专利申请数居世界第一 |
| (三)重大自主开发科技项目取得极大进展 |
| (四)国际科技论文和高被引用论文均居世界第2位 |
| (五)科技创新已成为我国经济发展新动能 |
| 六、农业现代化取得重要进展 |
| 七、工业综合实力更加凸显 |
| (一)工业生产逆势实现了正增长 |
| (二)工业经济效率正在改善 |
| (三)中国制造进入黄金发展期 |
| (四)工业体系优势在疫情时代十分凸显 |
| 八、民生保障惠及全体人民 |
| (一)实现居民人均可支配收入正增长 |
| (二)实现“保就业”“稳就业”核心目标 |
| (三)基本实现教育现代化目标 |
| (四)文化事业取得重大进步 |
| (五)人均预期寿命进一步提高 |
| (六)老有所养目标基本实现 |
| (七)城镇化目标如期实现 |
| 九、积极扩大国内需求 |
| (一)积极扩大国内消费需求 |
| (二)积极扩大国内投资需求 |
| 十、生态文明建设取得重大成就 |
| (一)资源利用效率不断提高 |
| (二)生态环境质量明显改善 |
| (三)应对气候变化成效显着 |
| 十一、对外开放取得重大进展 |
| (一)进出口贸易稳中有进 |
| (二)对美国贸易顺差大幅增长 |
| (三)进出口占世界比重有所提高 |
| (四) “稳外资”取得重大进展 |
| (五)对外开放取得新进展 |
| (六)参与全球治理作出中国贡献 |
| 十二、改革实现重要突破 |
| (一)稳住上亿市场主体 |
| (二)实施国有企业改革三年行动(2020—2022年) |
| (三)企业兵团迈入世界第一方阵 |
| 十三、全面建成小康社会取得伟大历史性成就 |
| (一)经济实力再上新台阶 |
| (二)科技实力再上新台阶 |
| (三)综合国力进入世界前列 |
| 十四、未来面临的国内外挑战 |
（5）中国如何全面建成小康社会：系统评估与重要启示（论文提纲范文）
| 一、导语：如何评价全面建成小康社会 |
| 二、历史起点与初始条件：总体小康水平 |
| 三、党中央如何制定第一个百年奋斗目标 |
| 四、对主要发展目标的评估 |
| 五、中国对世界发展作出最大贡献 |
| 六、实现第一个百年奋斗目标的重要启示 |
| 七、结语：开启第二个百年奋斗目标新征程 |
（6）中美技术创新扩散因素比较及效应测度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况综述 |
| 1.2.1 由创新、技术创新到技术创新扩散 |
| 1.2.2 技术创新扩散的理论及发展 |
| 1.2.3 技术创新扩散影响因素的研究 |
| 1.2.4 技术创新扩散维度研究 |
| 1.2.5 国际技术创新扩散问题 |
| 1.2.6 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 技术路线图与研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究的创新与不足之处 |
| 1.4.1 研究的创新之处 |
| 1.4.2 研究的不足之处 |
| 第二章 技术创新扩散机理研究 |
| 2.1 研究概念的界定 |
| 2.1.1 创新与技术创新 |
| 2.1.2 技术创新扩散与扩散效应 |
| 2.1.3 技术创新扩散与技术扩散 |
| 2.1.4 技术创新扩散与技术转移 |
| 2.1.5 国际技术创新扩散 |
| 2.2 技术创新扩散系统的构成 |
| 2.3 技术创新扩散的主体 |
| 2.3.1 扩散源分析 |
| 2.3.2 接收方分析 |
| 2.4 技术创新扩散途径 |
| 2.4.1 以人为载体的扩散 |
| 2.4.2 以物为载体的扩散 |
| 2.4.3 以资本为载体的扩散 |
| 2.4.4 以网络媒介为载体的扩散 |
| 2.4.5 以中介机构为载体的扩散 |
| 2.5 技术创新扩散的效应 |
| 2.5.1 技术创新扩散效应的表现 |
| 2.5.2 技术创新扩散效应分类 |
| 2.5.3 技术创新扩散效应分析 |
| 2.6 技术创新扩散的环境因素 |
| 2.6.1 宏观经济因素 |
| 2.6.2 创新的技术环境 |
| 2.6.3 政府创新政策 |
| 第三章 技术创新扩散模型与测度方法 |
| 3.1 技术创新扩散的经典模型 |
| 3.1.1 S曲线扩散模型及其扩展模型 |
| 3.1.2 引力模型 |
| 3.1.3 最大熵模型 |
| 3.1.4 时间和空间结合模型 |
| 3.2 技术创新扩散的测度 |
| 3.2.1 技术创新扩散水平的测度 |
| 3.2.2 技术创新扩散效应的测度 |
| 3.3 本文拟采用的扩散模型及指标体系 |
| 3.3.1 模型的确定 |
| 3.3.2 测度指标体系 |
| 第四章 中美技术创新扩散模式比较分析 |
| 4.1 美国的技术创新扩散模式 |
| 4.1.1 美国大学的技术扩散模式 |
| 4.1.2 美国联邦实验室技术扩散模式 |
| 4.1.3 美国国家技术转移中心(NTTC)的技术扩散模式 |
| 4.2 中国技术创新扩散模式 |
| 4.2.1 中国大学的技术创新扩散模式 |
| 4.2.2 科研院所的技术创新扩散模式 |
| 4.3 中美技术创新扩散模式的比较 |
| 4.3.1 美国技术创新扩散模式的特点 |
| 4.3.2 中国技术创新扩散模式的特点 |
| 4.3.3 美国技术扩散模式对我国的启示 |
| 第五章 中美技术创新扩散影响因素和成效的统计分析 |
| 5.1 中国技术创新扩散影响因素和成效分析 |
| 5.1.1 中国技术创新扩散影响因素分析 |
| 5.1.2 中国技术创新扩散成效分析 |
| 5.2 美国技术创新扩散影响因素和成效分析 |
| 5.2.1 美国技术创新扩散影响因素分析 |
| 5.2.2 美国技术创新扩散的成效分析 |
| 5.3 中美技术创新影响因素和成效的对比分析 |
| 5.3.1 中国技术创新环境改善较快,美国环境更加完善 |
| 5.3.2 从数据来看,中国技术创新扩散成效明显 |
| 5.3.3 美国技术扩散体制完善,扩散成效稳中有升 |
| 5.3.4 美国的小企业在技术创新扩散中发挥着重要的作用 |
| 5.3.5 美国在R&D人员和成果方面拥有更大的优势 |
| 第六章 基于主成分回归的中美技术创新扩散因素分析 |
| 6.1 主成分回归 |
| 6.1.1 主成分分析的基本理论 |
| 6.1.2 主成分回归 |
| 6.2 基于主成分回归的中国技术创新扩散影响因素分析 |
| 6.2.1 技术创新扩散影响因素指标体系的建立 |
| 6.2.2 研究方法与数据来源 |
| 6.2.3 主成分回归的结果 |
| 6.3 基于主成分回归的美国技术创新扩散因素分析 |
| 6.3.1 指标体系的建立 |
| 6.3.2 研究方法与数据来源 |
| 6.3.3 主成分回归的结果 |
| 6.4 中美技术创新扩散影响因素的对比分析 |
| 6.4.1 基于2005-2017 年数据的中国技术创新扩散主成分回归分析 |
| 6.4.2 中美技术创新扩散影响因素对比分析 |
| 6.4.3 中美两国对比分析结果原因解析 |
| 第七章 基于结构方程模型中美技术创新扩散效应的测度 |
| 7.1 中美技术创新扩散的可能性理论分析 |
| 7.1.1 技术差距理论 |
| 7.1.2 中美技术扩散可能性分析 |
| 7.2 模型设计与指标体系构建 |
| 7.2.1 结构方程模型的基本原理 |
| 7.2.2 指标体系的建立 |
| 7.3 模型1:单项因果关系的递归模型 |
| 7.3.1 研究假设 |
| 7.3.2 模型的构建 |
| 7.3.3 数据分析 |
| 7.3.4 全要素生产的测算 |
| 7.3.5 模型的检验 |
| 7.3.6 结构方程模型的PLS结果分析 |
| 7.4 模型2:存在间接反馈关系的非递归模型 |
| 7.4.1 模型的构建 |
| 7.4.2 模型的信度和效度检验 |
| 7.4.3 模型的实证结果 |
| 第八章 结论和政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.1.1 中美两国技术创新扩散环境和态势有差异,但有趋同趋势 |
| 8.1.2 美国企业在技术创新扩散中的作用得到了充分的发挥 |
| 8.1.3 分散型科技管理体制是技术扩散高效率的重要原因之一 |
| 8.1.4 社会资金投入在技术创新扩散中更具配置作用 |
| 8.1.5 中国技术创新活跃,部分科技成果技术含量低,扩散困难 |
| 8.1.6 中国技术创新扩散体系有待完善 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 充分利用现有科技管理体制的优势,优化技术扩散环境 |
| 8.2.2 优化技术扩散环境 |
| 8.2.3 政府应成为技术扩散的重要推动者 |
| 8.2.4 加强对于公共科研机构技术转移的绩效考核机制 |
| 8.2.5 加强国际交流与合作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（7）新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 信息产业 |
| 2.1.2 新一代信息技术 |
| 2.1.3 新一代信息技术产业 |
| 2.1.4 新一代信息技术产业的界定 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 产业发展理论 |
| 2.2.2 经济演化理论 |
| 2.2.3 技术创新理论 |
| 2.2.4 扎根理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 关于信息技术产业影响因素的研究 |
| 2.3.2 信息技术产业对经济增长影响的研究 |
| 2.3.3 信息技术产业动态演化的实证研究 |
| 2.4 研究评述 |
| 第三章 新一代信息技术产业发展演进机理 |
| 3.1 新一代信息技术产业形成的基本条件 |
| 3.2 新一代信息技术产业发展的基本特征 |
| 3.2.1 外部环境要求 |
| 3.2.2 产业覆盖面 |
| 3.2.3 产业联动效应 |
| 3.2.4 共性标准建设 |
| 3.3 我国新一代信息技术产业发展现状 |
| 3.3.1 产业规模 |
| 3.3.2 出口规模 |
| 3.3.3 产业布局 |
| 3.3.4 产业结构 |
| 3.3.5 固定资产 |
| 3.3.6 知识产权 |
| 3.4 我国新一代信息技术产业发展面临的机遇与挑战 |
| 3.4.1 加快发展新一代信息技术产业的必要性 |
| 3.4.2 新一代信息技术产业发展面临的机遇 |
| 3.4.3 新一代信息技术产业发展面对的挑战 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于动态演化视角的新一代信息技术产业发展评价分析 |
| 4.1 新一代信息技术产业发展评价方法研究现状 |
| 4.1.1 信息技术产业评价方法研究现状 |
| 4.1.2 新一代信息技术产业发展评价方法研究现状 |
| 4.1.3 新一代信息技术产业发展评价方法研究思路 |
| 4.2 新一代信息技术产业发展评价指标体系构建 |
| 4.2.1 评价指标体系构建原则 |
| 4.2.2 基于扎根理论的评价指标初始集构建 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的评价指标筛选 |
| 4.2.4 评价指标说明 |
| 4.2.5 数据来源 |
| 4.3 指标权重计算 |
| 4.3.1 权重计算方法 |
| 4.3.2 权重计算步骤 |
| 4.3.3 权重结果分析 |
| 4.4 产业发展指数 |
| 4.4.1 静态视角下新一代信息技术产业发展指数 |
| 4.4.2 动态视角下新一代信息技术产业发展指数 |
| 4.5 研究结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 新一代信息技术产业发展影响因素研究 |
| 5.1 基于扎根理论的产业发展影响机制模型构建 |
| 5.1.1 新一代信息技术产业发展影响因素 |
| 5.1.2 新一代信息技术产业发展影响机制模型构建 |
| 5.2 产业发展影响因素分析方法选择 |
| 5.3 新一代信息技术产业发展影响因素实证分析 |
| 5.3.1 检验假设 |
| 5.3.2 统计描述 |
| 5.3.3 模型构建 |
| 5.3.4 总体结果 |
| 5.3.5 分位数回归结论 |
| 5.3.6 不同区域回归分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 新一代信息技术产业的经济增长效应分析 |
| 6.1 信息技术产业与经济增长关系研究现状 |
| 6.2 基于PVAR模型的新一代信息技术经济增长动态效应分析 |
| 6.2.1 模型构建 |
| 6.2.2 变量及数据说明 |
| 6.2.3 数据平稳性检验 |
| 6.2.4 最优滞后阶数 |
| 6.2.5 GMM估计 |
| 6.2.6 稳定性检验 |
| 6.2.7 脉冲响应函数 |
| 6.2.8 预测误差的方差分解 |
| 6.2.9 实证结论 |
| 6.3 新一代信息技术产业经济增长的空间效应分析 |
| 6.3.1 基准分析 |
| 6.3.2 空间自相关检验 |
| 6.3.3 模型构建 |
| 6.3.4 数据来源及变量说明 |
| 6.3.5 模型选择与实证结果 |
| 6.3.6 基于权重的模型计算结果分析方法 |
| 6.3.7 结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 促进新一代信息技术产业发展的政策建议 |
| 7.1 大力支持和推动新一代信息技术产业发展 |
| 7.2 积极引导新一代信息技术产业聚集发展 |
| 7.3 因地因时施策,统一协调发展 |
| 7.4 全面推进新一代信息技术产业与实体经济融合发展 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文和获得的专利目录 |
| 作者攻读学位期间参加的项目研究 |
（8）我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 选题背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 体育科技创新的相关研究 |
| 1.3.2 体育科技与竞技体育相互关系的研究 |
| 1.3.3 国外相关研究 |
| 1.3.4 小结 |
| 1.4 研究对象与研究方法 |
| 1.4.1 研究对象 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的基本思路 |
| 1.5.1 本研究的理论基础 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 研究重点和难点 |
| 1.5.4 研究可能的创新点 |
| 1.5.5 研究的技术路线图 |
| 2 我国体育科技进步与竞技体育的理论思考 |
| 2.1 相关概念辨析 |
| 2.1.1 科技、体育科技与体育科技进步 |
| 2.1.2 竞技体育 |
| 2.2 体育科技与竞技体育的协同进化机制 |
| 2.2.1 体育技术在竞技体育实践中的应用 |
| 2.2.2 竞技体育竞赛规则对体育技术发展的调节机制 |
| 2.2.3 体育科技与竞技体育的协同进化机制 |
| 2.3 体育科技与竞技体育融合发展的动力机制 |
| 2.3.1 竞技体育实践发展需求的拉动力 |
| 2.3.2 体育科技创新的推动力 |
| 2.3.3 外部环境的支持力 |
| 2.4 小结 |
| 3 我国体育科技进步—体育科学研究特征 |
| 3.1 我国体育科学研究的国际影响力特征分析 |
| 3.1.1 数据来源与检索 |
| 3.1.2 中国体育科学发文量与总被引国际影响力的演变特征 |
| 3.1.3 中国体育科学研究的国际战略地位演变特征 |
| 3.1.4 中国体育科学研究机构国际影响力特征 |
| 3.1.5 中国体育科学高影响力研究成果的期刊分布特征 |
| 3.1.6 中国在不同体育科学研究方向的国际影响力特征 |
| 3.2 我国体育科学研究的国际合作特征分析—中美两国特征比较 |
| 3.2.1 数据的来源及处理 |
| 3.2.2 中美国际体育科学合作论文的整体概况 |
| 3.2.3 中美国际体育科学合作的特征解析 |
| 3.2.4 社会合作网络结构的对比分析 |
| 3.2.5 主要合作国家领域分布的对比分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 我国体育科技进步—专利技术研发特征 |
| 4.1 我国体育专利技术研究与开发的时空分布特征 |
| 4.1.1 数据来源与检索 |
| 4.1.2 我国体育专利技术研发的时间分布特征 |
| 4.1.3 我国体育专利技术研发空间分布特征 |
| 4.2 基于专利质量的中外体育专利技术研发特征比较-以运动鞋相关专利为例 |
| 4.2.1 数据检索和处理方法 |
| 4.2.2 指标选取 |
| 4.2.3 整体发展对比分析 |
| 4.2.4 专利质量对比分析 |
| 4.3 基于专利战略的中外体育专利技术研发特征比较-以运动鞋相关专利为例 |
| 4.3.1 数据来源及相关术语说明 |
| 4.3.2 国家专利战略分析 |
| 4.3.3 核心企业专利战略分析 |
| 4.3.4 国外专利战略特征分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 我囯体育科技与竞技体育融合发展 |
| 5.1 我国竞技体育科研攻关与科技服务的运行机制 |
| 5.1.1 竞技体育科研攻关与科技服务的范围界定 |
| 5.1.2 竞技体育科研攻关与科技服务的内容 |
| 5.1.3 竞技体育科研攻关与科技服务的管理模式 |
| 5.1.4 竞技体育科研攻关与科技服务的保障机制 |
| 5.2 我国竞技体育科研攻关与科技服务课题研究特征分析 |
| 5.2.1 数据检索及研究方法 |
| 5.2.2 竞技体育科研攻关课题研究的机构合作网络分析 |
| 5.2.3 竞技体育科研攻关课题研究的内容分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 我国体育科技进步对竞技体育的促进效应 |
| 6.1 我国体育科技进步与竞技体育的跟踪观测 |
| 6.1.1 体育科技创新投入的跟踪观测 |
| 6.1.2 体育科技创新活动的跟踪观测 |
| 6.1.3 体育科技扩散活动的跟踪观测 |
| 6.1.4 体育科技进步总指数与体育产出指数跟踪观测 |
| 6.2 我国体育科技进步对竞技体育发展的贡献与影响分析 |
| 6.2.1 数据指标的选择与来源 |
| 6.2.2 体育科技进步对竞技体育发展的贡献率分析 |
| 6.2.3 我国体育科技进步与竞技体育发展的相关性分析 |
| 6.3 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 主要学习经历 |
| 攻读博士学位期间科研经历 |
| 致谢 |
（9）中国高技术产业创新的区域分布研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 相关概念界定 |
| 1.2.2 国内外相关文献综述 |
| 1.3 研究思路、内容及方法 |
| 1.3.1 研究思路与研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新性工作 |
| 第2章 高技术产业创新区域分布的相关理论基础 |
| 2.1 高技术产业创新理论 |
| 2.2 区域经济非均衡理论 |
| 2.3 新经济地理学理论 |
| 2.4 资源配置效率理论 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 我国高技术产业创新投入与产出的区域分布现状描述 |
| 3.1 分析指标体系的构建与分析工具的选择 |
| 3.1.1 分析指标体系 |
| 3.1.2 分析数据的来源及处理 |
| 3.1.3 分析工具 |
| 3.2 创新区域总体分布特征 |
| 3.2.1 区域分布的非匀质性 |
| 3.2.2 区域差距及其贡献 |
| 3.3 创新区域空间集聚状态 |
| 3.3.1 全局空间集聚特征变化分析 |
| 3.3.2 省际空间集聚模式分析 |
| 3.4 创新区域分布时空演变 |
| 3.4.1 创新投入的时空演变特征 |
| 3.4.2 创新产出的时空演变特征 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 我国高技术产业创新投入与产出的极化分析 |
| 4.1 创新集聚循环累积因果机制与区域创新极化式发展 |
| 4.2 分析工具的选择与数据说明 |
| 4.2.1 空间马尔科夫链模型 |
| 4.2.2 极化TW指数 |
| 4.2.3 数据来源和区域划分 |
| 4.3 创新投入与产出的极化分析 |
| 4.3.1 集聚的循环累积因果性检验 |
| 4.3.2 极化程度的测算和区域比较 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 我国高技术产业创新产出的空间扩散分析 |
| 5.1 创新产出空间扩散存在性的经验事实 |
| 5.2 区域创新空间扩散分析 |
| 5.2.1 区域创新空间扩散模型的构建和数据说明 |
| 5.2.2 创新产出空间扩散分析 |
| 5.2.3 分析结果的有效性验证 |
| 5.3 区域创新比较优势分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 我国高技术产业创新投入产出效率分析 |
| 6.1 研究方法与数据来源 |
| 6.1.1 Malmquist指数法 |
| 6.1.2 数据来源与处理 |
| 6.2 创新效率的区域对比分析 |
| 6.2.1 创新效率的空间分布 |
| 6.2.2 创新效率的水平比较 |
| 6.2.3 创新效率的变动分析 |
| 6.3 创新资源优化配置的区域调整策略 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 结论与建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 后记 |
（10）风险投资对企业技术创新的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关文献述评 |
| 1.2.1 风险投资影响企业技术创新的文献综述 |
| 1.2.2 风险投资对企业技术创新影响机制的文献综述 |
| 1.2.3 前沿文献的局限性 |
| 1.3 研究目标、思路及方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 本文创新 |
| 1.4.2 研究不足 |
| 2 风险投资影响企业技术创新的理论分析 |
| 2.1 风险投资的相关概念界定 |
| 2.1.1 风险投资的定义 |
| 2.1.2 风险投资的特点 |
| 2.1.3 风险投资的投资过程 |
| 2.2 企业技术创新的相关概念界定 |
| 2.2.1 企业技术创新的定义 |
| 2.2.2 企业技术创新的特点 |
| 2.3 风险投资对企业技术创新的影响机制 |
| 2.3.1 汇集资金机制 |
| 2.3.2 优化资源配置机制 |
| 2.3.3 分散风险机制 |
| 2.3.4 解决信息不对称机制 |
| 3 我国风险投资与企业技术创新的发展现状 |
| 3.1 我国风险投资发展现状 |
| 3.1.1 我国风险投资规模 |
| 3.1.2 我国风险投资行业分布 |
| 3.1.3 我国风险投资进入时期分布 |
| 3.1.4 我国风险投资的地域分布 |
| 3.2 我国技术创新现状 |
| 3.2.1 我国历年专利申请状况 |
| 3.2.2 我国专利申请的地域分布 |
| 4 风险投资影响企业技术创新的实证研究设计 |
| 4.1 数据来源说明 |
| 4.2 计量模型的设计 |
| 4.2.1 风险投资影响企业技术创新的模型设计 |
| 4.2.2 影响机制的模型设计 |
| 4.2.3 调节效应的模型设计 |
| 4.3 变量选择 |
| 4.3.1 企业技术创新变量 |
| 4.3.2 风险投资变量 |
| 4.3.3 优化资源配置变量 |
| 4.3.4 分散风险变量 |
| 4.3.5 解决信息不对称变量 |
| 4.3.6 持股比例和进入时期变量 |
| 4.3.7 控制变量 |
| 4.4 描述性统计 |
| 5 风险投资影响企业技术创新的实证结果分析 |
| 5.1 风险投资对企业技术创新的影响 |
| 5.1.1 风险投资对企业专利数量的影响 |
| 5.1.2 风险投资对企业专利质量的影响 |
| 5.2 风险投资影响企业技术创新的机制检验 |
| 5.2.1 优化资源配置 |
| 5.2.2 分散风险 |
| 5.2.3 解决信息不对称 |
| 5.3 持股比例和进入时期的调节效应检验 |
| 5.3.1 持股比例的调节效应 |
| 5.3.2 进入时期的调节效应 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.4.1 PSM-DID模型检验 |
| 5.4.2 高新技术行业检验 |
| 6 研究结论及政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 政府方面 |
| 6.2.2 风险投资方面 |
| 6.2.3 创新企业方面 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、上海 发明专利申请数跃居全国首位（论文参考文献）
- [1]中国农业专利的数量、质量与经济效果研究[D]. 赖晓敏. 华中农业大学, 2021
- [2]CEO背景特征，企业创新与绩效的关系研究[D]. 邵东. 吉林大学, 2021(01)
- [3]要素配置、技术进步与制造业全要素生产率[D]. 张鑫宇. 山东大学, 2021(10)
- [4]2020年全面建成小康社会之年——对我国经济社会发展的评价[J]. 胡鞍钢. 北京工业大学学报(社会科学版), 2021(05)
- [5]中国如何全面建成小康社会：系统评估与重要启示[J]. 胡鞍钢. 新疆师范大学学报(哲学社会科学版), 2021
- [6]中美技术创新扩散因素比较及效应测度研究[D]. 王俊霞. 河北大学, 2020(09)
- [7]新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究[D]. 于长钺. 北京邮电大学, 2020(04)
- [8]我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究[D]. 张元梁. 上海体育学院, 2020(12)
- [9]中国高技术产业创新的区域分布研究[D]. 周亚梦. 天津财经大学, 2020(07)
- [10]风险投资对企业技术创新的影响机制研究[D]. 王震. 湖南师范大学, 2020(01)