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北京大学攻读硕士学位研究生 学位论文开题报告书 硕士生姓名 学 号 全智贤 81220489 统计学院 数量经济学 焦恩俊 学院(所) 专 业 指 导 老 师 北京大学研究生院 论文题目 基于小波理论的我国省域技术创新 能力差异化的实证研究 开题时间 2013 年 12 月 11 日 选题的实践意义、学术价值 创新是一个国家区域竞争力的重要衡量指标, 科技创新已成为引导区域经济发展进步的关键因 素,我国应该将提高技术创新能力作为国家现代化建设的首要任务。区域技术创新能力是指各个地 区用多种手段,通过不同层面的合理方法进行信息技术、科技资源的合理配置,将某个地区的知识 转换为新工艺、新技术的过程,它衡量的是一个地区将知识转化为新产品、新服务的能力。技术创 新就是要不断跟上社会与时俱进的快节奏,我国早就将“提高自主创新能力,建设创新型国家”作 为国家技术创新发展战略的核心,而提高省域技术创新能力,对于加速省域经济的快速发展进步显 得十分重要。因此,对我国的省域技术创新能力进行研究,探究省域技术创新能力的影响因素,分 析各省的技术创新现状和存在的问题,并提出相应的对策建议,对于提升我国的省域技术创新能力 具有重要的实践意义和学术价值。

(1) 实践意义 ①基于小波理论的角度对我国省域技术创新能力差异化进行研究,比较我国技术创新能力的 区域差异,并提出相应的政策建议,有助于推进我国省域技术创新能力的发展; ②通过建立省域技术创新能力指标体系,全方位、多角度分析我国省域技术创新能力的影响 机制,深层次探究省域技术创新能力各指标对技术创新能力内在的作用机理,便于提出提升省域技 术创新能力的战略政策; ③基于技术创新效率的视角分析我国省域技术创新能力影响因素,利用面板模型从宏观和微 观角度对影响因素进行定量分析,分析各影响因素对省域技术创新能力的影响程度,探究各影响因 素之间的内在联系,有利于促进我国省域技术创新效率水平的提升,进而实现地区技术创新能力的 发展进步; ④通过省域技术创新能力的影响因素分析,结合基本国情,提出提高各省技术创新能力的发 展对策,对优化产业结构,实现区域经济发展有重要意义。

(2) 学术价值 ①将用于信号与图像处理,股票时间序列分析等领域的小波分析方法用于省域技术创新能力 差异化的指标分析,并与改进的灰熵TOPSIS法相结合,提出了一种新的指标综合评价方法,有助 于推进我国的多指标综合评价方法的发展; ②从多角度建立省域创新能力指标体系,有助于进一步完善我国的省域技术创新理论; ③用面板模型对省域技术创新能力影响因素展开分析,量化各影响因素对省域技术创新能力 的影响程度,便于针对性地分析各影响因素的内在影响机理,探究省域技术创新能力的溢出效应, 提出有效的针对性建议; ④从国情出发,分析省域技术创新能力,对提升我国的省域技术创新效率和创新能力,完善 技术创新理论具有指导意义。 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 选题的依据及可行性(含国内外研究现状、研究生相关成果、主要参考资料) 1. 国内外研究现状述评 1.1 创新系统的相关文献 创新系统由国家创新系统和区域创新系统两部分组成。国家创新系统是指一个国家内,各有关 部门和机构间相互作用而形成的推动创新网络,是由经济和科技的组织机构组成的创新网络。

20 世纪 80 年代后期,在创新研究领域内,出现了技术创新和制度创新等不同的创新理论,即 从系统的观点来研究创新的新思路,提出了创新系统理论。区域创新能力的研究对象是区域创新系 统,国家创新系统理论是区域创新系统的主要理论来源之一。英国经济学家克里斯托夫·弗里曼 (Christoper. Freeman)在 1987 年首次提出国家创新系统的概念。之后,包括纳尔逊(Nelson)、佩特尔 (Patel)和帕维蒂(Pavitt)以及经济合作与发展组织(OECD)和其它国家的许多学者都加入了研究行列, 使得国家创新系统方法得到了不断发展。目前,国家创新系统的研究主要有表 1 的几个流派。

表 1 国外国家创新系统研究的主要流派 学者 弗里曼 (Freeman) 1987[1] 波特 (Porter) [2] 1990 伦德瓦尔 (Lundavall) 1992[3] 纳尔逊[4] (Nelson) 1993 佩特尔[5] (Patel) 帕维蒂 (Pavitt) 1994 国家创新系统定义 国家创新系统是由公共部门和私 营部门中各机构组成的网络,这 些机构的活动和相互影响促进了 新技术的开发、改进和扩散。

主要观点 在一国的经济发展地追赶、跨越中,仅靠自由 竞争的市场经济是不够的,需要政府提供一些 公共商品,寻求一个资源的最优配置,以推动 产业和企业的技术创新。

波特研究的最大特点是将国家创新体系的微观 机制与其宏观运行联系起来,在全球经济一体 化的大背景下考察国家创新体系,因而属于国 家创新体系研究的国际学派。

他认为地理和文化的差距以及政府的作用是影 响用户和生产者相互作用的重要因素。工人、 消费者和公共部门等最终用户在创新过程中也 起着非常重要的作用。

现代国家的创新体系在制度上相当复杂,它们 既包括各种制度因素以及技术行为因素,也包 括致力于公共技术知识的大学,以及政府的基 金和规划之类的机构。

技术的国际性迅速扩散使后发国家的追赶成为 可能,但不同国家对技术投资的政策不同,就 造成了国际技术差距在某些国家之间的扩大。

而国家创新系统可帮助一国确定如何对技术进 行贸易,这种投资的效果,可解释不同国家在 这种投资上的差异和不同模式。

通过收集和分析各种指标使 NIS 实用化,从而 提出了在企业间的相互作用、公私机构的相互 作用、知识和技术的扩散、人员流动四个层面 的指标体系,并把国家创新系统作为一个动态 系统来对待,主要包括创新动力、转移因素、 科学和工程基础及环境条件四大要素。 --------- 一个创新系统由在新的、有经济 价值的知识生产、扩散和使用上 互相作用的要素和关系构成。

国家创新系统是一组机构,它们 的相互作用和相互影响决定着国 家范围内企业的创新表现。 决定一个国家内技术学习的方向 和速度的国家制度、激励结构和 竞争力。 OECD 1997 国家创新系统可被定为由公共部 门和私营部门的各种机构组成的 网络,机构的活动和相互作用决 定一个国家扩散知识和技术的能 力,并影响国家的创新表现。 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 在国外,Carlsson[6](2006)对国家创新系统国际化文献进行了归纳,认为已有研究内容包括发达 国家创新系统国际化程度评价和不同国家在国家创新系统国际化中的关系。Li 和 Law[7](2006)以国 际竞争为背景,分析了国家创新系统结构方面的相似性,认为发达国家在技术密集产业上具有竞争 力,而发展中国家则在劳动密集和资源密集产业方面具有优势。

国内,陈劲、柳卸林[8](2008)等在国家自然科学基金重大应急项目研究中提出我国的国家创新 体系是一个由国家、产业、企业和个人四个层次自主创新的协同运作、循环促进的复杂系统,且应 以实现我国的创新国家建设和和谐社会建设为最终目标。赵杨[9](2010)以我国国家创新系统为对象 展开实证研究,根据调查结果和仿真分析,找出制约我国信息资源协同配置实现的关键因素,进而 提出针对性的解决策略。王岩[10](2010)把跨国公司 R&D 纳入国家创新系统的分析视角,从静态的 角度分析跨国公司 R&D 机构与东道国国家创新系统的互动,从动态的角度研究跨国公司 R&D 活 动与东道国国家创新系统演变的关系。赵鹏[11](2011)通过对民营企业的技术创新能力的影响因素分 析,对民营企业的技术创新能力评价体系进行了深入研究。盛四辈[12](2012)以更加全面、系统、整 体性的视角去研究我国的国家创新体系, 选择系统科学和理论创新下的基本研究方法分析我国的国 家创新体系,完善了理论创新。

区域创新系统是一个新兴的概念,是 Philip Cooke[13]在 1992 年首先使用的,其后,在 1995 年 3 月,他与 Gerd Schienstock 两位教授写了一篇“区域创新系统:着眼于未来的构思”的职位论文。

受此文鼓舞,德国巴登—符腾堡州技术评估中心以“区域创新系统”作为主题,邀请全世界 15 个 区域的有关专家参与了 1995 年秋季在德国斯图加特市举行的国际学术讨论会。

这次会议导致了 《区 域创新系统:在全球化世界中治理的作用》一书的出版,该书是迄今为止最全面、详细的一部区域 创新系统研究文献。在已有的区域创新系统研究文献中,下列因素与机制已被确认:①区域之间的 劳动力、 教育、 研究机构、 知识外在化和溢出等创新的前提条件不同; ②产业集群经常是地方性的, 在区域里导致网络和特定的创新模式; ③通过集体学习在当地生产系统中一种共同的技术文化可能 发展起来,产生一种创新环境;④大学—产业联系和知识溢出经常导致高技术发展;⑤在创新过程 中区域政策正在起着一个更加积极的作用,并通过特定的制度和机构提供创新支持[14]。

国内部分学者也对区域创新系统进行了探讨和研究,并提出了自己的定义。谭清美[15](2002)具 体分析了区域创新系统的网络结点的创新功能, 进而系统探讨了区域创新系统的基本特征和整体功 能。毛艳华[16](2007)在分析区域创新系统研究文献的基础上,对区域创新系统的概念、内涵、类型 和研究方法进行了归纳总结,然后对区域创新政策制定过程中有关区域边界的界定、区域创新系统 内部机制的构建和组织在区域创新系统中的作用等问题进行了详细探究。李子彪,胡宝民[17](2008) 从地方高校系统和区域创新系统两方面选取指标作为模型序参量, 并引入地方高校系统和区域创新 系统协同发展的协调度模型, 对河北省和山西省两个区域的地方高校与区域创新系统的协调发展进 行了比较分析,并得出了有益的结论。郑广华[18](2010)以系统协同理论为基础,从创新基础环境子 系统、 创新主体子系统与创新资源子系统三个方面对河南省 2000~2007 年区域创新系统发展的协调 状况进行量化评价,找出河南省区域创新系统协调发展存在的问题和解决措施。张慧颖,吴红翠 [19] (2011)依据协同的序参量原理构建区域创新系统的协同度模型,对东部城市区域创新子系统的内 部协调及子系统之间的协调状态进行量化评价。陈凯华,寇明婷,官建成[21](2013)通过概念图 1, 从一个非线性的角度描述了创新系统整体生产路径框架。该路径图表明,一个完整的创新过程包括 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 一个上游的创新生产过程和一个下游的创新商业化过程[20], 以及暗示创新绩效不单与直接的创新资 源投资密不可分,而且与同步存在的外部创新环境息息相关。 创新系统 创新环境 链接 产业集聚环境 参与或 影响 创新基础 公共创新环境 制度 创新投入 研发过程 创新产出 商业化过程 经济与社 会效益 创新过程 图1 创新系统的路径框架 1.2 小波理论应用的相关文献 小波变换理论是为了克服傅里叶变换不能提供局部时间段上的频率信息和短时傅里叶变换固 定窗下随频率的变化而变化的缺点而产生的[22]。

小波变换被称为继傅里叶变换后的又一个里程碑式 的方法,在时域和频域都具有较高的分辨率。1981 年,法国物理学家 Morict 提出了“小波变换” 的概念, “小波分析” (Wavelet analysis)这一概念也率先由他提出, 给出 Morict 小波。

在经济运行中, 有很多经济变量和经济指标随着时间在变化。

在这些变化中, 既有周期性的因素, 也有随机的扰动, 小波分析可以将这些不同的动因分离出来。Motohiro Yogo[23](2008)用双正交小波(bior6.8 小波)对美 国 1947-2006 年的 GDP 季度数据进行了四个周期的分解,该研究发现美国 GDP 波动所呈现的周期 与美国国家经济研究局(NBER)公布的经济周期吻合。S.Raja,Saumitra[24](2009)用小波的多分辨率 分析对印度开放市场后的股票价格,通货膨胀和国民生产总值之间的关系进行了研究,发现 Fama 假设 (Fama hypothesis) 在大的时间尺度内是正确的,而在其他时间尺度内仍无法解释。

Mansur , Mohammed,Omar[25](2010)用小波方法研究了波斯湾合作理事会(GCC)股票市场中的市场风险系数 ? ,对市场的风险价值进行多尺度研究,发现高频数据的风险较高。

Victor,Li,Joseph[26](2010) 用小波方法对原油的期货价格与天然气的期货价格之间的关系进行了研究, 发现高频率尺度两者的 协方差很大,低频率尺度协方差较小,小波方法为传统经济变量之间的相关关系提供了一种替代方 法,研究领域不仅仅是在时域序列,同时扩展到了频域序列。James,Marc,Mauro,Willi[27](2010) 用小波对时间序列进行正交化分解,将序列分解成结构部分和随机误差部分,对结构部分就可以建 立计量模型,小波还可以去除奇异点对模型带来的误差,用小波对菲利普斯曲线进行了研究,估计 出预期产出缺口率和预期通货膨胀率。

在我国,小波变换是 20 世纪 80 年代后期逐渐发展起来的一门新兴学科,它具有良好的时频局 部化性质,可以对信号进行时频空间上的细致分析和处理,因此利用小波变换对非平稳信号进行去 噪处理可以取得良好的效果。

黄大荣, 宋军[28](2006)等基于小波变换理论和自回归滑动平均(ARMA) 时间序列模型的相关知识,研究了智能交通优化控制系统中交通流量的预测问题。聂坚,白永平, 孙克[29](2008)采用小波分析方法,在不同的时间尺度上考察了中国区域经济差异水平和经济增速的 关系,对不同时间尺度的经济增速和区域经济差异进行回归拟合,建立函数模型,据此确定合理的 区域经济差异警戒水平。姚恩营,周玉国,孙国栋[30](2009)用 db10 小波对我国居民收入序列进行 了三层分解和重构,分别对子序列建立非参数自回归模型 NAR(p),通过估计非参数自回归模型对 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 子序列进行预测,求和即得到我国居民收入的小波非参数自回归预测模型预测结果。对我国国民收 入序列的分析预测表明, 小波非参数自回归模型大大提高了非参数自回归模型的预测精度。

苑津莎, 张冬雪,李中[31](2010)采用小波系数放大法,并对阈值函数进行改进,得出的去噪效果优于传统的 软、硬阈值去噪方法。黄冬冬[32](2011)通过利用小波理论及其重构等强大功能并结合 ARIMA 模型 对沪深 300 价格指数进行分析和预测,通过与实际值相比,发现预测的结果较为理想,误差较小, 为分析股市的未来趋势,提供了良好的参考工具。华春红,任章,张敏虎[33](2011)使用一种基于自 适应阈值估计的模极大值去噪方法,准确地提取有用信号,取得了良好的效果。吴美璇[34](2012)用 传统去噪、软硬阈值去噪和改进阈值去噪三种方法分别对图像进行小波去噪,得出用改进阈值去噪 的方法得出的信噪比优于前两种方法。李东福[35]等(2012)提出一种基于多尺度小波分解和时间序列 法的混合风速预测模型, 通过小波分解将风速非平稳时间序列分解为不同尺度坐标上的平稳时间序 列,对实际风速分布特征进行预测分析。李美[36](2012)分别对最高价时间序列和最低价时间序列进 行小波分解,提取其低频部分,建立 ARIMA 模型以及线性自回归模型对股票价格进行预测,得出 较好的效果。刘芳,祝意青,陈石[37](2013)利用二维小波分解技术处理获取不同时空尺度的华北区 域重力场动态变化图像,得出小波分解的时空尺度性对于深入认识潜在地震危险性具有科学意义。

1.3 灰熵 TOPSIS 法的相关文献 早在 1981 年,C.L.Hwang[38](1981)就提出了基于理想点原理的 TOPSIS 方法,该方法首先确定 一个理想点,以与理想点最近的方案为最佳方案,从而减少因评价者的不同或其偏好的变化而引起 的评价结果不确定性。Behzadian[39](2012)等对 TOPSIS 法在供应链管理和物流、企业营销管理、人 力资源管理等九大领域的应用进行了研究分析。

目前国内对于灰色关联度和逼近理想解的排序方法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的研究有一定的成果,但尚未完全成熟。陈雷,王延章[40](2003)针对传统 信息系统项目评价中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足, 提出了将主观判断与客观情况相结 合、定性定量相结合的熵权法来确定指标的权重系数,进而将 TOPSIS 法与熵权系数综合集成进行 合理方案的评价。华小文,谭景信[41](2004)针对 TOPSIS 法与理想解欧式距离近的方案,可能与负 理想解的欧式距离更近, 按相对欧式距离对方案进行排序的结果并不能完全反映出各方案的优劣等 不足,提出了一种改进方法即基于“垂面”距离的 TOPSIS 法—正交投影法。李元元,周国华,韩 姣杰[42](2008)采用熵权系数对 TOPSIS 法进行改进,建立多项目优先级评价模型,为企业多项目优 先级排序、资源优化配置提供了新方法。钱吴永,党耀国,熊萍萍等[43](2008)针对 TOPSIS 法中指 标权重的确定问题,利用灰色关联思想,提出基于灰色关联度确定指标权重的方法,并将该法与 TOPSIS 法相结合,构建了利用灰色关联度定权的加权 TOPSIS 模型。兰蓉,范九伦[44](2009)基于定 义的三参数区间模糊值之间的一种新的距离,针对三参数区间值模糊集上的一个多属性决策模型, 提出了一种新的 TOPSIS 决策方法。兰华,郑广瑞,廖志民[45](2011)使用 TOPSIS 法对样本进行排 序,并针对传统的 TOPSIS 法进行了改进,解决了改变评估目标个数后可能出现的逆排序问题。冷 慧敏[46](2012)探讨了基于灰色关联分析的 TOPSIS 法评价在农业产业化项目的应用,探索出了一套 综合评价农业产业化项目的评价指标体系和综合项目评价的数学模型。俞立平,潘云涛,武夷山[47] (2012)分析了 TOPSIS 存在的逆序问题以及理想解和负理想解连接线垂线上点的评价值在垂线位置 不同时出现矛盾的问题,提出了一种新的评价方法—修正 TOPSIS,得出的评价结果排序较准确。 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 郭丽芳,王汉斌,樊小霞[48](2013)运用熵权法确定区域创新能力评价指标体系的权重,采用基于联 系度改进的 TOPSIS 法对中部 6 省在 2006~2010 年的区域创新能力进行动态综合评价。

王映[49](2013) 通过探讨各种指标赋权法在学术期刊中的影响力排名,得出 TOPSIS 法结合 RSR 法提高了综合评 价能力,能够较为合理地评价学术期刊影响力,且操作简便、结果可靠,适合在学术期刊影响力综 合评价中推广应用。李彦斌,于心怡,王致杰 [50](2013)使用灰色关联度和逼近理想解的排序方法 (TOPSIS),评价光伏项目的风险。结果表明,TOPSIS 法既能对备选方案进行整体评判,又能反映 备选方案内部各因素变化趋势与理想方案之间的区别,是一种有效的风险评价方法。

1.4 区域技术创新能力的相关文献 一般而言,对区域内涵的理解有“地方” 、 “地区” 、 “地域” 、 “洲际”等,其范围可大可小。区 域科学的创始人 Eister 指出,一个有意义的区域概念,取决于我们要研究的社会问题,区域的可行 范围要从某一特定的行政区入手,当现有的行政区不适合问题要求时,我们要按具体情况确定新的 范围1。Hoover[51](1970)认为,区域就是对描写、分析、管理、规划或制定政策来说被认为有用的一 个地区统一体。它既可以根据内部均质性划界,也可以看作是一个结节区。

Funnan , Stern 和 Porter[52](2000) 认为区域的一系列与生产相关的创新产品的潜力决定了该区域的技术创新能力。

Acs[53](2002)等认为虽然用专利授权数量来衡量区域技术创新能力存在一定的片面性,专利既不能 代表所有重要的创新, 也不能反映不同创新的重要程度, 专利指标称不上完美, 但却是相当可靠的, 另外由于专利申请授予量具有通用性、一致性和易得性,因而仍然是研究者常用的衡量技术创新能 力的指标。

Schwer 和 Riddel[54](2003)把区域的创新能力当作是区域内产生与商业活动相联系的创新 潜力。Andersson 和 Karlsson[55](2006)总结了区域创新的研究体系,指出对于区域创新,虽然尚缺乏 比较一致的理论框架,但这些研究均以内生增长理论、创新系统理论、网络理论等为理论基础。李 晓钟、张小蒂[56](2005)认为,技术创新是指与技术相关的创新活动,主要是与新产品的制造、新工 艺过程或设备的首次商业应用有关的技术、设计、制造及商业的活动,是一个新的技术思想的形成 到研究开发、生产,进而到第一次商业应用等有关的技术经济活动。李晓钟[57](2008)分析了 FDI 对 我国区域技术创新能力的影响, 证明 FDI 对区域一般技术创新能力提升的促进作用明显存在。

孙伍 琴[58](2008)从金融环境角度分析了区域科技创新能力,发现不同区域金融体系资本供给、风险管理 和回报激励等方面的差异,导致金融促进技术创新的效率也不相同。朱玉春[59](2008)发现我国各个 地区及省市之间技术创新能力非常不均衡,并且差异有扩大的趋势,证明研发费用和城镇化水平是 我国各个地区及省市之间技术创新能力不均衡的主要影响因素。岳鹄[60](2009)发现中国 30 个省市 创新绩效存在显著差异, 这种现象的存在是由于各地区研发人员和研发费用的投入差异以及各地区 吸引 FDI 等因素组成的环境差异。张宗和[61](2009)对 2005-2007 年间我国 30 个省市区三大技术创 新主体投入产出数据进行技术创新能力影响因素的实证分析,发现 R&D 在技术创新主体之间和内 部的配置,以及创新主体内外制度性因素对技术创新的绩效有重要影响。罗亚非[62](2010)对我国区 域划分进行了详细总结,将我国区域划分为以下五种:第一,按经济功能区确定。如东北、华北、 中南等六大经济协作区; 第二, 按城市经济网络的覆盖面确定。

如以上海为中心的长江三角洲地区; 第三,按自然、经济、社会条件和地理位置来确定。如东、中、西地区;第四,按经济发展水平来 1 转引自胡宝清,严志强等.区域生态系统经济学理论、方法与实践[M].北京:中国环境科学出版社,2005: 9-10, 31-33. 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 确定,如发达地区和不发达地区;第五,按行政管辖来确定,如中国 31 个省区。张建民[63](2010) 通过建立区域技术创新能力指标体系分析了我国不同区域的技术创新能力、差异及其影响因素。孙 建[64](2012)应用空间统计、空间计量经济学、空间过滤、带异质性的随机前沿模型、分位数回归、 面板单位根、面板协整等现代计量方法,分析评价我国区域技术创新投入对我国主要宏观经济变量 的影响,即中国区域技术创新的间接绩效问题。陈晓红[65](2013)选取 2010 年内地 31 个省市的 15 个评价指标,运用 SPSS16.0 进行因子分析,发现区域技术创新效率、人力资本投入以及区域市场 环境三大公共因子对于促进区域经济增长起着决定性作用。

罗吉,党兴华[66](2013)采用随机边界模 型,分析比较了 2001~2010 年我国三大区域技术创新效率的差异及影响因素。结果表明我国技术创 新效率整体上保持持续增长,但在区域层面技术创新效率差异却呈现进一步扩大趋势。

1.5 区域技术创新影响因素的相关文献 国外有学者曾用空间计量模型研究过中国问题,如 Lesage(1999)运用空间计量经济模型对中国 区域经济增长问题做了研究[67]。Cough lin and Segev[68](2000)对中国 FDI 区域分布的影响因素的空 间经济进行了分析。

作为国内学者,使用空间计量方法进行分析的较多,主要有吴玉鸣[69](2007)利用空间统计的 Moran 指数和空间计量经济学的空间误差模型和空间滞后模型, 对 2000 年中国大陆 31 个省域的创 新产出与大学与企业的关系进行了空间计量经济分析。另外,吴玉鸣[70](2006)还运用空间计量经济 学的空间常系数空间滞后模型、空间误差模型、变系数回归模型对中国省域研发与创新能力进行了 研究。侯润秀,官建成[71](2006)通过计量方法探究了外商直接投资对省域技术创新能力的影响,实 证研究了实际利用外资额对专利设计的溢出效应。张继红、吴玉鸣、何建坤[72](2007)也运用空间计 量经济学的空间自相关 Moran 指数模型、 空间滞后模型和空间误差模型, 同时利用省域专利授权总 数及三种类型的专利授权与经济增长数据,对我国 31 个省域专利创新与区域经济增长的关联机制 进行了空间计量经济实证分析。张宗和与彭昌奇[73](2009)运用经过改进的格瑞里茨和杰菲的知识生 产函数模型,对我国 30 个省市区三大技术创新主体投入产出面板数据进行技术创新能力影响因素 研究。魏守华[74](2010)等运用 1998-2007 年我国省级面板数据实证检验区域创新能力的影响因素, 得出创新能力显著影响全要素生产率(TFP)和高技术产业的发展,进而影响着地区经济差距。刘伟, 王宏伟[75](2011)利用面板数据对中国技术创新能力影响因素进行了实证分析,结果表明研发投入是 地区技术创新能力的主要推动因素。陈新镇[76](2012)从全要素生产率这个全新的角度测度我国的省 域技术创新能力。吕国范,吴超,李小巍[77](2013)使用 2001-2011 年中国 30 个省级行政地区的面板 数据,就区域创新能力影响因素对外商直接投资的引入规模和吸引效率进行了实证研究。

1.6 省域技术创新能力的文献评述 通过上述文献的归纳和整理,现有区域技术创新能力研究中存在着这么几个问题与不足:

(1) 对于创新能力评价指标数据的选择上只是力求以多盖全。选取大量的评价指标固然可以使 评价的内容更全面,但有些评价指标之间相关性很高,引起指标值的重复使用;另外,也存在着一 些缺乏鉴别力的指标,这些指标降低了评价的科学性和合理性,使评价结果缺乏说服力和可信度。

欧盟成员国创新指标体系中主要从人力资源,新知识的创造,知识的应用及扩散,创新基金产出和 市场四个方面对欧盟成员国的创新能力进行评价, 该指标体系中突出了人力资源在创新能力中的重 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 要作用, 认为人才是区域发展关键, 高素质, 高技能的人才是促进区域经济发展的决定因素之一[78]。

(2) 研究过分重视企业技术创新能力。目前国内研究大都片面强调只有企业才是区域创新能力 的主体,而忽视了政府、科研机构和高校在区域创新能力中的作用,并且缺乏对于他们之间的配置 合作能力的评价指标[79]。调研表明,企业、大学、研究机构是区域创新的实际执行机构和新产品、 新工艺、新服务的真正“生产者” 。只有整个区域创新系统的创新资源得到合理配置和充分流动, 企业、大学、研究机构的创新潜力才能够转化为现实的创新能力和生产力。

(3) 忽视了非 R&D 指标。评价区域创新能力最常见的指标是 R&D 数据和专利数量,其它非 R&D 指标较少被采用[80]。这主要是由于 R&D 数据比较容易获得,而且一直以来都在用,已经积 累了相当的数据和经验,在方法上已经比较成熟。但是,大部分采用 R&D 数据和专利数量反映区 域创新能力存在着很大不足,首先最大的不足是不能够准确反映一个地区的真实创新能力。

“创新” 和“发明”不同,发明是新知识的产生,创新是新知识的应用和商业化,包含其他隐含的知识,不 是所有的创新都是可以用专利来表示的,不是所有的专利都能被商业化、被应用。新知识并非都以 R&D 和专利来体现,而且 R&D 数据和专利数量也没有说明知识的“利用” ,而只是说明了部分知 识的产出水平。对高科技产业区来说,用 R&D 数据和专利数量来衡量也许有一定的合理性,但是 对于以传统产业为主的地区来说,R&D 和专利数量往往较少,但创新能力却未必很低。还有一个 不足是无法说明这两项指标与当地经济发展的关系,当地科研单位的专利并不一定被当地企业所 用,当地企业可能是用了别的地区开发的专利,但是在比较创新能力大小时,这部分却都被算为当 地创新系统的一部分。因此,在衡量一个地区创新能力大小时,应该把创新看作是一个经济过程、 市场过程,而非单纯的技术产出过程。

(4) 对技术创新能力的反映通常采用替代性的指标。由于技术创新过程的特殊性,我们很难衡 量技术创新的质量和数量,对于技术创新的度量通常采用一些替代性的指标来反映,采用的替代指 标有新产品、专利申请授权数、R&D 经费支出等。而这些指标所代表的技术创新信息通常是片面 的,从而导致分析结果出现偏差。

2. 主要参考文献 [1] 克里斯托弗.弗里曼. 一个新国家创新系统[M]. 北京:经济科学出版社. 1992. [2] M.porter. The competitive Advantage of Nations[J]. The MaeMillan Press. 1990. [3] Lundavall. National systems of Innovation[J]. London:Pinter Publisher. 1992. [4] Nelson,R.R. National System of Innovation:A Comparative Study[J]. Oxford: Oxford University Press. 1993. [5] Patel, Parimal and Pavitt, Keith. The Nature and Eeonomic Importance of NIS[J]. STI Review. 1994. [6] CARLSSON,B. Internationalization of innovation systems:A survey of the literature [J]. Research Policy. 2006(1): 56-67. [7] LI N., LAW W.K. In strategic grouping and competition:a structural similarity analysis of national innovation systems[C]. The 11th Annual of Conference of Asia Pacific Decision Sciences Institute. Hong Kong, 2006: 95-104. [8] 陈劲, 柳卸林. 自主创新与国家强盛[M]. 北京:科学出版社. 2008. 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 [9] 赵杨. 国家创新系统中的信息资源协同配置研究[D]. 武汉大学博士学位论文. 2010: 27-28. [10] 王岩. 跨国公司 R&D 活动对中国国家创新系统的影响[D]. 吉林大学博士学位论文. 2010: 4-17. 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4. 可行性分析 4.1 理论支持 本文基于省域技术创新能力差异化的现状,提出了一种将小波分析和改进灰熵 TOPSIS 法相结 合的省域技术创新能力评价方法—WT 法。以省域技术创新能力为研究背景,实证表明 WT 法在揭 示省域技术创新的经济圈集聚现象和省域技术创新能力排名的准确性方面具有明显优势, 这为今后 进行多指标综合评价又提供了一种可行性方法。从宏观和微观的角度测度省域技术创新效率,这为 投入产出和环境指标的技术创新效率表征提供了可能。

从内生和外生的角度全面系统地定量分析省 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 域技术创新能力的影响因素,提出了可供参考的可行性建议。

4.2 条件支持 我校为高等财经院校,校图书馆和院资料室藏书 491 余万册,拥有相当数量中英文图书资料, 并且备有光盘和 Internet 查询服务系统, 能及时跟踪国内外最新研究动态, 各类中外期刊 2172 多种, 拥有 42 个大型电子数据库,科研资料相当丰富。论文的作者可以随时查找论文写作过程中遇到的 问题和难点,并及时解决困难。

论文基本结构的设想 1. 主要内容 本课题首先通过对小波分析方法、灰熵TOPSIS的多属性决策方法的理论介绍,再构建我国31 个省市的技术创新能力评价指标体系,用WT法评价我国31个省市的技术创新能力,再将结果与熵 值法和灰熵TOPSIS法得出的结果进行比较,验证本文新提出的方法WT法的实用性,进而根据评价 结果分析全国31个省市的技术创新能力影响因素,最终提出提升各省技术创新能力的发展对策。论 文的框架如下图3所示。 研究一: 小波分析方法及应用 ①小波分析方法 ②小波理论的应用 研究三: 省域技术创新能 力差异化评价 ①省域技术创新 能力评价指标体 系构建 ②省域技术创新 能力差异化评 价——基于小波 分析、熵值法、 灰熵TOPSIS法 和WT法 研究四: 省域技术创新能力的影响因素分析 ①省域技术创新能力差异化的影响因素分析 ②各省技术创新能力影响因素的定量分析 研究二: 灰熵TOPSIS的多属性决策方法 ①灰色关联分析法 ②TOPSIS分析法 ③改进的灰熵TOPSIS法 研究五: 省域技术创新能力的政策机制研究 ①各省技术创新能力存在的主要问题 ②各省技术创新能力提升的对策建议 图2 研究整体框架图 (1) 小波分析方法及应用 ▲ 小波分析方法。

小波分析(Wavelet analysis)是在Fourier分析基础上发展起来的一种新的时频 局部化分析方法,把时间序列数据看成是信号,小波变换就是通过伸缩平移对信号(函数)逐步进行 多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而 可聚焦到信号的任何细节。小波多尺度分析的基本思想是:将待处理的信号在不同时间尺度上进行 分解,得到不同尺度上的差异部分(细节成分)和粗尺度信号部分(近似成分)。 细节成分 f J (t ) G C J ?1 C J ?1 2 能 量 H G CJ ?2 CJ ? 2 C J ?3 CJ ?4 2 2 2 H f J 2 G C J ?3 H J 2 DJ ?3 2 2 能量守恒:

f ? CJ ?1 2 ? CJ ? 2 ? C J ?3 2 ? DJ ?3 近似成分 图4 多尺度性的三级小波分解图 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 ▲ 小波理论的应用。

小波分析是泛函分析和样条分析等分析学科综合而发展起来的新兴技术, 主要应用于信号分析、数值分析、图像处理等领域。小波分析在时间序列上的应用更是一个崭新的 研究方法, 该方法将原来的时间序列扩展到了时域和频域的二维空间, 深化了时间序列的频率特征。

(2) 灰熵 TOPSIS 的多属性决策方法 ▲ 灰色关联分析法。通过确定备选方案与理想方案之间的关联程度进行决策,它根据两种方 案之间相关因素随着时间或者是对象不断变化情况,来判断两者之间的关联程度。

▲ TOPSIS 分析法。

一种解决多属性决策问题的常用方法, 通过计算备选方案与正理想解和负 理想解的相对距离来进行排序优选。

▲ 改进的灰熵 TOPSIS 法。在灰熵 TOPSIS 法中,选择熵权法确定权重。通过结合熵权法的使 用,使评价结果更加客观、准确,并且真实地反映出各个项目的优先程度。

(3) 省域技术创新能力差异化评价 ▲ 省域技术创新能力评价指标体系构建。综合考虑地区资源禀赋、创新环境、创新投入产出 等技术创新相关的因素,构建全面的技术创新能力评价指标体系。

▲ 省域技术创新能力差异化评价——基于小波分析、熵值法、灰熵TOPSIS法和WT法。通过 上述方法评级省域技术创新能力, 并论证WT法的优越性, 用绝对 ? 收敛模型检验评价结果敛散性。

(4) 省域技术创新能力的影响因素分析 ▲ 省域技术创新能力差异化的影响因素分析。从宏观和微观的角度,根据WT法的评价结果, 确定省域技术创新能力的影响因素。

▲ 各省技术创新能力影响因素的定量分析。采用三阶段DEA方法和面板计量模型对影响因素 进行定量分析,判定各影响因素的影响程度差异。

(5) 省域技术创新能力的政策机制研究 ▲ 各省技术创新能力存在的主要问题。

根据省域技术创新能力的空间敛散性和面板回归结果, 分析省域创新存在的问题。

▲ 各省技术创新能力提升的对策建议。合理定位政府主管机构职责,基于存在的问题,提出 相应的政策建议,实现资源的优化配置,完善各省创新机制。 2. 基本思路 本课题针对技术创新能力的相关理论,评价我国省域技术创新能力,深层次分析我国省域技术 创新能力差异化形成的原因,找出区域创新能力差异化的主要影响因素,兼顾各省市技术创新能力 的共性与个性,针对各省技术创新存在的问题,提出提升各省技术创新能力的发展对策。根据上述 研究的整体框架图,本文得出如下的论文技术路线图。 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 创新系统视角 小波分析理论 与应用 研究命题 相关文献 多属性决策 方法 改进灰熵TOPSIS法的省 域技术创新模型 小波变换 Sperman相关系 数检验 β趋同检验 方法改进 省域技术创新能力指标 体系的建立 省域技术创新能 力差异化评价 小波理论 省域技术创新能力时间序 列的小波分解 理论分析 实证研究 省域技术创新能力的影响因素分析 三阶段DEA方法 面板数据模型 省域技术创新能力差异化的影响因素分析 各省技术创新能力影响因素的定量分析 省域技术创新能力的政策机制研究 政策分析 各省技术创新能力不足的改进措施 各省技术创新能力提升的对策建议 图5 论文技术路线图 规范分析 3. 研究方法 ①文献追溯法。搜集国内外参考文献资料,总结现有技术创新研究成果,为后续研究奠定理论 基础。通过对政府角色的准确定位,结合省域技术创新能力特征,研究提升全国各省市区域创新能 力的对策。

②数理建模。建立灰色关联度模型,分析创新能力指标之间的关联强度,构建合理的技术创新 能力指标体系;构建三阶段 DEA 模型,构建技术创新效率的表征指标。

③规范分析与实证研究。建立技术创新能力指标体系,用灰色理论评价指标关联度,根据小波 分析的多尺度性特征, 利用db4(Daubechies)小波对省域指标进行小波分解, 评价各省技术创新能力, 构建面板计量模型,探究省域技术创新影响因素。

④对比分析法。分析对比各省市的区域创新能力和各地区政策机制的差异,分别就各区域的政 治、经济特征给出提升区域创新能力的建议,结合产业结构变化规律,提出改善当前技术创新能力 的对策建议。

研究拟解决的关键性问题与可能的创新点 1. 拟突破的重点和难点 (1)重点:①通过小波分析方法测算省域技术创新能力;②采用 WT 法、熵值法、灰熵 TOPSIS 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 法评价省域技术创新能力,并用 Spearman 相关系数检验各方法间的相关性,用绝对 ? 收敛模型检 验评价结果的敛散性;③ 提出提升省域技术创新能力的对策建议。

(2)难点:①综合考虑经济、科技、环境等众多影响因素,构建全面的评价指标体系;②建立三 阶段 DEA 模型测度省域技术创新效率,构建面板计量模型分析省域技术创新能力的影响因素,研 究各影响因素的影响程度和贡献度;③提出一种新的指标综合评价法,小波分析与改进的灰熵 TOPSIS 法相结合的方法——WT 法。

2. 可能的创新点 本文以省域技术创新能力为研究背景,主要有以下四方面的创新点和研究特色:

(1) 该成果从理论上丰富和深化了省域技术创新能力的研究。国内外很多学者在很久以前就对 区域技术创新能力进行了大量的研究,对于区域创新能力的提法也是百家争鸣,各式各样。本文在 对省域技术创新能力的研究中,主要解决了以下几方面的问题:① 对于创新能力评价的指标数据的 选择上只是力求以多盖全;② 研究过分重视企业技术创新能力;③ 忽视了非R&D指标。

(2) 该成果将时间维引入了动态综合评价模型的构建。

本文选取1995-2011年这17年各省市指标 的时间序列数据,对全国31个省市的技术创新能力进行评价分析。对17年的时间序列指标数据进行 小波分解,去除数据中剧烈波动的成分,达到去噪的目的,使得数据表征最本质的市场需求信息, 构建省域技术创新能力的动态综合评价模型。

(3) 设计了省域技术创新能力的三层次评价指标体系。本文参照《中国区域创新能力报告》中 的指标体系构建了三层次评价指标体系,该体系包括目标层,准则层和指标层。其中目标层反映省 域技术创新能力的综合水平;准则层包括省域综合经济基础、省域科技资源投入要素、省域科技资 源产出要素和省域技术创新环境特征四个要素;指标层包括人均GDP、进出口总额、地区财政收入 等15个指标。

(4) 提出了一种新方法即WT法。本文提出了一种将小波分析和改进灰熵TOPSIS法相结合的省 域技术创新能力评价方法—WT法。将常用于图像识别、数据压缩的小波变换用于省域技术创新能 力指标分析,利用db4小波对省域技术创新能力指标进行小波分解,这是时间序列数据在时域和频 域的二维空间进行小波分解的具体应用,与传统的统计分析方法比较,它能够“过滤”掉非正常的、 畸异的数据,得到“去噪”以后的本质数据,使数据更全面精确地表征省域技术创新能力。而这种新 的评价方法在指标差异化分析方法中是首创,据调查目前国内外尚无这一研究的相关文献,因此本 项目是一个全新的研究课题。

3. 论文目录 1 导论 1.1 背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 研究思路、框架及创新点 1.2.1 研究思路 1.2.2 论文框架 1.2.3 主要创新点 1.3 国内外研究现状及文献评述 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 1.3.1 创新系统的研究现状 1.3.2 小波理论应用的研究现状 1.3.3 灰熵 TOPSIS 法的研究现状 1.3.4 区域技术创新能力的研究现状 1.3.5 区域技术创新影响因素的研究现状 1.3.6 区域技术创新能力的文献评述 1.4 研究方法和论文技术路线 1.4.1 研究方法 1.4.2 论文的技术路线图 2 小波分析方法及应用 2.1 小波分析方法 2.1.1 小波分析的概述 2.1.2 Fourier 变换到小波分析 2.1.3 小波变换 2.1.4 小波变换的能量守恒 2.2 小波分析方法的应用 3 基于灰色关联 TOPSIS 的多属性决策方法 3.1 灰色关联度分析法 3.1.1 灰色关联分析的原理 3.1.2 灰色关联分析的步骤 3.1.3 灰色关联分析的优缺点 3.2 TOPSIS 分析法 3.2.1 TOPSIS 分析法的原理 3.2.2 TOPSIS 分析的步骤 3.2.3 TOPSIS 法的优缺点 3.3 改进的灰熵 TOPSIS 分析法 3.3.1 改进的灰熵 TOPSIS 法的原理 3.3.2 改进的灰熵 TOPSIS 法的步骤 3.3.3 改进的灰熵 TOPSIS 法的优缺点 4 省域技术创新能力差异化的实证研究 4.1 4.2 4.3 4.4 省域技术创新能力指标数据来源 省域技术创新能力指标体系构建 省域技术创新时间序列数据的小波分解 省域技术创新能力实证结果 4.4.1 熵值法的省域技术创新评价结果 4.4.2 灰熵 TOPSIS 法的省域技术创新评价结果 4.4.3 WT 法的省域技术创新评价结果 4.5 省域技术创新能力的实证结果分析 4.5.1 基于三种差异化评价方法的结果分析 4.5.2 基于指标权重大小评价方法的结果分析 4.5.3 基于聚类分析评价方法的结果分析 5 省域技术创新能力影响因素的实证研究 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 5.1 省域技术创新能力影响因素 5.1.1 科研经费与科研人员 5.2.2 产业结构与经济发展水平 5.3.3 对外开放 5.3.4 其他影响技术创新能力的因素 5.2 数据来源及处理 5.3 模型设定与计量分析 6 省域技术创新能力的政策机制研究 6.1 省域技术创新能力存在的主要问题 6.1.1 技术创新的区域界线模糊 6.1.2 技术创新发展阶段的不一致性 6.1.3 技术创新的经济梯度不合理 6.2 省域技术创新能力提升的政策建议 6.2.1 改善三大经济地带的技术创新能力 6.2.2 明确各技术创新主体的职权 6.2.3 优化技术创新资源配置 6.2.4 增强区域人才队伍建设 结论 参考文献 后 记 附 录 课题研究的工作量及可能出现的问题估计 1. 研究的工作量 (1) 2013.04-2013.06 查阅、整理、归纳相关资料和文献; (2) 2013.07-2013.09 用查找的资料数据进行实证分析,撰写论文的初稿; (3) 2013.10-2014.01 对论文初稿进行修改和完善,形成论文第二稿; (4) 2013.12-2014.06 准备毕业论文答辩。

2. 可能出现的问题 (1) 数据不够完整、全面; (2) 计量分析模型与方法的调整和改进。

导师对选题的意见 导师签名:

年 月 日 北京大学研究生院二 O 一一年九月制 开题报告论证专家委员会组成情况 组 成 主 席 姓 名 职 称 所 在 单 位 委 员 秘 书 开题报告论证意见(1.选题的意义;2.研究生本人的素质和水平是否适合本选题研究;3.研究方案 的可行性) 开题报告论证结果(合格与否) :

开题报告论证专家委员会主席签名:

开题报告论证专家委员会委员签名: 学位评定分委员会审查意见: 主席签名: 单位公章 年 月 日 北京大学研究生院二 O 一一年九月制

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