一、高新技术企业核心竞争力的初步评价模型（论文文献综述）
马进琴,封成智,丁宏斌,杨蕾,张小荣[1]（2021）在《基于ABC-BP混合算法的农业高新技术企业核心竞争力研究》文中认为在现代农业生物技术飞速发展及农业信息技术高度融合的当下,就农业高新技术企业（以下简称AHTE）来看,拥有强势的核心竞争力和实现持续成长是AHTE赢得激烈国内外市场竞争优势的根本要素。文章首先在分析研究AHTE、企业核心竞争力、人工蜂群（ABC）算法和BP神经网络等相关理论的基础上,以AHTE的核心竞争力作为研究对象,根据企业核心竞争力的特点,通过对甘肃省各地区AHTE的走访调研、问卷调查并进行大数据比对分析,然后结合ABC算法以及BP神经网络,提出一种基于ABC-BP神经网络混合算法的AHTE核心竞争力评价模型对AHTE进行评价的思想,最后构建了AHTE的评价指标体系和ABC-BP混合神经网络评价模型。
陈琪芳[2]（2021）在《股权激励、研发投入与高新技术企业绩效》文中进行了进一步梳理“新常态”进程中,高新技术企业作为创新驱动转变过程中重要的推动者,对我国创新战略的实施起着重要作用。高新技术企业利用股权激励制度,吸引更多的优秀员工,加大研发投入,积极提高创新能力,促进企业绩效。企业目标的实现离不开管理者的经营管理,管理者是企业长期稳定发展的重要因素,对研发投入等重大战略拥有决策权。针对管理者制定合理的股权激励方案,增加研发投入,对企业绩效的提升具有重要作用。但公司完整的委托代理关系链条包括股东—管理者—员工,以核心技术人员为代表的核心员工通过对研发投入的充分利用,在创新活动中发挥着愈加重要的作用。因此从管理层和核心员工两个角度更加全面的分析股权激励对高新技术企业绩效的影响,探究研发投入是否在管理层股权激励对高新技术企业绩效的影响路径中发挥中介作用,在核心员工股权激励对高新技术企业绩效的影响路径中发挥调节作用是有必要的。基于此,本文结合委托代理理论、创新理论、期望理论等理论依据,采用2012-2019年期间我国高新技术企业实施股权激励的663个样本数据,回归验证了（管理层、核心员工）股权激励、研发投入与高新技术企业绩效三者之间的关系,为高新技术企业实施股权激励制度提供了新思路。研究结果发现:（1）在高新技术企业中,股权激励的实施能够显着的正向促进企业绩效,而且针对核心员工实施股权激励比针对管理层实施股权激励对企业绩效产生的促进作用更大;（2）在高新技术企业中,管理层股权激励显着正向影响研发投入,研发投入作为一种中间传导机制,在管理层股权激励与高新技术企业绩效之间发挥部分中介效应;（3）在高新技术企业中,研发投入作为调节变量,负向调节核心员工股权激励对企业绩效的促进作用。针对结论提出如下建议:（1）高新技术企业应提高股权激励强度,重视人才;（2）高新技术企业应增强创新意识,适当加大研发投入力度;（3）高新技术企业应综合设计股权激励制度评价指标。
胡辰[3]（2021）在《“回购+限制性股票”股权激励模式下的动因及绩效研究 ——以双一科技为例》文中研究指明一方面,被激励员工利用股权激励这种激励手段可以从企业打工者的角色转变为企业所有者的角色,从而充分发挥自身对企业的积极性和创造性,勤勉尽责的工作以尽可能达到企业价值最大化、股东财富最大化以及个人利益最大化的目标,进而能够有效地改善公司内部治理结构、推动公司长久稳定的发展;另一方面,股权激励也是上市公司,尤其是高新技术企业,是其留住人才和提升公司技术创新能力的一种有效工具。改革之后,根据相关文件指示,本国企业选择股权激励的模式大多都为以下两种——“股票期权”以及“限制性股票”,而根据股份来源,也可分为回购型股权激励以及定向增发型股权激励。纵观我国有关于回购股份的文件政策,其在2018年对回购股份的细则进行了一些修改,与修改前相比,修改后的细则放宽了股份回购的用途条件,这对希望利用股份回购实施股权激励计划的企业来说,正如“天上掉下来的馅饼”。但是股权激励的效果具有两重性,本文针对处于高新技术行业内的企业实施股权激励短期效果研究,验证有效激励的程度。本文以双一科技在2018年10月发布激励计划公告起,研究其“回购+限制性股票”股权激励模式下的运营会对企业产生怎样的财务效应以及非财务效应,以其研究结论作为参考,分别对双一科技的财务指标与非财务指标与激励前进行对比,根据研究出的数据分析得出,此次激励效果对于双一科技是起到“正效应”还是“负效应”,不仅如此,选择五个与其处于同一行业且主营业务相似、并未实施股权激励的企业,利用沃尔评分法与双一科技的相关指标进行横向对比,从而直观有效地评价双一科技实施回购型股权激励方案的效果。通过进一步研究发现,双一科技此次股权激励方案的实施确实对企业本身具有激励作用。针对回购新规背景下的双一科技的研究分析,对探讨我国类似于双一科技的高新技术上市公司应如何设计股权激励契约具有借鉴意义。
杜晓春[4]（2021）在《黑龙江省高新技术企业专利能力评价研究》文中指出经济时代,知识产权等无形资产的重要性愈加显现,以技术和专利作为主要支撑的高新技术企业日益受到世界各国的重视。科学评价黑龙江省高新技术企业专利能力对于充分释放高新技术企业的能量,从而加速黑龙江经济持续发展具有重要价值和意义。本文通过对国内外知识产权能力和专利能力相关研究进行收集和整理,基于企业能力理论、专利能力理论,梳理并分析了黑龙江省高新技术企业概念及其特征,根据已有研究梳理总结出专利创造能力、运营能力及保护能力三个维度的评价指标,并构建相应的评价体系;运用主成分分析方法对黑龙江省高新技术企业专利能力进行横向的评价与纵向的评价,其中横向评价是对全国31个省市自治区2018年专利能力的比较,纵向评价是针对黑龙江省高新技术企业近十年的专利能力进行分析评价。在阐明黑龙江省高新技术企业专利能力存在的问题的同时,分别对专利创造、运营及保护能力提出有针对性的对策建议。
包许航[5]（2021）在《基于开发性金融的中国产业结构升级研究》文中指出开发性金融是以国家信用为基础,以市场业绩为支撑,以贯彻政府宏观经济政策为目标的一种金融形式。开发性金融的兴起始于二战后,兼具了政策性金融与商业性金融的优势,为战后各国的经济复苏作出了重要贡献。近年来,随着全球经济增速放缓,贸易保护主义抬头,各种矛盾及新老问题凸显,面对复杂多变的国际环境和国内经济下行压力,推动产业结构升级是现阶段深化改革的必要条件,也是中国实现经济高质量发展、提升国际竞争力的必经之路。产业结构是指产业内部及各产业之间的联系和比例关系,其高度化、合理化水平是宏观经济增长方式转变与发展模式转轨的重要表征。如何利用金融体系发挥资源配置的功能,推动产业结构升级是中国当前面临的重要课题,国内外学者针对商业性金融与产业结构升级的关系进行了充分研究,但就开发性金融如何影响产业结构升级的研究仍较缺乏,因此,论文就开发性金融对中国产业结构升级的影响进行研究,具有重要的理论价值和现实意义。既有研究表明,虽然金融市场能够通过缓解企业投资外部融资约束促进产业结构升级,但也存在制约,如商业性金融机构在选择资金配置方式和投资领域时,偏好于以短期性借款的形式将资金配置到风险较低、流动性较好、收益率更高的产业部门,对基础设施、落后地区以及低收益率的传统产业等领域投入积极性不足。如何缓解金融市场中出现的信贷配给和市场失灵等问题,成为当前推动我国产业结构升级亟待解决的一个重要问题。开发性金融作为一种具有国家信用、体现政府意志的金融形式,对于项目收益率和还款周期等要求都相对较低,且在政府与社会资本合作模式等领域中,对商业性金融都起到了显着的支撑和补充作用。论文通过对国内外文献的系统梳理,广泛收集了中国开发性金融与产业结构的数据并进行实地调研,在介绍国外开发性金融发展历程与经验的基础上,分析了中国开发性金融与产业结构升级的发展现状,探索了开发性金融对产业结构升级影响的机制和路径,并运用2012—2018年中国31省（市、区）的面板数据对两者的关系进行了实证检验,得出了开发性金融与中国产业结构升级的关系。论文的主要结论有:第一,开发性金融主要通过资本形成机制、资金导向机制、信用催化机制、风险管理机制等来缓解信贷配给和市场失灵,促进产业结构升级。在要素禀赋约束非束紧、外部融资约束束紧的情况下,一国可以通过增加开发性金融投入来提高资本密集型产业的产出水平,进而促进产业结构升级。第二,开发性金融主要通过支持基础设施建设、支持城镇化建设和推动高新技术产业发展三种路径促进产业结构升级,开发性金融对基础设施建设的支持具有弥补市场缺陷的作用,具有长期性和超前性的特征,开发性金融有助于为城镇化提供公共物品、提供充足的资金支持,开发性金融对高新技术产业的支持有助于为创新主体提供政策和资金支持、提高创新产出效率以及推动国家创新体系建设和完善。第三,开发性金融可以促进中国产业结构高度化和合理化,从而促进中国产业结构升级,但这种促进作用存在区域差异。通过中介效应模型实证研究发现,开发性金融可以通过促进中国区域基础设施建设水平、促进城镇化和发挥创新效应来促进中国产业结构升级。论文的主要创新有:第一,分析了开发性金融对产业结构升级的影响机制。现有的金融发展与产业结构升级关系的研究,多从商业性金融的视角出发,而对开发性金融作用的专门研究偏少。论文对比分析了商业性金融与开发性金融对产业结构升级的影响,提出了商业性金融影响产业结构升级的制约,分析了开发性金融对产业结构升级的影响机制,突破了以往仅从商业性金融视角研究金融对产业结构升级的影响。第二,运用中介效应模型实证检验了开发性金融对产业结构升级的路径。现有的开发性金融对产业结构升级影响的影响机制和路径的研究相对较少,在构建数理模型分析开发性金融对产业结构升级的影响机制的基础上,论文运用中介效应模型考察了开发性金融通过支持基础设施建设、城镇化和高新技术发展对产业结构升级的影响。第三,从产业结构高度化和合理化两方面分析了开发性金融对产业结构升级的影响。以往学者对于产业结构升级的衡量多以二三产业占GDP比重或者第三产业占GDP比重来测度,论文对于产业结构升级的衡量不仅考虑了产业结构升级的高度化（质和量两方面）,还考虑了产业结构的合理化,进一步完善了现有研究对产业结构升级的测度。
乔慧显[6]（2020）在《基于EVA/B-S组合模型的高新技术企业价值评估 ——以科大智能为例》文中指出高新技术企业以不断从事研究开发和技术成果转换,以此产生企业的核心自主知识产权作为经营活动的基础。目前我国逐步向全新科技时代迈进,传统的产业无法满足和支撑现阶段发展的需要,高新技术产业已成为助推经济发展不可或缺的因素,近几年高新技术企业数量与日俱增,仅2019年国家高新技术开发区企业就达到14万家以上,较上年增长了20%左右,伴随着数量增加而来的还有投资、融资、并购、担保等经济活动。一方面要满足高新技术企业的资金需求,一方面要为投资者把控风险,所以国家相关规定要求,进行这些经济活动之前需要专业评估机构对高新技术企业的价值进行衡量评价,基于交易双方都对企业内在价值有所认识的前提下,便于双方评估风险和收益。但是我国当前并没有一个统一系统的估值办法评估高新企业的价值,实务中一般沿用评估传统企业价值的方法,这种相提并论的做法忽略了高新企业本身的特性。因此本文对高新技术企业的特征进行分析,尝试找出更加适用于高新企业价值的评估方法。本文对高新技术企业的界定、特征、价值构成等进行了详细的分析,介绍了传统方法评估的局限性以及对传统方法对高新企业是否适用进行了分析,并将EVA/B-S组合评估模型作为本文研究的重点和核心。本文高新技术企业价值由两部分组成,一部分是利用现有技术、专利、设备、厂房等资产形成的获利能力价值,是企业可实现的显性价值,这部分价值用EVA评估;一部分是新项目、新技术创造的潜在获利机会价值,是企业的隐性价值,通过B-S模型评估。本文从两部分入手考虑企业的整体价值,实际评估价值创造能力,相较于传统方法,该组合模型有显着的优势。同时本文通过对该组合模型的参数调整,使该模型使用更贴切于高新技术企业的真实价值。本文以科大智能为案例分析对象,该公司是国家重点高新技术企业,2012年在深交所创业板上市（股票代码300222）,同时该公司在信息披露方面做得非常好,为项目投资创造的潜在价值提供了写作的可行性。通过EVA/B-S组合模型对该公司企业价值进行评估,并将评估结果与企业股价及走势对比,基本上与企业发展状况一致,结合理论分析本文认为通过EVA/B-S组合评估模型对高新技术企业价值评估是可行的,价值评估的过程也是一次价值管理的机会,可以让企业更了解宏观经济和行业发展趋势、明确自身优势和缺陷、明确价值创造来源,为战略规划和价值管理提供参考依据。
唐源[7]（2021）在《心理资本、工作投入和知识分享对员工创新行为的影响机制研究》文中研究说明当前国际国内市场竞争环境复杂多变,“贸易战”和“技术垄断”现象愈演愈烈,创新人才成为国与国间竞争的关键因素。创新人才是企业创新的基础来源,企业只有在创新实践中发现和培养人才,在创新事业上汇聚和召唤人才,在创新活动中锻炼和挖掘人才,大力造就和培养素质优良、结构合理的创新型科技人才。我国高新技术企业还存在国外大量“卡脖子”技术,急需在当前激烈竞争环境中取得应对国外的核心创新能力。员工创新是企业创新的基础和主体,是最重要的创新构成要素。高新技术企业的员工具有高素质、高创新性、和自我实现愿望强烈等特点,在促进企业创新方面有着其他传统企业员工无法比拟的优势,他们分布于企业中技术研发、行政管理、后勤服务、市场营销和品牌推广等各个部门,是最能知晓企业短板、发展问题和识别创新机会的创新单元,如何让企业能最大限度的开发和利用个体员工成为“问题发现”、“机会识别”和“突破创新”的关键触发器,就必须尊重员工、了解员工个性心理和激发员工创新心理,要利用好心理资本规律,使高新技术企业员工自发自愿参与到企业的各个层次的创新行为。员工创新行为研究领域逐渐成为广大学者近年来研究的一个热点,大部分国际国内学者从单变量或者多变量视域分析员工创新行为的个人、团体或者组织的影响机制,本研究的研究视角是从组织行为学视角和环境动态论视角结合来探究员工创新行为的作用机理,进一步延伸员工创新行为的研究视野,深度分析了高新技术企业员工创新行为的新状况,探讨了如何通过员工心理资本的提升促进其创新行为。目前,已有研究文献关注到心理资本对员工创新行为的影响,但对心理资本如何作用于员工创新行为的内在机理及其具体作用情境,现有文献对该问题鲜有深入和展开研究,而且在现有的理论研究中,其研究结论有不一致的地方,尤其是在某些具体研究问题还存在一定的分歧。本文在借鉴国内外相关理论和实践的基础上,以心理资本理论、工作要求—资源理论、双元创新理论、资源基础理论、知识管理理论和等视角,紧密围绕“心理资本如何影响员工创新行为”这一基本问题,建立“心理资本—工作投入—员工创新行为”、“心理资本—知识分享—员工创新行为”双重路径理论框架,目的是探讨心理资本与员工创新行为之间的影响路径,本研究采用实证研究方法对其展开了深入的探究工作:首先,本研究选取了高新技术企业员工为研究对象,在现有文献资料的梳理基础上,初步形成了心理资本与员工创新行为关系的分析框架,提出了本研究的初始假设命题:心理资本中任务型、学习型、关系型和创新型四个心理资本均能提升员工创新行为。其次,基于文献探讨建构理论模型,本文以心理资本为切入点,引入工作投入、知识分享两个变量,在当前的现实和理论背景下,架构了心理资本和员工创新行为二者的研究假设和概念模型,同时对心理资本、工作投入、知识分享、员工创新行为概念进行了讨论,对这几个变量的现有研究维度进行了划分,同时进一步探讨了各个变量的测量方法,为进一步挖掘心理资本对高新技术企业员工创新行为影响机制做好铺垫。再次,把双元创新理论、资源基础理论、知识管理理论、工作要求-资源理论和心理资本理论整合到统一模型中进行研究,进一步提出研究假设。最后,在前面主效应和中介效应研究的基础上,根据当下国际国内情景,引入了环境动态性（技术动态性和市场动态性）变量作为情景边界进行考察,从环境动态性的视角考察在差异化情境下心理资本、工作投入和知识分享对员工创新行为的影响机制是否存在差异。通过多元回归分析方法进行了实证分析检验,最终形成了环境动态性（技术动态性和市场动态性）影响心理资本、工作投入、知识分享与员工创新行为关系的调节效应模型和被调节的中介效应模型。通过研究得出主要结论如下:第一,心理资本对员工创新行为主效应得到检验。心理资本及包含的四个维度对员工创新行为具有显着的正向影响作用。第二,工作投入和知识分享的中介作用假设得到验证。工作投入及其三个维度（身体、情感和认知）对高新技术企业员工创新行为有显着的影响效果。工作投入在心理资本对员工创新行为之间具有部分中介效应。知识分享及其两个维度对员工创新行为具有显着的正向影响。知识分享在心理资本对员工创新行为具有部分中介效应。工作投入和知识分享在心理资本对员工创新行为之间存在链式中介效应。第三,环境动态性的调节效应得到检验。环境动态性在心理资本与工作投入和知识分享对员工创新行为有显着调节作用:其中技术动态性在工作投入对员工创新行为有正向调节作用,技术动态性负向调节知识分享对员工创新行为的关系,技术动态性也负向调节心理资本通过知识分享对员工创新行为的间接影响。市场动态性在工作投入对员工创新行为起着负向调节作用,市场动态性在知识分享对员工创新行为起着正向调节作用,市场动态性负向调节了心理资本通过工作投入对员工创新行为的间接影响,市场动态性正向调节心理资本通过知识分享对员工创新行为的间接影响。本文的创新点如下:第一,本研究打破原有文献和概念的局限,从组织行为学和环境动态性双重视角,丰富了员工创新行为研究领域。本研究以高新技术企业员工为研究对象,对心理资本的内涵重新进行界定,并利用本土心理资本的维度及量表,进一步挖掘心理资本的时代内涵对新时代员工创新行为的作用,填补目前国内量表开发的不足,尤其是国内量表的实证方法成果还较缺乏,具有一定的创新意义。第二,本研究将工作投入和知识分享两个中介引入研究框架,探究二者在心理资本与员工创新行为中的作用,揭示心理资本对员工创新行为的作用机理和影响路径,建立了“心理资本—工作投入—员工创新行为”,“心理资本—知识分享—员工创新行为”双重中介主要研究脉络,并提出“心理资本—工作投入—知识分享—员工创新行为”的链式中介作用路线,弥补了现有研究的不足。第三,现有文献较少从环境动态性视角来关注心理资本对员工创新行为的作用情景,基于当前国际国内现实情景,引入环境动态性（技术动态性和市场动态性）作为调节变量,通过实证检验,探究其在心理资本、工作投入、知识分享与员工创新行为之间调节作用和被调节的中介作用,使研究更具有全面性和连续性。为员工创新行为在不同情景下研究提供了全新的视角,这一研究拓展了现有心理资本对员工创新行为作用研究的纵深度,为高新技术企业在不同技术动态性和市场动态性下提升员工创新行为提供了科学的管理方法和实践指导。
杨静雯[8]（2020）在《税收优惠、研发投入对高新技术企业绩效影响研究》文中认为当前,我国企业处于经济转型的关键阶段,“新常态”下,企业要实现向高效率、高质量快速增长的转型,就要摒弃以投资规模、生产要素为驱动的旧方式,逐步转向以科技创新为驱动的新方式,打造高新技术型企业。我国同发达国家企业的经济差距主要体现在创新能力上,为了有效鼓励企业进一步加大研发活动投入,我国政府实施了税收优惠政策。那么,政府针对高新技术企业推行的税收优惠政策能否有效地促进企业进行研发活动,对企业绩效又有何影响仍有待我们做进一步的理论分析和实证考察。本文采用文献调研与实证研究相结合的方式,首先梳理了国内外相关文献、政策,对比了国内外研究现状,结合相关基础理论提出文章假设;其次建立了“税收优惠——研发投入——企业绩效（盈利性与成长性）”的研究模型,以中小板高新技术上市企业2013—2018年对外公布的财务报表上的数据为研究对象,对样本数据进行描述性统计、相关性分析和多元回归分析,研究了研发投入作为中介变量的条件下,税收优惠对企业绩效的盈利性与成长性两方面的影响。根据研究结果本文提出了以下建议:（1）从企业层面上看,高新技术企业应以更长远的眼光对待研发创新投入,充分重视研发投入对企业绩效的促进作用,积极开展纳税筹划。（2）从政府层面,应优化税收优惠政策,制定更加合理的税收优惠政策,以增加中小板上市高新技术企业在研发创新活动中的研发资金投入能力。通过分析与实证检验后,得出以下结论:（1）研发投入对企业盈利性存在滞后的正向影响,对企业成长性无显着相关性;（2）税收优惠与企业的盈利性、成长性均有显着正相关关系;（3）税收优惠对研发投入有显着正向影响;（4）研发投入在税收优惠与企业盈利性、成长性绩效的关系间均存在中介效应。
陈婷婷[9]（2020）在《无形资产质量对公司绩效的影响研究 ——基于创业板上市公司的经验数据》文中指出在当今依靠知识与技术竞争的时代,无形资产作为企业发展的重要“驱动力”,已经逐渐取代了有形资产在企业价值创造中的首要地位,成为影响企业创新和绩效的主导因素,企业有必要关注无形资产质量,进一步提高其公司绩效。但是在现有研究中,有关无形资产质量对公司绩效影响的研究主要集中在定性层次,定量分析的研究较少,因此研究无形资产质量与公司绩效的关系具有较强的现实意义。本文在总结与分析国内外无形资产质量对公司绩效影响的现有研究基础上,选取创新能力较强的创业板上市公司2014-2018年的年报数据为对象,首先结合资产质量定义及无形资产的特点,从无形资产技术创新性、收益性、可持续性、有效性及风险性五个方面评价创业板上市公司无形资产质量。其次,从创业板上市公司的盈利能力、偿债能力、经营能力和发展能力四个方面选取指标,运用因子分析法得到体现公司绩效的综合因子得分。最后运用多元回归分析的方法研究创业板上市公司无形资产质量对公司绩效的影响。研究结果表明:（1）无形资产技术创新性对创业板上市公司绩效具有显着正向促进作用;（2）无形资产收益性整体上处于较高的水平,且各年度的无形资产收益性对公司绩效在1%-10%的水平上具有显着的正向促进作用,但在整个研究期间,无形资产收益性对公司绩效的促进作用并不呈逐渐增强趋势;（3）无形资产可持续性对公司绩效具有显着正向促进作用,并且这种促进作用存在滞后性,延期两年时,研发强度即无形资产可持续性对公司绩效的促进作用最大;（4）无形资产有效性对公司绩效有显着的正向促进作用;（5）无形资产风险性与公司绩效的关系不显着。最后,基于以上实证结论,本文提出优化无形资产结构、重视无形资产价值、提高研发投入比率、促进无形资产转化、规范无形资产信息披露等对策建议,以期形成高质量的无形资产,并利用其来提高创业板上市公司的绩效水平,促进我国创业板上市公司的进一步发展。
于长钺[10]（2020）在《新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究》文中提出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。
二、高新技术企业核心竞争力的初步评价模型（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、高新技术企业核心竞争力的初步评价模型（论文提纲范文）
（1）基于ABC-BP混合算法的农业高新技术企业核心竞争力研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、人工蜂群算法优化BP神经网络（ABC-BP）模型 |
| （一）ABC-BP网络模型流程 |
| （二）ABC-BP网络模型优点 |
| 三、农业高新技术企业核心竞争力指标体系构建 |
| （一）评价指标体系构建影响因素 |
| 1. 经济规模。 |
| 2. 研发能力。 |
| 3. 管理创新。 |
| 4. 发展能力。 |
| 5. 市场环境。 |
| （二）评价指标体系构建内容 |
| （三）基于ABC-BP网络模型评价及仿真 |
| 1. ABC-BP网络模型结构的设计 |
| 2. 本文所构建的ABC-BP神经网络模型根据网络输出结果实现对AHTE核心竞争力指标的评价。 |
| 四、实证研究 |
| （一）AHTE核心竞争力的平均数据选取 |
| （二）ABC-BP网络评价模型和网络训练 |
| （三）ABC-BP网络仿真实验 |
| （四）评价结果分析 |
| （一）AHTE核心竞争力评价结果分析 |
| 五、应用延伸 |
（2）股权激励、研发投入与高新技术企业绩效（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 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 股权激励动机 |
| 2.2 股权激励对象 |
| 2.3 股权激励方式 |
| 2.4 股权激励效果 |
| 2.4.1 股权激励与企业投资 |
| 2.4.2 股权激励与企业绩效 |
| 2.4.3 股权激励与企业创新 |
| 2.5 文献述评 |
| 第三章 理论分析与研究假设 |
| 3.1 概念界定 |
| 3.1.1 高新技术企业 |
| 3.1.2 研发投入 |
| 3.1.3 股权激励 |
| 3.2 理论基础 |
| 3.2.1 委托代理理论 |
| 3.2.2 人力资本理论 |
| 3.2.3 创新理论 |
| 3.2.4 期望理论 |
| 3.3 研究假设 |
| 3.3.1 股权激励与高新技术企业绩效 |
| 3.3.2 管理层股权激励、研发投入与高新技术企业绩效 |
| 3.3.3 核心员工股权激励、研发投入与高新技术企业绩效 |
| 第四章 研究设计 |
| 4.1 样本选择与数据来源 |
| 4.2 变量设计 |
| 4.2.1 被解释变量 |
| 4.2.2 解释变量 |
| 4.2.3 中介(调节)变量 |
| 4.2.4 控制变量 |
| 4.3 模型设计 |
| 第五章 实证结果分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关性分析 |
| 5.3 回归结果分析 |
| 5.3.1 股权激励与高新技术企业绩效 |
| 5.3.2 管理层股权激励、研发投入与高新技术企业绩效 |
| 5.3.3 核心员工股权激励、研发投入与高新技术企业绩效 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 第六章 研究结论及建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 相关建议 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）“回购+限制性股票”股权激励模式下的动因及绩效研究 ——以双一科技为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 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 文献综述与评述 |
| 1.2.1 股票回购的信号传递 |
| 1.2.2 国外回购动机相关文献 |
| 1.2.3 国内回购动机相关文献 |
| 1.2.4 股权激励模式的影响因素 |
| 1.2.5 股权激励计划绩效评价指标 |
| 1.2.6 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 逻辑框架 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 本文创新点 |
| 2 相关概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 “回购式”股权激励 |
| 2.1.2 “限制性股票”股权激励 |
| 2.1.3 高新技术行业 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 人力资本理论 |
| 2.2.2 企业契约理论 |
| 2.2.3 股权激励理论 |
| 2.2.4 绩效评价理论 |
| 3 中国股权激励主要模式的演化及应用现状 |
| 3.1 我国回购型股权激励现状分析 |
| 3.2 高新技术企业“回购+限制性”股权激励发展分析 |
| 3.2.1 高新技术企业特征分析 |
| 3.2.2 高新技术企业回购对公司经营行为的影响 |
| 3.2.3 限制性股权激励模式现状分析 |
| 4 双一科技股权激励计划及动因分析 |
| 4.1 双一科技公司简介 |
| 4.1.1 企业基本情况 |
| 4.1.2 股权结构分析 |
| 4.2 双一科技股权激励计划分析 |
| 4.2.1 股权激励模式 |
| 4.2.2 股权激励对象 |
| 4.2.3 股权激励相关期限 |
| 4.2.4 股权回购及行权 |
| 4.2.5 股权激励考核方案 |
| 4.3 双一科技“回购+限制性”激励模式的动因分析 |
| 4.3.1 双一科技实施股权回购动因分析 |
| 4.3.2 双一科技实施限制性股票动因分析 |
| 5 双一科技“回购+限制性”股权激励的绩效分析 |
| 5.1 双一科技股权激励财务效果分析 |
| 5.1.1 盈利能力分析 |
| 5.1.2 发展能力分析 |
| 5.1.3 偿债能力分析 |
| 5.2 双一科技股权激励非财务效果分析 |
| 5.2.1 股价变动分析 |
| 5.2.2 研发投入产出分析 |
| 5.2.3 职工离职率 |
| 5.3 与同行业未实施股权激励企业对比分析 |
| 5.3.1 评分细则 |
| 5.3.2 比较对象的选择 |
| 5.3.3 比较企业的综合评价 |
| 5.3.4 双一科技历年综合评分对比 |
| 6 双一科技激励计划评价与结论 |
| 6.1 双一科技激励方案不足点 |
| 6.1.1 绩效考核制度单一 |
| 6.1.2 经营管理与发展速度不符 |
| 6.2 研究结论 |
| 7 回购型股权激励风险分析及建议 |
| 7.1 风险分析 |
| 7.1.1 激励对象的风险 |
| 7.1.2 预期业绩风险 |
| 7.1.3 公平公正性的缺失风险 |
| 7.2 研究建议 |
| 7.2.1 加强风险控制 |
| 7.2.2 优化运营管理和人力资源配置 |
| 7.2.3 合理选择股权来源 |
| 7.2.4 注重中长期激励目标 |
| 7.2.5 加强回购监管力度 |
| 7.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）黑龙江省高新技术企业专利能力评价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究的背景、目的与意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究目的 |
| (三)研究意义 |
| 二、国内外研究现状 |
| (一)国外研究现状 |
| (二)国内研究现状 |
| (三)国内外研究现状评述 |
| 三、研究内容及方法 |
| (一)研究内容 |
| (二)研究方法 |
| 四、研究的创新点 |
| 第一章 理论基础 |
| 第一节 相关概念 |
| 一、高新技术企业 |
| 二、专利能力 |
| 三、知识产权能力 |
| 第二节 相关理论 |
| 一、企业能力理论 |
| 二、专利能力理论 |
| 三、专利能力评价理论 |
| 本章小结 |
| 第二章 黑龙江省高新技术企业专利能力评价体系设计 |
| 第一节 评价体系设计的思路与原则 |
| 一、设计思路 |
| 二、设计原则 |
| 第二节 评价指标体系设计 |
| 一、指标的选择 |
| 二、指标解释 |
| 三、指标权重的确定 |
| 第三节 评价方法与步骤 |
| 一、方法的选择 |
| 二、评价步骤 |
| 本章小结 |
| 第三章 黑龙江省高新技术企业专利能力评价体系应用 |
| 第一节 数据收集 |
| 第二节 黑龙江省高新技术企业专利能力横向评价 |
| 一、专利创造能力横向评价 |
| 二、专利运营能力横向评价 |
| 三、专利保护能力横向评价 |
| 四、专利能力横向综合评价 |
| 第三节 黑龙江省高新技术企业专利能力纵向评价 |
| 一、专利创造能力纵向评价 |
| 二、专利运营能力纵向评价 |
| 三、专利保护能力纵向评价 |
| 四、专利能力纵向综合评价 |
| 第四节 评价结果分析 |
| 一、横向评价结果分析 |
| 二、纵向评价结果分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 提升黑龙江省高新技术企业专利能力的对策建议 |
| 第一节 提升黑龙江省高新技术企业专利创造能力的对策建议 |
| 一、增强自主创新意识 |
| 二、增加专利创造资源投入 |
| 三、提升科研成果创造数量和质量 |
| 第二节 提升黑龙江省高新技术企业专利运营能力的对策建议 |
| 一、拓宽科技成果转化渠道 |
| 二、夯实专利运营的资源保障 |
| 第三节 提升黑龙江省高新技术企业专利保护能力的对策建议 |
| 一、加强专利保护意识 |
| 二、建立健全内部专利机构 |
| 三、完善专利全面保护机制 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）基于开发性金融的中国产业结构升级研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 导论 |
| 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 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 1.3 创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 开发性金融内涵 |
| 2.1.2 产业结构升级内涵 |
| 2.1.3 信贷配给 |
| 2.1.4 市场失灵 |
| 2.1.5 金融约束论 |
| 2.2 国内外文献综述 |
| 2.2.1 金融发展与经济增长的关系 |
| 2.2.2 金融发展与产业结构升级的关系 |
| 2.2.3 开发性金融与经济增长的关系 |
| 2.2.4 开发性金融与产业发展的关系 |
| 2.2.5 文献评述 |
| 3 开发性金融发展历程 |
| 3.1 国外开发性金融发展情况与经验 |
| 3.1.1 国外开发性金融发展历程 |
| 3.1.2 国外开发性金融机构概述 |
| 3.1.3 国外开发性金融经营模式与经验 |
| 3.2 中国开发性金融发展历程 |
| 3.2.1 中国开发性金融的最初阶段 |
| 3.2.2 中国开发性金融的发展阶段 |
| 3.2.3 中国开发性金融区域分布 |
| 3.3 中国开发性金融的特征与功能 |
| 3.3.1 中国开发性金融的特征 |
| 3.3.2 中国开发性金融的功能 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 中国产业结构发展现状、特点与问题 |
| 4.1 中国产业结构发展历程 |
| 4.1.1 改革开放前——产业结构重工业化 |
| 4.1.2 改革开放后——产业结构合理化提升 |
| 4.2 中国产业结构发展特点 |
| 4.2.1 二三产业占比稳步提升 |
| 4.2.2 第三产业逐步成为吸纳就业主力 |
| 4.2.3 三次产业劳动生产率差异较大 |
| 4.2.4 区域间产业结构发展不均衡 |
| 4.3 中国产业结构存在的主要问题 |
| 4.3.1 城乡二元特征明显 |
| 4.3.2 产业核心竞争力缺乏 |
| 4.3.3 产能过剩问题凸显 |
| 4.3.4 战略性新兴产业发展薄弱 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 开发性金融对中国产业结构升级的作用机制 |
| 5.1 开发性金融对商业性金融的补充效应分析 |
| 5.1.1 商业性金融促进产业结构升级的不足 |
| 5.1.2 开发性金融对商业性金融的补充作用 |
| 5.2 开发性金融影响产业结构升级的机制分析 |
| 5.2.1 资本形成机制 |
| 5.2.2 资金导向机制 |
| 5.2.3 信用催化机制 |
| 5.2.4 风险管理机制 |
| 5.3 开发性金融影响产业结构升级的数理模型 |
| 5.3.1 要素禀赋约束束紧模型 |
| 5.3.2 外部融资约束束紧模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 开发性金融促进中国产业结构升级的路径 |
| 6.1 开发性金融支持基础设施建设促进产业结构升级 |
| 6.1.1 开发性金融支持基础设施建设对产业结构升级的作用 |
| 6.1.2 开发性金融支持基础设施建设案例——“云南模式” |
| 6.2 开发性金融支持城镇化建设促进产业结构升级 |
| 6.2.1 开发性金融支持城镇化建设对产业结构升级的作用 |
| 6.2.2 开发性金融支持城镇化建设案例——“天津模式” |
| 6.3 开发性金融推动高新技术产业发展促进产业结构升级 |
| 6.3.1 开发性金融推动高新技术产业发展对产业结构升级的作用 |
| 6.3.2 开发性金融支持高新技术产业发展案例——“华为模式” |
| 6.4 本章小结 |
| 7 开发性金融影响中国产业结构升级的实证研究 |
| 7.1 指标选择 |
| 7.2 计量模型构建 |
| 7.3 开发性金融对产业结构升级的影响检验 |
| 7.3.1 基准回归结果分析 |
| 7.3.2 内生性问题 |
| 7.4 开发性金融对产业结构升级的基础设施积累效应检验 |
| 7.5 开发性金融对产业结构升级的城镇化效应检验 |
| 7.6 开发性金融对产业结构升级的创新效应检验 |
| 7.7 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于EVA/B-S组合模型的高新技术企业价值评估 ——以科大智能为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 EVA理论相关研究现状 |
| 1.2.2 B-S实物期权理论相关研究现状 |
| 1.2.3 EVA和B-S组合模型相关研究现状 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究内容和框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 重难点和创新之处 |
| 2 高新技术企业概念界定及理论基础 |
| 2.1 高新技术企业的界定、分类及主要特征 |
| 2.1.1 高新技术企业界定 |
| 2.1.2 高新技术企业的分类 |
| 2.1.3 高新技术企业的主要特征 |
| 2.2 高新技术企业的价值内涵分析 |
| 2.2.1 企业价值的概念界定 |
| 2.2.2 高新技术企业的价值构成 |
| 2.3 EVA价值评估的理论方法概述 |
| 2.3.1 EVA的理论概述 |
| 2.3.2 EVA的价值评估模型 |
| 2.4 B-S价值评估的理论方法概述 |
| 2.4.1 B-S的理论概述 |
| 2.4.2 B-S相关的价值评估模型 |
| 3 高新技术企业价值评估方法的选择 |
| 3.1 传统价值评估方法的局限性 |
| 3.2 高新技术企业价值评估组合模型的构建 |
| 3.2.1 评估组合模型的构建路径 |
| 3.2.2 EVA法评估现有价值及相关参数调整 |
| 3.2.3 B-S实物期权模型评估项目创造的未来价值及参数调整 |
| 3.2.4 EVA/B-S组合模型对高新技术企业价值评估的适用性分析 |
| 4 基于EVA和B-S组合模型的科大智能企业价值评估 |
| 4.1 企业概况 |
| 4.2 企业价值影响因素分析 |
| 4.2.1 我国宏观经济环境现状及趋势分析 |
| 4.2.2 行业环境现状及趋势分析 |
| 4.2.3 公司财务因素分析 |
| 4.2.4 公司非财务因素分析 |
| 4.3 基于EVA的企业现有获利能力的价值评估评估 |
| 4.3.1 科大智能EVA会计科目调整 |
| 4.3.2 科大智能的盈利预测 |
| 4.3.3 基于EVA的现有获利能力价值的计算 |
| 4.4 基于B-S期权定价模型的企业潜在获利能力的价值评估 |
| 4.4.1 反映科大智能潜在获利能力价值的投资项目分析 |
| 4.4.2 基于B-S的潜在获利能力的计算 |
| 4.5 科大智能的企业价值 |
| 4.6 评估结果分析 |
| 5 研究结论、不足及展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）心理资本、工作投入和知识分享对员工创新行为的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.2 问题提出与研究目标 |
| 1.2.1 问题提出 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究内容与创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 员工创新行为 |
| 2.1.1 员工创新行为的内涵 |
| 2.1.2 员工创新行为的维度划分 |
| 2.1.3 员工创新行为影响因素探究 |
| 2.1.4 员工创新行为研究评述 |
| 2.2 心理资本 |
| 2.2.1 心理资本的内涵 |
| 2.2.2 心理资本的维度划分 |
| 2.2.3 心理资本的影响因素研究 |
| 2.2.4 心理资本研究评述 |
| 2.3 工作投入 |
| 2.3.1 工作投入的内涵 |
| 2.3.2 工作投入的维度划分 |
| 2.3.3 工作投入的相关研究 |
| 2.3.4 工作投入研究评述 |
| 2.4 知识分享 |
| 2.4.1 知识分享的内涵 |
| 2.4.2 知识分享维度划分 |
| 2.4.3 知识分享的影响因素研究 |
| 2.4.4 知识分享研究评述 |
| 2.5 环境动态性 |
| 2.5.1 环境动态性的内涵 |
| 2.5.2 环境动态性的维度 |
| 2.5.3 环境动态性的调节作用 |
| 2.5.4 环境动态性研究评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 心理资本对员工创新行为理论模型构建 |
| 3.1 心理资本与员工创新行为的理论基础 |
| 3.1.1 心理资本理论 |
| 3.1.2 工作要求-资源模式 |
| 3.1.3 知识管理理论 |
| 3.1.4 双元创新理论 |
| 3.1.5 资源基础理论 |
| 3.2 前期研究状况和下步需要探讨的问题 |
| 3.2.1 现有文献多集中于员工创新行为对组织绩效的影响研究 |
| 3.2.2 心理资本视角展开研究将是后续研究的热点 |
| 3.2.3 工作投入和知识分享对员工创新行为的作用引起关注 |
| 3.2.4 环境动态性被引入员工创新行为研究领域 |
| 3.3 心理资本对员工创新行为影响的作用机理 |
| 3.3.1 心理资本与工作投入关系的相关研究 |
| 3.3.2 工作投入对员工创新行为的关系 |
| 3.3.3 心理资本对知识分享的关系 |
| 3.3.4 知识分享对员工创新行为的关系 |
| 3.3.5 工作投入和知识分享两个变量对员工创新行为的影响关系 |
| 3.3.6 环境动态性的调节效应关系 |
| 3.4 心理资本对员工创新行为概念模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 研究假设的提出 |
| 4.1 心理资本与员工创新行为主效应假设 |
| 4.1.1 心理资本与员工创新行为 |
| 4.1.2 心理资本四个维度与员工创新行为 |
| 4.2 工作投入和知识分享的中介作用和链式中介作用假设 |
| 4.2.1 工作投入的中介作用 |
| 4.2.2 知识分享的中介作用 |
| 4.2.3 工作投入与知识分享的链式中介作用 |
| 4.3 环境动态性的调节作用和被调节的中介作用假设 |
| 4.3.1 环境动态性的调节作用 |
| 4.3.2 环境动态性被调节的中介作用 |
| 4.4 研究假设汇总 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 研究设计与方法 |
| 5.1 调查问卷设计方法 |
| 5.1.1 研究对象 |
| 5.1.2 问卷结构 |
| 5.1.3 问卷设计 |
| 5.2 变量测量 |
| 5.2.1 员工创新行为的测量 |
| 5.2.2 心理资本的测量 |
| 5.2.3 工作投入的测量 |
| 5.2.4 知识分享的测量 |
| 5.2.5 环境动态性的测量 |
| 5.2.6 控制变量 |
| 5.3 数据分析方法 |
| 5.3.1 信度分析 |
| 5.3.2 效度分析 |
| 5.3.3 描述性统计分析 |
| 5.3.4 多元回归分析 |
| 5.3.5 Bootstrap分析 |
| 5.3.6 结构方程模型(SEM) |
| 5.3.7 共同方法偏误检验(CMB) |
| 5.3.8 PROCESS宏 |
| 5.3.9 稳健性检验 |
| 5.4 预调研和因子分析 |
| 5.4.1 项目分析 |
| 5.4.2 因子分析 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实证分析与结果讨论 |
| 6.1 描述性统计的结果 |
| 6.1.1 描述性统计分析 |
| 6.1.2 变量的描述性统计分析 |
| 6.2 信度检验与因子分析 |
| 6.2.1 信度检验 |
| 6.2.2 因子分析 |
| 6.3 收敛效度及区别效度的结果 |
| 6.3.1 收敛效度 |
| 6.3.2 区别效度 |
| 6.3.3 模型拟合度 |
| 6.4 共同方法偏误检验(CMB)的结果 |
| 6.5 假设检验结果与分析 |
| 6.5.1 心理资本对员工创新行为的主效应检验与分析 |
| 6.5.2 工作投入在心理资本与员工创新行为间的中介效应检验与分析 |
| 6.5.3 知识分享在心理资本与员工创新行为间的中介效应检验与分析 |
| 6.5.4 双重并列中介效应检验与分析 |
| 6.5.5 链式中介效应检验与分析 |
| 6.5.6 环境动态性的调节效应检验与分析 |
| 6.5.7 环境动态性被调节的中介效应检验与分析 |
| 6.6 稳健性检验 |
| 6.7 实证研究结果汇总 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 研究结论与启示 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究贡献与实践启示 |
| 7.2.1 理论贡献 |
| 7.2.2 实践启示 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 7.3.1 研究局限 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 调查问卷 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）税收优惠、研发投入对高新技术企业绩效影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究方案及研究路径 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究路径 |
| 2 税收优惠、研发投入与高新技术企业绩效相关理论综述 |
| 2.1 税收优惠、研发投入与高新技术企业绩效概述 |
| 2.1.1 税收优惠 |
| 2.1.2 研发投入 |
| 2.1.3 高新技术企业绩效 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 外部性理论 |
| 2.2.3 信息不对称理论 |
| 2.2.4 信号传递理论 |
| 3 税收优惠、研发投入与高新技术企业绩效的研究假设 |
| 3.1 研发投入对企业绩效的作用机理与影响假设 |
| 3.2 税收优惠对企业绩效的作用机理与影响假设 |
| 3.3 税收优惠对研发投入的作用机理与影响假设 |
| 3.4 研发投入的中介效应作用机理与假设 |
| 4 税收优惠、研发投入与高新技术企业绩效的研究设计 |
| 4.1 样本的选取与数据来源 |
| 4.2 变量的选取 |
| 4.2.1 被解释变量 |
| 4.2.2 解释变量 |
| 4.2.3 控制变量 |
| 4.3 模型的构建 |
| 5 税收优惠、研发投入与高新技术企业绩效的实证分析 |
| 5.1 描述性统计分析 |
| 5.1.1 样本的行业分布 |
| 5.1.2 总样本描述性分析 |
| 5.2 相关性分析 |
| 5.3 多元回归分析 |
| 5.3.1 研发投入与企业绩效的回归检验 |
| 5.3.2 税收优惠与企业绩效的回归检验 |
| 5.3.3 税收优惠与研发投入的回归检验 |
| 5.3.4 税收优惠、研发投入与企业绩效的中介效应检验 |
| 5.4 稳健性分析 |
| 5.5 政策建议 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的学术成果 |
（9）无形资产质量对公司绩效的影响研究 ——基于创业板上市公司的经验数据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 无形资产质量研究 |
| 1.3.2 公司绩效评价研究 |
| 1.3.3 无形资产质量对公司绩效的影响研究 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 2 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 无形资产 |
| 2.1.2 无形资产质量 |
| 2.1.3 公司绩效 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 资源基础理论 |
| 2.2.3 核心能力理论 |
| 2.2.4 委托代理理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 影响机理分析及研究假设 |
| 3.1 无形资产技术创新性对公司绩效的影响机理及研究假设 |
| 3.2 无形资产收益性对公司绩效的影响机理及研究假设 |
| 3.3 无形资产可持续性对公司绩效的影响机理及研究假设 |
| 3.4 无形资产有效性对公司绩效的影响机理及研究假设 |
| 3.5 无形资产风险性对公司绩效的影响机理及研究假设 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 研究设计 |
| 4.1 样本数据选取与来源 |
| 4.2 指标的选取 |
| 4.2.1 无形资产质量指标的选择 |
| 4.2.2 公司绩效评价指标选择 |
| 4.3 公司绩效综合得分因子分析 |
| 4.3.1 变量样本数据描述性统计分析 |
| 4.3.2 巴特利特球形检验 |
| 4.3.3 因子分析 |
| 4.4 变量设定和模型构建 |
| 4.4.1 变量设定 |
| 4.4.2 回归模型构建 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 实证分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 相关性分析及多重共线性检验 |
| 5.2.1 相关性分析 |
| 5.2.2 多重共线性分析 |
| 5.3 多元回归分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论、建议及展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）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 |
四、高新技术企业核心竞争力的初步评价模型（论文参考文献）
- [1]基于ABC-BP混合算法的农业高新技术企业核心竞争力研究[J]. 马进琴,封成智,丁宏斌,杨蕾,张小荣. 生产力研究, 2021(09)
- [2]股权激励、研发投入与高新技术企业绩效[D]. 陈琪芳. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]“回购+限制性股票”股权激励模式下的动因及绩效研究 ——以双一科技为例[D]. 胡辰. 安徽财经大学, 2021(10)
- [4]黑龙江省高新技术企业专利能力评价研究[D]. 杜晓春. 黑龙江大学, 2021(09)
- [5]基于开发性金融的中国产业结构升级研究[D]. 包许航. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]基于EVA/B-S组合模型的高新技术企业价值评估 ——以科大智能为例[D]. 乔慧显. 河南财经政法大学, 2020(06)
- [7]心理资本、工作投入和知识分享对员工创新行为的影响机制研究[D]. 唐源. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]税收优惠、研发投入对高新技术企业绩效影响研究[D]. 杨静雯. 西安科技大学, 2020(01)
- [9]无形资产质量对公司绩效的影响研究 ——基于创业板上市公司的经验数据[D]. 陈婷婷. 西安科技大学, 2020(01)
- [10]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)