一、教育对经济增长影响的方法研究（论文文献综述）
赵冉,杜育红,朱倩文[1]（2022）在《教育对中国经济增长的影响效应——基于元回归分析方法的分析》文中研究表明基于60篇教育与中国经济增长实证研究中626个回归方程的元分析发现,教育对中国经济增长的作用估计受到不同研究特征的影响。尤其是,"显着效应"的实证结果受到估计方法、教育变量和经济增长变量的设定形式、教育变量的测量指标、样本起始年份、区域和控制变量选择等研究特征的显着影响。使用变量增长率形式、运用工具变量法、使用入学率和教育经费数据估计会降低显着性效应的概率;样本区域覆盖面越小、样本起始年份越早、使用受教育年限数据估计会增加显着性效应的概率。漏斗不对称检验显示样本文献存在显着的正向偏误,即回归结果越显着的研究越有可能被发表。因此,在分析教育对我国经济增长的作用时,必须考虑研究之间的异质性和可能存在的发表偏误。未来应重点关注的是,改进测量和估计方法,通过更严谨的研究设计精确识别教育对我国经济增长的因果效应;结合中国经济发展的阶段特征,分行业和部门讨论教育的作用,同时拓展非线性模型以考察教育的收益递增的外部效应;持续关注对教育质量的监测及其对经济增长的影响,为高质量教育体系的建设提供科学的理论支持。
魏萍,周巍[2]（2021）在《研究生人力资本对经济增长的作用机制——基于存量、增量与结构三维视角的实证分析》文中进行了进一步梳理研究生人力资本是促进社会生产和技术进步的重要力量。基于中国2003—2018年31个省（市、区）的数据,构建静态面板和空间杜宾模型,分析研究生人力资本对经济增长的要素积累、技术进步和联合作用三种机制及空间溢出效应。研究表明,研究生人力资本存量和增量通过要素积累和技术进步方式促进了短期和长期经济增长,但其对经济增长的贡献比物质资本小。从空间效应看,硕士研究生对本省经济增长发挥了要素积累作用,产生了明显的省际人才竞争效应,博士研究生主要通过促进本省技术创新提高经济增长率,对外省的创新溢出并不明显。分地区看,东部地区研究生人力资本的三大效应都十分显着,西部地区在博士研究生的技术模仿效应下赶超中部地区。基于研究结论,建议加大研究生教育投入,向西部地区高校倾斜研究生扩招规模,注重培养创新型博士和应用型硕士,留住研究生扎根本地从事科研工作,发挥人才集聚效应。
李苗苗,孙玉涛[3]（2021）在《研究生教育能否促进区域经济增长?——基于30个省市区的面板数据》文中研究说明地方政府通过各类优惠政策吸引知名高校科研机构入驻已经成为区域经济发展的重要手段,因此,探讨高校科研机构研究生教育在区域经济增长过程中的重要性具有现实意义。以我国30个省份地区为样本,将时间趋势带入面板数据的非线性回归模型,定量分析研究生教育是否以及如何有效促进经济增长的问题。研究发现,研究生教育对经济增长既存在直接促进作用,也存在通过技术创新促进经济增长的间接效应。在控制了劳动力、资本和城镇化等因素后,上述实证结果依然稳健。此外,通过测算研究生教育对区域经济增长的贡献率发现,其对经济增长的作用呈现东部、中部、西部地区依次递减的明显区域特征。
柯淑霞[4]（2021）在《中等职业教育对广西经济发展贡献的研究》文中提出
黄志[5]（2021）在《人工智能对经济增长的影响研究》文中认为纵观人类社会的演进历程,技术创新一直是推动地区乃至国家经济发展的内生动力,是各国抢占国际竞争高地的重要手段。近年来,随着互联网技术迅猛发展、计算机运算能力和运算速度大幅提升以及算法有效性取得极大突破,人工智能在世界范围内取得了突破性进展,并迅速将人类社会送入了智能时代,加速改变着人类社会生产生活的各个方面。基于此,世界各国纷纷围绕人工智能展开了新一轮角逐,美、日、德、法等国先后颁布了一系列扶持人工智能产业发展的政策措施,以期借人工智能之势在新的历史时期抢占国际竞争中的优势地位。就中国而言,人工智能作为一项引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在受到党中央的高度关注。习近平总书记在2018年10月31日政治局第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能健康发展。在2018年12月21日中央经济工作会议上再次强调要加强人工智能等新型基础设施建设。在2019-2020年,进一步强调要积极推动人工智能与媒体、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。届此,中国的人工智能及其与经济社会深度融合踏上了新征程。人工智能作为一种技术进步,在与经济社会的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。那么,人工智能技术创新如何影响经济增长?通过什么渠道影响经济增长?“索洛悖论”是否存在?从长期而言,是否会使经济呈现指数级增长趋势?从国际层面而言,人工智能在全球范围内的加速渗透是否会进一步扩大未来南北差距?围绕人工智能的这一系列问题具有相当重要性,但目前尚未有系统性研究,甚至在一些方面仍存在研究空白。为此,论文以经济学为主,结合计算机科学、哲学、数学等多学科理论知识,综合运用历史分析与比较分析相结合、归纳与演绎相结合、理论研究与实证分析相结合、静态分析与动态分析相结合等研究方法,按照“总-分-总”的结构谋篇布局,以研究人工智能对经济增长影响效应。论文主要内容如下:总论部分在系统梳理相关文献、详细阐述理论基础以及清晰刻画人工智能影响经济增长的典型事实基础上,探析了人工智能在向经济社会渗透过程中表现出的四大经济效应:智能渗透效应、边界延展效应、知识创造效应和自我深化效应,并对影响经济增长的三大主要因素（劳动、资本和生产技术）进行分析。在此基础上,通过分析人工智能四大经济效应作用于劳动、资本和生产技术对经济增长的影响效应,提出由劳动渠道、资本渠道和生产率渠道三条渠道构成的人工智能影响经济增长的总体分析框架。分论部分将理论分析和实证检验相结合逐一探讨了人工智能影响经济增长的劳动渠道、资本渠道和生产率渠道。此外,由于数据不可得,无法通过实证分析的方式来识别人工智能对长期经济增长的影响,因此,本文基于理论层面,进一步探讨了人工智能对长期经济增长以及未来南北差距产生影响的作用机理。研究发现:第一,人工智能技术创新能够显着促进经济增长,长期经济增长甚至存在指数级增长的可能。人工智能作为新一轮技术进步最显着的技术创新,与传统技术创新相似,能够为区域乃至国家经济增长提供动力源泉,显着推动宏观经济增长。但与传统技术创新不同的是,人工智能能够通过实现自动化知识生产,为经济提供更强的增长效应,长期而言,如果智能自动化技术进步与新任务边界延展规模一致,经济将实现指数级增长。但不容忽视,人工智能与经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历导入阶段、拓展阶段和成熟阶段等阶段的积累和调整过程。因此,人工智能并非一开始就能对经济增长产生促进作用,在人工智能的导入阶段,将对经济增长产生负向效应。人工智能具有“当代与未来贯通的长期性”,经过导入阶段的积累和调整过程,对经济增长的促进作用才得以显现,长期而言,经济存在指数级增长的可能,但同时伴随着南北差距的扩大。自主创新成为缩小未来南北差距的关键,而提升欠发达国家的技术引进效率仅能够缓解南北差距扩大的趋势。第二,人工智能的发展伴随而来的是劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,而新工作岗位对劳动力的素质和技能要求不断提升,带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,进而对经济高质量增长产生推动作用。劳动是人工智能技术创新促进经济增长的重要渠道之一,劳动渠道主要通过劳动就业路径和劳动收入路径促进经济增长。从劳动就业路径而言,人工智能能够将劳动力从繁琐的工作中解放出来,与此同时,创造新的就业需求,拉动劳动力就业,推动经济增长;从劳动收入路径而言,人工智能能够带来更高的劳动收入水平,对经济增长表现出显着的正向效应。目前,人工智能发展的同时,工作任务标准化、劳动力素质和技能提升以及智能渗透引致就业均能缩小技能收入差距,技能收入差距并未呈扩大趋势,将对经济增长产生正向效应,但不容忽视的是,目前人工智能与经济社会渗透融合尚处于拓展初期,边界延展对技能收入差距的扩大效应并未得到完全释放,未来仍然存在技能收入差距扩大的潜在风险。另外,人工智能在与经济社会渗透过程中同样潜伏着风险和挑战,尤其是在人工智能的导入阶段,会带来智能机器挤出劳动就业,降低劳动收入水平,并加剧收入不平等,进而抑制经济增长。只有经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能的经济增长效应才能真正发挥作用。第三,人工智能在经济社会的快速渗透将吸引更多的资本积累,增加资本投资,提升资本的生产效率,对宏观经济增长产生支撑作用。资本是人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道主要通过资本积累路径和资本结构路径发挥作用。就资本积累路径来看,在人工智能的导入阶段,人工智能资本增加的同时挤出传统资本,由于增加的人工智能资本难以弥补挤出的传统资本,进而资本积累下降,抑制经济增长,但经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能能够吸引更多的资本投资,增加资本积累,且增长幅度大于下降幅度,进而资本积累总体呈上升趋势。中国作为最大的发展中国家,资本积累尚存在较大空间,通过增加资本积累能够促进经济增长。就资本结构路径来看,受行业工作任务特征的影响,人工智能的渗透难度存在行业差异。由于产品生产部门智能渗透相对容易,将吸引大量人工智能资本和部分传统资本流入,而服务部门智能渗透难度大,该部门新增的高技能岗位将吸引大量传统资本流入。在两种资本的流动过程中,无论是产品生产部门大量采用人工智能资本替代劳动力,还是服务部门部分采用人工智能资本替代劳动力,传统资本与高技能劳动力相结合进行生产,都将提升资本的生产效率,促进经济增长。第四,人工智能的发展能够突破“索洛悖论”的怪圈,显着提升技术效率,最终体现为全要素生产率的增长,为经济增长提供力量源泉。生产效率是除劳动和资本外人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道包括技术进步路径和技术效率路径。但实证发现,生产率渠道主要通过技术效率路径发挥作用,技术进步路径的作用并不显着。具体而言,现阶段,人工智能技术创新对促进技术传播和扩散、科学发现与发明以及技术革新和改进等的作用并不显着,难以通过技术进步路径实现经济增长。但能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行的模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。然而,人工智能并非一开始就能提升全要素生产率,同样需要调整和技术积累的过程。人工智能在导入阶段,由于“索洛悖论”的存在,对经济增长的促进作用并不明显,但随着人工智能在行业应用的逐渐成熟,“索洛悖论”将消失,全要素生产率显着提升,且提升幅度大于前期的下降幅度,进而实现经济增长。最后对论文的研究结论进行总结,并就中国人工智能发展提出了政策建议。另外,本文可能的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,多角度、综合系统地分析了人工智能影响经济增长的三条渠道,补充和拓展了人工智能与经济增长的相关研究。围绕人工智能与经济增长的已有研究往往直接指出人工智能对经济增长的影响方向,而缺乏作用机理分析,或者从某一方面研究人工智能对经济增长的影响,缺乏多视角、综合系统的研究。本文基于人工智能影响经济增长的典型事实,从劳动、资本和生产率等多角度出发,综合系统地分析了人工智能影响经济增长的作用渠道,在一定程度上补充和拓展了已有的相关研究:（1）劳动渠道。人工智能的发展伴随着劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,创造的新就业岗位带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,推动经济高质量增长,与此同时,人工智能也将带来技能溢价,加剧收入不平等,进而抑制经济增长。（2）资本渠道。人工智能能够增加资本积累,带来人工智能资本和传统资本在行业流动,提升资本的生产效率,推动经济增长。（3）生产率渠道。人工智能在行业的应用过程中能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。第二,考虑了人工智能对经济社会产生影响的阶段差异,从理论上科学、全面地认识了人工智能在渗透融合的不同阶段对经济社会的风险与机遇。人工智能向经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历从导入到不断成熟的过程,因此,其对经济社会的作用效应也将存在阶段差异。Hémous&Olsen（2015）、王君等（2017）等研究注意到了人工智能对劳动就业和收入差距产生影响的阶段差异,但在人工智能的其他相关研究中并未受到重视。因此,围绕人工智能与经济增长的已有研究均未考虑人工智能产生影响的阶段差异,进而忽略了人工智能对经济社会产生影响的调整过程,而调整过程往往伴随着风险与挑战。因此,缺乏这一考虑,可能导致研究结论出现偏差。本文将人工智能产生影响的阶段差异引入分析过程,分析了人工智能在与经济社会渗透融合的不同阶段通过作用于劳动、资本和生产率对经济增长的作用效应,明确了人工智能风险和机遇的阶段存在性。在一定程度上,这是对既有人工智能与经济增长相关研究的一个重要补充。第三,从行业层面出发,探索出了一种衡量人工智能发展水平的方法,弥补了目前人工智能相关研究在数据选择上的不足。受相关数据可得性的限制,国内围绕人工智能的实证研究较少,已有的实证研究主要采用工业或制造业机器人数据进行研究,并不能全面反映人工智能在整个国民经济行业的渗透情况,得到的结论存在片面性。本文采用人工智能相关专利申请量作为衡量人工智能发展水平的代理变量。基于本文对人工智能的界定,分别以“人工智能”“算法”“专家系统”“机器人”为关键词,在Patenthub专利汇全球专利数据库搜索专利数据,将重复的数据进行剔除,并将得到的人工智能专利数据根据三个层次分入我国国民经济各行业。第一个层次:按国际专利分类（IPC）主分类号归类;第二个层次:难以按IPC号分类的专利数据按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》归类;第三个层次:剩余的专利数据按用途划分。最后形成2003-2018年19个行业人工智能专利绝对量的面板数据。这一数据清晰地反映了人工智能在不同行业的渗透情况,以及对不同行业产生的影响效应。基于此,实证检验了人工智能的经济效应,克服了人工智能与经济增长相关研究在人工智能代理变量选取上的不足。
崔婷婷[6]（2021）在《人力资本、技术创新与中国经济增长 ——基于地区和行业层面分析》文中认为长期以来,劳动力和物质资本投入等被认为是推动经济增长的重要因素。随着资源约束加强,劳动力红利不断减弱,中国经济增速出现回落,经济的可持续发展受到挑战,众多学者开始强调人力资本和技术创新对经济增长的重要性。与此同时,十九届五中全会强调“深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略。”基于此,本文尝试以人力资本影响经济增长为主线,并从技术创新的视角展开研究,对人力资本、技术创新和中国经济增长三者之间的关系进行理论分析。通过构建中介效应模型和门槛效应模型,分别从地区层面和行业层面两个角度,对人力资本、技术创新影响中国经济增长的内在传导机制进行较为全面的实证检验,以期为中国实施创新驱动战略、推动经济可持续发展提供一定的理论和实证支持。在理论分析部分,本文结合人力资本理论、创新理论以及新增长理论等,首先分析了人力资本影响技术创新的作用机制。一方面,人力资本水平越高,对知识的获取和对技能的理解能力越强,可以更快速的掌握并倾向使用前沿技术。另一方面,人力资本具有的外部性特征,使其可以推动地区或行业整体人力资本水平的提高,进而促进技术创新。其次,分析了技术创新影响经济增长的作用机制。从技术创新过程看,技术创新可以选择垂直技术创新模式和水平技术创新模式对经济增长产生作用。从技术创新扩散角度看,技术创新成果的转移和溢出为落后地区或行业企业的发展提供了有利的增长机会。再次,分析了人力资本影响经济增长的作用机制。从直接机制看,人力资本具有生产性特征,增加人力资本投资可以提高生产率。从间接机制看,人力资本可以通过影响技术创新对经济增长产生作用。最后,基于Romer（1990）模型并借鉴相关经济学家的研究思路,将人力资本、技术创新和经济增长置于同一分析框架,并进一步内生化人力资本,通过理论模型分析人力资本、技术创新和经济增长的内在传导路径。在实证检验中,主要分为两个部分。第一部分通过构建中介效应模型,检验人力资本对中国经济增长的总效应以及通过技术创新对中国经济增长产生的直接和间接效应,并对异质性问题进行了分析。第二部分通过构建门槛效应模型,检验在人力资本自身和技术创新的门槛作用下,人力资本对中国经济增长的非线性作用机制。首先,构建中介效应模型,在地区层面（包括地区整体层面和分区域层面）和行业层面（包括工业行业整体层面和细分行业层面）检验了在技术创新的中介作用下,人力资本对经济增长的影响和异质性问题。结果表明:在地区整体层面上,人力资本对地区经济增长的总效应以及在技术创新的中介作用下,人力资本对地区经济增长的直接效应和间接效应均显着。检验结果支持人力资本既可以直接对地区经济增长产生作用,也可以通过技术创新这一传导路径对地区经济增长产生作用的分析。分区域层面上,主要对人力资本影响经济增长的异质性问题进行检验,东、中、西三大区域中,人力资本的提高同样可以推动本区域的地区经济增长,总效应显着,与地区整体层面的结论一致,其中,人力资本对西部地区的经济增长解释力最强,其次是东部。此外,在东部和西部地区,人力资本对经济增长的影响均具有显着的直接效应和间接效应,并且直接效应均大于间接效应,在中部地区,人力资本对经济增长的影响具有显着的间接效应。工业行业整体层面上,人力资本对工业行业经济增长的总效应显着,说明人力资本的增加可以提高工业行业劳动生产率,促进工业经济增长。在技术创新的中介作用下,人力资本对工业行业经济增长的直接效应和间接效应依然显着。因此,工业行业整体层面的检验结果与地区整体层面的检验结果一致,同样验证了技术创新在人力资本影响经济增长过程中的中介作用。在控制其他变量不变的情况下,直接效应大于间接效应。细分行业层面上,进一步从人力资本对工业经济增长影响的异质性角度分析发现,人力资本对经济增长的影响因行业而异,资源密集型、劳动密集型和资本技术密集型三类细分行业的中介效应估计结果存在一定差别。人力资本对经济增长的总效应估计结果显示,在控制其他变量不变的情况下,资源密集型、劳动密集型和资本技术密集型行业中,人力资本对经济增长均具有显着的影响,与行业整体层面的结论一致;当引入技术创新作为中介变量后,人力资本影响经济增长的直接效应和间接效应在资源密集型和劳动密集型行业中得到验证,并且直接效应均大于间接效应,但在资本技术密集型行业中,间接效应不显着。其次,构建门槛效应模型,在地区层面和行业层面两个角度,分别检验了基于人力资本自身和技术创新的门槛作用下,人力资本对经济增长的非线性作用机制。结果表明:当将人力资本设成门槛变量时,地区层面上,人力资本对地区经济增长的影响存在单一门槛值,且第二门槛区间人力资本的影响系数大于第一门槛区间,说明高水平人力资本对经济增长的促进作用要强于低水平人力资本,即人力资本对地区经济增长具有显着溢出的非线性特征。工业行业层面上,人力资本对工业经济增长的影响同样存在单一门槛值,且随着人力资本水平的提升,其对工业经济增长的促进作用增大。说明随着人力资本水平的提高,人力资本对工业行业的经济增长同样具有显着增强的溢出作用,与地区层面的结论一致。因此,提高人力资本积累在未来将是推动中国经济增长的重要途径。当将技术创新设成门槛变量时,地区层面上,在技术创新的影响下,人力资本对地区经济增长具有显着的促进作用,但第二门槛区间人力资本影响系数小于第一门槛区间的影响系数,说明人力资本对地区经济增长具有非线性影响,且该影响表现出逐渐削弱的现象,可能的原因是,一方面,当地区的技术创新水平达到一定程度时,普通的人力资本已经无法满足地区高质量增长的需要,此时,人力资本结构不能很好的适应地区经济增长目标。另一方面,在地区经济增长过程中,当科技发达到一定程度时,人力资本的积极作用会存在一个最优的区间,超过该区间后,可能存在其他更适宜的可以带动经济增长的因素。工业行业层面上,在技术创新的影响下,人力资本对工业行业经济增长同样表现出显着的正向作用,与地区层面不同的是,在考察期内,人力资本的影响系数在两个门槛区间内表现为逐渐增加的现象,说明随着技术创新水平的提高,人力资本对工业行业经济增长的影响在加强,可能的原因是:一方面,工业行业的人力资本指标从收入法角度衡量,与地区层面的方法有一定差异,并且收入可能还会受到其他方面的潜在影响,与教育法的衡量结果会产生一定的不同。另一方面,中国正处于工业化后期,人力资本在工业企业间的自由流动获得较大空间,当技术创新水平达到一定临界值,人力资本的有效供给可以及时得到补充和提高,从而减少企业所在产业升级造成的经济震荡,因此,在高技术创新水平下,人力资本对工业经济增长的促进作用会增强。根据以上分析研究结论,本文从提高中国人力资本和技术创新水平这两个方面入手,最终得出促进中国经济增长和解决经济发展不协调等问题的相关启示。本文可能的创新点包括:首先,理论层面上,从人力资本和技术创新的角度对经济增长问题进行研究,借鉴相关理论文献,将人力资本、技术创新和经济增长三者置于同一分析框架并内生化人力资本和技术创新;其次,研究视角层面上,从地区层面、行业层面等多维度检验了人力资本通过技术创新影响经济增长的作用机制,并对异质性影响进行检验;最后,方法层面上,不仅从线性影响进行分析,还研究了人力资本对经济增长的非线性影响,对相关研究做出了一定的补充。
林映贞[7]（2021）在《互联网、不同层次教育与经济高质量发展 ——来自中国城市的经验证据》文中研究指明中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段。如何有效推动经济实现高质量发展成为政府及学者们关注的重点。互联网是新一代信息技术的高级产物,被赋予经济增长新动能的角色。人力资本则是另一推动经济高质量发展的核心要素,而教育作为人力资本投资和积累的关键手段之一乃重中之重。目前各区域教育、经济水平皆呈现出区域异质性,不同层次教育对地区经济高质量发展的贡献也可能存在差异。因此,本文就互联网、不同层次教育对经济高质量发展的影响及作用机制展开探究,为实现经济高质量发展提供了一定理论支持和指导。本文对互联网、不同层次教育与经济高质量发展的关系进行全面探究。首先,文章梳理了教育、互联网与经济高质量发展的相关文献,并从理论上分析了互联网、不同层次教育、“互联网+教育”对经济高质量发展的影响机制。其次,基于新发展理念阐述了经济高质量发展的内涵,构建了经济高质量发展综合评价指标体系,并运用熵权法测算了经济高质量发展指数。再次,基于2007-2018年中国285个城市面板数据,构建面板固定效应、中介效应和面板门槛模型,探讨了互联网、不同层次教育和经济高质量发展之间的关系及其背后的机制,并进行了一系列稳健性检验。通过研究有如下发现:全样本和门槛回归结果显示,互联网发展有利于经济高质量发展,这一结论在稳健性检验中采用“宽带中国”试点作为准自然实验后依然有效;互联网的积极效应存在着基于不同层次教育的单门槛效应,且具有“边际效应”递增的非线性变化特征;不同层次教育对经济高质量发展的影响具有显着差异,中等教育与高等教育显着促进了经济高质量发展,初等教育不利于经济高质量发展;“互联网+教育”的协同效应对经济高质量发展具有积极作用。分区域回归结果显示,互联网、不同层次教育、“互联网+教育”对经济高质量发展的影响存在区域异质性。作用机制的分析显示,推动产业升级是“互联网+中等教育”和“互联网+高等教育”释放经济高质量发展红利的重要机制。并根据上述研究结论,本文给出相关建议。
潘苏楠[8]（2021）在《中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究》文中研究指明人力资本是凝聚在劳动者身上的具有经济价值的知识、技能以及身体素质的总和,是一种高质量型创新要素。伴随着经济社会的持续稳定发展,中国的人力资本结构也发生了显着变化,其中,最为突出的特征就是呈现出低教育程度人力资本比重不断下降,与此同时,高教育程度人力资本比重持续上升的整体态势。而由低教育程度人力资本逐步向高教育程度人力资本进行动态演进,是人力资本结构高级化的一个典型表现。人力资本结构高级化是指通过调整和优化人力资本结构,实现初级人力资本向中级人力资本过渡,并逐步向高级人力资本进行动态演化,在演化进程中,要保障各类人力资本的互补匹配与协调发展,以此来满足经济发展的不同阶段,对于不同类型人力资本的需求,从而实现经济的可持续发展。当前,面对劳动力人口数量连续下降的人口红利瓶颈以及经济增长新常态的双重挑战,中国经济发展的“新动能”问题已备受关注。人力资本结构高级化具有知识外溢效应,是构建和提升自主创新能力最为关键的要素,通过创新驱动加快产业结构向高技术化、高知识化和高附加值产业进行转移,是新常态下中国经济增长的重要着力点和推动经济高质量发展的稳固基石。那么,以初级人力资本向高级人力资本动态演进为特征的人力资本结构高级化,是否是中国经济发展的重要源泉?人力资本结构高级化是通过什么机理、哪些路径作用于经济发展?人力资本结构高级化与经济发展会产生什么样的协调效应?以及协调前景如何?这些都是值得我们进行深入思考的问题。基于此,本文以人力资本结构高级化对经济发展的影响机理作为研究对象,通过文献研究、规范分析、模型构建、实证检验等方法的综合运用,深入探讨分析人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级与经济发展之间的作用机理和传导路径。围绕主要研究内容,具体的行文结构安排如下:第1章,绪论。首先,介绍本文的研究背景,并分别从理论和实践两个方面,阐述本文的研究意义;在此基础上,提出本文的研究内容,并明确本文具体的结构安排;之后,介绍本文在研究过程中所应用到的研究方法,并规划出本文详尽的技术路线图;最后,概述几点本文可能的创新之处及理论贡献。第2章,相关理论与研究综述。通过对国内外相关研究文献,进行比较系统的搜集、梳理与归纳,深入了解人力资本、自主创新、产业结构升级以及经济发展理论的产生背景、思想内涵和发展脉络,以期能够明晰已有文献所取得的研究进展,进而识别出相关领域有待深入挖掘的研究方向,同时,也为后续研究奠定坚实的理论基础。第3章,概念界定及指标测度。首先,通过对相关研究的追本溯源,界定本研究中所涉及的核心概念;然后,参考借鉴已有研究并结合发展实际,选取各个变量的测度指标;在此基础上,构建相应的数学模型,对变量进行具体的测算,为后文的实证研究做好最基础的铺垫。第4章,人力资本结构高级化对经济发展的驱动机理研究。通过对相关研究进展进行梳理和归纳,部分文献已经认识到了,产业结构升级在人力资本结构高级化与经济发展之间的桥梁效应,但是,目前鲜有文献对三者之间的作用机理及传导机制进行深入探究。本章节在文献调研和理论分析的基础上,提出研究假设及理论模型,并构建状态空间模型,对产业结构升级在人力资本结构高级化促进经济发展中的中介效应,进行验证和估算,继而进一步对实证结果进行分析探讨。第5章,人力资本结构高级化对产业结构升级的驱动机理研究。在前文验证产业结构升级是人力资本结构高级化促进经济发展重要路径的基础上,本章节以期能够进一步打开人力资本结构高级化与产业结构升级之间的“作用黑箱”。通过文献调研与理论梳理,从而提出人力资本结构高级化通过自主创新驱动产业结构优化升级的研究假设。在此基础上,构建状态空间模型,对自主创新在人力资本结构高级化促进产业结构升级中的中介效应,进行验证和估算,并对其实证结论进行总结探析。第6章,基于人力资本结构高级化的经济发展路径探究。在上文理论分析和实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展之间的作用机理和传导路径的基础上,本章节采用VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析,研究变量之间的动态关系和冲击轨迹,并进一步地运用Bootstrap技术,对链式中介效应进行检验。以此构建出,以人力资本结构高级化为源动力,促进自主创新能力提升,驱动产业结构优化升级,从而推动经济发展,同时,又以经济发展反哺人力资本结构高级化的可持续生态圈。第7章,人力资本结构高级化与经济发展协调前景研究。在全球知识经济迅猛发展的时代背景下和我国加快建设创新型国家的战略部署下,人力资本作为知识与技能的主要载体,是一种高质量型创新要素,通过提升自主创新能力,加快推进产业结构升级,从而实现经济发展。理论分析人力资本结构高级化与经济发展的协调机理,构建协调度测度模型,得出二者协调效应的时间序列,在此基础上,分别运用BP神经网络和ARIMA模型,对其协调发展前景进行预测,也相当于对这两种预测方法进行互证检验。第8章,结论与展望。本章节首先对全文的主要研究结果及结论,进行归纳和总结,并在此基础上,提出相应的对策启示,最后,根据本文的研究局限,展望未来的改进方向。综上所述,本文运用理论分析和实证研究相结合的方法,在“实践观察-提出问题-理论分析-实证检验-结论探讨”的科学研究逻辑和解决问题思路指导下,深入分析和实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级以及经济发展之间的作用机理和传导路径,并探究了人力资本结构高级化与经济发展的协调效应,对其协调发展前景进行预测。研究具有一定的创新之处和理论贡献。一是基于整体刻画和动态演化的视角探析人力资本结构高级化,拓展和深化了人力资本理论研究。在知识经济迅猛发展的时代,人力资本是知识与技能的主要载体,具有知识外溢效应,是推动经济社会可持续发展的关键源动力,因此,人力资本一直是学者们关注的焦点和热点问题,并取得了重要的研究进展。但目前,鲜有文献从整体角度去刻画和描述,以初级人力资本向高级人力资本动态演进为特征的人力资本整体数量、质量状况及其结构演进的全貌。本文尝试拓展和深化已有研究,界定人力资本结构高级化的概念及内涵,构建人力资本结构高级化指数测算模型,从整体角度去考察中国人力资本结构高级化程度。二是深入剖析并实证检验人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展之间的作用机理及传导路径。探究解析人力资本结构高级化对经济发展的内在影响机理和“作用黑箱”,进而提出本文的研究假设及理论模型。在此基础上,构建状态空间模型,对自主创新和产业结构升级在人力资本结构高级化促进经济发展中的中介效应,进行验证和估算。从理论分析上建立起变量之间的有机联系,在方法应用上丰富人力资本结构高级化对经济发展影响的经验研究。三是研究分析变量之间的冲击效应和作用路径,构建基于人力资本结构高级化的经济发展可持续生态圈。将人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级和经济发展,纳入到同一个系统分析框架中,采用VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解分析,研究变量之间的作用轨迹和冲击效应,并进一步地运用Bootstrap技术,对链式中介效应进行检验,同时建立起人力资本结构高级化、自主创新、产业结构升级以及经济发展之间的有机联系和传导路径。在此基础上,构建出以人力资本结构高级化为源动力,激发自主创新能力提升,驱动产业结构优化升级,进而推动经济发展,同时,又以经济发展反哺人力资本结构高级化的可持续生态圈。
吴凡[9]（2021）在《江西省高等教育对经济增长贡献研究》文中进行了进一步梳理
郭萌萌[10]（2021）在《辽宁省经济增长的空间异质性及影响因素分析》文中研究表明目前,我国东中西部地区发展差距逐渐增大,随着经济发展到新阶段,极不平衡的地区差异会抑制经济健康发展。东北地区面临产业结构转型、经济发展缓慢、创新能力不足等问题,逐渐落后于东部地区。在此背景下,本文以地理学理论和经济非均衡发展理论为支撑,在前人研究基础上,基于辽宁省统计年鉴和官员变更数据等构建数据库,运用探索性空间数据分析方法（ESDA）综合分析辽宁省2010-2019年经济增长的时空变化和空间异质性,并结合时空地理加权回归模型（GTWR）,探讨辽宁省经济增长空间异质性形成的影响因素,通过专题地图分析各影响因素对经济增长产生的不同影响。本文采用定性和定量相结合的方法综合对辽宁省经济增长进行分析,应用GIS方法将影响因素分布情况和矢量化地图相结合,对影响因素的空间分布情况进行可视化表达,最终得到影响因素的空间分布特征,得出结论如下。2010-2019年辽宁省经济总量总体呈增长的趋势,但是整体增长速度缓慢。通过对比区域内部经济发展水平可知,辽宁省市际GDP差异变化大,沈阳市和大连市经济发展水平高于其他地区,鞍山市、营口市和盘锦市等城市与上述中心城市相比还存在一定差距,这表明辽宁省经济增长的差异总体呈现扩大趋势,经济发展不平衡,整体呈现两极分化的趋势。通过对影响因素进行分析,发现官员变更、自然灾害、地形起伏度、区位条件、交通通达度、人力资源、政策因素七个因素对辽宁省经济增长的影响程度、正负方向和空间分布不同。其中,官员变更、区位条件、交通通达度、人力资源因素、政策因素对经济增长的影响程度较大,自然灾害和地形因素的回归系数存在正负值,在不同阶段对经济增长的影响不同,表明辽宁省内部经济发展不平衡情况受以上因素的影响,在不同地区和同一地区的不同发展阶段对经济增长的影响也是不同的。2021年是“十四五”规划的第一年,规划中提到了在中国的区域协调发展布局中,要推动东北振兴取得新突破。在今后发展中,辽宁省要抓住中央对东北地区的政策支持,努力推动区域协调迈向新阶段,朝阳、阜新和葫芦岛地区通过承接产业转移,实现自身产业升级。因此,全面把握近年来辽宁省经济发展现状,对辽宁省总体经济发展具有战略意义,利于省内区域协调发展,缩小县级单元间的发展差距,对促进辽宁省经济高质量发展具有重要意义。
二、教育对经济增长影响的方法研究（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、教育对经济增长影响的方法研究（论文提纲范文）
（1）教育对中国经济增长的影响效应——基于元回归分析方法的分析（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献回顾 |
| 三、元回归分析：数据、方法与估计 |
| （一）一般形式的增长模型 |
| （二）模型设定、样本与数据 |
| （三）元回归估计结果 |
| 四、发表偏误估计 |
| 五、研究结论及启示 |
（2）研究生人力资本对经济增长的作用机制——基于存量、增量与结构三维视角的实证分析（论文提纲范文）
| 一、文献回顾 |
| 二、研究设计 |
| （一）理论机理 |
| （二）模型构建 |
| 1. 研究生人力资本作为高级生产要素的经济增长机制 |
| 2. 研究生人力资本作为技术进步动力的经济增长机制 |
| 3. 硕士生和博士生作为生产要素来源和技术进步动力的经济增长机制 |
| 4. 研究生流动对经济增长产生的空间溢出效应 |
| （三）变量和数据 |
| 1. 变量选择与处理 |
| 2. 数据来源与描述统计 |
| 三、实证分析 |
| （一）基准回归分析 |
| （二）稳健性检验 |
| （三）异质性分析 |
| 四、基于空间溢出效应的进一步研究 |
| （一）静态和动态空间杜宾模型回归分析 |
| （二）空间效应分解 |
| 五、结论与建议 |
| （一）结论与讨论 |
| （二）对策建议 |
（3）研究生教育能否促进区域经济增长?——基于30个省市区的面板数据（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、理论基础与分析框架 |
| (一)研究生教育与经济增长 |
| (二)技术创新与经济增长 |
| (三)研究生教育、技术创新与经济增长的关系 |
| 三、研究设计 |
| (一)模型构建 |
| (二)数据的选择及描述性分析 |
| 1. 经济增长(Yit)。 |
| 2. 研究生教育(PGit)。 |
| 3. 技术创新(Pateit)。 |
| 4. 控制变量。 |
| 四、实证分析 |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)实证分析结果 |
| 1.研究生教育对经济增长的影响 |
| 2. 研究生教育通过技术创新对经济增长的间接效应 |
| 3. 控制变量对经济增长的影响 |
| 4. 各要素对年均经济增长的贡献率 |
| 五、结论 |
（5）人工智能对经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 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 文献综述 |
| 1.2.1 人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 经济增长的相关研究 |
| 1.2.3 人工智能与经济增长的相关研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 内容结构、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 内容结构 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点与不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 技术创新 |
| 2.1.2 人工智能 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 3 人工智能影响经济增长的分析框架 |
| 3.1 人工智能影响经济增长的典型事实 |
| 3.1.1 世界主要经济体人工智能的发展战略 |
| 3.1.2 世界主要经济体人工智能的发展现状 |
| 3.1.3 国内人工智能发展趋势 |
| 3.2 人工智能的四大经济效应 |
| 3.2.1 智能渗透效应 |
| 3.2.2 边界延展效应 |
| 3.2.3 知识创造效应 |
| 3.2.4 自我深化效应 |
| 3.3 经济增长的三大影响因素 |
| 3.3.1 劳动是经济增长不可或缺的要素投入 |
| 3.3.2 资本是经济增长至关重要的实现途径 |
| 3.3.3 生产技术是加速经济增长的动力源泉 |
| 3.4 人工智能影响经济增长的三大渠道 |
| 3.4.1 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 3.4.2 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 3.4.3 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 4.1 分析基础 |
| 4.1.1 高低技能劳动者的厘定 |
| 4.1.2 基本理论假设 |
| 4.2 人工智能影响经济增长的劳动就业路径 |
| 4.2.1 智能渗透对劳动就业的影响 |
| 4.2.2 边界延展对劳动就业的影响 |
| 4.2.3 就业效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.3 人工智能影响经济增长的劳动收入路径 |
| 4.3.1 智能渗透对劳动收入的影响 |
| 4.3.2 边界延展对劳动收入的影响 |
| 4.3.3 收入效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.4 劳动就业和劳动收入路径的实证检验 |
| 4.4.1 研究设计 |
| 4.4.2 人工智能影响劳动就业和劳动收入的实证检验 |
| 4.4.3 人工智能、劳动就业和劳动收入影响经济增长的效应分析 |
| 4.4.4 长期效应分析 |
| 4.4.5 作用渠道检验 |
| 4.5 结论:人工智能通过劳动就业和劳动收入影响经济增长 |
| 5 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 5.1 分析基础 |
| 5.1.1 资本积累与资本结构的概述 |
| 5.1.2 智能渗透的行业差异 |
| 5.2 人工智能影响经济增长的资本积累路径 |
| 5.2.1 智能渗透对资本积累的影响 |
| 5.2.2 边界延展对资本积累的影响 |
| 5.2.3 资本积累效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.3 人工智能影响经济增长的资本结构路径 |
| 5.3.1 智能渗透对资本结构的影响 |
| 5.3.2 边界延展对资本结构的影响 |
| 5.3.3 资本结构效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.4 资本积累和资本结构路径的实证检验 |
| 5.4.1 研究设计 |
| 5.4.2 人工智能影响资本积累和资本结构的实证检验 |
| 5.4.3 人工智能、资本积累和资本结构影响经济增长的效应分析 |
| 5.4.4 长期效应分析 |
| 5.4.5 作用渠道检验 |
| 5.5 结论:人工智能通过资本积累和资本结构影响经济增长 |
| 6 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 6.1 分析基础 |
| 6.1.1 全要素生产率的解构 |
| 6.1.2 基于“生产率悖论”的争议 |
| 6.2 人工智能影响经济增长的技术进步路径 |
| 6.2.1 智能渗透对技术进步的影响 |
| 6.2.2 知识生产对技术进步的影响 |
| 6.2.3 自我深化对技术进步的影响 |
| 6.2.4 技术进步效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.3 人工智能影响经济增长的技术效率路径 |
| 6.3.1 智能渗透对技术效率的影响 |
| 6.3.2 边界延展对技术效率的影响 |
| 6.3.3 自我深化对技术效率的影响 |
| 6.3.4 技术效率效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.4 技术进步和技术效率路径的实证检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 人工智能影响全要素生产率的实证分析 |
| 6.4.3 人工智能、全要素生产率影响经济增长的效应分析 |
| 6.4.4 长期效应分析 |
| 6.4.5 作用渠道检验 |
| 6.5 结论:人工智能通过技术进步和技术效率影响经济增长 |
| 7 进一步分析——人工智能、长期经济增长与未来南北差距 |
| 7.1 分析基础 |
| 7.1.1 技术创新与长期经济增长的变化路径 |
| 7.1.2 基本理论假设 |
| 7.2 人工智能与长期经济增长 |
| 7.2.1 基本模型构建 |
| 7.2.2 模型分析 |
| 7.2.3 分析结论 |
| 7.3 人工智能发展与未来南北差距 |
| 7.3.1 基本模型构建 |
| 7.3.2 领先国家 |
| 7.3.3 追随国家 |
| 7.3.4 模型分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（6）人力资本、技术创新与中国经济增长 ——基于地区和行业层面分析（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 研究内容和研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 本文的技术路线图 |
| 1.3 可能的创新之处 |
| 2 文献综述与理论基础 |
| 2.1 相关概念与分类 |
| 2.1.1 人力资本 |
| 2.1.2 创新 |
| 2.1.3 技术效率 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 人力资本、技术创新衡量方法研究 |
| 2.2.2 经济增长问题研究 |
| 2.2.3 人力资本与经济增长关系研究 |
| 2.2.4 人力资本与技术创新关系研究 |
| 2.2.5 创新与经济增长关系研究 |
| 2.2.6 人力资本、技术创新与经济增长关系研究 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 新古典经济增长理论 |
| 2.3.2 人力资本理论 |
| 2.3.3 内生增长理论 |
| 2.3.4 创新系统理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 人力资本、技术创新与中国经济增长现状 |
| 3.1 人力资本、技术创新与中国经济增长现状——地区层面 |
| 3.1.1 地区人力资本发展现状 |
| 3.1.2 地区技术创新发展现状 |
| 3.1.3 地区经济增长现状 |
| 3.2 人力资本、技术创新与中国经济增长现状——行业层面 |
| 3.2.1 工业行业人力资本发展现状 |
| 3.2.2 工业行业技术创新发展现状 |
| 3.2.3 工业行业经济增长现状 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 人力资本、技术创新与经济增长的作用机制与理论模型 |
| 4.1 人力资本、技术创新影响经济增长的作用机制 |
| 4.1.1 人力资本对技术创新的影响机制分析 |
| 4.1.2 技术创新对经济增长的影响机制分析 |
| 4.1.3 人力资本对经济增长的影响机制分析 |
| 4.1.4 人力资本、技术创新对经济增长的影响机制小结 |
| 4.2 多部门内生增长模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 人力资本、技术创新与中国经济增长——基于中介效应的检验 |
| 5.1 人力资本、技术创新对中国经济增长的影响分析——地区层面 |
| 5.1.1 模型构建 |
| 5.1.2 变量说明与数据处理 |
| 5.1.3 实证结果与分析——地区整体层面 |
| 5.1.4 实证结果与分析——分区域层面 |
| 5.1.5 内生性和稳健性检验 |
| 5.2 人力资本、技术创新对中国经济增长的影响分析——行业层面 |
| 5.2.1 模型构建 |
| 5.2.2 变量说明与数据处理 |
| 5.2.3 实证结果与分析——工业行业整体层面 |
| 5.2.4 实证结果与分析——细分行业层面 |
| 5.2.5 内生性和稳健性检验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 人力资本、技术创新与中国经济增长——基于门槛效应的检验 |
| 6.1 人力资本、技术创新与中国经济增长——基于人力资本门槛效应检验 |
| 6.1.1 地区层面分析 |
| 6.1.2 行业层面分析 |
| 6.1.3 内生性和稳健性检验 |
| 6.2 人力资本、技术创新与中国经济增长——基于技术创新门槛效应检验 |
| 6.2.1 地区层面分析 |
| 6.2.2 行业层面分析 |
| 6.2.3 内生性和稳健性检验 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论、启示与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 相关启示 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记 |
（7）互联网、不同层次教育与经济高质量发展 ——来自中国城市的经验证据（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 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 文献综述 |
| 1.2.1 经济高质量发展的研究 |
| 1.2.2 教育与经济高质量发展的研究 |
| 1.2.3 互联网与经济高质量发展的研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容、结构与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 2 互联网、不同层次教育与经济高质量发展的影响机制分析 |
| 2.1 互联网对经济高质量发展的影响 |
| 2.2 教育对经济高质量发展的影响 |
| 2.3 “互联网+教育”对经济高质量发展的影响 |
| 2.4 “互联网+教育”对经济高质量发展影响的中间传导机制 |
| 3 经济高质量发展综合评价指标体系的构建与测度 |
| 3.1 经济高质量发展的内涵与综合评价指标体系的构建 |
| 3.2 经济高质量发展的测度 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 测度方法 |
| 3.2.3 测度结果 |
| 4 互联网、不同层次教育与经济高质量发展的实证分析 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 模型构建 |
| 4.1.2 变量设定 |
| 4.1.3 描述性统计分析 |
| 4.2 实证结果与分析 |
| 4.2.1 全样本回归结果 |
| 4.2.2 非线性效应分析 |
| 4.2.3 区域异质性回归结果 |
| 4.2.4 作用机制的实证分析 |
| 4.3 稳健性检验 |
| 4.3.1 子样本回归分析 |
| 4.3.2 GMM回归分析 |
| 4.3.3 外生冲击检验 |
| 5 结论、对策建议与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 对策建议 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及结构安排 |
| 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 创新之处 |
| 第2章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 人力资本理论 |
| 2.1.1 人力资本理论的产生背景 |
| 2.1.2 早期的人力资本思想 |
| 2.1.3 现代人力资本理论 |
| 2.1.4 人力资本理论的发展 |
| 2.2 自主创新理论 |
| 2.2.1 自主创新思想的理论溯源 |
| 2.2.2 自主创新思想的演进 |
| 2.2.3 技术引进向自主创新转变的理论逻辑 |
| 2.2.4 自主创新生态系统构建 |
| 2.3 产业结构升级理论 |
| 2.3.1 产业结构的内涵 |
| 2.3.2 产业结构演进的相关理论 |
| 2.3.3 产业结构升级的驱动因素 |
| 2.4 经济发展理论 |
| 2.4.1 外生经济增长理论 |
| 2.4.2 内生经济增长理论 |
| 2.4.3 经济发展理论的渊源与形成 |
| 2.4.4 经济发展理论的演进与发展 |
| 2.4.5 经济发展的新认识和新变化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 概念界定及指标测度 |
| 3.1 核心概念界定 |
| 3.1.1 人力资本结构高级化 |
| 3.1.2 自主创新 |
| 3.1.3 产业结构升级 |
| 3.1.4 经济发展 |
| 3.2 评价指标选取及测度模型构建 |
| 3.2.1 人力资本结构高级化(HCS)评价指标及测度模型 |
| 3.2.2 自主创新(INN)评价指标及测度模型 |
| 3.2.3 产业结构升级(IU)评价指标及测度模型 |
| 3.2.4 经济发展(EDS)评价指标及测度模型 |
| 3.3 评价指标及测度方法汇总 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 人力资本结构高级化对经济发展的驱动机理研究 |
| 4.1 理论分析及研究假设提出 |
| 4.2 数据处理与模型构建 |
| 4.2.1 数据来源及数据处理 |
| 4.2.2 状态空间模型构建 |
| 4.3 实证检验及结果分析 |
| 4.3.1 状态空间模型估计 |
| 4.3.2 产业结构升级的中介效应检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 人力资本结构高级化对产业结构升级的驱动机理研究 |
| 5.1 理论分析及研究假设提出 |
| 5.2 数据处理与模型构建 |
| 5.2.1 数据来源及数据处理 |
| 5.2.2 状态空间模型构建 |
| 5.3 实证检验及结果分析 |
| 5.3.1 状态空间模型估计 |
| 5.3.2 自主创新的中介效应检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于人力资本结构高级化的经济发展路径探究 |
| 6.1 理论分析及研究假设提出 |
| 6.2 模型构建及检验 |
| 6.2.1 VAR模型构建 |
| 6.2.2 脉冲响应函数 |
| 6.2.3 方差分解分析 |
| 6.3 基于Bootstrap的传导路径检验 |
| 6.3.1 链式中介理论模型构建 |
| 6.3.2 链式中介效应检验及结果分析 |
| 6.4 中国经济发展可持续路径理论模型构建 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 人力资本结构高级化与经济发展协调前景研究 |
| 7.1 协调机理分析与评价模型构建 |
| 7.1.1 人力资本结构高级化与经济发展协调机理分析 |
| 7.1.2 协调度评价模型构建 |
| 7.2 人力资本结构高级化与经济发展协调效应测度 |
| 7.3 人力资本结构高级化与经济发展协调前景预测 |
| 7.3.1 基于BP神经网络的协调发展前景预测 |
| 7.3.2 基于ARIMA模型的协调发展前景预测 |
| 7.4 可持续发展障碍因素分析 |
| 7.4.1 障碍度模型构建 |
| 7.4.2 障碍因素挖掘及结果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 结论和启示 |
| 8.1.1 主要的研究结论 |
| 8.1.2 相应的对策启示 |
| 8.2 研究局限及未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果及参加项目情况 |
| 致谢 |
（10）辽宁省经济增长的空间异质性及影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 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 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究综述 |
| 1.2.2 国内研究综述 |
| 1.3 研究内容和研究框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 可能存在的创新点 |
| 2 理论基础与主要技术方法 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 地理学基础理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 2.2.3 区域非均衡增长理论 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 探索性数据空间分析(ESDA) |
| 2.3.2 时空地理加权回归(GTWR) |
| 3 经济增长的空间异质性分析 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 经济增长的时间变化分析 |
| 3.3.1 经济总量的变化 |
| 3.3.2 经济增长的内部差异 |
| 3.4 经济增长的空间特征 |
| 3.4.1 全局空间自相关 |
| 3.4.2 热点分析 |
| 3.5 综合评价 |
| 4 经济增长的影响因素分析 |
| 4.1 影响因素的选取与处理 |
| 4.1.1 经济社会发展背景 |
| 4.1.2 自然地理因素 |
| 4.1.3 社会经济因素 |
| 4.2 基于面板数据回归模型影响因素检验 |
| 5 时空地理加权回归分析 |
| 5.1 模型构建与参数设置 |
| 5.1.1 模型构建 |
| 5.1.2 参数设置 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 官员变更对经济增长的影响 |
| 5.2.2 自然灾害对经济增长的影响 |
| 5.2.3 地形因素对经济增长的影响 |
| 5.2.4 交通通达度对经济增长的影响 |
| 5.2.5 区位条件对经济增长的影响 |
| 5.2.6 人力资源对经济增长的影响 |
| 5.2.7 政策因素对经济增长的影响 |
| 5.3 政策建议 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 有待继续研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
四、教育对经济增长影响的方法研究（论文参考文献）
- [1]教育对中国经济增长的影响效应——基于元回归分析方法的分析[J]. 赵冉,杜育红,朱倩文. 教育研究, 2022(01)
- [2]研究生人力资本对经济增长的作用机制——基于存量、增量与结构三维视角的实证分析[J]. 魏萍,周巍. 学位与研究生教育, 2021(11)
- [3]研究生教育能否促进区域经济增长?——基于30个省市区的面板数据[J]. 李苗苗,孙玉涛. 研究生教育研究, 2021(04)
- [4]中等职业教育对广西经济发展贡献的研究[D]. 柯淑霞. 广西大学, 2021
- [5]人工智能对经济增长的影响研究[D]. 黄志. 四川大学, 2021(12)
- [6]人力资本、技术创新与中国经济增长 ——基于地区和行业层面分析[D]. 崔婷婷. 上海社会科学院, 2021(12)
- [7]互联网、不同层次教育与经济高质量发展 ——来自中国城市的经验证据[D]. 林映贞. 大连理工大学, 2021(01)
- [8]中国人力资本结构高级化对经济发展的影响机理研究[D]. 潘苏楠. 吉林大学, 2021(01)
- [9]江西省高等教育对经济增长贡献研究[D]. 吴凡. 江西师范大学, 2021
- [10]辽宁省经济增长的空间异质性及影响因素分析[D]. 郭萌萌. 辽宁师范大学, 2021(09)