| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.3 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国内外大数据研究综述 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内外科技成果转化机制研究综述 | 第11-12页 |
| 1.3 论文内容与框架 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文框架 | 第13页 |
| 1.3.3 论文创新之处 | 第13-15页 |
| 第2章 基于大数据的科技成果转化精准机制相关概念及理论 | 第15-22页 |
| 2.1 大数据的概念、特点及主要技术 | 第15-16页 |
| 2.1.1 大数据的概念 | 第15页 |
| 2.1.2 大数据的特点 | 第15页 |
| 2.1.3 大数据的主要技术 | 第15-16页 |
| 2.2 科技成果转化精准机制 | 第16-18页 |
| 2.2.1 精准识别机制 | 第16-17页 |
| 2.2.2 精准对接机制 | 第17页 |
| 2.2.3 精准管理机制 | 第17页 |
| 2.2.4 精准考评机制 | 第17-18页 |
| 2.3 理论基础 | 第18-22页 |
| 2.3.1 大数据理论 | 第18页 |
| 2.3.2 技术创新理论 | 第18-20页 |
| 2.3.3 技术扩散理论 | 第20-22页 |
| 第3章 大数据时代我国传统科技成果转化机制面临的机遇与挑战 | 第22-31页 |
| 3.1 大数据时代我国完善科技成果转化机制的机遇 | 第22-24页 |
| 3.1.1 大数据丰富科技成果转化数据资源数量 | 第22页 |
| 3.1.2 大数据优化科技成果转化机制流程 | 第22-23页 |
| 3.1.3 大数据节约科技成果转化数据资源管理成本 | 第23页 |
| 3.1.4 大数据为科技成果转化提供精准服务 | 第23-24页 |
| 3.2 我国传统的科技成果转化机制中面临的挑战 | 第24-31页 |
| 3.2.1 科技型企业识别机制不合理 | 第24-25页 |
| 3.2.2 科技成果转化对接准备不充分 | 第25-28页 |
| 3.2.3 科技成果转化过程中管理不健全 | 第28-29页 |
| 3.2.4 科技成果转化过程中考评不精准 | 第29-31页 |
| 第4章 构建大数据时代科技成果转化精准机制 | 第31-49页 |
| 4.1 构建精准识别机制 | 第31-37页 |
| 4.1.1 提供共享的细分行业企业信息平台 | 第31-33页 |
| 4.1.2 创新精准识别方法 | 第33-34页 |
| 4.1.3 加强精准识别队伍建设 | 第34-35页 |
| 4.1.4 精准识别企业需求 | 第35-37页 |
| 4.2 构建精准对接机制 | 第37-43页 |
| 4.2.1 加强科技中介建设 | 第37-38页 |
| 4.2.2 完善风险投资制度 | 第38-41页 |
| 4.2.3 加大孵化器建设 | 第41-43页 |
| 4.3 构建精准管理机制 | 第43-46页 |
| 4.3.1 建立统一的大数据管理中心 | 第43-44页 |
| 4.3.2 建立长效机制 | 第44-45页 |
| 4.3.3 实现管理信息化 | 第45-46页 |
| 4.4 构建精准考评机制 | 第46-49页 |
| 4.4.1 精准考核 | 第46-47页 |
| 4.4.2 精准评估 | 第47-48页 |
| 4.4.3 精准反馈 | 第48-49页 |
| 结语 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 个人简介 | 第54-55页 |
| 读研期间发表的学术论文 | 第55页 |
