| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstracts | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.2 研究思路与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.2.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.2.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3 研究内容及可能存在的创新 | 第19-21页 |
| 第2章 文献综述及我国高技术产业发展状况 | 第21-36页 |
| 2.1 文献综述及问题的提出 | 第21-27页 |
| 2.1.1 国外相关研究 | 第21-23页 |
| 2.1.2 国内相关研究 | 第23-26页 |
| 2.1.3 已有文献研究的不足 | 第26-27页 |
| 2.2 我国高技术产业发展状况 | 第27-34页 |
| 2.2.1 我国高技术产业发展基本情况 | 第27-30页 |
| 2.2.2 我国高技术产业科技活动情况 | 第30-33页 |
| 2.2.3 我国高技术产业的特点 | 第33-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 多层模型、状态空间模型与变量设计 | 第36-104页 |
| 3.1 多层线性模型 | 第36-51页 |
| 3.1.1 多层线性模型及其主要类别 | 第37-48页 |
| 3.1.2 层次1水平和层次2水平对结局变异的解释 | 第48-51页 |
| 3.2 模型求解的贝叶斯估计与推断方法 | 第51-84页 |
| 3.2.1 贝叶斯方法 | 第51-58页 |
| 3.2.2 先验分布的构造 | 第58-69页 |
| 3.2.3 贝叶斯方法的计算和软件应用 | 第69-76页 |
| 3.2.4 贝叶斯模型的检验 | 第76-84页 |
| 3.3 状态空间模型及卡尔曼滤波 | 第84-95页 |
| 3.3.1 ARMA模型和ARIMA模型 | 第84-85页 |
| 3.3.2 状态空间模型及其与ARMA模型的等价关系 | 第85-90页 |
| 3.3.3 卡尔曼滤波的推导 | 第90-94页 |
| 3.3.4 稳定状态的卡尔曼滤波 | 第94-95页 |
| 3.4 变量与指标选择及模型的设定 | 第95-102页 |
| 3.4.1 变量与指标的选择 | 第95-99页 |
| 3.4.2 模型的设定 | 第99-102页 |
| 3.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 第4章 模型计算与实证分析 | 第104-176页 |
| 4.1 基于多层线性模型的分析过程 | 第104-126页 |
| 4.1.1 基于零模型的分析 | 第104-106页 |
| 4.1.2 只含控制变量的分析 | 第106-108页 |
| 4.1.3 水平1自变量的总效应分析 | 第108-110页 |
| 4.1.4 有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型 | 第110-119页 |
| 4.1.5 混合效应模型和有交叉效应的混合效应模型 | 第119-125页 |
| 4.1.6 各模型的综合评价 | 第125-126页 |
| 4.2 基于多层贝叶斯模型的分析过程 | 第126-160页 |
| 4.2.1 产出效应变异的来源分析 | 第126-134页 |
| 4.2.2 R&D绩效的纵向发展模型分析 | 第134-160页 |
| 4.3 基于状态空间——多层贝叶斯模型的分析 | 第160-173页 |
| 4.3.1 单位根检验和协整检验 | 第160-162页 |
| 4.3.2 状态空间——多层贝叶斯模型分析 | 第162-173页 |
| 4.4 方法比较及实证小结 | 第173-175页 |
| 4.4.1 多层线性模型与贝叶斯多层模型结果比较 | 第173-174页 |
| 4.4.2 实证小结 | 第174-175页 |
| 4.5 本章小结 | 第175-176页 |
| 第5章 结论及政策建议 | 第176-179页 |
| 5.1 研究结论 | 第176-177页 |
| 5.2 我国高技术产业的发展建议 | 第177-179页 |
| 参考文献 | 第179-183页 |
| 致谢语 | 第183页 |
