| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-20页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第17-19页 |
| 1.2.3 文献评述 | 第19-20页 |
| 1.3 研究思路及研究框架 | 第20-23页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第20-21页 |
| 1.3.2 研究框架 | 第21-23页 |
| 1.4 研究创新和不足 | 第23-25页 |
| 第2章 相关理论和研究方法 | 第25-35页 |
| 2.1 数据包络分析法 | 第25-30页 |
| 2.1.1 基于径向的传统的数据包络法 | 第25-27页 |
| 2.1.2 基于非径向的松弛变量测度(SBM)模型 | 第27-28页 |
| 2.1.3 网络DEA | 第28-29页 |
| 2.1.4 基于SBM模型的网络DEA | 第29-30页 |
| 2.2 贝叶斯模型平均估计 | 第30-35页 |
| 2.2.1 BMA基本原理 | 第30-32页 |
| 2.2.2 参数的先验分布 | 第32页 |
| 2.2.3 模型筛选方法 | 第32-35页 |
| 第3章 科技创新指标及其影响因素的构建 | 第35-42页 |
| 3.1 投入和产出指标的选取 | 第35-36页 |
| 3.2 创新驱动影响因素指标的选取 | 第36-42页 |
| 第4章 基于SBM链式网络DEA的区域科技创新能力评价研究 | 第42-50页 |
| 4.1 二阶段链形网络DEA过程 | 第42-43页 |
| 4.2 数据来源:投入与产出指标 | 第43页 |
| 4.3 模型建立与结果分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 "黑箱"DEA模型 | 第43-45页 |
| 4.3.2 阶段分离模型 | 第45-47页 |
| 4.3.3 网络DEA模型 | 第47-50页 |
| 第5章 科技创新影响因素的贝叶斯平均估计研究 | 第50-62页 |
| 5.1 贝叶斯平均估计的实现 | 第50-51页 |
| 5.2 实证结果分析 | 第51-62页 |
| 5.2.1 基于全国层面结果分析 | 第54-58页 |
| 5.2.2 基于地区层面结果分析 | 第58-62页 |
| 第6章 稳健性检验 | 第62-68页 |
| 6.1 不同先验分布假设下的系数估计比较 | 第62-64页 |
| 6.2 不同变量选择策略下的系数估计比较 | 第64-68页 |
| 第7章 结论及政策建议 | 第68-72页 |
| 7.1 研究结论 | 第68-70页 |
| 7.2 政策建议 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |