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北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展研究

摘要第4-7页
abstract第7-11页
1 绪论第17-29页
    1.1 研究背景与问题的提出第17-22页
        1.1.1 国际背景第17-20页
        1.1.2 国内背景第20-21页
        1.1.3 问题的提出第21-22页
    1.2 研究目的和意义第22-23页
        1.2.1 研究目的第22-23页
        1.2.2 研究意义第23页
    1.3 研究思路及方法第23-24页
        1.3.1 研究思路第23-24页
        1.3.2 研究方法第24页
    1.4 研究内容与框架第24-27页
        1.4.1 研究内容第24-25页
        1.4.2 研究框架第25-27页
    1.5 论文创新之处第27-28页
    1.6 本章小结第28-29页
2 文献综述第29-41页
    2.1 科技金融的经典理论第29-30页
        2.1.1 约瑟夫·熊彼特的创新理论第29页
        2.1.2 新古典经济增长理论第29页
        2.1.3 R&D内生经济增长理论第29-30页
        2.1.4 金融发展理论第30页
    2.2 科技金融的理论和实证研究第30-37页
        2.2.1 国外研究回顾第30-32页
        2.2.2 国内研究进展第32-37页
    2.3 螺旋式系统方法论的研究第37-38页
    2.4 耦合理论在科技金融领域的应用第38-39页
    2.5 研究现状述评第39-40页
    2.6 本章小结第40-41页
3 科技金融双螺旋创新系统螺旋架构的建立第41-61页
    3.1 科技金融的本质、历史演进与系统模式第41-53页
        3.1.1 科技金融的“技术—金融”本质第41-42页
        3.1.2 科技金融的螺旋式历史演进第42-50页
        3.1.3 基于集合论的系统模式判定第50-53页
    3.2 DNA的概念及双螺旋结构模型的确立第53-54页
        3.2.1 DNA的概念及模型来源第53页
        3.2.2 DNA双螺旋结构的发现第53页
        3.2.3 DNA双螺旋模型的确立第53-54页
    3.3 科技金融双螺旋创新系统的结构设计第54-60页
        3.3.1 “碱基”和“氢键”的单元构成第54-55页
        3.3.2 基于DNA双螺旋结构的系统模式第55-56页
        3.3.3 基于螺旋式发展的循环旋进动力第56-60页
    3.4 本章小结第60-61页
4 科技金融双螺旋创新系统的耦合机理与风险识别第61-81页
    4.1 科技金融双螺旋创新系统的耦合关系第61-67页
        4.1.1 波士顿矩阵的耦合域象限确定第61-62页
        4.1.2 资本、风险和政策的耦合动因第62-64页
        4.1.3 基于系统动力学的耦合因果路径第64-67页
    4.2 科技金融双螺旋创新系统的耦合机制第67-78页
        4.2.1 基于耦合动力模型的自组织机制第67-72页
        4.2.2 基于逻辑斯谛和捕食模型的竞合协同机制第72-78页
        4.2.3 科技金融双螺旋创新系统的动态平衡条件第78页
    4.3 科技金融双螺旋创新系统耦合风险的识别第78-79页
        4.3.1 系统耦合风险的类型第78页
        4.3.2 耦合风险的作用机理第78-79页
        4.3.3 耦合风险的结果分析第79页
    4.4 本章小结第79-81页
5 科技金融双螺旋创新系统耦合发展评价模型与预测方法第81-97页
    5.1 科技金融双螺旋创新系统的序参量分析第81-87页
        5.1.1 “碱基”子系统序参量第81-83页
        5.1.2 序参量指标选择的原则第83页
        5.1.3 GERF综合评价指标体系第83-87页
    5.2 科技金融双螺旋创新系统耦合发展的评价模型第87-91页
        5.2.1 基于物理容量耦合的评价模型第87-90页
        5.2.2 耦合发展程度的评价标准第90-91页
    5.3 科技金融双螺旋创新系统耦合发展度预测方法第91-96页
        5.3.1 人工神经网络的方法第91页
        5.3.2 BP神经网络的结构原理第91-93页
        5.3.3 基于BP神经网络的预测模型第93-96页
    5.4 本章小结第96-97页
6 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展度评价与预测第97-131页
    6.1 北京市科技金融耦合发展现状第97-116页
        6.1.1 北京市科技创新的发展第97-103页
        6.1.2 北京市金融创新的发展第103-105页
        6.1.3 基于不同层面的北京市科技金融耦合发展第105-109页
        6.1.4 北京市科技金融耦合发展的典型案例分析第109-116页
    6.2 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展评价第116-124页
        6.2.1 数据的输入及归一化处理第116页
        6.2.2 指标权重的计算第116-117页
        6.2.3 子系统有序度的计算第117-118页
        6.2.4 耦合发展度的计算第118-120页
        6.2.5 耦合发展评价结果分析第120-124页
    6.3 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展预测第124-129页
        6.3.1 基于MATLAB的BP网络模型选择第124-125页
        6.3.2 基于TRAINLM训练函数的参数设定第125-126页
        6.3.3 BP神经网络模型的训练及收敛第126-127页
        6.3.4 基于BP神经网络模型的预测结果第127-129页
    6.4 本章小结第129-131页
7 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展运行调控分析第131-143页
    7.1 科技金融双螺旋创新系统耦合发展的运行机制第131-134页
        7.1.1 物理学的螺旋线运动规律第131-132页
        7.1.2 科技金融双螺旋创新系统的运行规律第132页
        7.1.3 科技金融双螺旋创新系统运行规律的假设第132-133页
        7.1.4 科技金融双螺旋创新系统运行的模型设定第133-134页
    7.2 科技金融双螺旋创新系统耦合发展的调控机制第134-136页
        7.2.1 基于非线性规划的调控方法第134页
        7.2.2 耦合发展的调控对象及思路第134-135页
        7.2.3 基于耦合发展度的调控模型第135-136页
    7.3 科技金融双螺旋创新系统运行调控的实证分析第136-141页
        7.3.1 基于EViews的运行机制分析第136-139页
        7.3.2 基于非线性规划的调控机制分析第139-141页
    7.4 本章小结第141-143页
8 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展的路径及建议第143-153页
    8.1 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展的问题第143-145页
        8.1.1 财政支持力度降低,国有资本引导不够第143页
        8.1.2 研发经费结构失衡,基础研究相对薄弱第143-144页
        8.1.3 科技成果转化不高,高技术产业化下降第144页
        8.1.4 科技融资渠道狭窄,金融服务尚未健全第144-145页
    8.2 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展的路径第145-149页
        8.2.1 政府主导型耦合发展路径第145-146页
        8.2.2 过渡型耦合发展路径第146-147页
        8.2.3 市场主导型耦合发展路径第147-149页
    8.3 北京市科技金融双螺旋创新系统耦合发展的建议第149-152页
        8.3.1 健全科技金融法规,完善科技金融支撑第149-150页
        8.3.2 发挥财政资金效应,设立政府引导基金第150页
        8.3.3 创新金融产品种类,发挥市场配置作用第150-151页
        8.3.4 注重科技成果转化,多主体产业化发展第151页
        8.3.5 搭建科技金融平台,健全科技金融服务第151-152页
    8.4 本章小结第152-153页
9 全文总结与研究展望第153-159页
    9.1 全文总结第153-156页
    9.2 研究展望第156-159页
参考文献第159-171页
致谢第171-173页
作者简介第173-175页
附录A第175-177页
附录B第177-178页
附录C第178页

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