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 |