| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第16-17页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第17-18页 |
| 1.2 高校科技创新能力的国内外相关研究综述 | 第18-28页 |
| 1.2.1 评价指标体系的相关研究 | 第18-24页 |
| 1.2.2 指标体系构建方法的相关研究 | 第24-26页 |
| 1.2.3 相关评价模型的研究现状 | 第26-28页 |
| 1.3 研究问题的提出 | 第28-29页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第29-33页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第29-30页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第30-31页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第31-33页 |
| 2 省域高校科技创新能力评价指标体系的构建 | 第33-71页 |
| 2.1 省域高校科技创新能力指标体系构建的理论基础 | 第33-36页 |
| 2.1.1 区域高等教育理论 | 第33-34页 |
| 2.1.2 区域创新系统理论 | 第34-35页 |
| 2.1.3 高校科技创新系统理论 | 第35-36页 |
| 2.2 省域高校科技创新能力的概念和构成分析 | 第36-44页 |
| 2.2.1 省域高校科技创新能力概念界定 | 第36-37页 |
| 2.2.2 省域高校科技创新能力的构成要素分析 | 第37-40页 |
| 2.2.3 省域高校科技创新能力的构成要素关系 | 第40-42页 |
| 2.2.4 省域高校科技创新能力的动力机制 | 第42-44页 |
| 2.3 省域高校科技创新能力评价指标体系构建的原理 | 第44-47页 |
| 2.3.1 指标体系选择的原则 | 第44-46页 |
| 2.3.2 指标海选与定性初步筛选的思路 | 第46页 |
| 2.3.3 灰关联分析第一次定量筛选思路 | 第46-47页 |
| 2.3.4 秩相关分析第二次定量筛选思路 | 第47页 |
| 2.4 评价指标体系的定量筛选方法 | 第47-56页 |
| 2.4.1 定量筛选的数据准备 | 第47-50页 |
| 2.4.2 灰关联分析第一次定量筛选方法 | 第50-54页 |
| 2.4.3 秩相关分析第二次定量筛选方法 | 第54-55页 |
| 2.4.4 定量筛选方法与现有研究的主要区别 | 第55-56页 |
| 2.5 省域高校科技创新能力评价指标体系的构建 | 第56-69页 |
| 2.5.1 评价指标体系构建的基础 | 第56-62页 |
| 2.5.2 指标的灰色关联系数第一次定量筛选 | 第62-65页 |
| 2.5.3 指标的秩相关系数第二次定量筛选 | 第65页 |
| 2.5.4 构建的省域高校科技创新能力评价指标体系 | 第65页 |
| 2.5.5 主要特征与对比分析 | 第65-69页 |
| 2.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 3 省域高校科技创新能力的投影寻踪评价与差异分析 | 第71-94页 |
| 3.1 省域高校科技创新能力评价的原理 | 第71-74页 |
| 3.1.1 指标数据特征的分析 | 第71-72页 |
| 3.1.2 评价模型的选择 | 第72-73页 |
| 3.1.3 评价的原理 | 第73-74页 |
| 3.2 评价模型的构建方法 | 第74-79页 |
| 3.2.1 投影寻踪方法 | 第74-77页 |
| 3.2.2 综合评分的测算方法 | 第77-78页 |
| 3.2.3 模型稳定性检验 | 第78-79页 |
| 3.3 省域高校科技创新能力的评价 | 第79-82页 |
| 3.3.1 指标与数据选择 | 第79页 |
| 3.3.2 评价指标的权重 | 第79-81页 |
| 3.3.3 能力评价的评分 | 第81页 |
| 3.3.4 模型的稳定性检验 | 第81-82页 |
| 3.4 省域高校科技创新能力的分析 | 第82-92页 |
| 3.4.1 基于最优分割的省域分类 | 第82-86页 |
| 3.4.2 基于泰尔指数的指标差异分解 | 第86-87页 |
| 3.4.3 省域高校科技创新能力发展的状况分析 | 第87-92页 |
| 3.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 4 基于灰色综合关联熵的省域高校科技创新能力演化研究 | 第94-125页 |
| 4.1 省域高校科技创新能力演化的分析 | 第94-97页 |
| 4.1.1 省域高校科技创新能力的耗散结构特性分析 | 第94-95页 |
| 4.1.2 省域高校科技创新能力演化的概念与内涵分析 | 第95-97页 |
| 4.2 灰色综合关联熵模型 | 第97-103页 |
| 4.2.1 演化模型的选取 | 第97-98页 |
| 4.2.2 模型的适用性研究 | 第98-99页 |
| 4.2.3 灰色综合关联熵模型的原理 | 第99页 |
| 4.2.4 灰色综合关联熵模型与性质 | 第99-103页 |
| 4.3 灰色综合关联熵的演化方向判别模型的构建 | 第103-108页 |
| 4.3.1 子系统内的演化方向判别模型 | 第103-106页 |
| 4.3.2 子系统间的演化方向判别模型 | 第106-108页 |
| 4.3.3 系统整体的演化方向判别模型 | 第108页 |
| 4.4 省域高校科技创新能力演化的实证研究 | 第108-114页 |
| 4.4.1 指标与数据选择 | 第108-109页 |
| 4.4.2 黑龙江省高校科技创新能力演化状况 | 第109-113页 |
| 4.4.3 不同省份高校科技创新能力演化状况 | 第113-114页 |
| 4.5 省域高校科技创新能力演化结果分析与对策建议 | 第114-123页 |
| 4.5.1 省域高校科技创新能力的演化结果分析 | 第114-119页 |
| 4.5.2 省域高校科技创新能力演化发展的主要特点和问题 | 第119-121页 |
| 4.5.3 增强省域高校科技创新能力的对策建议 | 第121-123页 |
| 4.6 本章小结 | 第123-125页 |
| 5 结论与展望 | 第125-130页 |
| 5.1 主要结论 | 第125-126页 |
| 5.2 主要创新 | 第126-128页 |
| 5.3 展望 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-138页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第138-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
| 作者简介 | 第140页 |
