| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国内外关于区域技术创新能力的研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内外关于区域技术创新能力影响因素的研究综述 | 第15-17页 |
| 1.2.3 国内外研究评述 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4 研究重难点和创新点 | 第20-21页 |
| 1.4.1 本文研究重难点 | 第20页 |
| 1.4.2 创新点 | 第20-21页 |
| 1.5 技术路线 | 第21-23页 |
| 2 相关理论基础 | 第23-39页 |
| 2.1 相关概念的界定 | 第23-25页 |
| 2.1.1 技术创新的界定 | 第23-24页 |
| 2.1.2 区域技术创新的界定 | 第24页 |
| 2.1.3 区域技术创新能力的界定 | 第24-25页 |
| 2.2 区域技术创新能力相关理论 | 第25-31页 |
| 2.2.1 基于国家创新系统理论的分析 | 第25-29页 |
| 2.2.2 基于内生经济增长理论的分析 | 第29页 |
| 2.2.3 基于国家竞争优势理论的分析 | 第29-30页 |
| 2.2.4 基于区域创新系统理论的分析 | 第30-31页 |
| 2.3 变量选择方法 | 第31-35页 |
| 2.3.1 随机森林 | 第31-32页 |
| 2.3.2 支持向量回归机 | 第32-35页 |
| 2.3.3 神经网络回归 | 第35页 |
| 2.4 门槛回归模型 | 第35-39页 |
| 3 区域技术创新能力的现状分析 | 第39-49页 |
| 3.1 区域技术创新能力的现状分析 | 第39-40页 |
| 3.1.1 省际区域技术创新能力现状分析 | 第39页 |
| 3.1.2 三大地区省际区域技术创新能力现状分析 | 第39-40页 |
| 3.2 区域技术创新能力差异的测度 | 第40-49页 |
| 3.2.1 测度方法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 区域技术创新能力差异的测度 | 第42-49页 |
| 4 区域技术创新能力影响因素分析 | 第49-57页 |
| 4.1 区域技术创新能力影响因素分析 | 第49-50页 |
| 4.2 区域技术创新能力影响因素指标体系的构建 | 第50-57页 |
| 5 基于变量选择方法的区域技术创新能力影响因素的选取 | 第57-65页 |
| 5.1 数据来源及数据的预处理 | 第57-58页 |
| 5.1.1 数据来源 | 第57页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第57-58页 |
| 5.2 数据描述性统计分析 | 第58-61页 |
| 5.2.1 原始数据的基本分析 | 第58-60页 |
| 5.2.2 相关性分析 | 第60-61页 |
| 5.3 变量选择与结果分析 | 第61-65页 |
| 5.3.1 变量选择 | 第61-62页 |
| 5.3.2 模型预测效果评价 | 第62-65页 |
| 6 区域技术创新能力影响因素的门槛回归模型的实证研究 | 第65-73页 |
| 6.1 理论模型构建 | 第65-66页 |
| 6.2 区域技术创新能力影响因素的门槛回归模型的实证研究 | 第66-73页 |
| 6.2.1 面板数据模型的设定检验 | 第66-67页 |
| 6.2.2 面板数据模型的参数估计 | 第67-71页 |
| 6.2.3 模型估计结果分析 | 第71-72页 |
| 6.2.4 对策建议 | 第72-73页 |
| 7 结论与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 结论 | 第73-74页 |
| 7.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
| 1.攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第83页 |
| 2.攻读硕士学位期间参加的科研课题 | 第83页 |
