| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1．1 解析知识型企业 | 第7页 |
| 1．1．1 知识型企业的涵义 | 第7页 |
| 1．1．2 知识型企业的特征 | 第7页 |
| 1．2 智力资本的界定 | 第7-9页 |
| 1．2．1 智力的含义 | 第7-8页 |
| 1．2．2 资本的含义 | 第8页 |
| 1．2．3 智力资本的含义 | 第8-9页 |
| 1．3 相关概念辨析 | 第9-11页 |
| 1．3．1 智力资本与人力资本 | 第10页 |
| 1．3．2 智力资本与无形资产 | 第10-11页 |
| 1．3．3 智力资本与知识 | 第11页 |
| 1．4 立论依据 | 第11-13页 |
| 1．4．1 研究智力资本的必要性 | 第11-12页 |
| 1．4．2 为何聚焦智力资本的测量与识别 | 第12-13页 |
| 1．5 国内外智力资本研究综述 | 第13-17页 |
| 1．5．1 智力资本研究领域 | 第13-14页 |
| 1．5．2 当前主要的大规模研究项目 | 第14-15页 |
| 1．5．3 小结 | 第15-17页 |
| 第2章 智力资本研究分析模型的构建 | 第17-20页 |
| 2．1 智力资本识别 | 第17-18页 |
| 2．2 智力资本测量 | 第18-19页 |
| 2．3 小结 | 第19-20页 |
| 第3章 智力资本识别 | 第20-30页 |
| 3．1 从产业和企业角度分析智力资本 | 第20-22页 |
| 3．1．1 从产业角度分析智力资本 | 第20-21页 |
| 3．1．2 从企业角度分析智力资本 | 第21-22页 |
| 3．2 智力资本分类法综述 | 第22-26页 |
| 3．2．1 Skandia（1995）智力资本分类法 | 第22-23页 |
| 3．2．2 Annie Brooking（1996）的智力资本分类法 | 第23-24页 |
| 3．2．3 Roos（1997）的智力资本分类法 | 第24页 |
| 3．2．4 Patrick H．Sullivan（1997）智力资本模型 | 第24-25页 |
| 3．2．5 小结 | 第25-26页 |
| 3．3 智力资本的组成与识别 | 第26-29页 |
| 3．3．1 关系资本 | 第26-27页 |
| 3．3．2 结构资本 | 第27-28页 |
| 3．3．3 人力资本 | 第28-29页 |
| 3．4 基于知识流的智力资本价值网络 | 第29-30页 |
| 第4章 智力资本测量 | 第30-61页 |
| 4．1 智力资本测量方法综述 | 第30-34页 |
| 4．2 智力资本价值评估 | 第34-41页 |
| 4．2．1 对智力资本整体价值的财务评估 | 第34-35页 |
| 4．2．2 对智力资本组成部分进行价值评估的基本方法 | 第35-37页 |
| 4．2．3 人力资本的价值评估 | 第37-40页 |
| 4．2．4 小结 | 第40-41页 |
| 4．3 智力资本的绩效测量 | 第41-51页 |
| 4．3．1 测量体系的比较与剖析 | 第41-44页 |
| 4．3．2 非财务测量体系中的IAM和BSC理论 | 第44-46页 |
| 4．3．3 智力资本指标 | 第46页 |
| 4．3．4 人力资本测量 | 第46-49页 |
| 4．3．5 结构资本测量 | 第49-50页 |
| 4．3．6 关系资本测量 | 第50-51页 |
| 4．4 智力资本测量实践 | 第51-55页 |
| 4．4．1 测量结果分析 | 第53-55页 |
| 4．5 智力资本测量结果的深度计算 | 第55-59页 |
| 4．5．1 分析方法介绍 | 第55页 |
| 4．5．2 人工神经网络（ANN）思想与方法的导入 | 第55-57页 |
| 4．5．3 智力资本测量框架的制定 | 第57-59页 |
| 4．5．4 小结 | 第59页 |
| 4．6 智力资本测量的展望 | 第59-61页 |
| 第5章 结论 | 第61-62页 |
| 创新点摘要 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-66页 |
