| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·研究思路与方法 | 第13页 |
| ·研究内容与框架 | 第13-14页 |
| ·本文的创新之处 | 第14-15页 |
| 第二章 技术创新与技术创新能力理论 | 第15-22页 |
| ·技术创新理论概述 | 第15-18页 |
| ·技术创新理论起源 | 第15页 |
| ·技术创新定义综述 | 第15-17页 |
| ·国内外研究进展和发展趋势 | 第17-18页 |
| ·技术创新能力概述 | 第18-22页 |
| ·技术创新能力结构的界定 | 第18-19页 |
| ·技术创新能力的评价指标 | 第19-20页 |
| ·技术创新能力的评价方法 | 第20-22页 |
| 第三章 构建安徽省汽车企业技术创新能力评价体系 | 第22-28页 |
| ·安徽汽车产业现状分析 | 第22-23页 |
| ·安徽汽车技术创新概况 | 第23-24页 |
| ·评价体系的构建原则 | 第24-25页 |
| ·全面系统性原则 | 第24-25页 |
| ·独立可比性原则 | 第25页 |
| ·可操作性原则 | 第25页 |
| ·动态连续性原则 | 第25页 |
| ·完备性原则 | 第25页 |
| ·可靠性原则 | 第25页 |
| ·安徽省汽车企业技术创新能力评价指标体系 | 第25-28页 |
| 第四章 基于证据理论的安徽汽车企业技术创新能力评价模型 | 第28-36页 |
| ·多指标多层次评价问题 | 第28页 |
| ·构建评价模型 | 第28-30页 |
| ·证据理论概述 | 第30-31页 |
| ·识别框架(Frame of discernment) | 第30页 |
| ·基本概率分配(BPA)及信度函数 | 第30-31页 |
| ·似真度函数(Plausibility function) | 第31页 |
| ·证据合成法则 | 第31页 |
| ·证据的处理 | 第31-34页 |
| ·评语等级 | 第31-32页 |
| ·指标的mass函数 | 第32-33页 |
| ·混合多属性评价方法 | 第33-34页 |
| ·决策方法 | 第34-36页 |
| ·基于高信任优先的决策方法 | 第34-35页 |
| ·基于期望报酬的决策方法 | 第35-36页 |
| 第五章 安徽省汽车生产企业技术创新能力评价的实证分析 | 第36-49页 |
| ·技术创新能力实证分析的背景 | 第36-37页 |
| ·安徽省汽车生产企业的背景和概况 | 第36-37页 |
| ·实证数据的获取 | 第37页 |
| ·技术创新能力实证分析 | 第37-42页 |
| ·将原始值映射到各评语集上的隶属度 | 第38-40页 |
| ·将隶属度转化为证据合成需要的信度值 | 第40页 |
| ·多层次递阶模型的具体评价过程 | 第40-42页 |
| ·基于期望报酬的决策方法 | 第42页 |
| ·评价结果总体分析 | 第42-45页 |
| ·从创新基础来看 | 第42-43页 |
| ·从创新投入来看 | 第43-45页 |
| ·从创新产出来看 | 第45页 |
| ·评价结果可信度及优势分析 | 第45-46页 |
| ·提高安徽省汽车企业技术创新能力的对策与建议 | 第46-49页 |
| 第六章 结论及展望 | 第49-51页 |
| ·本文的研究工作 | 第49-50页 |
| ·本文的不足和后续研究的展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 1:2005年安徽省六家汽车企业指标数据 | 第54-55页 |
| 附录 2:安徽省汽车企业技术创新能力调查问卷 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与课题 | 第57-58页 |
