首都高技术产业的发展质量与创新效率监测预警分析

张健著的《首都高技术产业的发展质量与创新效率监测预警分析》以首都高技术产业为研究对象，从监测、预测、预警、政策分析和可视化等视角，综合使用多种理论分析和经验分析方法，梳理了高技术产业发展和创新理论体系及指标体系，改进和完善了现有的监测、预测、预警方法，提出了适合首都高技术产业、首都高新技术园区特色的测算模型，对首都高技术产业的发展和创新趋势及驱动因素进行了分析，为提升其创新效率、保障平稳快速发展和加强经济协同性提供有益的理论依据和政策启示，具有重要理论和实践价值。

第1章 首都高技术产业发展现状及影响因素分析
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.1.3 研究内容
1.2 高技术产业的含义和特征
1.2.1 高技术的概念
1.2.2 高技术产业的含义
1.2.3 高技术产业特征分析
1.3 首都高技术产业发展现状
1.3.1 首都高技术产业整体发展情况
1.3.2 首都高技术产业五大行业发展情况
1.3.3 首都高技术产业技术创新情况
1.3.4 首都高技术产业发展的政策与环境
1.3.5 首都高技术产业在全国的地位
1.4 首都高技术产业发展存在的问题
1.4.1 存在技术创新瓶颈及知识产权运用问题
1.4.2 存在一定的成本劣势及融资问题
1.4.3 高技术产业内部各行业发展不均衡
1.5 首都高技术产业发展的影响因素
1.5.1 区域协同创新能力
1.5.2 产业集聚能力
1.5.3 创新政策环境
1.5.4 对外辐射能力
1.5.5 科技创新能力
1.5.6 人力资本及研发投入
1.6 小结
第2章 首都高新技术企业创新效率实证分析
2.1 企业创新的概念及衡量指标
2.1.1 企业创新的概念
2.1.2 企业创新的衡量指标
2.2 高新技术企业创新效率影响因素及其评价指标选择
2.2.1 企业创新效率影响因素
2.2.2 企业创新效率的评价指标
2.3 首都高新技术企业创新发展现状
2.3.1 创新投入现状
2.3.2 创新产出现状
2.4 首都高新技术企业创新效率分析
2.4.1 企业创新效率测算模型
2.4.2 首都高新技术企业创新效率评价
2.5 不同规模的首都高新技术企业创新效率分析
2.5.1 创新投入情况
2.5.2 创新产出情况
2.5.3 TFP平均指数对比分析
2.6 小结
第3章 首都高新技术企业创新绩效与税收优惠政策关系研究
3.1 企业创新绩效与税收优惠政策的概念及作用机制
3.1.1 创新绩效的概念及影响因素
3.1.2 支持高新技术企业的税收优惠政策
3.1.3 税收优惠政策影响企业创新绩效的作用机制分析
3.2 基于处理效应的税收优惠政策评价模型构建
3.2.1 税收优惠政策评价的概念
3.2.2 方法与指标选择
3.2.3 变量选择与样本数据描述
3.3 税收优惠政策对高新技术企业创新绩效影响的实证分析
3.3.1 研发费用加计扣除政策和高新技术企业减免税政策的影响
3.3.2 税收优惠政策影响效果的稳健性检验和进一步分析
3.4 小结
第4章 首都高新技术园区景气监测预警分析
4.1 高新技术园区景气监测预警方法选择
4.1.1 景气监测预警方法分析
4.1.2 景气监测预警方法选取
4.1.3 指标分类方法对比分析
4.1.4 指标权重计算方法对比分析
4.2 高新技术园区监测预警指标筛选与权重确定
4.2.1 首都高新技术园区特征分析及指标选取
4.2.2 数据预处理选取的方法
4.2.3 数据收集和预处理结果及基准指标确定
4.2.4 先行指标、一致指标及滞后指标筛选结果
4.2.5 各项指标的权重分析
4.3 高新技术园区景气监测预警实证分析
4.3.1 指数构建方法对比分析
4.3.2 先行指数、一致指数以及滞后指数构建结果分析
4.3.3 高新技术园区预警景气信号灯构建
4.3.4 景气指数与预警指数的检验
4.4 小结
第5章 首都高新技术园区经济发展及运行情况预测
5.1 基于BP和广义回归神经网络景气预测模型的预测
5.1.1 高新技术园区景气指标体系的构建
5.1.2 基于神经网络的景气预测模型构建
5.1.3 基于神经网络景气预测模型的园区经济预测
5.1.4 基于神经网络的景气预测模型预测分析
5.2 基于10WA算子的多参数指数平滑模型组合预测
5.2.1 多参数指数平滑模型介绍
5.2.2 基于10WA算子的组合预测
5.3 小结
第6章 首都高新技术园区多源数据经济预测研究
6.1 预测指标体系构建
6.1.1 高新技术园区主要影响指标初选
6.1.2 园区内部指标体系构建
6.1.3 外部环境指标体系构建
6.1.4 网络数据指标体系构建
6.2 基于多源数据的经济预测模型选择与构建
6.2.1 预测模型的选取
6.2.2 基于两步法的多元回归预测模型构建
6.2.3 算法优化的神经网络预测模型构建
6.2.4 算法优化的支持向量机预测模型构建
6.3 基于多源数据融合的高新技术园区经济预测实证分析
6.3.1 模型预测流程
6.3.2 模型拟合分析
6.3.3 基于多源数据的中关村总收入预测分析
6.4 小结
第7章 首都高新技术园区经济周期波动特征及成因分析
7.1 研究模型的选择
7.2 数据说明与模型构建
7.2.1 指标选择及样本数据处理
7.2.2 周期测算及影响因素模型构建
7.3 首都高新技术园区经济周期特征实证结果分析
7.3.1 统计结果分析
7.3.2 经济周期测定结果分析
7.4 首都高新技术园区经济周期特征成因分析
7.4.1 内部因素分析
7.4.2 外部因素分析
7.5 小结
第8章 国内外高技术产业发展创新情况对比
8.1 国内地区高技术产业的发展
8.1.1 山东省高技术产业发展情况
8.1.2 安徽省高技术产业发展情况
8.1.3 上海市高技术产业发展情况
8.1.4 天津市高技术产业发展情况
8.1.5 北京市、山东省、安徽省、上海市、天津市高技术产业发展对比
8.1.6 各地区高新技术园区发展情况
8.2 国外高技术产业发展经验借鉴
8.2.1 美国创新战略
8.2.2 德国技术创新战略
8.2.3 日本创新驱动发展
8.2.4 韩国科技创新
8.3 国外高技术产业发展经验及启示
8.3.1 国外高科技产业发展经验
8.3.2 对促进首都高技术产业发展的启示
8.4 促进首都高新技术产业发展的政策建议
8.4.1 不断完善高技术产业发展制度
8.4.2 大力加强产业自主创新能力
8.4.3 提高科技创新资本投入效率
8.4.4 推进产学研平台与市场对接
8.5 小结
参考文献