一、软件推动管理进步（论文文献综述）
黄志[1]（2021）在《人工智能对经济增长的影响研究》文中研究说明纵观人类社会的演进历程,技术创新一直是推动地区乃至国家经济发展的内生动力,是各国抢占国际竞争高地的重要手段。近年来,随着互联网技术迅猛发展、计算机运算能力和运算速度大幅提升以及算法有效性取得极大突破,人工智能在世界范围内取得了突破性进展,并迅速将人类社会送入了智能时代,加速改变着人类社会生产生活的各个方面。基于此,世界各国纷纷围绕人工智能展开了新一轮角逐,美、日、德、法等国先后颁布了一系列扶持人工智能产业发展的政策措施,以期借人工智能之势在新的历史时期抢占国际竞争中的优势地位。就中国而言,人工智能作为一项引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正在受到党中央的高度关注。习近平总书记在2018年10月31日政治局第九次集体学习时强调,要推动我国新一代人工智能健康发展。在2018年12月21日中央经济工作会议上再次强调要加强人工智能等新型基础设施建设。在2019-2020年,进一步强调要积极推动人工智能与媒体、教育、社会治理以及疫情防控等领域深度融合。届此,中国的人工智能及其与经济社会深度融合踏上了新征程。人工智能作为一种技术进步,在与经济社会的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。那么,人工智能技术创新如何影响经济增长?通过什么渠道影响经济增长?“索洛悖论”是否存在?从长期而言,是否会使经济呈现指数级增长趋势?从国际层面而言,人工智能在全球范围内的加速渗透是否会进一步扩大未来南北差距?围绕人工智能的这一系列问题具有相当重要性,但目前尚未有系统性研究,甚至在一些方面仍存在研究空白。为此,论文以经济学为主,结合计算机科学、哲学、数学等多学科理论知识,综合运用历史分析与比较分析相结合、归纳与演绎相结合、理论研究与实证分析相结合、静态分析与动态分析相结合等研究方法,按照“总-分-总”的结构谋篇布局,以研究人工智能对经济增长影响效应。论文主要内容如下:总论部分在系统梳理相关文献、详细阐述理论基础以及清晰刻画人工智能影响经济增长的典型事实基础上,探析了人工智能在向经济社会渗透过程中表现出的四大经济效应:智能渗透效应、边界延展效应、知识创造效应和自我深化效应,并对影响经济增长的三大主要因素（劳动、资本和生产技术）进行分析。在此基础上,通过分析人工智能四大经济效应作用于劳动、资本和生产技术对经济增长的影响效应,提出由劳动渠道、资本渠道和生产率渠道三条渠道构成的人工智能影响经济增长的总体分析框架。分论部分将理论分析和实证检验相结合逐一探讨了人工智能影响经济增长的劳动渠道、资本渠道和生产率渠道。此外,由于数据不可得,无法通过实证分析的方式来识别人工智能对长期经济增长的影响,因此,本文基于理论层面,进一步探讨了人工智能对长期经济增长以及未来南北差距产生影响的作用机理。研究发现:第一,人工智能技术创新能够显着促进经济增长,长期经济增长甚至存在指数级增长的可能。人工智能作为新一轮技术进步最显着的技术创新,与传统技术创新相似,能够为区域乃至国家经济增长提供动力源泉,显着推动宏观经济增长。但与传统技术创新不同的是,人工智能能够通过实现自动化知识生产,为经济提供更强的增长效应,长期而言,如果智能自动化技术进步与新任务边界延展规模一致,经济将实现指数级增长。但不容忽视,人工智能与经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历导入阶段、拓展阶段和成熟阶段等阶段的积累和调整过程。因此,人工智能并非一开始就能对经济增长产生促进作用,在人工智能的导入阶段,将对经济增长产生负向效应。人工智能具有“当代与未来贯通的长期性”,经过导入阶段的积累和调整过程,对经济增长的促进作用才得以显现,长期而言,经济存在指数级增长的可能,但同时伴随着南北差距的扩大。自主创新成为缩小未来南北差距的关键,而提升欠发达国家的技术引进效率仅能够缓解南北差距扩大的趋势。第二,人工智能的发展伴随而来的是劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,而新工作岗位对劳动力的素质和技能要求不断提升,带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,进而对经济高质量增长产生推动作用。劳动是人工智能技术创新促进经济增长的重要渠道之一,劳动渠道主要通过劳动就业路径和劳动收入路径促进经济增长。从劳动就业路径而言,人工智能能够将劳动力从繁琐的工作中解放出来,与此同时,创造新的就业需求,拉动劳动力就业,推动经济增长;从劳动收入路径而言,人工智能能够带来更高的劳动收入水平,对经济增长表现出显着的正向效应。目前,人工智能发展的同时,工作任务标准化、劳动力素质和技能提升以及智能渗透引致就业均能缩小技能收入差距,技能收入差距并未呈扩大趋势,将对经济增长产生正向效应,但不容忽视的是,目前人工智能与经济社会渗透融合尚处于拓展初期,边界延展对技能收入差距的扩大效应并未得到完全释放,未来仍然存在技能收入差距扩大的潜在风险。另外,人工智能在与经济社会渗透过程中同样潜伏着风险和挑战,尤其是在人工智能的导入阶段,会带来智能机器挤出劳动就业,降低劳动收入水平,并加剧收入不平等,进而抑制经济增长。只有经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能的经济增长效应才能真正发挥作用。第三,人工智能在经济社会的快速渗透将吸引更多的资本积累,增加资本投资,提升资本的生产效率,对宏观经济增长产生支撑作用。资本是人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道主要通过资本积累路径和资本结构路径发挥作用。就资本积累路径来看,在人工智能的导入阶段,人工智能资本增加的同时挤出传统资本,由于增加的人工智能资本难以弥补挤出的传统资本,进而资本积累下降,抑制经济增长,但经过导入阶段的调整和技术积累,人工智能能够吸引更多的资本投资,增加资本积累,且增长幅度大于下降幅度,进而资本积累总体呈上升趋势。中国作为最大的发展中国家,资本积累尚存在较大空间,通过增加资本积累能够促进经济增长。就资本结构路径来看,受行业工作任务特征的影响,人工智能的渗透难度存在行业差异。由于产品生产部门智能渗透相对容易,将吸引大量人工智能资本和部分传统资本流入,而服务部门智能渗透难度大,该部门新增的高技能岗位将吸引大量传统资本流入。在两种资本的流动过程中,无论是产品生产部门大量采用人工智能资本替代劳动力,还是服务部门部分采用人工智能资本替代劳动力,传统资本与高技能劳动力相结合进行生产,都将提升资本的生产效率,促进经济增长。第四,人工智能的发展能够突破“索洛悖论”的怪圈,显着提升技术效率,最终体现为全要素生产率的增长,为经济增长提供力量源泉。生产效率是除劳动和资本外人工智能技术创新促进经济增长的又一渠道,而这一渠道包括技术进步路径和技术效率路径。但实证发现,生产率渠道主要通过技术效率路径发挥作用,技术进步路径的作用并不显着。具体而言,现阶段,人工智能技术创新对促进技术传播和扩散、科学发现与发明以及技术革新和改进等的作用并不显着,难以通过技术进步路径实现经济增长。但能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行的模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。然而,人工智能并非一开始就能提升全要素生产率,同样需要调整和技术积累的过程。人工智能在导入阶段,由于“索洛悖论”的存在,对经济增长的促进作用并不明显,但随着人工智能在行业应用的逐渐成熟,“索洛悖论”将消失,全要素生产率显着提升,且提升幅度大于前期的下降幅度,进而实现经济增长。最后对论文的研究结论进行总结,并就中国人工智能发展提出了政策建议。另外,本文可能的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,多角度、综合系统地分析了人工智能影响经济增长的三条渠道,补充和拓展了人工智能与经济增长的相关研究。围绕人工智能与经济增长的已有研究往往直接指出人工智能对经济增长的影响方向,而缺乏作用机理分析,或者从某一方面研究人工智能对经济增长的影响,缺乏多视角、综合系统的研究。本文基于人工智能影响经济增长的典型事实,从劳动、资本和生产率等多角度出发,综合系统地分析了人工智能影响经济增长的作用渠道,在一定程度上补充和拓展了已有的相关研究:（1）劳动渠道。人工智能的发展伴随着劳动力从机械化、知识创造性低的工作和既定程序的开放型脑力劳动中解放出来,创造的新就业岗位带来高技能劳动力需求扩大和实际工资水平提高,推动经济高质量增长,与此同时,人工智能也将带来技能溢价,加剧收入不平等,进而抑制经济增长。（2）资本渠道。人工智能能够增加资本积累,带来人工智能资本和传统资本在行业流动,提升资本的生产效率,推动经济增长。（3）生产率渠道。人工智能在行业的应用过程中能够提升其他生产要素间衔接配合的契合度,补充或增强传统生产要素,带来微观主体的管理方式、社会管理方式以及经济社会组织运行模式不断改革,改善要素质量与配置效率,进而驱动经济增长。第二,考虑了人工智能对经济社会产生影响的阶段差异,从理论上科学、全面地认识了人工智能在渗透融合的不同阶段对经济社会的风险与机遇。人工智能向经济社会渗透融合并非一蹴而就,而是会经历从导入到不断成熟的过程,因此,其对经济社会的作用效应也将存在阶段差异。Hémous&Olsen（2015）、王君等（2017）等研究注意到了人工智能对劳动就业和收入差距产生影响的阶段差异,但在人工智能的其他相关研究中并未受到重视。因此,围绕人工智能与经济增长的已有研究均未考虑人工智能产生影响的阶段差异,进而忽略了人工智能对经济社会产生影响的调整过程,而调整过程往往伴随着风险与挑战。因此,缺乏这一考虑,可能导致研究结论出现偏差。本文将人工智能产生影响的阶段差异引入分析过程,分析了人工智能在与经济社会渗透融合的不同阶段通过作用于劳动、资本和生产率对经济增长的作用效应,明确了人工智能风险和机遇的阶段存在性。在一定程度上,这是对既有人工智能与经济增长相关研究的一个重要补充。第三,从行业层面出发,探索出了一种衡量人工智能发展水平的方法,弥补了目前人工智能相关研究在数据选择上的不足。受相关数据可得性的限制,国内围绕人工智能的实证研究较少,已有的实证研究主要采用工业或制造业机器人数据进行研究,并不能全面反映人工智能在整个国民经济行业的渗透情况,得到的结论存在片面性。本文采用人工智能相关专利申请量作为衡量人工智能发展水平的代理变量。基于本文对人工智能的界定,分别以“人工智能”“算法”“专家系统”“机器人”为关键词,在Patenthub专利汇全球专利数据库搜索专利数据,将重复的数据进行剔除,并将得到的人工智能专利数据根据三个层次分入我国国民经济各行业。第一个层次:按国际专利分类（IPC）主分类号归类;第二个层次:难以按IPC号分类的专利数据按照《国际专利分类与国民经济行业分类参照关系表》归类;第三个层次:剩余的专利数据按用途划分。最后形成2003-2018年19个行业人工智能专利绝对量的面板数据。这一数据清晰地反映了人工智能在不同行业的渗透情况,以及对不同行业产生的影响效应。基于此,实证检验了人工智能的经济效应,克服了人工智能与经济增长相关研究在人工智能代理变量选取上的不足。
李晓峰[2]（2021）在《信息服务业演变及其对国民经济产业结构影响的研究》文中研究表明在数字经济和信息消费的带动下,我国信息服务业规模稳步增长,步入稳中向好的发展阶段。在2019年,信息传输、软件和信息技术服务业增加值达到32690亿元,比上年同期增长18.7%,在国内生产总值中占比3.3%;在2020年,其增加值达到38214亿元,同比增长16.9%,在国内生产总值中占比达到3.76%。信息服务业是信息产业中的软产业部分,是连接信息设备制造业和信息用户之间的中间产业。随着信息技术在国民经济各部门不断渗透,信息服务业呈现服务网络化、应用平台化、软件服务化,产业融合化发展态势。不断提升信息服务业的供给能力,持续深化信息服务业与其他产业的融合发展,对实现传统产业结构优化,效率效益双提升,对实现国民经济高质量发展具有重要的战略意义。要实现信息服务业供给水平的不断提高以及与其他产业的深度融合发展,充分发挥信息服务业作为国民经济高质量发展新动能的效用,需要回答以下问题:一是信息服务业自身发展演变有何规律,包括信息服务业内部结构的演变特点以及信息服务业对其他产业供给和需求的演变特点;二是在我国现有技术条件下,作为信息服务业重要组成之一软件部分在总量以及细分行业生产过程中扮演何种角色,是否已然成为与劳动要素、资本要素同等重要甚至更加重要的生产要素参与生产过程,实现价值增值;三是从产业关联角度,细分产业对信息服务业的供给推动和消耗拉动作用是否在不断增强;四是在以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局下,信息服务业如何抓住新一代信息技术兴起和发展的战略机遇,成为数字经济发展的主力军。为回答以上问题,本文从以下五个方面展开。一是厘清信息服务业的内涵和外延,揭示其自身演化发展的特点。本文通过对信息技术进步与信息服务新业态涌现进行归纳总结,研究了在2007年至2018年期间科技型、生产型和消费型信息服务业发展变化的趋势和特点,信息服务业内部结构演化发展特点以及科技型、生产型和消费型信息服务业内部结构演化发展特点。二是以投入产出视角,研究了 2007年至2018年期间信息服务业与三次产业以及国民经济细分部门前向关联和后向关联的演变特征。在研究信息服务业对细分部门供给与需求的变化趋势时,分别计算了2007年至2018年期间信息服务业对细分部门分配与消耗的分布概率、偏斜系数,构建了分配与消耗的洛伦兹曲线以及帕累托曲线,从而揭示信息服务业对细分部门分配和消耗的演化特点。通过构建完全消耗累积-完全供给曲线探析了细分部门之间间接分配存在差异的原因,通过构建完全分配累积-完全消耗曲线探析了细分部门之间间接消耗存在差异的原因。通过产业波及分析,揭示了信息服务业及其子行业对国民经济发展的推动力和影响力演变规律。三是将软件资本存量作为独立的生产要素进行研究,构建了劳动-传统资本-软件资本三要素两级嵌套标准化CES生产函数模型,测算了在我国当前技术水平下,软件要素、传统资本要素以及劳动要素在总量生产函数以及细分部门生产函数中的替代关系以及各自的贡献率。对细分部门软件资产增长率与经济指标增长率是否存在格兰杰因果关系进行检验,并以检验结果为目标函数,研究了软件资产在经济指标中的占比对经济发展的影响。在构建总量生产函数时,采用构建的1995年至2002年期间新增固定资产数据以及国家发布的2003年至2017年期间新增固定资产数据作为投资序列,分别对我国1995年至2017年共23年时间跨度的总量、三次产业以及细分部门的固定资本存量进行了系统估算并验证了估算方法的合理性和估算结果的准确性。在进行CES生产函数参数估计时,分别采用了非线性局部优化、全局优化以及局部-全局优化相结合的迭代算法,提高了估算的准确性。在研究细分部门软件资产占比对其发展的影响时,对在2007年至2018年期间完整披露软件资产情况且披露数据呈平稳序列的539家上市公司的软件资产增长率与营业收入增长率、利润增长率、利润收入比增长率以及增加值增长率等指标进行格兰杰因果检验。而后,以格兰杰因果检验结果为目标函数进行数据挖掘分析,探讨细分部门软件资产在经济指标中占比的范围以及占比的增长率对细分部门发展的影响。四是以产业关联理论为指导,从需求和供给两个方面探析了 2007年至2018年期间三次产业以及细分部门对信息服务业的前向推动和后向拉动作用的变化趋势,测算了细分部门对信息服务业的直接供给在细分部门中间需求中占比以及细分部门对信息服务业的直接消耗在细分部门中间供给中占比的变化趋势,从而更加准确的揭示了细分部门与信息服务业融合程度不断加深的发展特点。五是采用自上而下的方法编制了 2017年宏观SAM和对应的39部门微观SAM。在对当前国内和国际形势进行细致分析后,以一般均衡理论为指导,以前四个部分研究成果为基础,引入价格激励机制以及不完全替代关系,构建了以劳动要素、传统资本要素和软件要素作为初始投入的开放型信息服务业CGE模型,分别模拟了人民币贬值2.59%,出口受挫（国际商品价格下降5%）,资本要素价格上涨5%,劳动要素价格上涨5%等国内外经济环境变化以及对信息服务业进行税收优惠,加大对信息服务业投资等政策冲击单独以及复合叠加冲击对国内生产总值、国内市场供需、进出口、生产要素需求、居民收入、居民福利、企业收入以及政府收入等指标的影响并从经济运行的角度进行了解释,探讨如何在新发展格局下发展信息服务产业,促进国民经济高质量发展。开放型信息服务业CGE模型的建立,将价格激励机制以及不完全替代关系引入模型,量化了各部门在经济约束范围内最优化行为。通过对信息服务产业政策的模拟,探明信息服务业促进国民经济高质量发展的内在逻辑,从而为信息服务产业政策制定提供了数据支持和理论指导。本文的主要研究结论有:一是信息服务业是信息技术不断创新发展的结果,也是信息技术持续进步的重要推手。信息技术进步与信息服务新业态涌现呈现明显的互动关系,即信息技术的发展催生信息服务新业态的涌现,而信息服务新业态的广泛渗透为信息技术的发展提供重要支撑并催生出新的信息技术需求。在2007年至2018年期间,科技型、生产型以及消费型信息服务业总量均呈增长趋势,互联网及相关服务业在三种信息服务业态中均呈增长趋势。科技型信息服务业与生产型信息服务业在信息服务业中的占比呈增加趋势,内部结构不断优化,即信息传输服务业占比在逐渐降低,而软件和信息技术服务业占比在逐渐提高。与科技型信息服务业和生产型信息服务业相比,我国消费型信息服务业规模相对较小且消费类型主要以信息传输服务为主。消费型信息服务主要供给对象为城市居民,农村居民消费规模较低。在2007年至2018年期间,电信、广播和卫星传输等业务正在向大数据、云计算、物联网等相关增值服务迁移,依托于新一代信息技术的服务业态范围不断扩大。二是在2007年至2018年期间,第三产业在信息服务业总供给和总消耗中所占份额显着增加。信息服务业与第二产业的间接经济联系更紧密,而与第三产业主要以直接经济联系为主。信息服务业具有非常强的内生增长性,其在2007年至2018年期间对自身的直接消耗增长约5.5倍,完全消耗增长了约5.8倍。信息服务业对细分部门存在不均等分配和不均等消耗且不均等程度在逐渐加大。由于间接分配和间接消耗的存在,信息服务业直接分配和直接消耗的不均等程度均高于完全分配和完全消耗的不均等程度。信息服务业对细分部门的间接分配差异来源于细分部门完全消耗累积的不同,而信息服务业对细分部门的间接消耗差异来源于细分部门完全供给累积的不同。在信息服务业的子行业中,信息技术服务业以及信息传输服务业对国民经济的推动作用较强而拉动作用不显着,属于强制约部门。三是采用本文构建的1995年至2002年新增固定资产数据和国家统计发布的2003年至2017年新增固定资产数据作为投资序列对我国1995年至2017年期间总量资本存量进行估算,估算结果更加合理准确。软件要素在总量和部分细分部门生产函数中提高了要素间的替代弹性,促进了要素资源高效合理流动,发挥了降本增效的作用。当软件资本存量作为独立要素进入总量生产函数时,劳动要素与传统资本要素的替代弹性,技术效率参数以及规模报酬参数均提高。当软件要素与劳动要素进行合成时,将提高劳动要素的贡献率。在细分部门生产过程中,随着软件资产占比的不断提高,软件要素、劳动要素以及传统资本要素之间由不显着替代关系逐渐演变为显着替代关系,由弱替代关系逐渐演变为强替代关系。在539家上市公司中,软件资产增长率与营业收入增长率等经济指标存在格兰杰因果关系的比例高达82.2%,互为格兰杰因果关系的比例达到40.1%。数据挖掘分析结果表明:细分部门软件资产占比对经济的影响呈现“回归”特点。软件资产在营业收入等经济指标中占比过高,将存在软件资产占比上限,如果继续追加对软件要素的投资,将会出现“过度投资”问题;软件资产在营业收入等经济指标中占比过低,则存在软件资产占比下限,如果不能及时追加对软件要素的投资,将会出现“投资不足”问题。四是第三产业对信息服务业的直接消耗和直接分配均显着高于第二产业对信息服务业的直接消耗和直接分配。而由于第二产业对信息服务业的间接消耗效应较第三产业更强,从而缩小了第三产业对信息服务业完全消耗与第二产业对信息服务业完全消耗的差距。整体来看,细分部门与信息服务业的融合程度呈现逐渐加深趋势。五是人民币贬值在一定程度上促进了国内总供给中的出口供给而抑制了国内总需求中的进口需求,提高就业,但会造成物价上涨,存在通胀的风险。国际商品价格下降则在一定程度上抑制了国内总供给中的出口供给而促进了国内总需求中的进口需求,导致失业率提高,经济发展趋缓。资本要素价格上涨或劳动要素价格上涨均使生产成本上升,进而使国内总需求下降。细分部门因分属劳动密集型、资本密集型以及要素间替代关系不同而呈现差异性变化趋势。对信息服务业实施税收优惠政策或加大对信息服务业的投资力度均对国民经济产生正向作用。在实施税收优惠政策时,将通过“政府让利信息服务类企业”,进而惠及对信息服务高消耗类产业,最终促进整个国民经济发展的路径实现。在实施加大对信息服务业投资力度的政策时,则通过提高信息服务业需求,进而带动信息服务业高消耗类企业发展,最终促进整个国民经济高质量发展的路径实现。在劳动要素价格上涨或资本要素价格上涨的情况下,加大对信息服务业投资力度能够在一定程度上抑制或者抵消因要素价格上涨而对经济产生的负向作用。
刘宁[3]（2021）在《面向智能互联时代的中国工业设计发展战略和路径研究》文中认为当前,全球经济社会发展正在经历从要素驱动到创新驱动的根本改变,欧美日等发达国家及我国均已将创新驱动、提质增效上升为国家发展战略。近年来,随着一大批创新型企业的兴起（如苹果、小米、海尔、特斯拉等）,越来越多的学者提出,技术能力和市场能力构成了经典创新耦合模型的基础,但除此之外,还存在第三种创新驱动模式——设计驱动型升级。自2000年起,众多国家制定了国家层面的设计政策与发展体系,其中,不乏将设计产业政策作为国家战略选择与政策制定的关键部分。因此,在此时代背景下,工业设计如何演变和进化,以及我国未来5-10年,工业设计相关国家战略的前瞻探析和实施路径的科学选择是亟待研究的问题。本文通过文献研究、案例研究、溯因研究、系统分析等方法,从社会学、经济学、人类学、设计学等多方面、多领域进行了深入研究。文章首先分析了国际国内工业设计发展的现状及趋势,总结了我国工业设计正在发生的三方面深刻变化,即创新属性、创新关系、创新业态。由此,提出了在我国传统设计服务向设计产业转变和升级这一重要论点。进而,明确界定了工业设计产业的概念、特征,并基于发展社会学、产业生命周期理论、范式与范式转变的机会窗口、国家竞争优势理论等,通过钻石模型、SWOT分析,结合阿里巴巴、小米、方太等实际案例,解析了如何推动设计服务向设计产业转变,以及如何构建我国工业设计发展的新阶段,即在智能互联为产业发展趋势的背景下,着力构建设计创新力的新属性、创新驱动力的新生态、社会发展力的新关系、国际影响力的新姿态等战略。最后,具体规划了战略实施路径,其一,建设创新型公共服务平台,包含创建国家工业设计研究院、建设工业设计产业互联网平台两个部分。其二,产出工业设计标志性成果,包括成立并发展世界设计产业组织、持续举办世界工业设计大会、继续举办国家工业设计奖等。其三,开展工业设计人才培养工程,包括建设设计开放大学、实施工业设计领军人才计划、开展设计人才能力素质评价等。其四,提升工业设计在产业发展中的作用,包括实施制造业设计能力提升行动计划、实施设计赋能乡村产业振兴计划两个部分。本次研究遍览美国、英国、德国、日本、韩国等,分析总结全球20多年工业设计发展历程,紧扣互联网、大数据和人工智能等时代浪潮,并基于产业发展理论,提出我国未来工业设计的发展战略及实施路径,研究具有一定的理论意义与实践应用价值。
李伟[4]（2020）在《流空间视角下人力资本促进创新的机制研究》文中进行了进一步梳理近年来,我国人力资本总量持续增长并带动创新,但在全国、区域和产业层面上却也同时存在人力资本投入递增与全要素生产率递减的“索洛悖论”现象。要素总量堆积无法带来创新效率的提升,对此传统人力资本理论更注重对总量的静态分析,即通过分解人力资本结构（以受教育程度、职称水平为维度）,测度不同类型人力资本投入与创新产出的关系,但很少考虑结构内人力资本间的相互关系,在此过程中信息技术也只是被视为人才掌握的一种工具,忽略了其对人力资本结构的深度影响以及由此而变的创新效率。因此,本文引入流空间理论,借助其对信息时代新空间结构形成及运作机理的动态表述,建立信息技术冲击下的人力资本结构理论分析框架,从人力资本结构内多主体相互作用的视角研究人力资本促进创新的机制问题。依托流空间理论及成本理论可见,信息技术进步所导致的成本变化（集聚成本、分工成本、协作成本、知识溢出成本）引发人力资本结构变化,具体体现在人力资本之间集聚、传导、约束、发展四个动态关系层面上,继而影响到创新。在集聚层面上,Java抓取的大数据显示,直接参与创新的人力资本（科研人才）在信息技术构建的空间内共同集聚,结成学习交流型、任务协作型、任务发布型、全民参与型、伴生反馈型等流空间组织,更加灵活地参与创新;在传导层面上,固定效应模型和随机前沿模型的分析表明,以上集聚关系及其创新成果的实现,并非仅仅依靠科研人才这一群体就能够实现,而需依赖于信息技术服务业、交通运输业、金融业人力资本以及企业家等作为传导创新价值的节点,任何一个人力资本节点的缺失都会制约创新效率;在约束层面上,使用Hansen门槛模型可以进一步发现,这些人力资本之间除了互为节点的关系外,还存在更为深入的内在约束关系,即信息技术服务业人力资本对科研、交通运输业、金融业人力资本以及企业家等人力资本存在约束作用,只有达成一定门槛值（lninf>9.105）才能发挥出整体人力资本的创新效率;在发展层面上,理论说明结合实例分析表明,以上集聚、传导、约束三个层面关系的充分发展,将会最终促使科研人才与其他人才之间通过互动形成一种新的发展关系,即不断模糊创新活动中专业创新者与非专业创新者、生产者与消费者、消费者与投资者之间的边界,吸引更广范围的大众人力资本参与到科研人才中来,直至实现全民创新。综上所述,本文的结论有四点:第一,人力资本集聚成的流空间组织,在现实中表现出自管理与自建设模式成型、即时延时功能强化、线上线下同步发展等显着特征。但要更好地提升这些组织的创新效率,需要由“孤岛”建设思维转向主动联结、由任务服务转向空间场景构建、由虚拟现实并行发展转向促进融合发展。第二,科研领域、信息技术服务业、金融业人力资本以及企业家等与创新之间呈显着正相关关系,各类人力资本缺一不可。其中,科研、信息技术服务领域人力资本对知识创新和技术创新都有正向促进作用,而后者在促进技术创新、技术成交方面的作用要大于其对知识创新的作用。进一步的效率分析表明,科研领域、租赁和商务服务业人力资本以及企业家在当前我国创新中具备效率,其他行业人力资本则表现出区域间的无效率或低效率,制约了整体创新效率的提升。为更好传递创新价值,需要保持人力资本节点的完备性,优化我国当前人力资本结构。第三,信息技术服务业人力资本对科研、信息技术服务业、金融业人力资本以及企业家等存在门槛约束效应,能够制约到创新效率的发挥。分区域的实证结果表明,在中西部地区引进与培育信息人力资本,对于创新的促进作用尤为明显,尤其是对于西藏、青海和宁夏三省,达到信息人力资本门槛后,区域创新效率将会得到显着提升。第四,以上条件的充分实现将最终促进创新的发展,即吸引更多大众人力资本参与创新。但这种发展还应以众筹众创等特定功能的创新平台建设、依托现有平台优势打造完整众创生态、以制度与标准建设保障跨平台融入以及引入创新文化与市场激励作为前提条件。本文的创新点主要如下:第一,引入流空间理论,借助其表述空间结构及运作机理的特殊视角,分析人力资本在“工业时代—信息时代”结构的变化,着重强调结构内人力资本之间的动态关系,具体体现为集聚、传导、约束、发展四个层面;第二,将成本分析纳入流空间的理论框架,从集聚成本、分工成本、协作成本、知识溢出成本四个维度,解释流空间的成因以及由此给人力资本结构与创新带来的变化;第三,使用大数据抓取技术分析验证流空间的形态特征与集聚倾向,采用异质性随机前沿模型、门槛模型等测度人力资本之间的内在关系,采用理论说明结合现实案例的方式分析人力资本主体的扩张趋势。在对创新因变量的选取上,除使用常见的论文指标,也使用专利数量、技术市场成交额等以期反映创新驱动经济社会发展的实际能力。
于长钺[5]（2020）在《新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究》文中研究说明全球科技创新进入空前密集活跃期,新一轮技术革命和产业变革正在重构全球创新版图、重塑全球经济结构。新一代信息技术产业是战略性新兴产业的重要组成部分,主要包括下一代信息网络产业、电子核心产业、新兴软件和新型信息技术服务、互联网与云计算、大数据服务、人工智能等。它具有创新性最活跃、带动性最强、渗透性最广等特点。发展新一代信息技术产业对于提升我国科技创新实力、培育新经济增长点、促进传统产业转型升级和推动经济高质量发展具有重要意义。特别是在我国经济由高速增长转向高质量发展的新阶段,在优化经济结构、转换增长动力的攻关期,需要以新一代信息技术产业为突破口,紧抓全球新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起的历史性交汇期,加快抢占未来科技和产业竞争制高点,构建全球竞争新优势。新一代信息技术产业对我国经济发展起着举足轻重的作用,但如何从新一代信息技术产业的内涵特征出发,深入探讨新一代信息技术产业发展机理、剖析新一代信息技术产业与经济增长的相互关系、找出影响新一代信息技术产业发展的因素,尚需进行更加深入细致的研究。本文从相关理论和研究现状出发,以新一代信息技术产业发展评价为抓手,通过评价,得出新一代信息技术产业发展指数,以新一代信息技术产业发展指数为因子,从理论和实证两个方面,研究影响新一代信息技术产业发展的外部因素,以及新一代信息技术产业发展与经济增长效应之间的关系。主要研究内容及结论如下。第一,梳理并分析了新一代信息技术产业发展相关理论基础与文献,以产业发展理论、经济演化理论、技术创新理论和扎根理论为基础,从信息技术产业影响因素、信息技术产业对经济增长影响、信息技术产业动态演化三个方面进行了系统回顾,掌握了相关领域研究现状,为新一代信息技术产业发展评价、影响因素分析、经济增长效应分析提供了理论支撑。第二,对新一代信息技术产业的发展演进机理进行了细致的分析。从新一代信息技术产业形成的基本条件、基本特征、发展现状、面临的机遇与挑战等不同方面对新一代信息技术产业发展进行了细致的刻画。第三,构建了一种基于动态演化视角的新一代信息技术产业发展评价指标体系,科学合理地评价了我国新一代信息技术产业的发展水平。基于扎根理论,采用质性分析软件MAXQDA,对从CNKI数据库中检索出的相关文献进行分析,通过开放性编码、主轴编码、选择性编码,对相关数据进行清洗、钻取、试探性质性分析和理论饱和度检验,构建了包含60项指标的新一代信息技术产业发展评价初始集,在此基础上,提出了采用最大信息系数MIC与欧氏距离相结合的K-means聚类算法对评价指标体系进行筛选的方法,该算法充分利用MIC能够较好处理高维数据的优点,以及欧氏距离能够准确定位聚类中心的特点,从两个方面对K-means算法进行了改进,一是聚类中心点选取,提出了以欧氏距离均值为中心的临时聚类中心选择方法,每次聚类时,选择与该临时中心欧氏距离最远的点作为新的聚类中心;二是聚类原则,采用MIC值代替欧氏距离值。仿真实验结果表明,该算法在迭代次数、聚类正确率方面具有优势。通过该算法,探索建立了由40项指标组成的我国新一代信息技术产业发展评价指标体系,其中沿用21项指标,新增19项指标;分别采用熵权法、时点权重法计算出静态视角和动态视角下新一代信息技术产业发展指数,基于2011-2017年我国29个省域的面板数据,对指标体系的合理性进行了验证,并从全国、区域、省域、具体指标四个维度对评价结果进行了相应分析。研究结果表明,（1）随着政府出台政策的不断优化,我国新一代信息技术产业呈上升趋势发展。（2）我国新一代信息技术产业的发展水平是不平衡的。（3）区域排名变化整体变化不大。（4）要大力发挥新一代信息技术产业的带动性、渗透性和融合性作用。第四,构建并验证了新一代信息技术产业发展影响机制理论模型。基于扎根理论,通过关联矩阵结构分析和选择性编码,找出了新一代信息技术产业发展影响因素,构建新一代信息技术产业发展影响机制模型。以新一代信息技术产业发展指数作为因变量,采用面板数据固定效应和分位数回归模型,从实证角度,量化分析了人力资本水平、基础设施水平、金融水平、产业结构水平、经济开放水平、城镇化发展水平在不同阶段、不同区域对新一代信息技术产业发展产生的影响,为推动新一代信息技术产业发展提供了理论和实证依据。较单一维度下传统线性回归、固定效应回归等模型,提高了新一代信息技术产业发展影响因素回归分析的有效性、稳定性。模型回归结果表明,在不同的发展阶段、不同的地域,各因素的作用水平各不相同。从横向来看,在新一代信息技术产业的成长期,基础设施水平和金融发展水平是产业起步的关键,伴随着新一代信息技术产业的深入发展,这些生产要素所能发挥的作用接近极限,而人力资本水平在新一代信息技术产业发展中的重要性则呈上升趋势。从纵向来看,在新一代信息技术产业的成长期,基础设施水平和金融发展水平比人力资本水平的作用强;在新一代信息技术产业发展期,人力资本水平的因素逐渐凸显;在新一代信息技术产业成熟期,人力资本水平成为最重要推动要素。从地域来看,在东部发达地区,人力资本水平对于新一代信息技术产业发展具有显着促进作用,且作用力日益提升,基础设施水平和金融发展水平对于新一代信息技术产业的发展也是正向促进作用,但其促进作用伴随新一代信息技术产业的发展逐步减弱。产业结构水平和经济开放水平只有当新一代信息技术产业发展较为成熟时,才会发挥正向促进作用;在中部地区,基础设施水平和人力资本水平对新一代信息技术产业发展起着显着的促进作用,城镇化发展水平在新一代信息技术产业发展的成长期也会有正向促进作用;在西部地区,新一代信息技术产业发展关键在于基础设施水平,金融发展水平在西部地区新一代信息技术产业发展中也发挥着正向促进作用。第五,提出了基于PVAR模型的新一代信息技术经济增长动态效应分析方法,并通过动态面板GMM估计、脉冲响应函数、预测误差的方差分解,实证分析了新一代信息技术产业与经济增长之间的动态关系。本文利用2011-2017年我国29个省域的数据和计算得出的新一代信息技术产业发展指数,在数据平稳性检验、最优滞后阶数计算的基础上,以新一代信息技术产业发展指数为因子,构建了适用于新一代信息技术与经济增长动态关系的面板向量自回归模型（PVAR）,通过动态面板GMM估计、脉冲响应函数、预测误差的方差分解,检验二者相互冲击情况。研究结果表明,（1）新一代信息技术产业与经济增长存在动态均衡关系,两者相互促进,但两者的促进关系是非对称的:新一代信息技术产业对经济增长具有长期效应,而经济增长对新一代信息技术产业则是短期效应;（2）两者的贡献度不同:新一代信息技术产业对经济增长的贡献度比较大,而经济增长对新一代信息技术产业的贡献度比较小。第六,依据产业集群理论,采用空间计量模型,以新一代信息技术产业发展指数为因子,实证分析了新一代信息技术产业与经济增长的空间关联关系。鉴于当前新一代信息技术产业对经济增长实证研究尚待深入且大多忽略了空间因素,本文依据产业集群理论,应用空间自相关检验、空间计量模型等方法考察新一代信息技术产业与经济增长的空间相依性,以及新一代信息技术产业对经济增长的空间溢出效应。同时,本文基于2011-2017年我国29个省域的面板数据,构建了由基础设施水平、经济开放水平、人力资本水平等控制变量组成的空间计量模型。研究结果表明,（1）新一代信息技术产业和区域经济增长存在显着的空间依赖性,两者之间依存性和集聚性现象明显。（2）从模型的对比效果发现,考虑空间因素的空间计量模型要优于普通面板模型。由此得出,在选择新一代信息技术产业发展地区时,应该充分考虑空间因素,优先考虑周边拥有一定产业基础的地区、进而形成空间联动效应。第七,提出了促进新一代信息技术产业发展的政策建议。以我国新一代信息技术产业发展的现状分析为基础,依据所提出的新一代信息技术产业发展评价指标体系、构建的面板分位数回归模型、面板向量自回归模型和空间计量模型实证分析结果,提出了大力支持和推动新一代信息技术产业发展、积极引导新一代信息技术产业聚集发展、因地因时施策统一协调发展、全面推进新一代信息技术产业与实体经济融合发展等对策及建议。总体而言,本文在理论研究方面,弥补了当前研究领域存在的不足;在实践方面,结合实证分析结果,提出了加强新一代信息技术产业发展的对策和建议。上述研究成果,对于新一代信息技术产业的未来发展具有重要的参考和指导意义。
教育部[6]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中提出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
张元梁[7]（2020）在《我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究》文中认为作为第一生产力的体育科学技术是竞技体育可持续发展的重要推动力,体育科技与竞技体育是一个既相互牵制,又协同共生的复合大系统。其中,体育科技在促进系统稳固可持续发展中起到重要的主导作用。我国在建设竞技体育强国的改革发展进程中,我们需要继续借助和依靠体育科技,不断提升对体育科技与竞技体育两者相互关系与融合发展规律的理性认识,并充分利用体育科学研究与开发,力求达到两者之间的有序与和谐,才能最终实现我国体育科技与竞技体育的良性融合可持续发展。因此,要想提升我国体育科技创新能力,更好发挥体育科技进步对竞技体育事业发展的重要支撑作用,需要我们对体育科技进步及其对竞技体育的促进效应进行系统探索研究。本研究旨在依据系统科学理论和社会网络分析等理论与方法,对我国体育科技与竞技体育相互关系进行系统理论分析。在此基础上,从定性和定量相结合的角度,对我国体育科技发展中的体育科学研究特征和体育专利技术研发特征进行分析,同时在对我国体育科技进步进行追踪观测的基础上,探索体育科技对竞技体育的影响,最后对我国体育科技攻关与服务特征进行分析,从而更好地为体育科技与竞技体育可持续发展提供一定的参考。经研究分析,得出以下主要结论:（1）体育科技进步与竞技体育是一个相互制约、相互作用、协同进化的动态演化系统,其动力机制主要包括竞技体育发展需求的拉动力、体育科技自身创新的推动力以及包括相关政策规范在内的外部环境支持力,两者即是在此三方面力量的相互作用和共同推动下不断演化发展。（2）我国体育科学研究经过多年发展取得了长足进步,并在国际上踏入高产高影响力国家行列,同时产生了一批诸如上海体育学院、北京体育大学等国际高影响力的体育科研机构,凭借高产和高质的论文成果跻身世界顶尖级研究机构行列,中国体育科学研究步入了新时代。然而,我国的影响力并未处于世界领先地位,与全球领先国家和机构相比,尚有较大差距。我国在体育科学研究国际合作中处于主导地位,但在国际合作论文产出的绝对值上中国与美国仍存在较大差距,运动创伤学、运动生理学、运动康复学及运动心理学等是我国国际合作频率最高的领域,国际合作网络呈现出明显的核心-边缘结构特征,在合作网络规模上,美国核心圈和外围圈明显大于中国。（3）我国在体育自主创新技术研发领域取得了显着进步,体育专利申请数量逐年攀升,并在数量上占据世界领先地位,然而在专利申请量激增的同时,随之而来的是专利质量参差不齐,多数技术还停留在低技术含量的外观设计和实用新型的边缘技术。完善的专利制度、良好的专利保护意识、广阔的国际市场范围、稳固高效的研发团队以及高科技核心专利技术,成为国外领先国家与核心企业重要的专利技术研发战略。（4）上世纪90年代,我国体育科技进步相对发展比较缓慢,无论是科技人员、科技经费的投入等均处于较低水平,体育科技进步贡献率较低,进入21世纪以来,随着我国在体育科技人力和经费等方面投入的不断增长,科技创新活动和科技创新扩散水平不断提升,从而使体育科技进步对竞技体育的贡献率大幅增长。其中,体育科技经费投入、体育科技创新活动及体育科技创新扩散三个指标对竞技体育产出呈现显着影响。（5）完善的制度保障是实现体育科技与竞技体育融合发展的重要前提。多年来,我国所实施的竞技体育科研攻关科技服务制度,逐步形成了运动队、体育院校和科研所、政府体育部门三维一体互动模式,为竞技体育科学化训练与发展提供重要的制度保障。在科研攻关课题方面,逐步形成了以体育类院校和科研院所为核心,以非体育专业类院校和地方科研院所为支撑的合作攻关联网络模式,为我国优势项目和潜优势项目提供了良好的科技保障。提出以下建议:（1）进一步提升我国体育科学研究的国际化发展水平。（2）进一步加强国际体育科学合作研究。（3）加强有利于体育科技与竞技体育融合的创新机制建设。（4）进一步增强体育科技成果在竞技体育领域内的成果转化与应用。
李荣胜[8]（2020）在《信息技术驱动产业升级研究》文中指出作为全球经济发展的重要动力,信息技术正在改变经济社会格局,关乎中国经济结构调整和产业转型升级。从整个全球信息技术发展及其应用历程来看,信息技术进步不断激发新产业的形成,驱动产业结构的优化升级。从当前世界经济格局看,各国正在经历新一轮的产业调整和升级,以信息技术为核心的新技术引领发达国家的产业结构升级。在快速信息化和产业结构升级的关键期,我国在5G、移动互联网、工业互联网、物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能（AI）等日新月异的信息技术进步中,能否紧扣信息技术进步的关键环节,信息产业、非信息产业以及产业生态能否跟得上信息技术升级的步伐,能否在信息技术驱动产业升级的同时提升经济效率,这一系列问题一直萦绕在笔者的脑海,而现有研究成果无法找出令人满意的答案。这激发了作者的研究兴趣,特以“信息技术驱动产业升级研究”为题,坚持问题导向,按照提出问题、分析问题、解决问题的基本研究思路,拟对这些问题进行系统研究。这不仅对丰富产业经济学相关理论具有一定理论意义,而且对于指导信息技术驱动产业升级的实践具有一定现实意义。本文主要包括四个方面的研究内容。一是对信息技术、产业升级以及二者之间关系方面最新、重大研究成果进行梳理、分析和评价,形成借鉴,接受启迪。二是在理论上,重新审视信息与信息技术的关系及其重要性,揭示信息、知识、数据与信息技术演变和社会经济发展的规律,探讨信息技术驱动产业升级的动力和传导机制;一方面从全球语言、文字、纸张、电报、电话、计算机、互联网、区块链、AI等信息载体技术和信道技术发展历程和应用中,归纳新兴产业的形成和产业结构升级规律和特点,另一方面考察我国信息化建设的历史与特点,将二者对比分析,揭示“信息技术创新驱动产业升级”的本质。三是在实证上,选取能够反映我国信息化技术发展水平、产业升级及其经济效应的指标体系,构建熵值法权重模型（Entropy Weighting Method）、固定效应（Fixed Effects Model）等计量模型,采用中介效应逐步法（Causal Steps Approach）以及超效率DEA包络分析等分析方法,测度我国信息技术发展水平,验证信息技术驱动产业内、产业间和产业生态化升级,分析居民消费支出在信息技术与产业升级关系中的中介作用,考察信息技术对产业升级的运营效率以及规模经济、范围经济效应。四是揭示我国信息技术发展、信息技术驱动产业升级中的问题,并提出相应的政策建议。本文主要得出四个方面的结论。一是我国信息技术水平稳步上升。本文通过构建“二步三级”指标体系,在熵权法赋予各项指标权重基础上合成了信息技术水平发展指数,并且该指数显示2001-2018年我国信息技术发展指数稳步上升。二是验证了信息技术水平对产业升级具有较显着影响。从60个固定效应模型的实证结果来看,信息技术发展对产业升级有显着影响的实证结果有48个,其中具有正影响的43%,负影响的占37%,二者占所有固定效应模型实证结果的80%。三是消费在信息技术驱动产业升级中有一定中介效应。信息技术驱动产业内升级固定效应模型实证结果显示,在60个模型中,人均消费支出在其中的48个模型中起到完全或部分中介效应,占比80%,说明人均消费支出在信息技术对产业内升级、产业间升级和产业生态化升级的大部分指标均起到一定的中介效应。这也验证了信息技术直接或者通过消费间接驱动产业升级的基本论点。四是总体上信息技术对产业升级的经济效率相对稳定。通过超效率DEA模型实证研究发现,在2002-2018年我国信息技术驱动产业升级运营效率的均值为1.0239。按照模型效率判断标准,该经济效率值大于1,反映该期间全国信息技术驱动产业升级整体上有效率。本研究主要创新之处包括三个方面。第一,把信息技术作为一种重要的生产要素,在着眼信息技术及其对产业结构升级的供给侧同时,把信息类和非信息类产品的需求侧也考虑在内,在信息技术驱动产业升级问题的研究中实现了供给侧和需求侧在分析上的有机结合。第二,重新审视信息与信息技术的重要性,揭示信息、知识、数据与信息技术演变和社会经济发展的规律,探讨信息技术驱动产业升级的动力和传导机制,从全球语言、文字、纸张、电报、电话、计算机、互联网、5G、区块链、AI等信息载体技术和信道技术发展历程和应用实践中,归纳新兴产业形成和产业结构升级的规律,结合我国信息化建设的历史实践阶段,对比分析了信息技术驱动产业升级的特点和本质。第三,本文把信息技术对产业升级的促进效应和经济效应相结合,不仅研究了信息技术对产业内升级、产业间升级和产业生态化升级的促进作用,证明了消费在该作用过程中起部分或完全的中介作用,而且还发现了我国信息技术在促进产业升级的同时,却伴随着某些年份、某些省份、某个阶段缺乏经济效率的问题。这对学术界和实践领域深刻、全面认识信息技术对产业升级的影响起到抛砖引玉的作用。
吕从钢[9]（2020）在《高质量发展下江西省创新激励的税收政策效应研究》文中指出当前我国经济发展已经到了关键的时间节点,受到国内外多重因素影响,我国经济下行压力仍然持续加大,如何实现经济高质量发展,推动构建现代化经济体系已经成为亟需解决的关键问题,也是今后一段时间内经济社会发展的主旋律。根据近年来我国提出的重大经济发展方针政策来看,高质量发展已经成为我国经济发展的主要思路,在坚持和完善社会主义基本经济制度、贯彻新发展理念、推进供给侧结构性改革、强化创新驱动发展战略等重大政策中均有体现,也将成为经济政策设计和落实宏观调控的重要工具。与此同时,习近平总书记明确提出,创新是引领发展的第一动力,是加快转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的重要抓手。要想更好地满足人民日益增长的美好生活需要,就必须坚持科技创新,坚持高质量发展。而科技创新、高质量发展离不开财税政策的支持,财政作为国家治理的基础和重要支柱,在优化资源配置、维护市场统一、促进社会公平、实现国家长治久安中承担着重要职责,也是高质量发展的重要政策支撑。更好地发挥财税政策效应以推动科技创新、高质量发展已经成为近年来的研究热点,特别是关于税收优惠政策的落实,能够让创新主体切实获得经济利益,根据财政部数据显示,2019年我国减税降费超过2.3万亿元,占GDP的比重超过2%,政府通过强力激励举措实现了市场经济体制的更好运行,引导企业积极主动推进科技创新活动。但目前关于我国现行税收政策的创新激励效应的评估还未能深入推进,如何改善税收政策的不足、优化税收优惠设计、提升科技创新活力、实现高质量发展,成为近期研究的重点。而且在这一研究主题开展过程中,我们发现江西省作为我国高质量发展的重要增长极,在近年来的发展中正在逐步加强创新驱动战略落实,为实现高质量跨越式发展做了大量的工作,已经取得了一定实效。2019年全省生产总值24757.5亿元,同比增长8.0%,增速为全国第4、中部第1;全社会研发投入占GDP比重达到1.6%,高新技术产业、战略性新兴产业增加值占规模以上工业增加值比重分别为36.1%、21.2%,分别提高2.3和4.1个百分点,高新技术企业突破5000家。江西省已经认识到了税收政策在推动企业科技创新的激励作用,积极执行国家税收优惠政策并出台了一些契合自身省情的税收优惠政策,例如,增值税税率下调、社保缴纳比例下调、个人所得税专项附加扣除等等。本文以高质量发展下创新激励税收政策效应为研究对象,基于多重研究视角,利用多种实证分析方法尝试测度创新激励税收政策效应的程度大小及其可能存在问题不足并提出相应政策建议,具体研究内容如下。首先,深入剖析了本文的选题背景及研究意义,基于文献检索的结果,针对创新激励、主体税种与准自然实验税收政策效应相关研究,高质量发展、阶段性特征与综合税收政策效应相关研究,融资约束、创新行为与综合税收政策净效应相关研究等进行了综述。进而分析了高质量发展下创新激励税收政策效应的理论基础,阐释了高质量发展、科技创新、税收政策等基本概念,介绍了新古典经济增长理论、内生经济增长理论、外部性理论、创新理论、公共财政理论等,剖析了税收政策作用于创新激励的机理。其次,针对高质量发展下创新激励税收政策进行规范分析,重点介绍了部分主体税种的企业所得税、增值税、个人所得税等相关税收政策基本情况,分析了科技创新研发投入、人员投入、创新产出等基本情况,指出创新激励税收政策的税收优惠与创新行为之间存在不一致性、税收优惠主体覆盖范围不广、缺乏对于中小企业的税收优惠、税收政策对初创企业激励不足等问题。然后,基于准自然实验方法对部分主体税种的创新激励税收政策效应进行实证分析,结果显示创新激励的税收政策效应存在且显着,但不同税收政策的效应程度大小有差异,验证了研究假设1（不同税收政策在创新驱动过程中所能产生的实际激励效果程度均将显着为正）。基于PSM-DID模型对阶段性特征影响下的创新激励综合税收政策效应进行实证分析,结果显示,高质量发展下综合税收政策对创新活动的激励作用十分显着,在融合各类综合政策及阶段性特征影响下的情况下,GZL的综合政策效应达到了15.2%,验证了研究假设2（在高质量发展的大背景影响下,创新激励综合税收政策效应将显着为正）及其阶段性特征的具体假设。基于融资约束对创新激励综合税收政策净效应进行实证分析,异质性双边随机前沿模型结果显示,融资约束对创新激励综合政策产出水平（GZL）存在负向影响,且这一影响是显着存在的,验证了研究假设3（融资约束下的高质量发展创新激励综合税收政策净效应会呈现下降趋势）。最后,根据本文的实证分析结果以及前人相关研究成果,提出有针对性的政策建议,主要包括进一步完善现行创新激励税收制度体系,重点优化创新激励阶段性税收政策,积极健全创新激励税收政策多方协调机制等方面的内容。此外,还针对本文研究结论进行总结,并指出本文研究中可能存在的不足之处,提出今后研究中需要完善的地方,并作了相应的研究展望。本文的创新之处主要体现在以下三个方面:第一,研究视角上。基于前人的研究成果,在综合文献述评前提下,选择了部分主体税种的税收政策效应进行程度大小的分析,与前人研究相比,研究视角有所拓展。其中基于准自然实验视角下的分析,将多个税种的分析纳入统一框架,较以往分析多了一些可做比较的内容;高质量发展下的综合政策分析则是将最新发展理念与综合分析框架相结合,其应用程度更加深入;同时,积极考察异质性因素,在相关分析已经有所成果的基础上,进一步选择了融资约束这一较为突出的异质性因素进行深入剖析,为异质性问题的解决提供了新的思路。第二,研究方法上。选择了目前在分析政策效应上较为常用的准自然实验实证分析方法针对部分主体税种的创新激励税收政策效应进行初步分析,得出了比较可靠的研究结论。在此基础上,尝试用PSMDID分析方法,针对目前阶段性特征影响下的综合税收政策效应结果进行实证分析,这一方法的应用目前还较为少见,其得出的综合政策效应结果应该更为可信。在融资约束问题考察上,为了得出更为可靠的创新激励综合税收政策净效应,放弃了传统的回归分析模型方法,基于异质性双边随机前沿模型方法,通过Frontier4.1计量软件的应用,尝试分析得出更真实的净效应结果,为政策建议提供更强有力的实证分析结论。第三,研究内容上。在多年的调查研究过程中,积累了大量的企业实际运行数据,关于税收政策的相关研究也不断增长。在确定了本文的研究对象之后,花费了大量的时间针对江西省高新技术企业进行实地调研,获取了近千家企业的相关基础数据,在此基础上已经对创新激励的税收政策,特别是高质量发展概念提出以来的相关基础情况了解非常透彻,基于这些样本数据的分析能获取高质量发展下江西省创新激励的税收政策真实效应结果,对于推动江西省高质量跨越式发展、推动我国高质量发展都能够提供成功样板,而且能够有效丰富这一领域的研究成果。
王张华[10]（2020）在《基于人工智能的政府治理模式变革研究》文中研究指明从人类社会的漫长历史来看,影响国家治理优良性和有效性的众多因素当中,科学技术总会占有一席之地,历史上历次的重大技术变革都或多或少会对各国国家治理的理念、价值、制度、方式等产生极其深远的影响。当下,以人工智能技术为核心驱动的“第四次工业革命”正在发生,对国家治理的变革性作用逐渐开始受到全球性的普遍关注和重视。作为全球人工智能发展和应用的大国,我国陆续对人工智能的发展和应用进行了战略性规划和顶层设计,突出了人工智能对提升国家治理优良性和有效性的重要作用,党的十九大报告中指出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合……提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平”,党的十九届四中全会进一步强调要“建立健全运用互联网、大数据、人工智能等技术手段进行行政管理的制度规则”。充分说明,加速人工智能等新兴技术同国家治理的融合已经成为我国深化行政体制改革,推进国家治理体系和治理能力现代化的重要目标。在第四次工业革命的历程中,中国政府对以人工智能为代表的新兴技术的采用和适应性改革已经走在世界前列,为我国公共管理的理论总结和话语体系建构提供了较为完整的“社会试验场”。面对百年来未有之历史机遇,摆在中国公共管理者面前的是必须从现实的真实世界出发,进行理论提炼和话语创新,充分汲取中西方公共管理理论与实践的丰富营养,推动人工智能时代政府形态的构建,并探索出与之相适的新型政府治理模式。正是出于这种考虑,本文将视角聚焦至政府治理中的人工智能应用问题,试图对人工智能驱动政府治理模式变革的理论和实践议题展开分析,以求为加速人工智能同政府治理的融合进程提供助益,推动政府数字化、智能化和智慧化转型。全文遵循“提出问题→分析问题→解决问题”的总体思路,指出探讨人工智能驱动政府治理模式变革迎合了时代变迁的整体境域,也是人类社会向前发展所必然面临的焦点议题;进一步从历史唯物主义视角论证命题的合理性,阐明人工智能对政府治理模式的变革意义内嵌于生产力与生产关系、经济基础与上层建筑的矛盾运动之中,具有内在的规律性意义和革命性潜质,从技术自身的生产力本质和赋能“政府—社会”关系的价值维度论证命题的可行性,人工智能将会对政府治理的理念、工具、机制、方式和结构带来颠覆性的影响;最后,在理论分析的基础上,进一步从认识更新、技术治理、制度跟进和机制创新四个维度探讨了政府如何实现善用人工智能的行动策略。通过上述研究,研究概括了三个关键性的结论:一是人工智能将成为政府新一轮历史变革的关键力量。互联网、大数据、机器学习、精准算法等技术的不断发展和进步,互联网的整体水平得到进一步提升,数据出现井喷式爆发,使人工智能逐渐获得了与人类相匹敌的“智识”,在诸多方面展现出了超越和替代人类行为的能力,引发了政府治理新一轮的历史性变革。可以预见的是,不久的将来人工智能会更加深入广泛地嵌入政府治理的各个环节和领域,不仅会引发政府治理技术层面的变革,同时还会给传统政府治理的技术体系、价值目标、伦理结构乃至思维理念带来重要影响。对于人工智能技术的这种影响,相关部门必须积极研判和主动应对,以一种客观理性的态度审慎对之,正视其给政府治理所带来的影响。二是人工智能驱动政府治理模式变革遵循着内在的技术逻辑。从技术的种属来看,人工智能被视为是信息技术的最新发展阶段,虽然被贴上传统信息技术的标签,但是其对人类政府运行的冲击和影响仍然遵循着自身独特的技术逻辑,在探究人工智能驱动政府治理模式变革的技术逻辑时必须兼顾人工智能技术的内在发展逻辑和治理结构影响两个层面。从技术的内在发展逻辑层面看,决定人工智能独特属性的是三大核心要素:数据、计算资源和算法,可概括为数据和算法两种驱动逻辑;从技术治理的结构影响层面看,人工智能所带来的结构化影响是区别于互联网、大数据所解决的信息“连接”和“数据”问题,汲取了互联网和大数据的精髓,三者共同构建了一个彼此交互、高度融合的整体生态,解决的是信息社会网络相互连接端对大数据内容主体的智能化处理问题。三是人工智能驱动政府治理模式变革遵循着以“善智”实现“善治”的逻辑进路。为回应人工智能技术“向善”与“为恶”的双重属性,全文所引入和进一步阐释的“善智”概念,为人工智能的发展方向提供了参考,为发挥人工智能之于政府治理的重要作用提供了理论上可能进路。从“善智”和“善治”的关系出发,阐发了人工智能与政府治理之间何以遵循着以“善智”实现“善治”的内在逻辑,并在此基础上探究以“善智”实现“善治”的有效路径。当然,由于人工智能的发展及其嵌入政府治理的过程仍然处于一种“进行时”状态,一些深层次的问题尚未出现,几乎可以断定的是随着人工智能技术的进一步发展和成熟,其对政府治理的影响势必会更为深刻和广泛,其方式也会更加多样和复杂。围绕研究的核心议题,全文主要的创新之处主要体现在以下两个方面:第一,从人工智能技术“替代人”的社会属性以及由数据、算法和算力驱动的技术属性出发,将其从传统信息技术的种属中抽离出来,视其为一种全新的技术形态（智能技术）加以考量,并以此为切入探讨人工智能对政府治理可能的颠覆性影响;与大多数研究将其置于传统信息技术框架下展开所不同的是这样做有利于聚焦人工智能独特的技术属性（由数据、算力和算法共同驱动）,由此揭示出人工智能驱动政府治理模式变革遵循着数据驱动、算法支配和智能融合的技术逻辑。第二,针对人工智能“向善”与“为恶”双重面相所带来的争论,引入“善智”的概念,并从“价值—技术—应用”复合分析框架对其进行了重新解读,试图以此超越人工智能技术乐观与悲观的对立之争,为人工智能的开发和应用描绘一种最佳状态,并以“善智”与“善治”的关系为切入点,尝试在人工智能与政府治理之间找到联结点,为人工智能开发和应用与谋求良政善治之间寻求一种平衡。
二、软件推动管理进步（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、软件推动管理进步（论文提纲范文）
（1）人工智能对经济增长的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 经济增长的相关研究 |
| 1.2.3 人工智能与经济增长的相关研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 内容结构、研究方法及技术路线 |
| 1.3.1 内容结构 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 1.4 主要创新点与不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 概念界定与理论基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 技术创新 |
| 2.1.2 人工智能 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 技术创新理论 |
| 2.2.2 经济增长理论 |
| 3 人工智能影响经济增长的分析框架 |
| 3.1 人工智能影响经济增长的典型事实 |
| 3.1.1 世界主要经济体人工智能的发展战略 |
| 3.1.2 世界主要经济体人工智能的发展现状 |
| 3.1.3 国内人工智能发展趋势 |
| 3.2 人工智能的四大经济效应 |
| 3.2.1 智能渗透效应 |
| 3.2.2 边界延展效应 |
| 3.2.3 知识创造效应 |
| 3.2.4 自我深化效应 |
| 3.3 经济增长的三大影响因素 |
| 3.3.1 劳动是经济增长不可或缺的要素投入 |
| 3.3.2 资本是经济增长至关重要的实现途径 |
| 3.3.3 生产技术是加速经济增长的动力源泉 |
| 3.4 人工智能影响经济增长的三大渠道 |
| 3.4.1 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 3.4.2 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 3.4.3 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工智能影响经济增长的劳动渠道 |
| 4.1 分析基础 |
| 4.1.1 高低技能劳动者的厘定 |
| 4.1.2 基本理论假设 |
| 4.2 人工智能影响经济增长的劳动就业路径 |
| 4.2.1 智能渗透对劳动就业的影响 |
| 4.2.2 边界延展对劳动就业的影响 |
| 4.2.3 就业效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.3 人工智能影响经济增长的劳动收入路径 |
| 4.3.1 智能渗透对劳动收入的影响 |
| 4.3.2 边界延展对劳动收入的影响 |
| 4.3.3 收入效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 4.4 劳动就业和劳动收入路径的实证检验 |
| 4.4.1 研究设计 |
| 4.4.2 人工智能影响劳动就业和劳动收入的实证检验 |
| 4.4.3 人工智能、劳动就业和劳动收入影响经济增长的效应分析 |
| 4.4.4 长期效应分析 |
| 4.4.5 作用渠道检验 |
| 4.5 结论:人工智能通过劳动就业和劳动收入影响经济增长 |
| 5 人工智能影响经济增长的资本渠道 |
| 5.1 分析基础 |
| 5.1.1 资本积累与资本结构的概述 |
| 5.1.2 智能渗透的行业差异 |
| 5.2 人工智能影响经济增长的资本积累路径 |
| 5.2.1 智能渗透对资本积累的影响 |
| 5.2.2 边界延展对资本积累的影响 |
| 5.2.3 资本积累效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.3 人工智能影响经济增长的资本结构路径 |
| 5.3.1 智能渗透对资本结构的影响 |
| 5.3.2 边界延展对资本结构的影响 |
| 5.3.3 资本结构效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 5.4 资本积累和资本结构路径的实证检验 |
| 5.4.1 研究设计 |
| 5.4.2 人工智能影响资本积累和资本结构的实证检验 |
| 5.4.3 人工智能、资本积累和资本结构影响经济增长的效应分析 |
| 5.4.4 长期效应分析 |
| 5.4.5 作用渠道检验 |
| 5.5 结论:人工智能通过资本积累和资本结构影响经济增长 |
| 6 人工智能影响经济增长的生产率渠道 |
| 6.1 分析基础 |
| 6.1.1 全要素生产率的解构 |
| 6.1.2 基于“生产率悖论”的争议 |
| 6.2 人工智能影响经济增长的技术进步路径 |
| 6.2.1 智能渗透对技术进步的影响 |
| 6.2.2 知识生产对技术进步的影响 |
| 6.2.3 自我深化对技术进步的影响 |
| 6.2.4 技术进步效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.3 人工智能影响经济增长的技术效率路径 |
| 6.3.1 智能渗透对技术效率的影响 |
| 6.3.2 边界延展对技术效率的影响 |
| 6.3.3 自我深化对技术效率的影响 |
| 6.3.4 技术效率效应下人工智能对经济增长的影响 |
| 6.4 技术进步和技术效率路径的实证检验 |
| 6.4.1 研究设计 |
| 6.4.2 人工智能影响全要素生产率的实证分析 |
| 6.4.3 人工智能、全要素生产率影响经济增长的效应分析 |
| 6.4.4 长期效应分析 |
| 6.4.5 作用渠道检验 |
| 6.5 结论:人工智能通过技术进步和技术效率影响经济增长 |
| 7 进一步分析——人工智能、长期经济增长与未来南北差距 |
| 7.1 分析基础 |
| 7.1.1 技术创新与长期经济增长的变化路径 |
| 7.1.2 基本理论假设 |
| 7.2 人工智能与长期经济增长 |
| 7.2.1 基本模型构建 |
| 7.2.2 模型分析 |
| 7.2.3 分析结论 |
| 7.3 人工智能发展与未来南北差距 |
| 7.3.1 基本模型构建 |
| 7.3.2 领先国家 |
| 7.3.3 追随国家 |
| 7.3.4 模型分析与结论 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论及政策建议 |
| 8.1 基本结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（2）信息服务业演变及其对国民经济产业结构影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究对象和关键概念说明 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 关键概念说明 |
| 1.4 研究内容和研究思路 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.5.1 资本要素估计 |
| 1.5.2 替代弹性估计 |
| 1.6 研究的主要创新点 |
| 第二章 理论基础和文献综述 |
| 2.1 相关基础理论研究 |
| 2.1.1 信息化社会理论 |
| 2.1.2 产业关联理论 |
| 2.1.3 生产要素理论 |
| 2.1.4 一般均衡理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 信息技术进步与经济增长 |
| 2.2.2 信息技术与信息服务业互动发展 |
| 2.2.3 信息服务业产业关联的相关研究 |
| 2.2.4 信息服务业CGE的相关研究 |
| 2.3 相关文献评述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 信息服务业态发展演变规律研究 |
| 3.1 信息服务业态演变 |
| 3.1.1 科技型信息服务业态演变 |
| 3.1.2 消费型信息服务业态演变 |
| 3.1.3 生产型信息服务业态演变 |
| 3.2 信息服务业产业结构的演变发展 |
| 3.2.1 信息服务业内部结构演变的经济指标表征 |
| 3.2.2 信息服务业态内部结构演变 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 信息服务业产业关联特征分析 |
| 4.1 信息服务业前向关联特征分析 |
| 4.1.1 信息服务业前向直接关联特征分析 |
| 4.1.2 信息服务业前向完全关联特征分析 |
| 4.1.3 信息服务业前向间接关联特征分析 |
| 4.2 信息服务业后向关联特征分析 |
| 4.2.1 信息服务业后向直接关联特征 |
| 4.2.2 信息服务业后向完全关联特征 |
| 4.2.3 信息服务业后向间接关联特征 |
| 4.3 信息服务业产业波及分析 |
| 4.3.1 推动力系数 |
| 4.3.2 影响力系数 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 信息的生产要素性质 |
| 5.1 资本存量估算研究 |
| 5.2 软件资产在总量生产中的作用机制 |
| 5.2.1 总量CES生产函数构建 |
| 5.2.2 总量CES生产函数数据 |
| 5.2.3 总量CES生产函数估算结果 |
| 5.3 软件资产在细分部门生产中的作用机制 |
| 5.3.1 细分部门CES生产函数构建 |
| 5.3.2 细分部门格兰杰因果检验 |
| 5.3.3 细分部门决策树分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 信息服务业产业融合研究 |
| 6.1 各部门对信息服务业的需求 |
| 6.1.1 各部门对信息服务业的直接需求 |
| 6.1.2 各部门对信息服务业的完全需求 |
| 6.2 各部门对信息服务业的供给 |
| 6.2.1 各部门对信息服务业的直接供给 |
| 6.2.2 各部门对信息服务业的完全供给研究 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 信息服务业CGE模型构建和政策模拟 |
| 7.1 国民经济科目划分与SAM编制 |
| 7.1.1 国民经济科目划分 |
| 7.1.2 SAM编制 |
| 7.2 CGE系统搭建 |
| 7.2.1 生产模块 |
| 7.2.2 收入和需求模块 |
| 7.2.3 价格模块 |
| 7.2.4 国际贸易模块 |
| 7.2.5 均衡闭合模块 |
| 7.3 模拟方案设计和软件执行 |
| 7.3.1 国内外环境因素 |
| 7.3.2 模拟说明 |
| 7.3.3 经济形势模拟 |
| 7.3.4 产业政策模拟 |
| 7.3.5 复合模拟 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 研究结论和政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 存在的不足 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 附录F |
| 附录G |
| 附录H |
| 附录I |
| 附录J |
| 附录K |
| 附录L |
| 附录M |
| 附录O |
| 参考文献 |
（3）面向智能互联时代的中国工业设计发展战略和路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一节 课题来源 |
| 第二节 选题依据和研究背景 |
| 一 工业设计正在成为全球创新发展新模式 |
| 二 我国工业设计已处于突破规模优势临界点 |
| 三 工业设计正在发生三个深刻变化 |
| 四 我国工业设计快速升级发展 |
| 第三节 课题研究的意义和价值 |
| 一 意义1:推动中国工业设计从“政策红利”阶段转向“创新红利”阶段 |
| 二 意义2:推动中国工业设计从“跟随式发展”转型为“先进性发展” |
| 三 价值:为中国工业设计十四五发展规划和行动路径提供理论基础、指导思想、行动路线 |
| 第四节 研究现状综述 |
| 一 工业设计产业研究综述 |
| 二 产业发展战略研究综述 |
| 三 工业设计产业发展战略国内外研究现状 |
| 第五节 研究内容与方法 |
| 一 拟解决的主要问题 |
| 二 研究的创新点 |
| 三 研究方法和研究思路 |
| 第一章 工业设计与工业设计产业 |
| 第一节 工业设计与工业设计产业的界定 |
| 一 工业设计的界定 |
| 二 工业设计产业的界定 |
| 三 工业设计产业的主要特征 |
| 四 工业设计产业发展的影响因素 |
| 第二节 产业发展战略的内涵 |
| 一 产业发展战略的定义 |
| 二 产业发展战略的特征和主要内容 |
| 三 产业发展战略的制定与执行 |
| 第三节 产业发展战略研究的基础理论和工具 |
| 一 产业发展战略的主要理论基础 |
| 二 产业发展战略的主要分析工具 |
| 本章小结 |
| 第二章 我国工业设计产业发展的脉络 |
| 第一节 工业设计理念的引入与成长 |
| 一 现代工业设计理念的引入 |
| 二 与产业脱节的初期成长阶段 |
| 三 工业设计产业的成长 |
| 第二节 政策推动下的产业发展 |
| 一 我国工业设计产业中重要政策的提出 |
| 二 我国工业设计产业中典型企业的发展历程 |
| 第三节 智能互联时代中国工业设计发展的新趋势 |
| 一 工业设计发展的多元化趋势 |
| 二 工业设计产业发展的新趋势 |
| 本章小结 |
| 第三章 智能互联时代背景下我国工业设计产业发展战略的分析 |
| 第一节 智能互联时代背景和特征分析 |
| 一 智能互联时代的技术和经济发展特征 |
| 二 智能互联时代对设计产业发展的影响和新的要求 |
| 三 智能互联时代设计产业的发展和走向 |
| 第二节 服务国家现行战略 |
| 一 “双循环”战略 |
| 二 “一带一路”倡议 |
| 三 供给侧、需求侧升级 |
| 第三节 发展战略分析 |
| 一 基于钻石模型的分析 |
| 二 智能互联时代下的中国工业设计产业SWOT分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 智能互联时代我国工业设计产业发展的新战略 |
| 第一节 战略之一:设计创新力的新属性构建战略 |
| 一 构建设计产业资源配置系统 |
| 二 工业设计产业领域扩展 |
| 三 制造业设计创新能力提升的策略 |
| 第二节 战略之二:设计创新力的新生态构建战略 |
| 一 智能互联重构“人、物、环境”设计生态 |
| 二 数字化创新型人才培养策略 |
| 三 工业设计产业生态构建策略 |
| 四 法律法规的保障策略 |
| 第三节 战略之三:推动社会发展力的新关系构建战略 |
| 一 工业设计与数字技术的新关系构建 |
| 二 工业设计与创新型公共服务平台的新关系构建 |
| 三 工业设计与产业发展的新关系构建 |
| 第四节 战略之四:提升国际影响力的新姿态构建战略 |
| 一 融入国际设计业界的“语境” |
| 二 成立中国主导的国际设计组织 |
| 本章小结 |
| 第五章 工业设计产业发展战略的实施路径 |
| 第一节 路径之一:建设创新型公共服务平台 |
| 一 创建国家工业设计研究院 |
| 二 构建智能互联时代工业设计技术支撑体系 |
| 三 建设工业设计产业互联网平台 |
| 第二节 路径之二:产出工业设计标志性成果 |
| 一 成立并发展世界设计产业组织 |
| 二 持续举办世界工业设计大会 |
| 三 继续举办国家工业设计奖 |
| 第三节 路径之三:开展人才培养工程 |
| 一 建设设计开放大学 |
| 二 实施工业设计领军人才计划 |
| 三 开展设计人才能力素质评价 |
| 第四节 路径之四:提升工业设计在产业发展中的作用 |
| 一 实施制造业设计能力提升行动计划 |
| 二 实施设计赋能乡村产业振兴计划 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）流空间视角下人力资本促进创新的机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 创新驱动背景下人才的重要性凸显 |
| 1.1.2 创新人才投入持续增加以及创新能力偏低并存 |
| 1.1.3 创新人才在网络上以流空间形态聚集参与创新 |
| 1.2 研究问题与意义 |
| 1.2.1 研究问题 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 核心概念界定 |
| 1.3.1 流空间组织和流动空间 |
| 1.3.2 人力资本和人力资本结构 |
| 1.3.3 人力资本集聚效应 |
| 1.3.4 创新效率 |
| 1.4 研究思路、内容与方法 |
| 1.4.1 研究思路与研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本文的主要创新之处 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 流空间理论 |
| 2.1.2 创新理论 |
| 2.1.3 人力资本理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 人力资本投入与创新产出比例失衡的“索洛悖论” |
| 2.2.2 传统研究对创新投入领域“索洛悖论”的解释 |
| 2.2.3 信息技术对人力资本与创新影响的主流研究 |
| 2.2.4 流空间理论对人力资本及其创新活动的关注 |
| 2.3 文献评述与本文研究方向 |
| 3 流空间视角下人力资本促进创新的理论分析框架构建 |
| 3.1 工业时代人力资本促进创新的原始机制 |
| 3.1.1 人力资本地理空间集聚形成创新规模效应 |
| 3.1.2 人力资本以单一分工形式参与创新 |
| 3.1.3 跨区域创新合作有限并面临成本约束 |
| 3.1.4 专业科学家群体形成创新主体垄断 |
| 3.2 信息技术冲击下人力资本促进创新的机制变动 |
| 3.2.1 营造新空间弥补地理集聚的成本局限 |
| 3.2.2 细化分工提升人力资本专业化水平 |
| 3.2.3 技术进步颠覆人力资本传统协作成本 |
| 3.2.4 广域知识溢出促使人力资本池扩张 |
| 3.3 流空间视角下人力资本促进创新的新机制 |
| 3.3.1 集聚层面:人力资本结成流空间组织集聚创新 |
| 3.3.2 传导层面:组织内人力资本传递创新价值 |
| 3.3.3 约束层面:信息人力资本及设施制约组织创新效率 |
| 3.3.4 发展层面:人力资本依托组织实现创新主体拓展 |
| 3.4 小结 |
| 4 流空间下人力资本集聚参与创新的形态与特征 |
| 4.1 大数据视角下创新人力资本在信息时代的集聚概况 |
| 4.2 信息时代人力资本集聚结成流空间组织的现实形态 |
| 4.2.1 学习交流型流空间 |
| 4.2.2 任务协作型流空间 |
| 4.2.3 任务发布型流空间 |
| 4.2.4 全民参与型流空间 |
| 4.2.5 伴生反馈型流空间 |
| 4.3 信息时代人力资本集聚结成流空间组织的具体特征 |
| 4.3.1 建设与管理的自动化模式成型 |
| 4.3.2 即时与延时沟通能力明显强化 |
| 4.3.3 线上组织与线下组织同步发展 |
| 4.4 信息时代人力资本集聚结成流空间组织对创新的影响 |
| 4.4.1 由“孤岛”建设走向主动联结 |
| 4.4.2 由任务服务到空间场景构建 |
| 4.4.3 由虚拟现实并行到融合发展 |
| 4.5 小结 |
| 5 流空间下人力资本传递创新价值的功能分析 |
| 5.1 创新传导机制中的异质性人力资本内涵及对创新的影响 |
| 5.2 异质性人力资本传导创新价值的实证验证 |
| 5.2.1 近年来信息人力资本等与创新增长的趋势 |
| 5.2.2 变量解释、数据来源和统计性描述 |
| 5.2.3 基于固定效应模型的人力资本与创新关系验证 |
| 5.2.4 实证结果分析 |
| 5.3 异质性人力资本传导创新价值的效率分析 |
| 5.3.1 考虑人力资本异质性的随机前沿模型建构 |
| 5.3.2 变量选取与数据处理 |
| 5.3.3 基于异质性随机前沿模型的人力资本传导效率分析 |
| 5.3.4 区分创新活动性质的人力资本创新效率分析 |
| 5.3.5 区分东中西部地区的人力资本创新效率分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 流空间下人力资本推进创新的条件约束 |
| 6.1 信息人力资本对流空间组织及创新活动的特殊约束作用 |
| 6.2 信息人力资本门槛约束效应的实证检验 |
| 6.2.1 以信息人力资本为创新门槛的回归模型设定与变量选取 |
| 6.2.2 基于门槛模型的实证结果分析 |
| 6.2.3 区分东中西部地区的信息人力资本门槛约束作用对比 |
| 6.2.4 基于信息基础设施的门槛效应的稳健性检验 |
| 6.3 小结 |
| 7 流空间下人力资本拓展创新的演化趋势 |
| 7.1 信息时代创新人力资本主体拓展的现实情况 |
| 7.1.1 专业创新者与非专业者界限模糊 |
| 7.1.2 生产者与消费者之间界限模糊 |
| 7.1.3 消费者与投资者之间界限模糊 |
| 7.2 创新人力资本主体拓展的具体成因以及对创新的影响 |
| 7.2.1 适宜载体构建起虚拟集聚空间 |
| 7.2.2 多节点覆盖提升创新流动效率 |
| 7.2.3 跨节点连接优化创新资源配置 |
| 7.2.4 虚拟文化培育降低创新心理成本 |
| 7.3 国内外以人力资本主体拓展促进创新的具体经验 |
| 7.3.1 打造高影响力开放平台载体 |
| 7.3.2 围绕创新阶段对接配套平台 |
| 7.3.3 强化跨平台接入的兼容能力 |
| 7.3.4 推进政府项目及业余者计划 |
| 7.4 我国以人力资本主体拓展促进创新的策略选择 |
| 7.4.1 按“多主体-阶段化”思维建设开放平台 |
| 7.4.2 凭借现实平台优势打造完整众创生态 |
| 7.4.3 以制度与标准化建设保障跨平台融入 |
| 7.4.4 引创新文化与市场激励推广大众创新 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 基础数据表 |
| 表A-1 2003-2016 年分省科技经费内部支出 |
| 表A-2 2003-2016 年研究与发展人员全时当量 |
| 表A-3 2003-2016 年科学研究和技术服务业从业人员 |
| 表A-4 2003-2016 年信息传输、软件和信息技术服务业从业人员 |
| 表A-5 2003-2016 年交通运输、仓储和邮政业从业人员 |
| 表A-6 2003-2016 年金融业从业人员 |
| 表A-7 2003-2016 年租赁和商务服务业从业人员 |
| 表A-8 2003-2016 年居民服务业从业人员 |
| 表A-9 2003-2016 年住宿和餐饮业从业人员 |
| 表A-10 2003-2016 年国内专利受理数量 |
| 表A-11 2003-2016 年国内专利授权数量 |
| 表A-12 2003-2016 年新产品产值 |
| 表A-13 2003-2016 年技术市场成交额 |
| 附录B 计算所得数据 |
| 表B-1 2003-2016 年人力资本存量 |
| 表B-2 2003-2016 年企业家数量 |
| 表B-3 2003-2016 年国外收录中国论文数量 |
| 附录C 数据采集命令 |
| 索引 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 相关理论及文献综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 信息产业 |
| 2.1.2 新一代信息技术 |
| 2.1.3 新一代信息技术产业 |
| 2.1.4 新一代信息技术产业的界定 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 产业发展理论 |
| 2.2.2 经济演化理论 |
| 2.2.3 技术创新理论 |
| 2.2.4 扎根理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 关于信息技术产业影响因素的研究 |
| 2.3.2 信息技术产业对经济增长影响的研究 |
| 2.3.3 信息技术产业动态演化的实证研究 |
| 2.4 研究评述 |
| 第三章 新一代信息技术产业发展演进机理 |
| 3.1 新一代信息技术产业形成的基本条件 |
| 3.2 新一代信息技术产业发展的基本特征 |
| 3.2.1 外部环境要求 |
| 3.2.2 产业覆盖面 |
| 3.2.3 产业联动效应 |
| 3.2.4 共性标准建设 |
| 3.3 我国新一代信息技术产业发展现状 |
| 3.3.1 产业规模 |
| 3.3.2 出口规模 |
| 3.3.3 产业布局 |
| 3.3.4 产业结构 |
| 3.3.5 固定资产 |
| 3.3.6 知识产权 |
| 3.4 我国新一代信息技术产业发展面临的机遇与挑战 |
| 3.4.1 加快发展新一代信息技术产业的必要性 |
| 3.4.2 新一代信息技术产业发展面临的机遇 |
| 3.4.3 新一代信息技术产业发展面对的挑战 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于动态演化视角的新一代信息技术产业发展评价分析 |
| 4.1 新一代信息技术产业发展评价方法研究现状 |
| 4.1.1 信息技术产业评价方法研究现状 |
| 4.1.2 新一代信息技术产业发展评价方法研究现状 |
| 4.1.3 新一代信息技术产业发展评价方法研究思路 |
| 4.2 新一代信息技术产业发展评价指标体系构建 |
| 4.2.1 评价指标体系构建原则 |
| 4.2.2 基于扎根理论的评价指标初始集构建 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的评价指标筛选 |
| 4.2.4 评价指标说明 |
| 4.2.5 数据来源 |
| 4.3 指标权重计算 |
| 4.3.1 权重计算方法 |
| 4.3.2 权重计算步骤 |
| 4.3.3 权重结果分析 |
| 4.4 产业发展指数 |
| 4.4.1 静态视角下新一代信息技术产业发展指数 |
| 4.4.2 动态视角下新一代信息技术产业发展指数 |
| 4.5 研究结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 新一代信息技术产业发展影响因素研究 |
| 5.1 基于扎根理论的产业发展影响机制模型构建 |
| 5.1.1 新一代信息技术产业发展影响因素 |
| 5.1.2 新一代信息技术产业发展影响机制模型构建 |
| 5.2 产业发展影响因素分析方法选择 |
| 5.3 新一代信息技术产业发展影响因素实证分析 |
| 5.3.1 检验假设 |
| 5.3.2 统计描述 |
| 5.3.3 模型构建 |
| 5.3.4 总体结果 |
| 5.3.5 分位数回归结论 |
| 5.3.6 不同区域回归分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 新一代信息技术产业的经济增长效应分析 |
| 6.1 信息技术产业与经济增长关系研究现状 |
| 6.2 基于PVAR模型的新一代信息技术经济增长动态效应分析 |
| 6.2.1 模型构建 |
| 6.2.2 变量及数据说明 |
| 6.2.3 数据平稳性检验 |
| 6.2.4 最优滞后阶数 |
| 6.2.5 GMM估计 |
| 6.2.6 稳定性检验 |
| 6.2.7 脉冲响应函数 |
| 6.2.8 预测误差的方差分解 |
| 6.2.9 实证结论 |
| 6.3 新一代信息技术产业经济增长的空间效应分析 |
| 6.3.1 基准分析 |
| 6.3.2 空间自相关检验 |
| 6.3.3 模型构建 |
| 6.3.4 数据来源及变量说明 |
| 6.3.5 模型选择与实证结果 |
| 6.3.6 基于权重的模型计算结果分析方法 |
| 6.3.7 结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 促进新一代信息技术产业发展的政策建议 |
| 7.1 大力支持和推动新一代信息技术产业发展 |
| 7.2 积极引导新一代信息技术产业聚集发展 |
| 7.3 因地因时施策,统一协调发展 |
| 7.4 全面推进新一代信息技术产业与实体经济融合发展 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文和获得的专利目录 |
| 作者攻读学位期间参加的项目研究 |
（7）我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 导论 |
| 1.1 选题背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 体育科技创新的相关研究 |
| 1.3.2 体育科技与竞技体育相互关系的研究 |
| 1.3.3 国外相关研究 |
| 1.3.4 小结 |
| 1.4 研究对象与研究方法 |
| 1.4.1 研究对象 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的基本思路 |
| 1.5.1 本研究的理论基础 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.5.3 研究重点和难点 |
| 1.5.4 研究可能的创新点 |
| 1.5.5 研究的技术路线图 |
| 2 我国体育科技进步与竞技体育的理论思考 |
| 2.1 相关概念辨析 |
| 2.1.1 科技、体育科技与体育科技进步 |
| 2.1.2 竞技体育 |
| 2.2 体育科技与竞技体育的协同进化机制 |
| 2.2.1 体育技术在竞技体育实践中的应用 |
| 2.2.2 竞技体育竞赛规则对体育技术发展的调节机制 |
| 2.2.3 体育科技与竞技体育的协同进化机制 |
| 2.3 体育科技与竞技体育融合发展的动力机制 |
| 2.3.1 竞技体育实践发展需求的拉动力 |
| 2.3.2 体育科技创新的推动力 |
| 2.3.3 外部环境的支持力 |
| 2.4 小结 |
| 3 我国体育科技进步—体育科学研究特征 |
| 3.1 我国体育科学研究的国际影响力特征分析 |
| 3.1.1 数据来源与检索 |
| 3.1.2 中国体育科学发文量与总被引国际影响力的演变特征 |
| 3.1.3 中国体育科学研究的国际战略地位演变特征 |
| 3.1.4 中国体育科学研究机构国际影响力特征 |
| 3.1.5 中国体育科学高影响力研究成果的期刊分布特征 |
| 3.1.6 中国在不同体育科学研究方向的国际影响力特征 |
| 3.2 我国体育科学研究的国际合作特征分析—中美两国特征比较 |
| 3.2.1 数据的来源及处理 |
| 3.2.2 中美国际体育科学合作论文的整体概况 |
| 3.2.3 中美国际体育科学合作的特征解析 |
| 3.2.4 社会合作网络结构的对比分析 |
| 3.2.5 主要合作国家领域分布的对比分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 我国体育科技进步—专利技术研发特征 |
| 4.1 我国体育专利技术研究与开发的时空分布特征 |
| 4.1.1 数据来源与检索 |
| 4.1.2 我国体育专利技术研发的时间分布特征 |
| 4.1.3 我国体育专利技术研发空间分布特征 |
| 4.2 基于专利质量的中外体育专利技术研发特征比较-以运动鞋相关专利为例 |
| 4.2.1 数据检索和处理方法 |
| 4.2.2 指标选取 |
| 4.2.3 整体发展对比分析 |
| 4.2.4 专利质量对比分析 |
| 4.3 基于专利战略的中外体育专利技术研发特征比较-以运动鞋相关专利为例 |
| 4.3.1 数据来源及相关术语说明 |
| 4.3.2 国家专利战略分析 |
| 4.3.3 核心企业专利战略分析 |
| 4.3.4 国外专利战略特征分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 我囯体育科技与竞技体育融合发展 |
| 5.1 我国竞技体育科研攻关与科技服务的运行机制 |
| 5.1.1 竞技体育科研攻关与科技服务的范围界定 |
| 5.1.2 竞技体育科研攻关与科技服务的内容 |
| 5.1.3 竞技体育科研攻关与科技服务的管理模式 |
| 5.1.4 竞技体育科研攻关与科技服务的保障机制 |
| 5.2 我国竞技体育科研攻关与科技服务课题研究特征分析 |
| 5.2.1 数据检索及研究方法 |
| 5.2.2 竞技体育科研攻关课题研究的机构合作网络分析 |
| 5.2.3 竞技体育科研攻关课题研究的内容分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 我国体育科技进步对竞技体育的促进效应 |
| 6.1 我国体育科技进步与竞技体育的跟踪观测 |
| 6.1.1 体育科技创新投入的跟踪观测 |
| 6.1.2 体育科技创新活动的跟踪观测 |
| 6.1.3 体育科技扩散活动的跟踪观测 |
| 6.1.4 体育科技进步总指数与体育产出指数跟踪观测 |
| 6.2 我国体育科技进步对竞技体育发展的贡献与影响分析 |
| 6.2.1 数据指标的选择与来源 |
| 6.2.2 体育科技进步对竞技体育发展的贡献率分析 |
| 6.2.3 我国体育科技进步与竞技体育发展的相关性分析 |
| 6.3 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 主要学习经历 |
| 攻读博士学位期间科研经历 |
| 致谢 |
（8）信息技术驱动产业升级研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与框架结构 |
| 1.4 主要创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 关于信息技术的研究 |
| 2.1.1 信息技术及其测度 |
| 2.1.2 信息技术的影响及其发展趋势 |
| 2.2 关于产业升级的研究 |
| 2.2.1 产业升级的概念 |
| 2.2.2 产业升级的测度 |
| 2.2.3 产业升级影响因素和后续影响 |
| 2.2.4 产业升级路径 |
| 2.3 关于信息技术和产业升级关系的研究 |
| 2.3.1 信息化、工业化和工业结构升级 |
| 2.3.2 信息技术、信息产业和产业升级 |
| 2.3.3 智能化和产业升级 |
| 2.4 对现有研究成果的评论与研究启示 |
| 2.4.1 研究成果评论 |
| 2.4.2 几点启示 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 信息技术驱动产业升级的理论分析 |
| 3.1 信息重要性向信息技术延伸 |
| 3.1.1 信息重要性向信息媒介延伸 |
| 3.1.2 信息媒介重要性向信息技术延伸 |
| 3.2 信息、信息技术与社会经济发展 |
| 3.2.1 信息、信息技术与信息化路径 |
| 3.2.2 信息、知识、数据与信息技术演变趋势 |
| 3.2.3 信息革命浪潮与经济形态新概念的叠现 |
| 3.3 信息技术驱动产业升级的动力机制 |
| 3.2.1 直接动力机制 |
| 3.2.2 间接动力机制 |
| 3.4 信息技术驱动产业升级的传导机制 |
| 3.3.1 基本传导机制 |
| 3.3.2 互动传导机制 |
| 3.3.3 时序传导机制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 信息技术及其产业应用分析 |
| 4.1 从语言到AI:全球信息技术的产业应用及特点 |
| 4.1.1 信息技术及其产业应用 |
| 4.1.2 信息技术产业应用的特点 |
| 4.2 我国信息化建设的阶段和特点 |
| 4.2.1 信息化建设的基本阶段 |
| 4.2.2 信息化建设的主要特点 |
| 4.3 信息技术及其产业应用的本质 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 信息技术发展指标构建与测度研究 |
| 5.1 构建信息技术指标体系的原则 |
| 5.1.1 常见的信息技术水平测度方法 |
| 5.1.2 信息技术发展指标体系构建原则 |
| 5.2 信息技术指标体系构建与模型求解 |
| 5.2.1 信息技术指标体系的构建 |
| 5.2.2 模型的计算和求解 |
| 5.3 信息技术水平的测度分析 |
| 5.3.1 确定原始数据矩阵 |
| 5.3.2 利用熵值法计算权重 |
| 5.3.3 时间分异特征 |
| 5.3.4 空间分异特征 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 信息技术驱动产业升级的固定效应分析 |
| 6.1 模型构建 |
| 6.1.1 数据来源与模型选择 |
| 6.1.2 变量设计 |
| 6.2 计量分析 |
| 6.2.1 单变量描述统计分析 |
| 6.2.2 变量平稳性检验 |
| 6.2.3 信息技术对产业升级的固定效应分析 |
| 6.3 实证研究结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 信息技术驱动产业升级的经济效应分析 |
| 7.1 经济效应分解及其测度模型 |
| 7.1.1 经济效应的核心:效率 |
| 7.1.2 经济效应的总括与分解:运营效率、规模效率和范围效率 |
| 7.1.3 经济效应的测度:超效率DEA模型及变量设定 |
| 7.2 信息技术对产业升级的经济效率分析 |
| 7.2.1 信息技术对产业升级的总经济效率分析 |
| 7.2.2 信息技术对产业内升级的经济效率分析 |
| 7.2.3 信息技术对产业间升级的经济效率分析 |
| 7.2.4 信息技术对产业生态化升级的经济效率分析 |
| 7.3 信息技术对产业升级的经济效应特征分析 |
| 7.3.1 信息技术对产业升级的效率具有差异性 |
| 7.3.2 区域之间需要加强效率平稳性和均衡性 |
| 7.3.3 时间上信息技术对产业升级效率趋于稳定 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 信息技术驱动产业升级问题及政策建议 |
| 8.1 主要问题 |
| 8.1.1 信息技术过于依赖规模扩张和非均衡发展 |
| 8.1.2 互联网信息技术作用有待进一步加强 |
| 8.1.3 消费在信息技术驱动产业升级中的中介作用有待挖潜 |
| 8.1.4 信息技术驱动产业升级伴随着低经济效率问题 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.2.1 给予信息制造业技术R&D适度政策倾斜 |
| 8.2.2 加大对信息化水平较低地区信息化建设的支持力度 |
| 8.2.3 把握互联网信息技术应用带来的产业升级新机遇 |
| 8.2.4 充分发挥消费在信息技术推动产业升级中的催化作用 |
| 8.2.5 激发信息技术驱动产业升级的规模和范围经济效应 |
| 8.2.6 鼓励信息产业优先开发新产品、打造新模式形成新动能 |
| 8.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间取得的科研成果 |
（9）高质量发展下江西省创新激励的税收政策效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 创新激励、主体税种与税收政策效应相关研究 |
| 1.2.2 高质量发展、阶段性特征与综合税收政策效应相关研究 |
| 1.2.3 融资约束、创新行为与综合税收政策净效应相关研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足 |
| 第2章 高质量发展下创新激励税收政策效应的理论基础 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 高质量发展 |
| 2.1.2 科技创新 |
| 2.1.3 税收政策 |
| 2.2 基本理论 |
| 2.2.1 新古典经济增长理论 |
| 2.2.2 内生经济增长理论 |
| 2.2.3 外部性理论 |
| 2.2.4 创新理论 |
| 2.2.5 公共财政理论 |
| 2.3 作用机理 |
| 2.3.1 基本逻辑关系 |
| 2.3.2 基本作用机理 |
| 第3章 高质量发展下创新激励税收政策的规范分析 |
| 3.1 相关税收政策的情况分析 |
| 3.1.1 企业所得税创新激励优惠政策 |
| 3.1.2 增值税创新激励优惠政策 |
| 3.1.3 个人所得税创新激励优惠政策 |
| 3.2 科技创新的基本情况分析 |
| 3.2.1 科技创新研发经费基本情况 |
| 3.2.2 科技创新研发人员基本情况 |
| 3.2.3 科技创新研发产出基本情况 |
| 3.3 创新激励税收政策存在的问题分析 |
| 3.3.1 税收优惠主体覆盖范围不广 |
| 3.3.2 税收优惠与创新行为之间存在不一致性 |
| 3.3.3 缺乏对于中小企业的税收优惠 |
| 3.3.4 税收政策对初创企业激励不足 |
| 第4章 部分主体税种的创新激励税收政策效应实证分析 |
| 4.1 背景分析与研究假设 |
| 4.1.1 背景分析 |
| 4.1.2 理论推导 |
| 4.1.3 研究假设与模型设定 |
| 4.2 企业所得税创新激励税收政策效应实证分析 |
| 4.2.1 变量选取和数据来源 |
| 4.2.2 实证分析 |
| 4.2.3 稳健性检验 |
| 4.2.4 小结 |
| 4.3 增值税创新激励税收政策效应实证分析 |
| 4.3.1 变量选取和数据来源 |
| 4.3.2 实证分析 |
| 4.3.3 稳健性检验 |
| 4.3.4 小结 |
| 4.4 个人所得税创新激励税收政策效应实证分析 |
| 4.4.1 变量选取和数据来源 |
| 4.4.2 实证分析 |
| 4.4.3 稳健性检验 |
| 4.4.4 小结 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 阶段性特征影响下的综合税收政策效应实证分析 |
| 5.1 背景分析 |
| 5.2 研究假设和模型设定 |
| 5.2.1 研究假设 |
| 5.2.2 模型设定 |
| 5.3 变量选取和数据来源 |
| 5.3.1 变量选取 |
| 5.3.2 数据来源 |
| 5.4 实证分析和稳健性检验 |
| 5.4.1 实证分析 |
| 5.4.2 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 融资约束下的创新激励综合税收政策净效应实证分析 |
| 6.1 背景分析 |
| 6.2 研究假设和模型设定 |
| 6.2.1 研究假设 |
| 6.2.2 模型设定 |
| 6.3 变量选取和数据来源 |
| 6.3.1 变量选取 |
| 6.3.2 数据来源 |
| 6.4 实证分析和稳健性检验 |
| 6.4.1 实证分析 |
| 6.4.2 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 政策建议 |
| 7.1 进一步完善现行创新激励税收制度体系 |
| 7.1.1 积极推动税制改革,充分发挥税收职能作用 |
| 7.1.2 完善企业所得税优惠制度,发挥好政策导向作用 |
| 7.1.3 全面推行增值税改革,普遍降低企业税负 |
| 7.1.4 转变个人所得税征税模式,定向减税促进研发创新 |
| 7.2 重点优化创新激励阶段性税收政策 |
| 7.2.1 把握好阶段性特征,坚持差异化的税收政策 |
| 7.2.2 坚持长期战略原则,提升知识产权综合发展水平 |
| 7.2.3 运用现代化科技手段,提升税收政策综合治理水平 |
| 7.3 积极健全创新激励税收政策多方协调机制 |
| 7.3.1 推动多方协作,解决好融资约束难题 |
| 7.3.2 积极降低税收优惠门槛,进一步优化营商环境 |
| 7.3.3 积极推进立法工作,着力完善跨部门保障机制 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 主要参考文献 |
| 博士在读期间科研成果 |
| 致谢 |
（10）基于人工智能的政府治理模式变革研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究问题 |
| 1.1.1 时代境遇之必然:人工智能时代的大幕初启 |
| 1.1.2 治理转型之诉求:面向智能时代的政府治理变革趋向 |
| 1.1.3 研究问题之提出:如何善用人工智能驱动政府治理模式变革 |
| 1.1.4 研究意义之阐发:描绘人工智能时代政府治理的智治图景 |
| 1.2 国内外研究现状述评 |
| 1.2.1 国外研究回顾 |
| 1.2.2 国内研究回顾 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究方法与研究框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究内容与创新之处 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 可能的创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 人工智能与政府治理模式变革的知识基础 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.1.1 认识人工智能:一项正在“挑战人”的新兴技术 |
| 2.1.2 政府治理模式:理念、结构和方式 |
| 2.2 典型范式 |
| 2.2.1 数字治理、数据治理、智能治理和智慧治理的具体释义 |
| 2.2.2 数字治理、数据治理、智能治理和智慧治理的关系辨析 |
| 2.3 理论源流 |
| 2.3.1 汲取新公共管理理论思想养分 |
| 2.3.2 审视技术治理理论的合理面向 |
| 2.3.3 数字治理理论催生的智慧政府 |
| 2.3.4 现代系统管理理论的理论启示 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 人工智能与政府治理模式变革的逻辑理路 |
| 3.1 人工智能驱动政府治理模式变革的内在逻辑 |
| 3.1.1 人工智能驱动政府治理模式变革的内在关联 |
| 3.1.2 人工智能驱动政府治理模式变革的客观基础 |
| 3.2 人工智能驱动政府治理模式变革的技术逻辑 |
| 3.2.1 以“数据”促“善治”的数据驱动逻辑 |
| 3.2.2 以“算法”谋“善治”的算法主导逻辑 |
| 3.2.3 从“链接”到“互嵌”的智能融合逻辑 |
| 3.3 人工智能驱动政府治理模式变革的价值逻辑 |
| 3.3.1 公平与公正——应确保公平公正对待所有人 |
| 3.3.2 安全与隐私——应确保安全可靠、尊重隐私 |
| 3.3.3 开放与包容——应实现开放参与、人人赋能 |
| 3.3.4 透明与责任——应实现易于理解、透明负责 |
| 3.4 人工智能驱动政府治理模式变革的目标逻辑 |
| 3.4.1 由传统扩张型政府走向收缩型政府 |
| 3.4.2 由传统封闭型政府走向开放型政府 |
| 3.4.3 由传统粗放型政府走向精细化政府 |
| 3.4.4 由传统电子化政府走向智能化政府 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 人工智能驱动政府治理模式变革的运作机理 |
| 4.1 技术与结构的互动:人工智能驱动政府治理模式变革的逻辑结构 |
| 4.1.1 技术的原始吸纳:治理绩效需求催生人工智能技术引入 |
| 4.1.2 技术与组织互构:人工智能技术驱动政府组织形态变革 |
| 4.1.3 政府的自我重塑:政府组织形态变革引致治理模式转型 |
| 4.2 渗透·传导·扩散:人工智能驱动政府治理模式变革的微观机制 |
| 4.2.1 渗透:人工智能引致政府治理理念转变 |
| 4.2.2 传导:人工智能带来政府治理结构调整 |
| 4.2.3 扩散:人工智能驱动政府治理方式创新 |
| 4.3 理念·结构·方式:人工智能驱动政府治理模式变革的具体维度 |
| 4.3.1 思维理念的更新:智慧治理成为政府治理的核心理念 |
| 4.3.2 治理结构的重塑:多元协同成为政府治理的关系结构 |
| 4.3.3 治理方式的转换:智能治理成为政府治理的行动特征 |
| 4.4 以“善智”促善治:人工智能驱动政府治理模式变革的实现进路 |
| 4.4.1 “善智”引入之必要:人工智能“向善”与“为恶”的双重面相 |
| 4.4.2 “善智”之多维解读:基于“价值—技术—应用”复合分析框架 |
| 4.4.3 以“善智”实现善治:人工智能驱动政府治理模式变革的逻辑关联 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 人工智能驱动政府治理模式变革的实践审视 |
| 5.1 人工智能嵌入政府治理过程的客观挑战 |
| 5.1.1 人工智能场景下公共行政的责任困境 |
| 5.1.2 人工智能挑战公共管理者的传统角色 |
| 5.1.3 人工智能对传统公共行政文化的挑战 |
| 5.2 人工智能嵌入政府治理过程的技术风险 |
| 5.2.1 安全失序 |
| 5.2.2 公平丧失 |
| 5.2.3 隐私泄露 |
| 5.3 人工智能驱动政府治理模式变革的典型案例 |
| 5.3.1 智能化治理的中国场景:浙江、广东和上海实践 |
| 5.3.2 智能化治理的世界经验:美国、“英国—欧盟”和韩国 |
| 5.3.3 国内外智能化治理实践的实践反思 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 人工智能驱动政府治理模式变革的行动策略 |
| 6.1 认识更新:提升对人工智能嵌入政府治理的理性认知 |
| 6.1.1 意识层面:重视人工智能对人类政府运行的影响 |
| 6.1.2 知识层面:加强对人工智能相关理论的宣传讲解 |
| 6.1.3 行为层面:打造善用人工智能技术的组织内文化 |
| 6.2 技术治理:构建确保人工智能向善的完备治理体系 |
| 6.2.1 技术治理行动者的协同:优化人工智能治理的主体生态 |
| 6.2.2 技术治理内容的全覆盖:聚焦人工智能治理的要素层次 |
| 6.2.3 技术适用情景的精准化:开发面向政府场景的人工智能 |
| 6.3 制度跟进:健全政府治理运用人工智能的制度规则 |
| 6.3.1 完善面向智能行政场景的制度法规 |
| 6.3.2 建立起部门间数据共享和互通规则 |
| 6.3.3 建构智能场景下技术责任应对体系 |
| 6.4 机制创新:完善人工智能嵌入政府治理的实践机制 |
| 6.4.1 建立起人工智能的专业机构和领导体系 |
| 6.4.2 建立起专业的人才管理制度和培养机制 |
| 6.4.3 建立完善的人工智能应用科学评估机制 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结语和展望 |
| 7.1 研究结语 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研工作情况 |
四、软件推动管理进步（论文参考文献）
- [1]人工智能对经济增长的影响研究[D]. 黄志. 四川大学, 2021(12)
- [2]信息服务业演变及其对国民经济产业结构影响的研究[D]. 李晓峰. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]面向智能互联时代的中国工业设计发展战略和路径研究[D]. 刘宁. 南京艺术学院, 2021(12)
- [4]流空间视角下人力资本促进创新的机制研究[D]. 李伟. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]新一代信息技术产业发展评价及影响因素研究[D]. 于长钺. 北京邮电大学, 2020(04)
- [6]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [7]我国体育科技进步及其对竞技体育的促进效应研究[D]. 张元梁. 上海体育学院, 2020(12)
- [8]信息技术驱动产业升级研究[D]. 李荣胜. 西北大学, 2020(07)
- [9]高质量发展下江西省创新激励的税收政策效应研究[D]. 吕从钢. 江西财经大学, 2020(01)
- [10]基于人工智能的政府治理模式变革研究[D]. 王张华. 湘潭大学, 2020(10)