城市知识竞争力决定因素评价的理论与方法研究

论文摘要

随着以信息技术为标志的知识经济时代的来临,知识成为决定组织竞争优势和促进经济增长的关键因素。将知识作为一种独立的生产要素进行投入并参与价值分配,已经成为一种管理趋势并在理论界得以证明。知识经济时代之所以不同于农业时代和工业时代,是因为知识经济是以知识为基础的经济,知识的地位和作用发生了根本性变化。传统的实体生产要素诸如土地、劳动力、资本等已经退居成为次要的生产要素,知识因为其边应递增效应而成为第一生产要素。知识渗透在高科技产品之中,体现在能够掌握、运用与发展高科技的人才身上。各种人的因素、智力因素、科学技术因素在经济增长和组织竞争中的作用越来越显著。只有不断开发智力资本,加速知识创新,才能保证未来世界经济的进一步发展。正因为知识渗透到各种科技与经济生活中,使近年来世界面貌发生了巨大的变化。从国外的情况来看,当前部分西方发达国家已经步入以信息技术为标志的知识经济社会,由高科技带动的知识经济占据着世界经济舞台,对其它国家形成包围之势。我国当前正处于从计划经济体制向市场经济体制转轨的关键阶段,部分发达省市已呈现出知识经济的端倪,城乡二元结构和二元经济现象开始出现。正是基于以上背景,本文开展对知识竞争力的理论与应用研究,将“知识经济”由一般的概念向它的实际应用推进,由理论描述阶段进入技术分析阶段。文章认为,随着全球经济一体化进程的加快,世界变为一个地球村,国家之间的界限与概念将逐步淡化,国家之间的综合国力的竞争将逐步转化为发达城市之间的经济竞争。如何实现经济增长方式的转变,将知识资源作为独立的生产要素投入,将知识转化为直接的生产力,对促进国家和地区经济增长有着积极和重要的意义。文章秉承知识经济理论,在内容上对知识竞争力进行了逻辑解释与理论分析,通过选取相关指标将知识竞争力由一个不可观察变量表征为一个可观察变量,并选取国内典型知识经济城市上海、北京和广州三个城市进行实证研究,试图找出影响城市知识竞争力的决定因素,为我国宏观经济发展提供决策参考。本文首先展开对知识的经济学演化分析,从知识视角论证经济增长理论模型对知识这一内生要素的认识过程。文章认为,从经济学的角度看,人们对知识竞争力问题的研究实际上是嵌入于近现代经济学发展的全部过程之中的。然后,文章从知识对经济的促进作用出发,对知识转化为竞争力的内在机理进行了深入分析,构建了知识转化为竞争力理论模型与知识经济社会知识竞争力的宏观转换机制。文章认为,知识并不是直接的竞争力,知识体现为竞争力必须有一个转化过程,这个过程包括认知知识、知识内部化、知识中介化和知识外部化这四个过程。知识转化为竞争力是一个不断的循环过程,这个过程包括内部知晓、内部响应、外部知晓、外部响应四个过程。知识经济社会知识竞争力的宏观转换机制包括知识的产业化、产业的知识化、知识的社会化和社会的知识化。其次,文章通过借鉴发达国家特别是OECD国家有关知识经济测度的指标体系,提出了城市知识竞争力的四个决定因素为知识创新能力、信息技术的应用能力、知识资本存量和知识基础设施,并从理论上对城市知识竞争力决定因素进行了深入阐述和指标细分,构建了城市竞争力决定因素理论模型。第三,文章从实证角度考察了城市知识竞争力四个决定因素之间的相关关系,运用主成分分析方法构建了城市知识竞争力决定因素评价模型对我国典型知识型城市知识竞争力和各决定因素进行了实证分析,并运用MATLAB工具箱实现BP神经网络预测模型的建立,预测了城市知识竞争力指数,并且与传统的多元线性回归方法建立的预测模型进行了精度的比较,说明基于BP神经网络的预测模型比基于多元线性回归的预测模型的精度高,模型的稳定性更好,更适用于城市知识竞争力指数的预测。本文所构建的知识竞争力决定因素评价模型与预测模型既可以用于对某一既定城市知识竞争力的评价与预测,也可以将此方法推广,用于对其他相关经济问题进行评价与预测。第四,文章最后从宏观角度分析了世界发达国家提升知识竞争力的具体措施,并提炼出国外在提升知识竞争力方面的经验,提出了我国提升知识竞争力的对策建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 表目录
• 图目录
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景及其意义
• 1.1.1 问题的提出
• 1.1.2 主题的界定
• 1.1.3 研究的背景
• 1.1.4 研究的意义
• 1.2 研究的思路与方法
• 1.2.1 研究的思路
• 1.2.2 研究的方法与工具
• 1.3 研究的理论基础和主要内容
• 1.3.1 研究的主要理论基础
• 1.3.2 研究的主要内容及章节安排
• 1.4 本文的创新点
• 第2章 相关理论的文献综述
• 2.1 与知识有关的研究综述
• 2.1.1 对"知识"概念的界定
• 2.1.2 知识构成要素的分解
• 2.1.3 对"知识资产"的界定
• 2.2 与竞争力有关的研究综述
• 2.2.1 国家竞争力理论
• 2.2.2 竞争优势理论
• 2.2.3 核心竞争力理论
• 2.2.4 城市竞争力理论
• 2.3 知识与竞争力关系的研究综述
• 2.3.1 知识与竞争力的关系研究
• 2.3.2 知识转化为竞争力的模型研究
• 2.4 已有的关于知识竞争力的研究
• 2.4.1 关于知识竞争力概念研究
• 2.4.2 关于知识竞争力评价指标的研究
• 2.4.3 关于知识竞争力评价方法的研究
• 2.5 综述结论
• 2.6 本章小结
• 第3章 知识转化为竞争力的机理—一个知识竞争力的分析框架
• 3.1 知识的经济学分析
• 3.1.1 古典经济学"知识分工"思想的萌芽
• 3.1.2 新古典经济学中蕴含的"知识"范畴
• 3.1.3 创新理论对知识的研读
• 3.1.4 新制度经济学对知识的重视
• 3.1.5 演化经济学对知识的深化
• 3.1.6 知识经济理论对知识的全新解读
• 3.2 基于知识视角的经济增长模型演化分析
• 3.2.1 古典经济增长模型
• 3.2.2 新古典经济增长模型
• 3.2.3 新经济增长模型
• 3.2.4 结论与启示
• 3.3 知识竞争力的演化分析
• 3.3.1 知识竞争力的演化路径
• 3.3.2 知识竞争力的现实表现
• 3.3.3 知识竞争力的生产函数分析
• 3.4 知识转化为竞争力的内在机理
• 3.4.1 对知识的认识
• 3.4.2 知识转化为竞争力作用机制
• 3.4.3 知识转化为竞争力的基本模型
• 3.4.4 知识竞争力的宏观转换机制
• 3.5 本章小结
• 第4章 城市知识竞争力决定因素评价
• 4.1 哈金斯知识竞争力体系评价
• 4.2 城市知识竞争力决定因素评价的方法与原则
• 4.2.1 城市竞争力评价的方法
• 4.2.2 城市知识竞争力决定因素评价的原则
• 4.3 各国以及国际组织机构构建的与知识竞争力有关的指标体系
• 4.4 知识竞争力决定因素构建
• 4.4.1 知识竞争力决定因素的理论构建
• 4.4.2 知识竞争力决定因素的影响机制
• 4.4.3 知识竞争力决定因素评价指标分解
• 4.5 本章小结
• 第5章 城市知识竞争力决定因素评价模型的建立
• 5.1 样本城市的选取与数据来源
• 5.2 数据处理方法
• 5.2.1 主成分分析原理
• 5.2.2 主成分分析数学模型
• 5.3 城市知识竞争力决定因素实证分析与结果
• 5.3.1 知识创新能力指数
• 5.3.2 信息技术应用能力指数
• 5.3.3 知识基础设施指数
• 5.3.4 知识资本存量指数
• 5.3.5 城市知识竞争力决定因素评价模型的建立
• 5.3.6 评价结果可信度的验证
• 5.4 本章小结
• 第6章 基于人工神经网络的城市知识竞争力预测模型的建立
• 6.1 人工神经网络的建模过程及原理
• 6.1.1 人工神经网络的原理
• 6.1.2 BP神经网络建模方法
• 6.2 基于BP神经网络的城市知识竞争力预测模型的建立
• 6.2.1 输入/输出向量设计
• 6.2.2 BP网络设计
• 6.2.3 BP网络训练
• 6.2.4 网络模型的内符检验
• 6.2.5 网络模型的预测检验
• 6.3 BP神经网络与传统多元线性回归模型的对比
• 6.3.1 多元线性回归法建立知识竞争力预测模型
• 6.3.2 城市知识竞争力回归预测模型结果检验
• 6.4 本章小结
• 第7章 提升知识竞争力的对策建议及制度安排
• 7.1 世界各国知识竞争力现状及提升措施
• 7.1.1 美国
• 7.1.2 日本
• 7.1.3 韩国
• 7.1.4 欧盟
• 7.1.5 印度
• 7.2 各国提升知识竞争力值得借鉴的经验
• 7.2.1 重视对教育的发展和科技人才的培养
• 7.2.2 把调整和优化高新技术产业的发展作为政府长期经济战略
• 7.2.3 重视对知识产业的基础研发投入
• 7.2.4 制定具有前瞻性的科技发展计划
• 7.2.5 加速知识创新成果转化为直接生产力
• 7.2.6 加强信息技术的推广与应用
• 7.3 我国培育知识竞争力的对策
• 7.3.1 我国知识竞争力现状评述
• 7.3.2 我国培育知识竞争力的具体措施
• 7.4 本章小结
• 第8章 研究的结论与研究展望
• 8.1 研究的结论
• 8.2 研究中存在的不足
• 8.3 研究的展望
• 参考文献
• 附录一 MATLAB编辑BP神经网络预测模型的主程序
• 附录二 各样本城市数据
• 攻读博士学位期间发表的学术论文和参与的课题及奖励
• 致谢