一、高新技术企业的重要投融资模式——风险投资（论文文献综述）
朱明荆[1]（2021）在《常州市A创投集团专利权投资模式研究 ——基于交易方的风险-收益分摊机制》文中研究表明科技型中小企业是科技成果产业化重要推动力,但在发展的初期主要面临着专利技术还在开发过程中的“融资难,融资贵”以及成果难以转化的困境。而这些研究成果往往因为具有基础性、前沿性同时可以对地方经济发展产生较强的溢出效应而受到地方政府的支持。在政府推动的产学研合作机制下,大连理工大学江苏研究院基于科技成果产业化的投融资双方需求,提出了专利权投资模式,该模式由A创投集团率先实践,进行了一次大胆的尝试。专利权投资模式是在实物期权理论的指导下,结合了风险投资以及专利权质押融资的实践经验,创新出了一种将专利权作为标的物的投资模式。这一模式渗透到了专利权的创造培育、权利申请以及运营管理的各个步骤,通过支持企业核心技术的研究开发帮助企业的发展成长。专利权投资的最终目的在于解决科技型中小企业创立初期的融资难题,推进企业迈出科技成果转化的第一步。本文通过案例分析法,结合机制设计理论,对专利权投资模式的风险-收益分摊机制进行了阐述,并用博弈论的思想,揭示了融资方（专利持有者）、投资家（A创投集团）与投资人（常州市政府）在风险-收益分摊上的“囚徒困境”及通过机制设计实现正和博弈的重要性。首先,在案例描述阶段,对专利权投资模式参与主体、各参与主体方的需求以及A创投集团的专利权投资实践具体方案和后续进展进行了描述。其次,依据实物期权理论、风险投资机制设计、专利权质押融资模式以及博弈论的理论,解析了融资方、投资家与投资人三方“收益与风险”的“囚徒困境”,并揭示了专利权投资模式风险-收益分摊机制的设计内涵:明确了风险-收益分摊机制设计的核心在于解决专利权投资模式中信息不对称导致的“囚徒困境”,并通过专利权投资模式选择及风险-收益分摊的规则设计,在满足融资方（专利持有者）、投资家（A创投集团）与投资人（常州市政府）三方追求自身利益最大化行为的过程中,逐步降低风险在各方间的转移,最终实现三方正和博弈下的利益分配。最后,提出了未来该模式与其他投融资模式融合可能推广的方案,并就专利权投资模式推广过程中遇到的问题提出了相应的对策建议。
李晨鸽[2]（2020）在《科技金融助推西安市硬科技企业发展的研究 ——基于供需匹配视角》文中指出我国正处在科技创新发展的关键时期,需要强大的新动力支撑。科技金融作为有效促进科技发展的新动力之一,必然得到重视,但目前科技金融发展中供需不匹配导致的资源利用率低等问题影响着科技金融助力科技发展的进程。硬科技的提出恰逢这一关键时期,西安市首先提出并大力发展硬科技企业。硬科技企业属于科技企业范畴,科技金融的发展必将影响西安市硬科技企业的发展进程。在此背景下,本文梳理了现有科技金融相关研究,结合西安市硬科技企业实地调研结果,整理出较全面的科技金融要素体系作为研究框架,从企业生命周期角度出发,在西安市硬科技企业对科技金融需求程度及供给满意度问卷调查的基础上,分析了西安市科技金融供需现状,并通过构建科技金融供需匹配模型量化分析西安市硬科技企业的科技金融供需匹配状况,以提出适宜的发展对策。首先,通过对相关研究的梳理分析,界定了科技金融及硬科技的内涵,并整理出较全面的科技金融要素体系。其次,将体系细分为科技金融需求要素体系和科技金融供给要素体系,以此为基础设计西安市硬科技企业发展的科技金融供给与需求程度调查问卷,以问卷调查及资料分析法,从企业不同生命周期角度出发,探究西安市硬科技企业发展的科技金融供需现状。接着,在上述分析的基础上,借鉴相关学者的供需匹配模型构建出科技金融供需匹配模型,计算西安市不同生命周期硬科技企业的科技金融供需匹配度,量化分析当前发展存在的问题。结果表明,目前科技金融助推西安市硬科技企业发展中,科技金融现有供给与硬科技企业发展需求不匹配现象明显,在政府的科技人才、相关政策及专项资金扶持,金融及中介服务机构的体系建设,以及PE/VC的创新发展等方面存在不足。最后,综合以上研究分析结果,结合西安市硬科技企业的科技金融支持现状,梳理国内外现有科技金融发展模式研究,创新性地提出了以政府为主导,以多方金融机构联动为辅助,以互联网金融支撑及PE/VC投资支持为重要分支,适宜西安市硬科技企业发展的科技金融发展新模式;并进一步提出了促进科技金融助推西安市硬科技企业发展的对策建议。
张瑾怡[3]（2020）在《联合投资异质性对上市企业成长性的影响与作用机制》文中认为作为创业企业的一种重要融资形式,风险投资一直以来都深受学术界的广泛关注。随着创业板市场的开启,我国资本市场体系逐渐完善,风险投资机构的数量呈现出爆发式的增长。风险投资不仅为目标企业提供所需要的资金帮助,更可以通过管理、销售和经营等一系列活动为创业公司提供更为优质的非资本增值服务。但是,在创业投资过程中常常受到高风险、资金和资源受限、收益不确定以及信息不对称等问题的困扰,于是越来越多的风险投资机构倾向于采用联合投资策略进行投资。与单独的风险投资方式相比较,联合投资策略能够有效地分散投资风险,而且不同类型和地区的投资机构能为被投资公司提供不同的成长环境和所需资源。因此,本文选择以联合风险投资为切入视角,从宏观层面研究了联合投资以及其成员异质性对于被投资公司成长性的影响情况。随后,深入目标企业内部,从微观层面探究了联合投资及其成员异质性对公司成长的作用机制。首先,本文基于联合投资成员具有多种属性的特点构建了联合投资异质性指标,并验证了成员异质性与目标公司成长性之间的相关关系。实证结果表明,三种联合投资成员异质性均会对被投资公司的成长性产生正向影响。在创业公司上市之前,联合投资成员结构异质性对企业成长性的正向影响要明显强于另外两种成员异质性,上市之后亦然。随后,进一步探究了成员异质性对目标公司成长的作用机制。回归结果证明,联合投资成员的三种异质性会通过改善目标企业的治理情况来促进企业的成长,且成员异质性程度越大,目标企业的治理水平越高,越能促进企业的发展。其次,创业公司的成长不仅需要依靠合理的管理制度,更需要充足的资金予以支持。除了联合投资的帮助之外,创业公司也要运用投融资策略来获取收益。但由于代理问题、信息不对称问题等,公司的投资决策中往往会出现各类问题,降低投融资决策的成功概率。在此基础上,本文进一步探究了联合投资成员异质性与公司投融资效率之间的关系。研究结果表明,三种联合投资成员异质性对目标企业投资效率的影响程度各有不同,其中成员地域差异程度越高对过度投资的抑制性越佳,而成员类型差异程度越高对投资不足的抑制性越好。对目标企业融资效率的研究结果显示,联合投资成员异质性对创业公司的有息债券融资效率的提升存在显着的正向影响,但对公司的权益融资影响微弱。最后,本文进一步验证了联合投资及其成员异质性对于被投资公司投资速度的影响。通过构建Cox比例风险模型,证明了联合投资机构的加入确实能够缩短目标公司达到投资预期的所需时间,加快企业的投资速度。并且,当联合投资成员的异质性程度增加时,对所需时间的影响越大,越能助力企业投资进程。综上所述,本文最主要的贡献是从多种属性共同作用的角度,构建了联合投资成员异质性指标,并且从联合投资异质性的角度补充了公司成长性的影响因素。更是在关于联合投资成员性质的传统分类方法中,首次引入全新的属性类型-利益相关者,构建了联合投资成员结构异质性指标,为研究联合投资异质性问题提供了新的思路。
高鹏飞[4]（2020）在《上海智能化养老服务器具产业的金融支持研究》文中指出养老金融是基础养老保险、企业年金和职业年金,以及个人商业养老保险“三支柱”养老保险制度运行的重要基础,养老金融包括养老金金融、养老服务金融和养老产业金融。养老产业金融在促进养老产业发展,支撑养老保障制度运行方面发挥着重要作用。智能化养老服务器具产业是现代新兴养老产业,在有效应对人口老龄化挑战,为老年人提供晚年幸福保障方面发挥着重要支撑。智能化养老服务器具具有技术含量高、附加值高,以及资本投入量大的特征,加快智能化养老服务器具产品的研发和产业化,要求构建完善的养老产业金融政策体系,推动养老金融体制机制创新。论文以养老金融为研究对象,聚焦上海智能化养老服务器具产业的金融支持政策,综合运用福利多元主义理论、现代融资理论和产业生命周期理论,采用世代交叠模型、博弈论、蒙特卡罗模拟仿真法等方法,从六个维度展开研究:第一,对“养老金融”、“智能化养老服务器具”、“智能化养老服务器具产业”、“养老产业金融支持”等概念进行深入阐释,同时,运用“福利多元主义理论”、“现代融资理论”和“产业生命周期理论”确立了理论分析框架;第二,从“产业特征”、“产业规模化”、“研发投入”三个方面系统论证了智能化养老服务器具产业发展进程中金融支持的重要作用;第三,从全国和上海两个层面,对智能化养老服务器具产业发展的金融支持现状进行概述,阐释智能化养老服务器具产业金融支持政策存在的问题;第四,论证了智能化养老服务器具产业的经济和公益双重属性,运用世代交叠模型、两阶段Hotelling动态博弈模型和蒙特卡罗模拟仿真法对金融支持下智能化养老服务器具产业的经济效应和公益效应进行数理测度,进而从理论上分析经济属性和公益属性的辩证边界和合理张力;第五,梳理了美国和德国等国家金融支持智能化养老服务器具产业的典型案例,概括了上述国家的成功经验以及对我国的启示;第六,从实践层面提出了构建上海智能化养老服务器具产业的金融支持政策体系的实现机制和有效路径。论文得出如下结论:金融支持对智能化养老服务器具产业的发展有着极为重要作用,金融支持不足是上海智能化养老服务器具产业发展困境的重要因素,智能化养老服务器具产品具有经济属性和公益属性,厘清两重属性的边界,完善养老产业金融支持政策体系,才能有效促进智能化养老服务器具产业的健康发展。
陶银海[5]（2019）在《我国新能源产业发展的资本市场支持机制研究》文中认为当今世界能源结构正在发生深刻变化,发展新能源产业既是世界能源发展的必然趋势,同时也是我国全面深化能源领域改革,实现经济转型升级的必然要求。近十年以来,我国新能源产业取得超常规速度的发展主要得益于财政补贴的强力支持。然而,随着我国新能源产业总体进入发展壮大阶段,政府扶植政策造成的财政负担沉重、补贴效果降低、融资力度不足等问题也随之而来,仅仅依靠政府财政补助和企业自身财力支持已经不能满足新能源产业发展的需求。在这样的背景下,深化新能源行业投融资体制改革,确立能源企业投资主体地位,充分发挥以资本市场为主导的多渠道金融体系的融资作用以及与产业政策的协同作用,是破解当前新能源企业融资难问题的核心所在,亦是促进新能源产业由政府主导型融资机制向市场主导型融资机制逐渐转变的诉求所在。尽管国家已经开始重视资本市场在新能源产业发展中的积极作用,但由于当前我国资本市场本身并不健全和完善,资本市场的资源配置作用没有得到充分发挥,资本市场对新能源产业发展的支持机制尚未取得很满意的成效,从而导致新能源企业普遍受制于较为严峻的融资约束问题。本文基于经典产业生命周期理论和产业结构演变的一般规律,推演并绘制出了新能源产业的产业生命周期曲线和成本曲线图,同时还基于产业优化选择过程的演进象限图,进一步推演并绘制出新能源产业的业态演进象限图。借助新能源产业的产业生命周期曲线、成本曲线图以及新能源产业的业态演进象限图,深入分析了新能源产业业态演进过程中各阶段资本嵌入以及可能存在的空间溢出效应,并总结提炼出新能源产业发展不同阶段的投融资特征与经营状况,从而提出了“一种可能包含空间溢出效应的非对称‘一轴两制’式资本市场支持机制”。在此之后,本文基于传统的计量分析和新近流行的空间计量分析等研究方法,结合2009-2017年中国162个新能源上市公司的相关数据,考察了中国资本市场与新能源产业发展的关系,以期阐释中国资本市场对新能源产业发展的支持效应。最终形成的主要研究结论有以下几点:第一,新能源产业不同于传统产业和一般高新技术新兴产业,新能源产业对于资本需求的门槛更高,所需的资金数量更大,投资周期更长,投资风险极高,而且对于资本的需求贯穿于整个产业生命周期,这就导致新能源产业发展周期的各阶段资本嵌入方式和资金来源差异化明显,需要差异化的资本市场支持模式和手段来与之相匹配。然而当前我国以信贷市场为主导的间接融资体系对新能源产业发展的支持力度非常有限,尚未形成一套基于新能源产业生命周期和产业发展特征的,有效服务于新能源等高新技术产业,特别是服务于中小高新技术初创企业的现代资本市场支持体系。第二,我国目前以信贷市场为主导的间接融资体系非常不完善,基于传统的计量分析和新近流行的空间计量分析等研究方法的实证结果进一步验证了这一点:在传统的计量模型分析和选择净资产收益率作为被解释变量来考察中国资本市场发展与新能源产业发展的关系时,银行信用融资对中国新能源产业发展产生了负向影响效应,但不显着;债券融资对中国新能源产业发展产生了正向影响,但也不显着;股权融资对中国新能源产业发展则产生了显着的负向影响效应。在传统的计量模型分析和选择总资产收益率作为被解释变量来考察中国资本市场发展与新能源产业发展的关系时,银行信用融资、债券融资均对中国新能源产业发展产生了正向影响效应,且均不显着;股权融资却对中国新能源产业发展则产生了显着的负向影响效应。第三,从全局Moran指数的计算结果来看,162个新能源上市公司之间的空间溢出效应在2010-2012年以及2015年为正,而在2009年、2013年、2014年以及2016-2017年均为负,这意味着新能源上市公司之间可能存在空间溢出效应,但这种效应并不十分稳定;局部Moran指数图也证实了这一结论,大部分年限大部分新能源上市公司之间的局部空间溢出效应为0,但也有少部分年限和少部分新能源上市公司间存在空间溢出效应,不过这种空间溢出效应有正有负。第四,在选择净资产收益率作为被解释变量且采用空间自回归模型、空间杜宾模型和空间误差模型等3种经典的空间计量模型时,银行信用融资对中国新能源产业发展产生了负向影响效应,但不显着;债券融资对中国新能源产业发展产生了正向影响效应,且也不显着;股权融资对中国新能源产业发展产生了显着的负向影响。总的来说,基于传统计量模型分析和空间计量模型的分析结果,中国资本市场对新能源产业发展的实证研究与理论预期相去甚远,中国资本市场尚未能对新能源产业发展产生明显的促进和支持作用,还需要在未来较长一段时间内采取积极的主动的资本市场支持政策或者措施,来促进中国新能源产业的长期可持续发展。
韩文思[6]（2019）在《高新区科技企业孵化网络运营研究》文中研究表明高新技术产业开发区（以下简称高新区）是我国在知识密集、技术密集的大中城市和沿海地区建立的发展高新技术的产业集聚区。近年来,高新区在我国得到了迅猛发展,为我国经济建设和科技创新做出了巨大贡献,并且随着我国经济从高速增长转向高质量发展,其孵化科技企业的重要性日益凸显。但是,在我国高新区快速发展过程中仍存在一些亟待完善的领域,例如普遍存在的“高经济发展、低科技创新”,“重人才引入、轻人力内生”等现象,严重削弱了其孵化科技企业的核心功能。而专职孵化科技企业的机构——科技企业孵化器,存在同质化严重、对接渠道缺失等诸多问题。只有摈弃传统孵化器模式,将高新区各种资源整合到一起,形成高新区科技企业孵化网络,才能真正提供科技企业诞生壮大的各种要素,充分发挥其孵化科技企业的核心功能。基于上述分析,本文综合应用企业孵化理论、科技企业创业网络理论、高新区管理运作理论和系统工程方法,尝试从孵化科技企业视角去研究高新区,构建高新区科技企业孵化网络,研究如何运营孵化网络,并验证该运营方法的有效性,使人才、资金与技术等资源能精准对接科技企业,促进科技企业的衍生和持续成长。全文主要研究内容和结论如下:首先,依据平台理论、孵化理论、创业网络理论和社会资本理论,把高新区科技企业孵化网络看做一个大的孵化器,对其内涵进行了理论界定,建立了高新区科技企业孵化网络的理论框架;其次,从时间、空间和社会资本三方面,剖析了如何组建高新区科技企业孵化网络,分析了其结点、相关关系和特征;根据客户价值理论,分析了高新区科技企业孵化网络的价值网,深入探讨了内部和外部价值网络的结点、联接方式和流通介质;再次,分析了高新区科技企业孵化网络运营的学习、演化和商业三种机理,发现孵化网络中集体学习和知识融合的重点是内生性知识的储备,提出了多主体互动下的网络流动与优化渠道;构建出高新区科技企业孵化网络全生态圈,阐述其资本运作的具体模式;其后,根据统计年鉴的相关数据,运用自组织映射神经网络（SOM）对高新区科技企业孵化网络发展模式进行聚类判断,进而对高新区科技企业孵化网络运营过程进行了仿真分析,并运用BP神经网络构建了仿真预测系统,搭建理论与现实之间的桥梁;最后,分别借助模糊评价法和马尔科夫链法,构建了高新区科技企业孵化网络运营效率静态和动态评价模型,以武汉东湖高新区为例,从多个角度对其科技企业孵化网络运营效率进行评价分析,并基于评价结论提出了网络运营效率的提升途径。营机理,发现了知识资本促进科技企业孵化的重要效应,进一步优化了其运营方式。在此基础上构建了高新区科技企业孵化网络运营过程的仿真模型,发现了社会资本与高新区科技企业孵化网络能力的螺旋上升关系,并进行了仿真预测。通过构建高新区科技企业孵化网络运营效率静态与动态相结合的评价模型,为进一步完善我国高新区建设,充分发挥其孵化科技企业功能提出了新的思考方向和科学工具。
张倩[7]（2019）在《区域科技金融生态系统效率差异及收敛性研究》文中指出随着经济发展方式逐渐从要素驱动、投资规模驱动转向创新驱动,科技创新对于促进经济发展、国民生活水平提升具有越来越重要的作用。科学技术是第一生产力,金融是促进科技发展的第一推动力,而科技与金融的结合是实现科技强国的第一竞争力。科技金融是由科技创新企业、科技金融机构,以及政府、社会中介等诸多主体构成,且各主体与内外部环境通过货币循环和信用流动相互配合、相互依存,形成一个动态平衡系统,即科技金融生态系统。科技金融生态系统效率直接影响科技金融对科技创新的作用效果。区域科技金融生态系统效率不但受科技金融主体的影响,还受区域政治、经济、文化、历史等诸多环境要素的影响。然而我国幅员辽阔,区域环境因素具有较大差别,导致各地区科技金融生态系统效率差异的形成。因此,为了提升欠发达地区效率水平,实现全国范围科技金融生态系统效率的均衡协调发展,本文借鉴生态学理论,界定了区域科技金融生态系统的内涵、特征和构成,阐释了区域科技金融生态系统效率及运行机制,揭示了区域科技金融生态系统效率差异及收敛性形成机制,构建了区域科技金融生态系统效率评价指标体系,并构建了区域科技金融生态系统效率及其差异与收敛性评价模型,实证分析了区域科技金融生态系统效率及其差异与收敛性,并对实证分析结果的成因进行了分析,在此基础上,提出了实现区域科技金融生态系统效率收敛性的对策建议。具体研究内容如下:首先,本文详细阐述了区域科技金融生态系统的内涵。通过运用规范分析、对比分析和跨学科理论与方法综合运用等方法,结合生态系统、金融生态、金融生态系统概念,以及科技金融生态系统与自然生态系统的共性及差异,阐述了区域科技金融生态系统的内涵、构成和功能,并分析了区域科技金融生态系统的效率及运行机制。其次,本文揭示了区域科技金融生态系统效率差异及收敛性形成机制。关于差异的形成机制,主要从区域资源禀赋和环境差异、区域发展战略及政策差异以及区域金融发展水平差异等方面对科技金融生态系统效率的影响进行分析。关于收敛性的形成机制,主要从区域科技金融创新及扩散、区域协调发展战略和政策以及区域间科技金融资源流动等方面对科技金融生态系统效率的影响进行分析。第三,本文构建了区域科技金融生态系统效率评价指标体系及模型。根据区域科技金融生态系统的构成,结合各子系统包含的内容以及科技金融投入产出要素,构建了区域科技金融生态系统效率评价指标体系。通过比较分析方法,结合指标体系及实际数据的特点,将投影寻踪PP模型与超效率数据包络分析SE-DEA模型相结合,构建基于投影寻踪改进的SE-DEA效率评价模型。第四,本文实证分析了区域科技金融生态系统效率及其差异与收敛性。基于效率评价模型计算了区域科技金融生态系统效率,并运用变异系数、基尼系数和泰尔指数三种传统分析方法以及空间相关性分析方法揭示了区域科技金融生态系统效率差异的表现;运用随机收敛、绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部收敛四种模型检验了区域科技金融生态系统效率收敛性的表现,在此基础上进行了区域科技金融生态系统效率实证分析结果的成因分析。最后,本文提出了实现区域科技金融生态系统效率收敛性的对策建议。主要从完善区域科技金融生态系统运行机制、促进欠发达地区科技金融生态系统效率的提升以实现区域收敛、促进区域间科技金融生态系统的优势互补及协同发展和加强区域政府促进科技金融生态系统效率收敛性的引导与监管四个方面,通过政府、企业、金融机构、社会中介机构等多方面的共同努力,促进区域科技金融生态系统效率收敛性的形成。
孟阳[8]（2019）在《大学科技园风险投资体系建设及评价研究》文中研究表明风险投资作为向初创企业提供资金支持并取得该公司股份的一种融资方式,在全球范围内推动科技成果尽快转化为生产力,促进技术的创新起到了重要作用。近年来我国一些大学科技园引入这一机制,有效促进了高校科技成果转化和扶持高科技企业创新创业的发展。但由于我国大学科技园建设时间较短,风险投资体系建设还不够成熟。如何提升大学科技园和风险投资的融合效率,更好为社会经济和科技发展服务是具有理论意义和实践价值的问题。本文通过对大学科技园和风险投资的相关理论的研究,首先提出大学科技园发展过程中引入风险投资机制及实现二者有效融合的必要性。结合国内外大学科技园风险投资体系建立与发展过程的分析,针对国内大学科技园的风险投资发展中存在的政府职能定位、后续融资能力不足、缺乏风险投资人才、创新服务体系不健全等问题。其次运用因子分析法,通过构建大学科技园风险投资评价体系,对收集的国内26家大学科技园的相关数据进行风险融资能力评价,并建立风险投资项目风险模糊综合评判模型。接着从风险投资环境建设、风险投资基金的保障机制、风险投资运作的动态监测等方面优化大学科技园风险投资体系建设。最后结合清华大学科技园案例资料,运用模糊综合评价法和前面构建的风险投资体系对其进行具体分析。通过研究论文得出的结论:作为政策制定者和指导者,政府可以为风险投资开辟更广泛的资金来源;大学科技园作为服务平台,应为创业企业和风险投资机构寻求发展、盈利的机会,不断完善孵化服务体系,风险投资体系,形成孵化加风险投资的良性运作;大学科技园风险投资体系的建设应根据风险企业不同的发展阶段采取不同的举措,从而实现风险资金的高效使用。
张小成[9]（2018）在《我国高新区风险投资政策问题研究》文中提出自第二次世界大战后,西方国家尤其是美国为了发展国防工业,在美国斯坦福大学校园周边建立了科学园,该园区的建立不断吸引其他科研机构、高校及高新技术企业集聚,逐渐形成了规模庞大的融合产学研等多功能的高新技术产业区,演变为影响至今且仍具备高发展速度的“硅谷模式”。硅谷模式的成功不仅是高新技术产业的集聚,也归因于其成熟的风险投资机制及完善的投资体系。我国高新区自20世纪80年代建立以来,在推动高新技术研发、实现地区经济高质量发展方面发挥了巨大成效。在我国部分地区,高新区已经逐渐成为所在城市经济发展的排头兵和经济总量的主要贡献者。高新区的发展离不开风险投资政策。风险投资不仅可以为处于初创期的中小企业提供必要的研发资金,同时还可以为企业中后期实现科技成果的产品化、国际化提供更充实的保障。此外,风险投资在为风险企业提供经营管理、咨询服务等专业性配套功能方面也发挥着积极成效。本文在明确高新区、风险投资政策相关概念的基础上,对国内外关于此领域的文献进行了详细的文献综述。在概念界定清晰后,通过对高新区风险投资政策的理论依据进行阐述,明确了增长极理论、产业集群理论、非传统安全研究、政策过程理论、投融资理论对于高新区风险投资政策的完善具有极其重要的理论指导意义。理论部分结束后,本文梳理了我国高新区风险投资政策的发展历程,并介绍了此项政策的发展现状,我国目前高新区风险投资政策存在基础性政策不完善、政策制定环节缺乏多主体参与、政策执行环节存在偏差、政策执行效果缺乏必要的评估与监管等问题,本文对其内在原因进行了分析,认为高新区风险投资主体风险防范意识不足、立法意识落后及立法层次较低、容错纠错机制不科学等造成了目前的政策困境。在解决我国公共政策问题的同时,可以借鉴其他国家相关的成功经验。第四部分对美国、英国、日本及新加坡等国家高新区风险投资政策的实践进行了阐述,并提炼出对我国完善高新区风险投资政策的相关启示。最后,本文对我国未来高新区风险投资政策发展提出了以下建议:完善基础性政策制定,在政策制定过程中重视多元主体参与;政策执行环节中处理好政府与市场之间关系,发挥市场、社会力量辅助政策执行功能;加强政府机构与第三方评估机构对风险投资政策的中后期评估,保障风险投资政策按照既定政策目标运行。同时要畅通风险资本的进入与退出渠道,为实现政策终结提供保证以及构建完善政策体系,保障公共政策稳定性与创新性。
黄攀[10]（2018）在《广东省科技企业孵化器类型差异对孵化绩效影响研究》文中研究表明2017年,中国孵化器行业发展已步入而立之年,截至2016年底,在科技部火炬中心备案的科技企业孵化器就有3225家,中国孵化器的数量已经位居世界第一。在国家政策的鼓励下,政府部门、大学、科研机构、企业等主体近年来兴办了各种类型、功能各异的孵化器,各种申办主体进入孵化器行业的价值取向不同,掌握的资源也不尽相同。在中国孵化器行业发展已过而立之年后,提升孵化绩效成为中国孵化器行业未来发展的主旋律。由于不同孵化器申办主体掌握的资源不同,申办孵化器的诉求也不同,那么,众多功能不同、主体不同的孵化器其孵化业绩是否存在显着差异,不同功能孵化器在多大程度上满足在孵企业的发展需求,就成为提升孵化器绩效必须要清晰回答的基础性问题。基于此,论文将研究问题聚焦为:孵化器类型差异是否,以及如何对孵化器绩效产生影响?论文以广东省孵化器为研究样本,首先通过描述性统计分析,发现不同类型、不同服务功能孵化器在孵化能力、在孵企业创新成效、创造就业等方面均表现出差异。但上述认识仅仅是基于小样本统计结果,不足说明孵化器类型差异是否会显着的影响绩效差异。论文进一步从两个视角:横向视角（根据孵化器申办主体产权差异对孵化器进行分类）和纵向视角（根据孵化器提供服务功能差异进行分类）,利用单因素方差分析、多重检验、Kruskal-Walls检验和Tukey检验等方法实证检验了孵化器类型差异对孵化绩效的影响差异。在实证结果验证孵化器类型差异确实会造成孵化绩效差异的基础上,论文基于“资源——行为——绩效”框架,从逻辑上揭示类型差异影响孵化绩效的机理与作用路径,并以广东省孵化器样本数据对上述理论认识进行实证检验。论文的主要研究结论与管理启示有:第一,从横向角度划分,孵化器可区分为政府背景主导孵化器、高校背景主导孵化器以及民营企业背景主导孵化器三大类型。各类型孵化器孵化绩效的差异性源自于创办主体拥有的资源结构和价值导向所决定。利用广东孵化器样本数据的实证检验表明,不同类型孵化器的孵化绩效并非完全一致,在孵化能力、创业能力、创新能力和社会贡献4个方面的不同类型孵化器存在显着的差异性。每一类型孵化器都有其表现优异之处,同时也有不足。因此不能简单认为民营资本设立的孵化器其孵化绩效就一定好过政府国有背景和高校设立的孵化器,判断不同类型孵化器的孵化绩效表现是否满意,需要结合各类型孵化器创立的目标与主体背景的利益诉求进行综合考虑。第二,从孵化器提供的服务功能和价值主张区分（纵向角度）,孵化器发展可以划分为四代:（1）专注“基础设施服务”的第一代孵化器;（2）专注“商业支持服务”的第二代孵化器;（3）专注“网络化服务”的第三代孵化器;（4）专注“股权投资服务”的第四代孵化器角色。以广东省62家孵化器,169家在孵企业为研究样本,利用单因素方差检验进行组间对比分析,并在此基础上利用Tukey检验进行两两组间对比分析,分析结果显示,尽管孵化绩效表现上,高代孵化器表现更佳,但其服务投入也远远高于低代孵化器。从投入产出的角度看,高代际孵化器并非一定强于低代孵化器,即高代际孵化器其高孵化绩效的背后是高投入。因而对于中国这样一个区域发展不平衡的大国而言,我国孵化器质量提升,不仅仅是盲目鼓励孵化器低代际向高代际的演化,更重要是有针对性地提升每一种代际孵化器,使其高质量实现自身的主要孵化功能,尤其是在我国区域发展欠平衡的环境下,每一个代际的孵化器都有存在的必要性和合理性。第三,基于资源观视角,本文在“资源-行动-绩效”分析框架下,从理论上分析了不同类型孵化器孵化绩效产生的机理,孵化器对外的网络构建和管理参与两类战略行动对孵化器资源结构作用于孵化绩效的中介作用,以及孵化器类型的调节作用。通过分析广东孵化器样本数据,研究表明:孵化器的人才资源、资本资源、关系资源和声誉资源都能对孵化器的孵化绩效产生积极影响,同时人才资源、资本资源和关系资源对孵化绩效的正向影响受到孵化器对外的网络构建和对内的管理参与两类战略行动的中介作用以及孵化器类型的调节作用。这一结论建议孵化器需要积极承担获取、集聚和配置各种类型的创业资源（包括人才、资本、关系以及声誉资源）,促进在孵企业成长的同时,提升自身的孵化绩效。与此同时,在资源配置的过程中,还需要采取适合的战略手段,如构建孵化网络和参与在孵企业管理工作,这有助于更高效地发挥孵化器资源结构对孵化绩效的正向影响。
二、高新技术企业的重要投融资模式——风险投资（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、高新技术企业的重要投融资模式——风险投资（论文提纲范文）
（1）常州市A创投集团专利权投资模式研究 ——基于交易方的风险-收益分摊机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 文献回顾与理论基础 |
| 1.2.1 实物期权理论 |
| 1.2.2 信息不对称与风险投资 |
| 1.2.3 专利权质押融资模式 |
| 1.2.4 博弈论 |
| 1.3 案例研究设计 |
| 1.3.1 案例选择 |
| 1.3.2 调研过程与资料收集 |
| 1.3.3 关键概念与描述 |
| 1.3.4 研究方法 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 案例描述 |
| 2.1 案例主体介绍及关系 |
| 2.1.1 A创投集团概况 |
| 2.1.2 W科技型创新企业 |
| 2.1.3 常州市地方政府 |
| 2.1.4 各主体之间的关系 |
| 2.2 专利交易各方需求 |
| 2.2.1 A创投集团的需求 |
| 2.2.2 W科技型创新企业的需求 |
| 2.2.3 常州市地方政府的需求 |
| 2.3 A创投集团专利权投资模式及具体实践路径 |
| 2.3.1 A创投集团专利权投资模式 |
| 2.3.2 专利权投资模式及推出 |
| 2.3.3 专利权投资模式的后续进展 |
| 3 案例分析 |
| 3.1 基本概念、理论与制度设计基础 |
| 3.1.1 基本概念 |
| 3.1.2 专利权质押融资模式与专利权投资模式 |
| 3.1.3 风险投资的风险-收益分摊制度设计 |
| 3.1.4 博弈论 |
| 3.2 三方的“囚徒困境” |
| 3.2.1 “囚徒困境”来源:信息不对称 |
| 3.2.2 各方追求自身利益最大化行为 |
| 3.2.3 自身利益最大化与总体利益最大化收益博弈矩阵 |
| 3.3 专利权投资模式的风险-收益评估与分摊规则 |
| 3.3.1 投资协议生效前的评估与评价规则 |
| 3.3.2 投资过程中投资人利益保障规则 |
| 3.3.3 不同经营状况下的专利权归属规则 |
| 3.4 专利权投资模式风险控制机制分析 |
| 3.4.1 评估评价规则降低信息不对称风险 |
| 3.4.2 投资人利益保障规则降低投资风险 |
| 3.4.3 专利权产生后经营过程中的风险分摊 |
| 3.4.4 专利权投资风险控制机制成果总结 |
| 3.5 专利权投资模式的收益机制分析 |
| 3.5.1 对于A创投集团的收益分析 |
| 3.5.2 对于W公司的收益分析 |
| 3.5.3 对于常州市政府的收益分析 |
| 3.5.4 专利权投资模式收益现实情况 |
| 3.6 专利权投资模式实现正和博弈 |
| 3.6.1 专利权投资交易三方的收益-风险诉求平衡 |
| 3.6.2 正和博弈效果检验 |
| 3.6.3 专利权投资模式的溢出效应 |
| 4 案例启示 |
| 4.1 专利权投资模式的推广途径 |
| 4.1.1 专利权投资模式推广的参与者 |
| 4.1.2 专利权投资模式推广的参与形式 |
| 4.1.3 专利权投资模式推广的具体流程 |
| 4.2 反思、对策与建议 |
| 4.2.1 专利权投资模式的不足之处 |
| 4.2.2 科技型中小企业应继续提升科技创新实力 |
| 4.2.3 政府应加快创新市场的服务体系建设 |
| 4.2.4 注重知识产权的发展与运营 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）科技金融助推西安市硬科技企业发展的研究 ——基于供需匹配视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 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 研究思路及研究内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 论文创新点 |
| 2 相关概念界定与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 科技金融 |
| 2.1.2 硬科技 |
| 2.2 科技金融发展的相关研究 |
| 2.2.1 科技金融供需主体 |
| 2.2.2 科技金融发展现状 |
| 2.3 科技金融对硬科技企业发展影响的研究 |
| 2.3.1 硬科技企业发展的影响因素 |
| 2.3.2 科技金融对硬科技企业发展的影响 |
| 2.3.3 西安市硬科技企业的发展 |
| 2.4 文献述评 |
| 3 西安市硬科技企业发展的科技金融需求分析 |
| 3.1 问卷设计及样本统计 |
| 3.1.1 问卷设计 |
| 3.1.2 样本总体统计 |
| 3.1.3 信效度分析 |
| 3.2 西安市硬科技企业的科技金融需求程度研究 |
| 3.2.1 对政府科技金融支持的需求程度分析 |
| 3.2.2 对金融及中介机构科技金融支持的需求程度分析 |
| 3.2.3 对PE/VC科技金融支持的需求程度分析 |
| 3.3 小结 |
| 4 西安市硬科技企业发展的科技金融供给分析 |
| 4.1 西安市科技金融供给现状 |
| 4.1.1 政府科技金融供给现状分析 |
| 4.1.2 金融及中介机构科技金融供给现状分析 |
| 4.1.3 PE/VC科技金融供给现状分析 |
| 4.2 问卷设计及数据收集 |
| 4.2.1 问卷设计 |
| 4.2.2 信效度分析 |
| 4.3 西安市硬科技企业的科技金融供给满意度研究 |
| 4.3.1 对政府科技金融支持的供给满意度分析 |
| 4.3.2 对金融及中介机构科技金融支持的供给满意度分析 |
| 4.3.3 对PE/VC科技金融支持的供给满意度分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 西安市硬科技企业发展的科技金融供需匹配研究 |
| 5.1 科技金融供需匹配模型构建 |
| 5.1.1 模型选取 |
| 5.1.2 变量解释 |
| 5.2 西安市硬科技企业发展的科技金融供需匹配定量分析 |
| 5.2.1 种子期硬科技企业的科技金融供需匹配 |
| 5.2.2 初创期硬科技企业的科技金融供需匹配 |
| 5.2.3 成长期硬科技企业的科技金融供需匹配 |
| 5.2.4 成熟期硬科技企业的科技金融供需匹配 |
| 5.2.5 衰退期硬科技企业的科技金融供需匹配 |
| 5.3 科技金融助推西安市硬科技企业发展中存在的问题 |
| 5.3.1 科技支撑体系特别是科技人才方面的供需差距较大 |
| 5.3.2 优惠政策及资金等的政府科技金融支持力度有待加强 |
| 5.3.3 金融及中介机构现有体系建设的风险控制力不强 |
| 5.3.4 天使投资与风险投资的部分创新发展不足 |
| 5.3.5 股权投资的上市培育机制及股权融资合作机制建设不完善 |
| 6 科技金融助推西安市硬科技企业发展的模式及对策研究 |
| 6.1 科技金融助推西安市硬科技企业发展的模式 |
| 6.1.1 国内外现有科技金融发展模式 |
| 6.1.2 西安市硬科技企业的科技金融发展新模式提出 |
| 6.2 科技金融助推西安市硬科技企业发展的对策 |
| 6.2.1 加强科技人才培育针对性,完善科技金融支撑体系建设 |
| 6.2.2 提高政府优惠政策及资金支持适用性 |
| 6.2.3 加大金融及中介机构相关体系建设力度,提高风险管理能力 |
| 6.2.4 增强天使投资与风险投资的创新等全方位发展 |
| 6.2.5 健全硬科技企业上市培育机制,促进股权融资良好发展 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）联合投资异质性对上市企业成长性的影响与作用机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容和意义 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 本文创新 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 全文结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 联合投资的动机和原因 |
| 2.1.1 分摊和分散投资风险 |
| 2.1.2 资源获取 |
| 2.1.3 增加投资或交易机会 |
| 2.2 联合投资成员选择及其异质性 |
| 2.2.1 联合投资成员的选择 |
| 2.2.2 联合投资成员异质性 |
| 2.3 联合投资与企业成长性的研究 |
| 2.3.1 企业成长性 |
| 2.3.2 联合投资策略与企业成长性 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 联合投资及成员异质性的概念界定与相关模型 |
| 3.1 联合投资 |
| 3.1.1 相关概念 |
| 3.1.2 数据选取及描述 |
| 3.2 联合投资成员异质性 |
| 3.2.1 变量选取和描述 |
| 3.2.2 模型设定与数据处理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 联合投资及成员异质性与上市公司的成长性 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.3 联合投资及成员异质性对上市公司成长性的影响 |
| 4.3.1 模型设定 |
| 4.3.2 实证结果 |
| 4.4 联合投资及成员异质性对企业成长性影响机制 |
| 4.4.1 模型设定 |
| 4.4.2 实证结果 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 联合投资及成员异质性与上市公司的投融资效率 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 联合投资与异质性对上市公司投资效率的影响 |
| 5.2.1 数据描述 |
| 5.2.2 模型设定 |
| 5.2.3 实证结果与分析 |
| 5.3 联合投资与异质性对上市公司融资效率的影响 |
| 5.3.1 数据描述 |
| 5.3.2 模型设定 |
| 5.3.3 实证结果与分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 联合投资及成员异质性与上市公司的投资速度 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据描述 |
| 6.2.1 数据来源 |
| 6.2.2 模型设定 |
| 6.3 实证检验结果与分析 |
| 6.3.1 变量描述性统计分析 |
| 6.3.2 联合投资对企业投资速度的影响分析 |
| 6.3.3 联合投资成员异质性对企业投资速度的影响分析 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究不足与未来展望 |
| 7.3 政策建议 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）上海智能化养老服务器具产业的金融支持研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 上海深度老龄化加剧 |
| 1.1.2 养老产业金融快速发展 |
| 1.1.3 智能化养老服务产业发展潜力巨大 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究综述 |
| 1.3.2 国外研究综述 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究方法与研究思路 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 第二章 智能化养老服务器具产业金融支持的学理性基础 |
| 2.1 基本概念的阐释 |
| 2.1.1 养老金融 |
| 2.1.2 智能化养老服务器具 |
| 2.1.3 智能化养老服务器具产业 |
| 2.1.4 养老产业金融支持 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 福利多元主义理论 |
| 2.2.2 现代融资理论(M&M理论) |
| 2.2.3 产业生命周期理论 |
| 第三章 智能化养老服务器具产业发展的金融支持作用 |
| 3.1 智能化养老服务器具产业的特征 |
| 3.1.1 产业具有双重属性 |
| 3.1.2 产业覆盖范围广 |
| 3.1.3 产业成长迅速 |
| 3.2 金融支持智能化养老服务器具产业的市场拓展 |
| 3.2.1 金融支持企业的成长 |
| 3.2.2 金融支持产业链的衔接 |
| 3.2.3 金融支持降低企业融资成本 |
| 3.3 金融支持智能化养老服务器具产业的技术创新 |
| 3.3.1 产品研发创新需要金融支持 |
| 3.3.2 研发人员的集聚需要金融支持 |
| 第四章 智能化养老服务器具产业发展的金融支持政策 |
| 4.1 智能化养老服务器具产业金融支持的政策梳理 |
| 4.1.1 国内金融支持政策 |
| 4.1.2 上海金融支持政策 |
| 4.2 智能化养老服务器具产业金融支持政策的典型案例 |
| 4.2.1 国内企业金融支持政策的案例分析 |
| 4.2.2 上海产业金融支持政策的探索 |
| 4.3 智能化养老服务器具产业金融支持政策存在的问题 |
| 4.3.1 金融支持总量不足 |
| 4.3.2 金融支持模式较少 |
| 4.3.3 企业融资成本较高 |
| 第五章 金融支持下智能化养老服务器具产业的双重效应测度 |
| 5.1 经济效应的测度 |
| 5.1.1 模型假设 |
| 5.1.2 模型建立 |
| 5.1.3 模型分析 |
| 5.2 公益效应的测度 |
| 5.2.1 模型假定 |
| 5.2.2 模型分析 |
| 5.2.3 福利分析与比较 |
| 5.2.4 数值算例 |
| 5.3 双重属性的辩证划界与合理张力 |
| 5.3.1 辩证划界的理论说明 |
| 5.3.2 合理张力的理论说明 |
| 第六章 智能化养老服务器具产业金融支持的国外启示 |
| 6.1 智能化养老服务器具产业金融支持的市场模式 |
| 6.1.1 金融机构 |
| 6.1.2 资本市场 |
| 6.2 智能化养老服务器具产业金融支持的混合模式 |
| 6.2.1 政策性银行 |
| 6.2.2 股权市场 |
| 6.3 国外智能化养老服务器具产业金融支持的启示 |
| 6.3.1 建立有政府主导的担保体系 |
| 6.3.2 鼓励政策性银行的参与 |
| 6.3.3 优化商业金融机构的金融支持路径 |
| 6.3.4 健全资本市场的投融资体系 |
| 6.3.5 形成共同基金与养老金市场的互动机制 |
| 第七章 智能化养老服务器具产业的金融支持路径 |
| 7.1 建立健全养老产业金融投融资的政策体系 |
| 7.1.1 完善养老产业投融资的法律法规 |
| 7.1.2 合理引导市场资金支持智能化养老服务产业 |
| 7.1.3 完善养老产业的风险投资担保体系 |
| 7.2 完善智能化养老服务器具产业的金融市场 |
| 7.2.1 建立养老产业投资基金 |
| 7.2.2 探索政策性金融机构(科技银行) |
| 7.2.3 完善风险资本市场 |
| 7.2.4 创新中小企业私募债券 |
| 7.3 推动智能化养老服务器具企业金融支持的管理创新 |
| 7.3.1 健全企业在融资方面旳财务管理制度 |
| 7.3.2 推动智能化养老服务器具企业资产证券化 |
| 7.3.3 积极转变企业投融资的传统观念 |
| 第八章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（5）我国新能源产业发展的资本市场支持机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 资本市场对新能源产业发展、技术创新的作用 |
| 1.2.2 新能源产业资本市场融资效率方面的研究 |
| 1.2.3 新能源产业发展中资本市场支持体系的构建 |
| 1.2.4 其他国家资本市场支持新能源产业发展的借鉴 |
| 1.2.5 研究评述 |
| 1.3 研究思路与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究框架 |
| 1.5 可能的创新点与不足之处 |
| 1.5.1 可能的创新点 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第二章 新能源产业及资本市场相关概念界定和理论分析 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 新能源的科学内涵和范围界定 |
| 2.1.2 新能源产业的概念界定 |
| 2.1.3 资本市场内涵与外延的界定 |
| 2.2 资本市场支持新能源产业发展的相关理论基础 |
| 2.2.1 资本市场理论 |
| 2.2.2 产业发展理论 |
| 2.2.3 产业结构理论 |
| 2.2.4 企业理论 |
| 第三章 我国新能源产业发展现状及存在问题 |
| 3.1 我国新能源产业发展现状 |
| 3.1.1 新能源产业已经从起步阶段进入发展壮大阶段 |
| 3.1.2 风能产业基本走向成熟,前沿技术领域开发依然落后 |
| 3.1.3 太阳能产业发展态势迅猛,关键技术存在依赖性 |
| 3.1.4 核电产业发展稳中求进,发展趋向规范化和成熟化 |
| 3.1.5 智能电网投资幅度增加明显,智能化程度不断提升 |
| 3.1.6 生物质能及其他新能源产业发电水平较低,未来发展潜力巨大 |
| 3.2 我国新能源产业发展存在问题 |
| 3.2.1 新能源弃风弃光问题 |
| 3.2.2 新能源补贴相关问题 |
| 3.2.3 新能源核心技术缺乏问题 |
| 第四章 我国新能源产业资本市场支持现状及存在问题 |
| 4.1 我国新能源产业资本市场支持现状 |
| 4.1.1 资本市场对新能源产业发展总体支持力度不足 |
| 4.1.2 银行信贷是当前最重要融资渠道,但存在明显对象歧视 |
| 4.1.3 证券市场支持形式和力度不断增加,但准入门槛依然较高 |
| 4.1.4 风险资本对新能源项目投资热情高涨,但运行与管理尚不规范 |
| 4.1.5 民间资本支持取得一定成效,但缺乏市场选择空间 |
| 4.2 我国新能源产业资本市场支持存在问题 |
| 4.2.1 产业风险过大致使资本不敢轻易进入 |
| 4.2.2 资本市场体系不健全导致中小企业融资受阻 |
| 4.2.3 资本市场内部缺乏融资协调性 |
| 第五章 资本市场支持新能源产业发展的机理研究 |
| 5.1 资本市场支持新能源产业发展的动因分析 |
| 5.1.1 以新能源产业带动产业结构优化升级需要资本市场支持与保障 |
| 5.1.2 补贴资金吃紧敦促新能源产业寻求多元化资本支持 |
| 5.1.3 新能源产业融资特征与资本市场层次体系设计理念契合 |
| 5.1.4 资本市场为适应产业发展而自我完善的内在要求 |
| 5.2 新能源产业的业态演进过程及资本嵌入 |
| 5.2.1 新能源产业的业态演进过程 |
| 5.2.2 新能源产业发展周期的各阶段资本嵌入 |
| 5.2.3 资本嵌入过程中可能存在的空间溢出效应 |
| 5.3 资本市场支持新能源产业发展的机制建构 |
| 第六章 资本市场支持中国新能源产业发展的实证分析 |
| 6.1 模型及假设 |
| 6.2 数据及预处理 |
| 6.3 模型参数估计结果及稳健性 |
| 6.3.1 模型参数估计结果及阐释 |
| 6.3.2 模型估计结果稳健性的初步考察 |
| 6.4 嵌入空间计量分析后模型的稳健性考察 |
| 6.4.1 三种经典的空间计量模型设定 |
| 6.4.2 空间权重矩阵的设定及被解释变量的空间自相关性 |
| 6.4.3 空间计量模型参数估计结果及阐释 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 主要结论与政策建议 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 深化资本市场改革,发挥制度创新对新能源产业发展的支持作用 |
| 7.2.2 坚持企业主体地位,构建与产业政策配套的资本市场长效支持机制 |
| 7.2.3 加大对风险投资的支持和保障力度,丰富风险资本介入模式 |
| 7.2.4 重视资本市场信息技术应用与新能源结合,构建信息化支持机制 |
| 7.3 结语 |
| 参考文献 |
| 在校期间研究成果 |
| 致谢 |
（6）高新区科技企业孵化网络运营研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 孵化理论相关研究 |
| 1.2.2 科技企业创业相关研究 |
| 1.2.3 高新区运作相关研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 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 |
| 第2章 高新区科技企业孵化网络的结构与功能 |
| 2.1 高新区科技企业孵化网络的概念界定 |
| 2.1.1 高新区科技企业孵化网络的内涵 |
| 2.1.2 高新区科技企业孵化网络的特征 |
| 2.1.3 高新区科技企业孵化网络与近似概念的区别 |
| 2.1.4 高新区科技企业孵化网络的主体 |
| 2.2 高新区科技企业孵化网络的构成要素 |
| 2.2.1 时间网络构成的要素 |
| 2.2.2 空间网络构成的要素 |
| 2.2.3 社会资本网络构成的要素 |
| 2.3 高新区科技企业网络的价值网结构 |
| 2.3.1 高新区科技企业孵化内部价值网结构 |
| 2.3.2 高新区科技企业孵化外部价值网结构 |
| 2.4 高新区科技企业孵化网络功能定位 |
| 2.4.1 高新区科技企业孵化网络功能概述 |
| 2.4.2 高新区科技企业孵化系统功能解析 |
| 本章小结 |
| 第3章 高新区科技企业孵化网络运营机理 |
| 3.1 高新区科技企业孵化网络学习机理 |
| 3.1.1 高新区内集体学习的组织依赖与社会属性 |
| 3.1.2 高新区知识共享网络促进科技企业孵化模型 |
| 3.1.3 高新区科技企业孵化网络知识融合与科技企业可持续发展 |
| 3.2 高新区科技企业孵化网络演化机理 |
| 3.2.1 高新区科技企业孵化网络演化过程 |
| 3.2.2 高新区科技企业孵化内部网络演化机理 |
| 3.2.3 高新区科技企业孵化外部网络演化机理 |
| 3.3 高新区科技企业孵化网络商业机理 |
| 3.3.1 高新区科技企业的商业特征 |
| 3.3.2 高新区科技企业孵化网络商业圈 |
| 3.3.3 高新区科技企业孵化网络资本运作模型 |
| 本章小结 |
| 第4章 高新区科技企业孵化网络运营仿真 |
| 4.1 高新区科技企业孵化网络运营要素提取 |
| 4.1.1 自组织神经网络概述 |
| 4.1.2 样本数据选取 |
| 4.1.3 仿真结构模型构建 |
| 4.2 高新区科技企业孵化网络运营过程仿真 |
| 4.2.1 自组织SOM算法概述 |
| 4.2.2 基于SOM算法的仿真模型建立 |
| 4.2.3 高新区科技企业孵化网络运营模式聚类 |
| 4.2.4 运营过程仿真模型输出与结论 |
| 4.3 高新区科技企业孵化网络运营预测数值模型构建 |
| 4.3.1 BP神经网络概述 |
| 4.3.2 预测模型建立 |
| 4.3.3 预测输出与验证 |
| 本章小结 |
| 第5章 高新区科技企业孵化网络运营效率评价 |
| 5.1 高新区科技企业孵化网络的运营效率及其影响因素 |
| 5.1.1 网络运营效率的内涵 |
| 5.1.2 网络运营效率的主要影响因素 |
| 5.2 高新区科技企业孵化网络运营效率的静态评价模型 |
| 5.2.1 网络运营效率评价指标体系的构建 |
| 5.2.2 网络运营效率评价指标的权重确定 |
| 5.2.3 网络运营效率模糊综合评价模型 |
| 5.3 高新区科技企业孵化网络运营效率的动态评价模型 |
| 5.3.1 网络运营效率动态评价模型的选择 |
| 5.3.2 网络运营效率动态评价模型的建立 |
| 本章小结 |
| 第6章 案例研究——东湖高新区科技企业孵化网络及其运营 |
| 6.1 东湖高新区科技企业孵化网络分析 |
| 6.1.1 东湖高新区发展概况 |
| 6.1.2 东湖高新区科技企业孵化网络的现状分析 |
| 6.1.3 东湖高新区科技企业孵化网络运营的机理分析 |
| 6.2 东湖高新区科技企业孵化网络运营效率评价 |
| 6.2.1 东湖高新区科技企业孵化网络运营效率静态评价 |
| 6.2.2 东湖高新区科技企业孵化网络运营效率的动态评价 |
| 6.3 东湖高新区科技企业孵化网络运营效率的影响因素分析 |
| 6.3.1 理论模型与数据分析 |
| 6.3.2 估计结果与经验分析 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.4 东湖高新区科技企业孵化网络运营效率的提升策略 |
| 6.4.1 完善东湖高新区科技企业孵化网络集体学习的软硬件环境 |
| 6.4.2 优化东湖高新区人力资本知识共享与融合结构 |
| 6.4.3 创新东湖高新区金融网络的演化升级 |
| 6.4.4 加强知识资本融合的网络建设 |
| 6.4.5 推动孵化网络的商业化资本运作平台建设 |
| 本章小结 |
| 第7章 研究总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参研项目与发表论文 |
| 附录 Ⅰ:东湖高新区科技企业孵化网络运营基本情况调查提纲 |
| 附录 Ⅱ:东湖高新区科技企业孵化网络运营效率评价调查表 |
| 附录 Ⅲ:东湖高新区科技企业孵化网络运营效率评价标准化数据 |
| 附录 Ⅳ:国家高新区科技企业孵化网络运营过程仿真归一化数据 |
| 附录 Ⅴ:国家高新区科技企业孵化网络运营过程仿真程序 |
| 附录 Ⅵ:国家高新区科技企业孵化网络运营过程预测程序 |
（7）区域科技金融生态系统效率差异及收敛性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 博士学位论文创新成果自评表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景、目的及意义 |
| 1.1.1 论文的研究背景 |
| 1.1.2 论文研究的目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及评述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 论文的研究思路和方法 |
| 1.3.1 论文的研究思路 |
| 1.3.2 论文的研究内容 |
| 1.3.3 论文的研究方法 |
| 1.4 论文的创新之处 |
| 第2章 区域科技金融生态系统效率及运行机制 |
| 2.1 生态系统的功能及演变 |
| 2.1.1 生态系统的内涵及构成 |
| 2.1.2 生态系统的特征及功能 |
| 2.1.3 生态系统演变的时间及空间特征 |
| 2.2 科技金融生态系统的内涵及特征 |
| 2.2.1 科技金融生态系统的内涵 |
| 2.2.2 科技金融生态系统与自然生态系统的共性和差异 |
| 2.2.3 科技金融生态系统的构成 |
| 2.3 区域科技金融生态系统及其效率 |
| 2.3.1 区域科技金融生态系统 |
| 2.3.2 区域科技金融生态系统效率及其标准 |
| 2.4 区域科技金融生态系统的运行机制 |
| 2.4.1 区域科技金融生态系统的动力机制 |
| 2.4.2 区域科技金融生态系统的反馈调节机制 |
| 2.4.3 区域科技金融生态系统的耦合机制 |
| 2.4.4 区域科技金融生态系统的动态平衡机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 区域科技金融生态系统效率差异及收敛性形成机制 |
| 3.1 区域科技金融生态系统效率差异的形成机制 |
| 3.1.1 区域资源禀赋和环境的差异对科技金融生态系统效率的影响 |
| 3.1.2 区域发展战略及政策差异对科技金融生态系统效率的影响 |
| 3.1.3 区域金融发展水平的差异对科技金融生态系统效率的影响 |
| 3.2 区域科技金融生态系统效率收敛性及其形成机制 |
| 3.2.1 区域科技金融创新及扩散对科技金融生态系统效率收敛性的影响 |
| 3.2.2 区域协调发展战略和政策对科技金融生态系统效率收敛性的影响 |
| 3.2.3 区域间科技金融资源流动对科技金融生态系统效率收敛性的影响 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 区域科技金融生态系统效率评价指标体系与方法 |
| 4.1 区域科技金融生态系统效率评价指标体系的构建 |
| 4.1.1 区域科技金融生态系统效率评价指标体系的构建原则 |
| 4.1.2 区域科技金融生态系统效率评价指标体系的构建 |
| 4.2 区域科技金融生态系统效率评价方法的选择 |
| 4.2.1 区域科技金融生态系统效率评价模型的选取 |
| 4.2.2 区域科技金融生态系统效率评价的PP-SE-DEA模型构建 |
| 4.3 区域科技金融生态系统效率差异评价模型 |
| 4.3.1 变异系数模型 |
| 4.3.2 基尼系数模型 |
| 4.3.3 泰尔指数模型 |
| 4.3.4 探索性空间数据分析模型 |
| 4.4 区域科技金融生态系统效率收敛性评价模型 |
| 4.4.1 随机收敛模型 |
| 4.4.2 绝对β收敛模型 |
| 4.4.3 条件β收敛模型 |
| 4.4.4 俱乐部收敛模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区域科技金融生态系统效率差异与收敛性实证分析 |
| 5.1 区域科技金融生态系统的发展状况分析 |
| 5.1.1 区域科技金融生态系统金融子系统的发展状况 |
| 5.1.2 区域科技金融生态系统政府子系统的发展状况 |
| 5.1.3 区域科技金融生态系统中介服务与环境子系统的发展状况 |
| 5.1.4 区域科技金融生态系统企业子系统的发展状况 |
| 5.2 区域科技金融生态系统效率的实证分析 |
| 5.2.1 数据来源及数据整理 |
| 5.2.2 基于PP-SE-DEA模型的实证分析 |
| 5.3 区域科技金融生态系统效率差异实证分析 |
| 5.3.1 变异系数、基尼系数和泰尔指数的实证分析 |
| 5.3.2 探索性空间数据分析——Moran's Ⅰ指数的实证分析 |
| 5.4 区域科技金融生态系统效率收敛性实证分析 |
| 5.4.1 区域科技金融生态系统效率随机收敛的实证分析 |
| 5.4.2 区域科技金融生态系统效率绝对β收敛的实证分析 |
| 5.4.3 区域科技金融生态系统效率条件β收敛的实证分析 |
| 5.4.4 区域科技金融生态系统效率俱乐部收敛的实证分析 |
| 5.5 区域科技金融生态系统效率实证结果的成因分析 |
| 5.5.1 区域科技金融资源流动效率较低 |
| 5.5.2 区域发展战略造成阶段性区域差异 |
| 5.5.3 区域政府创新政策的落实状况不一 |
| 5.5.4 区域科技金融发展不完善 |
| 5.5.5 区域科技金融中介机构的发展不平衡 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 实现区域科技金融生态系统效率收敛性的对策分析 |
| 6.1 完善区域科技金融生态系统运行机制 |
| 6.1.1 完善区域科技金融要素市场 |
| 6.1.2 扩展区域科技金融生态系统信息交流渠道 |
| 6.1.3 加快科技金融中介服务体系发展建设 |
| 6.1.4 加强区域科技金融生态系统的有效竞争 |
| 6.2 促进欠发达地区科技金融生态系统效率的提升以实现区域收敛 |
| 6.2.1 优化欠发达地区科技金融资源配置 |
| 6.2.2 激励欠发达地区科技创新活动的开展 |
| 6.2.3 加强欠发达地区对外开放 |
| 6.3 促进区域间科技金融生态系统的优势互补及协同发展 |
| 6.3.1 构建跨区域信息沟通网络以促进区域信息传递效率的收敛 |
| 6.3.2 促进资本跨区域流动以促进区域科技金融资本的收敛 |
| 6.3.3 扩大跨区域人才与技术交流以促进区域科技创新能力的收敛 |
| 6.4 加强区域政府促进科技金融生态系统效率收敛性的引导与监管 |
| 6.4.1 优化不同区域的政策安排以加快收敛性机制的实现 |
| 6.4.2 建立与完善社会信用体系以加快收敛性机制的实现 |
| 6.4.3 加快区域科技保险体系建设以加快收敛性机制的实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）大学科技园风险投资体系建设及评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 国外的相关研究 |
| 1.2.2 国内的相关研究 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 相关理论研究 |
| 2.1 孵化器理论 |
| 2.1.1 孵化器的含义 |
| 2.1.2 企业孵化器的主要功能 |
| 2.2 风险投资理论 |
| 2.2.1 风险投资的特点 |
| 2.2.2 风险投资的运作流程 |
| 2.2.3 风险投资体系的构成 |
| 2.3 主要关系研究 |
| 2.3.1 风险投资与孵化器 |
| 2.3.2 大学科技园与孵化器 |
| 2.3.3 大学科技园创业与风险投资 |
| 3 大学科技园风险投资体系建设现状与问题 |
| 3.1 国外大学科技园风险投资体系建立与发展 |
| 3.1.1 美国大学科技园风险投资体系运行 |
| 3.1.2 日本筑波大学科技园风险投资的发展 |
| 3.1.3 国外大学科技园风险投资体系建设给我们的启示 |
| 3.2 国内大学科技园风险投资体系现状及存在问题 |
| 3.2.1 国内大学科技园的风险资本构成 |
| 3.2.2 国内大学科技园创业与风险投资的融合 |
| 3.2.3 国内大学科技园风险投资体系建设普遍存在的问题 |
| 4 大学科技园风险融资能力与项目风险评价 |
| 4.1 大学科技园风险融资能力评价 |
| 4.1.1 评价方法——因子分析法 |
| 4.1.2 大学科技园风险融资评价指标分析 |
| 4.2 大学科技园风险投资项目的风险评价 |
| 4.2.1 指标设置原则 |
| 4.2.2 风险评价指标的确定 |
| 4.2.3 建模方法——多级模糊综合评价 |
| 4.2.4 建立风险投资项目风险模糊综合评判模型 |
| 5 优化大学科技园风险投资体系建设的路径 |
| 5.1 营造良好的风险投资环境 |
| 5.1.1 发挥政府的引导和推进作用 |
| 5.1.2 借助大学科技园的园区优势 |
| 5.2 建立合理的保障机制 |
| 5.2.1 健全大学科技园的服务体系 |
| 5.2.2 多途径培养风险投资人才 |
| 5.2.3 建立科学的投资评价体系 |
| 5.3 大学科技园风险投资运行各阶段动态流程监测 |
| 5.3.1 总体构建 |
| 5.3.2 风险投资运行各阶段动态流程模型 |
| 6 案例分析:清华大学科技园风险投资体系建设 |
| 6.1 清华大学科技园和启迪创业投资管理有限公司 |
| 6.1.1 清华大学科技园简介 |
| 6.1.2 清华科技园发展现状 |
| 6.1.3 启迪创业投资管理有限公司 |
| 6.2 清华科技园风险投资项目风险分析 |
| 6.2.1 风险投资项目背景 |
| 6.2.2 风险投资项目模糊综合评判模型的应用 |
| 6.2.3 结果分析 |
| 6.3 清华科技园风险投资体系建立与优化途径 |
| 6.3.1 营造优越的软硬件环境 |
| 6.3.2 加大政府的优惠政策 |
| 6.3.3 完善风险投融资模式及运行 |
| 6.3.4 制定有效的风险资金退出途径 |
| 6.4 清华科技园风险投资体系建设启示 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 清华科技园NB-IoT物联网智能锁项目风险调查问卷 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）我国高新区风险投资政策问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内研究状况 |
| 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 |
| 第2章 我国高新区风险投资政策问题的理论分析 |
| 2.1 基本概念界定 |
| 2.1.1 高新区的基本内涵 |
| 2.1.2 风险投资政策的基本内涵 |
| 2.2 高新区风险投资政策的理论依据 |
| 2.2.1 增长极理论 |
| 2.2.2 产业集群理论 |
| 2.2.3 非传统安全理论 |
| 2.2.4 政策过程理论 |
| 2.2.5 产业投融资政策理论 |
| 2.3 完善我国高新区风险投资政策的重要意义 |
| 2.3.1 有利于增强高新技术企业的自主创新能力 |
| 2.3.2 有利于为高新区风险投资营造健康环境 |
| 2.3.3 有利于促进区域经济高质量发展 |
| 第3章 我国高新区风险投资政策的现状分析 |
| 3.1 我国高新区风险投资政策的发展历程 |
| 3.2 我国高新区风险投资政策存在的问题 |
| 3.2.1 高新区风险投资的基础性政策缺乏 |
| 3.2.2 高新区风险投资政策制定缺乏多主体参与 |
| 3.2.3 高新区风险投资政策执行存在偏差 |
| 3.2.4 高新区风险投资政策评估措施不完善 |
| 3.3 我国高新区风险投资政策存在问题的原因分析 |
| 3.3.1 政府、金融机构等投资主体风险防范意识不足 |
| 3.3.2 我国高新区风险投资法律意识落后、立法层次低 |
| 3.3.3 我国高新区风险投资政策纠错机制不科学与非理性 |
| 第4章 发达国家高新区风险投资政策体系构建的实践经验与启示 |
| 4.1 发达国家高新区风险投资政策的实践经验 |
| 4.1.1 美国高新区风险投资政策的实践经验 |
| 4.1.2 欧洲国家高新区风险投资政策的实践经验 |
| 4.1.3 日本高新区风险投资政策的实践经验 |
| 4.1.4 新加坡高新区风险投资政策的实践经验 |
| 4.2 发达国家高新区风险投资政策实践对我国的启示 |
| 4.2.1 完善的市场机制利于风险资本流动 |
| 4.2.2 畅通的交易渠道便利风险资本退出 |
| 4.2.3 多元化的资金筹措来源提升资本支持能力 |
| 4.2.4 高素质的风险投资人才培育健康的投资环境 |
| 第5章 完善我国高新区风险投资政策建设的政策建议 |
| 5.1 引导多元参与完善政策制定 |
| 5.2 构建创新稳定的基础政策体系 |
| 5.3 协调政市关系保障政策执行 |
| 5.4 加强政策评估落实政策终结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）广东省科技企业孵化器类型差异对孵化绩效影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与问题的提出 |
| 1.2 研究思路、技术路线图与主要研究内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.2.3 主要研究内容 |
| 1.3 论文关键概念界定 |
| 1.3.1 科技企业孵化器 |
| 1.3.2 孵化绩效 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第二章 科技企业孵化器研究综述 |
| 2.1 我国孵化器发展历程、模式与特点 |
| 2.1.1 孵化器发展历程 |
| 2.1.2 孵化器发展模式研究 |
| 2.1.3 孵化器的发展特点 |
| 2.2 孵化器类型的研究现状 |
| 2.2.1 孵化器的研究现状 |
| (一)国外孵化器的研究现状 |
| (二)国内孵化器的研究现状 |
| 2.2.2 孵化器的分类研究 |
| (一)国外学者的相关研究 |
| (二)国内学者的相关研究 |
| 2.3 孵化器孵化服务的研究现状 |
| 2.3.1 孵化器服务的内涵 |
| (一)服务是孵化器的核心价值 |
| (二)服务能力是孵化器绩效的判定指标 |
| 2.3.2 孵化器服务内容研究 |
| 2.3.3 孵化器服务体系研究 |
| 2.4 孵化器绩效的研究现状 |
| 2.4.1 孵化绩效产生机理研究 |
| 2.4.2 孵化绩效影响因素 |
| 2.4.3 孵化绩效评价体系 |
| 2.4.4 孵化绩效相关研究成果 |
| 2.5 相关研究评述 |
| 第三章 广东省不同类型科技企业孵化器发展描述性统计分析 |
| 3.1 广东省科技企业孵化器发展现状 |
| 3.1.1 广东省科技企业孵化器发展历程 |
| 3.1.2 不同申报主体孵化器发展历程 |
| 3.2 不同创办主体背景孵化器的孵化服务差异 |
| 3.2.1 孵化器孵化能力方面 |
| 3.2.2 孵化器创业与带动就业能力方面 |
| 3.2.3 孵化器内在孵企业创新表现 |
| 3.2.4 孵化器社会贡献方面 |
| 3.2.5 小结 |
| 3.3 不同代际科技企业孵化器孵化服务差异 |
| 3.3.1 孵化器孵化服务能力方面 |
| 3.3.2 孵化器创业与带动就业能力方面 |
| 3.3.3 孵化器在孵企业创新表现 |
| 3.3.4 孵化器社会贡献方面 |
| 3.3.5 小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 横向视角下不同类型孵化器孵化绩效研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理论背景 |
| 4.2.1 横向视角下孵化器的分类研究 |
| 4.2.2 不同创办主体背景孵化器的差异分析 |
| (一)政府背景主导创办的孵化器 |
| (二)高校背景主导创办的孵化器 |
| (三)民营背景主导创办的孵化器 |
| 4.2.3 对孵化器绩效理解与界定 |
| 4.2.4 创办主体产权差异影响孵化器孵化绩效的机理分析 |
| (一)创办主体对孵化器资源和行为的影响 |
| (二)基于SCP范式分析孵化器创办主体对孵化绩效的影响机制 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 孵化器绩效评价指标体系的构建 |
| 4.3.2 研究样本与数据收集 |
| 4.3.3 变量测量 |
| (一)自变量 |
| (二)因变量 |
| 4.4 实证分析结果 |
| 4.4.1 不同类型孵化器的孵化能力差异分析 |
| 4.4.2 不同类型孵化器的创业绩效差异分析 |
| 4.4.3 不同类型孵化器的创新绩效分析 |
| 4.4.4 不同类型孵化器的社会贡献分析 |
| 4.5 不同类型孵化器孵化器绩效特征 |
| 4.5.1 政府背景主导创办的孵化器孵化绩效分析 |
| 4.5.2 高校背景主导创办的孵化器孵化绩效分析 |
| 4.5.3 民营背景主导创办的孵化器孵化绩效分析 |
| 4.6 结果讨论与启示 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 纵向视角下不同代际孵化器绩效研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 理论背景 |
| 5.3 不同代际孵化器的价值主张与功能定位 |
| 5.3.1 专注“基础设施服务”第一代孵化器 |
| 5.3.2 专注“商业支持服务”第二代孵化器 |
| 5.3.3 专注“网络化服务”第三代孵化器 |
| 5.3.4 专注“股权投资服务”第四代孵化器 |
| 5.4 样本选择与数据收集 |
| 5.4.1 样本及数据收集 |
| 5.4.2 变量测量 |
| 5.5 实证分析结果 |
| 5.5.1 样本描述性统计 |
| 5.5.2 不同代际孵化器的选择标准与毕业标准 |
| 5.5.3 不同代际孵化器的服务供求分析 |
| 5.5.4 不同代际孵化器的绩效分析 |
| (一)服务绩效评价体系设计 |
| (二)孵化器服务绩效分析 |
| 5.6 结果讨论与启示 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于资源视角的孵化器类型对孵化绩效影响的机理分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 理论背景与概念模型 |
| 6.2.1 孵化器类型与资源结构及孵化行为的差异 |
| (一)不同创办主体背景孵化器的资源结构与行为差异 |
| (二)不同代际孵化器的资源结构与行为差异 |
| 6.2.2 科技企业孵化器的资源与孵化器绩效 |
| 6.2.3 基于资源-行动-绩效框架分析孵化器孵化绩效的产生机理 |
| 6.2.4 孵化器类型与资源结构差异对孵化绩效影响的概念模型 |
| 6.3 假设提出 |
| 6.3.1 孵化器资源结构与孵化绩效 |
| 6.3.2 孵化器类型对资源结构影响孵化绩效的调节效应 |
| 6.3.3 孵化器资源结构影响孵化绩效的绩效机理 |
| (一)孵化器网络构建行为的中介作用 |
| (二)孵化器管理参与行为的中介作用 |
| 6.4 研究设计 |
| 6.4.1 样本选择与数据收集 |
| 6.4.2 变量测量 |
| (一)被解释变量 |
| (二)解释变量 |
| (三)调节变量 |
| (四)中介变量 |
| (五)控制变量 |
| 6.5 实证分析结果 |
| 6.5.1 信度和效度检验 |
| 6.5.2 相关系数分析 |
| 6.5.3 回归分析 |
| (一)直接效应检验 |
| (二)调节效应检验 |
| (三)中介效应检验 |
| 6.5.4 结果汇总 |
| 6.6 结果讨论与启示 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、高新技术企业的重要投融资模式——风险投资（论文参考文献）
- [1]常州市A创投集团专利权投资模式研究 ——基于交易方的风险-收益分摊机制[D]. 朱明荆. 大连理工大学, 2021(02)
- [2]科技金融助推西安市硬科技企业发展的研究 ——基于供需匹配视角[D]. 李晨鸽. 西安理工大学, 2020(01)
- [3]联合投资异质性对上市企业成长性的影响与作用机制[D]. 张瑾怡. 天津大学, 2020(01)
- [4]上海智能化养老服务器具产业的金融支持研究[D]. 高鹏飞. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [5]我国新能源产业发展的资本市场支持机制研究[D]. 陶银海. 兰州大学, 2019(02)
- [6]高新区科技企业孵化网络运营研究[D]. 韩文思. 武汉理工大学, 2019(01)
- [7]区域科技金融生态系统效率差异及收敛性研究[D]. 张倩. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [8]大学科技园风险投资体系建设及评价研究[D]. 孟阳. 沈阳建筑大学, 2019(05)
- [9]我国高新区风险投资政策问题研究[D]. 张小成. 湖南大学, 2018(06)
- [10]广东省科技企业孵化器类型差异对孵化绩效影响研究[D]. 黄攀. 华南理工大学, 2018(05)