一、上海软件业发展的问题与对策（论文文献综述）
李彩侠[1]（2021）在《生产性服务业与制造业协同集聚对制造业TFP的影响研究》文中进行了进一步梳理经济“新常态”时期,制造业人口红利丧失,且面临发达国家高端制造回流及中低端制造分流的双重夹击,“中国制造”持续疲软。为此,李克强总理指出,新时代转变制造业发展模式及培育增长新动能的关键在于提升制造业TFP。生产性服务业作为制造业价值链上的重要中间投入品,在工业经济向服务经济过渡的全球浪潮中,两业的协同集聚特征日益明显,也已成为优化地区产业布局的重要发展模式,在经济提档升级的重要关口,积极推动生产性服务业与制造业协同集聚发展,促进集聚外部经济效应的发挥是中国制造业TFP提升、经济高质量发展的重要抓手。因此,本文在梳理既有文献及回顾相关理论的基础上,深入剖析了生产性服务业与制造业协同集聚对制造业TFP的影响机理。实证方面,借助中国2009-2018年30个省级行政区（不含西藏、港澳台地区）的行业数据,首先利用区位熵相对差异指数及DEA-Malmquist方法分别测算了两业协同集聚水平及TFP指数,并在此基础上,构建经典计量模型,采用全面FGLS回归从全样本及分样本视角实证检验生产性服务业与制造业协同集聚对制造业TFP的影响,研究发现:（1）中国生产性服务业与制造业协同集聚水平整体较高,且地区及行业异质性明显。东部地区两业协同集聚水平显着高于全国均值,且约为中西部地区的两倍。分行业来看,信息传输、计算机服务和软件业与制造业的协同集聚水平相对较高,而租赁和商业服务业与制造业的协同集聚优势则尚不明显。（2）制造业TFP指数除2009-2010年外,其余年份皆大于1,总体呈增长态势;中西部地区制造业TFP水平较为接近且略高于东部地区。（3）生产性服务业与制造业协同集聚可显着促进制造业TFP提升,且技术进步及技术效率均为TFP提升的驱动因素,但相比之下,技术效率其起主要贡献作用。分地区结果显示,中西部地区两产业协同集聚对TFP的拉动作用略大于东部地区,分行业来看,科学研究、技术服务和地质勘查业与制造业协同集聚对制造业TFP的促进作用最强,租赁及商务服务业次之,交通运输、仓储和邮政业则最小。鉴于此,本文为促进制造业TFP提升,经济高质量增长提出几点对策建议:坚持协同集聚发展理念,提升协同集聚质量;因地制宜,实施差别化发展战略;加大创新投入,实现核心技术自主可控。
姜雪[2]（2021）在《印度理工学院计算机学科创立与发展研究》文中指出印度理工学院作为印度政府创建的国家重点学院典型代表,是印度高等教育系统重要创新和改革的产物。印度理工学院计算机教育在印度国内首屈一指,在世界范围内影响较大,培养出一大批享誉世界的高级计算机人才,成为众多具有世界影响力的跨国公司竞相招揽的对象。计算机人才从诞生、成长再到壮大的培养过程与其计算机学科从创立、发展再到崛起并建设成为国内一流、世界知名学科的历史进程保持一致。中国和印度两国在国情和历史发展背景方面较为相似,与欧美发达国家名列前茅的世界一流大学及一流学科相比,印度理工学院计算机学科的成长路径对我国高等教育创建一流学科,成功进行计算机教育,有效发挥计算机学科的社会服务功能具有重要的借鉴意义。本文采用历史研究法、个案研究法及文献研究法,由点到面,从纵向到横向尝试对印度理工学院计算机学科的发展历程进行立体化、系统化的梳理与剖析。从学科发展不同历史阶段的特点出发,以时间为线索,探寻其学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流、管理体制及社会服务等学科建设必要要素的特点及其相互之间的关系,归纳印度理工学院计算机学科的建设经验,指出学科建设中的不足之处,明确对我国建设一流学科的历史价值。以1963年印度理工学院坎普尔分校计算机中心的成立为主要标志,印度理工学院计算机学科正式创立。1963年至1982年是印度理工学院计算机学科的早期发展阶段,计算机中心、电气工程系和数学系开展了一系列的计算机教育与研究活动。1983年,计算机科学与工程系正式成立,由此,计算机学科拥有了规范化的学术平台,学术项目更加丰富。同时,以计算机应用为主导的科学研究方向的确立也推动了学科的蓬勃发展与快速崛起。从计算机学科创立伊始,印度政府就在国家财政支出和国家政策方面对其给予了大力支持。20世纪80年代,在财政及政策的双重保障下,印度理工学院计算机学科在学术平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流及社会服务等方面采取了一系列有力的建设举措,迅速成长为印度国内一流的计算机学科。1992年,“创新与技术转移基金会”在印度理工学院德里分校正式成立,标志着印度理工学院计算机学科进入产教融合、产学研相互促进的可持续发展阶段。从服务国家经济社会发展角度考查,印度理工学院计算机学科积极承担国家级政府资助及企业咨询项目的举措不但与国家科技政策及国家发展战略保持高度一致,同时还促进了企业与高校协同发展、校企协同育人的学科发展新模式的产生。在世界信息革命浪潮的推动及印度政府制定的建设信息技术产业超级大国战略目标的指引下,印度理工学院计算机学科不断发展完善稳步提升,培养的尖端计算机人才在国际知名计算机企业崭露头角。从学科建设的必要要素出发归纳印度理工学院计算机学科迅速崛起的主要原因是十分必要的。学科的快速发展无外乎是内外两种因素共同作用的结果。就外部因素而言,国际环境中有世界计算机技术的发展以及计算机革命浪潮的推动,国内环境有印度政府大力发展科学技术的科技战略,特别是建设计算机超级大国目标的指引;就内部因素而言,印度理工学院从学科平台、师资队伍、科学研究、人才培养、学术交流与合作、学科制度以及社会服务等若干学科建设的必要要素出发,采取了一系列措施推动了计算机学科的快速发展。本文最后总结出印度理工学院计算机学科快速发展的原因:紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位;注重高水平师资队伍建设,为计算机学科的快速发展提供人力保障;促进以计算机学科为基础的多学科交叉融合,推进学科可持续发展;善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流;积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障。近年来,学科建设过程中出现了如下问题:印度政府过多干预,削弱学术自治权;优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象;高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大。然而,本着“他山之石,可以攻玉”的原则,印度理工学院计算机学科的成功经验是值得借鉴和学习的。
邬树萍[3]（2020）在《长江经济带生产性服务业集聚对区域创新的影响研究》文中认为随着服务全球化的不断发展,现代服务业特别是具有知识和技术密集性的生产性服务业对区域创新产生了一定的促进作用。长江经济带作为我国重要的现代服务业集聚区,生产性服务业得到了快速发展并呈现出明显的集聚现象,在创新驱动发展战略背景下如何让生产性服务业更好地推动区域创新成为关注的焦点。国内外学者研究生产性服务业集聚对区域创新的影响时,有些实证结果观点不一致,有的学者认为生产性服务业集聚对区域创新有促进作用,有的学者认为有抑制作用。因此,本文从生产性服务业专业化集聚和多样化集聚两种集聚方式分析生产性服务业集聚对区域创新的影响效应,并以长江经济带为研究对象进行实证检验。本文采用理论与实证相结合、定性分析与定量分析相结合的研究方法,通过对生产性服务业和区域创新的概念界定,从专业化集聚和多样化集聚角度,结合相关理论分析生产性服务业集聚对区域创新的影响机制,认为生产性服务业专业化集聚会加快要素流动、形成品牌效应等来推动区域创新的发展,多样化集聚通过资源共享、知识溢出效应等来提高区域创新水平。通过对长江经济带生产性服务业的现状分析,发现长江经济带占全国生产性服务业比重40%左右,就业规模和固定资产投资规模均在不断扩大,就业比重和投资比重也有所提高,而就业结构和投资结构正在缓慢调整。选用了区位熵之和方法和改进的赫芬达尔指数方法分别对长江经济带各省市2008年到2017年生产性服务业的专业化集聚水平和多样化集聚水平进行测度,结果表明大部分省市专业化集聚水平变化不大,多样化集聚水平呈现增长的趋势。通过分析长江经济带创新的现状,发现创新投入和产出规模均不断扩大,研发投入占全国比重和研发投入强度有所提高,创新投入产出效率较高,创新结构有所优化,并且高校、国家高新产业技术开发区、中国科学院下属研究所等创新资源丰富。在实证分析部分,选取2008-2017年长江经济带11个省市的面板数据进行面板回归,同时考虑模型的内生性问题,利用两阶段最小二乘法对面板数据模型进行进一步估计,实证结果均显示生产性服务业专业化集聚和多样化集聚对区域创新有显着的正向影响。最后,结合现状分析和实证分析提出了四点可供参考的建议。为了长江经济带生产性服务业能够充分发挥集聚效应,提高区域创新水平,各地区应该调整生产性服务业内部结构,实现产业均衡发展;加大研发投入力度,优化创新结构;大力培养创新型人才,集聚创新资源,提高生产性服务业专业集聚水平和多样化集聚水平;构建长江经济带协同发展机制,推动长江经济带创新发展。
于化龙[4]（2020）在《生产性服务业集聚对区域经济增长的影响研究 ——基于多层次的空间差异分析》文中指出生产性服务业作为提供中间产品和服务的部门,不仅直接构成了社会总产出的来源,同时也通过影响其他部门的生产而进一步影响总产出水平,因此逐渐成为推动经济增长的新动力。而生产性服务业的集聚发展也因加速要素集聚、降低交易成本、推动科技创新等进一步发挥了对经济增长的推动作用。推动生产性服务业集聚发展是提升区域经济发展能力的重要途径,也是符合中国短期经济增长和长期结构调整双重目标的必然选择。本文以区域经济学、新经济地理学等学科理论为基础,系统分析阐释了生产性服务业的概念、特征以及生产性服务业集聚的内涵、模式、动因、影响因素、演化机制等。依托经济增长时空统一性原理和经济地理学的基本理论,构建了生产性服务业集聚与区域经济增长互动作用机制及空间溢出效应的理论模型。利用空间基尼系数和区位熵对中国生产性服务业集聚的总体水平、发展趋势、空间特征和行业结构特征进行测度,并在此基础上,进一步运用空间自相关检验、格兰杰因果关系检验明确生产性服务业集聚与区域经济增长的相关关系及作用方向。同时,构建包括生产性服务业集聚变量在内的空间计量模型,采用中国2005-2017年285个地级及以上城市面板数据实证分析了中国生产性服务业集聚对区域经济增长的总体影响和区域差异。实证研究结果表明:在样本考察期内,中国生产性服务业总体及细分行业均存在空间集聚特征,但集聚水平较低且增长缓慢,技术密集型行业表现出较强的增长能力。从空间特征看,中国生产性服务业集聚水平遵从从东南沿海向西北内陆递减的规律,经济发展水平较高的城市是生产性服务业主要集聚地。Moran’s I指数检验和格兰杰因果关系检验结果显示,生产性服务业集聚与区域经济增长之间存在显着的空间相关关系,且生产性服务业集聚是导致区域经济增长的重要原因。基于SLM、SEM、SDM空间计量模型的实证检验结果显示:从总体上看,生产性服务业集聚对本地区和相邻地区经济增长的影响均在1%的水平上显着为正,但存在区域差异。生产性服务业对本地区经济增长的影响呈现东部地区显着为正、中部地区和东北地区不显着、西部地区显着为负的特征;而对相邻地区经济增长的影响则呈现东部地区和东北地区不显着、中西部地区显着为负的特征。从三大城市群看,生产性服务业集聚对本地区及相邻地区经济增长的影响在珠三角城市群均显着为正,而在长三角城市群和京津冀城市群均不显着。从等级中心城市看,生产性服务业集聚对本地区及相邻地区经济增长的影响在全国性中心城市均显着为正、地区性中心城市均不显着、区域性中心城市则均显着为负。实证分析结果表明,生产性服务业集聚对区域经济增长的影响与区域经济发展水平、生产性服务业集聚水平等因素存在一定的正相关关系,另外,经济发展模式、城市群结构功能等因素也可能对生产性服务业集聚效应的发挥产生一定影响。以理论分析和实证研究结果为依据,本文最终提出了加快生产性服务业发展、推动生产性服务业集聚发展以及完善生产性服务业集聚发展环境的若干对策建议,特别是对于不同的发展区域提出了有针对性的对策建议。同时,本文文在对分析过程及理论和实证结论进行归纳总结的基础上,进一步从理论模型拓展、研究方法拓展、对策建议拓展及新冠疫情影响等方面对未来的研究方向进行了展望。
张营营[5]（2020）在《生产性服务业集聚与中国制造业全要素生产率 ——理论机制与经验辨识》文中提出改革开放以来,中国制造业凭借初级生产要素的低成本优势,在快速融入“全球价值链”体系的过程中,实现了“开阔地”式推进。然而,以要素投入为主的粗放式发展模式也诱发了一系列令人棘手的问题,如资源短缺、环境污染、产能过剩等。因此,中国制造业亟需从传统要素投入型的发展模式转向全要素生产率驱动型,全要素生产率水平的提升成为制造业优化升级的核心要义。与此同时,生产性服务业作为制造业直接的中间投入品,不仅开始在都市区集聚,而且其集聚程度更是远超制造业。藉由集聚这种空间组织形式,生产性服务业对制造业发展的作用日益突出。那么,生产性服务业集聚是否有力推动了制造业全要素生产率的增长?在当前的经济背景下,对这一问题的深入探讨具有重要的理论意义和现实价值。本文围绕“生产性服务业集聚对中国制造业企业全要素生产率的影响”展开研究,文章的主要内容包括以下四个方面:第一,构建生产性服务业集聚影响制造业企业全要素生产率的理论分析框架。首先,参考Grossman和Rossi-Hansberg（2008）等的服务任务模型,就生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率的影响进行模型化表述和推导;然后,从全要素生产率增长来源出发,基于技术创新、资源配置的不同视角系统阐述了集聚影响企业全要素生产率的作用机制和路径。第二,采用2003-2013年中国制造业微观数据,实证检验了生产性服务业集聚影响制造业企业全要素生产率的实际效应,并借鉴Chodorow-Reich和Wieland（2016）等的研究,采用合成工具变量方法解决潜在内生性问题。此外,还从企业所在地区、行业类型等多个方面进行了分组检验,以考察集聚生产率效应的差异。第三,从企业技术创新的视角,实证分析了生产性服务业集聚影响制造业企业全要素生产率的机制。首先,基于中国微观企业数据,探讨生产性服务业集聚对制造业企业创新的影响,并利用Heckman两步法解决选择性偏误问题,利用工具变量法克服内生性问题。然后,借助中介效应递归模型,检验生产性服务业集聚如何通过技术创新机制影响制造业企业全要素生产率。第四,从企业资源配置的视角,实证分析了生产性服务业集聚影响制造业企业全要素生产率的机制。本部分首先在Hsieh和Klenow（2009）的研究基础上,构建企业资源错配的度量指标,来反映企业内部的资源配置状况,然后运用计量经济学方法,考察生产性服务业集聚对制造业企业资源配置的影响,最后采用递归模型分析生产性服务业集聚如何通过资源配置机制影响制造业企业全要素生产率。本文的主要研究结论包括以下四点:第一,建立生产性服务业集聚与制造业企业全要素生产率变动的理论分析框架,指出生产性服务业集聚程度的提高有助于推动制造业企业全要素生产率的增长。从具体作用机制分析上看,生产性服务业的空间集聚,一方面能够激励研发投入、加快知识溢出、提升人力资本以及深化社会分工,从而增强制造业企业技术创新能力,最终使得企业由于技术创新获得全要素生产率水平的提升;另一方面生产性服务业集聚所产生的规模经济效应、竞争效应以及资源整合效应,有利于制造业企业要素资源配置效率的改善,进而推动企业全要素生产率的增长。第二,实证分析生产性服务业集聚对中国制造业企业全要素生产率的影响效应,发现生产性服务业的集聚发展显着促进了制造业企业全要素生产率的增长,同时,在选取合成工具变量法控制内生性问题之后,生产性服务业集聚的促进作用依然显着。分组检验结果表明,集聚对东部企业全要素生产率增长的促进作用最大,对中部企业的影响次之,而对西部企业的影响并不显着;集聚对技术密集型企业全要素生产率的促进作用明显大于资本、劳动密集型企业;相比于国有企业和外资企业,生产性服务业的集聚发展更有助于民营企业全要素生产率的提升。此外,在替换关键变量的度量指标、调整样本观察期以及控制地区时间趋势等方面进行稳健性分析后,研究结论仍然成立。第三,技术创新作用机制的检验表明,整体上,生产性服务业集聚显着促进了制造业企业技术创新。同时,Heckman两步法选择模型的结果显示,生产性服务业集聚在促进企业创新决策的同时,也提高了企业创新产出的规模。异质性分析发现,生产性服务业集聚对沿海地区企业创新的促进作用明显大于内陆地区;相对于小规模企业而言,生产性服务业集聚对大规模企业的技术创新效应更强;从生产性服务业层级看,高端生产性服务业集聚程度的提升更加有助于增加企业的创新产出。中介效应分析表明,生产性服务业集聚可以通过技术创新渠道促进制造业企业全要素生产率水平的提升。第四,资源配置作用机制的检验表明,生产性服务业集聚显着降低了制造业企业整体资源错配和不同要素投入扭曲,促进了制造业企业的资源配置优化,并且集聚对改善企业资本要素扭曲的促进作用更强。异质性分析发现,大规模城市的生产性服务业集聚对企业资源错配的改善作用相对更大;与外资企业相比,生产性服务业集聚对本土企业资源错配的改善作用更为明显;细分行业来看,信息传输、计算机服务和软件业的集聚效应最大,而租赁和商务服务业集聚的资源错配效应并不显着性。进一步中介效应检验表明,生产性服务业集聚能够通过矫正企业资源错配对制造业企业全要素生产率增长产生积极影响。
李俊珏[6]（2020）在《智能化发展对劳动力就业的影响研究》文中研究指明2015年以来,人工智能在中国爆发式增长,引发社会各界的高度关注。AI时代的到来,代表着以AI为主要驱动力的第四次工业革命成为各国改革发展战略的主要方向。随着智能化发展进程的加快,人工智能作为其核心技术,对劳动力就业的影响越来越大。智能化发展不仅会带来就业量的变动,产生替代效应和补偿效应,同时引起了就业结构的转变和劳动力素质的提高。在这样的背景和作用下,通过聚焦智能化发展及其对劳动力就业的影响,用经济学理论和方法进行系统研究十分具有必要性。首先,Yoav Shoham教授及其团队在2019年发布了《人工智能指数2018年度报告》,报告中提出了衡量国家智能化发展水平的指标体系——人工智能活力指数。本文借鉴该方法,并结合国内外其他成果,将人工智能发展分成AI投入和AI产出,利用综合评价方法,构建衡量中国人工智能发展水平的评价指标体系,用作分析影响劳动力就业量变动的中国智能化发展水平的评价指标。其次,在智能化发展对劳动力就业影响的实证研究过程中,将人力资本引入模型,运用改进后的Cobb-Douglas生产函数,用受教育年限法计算得到高、中、低三个层次的人力资本存量作为模型中人力资本的数据。然后根据理论以及现状研究的相关结论进行数据搜集,利用中国31个省面板数据建立计量模型,通过中介效应检验分析人力资本在智能化发展对劳动力就业的影响中所体现的价值。结果显示,人工智能对就业岗位的替代效应大于其补偿效应,“机器换人”的现象愈发明显。并且,人力资本在智能化发展影响劳动力就业的进程中具有中介作用,且以中、高技能人力资本为主。再次,利用GM（1,1）和GM（1,N）模型对智能化发展以及对劳动力就业影响趋势进行预测分析,2018-2025年的预测结果显示智能化发展的增速远远高于劳动力市场的就业量增速,且对中、高技能劳动力需求越来越多,劳动力市场会出现新的供不应求状况。最后,结合理论与实证研究,针对中国智能化发展现状以及对劳动力就业的影响趋势提出对策措施。
韩佳宾[7]（2020）在《我国人工智能对就业影响的地区差异 ——基于发达与欠发达地区的比较分析》文中提出人工智能作为新一轮技术革命的重要驱动力,势必影响我国就业水平,新技术的应用在替代就业的同时又创造新的就业岗位,但对就业影响的总效应具有不确定性。此外,考虑到我国地区发展不平衡现象突出,发达与欠发达地区人工智能对就业的影响可能存在差异。故本文研究人工智能对就业影响的地区差异,遵循“理论机制-现状分析-实证检验-优化措施”的思路,对比分析了发达与欠发达地区,人工智能对就业造成的差异化影响。首先,通过梳理现有文献、相关理论,分析了人工智能对就业的替代效应和创造效应,对就业的研究分为就业总量和就业结构两方面,构建了人工智能影响就业的地区差异机理。其次,采用聚类分析法,将我国31个省市自治区划分为发达与欠发达两类,并对人工智能和就业的现状进行地区比较分析,发现二者均表现出较强的地区差异。使用Stata软件对2003-2018年的面板数据进行实证分析,采用随机效应模型检验了发达与欠发达地区人工智能对就业影响的地区差异,并对人工智能与就业协调发展的政策选择进行了研究,得到如下结论:就业总量方面,发达地区人工智能将促进就业,而欠发达地区人工智能抑制就业;就业结构方面,人工智能的发展会增加第二、第三产业就业,抑制第一产业就业,差别在于发达地区人工智能对第一产业的抑制效应以及对第二、第三产业的促进效应强于欠发达地区。促进人工智能发展的教育导向型政策对欠发达地区就业促进作用强,科学型导向政策和技术型导向政策对发达地区就业促进作用强。最后,根据研究结论,分别对发达与欠发达地区如何协调人工智能与就业发展、提升就业总量、优化就业结构提出针对性建议。本文创新性地选取地区差异为研究视角,采用聚类分析法划分发达与欠发达地区,并补充了人工智能对就业影响的理论机制,综合运用比较分析法及计量分析法对我国人工智能影响就业的地区差异进行系统分析。但论文也存在些许不足,如对就业结构分析不全面、缺乏对欠发达地区的细分研究,还需要进一步细化与完善。
朱方圆[8]（2020）在《我国高技术服务业与装备制造业融合发展研究》文中认为在全球化的经济浪潮中,在成本优势的驱动下中国制造业迅速崛起,而作为制造业核心的装备制造业也在规模水平和体系建设上取得了跨越式的发展。在瞩目的成就背后,我国装备制造业仍然存在“大而不强”的隐患,仍然处在全球价值链的低端,传统发展方式占据主导、产业结构不合理、自主创新能力弱等问题限制了其进一步发展的空间。此外,我国高技术服务业也饱受规模小、底子薄,专业化程度不高、高效的产业集聚效应难以形成等问题的困扰,难以发挥其知识和技术密集型的优势。经济服务化的过程中,高技术服务业与装备制造业的互动融合既是产业结构升级的重要方式也是产业发展的必然趋势。当前,推动我国两大产业的互动并实现产业服务化,释放二者对彼此的拉动效应,可以为彼此的发展激发更多的活力和可能性。一方面,高技术服务业可以为装备制造业提供知识和技术等支撑,推动装备制造业的转型升级;另一方面,装备制造业的转型升级不断地增加对高技术服务业的需求,扩展高技术服务业的市场空间。在这个循环往复的过程中,二者的互动融合更加紧密。本文以我国高技术服务业和装备制造业为研究对象,探讨二者间的融合发展策略。本文首先对国内外的文献进行整理和回顾,接着从二者的相关概念和特征、融合机理和融合因素等方面进行理论分析。其次,在对我国高技术服务业和装备制造业发展现状进行分析的基础上,采用系统耦合模型对两大产业的综合发展水平进行定量的评价,并测度了二者的耦合度和耦合协调度,用以反映两大产业的融合发展水平和融合发展趋势。再次,构建两大产业的投入产出表,运用投入产出法分析二者细分行业的关联和波及效应。最后,在前文对两大产业融合发展的基础因素和条件因素的理论分析的基础上,建立两大产业融合影响因素指标体系,采取主成分分析结合线性回归研究主因子对融合度的影响差异。通过研究得出以下结论:（1）我国两大产业的耦合作用明显,耦合等级已达到成熟阶段,且有着上升的趋势,但是二者的耦合协调度尚且处于中级阶段,协调水平低。（2）两大产业的互动关系并不平衡,二者的融合仍以装备制造业为主,高技术服务业只能被动的适应。（3）我国装备制造业的前向关联和后向关联都比较强,且装备制造业内部具有高附加值、科技含量高的行业影响系数较高,对我国经济的发展提供了很大的支持。而我国高技术服务业无论是前向关联还是后向关联均较弱,但是其内部细分行业的前向关联在逐渐加强,受到其他产业的影响变得更加敏感。（4）我国装备制造业仍以自身消耗为主,对高技术服务业需求不足,仍然处于价值链低端,但是其细分行业高端领域和高技术服务业的依赖程度在增长,呈现出良好的态势。（5）融合的基础因素对两大产业的融合水平起到正向的促进作用,而条件因素对二者的融合促进作用尚不显着。最后就如何解决二者融合发展中存在的问题,有效促进二者的互动融合提出对应的建议。
陈默[9]（2020）在《主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应研究》文中研究指明通过一定地理范围内制造企业与生产性服务类企业的空间协同布局,能够为打破地方发展路径困境,实现生态重负减压的碎片路径整合提供动力。然而,由于制造类企业与生产性服务类企业存在着经济、技术的关系强弱差异,且企业集聚地区的地方政府间亦存在着“政绩观”强弱比较动机,因此以制造业与生产性服务业的空间集中布局促进地方绿色技术创新提升的路径存在着不确定性。结合当前依然严峻的生态环境形势,也为更好实现“经济”、“生态”与“人文”的三维统一,由此能否从产业主体间与地方政府主体间强弱关系视角切入,探究以产业协同集聚促进绿色技术创新效应产业布局方针与政策引导战略,对当前升级要素动能,提高经济运行效率具有重要的理论与实践意义。区别于既有研究路线,本文以主体关系强弱为重要切入点,并将其与制造业与生产性服务业协同集聚融合,以绿色技术创新作为考察标准,分别基于产业间主体经济关系、产业间主体技术关系、地方政府间主体协同关系三种情景,利用2004至2017年中国内地261个城市的样本数据,实证探讨了主体关系强弱影响背景下,制造业与生产性服务业协同集聚对绿色技术创新效应的差异性影响。（1）产业主体间经济关系视角的估计结果表明:在较强的产业间主体经济关系引领下,制造业与生产性服务业的协同集聚更能促进绿色技术创新的发生;（2）产业主体间技术关系视角的估计结果表明:无论是强关系亦或是弱关系的主体间技术联系,制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应都很显着,但绿色技术创新效应的差异性表明直接参与“污染排放输出”以及“技术创新贡献”的生产性服务业与制造业协同集聚的绿色创新效应更加突出。（3）地方政府主体间强弱关系情境下的协同集聚绿色技术创新结果表明:当地方政府间主体关系由强链接（强协同、弱竞争）转向弱链接（弱协同、强竞争）关系时,制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新出现了下降。（4）基于不同地方间政府主体关系强弱下,以及最优绿色技术创新产出与产业协同集聚规模的匹配计算可以发现:当地方政府间主体关系由强链接转向弱链接的过程中（表现为地方政府间由强协同转向弱协同,弱竞争转向强竞争一种现实趋势）,为了实现区域内最优的绿色技术创新效应,地区内制造业与生产性服务业协同集聚布局规模呈现了一个先下降后上升的“U字形”关系。结合研究结论,本文认为在一定区位布施制造业与生产性服务业协同布局,实现地区绿色技术创新效应提升的过程之中,产业主体间经济与技术关联强弱,地方政府间关联强弱都会对这一过程造成影响,并造成绿色技术创新效应结果的差异。因此地方政府在制定相关政策时既要因地制宜,灵活处理产业间强关系与弱关系对绿色生产绩效的影响,实现既有资源下的产出最大化,同时中央政府亦因谨慎对待地方政府间的强竞争关系问题,多元化地方绩效考察制度设计,引导地方政府由生产型向服务型转变,减少要素错配与经济效率损失问题。
王慧[10]（2020）在《长江经济带生产性服务业集聚对制造业转型升级的影响研究》文中指出制造业作为我国经济持续增长的动力之一,对我国国民经济的发展具有极其重要的意义,然而,在我国劳动力成本上升、自主创新能力不足、以及新兴廉价制造业国家兴起的背景下,我国制造业的发展面临着严峻的挑战,迫切需要实现制造业的转型升级,生产性服务业作为制造业的中间投入部门,为制造业投入知识资本和人力资本,其发展和集聚水平的提升对制造业的转型升级具有重要的影响。长江经济带自改革开放以来已发展成为我国综合实力最强、战略支撑作用最大、经济发展最为活跃的区域之一,在推动我国产业结构优化调整,转变经济发展方式上发挥着重要的示范性作用。因此,深入研究长江经济带生产性服务业集聚如何对制造业升级产生影响、影响效应如何、怎样集聚才能够更加合理的推动制造业升级,具有十分重要的理论与现实意义。本文在总结产业集聚理论、产业转型升级理论以及生产性服务业集聚对制造业转型升级影响的相关文献的基础上,首先定性分析了生产性服务业集聚对制造业转型升级的作用机制,其次对长江经济带生产性服务业集聚与制造业升级的发展现状进行了分析,然后选择长江经济带11个省市2008-2017年的面板数据,采用面板数据模型定量分析了生产性服务业集聚以及各细分行业集聚对制造业转型升级的影响,并分析了其影响的地区差异性,实证结果显示:（1）从整体来看,长江经济带生产性服务业集聚对制造业升级产生了显着的正向影响,且其影响存在着明显的地区差异性,长江经济带东部和西部地区生产性服务业集聚水平相对较高,而中部地区生产性服务业集聚趋势不明显;（2）从各细分行业来看,生产性服务业各细分行业集聚对制造业转型升级的影响也表现出明显的差异性,交通运输、仓储和邮政业集聚;金融业集聚以及科学研究、技术服务和地质勘查业集聚对长江经济带制造业转型升级具有正向影响,信息传输、计算机服务和软件业集聚对制造业转型升级的影响不显着;租赁和商务服务业集聚对制造业转型升级具有阻碍作用,但不显着。最后,在上述定性与定量分析结论的基础上,结合长江经济带生产性服务业与制造业的发展现状,有针对性地提出了相应的政策建议,为促进长江经济带制造业转型升级提供一些有益的借鉴。
二、上海软件业发展的问题与对策（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、上海软件业发展的问题与对策（论文提纲范文）
（1）生产性服务业与制造业协同集聚对制造业TFP的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 关于产业集聚的研究 |
| 1.3.2 关于全要素生产率的研究 |
| 1.3.3 关于产业集聚对全要素生产率影响的研究 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 可能的创新点 |
| 第二章 概念界定及理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 生产性服务业 |
| 2.1.2 产业协同集聚 |
| 2.1.3 全要素生产率 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 产业关联理论 |
| 2.2.2 产业协同理论 |
| 2.2.3 集聚外部性理论 |
| 2.2.4 价值链理论 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 产业协同集聚影响制造业TFP的机理分析 |
| 3.1 生产性服务业与制造业协同集聚产生的效应 |
| 3.1.1 知识溢出效应 |
| 3.1.2 竞争效应 |
| 3.1.3 规模经济效应 |
| 3.1.4 专业化效应 |
| 3.2 产业协同集聚影响制造业TFP的作用路径 |
| 3.2.1 产业协同集聚通过技术进步影响制造业TFP |
| 3.2.2 产业协同集聚通过技术效率影响制造业TFP |
| 3.3 小结 |
| 第四章 产业协同集聚及制造业TFP测度分析 |
| 4.1 产业集聚测度方法及选择 |
| 4.2 生产性服务业与制造业协同集聚水平测度 |
| 4.2.1 产业协同集聚指数构建 |
| 4.2.2 样本数据说明 |
| 4.2.3 生产性服务业与制造业协同集聚测算结果及特征分析 |
| 4.3 全要素生产率测度 |
| 4.3.1 全要素生产率测度方法说明 |
| 4.3.2 指标选取及数据处理 |
| 4.3.3 制造业TFP测度结果及特征分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 产业协同集聚对制造业TFP影响的实证分析 |
| 5.1 研究设计 |
| 5.1.1 面板模型构建 |
| 5.1.2 变量选取与数据说明 |
| 5.1.3 数据来源及描述性统计 |
| 5.2 实证结果与分析 |
| 5.2.1 相关检验 |
| 5.2.2 回归结果分析 |
| 5.2.3 稳健性检验 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 结论及建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 坚持协同发展理念,提升协同集聚质量 |
| 6.2.2 因地制宜,实施差别化发展战略 |
| 6.2.3 加大创新投入,实现核心技术自主可控 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）印度理工学院计算机学科创立与发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 一、选题缘由及研究意义 |
| 二、核心概念界定 |
| 三、国内外研究现状综述 |
| 四、主要研究内容 |
| 五、研究思路和研究方法 |
| 六、创新点与难点 |
| 第一章 发端奠基:印度理工学院计算机学科的创立与早期发展(1963—1982 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科的创立 |
| 一、印度理工学院计算机学科创立的背景 |
| 二、印度理工学院计算机学科的创立 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科早期发展的举措 |
| 一、计算机学科学术平台逐步扩展与完善 |
| 二、汇集国内外优秀学者组建高水平师资队伍 |
| 三、确立以计算机基础理论为主导的科学研究方向 |
| 四、以掌握计算机基础理论与基本技能为中心的人才培养 |
| 五、争取国际援助为学科发展提供硬件与资金支持 |
| 六、开展学科治理体制建设,为学科发展提供组织保障 |
| 七、积极开展计算机社会咨询服务 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科早期发展取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科早期发展存在的问题 |
| 第二章 国内一流:印度理工学院计算机学科的快速崛起(1983—1991 年) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速崛起的背景 |
| 一、第三次科学技术革命的蓬勃开展 |
| 二、“计算机总理”拉吉夫·甘地带领印度迈向信息时代的决心 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科快速崛起的举措 |
| 一、计算机学科学术平台的专业化发展 |
| 二、构建以学术认同为基础的内聚性学术团队 |
| 三、确立以计算机应用为主导的科学研究方向 |
| 四、以实践型计算机人才培养为中心 |
| 五、不断加强国内外学术交流 |
| 六、完善五级管理体制确保管理自治与学术自由 |
| 七、实施学校计算机素养与学习提升计划 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效与存在的问题 |
| 一、印度理工学院计算机学科快速崛起取得的成效 |
| 二、印度理工学院计算机学科快速崛起过程中存在的问题 |
| 第三章 国际知名:印度理工学院计算机学科的稳步提升(1992 年—至今) |
| 第一节 印度理工学院计算机学科稳步提升的背景 |
| 一、世界信息革命浪潮的推动 |
| 二、印度领导人建立信息产业超级大国战略目标的指引 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科稳步提升的举措 |
| 一、计算机学科学术平台及设施的现代化更新 |
| 二、构建以探索学科核心领域为目标的传承性学术团队 |
| 三、确立以计算机前沿领域研究为主导的科学研究方向 |
| 四、以创新性复合型计算机人才培养为中心 |
| 五、积极提升计算机学科国际学术交流话语权 |
| 六、实施旨在提升教学和人才培养质量的本科学术项目审查评估 |
| 七、承担国家级计算机系统和程序研发项目,不断深化国际合作 |
| 第三节 印度理工学院计算机学科稳步提升的成效与存在的问题 |
| 一、计算机学科稳步提升取得的成效 |
| 二、计算机学科稳步提升过程中存在的问题 |
| 第四章 印度理工学院计算机学科创立与发展的省思 |
| 第一节 印度理工学院计算机学科快速发展的原因 |
| 一、紧跟国家科技发展战略部署,明确计算机学科发展定位 |
| 二、注重高水平师资队伍建设,为学科快速发展提供人力保障 |
| 三、促进多学科交叉融合,推进计算机学科可持续发展 |
| 四、善于利用国际援助并不断深化国际合作与交流 |
| 五、积极争取多方资金支持为学科发展提供资金保障 |
| 第二节 印度理工学院计算机学科发展中的问题 |
| 一、学科发展后期印度政府过多干预,削弱了学术自治权 |
| 二、学科发展后期优秀师资数量增长与学科稳步提升存在失衡现象 |
| 三、高水平科学研究成果总量不足,阻碍国际学术影响力持续扩大 |
| 附录1 专有名词简称、全称及中译表 |
| 附录2 信息技术领域印度理工学院知名校友代表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（3）长江经济带生产性服务业集聚对区域创新的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关文献综述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 生产性服务业集聚对区域创新影响的理论分析 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.2 生产性服务业集聚对区域创新的影响 |
| 第3章 长江经济带生产性服务业集聚与创新的现状分析 |
| 3.1 长江经济带生产性服务业集聚的现状分析 |
| 3.2 长江经济带创新的现状分析 |
| 3.3 长江经济带生产性服务业集聚与创新现状比较分析 |
| 第4章 长江经济带生产性服务业集聚对创新影响实证分析 |
| 4.1 建立面板数据模型 |
| 4.2 面板数据模型实证分析 |
| 4.3 面板数据模型稳健性检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在校期间科研情况 |
（4）生产性服务业集聚对区域经济增长的影响研究 ——基于多层次的空间差异分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外相关研究综述 |
| 1.3.2 国内相关研究综述 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 研究的主要内容和方法 |
| 1.4.1 解决的科学问题 |
| 1.4.2 研究的主要内容 |
| 1.4.3 研究方法及实施方案 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 生产性服务业集聚的理论分析 |
| 2.1 生产性服务业的内涵 |
| 2.1.1 生产性服务业的概念 |
| 2.1.2 生产性服务业的分类 |
| 2.2 生产性服务业集聚的概念 |
| 2.2.1 产业集聚的一般理论 |
| 2.2.2 生产性服务业集聚的概念和模式 |
| 2.3 生产性服务业集聚的动因与影响因素 |
| 2.3.1 生产性服务业集聚的内在动因 |
| 2.3.2 生产性服务业集聚的外在动因 |
| 2.3.3 生产性服务业集聚的影响因素 |
| 2.4 生产性服务业集聚的演化 |
| 2.4.1 生产性服务业集聚演化的系统机理 |
| 2.4.2 生产性服务业集聚演化的模式 |
| 2.4.3 生产性服务业集聚演化的过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 生产性服务业集聚与区域经济增长的互动机制分析 |
| 3.1 区域经济增长的空间特征 |
| 3.1.1 经济增长中的空间集聚现象 |
| 3.1.2 区域经济增长的空间结构理论 |
| 3.1.3 经济增长的时空统一性 |
| 3.2 生产性服务业集聚促进区域经济增长的作用机理 |
| 3.2.1 产业集聚推动区域经济增长的一般理论分析 |
| 3.2.2 生产性服务业集聚对区域经济增长的作用 |
| 3.3 生产性服务业集聚与区域经济增长的相互作用 |
| 3.3.1 区域经济增长对生产性服务业集聚的影响 |
| 3.3.2 生产性服务业集聚与区域经济增长的互动作用:理论模型 |
| 3.4 生产性服务业集聚对区域经济增长的空间溢出效应 |
| 3.4.1 集聚、增长与空间溢出 |
| 3.4.2 基于生产性服务业集聚视角的区域经济增长溢出效应的发挥 |
| 3.4.3 生产性服务业集聚对区域经济增长溢出效应的理论模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 生产性服务业集聚与区域经济增长的空间相关性分析 |
| 4.1 生产性服务业集聚与区域经济增长:基本模型 |
| 4.2 中国生产性服务业集聚与区域经济增长的空间特征 |
| 4.2.1 样本与数据 |
| 4.2.2 中国生产性服务业集聚的总体特征分析 |
| 4.2.3 中国生产性服务业集聚的空间特征分析 |
| 4.2.4 中国区域经济增长的空间特征分析 |
| 4.3 中国生产性服务业集聚与区域经济增长的空间相关性检验 |
| 4.3.1 空间计量经济学的基本理论与模型 |
| 4.3.2 生产性服务业集聚的空间相关性检验 |
| 4.3.3 区域经济增长的空间相关性检验 |
| 4.3.4 生产性服务业集聚与区域经济增长的空间交叉相关性检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 生产性服务业集聚对区域经济增长影响的总体分析 |
| 5.1 生产性服务业集聚与区域经济增长的格兰杰因果关系检验 |
| 5.1.1 格兰杰因果关系检验的时间序列模型构建 |
| 5.1.2 格兰杰因果关系检验的面板数据模型构建 |
| 5.1.3 格兰杰因果关系的实证检验 |
| 5.2 空间计量模型的构建 |
| 5.2.1 空间计量基本模型的设定 |
| 5.2.2 基于生产性服务业集聚的区域经济增长空间计量模型构建 |
| 5.3 生产性服务业集聚的区域经济增长效应分析 |
| 5.3.1 变量和数据说明 |
| 5.3.2 实证研究及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 生产性服务业集聚对经济增长影响的区域差异分析 |
| 6.1 基于四大发展区域的差异分析 |
| 6.1.1 样本说明 |
| 6.1.2 四大发展区域生产性服务业集聚的差异分析 |
| 6.1.3 四大发展区域生产性服务业集聚对经济增长影响的差异分析 |
| 6.2 基于三大城市群的差异分析 |
| 6.2.1 样本说明 |
| 6.2.2 三大城市群生产性服务业集聚的差异分析 |
| 6.2.3 三大城市群生产性服务业集聚对经济增长影响的差异分析 |
| 6.3 基于等级中心城市的差异分析 |
| 6.3.1 生产性服务业集聚、中心城市发展及其溢出效应 |
| 6.3.2 基于生产性服务业集聚的中心城市等级划分 |
| 6.3.3 等级中心城市生产性服务业集聚对经济增长影响的差异分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论及对策建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 对策建议 |
| 7.2.1 加快生产性服务业发展的对策建议 |
| 7.2.2 推动生产性服务业集聚发展的对策建议 |
| 7.2.3 针对不同区域生产性服务业集聚发展的对策建议 |
| 7.2.4 优化生产性服务业集聚发展环境的对策建议 |
| 7.3 进一步研究的展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研项目情况 |
| 致谢 |
（5）生产性服务业集聚与中国制造业全要素生产率 ——理论机制与经验辨识（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 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 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 生产性服务业集聚的文献回顾 |
| 2.1.1 产业集聚的理论追溯 |
| 2.1.2 生产性服务业集聚机制研究 |
| 2.1.3 生产性服务业集聚效应研究 |
| 2.1.4 生产性服务业集聚的测度方法 |
| 2.2 全要素生产率的文献回顾 |
| 2.2.1 全要素生产率的相关理论 |
| 2.2.2 全要素生产率增长路径研究 |
| 2.2.3 全要素生产率的测算方法 |
| 2.3 生产性服务业集聚影响全要素生产率的相关研究 |
| 2.3.1 生产性服务业集聚对全要素生产率的影响效应研究 |
| 2.3.2 生产性服务业集聚对技术创新的影响研究 |
| 2.3.3 生产性服务业集聚对资源配置的影响研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 生产性服务业集聚对制造业全要素生产率影响的理论分析 |
| 3.1 生产性服务业集聚影响制造业全要素生产率的理论模型 |
| 3.1.1 模型假定 |
| 3.1.2 模型构建 |
| 3.2 生产性服务业集聚影响制造业全要素生产率的作用机制 |
| 3.2.1 生产性服务业集聚通过促进技术创新影响制造业全要素生产率 |
| 3.2.2 生产性服务业集聚通过优化资源配置影响制造业全要素生产率 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 生产性服务业集聚影响制造业全要素生产率的实证分析 |
| 4.1 计量模型设计 |
| 4.1.1 模型设定 |
| 4.1.2 变量选取 |
| 4.1.3 内生性与工具变量 |
| 4.1.4 数据说明 |
| 4.2 生产性服务业集聚和制造业全要素生产率的特征分析 |
| 4.2.1 中国生产性服务业集聚的现实特征 |
| 4.2.2 中国制造业全要素生产率的现实特征 |
| 4.2.3 生产性服务业集聚与制造业全要素生产率关系的初步认识 |
| 4.3 生产性服务业集聚对制造业企业全要素生产率影响的实证结果 |
| 4.3.1 基准回归分析 |
| 4.3.2 内生性问题处理 |
| 4.3.3 异质性分析 |
| 4.3.4 稳健性检验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 生产性服务业集聚影响制造业全要素生产率机制的实证分析I:技术创新视角 |
| 5.1 模型设定、变量选取与数据说明 |
| 5.1.1 模型设定 |
| 5.1.2 变量选取 |
| 5.1.3 数据说明 |
| 5.2 生产服务业集聚影响制造业企业技术创新的实证结果 |
| 5.2.1 基准回归分析 |
| 5.2.2 样本选择性偏差处理 |
| 5.2.3 内生性问题处理 |
| 5.2.4 异质性分析 |
| 5.2.5 稳健性检验 |
| 5.3 进一步分析:技术创新中介效应的检验 |
| 5.3.1 中介效应研究方法 |
| 5.3.2 技术创新中介效应模型构建 |
| 5.3.3 技术创新中介效应回归结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 生产性服务业集聚影响制造业全要素生产率机制的实证分析II:资源配置视角 |
| 6.1 测算框架与模型设计 |
| 6.1.1 企业资源错配的测算框架 |
| 6.1.2 数据说明和测度结果分析 |
| 6.1.3 计量模型设定 |
| 6.2 生产服务业集聚对制造业企业资源配置影响的实证结果 |
| 6.2.1 基准回归分析 |
| 6.2.2 内生性问题处理 |
| 6.2.3 异质性分析 |
| 6.2.4 稳健性检验 |
| 6.3 进一步分析:资源配置中介效应的检验 |
| 6.3.1 资源配置中介效应模型构建 |
| 6.3.2 资源配置中介效应回归结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 对策建议 |
| 7.1 加速生产性服务业集聚发展 |
| 7.2 增强制造业技术创新能力 |
| 7.3 深化要素配置市场化改革 |
| 7.4 推动生产性服务业与制造业的有效协同 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）智能化发展对劳动力就业的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景及研究意义 |
| 一、选题的经济社会发展和学术背景 |
| 二、研究的学术价值及社会意义 |
| 第二节 研究动态及文献述评 |
| 一、智能化发展相关研究 |
| 二、劳动力就业相关研究 |
| 三、智能化发展对劳动就业影响相关研究 |
| 四、文献评述 |
| 第三节 理论基础 |
| 一、劳动就业理论 |
| 二、资本有机构成理论 |
| 三、产业结构理论 |
| 第四节 研究框架及内容 |
| 一、论文框架结构 |
| 二、论文研究的主要内容 |
| 第二章 智能化发展与劳动力就业现状 |
| 第一节 智能化发展现状 |
| 一、AI研究及发展状况 |
| 二、AI产业发展及分布情况 |
| 三、政府对AI的政策支持情况 |
| 第二节 劳动力就业现状 |
| 一、劳动力数量 |
| 二、就业结构变化 |
| 三、就业质量 |
| 第三节 问题及原因分析 |
| 一、智能化发展存在的问题及原因 |
| 二、劳动力就业存在的问题及原因 |
| 第三章 影响劳动力就业的中国人工智能发展水平测评 |
| 第一节 中国人工智能发展水平评价指标体系构建 |
| 一、指标设计原则 |
| 二、指标体系构建 |
| 第二节 人工智能发展指数 |
| 一、数据标准化处理 |
| 二、层次分析法 |
| 三、熵值法 |
| 四、综合权重 |
| 第三节 中国人工智能发展情况综合评价分析 |
| 一、中国AI发展指数测算及分析 |
| 二、中国各省AI发展指数测算及结果比较 |
| 第四章 智能化发展影响劳动力就业的理论和实证研究 |
| 第一节 理论研究 |
| 一、智能化发展视角下就业理论 |
| 二、智能化发展视角下资本有机构成理论 |
| 三、智能化发展视角下产业结构理论 |
| 四、作用机理及分析 |
| 第二节 模型构建 |
| 一、模型设定 |
| 二、研究方法 |
| 第三节 指标设计及数据来源 |
| 一、指标选取 |
| 二、数据来源 |
| 第四节 实证分析 |
| 一、基础分析与检验 |
| 二、基准回归分析 |
| 三、智能化对劳动力就业整体中介效应检验 |
| 四、不同人力资本存量的中介效应检验 |
| 五、实证结果分析 |
| 第五章 智能化发展对劳动力就业的影响趋势预测 |
| 第一节 预测模型 |
| 一、灰色GM(1,1)模型 |
| 二、灰色GM(1,N)模型 |
| 第二节 中国人工智能发展和劳动力就业趋势预测 |
| 一、中国人工智能发展预测模型 |
| 二、中国劳动力就业预测模型 |
| 三、中国智能化发展影响劳动力就业预测模型 |
| 第三节 预测结论分析 |
| 一、人工智能发展预测结论分析 |
| 二、劳动力就业预测结论分析 |
| 第六章 研究结论及对策建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、中国智能化发展增速明显 |
| 二、智能化发展为劳动力供给提质 |
| 三、智能化人才增长无法满足智能化发展的需要 |
| 第二节 政策建议 |
| 一、加大人力资本投入 |
| 二、优化劳动力结构 |
| 三、优化人才培养结构 |
| 四、大力发展智能化产业,以提升就业创造效应 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间的研究成果 |
（7）我国人工智能对就业影响的地区差异 ——基于发达与欠发达地区的比较分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 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 技术进步对就业的影响 |
| 1.2.2 人工智能对就业的影响 |
| 1.2.3 就业的地区差异研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新点 |
| 1.5 论文的基本框架 |
| 第2章 人工智能对就业影响及地区差异的机理分析 |
| 2.1 相关概念解释 |
| 2.1.1 人工智能 |
| 2.1.2 就业 |
| 2.1.3 地区差异 |
| 2.2 人工智能对就业的替代效应和创造效应 |
| 2.3 人工智能对就业影响的地区差异机理分析 |
| 2.3.1 人工智能对就业总量影响的地区差异机理分析 |
| 2.3.2 人工智能对就业产业结构影响的地区差异机理分析 |
| 2.3.3 人工智能与就业协调发展的政策选择机制分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 我国人工智能与就业发展现状的地区比较分析 |
| 3.1 划分发达与欠发达地区 |
| 3.1.1 发达与欠发达地区的划分方法 |
| 3.1.2 发达与欠发达地区的划分结果 |
| 3.1.3 发达与欠发达地区分类结果分析 |
| 3.2 我国人工智能发展的地区差异现状分析 |
| 3.2.1 人工智能专利授权情况的地区比较分析 |
| 3.2.2 人工智能科技产业区域竞争力指数的地区比较分析 |
| 3.2.3 信息传输、计算机服务和软件业全社会固定资产投资额的地区比较分析 |
| 3.3 我国就业总量与就业结构的地区差异现状分析 |
| 3.3.1 我国就业总量的地区比较分析 |
| 3.3.2 我国就业结构的地区比较分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 人工智能对就业影响的地区差异实证分析 |
| 4.1 人工智能对就业总量影响的地区差异实证分析 |
| 4.1.1 模型构建与指标选取 |
| 4.1.2 描述性统计 |
| 4.1.3 实证结果 |
| 4.2 人工智能对就业结构影响的地区差异实证分析 |
| 4.2.1 模型构建与指标选取 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.2.3 实证结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 我国人工智能与就业协调发展的政策选择 |
| 5.1 模型构建与指标选取 |
| 5.2 描述性统计 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究结论与对策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 关于欠发达地区的对策建议 |
| 6.2.2 关于发达地区的对策建议 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 附录 |
| 附录1 2017年各省三次产业的就业占比(%) |
| 附录2 2017年各省三次产业区位商 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和其它科研情况 |
（8）我国高技术服务业与装备制造业融合发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 高技术服务业相关研究 |
| 1.2.2 产业融合的相关研究 |
| 1.2.3 服务业与制造业融合研究 |
| 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 |
| 1.4 研究创新点与不足 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 第二章 相关概念界定与理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 产业融合内涵 |
| 2.1.2 高技术服务业内涵及特征 |
| 2.1.3 装备制造业内涵及特征 |
| 2.2 高技术服务业与装备制造业融合发展理论基础 |
| 2.2.1 耦合协调理论 |
| 2.2.2 产业关联理论 |
| 2.3 高技术服务业与装备制造业融合机理分析 |
| 2.3.1 基于社会分工层面的融合机理 |
| 2.3.2 基于价值链层面的融合机理 |
| 2.3.3 高技术服务业与装备制造业融合驱动因素 |
| 2.4 高技术服务业与装备制造业融合过程 |
| 第三章 高技术服务业与装备制造业发展现状与耦合分析 |
| 3.1 高技术服务业发展现状 |
| 3.1.1 高技术服务业发展现状 |
| 3.1.2 高技术服务业发展存在的主要问题 |
| 3.2 装备制造业发展现状 |
| 3.2.1 装备制造业发展现状 |
| 3.2.2 装备制造业存在的主要问题 |
| 3.3 高技术服务业与装备制造业耦合分析 |
| 3.3.1 指标体系的设计与数据来源 |
| 3.3.2 耦合评价模型的构建 |
| 3.3.3 结果分析 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 高技术服务业与装备制造业分行业投入产出分析 |
| 4.1 投入产出表的构建和指标的选取 |
| 4.1.1 投入产出表的构建 |
| 4.2 高技术服务业与装备制造业的投入产出分析 |
| 4.2.1 高技术服务业与装备制造业直接消耗系数分析 |
| 4.2.2 高技术服务业与装备制造业完全消耗系数分析 |
| 4.3 高技术服务业与装备制造业波及效果分析 |
| 4.3.1 高技术服务业与装备制造业感应度系数分析 |
| 4.3.2 高技术服务业与装备制造业影响力系数分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 高技术服务业与装备制造业融合影响因素分析 |
| 5.1 高技术服务业与装备制造业融合影响因素指标选取 |
| 5.1.1 指标的选择 |
| 5.1.2 指标体系的建立 |
| 5.1.3 数据来源以及研究方法 |
| 5.2 高技术服务业与装备制造业融合影响因素实证分析 |
| 5.2.1 主成分分析法选取主因子 |
| 5.2.2 主因子对融合度的影响分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与政策建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文清单 |
（9）主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 产业协同集聚与技术创新的相关研究 |
| 1.3.2 产业协同集聚与环境污染问题的相关研究 |
| 1.3.3 产业协同集聚与绿色技术创新的相关研究 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法和研究思路 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究思路 |
| 1.6 重点难点及可能的创新之处 |
| 1.6.1 论文研究重点及难点 |
| 1.6.2 论文的创新之处 |
| 2 主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚绿色技术创新效应的理论基础 |
| 2.1 产业协同集聚的内涵与理论基础 |
| 2.1.1 产业协同集聚的相关概念 |
| 2.1.2 产业协同集聚的成因与发展 |
| 2.1.3 产业协同集聚的相关理论基础 |
| 2.2 绿色技术创新的内涵与测度 |
| 2.2.1 绿色技术创新的相关概念 |
| 2.2.2 绿色技术创新的度量 |
| 2.3 主体关系内涵及相关理论基础 |
| 2.3.1 主体的经济学内涵 |
| 2.3.2 关系的经济学内涵 |
| 2.3.3 主体关系在产业集聚经济运用中的相关理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应的机制分析 |
| 3.1 制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应作用机制 |
| 3.1.1 创新类要素的集聚规模效应 |
| 3.1.2 制造业与生产性服务业的协同互动效应 |
| 3.1.3 集聚经济外部性效应 |
| 3.2 合作网络下主体关系强弱嵌入引致绿色技术创新效应差异的反馈机制 |
| 3.2.1 主体强弱关系嵌入下引致绿色技术创新效应差异的反馈机制 |
| 3.2.2 主体强弱关系嵌入取舍下引致绿色技术创新效应差异的思考 |
| 3.3 主体关系强弱引致协同集聚绿色技术创新效应差异的作用机制 |
| 3.3.1 产业主体间关系强弱引致协同集聚绿色技术创新效应差异的机制脉络 |
| 3.3.2 地方政府主体间关系强弱引致协同集聚绿色技术创新效应差异的机制脉络 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应的特征分析 |
| 4.1 制造业与生产性服务业协同集聚的测度与特征 |
| 4.1.1 制造业与生产性服务业协同集聚水平的测度 |
| 4.1.2 制造业与生产性服务业协同集聚程度的特征事实 |
| 4.2 绿色技术创新的测度与特征事实 |
| 4.2.1 绿色技术创新的测度 |
| 4.2.2 绿色技术创新的特征事实 |
| 4.3 主体关系的测度与特征事实 |
| 4.3.1 制造业与生产性服务业主体间经济关系的测度与特征事实 |
| 4.3.2 制造业与生产性服务业主体间技术关系的测度与特征事实 |
| 4.3.3 地方政府间主体关系强弱的测度与特征事实 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚绿色技术创新效应的实证分析 |
| 5.1 实证模型构建 |
| 5.1.1 主体间经济关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚绿色技术创新效应检验模型 |
| 5.1.2 主体间技术关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚绿色技术创新效应检验模型 |
| 5.1.3 地方政府间主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应检验模型 |
| 5.2 实证模型变量的选取 |
| 5.3 数据来源与数据处理 |
| 5.4 平稳性分析 |
| 5.5 实证结果与分析 |
| 5.5.1 产业主体间经济关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应分析 |
| 5.5.2 异质城市视角下主体间经济关系强弱对制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应分析 |
| 5.5.3 产业主体间技术关系强弱视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应分析 |
| 5.5.4 地方政府主体间关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应分析 |
| 5.5.5 进一步讨论:最优协同集聚规模与地方政府主体间关系强弱适配性的探讨 |
| 5.5.6 稳健性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论、政策启示与研究展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策启示 |
| 6.2.1 积极发挥制造业与生产性服务业协同集聚对绿色技术创新效应的积极性 |
| 6.2.2 把握所在城市资源禀赋,规避产业协同集聚促进绿色技术创新的消极效应 |
| 6.2.3 重视产业间主体经济关系在协同集聚绿色技术创新中的运用与探索 |
| 6.2.4 把握产业间技术强弱关系特征,因势利导实现绿色技术创新效应的最大化 |
| 6.2.5 多元化地方政绩评价体系,审慎对待地方政府间的强竞争关系问题 |
| 6.2.6 削弱地方政府间竞争需要地方政府由生产型政府向服务型政府转型 |
| 6.3 研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
| 附录 |
（10）长江经济带生产性服务业集聚对制造业转型升级的影响研究（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 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究的创新之处 |
| 1.5 研究的不足之处 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 产业集聚理论 |
| 2.1.2 产业转型升级理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 生产性服务业集聚的相关研究 |
| 2.2.2 制造业转型升级的相关研究 |
| 2.2.3 生产性服务业发展影响制造业的研究 |
| 2.2.4 生产性服务业集聚影响制造业转型升级的研究 |
| 2.2.5 文献评述 |
| 3 生产性服务业集聚对制造业转型升级的作用机制 |
| 3.1 规模经济效应对制造业转型升级的作用机制 |
| 3.2 专业化效应对制造业转型升级的作用机制 |
| 3.3 知识外溢效应对制造业转型升级的作用机制 |
| 3.4 竞争效应对制造业转型升级的作用机制 |
| 4 长江经济带生产性服务业集聚和制造业转型升级的发展现状 |
| 4.1 长江经济带生产性服务业发展概况 |
| 4.2 长江经济带生产性服务业集聚发展水平分析 |
| 4.2.1 产业集聚度的测算方法 |
| 4.2.2 生产性服务业集聚水平的测度 |
| 4.2.3 长江经济带生产性服务业集聚的现状 |
| 4.3 长江经济带制造业发展概况 |
| 4.3.1 工业总产值概况 |
| 4.3.2 从业人数概况 |
| 4.4 长江经济带制造业转型升级水平分析 |
| 4.4.1 制造业转型升级指标的测度 |
| 4.4.2 长江经济带制造业升级的发展水平 |
| 5 长江经济带生产性服务业集聚对制造业转型升级影响的实证分析 |
| 5.1 模型的构建 |
| 5.2 变量选取与数据来源 |
| 5.3 实证检验与结果分析 |
| 6 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
四、上海软件业发展的问题与对策（论文参考文献）
- [1]生产性服务业与制造业协同集聚对制造业TFP的影响研究[D]. 李彩侠. 西安石油大学, 2021(12)
- [2]印度理工学院计算机学科创立与发展研究[D]. 姜雪. 河北大学, 2021(09)
- [3]长江经济带生产性服务业集聚对区域创新的影响研究[D]. 邬树萍. 重庆工商大学, 2020(10)
- [4]生产性服务业集聚对区域经济增长的影响研究 ——基于多层次的空间差异分析[D]. 于化龙. 天津大学, 2020(01)
- [5]生产性服务业集聚与中国制造业全要素生产率 ——理论机制与经验辨识[D]. 张营营. 西北大学, 2020(07)
- [6]智能化发展对劳动力就业的影响研究[D]. 李俊珏. 云南财经大学, 2020(07)
- [7]我国人工智能对就业影响的地区差异 ——基于发达与欠发达地区的比较分析[D]. 韩佳宾. 山西财经大学, 2020(04)
- [8]我国高技术服务业与装备制造业融合发展研究[D]. 朱方圆. 广西大学, 2020(07)
- [9]主体关系视角下制造业与生产性服务业协同集聚的绿色技术创新效应研究[D]. 陈默. 江苏大学, 2020(05)
- [10]长江经济带生产性服务业集聚对制造业转型升级的影响研究[D]. 王慧. 重庆理工大学, 2020(08)