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公共管理系研究生开题答辩 公共管理类开题报告篇一
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势 现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，2 分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家 raymondpearl 提出的 pearl曲线(数学模型为:y=l∕[1+a?exp(-bt)])及英国数学家和统计学家 gompertz 提出的 gompertz 曲线(数学模型为:y=lexp(-bt))皆属于生长曲线，其预测值 y 为技术性能指标，t 为时间自变量，l、a、b 皆为常数。ridenour 模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德
3 尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企
4 业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp 法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以 bp 神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，bp 神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品
5 技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的 n 个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值 y 即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种 n 个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值 本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素
6 的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于 bp 神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容 研究目标：
以 bp 神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型研究。
7 根据技术创新预测的特点，以 bp 神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。
5、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。
6、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。
2、研究基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自
8 组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证 1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。
9 六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施 本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。
七、论文研究的进展计划 07-.09：完成论文开题。
09-.11：影响企业技术创新发展的指标体系研究及其量化和规范化。
11-.01：基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的构建。
01-.03：基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法研究。
03-.04：基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型体系的实证研究。
10 04-.06：完成论文写作、修改定稿，准备答辩。
主要参考文献：
[01]傅家骥、仝允桓等.技术创新学.北京:清华大学出版社 1998 [02]吴贵生.技术创新管理.北京:清华大学出版社 [03]柳卸林.企业技术创新管理.北京:科学技术出版社1997 [04]赵志、陈邦设等.产品创新过程管理模式的基本问题研究.管理科学学报./2.[05]王亚民、朱荣林.风险投资项目 ecv 评估指标与决策模型研究.风险投资./6 [06]赵中奇、王浣尘、潘德惠.随机控制的极大值原理及其在投资决策中的应用.控制与决策./6 [07]夏清泉、凌婕.风险投资理论和政策研究.国际商务研究./5 [08]陈劲、龚焱等.技术创新信息源新探.中国软科学./86-88 [09]严太华、张龙.风险投资评估决策方法初探.经济问题./1 [10]苏永江、李湛.风险投资决策问题的系统分析.学术研究./4 11 孙冰.企业产品开发的评价模型及方法研究.中国管理
11 科学./4 [12]诸克军、杨久西、匡益军.基于人工神经网络的石油勘探有利性综合评价.系统工程理论与实践./4 [13]杨力.基干 bp 神经网络的城市房屋租赁估价系统设计.中国管理科学.公共管理系研究生开题第 2 篇 区域公共治理视角下湘江流域水资源生态补偿机制研究 一、研究目的、意义及现状 1.1 课题研究背景 环境是人类社会赖以生存和发展的基本条件。随着人类文明的不断进步、社会经济的不断发展，开发利用自然资源的能力越来越强，人类所创造的物质财富也在不断的增加，但与此同时，物质财富增长速度的不断加快为全球生态环境带来了沉重负担。自然资源在日益减少，生态环境也在不断恶化，人类生存环境受到前所未有的冲击。尤其是改革开放以来，我国经济在大踏步前进的同时，大量的工业、农业和生活废弃物排入水体中，使水体受到严重污染。
湘江是湖南省水系中最大的河流，全长 817 公里，12 是长江的主要支流之一。湘江发源于广西，大部分位于湖南省境内，水系跨永州、郴州、衡阳、娄底、株洲、湘潭、长沙、岳阳八市，在湖南省境内全长 660 公里，流域面积 8.5万平方公里。流域人口约全省总人口的 60%,工业总产值约占全省工业总产值的 80%,全省冶金、化工、建材、轻工、纺织、食品加工、机械等行业大多分布在该区域。形成了湖南省的经济走廊，在全省发展中具有十分重要的战略地位。但随着流域内城镇化、工业化和农村规模化畜禽养殖、水产养殖的快速发展，环境污染问题日益突出，湘江目前已经成为我省污染最严重的一条河流。为保持湘江流域的水生态环境、保证流域水资源的可持续利用，湘江流域上游地区投入了大量的人力、物力和财力进行生态建设和环境保护。而湘江流域的上游行政区经济实力却相对贫困、生态环境相对脆弱，难以独自承担流域生态建设和环境保护的重任，而且这些地区也需要进一步发展经济，因而导致流域上游行政区发展经济与保护环境的矛盾十分突出，要协调好这种关系，就需要省政府和下游受益区帮助流域上游行政区分担生态建设和环境保护的重任。如何保护湘江流域生态环境，实现我省经济社会可持续发展，成为我省目前高度关注的问题。如何实现湘江流域生态环境保护和经济发展齐头并进，建立并完善流域生态补偿制度是一个有效的解决途径，同时也是我省目前亟待破解的难题[1].13 1.2 课题研究的目的与意义 1.2.1 研究的目的 在湘江流域构建并实施水资源生态补偿机制，可以理顺上下游行政区间的生态关系和利益关系，加速流域上游行政区经济社会发展的同时并有效的保护流域上游的生态环境，从而促进湘江流域的社会、经济、生态可持续发展。因此，湘江流域水资源生态补偿作为促使整个湘江流域系统利益趋于一致的制度安排，它不仅能对受损的生态环境进行维护以恢复其生态功能和价值，满足可持续发展的要求，更是实现人与自然和谐共存的重要途经。
目前，中央财政和省财政每年均投入了大量的资金支持湘江流域环境保护和生态建设工作，但是目前无论在理论上，还是在实践上，从中央到湖南都没有形成对流域生态补偿问题的系统理论体系和完整的方法架构，中央对生态补偿目前还处于试点阶段，而我省目前只在 2014 年出台了《湖南省湘江流域生态补偿（水质水量）奖罚暂行办法》，对如何系统开展生态补偿工作并没有确定性的政策，因此，本论文研究的目的就是从我省目前最重要的湘江流域着手，从财
14 政投入较多的水资源保护破题，研究湘江流域水资源生态补偿机制，为我省加大生态建设和环境保护力度，推进污染减排工作，促进生态环保和经济社会的协调发展提供一定的理论与技术支撑。
1.2.2 研究的意义 本文通过实际调研分析湘江流域生态补偿的实际需求和现实补偿之间的差距，可以看出：湘江流域上下游经济发展差距大；流域生态补偿资金来源单一；补偿责任、标准、制度等存在各方面的问题。在此背景下，研究湘江流域生态补偿机制具有较强的现实意义。
1、论文进一步充实流域生态补偿机制的研究，促进生态学、经济学等学科发展，拓宽这些学科的研究领域。
2、根据湘江流域的实际，明确流域补偿的基本原则，补偿的责任与义务分工，并从各方面分析了适合于湘江流域生态补偿可行的方法、标准、理论模式等，为其它的流域生态补偿提供理论借鉴。
3、从资金渠道、制度管理和公众参三个方面提出了
15 保障湘江流域生态补偿机制有效运行的措施建议。
1.3 国内外相关领域的研究进展 1.3.1 国外研究现状 自 20 世纪 80 年代以来，国外很多国家和地区进行了不同的生态补偿实践，主要涉及流域水环境管理、自然环境的保护与恢复、农业环境保护、植树造林、景观保护、碳循环等，根据不同项目所提供的生态服务的种类及其作用的范围，可以划分为流域、区域、国家、全球等尺度[2].流域保护服务包括水质、水量保持和洪水控制这三项内容。虽然以上的服务彼此关联，但受益者通常是不同的。对提供水质保持、水量保持以及洪水控制这三项流域服务的地区和个人进行合理的补偿，是有利于上游的保护者的，尤其是该区域的穷人。就流域生态补偿而言，较为成功的案例包括[3]:纽约的水务部门通过协商的方式来确定流域的上下游水环境和水资源的保护责任和补偿标准；澳大利亚则通过运用联邦政府的经济补贴来开展全国的流域综合管理工作；南非则将流域生态保护、建设行动与扶贫工作结合起来，年均安排大概 1.7 亿美元来雇佣当地的穷人来保护流域生
16 态环境，以达到改善水质、增加水资源的效果等等。
目前，在厄瓜多尔、哥伦比亚、哥斯达黎加、墨西哥等一些拉美国家开展的环境服务支付（payments for environmental services,pes）项目是世界上最具代表性的生态补偿项目[4].该项目的发起组织是世界银行，pes 主要的生态补偿方向就是改善流域水环境服务功能。美国和日本也在其国内的一些流域开展了带有生态补偿性质的流域管理计划[5].由于大部分该类生态补偿项目主要通过增加流域内的森林覆盖率来改善水文和水质条件，所以主要向用水者征收补偿费，不再考虑其他生态服务的受益者。
生态补偿的方式多种多样，划分方法也不唯一。但是总体上可以划成两大类：政府购买和市场经济手段。政府购买模式仍是支付生态环境服务的主要方式[6].例如，德国政府采取的是政府作为唯一补偿主体模式。即对由于自然原因或人为原因造成的损失由政府财政作为唯一的补偿。德国是欧洲开展生态补偿比较早的国家之一，其补偿机制主要是根据其具体的地理以及历史发展环境，采用以横向转移为主的资金运转的方式。横向转移,就是根据一定标准对转移资金量进行复杂的运算，由富裕地区向贫困地区转移支付。也就是说通过横向转移改变不同区域间既得利益格局，实现区
17 域间公共服务水平的平衡。德国流域生态补偿比较成功的就是易北河流域的生态补偿政策。易北河贯穿两个国家，经捷克流向德国。1980 年之前，由于未开展过流域整治，水质下降速度极快。德国与捷克在 1990 年后共同制定了易北河生态补偿政策，达成了综合整治易北河的协议。双方共同设立了八个专业小组，包括水文小组、监测小组等，实施易北河整治政策。德国从多个渠道筹措资金，实施对易北河的整治措施。2000 年，德国的环保部门拿了 900 万马克给捷克，用于建设捷克与德国交界的城市污水处理厂，充分体现了对环保的重视，不但满足了自身发展的需求，更实现了双赢。通过一系列整治活动，到目前为止，易北河上游的水质已基本达到饮用水标准，收到较为显着的经济和社会效益。市场经济手段中比较典型的补偿模式是哥斯达黎加通过森林环境服务计划（efsp）建立了国家森林基金（fonafifo），对上游提供森林环境服务的土地所有者进行补偿。该基金的来源为燃油税的 5%,另外从与国外合作者的碳服务市场上来筹集资金。在对筹集的资金进行分配时，引入了竞争机制，即保护的流域面积越大、森林流域管理越好，可以得到的资金越多。
国际上许多生态补偿理论和工作实践对我国的生态补偿理论研究和工作实践均有借鉴意义。国外的生态服务付
18 费有较为成熟的理论基础和法律依据，而且严格执法；建立了一系列的生态服务付费政策和制度体系，形成了一对一交易、限额交易市场、慈善补偿、公共补偿和产品生态认证等比较完整的生态补偿框架体系；大量运用市场机制和多渠道的融资体系；积极鼓励群众参与，拓展全球市场等等。此外，在流域综合管理、生物的多样性保护、碳蓄积与储存、生态系统恢复等生态补偿方面，有许多经验值得借鉴，而且对中国在生态保护和建设领域能够顺利融入到全球背景之中也大有裨益，能够更多的得到其他国家和组织的认可和支持。但是，即便在社会经济高度发展的国家，如何有效解决生态系统服务的付费问题也还在做进一步的研究。
1.3.2 国内研究进展 国内对生态补偿的研究和探索从 20 世纪 90 年代初期开始，对生态补偿的实施问题更多的是倾向于从宏观的视角来研究，主要是通过经验探讨的方法，从生态补偿的理论基础、补偿的标准、补偿资金筹措的渠道等方面予以研究。例如：姜德文[7]以流域的生态补偿和森林的生态补偿等领域为重点，充分阐述流域上、下游地区之间的利益冲突和对生态补偿制度的不同立场，由此从生态补偿机制的立法及其存在的缺陷提出了可资借鉴的建议和意见。洪尚群等[8]则
19 指出：科学合理的、具有操作性的补偿制度，可以筹措众多的资金，有效的解决利益冲突，推动生态建设与环境保护工作的顺利进行，使补偿机制成为环境保护的激励机制、协调机制和动力机制，此外，他对补偿的主体、补偿的组织体系、补偿的对象和补偿的标准也开展了富有建设性的研究。欧名豪等[9]则提出通过建立流域的经济补偿机制，通过代际补偿、外部补偿和内部补偿有机统一的模式，从而实现长江流域生态、社会和经济的协调发展。熊鹰等[10]提出了退田还湖的生态补偿机制，依据环境经济学原理和方法，在实地调查和实验的基础上，通过对洞庭湖湿地引起的湖区农户收益减少、湿地生态服务功能的恢复等进行评估，由此得出湿地恢复应对湖区移民的生态补偿。杜万平等[11]提出了区域生态补偿机制的具体构想。
公共管理系研究生开题第 3 篇 一、论文名称、课题来源、选题依据 论文名称：基于 bp 神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究 课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题 选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术
20 创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势 现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家 raymond pearl 提出的pearl 曲线(数学模型为: y=l∕[1+a?exp(-bt)])及英国数学家和统计学家 gompertz 提出的 gompertz 曲线(数学模型为: y=lexp(-bt))皆属于生长曲线，其预测值 y 为技术性能指标，t 为时间自变量，l、a、b 皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
21(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有: 专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据
22 来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有: delphi 法(专家法)、ahp 法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及各种图例法等，但技术创新的评估是一个非常复杂的系统，其中存在着广泛的非线性、时变性和不确定性，同时，还涉及技术、经济、管理、社
23 会等诸多复杂因素，目前所使用的原理和方法，难以满足企业对技术创新评估科学性的要求。关于技术创新评估的研究，在我国的历史还不长，无论是指标体系还是评估方法，均处于研究之中，我们认为目前在企业技术创新评估方面应做的工作是:(1)建立一套符合我国实际情况的技术创新评估指标体系;(2)建立一种适应于多因素、非线性和不确定性的综合评估方法。
这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以 bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，bp 神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的 n 个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值 y 即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种 n 个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，24 输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测和评估方法的有益补充和完善。
三、论文预期成果的理论意义和应用价值 本项目研究的理论意义表现在:(1)探索新的技术创新预测和评估技术，丰富和完善技术创新预测和评估方法体系;(2)将神经网络技术引入技术创新的预测和评估，有利于推动技术创新预测和评估方法的发展。
本项目研究的应用价值体现在:(1)提供一种基于多因素的技术创新定量预测技术，有利于提高预测的正确性;(2)提供一种基于 bp 神经网络的综合评估方法，有利于提高评估的科学性;(3)为企业的技术创新预测和评估工作提供新的方法论和实用技术。
四、课题研究的主要内容 研究目标：
以 bp 神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计
25 相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型研究。
根据技术创新预测的特点，以 bp 神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。
5、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于 bp 神经网络的技
26 术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。
6、基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。
2、研究基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证 1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究
27 影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于 bp 神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施 本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了企业技术创新与营销管理创新、企业技术创新与营销组织创新及企业技术创新与营销观念创新等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评
28 估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果
公共管理硕士生开题汇报材料
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研究生开题报告
研究生(开题)报告
研究生综合管理系统开题过程说明
