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Chia-Hung（2005）通过参数估计法随机前沿SFA模型估计了高新技术产业的全要素生产率。

Chen和YehQuey（2005）通过非参数估计法DEA-CCR和DEA-BCC模型研究了1991-1999年期间台湾的六个高新技术行业的效率值。

Raymond和Pradeep（2006）通过非参数估计法数据包络模型DEA中的CCR、BBC和NIRS三个模型对2002年的美国50个州的高新技术产业效率进行了排名。

在对高技术产业经济效率的影响因素的研究中，Martin，AnkerLundVinding，AaboenLise（2006）等人分析了制度、人力资本、法人治理结构对高技术产业效率的影响。

Hemmert和Martin（2004）分析了国际化与高新技术产业效率之间的关系。

国内学者刘志迎和叶菱（2006）通过非参数估计法数据包络模型DEA对我国1995-2004年的17个高新技术行业进行了产业效率、纯技术效率和规模效率的效率分析研究。

王树佳（2009）运用Malmquist指数构建一个三投入三产出的模型，基于2001～2007年中国5个高技术产业的细分行业的面板数据，分别测算了高技术产业及其细分行业的全要素生产率。

刘勇（2010）采用Malmquist生产力指数法,对2000～2007年28个省市的高技术产业运行效率进行实证考察,将其划分为即低效型、徘徊型、低增长型和高增长型4种类型。

在对高技术产业经济效率的影响因素的研究中，李明智和王娅莉（2005）分析了R&

D对高新技术产业全要素生产率的影响，魏世红（2008）运用随机前沿方法验证了中国高技术产业技术效率，并揭示影响高技术产业技术效率的五个因素：

所有制因素、规模效应、市场结构、金融系统、技术创新等。

边瑞霄（2008）运用数据包络模型DEA测度了高技术产业技术效率并验证了劳动力素质、市场集中度、国际竞争力水平、所有制结构、技术进步等因素对其效率的影响。

技术体制（TechnologicalRegimes）的概念最早由Nelson和Winter（1977）提出，他们用技术体制作为一个理论框架（TheoreticalFramework）用来分析和解释不同的行业的不同创新过程。

Nelson和Winter（1982）又进一步提出了技术体制的基本模型。

他们建立的模型表明用技术机会和创新保护程度表示的技术环境对创新密度、技术创新模式、产业集中度和一个产业的进入频率有重要影响。

Malerba和Orsenigo（1996）也对技术体制进行了深入的研究，提出了技术机会（TechnologicalOpportunities）、创新独占性（Appropriabilityofinnovations）、技术进步的累积性（Cumulativenessoftechnicaladvances）、支撑企业创新活动的知识基础的特性（Propertiesoftheknowledgebase）。

验证了技术规则和技术因素在决定企业的创新活动模式中起着重要作用。

Malehta（2000）等在定义的四个技术体制变量基础上，他们针对后发国家的技术追赶，新增加了四个技术体制变量①，并且开发了一套关于技术体制的定量指标。

国内学者张云龙（2006）②基于技术体制的理论框架构建了技术体制对行业技术创新活动影响的多元线性回归模型，利用该方法，探讨2001-2003年间我国28个制造业的技术体制与行业技术创新活动特点是否存在的显著的相关关系。

浙江大学的吴晓波、黄娟（2007）基于对我国28个制造行业1999年到2002年面板数据的计量统计分析，从技术体制视角，分析了影响FDI行业内溢出效应以及FDI技术扩散的因素。

焦少飞，张炜（2010）利用中国制造业的数据，区别于传统的“结构—创新”分析框架，从行业技术发展特征的角度，分析技术体制对技术创新的影响。

表明了技术体制的各个维度不仅显著地影响了企业的研发努力，而且也在一定程度上决定着创新绩效。

高新技术产业正是建立在最新科学技术成果基础上的，因此它同时具有技术更新迅速、产品性能和工艺技术改进快等一系列技术体制的特点。

这些特点决定高新技术产业的产品一旦被市场接受，需求会迅速增加，给企业带来丰厚的经济利润，从而在整体上提高高技术产业的经济效率。

本文一方面运用非参数估计方法DEA对中国的高技术产业经济效率实证研究，另一方面从技术体制视角分析对中国高技术产业经济效率的区域和行业的差异影响。

第2章文献综述

鉴于本文试图从技术体制视角研究对中国高技术产业经济效率问题，因此关于经济效率理论、国内外高技术产业经济效率相关研究、技术体制理论研究综述等文献本文进行系统梳理是十分必要的。

在研究论文的过程中，本人查阅了大量以上相关文献，针对现有的理论和文献为本文研究提供了知识基础和参考借鉴，同时针对现有理论和文献的的不足本文也进行了总结。

2.1经济效率理论研究综述

在经济学的历史，在不同的时间，经济学家解释效率的概念有不同的分析方式和不同的理解过程。

萨缪尔森在《经济学》中将经济效率定义为“经济效率是经济在不减少一种物品生产的情况下，就不能增加另一种物品的生产时，经济的运行便是有效率的，有效率的经济位于其生产可能性边界上。

”中国经济学家樊刚在《公有制宏观经济理论大纲》认为经济效率一般地称为资源的利用效率，是社会利用现有资源进行生产所提供的效用满足的程度①。

梁小民（2004）②认为“经济效率是成本与收益之间的关系,当成本既定收益最大，或成本最小时，才实现了经济效率。

利润最大化就是要在技术效率的基础上实现经济效率。

”经济学上所说的效率，主要是指帕累托效率（ParetoEfficiency）③。

它是意大利经济学家和社会学家帕累托在其1906年出版的《政治经济学教程》中提出的。

Shephad（1970）、Farrell和Primont（1995）提出投入距离函数和产出距离函数计算的技术效率、配置效率和总体效率。

Timothy,J.Coelli和D.S.PrasadaRao（2005）提出配置效率和技术效率可以联合提供一个全面经济效率测度。

④在经济学中，效率不仅是从投入和产出的角度来考虑，还更多地考虑了时间对经济发展的影响，经济效率是从影响效率的基本因素——资源配置、技术进步、规模经济及生产管理入手，分析研究这些资源的配置效率、技术效率、生产效率及规模效率等，这种研究及说明经济效率变动的原因，又能寻找提高经济效率的途径。

经济效率的高低，是通过经济剩余来判断的，有效率的社会，其社会福利达到最大化。

第3章概念模型................45-66

3.1概念模型的提出...............45-46

3.2技术体制概念模型...............46-54

3.2.1技术机会...............47-49

3.2.2创新独占性...............49-51

3.2.3知识基础特性...............51-52

3.2.4外部知识获取性...............52-54

3.3经济效率测度模型...............54-66

第4章研究假设...............66-93

4.1假设检验...............67-72

4.2数据来源、回归模型及经济效率...............72-93

4.2.1数据来源及分析...............72-86

4.2.2回归模型的设定...............86-90

4.2.3经济效率测度模型设定...............90-93

第5章实证分析...............93-127

5.1输入输出指标体系选择与处理...............93-101

5.2经济效率的实证差异分析...............101-115

5.3技术体制对中国高技术产业经济效率...............115-127

结论

本文以中国高技术产业为研究对象，在对国内外高技术产业经济效率相关研究、技术体制理论相关研究、以及经济效率理论和经济效率测度模型的相关研究的基础上，实证研究了技术体制视角下中国高技术产业经济效率。

本文第三章定义了技术体制概念模型、梳理了经济效率测度模型。

第四章首先设定了技术体制对中国高技术产业经济效率影响的研究假设，其次设定了技术体制对中国高技术产业经济效率影响的回归模型及中国高技术产业经济效率测度模型，基于第三章和第四章四的基础上第五章对中国高技术产业从行业和区域经济效率进行了分析，同时验证了第四章的技术体制对中国高技术产业经济效率影响的研究假设。

由此得出本文的结论和研究启示，以及对本文研究的不足和未来展望。

本文的研究结论总结：

本文构建了技术体制的四个变量：

技术机会（OPPO）、创新的独占性（APPR）、知识基础特性（PROP）、外部知识获取性（ACEE），并研究了中国高技术产业不同行业和地区的技术体制情况。

从行业来看，2003-2009年医药制造业技术机会平均水平7.83、占五个行业技术机会水平的17.6%，航空航天器制造业技术机会平均水平1.72、占五个行业技术机会水平的3.86%，电子及通信设备制造业技术机会平均水平10.58、占五个行业技术机会水平的23.78%，电子计算机及办公设备制造业技术机会平均水平10.24、占五个行业技术机会水平的23%，医疗设备及仪器仪表制造业技术机会平均水平14.12，占五个行业技术机会水平的31.74%。

医疗设备及仪器仪表制造业的要明显高于其他四个行业，航空航天器制造业技术机会平均水平相对最低；

2003-2009年医药制造业创新独占性平均水平占五个行业总的平均水平7.16%，航空航天器制造业创新独占性平均水平占五个行业总的平均水平28.6%，电子及通信设备制造业创新独占性平均水平占五个行业总的平均水平18.26%，电子计算机及办公设备制造业创新独占性平均水平占五个行业总的平均水平40.35%，医疗设备及仪器仪表制造业创新独占性平均水平占五个行业总的平均水平5.65%，电子计算机及办公设备制造业创新独占性平均水平相对最高，医疗设备及仪器仪表制造业创新独占性平均水平相对最低；

2003-2009年医药制造业知识基础特性平均水平占五个行业总的平均水平17.77%，航空航天器制造业知识基础特性平均水平占五个行业总的平均水平15.6%，电子及通信设备制造业知识基础特性平均水平占五个行业总的平均水平25.55%，电子计算机及办公设备制造业知识基础特性平均水平占五个行业总的平均水平23.52%，医疗设备及仪器仪表制造业17.26%，电子及通信设备制造业知识基础特性平均水平相对高于其他四个行业，航空航天器制造业知识基础特性平均水平相对较低；

2003-2009年医药制造业外部知识获取性平均水平占五个行业总的平均水平17.16%，航空航天器制造业外部知识获取性平均水平占五个行业总的平均水平15.38%，电子及通信设备制造业外部知识获取性平均水平占五个行业总的平均水平33.73%，电子计算机及办公设备制造业外部知识获取性平均水平占五个行业总的平均水平27.22%，医疗设备及仪器仪表制造业外部知识获取性平均水平占五个行业总的平均水平6.5%，电子及通信设备制造业外部知识获取性平均水平相对高于其他四个行业，医疗设备及仪器仪表制造业外部知识获取性平均水平相对较低数据整理。

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优秀财务管理毕业论文范文篇二

第1章绪论

1.1选题背景与意义

随着经济全球化，中国的集团企业迎来前所未有的发展机遇。

集团财务信息化，正是以技术手段来提升集团财务管理能力、理顺集团财务管理流程、加强对集团价值流的控制，从而全面提升集团财务管理水平[1]。

集团背景随着企业规模的不断扩大，市场竞争的不断加剧，企业的运营分析层如何把正确的信息、在正确的时机提供给相应的决策层，以及决策层如何及时准确地获得必要的决策参考信息等问题将成为一个紧迫而复杂的课题。

根据中国航天科技集团公司战略和财务管理战略目标，财务工作将着眼于深化集中管控，推进集团化财务管理，提高集团公司财务信息资源的集中管理能力。

在这种形势下，建立一个基于财务数据中心的商业智能（BusinessIntelligence，BI）分析系统势在必行。

本课题来源于中国航天科技集团公司（以下简称集团公司）2009年财务信息化项目，旨在建立集团公司财务数据中心，实现将集团及其各个院的财务数据进行抽取、整合，采用多维分析，进而实现集团公司财务动态分析。

笔者在这个项目中参与了部分功能模块的设计与开发。

1.1.2研究意义

中国航天科技集团是较早进行信息化的大型国企。

在十余年的信息化过程中，ERP系统在业务处理过程中产生了大量数据，这些数据对指导企业发展有着巨大的应用价值。

目前的事务性系统可以高效地实现数据的录入、查询与统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，数据“挖掘”的技术支持比较缺乏。

这样也就产生了海量数据和管理层信息“孤岛”的现象，管理层制定决策还要大量依靠主观的经验判断。

随着企业规模的不断扩大，市场竞争的不断加剧，企业的运营分析层如何把正确的信息、在正确的时机、提供给相应的决策层，以及决策层如何及时准确地获得必要的决策参考信息将成为一个紧迫而复杂的课题。

根据集团公司战略和财务管理战略目标，财务工作将着眼于深化集中管控，推进集团化财务管理，提高集团公司财务信息资源的集中管理能力。

在这种形势下，基于财务数据中心的商业智能平台势在必行，它将改善财务分析深度与广度，实现对账务数据全面、准确的梳理和分析，辅助财务管理工作，加强财务内部控制，增强“信息的可视性”，实现从多个维度、多种数据综合程度将集团的经济运营情况展现给决策层。

1.2研究内容与论文结构

1.2.1研究内容

商业智能是利用当今计算机前沿技术作支撑、运用现代管理技术进行指导的应用系统[2]。

从航天科技集团公司财务信息化建设的现状出发，本文针对商业智能的研究内容主要集中在以下三个方面：

支撑技术的研究、体系结构的研究、应用系统的研究。

（1）支撑技术的研究

以集团公司建立的财务数据中心为基础，分析与BI相关的计算机技术，主要包括数据仓库技术、数据挖掘技术、OLAP等技术；

同时从集团公司财务管理与分析的特点出发，按照集团财务纵向、横向管理职能及集团财务与相关专业系统间的关联，结合计算机技术和企业管理的特点展开研究。

从数据仓库的建立、数据挖掘关联规则、联机分析处理、信息管理方面数据收集、整理、分析和预测各个方面整合，利用J2EE、DataMining、ETL、SQLServer2005和Tomcat6.0等工具和环境，实现对商业智能平台数据、功能、技术三个方面的研究。

（2）体系结构的研究

基于财务数据中心的商业智能平台基于商业智能的三大核心技术，建设包括外部源系统层、操作数据存储层、基础数据层、业务处理层和前台显示，五个层次的平台体系架构，以操作数据存储层、基础数据层和业务处理层为系统核心，开发数据抽取、转换和装载（Extract-Transform-Load，ETL）部件、数据仓库部件、OLAP部件、调度系统和前台系统五个功能模块。

财务数据中心商业智能体系的全面整合，构建起统一的数据仓库体系，满足内部各类报表需求，带动多维数据分析发展。

第2章研究理论综述

随着企业信息化的发展，商业智能（BusinessIntelligence,BI）已成为目前国内外企业界和软件开发界备受关注的一个研究方向。

商业智能通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定，利用各种信息系统进行的高质量和有价值的信息收集、分析、处理过程，从而为企业实现个性化的信息分析、预测、辅助决策[2]。

基于先进的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的商业智能解决方案，整合不同系统中不同平台、不同结构的数据，进行综合分析，以报表、图形等多种形式提供实时而有效地决策辅助信息，使各级决策者获得知识和洞察力，提高决策的质量和效率。

21集团财务管理模式

中国集团企业经历近三十年的发展，初步建立起了以公司治理为核心的现代企业制度，在与国外大公司同台竞技的同时，不仅兼收并蓄引进了大量国际大公司管理理念，还在集团管理实践中不断地创新，形成了具有中国特色的集团管控模式。

借鉴国外战略导向的大公司管理模式框架，中国集团企业在不断地实践创新和发展中，逐步形成了以战略为导向，综合应用预算管理、资金管理、财务核算、财务报告内控与风险管理等多种手段，构建可管理的基础政策体系，基于战略需要进行组织优化，并通过流程优化确定业务处理的规范和权限，从实践中创新集团财务管理模式[1]。

信息技术的介入，使集团企业管理发生革命性的变革，其所能达到的速度、效率和可靠性，都是传统管理手段无法达到的。

集团财务信息化在企业财务管理网络化的基础上跨出了单个企业的边界，也跨出了企业局域网的限制，以集团财务管理需求为基础，涵盖了集团财务核算、预算管理、资金管理、财务报告及内控与风险管理等各个方面。

随着中国航天科技集团公司集团化程度的逐步深入，管理的复杂化愈发加重，传统的财务管理模式在复杂性面前失去了效能，迫切需要信息化手段提升集团公司财务管理能力和对业务部门的服务能力、理顺集团公司管理流程、加强对集团公司价值流的控制，从而全面提升集团公司财务管理水平。

第3章基于财务数据中心的商业智能.