一、影响Internet发展因素的分析（论文文献综述）
周彪[1]（2021）在《小微企业互联网融资信用评价研究》文中提出我国正处于经济结构、产业结构调整优化的重要阶段,小微企业由于产业类型多样、覆盖范围广、市场反应敏感等特征,对促进我国产业结构的调整和社会经济的持续、平稳运行,发挥着关键的作用。然而,小微企业的融资难题,特别是传统融资的困境限制了小微企业的发展,转向民间信贷融资又使得小微企业面临融资贵的风险,并加剧了市场动荡。信息不对称是小微企业融资困境产生的关键原因,在“互联网+”背景下,加快我国金融供给侧改革、推动互联网金融的发展,既为小微企业融资渠道的拓展提供条件,又为小微企业融资信用水平相关信息的获取提供重要手段。大数据背景下的小微企业互联网融资,成为解决小微企业融资困境的有力方式;基于大数据技术、对小微企业互联网融资信用评价问题展开深入而细致的研究,是该方式发挥作用的关键。本文研究的关键科学问题包括:（1）评价机理分析。研究国外小微企业特征及信贷服务实践的成功经验,分析小微企业互联网融资信用数据来源、剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点等,分析大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理。（2）评价体系构建。加快适用于小微企业互联网融资信用评价体系的针对性研究,强化小微企业互联网融资信用评价的有效性,成为银行等金融机构服务小微企业互联网融资、防控小微企业互联网融资风险的重要举措;（3）数据模型构建。借助互联网技术、大数据技术对海量、多元信息的获取能力,利用数据挖掘及机器学习技术如何改进小微企业融资信用评价模型及模型精确度;（4）评价结果及应用。研究信用评价对金融机构与小微企互联网融资信任关系形成的作用机理,是需要深入分析和研究的重点问题。文章在基本理论模型分析的基础上,通过对四大类问题的研究,产生如下的研究成果:（1）基于大数据的小微企业互联网融资评价机理模型。针对小微企业互联网金融产品、服务及融资流程不明晰、不系统的现状,对小微企业互联网融资途径及大数据信用评价机理展开分析。我国小微企业是国民经济发展的重要力量,从国外小微企业特征及信贷服务实践的分析入手,实现我国小微企业特征的详细统计分析和对比分析,我国小微企地域分布和行业分布等总体情况、金融行为、竞争力、社会关联性以及还款能力和还款意愿上,表现出显着差异性特征。基于案例提出小微企业互联网融资模式共包含传统融资业务的互联网化、基于互联网平台的融资模式、“互联网+”金融的全新模式以及上市融资四种类型。提出信息不对称风险、财务风险、关联关系复杂性风险、脆弱性风险四类小微企业互联网融资信用的风险来源,剖析小微企业传统渠道与互联网渠道下融资信用评价的异同点,界定小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型。研讨大数据技术小微企业互联网融资信用评价中的应用机理,提出评价的基本框架。（2）“互联网+”的小微企业互联网融资评价体系模型。充分利用“互联网+”下小微企业融资渠道拓宽所带来的海量信息获取优势,分析影响小微企业互联网融资信用水平的相关因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的专门指标框架,形成具体、细致的评价指标储备。界定反映小微企业互联网融资信用水平的硬信息、软信息,从双重维度提炼81项影响小微企业互联网融资信用水平的具体因素。继而,从经营活动信息、金融行为信息、企业基本信息、企业竞争力信息、企业关联关系信息系和企业融资申请陈述信息等六个维度提炼、储备90个具体评价指标,构建小微企业互联网融资信用评价指标体系的总体框架,明确各评价指标的指标类型、评分方法及数据的标准化方法。构建融合熵值法、CRITIC方法、方差齐性检验的小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法,强化指标体系区分小微企业互联网融资信用履约客户和违约客户的能力。（3）基于主题挖掘的小微企业互联网融资数据获取模型。信息量暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。基于小微企业互联网融资信用指标框架中的部分软信息变量,构建小微企业互联网融资信用相关软信息LDA主题挖掘模型,获取17个主题变量及各主题对应每条样本的概率分布,实现小微企业互联网融资信用软信息的量化挖掘。（4）基于神经网络的小微企业互联网融资评价模型。针对小微企业互联网融资信用评价的二分类问题,构建基于BP神经网络的小微企业互联网融资信用评价模型。选取同花顺行情中心新三板作为数据来源开展案例分析,分别将硬信息、软信息、硬信息+软信息纳入BP神经网络模型,形成三组对比实验。结果发现硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度,因而将软信息、硬信息同时纳入小微企业互联网融资信用评价模型,是提升银行等金融机构信贷风险评估准确性的重要方式。（5）小微企业互联网融资发展政策建议。以多元数据的合理化运用为脉络,研究大数据背景下信用评价对金融机构与小微企业信任关系形成的作用机理,给出促进小微企业与金融机构互联网融资信任体系良性发展的策略和管理建议。明确了不同阶段银行等金融机构对多元信息的处理范式,分析小微企业多元信息发挥作用的方式。将小微企业的互联网融资行为和银行等金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型,分析二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,逆向推理信用评价中的相关因素对二者策略选择的影响,进而为银行等金融机构提供相应的管理建议。本文产生的创新点可能包括:（1）基于大数据的小微企业互联网融资信用评价体系总体框架。从我国小微企业的概念和范围界定入手,具体考虑我国小微企业特征,提出大数据背景下、针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,为后续相关研究提供范式参考。小微企业融资过程中存在大量财务管理数据等结构性硬信息获取不足的问题,致使银行等经融机构难以作出准确的风险评估,造成严重的“信息不对称风险”,进而加剧小微企业互联网融资难度。非结构性文本信息等软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征,小微企业互联网融资信用评价研究需围绕硬信息、软信息多元结构的融合展开。针对我国小微企业特征,综合考虑小微企业经营过程中产生硬信息、软信息的双重维度,提炼影响小微企业互联网融资信用水平的多项因素,构建针对小微企业互联网融资信用评价的指标体系总体框架,确定具体评价指标及指标类型、标准化方法。大数据技术能够大大提升不同类型、不同来源数据的可得性,因而该数据集合在大数据技术的辅助下,获取更多数据成为可能,这也为其他相关研究提供借鉴。（2）基于多元信息融合的小微企业互联网融资信用评价模型的构建方法。研究大数据技术下非结构性软信息的获取方式、使用方式。软信息暴增、数据结构多元化,是大数据背景下小微企业互联网融资评价的鲜明特征。基于文本挖掘技术,提出大数据背景下小微企业互联网融资信用评价非结构性软信息的量化方法,实现大数据背景下小微企业互联网融资信用评价结构性硬信息和非结构性软信息的量化融合。基于机器学习方法、神经网络模型,构建大数据背景下的小微企业互联网融资信用评价模型。利用网络爬虫技术,研究针对我国小微企业互联网融资信用评价的多元数据获取方法。案例分析设计三重实验,分别采用硬信息数据集、软信息数据集、硬信息+软信息数据集,将三类数据集合分别纳入评价模型中,发现不同数据类型的使用对模型精度具有显着影响。硬信息能够更直观地反映小微企业互联网融资的偿债能力、偿债意愿,相对于单独使用软信息进行小微企业互联网融资信用评价而言,单独使用硬信息进行评价的精确度更高;融入软信息的小微企业互联网融资信用评价精确度高于仅使用软信息或硬信息进行评价的精确度。（3）基于演化博弈的金融机构与小微企业互联网融资信任的关系模型。针对我国小微企业与银行等金融机构之间相互信任不足的特征,构建金融机构与小微企业互联网融资信任关系的演化博弈模型,分析如何通过大数据技术下互联网融资信用评价不同策略选择,实现信用评价的改进、促进小微企业与金融机构互联网融资互利互信共赢的最终目标。围绕多元数据的合理化运用脉络,将小微企业的互联网融资行为和金融机构的放贷行为,抽象为小微企业与金融机构之间互联网融资信任关系形成的博弈问题,构建演化博弈模型。通过演化博弈均衡的分析及影响因素分析,模拟二者互联网融资信任关系形成过程中的策略选择,发现金融机构在小微企业互联网融资中的潜在损益、体现小微企业信用水平的结构性软信息潜在损益以及对软信息硬化边界、机器评价与人际沟通关系的掌握,是影响二者策略选择和良好信任关系形成的重要因素。基于此,为银行等金融机构提供相应的管理建议,以期在大数据背景下实现小微企业互联网融资信用评价效果的提升。图58幅,表27个,参考文献204篇。
王柏村,陶飞,方续东,刘超,刘宇飞,Theodor Freiheit[2]（2021）在《智能制造——比较性综述与研究进展》文中研究表明智能技术在制造业的应用对于全世界的科研人员及制造行业来说已经成为了一个热门话题。"Smart manufacturing"（SM）和"Intelligent manufacturing"（IM）这两个名词已被科研人员和制造业从业者作为专用术语广泛使用。虽然SM和IM看上去是类似的,但两者也有一定区别。从智能制造这一名词诞生发展至今,很少有文献考证SM与IM的定义、理念、内涵及技术发展是否一致。为了弥补这个漏洞,本研究通过对以往文献进行定性和定量的分析,系统地比较SM和IM的差异,并阐明两者之间的联系。通过对文献来源、年发行量、关键词频率和研究发展的主要领域进行文献计量分析,可以得出当前智能制造研究的范围和发展趋势。同时,本文对SM与IM的起源、定义、发展及关键技术进行讨论,并对实现架构、行业标准、国家/地区发展重点进行了比较分析。随着工业4.0的发展,人工智能迅速地应用在现代制造业与人-信息-物理系统,SM与IM这两个概念有合二为一的发展趋势,因此深入理解SM和IM变得越来越重要,本研究将为此提供支撑。
盛新宇[3]（2021）在《互联网、行业网络密集度与中国制造业全球价值链分工》文中指出全球价值链分工事实上已经成为各国制造业参与国际分工的主流形式,从各个视角探寻优化中国制造业参与全球价值链分工表现的动力源,提升制造业国际竞争优势,已然成为中国当前及未来一个阶段对外贸易高质量发展的重点任务。而相关研究指出,互联网的发展既为全球价值链分工模式的形成提供了关键前提,又进一步促进了全球价值链分工的深化,与此同时,在中国对外贸易发展过程中,互联网的建设也同样扮演着关键角色,互联网对价值链分工机制转变、产业融合发展等形成的显着影响正为中国向全球价值链高端环节攀升提供绝佳机会。基于互联网发展视角,积极探究优化中国制造业价值链分工表现的动力机制,明确互联网发展所形成的重要影响和作用路径,符合探寻中国对外贸易高质量发展新动能的实际需求,也与中国当前对外贸易发展态势相契合。而从行业视角出发,互联网发展对行业所赋予的优势及其在互联网发挥作用过程中所形成的影响也同样值得重点关注。本文在此背景下,基于网络经济理论、贸易成本理论以及全球价值链分工理论等,从双边及行业视角出发,探究互联网发展对中国制造业全球价值链分工表现所形成的影响,并进一步观察制造行业网络密集度在互联网影响制造业全球价值链分工过程中所形成的关键作用,以期在当前信息技术快速发展的背景下,基于现有互联网对国际贸易分工影响的研究成果,进一步探寻优化中国制造业参与全球价值链分工表现的新动能。本文的研究共包含七章内容。第1章为绪论。主要介绍了本文研究的背景与意义,本文对已有研究成果的综述与评价以及本文研究的框架、方法、创新性与不足等。第2章为互联网发展对全球价值链分工影响的理论分析,重点梳理了本文研究所涉及的几个关键变量的经济学内涵,总结介绍了研究工作展开所依据的基础理论内容,同时就互联网对国际贸易、全球价值链分工的影响开展机制分析。第3章为中国互联网发展水平与制造业价值链分工表现评价及分析,首先对核心变量的评价方法进行介绍,并基于可获得样本数据,对中国与主要伙伴国互联网发展水平、中国制造业价值链分工表现以及世界样本范围内制造行业网络密集度水平开展测算与比较分析。第4章至第6章为本文研究的核心部分,本文结合对已有研究工作的总结以及理论机制的分析结论,构建计量模型,分别从增加值出口贸易、双边价值链关联以及全球价值链分工地位三个视角出发,就互联网对中国制造业价值链分工表现的影响开展分析,同时探究制造行业网络密集度在此过程中所形成的作用,在此基础上,本文进一步开展稳健性和异质性检验工作,并就互联网影响形成的作用机制及其可能存在的深层次影响展开拓展分析。第7章为结论与政策启示,本文基于前期各章节的分析工作,就互联网发展对中国制造业全球价值链分工表现的影响进行总结,并基于全文结论,为中国进一步优化制造业全球价值链分工表现、构筑对外贸易转型升级新动能总结相关政策启示。基于理论与实证分析,本文最终得出的主要结论可总结如下:（1）互联网发展水平的提升有助于中国制造业增加值出口贸易的增长,也有利于中国强化与伙伴国的双边价值链关联程度并提升中国制造业在伙伴国市场中的分工地位,发展互联网确实能够显着优化中国制造业价值链分工表现;（2）在互联网优化中国制造业价值链分工表现的过程中,制造行业网络密集度同样发挥着显着影响,中国互联网发展水平与制造行业网络密集度水平差距越小,越有利于互联网促进作用的发挥,中国制造业价值链分工表现也越优;（3）由于制造行业内部差异化程度差别的存在,互联网的影响存在显着的差异性,中国互联网发展水平与制造行业网络密集度水平差距的影响也会表现出一定的异质性;（4）互联网的发展主要通过贸易成本削减机制来实现对中国制造业增加值出口以及双边价值链关联的促进作用,而针对中国制造业价值链分工地位,互联网发展的正向影响主要是通过扩大中国制造业增加值中间价值出口优势来实现的;（5）发展互联网还能缓解中国在制造业增加值出口过程中所面临的先动优势竞争压力,并能降低中国在伙伴国市场中面临的制造业价值链梯度关联压力,从而促进中国制造业后发优势的提升,为进一步优化中国制造业价值链分工表现构筑持续而强劲的驱动力。本文的研究从互联网发展视角切入,形成了专门针对全球价值链分工的系统研究成果,在选题视角方面存在一定的创新性;同时,本文着眼于中国问题,旨在形成针对中国问题的专项研究成果,研究工作有助于为探寻中国攀升全球价值链高端环节的新动能提供新视角;开展研究的过程中,本文将熵值赋权法引入互联网发展水平综合评价工作中,测评工作更具客观性,与此同时,本文基于已有研究,进一步构建了衡量制造行业网络密集度的新指标,密集度指标的测算与评价便捷可行,有助于本文明确各制造行业对互联网赋予优势的依赖程度,而研究证实行业网络密集度的关键影响也进一步丰富了互联网贸易促进效应的理论研究内容。
杨华[4]（2021）在《基于消费者视角的互联网保险接受机制研究》文中研究表明随着国家“互联网+”和“数字化转型”战略的实施带动,互联网保险作为对传统保险的商业模式创新,实现了高速增长。在互联网技术及保险科技的赋能下,已逐渐成为未来保险业发展的一个重要趋势。互联网保险相较于传统保险,具有效率性、便利性、经济性、交互性及创新性的优势。特别是全球新冠疫情爆发以来,互联网保险的各方参与主体都深刻认识到发展互联网保险势在必行,保险机构均在积极加速推进互联网保险的布局与发展。但从历年互联网保险保费数据来看我国互联网保险呈现出波浪式发展态势,互联网保险渗透率最高仍未突破10%,消费者对互联网保险的接受程度还有待提升。在“以消费者为中心”的发展思路下,需要更深入地去了解消费者对于互联网保险的需求、偏好和感受,通过对消费者互联网保险接受的研究,进一步推动我国互联网保险向纵深发展,这已成为当下我国互联网保险发展面临的一个现实课题。因此,为了促进互联网保险能够更好地被消费者接受,更好地服务于消费者,本研究围绕“消费者怎么能更好的接受互联网保险”这一基本问题进行研究,力图去揭示此中作用机制的“黑盒”。具体而言,本研究将逐步探讨以下几个研究问题:（1）消费者对互联网保险接受的影响因素有哪些?在互联网保险情境下,除了原有的技术接受模型中的影响因素外,是否还存在新的未知因素影响消费者对于互联网保险的接受?（2）是否存在新的中介变量,对消费者互联网保险接受的使用行为存在影响?（3）影响消费者对互联网保险接受的这些因素相互之间是怎样的逻辑关系?如何构建形成消费者互联网保险接受模型?内在作用机制是怎样的?为了解决以上研究问题,本文在对互联网保险和技术接受理论等已有文献研究的基础上,提出本研究的主要内容:（1）通过扎根理论的质性研究方法对互联网保险接受进行探索性研究,提炼消费者互联网保险接受中的关键因素,初步形成消费者互联网保险接受的理论框架。（2）探讨关键因素定义及相互之间影响关系,在UTAUT模型基础上,构建消费者互联网保险接受理论模型,并提出研究假设。（3）针对研究变量明确测量方法,开发调查问卷,展开大规模调研,收集数据进行分析。（4）实证检验互联网保险各关键因素之间的影响作用,验证了感知风险、行为意图的中介作用,以及感知风险和行为意图在信任与使用行为之间的链式中介作用,进而揭示了消费者互联网保险接受的作用机制。（5）根据上述理论及实证研究结果,提出了提升消费者体验,关键业务科技赋能;关注消费者需求,价值主张持续创新;以消费者为中心,客户关系优化提升;保护消费者权益,监管体系不断完善等方面的研究启示。经过以上研究工作,本文的主要发现及结论:（1）消费者互联网保险接受的关键因素之间的影响作用:绩效期望、社会影响、消费者创新性、信任均显着正向影响消费者互联网保险接受的行为意图,努力期望对消费者互联网保险接受的行为意图的影响不显着。促成因素、信任和行为意图都显着正向影响消费者互联网保险接受的使用行为。信任负向影响感知风险,感知风险负向影响互联网保险接受的行为意图和使用行为。（2）感知风险在信任和使用行为之间起到中介作用,行为意图在信任和使用行为之间起到中介作用。（3）感知风险和行为意图在信任和使用行为之间起到链式中介作用。本文的创新性主要体现在以下方面:（1）基于互联网保险研究情境,拓展了UTAUT模型在消费者视角下的技术接受研究,分析和揭示了互联网保险接受机制的关键组成因素,构建了消费者互联网保险接受理论模型,从理论上厘清了消费者互联网保险接受机制的“黑盒”。（2）消费者互联网保险接受模型影响因素分析中,通过扎根理论研究,发现并引入互联网保险情境下新的影响因素:消费者创新性、信任和感知风险,拓展了UTAUT模型的影响因素。（3）消费者互联网保险接受模型中,引入感知风险作为新的中介,通过实证检验了其在信任和使用行为之间发挥中介作用,拓展了UTAUT模型的中介作用关系。（4）提出并验证了消费者互联网保险接受模型中的链式中介作用,探讨了感知风险、行为意图在信任和使用行为之间的链式中介关系,进一步对UTAUT模型做了有益拓展。
吴子熙[5]（2021）在《中国互联网金融消费者权益保护制度的经济学分析》文中研究表明互联网金融作为技术与金融融合的创新模式,改变了传统金融的组织形态和行为模式。互联网金融降低了交易费用,满足了小微企业等“长尾人群”的金融需求,释放了金融市场的投融资潜力,促进了金融市场的资本流通,推动了社会经济的进步。但是,从另一个角度来看,互联网金融作为新鲜事物,在发展实践过程中由于缺乏有效的消费者权益保护,互联网金融消费者权益受损案件频出,互联网金融平台“爆雷”事件层出不穷,损害消费者利益的同时,重创了社会经济秩序,也为互联网金融的发展前景蒙上了一层阴影。在此背景下,我国互联网金融消费者权益保护制度亟需调整和完善。制度变迁必须建立在对当前制度全面清晰了解的基础之上,当下互联网金融消费者权益保护制度供给表现出“头痛医头,脚痛医脚”的特点,无法为互联网金融消费者提供全面的保障。并且,在国家已经确定将互联网金融全面纳入监管的前提下,如何使监管直击互联网金融等金融创新的痛点,克服监管的路径依赖所带来消费者权益保护的低效率,也是制度调整和完善的难点。针对上述问题,为了使互联网金融消费者权益保护制度的变迁更为有效率,依据法经济学相关理论,构建互联网金融消费者权益保护制度的理论分析框架。以人类行为的有限理性作为互联网金融消费者权益保护制度研究的假定前提,使理论分析更加贴近现实;以交易费用理论和制度变迁理论为基础,确立互联网金融消费者权益保护制度的有效性标准。并以此为依据,对当前制度进行分析评价,指出我国现行互联网金融消费者权益保护制度的低效性,同时给出了未来制度变迁的方向;在互联网金融消费者权益保护的监管问题上,运用博弈分析工具,对监管机关、互联网金融平台与互联网金融消费者进行三方动态博弈演化及稳定性策略分析,明确回应影响监管制度变迁的三个问题。在此基础上,借鉴国外经验,提出完善中国互联网金融消费者权益保护制度的若干建议。论文的章节安排和框架结构如下:第1章,绪论。主要阐述了选题背景及选题意义,整理和评价国内外相关文献,介绍研究思路和研究方法,总结可能的创新与不足。第2章,互联网金融消费者权益保护制度研究的理论框架。界定研究中涉及的相关概念,构建互联网金融消费者权益保护制度研究的理论分析框架。研究的理论依据可以概况为四个方面:（1）以人类行为的有限理性理论为研究的假设条件,使问题的探讨建立在科学的基础之上;（2）运用交易费用理论,指出构建有效率的制度可以降低交易费用,提高互联网金融消费者权益保护的质量,为互联网金融消费者权益保护制度有效性标准的确立及其评价提供指引;（3）依据制度变迁理论,研究互联网金融消费者权益保护制度的演化方向;（4）运用规制的经济分析相关理论研究监管机关如何对互联网金融交易主体进行干预,合理使用激励手段,克服市场失灵,实现社会福利的最大化。第3章,完善互联网金融消费者权益保护制度的必要性。完善互联网金融消费者权益保护制度的必要性是本研究的逻辑起点,从平衡互联网金融消费者的弱势地位、防止交易双方不平等地位的持续恶化、抑制互联网金融风险变异对消费者的影响、弥补原有权益保护制度的不足四个方面分析了制度完善的必要性问题。同时,运用Va R-GRACH模型对中美互联网金融风险程度进行对比,得到中国消费者面临更高水平互联网金融风险的结论,进一步确认了完善相关权益保护制度的必要性和紧迫性。第4章,现有互联网金融消费者权益保护制度的有效性分析。在分析确认完善互联网金融消费者权益保护制度的必要性之后,仍然需要去构想更有效率实现该目标的制度选择方案。首先,给出了互联网金融消费者权益保护制度的有效性标准,分别是制度供给能否满足需求以及制度安排能否实现卡尔多——希克斯效率要求;其次,依据上述标准,对现行互联网金融消费者权益保护制度进行分析评价,指出现行制度的低效性,为制度的完善指明了方向。第5章,互联网金融消费者权益保护监管制度均衡演化路径的博弈分析。传统金融监管方式无法对互联网金融等不断涌现的金融创新实施有效监管,并且监管方式和监管手段在一定程度上不适应当前互联网金融的发展。鉴于互联网金融的监管目标涉及三方主体:监管机关、互联网金融平台和互联网金融消费者,任何一方的行动,既要考虑到自身因素的影响,也要考虑到其他当事方的影响。因此,运用三方动态博弈分析方法,探讨导致互联网金融消费者权益保护监管困境的三个核心问题:监管定位问题、监管介入时点问题以及监管激励手段问题。通过博弈分析以及相关演化路径仿真,得出结论:需要明确监管对于互联网金融消费者权益保护的驱动作用;监管应于互联网金融相关业态或者业务开展之前介入;互联网金融监管激励手段应多样化,适时使用正面激励和负面激励,直接激励以及间接激励,以达到最好的监管效果。此博弈分析试图解决导致监管及其制度困境的关键性问题,并且给出互联网金融消费者权益保护监管制度的变迁方向。第6章,完善中国互联网金融消费者权益保护制度的建议。首先,明确将倾斜性保护与适度保护作为互联网金融消费者权益保护制度的基本原则,并以此指导完善互联网金融消费者权益保护制度的全过程;其次,完善互联网金融消费者教育制度。提高对互联网金融教育重视程度,革新互联网金融教育理念,丰富实施互联网金融消费者教育的主体,强化青少年的互联网金融教育;再次,完善我国互联网金融消费者权益保护的监管制度。积极化解损害消费者权益的互联网金融风险,建立统一专门的互联网金融消费者保护机构,完善我国互联网金融参与主体的准入制度以及互联网金融平台的退出制度;最后,完善我国多层次的互联网金融解纷制度。建立以互联网金融平台内部解纷为优先,第三方非诉解纷为主体以及司法诉讼解纷为保障的多层次纠纷解决制度。论文的结论:互联网金融消费者权益保护制度的完善既关系人民的切身利益,又关系到社会的公平正义。当前互联网金融消费者权益保护制度缺乏有效性且相关制度变迁过程中表现出明显的路径依赖,无法为互联网金融消费者这一群体提供有效保障,表明国家在经济治理能力和治理体系中存在不足,阻碍互联网金融的进一步发展。因此,需要对互联网金融消费者权益保护制度进行完善,在增加制度供给对消费者进行倾斜性保护的同时,采取兼顾制度效率价值的适度保护原则,进而实现社会总福利的最大化,促进人的全面发展。这也是践行制度自信,推进国家经济治理体系和治理能力现代化的必然选择。
刘刚[6]（2021）在《智融标识网络数据包安全转发关键技术研究》文中进行了进一步梳理海量用户接入互联网的场景使得转发设备面临安全威胁。一方面,攻击者可发起恶意的数据包洪泛,致使转发设备难以正常运转。另一方面,攻击者可截获转发设备的数据包,致使其携带的用户隐私泄露。传统互联网体系难以安全转发数据包。近年来,信息中心网络、智融标识网络等新体系的发展,为安全转发数据包提供机遇。因此,本文围绕智融标识网络数据包安全转发机理及关键技术进行研究。具体而言,本文明晰智融标识网络的数据包转发机理,设计洪泛攻击与窃听攻击的防御转发机制,并基于AI（Artificial Intelligence）优化安全转发机制。本文的主要工作与创新之处在于:（1）明晰智融标识网络转发机理,并理论分析转发的安全威胁。首先,研究智融标识网络“三层三域”体系,分析各层各域的运行机理与相互协作关系。在该体系下,设计一种变长标识的数据报首部,并明晰其可编程化转发机理。其次,从两方面对该转发机理的安全威胁进行理论分析。一方面,分析洪泛攻击的成因、特征与危害,并构建洪泛攻击博弈模型。另一方面,分析窃听攻击的成因与危害。最后,提供转发性能与安全危害的评估方法,为后续研究奠定理论机理基础。（2）提出多因素优化的防御转发机制,以缓解数据包转发的洪泛攻击威胁。首先,对防御精确度、时延、内存代价三大因素进行优化分析,包括优化精确度的阈值设定分析、优化时延的NACK（Negative Acknowledgement）反馈分析、优化内存代价的布隆滤波器分析。其次,综合权衡精确度、时延与内存代价,设计一种基于多因素优化的洪泛攻击防御转发机制。最后,对所提机制进行性能评估。结果表明,所提机制将防御精确度的漏报率、误报率分别降低10.54%、44.36%,将防御时延从秒级别降低至毫秒级别,将防御内存代价降低78.29%。（3）提出多防线协同的防御转发机制,以缓解数据包转发的窃听攻击威胁。首先,论证多防线协同防御的理论必要性。在此基础上,受人体免疫系统的启发,提出一种三级防线协同的防御转发机制。其次,详述每级防线的设计思路。第一级防线多路转发数据包,第二级防线加密传输层首部的序列号等关键字段,第三级防线加密数据包的应用层数据单元。最后,通过可编程数据平面实现所提机制,并对其进行性能评估。结果表明,在与典型转发机制保持同等窃听难度的情况下,所提机制的加密代价降低69.85%～81.24%。（4）提出分布式AI驱动的安全转发机制,以优化数据包转发的资源开销。首先,研究数据包语义内容挖掘算法,并基于CNN（Convolutional Neural Networks）算法构建数据包语义内容保密度分级的AI模型。其次,设计一种分布式AI驱动的数据包分级安全转发机制,以识别数据包的保密需求并降低转发机制的开销。最后,通过可编程数据平面实现所提机制,并进行分级转发性能验证与评估。结果表明,所提机制在安全转发保密数据包的同时,降低非保密数据包的转发时延。此外,所提机制将其计算资源开销平均降低10.18%。
刘杨程[7]（2021）在《“互联网+”如何影响工业企业高质量发展？》文中研究指明“互联网+”是让传统行业与互联网进行深度融合的先进生产力,可以推动经济形态的演变,产生新的经济发展模式,实现传统行业线上线下联动发展的新常态,是未来我国经济发展的新动力和新趋势。而工业是我国国民经济中最重要的物质生产部门之一,是引领我国迈向全面小康社会和现代化强国的“压舱石”,是帮助我国跨越“中等收入陷阱”和“高收入之墙”的“助推器”,是支撑我国投资和对外贸易的“顶梁柱”,是创新我国研发技术和发展模式的“定盘星”。但是,当前我国工业面临着产能过剩、资源配置效率低、自主创新能力不足等一系列问题和逆全球化、双端挤压等一系列挑战。而互联网和工业行业的深度融合,可以帮助工业企业实现以智能化生产、协同性发展、开放式创新等为特点的现代化发展模式,有效破解上述问题和挑战。因此,在“互联网+”新时代,厘清“互联网+”行动计划这一国家战略对工业高质量发展的作用,找出并解决其中存在的问题,可以更好地促进互联网和工业企业的融合发展。本文采用2009-2018年城市统计年鉴和沪深A股中属于工业行业的上市公司数据,构建衡量城市互联网发展水平的评价指标体系,并从阶段性发展水平和持续性发展水平两个维度来评价工业企业高质量发展水平,实证研究“互联网+”行动计划这一政策给城市互联网发展对工业企业高质量发展影响带来的冲击效应。第一,本文采用平行趋势检验方法检验“互联网+”行动计划对工业企业高质量发展的影响是否符合连续型双重差分模型给定的基本假设,从平行趋势检验的结果可以看出,在“互联网+”行动计划实施前,城市互联网发展对工业企业高质量发展影响不显着,满足共同趋势假定,在“互联网+”行动计划实施后,城市互联网发展水平的提高能够持续促进工业企业高质量发展,且该促进效应逐年增大,结果符合连续型双重差分模型的基本要求。通过连续型双重差分模型的结果可以知道,“互联网+”行动计划实施后,城市互联网发展能够显着促进工业企业高质量发展。第二,“互联网+”对工业企业高质量发展的影响存在异质性。首先,“互联网+”对不同产权的工业企业高质量发展影响存在异质性。“互联网+”行动计划实施后,城市互联网发展水平的提高对国企和非国企的高质量发展均有显着的正向促进作用,但对非国企的正向促进作用更多。虽然国有企业能够更大程度地获得政府的帮助,在资本、人才等方面有优势,但非国有企业具有更高流动性的资本、更多灵活性和更强创新性的管理体系,且不能够很大程度地依靠政府帮助,会更加注重自身的创新发展,具有更强的创新意识,能够更多地将互联网和企业自身发展相结合,这些因素决定了非国有企业在“互联网+”新时代的表现要优于国有企业。其次,“互联网+”对不同区域的工业企业高质量发展影响存在异质性。“互联网+”政策的实施能让东部地区的城市互联网发展水平对当地工业企业的总资产净利润率和可持续增长率产生正向的促进作用,但不能让中、西部地区产生效果。这是因为东部地区的经济发展较快,互联网技术实力较强,就业工资和福利待遇较好,文化、教育水平和科技发展水平较高,能为当地企业提供更多的资金支持、人才保障和技术支持,使东部地区工业企业能更大程度地深化互联网与自身的融合发展,进而让互联网在企业发展中发挥出更大的作用。而中西部地区经济发展相对落后,大部分人才、技术和资金都向东部集中,因此,中西部地区就出现了资源匮乏的现象,没有足够多的高精尖技术人才、足够强大的科技力量和足够多的资金,来充分发挥互联网在企业发展中的作用。第三,“互联网+”能够通过促进企业研发创新、降低企业成本占比的中介渠道来推动工业企业高质量发展。本文通过中介效应三步法研究发现,“互联网+”可以促进工业企业提高研发创新投入强度和降低企业成本投入占比,进而推动工业企业的阶段性发展和持续性发展。最后,本文在上述结论的基础上,围绕“如何加快互联网和工业企业深度融合,最大程度将‘互联网+’对工业企业高质量发展的作用发挥出来?”这一核心问题,分别向工业企业和政府部门提出相关建议。
廉梦佳[8]（2021）在《面向语义服务的物联网中间件关键技术研究》文中研究表明物联网愿景是越来越多的事物嵌入识别感知、驱动、处理和通信等能力,通过广泛应用渗透到社会的方方面面,为用户提供简单便利的智能应用服务。物联网发展至今,大多是以封闭紧耦合方式进行应用系统开发,同时海量复杂多样的设备接入使物联网具有规模性、异构性等特征。这些导致应用系统之间相互独立,无法很好地资源整合共享,造成物理和网络环境中资源利用率低,阻碍了物联网进一步发展。物联网当前的相关研究范围局限于感知识别等垂直型应用服务,但跨领域、跨系统的水平方向融合应用能提供更加智能化的服务,真正意义上实现物联网的愿景。物联网中间件可以支撑物联网基础设施集成,改变物联网目前竖井式碎片化开发模式,旨在将异构设备和技术组合到应用程序开发中,通过屏蔽底层复杂的实现细节,向上提供统一标准的物联网服务访问接口,实现不同应用之间的数据交互共享。物联网能够连入大量智能设备使其具有一定的优势,但也带来了新的挑战。设备、计算通信能力、协议和数据格式等方面的高度差异使物联网发展过程中面临的主要挑战是数据和功能操作的异构性,引起系统应用之间数据无法相互理解,信息无法正常交互等问题。这使得语义互操作性成为物联网中间件提供无缝通信和服务时重点解决的问题之一。语义模型以机器可理解处理的模式描述数据,能够提升数据信息的价值,有助于异构应用之间交换语义注释的信息。面向服务的思想能够将事物中传感器等设备功能以统一规范的操作模式抽象为服务,使异构感知的语义数据可以通过Internet的服务访问,实现多样化物联网应用整体的互操作性。物联网应用的目标是根据用户需求提供相关数据和个性化服务。随着应用领域的延伸,物联网接入的设备实体逐渐数量规模化和种类多样化,导致物联网数据和服务空间不断扩大,使得数据服务的高效分发交付也成为物联网中间件待解决的关键问题。为了解决物联网规模性和异构性引起的上述问题,本文关于物联网中间件关键技术研究内容的主要创新工作有以下几个方面:1.构建面向语义服务的物联网中间件模型针对物联网设备格式不统一,异构互操作等问题,本文在对物联网环境中语义互操作性分析的基础上,利用语义和服务计算模式的思想,构建了面向语义服务的物联网中间件模型。该中间件模型集成语义和服务技术,支撑传感设备层与应用层之间信息和服务的语义互操作环境。2.基于本体的物联网语义建模针对物联网底层设备之间数据异构出现“理解鸿沟”,以及信息无法交互共享等问题,本文通过分析物理世界和信息世界之间的映射关系,采用本体Ontology及其描述语言OWL-（S）,建立了异构物联网环境中基于本体Ontology的实体概念语义化共享模型,主要包括设备-资源和功能-服务的本体模型。该模型以一种机器可理解的方式描述感知数据,增添了物联网数据关联的语义性,并且将设备功能抽象为服务进行统一规范描述,为跨领域跨平台的系统应用之间信息交互共享奠定了基础。3.基于发布/订阅模型的按需分发消息空间针对物联网环境中数据快速获取形成的巨大消息空间,引起用户无法快速直接获取有价值的信息等问题,本文基于发布/订阅的交互模型构建了物联网中间件中数据按需分发的消息空间。为了重点解决大规模用户订阅导致事件-订阅匹配算法性能降低的问题,本文利用用户兴趣相关性设计了一种新颖的基于频繁属性集的订阅索引结构和两级订阅过滤策略,缩小后续匹配的订阅集合规模。同时提出了相应的基于兴趣优先级的事件匹配算法,以原子谓词和订阅谓词约束值域为基本操作匹配事件可满足的订阅集。该算法的设计过滤了几乎所有与事件无关的订阅,删除了订阅集中大量重复或相似谓词,减少了匹配过程中冗余比较的次数,实验结果可以看出改善了事件-订阅匹配算法的性能。4.基于相似度的物联网服务发现方法针对物联网大量设备接入,应用领域涉及范围广使提供的服务数量持续增长,导致用户获取满足需求的服务面临困难,本文通过物联网中间件集成了物联网服务统一的提供管理空间。为了改善物联网背景下服务发现提供的性能,提出了基于语义相似度的服务概率发现方法。该方法首先利用面向领域本体的服务概率主题划分服务发现空间,通过请求服务主题与聚类主题簇的相似性,减少服务功能逻辑相似计算的次数;然后利用本体概念的信息量计算服务功能逻辑之间的语义相似性,匹配筛选功能性满足用户需求的服务;最后基于服务质量Qo S和用户偏好权重发现非功能性满足用户的服务。该方法主要是通过概率主题的相似性减少服务发现的空间数量规模,利用功能逻辑相似和服务质量Score发现多方面满足用户需求的物联网服务,通过准确率,F1-measure,平均查全率和查准率的实验结果分析,性能相对优于其他一些服务发现方法。
严江婷[9]（2021）在《职业价值观视角下互联网对农村青年就业选择的影响研究》文中指出互联网与农村劳动就业的关系一直以来都倍受关注。现有研究集中于分析互联网对工资收入和劳动供给的影响,鲜有将其与就业选择等问题进行定量分析,研究对象也多是农村全部劳动力或女性劳动力,且主要从工作搜寻效率,人力资本和社会资本角度进行机制解释,很少考虑其他因素比如职业价值观。本文基于职业价值观视角分析互联网对农村青年就业选择的影响,即互联网是否会对农村青年的就业选择产生影响以及产生了何种影响,并在此基础上探讨这种影响是否存在职业价值观的中介效应。文章使用CFPS2010年和2018年数据进行分析,得到如下结论:（1）不论是2010年还是2018年,互联网使用均会降低农村青年选择未就业和农业就业的概率,提高选择非农自雇就业和受雇就业的概率。不同的是,2010年使用互联网的农村青年更有可能选择的非农就业方式是受雇就业,而2018年则更有可能选择自雇就业;（2）在稳健性检验部分,本文运用倾向得分匹配（PSM）法来处理样本的“选择性偏差”问题,结果仍然表明互联网能提高农村青年非农就业的概率;接着还通过改变农村青年的年龄范围来变更样本,回归结论再次得到验证;（3）异质性分析表明,互联网对男性和低学历的农村青年的影响效应更大一些;（4）文章根据逐步回归法检验职业价值观的中介效应,结果表明互联网对四种不同类型职业价值观均存在显着影响。在加入职业价值观中介变量之后,互联网对农村青年就业选择的影响仍然显着,但边际效应水平明显低于未加入中介变量时的基准回归结果,从而证明了职业价值观部分中介效应的存在。基于上述研究结论,本文从政府、企业和个人三个角度提出了相应的建议。其中政府应继续加强互联网在农村的建设和支持力度,更好地发挥互联网促进农村居民多样就业的积极作用,同时做好思想引导和网络环境监督工作;企业要采用多渠道招聘方式,加强信息宣传;青年个人则要正确使用互联网,加强对自身职业技能的学习,同时树立正确职业价值观,充分实现自己的人生价值。
贾欣[10]（2021）在《DEVA模型在互联网企业价值评估中的应用研究 ——以百度并购YY直播为例》文中研究说明在互联网行业进入2010年后,互联网产业整体正在进行转型,并且行业整体进入高速增长期。在5G背景下,我国互联网用户规模呈现加速增长态势,互联网用户普及率也呈上升趋势。根据全球互联网统计（IWS）,十年来,全球互联网用户以高速度的形势呈现增长趋势,数量以较高的速度增长,至2020年5月31日止已经达到46.48亿,占目前全世界总人口的59.6%。从2000年到2020年,全世界的移动互联网注册用户数量已经增加了将近12倍,亚洲约占目前全世界移动互联网注册用户的50.9%。2019年是互联网诞生50周年,但经过25年的快速发展,中国已经成为一个真正的网络强国。截至2019年底,中国拥有移动互联网用户13.19亿,占全球互联网用户总数的32.17%。4G基础站总量为544万台,占世界4G基础站数的一半以上,移动互联网接入流量达到1220亿GB,同比增长71.6%。因此,从中国互联网发展的规模来看,互联网经济未来发展具有很大的空间,对国民经济的增长也将起到更大的激励作用。从这个意义上说,由于互联网经济的快速发展,互联网产业在中国资本市场上也非常活跃。移动互联技术的快速发展扩大了互联网经济市场,国内互联网资本市场不断进行运作,并购重组市场快速发展,在互联网快速发展的这十年（截至2020年12月14日）,我国互联网企业共发生并购事件达542起。回看这十年,并购数量总体上呈现先增后降的趋势,在2018年并购事件数量到达峰值,共有97起,2019年共有57起,2020年以来共发生65起。互联网公司与传统实体企业大不相同,大多数互联网公司在快速发展的初期没有稳定的盈利能力。而在使用传统估算方法对互联网企业进行进行估值时,结果并不准确,通过传统估值方法取得的结果与企业的市场价值或资本活动的交易价格有很大差异,研究新的估值方法变得十分重要。因此在对互联网行业进行价值评估时,不能继续采用以往用于传统企业的估值方法,要结合新的评估要求对估值方法进行改进。资本市场可以根据传统财务的估值模型,计算出其合作的估值空间,但很多互联网企业在上市时净利润和净现金流均为负,以往传统的估值方法在互联网企业身上明显不合适,互联网股的估值非常复杂,不仅要根据近几年的市场环境的变化和业绩增长,还要预估未来公司增长和爆发的潜力,所以,在对互联网企业进行价值估算时,不能再考虑使用传统的估值法。互联网企业各种估值方法,都是以互联网圈流行的梅特卡夫定律为理论基础。为解决这一问题,我们引入DEVA法,探究互联网价值的核心因素所在,找寻符合互联网行业特性的估算办法。本文以百度并购YY直播为案例研究,基于互联网行业的特点,运用DEVA对该行业公司进行价值评估,研究区别于以往的互联网公司评估方法的应用,探索不同于传统的评估方法的新思路,为其他互联网企业在进行价值评估时提供参照。
二、影响Internet发展因素的分析（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、影响Internet发展因素的分析（论文提纲范文）
（1）小微企业互联网融资信用评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究内容、研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 文献与基础理论综述 |
| 2.1 小微企业的概念及范围界定 |
| 2.1.1 小微企业的概念 |
| 2.1.2 小微企业的范围 |
| 2.2 小微企业的融资困境及互联网融资 |
| 2.2.1 小微企业融资难题 |
| 2.2.2 小微企业的互联网融资 |
| 2.3 小微企业融资信用评价影响因素及评价指标体系 |
| 2.3.1 硬信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.3.2 软信息对小微企业互联网融资信用的影响 |
| 2.4 小微企业互联网融资信用评价模型及方法 |
| 2.4.1 传统信用评价技术 |
| 2.4.2 大数据技术下的企业融资信用评价方法 |
| 2.5 文献述评 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 小微企业互联网融资信用评价机理分析 |
| 3.1 国外小微企业特征及信贷服务实践 |
| 3.1.1 国外小微企业发展模式及传统渠道融资特征 |
| 3.1.2 国外小微企业互联网融资模式的发展 |
| 3.2 我国小微企业特征 |
| 3.2.1 小微企业的总体特征 |
| 3.2.2 小微企业的经营活动特征 |
| 3.2.3 小微企业的金融行为特征 |
| 3.2.4 小微企业的竞争力特征 |
| 3.2.5 小微企业的社会关联性特征 |
| 3.2.6 小微企业的还款能力及还款意愿特征 |
| 3.3 我国小微企业互联网融资模式及途径 |
| 3.3.1 小微企业互联网融资模式 |
| 3.3.2 小微企业互联网融资途径 |
| 3.4 小微企业互联网融资信用分析 |
| 3.4.1 小微企业互联网融资信用数据的来源 |
| 3.4.2 小微企业传统与互联网渠道融资信用评价的异同 |
| 3.4.3 小微企业互联网融资信用评价的四维概念模型与要素 |
| 3.5 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价机理 |
| 3.5.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用评价的目的 |
| 3.5.2 大数据背景下小微企业互联网融资审核流程分析 |
| 3.5.3 大数据技术在小微企业互联网融资信用评价中的应用 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 小微企业互联网融资信用评价指标体系构建 |
| 4.1 小微企业互联网融资信用指标构建 |
| 4.1.1 小微企业互联网融资信用硬信息与软信息界定 |
| 4.1.2 影响小微企业互联网融资信用水平的硬信息 |
| 4.1.3 影响小微企业互联网融资信用水平的软信息 |
| 4.2 小微企业互联网融资信用评价指标界定与预处理 |
| 4.2.1 小微企业互联网融资信用评价指标框架 |
| 4.2.2 小微企业互联网融资信用评价指标类型及标准化方法 |
| 4.3 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权 |
| 4.3.1 小微企业互联网融资信用评价指标单一客观赋权方法 |
| 4.3.2 小微企业互联网融资信用评价指标组合赋权方法 |
| 4.3.3 小微企业互联网融资信用熵评价模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 小微企业互联网融资信用数据获取模型 |
| 5.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的作用方式 |
| 5.1.1 软信息对小微企业互联网融资信用评价的直接作用 |
| 5.1.2 软信息文本特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.1.3 软信息主题特征对小微企业互联网融资信用评价的间接作用 |
| 5.2 融合多元信息的小微企业互联网融资信用数据获取 |
| 5.2.1 小微企业互联网融资信用软信息分类 |
| 5.2.2 小微企业互联网融资信用软信息量化方法 |
| 5.2.3 小微企业互联网融资信用评价软硬信息变量选取 |
| 5.3 小微企业互联网融资信用数据模型 |
| 5.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 5.3.2 小微企业互联网融资信用信息量化处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 小微企业互联网融资信用评价模型与案例分析 |
| 6.1 基于博弈的评价主体关系分析 |
| 6.1.1 评价主体的互联网融资信任博弈模型假设 |
| 6.1.2 评价主体的互联网融资信任博弈模型构建 |
| 6.1.3 评价主体的互联网融资信任博弈演化均衡的稳定性分析 |
| 6.2 基于演化的小微企业互联网融资信用评价模型 |
| 6.2.1 评价主体的互联网融资信用特征 |
| 6.2.2 基于神经网络和物元可拓的评价方法 |
| 6.2.3 模型精确度测量 |
| 6.3 小微企业互联网融资信用评价结果分析 |
| 6.3.1 小微企业互联网融资信用评价数据来源 |
| 6.3.2 小微企业互联网融资信用评价实验设计 |
| 6.3.3 小微企业互联网融资信用评价实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 小微企业互联网融资信用评价总结与政策建议 |
| 7.1 大数据背景下小微企业互联网融资信用内涵总结 |
| 7.1.1 大数据背景下小微企业互联网融资 |
| 7.1.2 大数据背景下小微企业互联网融资信用优势 |
| 7.2 小微企业互联网融资信用评价要素 |
| 7.2.1 传统融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.2.2 互联网融资过程中的信用评价与信任关系 |
| 7.3 小微企业互联网融资信用评价的管理建议 |
| 7.3.1 基于激励政策执行力的信用评价技术研究 |
| 7.3.2 基于互联网金融信用评价的风险防控 |
| 7.3.3 基于大数据来平衡评价技术与人际沟通的关系 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 词云图代码 |
| 附录 B LDA模型代码 |
| 附录 C BP神经网络代码 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）互联网、行业网络密集度与中国制造业全球价值链分工（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的理论意义 |
| 1.1.3 研究的现实意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 互联网发展水平评价方法及其经济效应的研究 |
| 1.2.2 互联网发展对国际贸易分工的影响研究 |
| 1.2.3 互联网发展对全球价值链分工的影响研究 |
| 1.2.4 行业网络密集度的影响及互联网异质性作用研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究的主要内容与框架 |
| 1.4 研究的基本思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.4.4 研究的可行性分析 |
| 1.5 研究的创新与不足之处 |
| 1.5.1 研究的创新之处 |
| 1.5.2 研究的不足之处 |
| 第2章 互联网发展对全球价值链分工影响的理论分析 |
| 2.1 关键变量的经济学内涵界定 |
| 2.1.1 互联网发展的内涵演进与界定 |
| 2.1.2 全球价值链分工表现的内涵界定 |
| 2.1.3 行业网络密集度及其与互联网发展水平差距的内涵界定 |
| 2.2 互联网与全球价值链分工的相关理论基础 |
| 2.2.1 互联网经济研究的理论基础 |
| 2.2.2 国际贸易成本研究的理论基础 |
| 2.2.3 全球价值链分工研究的理论基础 |
| 2.3 互联网对参与全球价值链分工影响的理论机制 |
| 2.3.1 互联网发展与国际贸易增长 |
| 2.3.2 互联网发展与全球价值链分工 |
| 2.3.3 出口增加值与价值链分工地位 |
| 2.3.4 行业网络密集度与互联网影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国互联网发展水平与制造业价值链分工表现评价 |
| 3.1 互联网发展水平及价值链分工表现评价方法介绍 |
| 3.1.1 互联网发展水平评价指标及衡量方法 |
| 3.1.2 全球价值链分工表现评价指标及衡量方法 |
| 3.1.3 制造行业网络密集度水平衡量方法 |
| 3.1.4 样本选择及数据说明 |
| 3.2 中国与伙伴国互联网综合发展水平衡量及比较 |
| 3.2.1 主要样本国家国互联网发展水平及比较 |
| 3.2.2 中国与代表性发达经济体互联网发展水平比较 |
| 3.2.3 中国与代表性新兴经济体互联网发展水平比较 |
| 3.3 中国制造业全球价值链分工表现评价及各市场情况比较 |
| 3.3.1 中国制造业全球价值链分工模式下增加值出口贸易现状 |
| 3.3.2 中国与主要伙伴国制造业双边价值链关联程度衡量及比较 |
| 3.3.3 中国制造业在伙伴国市场中的价值链分工地位衡量及比较 |
| 3.4 世界样本范围内制造行业网络密集度水平衡量及比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 互联网、行业网络密集度与中国制造业增加值出口 |
| 4.1 计量模型、变量与数据说明 |
| 4.2 基准回归 |
| 4.3 稳健性检验 |
| 4.3.1 考虑不同互联网发展水平衡量方法的稳健性检验 |
| 4.3.2 差异化样本下的实证结果比较与稳健性检验 |
| 4.3.3 考虑内生性问题的稳健性检验 |
| 4.4 异质性检验 |
| 4.5 进一步分析 |
| 4.5.1 互联网发展的作用机制检验 |
| 4.5.2 基于先动优势视角的再分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 互联网、行业网络密集度与中国制造业价值链关联 |
| 5.1 计量模型、变量与数据说明 |
| 5.2 基准回归 |
| 5.3 稳健性检验 |
| 5.3.1 考虑不同互联网发展水平衡量方法的稳健性检验 |
| 5.3.2 差异化样本下的实证结果比较与稳健性检验 |
| 5.3.3 考虑内生性问题的稳健性检验 |
| 5.4 异质性检验 |
| 5.5 进一步分析 |
| 5.5.1 互联网发展的作用机制检验 |
| 5.5.2 基于梯度关联视角的再分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 互联网、行业网络密集度与中国制造业分工地位 |
| 6.1 计量模型、变量与数据说明 |
| 6.2 基准回归 |
| 6.3 稳健性检验 |
| 6.3.1 考虑不同互联网发展水平衡量方法的稳健性检验 |
| 6.3.2 差异化样本下的实证结果比较与稳健性检验 |
| 6.3.3 考虑内生性问题的稳健性检验 |
| 6.4 异质性检验 |
| 6.5 作用机制检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与政策启示 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策启示 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（4）基于消费者视角的互联网保险接受机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 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 研究设计 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 1.3.5 论文框架 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关理论与研究综述 |
| 2.1 互联网保险 |
| 2.1.1 互联网保险内涵 |
| 2.1.2 保险科技研究 |
| 2.1.3 互联网保险研究 |
| 2.2 技术接受理论 |
| 2.2.1 技术接受理论发展 |
| 2.2.2 个体接受与组织接受理论 |
| 2.2.3 个体经典理论模型 |
| 2.3 互联网保险与技术接受研究现状 |
| 2.4 相关研究文献评述 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 互联网保险接受扎根研究 |
| 3.1 扎根方法的选择 |
| 3.1.1 扎根理论研究流程 |
| 3.1.2 扎根理论研究设计 |
| 3.2 扎根理论资料收集 |
| 3.2.1 研究对象选取 |
| 3.2.2 研究资料收集 |
| 3.3 扎根理论资料分析 |
| 3.3.1 开放编码 |
| 3.3.2 主轴编码 |
| 3.3.3 选择编码 |
| 3.3.4 理论饱和度检验 |
| 3.4 互联网保险接受理论框架构建与关键因素分析 |
| 3.4.1 理论框架提出 |
| 3.4.2 关键因素析出 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 理论模型与研究假设 |
| 4.1 理论模型构建 |
| 4.2 核心变量定义 |
| 4.2.1 绩效期望 |
| 4.2.2 努力期望 |
| 4.2.3 社会影响 |
| 4.2.4 促成因素 |
| 4.2.5 消费者创新性 |
| 4.2.6 信任 |
| 4.2.7 感知风险 |
| 4.2.8 行为意图 |
| 4.2.9 使用行为 |
| 4.3 研究假设的提出 |
| 4.3.1 互联网保险接受的影响因素 |
| 4.3.2 感知风险、行为意图的中介作用 |
| 4.3.3 基于感知风险和行为意图的链式中介作用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 研究设计与方法 |
| 5.1 研究问卷设计 |
| 5.1.1 问卷设计思路 |
| 5.1.2 问卷设计过程 |
| 5.1.3 问卷框架结构 |
| 5.1.4 问卷偏差控制 |
| 5.2 变量的测量 |
| 5.2.1 绩效期望的测量 |
| 5.2.2 努力期望的测量 |
| 5.2.3 社会影响的测量 |
| 5.2.4 促成因素的测量 |
| 5.2.5 消费者创新性的测量 |
| 5.2.6 信任的测量 |
| 5.2.7 感知风险的测量 |
| 5.2.8 行为意图的测量 |
| 5.2.9 使用行为的测量 |
| 5.3 预调研 |
| 5.3.1 描述性统计分析 |
| 5.3.2 信度分析 |
| 5.3.3 探索性因子分析 |
| 5.4 数据收集 |
| 5.4.1 问卷发放原则 |
| 5.4.2 正式调研数据收集 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 模型验证与数据分析 |
| 6.1 描述性统计分析 |
| 6.1.1 样本描述性统计 |
| 6.1.2 变量描述性统计 |
| 6.2 信度与效度分析 |
| 6.2.1 信度分析 |
| 6.2.2 效度分析 |
| 6.2.3 共同方法偏差检验 |
| 6.3 相关性分析 |
| 6.4 结构方程模型验证 |
| 6.5 中介效应检验 |
| 6.6 假设检验结果分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究主要结论 |
| 7.2 研究理论贡献 |
| 7.3 管理实践的启示 |
| 7.3.1 提升消费者体验,关键业务科技赋能 |
| 7.3.2 关注消费者需求,价值主张持续创新 |
| 7.3.3 以消费者为中心,客户关系优化提升 |
| 7.3.4 保护消费者权益,监管体系不断完善 |
| 7.4 研究局限与展望 |
| 7.4.1 研究局限 |
| 7.4.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 访谈提纲 |
| 附录二 访谈原始资料 |
| 附录三 调查问卷初稿 |
| 附录四 调查问卷正式稿 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）中国互联网金融消费者权益保护制度的经济学分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 研究的理论意义 |
| 1.1.3 研究的现实意义 |
| 1.2 相关文献评述 |
| 1.2.1 互联网金融消费者权益保护的相关概念 |
| 1.2.2 互联网金融消费者权益保护制度的必要性及制度供给 |
| 1.2.3 针对消费者权益保护的互联网金融监管制度演化路径 |
| 1.3 研究方法和论文框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 论文的框架内容 |
| 1.4 研究的创新与不足 |
| 1.4.1 可能的创新之处 |
| 1.4.2 研究不足之处 |
| 第2章 互联网金融消费者权益保护制度研究的理论框架 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 互联网金融概念界定 |
| 2.1.2 互联网金融消费者概念界定 |
| 2.1.3 互联网金融消费者权益内容界定 |
| 2.2 研究的理论基础 |
| 2.2.1 人类行为的有限理性理论 |
| 2.2.2 交易费用理论 |
| 2.2.3 制度变迁理论 |
| 2.2.4 规制的经济分析理论 |
| 2.3 互联网金融消费者权益保护制度的理论分析框架 |
| 2.3.1 现有理论研究的不足 |
| 2.3.2 互联网金融消费者权益保护制度理论分析框架的构建 |
| 第3章 完善互联网金融消费者权益保护制度的必要性 |
| 3.1 平衡互联网金融消费者的弱势地位 |
| 3.1.1 互联网金融消费者的弱势地位成因 |
| 3.1.2 互联网金融消费者与“消费者一般”的关系 |
| 3.2 防止交易双方不平等地位的持续恶化 |
| 3.2.1 消费者对互联网金融的依赖程度不断提高 |
| 3.2.2 互联网金融产业的垄断趋势明显 |
| 3.2.3 互联网金融产品的高度复杂性 |
| 3.2.4 互联网金融消费者维权困难 |
| 3.3 弥补原有权益保护制度的不足 |
| 3.3.1 消法在互联网金融市场中发挥保障功能不具有现实性 |
| 3.3.2 传统金融行业的消费者权益保护制度适用性差 |
| 3.4 抑制互联网金融风险变异对消费者的威胁 |
| 3.4.1 互联网金融承袭传统金融的相关风险 |
| 3.4.2 互联网金融风险的传播模式出现变异 |
| 3.4.3 互联网金融衍生新型的“大而不能倒”的系统性风险 |
| 3.4.4 互联网金融网络安全风险凸显 |
| 3.4.5 出现价格歧视等新的操作风险 |
| 3.5 中美互联网金融风险水平对比的实证 |
| 3.5.1 数据选取依据及基本统计描述 |
| 3.5.2 平稳性检验 |
| 3.5.3 异方差检验(ARCH效应检验) |
| 3.5.4 GARCH模型建模 |
| 3.5.5 计算VaR值并进行对比 |
| 第4章 现有互联网金融消费者权益保护制度的有效性分析 |
| 4.1 互联网金融消费者权益保护制度有效性的标准 |
| 4.1.1 制度供给满足制度需求标准 |
| 4.1.2 制度安排满足卡尔多——希克斯效率标准 |
| 4.2 现有制度供给总量的非均衡性 |
| 4.2.1 制度供给总量未满足互联网金融不同发展阶段的需求 |
| 4.2.2 制度供给总量未满足保障特定权益的需求 |
| 4.3 现有制度供给结构的非均衡性 |
| 4.3.1 现行权益保护制度缺乏统一性且效力较低 |
| 4.3.2 现行权益保护制度集中在事中监管方面且不完善 |
| 4.3.3 事前保护制度不完善 |
| 4.3.4 事后保护制度不完善甚至缺失 |
| 4.4 现有制度安排的低效率性 |
| 4.4.1 制度未能满足卡尔多——希克斯效率标准 |
| 4.4.2 制度未能降低单位交易成本以及提高交易量 |
| 第5章 互联网金融消费者权益保护监管制度均衡演化路径的博弈分析 |
| 5.1 互联网金融监管策略的嬗变历程 |
| 5.1.1 包容性监管阶段 |
| 5.1.2 原则性监管阶段 |
| 5.1.3 专项监管阶段 |
| 5.2 互联网金融消费者权益保护监管制度演化的困境 |
| 5.2.1 监管定位模糊 |
| 5.2.2 监管介入滞后 |
| 5.2.3 激励手段单一 |
| 5.3 三方动态博弈演化及稳定性策略分析 |
| 5.3.1 三方博弈模型构建 |
| 5.3.2 演化策略的稳定性分析 |
| 5.3.3 三方动态博弈演化路径分析 |
| 5.3.4 演化路径仿真 |
| 5.4 中国互联网金融消费者权益保护监管制度的演化方向 |
| 5.4.1 明确监管对消费者权益保护的驱动作用 |
| 5.4.2 完善试验性监管机制以实现监管的提前介入 |
| 5.4.3 利用监管科技实现激励手段的多样化 |
| 第6章 完善中国互联网金融消费者权益保护制度的建议 |
| 6.1 明确互联网金融消费者权益保护制度的基本原则 |
| 6.1.1 倾斜性保护原则 |
| 6.1.2 适度保障原则 |
| 6.2 完善互联网金融消费者教育制度 |
| 6.2.1 提高对互联网金融教育的重视程度 |
| 6.2.2 革新互联网金融教育理念 |
| 6.2.3 丰富实施互联网金融教育的主体 |
| 6.2.4 强化青少年的互联网金融教育 |
| 6.3 完善互联网金融消费者权益保护的监管制度 |
| 6.3.1 积极化解损害消费者合法权益的互联网金融风险 |
| 6.3.2 建立统一专门的金融消费者保护机构 |
| 6.3.3 完善我国互联网金融参与主体的准入制度 |
| 6.3.4 完善我国互联网金融平台的退出制度 |
| 6.4 完善多层次的互联网金融解纷制度 |
| 6.4.1 将互联网金融平台内部解纷作为优先 |
| 6.4.2 将第三方非诉解纷作为主体 |
| 6.4.3 将司法诉讼解纷作为保障 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间的攻读成果 |
| 致谢 |
（6）智融标识网络数据包安全转发关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略语对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景与现状 |
| 1.3 选题目的与意义 |
| 1.4 主要工作与创新点 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 智融标识网络数据包转发机理与安全性分析 |
| 2.1 本章引言 |
| 2.1.1 研究问题的提出 |
| 2.1.2 国内外研究现状 |
| 2.2 智融标识网络体系与转发机理 |
| 2.2.1 智融标识网络体系 |
| 2.2.2 标识数据报的方案 |
| 2.2.3 可编程化转发机理 |
| 2.2.4 转发性能评估方法 |
| 2.3 智融标识网络转发安全性分析 |
| 2.3.1 转发安全威胁分析 |
| 2.3.2 洪泛攻击分析 |
| 2.3.3 窃听攻击分析 |
| 2.3.4 安全危害评估分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于多因素优化的洪泛攻击防御转发机制 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.1.1 研究问题的提出 |
| 3.1.2 国内外研究现状 |
| 3.2 洪泛攻击防御优化因素分析 |
| 3.2.1 精确度因素优化分析 |
| 3.2.2 时延因素优化分析 |
| 3.2.3 内存代价因素优化分析 |
| 3.3 多因素优化的洪泛攻击防御机制 |
| 3.3.1 防御精确度优化算法 |
| 3.3.2 防御时延优化算法 |
| 3.3.3 多因素优化防御机制 |
| 3.4 转发机制性能评估 |
| 3.4.1 性能评估实验环境 |
| 3.4.2 精确度性能评估 |
| 3.4.3 时延性能评估 |
| 3.4.4 内存代价性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于多防线协同的窃听攻击防御转发机制 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.1.1 研究问题的提出 |
| 4.1.2 国内外研究现状 |
| 4.2 多防线协同防御的必要性分析 |
| 4.3 多防线协同的窃听攻击防御机制 |
| 4.3.1 一级防线设计思路 |
| 4.3.2 二级防线设计思路 |
| 4.3.3 三级防线设计思路 |
| 4.3.4 协同防御转发流程 |
| 4.4 转发机制性能评估 |
| 4.4.1 性能评估实验环境 |
| 4.4.2 窃听成功概率评估 |
| 4.4.3 算法复杂度评估 |
| 4.4.4 算法加密代价评估 |
| 4.4.5 吞吐量性能评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于分布式AI的数据包分级安全转发机制 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.1.1 研究问题的提出 |
| 5.1.2 国内外研究现状 |
| 5.2 数据包语义保密度分级算法 |
| 5.2.1 数据包语义挖掘算法 |
| 5.2.2 语义保密度分级算法 |
| 5.3 分布式AI的分级安全转发机制 |
| 5.3.1 安全转发分布式AI模型 |
| 5.3.2 分级安全转发工作流程 |
| 5.4 转发机制性能评估 |
| 5.4.1 性能评估实验环境 |
| 5.4.2 分级转发性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）“互联网+”如何影响工业企业高质量发展？（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 学术意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 1.4 研究创新 |
| 第2章 相关文献综述 |
| 2.1 互联网概述 |
| 2.2 “互联网+”概述 |
| 2.3 企业高质量发展概述 |
| 2.4 “互联网+”相关的文献综述 |
| 2.4.1 “互联网+”衡量方法的研究综述 |
| 2.4.2 “互联网+”效果的研究综述 |
| 第3章 研究假设与模型设定 |
| 3.1 研究假设 |
| 3.2 模型设定 |
| 3.2.1 平行趋势检验模型的设定 |
| 3.2.2 连续型did模型的设定 |
| 3.2.3 异质性分析模型的设定 |
| 3.2.4 中介效应模型的设定 |
| 第4章 数据说明与变量说明 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 变量选取 |
| 4.2.1 被解释变量 |
| 4.2.2 核心解释变量 |
| 4.2.3 控制变量 |
| 4.2.4 中介变量 |
| 4.2.5 工具变量 |
| 4.2.6 稳健性检验变量 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 描述性统计 |
| 5.2 多重共线性检验 |
| 5.3 平行趋势检验结果 |
| 5.4 连续型did模型回归结果 |
| 5.5 异质性分析 |
| 5.6 中介效应分析 |
| 5.7 内生性分析 |
| 第6章 稳健性检验 |
| 6.1 安慰剂检验 |
| 6.2 反事实检验 |
| 6.3 两期倍差法 |
| 6.4 替换被解释变量 |
| 6.5 替换核心解释变量的合成方法 |
| 6.6 联合固定效应 |
| 第7章 结论与政策建议 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）面向语义服务的物联网中间件关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外发展研究现状 |
| 1.2.1 国内外物联网发展战略 |
| 1.2.2 物联网中间件研究现状 |
| 1.2.3 物联网本体研究现状 |
| 1.2.4 物联网服务研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和组织结构 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第2章 面向语义服务的物联网中间件框架 |
| 2.1 物联网体系结构 |
| 2.2 物联网的语义服务化 |
| 2.3 物联网中间件的相关工作 |
| 2.3.1 物联网中间件面临的挑战 |
| 2.3.2 物联网中间件的分类 |
| 2.4 面向语义服务的物联网中间件模型 |
| 2.4.1 物联网语义本体模型 |
| 2.4.2 基于发布/订阅的数据分发 |
| 2.4.3 物联网服务管理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于本体的物联网语义模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 本体Ontology |
| 3.1.2 本体描述语言 |
| 3.2 物联网本体建模 |
| 3.2.1 本体模型的层次结构 |
| 3.2.2 关键本体建模 |
| 3.3 物联网本体模型的构建和验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于发布/订阅模型的交互机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发布/订阅通信模型概述 |
| 4.2.1 交互方式 |
| 4.2.2 发布/订阅类型及相关技术 |
| 4.3 基于发布/订阅按需分发的消息空间 |
| 4.4 发布/订阅模型中事件-订阅匹配算法 |
| 4.4.1 基于频繁属性集的订阅分类过滤方法 |
| 4.4.2 事件-订阅的优先级匹配算法 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 订阅过滤实验分析 |
| 4.5.2 匹配过程实验分析 |
| 4.6 总结 |
| 第5章 物联网服务的提供机制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 物联网服务的提供管理空间 |
| 5.3 基于相似度的服务发现算法 |
| 5.3.1 服务发现的相关工作 |
| 5.3.2 服务的语义描述模型 |
| 5.3.3 物联网服务概率主题聚类 |
| 5.3.4 物联网服务的相似匹配 |
| 5.3.5 基于服务质量Qo S的选择策略 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来的工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）职业价值观视角下互联网对农村青年就业选择的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标 |
| 1.3 研究思路和方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 可能的创新性 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 职业价值观 |
| 2.1.2 农村青年 |
| 2.2 理论梳理 |
| 2.2.1 理性选择理论 |
| 2.2.2 工作搜寻理论 |
| 2.2.3 人职匹配理论 |
| 2.2.4 互联网相关理论 |
| 2.3 国外实证研究 |
| 2.3.1 农村青年就业选择的影响因素 |
| 2.3.2 互联网对农村劳动力市场的影响研究 |
| 2.3.3 互联网对青年价值观的影响研究 |
| 2.4 国内实证研究 |
| 2.4.1 农村青年就业选择的影响因素 |
| 2.4.2 互联网对农村劳动力市场的影响研究 |
| 2.4.3 互联网对职业价值观的影响研究 |
| 2.5 文献评述 |
| 3 数据来源、模型及变量说明 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 模型设定 |
| 3.3 变量说明及描述性统计 |
| 3.3.1 变量说明 |
| 3.3.2 描述性统计 |
| 4 互联网对农村青年就业选择的影响 |
| 4.1 多元logit模型的基准回归 |
| 4.2 稳健性检验 |
| 4.2.1 倾向得分匹配 |
| 4.2.2 改变农村青年的年龄界定 |
| 4.3 异质性分析 |
| 4.3.1 性别层面 |
| 4.3.2 学历层面 |
| 5 职业价值观的中介效应检验 |
| 5.1 机制说明 |
| 5.2 职业价值观中介效应的影响分析 |
| 5.2.1 互联网对四种类型职业价值观的影响 |
| 5.2.2 职业价值观对农村青年就业选择的影响 |
| 5.3 中介效应检验小结 |
| 6 结论和政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 政府层面 |
| 6.2.2 企业层面 |
| 6.2.3 个人层面 |
| 6.3 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
（10）DEVA模型在互联网企业价值评估中的应用研究 ——以百度并购YY直播为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 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 企业价值评估 |
| 1.2.2 文献述评 |
| 1.3 研究思路、方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 2 相关概念与理论概述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 企业价值 |
| 2.1.2 企业价值评估 |
| 2.1.3 用户价值 |
| 2.2 企业价值评估方法 |
| 2.2.1 传统价值评估方法 |
| 2.2.2 DEVA法 |
| 2.2.3 DEVA模型优势分析 |
| 3 DEVA模型在互联网企业的价值评估中运用分析 |
| 3.1 互联网企业特征 |
| 3.1.1 互联网行业特征 |
| 3.1.2 互联网企业的特点 |
| 3.2 互联网企业价值评估影响因素 |
| 3.2.1 用户价值 |
| 3.2.2 商业盈利模式 |
| 3.2.3 规模经济效应 |
| 3.2.4 创新驱动性高 |
| 3.3 互联网企业DEVA模型的应用 |
| 3.3.1 互联网企业估值难点 |
| 3.3.2 传统DEVA模型所存在的缺陷 |
| 3.3.3 优化的DEVA估值模型的适用性分析 |
| 4 案例分析 |
| 4.1 并购方案介绍 |
| 4.1.1 并购背景 |
| 4.1.2 并购目的 |
| 4.1.3 并购过程及结果 |
| 4.2 YY直播的价值评估 |
| 4.2.1 活跃用户数确定 |
| 4.2.2 ARPU值的确定 |
| 4.2.3 用户付费率和市场占有率的确定 |
| 4.2.4 企业价值的确定 |
| 4.3 传统DEVA模型的估值结果 |
| 4.3.1 初始投资成本和用户价值的选取和确定 |
| 4.3.2 评估结果 |
| 4.4 评估结果分析 |
| 5 结论和展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.1.1 传统估值模型不再适合现代互联网企业的估值 |
| 5.1.2 评估互联网企业价值更应看重用户价值 |
| 5.1.3 优化的模型更适用于互联网企业 |
| 5.2 局限性和展望 |
| 5.2.1 局限性 |
| 5.2.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、影响Internet发展因素的分析（论文参考文献）
- [1]小微企业互联网融资信用评价研究[D]. 周彪. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]智能制造——比较性综述与研究进展[J]. 王柏村,陶飞,方续东,刘超,刘宇飞,Theodor Freiheit. Engineering, 2021(06)
- [3]互联网、行业网络密集度与中国制造业全球价值链分工[D]. 盛新宇. 辽宁大学, 2021(02)
- [4]基于消费者视角的互联网保险接受机制研究[D]. 杨华. 西北大学, 2021(12)
- [5]中国互联网金融消费者权益保护制度的经济学分析[D]. 吴子熙. 吉林大学, 2021(01)
- [6]智融标识网络数据包安全转发关键技术研究[D]. 刘刚. 北京交通大学, 2021(02)
- [7]“互联网+”如何影响工业企业高质量发展？[D]. 刘杨程. 江西财经大学, 2021(10)
- [8]面向语义服务的物联网中间件关键技术研究[D]. 廉梦佳. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(09)
- [9]职业价值观视角下互联网对农村青年就业选择的影响研究[D]. 严江婷. 浙江大学, 2021(09)
- [10]DEVA模型在互联网企业价值评估中的应用研究 ——以百度并购YY直播为例[D]. 贾欣. 安徽财经大学, 2021(10)