导读:本文包含了教育经济贡献论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:教育经济,贡献,模糊,神经网络,经济增长,贡献率,方法。
教育经济贡献论文文献综述
刘深,黄毅菲[1]（2017）在《基于省际面板数据的广西与全国高等教育经济贡献的比较分析》一文中研究指出文章基于Cobb-Douglas生产函数,构建高等教育经济增长贡献率的估算模型。在测算各省份高等教育对经济发展贡献程度的基础上,进一步探讨分析了基于投入、产出比较的高等教育经济贡献价值。重点将广西情况与全国比较。研究发现,广西高等教育经济贡献率不断提高,但高等教育贡献价值仍然较低,高等教育对经济发展的促进作用尚未完全发挥出来。基于研究结果,文章为促进广西高等教育内涵式、特色化发展,促进高等教育服务广西经济社会发展提出了建议。(本文来源于《经济与社会发展》期刊2017年05期）
樊奇[2]（2016）在《创新驱动战略下高职教育经济贡献的实证研究》一文中研究指出高职教育对国家创新驱动战略的实施和区域经济的可持续发展至关重要。根据Cobb-Douglas生产函数构造理论模型,利用我国2008-2013年间统计数据对高职教育的经济贡献进行估算和比较,实证研究结果表明,我国高职教育对经济增长率的贡献为2.79%,低于本科教育0.73个百分点,高职教育对经济增长率的贡献仍然偏低。在创新驱动战略下,建议我国加大高职教育投入力度,创新发展高职教育,大力培养产业发展所需的高端技能型人才,实现高职教育与区域经济发展的动态匹配和良性互动。(本文来源于《职教论坛》期刊2016年16期）
王晖,唐静[3]（2013）在《基于模糊神经网络的教育经济贡献度研究》一文中研究指出文章将模糊理论和神经网络理论结合在一起,构建了用于教育经济贡献度分析的实证模型。通过叁个阶段的指标选取和神经网络训练,最终的实证结论显示,教育对于我国经济的发展具有明显的促进作用。(本文来源于《统计与决策》期刊2013年14期）
匡奕军[4]（2003）在《教育经济贡献的软计算方法研究》一文中研究指出本论文是在国家自然科学基金“教育经济贡献率软计算的理论与方法研究”的基础上完成的，将软计算方法理论引入到教育经济贡献的分析研究中，利用人工神经网络的高度非线性映射能力和大规模并行处理能力、分布式存储、自组织、自学习、自适应等特点以及模糊系统能像人脑一样对人类知识进行推理和决策、有效利用人类知识、处理不精确和不稳定情况的特点，对我国教育经济增长贡献进行科学定量的分析。软计算作为一种创建计算智能系统的新颖方法，正在引起人们的关注。包括神经元网络、模糊集合理论、近似推理及一些非导数优化方法，如遗传算法和模拟退火的软计算通过各组成成分之间协同工作可以保证有效利用人类知识、处理不精确及不确定的情况，对未知或变化的环境进行学习和调节，以提高学习性能。在软计算方法集中，神经元网络负责识别模式和按变化的环境进行自适应调节；模糊推理系统包含对人类知识进行推理和决策，这两种方法互补，使软计算这类智能系统在特定领域拥有像人类一样的专门知识，在变化的环境中能够调节自身将学习做得更好，并对怎样作出决策和采取行动进行解释。新古典经济学传统叁要素理论不能解释的经济增长部分即残差现象的存在困惑了一大批经济学家，同时也促进了教育经济学、增长经济学等新学科的产生和发展。对残差现象的解释主要分两条线进行，以索洛教授为代表的强调技术、学习、人力资本等对经济增长贡献分析并试图使之模型化、内生化的增长经济学领域以及以库兹涅茨、丹尼森等教授为代表的强调教育、人力资本等对于经济增长的贡献的教育经济学领域都得到了极大的发展，尽管这两条线的方法的侧重点有所不同，但结论是一致的，即教育对于经济增长是至关重要的。鉴于教育的经济效益具有迟效、长效、多效等特点以及影响一国经济增长因素的多方面性和相互作用复杂性等事实，因而衡量教育对经济这一复杂、庞大且具有模糊性和不稳定性系统的贡献是具有挑战性的。该项目试图科学地衡量教育对经济的贡献以及将神经网络和模糊系统等先进数学工具引入到社会科学领域应用之中。这些，无论在理论与实践方面，都具有积极的意义。本文综合运用相关的经济学知识和计算机学科知识，以神经网络与模糊系统等软计算方法为手段，对教育经济贡献进行了定性和定量的研究。文章首先对软计算的基本概念和特征、人工神经网络和模糊理论各自发展历史以及研究现状与发展趋势作了概述，然后从定量与定性两方面，教育对经济的推动作用与教育影响经济增长的机制两个层面，多角度地对教育经济贡献进行了详细分析，概述了传统计量方法劳动工资简化法以及主要代表舒尔茨的教育收益率法和丹尼森的因素分析法，并对传统方法作了简单评价后提出软计算的方法。其次，介绍了项目中所采用的两个神经网络模型：自组织特征映射网络（SOM网络）和模糊神经网络（FNN），讨<WP=6>论了SOM网络的结构和原理、训练算法和局限性以及模糊神经网络的模糊推理系统、结构原理和训练算法。前者用于模式分类，后者用于在前面分类的基础上对各类建立模糊系统。最后，文章介绍了MATLAB开发工具特点、模式分类的理论依据以及模糊神经系统的理论依据，最后用MATLAB进行编程以及对结果进行简单讨论。本论文成功地利用软计算方法神经网络和模糊系统理论对教育经济贡献进行了定量研究，这些先进数学工具的引入，使得定量研究具有不确定性和模糊性的社会复杂系统的能力大大增强，大大拓宽了数学的应用领域，弥补了传统集合论在模糊概念面前软弱无力的缺点，同时为解决其它类似问题提供了可供借鉴的经验。(本文来源于《中国地质大学》期刊2003-05-01）
安雪慧[5]（2002）在《教育经济增长贡献计量方法中的一些问题》一文中研究指出本文主要就计量教育经济贡献的一些方法在研究过程中存在的共同问题进行了分析。(本文来源于《教育与经济》期刊2002年03期）
诸克军,王小刚,匡益军[6]（2002）在《基于模糊系统的教育经济贡献的预测与评价》一文中研究指出根据教育经济学中劳动者受教育的程度与社会劳动生产率具有一定的正关系的理论 ,运用模糊系统与神经网络建模机理 ,通过建立劳动者受教育程度到社会生产率 (人均国民收入 )的模糊系统模型 ,对教育的经济贡献率进行预测与评价。(本文来源于《系统工程理论方法应用》期刊2002年02期）
Joyce,S,Isunlda,李宪一[7]（2001）在《公民职责与高等教育——经济贡献、技术进步、社会发展》一文中研究指出21世纪全世界的高等教育面临着巨大挑战。高等教育应从经济贡献、技术进步、社会发展等思考自身的职责 ,将学生培养为对社会负责的公民。(本文来源于《云南财贸学院学报》期刊2001年06期）
教育经济贡献论文开题报告
（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：
高职教育对国家创新驱动战略的实施和区域经济的可持续发展至关重要。根据Cobb-Douglas生产函数构造理论模型,利用我国2008-2013年间统计数据对高职教育的经济贡献进行估算和比较,实证研究结果表明,我国高职教育对经济增长率的贡献为2.79%,低于本科教育0.73个百分点,高职教育对经济增长率的贡献仍然偏低。在创新驱动战略下,建议我国加大高职教育投入力度,创新发展高职教育,大力培养产业发展所需的高端技能型人才,实现高职教育与区域经济发展的动态匹配和良性互动。
（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。
教育经济贡献论文参考文献
[1].刘深,黄毅菲.基于省际面板数据的广西与全国高等教育经济贡献的比较分析[J].经济与社会发展.2017
[2].樊奇.创新驱动战略下高职教育经济贡献的实证研究[J].职教论坛.2016
[3].王晖,唐静.基于模糊神经网络的教育经济贡献度研究[J].统计与决策.2013
[4].匡奕军.教育经济贡献的软计算方法研究[D].中国地质大学.2003
[5].安雪慧.教育经济增长贡献计量方法中的一些问题[J].教育与经济.2002
[6].诸克军,王小刚,匡益军.基于模糊系统的教育经济贡献的预测与评价[J].系统工程理论方法应用.2002
[7].Joyce,S,Isunlda,李宪一.公民职责与高等教育——经济贡献、技术进步、社会发展[J].云南财贸学院学报.2001
论文知识图
