染雾公共管理学开题报告 篇一
公共管理学开题报告的目的是为了确定研究的主题和范围，并提供对该主题的背景、问题和目标的分析。本文将围绕公共管理学的核心概念和研究领域展开讨论，以及对该领域的研究问题和目标进行介绍。
公共管理学是研究政府和非营利组织如何有效地管理公共资源和提供公共服务的学科。它涉及到公共政策制定、组织管理、资源分配、决策制定等方面的理论和实践。公共管理学的核心概念包括公共性、政策制定、组织行为、领导力等。通过研究这些概念，可以增进对公共管理的理解，提高公共管理的效率和效果。
在公共管理学的研究领域中，有许多重要的问题值得关注。首先，公共管理学需要研究政府和非营利组织的管理问题，例如如何提高政府部门的效率和效果，如何提高非营利组织的透明度和责任感。其次，公共管理学还需要关注公共政策制定的问题，例如如何制定能够解决社会问题的有效政策，如何评估政策的成效和影响。此外，公共管理学还需要研究领导力和组织行为的问题，例如如何培养和发展有效的领导力，如何提高组织的创新和变革能力。
本研究的目标是通过对公共管理学的研究，提出解决上述问题的有效方法和策略。具体而言，本研究将从以下几个方面展开研究：首先，通过对公共管理学的文献进行综述，总结和分析公共管理学的核心概念和理论框架；其次，通过案例研究的方法，研究政府和非营利组织的管理问题，分析其存在的挑战和解决方法；最后，通过问卷调查和访谈的方法，研究公共政策制定的问题，分析政策的制定过程和成效。
通过对公共管理学的深入研究，本研究旨在提供对公共管理学的全面理解，并提出解决公共管理问题的有效方法和策略。这将对提高公共管理的效率和效果，推动社会的发展和进步具有重要意义。
公共管理学开题报告 篇二
公共管理学开题报告的目的是为了确定研究的主题和范围，并提供对该主题的背景、问题和目标的分析。本文将围绕公共管理学在数字化时代的挑战和机遇展开讨论，以及对该领域的研究问题和目标进行介绍。
在数字化时代，信息技术的快速发展和广泛应用给公共管理带来了许多挑战和机遇。公共管理学需要研究如何利用信息技术提高公共管理的效率和效果，如何应对信息安全和隐私保护的问题，以及如何适应数字化时代的新兴管理模式和方法。
在公共管理学的研究领域中，数字化时代的挑战和机遇是一个重要的问题。首先，数字化时代给公共管理带来了大数据的挑战，如何处理和分析海量的数据成为一个关键问题。其次，数字化时代给公共管理带来了信息安全和隐私保护的挑战，如何保护个人信息和防止信息泄露成为一个紧迫问题。此外，数字化时代也给公共管理带来了新的机遇，例如利用互联网和社交媒体提高公共参与和治理效果，利用大数据和人工智能提高政策制定和执行的效率。
本研究的目标是通过对公共管理学在数字化时代的研究，提出解决上述问题的有效方法和策略。具体而言，本研究将从以下几个方面展开研究：首先，通过对公共管理学的文献进行综述，总结和分析公共管理学在数字化时代的研究热点和趋势；其次，通过案例研究的方法，研究数字化时代的公共管理问题，分析其存在的挑战和解决方法；最后，通过问卷调查和访谈的方法，研究数字化时代的公共管理机遇，分析其应用和效果。
通过对公共管理学在数字化时代的深入研究，本研究旨在提供对公共管理学在数字化时代的全面理解，并提出解决数字化时代的公共管理问题的有效方法和策略。这将对推动公共管理的数字化转型，提高公共管理的效率和效果具有重要意义。
公共管理学开题报告 篇三
公共管理学开题报告
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。下面YJBYS小编为你送上公共管理学开题报告。
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(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为: y=l·exp(-b·t))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业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
