| 1． 引言 | 第1-12页 |
| 1．1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1．2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1．3 问题的提出 | 第11-12页 |
| 2． DEA方法介绍 | 第12-21页 |
| 2．1 DEA模型研究综述 | 第12-17页 |
| 2．2 基本的 DEA模型 | 第17-21页 |
| 2．2．1 C~2R模型 | 第17-19页 |
| 2．2．2 C~2GS~2模型 | 第19-21页 |
| 3． 规模收益和要素可处置性 | 第21-28页 |
| 3．1 基本概念 | 第21-23页 |
| 3．2 投入产出向量的公理体系 | 第23-24页 |
| 3．3 规模收益 | 第24-25页 |
| 3．4 要素可处置性 | 第25-26页 |
| 3．4．1 投入可处置性 | 第26页 |
| 3．4．2 产出可处置性 | 第26页 |
| 3．5 规模收益和要素可处置性下的生产可能集 | 第26-28页 |
| 4． 技术效率测算 | 第28-35页 |
| 4．1 技术效率的经济意义 | 第28-29页 |
| 4．2 全要素生产率 | 第29-30页 |
| 4．3 技术效率测算的基本方法 | 第30-35页 |
| 4．3．1 参数方法 | 第30-32页 |
| 4．3．2 非参数方法 | 第32-35页 |
| 5． 用于技术效率测算的几种距离函数 | 第35-39页 |
| 5．1 Farrell距离函数 | 第35-36页 |
| 5．2 Shephard距离函数 | 第36页 |
| 5．3 McFadden距离函数 | 第36页 |
| 5．4 CCF距离函数 | 第36-39页 |
| 6． 基于定向技术距离函数的技术效率测算与分解 | 第39-45页 |
| 6．1 不同规模收益和要素可处置性下 CCF距离函数的 DEA模型 | 第40-42页 |
| 6．2 技术效率的分解 | 第42-45页 |
| 7． 实证分析 | 第45-58页 |
| 7．1 背景 | 第45-46页 |
| 7．2 决策单元选择 | 第46页 |
| 7．3 指标体系选取 | 第46-48页 |
| 7．3．1 输入指标 | 第47页 |
| 7．3．2 输出指标 | 第47-48页 |
| 7．4 运算结果分析 | 第48-54页 |
| 7．4．1 综合效率 | 第48-51页 |
| 7．4．2 规模效率 | 第51-52页 |
| 7．4．3 要素可处置度 | 第52-53页 |
| 7．4．4 纯技术效率 | 第53-54页 |
| 7．5 对中国零售企业的借鉴意义 | 第54-58页 |
| 7．5．1 优化业态结构、创新经营特色，提高行业整体竞争力 | 第54-55页 |
| 7．5．2 稳步推广和完善连锁经营，实现规模效益 | 第55-56页 |
| 7．5．3 优化资源配置、强化人力资源管理 | 第56页 |
| 7．5．4 提高管理和信息化水平，为零售业开辟更为广阔的发展空间 | 第56-58页 |
| 8． 结束语 | 第58-60页 |
| 8．1 主要工作 | 第58页 |
| 8．2 今后工作展望 | 第58-60页 |
| 附表 | 第60-63页 |
| 附表1 决策单元输入输出数据 | 第60-61页 |
| 附表2 技术效率测算结果 | 第61-62页 |
| 附表3 根据综合效率值调整后投入产出值对比情况表 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 四川大学学位论文创新性声明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
