| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4 论文可能的创新之处 | 第15-16页 |
| 第2章 县域城镇化质量相关理论及评价指标体系的构建 | 第16-26页 |
| 2.1 县域城镇化质量的相关理论 | 第16-17页 |
| 2.1.1 新型城镇化的概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 县域城镇化质量的测度 | 第17页 |
| 2.2 指标体系设计的指导思想及原则 | 第17-18页 |
| 2.3 指标体系的构建 | 第18-20页 |
| 2.4 基于ROWA算子的交互式指标权重 | 第20-26页 |
| 2.4.1 问题描述 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基本原理及计算过程 | 第21-26页 |
| 第3章 县域城镇化质量评价与预测方法概述 | 第26-33页 |
| 3.1 基于因子分析的县域城镇化质量静态评价法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 因子分析法的基本原理 | 第26页 |
| 3.1.2 因子分析法的计算步骤 | 第26-27页 |
| 3.2 基于动态激励的县域城镇化质量动态评价法 | 第27-30页 |
| 3.2.1 动态激励法的基本原理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 动态激励模型 | 第28-30页 |
| 3.3 城镇化质量预测模型 | 第30-33页 |
| 3.3.1 灰色预测法基本原理 | 第30-31页 |
| 3.3.2 灰色预测GM(1,1)模型 | 第31-33页 |
| 第4章 实证分析 | 第33-57页 |
| 4.1 样本选择及数据来源 | 第33页 |
| 4.2 江西县域城镇化质量静态评价 | 第33-45页 |
| 4.2.1 各维度静态评价 | 第34-41页 |
| 4.2.2 城镇化质量静态综合评价 | 第41-45页 |
| 4.3 江西县域城镇化质量动态评价 | 第45-54页 |
| 4.3.1 各维度动态评价 | 第45-53页 |
| 4.3.2 城镇化质量动态综合评价 | 第53-54页 |
| 4.4 2016 年江西县域城镇化质量的预测 | 第54-57页 |
| 第5章 江西县域城镇化质量分析 | 第57-65页 |
| 5.1 动态激励与传统动态下江西县域城镇化质量的对比分析 | 第57-59页 |
| 5.1.1 传统动态意义下城镇化质量分析 | 第57-58页 |
| 5.1.2 动态激励与传统动态下城镇化质量对比分析 | 第58-59页 |
| 5.2 江西县域城镇化质量静动态评价对比分析 | 第59-62页 |
| 5.3 江西县域城镇化质量空间差异分析 | 第62-64页 |
| 5.4 对策建议 | 第64-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-68页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第65-66页 |
| 6.2 不足与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第72页 |
