摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第10-18页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 能源效率测算的研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 能源效率影响因素的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.3 影响因素分析方法的研究现状 | 第14页 |
1.3 论文研究对象的选取、内容及结构 | 第14-16页 |
1.3.1 论文研究对象的选取 | 第14-15页 |
1.3.2 论文研究内容 | 第15页 |
1.3.3 论文的结构 | 第15-16页 |
1.4 论文创新点 | 第16-18页 |
第2章 相关理论基础 | 第18-24页 |
2.1 能源效率的内涵 | 第18-19页 |
2.1.1 单要素能源效率 | 第18-19页 |
2.1.2 全要素能源效率 | 第19页 |
2.2 全要素能源效率的测算方法 | 第19-21页 |
2.2.1 SFA方法 | 第19-20页 |
2.2.2 DEA方法 | 第20-21页 |
2.2.3 DEA-Malmquist指数方法 | 第21页 |
2.3 贝叶斯网络概述 | 第21-23页 |
2.3.1 贝叶斯网络的基本原理 | 第21-22页 |
2.3.2 贝叶斯网络的优势 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-24页 |
第3章 产业转移中典型园区全要素能源效率研究 | 第24-35页 |
3.1 DEA-Malmquist指数模型的构建 | 第24-27页 |
3.1.1 传统DEA模型 | 第24-26页 |
3.1.2 DEA-Malmquist指数模型 | 第26-27页 |
3.2 指标选取 | 第27-29页 |
3.2.1 指标选取原则 | 第27-28页 |
3.2.2 指标的选取及处理 | 第28-29页 |
3.3 典型园区全要素能源效率测算及分析 | 第29-33页 |
3.3.1 基于DEA模型的全要素能源效率测算及分析 | 第29-31页 |
3.3.2 基于Malmquist指数的全要素生产率测算及变动因子分析 | 第31-32页 |
3.3.3 全要素能源效率的计量分析 | 第32-33页 |
3.4 本章小结 | 第33-35页 |
第4章 产业转移中园区能效影响因素分析模型设计 | 第35-43页 |
4.1 分析模型总体框架 | 第35-36页 |
4.2 园区能效影响因素调查问卷设计 | 第36-37页 |
4.2.1 调查问卷的基本内容设计 | 第36页 |
4.2.2 调查问卷的核心内容设计 | 第36-37页 |
4.3 数据的描述性统计分析模型 | 第37-39页 |
4.4 关键影响因素分析模型 | 第39-41页 |
4.5 基于贝叶斯网络的能效影响路径分析模型 | 第41-42页 |
4.6 本章小结 | 第42-43页 |
第5章 产业转移中典型园区能效影响因素实证研究 | 第43-65页 |
5.1 调查问卷的分析 | 第43-44页 |
5.1.1 问卷的可靠性保障 | 第43-44页 |
5.1.2 问卷的发放与收集 | 第44页 |
5.2 数据的描述性统计分析 | 第44-47页 |
5.3 关键影响因素分析 | 第47-51页 |
5.3.1 适用性检验 | 第47页 |
5.3.2 特征值检验 | 第47-48页 |
5.3.3 主成分提取及因子命名 | 第48-50页 |
5.3.4 信度和效度检验 | 第50-51页 |
5.4 基于贝叶斯网络的能效影响路径分析 | 第51-62页 |
5.4.1 公因子得分 | 第51-52页 |
5.4.2 初始的能效影响路径 | 第52-53页 |
5.4.3 改进的能效影响路径 | 第53-56页 |
5.4.4 基于贝叶斯网络的能效影响路径结构检验 | 第56-61页 |
5.4.5 基于贝叶斯网络的能效影响因素分析 | 第61-62页 |
5.5 产业转移中高耗能园区能效提升策略 | 第62-64页 |
5.6 本章小结 | 第64-65页 |
第6章 研究成果与结论 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-70页 |
附录1 :产业转移中典型园区能效影响因素研究调查问卷 | 第70-73页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |