| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 产业转移与制造业转移研究现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.2 制造业企业迁徙适配区域选择方法研究现状与发展趋势 | 第12页 |
| 1.2.3 企业成长理论及其与财务信息的关系 | 第12-13页 |
| 1.2.4 企业迁徙的非线性黑箱特点及机器学习方法简介 | 第13-15页 |
| 1.3 研究框架与论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 理论基础与模型变量选择 | 第17-25页 |
| 2.1 地域产业承载系统适配性及目标变量选择 | 第17-19页 |
| 2.1.1 地域产业承载系统适配性评价指标体系 | 第17-18页 |
| 2.1.2 中国各省产业承载系统适配性等级划分 | 第18-19页 |
| 2.2 影响企业迁徙的量化特征及预测变量选择 | 第19-25页 |
| 2.2.1 企业量化特征集构建思路 | 第19-21页 |
| 2.2.2 企业财务特征选取 | 第21-25页 |
| 第三章 制造业企业迁徙适配区域选择模型 | 第25-30页 |
| 3.1 基本思路 | 第25-26页 |
| 3.1.1 现有方法存在的问题 | 第25页 |
| 3.1.2 问题解决思路 | 第25-26页 |
| 3.2 MSRS-ML/FV-ME理论模型 | 第26-28页 |
| 3.2.1 MSRS-ML/FV-ME模型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 形式化描述 | 第27-28页 |
| 3.3 MSRS-ML/FV-ME方法步骤 | 第28-30页 |
| 3.3.1 分类器学习 | 第28页 |
| 3.3.2 适配区域预测 | 第28-30页 |
| 第四章 汽车制造业企业迁徙适配区域选择实例 | 第30-42页 |
| 4.1 数据提取与预处理 | 第30-38页 |
| 4.1.1 企业财务特征数据 | 第30-31页 |
| 4.1.2 汽车制造业跨省转移数据 | 第31-38页 |
| 4.2 数据处理方法 | 第38-39页 |
| 4.2.1 处理过程简述 | 第38页 |
| 4.2.2 评估指标选择与计算 | 第38-39页 |
| 4.3 结果验证 | 第39-42页 |
| 4.3.1 三折测试结果 | 第39页 |
| 4.3.2 三折1000次测试结果 | 第39-40页 |
| 4.3.3 五折测试结果 | 第40-42页 |
| 第五章 结论 | 第42-44页 |
| 5.1 本文的基本结论 | 第42页 |
| 5.2 研究不足与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 附录A：（攻读学位期间主要研究成果） | 第49-50页 |
| 附录B： 企业财务特征列表 | 第50-55页 |
| 附录C： 预测变量描述统计表 | 第55-59页 |
| 附录D： 算法源代码（R3.2） | 第59-60页 |
