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区域物流发展多方法评价研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 引言第13-19页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13页
        1.1.2 研究目的与意义第13-14页
    1.2 研究对象和范围第14页
        1.2.1 研究对象第14页
        1.2.2 研究范围第14页
    1.3 研究主要内容和框架第14-16页
        1.3.1 研究内容第15页
        1.3.2 技术路线第15-16页
    1.4 研究方法与创新点第16-19页
        1.4.1 研究方法第16-18页
        1.4.2 本文创新点第18-19页
2 中国物流业发展现状与文献研究综述第19-33页
    2.1 物流业发展总体情况第19-25页
        2.1.1 物流产业规模第19-23页
        2.1.2 重点物流企业经营状况第23-25页
    2.2 物流设备与技术发展现状第25-29页
        2.2.1 基础设施建设第25-27页
        2.2.2 物流技术装备发展状况第27-28页
        2.2.3 物流信息化发展状况第28-29页
    2.3 物流业发展相关规划与政策第29-30页
        2.3.1 中国物流业发展中长期规划第29页
        2.3.2 近年来相关政策出台情况第29-30页
    2.4 文献综述第30-33页
        2.4.1 国外研究综述第30-31页
        2.4.2 国内研究综述第31-33页
3 物流产业发展趋势及协调度研究第33-49页
    3.1 基于LOGISTIC回归模型分析我国区域物流发展趋势第33-38页
        3.1.1 模型构建与指标选取第33-35页
        3.1.2 区域物流产业发展趋势分析第35-38页
    3.2 我国物流产业-经济-交通基础设施复合系统协调发展研究第38-47页
        3.2.1 模型构建第38-40页
        3.2.2 指标选取与模型分析第40-47页
    3.3 结论第47-49页
4 区域物流发展评价与聚类研究第49-67页
    4.1 “十二五”初期我国区域物流发展评价与聚类分析第49-57页
    4.2 “十二五”末期我国区域物流发展评价与聚类分析第57-66页
    4.3 结论第66-67页
5 基于三阶段数据包络分析方法的物流效率研究第67-91页
    5.1 数据包络分析方法第67-71页
        5.1.1 技术效率的概念第67页
        5.1.2 数据包络分析方法简绍第67-71页
    5.2 一阶段数据包络分析第71-77页
    5.3 二阶段剔除外部环境与随机误差影响第77-82页
    5.4 三阶段数据包络分析第82-89页
    5.5 结论第89-91页
6 多属性决策的综合离差最大化模型研究第91-109页
    6.1 基本情况介绍第91-92页
    6.2 决策方法推导第92-94页
    6.3 模型案例验证第94-96页
    6.4 基于综合离差最大化与灰色关联分析的物流评价模型研究第96-101页
        6.4.1 邓氏灰色关联分析模型第96-97页
        6.4.2 评价模型建立步骤第97-98页
        6.4.3 西北五省物流效率评价第98-101页
    6.5 双层评价指标物流绩效评价模型研究第101-107页
        6.5.1 评价模型建立步骤第102-103页
        6.5.2 双层指标物流排序评价分析第103-107页
    6.6 结论第107-109页
7 物流产业与区域经济互动影响分析研究第109-135页
    7.1 我国经济对物流产业的影响第109-111页
    7.2 物流产业与区域经济长期关系分析第111-119页
        7.2.1 数据准备与处理第112-114页
        7.2.2 VAR模型分析与协整检验第114-119页
    7.3 基于我国31省市面板数据的物流产业与经济关系研究第119-133页
        7.3.1 数据准备与处理第119-126页
        7.3.2 面板数据模型简介第126-127页
        7.3.3 面板数据模型的设定与检验第127-129页
        7.3.4 面板数据建模分析第129-133页
    7.4 结论第133-135页
8 结论与展望第135-139页
    8.1 结论第135-136页
    8.2 研究展望第136-139页
参考文献第139-143页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第143-147页
学位论文数据集第147页

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