| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 研究内容和目标 | 第18-20页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.2.2 研究目标 | 第19-20页 |
| 1.3 研究方法与技术路线 | 第20-22页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-22页 |
| 1.4 主要创新点 | 第22-24页 |
| 2 理论基础与研究综述 | 第24-41页 |
| 2.1 数据包络分析研究综述 | 第24-33页 |
| 2.1.1 数据包络分析简介 | 第24-30页 |
| 2.1.2 数据包络分析最新研究进展 | 第30-33页 |
| 2.2 航空公司效率的研究进展 | 第33-40页 |
| 2.2.1 航空公司效率总体研究现状 | 第33-38页 |
| 2.2.2 网络结构的航空公司效率研究现状 | 第38-40页 |
| 2.3 现有研究不足 | 第40-41页 |
| 3 基于虚拟前沿面动态RAM的效率评价模型 | 第41-56页 |
| 3.1 问题提出及背景 | 第41页 |
| 3.2 虚拟前沿面动态RAM模型的提出 | 第41-46页 |
| 3.3 动态效率理论框架分析 | 第46-48页 |
| 3.4 实证分析 | 第48-55页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第48-50页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第50-54页 |
| 3.4.3 参考集选择的灵敏度分析 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于虚拟前沿面网络SBM的效率评价模型 | 第56-78页 |
| 4.1 问题提出及背景 | 第56页 |
| 4.2 虚拟前沿面网络SBM模型的提出 | 第56-60页 |
| 4.3 三阶段航空公司效率的理论框架 | 第60-63页 |
| 4.4 实证分析 | 第63-77页 |
| 4.4.1 数据来源 | 第63-64页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第64-73页 |
| 4.4.3 效率变化指数 | 第73-75页 |
| 4.4.4 参考集选择的灵敏度分析 | 第75-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 5 基于网络SBM的弱处理和强处理的效率评价模型 | 第78-100页 |
| 5.1 问题提出及背景 | 第78页 |
| 5.2 排放交易体系对航空业影响 | 第78-80页 |
| 5.3 弱处理网络SBM和强处理网络SBM模型的构建 | 第80-82页 |
| 5.4 考虑非期望产出的航空公司效率理论框架 | 第82-83页 |
| 5.5 实证分析 | 第83-98页 |
| 5.5.1 数据来源 | 第83-84页 |
| 5.5.2 结果分析 | 第84-95页 |
| 5.5.3 效率变化指数 | 第95-98页 |
| 5.5.4 政策启示 | 第98页 |
| 5.6 本章小结 | 第98-100页 |
| 6 考虑非期望产出的网络RAM模型 | 第100-113页 |
| 6.1 问题提出及背景 | 第100页 |
| 6.2 弱处理网络RAM模型的构建 | 第100-102页 |
| 6.3 实证分析 | 第102-112页 |
| 6.3.1 理论框架 | 第102-103页 |
| 6.3.2 数据来源 | 第103-105页 |
| 6.3.3 结果分析 | 第105-109页 |
| 6.3.4 效率变化指数 | 第109-112页 |
| 6.4 本章小结 | 第112-113页 |
| 7 结论与展望 | 第113-117页 |
| 7.1 结论 | 第113-115页 |
| 7.2 研究局限性及展望 | 第115-117页 |
| 7.2.1 研究局限性 | 第115-116页 |
| 7.2.2 研究展望 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-128页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第128-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 作者简介 | 第130页 |