| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 一 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.5 研究框架 | 第13-14页 |
| 二 文献综述与相关理论 | 第14-23页 |
| 2.1 效率的测度 | 第14-16页 |
| 2.1.1 技术效率 | 第14-15页 |
| 2.1.2 纯技术效率与规模效率 | 第15页 |
| 2.1.3 全要素生产率 | 第15-16页 |
| 2.2 效率的测度方法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 随机前沿分析方法 | 第16页 |
| 2.2.2 数据包络分析方法 | 第16-17页 |
| 2.3 国内外钢铁企业效率研究 | 第17-20页 |
| 2.3.1 国外文献综述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 国内文献综述 | 第18-20页 |
| 2.4 权重约束的DEA模型 | 第20-23页 |
| 三 评价钢铁企业效率的DEA模型 | 第23-30页 |
| 3.1 广义DEA模型下的C~2R和B~2C模型 | 第23-25页 |
| 3.2 Malmquist生产率指数 | 第25-27页 |
| 3.2.1 Malmquist生产率指数的定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 Malmquist生产率指数的分解及含义 | 第27页 |
| 3.3 权重约束的广义DEA模型 | 第27-30页 |
| 四 基于DEA方法的钢铁上市公司效率的实证研究 | 第30-52页 |
| 4.1 样本的选取 | 第30-32页 |
| 4.2 投入产出指标的选取 | 第32-36页 |
| 4.2.1 钢铁上市公司指标的选择原则 | 第32-35页 |
| 4.2.2 投入产出指标的分析 | 第35页 |
| 4.2.3 投入产出指标的权重 | 第35-36页 |
| 4.3 决策单元数据的处理 | 第36页 |
| 4.4 钢铁上市公司效率的模型构建 | 第36-38页 |
| 4.5 效率测算的结果分析 | 第38-48页 |
| 4.5.1 2007-2014年28家钢铁上市公司的效率分析 | 第38-42页 |
| 4.5.2 2007-2014年28家钢铁上市公司分地区的效率分析 | 第42-44页 |
| 4.5.3 2007-2014年28家钢铁上市公司分规模的效率分析 | 第44-46页 |
| 4.5.4 2007-2014年三大钢铁央企的效率分析 | 第46-48页 |
| 4.6 效率影响因素的回归分析 | 第48-52页 |
| 4.6.1 效率影响因素的选取 | 第48-49页 |
| 4.6.2 面板数据的Tobit回归模型 | 第49页 |
| 4.6.3 计算结果分析 | 第49-52页 |
| 五 基于Malmquist指数的钢铁上市公司效率的实证研究 | 第52-63页 |
| 5.1 2007-2014年28家钢铁上市公司的动态效率分析 | 第52-56页 |
| 5.2 2007-2014年28家钢铁上市公司分地区的动态效率分析 | 第56-59页 |
| 5.3 2007-2014年28家钢铁上市公司分规模的动态效率分析 | 第59-61页 |
| 5.4 2007-2014年三大钢铁央企的动态效率分析 | 第61-63页 |
| 六 研究结论与政策建议 | 第63-68页 |
| 6.1 研究结论 | 第63-64页 |
| 6.2 政策建议 | 第64-66页 |
| 6.2.1 积极落实国家节能减排和淘汰落后产能的政策 | 第64-65页 |
| 6.2.2 加大研发投入,提升创新能力 | 第65页 |
| 6.2.3 引入民间资本,提高企业内部管理水平 | 第65页 |
| 6.2.4 进一步推动钢铁业兼并重组,提高市场集中度 | 第65-66页 |
| 6.2.5 进一步给予钢铁行业支持,尤其是中西部钢企 | 第66页 |
| 6.3 研究不足与展望 | 第66-68页 |
| 6.3.1 研究不足 | 第66-67页 |
| 6.3.2 未来展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 攻读硕士研究生期间参加的科研课题 | 第75页 |
