基于DEA的长三角城市空间效率差异研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究方法与理论框架 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究方法 | 第11页 |
| 1.2.2 理论框架 | 第11-12页 |
| 1.2.3 主要内容 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第13-17页 |
| 1.3.1 国内研究理论综述 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国外研究理论综述 | 第15-17页 |
| 2 城市空间效率的基础理论 | 第17-23页 |
| 2.1 理论知识 | 第17-18页 |
| 2.1.1 区位理论 | 第17页 |
| 2.1.2 集聚理论 | 第17-18页 |
| 2.2 概念体系 | 第18-23页 |
| 2.2.1 数据包络分析 | 第18-21页 |
| 2.2.2 城市空间与城市空间效率 | 第21-23页 |
| 3 城市空间效率模型与评价指标体系的构建 | 第23-30页 |
| 3.1 研究区域 | 第23页 |
| 3.2 城市空间效率的指标体系 | 第23-28页 |
| 3.2.1 投入方面 | 第24-25页 |
| 3.2.2 产出方面 | 第25-28页 |
| 3.3 城市空间效率模型的构建 | 第28-29页 |
| 3.3.1 指标体系和模型构建的原则 | 第28页 |
| 3.3.2 DMU的选择 | 第28页 |
| 3.3.3 城市空间效率模型 | 第28-29页 |
| 3.4 数据来源与分析方法 | 第29-30页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第29页 |
| 3.4.2 分析方法 | 第29-30页 |
| 4 基于数据包络分析的长三角城市空间效率研究 | 第30-47页 |
| 4.1 长三角城市空间效率的总体特征 | 第31-33页 |
| 4.1.1 总体水平较高 | 第32页 |
| 4.1.2 出现高位波动 | 第32-33页 |
| 4.1.3 差异不断缩小 | 第33页 |
| 4.2 长三角城市空间效率解析 | 第33-47页 |
| 4.2.1 总效率(O.E) | 第33-38页 |
| 4.2.2 基于GIS数字化的总效率变化 | 第38-40页 |
| 4.2.3 技术效率、规模效率、规模收益 | 第40-47页 |
| 5 城市空间效率的影响因子分析 | 第47-52页 |
| 5.1 城市空间效率的一般影响因子 | 第47-51页 |
| 5.1.1 自然条件 | 第47-48页 |
| 5.1.2 经济水平 | 第48页 |
| 5.1.3 产业结构 | 第48-49页 |
| 5.1.4 区位条件 | 第49-50页 |
| 5.1.5 人口规模 | 第50页 |
| 5.1.6 政策干预 | 第50-51页 |
| 5.2 城市空间效率的特殊影响因子 | 第51-52页 |
| 6 提升城市空间效率的对策和经验借鉴 | 第52-56页 |
| 6.1 经验借鉴 | 第52-53页 |
| 6.1.1 美国 | 第52页 |
| 6.1.2 日本 | 第52-53页 |
| 6.1.3 新加坡 | 第53页 |
| 6.2 提升城市空间效率的对策 | 第53-56页 |
| 6.2.1 提高产业层次、调整产业结构 | 第53页 |
| 6.2.2 注重城市规模、调整用地结构 | 第53-54页 |
| 6.2.3 借鉴国外经验、挖掘空间潜力 | 第54-55页 |
| 6.2.4 整合工业用地、加强用地管理 | 第55页 |
| 6.2.5 注重环境保护、提高科技水平 | 第55页 |
| 6.2.6 加强政策引导、强化政府职能 | 第55-56页 |
| 7 结论与展望 | 第56-58页 |
| 7.1 研究结论 | 第56页 |
| 7.2 创新之处 | 第56-57页 |
| 7.3 不足与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
