| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 基本思路和内容 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基本思路 | 第13-14页 |
| 1.2.2 主要内容 | 第14-15页 |
| 1.2.3 技术路线图 | 第15-17页 |
| 第二章 生态效率研究的理论分析 | 第17-23页 |
| 2.1 生态效率概念及其发展 | 第17-20页 |
| 2.2 生态效率测度方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 经济环境比值法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据包络分析法 | 第21-23页 |
| 第三章 生态效率评价指标确立及模型介绍 | 第23-33页 |
| 3.1 评价指标体系构建 | 第23-26页 |
| 3.1.1 现有文献关于生态效率评价指标体系的研究 | 第23-24页 |
| 3.1.2 本文钢铁企业生态效率指标体系的选取 | 第24-26页 |
| 3.2 评价模型选择 | 第26-33页 |
| 3.2.1 DEA方法概述 | 第26-30页 |
| 3.2.1.1 DEA-CCR模型 | 第27-28页 |
| 3.2.1.2 DEA-BCC模型 | 第28-29页 |
| 3.2.1.3 超效率模型 | 第29-30页 |
| 3.2.1.4 Malmquist指数模型 | 第30页 |
| 3.2.2 Tobit模型分析 | 第30-33页 |
| 第四章 河北钢铁股份有限公司生态效率评价实证分析 | 第33-55页 |
| 4.1 数据来源及指标说明 | 第33-34页 |
| 4.2 时间序列分析 | 第34-43页 |
| 4.2.1 评价数据处理 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于DEA多模型的效率评价 | 第35-43页 |
| 4.2.2.1 基于CCR模型 | 第35-37页 |
| 4.2.2.2 基于BCC模型 | 第37-38页 |
| 4.2.2.3 基于超效率模型 | 第38-40页 |
| 4.2.2.4 基于Malmquist模型分析 | 第40-43页 |
| 4.3 对比分析 | 第43-52页 |
| 4.3.1 对比数据处理 | 第43-45页 |
| 4.3.2 DEA多模型分析 | 第45-52页 |
| 4.3.2.1 基于BCC模型 | 第45-47页 |
| 4.3.2.2 投入冗余分析 | 第47-48页 |
| 4.3.2.3 基于超效率模型 | 第48-50页 |
| 4.3.2.4 基于Malmquist模型 | 第50-52页 |
| 4.4 结论 | 第52-55页 |
| 第五章 钢铁企业生态效率影响因素分析 | 第55-67页 |
| 5.1 选取的影响因素指标说明 | 第55-59页 |
| 5.2 DEA-Tobit模型分析 | 第59-67页 |
| 5.2.1 回归模型建立与数据获取 | 第59-62页 |
| 5.2.2 回归结果计算 | 第62-63页 |
| 5.2.3 实证结果及评价 | 第63-67页 |
| 第六章 结论及对策建议 | 第67-73页 |
| 6.1 实证研究结论总结 | 第67-68页 |
| 6.2 政策建议及研究展望 | 第68-73页 |
| 6.2.1 政策建议 | 第68-72页 |
| 6.2.2 研究不足、创新与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第79页 |