| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题依据 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究框架 | 第12-13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 可能的创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 文献综述 | 第15-21页 |
| 2.1 空港航空物流 | 第15-17页 |
| 2.1.1 航空货运物流 | 第15-16页 |
| 2.1.2 国际货运枢纽 | 第16页 |
| 2.1.3 空港经济产业模式 | 第16-17页 |
| 2.2 产业联动理论综述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 产业联动概念界定 | 第17-18页 |
| 2.2.2 产业联动的理论内涵 | 第18-19页 |
| 2.3 空港航空物流的产业联动述评 | 第19-21页 |
| 第三章 国内外空港航空物流产业联动模式及其启示 | 第21-31页 |
| 3.1 国际航空物流货运枢纽发展模式的概念与分类 | 第21-26页 |
| 3.1.1 国际航空货运枢纽的概念 | 第21-22页 |
| 3.1.2 国际航空货运枢纽的特征 | 第22-24页 |
| 3.1.3 国际航空货运枢纽的分类 | 第24-26页 |
| 3.2 典型的国际航空物流货运枢纽机场的联动发展模式 | 第26-29页 |
| 3.2.1 美国孟菲斯国际机场 | 第27页 |
| 3.2.2 德国法兰克福机场 | 第27-28页 |
| 3.2.3 荷兰阿姆斯特丹机场 | 第28-29页 |
| 3.3 郑州航空港区产业联动模式的启示 | 第29-31页 |
| 第四章 基于MS-VAR模型的产业联动实证分析 | 第31-42页 |
| 4.1 研究方法的介绍 | 第31-34页 |
| 4.1.1 先验概率与后验概率 | 第31页 |
| 4.1.2 马尔科夫状态转换的向量自回归模型（MS-VAR模型） | 第31-33页 |
| 4.1.3 状态依赖的脉冲响应函数分析 | 第33-34页 |
| 4.2 变量选择和数据处理 | 第34页 |
| 4.3 数据描述性统计 | 第34-35页 |
| 4.4 实证结果与分析 | 第35-42页 |
| 4.4.1 协整分析 | 第35-37页 |
| 4.4.2 Granger因果关系检验 | 第37-39页 |
| 4.4.3 MS-VAR模型的建立 | 第39页 |
| 4.4.4 状态转换分析 | 第39-40页 |
| 4.4.5 脉冲影响分析 | 第40页 |
| 4.4.6 小结 | 第40-42页 |
| 第五章 结语 | 第42-45页 |
| 5.1 结论与建议 | 第42-43页 |
| 5.2 展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 简历 | 第52页 |