| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 导论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 研究思路与研究方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 2 产业效率及DEA模型相关理论概述 | 第15-27页 |
| 2.1 产业效率概念基础 | 第15-17页 |
| 2.1.1 效率及产业效率的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 效率的评价方法 | 第16-17页 |
| 2.2 数据包络分析（the Data Envelopment Analysis，简称DEA） | 第17-22页 |
| 2.2.1 DEA模型的概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 固定规模报酬DEA模型(C2R模型) | 第19-22页 |
| 2.2.3 变动规模报酬DEA模型（BCC模型） | 第22页 |
| 2.3 国内外相关研究状况概述 | 第22-26页 |
| 2.3.1 国外研究 | 第22-24页 |
| 2.3.2 国内研究 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 贵州省煤炭产业发展现状 | 第27-32页 |
| 3.1 贵州省煤炭资源优势 | 第27-29页 |
| 3.2 贵州省煤炭产业发展现状 | 第29-30页 |
| 3.3 煤炭产业在贵州省社会经济发展中的地位 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 贵州省煤炭产业效率的DEA分析 | 第32-47页 |
| 4.1 DEA模型的选取 | 第32页 |
| 4.2 DEA模型的评价思路 | 第32-33页 |
| 4.3 构建评价指标体系 | 第33-37页 |
| 4.3.1 决策单元的选取 | 第33页 |
| 4.3.2 建立评价指标的原则 | 第33-34页 |
| 4.3.3 建立评价指标体系 | 第34-35页 |
| 4.3.4 样本数据的选择及统计性描述 | 第35-37页 |
| 4.4 实证结果 | 第37-42页 |
| 4.4.1 相对纯技术效率分析 | 第37-38页 |
| 4.4.2 相对规模效率分析 | 第38-41页 |
| 4.4.3 相对综合技术效率分析 | 第41-42页 |
| 4.5 贵州省煤炭产业效率低的原因分析 | 第42-46页 |
| 4.5.1 专业技术落后，煤炭产品开发不足 | 第42-44页 |
| 4.5.2 劳动力密度大，劳动者专业素质低 | 第44-45页 |
| 4.5.3 产业集中度不高，规模经济不明显 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 贵州省煤炭产业效率提高的对策研究 | 第47-54页 |
| 5.1 宏观方面 | 第47-50页 |
| 5.1.1 强力推进技术创新，提高煤炭资源回采率 | 第47-48页 |
| 5.1.2 提高人力资源水平，培养引进高层次人才 | 第48-49页 |
| 5.1.3 引导产业集聚发展，提高规模经济效益 | 第49-50页 |
| 5.1.4 明确发展理念，推动科学发展 | 第50页 |
| 5.2 微观方面 | 第50-53页 |
| 5.2.1 鼓励企业技术创新，延伸产业链长度 | 第50-51页 |
| 5.2.2 提高煤炭开采效率，使煤炭优质优用 | 第51-52页 |
| 5.2.3 加强企业内部管理，提高发展质量和效益 | 第52-53页 |
| 5.2.4 淘汰低效率小企业，组建综合型大企业 | 第53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 主要结论 | 第54-55页 |
| 6.2 可能的创新点 | 第55页 |
| 6.3 不足与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-68页 |
| 致谢 | 第68页 |