| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及目的 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的 | 第10页 |
| 1.2 研究内容及意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究方法及技术路径 | 第12-15页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第12页 |
| 1.3.2 技术路径 | 第12-13页 |
| 1.3.3 创新之处 | 第13-15页 |
| 第二章 相关研究文献综述 | 第15-25页 |
| 2.1 金融软件企业概念界定 | 第15页 |
| 2.2 企业效率概念综述 | 第15-17页 |
| 2.3 企业效率指标研究综述 | 第17-22页 |
| 2.3.1 研发技术性指标研究综述 | 第19-21页 |
| 2.3.2 规模性指标研究综述 | 第21页 |
| 2.3.3 盈利性指标研究综述 | 第21-22页 |
| 2.4 企业效率评价方法综述 | 第22-25页 |
| 第三章 指标选择与模型建构 | 第25-32页 |
| 3.1 输入输出指标选取 | 第25-28页 |
| 3.1.1 研究指标初选 | 第25-27页 |
| 3.1.2 指标的筛选与调整 | 第27-28页 |
| 3.2 DEA模型简介 | 第28-30页 |
| 3.3 MAlmquist指数分析 | 第30-31页 |
| 3.3.1 Malmquist生产率指数界定 | 第30-31页 |
| 3.3.2 基于Malmquist指数的效率动态分析 | 第31页 |
| 3.4 模型的建构 | 第31-32页 |
| 第四章 企业效率计算与分析 | 第32-48页 |
| 4.1 样本数据来源 | 第32-34页 |
| 4.1.1 样本选取原则 | 第32-33页 |
| 4.1.2 研究样本的选定 | 第33页 |
| 4.1.3 原始数据的获取和无量纲化处理 | 第33-34页 |
| 4.2 金融软件企业年度效率分析 | 第34-39页 |
| 4.2.1 样本企业的有效性判断和分析 | 第34-36页 |
| 4.2.2 年度规模收益分析 | 第36-38页 |
| 4.2.3 对无效DEA企业的改进 | 第38-39页 |
| 4.3 金融软件企业纵向效率分析 | 第39-43页 |
| 4.3.1 技术效率分析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 规模效率分析 | 第41-42页 |
| 4.3.3 纯技术效率分析 | 第42-43页 |
| 4.4 Malmquist指数计算与分析 | 第43-48页 |
| 4.4.1 Malmquist指数变动分析 | 第43-46页 |
| 4.4.2 Malmquist指数变动分析结论 | 第46-48页 |
| 第五章 研究结论与对策建议 | 第48-54页 |
| 5.1 主要研究结论 | 第48-49页 |
| 5.1.1 以2013年至2017年数据为基础的研究结论 | 第48-49页 |
| 5.1.2 全要素生产率的动态研究结论 | 第49页 |
| 5.2 对策建议 | 第49-52页 |
| 5.2.1 关注技术效率指标,坚持长远研发投入 | 第49-50页 |
| 5.2.2 加强资产指标投入,提高盈利指标效率 | 第50页 |
| 5.2.3 提高规模指标效率,提升企业整体经营 | 第50-51页 |
| 5.2.4 适度运用财务杠杆,防范市场经营风险 | 第51-52页 |
| 5.3 研究不足及未来的研究展望 | 第52-54页 |
| 5.3.1 研究不足 | 第52-53页 |
| 5.3.2 未来的研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题 | 第59-60页 |
| 后记 | 第60页 |