资源型城市转型效果评价与预测研究--以淮南市为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第13-32页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第16-18页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-25页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第20-25页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第25-27页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第25-26页 |
| 1.4.2 研究框架 | 第26-27页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第27-30页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第27-29页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第29-30页 |
| 1.6 研究创新点 | 第30-32页 |
| 2 资源型城市转型理论基础 | 第32-45页 |
| 2.1 资源型城市概念、分类与特征 | 第32-36页 |
| 2.1.1 资源型城市概念 | 第32页 |
| 2.1.2 资源型城市类型 | 第32-34页 |
| 2.1.3 国内资源型城市主要特点 | 第34-36页 |
| 2.2 资源型城市转型内涵与意义 | 第36-40页 |
| 2.2.1 资源型城市转型内涵 | 第36-37页 |
| 2.2.2 资源型城市转型意义 | 第37-38页 |
| 2.2.3 资源型城市转型基本特征 | 第38-40页 |
| 2.3 资源型城市优势理论 | 第40-43页 |
| 2.3.1 比较优势理论 | 第40-41页 |
| 2.3.2 资源诅咒理论 | 第41页 |
| 2.3.3 资源优势与资源诅咒 | 第41-42页 |
| 2.3.4 比较优势与竞争优势 | 第42-43页 |
| 2.4 资源型城市研究简要评述 | 第43-45页 |
| 3 资源型城市转型效果评价 | 第45-72页 |
| 3.1 资源型城市转型效果评价指标体系 | 第45-49页 |
| 3.1.1 评价原则 | 第45-46页 |
| 3.1.2 评价流程 | 第46-47页 |
| 3.1.3 评价体系设计 | 第47-49页 |
| 3.2 资源型城市转型效果评价方法与模型 | 第49-56页 |
| 3.2.1 主要评价方法 | 第49-50页 |
| 3.2.2 资源型城市转型效果整体模型 | 第50-53页 |
| 3.2.3 资源型城市转型整体模型的优缺点 | 第53-56页 |
| 3.3 基于集成学习的评价模型构建 | 第56-60页 |
| 3.3.1 单一模型选择 | 第56-60页 |
| 3.3.2 集成学习模型构建 | 第60页 |
| 3.4 淮南市资源型转型效果评价 | 第60-71页 |
| 3.4.1 城市基本特征 | 第60-63页 |
| 3.4.2 城市转型基本现状 | 第63-66页 |
| 3.4.3 转型评价数据选取 | 第66页 |
| 3.4.4 转型评价数据处理 | 第66-70页 |
| 3.4.5 转型评价结果 | 第70-71页 |
| 3.5 研究结论 | 第71-72页 |
| 4 资源型城市转型机理与路径分析 | 第72-88页 |
| 4.1 基于SEM的转型路径模型构建 | 第72-74页 |
| 4.1.1 SEM简介 | 第72页 |
| 4.1.2 EM-SEM模型构建 | 第72-73页 |
| 4.1.3 SEM模型的优、缺点 | 第73-74页 |
| 4.2 淮南市城市转型机理与路径研究 | 第74-85页 |
| 4.2.1 研究假设 | 第74-76页 |
| 4.2.2 测量指标构建 | 第76-79页 |
| 4.2.3 数据来源与选取 | 第79页 |
| 4.2.4 信度、效度分析 | 第79-81页 |
| 4.2.5 初始关系检验 | 第81-84页 |
| 4.2.6 作用关系修正 | 第84页 |
| 4.2.7 作用关系确立 | 第84-85页 |
| 4.3 研究结论 | 第85-88页 |
| 5 资源型城市转型预测研究 | 第88-104页 |
| 5.1 时间序列分析的基本理论 | 第88-92页 |
| 5.1.1 时间序列的定义 | 第88-89页 |
| 5.1.2 时间序列的表示 | 第89-90页 |
| 5.1.3 时间序列分析主要研究方向 | 第90-92页 |
| 5.2 基于ARMA的预测模型构建 | 第92-96页 |
| 5.2.1 ARMA模型 | 第92-95页 |
| 5.2.2 平稳时间序列模型 | 第95页 |
| 5.2.3 基于ARMA时间序列分析步骤 | 第95-96页 |
| 5.3 淮南市城市转型预测研究 | 第96-103页 |
| 5.3.1 转型发展预测的数据来源 | 第96页 |
| 5.3.2 基于产业结构影响因素的转型预测 | 第96-102页 |
| 5.3.3 基于转型影响因素的转型整体预测 | 第102-103页 |
| 5.4 研究结论 | 第103-104页 |
| 6 淮南市资源型城市转型对策建议 | 第104-112页 |
| 6.1 优化产业结构水平 | 第104-107页 |
| 6.1.1 发展旅游经济 | 第105页 |
| 6.1.2 深耕第三产业经济 | 第105-106页 |
| 6.1.3 打造大数据产业经济新格局 | 第106-107页 |
| 6.2 提升经济发展实力 | 第107-109页 |
| 6.2.1 继续推进供给侧结构性改革 | 第107-108页 |
| 6.2.2 加大人力资本和科技创新投入 | 第108页 |
| 6.2.3 进一步打造山南新城品牌 | 第108-109页 |
| 6.3 提高社会服务与社会保障水平 | 第109-110页 |
| 6.3.1 服务型城市建设 | 第109-110页 |
| 6.3.2 提高社会保障水平 | 第110页 |
| 6.3.3 优化城市空间 | 第110页 |
| 6.4 加强生态环境保护 | 第110-112页 |
| 6.4.1 加强资源管理化解产能过剩 | 第111页 |
| 6.4.2 完善落实环境的保护责任 | 第111-112页 |
| 7 结论与展望 | 第112-114页 |
| 7.1 研究结论 | 第112-113页 |
| 7.2 研究展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第125页 |
