一、随机DMU相对稳定有效性分析（论文文献综述）
刘亚娟[1]（2021）在《基于AHP-DEA模型的T传媒公司财务绩效评价研究》文中认为文化传媒业作为当今中国的朝阳性产业,在国民经济中发挥重要作用。社会各个领域的经济发展都深受其影响,从而为我国国民经济以及社会发展提供强有力的保障。近几年来,我国文化传媒类上市公司逐渐增多,2019年已有117家A股文化传媒类公司上市,在其迅猛发展的同时,公司所面临问题越来越多,财务绩效评价水平比较薄弱是当前国内文化传媒类上市公司存在的比较重要的问题之一。对公司而言,创建科学可靠、规范有用且针对性强的财务绩效评价体系可以有助于回顾过去的风险与优势,依据评价结果预测未来公司发展管理重心,可以更加有指向性去提高其市场竞争力。如何完善文化传媒类上市公司财务绩效评价,保证企业快速可持续发展,有必要对评价体系进行理解和合理应用,建立科学可靠的财务绩效评价体系能够帮助企业更好发展。T传媒公司作为一家国有控股企业,是国内文化传媒业的“领军人”,将其作为研究对象,对其财务绩效评价进行深入、系统分析。发现其存在财务绩效体系不完整、指标不完善以及缺乏横向分析的问题,针对这些问题,本文通过将层次分析法（AHP）和数据包络分析法（DEA）结合起来创建出一套科学完整的财务绩效评价体系,从而有助于公司优化其财务绩效管理,在了解掌握自身经营情况的同时,结合公司发展战略目标,针对其财务绩效相关评价,谋求企业持续健康发展。本文参考大量国内外有关文献并对其进行梳理,借鉴其研究方法,分析有关研究成果。然后运用相关理论知识,结合T传媒公司有关材料,分析其财务绩效评价的不足,然后针对不足经过多方考虑慎重选取财务绩效评价的预选指标,采用AHP从中提取出对T传媒公司具有针对性和代表性指标,最后选用当前较为先进且适用T传媒公司的DEA模型,建立AHP-DEA模型,为T传媒公司创建起一套更加科学、完整、高效的财务绩效评价体系。通过将T传媒公司的数据代入AHP-DEA模型进行实际应用,并对结果进行纵向、横向对比分析,来证明该体系对T传媒公司不但可行,而且必要,并为T传媒公司提出保障实施的建议。通过本文的研究,能够给文化传媒类企业的财务绩效评价提供一个代表性和参考性兼具的案例,并丰富财务绩效评价的理论和应用研究。
刘诗剑[2]（2021）在《能源转型背景下新能源制氢市场推广的关键问题研究》文中提出随着我国经济由高速增长模式向高质量发展模式的转变,建设清洁、低碳、安全高效的能源体系越发急迫。如何构建包括氢能在内的新型能源系统、支撑我国能源转型的实现,是当前及未来能源经济研究领域的热点问题。氢能有望在难以减排的领域实现深度脱碳,其市场潜力巨大。目前,在我国氢能供给体系中,占主流的是高碳排放的化石能源制氢方式。新能源制氢通过将新能源与电解水制氢技术相结合的形式,可以保障电解水制氢的电力来源是清洁能源,从而实现氢能产业在全生命周期中的清洁化和低碳化。新能源制氢能够连接新能源和氢能这两种能源,保障了氢气的制取过程是清洁低碳的,对于整个氢能产业的清洁化和低碳化起关键作用,从而有助于我国实现“30·60双碳”目标。因此,新能源制氢是我国能源结构向绿色、低碳转型的关键,并且在目前阶段解决新能源制氢市场推广过程中的关键问题对于我国能源转型具有重要意义。目前,新能源制氢处于示范应用阶段,并未大规模应用。而新能源制氢无法独立于目前的能源体系之外,必须与现有能源系统紧密结合在一起,共同助力于更高水平的绿色发展。新能源制氢可以应用于多个市场,为针对性地推广新能源制氢,本文选择其中的三个重点市场,即制氢产业的绿色化转型、综合能源系统中作为储能、电力市场中作为需求侧响应资源。在此基础上,本文提出新能源制氢在这三个重点市场中推广的关键问题,本文的第3、4、5章分别对应这三个重点市场中推广的关键问题。除此之外,新能源制氢的推广离不开政策的支持,本文的第6章对绿色氢能证书交易机制开展研究,有助于绿色氢能市场的建设,对新能源制氢的市场推广起到了促进和扶持作用。本文详细的研究工作如下:（1）“综合制氢”对新能源制氢推广的影响研究。首先,从技术组合创新的角度,利用新能源制氢所具有的“负碳排放”特性,将新能源制氢技术和煤制氢技术进行技术组合创新,从而提出一种“综合制氢”方案;然后,为比较不同制氢技术的优劣势,根据制氢技术的特点,建立考虑非期望产出的超效率SBM模型;最后,通过考虑非期望产出的超效率SBM模型对“综合制氢”方案、煤制氢和新能源制氢的技术效率进行综合评估,探讨不同制氢技术的效率差异,并在新能源制氢效率测算结果的基础上,进一步对我国“综合制氢”区位发展潜力进行分析。该部分的研究成果为新能源制氢推广提供一种新的制氢方案。该方案在传统电解水制氢收益的基础上,考虑“负碳排放”特性带来的环境收益,从而提升新能源制氢的综合价值,为新能源制氢项目应用的推广提供有力支持。（2）新能源制氢在综合能源系统中推广的经济性研究。首先,分别根据新能源制氢和磷酸铁锂电池两种储能方式的特点,设计电-储供能能源系统和电-热互补能源系统的基本构成思路,并明确以上两种储能方式的功能特性;然后利用改进的鸡群优化算法,以综合能源系统生命周期的年化总成本最低为目标函数,构建电-储供能能源系统和电-热互补能源系统的配置优化模型;最后,将上述模型用于案例分析中,从而比较新能源制氢和磷酸铁锂电池在不同负荷类型的能源系统的经济性和特性。该部分的研究成果将新能源制氢作为一种储能方式,并在“电-氢-电”情景的基础上扩展到“电-氢-电+热”情景,从而提升新能源制氢在储能应用方面的综合竞争力,可为新能源制氢在综合能源系统中的推广提供重要参考。（3）考虑需求响应的新能源制氢多主体的合作运行研究。首先,根据新能源制氢的高动态响应率和宽功率调节范围的特点,将新能源制氢和新能源发电的合作模式引入电力需求响应市场中;然后,通过合作博弈的收益分配理论,以风电场和风电制氢系统联盟的总收益最高为目标,构建多风电场与风电制氢系统联合优化模型;最后,将上述模型用于案例分析中,验证在风电现货市场的背景下,多风电场与风电制氢系统联合参与电力需求响应市场具有多方共赢的特性。该部分的研究成果将新能源制氢作为一种灵活性的需求响应资源,从而挖掘新能源制氢新的附加价值,实现新能源和电解水制氢的协同发展,可为新能源制氢在需求响应中的推广提供理论依据。（4）绿色氢能证书交易机制研究。首先,对绿色氢能的定义以及识别进行介绍;然后,根据新能源制氢公司以及氢气销售公司的共同利益关系,构建基于非共享收益绿色氢能证书交易机制模型和共享收益绿色氢能证书交易机制模型;最后,将上述模型用于案例分析中,从而对在绿色氢能证书交易机制下的氢能市场运作进行模拟。该部分的研究成果通过强制配额以及绿色氢能证书交易的机制,对新能源制氢推广起到了促进和扶持作用。
陈晟[3]（2021）在《我国电信行业管制政策效果研究》文中提出管制政策是我国对电信行业进行规制的主要手段,电信行业作为自然垄断行业主要是在政府的监管下运行。政府的管制政策成为电信行业发展重要的引领,当前仅仅依靠市场化的行为难以满足电信行业的发展需求。我国电信行业经历了数次改革,每一次无不是基于政府意志主导和电信管制部门的共同决策。而电信作为新兴的战略性行业,近年来对于电信管制政策的研究逐渐成为国内外学者聚焦的领域。综上,探讨管制政策对于电信行业的影响效果,分析新时期电信行业对我国宏观经济的带动作用,对电信行业管制政策的制定提供了科学依据,也为促进行业升级,技术进步和经济发展创造价值。论文以电信宏观管制政策作为研究对象,在对国内外学者研究进行整理与学习的基础上,运用产业组织理论、电信管制理论和公共利益等理论对电信管制政策的效果影响机理进行了探析。通过文本分析的方法,首先对近十年电信行业管制政策文本进行归类比较,从管制政策目标和政策工具两个层面总结了我国电信管制政策的现状以及可能的趋势,结果显示命令型工具和激励型工具是我国电信管制中最多采用的,而管制政策的目标多以保护国家安全与利益和维护用户权益为主。随后搜集了2010-2018年电信行业的相关发展数据进行实证检验,建立了电信行业效率三阶段DEA模型,从分省市行业效率和整体行业效率比较分析电信管制政策的效果差异。从各阶段分省效率值分析结果中发现:我国电信行业发展不均衡现象仍然存在,其中西藏、青海、宁夏在近十年的电信行业效率较低,电信行业效率较高的省市主要分布在上海、江苏、浙江、山东、广东等东南沿海地区。从整体来看,以保护国家安全为目标和维护市场公平的管制政策采取命令型工具的效果较好,其受环境因素的影响也较小,保护用户利益的目标采用激励型工具效果较好。通过研究,建立VAR模型进一步确定了电信行业管制政策影响效果的关键因素,从结果可以得出,电信业务总量对宏观经济增长具有长期正的冲击,电信管制是一个逐步放松的过程,采用激励型管制政策对经济的拉动作用更大,政府在确定电信管制政策目标时应该偏向于考虑对经济的影响。
陈烯烯[4]（2020）在《面向大数据基于DEA和RBF/SVM的预测方法研究》文中认为在大数据时代,如何利用大数据进行有效分析已经成为各行各业关注的焦点。由于大数据的来源、数量、结构形式的不同、实时性等多样化的特点使其涵盖的价值很高,但其价值密度却很低。大数据集中存在的数据噪声和数据冗余会对数据分析产生不可估量的负面影响。此外,大数据集中还涵盖了多个变量之间的函数关系,可能会对数据分析结果产生一定的偏差。因此,在利用大数据进行分析研究之前首先要对大数据进行数据预处理,剔除冗余和无效数据。然而传统的大数据预处理方法并没有考虑变量之间的函数关系。数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）可以有效处理由变量之间函数关系引发的偏差问题。在利用DEA进行数据预处理的过程中,无需预知输入输出变量之间的函数关系、无需事先设定权重,通过求得的效率值筛选得到最有效的数据,剔除异常值和冗余值,在不改变数据质量的前提下缩减数据的数量,是一种可以应用于机器学习的数据预处理的有效方式。此外,常用的大数据建模工具不能有效地对包含复杂非线性关系的大数据进行建模。目前关于大数据建模比较好的方法有径向基函数（Radial-Basis Function,RBF）和支持向量机（Support Vector Machines,SVM）。RBF可以任意精度逼近任意非线性变量关系,更好的处理变量之间的复杂规律,为预测模型的发展提供了一个新的思路和办法,且预测精度较好,都取得了让人满意的效果。SVM能有效克服样本分布、冗余特征以及过度拟合等因素的不利影响,并在小样本、非线性预测方面具有较大优势,较好地解决了高维数和局部极小点等实际问题,具有很强的泛化能力。因此,本文选择RBF和SVM作为预测研究的主要模型。基于DEA数据预处理的有效性以及RBF和SVM预测精度较高的优点,本文提出了融合DEA和RBF、SVM的两种预测方法（DEA-RBF和DEA-SVM）。利用DEA进行数据预处理,筛选出最有效的数据集,减少RBF和SVM的训练时间。此外,在保持大数据普遍性的前提下消除了异常值,防止将具有负面影响的数据应用到RBF和SVM中,继而使得模型的预测精度更高。本文将DEA-RBF和DEA-SVM这两种改进的模型与单纯的RBF和SVM模型进行了对比研究。从时间成本和预测精度两个方面来看,与单纯的RBF和SVM模型相比,DEA-RBF和DEA-SVM两个模型均在训练时间减少的情况下提高了预测精度,预测效果较好,模型的有效性得以验证。RBF模型与SVM模型各有千秋,目前尚无成熟的理论能够指导在什么情况下选择哪种模型,更多的是依赖管理者或工程师的经验和数据集的特点。本文提出了两种改进的建模方法旨在为管理者或工程师提供更广阔的选择空间。最后,本文将DEA-SVM模型应用于葡萄酒质量评估,为葡萄酒行业的发展与企业的管理提供了决策支持。
王慧颖[5]（2020）在《基于DEA的竞争性决策单元全面服务质量评价研究》文中认为物联网、云计算等新兴技术的蓬勃发展促进了共享经济的发展,在经济全球化,生产制造服务化,竞争虚拟化,顾客服务需求质量高、个性强、种类多的背景下,现代制造型企业所处的环境、运作模式以及产品的内涵均已发生了根本性的改变,其面对降低成本、缩短对市场的响应时间、提高质量等问题具有多重压力,基于互联网并充分利用社会大众闲置资源的云制造、众包模式解决了社会动态制造资源闲置以及产能过剩使得成本难以降低等问题。云制造模式是受云计算启发,以“制造即服务”为核心形成的新型制造模式,打破了实体经济运作受时间、空间的多重限制。而众包是云制造的具体运作模式,与外包相比,众包范围更广、规模更大、敏捷性更高。云制造的众包情境下,供应链成员企业之间的关系为竞合关系且稳定性越来越差,竞争不仅存在于纵横两方面并且竞争异常激烈。众包成员企业可看作是决策单元,具有明显的竞争性以致于改变了决策单元原有的属性特征,成为具有大规模化、虚拟化、动态化的竞争性决策单元。现实情形下,绩效是任何决策单元和组织共同关注的问题,数据包络分析法是其常用的评价工具之一。因此,在高质量经济条件下,对竞争性决策单元的绩效评价是众包模式发展的关键所在。本文结合云制造、众包、服务质量以及DEA等相关文献综述进行基于DEA评价法的竞争性决策单元全面服务质量评价研究。首先结合众包情境下服务资源虚拟化、多样化、个性化,服务敏捷化、动态化的特点对竞争性决策单元的内涵及特点进行界定;基于竞争参与者的竞争角色、竞争方式、竞争行为对竞争性决策单元进行分类。其次,现有云服务评价研究存在仅从服务评价的角度或仅结合云服务特点来建立云服务评价模型的问题,众包特点和指标考虑不够全面且缺乏参数化测量等问题,为解决此类问题,本文提出一种基于QoS的包括功能性指标和非功能性指标建立众包全面服务质量评价指标体系;鉴于全面服务质量指标是多维度的,因此采用绩效以综合体现全面服务质量。其三,考虑到竞争性决策单元在实际竞争过程中一般采取变换权重偏好或调整指标值这两类行为来实施动态调整和评价,并且实际情形中竞争性决策单元往往会采用第二类行为进行博弈调整,基于此,以竞争性决策单元不改变自身地位的条件下适当降低自身优势指标或适当提高自身劣势指标以提升市场竞争力为准则且基于数理统计设计出指标调整的映射方法,以解决决策单元单一指标值的不完全信息向区间值完全信息的转化,提高了评价结果的可行性与准确性。其四,考虑竞争性决策单元“权重的变换”和“竞争后博弈行为是调整指标值”这两类竞争行为,针对前者通过引入变异系数作为一致性指标反映评价状态的被接受程度,用权重系数表示随机条件下评价状态出现的概率,设计出风险型DEA交叉效率评价方法以实施对全面服务质量的评价;针对调整指标值的竞争行为,考虑到决策单元竞争的结果往往是根据竞争决策单元的策略改变自身策略以提升自身竞争力,根据指标值的动态调整性通过服务质量指标值由不完全信息转化为完全信息的映射方法设计出考虑竞争后行为的竞争性区间DEA评价方法来实施对全面服务质量的综合评价;最后进行算例验证,运用SPSS、Matlab软件处理算例数据进行分析验证,得出评价方法的可行性和适用性。众包情境下竞争性决策单元的评价不仅包括功能性指标也应该考虑非功能性指标形成全面服务质量指标体系,将多指标转化为综合指标并用绩效进行度量,从而实现对全面服务质量的评价。考虑到竞争行为,指标不是单一固定值而是区间值,更适用于众包情境且提高了评价结果准确性和可行性,一定程度上也拓展了 DEA评价方法体系。
罗裙[6]（2020）在《兼顾效率与效果的房地产项目建设方案决策研究》文中提出当前,在房地产项目建设方案评价方法上大多采用参数法进行财务评价和经济分析,而在采用模糊数学、层次分析法等综合评价法来进行分析研究时,往往仅是从投资效率方面进行评价分析,未充分考虑投资者与业主期望效果因素进行综合分析。基于此,本文结合DEA与组合赋权-TOPSIS评价方法,兼顾投资效率与期望效果进行房地产项目建设方案决策研究,旨在经过建设方案决策评价分析最终优选满足投资决策要求的项目,为企业提供科学的决策依据。本文首先介绍了背景现状与理论基础以及当前房地产项目建设方案决策评价的研究情况与相关概念,并论述了房地产项目建设方案优选决策的重要性与必要性,以项目全寿命周期理论与可持续发展理论为指导理论进行研究。其次,在分析DEA在房地产项目建设方案投资效率评价中的适用性基础上介绍整体评价流程,并结合其他学者相关研究成果选定评价指标,建立投资效率评价体系,构建房地产项目建设方案投资效率的DEA评价模型。然后,采用专家评价法选取评价指标建立期望效果评价体系,分别利用熵权法与最小平方法确定客观权重和主观权重形成综合权重,以组合赋权-TOPSIS为基础构建房地产项目建设方案期望效果评价模型。最后,以实际案例验证投资效率与期望效果评价体系和模型的有效性与合理性,在四个拟投项目中最终优选从投资效率与期望效果两方面评价双高的长沙市甲项目,评价结果满足投资决策要求。评价结果表明,兼顾效率与效果的房地产项目建设方案评价体系和模型可以为企业优选效率更高、效果更佳的项目进行投资,减少项目的总体风险,从而提高企业投资效率,提升项目期望效果。
秦敏[7]（2020）在《基于DEA模型的山东省师范类高校体育教学评价研究》文中提出在知识、经济、信息技术飞速发展的今天,改革、创新已经成为了当今时代的主旋律。随着2001年全面教育改革的深入,传统的体育教学评价机制已经落后于时代发展的要求,体育教学评价机制的改革成为教育界急需解决的问题之一;并且,体育教学评价机制的改革是党和国家的殷切期盼与支持,在《国家教育事业发展“十三五”规划》和《山东省中长期教育改革和发展规划纲要（2011-2020年）》中都强调要改进教学评价机制。然而,数据包络分析（DEA）不仅可以进行相对有效性评价,而且可以分析出体育教学评价的优化措施,同时避免了繁锁的计算过程。因此,在这个背景下,利用数据包络分析（DEA）进行体育教学评价的研究是适应新时代、新形式的有益尝试。采用的研究方法:文献资料法、特尔菲法、数据包络分析法（DEA）、数理统计法和问卷调查法。研究目的:从体育教学评价、DEA模型的相关理论入手,先拟定出体育教学评价的指标,采用特尔菲法,筛选与确定出体育教学评价各分类指标及其权重;然后结合DEA模型,选定出本研究需要的体育教学评价的投入和产出指标;最后利用DEA模型对山东省师范类高校进行体育教学评价,从而分析出山东省师范类高校体育教学的现状和存在的问题,并提出相应的改进措施,以期提高山东省师范类高校的体育教学质量。主要结论:第一,山东省师范类高校体育教学的整体现状:教学效率较高,但也存在教学投入和教学产出不成正比,教学投入存在冗余值、教学产出存在不足量的现象;第二,“优”者虽紧邻最优值,但呈现不变化趋势;第三,“弱”者虽偏离最优值,但呈现上升趋势;第四,体育教学投入量过剩,资源配置不合理;第五,体育教学产出方面存在两大短板——专家评教成绩和教学文件。通过研究,提出以下三条建议:其一,设立教学评价激励政策,不断调动教师和学生的积极性;其二,在教学投入方面,优化和调整资源配置;其三,在教学产出方面,补短板——加大专家评教成绩和教学文件的产出。
蒋瀚霆[8]（2020）在《中国省域健康服务生产效率实证研究》文中认为健康事业在全球范围内得到广泛重视和实践。改革开放以来,中国健康事业也得到长足发展。随着“新医改”不断加深,医疗卫生资源投入逐年增加,居民健康水平也得到显着提升。但是,我国健康服务生产效率整体水平仍较低下,健康资源在区域、结构、供需等方面均存在不同程度的配置失衡。因此,围绕健康服务生产效率这一研究核心,将“健康中国2030”提出“大卫生大健康”理念作为背景,以公共管理、公共卫生、经济等多学科交叉理论为基础,构建健康服务生产效率评价指标体系,并将中国省域健康服务系统为一个决策单元进行评估,依据分析结论给出提高健康服务生产效率政策建议,具有较强的现实意义。本研究在扎根国内外文献梳理,讨论核心概念和理论框架的同时界定了健康服务及其生产效率的内涵。综述了健康服务生产效率评估的内容、方法与指标构建。通过充分的实证筛选,构建了以每万人拥有卫生技术人员数、每万人拥有医疗卫生机构床位数、人均卫生总费用、城镇居民医疗保健支出为投入指标,医疗卫生机构门急诊人均诊疗人次数、医院病床使用率、每千人医疗卫生机构入院人数、1/孕产妇死亡率为产出指标的省域健康服务生产效率评估体系。选取2010-2017年30个省域决策单元截面数据与面板数据,采用数据包络分析方法中BCC模型、超效率模型以及Malmquist生产率变动指数模型的横向与跨期分析对中国省域健康服务生产效率的现状和变化趋势进行实证评估。通过研究得出七点研究结论,一是中国及各省级区域健康服务水平不断提升,投入和产出逐年显着提升;二是省级区域健康服务资源投入仍存在被浪费、规模不经济的情况;三是纯技术效率差异是造成省级区域健康服务技术效率差异的主要因素;四是省级区域健康服务生产效率的地区差异较大;五是中国及各省级区域健康服务仍处于粗放型增长;六是中国东、中、西部地区健康服务生产效率变动差异正逐步缩小;七是技术变动是制约中国省域健康服务生产效率发展的重要因素。由此对提高健康服务生产效率给出了五点政策建议,第一,优化健康服务资源宏观投入结构;第二,规制健康服务资源配置与利用;第三,鼓励健康服务产出集约型增长的技术创新;第四,发挥市场在健康服务高质量发展中的优势;第五,深化基层医疗卫生机构均等化改革。
王宏伟[9]（2020）在《我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究》文中研究表明低碳化、清洁化已成为新一轮能源革命的趋势与方向。近年来,我国新能源发展取得长足进步,多元能源供应体系逐步形成,煤炭在能源消费中的比重持续下降,但由于资源禀赋限制,总量依然较为庞大,2018年全国原煤消费量高达35.89亿吨,其中约50%用于发电转换,由此带来的环境影响和大气污染问题仍然不能忽视,提升煤炭清洁利用水平具有十分重要的现实意义。火电“近零排放”是传统发电企业进一步提升煤炭清洁利用水平,推动烟气排放从常规治理向精益治理进阶突破的积极尝试,也是我国从高速度发展向高质量发展转型的一个缩影。本文综合技术经济学相关理论知识,针对火电“近零排放”推广过程中面临的环境形势、实施效果、政策支持和社会参与等方面问题,开展了研究。具体研究成果如下:（1）分析了我国大气污染治理面临的形势,反映出我国环境空气质量控制标准设置较为宽松,总体空气质量达标比例偏低,严重污染天数尚未得到有效改善。构建了基于萤火虫算法优化的Elman神经网络大气污染物排放预测模型,在综合考虑经济增长、产业结构、技术进步和能源强度等影响因素的基础上,分不同经济增速情景,预测了我国主要大气污染物排放规模,提示在未来一段时期内,主要污染物仍将保持一定排放强度,治理难度较大,推广火电“近零排放”等烟气深度治理技术具有重要的环境意义。（2）开展了火电“近零排放”改造项目减排效应评价。构建了基于超效率DEA的评价模型,设计了涵盖烟气排放绩效、工艺成熟度、投资运行成本和施工便利性等关键因素在内的评价指标体系,选定具有代表意义的若干火电“近零排放”项目作为分析对象,验证了相关集成技术路线在降低主要大气污染物排放方面的稳定性和有效性。（3）开展了计及政策补贴情景的火电“近零排放”减排效应分析。基于演化博弈理论建立模型,应用协同进化算法,分别在电力市场条件下和政策激励条件下,模拟了多主体发电集团的博弈情况及理性选择,论证了政策补贴在火电“近零排放”推广过程中的必要性。构建了基于系统动力学的火电“近零排放”减排效应分析模型,结合国家给予的0.01元/千瓦时政策补贴,分不同执行情景进行仿真,从定量角度显示了政策补贴在促进绿色技术推广和提升减排效果方面,具有重要作用;结合仿真结果,对政策补贴的窗口期关闭节点给出了建议性提示。（4）基于选择实验理论,构建了居民大气环境改善支付意愿评估模型,进一步拓展火电“近零排放”补偿机制的实现渠道。开展了河北省居民侧大气环境改善问卷设计、调查和分析,反映出了社会公众对于火电“近零排放”等大气污染治理举措持积极态度,评估计算了居民侧大气环境改善支付意愿,提出了政策补贴疏导的潜在路径。（5）提出了健全完善火电“近零排放”补偿机制的相关实施策略。根据环保治理特点和火电市场化发展趋势,分析了当前火电“近零排放”补贴政策的局限性,提出了火电“近零排放”价值补偿机制优化总体思路,围绕科学实施价格补贴、建立基于烟气排放连续监测系统（CEMS）的优先交易机制、重视居民侧参与意愿、发挥环保政策协同合力等方面,提出了有关建议措施。本文旨在通过研究,更好地把握火电行业系统性提升大气污染治理绩效的普遍性规律,形成具有一定理论价值与实践指导意义的技术经济学方法和思路。同时,也可为今后钢铁、建材、化工等其他高耗煤行业推广绿色创新技术、加强源头排放治理,提供参考和借鉴。
梁炜[10]（2020）在《科技创新支撑中国经济高质量发展的理论与实证研究》文中研究表明中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,这是中国特色社会主义进入新时代以来经济发展的显着特征。这一特征,为当前和今后一个时期的发展思路、经济政策以及宏观调控提供了现实基础和实现依据。在影响经济高质量发展的诸多要素中,科技创新至关重要。经验证明,科技创新是保持经济长期增长和可持续发展的核心驱动力,是推动经济发展方式转变的关键所在,是实现国家实力跃迁的重要基础,也是抵御“黑天鹅”“灰犀牛”等公共事件和保持经济社会平稳运行的重要保障。近年来,在党中央、国务院的高度重视下,制约科技创新的诸多制度藩篱不断被破除,创新活力得到有效激发,中国科技实力迈上了新的台阶,已经具备实现跨越发展、成为世界科创中心的基础和条件。然而从现实表现来看,科技创新“红利”释放不足,未能对中国经济高质量发展发挥应有的支撑作用,主要表现为:科技进步贡献率与发达国家相比较低,关键核心技术依然受制于人,产学研脱节现象仍然存在,科技成果的转化和产业化相对缓慢,产业结构升级迟缓,产业链长期处于“低端锁定”状态。总体来看,科技供给不能有效满足发展需求,技术供给和技术需求存在结构性矛盾,形成了“科技进步陷阱”。当经济高质量发展成为中国未来经济发展孜孜以求的目标时,对科技创新支撑经济高质量发展进行机理分析、问题辨识,以及基于转型背景下的对策研究,成为了本论文的初衷和目标。本论文首先构建了一个科技创新支撑经济高质量发展的理论分析框架,对其逻辑机理进行系统性分析与阐释,同时分别提出科技创新支撑生产效率提升、经济结构转型升级、发展方式转变的三个研究假说;其次,运用多元统计分析方法对1990-2017年中国科技创新现实表现进行了测度,并提出了改进的DEA分析方法——综合数据包络分析方法CDEA（Comprehensive Data Envelope Analysis）,使用该方法对2013-2017年中国科技创新绩效进行了评价,在评价的基础上厘清现阶段创新绩效的影响因素;再次,分别从生产效率、经济结构、发展方式的角度对科技创新支撑中国经济高质量发展的传导机制进行理论和实证分析;最后,探讨转型背景下提升科技创新支撑度的对策建议。本论文的主要贡献有:（1）在分析框架方面,基于新时期中国经济转型和发展阶段转换的大背景,初步搭建了科技创新支撑经济高质量发展的理论分析框架,将科技创新与效率提升、结构变迁、发展方式转变纳入同一个逻辑框架中,从而对科技创新支撑经济高质量发展的原理和机制做系统性分析;同时构建了四阶段的科技创新全链条模型,分别从过程和结果角度对科技创新的内涵进行界定。（2）在测度方法方面,借鉴人工智能领域的计算方法,创新性地对传统DEA方法进行改进,构建CDEA模型,力图克服DEA孤立分割优化目标的片面性,以综合性、全面性的视角对创新绩效做出评价。（3）在对策建议方面,基于国际创新环境变化、中国经济转型和经济发展阶段转换的现实背景,按照系统性、协调性、耦合性的原理,构建科技创新“模式—路径—政策”的“三位一体”转型策略,该体系的核心在于“转型”,逻辑层级在于“路径”实施是“模式”选择的实现形式,同时又为“模式”提供了保障手段,同样的“政策”制定是“路径”实施的实现形式,同时又为“路径”提供了保障手段。经济发展的落脚点在于追求人类最终价值的实现,这是经济研究哲学高度的不断跃升,也是经济实践文明演进的不断进步,经济高质量发展是经济发展的高级状态。本论文研究的根本目的在于为科技创新支撑经济高质量发展提供一个逻辑自洽的分析框架,探索科技创新有力支撑中国经济高质量发展的“对症之药”,在新的起点上,通过因势利导的发展思维、道路和决策,推动中国经济高质量发展,走上强国之路,同时为世界经济高质量发展贡献“中国方案”。
二、随机DMU相对稳定有效性分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、随机DMU相对稳定有效性分析（论文提纲范文）
（1）基于AHP-DEA模型的T传媒公司财务绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究述评 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点及研究技术路线 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 第二章 相关基础理论 |
| 2.1 概念的界定 |
| 2.1.1 文化传媒业 |
| 2.1.2 财务绩效 |
| 2.1.3 财务绩效评价 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 利益相关者理论 |
| 2.2.2 投入产出理论 |
| 2.2.3 公司价值最大化理论 |
| 2.3 财务绩效评价方法 |
| 2.3.1 财务绩效评价方法选择 |
| 2.3.2 层次分析法(AHP) |
| 2.3.3 数据包络分析法(DEA) |
| 第三章 T传媒公司财务绩效评价现状分析 |
| 3.1 T传媒公司所处环境分析 |
| 3.2 T传媒公司基本情况 |
| 3.2.1 T传媒公司概况 |
| 3.2.2 T传媒公司经营现状 |
| 3.3 T传媒公司财务绩效评价现状 |
| 3.3.1 T传媒公司现行财务绩效评价内容 |
| 3.3.2 T传媒公司财务绩效评价指标分析 |
| 3.4 T传媒公司传统财务绩效评价存在的问题 |
| 3.4.1 财务绩效评价体系不完整 |
| 3.4.2 财务绩效评价指标不全面 |
| 3.4.3 缺乏财务指标的横向比较分析 |
| 3.5 T传媒公司财务绩效评价存在问题成因 |
| 3.5.1 财务绩效评价信息系统不完善 |
| 3.5.2 管理层对财务绩效评价重视不足 |
| 3.5.3 财务绩效评价机制不到位 |
| 第四章 AHP-DEA模型在T传媒公司财务绩效评价中的应用 |
| 4.1 AHP-DEA财务绩效评价模型可行性分析 |
| 4.2 AHP-DEA财务绩效评价模型设计思路 |
| 4.3 T传媒公司财务绩效评价指标选取 |
| 4.3.1 选取T传媒公司财务绩效评价指标的原则 |
| 4.3.2 预选指标体系及指标内涵 |
| 4.3.3 构建判断矩阵与权重计算 |
| 4.3.4 最终指标确定 |
| 4.4 T传媒公司财务绩效评价纵向比较分析 |
| 4.4.1 T传媒公司财务绩效纵向比较结果 |
| 4.4.2 评价结果分析 |
| 4.4.3 敏感度分析 |
| 4.5 T传媒公司财务绩效评价横向比较分析 |
| 4.5.1 样本选取与数据采集 |
| 4.5.2 样本数据处理 |
| 4.5.3 评价结果分析 |
| 第五章 AHP-DEA模型在T传媒公司的应用效果及保障措施 |
| 5.1 AHP-DEA在 T传媒公司财务绩效评价应用效果 |
| 5.1.1 财务绩效评价体系更加科学健全 |
| 5.1.2 财务绩效评价指标更加全面完整 |
| 5.1.3 财务绩效评价结果更便于分析应用 |
| 5.2 提高T传媒公司财务绩效评价的保障措施 |
| 5.2.1 完善财务绩效评价管理信息系统 |
| 5.2.2 优化陈旧的管理模式 |
| 5.2.3 健全财务绩效评价机制 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 T传媒公司财务绩效评价指标调查问卷 |
| 附录2 专家原始打分汇总表 |
| 附录3 30 家文化传媒上市公司2017-2019 年财务数据 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（2）能源转型背景下新能源制氢市场推广的关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 新能源制氢市场推广的关键问题 |
| 1.2.1 兼顾低成本和低碳排放的制氢方案问题 |
| 1.2.2 综合能源系统中作为储能的经济性问题 |
| 1.2.3 需求响应中多主体合作运行问题 |
| 1.2.4 推广过程中政策支持的问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 新能源制氢市场推广的影响因素研究 |
| 1.3.2 新能源制氢评价的研究动态 |
| 1.3.3 新能源制氢综合利用的研究动态 |
| 1.3.4 绿色证书交易机制研究动态 |
| 1.3.5 总体评述 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 第2章 相关概念界定及基础理论 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 新能源制氢的概念界定 |
| 2.1.2 其他相关概念界定 |
| 2.2 基础理论介绍 |
| 2.2.1 新能源制氢的评价理论 |
| 2.2.2 能源系统规划理论 |
| 2.2.3 合作博弈理论 |
| 2.2.4 绿色证书交易机制理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 “综合制氢”对新能源制氢推广的影响研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 “综合制氢”方案原理 |
| 3.2.1 化石燃料制氢技术 |
| 3.2.2 新能源制氢技术 |
| 3.2.3 “综合制氢”方案 |
| 3.3 制氢方案的效率评价模型 |
| 3.3.1 考虑非期望产出的效率评价模型 |
| 3.3.2 效率指标构建和数据来源 |
| 3.4 制氢方案的效率评价结果 |
| 3.4.1 化石能源制氢与新能源制氢的效率对比分析 |
| 3.4.2 “综合制氢”对新能源制氢效率的提升分析 |
| 3.5 “综合制氢”的区位推广潜力分析 |
| 3.5.1 区位推广潜力评价模型 |
| 3.5.2 区位发展潜力评价指标体系构建 |
| 3.5.3 区位发展潜力评价结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 新能源制氢在综合能源系统中推广的经济性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 新能源制氢在综合能源系统中的作用 |
| 4.2.1 综合能源系统的基本框架 |
| 4.2.2 新能源制氢作为储能的原理 |
| 4.2.3 电-储供能系统 |
| 4.2.4 电-热互补系统 |
| 4.3 综合能源系统规划的成本收益模型构建 |
| 4.3.1 能源管理策略 |
| 4.3.2 规划成本收益目标函数 |
| 4.3.3 模型约束条件设定 |
| 4.3.4 基于鸡群优化算法的模型求解框架 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 电-储供能情景下新能源制氢的经济性对比分析 |
| 4.4.2 电-热互补情景下新能源制氢的经济性对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑需求响应的新能源制氢多主体的合作运行研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于需求响应的合作运行原理 |
| 5.2.1 新能源消纳中需求响应的作用与原理 |
| 5.2.2 新能源制氢参与需求响应的合作运行原理 |
| 5.3 合作运行情景的构建 |
| 5.3.1 新能源制氢中各主体合作运行的优化模型 |
| 5.3.2 相关的考虑及假设 |
| 5.4 基于合作博弈论的收益分配模型 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基本数据 |
| 5.5.2 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 绿色氢能证书交易机制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 绿色氢能的定义与识别 |
| 6.3 绿色氢能证书交易机制模型 |
| 6.3.1 问题描述 |
| 6.3.2 绿色氢能证书交易机制模型构建 |
| 6.3.3 基于收益共享的绿色氢能证书交易模型构建 |
| 6.3.4 模型求解 |
| 6.4 案例分析 |
| 6.4.1 参数设置 |
| 6.4.2 优化结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果与结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）我国电信行业管制政策效果研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 管制政策产生 |
| 1.3.2 管制政策分类 |
| 1.3.3 管制政策效果 |
| 1.3.4 电信管制维度 |
| 1.3.5 述评 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线图 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 理论基础与研究路径 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 产业组织理论 |
| 2.1.2 电信管制理论 |
| 2.1.3 公共利益理论 |
| 2.2 管制因素 |
| 2.2.1 管制政策强度 |
| 2.2.2 电信管制手段 |
| 2.3 研究路径 |
| 2.3.1 效率与管制政策效果 |
| 2.3.2 理论应用与实证研究 |
| 3 电信管制政策量化与分类 |
| 3.1 政策文本选择 |
| 3.2 政策分析框架 |
| 3.3 政策文本编码 |
| 3.4 政策二维分析 |
| 3.4.1 X轴维度分析:政策工具维度 |
| 3.4.2 Y轴维度分析:政策目标维度 |
| 3.4.3 趋势分析 |
| 4.电信行业管制政策区域效果实证研究 |
| 4.1 DEA基本原理 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 模型选取 |
| 4.2.2 指标选取 |
| 4.3 第一阶段DEA模型结果 |
| 4.3.1 技术效率、规模效率与纯技术效率 |
| 4.3.2 规模报酬变化 |
| 4.4 由随机前沿函数构造的第二阶段DEA模型 |
| 4.4.1 类SFA回归模型构建 |
| 4.4.2 变量调整公式 |
| 4.4.3 变量调整过程 |
| 4.5 第三阶段DEA模型的结果 |
| 4.5.1 DEA效率值 |
| 4.5.2 第三阶段规模报酬 |
| 4.5.3 第一阶段与第三阶段DEA效率对比 |
| 5.电信管制政策的宏观效果分析 |
| 5.1 Super-SBM模型测算电信行业整体效率 |
| 5.1.1 效率测算原理 |
| 5.1.2 模型效率测算 |
| 5.2 VAR模型测量电信行业对我国宏观经济影响 |
| 5.2.1 单位根检验 |
| 5.2.2 协整检验 |
| 5.2.3 格兰杰因果检验 |
| 5.2.4 VAR模型结果解读 |
| 6.结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论与分析 |
| 6.1.1 电信行业效率东高西低波动上升 |
| 6.1.2 电信管制政策具有明显社会效益 |
| 6.1.3 管制政策效果受到政策偏好影响 |
| 6.2 电信管制政策优化建议 |
| 6.2.1 保持管制政策的区域性差异 |
| 6.2.2 注重电信管制政策的社会性 |
| 6.2.3 分析政策偏好实施电信管制 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）面向大数据基于DEA和RBF/SVM的预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标与意义 |
| 1.3 总体研究框架 |
| 1.3.1 研究框架 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 第二章 基本理论及其研究现状 |
| 2.1 大数据预处理方法的研究现状 |
| 2.2 数据包络分析的基本理论和研究现状 |
| 2.2.1 数据包络分析的基本理论 |
| 2.2.2 基于DEA数据预处理方法的优势 |
| 2.2.3 DEA数据预处理的研究现状 |
| 2.3 径向基函数的基本理论和研究现状 |
| 2.3.1 径向基函数的基本理论 |
| 2.3.2 径向基函数的研究现状 |
| 2.4 支持向量机的基本理论和研究现状 |
| 2.4.1 支持向量机的基本理论 |
| 2.4.2 支持向量机的研究现状 |
| 2.5 基于抽样方法和建模方法结合的研究现状 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 DEA-RBF和 DEA-SVM模型的构建 |
| 3.1 基于DEA的数据预处理 |
| 3.2 DEA-RBF模型的构建 |
| 3.2.1 RBF算法 |
| 3.2.2 DEA-RBF方法 |
| 3.3 DEA-SVM模型的构建 |
| 3.3.1 SVM算法 |
| 3.3.2 DEA-SVM方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 DEA-RBF和 DEA-SVM的仿真研究 |
| 4.1 数据集的选取与变量的选择 |
| 4.2 DEA筛选过程 |
| 4.3 DEA-RBF的仿真实验 |
| 4.3.1 DEA-RBF实验设计 |
| 4.3.2 DEA-RBF实验结果分析 |
| 4.4 DEA-SVM模型的仿真实验 |
| 4.4.1 DEA-SVM实验设计 |
| 4.4.2 DEA-SVM实验结果分析 |
| 4.5 DEA-RBF、DEA-SVM和 DEANN的比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于DEA和 SVM的葡萄酒质量预测研究 |
| 5.1 葡萄酒质量预测的研究背景和意义 |
| 5.2 葡萄酒质量评估实验测试与分析 |
| 5.2.1 实验设计 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间主持及参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）基于DEA的竞争性决策单元全面服务质量评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 云制造、众包研究综述 |
| 2.1.1 云制造研究综述 |
| 2.1.2 众包研究综述 |
| 2.2 服务质量研究综述 |
| 2.2.1 功能属性相关研究综述 |
| 2.2.2 QoS相关研究综述 |
| 2.3 DEA基础理论体系 |
| 2.3.1 DEA的基本概念 |
| 2.3.2 DEA基本模型 |
| 2.3.3 DEA的应用 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 众包情境下竞争性决策单元竞争方式分析 |
| 3.1 竞争性决策单元的界定 |
| 3.2 竞争角色参与者 |
| 3.3 竞争方式分类 |
| 3.4 竞争行为分析 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 众包情境下竞争性决策单元全面服务质量指标体系的构建 |
| 4.1 服务质量与众包服务质量 |
| 4.2 众包情境下竞争性决策单元全面服务质量指标体系 |
| 4.2.1 全面服务质量评价指标体系的构建 |
| 4.2.2 全面服务质量指标体系指标的测量 |
| 4.3 小结 |
| 第5章 竞争性决策单元服务质量指标由不完全信息转化为完全信息的映射方法 |
| 5.1 映射准则 |
| 5.2 映射方法 |
| 5.2.1 隶属函数 |
| 5.2.2 指标区间映射方法 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 竞争性决策单元服务质量评价的DEA改进方法 |
| 6.1 基于变异系数的风险型DEA交叉效率评价方法 |
| 6.1.1 DEA交叉效率评价方法 |
| 6.1.2 风险型DEA交叉效率模型 |
| 6.1.3 DEA交叉效率风险型评价过程 |
| 6.2 考虑到竞争行为为调整指标值的区间DEA评价法 |
| 6.2.1 区间DEA基本原理 |
| 6.2.2 考虑博弈竞争行为的区间DEA评价 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 算例分析 |
| 7.1 算例描述 |
| 7.1.1 问题描述 |
| 7.2 基于变异系数的风险型DEA交叉效率评价方法 |
| 7.2.1 风险型DEA交叉效率评价 |
| 7.2.2 不同方法对比 |
| 7.3 考虑竞争行为是调整指标值的服务质量区间DEA方法 |
| 7.3.1 考虑到竞争后行为的指标映射方法 |
| 7.3.2 考虑到竞争行为的区间DEA评价法 |
| 7.3.3 评价方法的比较 |
| 7.4 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目工作及研究成果 |
| 致谢 |
（6）兼顾效率与效果的房地产项目建设方案决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究方法与创新之处 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 创新之处 |
| 第2章 房地产项目建设方案决策的基础理论 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 多属性决策 |
| 2.1.2 方案比选 |
| 2.1.3 房地产项目 |
| 2.1.4 效率与效果 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 全寿命周期理论 |
| 2.2.2 可持续发展理论 |
| 2.3 建设方案决策的重要性与必要性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于DEA的房地产项目建设方案投资效率评价模型 |
| 3.1 DEA在建设方案投资效率评价的应用基础理论 |
| 3.1.1 DEA简介和原理 |
| 3.1.2 DEA适用性分析 |
| 3.1.3 DEA评价的基本思路 |
| 3.1.4 DEA评价的基本原理 |
| 3.2 投资效率评价指标的选择原则与思路 |
| 3.2.1 评价指标的选择原则 |
| 3.2.2 评价体系的构建思路 |
| 3.3 投资效率评价指标体系的构建 |
| 3.3.1 指标初选 |
| 3.3.2 指标筛选 |
| 3.3.3 指标解释说明 |
| 3.3.4 指标量化处理 |
| 3.4 投资效率评价体系的DEA模型 |
| 3.4.1 DEA评价流程 |
| 3.4.2 DEA模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于组合赋权-TOPSIS的房地产项目建设方案期望效果评价模型 |
| 4.1 TOPSIS在建设方案期望效果评价的应用基础理论 |
| 4.1.1 TOPSIS简介及原理 |
| 4.1.2 组合赋权-TOPSIS适用性分析 |
| 4.2 期望效果影响要素及评价指标的选择原则 |
| 4.2.1 影响要素分析 |
| 4.2.2 评价指标的选择原则 |
| 4.3 期望效果评价指标体系的构建 |
| 4.3.1 指标初选 |
| 4.3.2 专家评价法 |
| 4.3.3 指标筛选 |
| 4.4 期望效果评价指标权重的确定 |
| 4.4.1 指标数据预处理 |
| 4.4.2 熵权法确定客观权重 |
| 4.4.3 最小平方法确定主观权重 |
| 4.4.4 组合赋权确定综合权重 |
| 4.5 期望效果评价的组合赋权-TOPSIS模型构建 |
| 4.5.1 TOPSIS评价的基本思路 |
| 4.5.2 TOPSIS的计算步骤 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 兼顾效率与效果的方案决策的实例分析 |
| 5.1 项目概况 |
| 5.1.1 长沙市甲项目 |
| 5.1.2 株洲市乙项目 |
| 5.1.3 湘潭市丙项目 |
| 5.1.4 株洲市丁项目 |
| 5.2 案例评价实施 |
| 5.2.1 投资效率评价 |
| 5.2.2 期望效果评价 |
| 5.2.3 评价结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 房地产项目期望效果评价指标影响程度调查问卷 |
（7）基于DEA模型的山东省师范类高校体育教学评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 体育教学评价机制的改革是党和国家的殷切期盼与支持 |
| 1.1.2 体育教学评价机制的改革是适应新时代、新形势的有效举措 |
| 1.1.3 体育教学评价机制的改革是体育人才优化培养的重要途径 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 体育教学评价的相关研究 |
| 1.4.2 数据包络分析(DEA)研究的总体概述 |
| 第二章 研究对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 文献资料法 |
| 2.2.2 特尔菲法 |
| 2.2.3 数据包络分析法 |
| 2.2.4 数理统计法 |
| 2.2.5 问卷调查法 |
| 第三章 研究结果与分析 |
| 3.1 对体育教学评价的理解 |
| 3.1.1 体育教学评价的特征及趋势 |
| 3.1.2 体育教学评价理念与目的 |
| 3.1.3 体育教学评价方法 |
| 3.2 基于DEA模型的体育教学评价指标的构建 |
| 3.2.1 体育教学评价指标的构建 |
| 3.2.2 选定体育教学评价的投入和产出指标 |
| 3.3 山东省师范类高校的体育教学评价 |
| 3.3.1 体育教学评价的调查数据分析 |
| 3.3.2 DEA模型产出数据分析 |
| 第四章 结论与建议 |
| 4.1 结论 |
| 4.1.1 整体教学效率较高,但也存在教学效率低的现象 |
| 4.1.2 “优”者虽紧邻最优值,但呈现不变化趋势 |
| 4.1.3 “弱”者虽偏离最优值,但呈现上升趋势 |
| 4.1.4 体育教学投入过剩,资源配置不合理 |
| 4.1.5 体育教学产出方面存在两大短板 |
| 4.2 建议 |
| 4.2.1 设立教学评价激励政策,调动教师和学生的积极性 |
| 4.2.2 在教学投入方面,优化和调整资源配置 |
| 4.2.3 在教学产出方面,补短板 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件A |
| 附录B |
| 附录C |
| 附录D |
| 附录E |
| 附录F 攻读学位期间发表论文目录 |
（8）中国省域健康服务生产效率实证研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与技术路线 |
| 1.3 研究方法 |
| 2 概念界定、理论基础及文献综述 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 健康服务 |
| 2.1.2 生产效率 |
| 2.1.3 健康服务生产效率 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 新公共服务理论 |
| 2.2.2 政府绩效评估理论 |
| 2.2.3 资源配置效率理论 |
| 2.2.4 生产前沿面理论 |
| 2.3 相关研究综述 |
| 2.3.1 关于健康服务绩效评估的研究 |
| 2.3.2 关于健康服务生产效率评估方法与应用的研究 |
| 2.3.3 关于健康服务生产效率评估指标与内容的研究 |
| 2.3.4 文献述评 |
| 3 数据包络分析法原理模型研究 |
| 3.1 横向年度分析模型 |
| 3.1.1 固定规模报酬的CCR模型 |
| 3.1.2 规模报酬可变的BCC模型 |
| 3.1.3 规模报酬可变的超效率模型 |
| 3.2 纵向跨期分析模型 |
| 3.2.1 Malmquist生产率变动指数模型定义 |
| 3.2.2 Malmquist生产率变动指数模型分解 |
| 3.2.3 技术效率变动指数模型分解 |
| 4 健康服务生产效率评估指标体系构建研究 |
| 4.1 指标体系构建原则 |
| 4.2 指标体系的构建 |
| 4.2.1 指标体系构建思路 |
| 4.2.2 指标体系初步构建 |
| 4.3 指标体系实证筛选 |
| 4.4 指标体系确定与指标定义 |
| 4.4.1 指标体系确定与优化 |
| 4.4.2 投入产出指标定义 |
| 4.5 投入产出指标总量分析 |
| 4.5.1 投入指标总量分析 |
| 4.5.2 产出指标总量分析 |
| 5 中国省域健康服务生产效率评估的实证分析 |
| 5.1 样本选择及意义 |
| 5.2 数据采集及处理 |
| 5.3 传统BCC模型横向年度分析 |
| 5.3.1 基于技术效率模式的聚类分析 |
| 5.3.2 基于地域划分模式的聚类分析 |
| 5.3.3 基于投影公式的松弛变量分析 |
| 5.4 超效率BCC模型横向年度分析 |
| 5.4.1 基于超效率约束的排序分析 |
| 5.4.2 基于专题地图的区域分析 |
| 5.5 MALMQUIST生产率变动指数模型纵向跨期分析 |
| 5.5.1 基于跨期区间年度均值的分析 |
| 5.5.2 基于省域决策单元均值的分析 |
| 5.5.3 基于省域决策单元的年度分析 |
| 5.6 主要结论 |
| 6 优化中国省域健康服务生产效率的政策建议 |
| 6.1 优化健康服务资源宏观投入结构 |
| 6.2 规制健康服务资源配置与利用 |
| 6.3 鼓励健康服务产出集约型增长的技术创新 |
| 6.4 发挥市场在健康服务高质量发展中的优势 |
| 6.5 深化基层医疗卫生机构均等化改革 |
| 7 研究总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 火电环境影响相关研究 |
| 1.2.2 综合评价相关研究 |
| 1.2.3 财政补贴相关研究 |
| 1.2.4 环境规制政策相关研究 |
| 1.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论与方法 |
| 2.1 火电“近零排放”概述 |
| 2.1.1 燃煤电厂主要大气污染物 |
| 2.1.2 火电“近零排放”概念和标准的提出 |
| 2.1.3 火电“近零排放”技术路线 |
| 2.1.4 火电“近零排放”的环境效果 |
| 2.1.5 火电“近零排放”的能源安全效益 |
| 2.2 智能预测相关理论 |
| 2.3 效应评价相关理论 |
| 2.4 演化博弈论相关理论 |
| 2.5 系统动力学相关理论 |
| 2.6 支付意愿相关评估方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于FA-Elman模型的我国大气污染物排放预测研究 |
| 3.1 我国大气污染治理相关情况 |
| 3.1.1 我国大气污染物控制标准的国际对照 |
| 3.1.2 空气质量总体达标情况 |
| 3.1.3 首要污染物情况 |
| 3.1.4 我国大气污染呈现出的新特点 |
| 3.2 大气污染物排放的主要影响因素 |
| 3.3 基于萤火虫算法优化的Elman神经网络预测模型构建 |
| 3.3.1 萤火虫算法基本原理 |
| 3.3.2 Elman神经网络基本原理 |
| 3.3.3 基于FA优化的Elman神经网络模型构建 |
| 3.4 主要大气污染物排放量预测分析 |
| 3.4.1 历史数据来源 |
| 3.4.2 相关性分析 |
| 3.4.3 预测结果分析 |
| 3.4.4 火电行业大气污染物排放情况 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于超效率DEA的火电“近零排放”减排效应评价 |
| 4.1 “近零排放”烟气处理主要技术 |
| 4.1.1 除尘主要技术 |
| 4.1.2 脱硫主要技术 |
| 4.1.3 脱硝主要技术 |
| 4.2 减排效应评价指标体系构建 |
| 4.2.1 烟气排放指标 |
| 4.2.2 投资及成本指标 |
| 4.2.3 工艺成熟度指标 |
| 4.2.4 施工便利性指标 |
| 4.2.5 火电“近零排放”减排效应评价指标体系 |
| 4.3 基于超效率DEA的减排效应评价模型构建 |
| 4.3.1 数据包络分析基本概念 |
| 4.3.2 DEA主要模型基本原理 |
| 4.3.3 基于超效率DEA的评价模型构建 |
| 4.4 实证计算及结论分析 |
| 4.4.1 火电“近零排放”典型项目基本情况 |
| 4.4.2 减排效应评价计算 |
| 4.4.3 结论分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 计及政策补贴的火电“近零排放”减排效应情景分析 |
| 5.1 基于EGT模型的火电“近零排放”技术扩散多主体博弈分析 |
| 5.1.1 EGT模型构建 |
| 5.1.2 基于协同进化算法的模型计算 |
| 5.1.3 仿真分析与结论 |
| 5.2 基于SD模型的火电“近零排放”减排效应仿真分析 |
| 5.2.1 系统动力学模型的边界设定 |
| 5.2.2 系统动力学模型的构建 |
| 5.2.3 仿真与结论分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 大气环境改善居民支付意愿分析 |
| 6.1 基于选择实验模型的大气环境改善支付意愿评估方法构建 |
| 6.1.1 调查问卷区域的大气环境状况 |
| 6.1.2 调查问卷的设计 |
| 6.1.3 MNL选择模型的构建 |
| 6.2 大气环境改善支付意愿评估分析 |
| 6.2.1 调查结果样本特征分析 |
| 6.2.2 多元logit模型回归结果分析 |
| 6.2.3 大气环境改善支付意愿结果计算 |
| 6.2.4 大气环境改善支付意愿结果分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 我国火电“近零排放”补偿机制研究 |
| 7.1 现行火电“近零排放”补贴政策的局限 |
| 7.2 火电“近零排放”补偿机制优化总体思路 |
| 7.3 火电“近零排放”补偿机制实施策略 |
| 7.3.1 价格补贴方面 |
| 7.3.2 优先交易方面 |
| 7.3.3 管控规制方面 |
| 7.3.4 外部居民参与方面 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 研究成果与结论 |
| 8.1 研究成果与结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 大气环境改善支付意愿评估调查问卷 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）科技创新支撑中国经济高质量发展的理论与实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究思路和方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容和组织框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 分析框架 |
| 1.4 论文的创新之处 |
| 第二章 文献述评 |
| 2.1 关于经济高质量发展的文献综述 |
| 2.1.1 经济增长与经济发展的关系演变 |
| 2.1.2 经济发展质量的内涵 |
| 2.1.3 中国经济高质量发展的内涵 |
| 2.2 关于科技创新的文献综述 |
| 2.2.1 科技创新的内涵 |
| 2.2.2 科技创新的绩效评价 |
| 2.2.3 科技创新模式 |
| 2.3 关于科技创新与经济发展质量关系的文献综述 |
| 2.3.1 科技创新与经济增长数量的关系 |
| 2.3.2 科技创新与经济发展质量的关系 |
| 2.4 现有文献述评及对论文的启示 |
| 第三章 科技创新支撑中国经济高质量发展的理论分析 |
| 3.1 科技创新的内涵界定 |
| 3.2 从高速度增长到高质量发展的逻辑分析 |
| 3.2.1 支撑高速度增长的传统增长动能式微的态势描述 |
| 3.2.2 从高速度增长到高质量发展的形成条件 |
| 3.2.3 高质量发展的内涵及特征 |
| 3.3 科技创新对中国经济高质量发展的支撑机制 |
| 3.3.1 科技创新支撑中国经济高质量发展的一般逻辑机理 |
| 3.3.2 支撑机制Ⅰ:基于生产效率的视角 |
| 3.3.3 支撑机制Ⅱ:基于经济结构的视角 |
| 3.3.4 支撑机制Ⅲ:基于发展方式的视角 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中国科技创新的绩效评价 |
| 4.1 中国科技创新情况的历史考察 |
| 4.1.1 科技创新指数的测度 |
| 4.1.2 1990-2017年中国科技创新特征事实的基本描述 |
| 4.2 中国科技创新绩效的评价方法和模型的建立 |
| 4.2.1 综合数据包络分析方法CDEA模型的构建 |
| 4.2.2 评价指标体系的建立 |
| 4.3 现阶段中国科技创新的绩效评价分析 |
| 4.3.1 科技创新投入对科技创新产出的效率评价 |
| 4.3.2 科技创新系统的阶段效率评价 |
| 4.3.3 科技创新对经济发展质量的贡献评价 |
| 4.4 近年来科技创新绩效的影响因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 生产效率视角下科技创新对中国经济高质量发展的支撑机制分析 |
| 5.1 科技创新促进生产效率提升的理论逻辑 |
| 5.2 计量模型构建与数据说明 |
| 5.2.1 模型构建和指标选取 |
| 5.2.2 描述性统计分析 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.3.1 全国面板数据回归 |
| 5.3.2 区域面板数据回归 |
| 5.3.3 经验解释 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 经济结构视角下科技创新对中国经济高质量发展的支撑机制分析 |
| 6.1 科技创新促进经济结构转型升级的理论机制 |
| 6.2 计量模型构建与数据说明 |
| 6.2.1 模型构建和指标选取 |
| 6.2.2 描述性统计分析 |
| 6.3 实证分析 |
| 6.3.1 全国面板数据回归 |
| 6.3.2 地区面板数据回归 |
| 6.3.3 经验解释 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 发展方式视角下科技创新对中国经济高质量发展的支撑机制分析 |
| 7.1 科技创新促进发展方式转变的理论机制 |
| 7.2 计量模型构建与数据说明 |
| 7.2.1 模型构建和指标选取 |
| 7.2.2 描述性统计分析 |
| 7.3 实证分析 |
| 7.3.1 全国面板数据回归 |
| 7.3.2 地区面板数据回归 |
| 7.3.3 经验解释 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 以科技创新支撑中国经济高质量发展的对策建议 |
| 8.1 模式转型 |
| 8.1.1 模式转型的主要思路 |
| 8.1.2 “一体”——国家科技创新制度体系 |
| 8.1.3 “两翼”——中心城市与产业转型升级合纵 |
| 8.1.4 “三方”——“研—产—区”三方联动机制 |
| 8.1.5 “四协同”——政府、企业、高校及科研院所、市场的充分融合对接 |
| 8.2 路径转型 |
| 8.2.1 路径转型的主要思路 |
| 8.2.2 科技创新主体的转型 |
| 8.2.3 科技创新任务的转型 |
| 8.3 政策转型 |
| 8.3.1 政策转型的主要思路 |
| 8.3.2 创新政策转型 |
| 8.3.3 产业政策转型 |
| 8.3.4 财税政策转型 |
| 8.3.5 金融政策转型 |
| 8.3.6 人才政策转型 |
| 8.3.7 对外政策转型 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 结论和进一步的研究方向 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 进一步的研究方向 |
| 附录 :CDEA模型求解程序 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间科研成果 |
| 致谢 |
四、随机DMU相对稳定有效性分析（论文参考文献）
- [1]基于AHP-DEA模型的T传媒公司财务绩效评价研究[D]. 刘亚娟. 西安石油大学, 2021(12)
- [2]能源转型背景下新能源制氢市场推广的关键问题研究[D]. 刘诗剑. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]我国电信行业管制政策效果研究[D]. 陈晟. 河北经贸大学, 2021(12)
- [4]面向大数据基于DEA和RBF/SVM的预测方法研究[D]. 陈烯烯. 南京邮电大学, 2020(04)
- [5]基于DEA的竞争性决策单元全面服务质量评价研究[D]. 王慧颖. 安徽工程大学, 2020(05)
- [6]兼顾效率与效果的房地产项目建设方案决策研究[D]. 罗裙. 南昌大学, 2020(01)
- [7]基于DEA模型的山东省师范类高校体育教学评价研究[D]. 秦敏. 延边大学, 2020(05)
- [8]中国省域健康服务生产效率实证研究[D]. 蒋瀚霆. 浙江大学, 2020(01)
- [9]我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究[D]. 王宏伟. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]科技创新支撑中国经济高质量发展的理论与实证研究[D]. 梁炜. 西北大学, 2020(07)