一、青岛港吞吐量过1.6亿吨（论文文献综述）
高浩楠[1]（2021）在《新发展格局下日照港港口物流发展水平测度研究》文中指出习近平总书记深刻指出:“加快发展世界顶流的海洋港口,健全现代海洋贸易体系,营造绿色可持续的海洋生态环境,为海洋强国建设做出贡献。”在新发展格局背景下,日照港作为“一带一路”新亚欧大陆桥经济走廊的主要节点和海上合作重要战略支点,应“主动融入新发展格局”,成为经略海洋的重要支撑和新旧动能转换的重要引擎。随着我国内需潜力不断释放,国内大循环活力日益强劲,日照港应聚焦“东西双向互济、陆海内外联动”,构建内外贸互补、干支线联动、远近洋兼备的航线体系,提高以港口为枢纽的多式联运水平,进一步降低综合物流成本,扩大日照港在山东、乃至全国的行业核心竞争力和全球综合影响力。物流发展水平作为核心竞争力和综合影响力的重要体现,在某种程度上可以反映港口高质量发展水平的程度。本文选取日照港为研究对象,充分考虑新发展格局的时代背景,构建港口物流发展水平评价指标体系,综合运用AHP-TOPSIS法对日照港的物流发展水平进行测度,深刻的剖析港口物流发展中存在的问题,以期为加快推动日照港口转型升级,提出针对性建议。本文主要研究内容如下:（1）首先在新发展格局的大背景下,阐述了评价港口物流发展水平的背景和重要意义。通过阅读文献,借鉴前人的科研成果,结合日照港港口物流发展现状,建立评价指标全集,并利用Vague集对指标进行筛选,结合指标选取原则,形成最终的港口物流评价指标体系。（2）其次,本文运用评价体系,结合AHP-TOPSIS法对日照港2009-2018年的港口物流发展水平进行了评价,并选取青岛港和威海港两大港口与日照港进行纵向的比较,对比分析三港的物流发展水平,并从总体角度和港口物流发展规模、港口基础设施、港口腹地能力、港口物流发展潜力进行分析三大港口的物流发展水平。（3）最后,本文根据前文的分析结果,结合新发展格局对港口物流的要求,借鉴国内外的先进经验,探索港口物流发展策略。通过研究内容,可以得到如下结论:（1）港口物流发展规模、港口物流基础设施完善情况、港口城市及腹地经济状况和港口物流发展潜力是影响港口物流发展水平的直接因素。在评价分析中,港口物流发展规模的影响占比最高,港口物流发展规模既反映了每个港口的规模现状,也反映了港口的物流发展水平。因此,提高港口物流发展规模是提高港口物流发展水平的根本。（2）考虑新发展格局背景,国际国内双循环的发展局面,对日照港主动融入新发展格局提出新要求,并结合国内外港口的先进经验和日照港发展现状,提出日照港应抓住国内超大市场优势和国际市场机遇,促进国内国际港口联动,完善港口物流基础设施,规划港口物流功能等建议。
陈嘉豪[2]（2021）在《青岛港国际竞争力评价及提升策略研究》文中研究说明
王鹏程[3]（2021）在《基于改进物元可拓模型的环渤海港口物流竞争力评价》文中研究指明
林丽梅[4]（2021）在《日照港港口物流效率综合评价及提升策略研究》文中指出随着全球现代物流时代的到来,运输技术愈发成熟,船舶大型化对港口自然条件和设备要求的不断提高。但目前部分港口基础设施建设不足,港口对技术的利用与创新程度不高,港口物流信息化水平较低等问题依然存在,限制了港口物流的发展和港口物流效率的提高。因此,研究港口物流效率,对港口的高质量发展具有一定的借鉴和指导意义。本文首先介绍了日照港港口发展现状,发现日照港的港口货物吞吐量和集装箱吞吐量在不断提升,同时日照港也在加强港口基础设施建设,整体的盈利情况也在增加,但是港口物流效率情况究竟如何不得而知,如何促进港口的发展,实现港口高效运作,有效提升港口服务质量和水平也无从得知,基于以上情况,本文对日照港港口物流发展及其效率情况进行研究,具体研究工作如下:（1）日照港港口物流效率评价指标体系及模型的构建。首先分析了日照港港口的发展现状和存在的问题。其次,在满足指标体系构建原则的基础上,结合之前学者们的研究情况,考虑指标数据的可得性并结合日照港港口物流系统的基本情况和特征,采用生产法和资产法相结合的思想,构建了本文的指标体系,为后面的具体分析提供依据。（2）日照港港口物流效率的评价分析。首先通过调研及查阅相关的统计年鉴获取日照港投入、产出指标的相关数据,采用传统DEA模型对日照港2014-2018年的港口静态效率进行评价。其次,运用超效率DEA测算处于DEA有效状态的港口,确定各港口之间的港口物流效率,再综合两种测算结果从综合技术效率、规模效率和纯技术效率三个维度展开具体分析。最后采用DEA-Malmquist指数模型分析日照港近五年及未来的发展趋势,并根据测算结果对日照港港口物流效率进行分析评价。（3）提出日照港港口物流效率的提升策略。根据对日照港港口物流效率分析评价结果,借鉴处于物流效率较高的港口的宝贵经验,提出有针对性的提升日照港港口物流效率的对策,以促进日照港港口物流的高效发展。通过以上工作,得到的主要结论如下:（1）根据DEA和超效率DEA模型的测算结果,日照港的港口物流效率整体小于1,处于DEA无效的状态。日照港的纯技术效率始终是有效的,因此其物流效率的高低主要取决于规模效率,也就是说规模效率的无效导致了日照港的物流效率无效。前期日照港的资源投入出现冗余,说明了大规模的港口建设不仅没有起到提升港口物流产出的作用,反而使得过多的生产能力不能转化为产出,导致产能过剩,从而制约了港口物流运作效率。因此日照港应充分整合港口物流资源,加大资源优化配置力度,增强港口物流管理能力,提高港口物流管理水平,进而提升日照港的港口物流效率。（2）根据DEA-Malmquist指数的测算结果,日照港的技术进步变化指数是造成全要素生产率一直退步的主要原因。从2014-2018年全要素生产率数据来看,日照港的技术水平有所退步,说明日照港对港口技术进步的重视程度还不够,这导致了技术进步指数对全要素生产率的提高起到了抑制作用。故日照港应提高对港口技术创新及技术利用的重视,引进高新技术装备,提升港口装卸作业效率,紧跟国家对港口技术创新方面的政策,提高日照港的技术效率仍是其未来需要不断努力的方向。
曹广新[5]（2021）在《A港口物流竞争力评价研究》文中提出
周欢[6]（2020）在《港口危化品物流风险评估及监管策略研究》文中研究说明2010年7月1 6日,大连港一输油管道发生爆炸事故。2015年8月12日,天津港一危险货物仓库发生特大爆炸事故。2019年9月28日,韩国蔚山港一艘化学品船发生爆炸事故。2020年8月4日,黎巴嫩贝鲁特港发生大爆炸。此类事故引发的后果,不仅造成了环境破坏和经济损失,还引起较大的舆论影响,同时暴露出港口危化品物流中存在较大安全隐患和严重的监管问题,亟需开展有效的风险监督和管理。危险化学品,简称危化品,是一类特殊化学品,具有腐蚀、放射性和易爆、易燃、毒害等特点,并且容易在生产、经营、使用和废弃物处置过程中出现人员的伤害和经济环境的破坏。随着我国工业化进程的推进和化工行业的发展,危化品需求量增加,常应用于多个行业和领域,且通过港口进行中长距离的异地运输情况多,此外危化品安全管控形势严峻。据交通部统计,我国危化品运输量中七成左右的危化品通过水路进行运输。港口作为连接水路运输和陆路运输的关键节点,在我国综合交通运输体系中占据至关重要的位置。确保港口物流活动安全是促进港口繁荣和发展海洋经济的基础,更是我国打造“21世纪海上丝绸之路”的关键。因此,开展港口危化品物流风险研究十分必要,通过对港口危化品物流风险的关键影响因素识别和影响机理分析,可以为港口危化品物流的风险评估提供基础,进而实现港口危化品物流的有效风险监管,这对港口危化品物流的安全发展具有重要意义。对此本文进行了一系列深入研究,如下:首先,识别了影响港口危化品物流关键风险影响因素。通过对港口危化品物流风险特点的分析,发现风险影响因素众多。针对传统DEMATEL模型过多依赖专家打分的不足,结合聚类分析和BP神经网络方法的优点,构建港口危化品物流风险影响因素识别的CBP-DEMATEL模型,并进行模型仿真,分析了港口危化品物流风险的影响因素的影响程度大小和分类结果。选取宁波-舟山港（简称宁-舟港）等15个重要的危化品吞吐港口的历史数据进行研究,基于聚类分析对港口危化品物流风险影响因素按属性进行分类,得到港口危化品物流风险相同属性影响因素的分类结果,根据港口危化品物流风险影响因素相似属性分类结果可以为下一步风险评估中多维风险情景中风险因素耦合的刻画提供基础。利用BP神经网络非线性的特点求解港口危化品物流风险影响因素之间的直接关联矩阵,通过计算得到影响因素对港口危化品物流风险的影响程度,可以得到原因型和结果型影响因素,为下一步港口危化品物流风险的评估选取关键风险影响因素指标提供依据。其次,构建港口危化品物流多维风险评估的WRT模型。在港口危化品物流风险影响因素识别的基础上,开展港口危化品物流风险评估。借鉴物理-事理-人理WSR理论和风险识别、过滤和排序RFRM理论和情景构建TSS理论,构建港口危化品物流的多维风险评估WRT模型。基于WRS方法论的思想,将风险因素映射到物理、事理和人理三个方面。根据风险影响因素识别的结果,在RFRM风险过滤理论的基础上对风险影响因素进行分析和过滤。基于TSS情景构建理论,从物理、事理和人理三个方面对风险影响因素进行耦合,构建三维风险情景。选取15个港口进行实证分析,基于风险评估WRT模型分别计算15个港口的危化品物流的一维、二维和三维风险大小,通过点面结合刻画各个维度的风险和整体风险,能够从局部到整体把握各个港口的风险水平,并找到关键风险源,有效地防范重大风险,同时为政府部门和港口危化品物流企业安全发展提出建议。最后,构建考虑风险大小的政府和港口危化品物流企业的演化博弈模型,研究双方策略演化机理。基于风险评估中采用事故发生率和事故后果严重度对港口危险化学品物流风险水平的刻画,进一步构建考虑政府严格监管概率和事故发生率及后果严重度等参数的演化博弈模型。采用复制动态方程刻画不同监管的概率和事故发生率等因素对策略选择的影响过程及规律,并利用MATLAB进行模型仿真。研究表明:港口危化品监管中存在“监管悖论”现象,只加强政府严格监管力度,短期会使企业采取设施安全经营策略以应对严格监管,但从长期看,并不能使企业自觉选择设施安全策略。港口危化品物流企业的策略选择与其经营收入无关,而与事故发生率有关。面对低风险,无论政府监管严格与否,企业都选择忽略风险;面对高风险时,政府不采取严格监管,企业仍会自觉选择设施安全策略合法经营。最后通过模型研究的结论,为港口危化品物流风险监管机制的设计提供建议,促进港口危化品物流安全发展。
吴心意[7]（2020）在《“一带一路”背景下连云港港口物流现状分析及对策研究》文中研究指明连云港港口作为新亚欧大陆东桥头堡和新丝绸之路东端起点,是我国中西部最便捷、最经济的出海口,但与上海港、宁波舟山港、厦门港等港口相比,其基础设施建设、物流信息平台建设、物流运输体系的规模和能力还存在较大差距。站在新的历史起点,连云港港口面临着如何积极融入“一带一路”发展大格局,促进港口物流发展和转型升级的重大任务。本文在对国内外港口物流发展方面的研究进行了梳理和综述的基础上,给出了所使用的理论基础、研究方法和技术路线,并对连云港港口物流发展的现状进行了详细分析,指出了目前港口物流发展存在的不足。之后根据所收集的文献和相关资料,对国内和国际上发展较好的港口在物流方面所具有的优势经验,以及各自的发展现状与趋势进行探究,从中提取对连云港港口发展可以借鉴的经验。然后通过利用SWOT方法分析了连云港发展港口物流所存在的劣势和优势,以及未来的机遇和挑战。在SWOT分析的基础上,通过专家打分法、层次分析法构建连云港港港口物流发展评价指标体系,并对连云港港口物流发展进行灰色关联度评价,将连云港港口与周边港口进行比较,以探索符合该港口自身特点的物流体系及对策建议,切实有效地提高连云港的港口物流竞争力。该论文有图18幅,表14个,参考文献75篇。
姜墨林,赵晋[8]（2020）在《山东港口企业融资现状与对策分析》文中认为目前,在全球经济趋于下行的环境下,港口企业普遍面临较大的融资压力。本文在分析山东港口企业对区域经济发展所产生重要作用的基础上,着重以青岛港、日照港、烟台港为研究对象,梳理总结了当前山东港口企业主要采取的融资方式及存在的问题,并就改善相关问题提出具有前瞻性、创新性的对策与建议。
于楠[9]（2020）在《基于灰色BP神经网络的港口物流需求预测研究》文中认为港口物流可视为现代物流发展不可缺少的一部分,是一个城市和辐射区域经济发展的引擎,是时代经济发展的必然产物。我国港口物流正处于快速发展时期,研究港口物流系统规划已成为一项重要课题。本文通过整理国内外关于预测港口物流需求的文献,总结出许多研究人员在进行港口物流需求预测时,通常选择行业常用的影响指标,并且在选择物流需求预测方法时,集中于追求港口物流预测精确性,而忽略了每种需求预测方法的本质差异。本文基于以上问题,以青岛港为研究对象,对其进行物流需求预测研究,以期取得更为精准、时效性更强的预测结果。主要工作如下:（1）分析影响港口物流需求的因素。经实地考察后,结合青岛港物流现有发展状况,通过指标鉴别力分析法和Pearson相关系数法,筛选出能够反映研究对象且具有较高关联度的港口物流需求影响因素,并建立青岛港物流需求预测指标体系,为青岛港物流需求预测研究奠定基础。（2）构建港口物流需求预测模型。通过比较各种预测方法的优缺点,发现灰色预测模型（Grey Model,GM）计算简单,需要数据量少;BP神经网络（Back Propagation Neural Network）适合处理内部问题复杂,并且局部神经元故障时不影响整体预测效果的系统。因此,为解决青岛港物流需求预测数据贫乏和非线性问题,本文通过最小二乘法为灰色预测和BP神经网络两种预测模型赋予特定的权值,并构建GM（1,1）-BP神经网络组合预测模型。（3）在对青岛港进行实地调研后,文章选用2000-2014年港口物流需求影响因素的相关数据训练预测模型,2015-2019年的数据验证模型合理性,实验结果表明,GM（1,1）-BP神经网络组合预测模型预测值的相对误差为3.25%。在同种预测环境中,使用其他预测模型进行复现。经对比发现,本文选用的GM（1,1）-BP神经网络预测模型具有更优的预测结果。（4）山东省港口集团成立和山东省自贸试验区新设,加大了青岛港对外开放程度,但全球突发新冠肺炎疫情,致使居民消费需求下滑,更有甚影响了整个国际贸易市场的正常运转,从而对青岛港吞吐量也造成了一定的影响。为降低这些外界因素对预测结果带来的影响,文章运用马尔可夫预测模型,将青岛港物流需求量预测值,转换为相应的预测区间,使预测结果更加科学可信。本文以解决当前港口物流系统规划的问题为目标,通过构建合理预测模型对青岛港物流需求进行预测。实验结果表明,本文选用的GM（1,1）-BP神经网络组合预测模型在青岛港物流需求预测中具有更好的适用性。不仅为港口物流需求预测提出了新的思路,同时也为港口物流资源的合理配置提供数据支持。
金凯[10]（2020）在《基于系统动力学的山东半岛港口群协调发展研究》文中研究表明近几年来,由于全球经济一体化的影响逐渐增加,不论是对于地区还是整个国家来说,国际贸易经济都为其经济发展做出了不可磨灭的贡献,而港口作为连接海陆运输的重要节点,进出口贸易的发展对港口供给能力和港口服务效率的要求也在不断增长,这也促使各港口规模不断扩大,港区泊位相继增加。而山东省作为我国沿海经济贸易较为发达的省份,不管是地区经济还是进出口贸易的增加速度都不容小觑,特别是当国家的“山东半岛蓝色经济区战略”措施实施之后,山东半岛港口群的发展更是向前迈了一大步,相继有三个港口突破吞吐量3亿大关。但随着港口建设投入的不断递增,半岛港口群之间腹地重叠度高、港口功能同质化严重、港口恶性竞争加剧等问题不断显现。这也是山东港口集团的成立原因之一,山东港口群迈向整合,目前仍存在很多阻碍,其中如何对山东省各个港口的资源合理分配,港口群之间如何协调发展,都是现在急需解决的关键问题。所以,对山东半岛港口群系统进行研究分析已是当务之急,一方面有利于港口群的区域协同共进,另一方面对山东省的整体贸易经济的进一步发展也至关重要。由于港口群系统的构成较为庞杂,能对其造成影响的因素也多种多样,目前对于港口群系统的探讨分析大多数仅仅是在理论阶段,少有关于系统动态模拟的研究。本文在经过研究港口群的文献资料的基础上,归纳总结了协调山东半岛港口群发展的相关理论,通过SWOT态势分析的方法对山东半岛港口群的协调发展进行了定性分析研究,并依据系统动力学的思想,建立了山东半岛港口群与腹地发展模型以及山东半岛港口群协调发展模型。在宏观经济学的理论指导下,设置了合理的动态模型参数变量;并以计量经济学的方法,对所研究的数据进行统计分析。为山东半岛港口群模型更贴近于实际系统做了充分准备。考虑区位因素和数据获取因素,本文选择了山东半岛港口群中三个主要港口为研究对象,分别是青岛、烟台、日照港,使用所研究的港口群系统模型对这三个港口的发展趋势做出分析。首先,通过检验分析了山东半岛港口群系统投资模型的可靠性,基于投资变化,对港口群系统与腹地经济的协调发展趋势做出分析研究,然后再建立模型模拟仿真港口群之间合作协调发展的可能性,并利用模型的仿真研究不同变量对港口群系统协调发展的影响,从而为以后山东港口集团的发展提供行而有效的合理化建议。
二、青岛港吞吐量过1.6亿吨（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、青岛港吞吐量过1.6亿吨（论文提纲范文）
（1）新发展格局下日照港港口物流发展水平测度研究（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 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 港口物流与新发展格局的相关研究 |
| 1.3.2 港口物流发展水平研究现状 |
| 1.3.3 港口物流发展策略研究 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念、理论及研究方法 |
| 2.1 新发展格局战略 |
| 2.1.1 新发展格局的背景 |
| 2.1.2 新发展格局的主要概念 |
| 2.1.3 新发展格局的深层理解 |
| 2.2 港口物流的相关概念 |
| 2.2.1 港口物流的定义 |
| 2.2.2 港口物流的特征 |
| 2.2.3 港口物流的功能 |
| 2.2.4 港口物流水平概述 |
| 2.3 主要研究方法 |
| 2.3.1 SWOT分析 |
| 2.3.2 Vague集 |
| 2.3.3 层次分析法 |
| 2.3.4 Topsis法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 日照港港口物流发展现状和影响因素分析 |
| 3.1 日照港港口概况 |
| 3.1.1 港口发展概括 |
| 3.1.2 日照港口物流运输网络概况 |
| 3.1.3 港口货物吞吐量基本概况 |
| 3.2 日照港港口物流发展SWOT分析 |
| 3.2.1 日照港港口物流发展的优势分析 |
| 3.2.2 日照港港口物流发展的问题分析 |
| 3.2.3 日照港港口物流发展机会分析 |
| 3.2.4 日照港港口物流发展威胁分析 |
| 3.3 日照港物流发展的主要影响因素 |
| 3.3.1 政治经济环境的变化 |
| 3.3.2 港口基础设施条件改善 |
| 3.3.3 人才培养与引进环境改善 |
| 3.3.4 港区联动的支撑作用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 港口物流发展水平评价指标体系 |
| 4.1 港口物流发展水平评价指标体系的构建原则 |
| 4.2 建立港口物流水平评价全集指标 |
| 4.3 筛选港口物流发展水平核心指标 |
| 4.3.1 基于Vague集的评价指标筛选 |
| 4.3.2 港口物流水平评价指标体系确立 |
| 4.4 指标权重计算 |
| 4.4.1 构建指标判断矩阵 |
| 4.4.2 计算指标权重和一致性检验 |
| 4.4.3 权重计算和排序 |
| 本章小结 |
| 第5章 新发展格局下港口物流发展水平的综合评价 |
| 5.1 样本港口的选取及数据来源 |
| 5.1.1 港口的选取 |
| 5.1.2 港口基本情况 |
| 5.2 基于AHP-TOPSIS日照港港口物流发展水平评价分析 |
| 5.2.1 日照港2009-2018 年港口物流发展水平总排序 |
| 5.2.2 日照港2009-2018 年港口物流发展水平分项排序 |
| 5.2.3 日照港2009-2018 年港口物流发展水平评价分析 |
| 5.3 日照港与其他港口的对比评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 新发展格局下港口物流的发展策略 |
| 6.1 新发展格局下港口物流发展的新要求 |
| 6.2 港口物流发展策略的经验借鉴 |
| 6.2.1 国际港口发展策略借鉴 |
| 6.2.2 国内港口发展策略借鉴 |
| 6.2.3 省内港口发展策略借鉴 |
| 6.3 新发展格局下日照港港口物流发展的对策建议 |
| 6.3.1 融入新发展格局,扩大物流规模 |
| 6.3.2 加强基础设施,明确功能区域布局 |
| 6.3.3 拓展港口经济腹地,实施港口竞合战略 |
| 6.3.4 完善港口物流保障机制,提升港区发展潜力 |
| 6.3.5 加强信息化建设,提高港口服务水平 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 2009-2018 年日照港港口基础数据 |
| 附录B 2016-2018 年青岛港港口基础数据 |
| 附录C 2016-2018 年威海港港口基础数据 |
| 致谢 |
（4）日照港港口物流效率综合评价及提升策略研究（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 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 关于港口物流效率方面的研究 |
| 1.3.2 关于港口物流效率评价方面的研究 |
| 1.3.3 关于港口物流效率提升策略方面的研究 |
| 1.3.4 研究现状总结 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.5 研究技术路线 |
| 第2章 基本概念及相关方法 |
| 2.1 港口及港口物流 |
| 2.1.1 港口 |
| 2.1.2 港口物流 |
| 2.2 港口物流效率 |
| 2.2.1 物流效率 |
| 2.2.2 港口物流效率 |
| 2.3 港口物流效率的评价方法 |
| 2.3.1 熵权法 |
| 2.3.2 前沿效率分析法 |
| 2.3.3 灰色关联度法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 日照港港口物流效率评价指标体系及模型构建 |
| 3.1 日照港港口发展现状 |
| 3.1.1 日照港生产情况 |
| 3.1.2 日照港基础设施工程建设情况 |
| 3.1.3 日照港盈利情况 |
| 3.2 日照港港口存在的问题 |
| 3.2.1 市场竞争力较弱 |
| 3.2.2 集装箱运输业务发展不足 |
| 3.2.3 专业的物流人才匮乏 |
| 3.2.4 港口与城市和产业融合不足 |
| 3.3 日照港港口物流效率评价指标体系构建 |
| 3.3.1 构建原则 |
| 3.3.2 指标选取方法 |
| 3.3.3 指标选取 |
| 3.4 日照港港口物流效率评价模型构建 |
| 3.4.1 传统DEA模型静态效率评价 |
| 3.4.2 超效率DEA模型效率分析 |
| 3.4.3 DEA-Malmquist指数模型动态效率评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 日照港港口物流效率分析 |
| 4.1 数据获取 |
| 4.2 基于传统DEA模型的日照港港口物流静态效率评价 |
| 4.2.1 传统DEA测算结果 |
| 4.2.2 传统DEA结果评价分析 |
| 4.3 基于超效率DEA模型的港口效率分析 |
| 4.3.1 超效率DEA测算结果 |
| 4.3.2 超效率DEA结果评价分析 |
| 4.4 港口物流综合效率评价分析 |
| 4.4.1 港口物流综合技术效率分析 |
| 4.4.2 港口物流纯技术效率分析 |
| 4.4.3 港口物流规模效率分析 |
| 4.5 基于DEA-Malmquist指数模型的日照港港口物流动态效率评价 |
| 4.5.1 DEA-Malmquist指数结果 |
| 4.5.2 DEA-Malmquist指数结果评价分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 日照港港口物流效率提升策略 |
| 5.1 经验借鉴 |
| 5.2 提升策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 致谢 |
（6）港口危化品物流风险评估及监管策略研究（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 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 研究内容与目标 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 相关理论基础与文献研究述评 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 风险相关概念 |
| 2.1.2 危化品相关概念 |
| 2.1.3 港口危化品物流风险 |
| 2.2 相关理论 |
| 2.2.1 风险评估理论 |
| 2.2.2 演化博弈理论 |
| 2.3 相关研究综述 |
| 2.3.1 港口危化品物流风险影响因素研究 |
| 2.3.2 港口危化品物流风险评估相关研究 |
| 2.3.3 港口危化品物流风险监管相关研究 |
| 2.4 现有研究的不足 |
| 3 港口危化品物流风险现状及特点分析 |
| 3.1 港口危化品物流现状分析 |
| 3.1.1 全国港口危化品吞吐量及泊位情况 |
| 3.1.2 分地区港口的危化品吞吐量 |
| 3.1.3 主要港口的危化品吞吐量 |
| 3.2 港口危化品物流风险现状分析 |
| 3.2.1 我国水运事故统计分析 |
| 3.2.2 我国危化品道路运输事故统计分析 |
| 3.2.3 世界危化品水运事故统计分析 |
| 3.3 港口危化品物流风险特点分析 |
| 3.3.1 港口危化品物流特点 |
| 3.3.2 港口危化品物流风险特点 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 港口危化品物流风险影响因素识别 |
| 4.1 模型概述 |
| 4.1.1 基本方法 |
| 4.1.2 CBP-DEMATEL模型与优点 |
| 4.2 港口危化品物流风险关键影响因素分析 |
| 4.2.1 港口危化品物流风险影响因素 |
| 4.2.2 影响因素指标数据来源 |
| 4.2.3 影响因素识别步骤 |
| 4.3 影响因素识别结果 |
| 4.3.1 风险影响因素分类与影响程度 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 港口危化品物流风险评估 |
| 5.1 模型概述 |
| 5.1.1 基本方法 |
| 5.1.2 WRT风险评估模型与优点 |
| 5.2 港口危化品物流风险评估WRT模型构建 |
| 5.2.1 基于WSR的港口危化品物流风险因素映射 |
| 5.2.2 基于RFRM的关键风险影响因素过滤 |
| 5.2.3 基于TSS的多维风险情景的构建 |
| 5.3 港口危化品物流风险评估实证分析 |
| 5.3.1 数据来源与处理 |
| 5.3.2 多维风险情景下风险因素发生概率 |
| 5.3.3 多维风险情景下的后果严重度 |
| 5.4 风险评估结果与启示 |
| 5.4.1 港口风险评估结果 |
| 5.4.2 风险管理启示 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 港口危化品物流风险监管策略研究 |
| 6.1 港口危化品物流风险监管问题分析 |
| 6.2 港口危化品物流中的演化博弈模型构建 |
| 6.2.1 政府与企业双方演化博弈模型 |
| 6.2.2 均衡策略分析 |
| 6.3 演化稳定策略分析 |
| 6.3.1 港口危化品物流企业演化稳定策略分析 |
| 6.3.2 政府部门演化稳定策略分析 |
| 6.3.3 考虑风险大小的演化稳定策略分析 |
| 6.3.4 演化博弈模型下的监管悖论 |
| 6.4 演化模型仿真分析 |
| 6.4.1 演化模型参数设置 |
| 6.4.2 演化稳定下的策略仿真分析 |
| 6.4.3 考虑不同监管力度和事故发生率的模型仿真 |
| 6.4.4 仿真结果 |
| 6.5 港口危化品物流风险监管建议 |
| 6.5.1 风险监管中存在的问题 |
| 6.5.2 监管机制设计的建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）“一带一路”背景下连云港港口物流现状分析及对策研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路及内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 相关理论及研究综述 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.2 国内外研究综述 |
| 3 连云港港口物流发展现状分析 |
| 3.1 连云港港口基本概述 |
| 3.2 连云港港口基础设施及物流运输现状 |
| 3.3 “一带一路”背景下的地位及优势 |
| 3.4 连云港港口物流发展存在的问题 |
| 4 国内外港口物流发展经验及其借鉴意义 |
| 4.1 国内外港口物流发展现状与趋势 |
| 4.2 连云港港口物流发展和国内外港口的联动关系 |
| 4.3 国内外港口物流发展对连云港港口的借鉴意义 |
| 5 连云港港口物流发展的SWOT分析与灰色关联度评价 |
| 5.1 连云港港口物流发展的SWOT分析 |
| 5.2 基于层次分析法的评价指标体系构建 |
| 5.3 港口物流发展的灰色关联度评价 |
| 5.4 评价结果分析 |
| 6 连云港港口物流发展的建议 |
| 6.1 发挥“一带一路”优势,推进港产城融合发展 |
| 6.2 加大基础设施建设,完善配套功能体系 |
| 6.3 完善物流运输体系构建,加强信息平台建设 |
| 6.4 提升物流服务水平,促进特色链网联动发展 |
| 6.5 改善港区生态环境,提高绿色发展质量 |
| 7 主要结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）山东港口企业融资现状与对策分析（论文提纲范文）
| 一、山东港口企业发展概况 |
| 二、山东港口企业融资现状 |
| （一）主要融资渠道 |
| 1. 上市融资 |
| 2. 政府资金 |
| 3. 债务融资 |
| 4. 融资租赁 |
| 三、山东港口企业目前融资存在的问题 |
| （一）上市企业数量较少 |
| （二）融资渠道选择与“融资优序理论”存异 |
| （三）债务结构和期限分配待优化 |
| （四）创新模式应用较少，社会资本参与力量不足 |
| 四、改善山东港口企业融资问题的建议 |
| （一）整合资源，加快集团上市步伐 |
| （二）优化结构，丰富融资渠道应用 |
| （三）公私结合，积极引入社会资本 |
| （四）因地制宜，有效整合临近资源 |
| 五、结语 |
（9）基于灰色BP神经网络的港口物流需求预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 港口物流需求预测相关理论概述 |
| 2.1 港口物流需求基本理论 |
| 2.2 港口物流需求预测相关理论综述 |
| 2.3 港口物流需求与腹地区域经济的联动作用 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 青岛港物流需求预测指标体系的构建 |
| 3.1 青岛港物流需求主要影响因素分析 |
| 3.2 青岛港物流需求预测指标的初选 |
| 3.3 青岛港物流需求预测指标体系构建方法 |
| 3.4 青岛港物流需求预测指标体系的构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 港口物流需求预测模型的构建 |
| 4.1 灰色预测理论 |
| 4.2 BP神经网络理论 |
| 4.3 GM(1,1)-BP神经网络组合预测模型的构建 |
| 4.4 马尔科夫链分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 青岛港物流需求预测研究 |
| 5.1 青岛港发展情况概述 |
| 5.2 样本数据获取及预处理 |
| 5.3 GM(1,1)-BP神经网络组合预测模型的实现 |
| 5.4 基于Markov链预测结果分析 |
| 5.5 青岛港未来物流需求预测分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学术论文数据集 |
（10）基于系统动力学的山东半岛港口群协调发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 港口群的研究综述 |
| 1.2.2 港口群系统竞合发展的研究综述 |
| 1.2.3 港口群系统协调发展的研究综述 |
| 1.3 研究思路及方法 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 港口群系统的概念 |
| 2.1.1 港口群系统的构成条件 |
| 2.1.2 港口群系统发展条件 |
| 2.2 协同学理论 |
| 2.2.1 协同学概述 |
| 2.2.2 协同学基本原理 |
| 2.2.3 港口群系统协同发展的目标 |
| 2.3 系统动力学理论 |
| 2.3.1 系统动力学理论概述 |
| 2.3.2 系统动力学的特征 |
| 3 山东半岛港口群发展现状 |
| 3.1 山东半岛港口群概况 |
| 3.1.1 地理位置概况 |
| 3.1.2 货物吞吐量情况 |
| 3.1.3 基础设施情况 |
| 3.1.4 主要港口直接经济腹地发展情况 |
| 3.2 山东半岛港口群协调发展的SWOT分析 |
| 3.2.1 山东半岛港口群协调发展的优势分析 |
| 3.2.2 山东半岛港口群协调发展的劣势分析 |
| 3.2.3 山东半岛港口群协调发展的机遇分析 |
| 3.2.4 山东半岛港口群协调发展的威胁分析 |
| 3.3 山东半岛港口群协调发展模式借鉴 |
| 3.3.1 基于港口协调发展的模式 |
| 3.3.2 基于区域协调发展的模式 |
| 4 山东半岛港口群系统仿真模拟 |
| 4.1 系统动力学的适应性分析 |
| 4.2 模型建立的目的 |
| 4.3 港口群系统动力学模型的构建流程 |
| 4.4 山东半岛港口群与腹地经济发展模型及预测 |
| 4.4.1 模型主要指标的确定 |
| 4.4.2 因果关系图 |
| 4.4.3 港口群与腹地发展模型的建立 |
| 4.4.4 模型有效性检验 |
| 4.4.5 模型仿真及预测结果分析 |
| 4.5 山东半岛港口群系统协调模型及预测 |
| 4.5.1 港口群系统协调模型的因果关系图 |
| 4.5.2 港口群系统协调模型的建立 |
| 4.5.3 预测结果分析 |
| 5 山东半岛港口群系统协调发展的对策建议 |
| 5.1 度量最优规模,提高港口群效率 |
| 5.2 优化港口效率,促进港口群共同发展 |
| 5.3 协调港口间货运物流,避免额外运输成本 |
| 5.4 扶持龙头企业,促进港口群发展 |
| 5.5 完善港口群投融资机制,开拓投融资渠道 |
| 5.6 升级港口群物流信息系统,建立国际物流中心 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
四、青岛港吞吐量过1.6亿吨（论文参考文献）
- [1]新发展格局下日照港港口物流发展水平测度研究[D]. 高浩楠. 山东财经大学, 2021(12)
- [2]青岛港国际竞争力评价及提升策略研究[D]. 陈嘉豪. 山东师范大学, 2021
- [3]基于改进物元可拓模型的环渤海港口物流竞争力评价[D]. 王鹏程. 辽宁工程技术大学, 2021
- [4]日照港港口物流效率综合评价及提升策略研究[D]. 林丽梅. 山东财经大学, 2021(12)
- [5]A港口物流竞争力评价研究[D]. 曹广新. 广东工业大学, 2021
- [6]港口危化品物流风险评估及监管策略研究[D]. 周欢. 大连海事大学, 2020(04)
- [7]“一带一路”背景下连云港港口物流现状分析及对策研究[D]. 吴心意. 中国矿业大学, 2020(07)
- [8]山东港口企业融资现状与对策分析[J]. 姜墨林,赵晋. 中国渔业经济, 2020(04)
- [9]基于灰色BP神经网络的港口物流需求预测研究[D]. 于楠. 山东科技大学, 2020(06)
- [10]基于系统动力学的山东半岛港口群协调发展研究[D]. 金凯. 大连海事大学, 2020(01)