本书基于作者多年积累的研究成果和实践经验编撰而成。除介绍目前主流的经济数据来源及整理技术外，本书涵盖数据包络分析模型及应用、指数测度及分解、区域差异及分解方法、分布动态方法、时间序列因果检验方法、网络分析方法。除了介绍国外开发的软件Matlab、ArcGIS、UCINET等以及R语言、Python等，还介绍了国内自主研发的QBOXES软件。
本书适用于高等学校经济类、管理类、地理类等专业本科生、研究生使用，也适用于致力于哲学社会科学研究的科研人员使用。

刘华军（1979-），男，汉族，山东广饶人，经济学博士，现任山东财经大学经济学院教授、硕士生导师，山东财经大学学术委员会委员，山东财经大学“经济增长与绿色发展科研团队”负责人，近年来主要从事资源环境经济、区域经济、空间计量、社会网络分析等领域的研究。曾先后主持国家社科基金1项、教育部人文社会科学研究项目1项、山东省自然科学基金2项、山东省教育厅人文社科项目2项，参与国家社科基金及其他省部级科研项目10余项。在《中国工业经济》《统计研究》《数量经济技术经济研究》《财贸经济》《中国人口科学》《中国人口资源与环境》等核心期刊发表论文150余篇。曾获得山东财经大学科研突出贡献奖一等奖、格力教学奖一等奖等奖项；2014年入选山东财经大学首批青年优秀人才支持计划；2014年获得山东省社会科学学科新秀奖；2015年获得山东省优秀研究生指导教师称号，指导的研究生连续四届获得山东财经大学优秀硕士论文，连续两届获得山东省优秀硕士论文。

第一章 熵值法
第一节 概述
第二节 原理及方法
一、信息熵的含义
二、信息熵的计算公式及性质
三、基于信息熵的熵值赋权原理
第三节 熵值法的计算步骤
一、无量纲处理
二、指标平移
三、数据归一化处理
四、计算相对信息熵
五、计算相对信息熵的冗余度
六、计算权重
七、计算综合评价得分
第四节 案例应用
本章小结
课后习题
第二章 DEA模型及应用
第一节 概述
第二节 概念辨析
一、生产可能性集
二、规模报酬
三、松弛变量
四、角度DEA与非角度DEA
五、“好”产出与“坏”产出
六、标准效率与超效率
第三节 DEA效率评价模型与Malmquist生产率指数
一、CCR和BCC模型
二、SBM模型
三、EBM模型
四、MinDS模型
五、Malmquist生产率指数及其分解
第四节 DDF模型与Malmquist-Luenberger生产率指数
一、不考虑非期望产出的DDF模型
二、考虑非期望产出的DDF模型
三、DDF模型中方向向量的设定
四、Malmquist-Luenberger生产率指数及其分解
第五节 SBM-DDF模型与Luenberger生产率指数
一、不考虑非期望产出的SBM-DDF模型
二、考虑非期望产出的SBM-DDF模型
三、SBM-DDF模型与DDF模型的关系
四、Luenberger生产率指数及其分解
第六节 单个投入产出变量的效率与生产率评价
一、单个投入产出变量的效率评价
二、单个投入产出变量的生产率评价
第七节 使用DEA方法应注意的问题
一、DEA效率评价内涵
二、规模报酬的选择：CRS还是VRS
三、生产前沿面的确定：当期DEA还是全局DEA
……
第三章 泰尔指数及其分解方法
第四章 Dagum基尼系数及其分解方法
第五章 方差分解方法
第六章 变异系数及其分解方法
第七章 基尼系数双维分解方法
第八章 核密度估计
第九章 马尔科夫链分析方法
第十章 格兰杰因果检验
第十一章 非线性格兰杰因果检验
第十二章 转移熵因果推断
第十三章 网络分析方法
第十四章 QAP分析
第十五章 LMDI分解方法
第十六章 地理探测器方法及其应用
参考文献