工业是支撑国家发展的基础和前提条件,工业体系的稳定运转以及维持一定规模的增长,将对国家的发展起到积极促进作用。而当前,我国工业发展环境充满诸多不确定性。一方面,“逆全球化”思潮和贸易保护主义倾向渐浓,我国工业在全球价值链的优势地位也开始动摇;另一方面,我国工业下行压力仍然存在,工业转型升级和“去产能”任重道远。在工业运行环境发生深刻变化的背景下,建立有效可靠的工业评价体系,有利于准确掌握了解工业社会下经济发展的趋势,制定和完善工业经济政策。马田系统(MTS)将信噪比与马氏距离相结合,选择合适的正交表来筛选优化评价指标,具有较好的通用性。本文基于马田系统,深入研究了工业运行质量评价和应用体系。首先,对工业运行评价的相关概念和方法进行分析,对比各种评价方法的优缺点,选择使用马田系统来优化评价指标。其次,设计出基于改进的马田系统工业运行质量评价模型,即运用数据包络分析(DEA)对马田系统正常样本进行筛选,删除效率值小于1的样本重新构建新的基准空间,在此基础上优化筛选指标,然后结合了主成分信息熵的研究手段来判段本文所设计模型的合理性。最后,对湖南境内所有工业体系运行质量进行检验,并与现有评价方法对比说明其可行性。研究结果表明通过本模型筛选后得出的评价体系能够准确的表达原始指标体系约81%的信息量,并和传统马田系统工业运行质量评价模型对比,发现使用改进后的马田系统工业运行质量评价模型更优。本文从七个维度构建工业运行质量评价指标体系,发现湖南省各市州工业运行质量分布不均衡,总体呈“东高西低”格局,呈现一定的空间差异,具体可划分为三个梯队。同时,本文对评价结果进行了综合分析,给出了提高工业运行发展水平的措施建议。