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论文实战：运用OP法与LP法分析企业全要素生产率(TFP)的回归模型.zip

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简介：
本资料详细介绍了如何利用OP法和LP法构建及分析回归模型，以评估企业的全要素生产率（TFP），适合对经济学计量方法感兴趣的学者和研究人员。 2012-2017年企业面板数据集包括PSM-DID、IV、DDD和TFP等内容的dta&do文件的具体操作方法。

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  • 论文实战：运用OP法与LP法分析企业全要素生产率(TFP)的回归模型.zip
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    本资料详细介绍了如何利用OP法和LP法构建及分析回归模型，以评估企业的全要素生产率（TFP），适合对经济学计量方法感兴趣的学者和研究人员。 2012-2017年企业面板数据集包括PSM-DID、IV、DDD和TFP等内容的dta&do文件的具体操作方法。
     
  • 2000-2023年中国上市公司全要素生产率(TFP)数据及其测算方法(OL、FE、LP、OP、GMM)
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    本文档提供了从2000年至2023年期间中国上市公司的全要素生产率（TFP）数据，并详细介绍了四种主要的测算方法，包括OLS、固定效应(FE)、线性规划(LP)和最小二乘法(OP)，以及广义矩估计(GMM)。 资源内容包括今年全新整理的上市公司全要素生产率（TFP）数据及测算方法。这些手工精心整理的数据来自权威来源，确保了控制变量的准确性远超其他同类资料，非常适合用于撰写论文进行实证分析，并且不会出现数据造假问题。 适用对象涵盖大学生、本科生和研究生等初学者，易于上手使用。该资源适用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理、社会学以及商业与管理等多个课程领域。 数据时间跨度为2000年至2023年，并包含以下指标：证券代码、年份（year）、TFP_OLS（普通最小二乘法估计的全要素生产率）、TFP_FE（固定效应模型下的全要素生产率）、TFP_LP1、TFP_OP（随机前沿分析方法下的全要素生产率及其调整后值），以及采用广义矩量法计算得到的TFP_GMM。
     
  • 2000-2020年全要素生产率分析：OP法、LP法、OLS及固定效应法（附原始数据与Stata代码）
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    本书深入剖析了2000至2020年间中国全要素生产率，采用多种统计方法如OP法、LP法、OLS及固定效应模型，并提供详尽的原始数据和Stata编程代码。 本段落介绍了三种方法：LP法、OP法以及OLS与固定效应法，并提供了每种方法的原数据及具体的计算过程（包括Stata代码）。其中，OP法的时间区间为2008年至2020年；另外两种方法的时间区间则覆盖了从2000年至2020年的范围。具体内容可以参考相关文章进行详细了解。
     
  • 2000-2020年上市公司全要素生产率分析（LP方法）及原始数据与Stata代码.rar
    优质
    本资源包含2000至2020年间中国上市公司全要素生产率分析报告，采用LP方法计算，并提供详细的数据集和Stata编程代码用于重复研究或进一步分析。 2000-2020年上市公司全要素生产率LP法包含原始数据和Stata代码（do文档）的详细介绍可以在相关文献或博客文章中找到。该介绍涵盖了如何使用LP方法计算全要素生产率，并提供了详细的步骤以及所需的数据和代码资源。
     
  • 农业全要素生产率数据集（ZIP文件）
    优质
    该农业全要素生产率数据集包含多个地区的农业生产效率指标，涵盖技术进步、资源配置等关键因素，适用于学术研究与政策分析。 农业全要素生产率数据集.zip
     
  • 2004-2020年间工业绿色全要素生产率分析
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    该研究聚焦于2004至2020年间的中国工业领域，深入探讨了绿色全要素生产率的变化趋势及其驱动因素，为促进可持续发展提供了理论与实证依据。 工业是碳排放的主要来源之一，推动其节能减排、绿色转型对于实现3060目标至关重要。本次数据涵盖了2004年至2020年间中国30个省份的工业绿色全要素生产率。研究采用SBM-GML和SBM-BML指数进行评估。 评价体系包括以下变量： - 投入：工业用水量（亿立方米）、规模以上企业固定资产投资（亿元）、工业能源终端消耗量（万吨）以及制造业就业人数（人） - 期望产出：工业增加值（亿元） - 不良产出：工业二氧化硫排放量（吨）、工业废水排放量（万吨）和固体废弃物产生量（吨） 数据提供了多种选择。首先，关于工业增加值的计算方法有基于2004年实际GDP以及未经过物价因素调整的结果两种版本。考虑了物价变化后的结果更符合学术标准，但未经平滑处理的数据可能会表现出更好的增长趋势。 此外，在评估工业三废排放时也存在不同组合：一种是二氧化硫与废水的联合评价；另一种则是将所有三种污染物（包括固体废弃物）都纳入考量范围。个人认为，采用二氧化硫和废水排放量加上未经物价因素调整的SBM-GML指数结果最佳，这有助于清晰地展示绿色生产率的增长趋势。
     
  • 企业生产效率的提升：人工智能的应用与基准回归分析.do
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    本研究探讨了人工智能技术在提高企业生产效率中的应用，并通过基准回归分析评估其影响效果。探索优化路径和挑战。 如何通过人工智能提升企业生产效率：基准回归代码示例
     
  • 1990-2022年省级全要素生产率分析
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    本研究通过对1990至2022年间各省数据进行深入分析，评估了中国各省份的全要素生产率变化趋势及其影响因素，为政策制定提供科学依据。 计算方法包括：OLS（普通最小二乘法）、固定效应模型、随机效应模型、参数估计法、非参数估计法、动态广义矩量法(DGMM)、系统广义矩量法(SGM)以及时间固定效应(TFE)，同时采用数据包络分析(M SF A)。产出指标为实际国内生产总值(GDP)，投入指标包括资本存量（通过永续盘存法计算）和社会从业人员总数。 参数设定方面，折旧率设为9.6%（参考张军等人的研究）。价格调整方面，已经完成了价格指数平减处理，并且进行了起始年基期的设定。逐年下降的情况是正常的，在很多论文中都尝试解释结果与预期不一致的原因。 参考文献：《方法、数据与全要素生产率测算差异》