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全要素生产率原始资料.xlsx

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简介：
《全要素生产率原始资料》包含多维度经济数据，涵盖不同行业和地区，旨在深入分析和提升资源配置效率与经济增长潜力。文档以Excel形式呈现详实的数据记录及计算过程，便于研究者进行数据分析与模型构建。 上市公司的全要素生产率（TFP）是衡量公司生产效率和技术进步的重要指标，它体现了企业在生产过程中除了劳动和资本投入之外，由于技术进步、管理创新、组织变革等因素带来的生产力提升。

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  • 全要素生产率原始资料.xlsx
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    《全要素生产率原始资料》包含多维度经济数据，涵盖不同行业和地区，旨在深入分析和提升资源配置效率与经济增长潜力。文档以Excel形式呈现详实的数据记录及计算过程，便于研究者进行数据分析与模型构建。 上市公司的全要素生产率（TFP）是衡量公司生产效率和技术进步的重要指标，它体现了企业在生产过程中除了劳动和资本投入之外，由于技术进步、管理创新、组织变革等因素带来的生产力提升。
     
  • 1990-2022年中国各省全要素生产率数据.xlsx
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    该Excel文件包含自1990年至2022年各年度中国各省的全要素生产率数据，适用于研究中国经济增长、地区发展差异及技术进步影响。 1990-2022年各省全要素生产率数据（仅结果）： 时间：1990年至2022年。 指标包括地区、年份以及以下几种测算方法的计算结果：OLS、FE（固定效应）、RE（随机效应）、DGMM（动态广义矩估计法）、SGMM（系统广义矩估计法）、SFA1至SFA3及SFA3D（多种数据包络分析模型）、TFE（转换前沿效率）和非参数法。 范围：涵盖全国31个省份的数据。 计算说明： - 产出指标采用实际GDP衡量； - 投入指标包括资本存量，通过永续盘存法核算，并设定折旧率为9.6%（参考张军等的研究成果）； - 数据已经过价格指数平减处理以消除通货膨胀影响。 计算方法：使用OLS、固定效应模型、随机效应模型及参数与非参数估算等多种统计技术进行测算。 说明：本数据仅提供各年度的最终结果，不包含中间过程和详细分析。
     
  • 1978-2022年各地区级市全要素生产率数据.xlsx
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    该Excel文件包含自1978年至2022年间中国各地区级市的详尽经济指标，特别聚焦于全要素生产率的数据分析，为研究中国经济增长模式提供关键支持。 1978-2022年地级市全要素生产率数据 时间跨度：1978年至2022年 来源资料：城市统计年鉴及各省市的统计年鉴 指标体系： - 省份、地区、年份 - OLS（普通最小二乘法） - FE（固定效应模型） - RE（随机效应模型） - DGMM（动态广义矩估计） - SGMM（系统广义矩估计） - SFA1至SFA3D （不同形式的生产前沿分析方法） - TFE (时间序列全要素效率) - 非参数法 数据范围：涵盖421个地区 参考文献： 《产业集聚与地区间劳动生产率差异》 范剑勇著 指标说明： 产出指标包括实际GDP，投入指标为资本存量（采用永续盘存法核算）和社会从业人员数量。 注意：这里仅包含计算结果，并未提供原始数据。
     
  • 上市公司绿色全要素生产率数据集(2007-2022).xlsx
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    本数据集收录了中国上市公司自2007年至2022年的绿色全要素生产率相关指标，旨在研究企业环境绩效与经济效率的关联。 详细介绍及样例数据可参考相关博客文章。本研究涵盖了2500多家上市企业，涉及的数据指标包括证券代码、年份、绿色全要素生产率、绿色技术效率变化指数以及绿色技术进步变化指数。
     
  • 1949-2020年中国地级市全要素生产率（年度数据）.xlsx
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    该文件包含自1949年至2020年间中国各地区级市的全面生产效率统计数据，为研究中国经济增长模式和区域经济发展提供详实的数据支持。 1949-2020年421个地级市全要素生产率（年度数据）无缺失值。 区域范围：421个地级市 指标说明： 产出设定为实际GDP；投入要素包括从业人员数和固定资产（采用永续盘存法计算）。 计算方法参考Battese和Coelli的模型，使用最新的SFA方法进行全要素生产率的计算。这里仅提供最终结果，并无原始数据展示。
     
  • 全要素生产率计算的代码.do
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    本文件为一款用于分析经济数据、计算全要素生产率的Stata编程代码，适用于经济学研究者及数据分析人员进行深入的数据挖掘与效率评估。 全要素生产率（TFP）是衡量上市公司生产效率和技术进步的关键指标。它体现了企业在生产过程中，在劳动和资本投入之外，由于技术进步、管理创新及组织变革等因素所导致的生产力提升。
     
  • 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》
     
  • 农业全要素生产率数据集（ZIP文件）
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    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