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2000年至2017年中国及各省份的全要素生产率，采用超越对数生产函数随机前沿法进行计算。

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简介：
该数据集包含2000年至2017年中国以及各省份的全要素生产率计算结果，采用了一种名为“超越对数生产函数随机前沿法”的先进方法进行分析。 该资源提供了关于全要素生产率的详细数据和计算过程，旨在为研究者和分析师提供有价值的参考。

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  • 2000-2017年中国及各省份全要素生产率分析_基于超越对数生产函数的随机前沿方法.rar
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    本研究运用超越对数生产函数结合随机前沿分析法，评估了2000至2017年间中国及其各省的全要素生产率变化趋势与影响因素。 2000－2017年中国及各省全要素生产率计算：基于超越对数生产函数随机前沿法的研究资料集.rar
     
  • 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。
     
  • 1949-2020年中国各省全要素生产率（年度数据）.xls
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    本Excel文件包含自1949年至2020年间中国各省份的年度全要素生产率数据，为研究中国经济增长提供详实的数据支持。 1949-2020年各省全要素生产率（年度）计算说明：产出采用实际GDP数据，投入要素包括从业人员数量、固定资产（使用永续盘存法）。该研究涵盖31个省份的时间跨度为1949年至2020年。
     
  • 2005至2021年间各省的绿色全要素生产率
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    该研究探讨了2005年至2021年中国各省份的绿色全要素生产率变化趋势，分析环境因素对经济增长的影响，并提出相关政策建议。 2005年至2021年期间，各省的绿色全要素生产率（GTFP）以2004年为基准进行测算，并采用非导向SBM模型-GML指数方法计算。无论是否达到超效率状态，所有结果均被记录在案且与MAXDEA软件测得的结果一致。 具体而言： - 投入1是劳动投入，依据各省份年末的就业人数来确定； - 投入2为资本投入，采用永续盘存法进行衡量，并以2000年作为基准期； - 投入3则是能源消耗量（万吨标准煤），数据来源于《中国能源统计年鉴》。 期望产出是指各省的实际GDP值，根据2004年的基期进行了相应的折算。非期望产出则包括工业废水中的COD排放量和工业SO2的排放量两个方面。
     
  • 1949-2020年中国各省市农业全要素生产率（年度数据）.xls
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    该Excel文件包含了从1949年至2020年间中国各省市的年度农业全要素生产率数据，旨在分析和研究中国农业生产效率的变化趋势。 数据来源为中国统计年鉴及CSMAR2数据库，时间跨度为1949年至2020年，涵盖全国31个省份的数据。 全要素生产率（TFP）是衡量经济增长的一个重要指标，它反映了除资本和劳动力等传统投入因素外的技术进步和其他能力提升所带来的产出增长。由于无法直接测量，通常在研究中通过估计方法来计算其数值。本数据集采用Battese和Coelli的模型，并使用最新的随机前沿分析（SFA）技术进行估算，以确保结果尽可能精确。
     
  • 农业全要素生产率数据—基于全局Malmquist指数法的中国各省分析（2000-2021年）.xlsx
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    本文件利用全局Malmquist指数法对中国31个省份自2000年至2021年的农业全要素生产率进行量化分析，旨在揭示各地农业生产效率的动态变化趋势。 结果数据-中国省级农业全要素生产率（使用全局Malmquist指数法测算）2000-2021年.xlsx
     
  • 中国各地区级市2000-2021年绿色全要素生产率(GTFP)数据
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    本资料集包含了中国所有地级市自2000年至2021年的绿色全要素生产率（GTFP）数据，旨在评估各城市在经济发展与环境保护之间的平衡状况。 全国各个地级市及直辖市的区在2000年至2021年间绿色全要素生产率（GTFP）的数据已经测算完成（共421个样本）。本次测算采用了超效率SBM模型与Malmquist生产率指数法。 一、投入变量指标 1. 物质资本存量：通过永续盘存法进行计算。公式为 Ki，t = Ii，t + Ki，t－1 ( 1 － δ)，其中K表示物质资本存量，I代表当年的资本形成总额，δ是折旧率。使用各年固定资产投资价格指数将数据调整至2004年的不变价格水平，并参考张军等人的设定将折旧率定为9.6%；基期资本存量则通过固定资产投资额进行计算。 2. 劳动投入：采用城市年末就业人数作为衡量指标。 二、产出变量指标 产出变量包含期望产出和非期望产出： 1. 期望产出：按2004年不变价格换算的国内生产总值来表示； 2. 非期望产出：包括废水排放量、二氧化硫排放量以及粉尘烟尘排放量。 参考王亚飞（2021）的研究方法，本研究采用超效率SBM模型及非期望Malmquist生产指数法(SBM - Malmquist)对城市绿色全要素生产率进行了测算。
     
  • 2000-2019年中国地级市绿色全要素生产率数据.xls
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    本文件为Excel表格形式的数据集，记录了中国从2000年至2019年间各地区级市在绿色全要素生产率方面的年度变化情况。 时间跨度为2000年至2019年期间的研究分析了421个行政区样本的数据，其中四个直辖市以区级层面数据为准，其余的行政区则采用地市层面的数据进行研究。 全要素生产率（也称为综合要素生产率）是衡量经济增长的重要指标。它指的是在排除资本和劳动力等投入因素的影响后，技术进步和其他能力实现所带来的产出增加部分。由于全要素生产率无法直接观测到，在实际的研究中需要通过估算得出其数值。 本研究借鉴了Pastor等人于2005年提出的方法，结合全局参比的数据包络分析框架，并综合考虑非期望产出的超效率SBM模型和Malmquist生产率指数来衡量城市全要素生产率的增长。全局参比方法利用整个考察期间所有决策单元（即研究对象）的投入与产出数据构建最佳生产前沿线，确保不同时期的所有决策单元都能在这一全球最优标准下进行比较，从而有效解决了测量过程中可能出现的不可行解及跨时期无法直接对比的问题。 由于统计数据口径的不同，在计算用电量时使用的是市辖区的数据；而其他变量则以全市范围内的数据为准。
     
  • 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》