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2000-2021年中国上市公司全要素生产率数据及OP法分析资料（含原始数据、计算代码和结果）

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简介：
本资料集提供2000年至2021年间中国上市公司的全面生产率数据，包含原始数据、详细计算代码及其执行结果，采用前沿的OP方法进行深度解析。 2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OP法）包括原始数据、计算代码及结果。 时间范围：2000年至2021年 指标涵盖： - 股票代码 - 年份 - 证券代码 - 固定资产净额 - 营业总收入 - 营业收入 - 营业成本 - 销售费用 - 管理费用 - 财务费用 （指标信息未全部列出，仅展示部分示例）

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  • 2000-2021年中国上市公司全要素生产率数据及OP法分析资料（含原始数据、计算代码和结果）
    优质
    本资料集提供2000年至2021年间中国上市公司的全面生产率数据，包含原始数据、详细计算代码及其执行结果，采用前沿的OP方法进行深度解析。 2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OP法）包括原始数据、计算代码及结果。 时间范围：2000年至2021年 指标涵盖： - 股票代码 - 年份 - 证券代码 - 固定资产净额 - 营业总收入 - 营业收入 - 营业成本 - 销售费用 - 管理费用 - 财务费用 （指标信息未全部列出，仅展示部分示例）
     
  • 2000-2021年中国上市公司全要素生产率数据（LP法），包含原始数据、计算代码及结果
    优质
    本资料集收录了2000年至2021年间中国上市公司的全要素生产率数据，采用LP方法进行精确评估，并提供完整原始数据与详尽的分析代码及最终测算结果。 2000-2021年上市公司全要素生产率数据（LP法）包括原始数据、计算代码及计算结果。 时间范围：2000年至2021年 包含指标： - 股票代码 - 份数 - 证券代码 - 固定资产净额 - 营业总收入 - 营业收入 - 营业成本 - 销售费用 - 管理费用
     
  • 2000-2023年中国上市公司全要素生产率数据（ACF法），包含原始数据、计算代码及结果分析
    优质
    该数据库收录了2000年至2023年间中国上市公司的全要素生产率数据，采用ACF方法计算，并提供详细的原始数据、计算代码和深度分析报告。 2000-2023年上市公司全要素生产率数据（ACF法）包括原始数据、计算代码及结果。 1. 时间范围：2000年至2023年。 2. 数据来源：上市公司年报（NB）、CSMAR数据库。 3. 包含指标： - stkcd、year - 证券代码、固定资产净额、资产总计、负债合计 - 员工人数、成立日期及上市日期 - 所属省份与城市，企业性质 - 营业收入，税金及附加，营业利润等财务数据 - 现金流相关指标：购买商品接受劳务支付的现金；支付给职工以及为职工支付的现金；购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金。 - 固定资产折旧额、是否国有 - 上市年份与成立年份，总产出及资本投入等生产率相关数据 - 劳动力和中间材料投入量（lnY, lnL, lnK, lnM） - 资本性支出、企业年龄(lnage) - 行业代码及名称；证券简称与股票简称；是否发生ST或PT，暂停上市情况等 4. 数据范围：上市公司 5. 参考文献：金环，《绿色金融创新政策对企业生产率差异的影响——来自Z国上市公司的证据》
     
  • 2000-2022年上市公司全要素生产率数据及LP法测算资料包（含原始数据、代码stata do文件和结果）.zip
    优质
    该资料包包含2000年至2022年间中国上市公司的全要素生产率数据，以及使用LP方法进行测算的Stata操作代码与执行结果。 2000-2022年上市公司全要素生产率测算（LP法）包括原始数据、Stata do文档及计算结果。 1. 时间范围：从2000年至2022年。 2. 数据来源：涵盖所有上市公司的相关资料。 3. 关键指标： - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 固定资产净额 - 年份（year） - 股票简称 - 报表类型编码 - 折旧摊销费用 - 支付给职工以及为职工支付的现金 - 购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金 - 营业总收入和营业收入 - 销售费用、管理费用及财务费用 - 上市日期与成立日期 - 行业代码及其名称 - 员工人数 - 所属省份 4. 测算方法：采用LP法进行分析。 5. 内容构成： 包括原始数据、Stata do文档以及测算结果的展示。 6. 参考文献： 鲁晓东，Z国工业企业全要素生产率估计_1999—2007。
     
  • 中国上市公司全要素生产率分析（2000-2021年，含源代码).zip
    优质
    本资料集聚焦于2000年至2021年中国上市公司的全要素生产率(TFP)研究，涵盖详尽的数据统计与分析，并提供用于计算的完整源代码。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web（如HTML/CSS/JavaScript）、C#等项目的代码，以及EDA和proteus等相关工具的资源。 【项目质量】：所有提供的源码都经过严格的测试验证，确保可以直接运行，并且只有在确认功能正常后才会上传发布。 【适用人群】：无论是初学者还是希望深入学习相关技术领域的进阶者都可以使用这些资源。适用于毕业设计、课程作业、大项目或初期的技术开发立项等场景。 【附加价值】：每个项目的源码都具有很高的参考和借鉴意义，可以作为直接使用的模板进行修改和完善。对于有一定基础的开发者来说，则可以在现有代码的基础上进一步扩展功能或者优化性能。 【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题，请随时联系博主寻求帮助；同时也欢迎所有用户下载并尝试这些资源，并相互学习、共同进步。
     
  • 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。
     
  • 2000-2021年间上市公司企业绿色全要素生产率的STATA分析（附原始数据和代码）
    优质
    本研究运用STATA软件对2000至2021年间中国上市公司的绿色全要素生产率进行了全面分析，提供详细的原始数据与代码供学术界参考使用。 本段落采用SBM-GML模型对企业绿色全要素生产率（GTFP）进行测算。GTFP的评估主要包括投入与产出两方面： **投入方面：** - 资本投入：利用永续盘存法估算每个企业的资本投入。 - 劳动投入：以企业员工人数作为代理指标。 - 能源投入：以上市公司所在城市工业用电量为能源使用情况的代表。 **产出方面：** - 期望产出：采用企业的主营业务收入来衡量期望输出水平。 - 非期望产出：通过考察企业所在地级市的“三废”排放量来进行评估。 此外，文章中还包含了稳健性检验所需的替换指标，并利用SBM-SML方法进行测算。这些数据已经过实证验证并显示出显著性的结果，可以放心使用。如有需要进一步解释或修改，请随时告知。
     
  • 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)
    优质
    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。
     
  • 2000-2022年上市公司全要素生产率数据集（含原始数据、计算代码及结果，采用LP法、OLS法、GMM法和固定效应法）
    优质
    本数据集提供2000至2022年间中国上市公司的全要素生产率信息，涵盖原始数据、分析代码与计算结果。利用LP、OLS、GMM及固定效应方法进行严谨评估。 2000-2022年上市公司全要素生产率测算（包含原始数据、测算代码do文档及计算结果） 1. 时间范围：2000年至2022年。 2. 数据来源：上市公司。 3. 涉及指标： - 证券代码 - 证券简称 - 统计截止日期 - 固定资产净额 - 年份（year） - 股票简称 - 报表类型编码 - 折旧摊销费用 - 支付给职工以及为职工支付的现金 - 购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金 - 营业总收入和营业收入 - 销售成本及销售费用 - 管理费用与财务费用 - 上市日期和成立日期 - 行业代码和行业名称 - 员工人数 - 所属省份 4. 测算方法： LP法、OLS法、GMM法及固定效应模型。 5. 内容包含：原始数据集、测算过程的Stata do文档以及最终计算结果。 6. 参考文献： 鲁晓东，《中国工业企业全要素生产率估计_1999—2007》
     
  • 2000-2021年间上市公司投资效率的Richardson模型分析（含原始数据、计算代码及最终结果）
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    本研究运用Richardson模型深入分析了2000至2021年期间中国上市公司的投资效率，并提供了详尽的数据集、计算代码和结论报告。 2000-2021年上市公司投资效率Richardson模型分析 时间范围：2000年至2021年。 指标包括： - 证券代码、年份、证券简称、市场类型（股票市场交易子库）、AB股标识； - 上市公司贷款信息； - 公司成立与上市的年份，是否*ST或PT以及行业分类等基本信息； - 财务数据如货币资金、短期投资净额、资产总计和负债总计； - 经营活动产生的现金流量净额及其他相关现金流项目（包括固定资产处置回收及支付情况）； - 固定资产折旧和其他长期资产摊销，营业收入增长率B以及操控性与非操控性的应计利润信息。 数据内容： 1. 原始数据 2. 计算代码 3. 最终结果 计算说明： 参考潘越老师的相关研究文献构建Richardson模型进行分析。该模型主要用于评估企业的投资效率和财务健康状况，通过综合考虑企业各项经济活动及其产生的现金流来评价其长期发展能力。 参考资料： - 潘越,汤旭东,宁博,杨玲玲. 连锁股东与企业投资效率：治理协同还是竞争合谋