中国工业企业数据库的变量说明
融资约束与资源错配:基于中国工业企业数据的实证研究
融资约束与资源错配：基于中国工业企业数据的实证研究赵玉龙;祝树金【摘要】在对融资约束影响资源错配理论分析的基础上,本文使用1998-2007中国工业企业数据,对企业内和行业内资源错配进行测度,并进行相应实证分析,结论显示:融资约束与企业内资源错配、行业内资源错配呈现U型的非线性关系,随着融资约束的上升,企业内和行业内的资源错配程度将会先下降后增加;在不同所有制属性、区域以及行业内的企业之间,融资约束对资源错配的影响稳健,但影响效应存在差异,具体而言,非国有企业对融资约束的反应更敏感,东部和中西部样本中融资约束对企业内错配和行业内错配的影响存在不同,融资约束对劳动密集型行业存在显著的企业内错配效应,而对行业内错配的影响主要表现在资本密集型行业;最后结合行业面板数据,进一步验证了融资约束对行业内错配影响的稳健性.【期刊名称】《商业研究》【年(卷),期】2017(000)007【总页数】10页(P163-172)【关键词】融资约束;资源错配;实证研究【作者】赵玉龙;祝树金【作者单位】湖南大学经济与贸易学院,长沙 410079;湖南大学经济与贸易学院,长沙 410079【正文语种】中文【中图分类】F426;F27要素资源的重新优化配置是实现经济增长动力转换的关键。
Hsieh和Klenow(2009)考察了中国在资源使用方面的错配情况，指出如果中国达到美国的资源配置程度，那么将可以获得25%-40%GDP的提升。
自HK模型发表以来，资源错配问题成为理论研究关注的重点。
一方面，考察资源错配是否显著影响了全要素生产率以及其造成了多大程度的增长损失。
例如，涂正革和肖耿(2005)发现企业生产中要素的配置效率对基于随机前沿模型而测算的全要素生产率影响微弱，而聂辉华和贾瑞雪(2011)则指出资源错配是导致企业生产率不高的重要原因。
曹玉书和楼东玮(2012)认为资源的错误配置既影响了产出总量的短期值，同时也影响了长期内的生产前沿，如果消除所有年份的资源错配，则我国的GDP增长率平均每年可提高0.9%。
中国工业企业数据库的变量说明
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中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题
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汇报人：
目录
01
中国工业企业数据库的使用 现状
02
中国工业企业数据库的潜在 问题
03
中国工业企业数据库的改进 建议
04
中国工业企业数据库的发展 趋势
01
中国工业企业数据库的使用现状
章节副标题
数据库的访问量
访问量：每 天访问量超 过100万次
数据更新：数据库定期更新，保证数据 的时效性
数据共享：数据库支持用户之间的数 据共享和交流
数据库的更新频率
更新频率：每月更新一次
数据来源：国家统计局、工业 和信息化部等官方机构
数据类型：包括企业基本信 息、财务数据、经营数据等
数据准确性：经过严格审核， 确保数据的准确性和可靠性
02
中国工业企业数据库的潜在问题
章节副标题
数据质量与准确性
数据来源：数据 来源是否可靠， 是否经过验证
数据完整性：数 据是否完整，是 否存在缺失或错 误
数据准确性：数 据是否准确，是 否存在错误或偏 差
数据更新：数据 是否及时更新， 是否滞后或过时
数据覆盖面与更新速度
数据覆盖面：目前中国工业企业数据库覆盖的行业和地区有限，难以满足全面分析需求 数据更新速度：数据更新速度较慢，难以及时反映企业动态和行业变化 数据准确性：部分数据存在错误或缺失，影响数据分析的准确性 数据安全性：数据泄露和滥用的风险较高，需要加强数据安全管理
03
中国工业企业数据库的改进建议
章节副标题
提升数据质量与准确性的措施
加强数据采集的规范性，确保 数据的准确性和完整性
定期对数据进行清洗和验证， 确保数据的可靠性和一致性
07 CRSP
• Resdat样本数据： • SAS论坛：
CRSP (Center for Research in Security Prices, 证券价格研究中心) 是学术界及金融业最 重要的数据库之一，由芝加哥大学商学研究生院 教授James H. Lorie和Lawrence Fisher于1960 年创立，目的是进一步推动证券市场研究以及商 业应用。
类型 数值 数值 数值 数值 数值 数值 数值 数值 数值
说明 第二价 持有期收益 资本收益（不含红利的持有期收益） 股票量 累计价格调整因子 股数/成交量累计调整因子 卖出收盘价 买入收盘价 流通股数
1.2.2 累积收益与持有期收益之间的差别
CRSP月度数据库变量名ret指月持有期收 益，CRSP不提供月累计收益率ret_month，月 累计收益率Ret_month根据日收益变量ret转换 而来。
19860117 19860120
-6.25
-6.25 -6.3125
1500
7100 1700
0.030928
0.000000 0.010000
10001
10001 10001 10001 10001 10001 10001
19860121
19860122 19860123 19860124 19860127 19860128 19860129
1.1 日数据
日股票数据是CRSP数据库中使用最多的数 据集。该数据集在沃顿研究数据服务中心(WRDS, Wharton Research Data Services)中的名字是 DSF。
1.1.1 数据内容 日数据结构的主要变量名称、类型、长度及含义见表 。 CRSP日数据集结构
互助问答第28问回归方程检验问题
互助问答第28问回归⽅程检验问题有关数据分析的⼏个问题在⽤中国⼯业企业数据库的微观企业⾯板数据进⾏实证分析，被解释变量是y，核⼼解释变量是x和x^2，检验x对y的影响是否是U型，即⼀次项回归系数是负的，⼆次项回归系数是正的，还包括⼀些其它控制变量，回归⽅程是xtreg y x x^2, fe。
我的问题包括：第⼀，在做企业固定效应时，stata⾃动对100多万样本分了⼏⼗万聚类，是否还有必要在回归中加⼊聚类（cluster），如果要加⼊聚类的话，应该加⼊什么层⾯的聚类？⽐如省层⾯、地级市层⾯、县层⾯、⾏业层⾯、企业层⾯？有⼈提出cluster的数⽬不能太少，⾄少应该⼤于42，但是为什么国内《经济研究》等杂志使⽤了省份聚类？聚类数⽬只有30个。
第⼆，找到⼀个x的⼯具变量z，回归是xtreg y (x x^2=z z^2),fe，把内⽣变量和⼯具变量的平⽅项也放进括号⾥⾯，请问这种做法没问题吧？第三，在⽤xtivreg2做⼯具变量回归时，尝试加⼊聚类(cluster)时，stata 不允许，回归是xtreg y (x x^2=z z^2), fe vce(cluster provincecode)。
provincecode是省份代码。
请问如何在⼯具变量回归中加⼊聚类？（向上滑动启阅）回答2第⼀，企业⾯板数据分析中，如果控制了企业的固定效应，⼀般需要在企业层⾯聚类，xtreg这个命令默认聚类到fe对应的单位，在这⾥就是企业。
例如：xtset firmid timextreg y x, fe vce(cluster firmid)此时，第⼆⾏命令等价于使⽤了robust选项【xtreg y x, fe vce(cluster firmid) 等价于 xtreg y x, fe vce(robust)】。
理论上，你也可以在更⾼层级上聚类（⽐如⾏业或省份，前提是企业所属⾏业或省份不随时间变化），取决于你如何理解个体之间的横向关联。
中国工业企业数据库介绍
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编制登记注册号
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登记注册（或批准）机关-民政部门
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表 1：按年分的数据库字段（续） 基本信息 社团登记注册号 登记注册（或批准）机关-其他 其他（请注明批准机关） 隶属关系 登记注册类型 隶属于中央主管部门 隶属于省及以下各主管部门 批准机关 登记注册号 机关级别 机关级别－国家 机关级别－省、自治区、直辖市 机关级别－地（区、市、州、盟） 机关级别－县（区、市、旗） 企事业机关划分(机构类别) 执行会计制度类别 开工时间（年） 开工时间（月） 营业状态 建筑、房地产企业资质等级 产业活动单位数合计
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3
表 1：按年分的数据库字段（续） 基本信息
建筑业 交通运输业 批发零售贸易业 （住宿、）餐饮业 房地产 其他 企业规模 企业规模代码 轻重工业 轻重工业代码 国有控股情况(控股情况,2005) 从业人数(不用此数，以 V210 为准) 年末从业人员合计（男） 年末从业人员合计（女） 具有研究生及以上学历人员（男） 具有大学本科学历人员（男） 具有大专学历人员（男） 具有高中学历人员（男） 具有初中及以下学历人员（男） 具有高级技术职称人员（男） 具有中级技术职称人员（男） 具有初级技术职称人员（男）
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9
表 1：按年分的数据库字段（续） 财务信息(单位：千元）
中国工业企业数据库与Stata简介综述
换。
2.Stat-Transfer介绍
在变量选择上，可选择全部变量，亦可选择部分变量，同时 还可在转换中重新设置变量输出的数据类型,如浮点型(float), 日期型(date),时间型(time),字符型(string) 等。软件还支持 优化(Optimize)功能；Use Doubles选项在转换时可将有小 数位的变量设置成双精度型 (double)，保证数据的精度；
use make price部分表示需要打开make和price两个变量，
using auto部分表示打开的数据文件路径及名称。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
4.4 变量生成与处理
（1）生成新变量
命令格式：generate newvar = exp [if exp] [in range]
含义说明：newvar是生成的新变量，exp是由现有变量
生成新变量的算术或逻辑表达式，[if exp] 和[in range]指
定对哪些观测计算新变量值。 比如：gen a = f314*f314 （新变量a等于f314的平方） gen F= f314/v210 变量含义：f314固定资产净值年平均余额
v210从业人员平均人数
4.4 变量生成与处理
4.2 do文件
用Stata的do文件编辑器记下做过的工作：在Stata窗口 上部的工具栏中有一个小按钮 ，把鼠标放上去会出现 “New Do-file Editor”，点击它就会出现do文件编辑 器。 在do-file文件中，用*表示注释内容，Stata在运行dofile文件时会跳过这些注释语句。
(4) STATA电子杂志/ (5) STATA技术公告版 /support/faqs/ /gstat/docs/gsafaq.html /stat/stata/examples/default.html
工业大数据分析(3篇)
（2）类型多样：工业大数据包含结构化、半结构化和非结构化数据，数据类型丰富。
（3）实时性强：工业大数据要求实时处理和分析，以支持快速决策。
（4）价值密度低：工业大数据中，有价值的数据占比相对较低，需要通过数据挖掘和挖掘算法提取。
2. 特点
（1）数据量大：工业大数据通常包含数十亿甚至数千亿条记录，具有庞大的数据规模。
（2）数据类型多样：工业大数据涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，涉及文本、图像、视频等多种类型。
（3）数据动态变化：工业大数据具有实时性，随着工业生产过程的进行，数据会不断更新和变化。
（4）数据质量参差不齐：工业大数据在采集、传输、存储等过程中，可能会出现数据缺失、错误、不一致等问题。
5. 人才短缺：工业大数据分析需要大量专业人才，但目前我国相关人才较为短缺。
六、结论
工业大数据分析在我国工业领域具有广泛的应用前景。通过对工业大数据的挖掘和分析，可以实现工业生产、经营管理、市场营销等方面的优化，提高企业竞争力。然而，工业大数据分析也面临着诸多挑战，需要政府、企业、研究机构等共同努力，推动工业大数据分析技术的创新和发展。
4. 市场预测与营销
通过分析市场数据，预测市场趋势，制定合理的营销策略，提高市场竞争力。
5. 研发创新
通过对研发数据的分析，发现潜在的创新点，提高研发效率，降低研发成本。
三、工业大数据分析的挑战
1. 数据质量：工业大数据在采集、传输、存储等过程中，可能存在数据缺失、错误、不一致等问题，影响分析结果的准确性。
五、工业大数据分析挑战
1. 数据质量：工业大数据质量参差不齐，需要加强数据清洗和预处理。
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