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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%。
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《EPS数据库介绍》北京福卡斯特信息技术有限公司2015年1月1.世界贸易数据库(Worl d Trade Database) (2)2. 世界能源数据库（Worl d Energy Database） (2)3. 世界宏观经济数据库（World Macro Economy Database） (2)4. 世界经济发展数据库（World Economy Development Database） (2)5. 非洲经济发展数据库（Africa Economy Development Database） (3)6. 欧亚经济发展数据库（Euro-Asia Economy Development Database） (3)7. 世界教育数据库(World Education Database) (3)8. 中国宏观经济数据库（China Macro Economy Database） (3)9中国对外经济数据库(China Foreign Economic Database) (4)10中国劳动经济数据库(China Labour Economic Database) (4)11. 中国财政税收数据库(China Finance and Taxation Database) (4)12. 中国金融数据库（China Finance Database） (5)13. 中国固定资产投资数据库（China Investment in Fixed Assets Database） (5)14. 中国上市公司数据库（China Listed Company Database） (5)15. 中国商品贸易数据库（China Commodity Trade Database） (6)16. 中国地区贸易数据库（China Regional Trad e Database） (6)17. 中国行业贸易数据库（China Industry Trad e Database） (6)18. 中国贸易指数数据库（China Trad e Index Database） (6)19. 中国商品交易市场数据库（China Commodity Exchange Market Database） (7)20. 中国农林数据库(China Agriculture and Forestry Database) (7)21. 中国三农数据库（China Rural Areas、Agriculture, and Peasantry Database） (7)22. 中国农产品成本收益数据库（China Agricultural Products Cost-benefit Database） 823. 中国工业经济数据库（China Industry Economy Database） (8)24 中国工业企业数据库(China Industry Business Performance Database) (8)25 中国工业行业数据库(China Industry Database) (8)26. 中国工业产品产量数据库（China Industry Product Output Database） (9)27. 中国第三产业数据库（China Tertiary Industry Database） (9)28. 中国科技数据库（China Science and Technol ogy Database） (9)29. 中国高技术产业数据库(China High Technol ogy Industry Database) (9)30. 中国卫生数据库(China Health Database ) (10)31. 中国交通数据库（China Transportation Database） (10)32. 中国环境数据库（China Environment Database） (10)33. 中国海洋数据库（China Marine Database） (11)34. 中国教育数据库(China Education Database) (11)35. 中国旅游数据库(China Tourism Database) (11)36. 中国能源数据库（China Energy Database） (11)37. 中国国土资源数据库（China Land and Resources Database） (12)38. 中国建筑业数据库（China Construction Industry Database） (12)39. 中国房地产数据库（China Real Estate Database） (12)40. 中国城乡建设数据库（China Urban-Rural Construction Database） (13)41. 中国区域经济数据库(China Regional Economy Database) (13)42. 中国城市数据库（China City Database） (13)43. 北京社会发展数据库（Beijing Social Development Database） (14)44. 重庆社会发展数据库(Chongqing Social Devel opment Database ) (14)45. 内蒙古社会发展数据库(Inner Mongolia Social Development Database ) (14)1.世界贸易数据库(World Trade Database)世界贸易数据库，数据来源于联合国统计司（署）、中国海关，是用于进行国际贸易分析的必不可少的数据库。
CSMAR数据库产品介绍国泰安（GTA）CSMAR系列研究数据库是国泰安公司根据国际数据库标准（CRSP和COMPUSTAT）开发的专门针对中国金融、经济领域的研究型精准数据库，包括股票市场、公司研究、基金市场、债券市场、衍生市场、经济研究、行业研究、海外研究和专题研究等11大系列，70个数据库。
是全面涵盖中国经济、金融主要领域的高精准研究型数据库，能满足不同研究者的需求，帮助研究者最快和最方便的构建研究模型。
一、研发实力国泰安（GTA）是国内首家也是最大的按照国际标准,进行金融、财务、证券信息数据库设计与开发的专业化公司，是深圳市政府重点扶持的数据、软件开发的高科技企业。
公司现拥有由金融、会计、计算机等专业的博士、硕士、留学生组成的250余人研发团队，以及一个由国内外一流专家学者和实务界人士组成的专家顾问团。
研发实力在中国数据产品公司中首屈一指。
二、客户情况2000年以来，国泰安已经为500多家著名大学和证券机构、10000多位知名专家和学者提供了产品和服务。
并与香港理工大学、香港大学等先后达成战略合作关系。
数据库产品的数据结构、应用公式、质量控制，都得到这些学校此领域著名教授的亲自指导。
国泰安的产品质量与各种计算公式是经过这几百位国内外知名学者检验的，是久经考验的。
典型客户包括：（1）中国证监会、上海证券交易所、深圳证券交易所、中国金融期货交易所等证券监管机构，在研究分析中重点采用CSMAR精准数据库；（2）IMF、OECD、MSCI-Barra、Barclays、AllianceBernstein、Man Investment、Merrill Lynch、KDI、Citadel Investment等国际著名机构使用国泰安精准数据库；（3）美国哈佛大学、芝加哥大学、普林斯顿大学、耶鲁大学、沃顿商学院、美国威斯康星大学麦迪逊分校、美国加州大学、美国弗吉尼亚大学、美国旧金山大学、美国匹兹堡大学、英国瑞丁大学、澳大利亚新南威尔士大学、日本东京国际大学、日本法政大学以及新加坡、香港、澳门所有的大学等国际著名高校使用国泰安精准数据库；（4）博时基金、国信证券、东方证券、光大证券、光大保德信基金管理公司等国内著名金融机构使用国泰安精准数据库；（5）清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学、厦门大学、南京大学、南开大学、西安交通大学、上海交通大学、西南交通大学、北京交通大学、上海财经大学、吉林大学、中山大学、东南大学、中南财经政法大学、电子科技大学、西南财经大学、四川大学、暨南大学、重庆大学、长江商学院、湖南大学、福州大学、天津工业大学、广州大学、杭州商学院等国内著名高校使用国泰安精准数据库。
、工业大数据的定义工业大数据是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来的数据，由于数据量巨大，传统的信息技术已无法对相应的数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术的基础上借鉴了互联网大数据的技术，提出新型的基于数据驱动的工业信息化技术及其应用。
二、工业大数据特点工业大数据主要有以下几个特点：1、数据来源主要是企业内部，而非互联网个人用户；2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据；3、数据服务对象是企业，而不是个人；4、在技术上，传统的企业架构技术已无法提供相应的分析应用，更多的采用了互联网大数据领域成熟的技术；5、改变了企业原先对数据的看法，使得原先看似无用的、直接丢弃的数据重新得到了重视，并且切实改进了企业的生产、销售、服务等过程；三、大数据在工业领域的作用1、实现数据的全面采集并持久化在前大数据时代，很多工业现场采集到的数据的生命周期仅仅是在显示屏上一闪而过，大量的数据由于种种原因被丢弃了，丢弃的一个很重要的原因就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。
大数据时代之后，新型的数据处理技术及云计算带来的低成本，使得数据的全面采集并且持久化成为可能，即采集到的数据可以实现长时间的存储，且海量的数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据的意愿。
而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实的数据基础，使得分析的结果更准确，成为一种正向循环。
2、实现全生产过程的信息透明化随着现代生产技术的飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性和动态性，逐渐出现了不可控性。
生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业的数据，企业无法全面有效了解全生产流程。
随着大数据处理和可视化技术的不断发展，目前，通过全生产过程的信息高度集成化和数据可视化，从而达到了生产过程的信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品的生产经过、实际状态以及至目标状态的可选路径。
