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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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以及海关贸易数据库合并方法概述【摘要】本文主要探讨了中国工业企业数据库与海关贸易数据库合并的方法。

在介绍了合并方法的研究背景和研究意义。

接着在详细介绍了数据预处理、数据匹配与融合、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与展示等关键步骤。

结论部分总结了合并方法的重要性，并展望了未来的研究方向和实际应用价值。

通过本文的内容，读者可以深入了解如何有效地合并中国工业企业数据库和海关贸易数据库，以促进数据的整合和利用，从而为企业发展和政策制定提供更有力的支持。

【关键词】中国工业企业数据库、海关贸易数据库、合并方法、数据预处理、数据匹配、数据融合、数据存储、数据管理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据展示、实际应用。

1. 引言1.1 介绍中国工业企业数据库以及海关贸易数据库合并方法的研究旨在整合两者的数据资源，为企业发展和贸易监管提供更全面、准确的信息支持。

工业企业数据库记录了各类企业的生产经营信息，包括企业基本信息、经营状况、产品销售等数据；而海关贸易数据库则主要记录了进出口货物的情况，包括货物种类、数量、价值以及贸易各方信息等。

通过合并这两类数据库，我们可以实现对企业生产经营与进出口贸易的全方位监控与分析。

通过对工业企业生产与销售数据与海关进出口数据的关联分析，可以更加准确地评估企业的经营状况，发现关联性强的数据指标，为企业的战略决策提供更可靠的依据。

通过数据挖掘和分析，还可以发现企业与贸易伙伴之间的潜在合作机会，促进贸易往来的增长与优化。

值得注意的是，工业企业数据库和海关贸易数据库的数据格式和数据量可能存在较大差异，因此在合并过程中需要进行数据预处理、匹配与融合等步骤，以确保数据的一致性和完整性。

通过本研究，我们将探讨如何有效地整合两者的数据库，实现更加有效的数据管理与分析，推动企业发展与贸易监管的提升。

1.2 研究背景中国工业企业数据库以及海关贸易数据库合并方法是当前数据管理领域的热门话题之一。