楼主: yusb
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[经管数据集] 全国各省级省自治区直辖市全要素生产率TFP数据(分省,1949-2020年) [推广有奖]

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yusb 在职认证  发表于 2022-2-2 19:18:07 |AI写论文

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全国各省级省自治区直辖市全要素生产率TFP数据(分省,1949-2020年)


产出为:实际GDP

投入要素为:从业人员数、固定资产(永续盘存法)


数据年度:1949-2020

全国各省级省自治区直辖市全要素生产率TFP数据(分省,1949-2020年).xls (66.5 KB, 需要: RMB 25 元)




excel数据文件格式大致如下:

全国各省级省自治区直辖市全要素生产率TFP数据(分省,1949-2020年).png



数据来源:各地的统计年鉴,及CSMAR、CNRDS数据库

数据计算方法:全要素生产率的测算方法主要分为非参数法和参数法两类。非参数法中以DEA、Malmquist指数方法为主,虽然比较经典,但不能对前沿面的适用性进行检验,且没有考虑随机因素对测量结果的影响,而参数法能够克服上述缺点。参数法又可分为索洛残差法、隐性变量法和随机前沿生产函数法(SFA)。索洛残差法建立在市场是完全竞争的、技术进步是希克斯中性的且规模报酬不变的假设基础之上,并将C-D生产函数所得的残差当作全要素生产率。但这些严格的假设条件往往与现实情况不符;并且,全要素生产率仅被解释为技术进步的影响,没有考虑规模经济和效率改善等因素;此外,该法没有剔除测算误差对全要素生产率的影响,因此会导致技术进步的高估。隐性变量法虽然利用状态空间将全要素生产率从测量误差中分离出来,但是其理论仍然建立在C-D生产函数和规模报酬不变等相关假设基础之上,因而针对索洛残差法的部分问题还是没有解决。SFA将生产函数的形式设定为超越对数生产函数,这种函数形式比C-D函数更具灵活性,同时放松了规模报酬不变和技术中性的假定,允许劳动力和资本非充分利用的情况。此外,SFA还考虑了随机误差项对全要素生产率的影响,所利用的面板数据也比时间序列数据和横截面数据具有更多的自由度,从而在一定程度上能够提高模型估计的准确性和有效性。这份数据参考Battese和Coelli的模型,采用最新的SFA方法进行计算,最大限度地确保计算结果的精确性,可以为各类研究提供可靠的分析依据




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关键词:全要素生产率 全国各省 直辖市 生产率 全要素

沙发
yusb(未真实交易用户) 在职认证  发表于 2022-2-2 23:04:41
特别说明:本贴的附件文件数据仅仅是各个省级的年度数据,没有月度和季度数据

藤椅
yiyu514(未真实交易用户) 发表于 2023-8-24 19:52:46 来自手机
你好 有计算方法和原始数据吗

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