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雷达卡
之前有个北大的师兄分享给我的数据，写论文非常有用。
包含省、市、分行业、制造业、工业、农业的全要素生产率数据，绿色全要素生产率的也有。
绿色全要素生产率的计算方法如下：
1.数据完整吗？原始数据来自哪里？从哪一年到哪一年？
答：数据比较完整，且原始数据来源于权威数据库和统计年鉴。数据的时间区间基本为2000-2019年，但个别数据由于可得性的影响会有略微的差别。
2.全要素生产率的数据的计算方法可以详细介绍一下吗？
答：可以的。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。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。
在百度搜索“山月记分享”，然后全要素生产率的密码好像是HMW7G4W7，绿色全要素生产率的密码好像是R7XUGYBW，后来用这些数据写了几篇文章，都顺利发表了，证明还是挺有用的。
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