超级整理！1990-2017投入产出表直接消耗系数和完全消耗系数stata版本

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1、数据来源：中国统计年鉴

2、时间跨度：90、92、95、97、2000、2002、2005、2007、2010、2012、2015、2017

3、区域范围：全国

4、指标说明：

投入产出表在二十世纪三十年代产生于美国，它是由美国经济学家、哈佛大学教授华西里·列昂惕夫（W.Leontief）在前人关于经济活动相互依存性的研究基础上首先提出并研究和编制的。

列昂惕夫从1931年开始研究投入产出技术，编制投入产出表，目的是研究美国的经济结构。1936年他撰写的“美国经济制度中投入产出数量关系”在《经济学和统计学评论》上发表。它是世界上有关投入产出技术的第一篇论文，标志着投入产出技术的诞生。1953年列昂惕夫与他人合作，出版了《美国经济结构研究》一书。通过这些论著，列昂惕夫提出了投入产出表的概念及其编制方法，阐述了投入产出技术的基本原理，创立了投入产出技术这一科学理论。正是在投入产出技术方面的卓越贡献，列昂惕夫于1973年获得了第五届诺贝尔经济学奖。

该数据为1990-2017年中国区域间投入产出表直接消耗系数和完全消耗系数，具体计算方式与一般中国投入产出表的制造业服务化的学术论文中所用一致

部分数据如下：

5、数据地址：
投入产出 (76 Bytes, 需要: RMB 69 元)

2022-5-9 05:12:27 上传

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关键词：完全消耗系数 直接消耗系数 Stata 投入产出表 投入产出 投入产出 完全消耗系数 计量经济学

要处理这么大的时间跨度（从1990年到2017年）以及复杂的投入产出数据集，并使用Stata进行分析和生成直接消耗系数与完全消耗系数，我们需要遵循一定的步骤。以下是一个基本的框架：

### 1. 数据准备

首先，确保你已经导入或创建了正确的时间序列数据集。由于数据跨越多个时间点（如90、92、95等），你需要确保每个时间段的数据都按照一致的标准格式排列。

- **数据清洗**：检查缺失值和异常值。
- **变量标准化**：确保所有年份的行业分类是一致的，如果存在变化，需要进行相应的调整或映射。

### 2. 计算直接消耗系数

直接消耗系数（A）代表了生产单位最终产品所需要的各种中间投入的比例。在Stata中计算这些系数的方法如下：

- 假设你有行业间的交易矩阵X和总产出向量Y。
  
```stata
* 示例数据 (这仅用于说明，实际应用时使用真实数据)
matrix X = (1, 2 \ 3, 4) // 中间消耗矩阵（行业间）
matrix Y = (5, 6)         // 总产出

* 计算直接消耗系数A
matrix I = J(2, 2, 0) + diag(vecdiag(I(2, 2)))
matrix A = X * invsym(diag(vec(Y)))'
matrix list A
```

### 3. 计算完全消耗系数（L）

完全消耗系数（L）可以通过以下公式计算：`L = (I - A)^-1`，其中 `I` 是单位矩阵。

```stata
* 计算完全消耗系数 L
matrix I_minus_A = I - A
matrix L = inv(I_minus_A)
matrix list L
```

### 4. 进行数据分析

有了直接和完全消耗系数后，你就可以进行更深入的分析了。例如：

- **时间序列分析**：观察特定行业随着时间如何变化。
- **结构路径分析**：评估不同产业间的依赖关系。

请注意，在实际应用中，数据导入、清理和转换步骤将更为复杂，并且可能需要根据具体的数据集调整代码。同时，处理大规模的矩阵运算时要考虑到内存限制问题。

### 5. 结果解释与使用

最后一步是解读这些系数的意义及其对经济分析的价值。直接消耗系数帮助我们理解生产过程中即时的需求关系，而完全消耗系数则揭示了更深层次、考虑所有上游影响后的经济联系。

通过上述步骤，你可以在Stata中有效处理和分析1990至2017年中国区域间投入产出表中的数据，并计算出直接消耗系数与完全消耗系数。

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