2000-2024年制造业上市公司全要素生产率

制造业全要素生产率分析
最新推荐文章于 2025-12-13 22:03:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-13 22:03:17 发布 · 218 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#数据分析

制造业作为国民经济的支柱产业，其生产效率的提升对推动高质量发展具有关键意义

全要素生产率（TFP）是衡量生产要素配置效率与技术进步水平的重要指标，能够综合反映资本、劳动及技术在经济增长中的贡献涵盖五种主流估算方法：TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM

可为研究制造业生产率演进规律、技术创新效率、产业结构升级以及政策效应评估提供坚实的数据基础

一、数据介绍

数据名称：制造业全要素生产率

数据范围：制造业

时间范围：2000-2024年

样本数量：43500条

数据来源：上市公司年报

更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果

二、数据指标

三、数据概览

数据概览

【下载→

方式一（推荐）：主页 ↓个人↓简介

经管数据库-优快云博客

方式二：数据下载地址汇总_-优快云博客

制造业全要素生产率（2000-2024年）
10-23
数据名称：制造业全要素生产率 数据范围：制造业 时间范围：2000-2024年 样本数量：43500条 数据来源：上市公司年报 更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果 二、数据...
制造业全要素生产率（2000-2024年）.dta
10-27
数据名称：制造业全要素生产率 数据范围：制造业 时间范围：2000-2024年 样本数量：43500条 数据来源：上市公司年报 更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果
【实证分析】上市公司全要素生产率+5种测算方式（1999-2024年）
m0_65541699的博客
05-29 709
上市公司的全要素生产率（TFP）衡量企业在资本、劳动及中间投入之外，通过技术进步、管理效率和规模效应等因素提升产出的能力。与单纯的劳动生产率或资本生产率不同，TFP综合反映了企业创新能力、资源配置效率和组织优化水平，能够揭示上市公司在行业竞争中的核心竞争力和可持续增长潜力。本次数据是上市公司全要素生产率1999-2024年，参考鲁晓东（2012）等人的5种方法进行计算，包括全要素生产率的原始数据、stata计算代码，计算结果，供大家参考。数据名称：上市公司全要素生产率+dofile5种测算。
2000-2023年上市公司全要素生产率TFP数据及测算方法（OL、FE、LP、OP、GMM）
2301_79696294的博客
07-20 1148
数据测算：包含OL、FE、LP、OP、GMM共五种TFP测算方法！数据结果包括excel和dta格式，其中重要指标包括证券代码，固定资产净额，营业总收入，营业收入，营业成本，销售费用，管理费用，财务费用，购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金，支付给职工以及为职工支付的现金，员工人数，折旧摊销，行业代码，上市日期，AB股交叉码，退市日期，年末是否ST或PT等变量指标分析。数据指标：证券代码、year、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_LP1、TFP_OP、TFP_OPacf、TFP_GMM。
2000-2024年上市公司绿色全要素生产率数据+测算代码
xiaozhuzhu1995的博客
10-14 508
数据规范：以2011年为基期（GTFP=1），通过GML指数逐年递推计算各年GTFP值（2012年=2011年×2012年GML指数，依此类推），结果符合CSSCI等核心期刊描述性统计要求，已通过显著性检验，可直接作为核心解释变量。方法科学：基于最新文献构建指标体系，采用含径向与非径向距离函数的非期望产出超效率SBM模型，结合全局参比GML指数（Global Malmquist-Luenberger），同步测算绿色全要素生产率（GTFP）效率与生产率维度。方式一（推荐）：主页 *个人* 简介↓↓↓。
2000-2024年制造业全要素生产率数据
xiaozhuzhu1995的博客
11-09 316
全要素生产率（TFP）是衡量生产要素配置效率与技术进步水平的重要指标，能够综合反映资本、劳动及技术在经济增长中的贡献涵盖五种主流估算方法：TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM。更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果。可为研究制造业生产率演进规律、技术创新效率、产业结构升级以及政策效应评估提供坚实的数据基础。方式一（推荐）：主页 *个人* 简介。数据名称：制造业全要素生产率。数据来源：上市公司年报。
1999-2024年上市公司全要素生产率数据+stata代码（5种测算方法）
paperdata666的博客
06-29 600
上市公司的全要素生产率（TFP）衡量企业在资本、劳动及中间投入之外，通过技术进步、管理效率和规模效应等因素提升产出的能力。与单纯的劳动生产率或资本生产率不同，TFP综合反映了企业创新能力、资源配置效率和组织优化水平，能够揭示上市公司在行业竞争中的核心竞争力和可持续增长潜力。本次分享的数据是上市公司全要素生产率1999-2024年，参考鲁晓东（2012）等人的5种方法进行计算，包括全要素生产率的原始数据、stata计算代码，计算结果，供大家参考。数据名称：上市公司全要素生产率+dofile5种测算。
2003-2024年DEA-Malmquist方法测算上市企业全要素生产率
paperdata666的博客
07-26 417
本数据选取上市企业增加值作为产出变量，由“长期待摊费用”、“固定资产折旧”、“支付的各项税费”、“支付给职工及为职工支付的现金”和“净利润”加总得到；该方法综合分析投入和产出数据且不需要对生产函数的形式进行预先设定，适用不同行业的TFP测度，因此得到广泛应用.Malmquist指数即为距离函数的比值，通过投入产出数据测算每个决策单元在t期和t+1期与生产前沿面的距离，代表两个时期生产效率的变化，进而通过DEA方法对距离函数进行求解，从而得到相对效率变动，即全要素生产率的增长率。数据格式为Excel形式。
2005-2024年上市公司全要素生产率数据+stata代码（5种方法！）
xiaozhuzhu1995的博客
08-07 544
上市公司的全要素生产率（TFP）衡量企业在资本、劳动及中间投入之外，通过技术进步、管理效率和规模效应等因素提升产出的能力。与单纯的劳动生产率或资本生产率不同，TFP综合反映了企业创新能力、资源配置效率和组织优化水平，能够揭示上市公司在行业竞争中的核心竞争力和可持续增长潜力。本次分享的数据是上市公司全要素生产率1999-2024年，参考鲁晓东（2012）等人的5种方法进行计算，包括全要素生产率的原始数据、stata计算代码，计算结果，供大家参考。数据名称：上市公司全要素生产率+dofile5种测算。
制造业全要素生产率（2000-2024年）样本数量：43500条
2301_79696294的博客
10-29 235
本数据集提供了中国制造业2000-2024年全要素生产率（TFP）数据，包含43500条上市公司年报记录。数据集涵盖TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种主流估算方法，为研究制造业生产率演变、技术创新及政策评估提供全面支持。数据部分自主研发，部分来自网络，仅供学术研究使用，禁止商业用途。
制造业全要素生产率（2000-2024年）.xlsx
10-27
数据名称：制造业全要素生产率 数据范围：制造业 时间范围：2000-2024年 样本数量：43500条 数据来源：上市公司年报 更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果
更新! 制造业全要素生产率(2000-2024年)含年度分析
11-02
数据名称：制造业全要素生产率 数据范围：制造业 时间范围：2000-2024年 样本数量：43500条 数据来源：上市公司年报 更多说明：包含TFP_OP、TFP_LP、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_GMM五种常用估算方法结果
上市公司全要素生产率（1999-2024年）+dofile5种测算
09-08
上市公司的全要素生产率（TFP）衡量企业在资本、劳动及中间投入之外，通过技术进步、管理效率和规模效应等因素提升产出的能力。与单纯的劳动生产率或资本生产率不同... 中国制造业上市公司的融资约束[D].南京大学,2014.
《Python实战小课：数据分析场景——解锁数据洞察之力》导读
最新发布
2501_93253814的博客
12-13 660
本文介绍了Python数据分析的三个核心环节：数据清洗、可视化报表和自动化统计分析。首先详细讲解了如何处理CSV/Excel数据中的缺失值、重复值和异常值等常见问题；其次阐述了使用Matplotlib/Seaborn创建可视化图表的步骤与优化方法；最后说明了如何通过Python实现常用统计指标的自动化计算。文章强调通过系统掌握这些技能，可以有效提升数据分析效率与准确性，为决策提供可靠支持。全文采用"需求分析-功能拆解-优化测试"的结构，为读者提供了清晰的学习路径。
奥威AI数据智能体：当BI遇上AI，企业数据分析的“确定性”革命
qq_43696218的博客
12-08 352
当同行们将宝押在大模型自身能力的迭代时，奥威软件做出了一个关键的战略抉择：不将数据的查询、计算与图表展示这些需要确定性的核心环节，交给仍有“概率性”的大模型，而是交给已经过无数企业验证的、成熟的BI引擎来承载。这套技术路线的精妙之处在于，它将AI的“不确定性”与BI的“确定性”做了完美的职责分离与协同。今天，我们就来深度揭秘，在AI与BI融合的大潮中，奥威如何凭借其 奥威AI数据智能体 与 奥威BI+AI 方案，解决企业数据应用中最棘手的“确定性”难题，并重新定义AI时代的数据分析价值。
数据分析师成长之路-数据分析思维
weixin_43398232的博客
12-09 336
《数据思维：年薪50万分析师的核心竞争力》摘要 优秀数据分析师的核心竞争力不在于工具熟练度，而在于数据思维能力。这种思维包含三个关键步骤：明确问题本质（What）、挖掘数据背后的业务真相（Why）、选择恰当分析方法（How）。真正有价值的数据分析是能用数据讲出影响决策的商业故事。培养数据思维需要保持好奇心、深入业务场景、持续追问数据意义。在数字化时代，这种透过数据看本质的能力，正成为职场最具价值的核心竞争力之一。
人工智能之数据分析 Pandas：第八章 数据可视化
咚咚王者的博客
12-08 1115
本文将从基础绘图方法、常用图表类型、高级定制、与专业库对比四个维度，系统、详细、实战化地介绍 Pandas 数据可视化的完整能力。场景推荐做法快速查看趋势df.plot()（折线图）比较分类数据检查数据分布或发现变量关系检测异常值需要美观/发表转用 Seaborn需要交互转用 Plotly💡记住Pandas 可视化 = 快速探索的“瑞士军刀”不是最终交付工具，但能极大提升分析效率！
智慧警务与数据分析
m0_49367516的博客
12-09 191
大数据分析
2000-2017年中国全要素生产率实证分析
资源通过应用统计经济学中的超越对数生产函数随机前沿法模型，计算并分析了2000年至2017年间中国及其省份的全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）。 全要素生产率（TFP）是指在生产过程中，除去所有已知...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值