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           本数据集来源正规，由我手动收集、整理，与同门多次核对，观测值数量全面，市面上的制造业上市公司全要素生产率相关数据，年份较短（大部分只到2022年），还有人用插值法拟合，错误值太多，本数据集更新至2023年，观测值无误差，亲测效果良好，不含拟合处理，均为来自数据库的原始数据！

指标测度方法：

• 普通最小二乘法（OLS）:
  
  

其中yit、lit和ｋit分别表示Yit、Lit和Kit的对数形式。上式的残差项包含了企业全要素生产率对数形式的信息。通常可以对上式进行估计从而获得对全要素生产率的估计值。

• 固定效应法（FE）：在上式的基础上引入企业个体虚拟变量，从而解决由于ωit存在所带来的内生性问题，进而获得对生产函数的一致无偏估计。
• Ｏlley-Pakes法（0P法）：该方法假定企业根据当前企业生产率状况，据此做出投资决策，因此用企业的当期投资作为不可观测生产率冲击的代理变量，从而解决了同时性偏差问题。
• Levinsohn- Petrin方法（LP法）：该方法并不是使用投资额作为代理变量，而是代之以中间品投入指标，从数据的角度出发，中间品投入更易获得。
• GMM 法：该方法的基本理念是通过加入工具变量来解决模型中的内生性问题。对于生产函数的估计而言，一个自然的工具变量就是被解释变量的滞后值。因为它在t-1期确定的，因此不会与当期的技术冲击有关。
  

2、2000-2023制造业上市公司全要素生产率原始数据：包括行业名称、所属省份、所属城市、上市状态、首次上市日期、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、固定资产净额、支付给职工以及为职工支付的现金、股权性质、员工人数、折旧摊销、海外业务收入等24+变量的详细原始数据，累计涵盖8.3w+观测值数量，5000+样本企业，指标构建所需的各个变量都可直接查到，指标来源有依据，充分保证数据真实性、准确性！

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【顶刊变量,23更新！】2000-2023制造业上市公司全要素生产率数据,五大方法!
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数据来源：上市公司数据库等途径手动整理而成，本数据集为课题组自用数据，经过我和同门师兄妹多次人工审核、校对；同时，数据的处理过程也咨询了我的导师，请大家放心使用，承诺良心数据！

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