中国工业企业数据库的使用现状和潜在 问题
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中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题聂辉华江艇杨汝岱内容提要在经验研究中，企业级的微观数据正受到越来越多的重视。中国工业企业数据库成为国内外学者研究中国企业行为和绩效的主要数据库之一。 但是该数据库存在样本匹配混乱、变量大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等严重问题，忽视这些问题可能会导致研究结论错误。本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状，指出了该数据库存在的缺陷，并根据现有研究提出了改进建议。 一引言数据是经验研究的细胞，因此数据质量的好坏直接决定了经验研究的活力。最近十多年来，国际经济学界越来越重视使用微观面板数据longitudinal micro－level da ta的研究。相对于宏观数据或行业数据，微观的企业数据或个体数据的优势是非常明显的：第一，微观面板数据包含了更多信息，例如企业的所有制、规模和出口等状态，这些信息对于企业行为的研究必不可少；第二，微观面板数据同时包含了时间维度和个体维度，有助于解决计量经济学中的个体异质性问题，更容易保证估计的一致性；第期第年济经界世聂辉华：中国人民大学经济学院中国人民大学企业与组织研究中心100872 263.net；江艇：中国人民大学经济学院中国人民大学企业与组织研究中心电子信箱：econjiang gmail.com；杨汝岱：湘潭大学消费研究院电子信箱：rudaiyang gmail.com. 作者感谢何帆对本文提出的建议，感谢屠顺杰提供的助研工作，同时感谢两位匿名审稿人指出的有益建议。 本文的研究得到姚洋主持的国家社科基金重大项目我国中长期经济增长与结构变动趋势研究09＆ZD020以及聂辉华、杨汝岱分别主持的教育部新世纪优秀人才项目的资助，特此感谢。当然文责自负。 三，微观面板数据增加了观测值个数，使估计更有效率。对于产业组织理论、企业理论、公司金融、国际贸易、收入分配和劳动供给等研究领域来说，经验研究的数据主要就是微观数据。 伴随微观计量经济学的引入和国内外微观数据库的开放，中国经济学者越来越重视微观数据的开发和使用，产生了很多基于微观数据的研究成果。一些中国数据库甚至被全世界各国学者使用，这一方面表明中国问题越来越受到国际经济学界的重视，另一方面也表明中国数据的质量得到了越来越多的认可。特别是相当多的国内外学他们的研刊上。作为一个由中国国家统计局收集的数据库，它的优点是样本大、指标多、时间长。但是，它毕竟不是一个由学术机构发布的数据库，因此在很多方面还不太符合学术研究的严格要求，其缺陷包括样本匹配混乱、指标存在缺失、指标大小异常、测度误差明显和变量定义模糊等问题。如果研究者没有察觉到这些数据存在的缺陷，并且没有采取有效的方法缓解或消除这些缺陷，那么就会对经验研究的结果产生负面影响，甚至会得出错误的结论。而错误的结论对于理论和经验研究来说，不仅浪费了学者们时间和精力，还可能产生误导作用。鉴于此，我们认为有必要详细、严谨地讨论中国工业企业数据库的基本情况、使用现状，指出其存在的问题，并尽可能提供解决问题的建议。我们希望，本文的分析不仅有助于潜在使用者了解该数据库的研究现状和未来方向，还能有助于他们更准确地使用该数据库，从而推进相关领域的研究发展。当然，作为该数据库的使用者之一，我们并不能保证我们全面地熟悉了该数据库，并且我们对问题的分析不可避免地包含了一定的研究倾向。 二数据库基本信息我们首先简单地描述该数据库的基本情况。中国工业企业数据库由国家统计局建立，它的数据主要来自于样本企业提交给当地统计局的季报和年报汇总。该数据库的全称为全部国有及规模以上非国有工业企业数据库，其样本范围为全部国有工业企业以及规模以上非国有工业企业，其统计单位为企业法人。这里的工业统计期第年济经界世聂辉华江艇杨汝岱口径包括国民经济行业分类中的采掘业、制造业以及电力、燃气及水的生产和供应业三个门类，主要是制造业占90以上。这里的规模以上要求企业每年的主营业务收入即销售额在500万元及以上，2011年该标准改为2000万元及以上。基于上述统计口径的数据库自1998年开始采集，多数学者使用的工业企业数据库涉及的年份在1999～2007年之间。由于该数据库的主要成分为制造业企业，在统计口径上与其他国家的产业分类比较一致，而且一些变量例如资本、研发投入和出口交货值更容易度量，因此使用者通常析出该数据库中的制造业企业。制造业的统计口径包括从农副食品加工业、食品制造业到工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业等30个大类二位数行业，对应于国民经济行业分类与代码GB/ T4754－2002中的代码13～43不含38.为了保持企业样本的完整性，同时与现有研究具有可比性，我们以1999～2007年全部国有及规模以上非国有工业企业作为我们分析该数据库的主要样本。
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