fdi資料庫

『壹』 歷年 外商直接投資

單位:億美元
外商直接投資（實際利用的）
1983年 6.36
1984年 12.58
1985年 16.61
1986年 18.75
1987年 23.14
1988年 31.94
1989年 33.92
1990年 34.87
1991年 43.66
1992年 110.08
1993年 275.15
1994年 337.67
1995年 375.21
1996年 417.25
1997年 452.57
1998年 454.63
1999年 403.19
2000年 407.2
2001年 468.78
2002年 527.4
2003年 535.05
2004年 606.3
2005年 603.25
2006年 694.68
2007年 835.2(747.7)
（以上來自於國家統計局資料庫）

下面是商務部的數據 你可以看看 有月份的和全年的 不過貌似沒有表格
http://www.mofcom.gov.cn/static/column/tongjiziliao/v.html/1?966971413=283555381

我覺得我國78年才改革開放 所以剛開始那些年的FDI數據有可能不全 尤其是月份的 各個行業的數據 再說國內經濟統計的發展存在的問題也導致一些數據壓根沒有統計
你要的這些東西 雖然都是公開資料 但是整理比較費時 是要付費的 100分有什麼用啊

2008年FDI
月 FDI
1 112
2 69.28
3 92.86
4 76.03
5 77.61
6 96.1
7 83.36
8 70.08
9 66.02
10 57.22
11 53.22
12 59.78

『貳』 哪裡可以找到FDI和進出口的月度數據2000至今。

中經網產業資料庫宏觀月度庫

『叄』 如何查找wind資料庫里的境外並購數據

商務部官網的FDI投資只是宏觀數據，所以並不適合進行微觀分析。從你要的數據來看，你可以通過以下幾個資料庫獲取：1. 清科Zdatabase資料庫，裡面不僅包括上市公司也包括非上市公司的並購數據，包括國內和國外並購，完全符合你的要求。2.國泰安並購資料庫。只有上市公司的，數據非常全，符合你的要求。3.國外的Zephyr資料庫，這個我沒用過，據說是全球的並購都可以查到。當然這些資料庫都是要付費的。如果你不想付費而且你有時間的話，你就自己去巨潮資訊網站去下載公司年報，一個一個的去查了。

『肆』 做經濟方向課題的時候，需要一些國際經濟數據來做分析，有沒有相關資料庫呢

CEIC經濟資料庫提供快速的國家級數據參考的關鍵指標，例如GDP、GNP、FDI和CPI，以及很難找到的18個宏觀經濟指標和14個行業指標。以新興國家的駐地專家所擁有的專業知識為依託，司爾亞司數據信息有限公司（CEIC）為用戶提供獨有的數據知識庫，幫助他們做出最明智、最准確的評估和決定。

『伍』 求"中國與印度紡織服裝行業比較研究"論文

FDI促進了中國商品出口迅速增長，1989年到2001年中國年均出口增長率為15%。1989年外資企業佔中國總出口不足9%，到2002年其份額已佔到一半。在某些高科技產業，2000年外資企業占電子電路產品總出口的比重高達91%，占手機總出口的比重高達96%。2000-2001年中國吸收的FDI中大約有2/3投到了製造業部門。

相反，在印度，FDI推動印度出口增長的作用不是很明顯（除信息產業外）。流入印度製造業的FDI主要是尋求市場型投資。90年代由FDI產生的出口只佔印度總出口的3%，即使到現在，FDI佔印度製造業出口的比重估計也不足10%。

2000-2001年，中國大部分FDI都流入了大范圍的製造業。而在印度，多數FDI流向了服務業、電子電氣設備產業，以及工程和計算機行業。

表 中國和印度部分FDI指標比較，1990，2000-2002年

項目
國家
1990
2000
2001
2002

FDI流入量（100萬美元）
中國
3,487
40,772
46,846
52,700

印度
379
4,029
6,131
5,518

FDI儲量
中國
24762
348346
395192
447892

印度
1,961
29,876
36,007
41,525

FDI流入增長率（年度%）
中國
2.8
1.1
14.9
12.5

印度
-6.1
16.1
52.2
-10

FDI儲量佔GDP比重（%）
中國
7
32.3
33.2
36.2

印度
0.6
6.5
7.4
8.3

FDI流入量占固定資本形成總額的比重（%）
中國
3.5
10.3
10.5
..

印度
0.5
4
5.8
..

人均FDI流入量（美元）
中國
3
32
36.5
40.7

印度
0.4
4
6
5.3

總出口中外資企業所佔比重（%）
中國
12.6
47.9
50
..

印度
4.5
..
..
..

GDP（10億美元）a
中國
388
1,080
1159.1
1237.2

印度
311
463
484
502

實際GDP增長率（%）
中國
3.8
8
7.3
8

印度
6
5.4
4.2
4.9

來源：UNCTAD, FDI/TNC 資料庫,a當前值

如何解釋兩國存在的這些差異？影響FDI的因素包括：基本因素、發展戰略與政策，以及海外關系網。

基本因素

在影響FDI流入的經濟基本因素方面，中國比印度具備更優越的條件。中國的GDP總值和人均GDP都高於印度，對於尋求市場型FDI來說，中國的市場更具吸引力。中國的教育程度也比印度高，勞動力技術水平更嫻熟，對於尋求效率型投資者來說，中國也比印度更具吸引力。此外，中國蘊藏豐富的自然資源，基礎設施更具競爭力，特別是沿海地區。然而，印度在技術人才（特別是信息技術人才）方面具有更大優勢，國民的英語水平也更高。

通過分析兩國吸收的FDI的組成成份，可以發現兩國具有的不同的競爭優勢。在信息和通信技術方面，國際跨國公司的參與，如宏基、愛立信、通用電氣、日立、現代、英特爾、LG、微軟、神達、摩托羅拉、NEC、諾基亞、飛利浦、三星、索尼、台積電、東芝和其他大型跨國公司，使得中國成為硬體設計和製造中心。而印度專攻於IT服務業、呼叫中心、企業後勤業務（back-office operations），以及R&D。

由於中國經濟迅速增長，本國消費者對耐用品和非耐用品的需求正在增加，如家用電器、電子設備、汽車、住房和休閑產業。國內需求的迅速增長，以及具有競爭力的企業環境和基礎設施，吸收了大批尋求市場型的投資者，同時也促進了從事製造業輔助服務的本土公司的發展。

中國對待FDI的態度和政策，以及FDI審批手續也足以說明為什麼中國在吸引FDI方面更出色。

中國比印度更具「商業導向性」，擁有更多的「FDI友好型」政策。

中國的FDI審批手續更簡便、決策更迅速。

中國的勞動法更靈活，企業用工環境更佳、企業進入市場與退出市場的手續更簡便。

最近，在對企業環境進行調查中發現，中國在宏觀經濟環境、市場機會、和FDI政策方面比印度更具吸引力。印度在政治環境、稅收和融資方面的得分高於中國。2002年對跨國公司投資計劃調查中發現，中國第一次取代美國成為FDI首選的目的地，而印度只排在第15位。印度工商聯合會（FICCI）的調查也表明，中國在FDI政策框架、市場增長、消費者購買力、投資回報率、勞動法規和稅收方面都優於印度。

發展戰略和政策

中印兩國在FDI方面的不同表現也與兩國FDI自由化時機、自由化進程、自由化內容，以及發展戰略上的不同有關。

中國於1979年對FDI開放市場，並逐漸地實現了投資體制自由化。印度開放的時間比中國要早很多，但直到1991年才採取了全面的步驟實行投資自由化。

兩國吸引的FDI類型不同，追求的工業發展戰略也不同。印度長期採取的是進口替代政策，並依賴國內資源和國內企業推動這一戰略，其只在高科技產業方面才鼓勵FDI流入。盡管中國改革開放後，採取的是漸進的自由化方式，並強迫外資企業採取合資形式，同時還限制FDI進入某些特定領域，但中國賦予FDI（而非國內企業）許多優惠條件，特別是對出口導向型的FDI。上述政策不僅吸引到大量的FDI，也導致迂迴資金（中國國內企業把資金轉入香港，然後再投資回中國，以逃避政策限制或獲得給予外國投資者的特殊優惠條件）的出現。在印度，迂迴資金（主要是通過模里西斯）很少，而且主要是為了避稅。

由於中國國內市場不完善，並且在外包、管理、本土投入品中存在問題，導致在中國運作的跨國公司的生產活動「過於內化」。所以，製造業跨國公司在中國的投資中，有部分FDI是對中國市場環境不健全做出的「次優選擇」。

印度的情況有一些不同。企業家精神在印度國內的企業中得到了迅速發展。此外，由於必要的法律和制度環境已經具備，同時對FDI的限制政策一直沿續到90年代，在印度的跨國公司通常採取「外化」的生產模式（如授權經營和其他契約性安排）。即使在實行了廣泛的FDI自由化政策後，「內化」模式也沒能成為主導模式。在信息技術產業，向印度私人企業采購零部件，這種做法的效率更高，印度國內有眾多合格的分包商。

2001年入世後，中國實行了對FDI更加有利的政策。隨著中國服務業進一步自由化，中國的投資環境將進一步得到改善，例如，2004年中國將允許外國獨資企業進入租賃業、倉儲業和批發零售業，2005年允許進入廣告業和聯運業，2006年允許進入保險代理業，2007年允許進入貨物運輸業。中國已經開放了零售業市場，並吸引了幾乎所有的大型零售企業和超市的投資，如歐尚、家樂福、Diary Farm、伊藤洋華堂、吉之島、萬客隆、麥德龍、普爾斯馬特、7-11便利店和沃爾馬。

印度政府正在計劃向FDI開放更多的領域，進一步放寬外資企業持股上限。為了確定吸引更多FDI流入的方式，印度計劃委員會於2001年8月成立了FDI指導委員會，並且學習中國的模式，成立了經濟特區。在促進貿易和吸引FDI方面，中國的經濟特區比印度的出口加工區更加成功。

海外關系網

除了經濟和政策因素外，另一個足以說明中國能吸引大量FDI的因素是：對於海外華人企業和個人來說中國是其投資目的地，特別是亞洲的華人。海外華人商業網路巨大，且能向中國大陸大量投資，而印度海外商業網和其向印度投資的規模都很小。這是為什麼呢？海外華人數量眾多，更具企業家精神，重視與中國國內親屬的關系，並且有興趣和財力在中國投資，此外當其向中國投資時，他們往往受到貴賓的待遇。而海外印度人數量較少，且多為專業人士，而且與中國人不同，印度人不經常與國內親屬聯絡，也缺乏向印度投資的財力。

中國和印度都是跨國公司轉移其勞動密集型產業的候選國，跨國公司是促進中國出口迅速增長的主要因素。然而，在印度，跨國公司主要集中於服務業，特別是信息通信產業，幾乎所有的美歐大型信息技術企業都在印度設有機構，而且多數位於班加羅爾，例如美國運通、英國航空公司、美國大型保險金融集團Conseco、戴爾計算機和GE Capital公司都把其後勤業務放到了印度。其他公司，如亞馬遜和花旗銀行，也向印度本國企業和駐印度的外國企業外包其服務業務。外國公司控制著印度的呼叫中心業務，其佔印度此行業年營業額15億美元的60%。

作為投資首選地，中國境內的投資者的信心正在增強，財富500強企業中有80%都在中國進行了投資，37%的財富500強企業向印度外包其業務。盡管印度相關政策環境得到了改善，但跨國公司的投資興趣依然冷淡，也有一些例外，如信息和通信產業。

如果中國和印度能在其發展中協調FDI所發揮的作用，兩國在吸引FDI流入方面前景十分樂觀。巨大的市場規模與市場潛力，技術型的勞動力資源及低工資成本，都仍將是其吸引FDI流入的主要動力。中國將繼續吸引大量的FDI流入，印度則是其最大的競爭對手。如果印度的政策繼續得到改善、政府承諾把吸引FDI作為其主要目標，在充滿活力的國內企業的支持下，流入印度的FDI將開始增加。

『陸』 怎麼把工業企業資料庫弄成面板數據

中國工業企業資料庫的使用現狀和潛在問題 聶輝華 江艇 楊汝岱  提要：在經驗研究中，企業級的微觀數據正受到越來越多的重視。中國工業企業數據 庫成為海內外學者研究中國企業行為和績效的主要資料庫之一。但是該資料庫存在樣本匹配 混亂、變數大小異常、測度誤差明顯和變數定義模糊等嚴重問題，忽視這些問題可能會導致 研究結果錯誤。本文介紹了該資料庫的基本情況和使用現狀，指出了該資料庫的若幹缺陷， 並根據現有研究提供了若干改進建議。 關鍵詞：企業數據 工業企業 微觀計量 製造業 生產率 JEL 分類號：C33 D24 L22 L60 一、引言 數據是經驗研究的細胞，因此數據質量的好壞直接決定了經驗研究的活力。最近十多 年來，國際經濟學界越來越重視使用微觀面板數據（longitudinal micro-level data）的研究。 相對於宏觀數據或行業數據，微觀的企業數據或個體數據的優勢是非常明顯的：第一，微觀 面板數據包含了更多信息，例如企業的所有制、規模和出口等狀態，這些信息對於企業行為 研究是必不可少的；第二，微觀面板數據同時包含了時間維度和個體維度，有助於解決計量 經濟學中的個體異質性問題，更容易保證估計的一致性；第三，微觀面板數據增加了觀測值 個數，使得估計更有效率。對於產業組織理論、企業理論、公司金融、國際貿易、收入分配 和勞動供給等研究領域來說，經驗研究的數據主要就是微觀數據。 伴隨微觀計量經濟學的引入和國內外微觀資料庫的開放，中國經濟學者越來越重視微 觀數據的開發和使用，並生產了很多基於微觀數據的研究成果。一些中國資料庫甚至被全世 界各國學者使用，這一方面表明中國問題越來越受到國際經濟學界的重視，另一方面也表明 中國數據的質量得到了越來越多的認可。特別是，相當多海內外學者使用了「中國工業企業 資料庫」（Chinese instrial enterprises database） ① ，其研究成果廣泛發表在包括《American Economic Review》（如Song等，2011）、《Quarterly Journal of Economics》（如Hsieh和Klenow， 2009）和《經濟研究》等國際和國內著名學術期刊上。作為一個由中國國家統計局收集的 資料庫，它的優點是樣本大、指標多、時間長。但是，它畢竟不是一個由學術機構發布的數 據庫，因此在很多方面還不太符合學術研究的嚴格要求，其缺陷包括樣本匹配混亂、指標存 在缺失、指標大小異常、測度誤差明顯和變數定義模糊等嚴重問題。我們認為，如果研究者 沒有察覺到這些數據缺陷，並且採取有效的方法緩解或消除這些缺陷，那麼就會對經驗研究 的結果產生負面影響，甚至會導致錯誤的結果。而錯誤的結果對於理論研究和經驗研究來說， 不僅浪費了時間和精力，而且可能會產生誤導作用。鑒於此，我們認為有必要詳細地、嚴謹 地討論中國工業企業資料庫的基本情況、使用現狀，指出其存在的問題，並盡可能提供解決 問題的建議。我們希望，本文的分析不僅有助於潛在使用者了解該資料庫的研究現狀和未來  聶輝華，中國人民大學經濟學院，人大企業與組織研究中心，北京市 100872；email: [email protected]。 江艇，中國人民大學經濟學院，人大企業與組織研究中心，[email protected]；楊汝岱，湘潭大學消費 研究院，[email protected]。作者感謝何帆對寫作本文提供的建議，感謝屠順傑提供的助研工作，同時 感謝兩位匿名審稿人提供的有益建議。本文的研究得到姚洋主持的國家社科基金重大項目「我國中長期經 濟增長與結構變動趨勢研究（09&ZD020）」和聶輝華、楊汝岱分別主持的教育部新世紀優秀人才項目的資 助，特此鳴謝。文責自負。 ① 一些英文文章將該資料庫名稱翻譯為「China Annual Survey of Instrial Firms」或「China Annual Survey of Manufacturing Firms」。 1 本文發表於《世界經濟》2012 年第5 期 方向，而且有助於他們更准確地使用該資料庫，從而推進相關領域的研究。當然，作為該數 據庫的使用者之一，我們並不能保證我們全面地熟悉了該資料庫，並且我們對問題的分析不 可避免地包含了一定的研究傾向。 二、資料庫基本信息 我們首先簡單地描述資料庫的基本情況。中國工業企業資料庫由國家統計局建立，它 的數據主要來自於樣本企業提交給當地統計局的季報和年報匯總。該資料庫的全稱為「全部 國有及規模以上非國有工業企業資料庫」，其樣本范圍為全部國有工業企業以及規模以上非 國有工業企業，其統計單位為企業法人。這里的「工業」統計口徑包括「國民經濟行業分類」 中的「採掘業」、「製造業」以及「電力、燃氣及水的生產和供應業」三個門類，主要是製造 業（占 90%以上）。這里的「規模以上」要求企業每年的主營業務收入（即銷售額）在 500 萬元及其以上，2011 年該標准改為2000 萬元及其以上。基於上述統計口徑的資料庫自1998 年開始採集，但多數學者使用的工業企業資料庫涉及的年份在1999－2007 年之間。由於該 資料庫的主要成份為製造業企業，在統計口徑上與其它國家的產業分類比較一致，而且一些 變數（例如資本、研發投入和出口交貨值）更容易度量，因此使用者通常析出該資料庫中的 製造業企業。製造業的統計口徑包括從農副食品加工業、食品製造業到工藝品及其它製造業、 廢棄資源和廢舊材料回收加工業等30 個大類（二位數行業），對應於國民經濟行業分類與代 碼（GB/T4754—2002）中的代碼 13－43（沒有 38）。為了保持企業樣本的完整性，同時與 現有研究具有可比性，我們以1999－2007 年全部國有及規模以上非國有工業企業作為我們 分析該資料庫的主要樣本。 1999－2007 年中國工業企業資料庫包括了 200 多萬個觀測值，每年的樣本企業數量從 1999 年的大約16 萬家逐年遞增到2007 年的大約33 萬家。 ① 在9 年樣本期內，總共有大約 55 萬家企業出現，包括上市公司。顯然，這是一個巨大的非平衡面板數據。由於企業關閉、 改制、重組等各種原因，只有4 萬6 千多家企業（約占樣本企業總數的8%）連續出現在整 個樣本期間。該資料庫樣本占據了中國工業企業的絕大部分比例。根據具有可比性的 2004 年第一次全國經濟普查年報，當年工業企業銷售額為218442.81 億元。而中國工業企業數據 庫當年全部樣本企業的銷售額為195600 億元，約佔全國的89.5%。 ② 目前，除了經濟普查 資料庫，中國工業企業資料庫是可獲得的最大的企業級資料庫。表1 描述了1999－2007 年 企業總數和國有、集體、民營、外資企業（含港澳台企業）的份額變化。可以看出，國有和 集體企業的比例在顯著減少，從1999 年的三分之二下降到2007 年的不足十分之一，而民營 企業的比例從不足 20%迅速增加到超過 70%。該表從一個側面反映了中國市場經濟結構的 劇烈變動。 表1 中國工業企業的類型、數目和比例 年份 國有 比例% 集體 比例% 民營 比例% 外資 比例% 總數 1999 52817 32.86 53507 33.29 27757 17.27 26652 16.58 160733 2000 44665 27.66 49383 30.58 39192 24.27 28240 17.49 161480 2001 36781 21.67 42528 25.06 59208 34.89 31178 18.37 169695 2002 31570 17.55 38237 21.25 75884 42.18 34208 19.02 179899 2003 25157 12.93 32334 16.62 98698 50.74 38318 19.70 194507 ① 學者們使用的該資料庫可能有幾個不同的來源，但是內容相差很小。 ② 經濟普查的工業企業銷售額來自國家統計局網站《第一次全國經濟普查主要數據公報（第二號）》，工業 企業資料庫中的工業企業銷售額來自作者計算。 2 本文發表於《世界經濟》2012 年第5 期 2004 27403 9.89 26896 9.70 165864 59.85 56976 20.56 277139 2005 18520 6.86 23875 8.84 171603 63.53 56112 20.77 270110 2006 16209 5.40 20983 6.99 202417 67.43 60585 20.18 300194 2007 11724 3.50 19355 5.78 236823 70.68 67174 20.05 335076 來源：作者根據資料庫計算 事實上，工業企業資料庫也是最全面的企業資料庫。該資料庫包括企業的兩類信息， 一類是企業的基本情況，另一類是企業的財務數據。企業的基本情況包括：法人代碼、企業 名稱、法人代表、聯系電話、郵政編碼、具體地址、所屬行業、注冊類型（所有制）、隸屬 關系、開業年份和職工人數等指標。企業的財務數據包括：流動資產、應收賬款、長期投資、 固定資產、累計折舊、無形資產、流動負債、長期負債、實收資本、主營業務收入、主營業 務成本、營業費用、管理費用、財務費用、營業利潤、利稅總額、廣告費、研究開發費、工 資總額、福利費總額、增值稅、工業中間投入、工業總產值和出口交貨值等指標。全部指標 大約為 130 個。特別是，2004 年為第一次全國經濟普查年，因此在資料庫中當年的企業指 標還包括了不同學歷（研究生、本科、大專、中專、高中、初中及以下）、不同職稱（技術 職稱和技師等）的男職工和女職工的相應數量，此外還包括了企業是否加入工會以及加入工 會的人數等其它年份所沒有的信息。 毋庸置疑，工業企業資料庫的優勢非常顯著。第一，它的樣本量非常大，涵蓋了全國 所有的國有工業企業和規模以上的非國有工業企業。9 年的觀測值總數超過200 萬個。2006 年之後，每年的樣本企業數目已經超過了30 萬個。除了普查資料庫，還沒有哪個企業數據 庫在樣本量上能與之匹敵。從統計學或計量經濟學的角度講，大樣本的優勢是降低估計的近 似偏誤，提高估計的效率。第二，它的指標非常多，包括了企業的基本情況和企業的財務數 據，能夠從多個角度比較全面地反映企業的市場進入、投資、借貸、廣告、研發、出口等行 為和企業的短期與長期經營績效，並且企業加總數據能夠反映出企業所處行業或地區的市場 結構。從產業組織理論的角度講，一旦可以獲得市場結構、企業行為和績效的數據，學者們 幾乎就可以進行任何主題的研究！公司金融、企業理論、國際貿易和產業集聚等相關領域的 研究者們也可以對該資料庫各取所需，包括進行跨專業研究。如果將該資料庫和其它資料庫 合並，那麼學者們將會發現更加豐富的研究視角。指標越多，在構建計量方程時解釋變數和 控制變數就越多，這樣可以減少遺漏變數問題。第三，它的時間序列比較長。工業企業數據 庫最早的建立年份是1998 年，目前已經更新到了2008 年，前後跨期11 年。這使得研究者 採用動態面板方法具有可行性，從而有助於反映歷史因素的作用，以及從動態的角度研究企 業和產業的演化過程。 相對而言，目前流行的其它幾個企業資料庫，例如萬得金融資料庫、色諾芬經濟金融 資料庫、國泰安上市公司資料庫，樣本企業都是上市公司，它們的指標更全面、准確，提供 指標的頻率也更高。比如，這些上市公司資料庫通常包括了主要股東持股情況、董事會成員 和高管的個人特徵以及職位變動，從而可以研究公司治理結構。另外，上市公司資料庫不僅 包含工業類上市公司，還包含了金融類和服務類上市公司，這也是工業企業資料庫所缺乏的。 此外，一些特定的調查項目也催生了企業資料庫。例如，2006 年世界銀行和國家統計局對 中國12 省的1200 多家企業進行了調查，內容涉及企業社會責任、內部管理、質量管理、勞 動管理、環境管理、市場競爭以及技術改造等方面。從1991 年到2006 年，中央統戰部和全 國工商聯陸續對全國民營企業的經營情況進行了抽樣調查，內容涉及企業基本情況、管理體 制、企業家背景以及勞資關系等方面。 ① ① 關於其它企業資料庫，感興趣的讀者可以訪問香港中文大學中國研究服務中心的網站。 3 本文發表於《世界經濟》2012 年第5 期 三、資料庫使用現狀 由於工業企業資料庫的獨特優勢，近幾年來每年都有大量的海內外經濟學者使用該數 據庫撰寫和發表論文，主題涵蓋產業組織理論、企業理論、公司金融、轉型經濟學、國際貿 易、勞動經濟學和區域經濟學等學科。下面，我們簡要介紹工業企業資料庫在上述經濟學分 支中的使用現狀。一方面，我們希望這有助於感興趣的研究人員了解人們在不同領域已經用 該資料庫做了什麼，還可以做什麼；另一方面，我們希望這有助於感興趣者了解現有研究者 是如何做這些研究的。當然，囿於篇幅和精力，我們不可能囊括所有使用該資料庫的文獻， 而是將目光聚焦於國內外的主要學術期刊或者流傳較廣的英文文章。 1、生產率 在所有使用該資料庫的相關研究文獻中，企業生產率是最受關注的主題。因為生產率 是最重要的效率度量，正如克魯格曼（Krugman，1997）所言：「生產率不是一切，但是長 期來看生產率近似於一切。」而且，對於計算企業生產率而言，工業企業資料庫提供了加總 數據所不具有的獨特優勢。利用工業企業資料庫中提供的銷售額或經濟增加值（表示Y）、 固定資產（表示K）和職工人數（表示L），採取相應的價格指數進行平減，可以計算出每個 企業的勞動生產率和全要素生產率（total factors proctivity，簡稱TFP）。鑒於勞動生產率 不能反映資本的效率，因此多數文獻以TFP作為生產率的度量。又因為製造業口徑與國際產 業分類更具可比性，所以現有文獻在計算TFP時幾乎都以製造業企業為樣本。在計算TFP時， 一些學者採取了傳統的索洛殘差法（Solow resial），例如謝千里等（2008）、Hsieh和Klenow （2009）；一些學者採取了主流的OP方法（Olley和Pakes，1996），例如張傑等（2009）、余 淼傑（2010）、聶輝華和賈瑞雪（2011）、楊汝岱和熊瑞祥（2011）、Brandt等（2012）；一些 學者採取了LP方法（Levinsohn和Petrin，2003），例如周黎安等（2007）；一些學者採取了隨 機邊界方法（SFA），例如劉小玄和李雙傑（2008）。 ① 2、國際貿易 與生產率研究密切相關的是國際貿易，更具體地說，是考察企業出口與生產率的關系。 根據著名的企業異質性假說（Melitz，2003），生產率高的企業會傾向於選擇出口，即生產 率和出口是正相關的。工業企業資料庫包含了企業出口交貨值，但無法區分一般貿易和加工 貿易企業。利用工業企業資料庫，一些學者檢驗了這一假說對於中國企業是否成立。張傑等 （2009）利用1999－2003 年的製造業企業數據發現，出口有利於企業提高TFP，即存在出 口的「學習效應」。而李春頂（2010）利用1998－2007 年的樣本發現，出口企業的平均TFP 或勞動生產率低於內銷企業，他認為這是「生產率悖論」。此外，趙偉等（2011）發現勞動 生產率與出口選擇是負相關的，但 TFP 有時與出口選擇是正相關的。這似乎表明，利用該 資料庫文獻研究還沒有明確地支持企業異質性假說，但 Lu（2010）對此提供了一個理論解 釋。還有一些學者利用工業企業資料庫做了相關的研究。例如，余淼傑（2010）發現，貿易 自由化（降低關稅）會提高出口企業的TFP；包群等（2011）發現，製造業企業出口後對其 員工收入的改善並不明顯；楊汝岱和鄭辛迎（2011）發現行業的垂直專業化程度對企業員工 工資有差異化影響。 3、外商直接投資 中國加入 WTO 已經十周年了，外商直接投資（FDI）究竟在中國的經濟發展中扮演了 什麼樣的角色？亓朋等（2008）利用1998－2001 年的製造業企業數據，考察了外資企業對 內資企業 TFP 的溢出效應，發現在行業內溢出效應不顯著，行業間和地區間均存在正的溢 出效應。羅雨澤等（2008）使用2000 年和2002 年的製造業企業數據，發現外商投資企業對 ① 聶輝華和賈瑞雪（2011）比較了計算TFP 的幾種方法的優劣。 4 本文發表於《世界經濟》2012 年第5 期 本行業和本地區的內資企業有顯著正的溢出效應。有趣的是，路江涌（2008）利用 1998－ 2005 年的製造業企業數據，發現外資企業對內資企業的溢出效應隨地理距離而遞減，在本 市內溢出效應為正，在全國范圍內為負，並且對國企為負，對民企為正。Du 等（2011）發 現，外資企業對內資企業的溢出效應主要是通過前向或後向產業關聯實現的，橫向產業關聯 沒有產生顯著的溢出效應；而且，來自港澳台的外資企業和來自外國的外資企業對內資企業 的影響也不相同。Xu 和Sheng（2011）也得到了類似的發現。Sheng 等（2011）還發現，FDI 通過後向產業關聯提高了內資企業的出口價值，通過同行業的示範效應提高了內資企業的出 口傾向。Chen 等（2011）發現，外資企業具有明顯的工資溢價，並且對內資企業的工資有 抑製作用，從而加劇了企業之間的工資不平等現象。 4、研發 技術創新是企業生產率的重要源泉之一，因此企業的研究開發（R&D）行為也備受關 注。關於 R&D 的文獻主要分為兩類：第一類是研究 R&D 或者企業創新的決定因素，主要 是檢驗「熊彼特假說」；第二類是研究企業的 R&D 對績效的影響。聶輝華等（2008）利用 2001－2005 年的製造業企業數據，分析了發現企業的研發密度（度量創新）與規模、市場 競爭之間均呈倒 U 型關系，而且盡管國有企業的研發密度比民營企業的更高，但是研發的 效率更低。Hu 等（2009）發現FDI 和企業改制對於促進企業研發密度有正面作用。陳林和 朱衛（2011）使用2005－2006 年的工業企業數據，根據國有經濟比重區分行政進入壁壘高 的行業和行政進入壁壘低的行業，發現在前一類行業中創新與市場結構之間是倒U 型關系， 「熊彼特假說」成立，但是在後一類行業中相反。Chesbrough 和Liang（2007）以製造業中 的半導體行業為例，發現市場導向會影響企業R&D 的投資回報，即全球市場導向的企業比 國內市場導向的企業能夠獲得更高的 R&D 回報。戴覓和余淼傑（2012）發現，出口前的 R&D 投資能夠促進企業在出口後的生產率提高。 5、民營化 中國國有企業改革的主要成效之一，就是大量的國有企業進行了轉制，即從百分之百 的國有企業變成了國有控股企業或者民營企業。這一點明顯地反映在國有工業企業的實收資 本成份變化上。Tong（2009）利用1998－2003 年的工業企業數據，發現市場競爭的加劇、 FDI 集中度的上升以及預算約束的硬化是國企民營化的主要動因，而且績效相對好的國企更 有可能民營化。Bai 等（2009）研究了國企民營化的影響，發現民營化增加了銷售額和勞動 生產率，而這主要是通過減少管理費用來實現的。Dougherty 等（2007）發現，民營化通過 提高企業的贏利能力和生產的地區專業化水平提高了企業的生產率。Lu 等（2010）發現， 集體企業的私有化導致了銷售成本的上升，但是也導致了管理費用的下降。 6、公司金融 由於中國工業企業資料庫包含了豐富的財務指標，因此很多學者用它研究企業的投資、 融資和避稅行為。Cai 和 Liu（2009）提出了一個有趣的問題：競爭是否會加劇公司規避所 得稅？他們識別避稅程度的方式是，比較企業報告的利潤和根據會計規則計算的利潤之間的 差額。使用 2000－2005 的工業企業數據，他們發現競爭會加劇企業的避稅行為。Cull 等 （2009）認為，中國的銀行貸款（loan）和商業信用（trade credit）之間存在一種替代關系， 業績差的國企會通過商業信用將銀行貸款再配置給企業客戶，而業績好的民營企業比業績差 的民營企業更有可能擴展商業信用。餘明桂和潘紅波（2010）利用2004－2007 年的工業企 業數據發現，企業（特別是私有企業）會將授予客戶的商業信用作為產品市場競爭的手段， 這驗證了商業信用的競爭假說。Guariglia 等（2011）發現，民營企業的內部融資（現金流/ 總資產）是企業增長的重要約束條件，而國有企業則不受此類約束。 7、產業集聚 利用企業層面的數據，我們可以得到行業或地區層面的加總數據，這可以反映中國工業 5 本文發表於《世界經濟》2012 年第5 期 的產業集聚現象。使用1998－2005 年的製造業企業數據，Lu 和Tao（2009）考察了中國制 造業集聚（用EG 指數衡量）的決定因素，發現地方保護主義（國有企業的僱傭比例）是阻 礙產業地區集聚的主要因素。另外一些學者考察了產業集聚對企業的影響。Li 等（2011） 發現產業集聚對企業規模有顯著的正面影響。Lin 等（2011）發現，產業集聚和企業生產率 之間存在一種倒U 型關系。Yang 和He（2011）發現貿易通過信息和分工影 轉載僅供參考，版權屬於原作者。祝你愉快，滿意請採納哦

『柒』 求中國1978年-2011年的FDI和實際GDP數據

用國內生產總值除以價格定基指數就是實際GDP，FDI數據不好找，之前年份可能由於統計資料遺失或缺少統計。

『捌』 目前做國內資料庫的企業比較多，有沒有專門做國際資料庫的呢

司爾亞司數據信息有限公司（CEIC）的「全球資料庫」收集了超過三百五十萬條時間序列條目，內容涵蓋美國、中國、越南、保加利亞、智利和肯亞等國的各種經濟數據。此資料庫提供快速的國家級數據參考的關鍵指標，例如GDP、GNP、FDI和CPI，以及詳細的，很難找到的18個宏觀經濟指標和14個行業指標。以新興國家的駐地專家所擁有的專業知識為依託，司爾亞司數據信息有限公司（CEIC）為用戶提供獨有的數據知識庫，幫助他們做出最明智、最准確的評估和決定。

『玖』 怎麼用unctad資料庫查找各國fdi

好像返回的json格式有誤，
你這是兩層了，這邊只支持一層，
把rows這層去掉

『拾』 假如我用FDI和出口貿易作為自變數，GDP作為應變數做計量模型，如何解決FDI和出口貿易各年度數據的可比性

這個要你自己去多找數據，Wind資訊，銳思金融資料庫上都有的，或者你這個課題的話，上外管局的網站上也可以找到詳盡的的國際收支表和國際收支報告，上面的數據是最權威的也是解釋最詳細的。此外，多利用一下年鑒也是好的。
雖然數據因為統計口徑和會計方法的不同總會有調整，用數據時多注意一下這方面的事情一般也不會有問題，再說FDI和出口貿易都是絕對數，並不存在基年的問題。
而且，我國編制並公布國際收支表也不過二十幾年，數據並不算多，你可以耐下心來看一下有沒有大的調整，即使你用季度的數據……
一般的小點不必太計較，大的變更注意下就好了，而且，一般國際收支表（外管局網站公布的）都有特別標記變更事宜，前一段我有用這些數據，記得變動的地方很少的，不大礙事。
不過要特別注意早期編制的BP表，那個不大規范就是了，後來的都是照IMF要求來做的，所以出入不大，這個問題不必太擔心。
話說，這個模型就是一個二元回歸，GDP當年統計時的技術、口徑與統計國際收支的是一樣的。況且不要忘了，我國的GDP採用支出法進行核算，FDI和出口貿易都是計算GDP的原始項目，所以即使各年之間的統計方法什麼的會有出入，但是同一年的GDP和這兩項卻是相匹配的，所以，其間的關系還是不會有太大差異的。

還有，我弱弱的問一句，你這樣一個模型，從嚴格的計量經濟學的角度來看沒大有意義，因為GDP通過支出法核算，擺明了受到了N多因素的影響，FDI和出口貿易是其中比較重要的罷了，而且消費這一項你並沒有考慮，或許你會說消費與這二者或許數據上會高度共線，但是即使數據呈現這樣的結果，從經濟含義上講消費任由二者影響卻是說不通的，因而我個人認為至少Consumption是不可或缺的，如果不要求計量上的嚴謹性的話，或許可以這樣做。我不了解這方面學界現在通常的做法，只是提出了自己的一些看法，唔，樓主不要PIA我哈~~