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首页 > 文档 > 大中小微企业规模划型统计标准的实证研究
文档
大中小微企业规模划型统计标准的实证研究
2024-05-112000.89M

  摘要:研究目标:引入机器学习方法讨论大中小微企业规模划型标准问题。研究方法:基于国家统计局公开的第四次经济普查企业数据,采用Adasampling方法,结合基本描述统计方法判断企业规模划型问题。研究发现:多数行业规模划型采用单一指标可达到较好划分效果,缓解小微企业划分过于宽松的痼疾,简化分类识别难度;现行小微企业分类阈值较为合理,但中小企业间和大中企业间分类阈值有明显偏差;可细化当前的企业规模划型标准,基于行业大类特征进行企业规模划型;分类阈值可建立机器学习与经济普查相结合的定期动态调整机制。研究创新:引入Adasampling方法讨论企业规模划型指标选取和划分阈值标准。研究价值:从理论上论证我国企业规模划型标准的科学性和优化方向。

  文章目录

  引 言

  一、当前企业划型标准与问题剖析

  1.历史沿革

  2.现行分类标准的要点

  3.现行标准存在的问题以及解决思路

  二、国际经验与相关研究综述

  1.发达经济体的划型经验

  2.相关研究概述及本文的研究思路

  三、研究方法和数据说明

  1.Adasampling方法

  (1)在方法第1步中将无标签样本全部贴为负类标签具有重要意义。

  (2)Adasampling方法假定正类样本完全准确。

  2.数据处理

  四、测算结果与选择

  1.依分布结果选择划型指标

  2.依据机器学习结果确定分类界限值

  3.在取整基础上得到大类行业划型标准

  4.通过行业合并简化划型标准

  5.与现行标准对照并予以总结

  五、结论与建议

  1.现行标准有其合理性,但需要动态调整

  2.小微企业划型需受重视,但开口方向调整仍需谨慎

  3.大型企业端划型标准差异较大,仍需重视适时调整

  4.部分行业可采用单一指标划型,“精简”划型标准

  5.侧重制造业企业,细化分类标准

  6.尝试采用机器学习方法结合普查周期