典型文献
大中小微企业规模划型统计标准的实证研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
企业规模划型;大中小微企业划分标准;小微企业;Adasampling方法
中图分类号：
作者姓名：
高敏雪;孙庆慧;胡强;甄峰
作者机构：
中国人民大学应用统计科学研究中心;中国人民大学统计学院
文献出处：
引用格式：
[1]高敏雪;孙庆慧;胡强;甄峰-.大中小微企业规模划型统计标准的实证研究)[J].数量经济技术经济研究,2022(02):164-180,封3
A类：
企业规模划型,Adasampling,大中小微企业划分标准
B类：
统计标准,机器学习方法,方法讨论,国家统计局,第四次经济普查,企业数据,描述统计,统计方法,数行,行业规模,单一指标,分过,宽松,痼疾,分类识别,中小企业,大中企业,动态调整机制,研究创新,指标选取,我国企业,优化方向
AB值：
0.234092
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