大中小微企业规模划型统计标准的实证研究

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.

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

所属期刊栏目：39

分类号：F222.1(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：164-180,封3