工业级数据库

‘壹’ 工业企业数据库中scale指标是什么意思

scale:
[
skeil
]
n.
鳞,刻度,衡量,数值范围
v.
依比例决定,攀登
[
形容词scalelike
]
[
过去式scaled
过去分词scaled
现在分词scaling
第三人称单数scales
]
例句与用法
1.
scale
the
fish
before
cooking
them.
烧鱼之前先去掉鱼鳞。
2.
we
are
seeing
unemployment
on
an
unprecedented
scale.
我们现在正经历规模空前的失业现象。
3.
the
company
has
begun
to
scale
down
its
operations
in
asia.
这家公司已开始减少在亚洲的业务。
4.
the
force
of
the
wind
is
measured
on
a
standard
scale
of
0-12.
风力是按0-12级标准等级测量的。

‘贰’ 工业level2论坛,二级计算机系统，模型建立，数据库开发等

数据库开发可以用Access 2010。
在Windows 7操作系统下，依次选择【开始】|【所有程序】|【Microsoft
Office】|【Microsoft Access 2010】，便可以启动Access 2010。
在Access 2010窗口中，可以看到Office 2010窗口的常见组成，如标题栏、【文件】菜单、功能区、快速访问工具栏、最大化按钮、最小化按钮、关闭按钮、帮助按钮、滚动条和状态栏等。这个窗口中还有一个导航窗格，相当于Access 2007之前的Access版本中的数据库窗口。
导航窗格可以帮助你组织或归类数据库对象，并且是打开更改数据库对象设计的主要方式。在打开数据库时，数据库对象的名称将显示在导航窗格中，数据库对象包括表、窗体、报表、页、宏和模块。导航窗格把数据库对象划分为几个类别，各个类别又分为几个组。
Access 2010用选项卡式文档显示数据库对象，而不是数据库窗口。为了便于日常的交互使用，采用选项卡式文档界面将更加方便。
Access数据库文件的扩展名为ACCDB。在Access数据库中包含着几种对象，所有查看、输入和选取数据库中的信息都是通过数据库中的对象来完成的。
在Access数据库中，一共有六种类型的对象：表、查询、窗体、报表、宏和模块。
表是用来存储数据的基本对象，它是数据库的资源中心，是数据库最基本的组件。数据库中的每个表都包含有关某个主题的信息。在导航窗格中，在表对象上双击就可以打开表。
表是由列和行组成的二维结构的表格。一列中显示某种类型的信息，在这列的最上方是列标题，描述这列的信息类型，也叫做字段名。在标题下面列出的这个类型中具体内容的数据为字段值。在同一行中的所有字段值构成一条记录。记录由具体的字段值构成，一个记录就是一条独立的信息。

‘叁’ 什么数据库可以实现一个用户一套表

这个设想是有问题的，你违背了“数据库”这三个字本身的意义。数据库最基本的目的就是把“大量相关数据组织在一起”，那么无论是A用户，还是Z用户，他们的收藏除了内容不同，形式完全相同，自然就是同一个表中的不同数据，并不因为你设计成了不同的表，就给系统带来了某种质的提升。现代数据库要是连这种查询都没办法优化，那怎么实现工业级应用呢？
不过我是站在关系数据库的角度看这个问题的，非关系数据库我完全不懂，但是我猜测也不会存在N个用户就有N个表这种完全不收敛的解决方案吧？

‘肆’ 中国工业企业数据库，知多少

随着数据大数据的发展，数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业，其中不乏政府、国企。

实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中，大量使用实时数据库系统进行控制系统监控，系统先进控制和优化控制，并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据，并将其转化为对各类业务有效的公共信息，满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求，可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息，提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七

北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）

实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是什么？

1、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）是开运联合公司针对行业应用，独立研发的，拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。

2、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储，提供高速、海量数据存储和基础分析能力。

3、实时性工业数据库软件（CreatRun Database ）可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。提供企业生产信息管理解决方案，可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。

4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据，高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据，使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况，也使大规模数据挖掘成为可能。

‘伍’ 如何建设工业大数据可视化系统

工业数据可视化决策系统可以通过虚拟现实、数据仪表板等多种显示手段，实现与工业企业原有自动控制系统的结合。为大数据时代的工业生产监控、设备监控和虚拟制造应用提供最佳的可视化解决方案。
以万博思图设计可视化大屏幕系统为例，平台可连接分布在世界各地的40多万台设备，实时采集运行数据，远程管理设备组的运行状态。实现准确的产品分析、预测和运营支持，同时借助工业大数据实现传统制造向智能制造的转变和升级。可视化大屏幕分为四个场景：智能服务、共享经济、模式创新和研发辅助。采集设备转速、针数、电压及各种实时生产能力的运行数据。充分发挥数据仪表板在各种图表中合理分组的优点，实现仪表数据的快速状态切换，满足不同场景监控的需要。通过构建工业可视化指挥决策平台，可以充分整合生产、维修等部门的信息资源，有效集成智能分析功能，实现对“人”和“设备”的综合监控。协助经理在生产活动中实现事件的预警、指挥和调度，事件发生后的分析和评估。
多维数据组合，工业设备实时监控.。
为了满足工业企业对设备生产的全面控制，该平台通过接入所有生产设备终端信息系统，全面显示设备实时运行数据，帮助管理人员随时了解设备状态。通过对各部件的实时数据采集和试验数据的比较，对机组各部件的剩余寿命进行预测和可视化，有助于判断生产设备的更换时间，提高企业的生产效率。同时，该平台还可以自动对数据进行深度关联，如实时监控设备能力、收益、趋势等综合数据，方便整体分析，找出生产中难以单凭数据发现的隐患。及时向相关部门下达决策指示。
工业互联的应用，设备预警管理的可视化。
通过对设备状态数据的实时采集，为生产提供设备能力数据；同时通过建立数据健康管理文件(获取设备状态实时数据，建立数据健康管理文件)，并根据积累的设备运行数据建立故障预测模型，进行预测维修，减少工程师的响应时间，提高一次性维修率，最大限度地减少设备的计划外停机时间。
智能分析，模式创新可视化。
系统通过梳理大量数据，可视化地显示重要设备的详细动态曲线、统计图，从而分析生产设备的适用性、合理性和效率。同时，通过工业设备的在线监测数据，提供关键决策。

‘陆’ 为什么Oracle数据库适合大型企业 而sql Server数据库适合中小企业

我也学了很久了，关于那么多的数据库的区别给你说一下
mssql定位与中型数据库市场！
oracle定位与大型数据库市场！
mssql的数据库脚本是t-sql
oracle的数据库脚本是pl/sql
mssql只能用于windows平台
oracle可以跨多个平台
mssql便宜、易于掌握、相对简单
oracle奇贵且按组件收费、概念多、麻烦
delphi开发当然注重pl/sql的掌握！
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开放性:
SQL Server 只能在windows 上运行，没有丝毫的开放性，操作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据量的关键业务时.
Oracle 能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。
DB2 能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛,在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器,而国内到97年约占5%.

可伸缩性,并行性
SQL server DB2 并行实施和共存模型并不成熟。很难处理日益增多的用户数和数据卷。伸缩性有限。
Oracle 平行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力,提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。 如果windowsNT不能满足需要, 用户可以把数据库移到UNIX中。
DB2 DB2具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境. 数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日 志。数据库分区有时被称为节点或数据库节点

安全性
SQL server 没有获得任何安全证书。
Oracle Server 获得最高认证级别的ISO标准认证。
DB2 获得最高认证级别的ISO标准认证。

性能
SQL Server 多用户时性能不佳
Oracle 性能最高， 保持windowsNT下的TPC-D和TPC-C的世界记录。
DB2 适用于数据仓库和在线事物处理 性能较高。

客户端支持及应用模式
SQL Server C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO,DAO,OLEDB ,ODBC连接.
Oracle 多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC, JDBC,OCI等网络客户连接
DB2 跨平台，多层结构，支持ODBC,JDBC等客户

操作简便
SQL Server 操作简单,但只有图形界面.
Oracle 较复杂, 同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同
DB2 操作简单,同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下操作相同

使用风险
SQL server 完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容早期产品。使用需要冒一定风险。
Oracle 长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。
DB2 在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。 仅供参考

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九大数据仓库方案特点比较

中国电子设备系统工程研究所 王建新 刘东波

01-5-21 下午 04:33:38

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IBM、Oracle、Sybase、CA、NCR、Informix、Microsoft、和SAS等有实力的公司相继（通过收购或研发的途径）推出了自己的数据仓库解决方案，BO和Brio等专业软件公司也在前端在线分析处理工具市场上占有一席之地。下面针对这些数据仓库解决方案的性能和特点做分析和比较。
IBMIBM公司提供了一套基于可视数据仓库的商业智能（BI）解决方案，包括：Visual Warehouse（VW）、Essbase/DB2 OLAP Server 5.0、IBM DB2 UDB，以及来自第三方的前端数据展现工具（如BO）和数据挖掘工具（如SAS）。其中，VW是一个功能很强的集成环境，既可用于数据仓库建模和元数据管理，又可用于数据抽取、转换、装载和调度。Essbase/DB2 OLAP Server支持“维”的定义和数据装载。Essbase/DB2 OLAP Server不是ROLAP（Relational OLAP）服务器，而是一个（ROLAP和MOLAP）混合的HOLAP服务器，在Essbase完成数据装载后，数据存放在系统指定的DB2 UDB数据库中。
严格说来，IBM自己并没有提供完整的数据仓库解决方案，该公司采取的是合作伙伴战略。例如，它的前端数据展现工具可以是Business Objects的BO、Lotus的Approach、Cognos的Impromptu或IBM的Query Management Facility；多维分析工具支持Arbor Software的Essbase和IBM（与Arbor联合开发）的DB2 OLAP服务器；统计分析工具采用SAS系统。
OracleOracle数据仓库解决方案主要包括Oracle Express和Oracle Discoverer两个部分。Oracle Express由四个工具组成：Oracle Express Server是一个MOLAP (多维OLAP)服务器，它利用多维模型，存储和管理多维数据库或多维高速缓存，同时也能够访问多种关系数据库；Oracle Express Web Agent通过CGI或Web插件支持基于Web的动态多维数据展现；Oracle Express Objects前端数据分析工具（目前仅支持Windows平台）提供了图形化建模和假设分析功能，支持可视化开发和事件驱动编程技术，提供了兼容Visual Basic语法的语言，支持OCX和OLE；Oracle Express Analyzer是通用的、面向最终用户的报告和分析工具（目前仅支持Windows平台）。Oracle Discoverer即席查询工具是专门为最终用户设计的，分为最终用户版和管理员版。
在Oracle数据仓库解决方案实施过程中，通常把汇总数据存储在Express多维数据库中，而将详细数据存储在Oracle关系数据库中，当需要详细数据时，Express Server通过构造SQL语句访问关系数据库。但目前的Express还不够灵活，数据仓库设计的一个变化往往导致数据库的重构。另外，目前的Oracle 8i和Express 之间集成度还不够高，Oracle 8i和Express之间需要复制元数据，如果Oracle Discoverer（或BO）需要访问汇总数据，则需要将汇总数据同时存放在Oracle和Express中，系统维护比较困难。值得注意的是，刚刚问世的Oracle 9i把OLAP和数据挖掘作为重要特点。
SybaseSybase提供的数据仓库解决方案称为Warehouse Studio，包括数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等工具。其中，Warehouse Architect是PowerDesigner中的一个设计模块，它支持星形模型、雪花模型和ER模型；数据抽取与转换工具包括PowerStage、Replication Server、Carleton PASSPORT，PowerStage是Sybase提供的可视化数据迁移工具。
Adaptive Server Enterprise是Sybase企业级关系数据库，Adaptive Server IQ是Sybase公司专为数据仓库设计的关系数据库，它为高性能决策支持系统和数据仓库的建立作了优化处理，Sybase IQ支持各种流行的前端展现工具（如Cognos Impromptu、Business Objects、Brio Query等）；数据分析与展现工具包括PowerD

‘柒’ IBM P550的描述

要点
· IBM Power Architecture™ 技术提供卓越的性价比和灵活性
· 带微分区功能的 IBM Virtualization Engine 有助于提高利用率和生产力
· 灵活的 Capacity on Demand 有助于提供节省成本的可伸缩性
IBM eServer p5 550 系统是最多可达 4 路的新一代 UNIX® 或 Linux® 服务器，旨在满足随需应变坏境的苛刻要求。它提供卓越的性价比、秉承主机中的可用性功能、灵活的容量升级和创新的 IBM Virtualization Engine™ 系统技术。由 IBM 最先进的 64 位处理器 － POWER5™ 支持，使用同步多线程技术支持关键的企业软件系统，提供卓越的性价比，所有这些有助于提供合理的价格和响应性。
eServer p5 550 可以作为企业中部门级或地区级多功能服务器，为在 AIX 5L™（IBM 工业级的 UNIX）或是 Linux 操作环境中运行的企业应用程序提供服务。p5-550 的性能、可靠性和可承受的价格使它适合作为服务器整合、可伸缩的数据库服务器、电子商务应用程序服务器、Web 服务器、操作系统、商业智能（BI）和高性能计算（HPC）工作负载的关键平台。p5-550 还提供了灵活的 CoD（Capacity on Demand）功能，它使企业仅为所使用的容量付费，从而降低了 IT 成本。
充分的可配置能力
为了具有更广泛的使用范围，p5-550 提供了极大的配置灵活性来满足大多数容量和增长需 求。客户有着巨大的增长潜力，如果选择 19 英寸的机柜式或桌面式安装，最多可达到 64GB 内存、多达 8 个可选 I/O 扩展抽屉（最多可达 15.2TB 的磁盘存储器）以及最多 60 个热插拔 PCI-X 插槽。另外，在单个 HPC 群集中可以包含多达 64 个 p5-550 系统。为了将 IBM 服务器的可用性达到极致，可以使用 HACMP™ 软件将 p5-550 群集化，HACMP™ 软件旨在提供近乎不间断的可用性。
IBM Virtualization Engine技术
eServer p5 550 服务器的一大特点是为 UNIX 或 Linux 入门级系统带来突破性技术。 可以在 p5-550 系统上选用 IBM Virtualization Engine 系统技术来提供许多创新技术，如微分区，它使得企业在确保应用程序可以持续获取所需的资源的同时，还能提高系统的利用率。微分区通过精细地调优系统来整合多个独立的 AIX 5L 和 Linux 工作负载，从而降低成本。一个 4 路 550 型可以管理多达 40 个“虚拟服务器”（分区）。动态逻辑分区帮助分配系统资源（处理器、内存和 I/O）以便能更快地、不间断地响应不断变化的工作负载需求。
类似可选虚拟 I/O 这样的创新技术允许共享昂贵的磁盘驱动器、通信适配器和以光纤通道连接的磁盘，并有助于降低复杂性和系统/管理费用。共享的处理器池允许在分配给共享池的分区之间自动且不间断地均衡处理能力，从而提高了吞吐量和利用率。
随需应变的增长
通过使用在最初购买系统时未激活，但已安装在系统商的处理器资源，CoD（Capacity on Demand）这一可选功能有助于 p5-550 系统在随需应变环境中满足不断变化的资源需求：
· CUoD（Capacity Upgrade on Demand）允许公司购买额外的永久处理器容量，以便在需要资源时激活。
· 试用 CoD 提供了一次性的无需额外费用的 30 天试用期，它允许客户使用其服务器上未处于活动状态的处理器容量。
· 预留 CoD 允许公司购买处理器功能部件，这些处理器已预付费用，使用期限为 30 个处理器日，然后每过 24小时激活一次，以适应工作负载的需要，在需求下降时自动取消激活这些处理器。
· CoD 开关使得公司能够根据需要每隔一天激活一次处理器。
秉承主机技术的 RAS 功能有助于维持随需应变的系统
和较大型的 eServer p5 型号一样，eServer p5 550 系统的特点在于它秉承了许多主机的可靠性、可用性和可维护性功能，这有助于使系统能昼夜不停地运行。 p5-550将p系列的世界一流RAS传统特性扩展到入门级系统中——这些特性包括并发固件更新，对于大多数操作来说，可以在进行IBM系统固件升级的同时，保持应用的运行、热拔插I/O扩展机箱，可以在正在运行的应用不中断运行的情况下添加I/O容量、更为细致的L2高速缓存分解、增强的L3高速缓存列删除和能够提供更好自恢复功能的ECC高速缓存。
IBM eServer p5 550：多达 4 路的入门级 UNIX 和 Linux 服务器中的新标准
p5-550 系统兼有灵活的扩展性、出色的可靠性/可用性功能和高级的虚拟技术，这使得它在零售业、批发业、金融服务业、公共事业、工业和通信环境中都是出类拔萃的选择。由于该服务器具有桌面型或机柜型安装的选项，因此它被设计成便于安装、集成和管理。在具备这些品质的基础之上，p5-550 旨在以合理的成本给中小型企业提供企业级的随需应变计算能力，而且不会降低可用性、性能或安全性。 IBM eServer p5 550 为最多可达 4 路的 UNIX 和 Linux 入门服务器制定了一个新的标准。

‘捌’ 怎么把工业企业数据库弄成面板数据

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  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 库成为海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 研究结果错误。本文介绍了该数据库的基本情况和使用现状，指出了该数据库的若干缺陷， 并根据现有研究提供了若干改进建议。 关键词：企业数据 工业企业 微观计量 制造业 生产率 JEL 分类号：C33 D24 L22 L60 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 data）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 研究是必不可少的；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；第三，微观面板数据增加了观测值 个数，使得估计更有效率。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，并生产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，相当多海内外学者使用了“中国工业企业 数据库”（Chinese instrial enterprises database） ① ，其研究成果广泛发表在包括《American Economic Review》（如Song等，2011）、《Quarterly Journal of Economics》（如Hsieh和Klenow， 2009）和《经济研究》等国际和国内着名学术期刊上。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严重问题。我们认为，如果研究者 没有察觉到这些数据缺陷，并且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，甚至会导致错误的结果。而错误的结果对于理论研究和经验研究来说， 不仅浪费了时间和精力，而且可能会产生误导作用。鉴于此，我们认为有必要详细地、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  聂辉华，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，北京市 100872；email: [email protected]。 江艇，中国人民大学经济学院，人大企业与组织研究中心，[email protected]；杨汝岱，湘潭大学消费 研究院，[email protected]。作者感谢何帆对写作本文提供的建议，感谢屠顺杰提供的助研工作，同时 感谢两位匿名审稿人提供的有益建议。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）”和聂辉华、杨汝岱分别主持的教育部新世纪优秀人才项目的资 助，特此鸣谢。文责自负。 ① 一些英文文章将该数据库名称翻译为“China Annual Survey of Instrial Firms”或“China Annual Survey of Manufacturing Firms”。 1 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 方向，而且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。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 万元及其以上，2011 年该标准改为2000 万元及其以上。基于上述统计口径的数据库自1998 年开始采集，但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 数据库的主要成份为制造业企业，在统计口径上与其它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它制造业、 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（没有 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。 1999－2007 年中国工业企业数据库包括了 200 多万个观测值，每年的样本企业数量从 1999 年的大约16 万家逐年递增到2007 年的大约33 万家。 ① 在9 年样本期内，总共有大约 55 万家企业出现，包括上市公司。显然，这是一个巨大的非平衡面板数据。由于企业关闭、 改制、重组等各种原因，只有4 万6 千多家企业（约占样本企业总数的8%）连续出现在整 个样本期间。该数据库样本占据了中国工业企业的绝大部分比例。根据具有可比性的 2004 年第一次全国经济普查年报，当年工业企业销售额为218442.81 亿元。而中国工业企业数据 库当年全部样本企业的销售额为195600 亿元，约占全国的89.5%。 ② 目前，除了经济普查 数据库，中国工业企业数据库是可获得的最大的企业级数据库。表1 描述了1999－2007 年 企业总数和国有、集体、民营、外资企业（含港澳台企业）的份额变化。可以看出，国有和 集体企业的比例在显着减少，从1999 年的三分之二下降到2007 年的不足十分之一，而民营 企业的比例从不足 20%迅速增加到超过 70%。该表从一个侧面反映了中国市场经济结构的 剧烈变动。 表1 中国工业企业的类型、数目和比例 年份 国有 比例% 集体 比例% 民营 比例% 外资 比例% 总数 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 学者们使用的该数据库可能有几个不同的来源，但是内容相差很小。 ② 经济普查的工业企业销售额来自国家统计局网站《第一次全国经济普查主要数据公报（第二号）》，工业 企业数据库中的工业企业销售额来自作者计算。 2 本文发表于《世界经济》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 来源：作者根据数据库计算 事实上，工业企业数据库也是最全面的企业数据库。该数据库包括企业的两类信息， 一类是企业的基本情况，另一类是企业的财务数据。企业的基本情况包括：法人代码、企业 名称、法人代表、联系电话、邮政编码、具体地址、所属行业、注册类型（所有制）、隶属 关系、开业年份和职工人数等指标。企业的财务数据包括：流动资产、应收账款、长期投资、 固定资产、累计折旧、无形资产、流动负债、长期负债、实收资本、主营业务收入、主营业 务成本、营业费用、管理费用、财务费用、营业利润、利税总额、广告费、研究开发费、工 资总额、福利费总额、增值税、工业中间投入、工业总产值和出口交货值等指标。全部指标 大约为 130 个。特别是，2004 年为第一次全国经济普查年，因此在数据库中当年的企业指 标还包括了不同学历（研究生、本科、大专、中专、高中、初中及以下）、不同职称（技术 职称和技师等）的男职工和女职工的相应数量，此外还包括了企业是否加入工会以及加入工 会的人数等其它年份所没有的信息。 毋庸置疑，工业企业数据库的优势非常显着。第一，它的样本量非常大，涵盖了全国 所有的国有工业企业和规模以上的非国有工业企业。9 年的观测值总数超过200 万个。2006 年之后，每年的样本企业数目已经超过了30 万个。除了普查数据库，还没有哪个企业数据 库在样本量上能与之匹敌。从统计学或计量经济学的角度讲，大样本的优势是降低估计的近 似偏误，提高估计的效率。第二，它的指标非常多，包括了企业的基本情况和企业的财务数 据，能够从多个角度比较全面地反映企业的市场进入、投资、借贷、广告、研发、出口等行 为和企业的短期与长期经营绩效，并且企业加总数据能够反映出企业所处行业或地区的市场 结构。从产业组织理论的角度讲，一旦可以获得市场结构、企业行为和绩效的数据，学者们 几乎就可以进行任何主题的研究！公司金融、企业理论、国际贸易和产业集聚等相关领域的 研究者们也可以对该数据库各取所需，包括进行跨专业研究。如果将该数据库和其它数据库 合并，那么学者们将会发现更加丰富的研究视角。指标越多，在构建计量方程时解释变量和 控制变量就越多，这样可以减少遗漏变量问题。第三，它的时间序列比较长。工业企业数据 库最早的建立年份是1998 年，目前已经更新到了2008 年，前后跨期11 年。这使得研究者 采用动态面板方法具有可行性，从而有助于反映历史因素的作用，以及从动态的角度研究企 业和产业的演化过程。 相对而言，目前流行的其它几个企业数据库，例如万得金融数据库、色诺芬经济金融 数据库、国泰安上市公司数据库，样本企业都是上市公司，它们的指标更全面、准确，提供 指标的频率也更高。比如，这些上市公司数据库通常包括了主要股东持股情况、董事会成员 和高管的个人特征以及职位变动，从而可以研究公司治理结构。另外，上市公司数据库不仅 包含工业类上市公司，还包含了金融类和服务类上市公司，这也是工业企业数据库所缺乏的。 此外，一些特定的调查项目也催生了企业数据库。例如，2006 年世界银行和国家统计局对 中国12 省的1200 多家企业进行了调查，内容涉及企业社会责任、内部管理、质量管理、劳 动管理、环境管理、市场竞争以及技术改造等方面。从1991 年到2006 年，中央统战部和全 国工商联陆续对全国民营企业的经营情况进行了抽样调查，内容涉及企业基本情况、管理体 制、企业家背景以及劳资关系等方面。 ① ① 关于其它企业数据库，感兴趣的读者可以访问香港中文大学中国研究服务中心的网站。 3 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 三、数据库使用现状 由于工业企业数据库的独特优势，近几年来每年都有大量的海内外经济学者使用该数 据库撰写和发表论文，主题涵盖产业组织理论、企业理论、公司金融、转型经济学、国际贸 易、劳动经济学和区域经济学等学科。下面，我们简要介绍工业企业数据库在上述经济学分 支中的使用现状。一方面，我们希望这有助于感兴趣的研究人员了解人们在不同领域已经用 该数据库做了什么，还可以做什么；另一方面，我们希望这有助于感兴趣者了解现有研究者 是如何做这些研究的。当然，囿于篇幅和精力，我们不可能囊括所有使用该数据库的文献， 而是将目光聚焦于国内外的主要学术期刊或者流传较广的英文文章。 1、生产率 在所有使用该数据库的相关研究文献中，企业生产率是最受关注的主题。因为生产率 是最重要的效率度量，正如克鲁格曼（Krugman，1997）所言：“生产率不是一切，但是长 期来看生产率近似于一切。”而且，对于计算企业生产率而言，工业企业数据库提供了加总 数据所不具有的独特优势。利用工业企业数据库中提供的销售额或经济增加值（表示Y）、 固定资产（表示K）和职工人数（表示L），采取相应的价格指数进行平减，可以计算出每个 企业的劳动生产率和全要素生产率（total factors proctivity，简称TFP）。鉴于劳动生产率 不能反映资本的效率，因此多数文献以TFP作为生产率的度量。又因为制造业口径与国际产 业分类更具可比性，所以现有文献在计算TFP时几乎都以制造业企业为样本。在计算TFP时， 一些学者采取了传统的索洛残差法（Solow resial），例如谢千里等（2008）、Hsieh和Klenow （2009）；一些学者采取了主流的OP方法（Olley和Pakes，1996），例如张杰等（2009）、余 淼杰（2010）、聂辉华和贾瑞雪（2011）、杨汝岱和熊瑞祥（2011）、Brandt等（2012）；一些 学者采取了LP方法（Levinsohn和Petrin，2003），例如周黎安等（2007）；一些学者采取了随 机边界方法（SFA），例如刘小玄和李双杰（2008）。 ① 2、国际贸易 与生产率研究密切相关的是国际贸易，更具体地说，是考察企业出口与生产率的关系。 根据着名的企业异质性假说（Melitz，2003），生产率高的企业会倾向于选择出口，即生产 率和出口是正相关的。工业企业数据库包含了企业出口交货值，但无法区分一般贸易和加工 贸易企业。利用工业企业数据库，一些学者检验了这一假说对于中国企业是否成立。张杰等 （2009）利用1999－2003 年的制造业企业数据发现，出口有利于企业提高TFP，即存在出 口的“学习效应”。而李春顶（2010）利用1998－2007 年的样本发现，出口企业的平均TFP 或劳动生产率低于内销企业，他认为这是“生产率悖论”。此外，赵伟等（2011）发现劳动 生产率与出口选择是负相关的，但 TFP 有时与出口选择是正相关的。这似乎表明，利用该 数据库文献研究还没有明确地支持企业异质性假说，但 Lu（2010）对此提供了一个理论解 释。还有一些学者利用工业企业数据库做了相关的研究。例如，余淼杰（2010）发现，贸易 自由化（降低关税）会提高出口企业的TFP；包群等（2011）发现，制造业企业出口后对其 员工收入的改善并不明显；杨汝岱和郑辛迎（2011）发现行业的垂直专业化程度对企业员工 工资有差异化影响。 3、外商直接投资 中国加入 WTO 已经十周年了，外商直接投资（FDI）究竟在中国的经济发展中扮演了 什么样的角色？亓朋等（2008）利用1998－2001 年的制造业企业数据，考察了外资企业对 内资企业 TFP 的溢出效应，发现在行业内溢出效应不显着，行业间和地区间均存在正的溢 出效应。罗雨泽等（2008）使用2000 年和2002 年的制造业企业数据，发现外商投资企业对 ① 聂辉华和贾瑞雪（2011）比较了计算TFP 的几种方法的优劣。 4 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 本行业和本地区的内资企业有显着正的溢出效应。有趣的是，路江涌（2008）利用 1998－ 2005 年的制造业企业数据，发现外资企业对内资企业的溢出效应随地理距离而递减，在本 市内溢出效应为正，在全国范围内为负，并且对国企为负，对民企为正。Du 等（2011）发 现，外资企业对内资企业的溢出效应主要是通过前向或后向产业关联实现的，横向产业关联 没有产生显着的溢出效应；而且，来自港澳台的外资企业和来自外国的外资企业对内资企业 的影响也不相同。Xu 和Sheng（2011）也得到了类似的发现。Sheng 等（2011）还发现，FDI 通过后向产业关联提高了内资企业的出口价值，通过同行业的示范效应提高了内资企业的出 口倾向。Chen 等（2011）发现，外资企业具有明显的工资溢价，并且对内资企业的工资有 抑制作用，从而加剧了企业之间的工资不平等现象。 4、研发 技术创新是企业生产率的重要源泉之一，因此企业的研究开发（R&D）行为也备受关 注。关于 R&D 的文献主要分为两类：第一类是研究 R&D 或者企业创新的决定因素，主要 是检验“熊彼特假说”；第二类是研究企业的 R&D 对绩效的影响。聂辉华等（2008）利用 2001－2005 年的制造业企业数据，分析了发现企业的研发密度（度量创新）与规模、市场 竞争之间均呈倒 U 型关系，而且尽管国有企业的研发密度比民营企业的更高，但是研发的 效率更低。Hu 等（2009）发现FDI 和企业改制对于促进企业研发密度有正面作用。陈林和 朱卫（2011）使用2005－2006 年的工业企业数据，根据国有经济比重区分行政进入壁垒高 的行业和行政进入壁垒低的行业，发现在前一类行业中创新与市场结构之间是倒U 型关系， “熊彼特假说”成立，但是在后一类行业中相反。Chesbrough 和Liang（2007）以制造业中 的半导体行业为例，发现市场导向会影响企业R&D 的投资回报，即全球市场导向的企业比 国内市场导向的企业能够获得更高的 R&D 回报。戴觅和余淼杰（2012）发现，出口前的 R&D 投资能够促进企业在出口后的生产率提高。 5、民营化 中国国有企业改革的主要成效之一，就是大量的国有企业进行了转制，即从百分之百 的国有企业变成了国有控股企业或者民营企业。这一点明显地反映在国有工业企业的实收资 本成份变化上。Tong（2009）利用1998－2003 年的工业企业数据，发现市场竞争的加剧、 FDI 集中度的上升以及预算约束的硬化是国企民营化的主要动因，而且绩效相对好的国企更 有可能民营化。Bai 等（2009）研究了国企民营化的影响，发现民营化增加了销售额和劳动 生产率，而这主要是通过减少管理费用来实现的。Dougherty 等（2007）发现，民营化通过 提高企业的赢利能力和生产的地区专业化水平提高了企业的生产率。Lu 等（2010）发现， 集体企业的私有化导致了销售成本的上升，但是也导致了管理费用的下降。 6、公司金融 由于中国工业企业数据库包含了丰富的财务指标，因此很多学者用它研究企业的投资、 融资和避税行为。Cai 和 Liu（2009）提出了一个有趣的问题：竞争是否会加剧公司规避所 得税？他们识别避税程度的方式是，比较企业报告的利润和根据会计规则计算的利润之间的 差额。使用 2000－2005 的工业企业数据，他们发现竞争会加剧企业的避税行为。Cull 等 （2009）认为，中国的银行贷款（loan）和商业信用（trade credit）之间存在一种替代关系， 业绩差的国企会通过商业信用将银行贷款再配置给企业客户，而业绩好的民营企业比业绩差 的民营企业更有可能扩展商业信用。余明桂和潘红波（2010）利用2004－2007 年的工业企 业数据发现，企业（特别是私有企业）会将授予客户的商业信用作为产品市场竞争的手段， 这验证了商业信用的竞争假说。Guariglia 等（2011）发现，民营企业的内部融资（现金流/ 总资产）是企业增长的重要约束条件，而国有企业则不受此类约束。 7、产业集聚 利用企业层面的数据，我们可以得到行业或地区层面的加总数据，这可以反映中国工业 5 本文发表于《世界经济》2012 年第5 期 的产业集聚现象。使用1998－2005 年的制造业企业数据，Lu 和Tao（2009）考察了中国制 造业集聚（用EG 指数衡量）的决定因素，发现地方保护主义（国有企业的雇佣比例）是阻 碍产业地区集聚的主要因素。另外一些学者考察了产业集聚对企业的影响。Li 等（2011） 发现产业集聚对企业规模有显着的正面影响。Lin 等（2011）发现，产业集聚和企业生产率 之间存在一种倒U 型关系。Yang 和He（2011）发现贸易通过信息和分工影 转载仅供参考，版权属于原作者。祝你愉快，满意请采纳哦

‘玖’ 中国科技期刊数据库《工业a》是不是核心期刊

这本杂志并不是实体刊物，

只是数字刊物，就是电子杂志。

因此不可能是核心。