我院高敏雪教授、甄峰副教授及学生孙庆慧、胡强就大中小微企业规模划型问题在《数量经济技术经济研究》发表论文。该研究基于国家统计局公开的第四次经济普查企业数据，采用机器学习Adasampling方法，讨论了企业规模划型指标选取和划分阈值标准，并给出相关建议。
论文题目
大中小微企业规模划型统计标准的实证研究
文章摘要
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，筒化分类识别难度；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。
作者介绍
高敏雪，中国人民大学应用统计科学研究中心研究员，统计学院教授，学术兼职包括中国国民经济核算研究会常务副理事长、北京市统计学会副会长，同时是国家统计专家咨询委员会成员、国家气候变化专家委员会成员。研究方向：国民经济核算，环境经济核算，政府统计。
甄峰（通讯作者），中国人民大学应用统计科学研究中心研究员、统计学院副教授，经济社会统计系主任，国际统计学会当选会员；主要研究领域为政府统计、创新与竞争力。
孙庆慧，中国人民大学统计学院在读博士生，研究方向为国民经济核算、政府统计。
胡强，中国人民大学统计学院在读博士生，主要研究方向为创新与碳达峰，国民经济核算，经济社会统计分析。
