为了提高实证分析的质量，在数据处理方面，本书借鉴Feenstra等（2013）的方法对工业企业数据库中不合理的观测值进行剔除，借鉴Brandt等（2012）的方法把工业企业数据库中各年的数据匹配成面板数据，借鉴Fan等（2012）的方法对中国工业企业数据和中国海关数据进行匹配。用Olley和Pakes（1996）的方法（简称OP法）估算企业全要素生产率能有效解决最小二乘法（OLS）估计中的内生性以及样本选择问题，因此本书使用OP法估计企业的生产率。投入产出价格的波动会影响实际资本存量的估算以及生产率的准确估计，所以在估计生产率之前，对于不同年份不同行业的投入产出价格，本书借鉴Brandt等（2012）的办法，以1998年为基年按四位码行业进行分行业平减，该方法能够做到行业最细分水平的价格调整。

使用工业企业数据估计企业的退出风险以及使用工业企业数据和海关数据的匹配数据估计出口贸易关系的退出风险，均会遇到数据右删失问题，cloglog生存模型能有效解决数据的右删失问题，因此本书使用cloglog生存模型估计企业或出口贸易关系的退出风险。cloglog假定退出风险率服从互补双对数分布，为了减少风险率分布设定对回归结果产生的影响，本书同时使用probit模型（假设风险率服从正态分布）和logit模型（假设风险率服从logistic分布）对数据进行估计，以验证结果的稳健性。在估计企业层面融资约束对企业出口行为的影响时会遇到内生性问题，本书通过引入合理的工具变量，使用两阶段最小二乘法（2SLS）和广义矩阵估计（GMM）方法来处理内生性问题。(www.daowen.com)