混合数据和面板数据的区别

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混合数据和面板数据的区别

来源：baiyundou.net 日期：2024-07-28

       一、广东国家高新区创新集聚对区域经济增长影响的分析
       由于二〇一三年以后广东省级高新区的数据的缺失，基于此现实情况，将二〇一一-二〇一九年广东国家高新区创新集聚对区域经济增长的影响作为补充研究。将所建立的有关广东国家高新区创新集聚指标体系进行综合因子得分与区域经济增长的对数做多元线性回归分析。

       回归结果如下所示：在控制变量的影响下，广东国家高新区创新集聚综合因子的回归系数为0.161，通过了0.1的显著性检验，从F值来看，方程整体显著，说明广东国家高新区创新集聚对区域经济增长效果显著，具有促进作用。
       二、产业集聚的调节效应分析
       在前文中分析到基于数据缺失的现实原因，以及广东国家级高新区的经济总量，有关调节效应的分析，主要以广东国家高新区作为研究对象进行进一步分析。首先，将模型中的控制变量、调节变量、自变量和因变量都做标准化处理；其次，求出自变量和调节变量的交互相；最后对自变量、调节变量和交叉变量做回归。
       第一个模型显示了广东国家高新区创新集聚和产业集聚对区域经济增长的影响，高新区创新集聚的回归系数为0.648，通过了0.01水平的显著，可以认为在控制变量和产业集聚的影响下，高新区创新集聚对区域经济增长起到了正向作用，产业集聚的回归系数为0.778，通过了0.01水平的显著；

       第二个模型除了显示广东国家高新区创新集聚和产业集聚对区域经济增长的影响外，广东国家高新区的创新集聚和产业集聚的交互项没通过显著性检验，说明产业集聚的调节作用不存在。本文的产业集聚水平用工业区位熵度量，反映不同高新区内部工业专业化水平，专业化水平越高，也就意味着该高新区所汇集的产业越集中。产业集聚为高新区对区域经济增长的影响过程中起到了推动作用。
       但是，国家高新区产业集聚和高新区创新集聚的交互项没有通过显著性检验，因此可以认为，在广东国家高新区内部，产业集聚没有为高新区创新集聚提供更多的机遇和契机，在高新区发展的过程中，没有形成产业链，没有提高高新区的创新效率，因此调节作用不存在。

       为了对本文中的面板数据所包含的信息和考察估计结果进行充分的利用和解释，下文进一步对实证结果的一致性和稳定性做检验。本文从计量的角度出发，通过对上述数据进行混合、固定、随机效应来进行回归分析，看检验结果是否稳健。三种回归模型的结果大致一致，可以看出广东高新区对区域经济增长影响的回归结果依然是显著为正的，控制变量的显著性和方向也基本一致；
       将广东高新区对区域经济增长影响的主回归模型通过加入1个控制变量、加入2个控制变量和3个控制变量进行检验，通过对广东国家高新区数据进行混合、固定、随机效应来进行回归分析，看检验结果是否稳健。三种回归模型的结果大致一致，可以看出广东高新区对区域经济增长影响的回归结果依然是显著为正的，控制变量的显著性和方向也基本一致；

       将广东省国家级高新区对区域经济增长影响的主回归模型通过加入1个控制变量、加入2个控制变量和3个控制变量进行检验，由于本文的回归模型可能存在内生性问题，并且高新区促进经济增长的同时，经济发展快的地方设立高新区的可能性更大，对于这种循环因果关系，本文采用GMM模型来检验可能内生性问题。
       广东高新区对区域经济增长的影响回归结果依然显著为正，且在不加控制变量和加1个控制变量、2个控制变量以及3个控制变量的回归结果基本保持一致；同理，对广东国家高新区面板数据也进行同样的分析，结果也基本保持一致。因此，基本可以认为回归结果是稳健的。

       总体上，无论从广东高新区创新集聚对区域经济增长的影响关系还是从广东国家高新区创新集聚对区域经济增长的影响关系上看，通过将其分别与所在城市经济增长之间的回归分析，高新区创新集聚与区域经济增长之间的回归均显示了高新区创新集聚对母城经济增长的产生正向促进作用。说明，广东省级以上高新区和国家高新区均对区域经济形成一定的辐射带动作用。
       广东高新区成为了广东地区经济增长的带动力量，体现了广东高新区的辐射作用和涓滴效应。从前面的研究可以看出，高新区经济对母城经济增长产生了促进作用，显示了高新区成为带动母城经济增长的重要引擎，发挥其区域增长极的“辐射带动”作用。

       本文中的产业集聚用工业区位熵表示，以此来表示产业集聚效应，虽然产业集聚对区域经济增长起到了一定的促进作用，但产业集聚的调节效应在高新区创新集聚对区域经济增长的影响方面并无显著作用。所以，目前广东省国家高新区的企业之间虽然已经形成了联合情形，但对创新活动还没有带来有效影响，相关联企业的联动没有带来创新知识溢出。因此，产业集聚的调节作用还未体现出来。
       因此，一方面，广东高新区要改善内部的产业布局、调整产业结构，实现高新区内企业由模仿、合作到自主研发和自主创新，并形成产业集聚，实现品牌化和影响力。吸引国外先进的技术和经验成果，着力以自主创新提高传统产品的品质，增长优势行业和企业的创新投入和研发力度，不断增强高新技术和高附加值。

       另一方面政府应该要完善创新能力推动体系，发挥高新区集聚效应，展示其核心力量和推动作用，打造以高新技术企业为主题的产品研发创新体系，提升广东国家高新区自主创新能力，突破发展过程中的难题和瓶颈期，加快广东国家高新区创新资源的集聚，推动区域经济的快速发展。
       创新活动需要大量的资金作为支撑，要鼓励高新区内设立政府投入、国外资金、科技基金等的资金投入体系。针对广东高新区内部部分园区发展中的资金投入不足、融资困难等的情况，应制定相关优惠政策，缓解资金困难状况。

       抓住互联网高速发展、网络进入快速兴起这一机遇，优化投融资环境，形成政府、高新区、企业、金融机构投资主体间的信息共享体系，搭建多层次、宽领域、多渠道的金融信息共享网络，降低因信息不对称导致的交易成本增加的概率。同时，应强化区内企业的自主创新意识和主体地位，发展新模式，创新模式和创新活动。

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羊昭裕4893这些数据是否是面板数据 -
赖花衬19351927945 ______ 不属于,这个是多指标时间序列.面板数据是时间序列在空间上的扩展或者是截面数据在时间上的扩展. 如果是全国32个省(市)2002-2008年的旅游收入、旅店饭店数,旅行社数,从业人员.这样是面板数据.有32个截面有2002-2008年时间维度.这才是面板数据. 而你说的不是面板数据.只有广东省一个截面.怎么能是呢? 你要是想研究广东省,可以考虑把广东省21个地级市做为截面,时间为2002-2008这也可以是面板数据.21个地级市是21个截面.但是中国地级市的数据找到是需要花费些功夫的.

羊昭裕4893Poolability Test 究竟是检验什么 -
赖花衬19351927945 ______ Poolibility Test across GroupsH0: beta_ik=beta_k,即所有个体的beta估计值是一致的,或换句话说,所有个体的行为是一致的.如果F统计值在相应显著水平上拒绝原假设,就说明至少存在一个或多个截面个体的行为是不一致的,即面板数据在组别间不存在混合效应.在实际操作中,这意味着使用个体变系数模型是合理的.两样,不同时间的混合性检验也是如此.混合性检验与固定效应模型或随机效应模型无关.这是我看材料的一点体会.

羊昭裕4893什么是面板数据 -
赖花衬19351927945 ______ 面板数据年份要连续,你的数据不是面板数据不是面板数据就不用按照面板数据思路来分析啦建议你设置个时间虚拟变量,看看2000年和2009年之间的结果是否发生了变化

羊昭裕4893什么是面板数据的双向固定效应模型? -
赖花衬19351927945 ______ 理解双向固定效应模型的关键在于掌握面板数据的两大类别:非观测效应模型与混合回归模型.其中,固定效应模型作为非观测效应模型的基石,尤为重要.首先,让我们聚焦在最基本的固...

羊昭裕4893用matlab做混合面板数据回归的m程序是哪个?用matlab做
赖花衬19351927945 ______ b = regress(y,X)

羊昭裕4893如何用stata做面板数据的滚动回归 -
赖花衬19351927945 ______ 方法/步骤短面板处理面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据,因此其存在截面数据没有的优势,在用stata进行面板数据的估计时,一般选择xtreg命令进行拟合.本节主要论述短面板的stata实现,即时间维度T相对于截面数n较小的数...

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赖花衬19351927945 ______ 基准回归和面板回归不一样.基准回归并不是一个定义,或者一种计量经济学方法,而是“基准模型”的回归结果.面板数据进行回归影响关系研究时,即称为面板模型(面板回归). 一般情况下,面板模型可分为三种类型,分别是FE模型(固定效应模型),POOL模型 (混合估计模型)和RE模型(随机效应模型). 最终应该选择哪个模型,可通过各个检验进行判断.

羊昭裕4893请看一下这些数据是时间序列数据还是面板数据? -
赖花衬19351927945 ______ 这要看你的数据是选取的是1998-2010年单一某地碳排放量(Y)和GDP(X)的数据,还是多个地方的数据了.前者是时间序列数据后者是面板数据(时间序列数据是指同一解释变量在不同时点上同一地点的观测值,简单来讲就是仅仅是某地的Y...

羊昭裕4893这属于时间数据还是面板数据? -
赖花衬19351927945 ______ 港交所各家上市的银行的上市发行价格、上市规模、资产规模、利润率都属于是面板数据

（编辑：自媒体）