《表5 接触面刚度取值：全球林产品空间结构与比较优势的动态演变——兼论我国林产品比较优势培育目标的选择》

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《全球林产品空间结构与比较优势的动态演变——兼论我国林产品比较优势培育目标的选择》

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（1）**和*分别代表在5%、10%水平上显著。**and*represent significant at 5%and 10%levels，respectively.

从公式（5）和前文描述可以看出，本模型包含有国家、产品和时间3个维度截面，属于多维面板数据。高维面板数据能够更客观地观察和体现样本特征，但同时也使得数据的处理变得极为复杂，因此在回归方法的选择等问题上需更加慎重。高维面板数据在做回归分析时通常会面临较为庞大的数据矩阵和复杂的计算迭代问题，这些问题处理不当会使得高维面板数据的回归分析不能顺利实现（张波等，2012）。本文结合研究对象和所选样本，选择最小二乘虚拟变量模型（Least Square Dummy Variables，简称LSDV）回归。在模型中构建“国家-年份”和“产品-年份”2个虚拟变量以控制由于时间变化带来的国家和产品的个体效应。在回归分析中采用二维虚拟变量（1，0）来表示在不同年份的各个国家不同林产品是否具备比较优势（公式6中用X来表示），为了进一步验证这种二维虚拟变量的采用对估计结论是否有影响，用RCA的原始值带入公式6，并同时做了同样的回归分析，以确保研究结论的稳健。回归结果见表5。