《表3 Hausman检验》

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《基于三螺旋模型的高校产学研协同创新对区域经济增长贡献的实证研究——以广东为中心的比较》

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利用面板数据进行回归分析，可以控制横截面个体的性质差异，减少解释变量之间的多重共线性，增加自由度，从而提高参数估计的有效性。与纯粹的时间序列数据相比，面板数据还能对个体结果作出更精确的预测。如果控制某些变量后个体行为具有相似性，则面板数据不仅提供个体行为信息，还使得通过观察其他个体的行为来研究某个个体行为成为可能。在建立模型之前，研究首先要确定选用固定效应模型还是随机效应模型，采用EViews中Hausman检验对模型1的统计量进行检验。首先估计随机效应模型，然后计算相应的检验统计量和伴随概率。结果见表3。