《表5 接近中心性回归结果》

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《产业创新行为对产业空间关联的作用——基于京津冀规模以上工业数据比较分析》

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其次，将相关变量数据代入式（2），可以得出中心性等网络个体特征指标对各种产业创新行为的回归结果（见表3-表5）。其中，White-F值均不显著，说明运用最小二乘法（OLS）对面板数据进行估计更为适宜；F1统计量大于F0.05 (12，180），表明具备使用个体固定效应模型的条件；霍斯曼检验的Prob值普遍小于0.05，进一步确定应该采用个体固定效应模型对面板数据进行回归检验；Fa统计量小于F0.05 (36，143），表明应该采用变截距模型对面板数据进行回归。