●论文实证●
信息网络基础设施建设能驱动城市创新水平提升吗
——基于宽带中国”战略试点的准自然试验
通过本案例可以学习到什么
- 从基础数据整理到最后的结果输出
- 基础结果:描述性统计、相关系数矩阵、基础回归
- 多期DID回归结果
- 平行趋势及动态效应检验结果
- 倾向性得分匹配PSM
- 两阶段回归结果
- 异质性分析结果
- 地理距离空间权重矩阵、经济距离空间权重矩阵、地理经济距离嵌套空间权重矩阵
- 空间Moran' I指数(莫兰指数)计算
- 空间计量模型检验(Hausman检验、LR检验、检验SDM是否会退化为SAR or SEM模型、Wald检验)
- 空间效应回归结果、空间效应分解、空间杜宾模型
- 学习到论文实证分析中常用的命令(merge、reghdfe、esttab、psmatch2、spatwmat、xsmle等)
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变量定义
| 变量名称 | 变量 | 变量定义 |
| 城市创新水平 | inno | 每万人发明专利授权数衡量 |
| “宽带中国”政策试点 | treat×time | 若该城市入选"宽带中国"战略试点,且观测时间在入选年份之后,treat×time取值为1,否则为0, |
| 经济发展水平 | pgdp | 城市人均GDP的自然对数 |
| 产业结构 | indstr | 第二产业产值占城市GDP的比重 |
| 外商直接投资 | fdi | 实际利用外资额占城市GDP的比重 |
| 人力资本 | hr | 每万人拥有的普通学校在校学大生人数取自然对数 |
| 金融发展水平 | fin | 金融存贷款余额之和占城市GDP比重 |
| 基础设施水平 | infra | 邮电业务收入占城市GDP比重 |
模型
为探究信息网络基础设施建设对城市创新的影响,本文将工信部和国家发改委在2014年、2015年和2016年分别遴选的“宽带中国”战略试点视为一项相对外生的准自然实验,并采用双重差分法识别检验。由于不同城市获批“宽带中国”示范城市的时间不同,因此,构建如下双向固定效应差分模型,探究信息网络基础设施建设的创新驱动效应:
其中,i代表城市,t代表年份。被解释变量inno为城市创新水平;X为一系列控制变量,μ代表城市个体效应,控制了城市层面不随时间变化因素的影响,γ代表年份固定效应,控制了时间趋势因素,ε表示随机误差项。treat×time表示“宽带中国”战略试点政策虚拟变量,以此作为信息网络基础设施建设的外生冲击,其系数β值反映“宽带中国”试点政策的创新驱动效应。若该城市获批“宽带中国”示范城市,则treat为1,否则为0,获批当年及之后年份time为1,其余为0。
本文使用 2009—2022年中国 282个地级市平衡面板数据评估“宽带中国”战略试点的创新驱动效应。数据主要来源于历年的《中国城市统计年鉴》、各省市统计年鉴、数据库。
结果展示
以下结果均是Stata运行直接截图效果
- 描述性统计
- 相关系数矩阵
- 城市创新水平均值演变趋势
- 基础回归
- 平行趋势及动态效应检验结果
- 安慰剂检验
- 稳健性检验
- 数字金融中介效应
- 莫兰指数计算
为选择适当的计量模型,进行模型适配性检验:拉格朗日乘数及其稳健形式(LM-err、LM-lag、R-LM-err、R-LM-lag)均至少通过了 10%的显著性检验,表明创新水平存在空间关联性,引入空间计量模型是必要的
Hausman检验,判断使用固定效应模型还是随机效应模型,p显著则使用固定效应
检验个体与双向固定效应哪个更优,若P显著,则使用双向固定效应
检验时间与双向固定效应哪个更优,若P显著,则使用双向固定效应
检验SDM是否会退化为SAR,p显著则不能退化
检验SDM是否会退化为SEM,p显著则不能退化
Wald检验
- 空间计量模型结果
- 异质性分析结果
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信息网络基础设施建设能驱动城市创新水平提升信息网络基础设施建设能驱动城市创新水平
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