특허 및 정부 관련 변수

특허 및 정부 관련 변수 이 섹션에서는 특허 출원 수와 지출 및 인력과 같은 정부 관련 변수 간의 관계를 분석합니다. 종속 변수는 PCT에 따른 특허 수(PATENT_PCT)입니다. 여섯 개의 독립 변수에는 GOVERD, GOVER_RESEARCHER, INCOME_LEVEL, OECD_MEM, GERD_GOV_PERFORM 및 GERD_GOV_FINANCE가 있습니다. 상관 행렬을 사용하여 대부분의 계수가 변수에 대해 0.5 미만임을 발견했습니다(표 20 ). 또한 다중공선성을 테스트하기 위해 분산 팽창 계수(VIF)를 계산했습니다(표 20 에도 표시됨 ). 표의 결과는 모든 변수가 VIF가 5 미만이므로 다중공선성이 없음을 나타냅니다. 표 20 상관 계수 및 VIF 검정 결과 전체 크기 테이블 표 21은 풀링(혼합) 효과와 고정 효과 모델 간의 비교를 보여줍니다. 결과에 따르면 개별 고정 효과 모델이 혼합 효과( p  < 0.0001)와 시간 고정 효과 모델( p  < 0.0001)보다 더 나은 것으로 나타났습니다. 표 21 제약회사의 풀링 및 고정효과 모델 비교 전체 크기 테이블 우리는 LM 검정(표 22 )을 수행하였고  이 분석에서 임의 효과 모델이 유의미하다는 것을 확인했습니다( p < 0.0001). Hausman 검정(표 23 )에서 우리는 개별 고정 효과 모델이 임의 효과 모델보다 더 우수하다는 것을 확인했습니다( p  < 0.0001). 따라서 우리는 특허에 대해 개별 고정 효과 모델을 실행했습니다(표 24 ). 호치민가라오케 다낭가라오케 다낭 유흥 카지노솔루션 성인용품 성인용품 솔랭토토 솔랭배팅/span> 롤토토/span> 롤배팅/span> 무료웹툰 모음 소액결제 현금화 개인회생자대출 지피방 레드라인 먹튀 천안다국적노래방 구글상위노출 구글백링크 구글상위노출 카지노솔루션 카지노솔루션 먹튀사이트 제작 스포츠중계제작