1. 耦合协调度模型计算+stata新命令+面板熵权法+文献详细解读，配有本人讲解详细视频 ：https://bbs.pinggu.org/thread-11783389-1-1.html
2. 空间马尔科夫链模型Markov，包含模型讲解、文献讲解转移概率矩阵、稳态计算：https://bbs.pinggu.org/thread-11438508-1-1.html
3.  熵权Topsis法stata代码，适用于面板数据，配有操作视频以及示例数据，跟着学习即可：https://bbs.pinggu.org/thread-11418863-1-1.html
4.  三维核密度图制作的matlab代码 有本人录制的配套学习视频算结果分析、文献讲解详细 ：https://bbs.pinggu.org/thread-11416984-1-1.html
5. 【最新】Dagum基尼系数计算，空间基尼系数计算结果分析、文献解读，有配套的教学视频 ：https://bbs.pinggu.org/thread-11416891-1-1.html
6. 【最全】泰尔指数计算详细教学，有配套的视频讲解、文献讲解stata软件操作使用新命令：https://bbs.pinggu.org/thread-11416696-1-1.html
7. 耦合协调度模型计算+stata新命令+面板熵权法+文献详细解读，配有本人讲解详细视频： https://bbs.pinggu.org/thread-11783389-1-1.html
8. 面板数据熵权topsis模型+文献解读+运用本人制作的新stata命令，配有视频讲解： https://bbs.pinggu.org/thread-11789174-1-1.html
基于熵权topsis来计算的耦合协调度模型，适用于面板数据，包含文献视频讲解： https://bbs.pinggu.org/thread-11789231-1-1.html

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请问原始数据的来源是哪里？

在Stata中计算地级市制造业与生产性服务业的协同集聚指数，我们可以遵循以下步骤：

1. **读取数据**：确保你已经导入了包含相关变量（如地级市ID、年份、制造业和生产性服务业区位熵）的数据集。

2. **计算产业集中度（区位熵）**：
   如果你的原始数据不包括区位熵，需要首先根据产业在特定城市的就业或产出相对于全国平均水平的比重来计算。
   
3. **协同集聚指数计算**：可以采用以下公式：
   \[
   COGG_{ijt} = \left| G_{it} - P_{jt} \right|
   \]
   其中，\(G_{it}\) 是制造业区位熵，\(P_{jt}\) 是生产性服务业的区位熵。这里的绝对值表示两个行业集聚度之间的差异。

4. **面板数据操作**：确保在进行计算时使用`by:`语句或`xtset cityid year`来处理面板结构。

具体Stata代码示例如下（假设你已经有制造业和生产性服务业的区位熵）：

```stata
* 假设你的数据集命名为 mydata, 包含变量cityid (城市ID), year (年份), G (制造业区位熵), P (生产性服务业区位熵)
use mydata, clear

* 设置面板结构
xtset cityid year

* 计算协同集聚指数 COGG
gen cogg = abs(G - P)

* 查看结果（仅显示前10个观测值）
list cityid year G P cogg in 1/10
```

在实际应用中，你可能需要首先计算区位熵，这涉及行业就业或产出数据的标准化处理。确保你的原始数据是正确的，并且遵循了时间序列和面板数据分析的最佳实践。

如果需要进一步细化分析，比如探究协同集聚指数与经济增长、创新水平等其他经济指标之间的关系，可以使用更复杂的统计模型如固定效应模型或随机效应模型进行估计。
  
以上代码仅作为基本示例，在实际应用中可能需要根据数据的具体情况调整变量名和命令。

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