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论文讨论：Edwin L.-C. Lai, Samuel Wong and Isabel K. Yan（2008）
peyzf
2010-7-2 05:04:17
而将拟合值与真实值进行对比可以发现，1995年及2000年的真实值要明显高于拟合值，表明TRIPS产生了合作效应，也在一定程度上违背了各国的真实激励。四种组合情形均得到类似的结果。
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peyzf
2010-7-2 05:04:33
模型有效性检验：预测能力赛跑
这是作者比较有新意的地方。可以从两个方面来检验非合作模型的有效性，首先检验本样内的预测能力，即检验1980，1985，1990年期间的均方差（mean squared errors ,MSE),原假设是 ，可以依照Rivers and Vuong (2002)的方法计算P值，估算出来的P值较大，从而表明模型能有效地解释数据的生成过程
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peyzf
2010-7-2 05:04:49
另外一种检验是样本外预测能力的检验。检验回归系数的显著性及整个回归方程的解释能力只是判断回归模型好坏的一个方面，有时更为重要的一方面是模型的预测能力，在这里，作者也知道，由于模型抽象到了一些影响IPR的因素，因而，其在解释能力方面肯定不会很强（基本的计量知识表明，增加稀释变量会增加模型的解释力），
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peyzf
2010-7-2 05:05:02
但作者强调这个简约式的模型具有较为坚实的理论，且理论表明，IPR与关键决定因素，如市场规模，研发能力呈非线性关系。作者将采用rolling window approach，即用1980年的回归参数，代入1985年的解释变量数值，对1985年的IPR数据进行预测。再用同样的方法估算其它年分的IPR值，并得到估算误差sum of squared errors(SSE)。
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peyzf
2010-7-2 05:05:15
非合作模仿提供的推论是，SSE在TRIPS后会增大。同时，可以检验真实值大于预测值的比例及其在TRIPS前后的不同表现，理论预测是，TRIPS后，真实值大于预测值的比例会更大。这些推论在结论中都得到验证。这些检验表明，TRIPS使各国的IPR保护程度超过了非合作情形下内生的强度要求。
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peyzf
2010-7-2 05:05:31
与其它模型预测能力对比
该理论提供了IPR决定式的非线性关系，可以与其它实证模型相对比，这些模型包括：线性模型，它相当于对非线性决定模式的一阶近似，如Eicher and Garcia-Peenalosa (2008)考察了私人对制度投资对IPR保护的影响，Deng (2007)考察了专利的价值。
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peyzf
2010-7-2 05:05:48
线性模型的优点在于它具有一般性，缺点在于不具备结构解释力（structural interpretation）。另外一个模型是Model (b) is Ginarte and Park (1997)的线性模型，他们在IPR的决定要素中加入了贸易开放程度，市场自由程度的影响变量及R&D占GDP的比重；
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peyzf
2010-7-2 05:06:02
第三个模型是Maskus (2000)，他认为人均GDP，科学家及工程师在劳动力中的比重，法律系统的起源（英国或法国）对一国IPR保护水平有显著影响。
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peyzf
2010-7-2 05:06:18
对比第一类模型，即一阶线性近似，Lucas批判认为，对于预测，结构方程比简约的线性方程更合适，因为斜率系数是由内生变量决定的，而不是一个常量。而对于第二，第三个模型，Ginarte and Park (1997) and Maskus (2000)对变量的选择在很大程度上还是为了达到较高的样本内拟合优度，
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peyzf
2010-7-2 05:06:31
而且，引入更多的变量会使模型更具有解释力。但在样本内具有很好的解释力，并不意味着其具有较强的样本外预测能力。因而，作者也想用自己的简约模型来与其比一下样本外预测能力。具体而言，Ginarte and Park的回归式为
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peyzf
2010-7-2 05:06:47
实证模型发现R&D比例，贸易开放程度及市场自由程度对IPR有显著影响。一些稳健性显示该线性模型可能存在明显的多重共线性（但从计量上来看，这并不是非常大的问题）。
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2010-7-2 05:06:59
而非线性回归可以避免这个问题，但如果进入非线性世界，会有无穷多种可能，而作者的模型提供了一种路径（所以，一定要想办法来讲自己的贡献，哈哈）。Maskus的回归方程为
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2010-7-2 05:07:13
实证结果表明人均GDP与IPR存在倒U形关系；法律起源与IPR有很有关联（因为一些殖民国家直接搬用宗祖国的IPR立法）；科学家与工程师在劳动者中所占的比例作用显著。
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2010-7-2 05:07:29
对跨期预期的SSE对比中，作者发现，在研发变量为投入型变量时，非线性回归要优于线性回归；但当研发变量为产出型变量时，结果不确定；而与Ginarte and Park (1997) and Maskus (2000)的预测能力均强过非线性模型。
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2010-7-2 05:07:43
但这并没有使作者灰心，他一方面承认两个模型选择了合适的解释变量，另一方面决定吸收他们的长度，觉得需要加入一些关键变量，如贸易开放程度及其它制度因素。
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2010-7-2 05:08:03
小结：
作者旨在检验Grossman&Lai（2004）中的非合作IPR内生决定模型是否能解释各国IPR的数据生成过程。实证结果表明，非合作模型可以更好地解释1995年之前的数据，同时也表明95年之后，各国在IPR保护上合作性加强。
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2010-7-2 05:08:17
同时，向前一步预测的练习表明，95年之后，实际IPR保护水平要明显高于模型的预测值，更一步表明这种外在约束的增强。
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2010-7-2 05:08:36
同时，作者也从模型预测能力角度对比了其它三种模型：该非线性模型的线性版本；Ginarte and Park (1997) ；Maskus (2000)。比赛结果为：当研发水平为投入变量时，非线性模型要超过其线性版本。
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2010-7-2 05:09:00
但非线性结构模型在预测能力不及Ginarte and Park (1997) ，Maskus (2000)。Ginarte and Park (1997)模型的预测效果最佳，这使得作者觉得很有必要在回归中加入贸易开放程度及其它制度变量，以增加模型的解释力与预测能力。
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peyzf
2010-7-2 05:09:20
Pesaran and Smith (1994)’s generalized goodness-of-fit measure R2（在stata中如何实现）
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2010-7-2 05:10:20
（mean squared errors ,MSE),检验，Rivers and Vuong (2002)的方法计算P值，如何通过stata实现？
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