全球创新网络特征的中心性指标包括度数中心性和中介中心性指标，与产业绩效（指产业主营业务收入和研发效率）呈正相关关系；接近中心性指标和结构洞限制度指标与产业绩效呈负相关关系。

以上结果表明，通过提高网络主体中心性水平和占有丰富的结构洞，均能有效地提升产业研发绩效。也就是说，倘若经济体间能够进行有效的合作，并在创新网络中积极提升网络地位，这对于本国产业研发绩效的提高是有一定积极影响的。本文实证结果支持聚类系数与产业研发绩效之间存在显著的正相关关系。

模型稳健性检验

为了检验模型估计的稳健性，本文使用了SYS - GMM回归模型并运用相同的解释变量和控制变量。检验结果与以主营业务收入、研发效率、技术变化指数和效率变化指数为因变量的OLS模型非常相似，表明文中OLS模型是稳健的。

产业主营业务收入相关模型结果

面板数据SYS - GMM模型总体情况

产业主营业务收入作为因变量的面板数据SYS - GMM模型：

• 基线模型表明，各经济体金融服务可获性、知识产权?；ず驼晒合冉际醪啡鲋副甓圆抵饔滴袷杖胗邢灾恼蛴跋?，说明对于产业绩效有一定的正向影响。
• 三个中心性指标对于产业主营业务收入都有一定的影响，度数中心性和中介中心性对产业主营业务收入都有显著的正向影响，而接近中心性对产业主营业务收入有一定的负向影响。
• 模型28表明，网络主体的结构洞对各经济体产业主营业务收入有显著影响，由于结构洞的限制度越小，拥有结构洞越丰富，故该变量与产业主营业务收入负相关。
• 聚类系数与产业主营业务收入正相关。
• 
  

研发效率指数相关模型结果

研发效率指数作为因变量的面板数据SYS - GMM模型的结果：

• 研究结果表明，在六个模型中，金融服务可获性、知识产权?；ず驼晒合冉际醪废凳际钦那椅灾模得魅叨匝蟹⑿示哂姓蛴跋?。
• 模型31、32、33显示了三个中心性指标对研发效率的影响，其中度数中心性和中介中心性指标对于研发效率的影响较大，呈正相关且影响程度较大；而接近中心性指标与研发效率指数负相关，且影响程度不及度数中心性和中介中心性指标。
• 在模型34中，网络主体的结构洞限制度指标与研发效率有显著的负相关关系。
• 模型35表明聚类系数和研发效率指数正相关。

技术进步指数相关结果

技术进步指数作为因变量的回归结果与研发效率指数作为因变量的回归结果极为类似。

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