可以在小区养杜宾吗？

一、可以在小区养杜宾吗？

杜宾犬不能在居民小区饲养，杜宾犬天生较为活泼，对主人较为忠诚但具有一定的攻击性所以不能在居民小去饲养。

杜宾犬具有一定的警惕性，但对陌生人有一定的攻击性，不宜将它放置到居民小区饲养，可将它饲养在农村起到看家护院的作用。 杜宾犬不能在居民小区进行饲养...

二、杜宾可以在东北户外养吗？

虽说杜宾犬是短毛犬不耐寒，但是养狗看怎么养了，我的杜宾犬也在户外过冬，有狗窝，四面都有木板，窝内用木板与地面隔离，冬季垫上干草，干草厚度大概有半瓶矿泉水那么厚，晚上喂饱，尽量喂热量高的食物，我们这冬季没有东北那种极端气候，最多零下15度就了不起了，我的杜宾犬在我们这无压力！

如果您的狗体质好的情况下，在户外做好保暖措施应该没问题。

三、杜宾可以在马路上跑吗？

答，杜宾是不可以在马路上跑的。杜宾犬属于禁养犬种，杜宾的体型高大属于凶猛的犬种，杜宾的精力旺盛，喜欢到处跑，需要给予足够大的空间，并且喜欢发出叫声，因此不适合在城市里养。希望我的回答对你有所帮助哈，如有雷同纯属巧合了吧哈哈

四、杜宾零下十度能在户外过夜吗？

杜宾犬是一种非常耐寒的犬种，它们原本生活在德国的杜宾地区，那个地方冬季的气温非常低。因此，杜宾犬对于低温有一定的适应能力。

然而，虽然杜宾犬耐寒，但是零下十度对于任何犬种来说都是一个非常严酷的环境。如果杜宾犬在这样的环境中过夜，可能会出现身体不适甚至生命危险的情况。因此，我们不建议将杜宾犬或任何犬种置于零下十度的环境中过夜。

如果你需要让杜宾犬在户外过夜，应该确保环境的温度在它们能够舒适的范围内。同时，也要确保它们有足够的食物和水，以及足够的遮蔽物来保护它们免受寒冷和风雨的侵袭。

五、我想请教，杜宾如果养在楼里可以吗？

我曾经也很想养一条杜宾，所以这个问题我比较有发言权一班人认为它很凶，确实德国好像曾经用作工作犬，也有在军队里服役的例子，如果是工作犬都是选取最纯的品种家养的话如果地方大，在一楼有单独的院子养比较好，因为有充分的地方可以供它玩耍和跑步不是大型犬，可能有的人认为它样子比较凶所以误解了人为是大型犬！可以家养不过似乎对于陌生人不太热情比较“酷”

六、杜宾凶吗，即将有一只杜宾和田园大黄的串串，在小区里养，担心会很凶，该怎么教呐?

且看下图

七、可以在论文中同时使用面板数据模型和空间杜宾模型吗？

（3篇文章，见目录）

文章1：中国城市创新空间溢出效应测度及分解

文章标题1：《中国城市创新空间溢出效应测度及分解》程开明 章雅婷文章来源：《科研管理》Science Research Management

摘要：城市聚集了不同才能、教育和文化背景的人群，为创新的产生及溢出创造良好环境。依据 2009 ～ 2012年全国 272 个地级以上城市的面板数据，利用 莫兰指数（Moran's I指数）指数检验城市创新产出的空间自相关性，基于空间杜宾模型开展城市创新空间溢出效应的测算及分解，进而考察创新空间溢出效应随地理距离的变动模式。结果表明: (1) 中国城市创新活动具有显著的正向空间溢出效应且表现出较强的稳健性，但不同地区的溢出效应差异较大。(2) 城市创新产出主要影响因素的直接效应均较明显，但间接效应的显著性表现不一。(3) 城市创新空间溢出效应随距离增加呈先增强后减弱的倒U型模式，全国城市的溢出效应在650公里处效应最强，东部、中部及西部城市分别在150公里、550公里及750公里处达到最大值。结论对于提升城市创新能力具有启示意义。

关键词：城市创新; 空间溢出; 效应分解; 地理距离

1 引言

城市创新对于区域经济发展日显重要，创新产生后便不断对外扩散，空间维度上表现为创新空间溢出效应[1]。对区域创新溢出的分析[2,3]，本文将研究对象从省市层级的分析转到城市层级分析。部分学者逐步注意到创新的空间溢出特征，并运用空间计量模型加以分析与验证[7,8]，考虑空间自相关性使得估计结果更为合理[9-17]。

2模型构建及选择

2.1 计量模型的构建

知识生产函数（KPF）常用于区域创新的特征经验分析，创新产出函数： （K钱，L人员，D经济环境，其他为弹性系数和随机误差）;取自然对数后 ，i代表城市 t代表年份。

2.2 空间计量分析的准备

首先需检验变量是否存在显著的空间自相关性，在此利用莫兰Moran’s I 指数来检验创新产出的空间自相关性。构建空间权重指数 式3（空间分布不连续，所以选择了地理距离）得到的莫兰指数值表现为显著（表1），之后引入空间效应，得到空间滞后面板模型（SAR）：

和空间误差面板模型（SEM）:

进一步构建空间杜宾模型（SDM）：

2.3 模型形式的选择

利用 LM 检验（空间模型）与 Robust LM 检验（非空间模型）在普通面板模型与空间面板模型之间进行选择（表2），结果表明，数据接受空间滞后模型、空间误差模型，一般应选择空间杜宾模型。开展Wald检验确定空间杜宾模型的适应性（表3），使用空间杜宾模型的检验通过。空间杜宾模型的优势在于能够从总效应中分解出直接效应和间接效应，避免变量内生性而导致的有偏、不一致估计结果。

3 实证结果及讨论

3.1 空间杜宾模型的估计结果

空间杜宾模型（SDM）包括空间个体固定效应和空间个体随机效应，用OLS可以得到参数估计（表4），由R方和Hausman检验结果认为应选用空间杜宾个体固定效应模型对城市创新空间溢出效应进行解析。表4结果表示人员投入的空间滞后系数为-0. 0619，空间溢出系数为 0. 3690，通过显著性检验，表明城市之间具有显著的正向创新空间溢出效应，高创新产出的城市相邻彼此受益。

3.2 不同空间权重矩阵的稳健性检验

为检验表 4 估计结果的稳健性，再构造基于地理距离倒数与基于地理距离倒数平方的空间权重矩阵进行模型估计（表5），结果表明构建的模型具有稳健性。

3.3 效应分解下的城市创新空间溢出

由于空间杜宾模型既有因变量的空间滞后项又有自变量的空间滞后项，可利用效应分解方法将自变量影响因变量的总效应分解为直接效应（变量对城市本身造成的影响）和间接效应（变量对其他城市造成的影响）。用“求偏微分法”测算两种效应（表6），结果显示，直接效应对本城市的创新产出有促进作用，间接效应中资金投入、经济发展的空间溢出效应明显。总效应（直接效应与间接效应的综合作用）使得资金投入和经济发展系数为正且显著，更多分析结果见原文献。

3.4 创新空间溢出效应的区域差异

城市创新产出在不同地区呈现出明显的空间梯度性，将城市分为东部、中部、西部进一步解析差异特征（表7），结果表明，创新空间溢出效应：东部>中部>西部；SDM分解效应的比较（表8）。

3.5 创新空间溢出的地理距离变动模式

地理空间范围会对城市创新空间溢出效应产生明显的影响，考查创新空间溢出的地理变动模式。以50公里的距离递减的距离负指数衰减形式构建空间权重矩阵估计SDM（表9），结果表明，随着地理距离的变化，城市创新空间溢出呈先增强后减弱的倒 U 型过程，在 650 公里处溢出效应最强，对三大地区进一步分析后发现都呈U型变化过程，但因面积本省存在差异，所以最优溢出效应的距离门槛值也存在较大差异。

（展望：”当然，文中主要基于地理距离的空间权重矩阵开展分析，未来可结合经济距离构建空间权重矩阵进行拓展分析; 另外，利用空间计量模型测度创新空间溢出效应时还可引入时间维度，通过时空模型分析创新溢出的时空混合特征。“）

文章【参考文献】

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文章2：城市蔓延对电力强度的影响——基于中国地级及以上城市面板数据的分析

文章标题2：《城市蔓延对电力强度的影响——基于中国地级及以上城市面板数据的分析》程开明 徐扬文章来源：《城市问题》

摘要：以城市蔓延指数的测算为基础，利用中国213个地级及以上城市的面板数据，分析了城市蔓延对电力强度的影响效应。结果显示: 总体上城市蔓延对电力强度具有显著的正向影响; 电力强度随城市蔓延的扩散呈先递减后递增的U型特征，当城市蔓延指数为0.6左右时，电力能源效率最高; 不同地区、不同规模城市的蔓延程度对电力强度的影响具有稳健性，但实际效应存在差异。

关键词：城市蔓延; 电力强度; 动态面板模型; U 型特征

一 引言

本研究基于城市蔓延与能源消耗的关联性，利用地级以上城市的面板数据，多角度探析城市蔓延影响电力强度的实际效应，进而提出有针对性的对策建议，以期为中国城市健康发展提供理论支持。

二 模型与数据

城市蔓延使得产业结构变化，使得城市空间电力供给成本升高。

1.模型设定

构建面板计量模型：

城市电力强度=城市蔓延指数+第二产业增加值占GDP比重+第三产业增加值占GDP比重+人均居住面积+固定效应+时间效应+白噪声误差项

2.变量说明

电力强度：反映电力资源利用效率的重要指标。

城市蔓延指数： ,SPR<0城市呈紧凑型发展，0<SPR<1城市正在蔓延，SPR>1城市收缩。

第二产业增加值占 GDP 比重和第三产业增加值占 GDP 比重：反映产业结构对电力消耗的影响效应。

城市居民人均居住面积：在此以城市居民人均居住面积反映居民生活方式。

3.数据来源

选取2000-2015年全国地级及以上城市相关指标的面板数据，用移动平均法和均值法补齐部分数据，然后算得城市蔓延指数，并对各变量进行单位根检验（数据为时间序列数据）。

三 实证分析

1.面板单位根检验

为避免伪回归，需先开展面板单位根检验，采用 LLC 方法对各变量进行单位根检验，表2显示变量序列为平稳序列，可开展回归分析。

2.计量分析结果

（1）普通面板模型估计结果

模型1：混合 OLS 模型估计；模型2：个体固定效应模型；模型3：个体随机效应模型。后Hausman检验表明应拒绝随机效应模型，选择固定效应模型（表3）。

（2）动态面板模型估计结果

为消除变量内生性带来的影响，故构建以下动态面板模型，并采用差分广义矩估计方法开展模型估计（表 4），结果表明扰动项存在一阶自相关，使用一阶GMM估计，同时Sargan检验结果也表明工具变量均有效。为进一步探究在何等城市蔓延程度下电力能源利用效率最优，模型7为引入城市蔓延指数的二次项的差分GMM估计，城市蔓延和电力强度呈现U型特征。

3.稳健性检验

（1）四大地区的估计结果

将全国分为东部、中部、西部和东北部，构建动态面板模型，再次进行差分GMM估计（表5）。

（2）不同规模城市的估计结果

按城市规模划分为5类进行分析（表6）。

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文章3：城市化、城市集中度与人力资本积累——基于省级面板数据的实证研究

文章标题3：《城市化、城市集中度与人力资本积累——基于省级面板数据的实证研究》程开明 姜山文章来源：《商业经济与管理》JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS

摘要：鉴于人力资本对经济增长的作用日显重要，人们希望知道哪些因素显著影响到人力资本，其中城市化水平、城市集中度等通过经济集聚强度而明显影响人力资本积累。城市化通过刺激人力资本供给与需求，创造良好的人力资本投资环境而促进人力资本积累，城市集中度提高带来的规模优势与外部不经济双重效应使其对人力资本积累具有两面性。依据2000—2015年我国30个省( 直辖市、自治区) 的面板数据，考虑省份之间的异质性及空间相依性，分别建立非线性面板模型和空间杜宾模型开展实证分析。结果表明: 城市化水平与人力资本积累高度正相关，城市化对人力资本积累产生显著的促进效应; 城市集中度与人力资本之间存在倒 U 型关系，不同地区城市集中度对人力资本的影响效应存在明显差异; 城市化、城市集中度对人力资本的影响效应具有较强的稳健性。结论对于推动城市与区域经济高质量发展具有启示意义。

关键词：城市化; 城市集中度; 人力资本; 空间杜宾模型; 倒 U 型

一 、引言

本文从三个层面开展分析。首先，解析城市化、城市集中度影响人力资本积累的内在机制，提出待检验的假设命题; 其次，依据2000—2015年中国省级行政区面板数据，构建面板计量模型探析城市化水平、城市集中度对人力资本积累的影响效应; 最后，考虑到省份之间的空间自相关性，利用空间杜宾模型进一步分析城市化水平、城市集中度影响人力资本积累的空间效应及地区差异。考虑到城市集中度影响人力资本积累的非线性特征和变量的空间依赖性，分别引入城市集中度的二次项和空间杜宾模型来开展分析，具有一定的创新性。

二、城市化、城市集中度对人力资本积累的影响机制

（一）城市化对人力资本积累的影响机制

从需求角度看，城市刺激着人们加大人力资本投资；从供给角度看，城市的众多特性为人力资本积累创造了良好环境。提出以下命题:

命题一：城市化水平与人力资本水平密切正相关，城市化水平的提升通过刺激人力资本供给、需求而促进人力资本积累。

（二）城市集中度对人力资本积累的影响机制

城市集中度处于较低水平时其提高意味着大城市的规模快速扩张，将通过集聚经济促进人力资本积累。当城市集中度处于较高水平时，大城市的集聚不经济日趋突出，适当控制大城市规模有利于抑制大城市的集聚不经济，推动整个城市规模体系的均衡发展，进而促进地区人力资本积累。综合城市集中度对人力资本积累的两方面作用，得到以下命题:

命题二：城市集中度对人力资本积累的影响具有两面性，较低水平的城市集中度提高有利于促进人力资本积累，高水平的城市集中度进一步提升不利于人力资本积累。

三、城市化、城市集中度影响人力资本积累的实证分析

（一）计量模型设置

人均人力资本存量的对数=城市化水平+城市集中度+城市集中度二次项+控制变量+固定效应+时间效应+白噪声误差项

分别采用组内离差估计法和可行的广义最小二乘估计（Feasible Generalized Least Squares，FGLS）估计固定效应与随机效应，组内离差估计法可有效消除固定效应模型中同一横截面的组内相关性，而可行的广义最小二乘估计则主要解决随机效应模型中不同组间的异方差问题。

（二）指标说明及数据来源

1、人力资本存量；2、城市化水平；3、城市集中度；4、控制变量；

样本数据由2000-2015年中国大陆地区30个省、直辖市、自治区的面板数据组成。其中部分数值取基期可比价指标值（消除价格因素影响），见表1。

为解决数据可能含有的非平稳性变量带来伪回归的问题，对表1各指标进行LLC检验和多重共线性检验，检验结果表明，变量均平稳且不存在多重共线性。

（三）实证结果分析

表2相当于汇总了上一篇文献的全部分析，模型1：OLS；模型2：组内离差估计的固定效应面板模型；模型3：模型2引入二次项考查非线性影响；模型4-7：四大地区的模型。

Hausman检验拒绝随机效应模型，所以得到的是固定效应模型的结果，模型3的显著性表明城市化水平提高有利于人力资本积累，城市集中度与人力资本积累之间的非线性关系存在存在倒U型非线性特征（图1），其总效应为负。可解释为，一方面城市化可以强化人力资本存量，但也可能竞争大降低人力资本存量，另一方面城市化衍生的问题造成城市负外部性而侵蚀人力资本[28]，图2也展现了四大地区城市集中度对人力资本存量的影响情况。

研究期间城市集中度总体有所下降，减缓了城市规模的两极分化，有利于促进人力资本积累。各个控制变量的显著性表现也汇总在表2中。

四、进一步讨论：人力资本积累的空间效应

之前的讨论是基于各省份是彼此独立，并未考虑地区间的空间相关性。各地区在方方面面都存在相互作用的情况，而且人力资源常出现跨区域流动的特征，这些都会对人力资本的积累产生影响，所以还需要考虑空间效应对各模型的影响。

（一）空间自相关检验

考虑空间相依性（构造空间矩阵），采用二值领接空间权重矩阵，利用全局莫兰指数（Moran's I指数）对变量进行空间自相关检验（表3）。

表3检验结果表明：多个变量存在空间自相关；城市集中度的空间自相关性逐渐又显著转为不显著，可能是政策规划差异较大造成；总体存在空间效应，应将空间效应引入对人力资本存量的影响效应模型内。

（二）全国层面的空间面板计量分析

引入空间自相关性，基于全样本数据建立广义嵌套空间模型( General Nesting Spatial Model，GNS) 进行分析,式（2）：

其中Xt是变量矩阵，mui是其他未知的固定效应，alpha是时间效应，varepsiloni~N(0,sigma^2)

1.lambda=0时，模型变为空间杜宾模型（SDM）；

2.theta=lambda=0时，模型变为空间自回归模型（SAR）；

3.rho=theta=0时，模型变为空间误差模型（SEM）；

4.rho=0时，模型变为广义空间自回归（SAC）；

5.rho=theta=lambda=0时，模型变为普通面板数据模型。

利用LeSage和Pace(2009)的判别方法对模型进行判别，采用极大似然估计（QMLE）进行参数估计。

表4的结果说明，将模型设定为SDM是合理的。与表2的模型3相比，部分变量的显著性水平有所提高，空间自相关系数rho通过显著性检验，认为邻近省份的人力资源存量对该省份的人力资本积累有促进作用；自变量空间自回归系数theta在urban、size为正效应，其他为负效应，htec的空间溢出效应不显著。

空间计量模型既可以直接表现本地区对本地区的影响程度，还可以表现邻近地区对本地区间接的相互作用。表5由偏微分技术对各变量的直接效应、间接效应和总效应进行测算。

从表5知，城市化对人力资本的直接效应与间接效应都很显著，但因省份之间城市化水平的显著空间自相关性，使得间接效应(1.439) 要高于直接效应(0.745)，其他变量间的影响见原文。

（三）分地区的空间面板计量分析

基于之前的分析，对四大地区进行SDM建立，见表6，结果显示：

1、四个地区均通过了空间自相关系数显著性检验，表明省份之间存在正向空间溢出效应，但小于全样本结果。

2、四大地区的城市化水平对人力资本积累结果基本一致，但城市集中度存在较大差异，其他控制变量也有明显差异。

3、各地区自变量的空间自回归系数rho与全样本估计结果有较大差异，其中城市化水平在西部地区有显著的正向空间溢出作用，而东部、中部和东北地区不显著。城市集中度一次项在西部有负空间溢出，城市集中度的空间溢出效应在东部和西部呈现相反空间外部效应，总体呈现负空间溢出效应。

（四）稳健性检验

前文分别采用普通面板模型和空间杜宾模型( SDM) 检验了城市化水平、城市集，中度对人力资本积累的影响效应，接下来从变换城市集中度测度指标、剔除直辖市样本数据和转换空间权重矩阵三方面开展稳健性检验。稳健性检验结果见表7，检验结果表明文中选取的模型具有较强的稳健性。

五、结论与启示

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（~看完这三篇文章后，对空间杜宾模型印象最深，之后会尝试对相应板块的内容做一个编程实现。文章3会抽时间再细读一下。~）

八、想养一只杜宾犬，请问一下各位纯种的杜宾一般在什么价位呢？

我家的1万左右。

九、在25度的温度下穿短裤冷吗？

那得看你啥时候出去，早上估计没这么高，会冻腿的。但是如果你是在外面跑步，即使再温度低点也不会感觉冷。

十、在事业单位窗口工作的朋友，能分享下你们的日常吗？

我不在窗口单位，但是之前去我们系统的维权部门挂职锻炼过。

因为面对的人有各种背景各种需求，所以真的很辛苦。每天从一开始上班就会有人来，有的时候都下班了，因为问题没有解决，科里的大哥还不能走。

不过我感觉也跟具体的工作内容有关吧，有的办理的服务可能就人比较少、比较方便快捷，有的工作内容就会更牵扯精力。

但是我觉得可以肯定的是，窗口工作一定会面对各种不理解和不配合，保持耐心很重要。