【摘要】：表4-2报告了计量经济模型的回归结果。表4-2计量经济模型的回归结果续表说明：估计系数下面的括号中为t统计量，星号表示显著性水平，即*表示p＜0.10，**表示p＜0.05，***表示p＜0.01，Hausman统计量下方的括号中为p值。使用Hausman检验对模型的回归系数的系统性差异进行检验，按照得到的统计量和p值，可知应采用固定效应模型。另外，解释变量中我国对东道国的出口额可能存在内生性，因此采用工具变量法对模型进行修正。
面板数据模型是对若干横截面单元作连续时间观测而组成的多维时间序列数据所建立的统计模型，它改善了参数估计的有效性，可以较好地解决单纯的时间序列或者横截面的异质性问题，能更好地分析变量间的关系及动态特征，用数据面板模型研究跨国跨地区问题是目前国际学术界的一种流行的思路。在使用面板数据模型时，其估计方法有两种，一种方法是使用固定效应模型(Fixed Effects Model)，另一种方法是使用随机效应模型(Random Effects Model)。对于如何确定使用哪种模型，固定效应还是随机效应，主要是使用Hausman检验，用其测度两种方法的回归系数的系统性差异。表4-2报告了计量经济模型的回归结果。
表4-2 计量经济模型的回归结果
续表(www.xing528.com)
说明：估计系数下面的括号中为t统计量，星号表示显著性水平，即*表示p＜0.10，**表示p＜0.05，***表示p＜0.01，Hausman统计量下方的括号中为p值。
使用Hausman检验对模型的回归系数的系统性差异进行检验，按照得到的统计量和p值，可知应采用固定效应模型。进一步地，笔者检验了模型的异方差、序列自相关、截面相关和多重共线性问题，发现模型不存在严重的多重共线性(模型中各变量的方差膨胀因子VIF均位于1.23至2.21之间，且方差膨胀因子的均值为1.59)，但是该模型存在异方差和序列自相关。因此，需对模型进行纠偏，表4-2中的模型m1给出的即为纠偏后得到的估计结果。另外，解释变量中我国对东道国的出口额可能存在内生性，因此采用工具变量法对模型进行修正。模型的具体估计结果如表4-2所示。
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