表1-5混合回归模型估计结果及显著性检验

1.F检验

首先对上述16家商业银行的年度数据和第三方支付增长规模的数据进行混合回归模型估计，所得回归结果如表1-5所示，其中残差平方和SSEr＝0.020 176，判定系数R2＝0.625 886；然后对该数据进行个体固定效应回归模型的估计，所得回归结果如表1-6所示，其中残差平方和SSEu＝0.005 501，判定系数R2＝0.815 688；接着计算统计量＝13．69＞F0．05（15，89）＝1．82。这样可拒绝原假设，即否定方程为混合回归模型的原假设，因此方程为变截距模型，而该方程具体为固定效应回归模型或随机效应回归模型须进行霍斯曼检验。

表1-5　混合回归模型估计结果

数据来源：根据EViews7.2回归结果整理所得。

表1-6　个体固定效应回归模型估计结果

续表

数据来源：根据EViews7.2回归结果整理所得。

2.霍斯曼检验

由于该模型已拒绝为混合回归模型，因此应继续通过霍斯曼检验来判断该变截距方程是个体固定效应回归模型还是个体随机效应回归模型。根据EViews的输出结果可知，霍斯曼检验的统计值为H＝1．766 403＜χ20．05（3）＝7．815，且显而易见其P值为0.622 3，因此接受方程为个体随机效应回归模型的原假定（表1-7）。

表1-7　霍斯曼检验结果表

数据来源：根据EViews7.2回归结果整理所得。

3.模型估计(www.xing528.com)

由于方程为个体随机效应回归模型，于是进一步进行回归，可得估计结果如表1-8所示。

表1-8　个体随机效应回归模型估计结果

续表

数据来源：根据EViews7.2回归结果整理所得。

根据上表，可得估计结果为：

Y＝（0．112 4＋0．012 2）DGS＋（0．112 4＋0．102 2）DJS＋（0．112 4＋0．161 7）DZG＋（0．112 4-0．034 6）DNY＋（0．112 4＋0．001 5）DZS＋（0．112 4-0．040 2）DJT＋（0．112 4-0．010 8）DZX＋（0．112 4-0．015 2）DPA＋（0．112 4-0．519 2）DPF＋（0．112 4＋0．001 3）DMS＋（0．112 4＋0．003 2）DGD＋（0．112 4-0．013 2）DHX＋（0．112 4-0．000 2）DXY＋（0．112 4-0．011 0）DBJ＋（0．112 4-0．001 2）DNJ＋（0．112 4-0．020 7）DNB-0．056 1X1＋0．453 1X2-0．187 0X3

其中虚拟变量DGS，DJS，DZG，DNY等的定义为：

对于回归模型，可进行以下统计检验：

（1）拟合优度检验。由于方程的判定系数（R-squared）和修正判定系数（Adjusted R-squared）分别为0.802 883和0.789 934，都较为接近1，说明拟合良好。

（2）模型的显著性检验。H0：β0＝β1＝β2＝β3＝0，即模型的线性关系不显著；H1：β0≠β1≠β2≠β3≠0，即模型的线性关系显著。根据EViews软件回归结果可知，F值为46.556 68，对照F分布表可得F＝46．556 68＞F0．05（15，89）＝1．82，也即可拒绝模型不显著的原假设，也即该模型的线性关系显著。

（3）解释变量的显著性检验。H0：β0，1，2，3＝0，即自变量对因变量影响不显著；H1：β0，1，2，3≠0，即自变量对因变量影响显著。根据EViews软件回归结果可知，常数项C以及变量X1，X2，X3中的t值分别为9.441 074，-2.796 314，2.630 395，-6.695 848，对照t值分布表，可知其绝对值皆大于t0．025（92）＝1．990，因此它们对因变量的影响都显著。

4.模型结论

由回归结果可知，贷存比和第三方支付对商业银行的盈利水平存在负向影响，其中贷存比和第三方支付的规模每提高1%，商业银行的盈利水平则会分别下降0.11%和0.19%；而中间业务收入占营业总收入之比对盈利水平存在正向影响，即中间业务收入之比每提高1%，盈利水平则会提高0.45%。