《表4 全国的回归结果：人口老龄化、社会保障支出与经济发展》

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《人口老龄化、社会保障支出与经济发展》

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注:圆括号内数据是回归系数的t值，方括号内的数据是检验的p值，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平下显著。

本文分别使用混合回归（POLS）、固定效应回归（FE）和随机效应回归（RE），考察全国范围内人口老龄化和社会保障支出对经济发展的影响，回归结果见表4所示。面板设定F检验p值为0.0000，拒绝“所有个体虚拟变量都为零”，表明固定效应模型比混合面板回归模型更合适。LM检验p值为0.0000，拒绝原假设“不存在个体随机效应”，表明随机效应模型比混合面板回归模型更合适。因此，不能使用混合慢板回归模型。Hausman检验p值为0.0000，拒绝原假设“面板固定效应和面板随机效应的估计系数没有系统性差异”，表明面板固定效应模型比面板随机效应模型更合适。因此，使用固定效应模型更合适。