《表3 变量数据性质的检验》

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为了得到更为精准的回归结果，我们需要在回归分析之前检验数据的性质。计量模型中各变量的组间异方差、组间同期相关以及组内自相关的检验结果如表3所示。Wald检验的P值为0.000 0，强烈拒绝原假设，认为选取的面板数据存在组间异方差，这表明为了提高估计的准确性我们需要考虑地区间的异质性。Pesaran检验的P值为0.000 0，强烈拒绝原假设，认为存在组间同期相关，而同期相关从某种程度上说明控制变量选取合理。Wooldridge检验的P值为0.000 0，拒绝不存在组内自相关原假设，这说明选取的变量有明显的时间趋势，但是考虑到本文实证分析所采用的数据是含278个截面10期的短面板数据，因此我们可以不考虑面板自相关的问题。由此，我们在下面的计量分析中要在考虑组间异方差的基础上进行回归分析。