《表4 面板数据协整方程的系数βit估计结果》

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《新形势下公共安全支出与社会稳定维护的实证分析》

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注:“_SCALE”“和“_RATIO”分别代表自变量为“公共安全支出规模”和“公共安全支出比重”的情形；*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平下参数估计结果显著。

接下来我们实际上面临着四个面板协整方程的估计，也就是ln（CRIME）、ln（TRAFFIC）、ln（FIRE）和ENVIRONMENT分别作为被解释变量的不同情形。经过“协方差分析检验”，这四个面板方程均拒绝了“不变系数”和“变截距”的假设，即应当采用“固定效应变系数模型”。由于取对数后，βit就是公共安全支出变化带来的社会稳定变量的变化，即支出弹性的估计值，所以我们将各个地区在不同模型中的“公共安全支出弹性”（分为支出规模的弹性和支出比重的弹性），汇总在表4之中。