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麻烦大虾们帮我看看这个输出结果是怎么个情况啊？基础薄弱，不太会分析呢。先谢过了。

	lnpat	lnpat	lnpat	lnpat
	a1_dif0	a1_dif1	a1_sys0	a1_sys1
L.lnpat	0.459***	0.459***	0.703***	0.703***
	-3.72	-4.05	-7.97	-9.35
lnchar	-31.4	-31.4	-41.3	-41.30*
	(-1.20)	(-1.35)	(-1.59)	(-1.82)
L.lnchar	16.27	16.27	18.9	18.9
	-0.73	-1.06	-0.72	-1.16
lnchar2	2.749	2.749	3.64	3.640*
	-1.18	-1.27	-1.58	-1.7
L.lnchar2	-1.389	-1.389	-1.614	-1.614
	(-0.68)	(-0.93)	(-0.67)	(-1.02)
lnchar3	-0.079	-0.079	-0.105	-0.105
	(-1.15)	(-1.17)	(-1.56)	(-1.56)
L.lnchar3	0.0401	0.0401	0.0468	0.0468
	-0.65	-0.83	-0.63	-0.91
lnmanage	-0.216	-0.216	-0.205	-0.205
	(-0.95)	(-1.09)	(-1.08)	(-1.07)
lnasset	4.730***	4.730***	5.586***	5.586***
	-5.95	-5.62	-7.08	-6.38
lnedu	0.125	0.125	-0.307	-0.307*
	-0.55	-0.52	(-1.54)	(-1.95)
lncal	0.0874	0.0874	0.271**	0.271**
	-0.99	-0.72	-2.49	-2.1
lnmark	-0.164	-0.164	-0.169	-0.169
	(-1.53)	(-1.12)	(-1.46)	(-1.04)
lnletter	-0.0216	-0.0216	-0.0305	-0.0305
	(-0.48)	(-0.46)	(-0.66)	(-0.65)
lnFDI	0.0737	0.0737	0.0884	0.0884
	-1.62	-0.84	-0.97	-1.18
lnsoe	-3.769***	-3.769***	-3.176***	-3.176***
	(-3.40)	(-3.80)	(-3.24)	(-3.35)
lnenergyc	0.901	0.901	1.484	1.484*
	-0.79	-1.05	-1.6	-1.83
_cons	54.92	54.92	82.84**	82.84
	-1.3	-0.99	-2.37	-1.58
N	207	207	237	237
adj. R-sq
t  statistics in parentheses
="* p<0.1	** p<0.05	*** p<0.01"

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关键词：parentheses Statistics statistic Statist Theses

楼主的模型是带一阶滞后项的time series吧，解读方法跟OLS差不多：
1.看模型整体显著度，也就是F值。如果模型整体不显著，说明设定有问题，反之ok
2.看模型拟合程度，在这个模型里就是adj-R方，越大越好
3.变量显著度，比如第一个滞后一阶的L.inpat，就是在***上显著，也就是0.01的水平上显著（拒绝原假设），也就是说，滞后一阶的边际效应是0.459（前两个）或者0.703（后两个），并且在0.01的水平上显著
4.其他解释方法类似。
结果总体解读：参照自己的研究假设，以及理论综述，做出探讨

Alfred_G 发表于 2014-11-15 23:11
楼主的模型是带一阶滞后项的time series吧，解读方法跟OLS差不多：
1.看模型整体显著度，也就是F值。如果模 ...

谢谢。我就是想知道我这么个结果也是可以合理解释的是吧？没有出现不可采用的大问题吧？

N稍微有点少，样本量不足可能会被质疑；另外，要加上adj-R方，这个要加上。
其他的结果，单纯从数据解释的角度讲是没问题的。

Alfred_G 发表于 2014-11-16 23:45
N稍微有点少，样本量不足可能会被质疑；另外，要加上adj-R方，这个要加上。
其他的结果，单纯从数据解释的 ...

恩。谢谢。还有个问题，就是解释变量和接受变量的 一阶滞后项都分别如何解释其含义啊？