附 录
以下图表均为模型(二)的输出结果:
1. 人均GDP增长率与财政分权水平的时间序列分析
表1：回归方程
回归方程 1 2 3
( 变量 \对模型影响显著，被选入模型。) PGR = 0.1447*FD ( 变量 \对模型影响显著，被选入模型。) PGR = 0.1053*FD+0.1616*I ( 变量 \对模型影响显著，被选入模型。) PGR = 0.1115*FD+0.1122*I+0.0040*L 表2：模型分析
1 2 3
表3：方差分析表 1 2 3 回归 残差 总和 回归 残差 总和 回归 残差 总和 平方和 0.1274 0.0021 0.1295 0.1290 0.0005 0.1295 0.1292 0.0003 0.1295 自由度 1 11 12 2 10 12 3 9 12 均方 0.1274 0.0002 0.0645 0.0001 0.0431 0.0000 F值 656.3401 1177.8503 1244.2346 显著性 0.0000 0.0000 0.0000 R 0.9917 0.9979 0.9988 R 平方 0.9835 0.9958 0.9976 修正的R 平方 估计的标准误 0.9715 0.0139 0.9924 0.0074 0.9955 0.0059
表4：回归系数分析 1 2 3
FD FD I FD I L 回归系数 0.1447 0.1053 0.1616 0.1115 0.1122 0.0040 标准误 0.0056 0.0079 0.0300 0.0067 0.0305 0.0015 标准化的beta 0.7352 0.2925 0.6930 0.3022 0.4572 0.3642 26
t 25.6191 13.2914 5.3847 16.5564 3.6814 2.6108 显著性 0.0000 0.0000 0.0003 0.0000 0.0051 0.0282 图1：残差散点图
图2：残差正态概率图
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2. 分区域研究财政分权水平与地方经济增长的关系
（1）东部
回归方程
PGR = -0.099229+0.2521*FD+0.0897*I+0.0022*L
表5：模型分析
表6：方差分析表 回归 残差 总和 平方和 0.0022 0.0003 0.0025 自由度 3 8 11 均方 0.0007 0.0000 F值 16.8925 显著性 0.0008 R 0.9293 R 平方 0.8637 修正的R 平方 0.8125 估计的标准误 0.0065
表7：回归系数分析
常数项 FD I L
图3：回归效果图
回归系数 -0.0992 0.2521 0.0897 0.0022 标准误 0.0710 0.0940 0.0313 0.0010 标准化的 beta 0.3683 0.4995 0.3578 t -1.3974 2.6833 2.8613 2.1309 显著性 0.1998 0.0278 0.0211 0.0657
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（2）中部
回归方程
PGR = -0.020748+0.1500*FD+0.1110*I+0.0056*L
表8：模型分析
表9：方差分析表
回归 残差 总和 平方和 0.0037 0.0002 0.0039 自由度 3 8 11 均方 0.0012 0.0000 F值 53.4740 显著性 0.0000 R 0.9760 R 平方 0.9525 修正的R 平方 0.9347 估计的标准误 0.0048
表10：回归系数分析 常数项 FD I L 图4：回归效果图
回归系数 -0.0207 0.1500 0.1110 0.0056 标准误 0.0371 0.0604 0.0235 0.0013 标准化的 beta 0.2535 0.5184 0.3879 t -0.5598 2.4827 4.7296 4.2243 显著性 0.5910 0.0380 0.0015 0.0029
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（3）西部
回归方程
PGR = 0.017086+0.0569*FD+0.1608*I+0.0067*L
表11：模型分析
表12：方差分析表
回归 残差 总和 平方和 0.0030 0.0004 0.0034 自由度 3 8 11 均方 0.0010 0.0001 F值 18.8934 显著性 0.0005 R 0.9361 R 平方 0.8763 修正的R 平方 0.8299 估计的标准误 0.0073
表13：回归系数分析
常数项 FD I L 图5：回归效果图
回归系数 0.0171 0.0569 0.1608 0.0067 标准误 0.0586 0.0939 0.0503 0.0022 标准化的 beta 0.1150 0.5993 0.4132 t 0.2915 0.6056 3.1952 3.0018 显著性 0.7781 0.5615 0.0127 0.0170
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