财政农业支出结构对农业经济增长的效应分析

杨   蛟
2006141242
（黔南民族师范学院管理科学系农林经济管理专业，贵州  都匀  558000）

摘  要：财政农业支出对农业经济的影响不仅表现在财政农业支出的总量上，也体现在财政农业支出的内部结构关系上。本文利用改革开放到现阶段我国财政农业支出的相关数据进行了双对数模型回归分析。结果表明：从财政农业支出的总体水平上看，支农支出总量增加对农业经济增长具有促进作用；从结构上看，不同的支出结构对农业经济增长具有不同的影响，程度也不尽相同。因此，政府在保证财政农业支出数量不断提高的同时，更应积极调整财政农业支出结构，以促进农业经济又好又快的发展。
关键词：财政农业支出结构；农业经济增长；双对数模型

Fiscal expenditure structure of agriculture on the agricultural economic analysis of the effects of growth

Yang Jiao
2006141242
(Agriculture, Forestry and Economic Management, Department of Management Science,  Qiannan Normal College for Nationalities, Duyun Guizhou 558,000)

Abstract: Financial expenditure on agricultural economy, not only in the amount of fiscal spending on agriculture, agricultural expenditure is also reflected in the financial relationship between the internal structure. In this paper, when the reform and opening up to the present stage of our financial data on agricultural expenditure was double logarithmic regression model analysis. The results showed that: From a financial point of view the overall level of agricultural expenditure, total expenditure increased agricultural support to agriculture has a role in promoting economic growth; from a structural point of view, the different structure of expenditures on agriculture have different effects on economic growth, no degree do the same. Therefore, the government in ensuring agricultural financial expenditure while increasing the number, should actively adjust the structure of fiscal expenditure on agriculture in order to promote sound and rapid development of the agricultural economy.
Keywords: Financial agricultural expenditure structure; Agricultural economic growth; Double logarithmic model

发展我国现代农业，推进社会主义新农村建设，一靠政策、二靠投入、三靠科技、四靠改革。而归根结底，这“四靠”的落实，都离不开投入，即财政农业支出。我国是个农业大国，也是一个农业弱国，农村的发展问题错综复杂，因此“三农”问题长期以来都是我国社会经济发展过程中亟需解决的问题。为此，中共中央在1982年至1986年连续五年发布以农业、农村、农民为主题的中央一号文件，对农村改革和农业发展作出了具体的部署。2004年至2010年又连续七年发布以“三农”为主题的七个中央一号文件，强调了“三农”问题在中国社会主义现代化时期“重中之重”的地位。中央政府并于2006年全部取消了农业税，这实际上也是加大对“三农”支持力度的一种方式。由此足以可见党和政府对农业经济发展的重视。财政农业支出是促进农业经济发展的关键因素，实践及大量研究表明，财政农业支出的总体数量不同及结构差异对农业经济的增长具有不同的影响。为了对政府就如何确定财政支农政策方向、找准财政支农政策的着力点提供一定的参考，本文从财政农业支出总量对农业经济增长的效应和财政农业支出结构对农业经济增长的效应两方面进行了分析。
在进行分析前，这里先将所用的分析模型作个简单的介绍：本文选用的是双对数模型，双对数模型是计量经济学中常用的一种模型，在经济学中，由于许多自变量与因变量之间呈非线性关系，本文中所涉及的因变量农业GDP和自变量财政农业支出就呈非线性关系（可作散点图证明）。这时，我们就可以通过将自变量与因变量自然对数化后，把这种非线性的关系线性化，从而在Excel中进行线性回归分析。 所谓线性回归分析，是指在收集掌握大量有效样本数据的基础上，利用数理统计方法建立自变量与因变量之间的线性回归关系函数表达式，即线性回归方程式。在进行线性回归分析时，如果研究的变量关系只涉及一个因变量和一个自变量，称为一元线性回归分析，本文中关于财政农业支出总量对农业经济增长的效应分析就属于一元线性回归分析；如果研究的变量关系涉及一个因变量和两个或两个以上自变量，称为多元线性回归分析，本文中关于财政农业支出结构对农业经济增长的效应分析就属于多元线性回归分析。通常情况下，线性回归分析法是最为基本的分析方法，如果遇到非线性回归问题，就可以凭借数学手段将其化为线性回归问题处理。双对数模型就是借助数学手段将自变量与因变量自然对数化后化为线性回归问题进行处理的。其基本公式及经济含义如下（为便于下面直接利用本公式进行分析，这里自变量就用㏑G1、㏑G2、㏑G3和㏑G4表示，因变量用㏑Y表示）：
㏑Y=β0+β1㏑G1+β2㏑G2+β3㏑G3+β4㏑G4
其中，β0表示线性方程的截距，βn表示自变量与因变量的相关程度即因变量对自变量的弹性，也即
βn= 
在本文中表示财政农业支出对农业GDP的影响程度。在Excel中，利用该模型以“数据分析”中的“回归”进行分析，便可得出如附表一、二中的各详细数据。表中的R Square表示判定系数，即R2，用来判断模型拟合优度，越接近1越好；Adjusted R Square表示调整的判定系数，其意义与R2类似，一般只看该系数就可判断其拟合优度；t Stat和Significance F（即P–Value）是用于回归分析中的显著性检验，其中t Stat（下面回归分析中括号内的数值为各自变量的t值）用于各个回归系数显著性的检验，Significance F（即P–Value）是用于总体回归关系的检验。若检验通过，则说明自变量与因变量之间存在明显的线性关系；若检验通不过，一是说明自变量与因变量之间不存在明显的线性关系；二是说明可能出现了多重共线性，即自变量之间彼此相关或多个自变量对因变量的多重影响使得回归结果产生了混乱，而并非意味着这些自变量与因变量不存在相关关系。这时，可采取一定的方法对多重共线性进行处理，比如将一个或多个自变量从模型中剔除，使保留的自变量之间尽可能不相关或尽量避免因多个自变量对因变量的多重影响造成的混乱。由于具体的方法和步骤较为复杂，这里不作详细介绍，而直接给出回归结果和结论，相关的方法和步骤可参阅计量经济学、统计学中的知识。本文具体分析如下：
一、财政农业支出总量对农业经济增长的效应
观察改革开放以来国家财政农业支出的数据可以看出，从1978年至2009年财政农业支出每年均有不同程度的增长，近年来支出规模更进一步扩大，截止2009年底已达7253亿元人民币的规模。与此同时，农业对GDP的贡献（本文用农业GDP表示）也不断提高，年增幅也较大，至2009年已达到35477亿元人民币。财政农业支出与农业GDP呈正相关关系。为了进一步确定财政农业支出对农业经济增长的影响，这里运用上面介绍的双对数模型进行一元线性回归分析，以农业GDP作为衡量农业经济增长的指标，同时以1978年为基期，设Y为农业GDP，G为财政农业支出，将农业GDP和财政农业支出自然对数化，在Excel表格中进行线性回归分析（数据详情见后面表一、表二，分析所获具体数据见附表一），得出回归结果为：
㏑Y = 3.235378 + 0.897517㏑G
t=(6.670695)  (12.2522)
根据t值进行t检验可以看出，该模型的结果高度显著。财政农业支出的系数为正，即财政农业的产出弹性为0.897517，接近于1，说明财政农业支出对农业经济增长具有促进作用且贡献很大。这与李涛、孔国梁（2006）利用生产函数估算1992-2003年财政农业支出对农业GDP的弹性为0.89是基本吻合的。虽然改革开放以来我国农业经济有了大幅度的增长，但与发达国家相比，仍较落后，对农业的支持保护力度仍然不够。更值得注意的是，国家财政用于农业的支出总量虽不断增加，但其占财政总支出的比重一直呈下降的趋势，从1978年的13.43%下降到2006年的7.85%（见表一）。其中，1998年支农支出比例提高到10.69%，这是因为1998年国家增发1000亿元债券中有350亿元用于与农业相关的长江中下游、松花江、嫩江、黄河的堤防工程，蓄洪区建设移民建镇和水利枢纽工程等，而实际上直接用于农业的只有20亿元，并且在1998年以后农业基本建设指标的统计中增加了国债统计额。在这种情况下，更应扩大财政农业支出的规模，为农业经济增长提供更多的财政支持。对此，中共中央在2010年的中央一号文件中也对“三农”投入首次强调了“总量持续增加、比例稳步提高”，这一要求不仅确保“三农”资金投入的总量，更确定了比例要稳步提高。应该说，这是中央为加快我国农业经济发展步伐而发出的一个强烈、及时的信号。由此也可以看出，在今后的财政农业支出总量和结构上将会不断得以增加和完善，这对农业经济的增长具有重要的意义。而在增加财政农业支出规模的同时，更应注重的是如何调整和优化财政农业支出的结构问题。因此，下面就财政农业支出结构对农业经济增长的影响进行重点分析。
二、财政农业支出结构对农业经济增长的效应
财政农业支出结构体现了财政农业支出的内部比例关系是否合理，直接关系到政府能否充分发挥财政政策宏观调控的职能作用以促进农业经济健康持续稳定而且快速的发展。为了研究财政农业支出结构对农业经济增长的影响，根据国家财政农业支出的主要项目，目前我国将财政农业支出分为支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出（G1）、农业基本建设支出（G2）、农业科技三项费用（G3）和农村救济费（G4）四项。支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出包括农业各项生产支出、林业支出和水利气象支出、支援不发达地区发展支出及各农业部门的事业费等，它是财政农业支出的主要方面，对农业经济的发展和保证农业生产活动的正常有序进行有直接的影响。农业基本建设是指为保证农业扩大再生产而进行的各项固定资产的建设，是改善农业生产条件，促进农业和农村发展的重要措施，主要包括各种农田水利基本建设工程和农、林、牧、渔各业生产、储运、加工过程中的设施，如兴修水利、修筑道路、建设牧场、兴建畜舍、购置农业机械、运输工具，安装发电、输电设备，培育林木，繁殖种畜、役畜等。农业科技三项费用是指国家以及地方各级政府为支持农业科技事业的发展，从各级财政支出预算中安排的农业新产品试制费、农业中间试验费和农业重大科学研究项目补助费，它是我国实施农业科技计划的重要资金来源，在我国农业科技研究经费总额中占主要部分，对提高我国农业科技实力、促进农业经济发展发挥了重要作用。农村救济费包括农村社会救济费和自然灾害救济费两大类，其中农村社会救济费又包括五保户救济费、困难户救济费、麻疯病人救济费和最低生活保障救济费四项；自然灾害救济费包括生活救济费、灾民抢救转移安置费、扶持灾民生产经费和救灾储备四项。
由于近两三年有些项目的具体数据难以查询和统计，本文选取了1978年至2006年主要年间的财政农业支出和农业GDP数据作为结构分析的样本（见表一）。从数据可以看出，支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出、农业基本建设支出、农业科技三项费用和农村救济费分别从1978年的76.95亿元、51.14亿元、1.06亿元和6.88亿元上升至2006年的2161.35亿元、504.28亿元、21.42亿元和182.04亿元，均有不同幅度的增长。就各项支出份额而言，支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出的比例较高，农业基本建设支出和农业科技三项费用及农村救济费比例相对较低，特别是农业科技三项费用，1978年大约只占农业支出的0.78%，2006年也只约为0.75%。如下表所示：

表一   国家财政用于农业的支出及农业GDP
单位：亿元
年份 支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出（G1） 农业基本建设支出（G2） 农业科技三项费用（G3） 农村救济费（G4） 合计(G)  农业GDP(Y) 财政农业支出占财政总支出的比重（%）
1978 76.95 51.14 1.06 6.88 136.03 1027.535 13.43
1980 82.12 48.59 1.31 7.26 139.28 1371.593 12.20
1985 101.04 37.73 1.95 12.9 153.62 2564.397 7.66
1990 221.76 66.71 3.11 16.26 307.84 5062 9.98
1991 243.55 75.49 2.93 25.6 347.57 5342.2 10.26
1992 269.04 85 3 18.98 376.02 5866.6 10.05
1993 323.42 95 3 19.03 440.45 6963.763 9.49
1994 399.7 107 3 23.28 532.98 9572.695 9.20
1995 430.22 110 3 31.71 574.93 12135.81 8.43
1996 510.07 141.51 4.94 43.91 700.43 14015.39 8.82
1997 560.77 159.78 5.48 40.36 766.39 14441.89 8.30
1998 626.02 460.7 9.14 58.9 1154.76 14817.63 10.69
1999 677.46 357 9.13 42.17 1085.76 14770.03 8.23
2000 766.89 414.46 9.78 40.41 1231.54 14944.72 7.75
2001 917.96 480.81 10.28 47.68 1456.73 15781.27 7.71
2002 1102.7 423.8 9.88 44.38 1580.76 16537.02 7.17
2003 1134.86 527.36 12.43 79.8 1754.45 17381.72 7.12
2004 1693.79 542.36 15.61 85.87 2337.63 21412.73 9.67
2005 1792.4 512.63 19.9 125.38 2450.31 22420 7.22
2006 2161.35 504.28 21.42 182.04 2869.09 24040 7.85
注:从1998年开始,“农业基本建设支出”包括增发国债安排的支出。1999年国家财政用于农业的支出比上年略有减少,主要是增发国债安排的农业基本建设支出减少所致。
资料来源：据《中国统计年鉴2007》有关数据整理

下表是将财政农业总支出和各项支出及农业GDP进行对数化处理后的数据：

表二   模型涉及变量数据

年份 ㏑G1 ㏑G2 ㏑G3 ㏑G4 ㏑G ㏑Y
1978 4.912875 4.343156 3.934567 0.058269 4.912875 6.934918
1980 4.936486 4.408182 3.883418 0.270027 4.936486 7.223728
1985 5.034482 4.615517 3.630456 0.667829 5.034482 7.849479
1990 5.729580 5.401596 4.200355 1.134623 5.729580 8.529517
1991 5.850966 5.495322 4.324000 1.075002 5.850966 8.583393
1992 5.929642 5.594860 4.442651 1.098612 5.929642 8.677031
1993 6.087797 5.778952 4.553877 1.098612 6.087797 8.848475
1994 6.278484 5.990714 4.672829 1.098612 6.278484 9.166670
1995 6.354248 6.064297 4.700480 1.098612 6.354248 9.403916
1996 6.551694 6.234548 4.952370 1.597365 6.551694 9.547911
1997 6.641691 6.329311 5.073798 1.701105 6.641691 9.577888
1998 7.051648 6.439382 6.132747 2.212660 7.051648 9.603573
1999 6.990036 6.518351 5.877736 2.211566 6.990036 9.600355
2000 7.116021 6.642343 6.026977 2.280340 7.116021 9.612114
2001 7.283950 6.822154 6.175472 2.330200 7.283950 9.666579
2002 7.365661 7.005517 6.049262 2.290513 7.365661 9.713357
2003 7.469911 7.034265 6.267883 2.520113 7.469911 9.763174
2004 7.756893 7.434724 6.295930 2.747912 7.756893 9.971741
2005 7.803970 7.491311 6.239554 2.990720 7.803970 10.01771
2006 7.961750 7.678488 6.223132 3.064325 7.961750 10.08747

运用双对数模型进行多元线性回归分析（分析所获具体数据见附表二），得到回归结果为：
㏑Y=2.73527+1.096279㏑G1-0.07747㏑G2-0.318㏑G3+0.15848㏑G4
        　　(3.40901) 　(-0.29552)  　(-0.730670)  （0.470063）
其中Adjusted  R squared 为0.9，F-statistic为46.41827，模拟整体拟合效果很好。
回归结果显示，支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出与农业经济增长成正相关关系，弹性约为1.1，对农业经济增长的效应很明显。这与李琴、熊启泉和李大胜（2006）及吕洪波（2007）分析的结果基本一致。应该说，支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出对农业经济增长的效应是直接而且明显的，也是立竿见影的。
农业基本建设支出与农业经济增长成负相关关系，弹性约为-0.077。农业科技三项费用与农业经济增长也成负相关关系，弹性为-0.318，这与李琴等（2006）利用C-D生产函数对1996-2004年的数据分析及李焕彰和钱忠好（2004）利用1986-2000年的数据分析的结果基本一致。就其原因主要有两个：一是农业基本建设支出和农业科技三项费用对农业经济增长的效应都具有一定的滞后性，肖飞燕（2007）分析得出农业基本建设支出对农业经济的滞后期为四年；二是直接用于农业和农村基础设施建设的支出和农业科技投入的数量偏少。而王文普、陈伟（2008）分析的结论正好也印证了这一结果。
农村救济费对农业经济的增长也有促进作用，其弹性约为0.16，农村救济费虽然不能直接提高农业生产力水平以促进农业经济发展，但其体现了经济发展的公平原则，缩小了贫富差距，有利于维护社会的稳定，同时又有力地保证了农村社会生产的正常进行。而这种通过缩小贫富差距、确保农村弱势群体的基本生活水平以增加农村社会福利，最终又有利于促进农业经济的增长。
这里需要说明的一点是，经过t检验和F检验，只有支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出通过，但并非说明其它几项支出与农业GDP不存在相关关系，其中可能出现了多重共线性，经过相关处理及分析，证明了这种可能的真实性，所以以上得出的结论是可靠的（具体验证过程略）。
三、政策建议及相关说明
通过对我国改革开放以来到现阶段财政农业支出的数量、结构与其对农业经济增长的效应分析认为，财政农业支出对农业经济增长有较大的促进作用。同时，对财政农业支出的结构分析表明，支援农业生产支出和农林水利气象等部门事业费支出、农村救济费与农业经济成正相关，产出弹性分别为1.1和0.16，农业基本建设支出与农村科技三项费用与农业经济增长成负相关，产出弹性分别为-0.077和-0.318。然而，正如以上分析结论所指出的那样，这并非证明农业基本建设支出和农村科技三项费用对农业经济的发展起到的就是阻碍作用，也并非是要减少农业基本建设和农业科技三项费用的支出。从短期来看，这种促进作用是隐形的、潜在的，但从长期来看，这两种支出对农业经济的发展都是至关重要的，由于其效应的滞后性和投入量偏少的原因，更应持续加大对农业基本建设和农业科技的投入力度，并积极调整和改善这种投入结构。
以上结果说明，自改革开放以来，财政农业支出在总量和结构上都有效地促进了农业经济的增长。但投入力度仍不够，在结构的安排上也还存在一些问题，主要表现在：第一、农业各部门的事业费居高不下，用于人员供养及行政开支的部分偏高；第二、对农业和农村基础设施的直接投入和农业科技费用的支出增长幅度缓慢，又因其对农业经济影响的滞后性，所以在短期内难以体现其对农业经济的重要作用。因此，政府应该在保持财政农业支出数量上提高的同时，注意优化财政农业支出的结构，提高财政农业支出的效益。具体可以从以下三方面进行改善：
（一）确保财政农业支出总量的持续稳步增加
本文关于财政农业支出总量对农业经济增长效应分析的结论表明了财政农业支出对农业经济增长的贡献率是很大的，即每增加1单位的投入就可带来约0.89单位的农业经济增长，同时也说明这种投入与产出之间仍处于边际收益递增阶段，还有很大的投入空间。何振国在《中国财政支农支出的最优规模及其实现》一文中计算出我国财政支农支出的最优规模,即财政支农支出占农业GDP的比重为47.1%时,财政支农支出的边际产出MPG=1，达到最优状态，而目前我国财政农业支出占农业GDP的比重在20%左右，加之改革开放到现阶段我国财政农业支出占财政总支出的比重呈下降趋势，这些都说明我国现阶段对农业的投入力度还不够，因此应进一步加大财政农业支出，使这种支持保护力度与农业的基础地位相匹配。
   （二）积极调整和优化财政农业支出结构，重点加强对农业和农村基础设施及农业科技领域的支出
目前，农业仍然是我国三大产业中最为薄弱的环节，农村社会生产力低下、农业和农村基础设施落后、农产品科技含量低，缺乏竞争力。因此，财政农业支出结构调整要根据我国农业发展的现实情况和制约因素，着眼中国特色农业现代化这一基本方向，增加对农业和农村基础设施及农业科技领域的支出，以更好的发挥财政资源的配置效率。一方面，要不断改善农业生产环境和生产条件，增强农业抗风险能力、国际竞争能力、可持续发展能力；另一方面，要推进农业科技进步和创新，加强农业物质技术装备，提高农业综合生产能力，促进农业增产、农民增收、农村繁荣。世界农业强国的农业发展经验证明，要实现粗放型的自给农业向集约化的现代商品农业转变，加速农业经济发展，必须加强农业基本建设，建立起完善的农业和农村基础设施体系。与世界农业强国相比，我国农业生产过程中的土地产出率、资源利用率、劳动生产率还很低，农业生产条件、生产手段、生产水平仍然比较落后。因此，加快农业基本建设和农业科技的发展，对于加速我国农业现代化进程，推进中国特色农业现代化建设具有极其重要的意义。调整和优化财政农业支出结构应在综合各类因素、科学度量、周密分析的基础上，明确切实可行的投入机制，中央与地方各级政府要职责分明，政策、资金合理配套，以保证财政农业支出的内部结构和增长幅度合理化、科学化，并确保这种支农惠农政策的稳定性、延续性和灵活性相结合。
（三）减少农业各部门的事业费用在财政农业支出中的比重，同时提高财政农业资金的使用效率
长期以来，由于国家财政农业支出用于农业各部门的事业费用居高不下，用于人员供养及行政开支的部分偏高，投资监管不力，一些资金流向不明，效益低下，从而使得财政农业支出直接用于支持农业生产和发展的份额相对较少。所以，适当减少农业各部门事业费中不必要的开支，将其用于农业经济建设的其它方面，对于促进农业经济的发展具有重要的意义。在减少不必要支出的同时，还应把增、减、调、管有机结合起来，注意提高财政农业投入的使用效率，尽可能的让财政农业资金落到实处。
总之，政府应将持续扩大财政农业支出规模和积极调整优化财政农业支出结构联系起来，以更好地发挥财政农业支出对农业经济增长的促进作用。从党的十七届三中全会上通过的《中共中央关于推进农村改革发展若干重大问题的决定》及这几年的中央一号文件也可以看出，近几年中央在农业发展问题上采取的决策措施对解决以上问题都具有很强的针对性和时效性，这必将为推进我国现代农业的发展提供有力的保障。


参考资料：
[1] 李琴，熊启泉和李大胜．中国财政农业投入的结构分析[J]．中国农村经济，2006，(08)。 
[2] 何振国．浅析财政支农支出结构存在的问题[J]．中国财政．2006，(09)。 
[3] 李焕彰，钱忠好．财政支农政策与中国农业增长：因果与结构分析[J]．中国农村经济，2004，(8)。 
[4] 王文普，陈伟．财政农业支出结构对农业经济增长效应[J]．华东经济管理，2008，（3）。
[5] 肖飞燕．我国财政支持农业县域经济发展的实证研究[N]．湖南财经高等专科学校校报，2006．5。
[6] 吕洪波．中国财政农业支出效应研究[D]．2007。
[7] 贾俊平等．统计学[M]．中国人民大学出版社，第三版。
[8] 周方召．财政支出与GDP的关系[J]．2005．5。
[9] 齐林．我国财政支农支出结构及其优化分析[J]．贵州农业科学．2003。
    [10] 国家统计局．《中国统计年鉴2007》[EB]. www.stats.gov.cn/。
[11] 张亿均．加大农业投入与促进农民增收的财政支持对策[J]．2003。
[12] 何振国．中国财政支农支出的最优规模及其实现[J]．中国农村经济，2006，（08）。
[13] 郝保权，陈伟．提高财政农业支出效益是解决中国农业贫困的必由之路[J]．理论导刊，2006，（08）。


指导老师:刘振露讲师


附表一     Excel输出的回归分析结果

SUMMARY OUTPUT

回归统计 0.94495
Multiple R 0.892931
R Square 0.886983
Adjusted R Square 0.304671
标准误差 20
观测值 0.94495

方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 1 13.93451 13.93451 150.1164 3.61E-10
残差 18 1.670845 0.092825
总计 19 15.60536 　 　 　

　 Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%
Intercept 3.235378 0.485014 6.670695 2.94E-06 2.216402 4.254355 2.216402 4.254355
X Variable 1 0.897517 0.073254 12.2522 3.61E-10 0.743617 1.051417 0.743617 1.051417


 附表二     Excel输出的回归分析结果

SUMMARY OUTPUT

回归统计
Multiple R 0.9619
R Square 0.925252
Adjusted R Square 0.905319
标准误差 0.278864
观测值 20

方差分析
df SS MS F Significance F
回归分析 4 14.43888 3.60972 46.41827 2.83E-08
残差 15 1.166476 0.077765
总计 19 15.60536

Coefficients 标准误差 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限 95.0% 上限 95.0%
Intercept 2.73527 1.372887 1.99235 0.064857 -0.19097 5.661508 -0.19097 5.661508
X Variable 1 1.096278 0.321583 3.409009 0.003885 0.410841 1.781716 0.410841 1.781716
X Variable 2 -0.07747 0.26215 -0.29552 0.77165 -0.63623 0.48129 -0.63623 0.48129
X Variable 3 -0.318 0.435215 -0.73067 0.476239 -1.24564 0.60964 -1.24564 0.60964
X Variable 4 0.158484 0.337154 0.470064 0.645071 -0.56014 0.877112 -0.56014 0.877112

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