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3．承接国的对外经济政策：贸易壁垒（关税 T，亿元）、经济外向度（TIEV/GDP ，进出口总额占 GDP 比重）。
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4．承接国的人力资源状况：在校大学生数量（Edu，人／学校）。
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5．跨国外包成本：劳动力工资（W，元）。
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6．承接国的法律系统水平：律师工作人员（NL，人）、经济诉讼代理案件（AEC，件）、国内外三种专利申请授权数（Patent，件）。
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7．承接国的文化适应度：留学回国人员数量（Culture，人）。
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8．承接国的科技发展水平：研究与试验发展经费支出（R&D，亿元）。
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本书考虑到研究的对象是中国信息技术外包额（ITO），而且一个国家或地区的离岸服务外包承接量是由多个因素综合影响而得的，所以本书假定中国承接离岸服务外包总量与上述因素存在一定的关系，以这些因素作为影响中国承接离岸服务外包的外生变量，将中国信息技术外包额（ITO）作为被解释量，并建立线性回归模型。研究数据来源于《国家统计年鉴》，选取了1998—2007年的数据。需要说明的是，在进行时间序列回归分析时，多个解释变量之间很可能存在多重共线性。因此，本书建立模型时采用取对数的方式加以避免。同时，如果全部自变量一次性进行回归，往往会出现仅有一两个贡献较大的自变量通过检验，从而遗漏其他可能存在较大贡献的变量，因此，本书采用分组多次回归的方法。则最初模型的表示形式为：
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式中，α0α1, …,αn为模型的参数，称偏回归系数，误差项ε为随机变量，且E（ε）＝0 的随机变量，即满足，此时该方程称为多元线性回归是一个期望值为方程。
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（三）模型的计算
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通过 EVIEWS 统计软件的计算，得到如下分析结果：
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1．ln（GDP）和 ln（ER）全部通过了5％水平的显著性检验，调整后为0.947，并且都与因变量 ln（ITO）存在正相关关系。
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2. ln（TEP）、ln（PCBVPT）和 ln（NaP／TP）也全部通过了5％水平的显著性检验，调整后R2为0.982，并且都与因变量 ln（ITO）存在正相关关系。
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3. ln（TIEV/GDP）通过了5％水平的显著性检验，调整后R2为0.928，与因变量 ln（ITO）存在正相关的关系。
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4. ln（AEC）通过了5％水平的显著性检验，调整后R2为0.984，与因变量 ln（ITO）存在负相关关系。
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5. ln（R&D）通过了5％水平的显著性检验，调整后R2为0.982，与因变量
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ln（ITO）存在正相关关系。
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上述的具体运算结果如表7-15所示。
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表7-15 影响中国 ITO 的主要因素（因变量：ln（ITO））
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（四）模型的确定
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在本书实际分析研究中，考虑到中国承接离岸服务外包受到多个变量的影响，在模型的建立中给定变量筛选准则，选定显著性水平为：α＝0.05，即当PF≤0.05时，就将该变量选入回归方程；当PF＞0.05时，该变量就不能入选回归方程，设置运行参数为：因变量为中国信息技术外包额（ln（ITO））和表7-15所列的因素为自变量。通过 EVIEWS 统计软件计算结果，得到如下回归模型：
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