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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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（五）模型灵敏度分析
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为了分析线性模型中因变量变化对自变量变化的影响大小，在这部分对模型进行了灵敏度分析。灵敏度分析是指模型参数变动时造成的影响。首先变动一个参数，其余参数保持不变，然后检查目标函数的变化程度，如果变化不大，那就说明目标函数对这个参数不敏感，对这个参数的估计不要求准确。通过灵敏度分析，可知模型对哪些参数的变化敏感，从而可以确定各个影响因子对模型的影响程度。本书将采用局部灵敏度分析，也称为一次变化法。其特点是只针对一个参数，对其他参数取其中心值，评价模型结果在该参数每次发生变化时的变化量。有两种变换法：第一种是因子变化法，如将预分析的参数增加10％或减少10％；另一种方法是偏差变化法，如将预分析的参数增加一个标准偏差或减少一个标准偏差。通常会采用灵敏度分析的方法作为衡量参数灵敏度的标准，设Si为第i个变量的灵敏度指数（0 ≤i≤δ），则：
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公式（3）表示了通过Si的大小来反映自变量xi的变动对因变量y的影响大小。令y＝ ln（ITO），将（2）代入（3）式就可以得到各个变量的灵敏度：
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由上述各灵敏度的计算结果可知，GDP（经济规模）、AEC（经济诉讼代理案件）的变化对 ITO 的影响不是很大，主要是因为这两个变量的数值较大，从而相对 GDP 和 AEC 变化而言，它们对 ITO 的变化影响不大。但 GDP 对 ITO 起着正面影响；AEC 对 ITO 起着负面影响。灵敏度最高的是 NaP/TP（城市化水平），它的微小变化就会引起 ITO 的较大变动。其他的变量对 ITO 的变化影响程度相差较小。
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第一，ln（ITO）对 ln（GDP）的灵敏度系数为3.45×10-6，因此 GDP 对 ITO 的影响不大。从离岸服务外包的实践来看，经济规模大且经济总量每年都在递增的承接国在一定程度上反映了其经济实力的强大和社会政治的稳定。对离岸发包商来讲，良好的宏观经济条件可以缩小其跨国运作的风险，因此他们更愿意与具备这些宏观条件的国家合作。因此，经济规模与离岸服务外包的承接量呈正相关关系。但由于中国的经济总量大，即 GDP 的数值很大，相对 GDP 变化而言，ITO 的变化就显得微不足道了。
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第二，ln（ITO）对 ln（AEC）（经济诉讼代理案件）的灵敏度系数为4.3 ×10-6因此 AEC 对 ITO 的影响也不大。由于这个变量的数值较大，从而相比 AEC 变化而言，它对 ITO 的变化影响不大。但承接国的法律系统水平对离岸服务外包的影响有着重要的意义。正如前面提到过的，离岸服务外包产业是基于知识的应用和创造，服务外包承接的法律系统水平将会影响承接方的自主创新能力和综合竞争力。法律系统越完善，承接离岸服务外包就越有利。
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