4.3.2　计量模型设定与解释

依据前文赫克歇尔—俄林扩展模型的研究结论和样本数据特征，本章使用的计量模型为面板数据回归模型：

α代表样本的总截距；i代表横截面维度；t代表时间维度；Y_it是模型的被解释变量，其含义为产品内分工参与程度。在机电产业回归模型中：Y_it=Cafi_it，X_it是一个1×k维的解释变量观测值矩阵，X_it=（Hoet_it，Pret_it，Gsvtet_it，Ednpr_it，cons_it）。在纺织产业计量模型中：Y_it=itelv_it，X_it代表一个1×k维的解释变量观测值矩阵，X_it=（Hospi_it，Prspi_it，Gsvtet_it，Ednpr_it，cons_it）。β是一个k×1的系数矩阵，β=（β₁，β₂，β₃，β₄，β₅）。v_it=u_i+ε_it为回归模型的复合误差项，其中u_i为样本所内含的省份特性，如在模型中被忽略的要素结构、市场因素等个体效应，ε_it为随着时间或个体变化而变化的剩余随机扰动因素。

在随机效应模型中，u_i与可观测的自变量X之间不存在相关性，可以看作一个个体间随机分布的、不随时间变化而变化的随机常量。在固定效应模型中，每个个体的截距可合并为f_i=α+u_i，因此可将式（4-1）改写为：

u_i与可观测的自变量X之间存在相关性，但对于每个省份而言仍然是一个不随时间而变化的随机常量。