描述性统计分析

表5.2列示了变量的描述性统计结果，变量的均值与中位数临近，说明就基本特征而言，该样本趋于正态分布。从国家外债风险指标来看，Fordebt、Debtserv和Intliq的均值分别是26.269、43.416和27.279，标准差分别为6.437、3.618和8.274，由此可以看出，“一带一路”沿线国家外债风险差异较为明显。BIT最小值为1，最大值为119，均值为52.456，标准差为23.101，可以看出“一带一路”沿线国家签订的对外双边协定数量差异较大，国际合作度水平存在差异。表5.3 Panel A、Panel B和Panel C分别报告了模型5.1、模型5.2和模型5.3回归模型的相关性分析结果，数据结果显示：Panel B中，衡量宗教文化特征的3个变量相关程度较高，其中Frac和Pol相关系数为0.683，Frac和Per相关系数为-0.718；Panel C中，衡量语言多样性的两个变量相关程度较高，Frac（5）和Pol（2）相关系数为0.670。但由于相关性程度较高的上述变量为衡量同一文化特征的不同指标，不会同时出现在一个回归中，其余处于同一个回归中的自变量之间的相关系数均小于0.6，因此本章的线性回归模型不存在多重共线性问题。

表5.2　变量的描述性统计

(https://www.daowen.com)

表5.3　相关系数矩阵

续表

续表