lnIM、lnGDP和常数项的t值非常大，可能的原因是这些变量与因变量之间的关系非常显著，或者数据中存在极端值或异方差性。大的t值在一定程度上表明回归系数估计的置信度很高。然而，过大的t值可能会引发对模型稳定性和假设检验有效性的质疑，比如是否存在多重共线性、异方差性或者是由于某些未观测到的变量导致的遗漏变量偏误。

另外，FDI和IFRA的t值接近或小于1，这可能意味着它们与因变量之间的关系不显著。在这种情况下，可以考虑检查数据的质量，或者寻找其他解释变量来增强模型的解释力。

对于论文的准确性来说，你需要确保回归结果符合经济理论，并通过各种检验（如残差分析、多重共线性检验等）验证模型的有效性。如果t值异常大导致模型不稳定，可能需要调整模型设定或收集更多数据以得到更稳健的结果。

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你的样本量很大，t统计量这个数值看起来并不算大。

您好，请问您的问题有解决吗？我的t值也很大，26点几

请问解决了吗