回归系数的大小和其经济意义并不完全由统计显著性决定。一个系数在统计上显著（如5%水平下），意味着我们有较高的置信度认为这个系数不是由于随机误差产生的，而是确实存在某种关系或影响。然而，这并不自动转化为该系数具有“重要的”经济意义。

判断回归结果的经济意义通常需要考虑以下几个方面：

1. **效应大小**：0.01到0.02之间的系数值在不同情境下可能有不同的经济含义。例如，在财务比率分析中，这种变化可能是巨大的；而在宏观经济数据（如GDP）中，则可能是微不足道的。

2. **变量尺度和单位**：回归中的自变量与因变量的尺度和计量单位也会影响我们对效应大小的理解。如果自变量以非常大的数值范围测量（比如百万或十亿），那么0.01-0.02的系数可能实际上代表了一个重要的实际变化。

3. **理论预期**：这个结果是否符合先前的研究或者理论预期？如果一个政策预期有较大影响，但实证结果显示的影响很小，这可能是有趣且值得深入探讨的结果。

4. **实践意义**：即使在统计上显著，小的效应可能在实践中并不重要。例如，一项政策可能会对人均收入产生0.01%的变化，虽然在数据上是可检测到的，但在个人或经济层面上可能不会引起明显变化。

因此，在论文中解释这样的结果时：

- 你可以强调尽管统计上显著，但实际效应大小可能不足以引发实质性的变化。
- 可以讨论这个发现对理论、政策或实践的意义。例如，它可能表明需要重新评估政策设计或实施策略。
- 提出未来研究的方向，比如是否在不同的样本、条件下有更明显的效应。

总之，即使系数很小，也并不意味着实证研究是没有必要的；相反，它提供了关于政策影响范围和程度的重要信息。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用