안녕하세요.

데이터분석 중 고민이 생겨 질문드립니다. 

종속변수가 각 나라의 "정당의 투표율"입니다. 4년 혹은 5년마다 바뀌는 거지요. 매 정권마다 변화된 정당의 투표율은 따로 계산해서 카테고리를 만들었습니다.

그리고 독립변수는 "복지지출비용의 증감"입니다.  복지지출비용은 매년 책정되는 GDP대비 비율을 사용합니다.  따라서 변화량이 아니라 매년 지출비용입니다. 

이럴 때, 시계열회귀를 사용해야 할까요?

자료들을 보니 '자기상관'이 생길 수 있기 때문에 시계열회귀를 해야한다는 말이 있던데.. 만약 해야한다면 어떻게 하는 건가요?

그런데 제가 주로 참고한 논문에서는 "Standard OLS Regression" 을 사용했습니다. 자신의 연구는 자기상관과 패널이분산성을 크게 염두할 필요없다는 말을 덧붙이면서요.

이 논문에서는 저와 같은 종속변수를 사용하고 있습니다. 

그리고 자기상관 검정하는 방법 중에 "더빈왓슨"이라는 방법이 있던데, 

R에서 "car" 패키지를 깔고 durbin.watson 명령문으로 회귀식을 테스트한 결과, 

lag Autocorrelation D-W Statistic p-value

   1     -0.04239016      2.084615   0.272

이런 결과가 나왔습니다.  일단 D-W는 2 정도 나오면 상관이 없다라고 나온다고 알고 있는데, 

문제는 그 앞의 자기상관이라는 Autocorrelation 이라는 놈이 또 나와 있네요.

어떻게 해석해야 하나요?

감사합니다.