《表3 SLM模型回归结果和空间依赖性检验》

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《甘肃省农村空间贫困地域分异特征及其影响因素》

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注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%水平下显著相关。

由上文分析发现，甘肃农村空间贫困呈现出显著的空间正相关性，采用传统线性回归模型分析影响因素将出现结果异方差和自相关误差。因此，本文以县域农村空间贫困综合指数为因变量，5个主成分为自变量，使用queen矩阵作为空间权重，构建空间回归模型。在空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM）选择时（表3），LMLAG和R-LMLAG统计量在1%水平下显著，而LMERR和R-LMERR统计量未通过检验，依据Anselin等[29]建议的判定准则，本研究选择SLM模型较为合适。结果显示:SLM模型的R2为0.864，5个自变量均通过显著性检验。其中，自然禀赋、经济发展和社会民生与农村空间贫困水平呈负相关，人力资源和交通区位与农村空间贫困水平呈正相关。在其他变量不变的前提下，5个因子对农村空间贫困的影响程度从大到小依次为:自然禀赋>经济发展>社会民生>人力资源>交通区位。