《表3 中国三甲医院分布的影响因素和空间效应（SEM&SLM)》

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《“看病难”的空间分析:嵌入分层理论视角的中国三甲医院地理分布》

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注：**代表5%的显著性水平，*代表10%的显著性水平；采用二值Queen邻近权重矩阵。

出于稳健性检验的目的，本研究另从两次OLS回归模型中剔除不显著的变量，进而仅保留GDP、城镇化率、城镇人口、城市级别和医学院数等因素作第3次OLS回归。结果显示，估计系数较前两次回归模型差异不大，但该模型的估计残差仍存在显著的空间自相关。因此经检验后转而构建空间计量模型SLM(2），其自变量显著性与预期相似，因变量空间滞后项同样反映出显著的空间依赖性，因而明确证实了相关变量对三甲医院分布数量的影响。在其他的模型统计量方面，相对于三次OLS回归模型来说，相应的改进型空间计量模型均在不同程度上提高了模型设定和拟合水平。例如R2有所提高，AIC值有所下降，基于对数似然值的LR检验结果均为显著等等。这表明将空间效应纳入模型设定和分析框架之中是必要的。不足之处在于，含有空间滞后项的模型SEM和SLM(1）、SLM(2）虽然已较OLS回归模型有所改进，但其回归误差项仍存在显著的空间自相关，这在一定程度上反映了两种特殊模型在表达空间关系和空间影响机制方面的局限性，同时也为采用其他一般模型进行分析提出了要求。