《表3 中国淘宝村发展的计量分析》

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《基于格网的淘宝村集聚特征及影响因素分析》

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注：***、**、*分别表示在1%，5%，10%水平上显著；模型OLS(1）括号内为t检验值，模型SLM(2）、模型SEM(3）括号内为Z值；l为滞后项；r为误差项；Sc为施瓦茨准则；空白为无此类检验项；不含港澳台数据。

部分数据取对数处理（表2），物流与信息通信存在较强共线性，本文保留信息通信。2017年人口与GDP数据较难获取，因为解释变量人口与GDP存在内生性，故采用2015年数据代替，其回归系数解释力度存在一定局限性。运用GeoDa软件进行分析，空间权重矩阵采用空间邻接原则确定，若共边或者共点则视为空间邻接，权重取值为1，反之为0，比较SEM（空间误差）模型、SLM（空间滞后）模型和OLS（最小二乘法）模型的模拟参数（表3）。空间依赖性检验显示，SLM和SEM模型的LM与Robust LM检验均在0.01水平上显著，模型拟合效果均比较理想。综合空间依赖性检验、R2与AICc等判定准则得出，在模型拟合优度上，SLM模型优于OLS、SEM模型，对格网单元淘宝村发展影响因素估计效果更优。