《表3 总体面板模型估计结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《城市旅游需求和空气质量的影响关系——基于大数据的实证研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：括号内为t值；*、**、***分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。

从统计软件Stata13.0的回归结果来看，三个模型的拟合优度较高，都在80%以上，说明选取的变量能够很好地解释被解释变量。模型（1）中的各主要解释变量在1%的置信水平上均通过显著性检验。其中，空气质量指数AQI的系数均为负且显著，表明AQI指数每增长一单位，特定城市的百度旅游指数则降低12.4%。城市旅游特色资源属性及相应交互项的系数都显著，表明拥有特色旅游资源的城市百度指数受AQI的影响更显著。引入被解释变量滞后项和其他控制变量后的动态模型（2）和（3）的估计结果来看，除交互项外的各主要解释变量仍在1%的置信水平上显著，导致AQI的系数方向发生了变化，但滞后一期的AQI指数仍然显著为负，表明被解释变量与上一期空气质量指数呈显著负相关关系。同时被解释变量百度指数滞后一期的系数显著为正，表明上一期百度指数对当期影响较大。