《表4 结伴对座位选择的影响》

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《结伴出行推动消费升级:基于铁路大数据的分析》

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注:1．***、**、*分别表示在0.1%、1%、5%的置信水平下显著．2．截距项被个体差异的固定效应所吸收．3.NA表示该效应被个体差异的固定效应所吸收．

表3中的（1）栏和表4中的（1）栏分别展示了方程（2）的估参结果．结果显示，结伴出行显著正向影响乘客对高级列车（β=0.012 6，p<0.001）和高等座位（β=0.013 0，p<0.001）的选择，假设H1a和H1b得到了证实．同时可以发现移动端购票也对高级列车（β=0.030 9，p<0.001）和高等座位（β=0.033 4，p<0.001）的选择产生了显著正向的影响．这个发现也可以为结伴出行的商业应用提供组合参考，比如在鼓励人们结伴出行的同时改善和优化移动端购票体验，使人们更多地使用移动端购票，提升消费者选择高品质产品的概率．另外，可以从表3中的（1）栏和表4中的（1）栏中发现逆米尔斯比率显著影响了出行者对于列车（β=-0.208 5，p<0.001）和座位（β=-0.296 8，p<0.001）的选择．说明第二阶段确实存在潜在遗漏变量的问题，赫克曼的两阶段矫正法利用第一阶段的逆米尔斯比率对估参偏差进行了有效的纠正．