《表8 结伴对座位选择的影响(随机效应)》

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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:***、***、*分别表示在0.1%、1%、5%的置信水平下显著．

需要说明的是，此时的模型中可以加入在数据说明部分提到的三个重要的控制变量:平均花费、平均里程和是否城市．主分析模型中的三个固定效应（个体、时间、次数）的控制很严格，所以在去除固定效应后应该加入控制变量对此缺陷进行弥补．此外，这一改变也有助于看到这三个在文献中提到的显著影响变量在本文数据中的表现．由于加入的三个控制变量（平均花费、平均里程、是否城市）中含有缺失值，模型剔除缺失值后最终剩下的观测数为2 721 052．随机效应模型的分析结果如表7与表8所示．