《表2 最小二乘法估计结果》

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《中国城市PM2.5的时空分异及影响因素分析——基于161个城市的实证研究》

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注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%水平上显著。

使用经典的最小二乘法估计以及拉格朗日乘数即LM-lag、LM-error、Robust LM-lag、Robust LM-error进行空间计量经济学模型的选择，结果如表2所示。ln GDP、ln SE的系数都为正值，且都通过了显著性检验，说明经济发展、工业化会提高城市PM2.5浓度。ln I、ln GS的系数显著为负，说明人均可支配收入与绿化面积的提高会降低PM2.5浓度。