《表4 空间面板的SLM和SDM模型估计结果》

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《空间贫困分异特征、陷阱形成与致贫因素分析》

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注:***、***、*、分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号外为回归系数，括号内系数为标准误。

（2）空间面板的SLM模型和SDM模型分析。以因变量（PP）的回归结果作为重点讨论，因变量（PR）的回归结果作为稳健性讨论内容。从表4可知，SLM模型的Hausman检验选择了空间随机效应。该模型回归显示:贫困滞后项、城乡收入比、中学教师学生负担数对老区贫困人口具有正向影响，农民人均纯收入、卫生技术人员比例、农业机械化水平和农村人均耕地面积对老区贫困具有负向影响，均与现实预期相符。其中贫困滞后项通过1%的显著性检验，表明革命老区贫困人口确实存在明显的空间依赖性，即邻接地区的高贫困会对加剧当地贫困程度，造成县（市、区）间的贫困“高-高”集聚且相互促进，最终形成“空间贫困陷阱”，再次印证了前文对“空间贫困陷阱”的检验。