《表7 传统面板模型回归结果》

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《中国种植业碳生产率空间关联格局及影响因素分析》

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注:***表示1%水平上显著。

在不考虑空间地理因素对变量的影响，应进行传统面板模型回归（见表7）。结果显示，LM检验在1%水平下显著接受模型中应该包含个体效应的假设，若此时继续进行混合回归会导致估计结果偏误。由于研究对象主要是我国大陆31省的种植业碳生产率，选择固定效应更为合适，且Hausman检验结果也支持这一论断。总体而言，固定效应模型拟合优度很好，其F检验也在1%水平下显著通过。具体来看，农业产业结构、农村受教育水平、农业经济发展水平、农村电力基础设施在1%水平下显著促进我国种植业碳生产率的提高；农业机械化水平对种植业碳生产率的影响呈现“U”型曲线特征，即先下降、后上升；农作物受灾程度、家庭农地经营规模则显著的抑制了种植业碳生产率的上升。