《表4 MVP模型估计结果》

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《可追溯农产品额外成本承担意愿研究:蔬菜的案例》

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注:*表示在1%水平上显著；**表示在5%水平上显著；-2LL=265.971，P<0.0001；Cox&Snell R2为0.509；Nagelkerke R2为0.897。

采用Gibbs抽样方法抽样10000次，引入MCEM算法（Monte Carlo Expectation Maximization Algorithm）迭代100次后，使‖θ（t+1）-θ（t）‖≤0.0001，达到预定精度。借助MATLAB分析工具进行模型拟合，模型估计结果如表4所示，表4中相关参数的估计结果表明模型总体拟合效果良好。