《表4 混合回归模型和系统GMM模型估计结果》

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《城镇化进程中生态环境响应的时空分异及影响因素研究》

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注:*、**和***分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

因为是小T大N的短面板数据，无需进行单位根检验和协整检验，可以直接采用传统方法对面板数据进行回归。利用Eviews7.2软件，经过Hausman检验和F检验，发现混合回归模型优于固定效应模型和随机效应模型。混合回归结果（表4）。通过表4可以看出，模型的F值在5%水平上显著，但其拟合优度仅为0.041，即便是面板数据，该拟合优度亦明显过低，所以直接采用混合回归模型的结果可靠性较差，仅可作为参考使用。