《表3 逐步回归结果及统计检验》

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《区域贫困时空演变特征及驱动因素分析——以江西罗霄山脉集中连片特困区为例》

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注：***、**、*、分别代表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，下同。

由于贫困驱动因素较多，但并不是所有变量对深度贫困地区的减贫具有显著性作用，因此，本文以贫困人口、贫困发生率、贫困人口密度为因变量，构建3组计量模型，并采用逐步回归（SR）筛选显著的因素，再通过VIF检验多重共线性问题，最后通过稳健标准差回归（Robust Regression，RR）进行稳健分析。逐步回归结果（表3）显示:SR1、SR2、SR3的F检验均通过1%的显著性水平，各变量t检验均通过5%的显著性检验，3组模型的拟合度较好，且3组模型的VIF检验均未发现模型存在多重共线问题，因此，3组模型整体估计较好。考虑逐步回归结果的严谨性，本文进一步采用稳健标准差回归得到更为稳健的回归结果，稳健性回归结果（表3）显示:RR1、RR2、RR3筛选出农村人均纯收入、农作物有效灌溉率、教师负担学生数、卫生人员比例、中学在校生比例、医疗床位比例、人均GDP、农村人均粮食产量8个显著性的贫困驱动因素，且所有驱动因素均通过5%的显著性水平检验，表明各驱动因素对片区减贫具有显著影响。此外，所有8个驱动因素对片区的减贫效应均符合预期，其中农村人均纯收入、农作物有效灌溉率、卫生人员比例、医疗床位比例、人均GDP、农村人均粮食产量对片区减贫具有显著的正向作用；而教师负担学生数、中学在校生比例对片区减贫具有显著负向影响。