《表4 OLS、SLM和SEM模型估计结果》

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《汾渭平原PM_(2.5)浓度的影响因素及空间溢出效应》

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SLM和SEM均代入数据进行模型估计（表4），以借助R2、Log L、AIC和SC等进一步判断模型选择的合理性.由表4可知，SLM和SEM的R2和Log L均大于OLS，而AIC和SC均小于OLS，进一步证实了引入空间回归模型的必要性.SLM的R2和Log L均大于SEM，AIC和SC小于SEM，则证实SLM的拟合度优于SEM，说明汾渭平原PM2.5浓度存在实质性的空间依赖，而非干扰性的空间依赖.此外，使用基于欧氏距离倒数和基于K近邻算法的空间权重矩阵对模型结果的稳健性进行验证，结果表明各变量系数及显著性无明显变化，说明本研究构建的模型具有较好的稳健性.