
浙江农业科学 ›› 2026, Vol. 67 ›› Issue (4): 1056-1064.DOI: 10.16178/j.issn.0528-9017.20240897
收稿日期:2024-11-23
出版日期:2026-04-11
发布日期:2026-04-17
通讯作者:
孔令成
作者简介:孔令成,E-mail:konglingcheng110@sina.com。基金资助:
YU Tingting1(
), KONG Lingcheng1,2(
), YANG Xiao1
Received:2024-11-23
Online:2026-04-11
Published:2026-04-17
Contact:
KONG Lingcheng
摘要:
数字经济是影响城乡融合发展的重要因素,如何更好地利用数字经济提升城乡融合发展水平成为极具探讨价值的重要议题。本文以长江经济带为例,首先从多维度构建了数字经济和城乡融合发展的评价指标体系并通过熵权法对其发展水平进行了有效测度,然后利用空间杜宾模型实证检验了该经济带数字经济对城乡融合发展的空间溢出效应。结果表明:第一,数字经济对区域内的城乡融合发展水平提升具有促进作用;第二,数字经济通过空间溢出效应,对区域外的城乡融合发展亦有着正向的影响。基于此,本文提出完善地区通信网络基础设施、搭建数字化协同发展平台、职能部门主动作为等对策建议。
中图分类号:
余婷婷, 孔令成, 杨潇. 长江经济带数字经济对城乡融合发展的空间溢出效应分析[J]. 浙江农业科学, 2026, 67(4): 1056-1064.
YU Tingting, KONG Lingcheng, YANG Xiao. Analysis of the spatial spillover effect of the digital economy on the integration development of urban and rural areas in the Yangtze River Economic Belt[J]. Journal of Zhejiang Agricultural Sciences, 2026, 67(4): 1056-1064.
| 目标层 | 一级指标 | 计算方式 | 指标属性 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 经济融合 | 经济发展 | 人均地区生产总值/(104元) | 正向 | 0.056 |
| 城乡居民人均收入比 | 农村居民人均可支配收入占城镇居民人均可支配收入的比例/% | 正向 | 0.003 | |
| 城乡居民人均消费比 | 农村居民人均消费支出占城镇居民人均消费支出的比例/% | 正向 | 0.005 | |
| 二元结构系数 | (第二产业增加值+第三产业增加值)占第一产业增加值的比例/% | 正向 | 0.280 | |
| 农业产值 | 农林牧渔业增加值/(108元) | 正向 | 0.057 | |
| 人口融合 | 城镇化水平 | 城镇人口占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.009 |
| 人口密度 | 城市人口密度/(104 km-2) | 正向 | 0.016 | |
| 空间融合 | 人均道路面积 | 道路面积除以年末常住人口/m2 | 正向 | 0.034 |
| 土地城镇化水平 | 建成区面积占行政面积的比例/% | 正向 | 0.199 | |
| 人均汽车拥有量 | 居民平均每百户年末家用汽车拥有量 | 正向 | 0.053 | |
| 物流发展 | 每万人拥有的快递营业网点数量 | 正向 | 0.137 | |
| 城乡交通 | 每万人拥有公共交通车辆数量(标台) | 正向 | 0.006 | |
| 社会融合 | 失业 | 参加失业保险人数占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.048 |
| 养老 | 城乡居民社会养老保险参保人数占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.025 | |
| 社会保障 | 地方财政社会保障和就业支出占地方财政一般预算支出的比例/% | 正向 | 0.008 | |
| 教育 | 地方财政教育支出占地方财政一般预算支出的比例/% | 正向 | 0.002 | |
| 卫生 | 每万人拥有卫生技术人员数 | 正向 | 0.018 | |
| 生态融合 | 垃圾处理 | 生活垃圾无害化处理率/% | 正向 | 0.007 |
| 绿化 | 建成区绿化覆盖率/% | 正向 | 0.002 | |
| 生态保护 | 森林覆盖率/% | 正向 | 0.021 | |
| 废水排放 | 废水排放总量/(108 t) | 负向 | 0.015 |
表1 长江经济带城乡融合发展评价指标体系
Table 1 Evaluation index system for integration development of urban and rural areas in the Yangtze River Economic Belt
| 目标层 | 一级指标 | 计算方式 | 指标属性 | 权重 |
|---|---|---|---|---|
| 经济融合 | 经济发展 | 人均地区生产总值/(104元) | 正向 | 0.056 |
| 城乡居民人均收入比 | 农村居民人均可支配收入占城镇居民人均可支配收入的比例/% | 正向 | 0.003 | |
| 城乡居民人均消费比 | 农村居民人均消费支出占城镇居民人均消费支出的比例/% | 正向 | 0.005 | |
| 二元结构系数 | (第二产业增加值+第三产业增加值)占第一产业增加值的比例/% | 正向 | 0.280 | |
| 农业产值 | 农林牧渔业增加值/(108元) | 正向 | 0.057 | |
| 人口融合 | 城镇化水平 | 城镇人口占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.009 |
| 人口密度 | 城市人口密度/(104 km-2) | 正向 | 0.016 | |
| 空间融合 | 人均道路面积 | 道路面积除以年末常住人口/m2 | 正向 | 0.034 |
| 土地城镇化水平 | 建成区面积占行政面积的比例/% | 正向 | 0.199 | |
| 人均汽车拥有量 | 居民平均每百户年末家用汽车拥有量 | 正向 | 0.053 | |
| 物流发展 | 每万人拥有的快递营业网点数量 | 正向 | 0.137 | |
| 城乡交通 | 每万人拥有公共交通车辆数量(标台) | 正向 | 0.006 | |
| 社会融合 | 失业 | 参加失业保险人数占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.048 |
| 养老 | 城乡居民社会养老保险参保人数占年末常住人口的比例/% | 正向 | 0.025 | |
| 社会保障 | 地方财政社会保障和就业支出占地方财政一般预算支出的比例/% | 正向 | 0.008 | |
| 教育 | 地方财政教育支出占地方财政一般预算支出的比例/% | 正向 | 0.002 | |
| 卫生 | 每万人拥有卫生技术人员数 | 正向 | 0.018 | |
| 生态融合 | 垃圾处理 | 生活垃圾无害化处理率/% | 正向 | 0.007 |
| 绿化 | 建成区绿化覆盖率/% | 正向 | 0.002 | |
| 生态保护 | 森林覆盖率/% | 正向 | 0.021 | |
| 废水排放 | 废水排放总量/(108 t) | 负向 | 0.015 |
| 目标层 | 一级指标 | 指标 属性 | 权重 |
|---|---|---|---|
| 数字基础设施 | 互联网宽带接入端口/104 | 正向 | 0.041 |
| 互联网宽带接入用户/104 | 正向 | 0.034 | |
| 域名数/104 | 正向 | 0.044 | |
| 移动互联网用户/104 | 正向 | 0.014 | |
| 移动互联网接入流量/(104 GB) | 正向 | 0.113 | |
| 光缆线路长度/(104 km) | 正向 | 0.039 | |
| 数字产业化 | 软件业务收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.084 |
| 软件产品收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.067 | |
| 信息技术服务收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.083 | |
| 信息安全收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.091 | |
| 电信业务总量占GDP的比例/% | 正向 | 0.046 | |
| 电信和其他信息传输服务业就业人员/104 | 正向 | 0.012 | |
| 产业数字化 | 有电子商务交易活动的企业数的比例/% | 正向 | 0.022 |
| 每百家企业拥有网站数 | 正向 | 0.002 | |
| 电子商务销售额占GDP的比例/% | 正向 | 0.031 | |
| 电子商务采购额占GDP的比例/% | 正向 | 0.032 | |
| 数字创新能力 | 国内专利申请受理量 | 正向 | 0.060 |
| 规模以上工业企业专利申请数 | 正向 | 0.064 | |
| 规模以上工业企业R&D经费/(104元) | 正向 | 0.057 | |
| 规模以上工业企业R&D项目数 | 正向 | 0.065 |
表2 数字经济发展水平评价指标体系
Table 2 Evaluation index system for the development level of the digital economy
| 目标层 | 一级指标 | 指标 属性 | 权重 |
|---|---|---|---|
| 数字基础设施 | 互联网宽带接入端口/104 | 正向 | 0.041 |
| 互联网宽带接入用户/104 | 正向 | 0.034 | |
| 域名数/104 | 正向 | 0.044 | |
| 移动互联网用户/104 | 正向 | 0.014 | |
| 移动互联网接入流量/(104 GB) | 正向 | 0.113 | |
| 光缆线路长度/(104 km) | 正向 | 0.039 | |
| 数字产业化 | 软件业务收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.084 |
| 软件产品收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.067 | |
| 信息技术服务收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.083 | |
| 信息安全收入占GDP的比例/% | 正向 | 0.091 | |
| 电信业务总量占GDP的比例/% | 正向 | 0.046 | |
| 电信和其他信息传输服务业就业人员/104 | 正向 | 0.012 | |
| 产业数字化 | 有电子商务交易活动的企业数的比例/% | 正向 | 0.022 |
| 每百家企业拥有网站数 | 正向 | 0.002 | |
| 电子商务销售额占GDP的比例/% | 正向 | 0.031 | |
| 电子商务采购额占GDP的比例/% | 正向 | 0.032 | |
| 数字创新能力 | 国内专利申请受理量 | 正向 | 0.060 |
| 规模以上工业企业专利申请数 | 正向 | 0.064 | |
| 规模以上工业企业R&D经费/(104元) | 正向 | 0.057 | |
| 规模以上工业企业R&D项目数 | 正向 | 0.065 |
| 变量分类 | 变量 | 平均值 | 标准差 | 最大值 | 最小值 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 解释变量 | 数字经济 | 0.152 | 0.146 | 0.777 | 0.019 | 220 |
| 被解释变量 | 城乡融合发展 | 0.212 | 0.115 | 0.727 | 0.063 | 220 |
| 控制变量 | 人均受教育水平 | 8.738 | 1.050 | 11.738 | 6.378 | 220 |
| 工业化水平 | 0.428 | 0.061 | 0.565 | 0.246 | 220 | |
| 政府干预 | 0.201 | 0.066 | 0.409 | 0.089 | 220 | |
| 路网密度 | 0.106 | 0.270 | 1.530 | 0.002 | 220 | |
| 对外开放程度 | 0.045 | 0.052 | 0.222 | 0.004 | 220 |
表3 变量的统计性描述
Table 3 Statistical description of variables
| 变量分类 | 变量 | 平均值 | 标准差 | 最大值 | 最小值 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 解释变量 | 数字经济 | 0.152 | 0.146 | 0.777 | 0.019 | 220 |
| 被解释变量 | 城乡融合发展 | 0.212 | 0.115 | 0.727 | 0.063 | 220 |
| 控制变量 | 人均受教育水平 | 8.738 | 1.050 | 11.738 | 6.378 | 220 |
| 工业化水平 | 0.428 | 0.061 | 0.565 | 0.246 | 220 | |
| 政府干预 | 0.201 | 0.066 | 0.409 | 0.089 | 220 | |
| 路网密度 | 0.106 | 0.270 | 1.530 | 0.002 | 220 | |
| 对外开放程度 | 0.045 | 0.052 | 0.222 | 0.004 | 220 |
图1 长江经济带数字经济和城乡融合发展的时空演变
Fig.1 Spatiotemporal evolution of the digital economy and the integration development of urban and rural areas in the Yangtze River Economic Belt
| 年份 | 城乡融合发展 | 数字经济 | ||
|---|---|---|---|---|
| Moran's I指数 | z值 | Moran's I指数 | z值 | |
| 2004 | 0.081*** | 3.415 | -0.055 | 0.491 |
| 2005 | 0.078*** | 3.410 | -0.017 | 0.896 |
| 2006 | 0.074*** | 3.348 | 0.002 | 1.101 |
| 2007 | 0.078*** | 3.308 | 0.028 | 1.409 |
| 2008 | 0.085*** | 3.352 | 0.037 | 1.537 |
| 2009 | 0.082*** | 3.348 | 0.052* | 1.746 |
| 2010 | 0.082*** | 3.373 | 0.057* | 1.867 |
| 2011 | 0.082*** | 3.337 | 0.050* | 1.870 |
| 2012 | 0.084*** | 3.289 | 0.066** | 1.990 |
| 2013 | 0.081*** | 3.260 | 0.052* | 1.928 |
| 2014 | 0.071*** | 3.097 | 0.070** | 2.095 |
| 2015 | 0.068*** | 3.187 | 0.086** | 2.204 |
| 2016 | 0.059*** | 3.233 | 0.076** | 2.085 |
| 2017 | 0.060*** | 3.339 | 0.066** | 1.993 |
| 2018 | 0.039*** | 3.263 | 0.036* | 1.686 |
| 2019 | 0.040*** | 3.209 | 0.031 | 1.621 |
| 2020 | 0.048*** | 3.120 | 0.015** | 2.019 |
| 2021 | 0.045*** | 2.980 | 0.050*** | 2.605 |
| 2022 | 0.059*** | 2.840 | 0.045*** | 2.723 |
| 2023 | 0.053*** | 2.543 | 0.043*** | 2.686 |
表4 2004—2023年长江经济带数字经济和城乡融合发展的全局Moran's I指数
Table 4 Global Moran's Iindex of digital economy and integration development of urban and rural areas in the Yangtze River Economic Belt from 2004 to 2023
| 年份 | 城乡融合发展 | 数字经济 | ||
|---|---|---|---|---|
| Moran's I指数 | z值 | Moran's I指数 | z值 | |
| 2004 | 0.081*** | 3.415 | -0.055 | 0.491 |
| 2005 | 0.078*** | 3.410 | -0.017 | 0.896 |
| 2006 | 0.074*** | 3.348 | 0.002 | 1.101 |
| 2007 | 0.078*** | 3.308 | 0.028 | 1.409 |
| 2008 | 0.085*** | 3.352 | 0.037 | 1.537 |
| 2009 | 0.082*** | 3.348 | 0.052* | 1.746 |
| 2010 | 0.082*** | 3.373 | 0.057* | 1.867 |
| 2011 | 0.082*** | 3.337 | 0.050* | 1.870 |
| 2012 | 0.084*** | 3.289 | 0.066** | 1.990 |
| 2013 | 0.081*** | 3.260 | 0.052* | 1.928 |
| 2014 | 0.071*** | 3.097 | 0.070** | 2.095 |
| 2015 | 0.068*** | 3.187 | 0.086** | 2.204 |
| 2016 | 0.059*** | 3.233 | 0.076** | 2.085 |
| 2017 | 0.060*** | 3.339 | 0.066** | 1.993 |
| 2018 | 0.039*** | 3.263 | 0.036* | 1.686 |
| 2019 | 0.040*** | 3.209 | 0.031 | 1.621 |
| 2020 | 0.048*** | 3.120 | 0.015** | 2.019 |
| 2021 | 0.045*** | 2.980 | 0.050*** | 2.605 |
| 2022 | 0.059*** | 2.840 | 0.045*** | 2.723 |
| 2023 | 0.053*** | 2.543 | 0.043*** | 2.686 |
| 变量 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 变量 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数字经济 | 0.099***(4.62) | 0.068**(2.18) | 0.332(1.55) | W ×数字经济 | 0.548***(8.18) | 0.115***(2.92) | 0.819**(2.57) |
| 人均受教育水平 | 0.213***(5.72) | 0.010**(2.46) | 0.030(0.83) | W ×人均受教育年限 | -0.172(-0.72) | 0.010(1.14) | 0.121***(2.83) |
| 工业化水平 | -0.217***(-13.33) | -0.098**(-2.51) | -0.495(-1.29) | W ×工业化水平 | 0.042(0.46) | 0.518***(6.63) | -0.724(-1.30) |
| 政府干预 | 0.033***(3.58) | -0.076**(-2.42) | -0.547(-1.44) | W ×政府干预 | 0.110***(3.00) | 0.226***(3.76) | 1.385***(2.97) |
| 路网密度 | 0.054***(9.98) | 0.190***(13.08) | -0.169*(-1.76) | W ×路网密度 | 0.203***(7.31) | 0.110**(2.55) | -1.614*(-1.93) |
| 对外开放程度 | -0.001(-0.30) | 0.543***(8.11) | 0.870(1.01) | W ×对外开放程度 | -0.083***(-3.68) | 0.277**(2.00) | 3.513**(2.46) |
| R2 | 0.808 3 | 0.657 5 | 0.913 7 | Log-likelihood | 559.399 0 | 587.625 0 | 206.671 3 |
表5 空间杜宾模型实证回归结果
Table 5 Empirical regression results of spatial Durbin model
| 变量 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 变量 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 数字经济 | 0.099***(4.62) | 0.068**(2.18) | 0.332(1.55) | W ×数字经济 | 0.548***(8.18) | 0.115***(2.92) | 0.819**(2.57) |
| 人均受教育水平 | 0.213***(5.72) | 0.010**(2.46) | 0.030(0.83) | W ×人均受教育年限 | -0.172(-0.72) | 0.010(1.14) | 0.121***(2.83) |
| 工业化水平 | -0.217***(-13.33) | -0.098**(-2.51) | -0.495(-1.29) | W ×工业化水平 | 0.042(0.46) | 0.518***(6.63) | -0.724(-1.30) |
| 政府干预 | 0.033***(3.58) | -0.076**(-2.42) | -0.547(-1.44) | W ×政府干预 | 0.110***(3.00) | 0.226***(3.76) | 1.385***(2.97) |
| 路网密度 | 0.054***(9.98) | 0.190***(13.08) | -0.169*(-1.76) | W ×路网密度 | 0.203***(7.31) | 0.110**(2.55) | -1.614*(-1.93) |
| 对外开放程度 | -0.001(-0.30) | 0.543***(8.11) | 0.870(1.01) | W ×对外开放程度 | -0.083***(-3.68) | 0.277**(2.00) | 3.513**(2.46) |
| R2 | 0.808 3 | 0.657 5 | 0.913 7 | Log-likelihood | 559.399 0 | 587.625 0 | 206.671 3 |
| 变量 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | |
| 数字经济 | 0.040** (1.98) | 0.057* (1.75) | 0.474** (2.28) | 0.238*** (6.57) | 0.070** (2.30) | 1.347*** (3.61) | 0.279*** (8.73) | 0.126*** (3.23) | 1.821*** (4.78) |
| 人均受教育水平 | 0.277*** (5.23) | 0.009** (2.30) | 0.047* (1.69) | -0.269** (-1.96) | 0.004 (0.54) | 0.188*** (3.18) | 0.008 (0.08) | 0.012** (2.20) | 0.234*** (4.11) |
| 工业化水平 | -0.263*** (-13.80) | -0.167*** (-3.85) | -0.616 (-1.60) | 0.190*** (4.28) | 0.458*** (7.37) | -1.354* (-1.82) | -0.072* (-1.78) | 0.291*** (4.27) | -1.970*** (-2.70) |
| 政府干预 | 0.025** (2.27) | -0.108*** (-3.15) | -0.336 (-0.83) | 0.036* (1.81) | 0.207*** (4.31) | 1.734*** (2.74) | 0.061*** (3.39) | 0.099** (1.99) | 1.398** (1.87) |
| 路网密度 | 0.035*** (6.34) | 0.187*** (12.71) | -0.450* (-1.95) | 0.075*** (5.58) | 0.019 (0.67) | -2.442* (-1.75) | 0.110*** (7.86) | 0.206*** (6.25) | -2.892** (-1.80) |
| 对外开放程度 | 0.011** (2.34) | 0.554*** (6.54) | 1.375 (1.44) | -0.046*** (-3.75) | 0.002 (0.02) | 5.489** (2.44) | -0.036*** (-2.86) | 0.556*** (9.65) | 6.863** (2.45) |
表6 空间溢出效应分解结果
Table 6 Decomposition results of spatial spillover effect
| 变量 | 直接效应 | 间接效应 | 总效应 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | 反向距离矩阵 | 邻接距离矩阵 | 经济距离矩阵 | |
| 数字经济 | 0.040** (1.98) | 0.057* (1.75) | 0.474** (2.28) | 0.238*** (6.57) | 0.070** (2.30) | 1.347*** (3.61) | 0.279*** (8.73) | 0.126*** (3.23) | 1.821*** (4.78) |
| 人均受教育水平 | 0.277*** (5.23) | 0.009** (2.30) | 0.047* (1.69) | -0.269** (-1.96) | 0.004 (0.54) | 0.188*** (3.18) | 0.008 (0.08) | 0.012** (2.20) | 0.234*** (4.11) |
| 工业化水平 | -0.263*** (-13.80) | -0.167*** (-3.85) | -0.616 (-1.60) | 0.190*** (4.28) | 0.458*** (7.37) | -1.354* (-1.82) | -0.072* (-1.78) | 0.291*** (4.27) | -1.970*** (-2.70) |
| 政府干预 | 0.025** (2.27) | -0.108*** (-3.15) | -0.336 (-0.83) | 0.036* (1.81) | 0.207*** (4.31) | 1.734*** (2.74) | 0.061*** (3.39) | 0.099** (1.99) | 1.398** (1.87) |
| 路网密度 | 0.035*** (6.34) | 0.187*** (12.71) | -0.450* (-1.95) | 0.075*** (5.58) | 0.019 (0.67) | -2.442* (-1.75) | 0.110*** (7.86) | 0.206*** (6.25) | -2.892** (-1.80) |
| 对外开放程度 | 0.011** (2.34) | 0.554*** (6.54) | 1.375 (1.44) | -0.046*** (-3.75) | 0.002 (0.02) | 5.489** (2.44) | -0.036*** (-2.86) | 0.556*** (9.65) | 6.863** (2.45) |
| 变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 |
|---|---|---|---|
| 数字经济 | 0.241*** (6.68) | 0.240*** (6.70) | 0.250*** (6.82) |
| 人均受教育水平 | 0.038*** (6.33) | 0.033*** (5.04) | 0.026*** (3.45) |
| 工业化水平 | -0.303*** (-3.34) | -0.377*** (-3.72) | -0.442*** (-4.45) |
| 政府干预 | -0.222*** (-3.46) | -0.243*** (-3.87) | -0.264*** (-3.93) |
| 路网密度 | 0.214*** (9.44) | 0.229*** (10.26) | 0.244*** (9.91) |
| 对外开放程度 | 0.947*** (4.67) | 1.067*** (5.20) | 1.183*** (5.22) |
| 常数项 | -0.170** (-2.46) | -0.131 (-1.57) | -0.064 (-0.68) |
| Partial R2 | 0.953*** | 0.904*** | 0.890*** |
| F检验 | 1 695.270*** | 919.984*** | 934.593*** |
表7 滞后一阶、滞后两阶、滞后三阶的两阶段最小二乘法回归结果
Table 7 Two stage least squares regression results with first-order lag,second-order lag,and third-order lag
| 变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 |
|---|---|---|---|
| 数字经济 | 0.241*** (6.68) | 0.240*** (6.70) | 0.250*** (6.82) |
| 人均受教育水平 | 0.038*** (6.33) | 0.033*** (5.04) | 0.026*** (3.45) |
| 工业化水平 | -0.303*** (-3.34) | -0.377*** (-3.72) | -0.442*** (-4.45) |
| 政府干预 | -0.222*** (-3.46) | -0.243*** (-3.87) | -0.264*** (-3.93) |
| 路网密度 | 0.214*** (9.44) | 0.229*** (10.26) | 0.244*** (9.91) |
| 对外开放程度 | 0.947*** (4.67) | 1.067*** (5.20) | 1.183*** (5.22) |
| 常数项 | -0.170** (-2.46) | -0.131 (-1.57) | -0.064 (-0.68) |
| Partial R2 | 0.953*** | 0.904*** | 0.890*** |
| F检验 | 1 695.270*** | 919.984*** | 934.593*** |
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