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电信网络诈骗犯罪人来源地的空间分布特征及影响因素
吴鹤群, 王强, 郑滋椀
地理研究, 2023, 42(12): 3219-3234.   DOI: 10.11821/dlyj020230154

影响因素 变量描述性统计 模型 共线性检验
平均值 方标准差 最小值 最大值 OLS SLM SEM VIF
PGDP 64080.59 32281.83 17430 180871 0.212* 0.147 0.149 3.56
Wage 83108.54 17536.71 10216 185026 -0.239*** -0.317*** -0.322*** 2.88
Unemployment 2.80 0.72 1.05 4.9 -0.100 -0.079 -0.093 1.40
Urbanization(%) 61.82 13.37 24.18 99.83 -0.428** -0.190** -0.204** 3.64
Income gap 2.22 0.40 1 3.40 -0.147** -0.073 -0.020 1.24
Public(%) 7.37 2.36 2.60 18.21 -0.059 -0.024 -0.031 1.66
Teacher 0.05 0.02 0.02 0.12 -0.324*** -0.167*** -0.144** 1.76
Green(%) 42.07 4.04 10.49 68.14 -0.109*** -0.083*** -0.080*** 1.02
Clevel_2 0.332 0.350 0.438 1.43
Clevel_3 1.230*** 1.285*** 1.203*** 1.67
Clevel_4 2.205*** 1.982*** 1.994*** 1.67
_cons -0.118* -0.163*** -0.363
Mean VIF 2.06
R2 0.262
LM 75.573*** 41.748***
Robust LM 39.869*** 6.045**
Log likelihood -335.443 -340.934
AIC 698.888 709.869
BIC 749.972 760.953
表4 中国电信网络诈骗犯罪影响因素的描述性统计值和空间计量模型估计结果
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