<trans-title>Spatial differentiation mechanism of urban female employment rate in Northeast China</trans-title>

变量		计算方法	均值	SD	数值范围
因变量	女性就业水平Y (%)	女性就业人数/15~64岁人口	0.408	0.064	0.277~0.524
自变量
女性教育水平	低教育水平X₁(%)	高中及以下人数/15~64岁人口	0.813	0.054	0.692~0.893
女性教育水平	高教育水平X₂(%)	专科及以上人数/15~64岁人口	0.062	0.031	0.026~0.141
城市发展水平	城市道路便捷度X₃(m²/km²)	城市道路面积/市区面积	0.696	0.287	0.008~3.796
	城市规模X₄ (百万人)	市区常住人口	1.071	1.076	0.195~4.802
	服务业发展水平X₅(万元/人)	服务业增加值/城市人口	1.902	0.873	0.620~3.716
	工业发展水平X₆(万元/人)	工业增加值/城市人口	2.710	2.973	0.315~17.073
社会文化环境	女性有配偶比重X₇(%)	女性有配偶/15岁及以上女性人口	0.729	0.030	0.658~0.780
	女性无配偶比重X₈(%)	女性无配偶/15岁及以上女性人口	0.272	0.030	0.220~0.342
	育儿压力X₉(%)	0~4岁儿童/15~64岁人口	0.039	0.008	0.021~0.056
	老龄化X₁₀(%)	65岁及以上人数/15~64岁人口	0.117	0.023	0.055~0.148
	养育负担X₁₁(%)	(0~4岁+65岁及以上人数)/15~64岁人数	0.156	0.020	0.101~0.184
	家庭代际关系X₁₂(%)	三代及以上家庭户数/总户数	0.103	0.019	0.074~0.132

Table 2.
2000、2010和2015年城市女性就业水平的Moran's I指数
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Table 2.
2000、2010和2015年城市女性就业水平的Moran's I指数
年份 Moran's I P值 Z值
2000 0.193 0.022 2.108
2010 0.242 0.002 3.069
2015 0.227 0.004 2.889

Table 3.
拉格朗日乘数检验结果
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Table 3.
拉格朗日乘数检验结果
指标 SLM SEM
LM-Lag Robust LM-Lag LM-Error Robust LM-Error
统计值 0.202 0.653 4.796 6.635
P值 2.041 0.153 0.029 0.010
Log-likelihood 75.132 76.778

Table 4.
女性就业水平影响因素的模型评估结果

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Table 4.
女性就业水平影响因素的模型评估结果

变量	SLM			SEM
变量	系数	t值	Z值	系数	t值	Z值
ln X₁	-0.376	-0.535	0.593	-0.603	-0.862	0.388
ln X₂	0.174	1.068	0.286	0.141	1.888	0.057^*
ln X₃	0.036	1.820	0.069^*	0.039	1.955	0.051^*
ln X₄	0.023	0.658	0.511	0.020	0.586	0.558
ln X₅	-0.058	-1.335	0.182	-0.060	-1.406	0.160
ln X₆	0.050	1.468	0.142	0.053	1.694	0.093^*
ln X₇	2.323	1.437	0.151	2.710	1.719	0.086^*
ln X₈	-0.017	-0.028	0.978	0.094	0.155	0.877
ln X₉	-0.068	-0.703	0.482	-0.060	-0.625	0.532
ln X₁₀	0.354	1.442	0.149	0.409	1.736	0.083^*
ln X₁₁	-0.684	-1.853	0.064^*	-0.777	-2.210	0.027^**
ln X₁₂	1.026	2.839	0.005^***	1.067	3.073	0.002^***
W^*dep.var/spat.aut	0.044	0.383	0.702	0.253	2.022	0.043
R²	0.550			0.553

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Zhanhui FU, Lin MEI, Rumin ZHENG, Tongtong WANG. Spatial differentiation mechanism of urban female employment rate in Northeast China[J]. Progress in Geography, 2020, 39(8): 1308

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