结构方程模型(SEM)揭示碳税政策接受度(1-7分量表)与感知公平性(β=0.41±0.03)、环境责任感(β=0.33±0.02)、收入水平(β=?0.22±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.04) 🆔 ID: 210924 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同收入群体(低收入/中等收入/高收入)对碳税政策接受度的异质性选择概率(低收入群体拒绝概率=0.67±0.03，高收入群体接受概率=0.52±0.02) 🆔 ID: 210925 ✅ 可用
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有序Probit模型估计碳税税率水平(每吨CO?e 10-100美元)与公众接受度评分(1-5分)的边际效应(在税率50美元/吨时边际效应ME=?0.18±0.02，p<0.01) 🆔 ID: 210926 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合跨国调查数据，估计碳税接受度(0-100分)的国家间异质性(τ=0.15±0.02，北欧国家平均接受度比南欧高12.7±1.8分) 🆔 ID: 210927 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估碳税政策实施前后公众支持率(百分比)的变化(ATT=?7.2±1.5个百分点，政策宣传强度调节效应β=0.31±0.03) 🆔 ID: 210928 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析地区碳税接受度空间依赖性，邻近地区接受度每提高1个标准差，本地接受度提升0.14±0.02(空间滞后系数ρ=0.28±0.02) 🆔 ID: 210929 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，碳税政策沟通方式(信息框架：经济vs环境)对接受度的持续影响(环境框架β=0.27±0.02，经济框架β=?0.15±0.02) 🆔 ID: 210930 ✅ 可用
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工具变量法(2SLS)识别碳税政策接受度的因果影响因素，使用历史环保行为作为工具变量(第一阶段F=19.4?*，IV估计值β=0.39±0.03) 🆔 ID: 210931 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.01)计算碳税政策信息透明度高低的接受度差异(ATT=0.19±0.02，p=0.003，匹配后SMD=0.04) 🆔 ID: 210932 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计碳税政策接受度随时间变化的动态效应(一阶滞后系数θ=0.22?*，政策效果累积效应在第3年达到峰值0.31±0.03) 🆔 ID: 210933 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响碳税接受度的七个关键因素(累计贡献度74.3±1.9%，SHAP值范围0.13-0.41) 🆔 ID: 210934 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在收入阈值处(家庭年收入5万美元)估计碳税接受度的局部平均处理效应(LATE=0.12±0.02，处理组密度变化p=0.056) 🆔 ID: 210935 ✅ 可用
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结构方程模型揭示碳税接受度与气候风险感知(β=0.38±0.03)、政策信任度(β=0.31±0.02)、再分配公平感(β=0.27±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.52±0.03) 🆔 ID: 210936 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示碳税接受度在不同社会经济分位点的异质性(10%低收入分位β=?0.34±0.03，90%高收入分位β=?0.11±0.02) 🆔 ID: 210937 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当碳税收入100%用于社会福利时，公众接受度预测提升至68.7%±3.2%(后验概率>0.95) 🆔 ID: 210938 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计碳税政策接受度与个人碳排放量(吨/年)的边际效应(在碳排放量>15吨时ME=?0.21±0.02，p<0.01) 🆔 ID: 210939 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析碳税政策接受度的地理依赖性，地区环保NGO密度每增加1个单位，接受度提升0.12±0.02(空间误差系数λ=0.21±0.02) 🆔 ID: 210940 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较城乡居民碳税接受度差异，农村居民对公平性感知的路径系数(β=0.47±0.03)显著高于城市居民(β=0.32±0.02) 🆔 ID: 210941 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别碳税接受度变化的阈值效应，当碳税税率超过45美元/吨时，公众反对率急剧上升(β=0.29±0.03，转折点效应显著) 🆔 ID: 210942 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别碳税接受度中三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.22，解释方差增加18.6%) 🆔 ID: 210943 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示碳税政策接受度随时间变化的动态模式(政策宣布后第1个月接受度下降Δ=?8.3±1.2个百分点，6个月后逐步回升) 🆔 ID: 210944 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，碳税政策接受度与个人环保行为频率(月度回收、节能等)的正向关系(β=0.28±0.02，p=0.001) 🆔 ID: 210945 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的接受度预测，整合社交媒体情绪分析数据后预测准确率(AUC=0.81±0.02，F1-score=0.72±0.02) 🆔 ID: 210946 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示碳税政策沟通策略(信息框架、透明度)对接受度的非线性影响，当信息清晰度指数超过0.67时，接受度提升效应显著增强(β=0.24±0.02) 🆔 ID: 210947 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示碳税接受度对不同教育水平群体(高中以下、本科、研究生)的差异化影响(研究生群体β=?0.15±0.02，效应最弱) 🆔 ID: 210948 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析碳税政策接受度的邻里效应，社区层面环保活动参与率每提高10个百分点，个体接受度增加0.16±0.02(空间滞后系数ρ=0.33±0.02) 🆔 ID: 210949 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计碳税政策接受度的累积效应(24个月后接受度稳定在初始水平的85.4%±3.2%，政策信任度起调节作用) 🆔 ID: 210950 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别碳税接受度对收入分布不同分位点(τ=0.1-0.9)的异质性影响(在收入中位数分位效应最强，β=?0.23±0.02) 🆔 ID: 210951 ✅ 可用
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基于贝叶斯结构时间序列模型的接受度预测，显示碳税政策宣传投入每增加100万美元，公众支持率提升0.8±0.1个百分点(95%可信区间0.5-1.1) 🆔 ID: 210952 ✅ 可用
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面板数据模型结合交互固定效应，控制地区与时间双重固定效应后，碳税政策接受度与地区失业率(百分比)的负向关系(β=?0.18±0.02，经济担忧中介效应) 🆔 ID: 210953 ✅ 可用
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