结构方程模型(SEM)揭示低生育率陷阱机制特征(如生育意愿预测模型精度/代际传递效应量化精度/社会经济压力因子识别准确率)与生育率持续走低概率(β=0.67±0.03)、政策干预响应迟滞指数(β=0.59±0.02)、多因素协同抑制效应(β=0.52±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.02) 🆔 ID: 217952 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究者群体(人口统计学家/社会学家/政策分析师)对机制解释范式(经济理性选择论/文化传承断裂优先论/制度性抑制论)选择的差异响应(人口统计学家倾向经济理性选择论概率=0.58±0.03，社会学家倾向文化传承断裂优先论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 217953 ✅ 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，生育意愿预测模型精度(每提升10%)对生育率持续走低概率(0-100分)的因果效应(β=0.51±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 217954 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球低生育率国家案例数据，估计社会经济压力差异性(τ=0.20±0.02，生育率持续走低概率解释力比政策干预响应迟滞指数强1.6±0.2倍) 🆔 ID: 217955 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高分辨率微观人口调查数据引入前后政策干预响应迟滞变化(响应速度提升率ATT=0.39±0.03，代际传递效应量化精度提升率ATT=0.32±0.03) 🆔 ID: 217956 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析低生育率陷阱机制研究地理分布特征，相邻地区人口政策协同频率每提高1个标准差，本地多因素协同抑制效应创新扩散速度提升0.32±0.02(空间滞后系数ρ=0.43±0.02) 🆔 ID: 217957 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期低生育率陷阱机制研究对人口理论发展的累积效应(一阶滞后系数θ=0.44?*，生育意愿预测模型精度调节效应β=0.36±0.03) 🆔 ID: 217958 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响机制解释效果的二十五个关键因素(累计贡献度90.2±1.0%，SHAP值范围0.14-0.71) 🆔 ID: 217959 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在机制解释可信度阈值处(≥0.82)估计算法参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.42±0.02，处理组密度变化p=0.030) 🆔 ID: 217960 ✅ 可用
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结构方程模型揭示低生育率陷阱技术特征(如生育成本核算模型精度/女性职业发展机会量化算法/育儿支持政策效果模拟精度)与生育率预测偏差(β=0.54±0.03)、代际传递关联失真度(β=0.47±0.02)、社会经济压力传导弱化度(β=0.40±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.56±0.03) 🆔 ID: 217961 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示机制分析方法复杂度在不同研究者群体分位点的异质性(人口统计专业群体β=0.27±0.03，社会学专业群体β=0.40±0.02) 🆔 ID: 217962 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键社会经济压力指标低于23%时，低生育率陷阱理论断裂预测上升至63.8%±4.6%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 217963 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计低生育率讨论频次与生育抑制认知固化概率的边际效应(在高讨论频次区间ME=0.29±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 217964 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析低生育率陷阱机制项目空间分布的空间依赖性，地区间人口数据共享频率每增加10%，机制分析标准化程度提升0.23±0.02(空间误差系数λ=0.30±0.02) 🆔 ID: 217965 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/新兴经济体)对机制认知差异，西方研究者更倾向经济理性选择论(β=0.49±0.03)显著高于新兴经济体(β=0.30±0.02) 🆔 ID: 217966 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别机制分析关键数据阈值，当生育意愿预测模型精度超过94%时，多因素协同抑制效应机制显著改善(β=0.31±0.03) 🆔 ID: 217967 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别机制分析三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.27，解释方差增加18.3%) 🆔 ID: 217968 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算高分辨率微观人口调查数据对生育率持续走低概率(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.28±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 217969 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示低生育率陷阱机制研究项目实施后学术讨论热度(如论文/会议/网络讨论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.8±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 217970 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的机制预测，整合人口统计与社会学数据后预测参与者长期参与低生育率研究的准确率(AUC=0.93±0.02，F1-score=0.85±0.02) 🆔 ID: 217971 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示机制分析对人口理论发展的长期非线性影响，当生育意愿预测模型精度超过96%时，多因素协同理论创新概率显著增加(β=0.30±0.03) 🆔 ID: 217972 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示机制分析对不同研究者群体(人口统计学家/社会学家/政策分析师)参与效能差异化(人口统计学家对经济理性选择论响应更强，β=0.38±0.03) 🆔 ID: 217973 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析机制分析地理集群效应，相邻区域共享低生育率研究传统每增加10个百分点，本地多因素协同关联融合度提升0.20±0.02(空间滞后系数ρ=0.27±0.02) 🆔 ID: 217974 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对机制分析的长期累积效应(50代后效应HR=1.47，95%CI:1.29-1.67，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 217975 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别机制分析对极端简化解释(如单一经济指标主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.27±0.02) 🆔 ID: 217976 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示机制分析方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 217977 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对机制分析的长期影响(β=0.28±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 217978 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高分辨率微观人口调查数据对生育率持续走低概率(0-100分)的正向影响(β=0.29±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 217979 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态机制分析优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键社会经济压力特征识别率提升至89.3%±3.4%(累积奖励R=3.00±0.24) 🆔 ID: 217980 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，生育意愿预测模型精度(0-100分)对生育率持续走低概率(0-100分)的促进效应(β=0.25±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 217981 ✅ 可用
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