《表5 空间Tobit模型设定检验》

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《创新环境对区域创新效率的影响——基于空间面板Tobit模型的分析》

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注：*代表变量通过10%的临界值，**代表变量通过5%的临界值，***代表变量通过1%的临界值

其中IEit是i地区在时间t的创新效率，IE*it是i地区在时间t创新效率的潜变量（laten variables)，RIMit是i地区在时间t的创新环境，ISit是i地区在时间t创新效率的产业结构，OPENit是地区在时间t的开放水平，HUMit是i地区在时间t的人力资本水平，GDPit是i地区在时间t的人均GDP，GOVit是i地区在时间t的政府影响力，SOEit是i地区在时间t的国有经济比重，μit是模型中随机误差项。W是模型中的空间权重矩阵，本文选择空间近邻权重矩阵作为空间权重矩阵的具体设定形式，ρ是模型中的空间自回归系数。空间Tobit模型根据模型中空间效应的具体表现形式，又可以划分为同步空间自回归Tobit模型（SSAR-Tobit Model）、同步空间自回归-Durbin Tobit模型（SSDAR-Tobit Model）、隐变量空间自回归Tobit模型（LSAR Model）和隐变量空间误差Tobit模型（SE-Tobi Model）四种具体的模型设定形式。本文利用KP检验、LM检验和信息准则的方法对模型的设定进行检验，检验结果见表5。表5模型设定检验结果表明：从KP检验和LM检验来看，模型最为合适的设定形式是SSAR-Tobit模型。AIC准则也表明SSAR-Tobit模型是较为合理的模型设定，SC准则表明模型的设定形式应该为SSDAR-Tobit模型。综合考虑，本文选择SSAR-Tobit模型作为后续实证模型的设定形式。