《表4 基于全国数据的估计结果》

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《中国区域生态效率的时空演变及空间互动特征》

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注：***、**和*分别为在1%、5%和10%的显著性水平上显著，括号内为标准误，下同；“—”表示此项为空。

在空间计量模型估计前需要确定具体的模型形式，本文借鉴LeSage等[33]及Elhorst[34]的检验策略，采用Wald检验以及LR检验在SDM模型、SAR模型以及SEM模型间进行选择，结果支持SAR模型。在确定SAR模型后，进一步进行Hausman检验以及LR检验，结果显示，本文的SAR模型适合加入时间固定和省份固定效应，SAR模型的估计结果见表4（3）。根据表4，空间滞后项系数仅在采用经济空间权重矩阵时的估计结果为正且通过显著性检验，表明相对于地理距离和相邻空间权重矩阵而言，经济空间矩阵更能衡量中国所有地区之间的关系，如图2中，江苏虽然与上海、安徽相邻，但江苏和上海在生态效率值上的相似度更高，同属于生态效率第一梯队，浙江与江西的地理距离远低于浙江与北京的地理距离，但浙江与江西生态效率值差异却远高于浙江与北京。采用经济空间权重矩阵得到的空间滞后项系数为0.2216，表明不同地区的生态效率会相互影响，当某一地区生态效率提高时，其经济相邻地区的生态效率也会得到提高。