《表2 不同模型和空间权重矩阵的贝叶斯比较》

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注:下划线数值表示最优模型概率。

贝叶斯后验模型概率检验的基本思想是设先验概率等于1/n（n表示模型数量），首先使每个模型的先验概率相等，再通过贝叶斯模型估计每个模型，基于数据计算后验概率并估计n种模型的估计结果[57]。贝叶斯方法的一个独到优势就在于其可用于不同的空间权重矩阵和不同模型设定或不同的解释变量之间的横向与纵向比较[56]。本研究具体借鉴Yesilyurt等[58]的做法，将贝叶斯估计方法用于空间计量模型选择。表2是通过软件Matlab2018b计算得到的模型概率结果。选取了两个被解释变量和两个解释变量，并构造了2类空间权重矩阵，多对多组合得到32个空间计量模型。表2中数值表示对应模型与不同权重矩阵组合下，该模型在所有模型里为真的概率，数值最大者表明对应的模型与权重矩阵组合即为最优的结果。其中SAR、SDM、SEM和SDEM分别表示空间自回归模型（spatial autoregression model，SAR）、空间杜宾模型（spatial Durbin model，SDM）、空间误差模型（spatial error model，SEM）和空间杜宾误差模型（spatial durbin error model，SDEM）。