《表2 空间计量模型结果：省域FDI与雾霾污染的空间相关性分析》

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《省域FDI与雾霾污染的空间相关性分析》

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注：括号内为T值，*p<0.01、**p<0.005、***p<0.001。

由于省域PM2.5具有显著的空间相关性，这与传统计量经济学模型中的空间均质分布假设不同，因此需要构建空间计量经济学模型来解决常规计量模型不能有效解决空间效应问题。在对PM2.5浓度进行空间计量分析之前，需要对空间误差模型SEM和空间滞后模型SLM进行判别，依据Anselin提出的空间计量模型判定准则，其判定依据是根据空间误差模型SEM和空间滞后模型SLM的拉格朗日算子及其稳健形式来进行区分，具体过程是首先依据Moran指数来判断研究对象的空间自相关性，再依据空间滞后模型与空间误差模型的检验系数LMEER和LMLAG进行判别，R-LMEER和R-LMLAG是基于朗格朗日算子稳定性检验的补充，将LMEER与LMLAG先进行比较，更显著一方作为解释模型，而两者较为接近时则观察R-LMEER和R-LMLAG，更显著一方作为判定模型。[19]本文构建的计量模型分析结果显示LMLAG比LMEER更显著，因此空间滞后模型SLM最为本文的解释模型。在观察空间固定效应模型、时间效应模型与双向固定效应模型，结合R2与Log-Likelihood的结果进行分析，空间滞后模型SLM中的时空双固定模型的估计结果相比空间固定模型和时间固定模型而言更为合适，因此应选择空间滞后模型SLM中的时空双固定模型作为判定模型，来解释省域FDI对省域雾霾污染PM2.5的影响。空间计量模型结果如表2所示。