《表3 通过R语言对建立的空间滞后模型进行参数估计》

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《我国省级电力强度影响因素研究——基于空间计量模型分析》

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其中wij描述了第j个个体与第i个个体的被解释变量之间的相关性。表3为空间滞后模型估计结果。根据表中实证结果显示：人口（Population）对电力强度（elec）的增加存在抑制效应（0.037），然而其P值为0.156，未通过显著性检验。因此，在空间滞后模型中，人口（Population）对电力强度（elec）的抑制效应并不显著，在空间上，不存在时间的滞后效应；同理，年均气温（Tem）在空间滞后模型中，P值为0.812，未通过显著性检验，年均气温（Tem）对电力强度（elec）存在促进效应，但促进效应也不显著；从另一关键变量能源消耗（Power）的回归系数来看，能源消耗（Power）对电力强度（elec）的空间影响系数系数为0.046，且在5%水平上显著，说明能源消耗（Power）每增加1%，对电力强度的抑制效应提高0.046%，即能源消耗（Power）对电力强度降低有显著的正向促进作用；产业结构升级（Ins)（1）对电力强度的降低起着促进作用，且在5%的显著性水平上显著为正；此外，从GDP的估计系数来看，GDP对电力强度（elec）的空间影响系数系数为0.02，且在5%水平上显著，说明GDP每增加，对电力强度的的抑制效应正向促进0.02%。