《表1 分区域空间计量模型估计结果》

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《差异化视角下生产性服务业对经济增长的贡献差异分析》

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说明:***，**，*分别表示1%，5%，10%的显著性水平；括号中的数值为t统计量。

运用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）对全国、经济低水平区和经济高水平区的城市面板数据进行回归分析（表1）。为避免模型误设，先运用混合普通最小二乘法（OLS）对模型进行初步估计（表1）。OLS估计结果表明，各变量均通过了10%以上显著性水平检验，且均为正向，说明研究选取的变量可以作为解释生产性服务业对经济增长贡献的原因进行分析。从分区域的空间计量结果来看，SLM与SEM的估计系数均高于OLS，说明普通面板的计量结果由于没有考虑空间效应，低估了生产性服务业对经济增长的产出弹性。此外，各区域模型的拟合优度都达到0.8以上，表明模型具有一定的解释效力。对于SLM与SEM的选择，采用拉格朗日乘数检验，若检验量LMSLM与R-L-SLM的显著性水平高于LMSEM与R-L-SEM，选择SLM，反之则选择SEM。综合3个区域模型的拉格朗日统计量检验值可知，全国与高水平区选择SLM，低水平区选择SEM。