《表5 选择空间模型的拉格朗日乘数检验》

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《基于空间效应分析城市基础设施与经济增长的关系——以安徽省16个地级市为例》

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将数据带入stata，分别采用OLS模型、SLM模型、SEM模型进行参数估计，模型估计的结果如表4所示.就模型的拟合优度而言，3个模型很相近，SLM模型的拟合效果略优于其他两个模型，由于空间自相关性的存在，使用空间模型进行估计.对于空间模型的选择，参照Anselin[17]的方法，即若在统计上，LM-LAG的结果显著于LMERR，且R-LMLAG的结果显著而R-LMERR不显著，则选择空间滞后模型（SLM）；反之，选择空间误差模型（SEM）.通过拉格朗日乘数检验得到表5，LMERR的空间相关性更为显著，R-LMERR检验结果显著而R-LMLAG不显著，选择空间误差模型（SEM）进行分析.空间误差模型解释的是误差扰动项的空间效应，从SEM模型的估计结果中可以看出，λ等于0.026 7为正值，且在5%的显著水平下通过检验，意味着正的空间溢出效应确实存在.3个模型中基础设施的系数均为正值，说明完善基础设施会促进城市经济增长.空间误差模型中基础设施的系数大于最小二乘法中的系数，说明不考虑空间因素的回归分析低估了基础设施对城市经济增长的影响.邻近城市的基础设施与经济增长之间存在正的空间效应.随着人们对美好生活的追求越来越强烈，城市基础设施变得更加重要.减少交通拥堵，增加城市绿化面积，净化城市环境成为关注的焦点，居民选择综合基础设施完善的城市居住，引起劳动力的流动和企业的集聚和扩散，改变消费市场格局和经济地理格局，产生空间效应.本城市完善其基础设施，导致其他城市展开竞争从而完善自己的基础设施以吸引劳动力和企业的流入，集聚经济和扩散效应使得空间溢出效应得以强化.