《表3 基于空间杜宾模型估计的农村教育减贫效应》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《农村教育投资减缓农村贫困具有空间溢出效应吗》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:W代表以地理距离特征或经济特征距离设置的空间权重矩阵；*、**、***分别代表在10%、5%、1%显著性水平下显著；括号内是t值。

为便于对结果进行深入分析比较，本文在前文邻接矩阵的基础上进行扩展，再分别构建地理距离空间矩阵和经济距离空间矩阵（1），并依据Elhorst（2010）[27]的建议采取拟极大似然法（QMLE）进行参数估计。在进行参数回归检验之前，首先对空间杜宾模型是否会退化为空间滞后或空间误差模型进行甄别，结果显示，Wald-spatial-lag值和LR-spatial-lag值均在1%的水平上拒绝了θ为零的原假设，而Wald-spatial-error值和LR-spatial-error也拒绝了θ+δβ为零的原假设，这充分证明了选择空间杜宾模型作为计量工具是合理的，即必须考虑解释变量的空间溢出效应，否则会导致回归结果有偏。此外，Hausman检验依然支持固定效应较随机效应更合适的结论。三种不同的空间权重矩阵设置下，检验结果如表3所示。