《表4 OLS多元线性回归与GWR模型的参数估计与拟合检验》

  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

《中国高新技术产业开发区的知识基础及其创新效应——基于国家级高新区上市企业的研究》

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：1、解释变量为解析型区位商、综合型区位商、象征型区位商、效率型区位商、知识基础类型熵值；其余自变量为控制变量或控制变量与解释变量的交互项；2、*和**分别表示通过显著性水平为0.05和0.01的检验；3、GWR模型中，参数估计显示的是0.1显著性水平下变量参数的T检验通过

分别以技术收入、产品销售收入和商品销售收入为因变量，构建多元回归方程。以解释变量、控制变量、解释变量与控制变量的交互项为可供筛选的自变量。对自变量进行筛选的思路分为两种：（1）优先通过“向前步进”逐步回归，使模型通过Koenker标准化BP检验，识别具有空间相关性的自变量组合，再以之为自变量构建GWR模型分析回归关系的空间差异；（2）当无法使模型通过Koenker标准化BP检验时，则保留逐步回归方法选出的显著的自变量组合。两种筛选方法皆保证模型不具有严重的多重共线性。最终，3个OLS模型和2个GWR模型（表4）被纳入进一步的讨论。其中，模型1与模型3的Koenker标准化BP检验表明，两者均在0.01水平下显著，存在空间非平稳性，使用GWR方法改进模型1，得到模型2，探究其自变量在不同地理位置（11）对技术收入的影响效应，改进模型3得到模型4，探究其自变量在不同地理位置对产品销售收入的影响效应。模型5的Koenker标准化BP统计量未通过检验，故采用OLS拟合的结果，其调整R2为0.96，Durbin-Watson值为1.88，总体拟合程度较高而且残差无明显相关性。