《表2 我国区域住房销售额的随机效应的空间杜宾面板数据模型回归结果》

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《人口老龄化背景下住房需求影响因素研究——基于人口结构、房价等因素的分析》

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其次，选择具体模型并估计结果。由于本文所选指标均为流量数据，故模型中并未加入被解释变量的时间滞后项，即为静态空间面板数据模型。为了控制异方差或者减少变量的偏态分布，本文分别对住房销售额、人均GDP、人口总数、住房新开工面积和住房价格进行取对数处理。在空间面板数据模型选择上，线性联合检验的字2统计量为26.32，拒绝原假设，即SDM模型或SEM模型更符合样本数据结构；非线性联合检验的字2统计量为13.64，拒绝原假设，即SDM模型更符合样本数据结构；在随机效应模型和固定效应模型选择上，中国区域住房需求量的Hausman检验统计量（-125.95）为负数，故可以接受随机效应的原假设，即采用空间杜宾面板数据模型。由表2结果可知，空间回归系数籽在1%的显著性水平下通过检验，且所有变量的空间滞后项均显著。住房价格、家庭规模和老年人抚养比均与住房销售额负相关，人均GDP、人口总数、住房新开工面积和城市化率与住房销售额正相关。