《表3 老化环境参数设定：长三角城市群消费水平空间格局及其影响机制》

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《长三角城市群消费水平空间格局及其影响机制》

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注：括号内为t统计量，*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。

依据Elhorst的研究[25]，将模型设定为具有空间交互效应的广义嵌套空间模型形式。通过Hausman检验，认为固定效应模型的估计方法相对更优，以下回归模型均采用固定效应模型（FE）进行估计。分别使用SAR、SEM、SAC、SDM模型进行回归，具体回归结果见表3。通常，空间模型的选择是运用空间分析的首要任务，根据Belotti等[26]模型检验方法，以SDM模型为通用范式开始，对替代模型进行逐步检验，发现SDM模型并不适合简化为SAR模型或SEM模型，并通过信息准则（IC）判断认为SDM模型更适合。接下来，以SDM模型回归结果作为解释对象。在空间固定效应下SDM模型的估计结果可以看出：（1）自然对数似然函数（Log L）值为614.89，决定系数（R2）为0.83，表明模型设定合理。（2）消费水平空间溢出系数（rho）为0.57，且在0.01水平上显著，说明消费水平存在较为明显的空间集聚效应，某地区消费水平会对临近地区消费水平产生正向影响。（3）经济水平（ln Pgdp）、服务业占比（ln Tgdp）、工业化率（ln Igdp）、人均财政支出（ln Pexpend）、人力资本水平（ln Phuman）的系数均在0.01水平上显著为正，而交通条件（ln Proad）的系数不显著。（4）解释变量空间滞后项W·ln Pgdp、W·ln Tgdp、W·ln Igdp分别在不同显著水平上为正，说明经济水平、服务业占比、工业化率一定程度上对临近地区消费水平起到促进作用，W·ln Proad在0.01水平上显著为负，说明交通条件对临近地区消费水平起到抑制作用。由于空间滞后项反馈效应等因素影响，SDM模型的系数估计不精确，需要进一步分析。