《表2 两种矩阵下的空间计量模型检验》

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《金融集聚对城市经济增长影响的空间计量分析》

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选择适合的空间计量方法有助于准确反映空间依赖产生的原因以及不同空间关联机制的作用效果。第一，进行OLS回归，得到回归模型的残差，再基于残差进行拉格朗日乘数法（LM）诊断，并计算4个统计量：LM-Error、LM-LAG、Robust LM-Error、Robust LM-LAG。结果显示，在地理距离矩阵和经济距离矩阵下应采用空间杜宾模型（SDM）。需要注意的是：与SDM模型相比，空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）均具有局限性。SAR模型的间接效应与直接效应之比对于每个自变量都是相同的，且其值的大小只取决于空间自回归参数ρ和空间权重矩阵W的设置，这在很多实证应用中可能性较低；SEM模型度量的是误差项间的空间交互效应，因此并未包含外溢效应的信息，不能通过该模型考察城市与城市之间的空间外溢效应。相比之下，SDM同时控制内生和外生交互效应，不仅能有效解决重要遗漏变量问题，还解决了误差项与自变量之间可能存在的内生性问题。第二，进行似然比检验（LR-test），确定空间杜宾模型是否存在空间固定效应或时间固定效应，通过检验发现样本确实存在以上两种效应。但本文不建议使用空间固定效应，因为Matlab在对数据进行运算时，采用的是去均值法，所以当样本数N很大时会极大地削减估计的精度，且只有T足够大时空间固定效应才能被一致估计，而本文采用的面板数据样本是283个城市，时间范围只有10年，所以本文选用时间固定效应来估计。第三，通过Hausman检验确定选择固定效应模型还是随机效应模型。本文在检验时通过了Hausman检验，应采用时间固定效应模型。第四，通过Wald和LR检验法判断SDM模型是否会简化为SAR或SEM模型，原假设分别为H01:θ=0和H02:θ+ρβ=0，结果表明上述两种假设都被拒绝，所以SDM模型是估计空间面板模型的最佳选择。表2报告了上述操作中空间计量模型的检验结果。