《表6 中国285个地级市房价对区域创新“抑制效应”的描述性统计》

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《高房价对区域创新的抑制效应及其空间分异研究》

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LESAGE和PACE[34]提出的直接效应和间接效应仅仅是研究对象所有空间单元上的“平均”空间效应，这种处理方式在地理空间单元数量较多的情况下可以精简计量报告结果，还可以极大简化模型估计过程中的逆矩阵运算。然而这种处理方式会丧失对空间效应的统计分布及地区差异特征等信息的“捕捉”，而对于地区个数适中的数据模型，分析直接效应、间接效应以及总效应的分布特征及空间差异比报告其均值更有意义。就房价对创新的抑制效应而言，在房价“普涨”背景下，房价升高引发的创新“抑制”在地域上也必然呈现巨大差异，只有承认和明晰“抑制效应”的空间差异，才能有针对性地制定基于房价规制的创新政策。为此，重新考虑边际效应矩阵（4），计算此矩阵的每一个元素，识别不同地区空间单元变量间影响的“空间效应”，这样可得到中国不同地区房价上涨对本地及周边区域创新的“抑制效应”。为得到不同地区“空间效应”的显著性水平，本文遵循LESAGE和PACE[34]的方法，利用模型极大似然估计结果，从多元正态分布中随机抽取参数模拟值，并据此计算各地区的空间效应，且重复此过程2 000次，从而得到其经验分布以及显著性水平。R语言软件生成的计算结果表明，各地区空间“抑制效应”均显著。由此，本文计算的空间效应的描述性统计特征如表6所示。