《表4 互联网金融发展对区域创新效率影响的空间回归结果》

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《互联网金融发展提升了区域创新效率吗——基于空间杜宾模型的实证分析》

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注：*表示p<0.1；**表示p<0.05；***表示p<0.01；括号内为t检验值；表中回归系数均为非标准化回归系数。

由表4可以看出，在4种不同的模型下空间滞后项系数ρ均在1%水平上表现显著，这说明即便在控制了一系列相关经济变量后，区域创新效率仍然具有一定的空间溢出效应，并未表现出完全的超地理特征。此外，大部分估计结果在系数符号与显著性方面基本类似，且被解释变量滞后一期在两种距离矩阵下均通过了1%的显著性检验，这说明考虑空间溢出与被解释变量滞后项作用来分析互联网金融对区域创新效率的影响效应是合适的。值得注意的是，互联网金融系数及其空间滞后项系数在静态及动态SDM模型下却表现出一定的差异，静态空间面板模型中的互联网金融发展系数及其空间滞后项系数要显著低于动态空间面板模型中的互联网金融系数及其空间滞后项系数，在金融距离矩阵下该差异表现更为巨大（0.0411与0.1783，-0.0511与-0.2748）。静态模型低估了互联网金融发展对区域创新效率的促进效应与空间溢出效应，这说明该作用效果在长期表现更为显著，中国区域创新效率的提升具有动态性与连续性。