《表4 新型城镇化对物流业全要素生产率的影响》

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《新型城镇化对物流业全要素生产率的影响研究——基于中国省际面板数据的实证分析》

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式（4）选取的面板数据横截面维度较大而时间维度相对较小的静态短面板数据，对于短面板数据分析的方法有最小二乘回归分析（OLS模型）、固定效应回归分析（FE模型）、随机效应回归分析（RE模型）以及组间估计量回归分析等方法。对于组间估计量模型来说，通常用于数据质量较差的情况，且会损失较多的信息[15]。通过Hausman检验个体效应与解释变量的关系（原假设是使用随机效应模型），结果表明显著性p值小于0.05，拒绝原假设，认为固定效应模型更合理。因此，采用OLS模型与FE模型，并以地区变量为聚类变量的聚类稳健标准差对式（4）进行参数估计，结果如表4第2行、第3行所示。最小二乘回归分析结果表明，解释变量新型城镇化水平对物流业全要素生产率回归系数为0.452，并在1%显著性水平通过检验，表明新型城镇化水平的发展对物流业全要素生产率提高具有明显的正向相关性。固定效应回归分析结果表明，解释变量新型城镇化水平对物流业全要素生产率回归系数为0.592，高于最小二乘回归分析的结果，并也在1%显著性水平通过检验。最小二乘回归分析与固定效应回归分析都表明，新型城镇化水平与物流业全要素生产率具有显著的正向关系。