《表3 模型识别检验Tab.3 The results of spatial panel model identification》

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《信息化对旅游产业发展的空间溢出效应》

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在选择空间面板计量模型的具体形式时，需要结合LM和Robust LM统计量来判断。表3给出了相应的检验结果，可以看出，SPLM模型的LM和Robust LM统计量均通过了0.01的显著性检验，SPEM模型的LM统计量也通过了0.01的显著性检验，而Robust LM统计量只通过了0.03的显著性检验，从数值上来看SPLM模型要优于SPEM模型，结果也表明信息化对旅游产业发展的影响具有空间关联性。其次，在确认SPLM模型要优于SPEM模型的基础上，还需要进一步建立SPDM模型，并检验其是否可以退化为SPLM或SPEM形式。SPDM简化为SPLM和SPEM的Walds＿Spatial lag和LR＿Spatial lag的统计量均通过了0.01的显著性检验，表明SPDM不可退化为空间计量模型的简化形式，SPDM为最优模型。进一步地，Hausman统计量通过了0.01的显著性检验，说明固定效应模型为本研究的最优模型。实际上，本文所考察的截面单位属于全样本范围，固定效应模型能比较好地解释某些个体特质[47]。因此，本文运用SPDM固定效应模型进行参数估计，同时也估计了标准面板个体固定效应，分别采用Elhorst提供的空间计量软件包和Eviews 6.0软件实现，估计结果如表4所示。