《表3 SDM回归结果：京津冀创新产出的空间布局与影响因素研究——基于13个城市的空间统计与计量分析》

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《京津冀创新产出的空间布局与影响因素研究——基于13个城市的空间统计与计量分析》

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注:***、**、*表明通过1%、5%、10%的显著性检验

经过Hausman检验，应采用固定效应模型。通过Wald检验和LR检验判断SDM优于SAR和SEM，为最佳模型。SDM的回归结果如表3所示。从表3中可以看出，模型的拟合效果和Log-Likelihood值均理想；Wald检验和LR检验均在1%的水平上拒绝了原假设，说明模型选择合理；大部分变量及其空间滞后项系数显著，说明SDM回归结果较好。