《表4 空间Tobit回归的稳健性检验结果 (全市范围)》

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《上海市风险投资企业的空间分布与“技术—资本”地理邻近性》

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注:采用稳健标准误；***:P<0.01；**:P<0.05；*:P<0.1。

结合数据结构，Moran's I、LR和LM统计量等模型诊断指标，采用空间滞后Tobit模型（SLM-Tobit）对回归方程进行估计是最优的，并设定误差项为指数分布，模型为线性方程，因此估计系数表示边际效应。表3显示了风险投资企业在中心城区分布的估计结果，基于模型的稳健性考虑，从全市尺度对计量模型进行了再检验（表4）。空间自回归系数ρ值均显著为正，印证了前文计算的Moran's I结果，风险投资企业分布具有空间正相关性和集聚特征。部分控制变量（大学校区、地铁站点）的回归结果随着研究尺度变化略有不同，但其余解释变量在两个尺度上的回归结果基本一致，表明模型的估计结果是可信的。大学校区的2015年估计系数出现符号相反的情况，可能原因在于2005年后大学普遍在郊区设立分校，而分校更多履行教学职能，“锚机构”职能则仍保留在区位条件更好的位于中心城区的本部。地铁站点的2015年估计系数显著性下降主要是因为轨道交通的快速发展使其在不同尺度上的分布密疏差异增大，其向郊区的延伸在很大程度上也为了便于居民的日常出行。从其他控制变量的估计结果来看，中外资风险投资企业均偏好分布在地价更高的内环地区，并对交通通达性的敏感度不高，但中资企业对拥有轨道交通的区位偏好在上升，且区位选择与城市规划的相关性强于外资企业。