《表2 厦门岛酒店计量模型实证结果》

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《基于空间计量的酒店价格空间分异及其影响因子研究——以厦门岛为例》

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注：*在0.1的水平上显著，**在0.05的水平上显著，***在0.01的水平上显著，GWR模型中area与point两个变量回归系数为中值（medium）。资料来源:笔者根据去哪儿网数据计算自制。

在利用样本数据进行实证分析的过程中，选用传统OLS模型、空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）及地理加权模型（GWR）对比以选取最优模型（表2）。通过检验发现，传统OLS模型未通过怀特异方差检验，说明模型存在严重的异方差问题，导致模型的参数估计量无效，同时模型预测性遭到破坏，因此尽管所有解释变量均通过0.01水平的显著性检验，OLS模型仍为无效模型；同时方差膨胀因子检验均低于5，进而可认为所选取变量的多重共线性问题较小；观察全局空间计量模型，R2值有一定提升但提升程度不大，根据已有文献，可认为在空间计量模型与传统OLS模型的对比中，解释变量已最大程度地发挥作用，空间权重矩阵的作用主要体现为对模型的修正，解释强度不大。对比空间误差模型与空间滞后模型，两者解释变量均通过0.01显著性水平检验，但在Brsusch-Pagon测试与Likelihood测试以及R2的数据结果中，空间误差模型表现更为优异；而在地理加权模型的实证研究中，运用GWR4软件检验得到，在客房面积、酒店服务、酒店类型、景点指数及酒店评分5个变量中，仅客房面积和酒店评分两个变量适合加入局部分析，其余变量则适合加入全局分析，结果表明GWR模型与SEM及SLM模型结果的差别性不大，但客房面积和酒店评分作为局部回归变量后，其回归系数得到显著提升，表明在SEM与SLM模型中低估了两者对酒店价格的贡献。