《表6 邻近权重矩阵下的空间自回归 (SAR) 与空间误差模型 (SEM) 回归结果》

《表6 邻近权重矩阵下的空间自回归 (SAR) 与空间误差模型 (SEM) 回归结果》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《中国制造产业专业化集聚比多样化集聚更有利于提高能源效率吗》


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由于前文分析所得结果可能存在不确定性,如所采用的模型与“近邻”关系的确定方法都可能对最终结果产生影响,因此本文采取多种空间模型以及多种邻近矩阵下的SDM模型对结果的稳健性进行检验,具体结果见表6。从表6中可以看出,采用三种邻近矩阵进行回归所得结果与表2、表3中的结果大致保持一致;在采用地理位置、经济状况以及地理反距离来确定相邻关系时,主要解释变量(产业专业化SI、多样化DI)对能源效率的作用仍显著且系数方向也未改变;从空间滞后系数来看,虽然表5中r与l的显著性与表2、表3中的结果存在差异,但其值的方向却基本保持一致;通过对表3和表6全样本回归下SEM、SDM、SAR模型的LogL以及AIC值的比较发现,本文采用的SDM模型要优于SEM模型和SAR模型。综上,本文所得结论是稳健和可靠的。