《表4 SDM计量模型估计结果》
注:*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01。Wx*logwage、Wx*cost、Wx*unemp、Wx*loghouseprice、Wx*logunistud、Wx*logdoctor、Wx*studteacher、Wx*logartgroup、Wx*logpop分别表示各解释变量的空间滞后,Wx*logtalent表示被解释变量的空间滞后。
影响高学历人才分布的影响因素估计结果表明(表4),除了生活支出比(cost)、失业率(unemp)、房价(loghouseprice)变量外,SDM中所有解释变量的参数估计均显著,但由于模型中加入了解释变量与被解释变量的空间滞后效应,因此估计结果不能直接反映其弹性系数,也不能正确反映解释变量对被解释变量的直接影响,故需要对SDM求偏微分即获得直接效应与间接效应来检验解释变量的直接效应和空间溢出效应(表5)。直接效应表示本地区解释变量对本地区被解释变量影响,而间接效应表示相邻地区解释变量对本地区被解释变量影响。具体而言,相邻地区职工平均工资每提高1%,将使得本地人才数量减少3.06%,表明其溢出效应跨越了省区边界,人才偏向于工资回报高的地区,因此相邻地区的工资差异会导致人才流动;万人高校学生数每提高1%,可提高本地人才数量0.501%,而相邻地区万人高校学生数每提高1%,将使得本地人才数量增加1.342%,这是由于高校生毕业后变为本地区的劳动力,同时由于地理临近,其也会流向相邻地区成为其劳动力;万人医生数每提高1%,可提高本地人才数量0.497%,而相邻地区万人医生数每提高1%,将使得本地人才数量减少1.629%,这是由于人才对于医疗资源有较高需求,因此相邻地区医疗水平的提高将会吸引人才流向当地;生师比每提高一单位,将使得本地人才数量减少3.5%,而相邻地区生师比每提高一单位,将使得本地人才数量增加31.5%,这是由于人才重视基础教育质量,因此相邻地区基础教育质量降低将使得其人才减少并流向本地;百万人文化团体数每提高1%,将使得本地人才数量增加0.147%,而相邻地区百万人文化团体数每提高1%,将使得本地人才数量减少1.007%,这是由于人才对文化娱乐生活也有一定追求,因此相邻地区文化娱乐生活水平的提高将会吸引人才流向当地;被解释变量的空间滞后系数显示,相邻地区人才数每增加1%,将使得本地人才数量增加0.862%,表明人才具有空间溢出效应。
图表编号 | XD0074291800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.15 |
作者 | 王若宇、薛德升、刘晔、黄旭 |
绘制单位 | 中山大学地理科学与规划学院、中山大学地理科学与规划学院、中山大学地理科学与规划学院、中山大学地理科学与规划学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |