《表3 传统计量模型、SAR和SEM模型的估计结果》

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《新型城镇化对城市房地产去库存的空间效应分析》

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注:*、**、***分别表示系数估计值在10%、5%、1%水平上显著。括号内为系数对应的t值。

Moran's I指数和Geary's C指数结果均显示房地产库存在各地区之间存在显著正向的空间相关性，基于此，采用空间面板计量模型分析新型城镇化对房地产库存的影响。Hausman检验在1%的水平上拒绝了原假设，显然固定效应是更好的选择，因此采用固定效应空间面板计量模型。表3列示了空间自回归模型和空间误差项模型的拉格朗日乘子（Lagrange Multiplier，LM）的估计结果，以进一步比较空间自回归模型和空间误差项模型的适宜性。结果显示，两者模型下LM（error）和R-LM（error）均在1%的水平上高度显著，而LM（lag）和R-LM（lag）均存在在不同的空间模型和权重矩阵下未能通过10%水平的显著性检验的结果，表明空间自回归模型比空间误差项模型估计效果更好（温海珍等，2011），因此在下文中将以空间自回归模型为基准模型进行分析。在所有的空间计量回归模型中，本文还继续控制了空间固定效应。详细估计结果见表3。