判断地区间的空间相关性是否存在,一般通过Moran'sI检验、最大似然LM-error检验和最大似然LM-Lag检验等方法来进行。由于空间效应的存在,OLS估计空间误差模型不具有效性;估计空间滞后模型不仅是有偏,而且也不一致,不能用于空间计量模型的估计,因此需要使用极大似然方法来估计空间计量经济模型。
3.4.3实证检验和分析
现在我们考虑把空间滞后被解释变量或者空间误差项引入到基本模型中来。比较LM-lag值与LM-error值,两者相差不大,我们很难从中判断哪一个才是合适的模型。SAR与SEM模型采用极大似然法估计,基于残差平方和分解的拟合优度指标不能视为模型好坏的一个标准,它们之间的优劣或者与OLS估计的优劣比较应根据AIC值最小、对数似然值最大的原则。我们根据这个原则从中选择了最优的计量模型作为本书结论的依据。在模型估计后,对残差进行正态性检验以及异方差检验,检验结果表明模型残差服从正态分布、不存在异方差现象。最后我们对空间面板数据模型进一步进行空间依赖性的Moran's l检验,发现模型中已不存在空间依赖性。通过对比普通面板数据模型的估计结果,采用空间经济计量模型后,提高了回归系数的值和报告的概率值,增加了回归系数的有效性。这表明空间滞后被解释变量以及空间误差项的引入已经解决了模型的空间依赖性问题,有效地避免了模型估计偏误问题。估计的结果如表3.13所示。
从估计结果来看,以专利作为被解释变量时(模型1),各变量参数估计值都符合假定的经济意义,其中R&D存量、集聚知识溢出因素参数估计值在1%显著性水平上通过检验,空间自回归系数达到了0.201,在5010显著性水平上通过检验,人力资本变量参数虽然不如其他变量参数显著,但也在10%显著性水平上通过,唯一不够显著的是政府支持力度。
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