空间溢出效应的实证检验

(1)变量选择

在对服务业发展水平空间溢出效应的实证分析中，需要选择控制变量，本篇选取如下控制变量:

①基础设施建设:基础设施建设是服务业发展的基础条件，对服务业发展具有积极的促进作用。道路的通达性是衡量基础设施建设水平的重要标志之一，因此本篇采用道路面积占各地区总面积的比重来表示，记为C。

②科技水平:科学技术是第一生产力，有利于提高生产效率，降低成本，对服务业发展具有重要的影响。技术市场成交额可以说明一个地区的科技活跃程度，是衡量地区科技水平的重要标志之一，因此本篇采用技术市场成交额占地区GDP的比重来表示，记为K。

③工业化水平:服务业是从工业中分离，并逐步发展壮大的产业，生产性服务业的需求主体主要是工业和建筑业，可见工业化对服务业的发展起着重要的推动作用，本篇采用工业增加值占地区GDP比重来表示，记为G。

④开放度:对外开放意味着有更多的机会接触和吸纳国外先进的技术和管理经验，同时有利于服务贸易的快速发展。本篇采用外商直接投资总额占地区GDP比重来表示，记为O。

⑤人口密度:人口密度越大，意味着产业更加集聚，消费能力更加强大，对服务业发展具有促进作用。本篇采用各省城镇人口数与地区面积之比来表示，记为M。

表2.9报告了上述控制变量名称及表示方法等情况:

表2.9　控制变量名称与说明

(2)模型设定

本篇构建的普通面板模型为:

加入空间因素，构建的空间计量模型如下:

①空间滞后模型(SLM)

②空间误差模型(SEM)

③空间杜宾模型(SDM)

以上三种空间计量模型表示三种不同的空间交互效应，SLM模型主要研究本地区控制变量与相邻地区对本地区服务业发展水平的影响；SEM模型主要研究本地区控制变量和随机误差项对本地区服务业发展水平的影响；SDM模型在解释本地区控制变量的影响之外，不仅能解释相邻地区服务业发展水平的空间溢出效应，还可以检验相邻地区控制变量对本地区服务业发展的作用。

(3)空间溢出效应实证检验

①模型检验

空间滞后模型和空间误差模型的选择准则主要依靠拉格朗日乘数检验(LM检验)以及稳健的拉格朗日乘数检验(Robust LM检验)。(www.xing528.com)

对普通面板模型OLS估计得到的残差序列进行LM检验，得到结果如表2.10所示。可以看出:LM-Error值为1.392，LM-Lag值为0.655，均未通过显著性检验，而Robust LM-Error值为2.793，通过了10%的显著性检验，Robust LM-Lag值为2.057，未通过显著性检验，根据LM判别准则，得知选择SEM模型比SLM模型更加适用。

表2.10　LM检验结果

续表

由于LM检验并未给出SDM模型的适用性，可根据似然比检验(LR检验)来判断SDM模型是否可简化为SLM或SEM模型。此检验有两个原假设，表示为H0:θ＝0和H0:θ＋δβ＝0，若检验结果拒绝了这两个原假设，则表明SDM模型可以很好地拟合数据，不能简化为SLM或SEM模型；如果拒绝了第一个原假设且Robust LM-Lag值显著，则说明SDM能够简化为SLM模型；如果拒绝了第二个原假设且Robust LM-Error值显著，则表明SDM能够简化为SEM模型。

利用stata软件，测得检验结果如表2.11所示，可知:统计量LR-SEM和LR-SLM的P值均通过了1%的显著性检验，拒绝了原假设，表明SDM模型不能简化为SLM或SEM模型。

表2.11　LR检验结果

②模型估计

面板数据包含固定效应和随机效应两类模型，固定效应又可分为空间固定、时间固定和时间空间双固定效应模型。一般而言，当对指定个体进行样本回归分析时，固定效应模型则更为合适，由于本篇的研究对象为30个省、自治区、直辖市，因此使用固定效应模型。

表2.12报告了不同固定效应下SDM模型的极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate，MLE)结果:

表2.12　固定效应下SDM模型MLE估计结果

注:*、**、***分别代表0.1、0.05、0.01的显著性水平，下同。

双固定效应和空间固定效应模型的空间相关系数rho值均显著为正，而时间固定效应模型显著为负；空间计量模型下，数据拟合效果的优良由Log-likelihood值表示，值越大表明拟合效果越好，双固定效应下SDM模型的Log-likehood值最大，为983.5608，且离散度sigma2最小，为0.00015；从各系数的估计值来看，双固定效应模型的大部分系数估计值都通过了显著性检验且系数值的解释更加合理。综上分析可得，双固定效应SDM模型是研究中国服务业发展空间溢出效应的适合模型。

③双固定效应下SDM模型的空间效应分解分析

进一步采用双固定效应下的SDM模型进行空间效应分解，分解之后的系数估计值如表2.13所示。其中，间接效应代表控制变量的空间溢出效应，直接效应则表示控制变量对本省域服务业发展的影响作用，而总效应则为直接效应与间接效应之和。

表2.13　双固定效应下SDM模型空间效应分解表

由表2.13可知，基础设施建设对服务业发展的直接效应、间接效应、总效应分别为2.9796、5.3714、8.3510，分别通过了1%、5%、1%的显著性检验，说明基础设施建设不仅对本省服务业发展具有显著地促进作用，而且对邻近省份也表现出较强的空间溢出效应，即本省基础设施水平的提高，对自身和邻近省份服务业发展均有积极的影响。科技水平对服务业发展的直接效应、间接效应、总效应分别为1.1278、1.1406、2.2684，均通过了1%的显著性检验，表明科技水平具有显著的空间溢出效应，是促进本省和邻近省份服务业发展的重要因素。工业化水平的直接效应显著为负，总效应没有通过显著性检验，但间接效应显著为正，说明工业化水平也具有较显著的空间溢出效应。开放度的直接效应未通过显著性检验，但间接效应、总效应分别为0.0285、0.0294，通过了5%的显著性检验，表明开放度也存在显著的空间溢出效应。人口密度直接效应、间接效应和总效应均没有通过显著性检验，这可能是由于人口密度受社会、自然环境、经济和政策等多种因素影响，人口流动对模型估计结果的影响也难以把握。

从系数值来看，在以上四个控制变量中，基础设施建设的溢出效应最强，其次是科技水平，再次是工业化水平，最后是开放度。