选取与估算空间面板模型

为了研究生态环境质量指数（Eco）的影响因素，本节选取了对外贸易（exp）、环境管制（er）、能源结构（ec）、能源效率（en）、经济发展水平（ln GDP）、城镇化水平（city）、民众素质（edu）这7个指标。对外贸易的扩张，一方面给经济注入新的动力，另一方面传统的出口贸易商品带来的资源消耗会对生态环境造成负担，故本章引入对外贸易指数来研究其对生态环境质量的空间效应，采用每个省份的对外贸易出口额与GDP的比值来衡量对外贸易；政府是生态环境治理与保护的总抓手，政府对生态环境的重视与环保投入的加强，可以抑制本省环境恶化，改善生态环境。本章借鉴闫文娟等（2012）的方法，采用环境污染治理投入与工业污水排放量的比值衡量环境管制；在能源的消耗过程中，煤炭占主要位置，因其消耗过程中产生大量污染物，对环境造成巨大损害，煤炭能源消耗在能源消耗中所占的比重可以用来衡量能源消耗强度；能源使用效率的增强，即单位能源消耗所带来的GDP的增加，能够体现生产技术水平的提高与产业升级的程度；在经济发展的过程中必然伴随着环境的损害，环境保护与经济发展的矛盾越来越尖锐，一方面经济发展将会过度消耗资源，对生态环境造成巨大压力，另一方面经济发展水平越高，将会有更充实的资金来发展绿色经济，反馈给生态环境一些利好产品，经济发展对生态环境的空间效应研究至关重要；随着城镇化进程的推进，更多的人涌入城市给城市生态环境造成更大的压力，同时城镇化推进过程中应运而生的城市建设、道路疏通等基础设施会增强，可以提高环境治理的能力；我们用人均教育年限来衡量公民素质，公民素质的增强，一方面体现在整个社会公民环保意识的增强，环境破坏行为的减少，另一方面，高素质人才将会为环保设备的研发和生产提供丰富的智力支持，进而有助于改善生态环境。

首先进行非空间效应的OLS面板模型估计，并进行LM检验，LM_lag和LM_Error统计量分别在1%、5%的显著性水平下拒绝原假设（表7），说明我国生态环境质量存在空间相关性。通过Hausman检验确定随机效应模型效果优于固定效应模型，我们构建了随机效应的空间杜宾模型（SDM）来估计上述因素对生态环境质量的影响。建立SDM模型如下：

其中，Wij为空间权重矩阵，估计SDM模型参数（表8）。

表7　相关拉格朗日乘子检验与稳健拉格朗日乘子检验

由表8的空间滞后和空间误差两个Wald统计量检验结果知，两者均通过了1%的显著性水平，说明SDM不能简化为SAR模型或者SEM模型。(www.xing528.com)

表8　空间杜宾模型估计结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平显著。

由估计结果可以看出，空间滞后被解释变量的系数为0.3967，且在5%的显著性水平显著，表明生态环境质量存在空间溢出效应，某个省份生态环境质量的优化会对邻近省份产生积极的空间扩散效应。