空间滞后模型结果解读
财政支出的相互作用_空间面板数据模型分析
2009年5月总152期 第3期山 东 经 济SHANDONG ECONOMY M ay.,2009G en.152 N o.3 [作者简介]解垩(1971- ),男,山东临清人,山东大学经济学院博士生、统计师。
主要研究方向:财政学研究。
财政支出的相互作用:空间面板数据模型分析解 垩 王晓峰(山东大学经济学院,山东济南 250100;中国人民银行兰州市中心支行,甘肃兰州 730000) [摘 要] 采用空间统计指标计算并描述了我国省际财政支出的空间相关性,并通过空间权重矩阵和经济空间权重矩阵的空间面板数据模型研究1997-2004年我国地方财政支出的水平作用。
结果显示:财政支出有显著的空间外溢性;无论使用地理权重还是经济权重,都表明地方财政支出存在“模仿”行为,当相邻地区的财政支出增加时,本地的财政支出也相应增加。
在纳入空间因素的前提下,影响财政支出的还有人口密度、中央补助、年龄结构及税收等因素。
[关键词] 财政支出;空间溢出;空间面板数据模型[中图分类号]F22 [文献标识码]A [文章编号]1000-971X (2009)03-0102-06 一、引言和文献回顾近年来,财政支出在空间上表现出的相互作用受到公共经济学研究者的关注。
有三类理论模型对地方财政支出的空间相互作用进行了解释:财政支出溢出、T iebout (1956)模型(即税收竞争模型)和标尺竞争模型。
第一种模型认为本地的公共服务支出可能给相邻地区带来或正或负的外部性,说明财政支出存在空间外溢性。
第二种模型假设地方政府通过对流动要素征税为公共品筹资,因为税基增减并不仅仅依赖本地的税率还和其他地区的税率有关,所以产生了政府间的策略作用(Wildasin ,1986),如果当地的税率高于相邻地区,流动要素所有者就会“用足投票”迁徙到低税率的地区,当地方政府为吸引更多流动要素为公共品筹资时,就不可避免的出现税收竞争,某一地方政府对其他地方政府反映函数的斜率具有非零特征,税收竞争的纳什均衡往往使所有地方的税率低于最优化水平,过度的税收竞争还可能导致公共品的供给不足(Oates ,1972)。
基于空间面板计量经济模型实证分析
基于空间面板计量经济模型实证分析空间面板计量经济模型实证分析引言：空间面板计量经济模型是一种用于研究空间相关性和空间溢出效应的经济计量模型。
它将传统的面板数据分析与空间分析相结合，通过考虑地理位置的空间依赖性，可以更准确地评估经济变量之间的关系。
本文将基于空间面板计量经济模型，对一组实证数据进行分析，以探讨其应用和研究意义。
方法：在空间面板计量经济模型中，我们通常使用空间滞后模型（Spatial Lag Model）或空间误差模型（Spatial Error Model）来描述空间相关性和空间溢出效应。
其中，空间滞后模型假设经济变量受到自身和周围地区变量的影响，而空间误差模型则假设经济变量受到空间误差项的影响。
首先，我们需要构建一个空间权重矩阵来衡量地理位置之间的空间相关性。
常见的空间权重矩阵包括邻近矩阵、距离矩阵和辐射矩阵等。
然后，我们可以使用最小二乘法（Ordinary Least Squares）或极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation）对模型进行参数估计。
最后，通过计算模型的拟合度和显著性检验来评估模型的有效性和可靠性。
实证分析：以中国城市经济增长为例，我们选取2000年至2020年的面板数据，包括了中国各个城市的经济增长率、人口、投资和财政支出等变量。
我们将空间面板计量经济模型应用于这些数据，以探讨城市经济增长之间的空间相关性和空间溢出效应。
首先，我们构建了一个邻近矩阵来衡量城市之间的空间相关性。
然后，我们分别使用空间滞后模型和空间误差模型对经济增长率进行分析。
在估计过程中，我们考虑了城市的人口、投资和财政支出等因素，并对模型进行了显著性检验和拟合度分析。
实证结果显示，城市之间的经济增长率存在显著的空间相关性和空间溢出效应。
空间滞后模型和空间误差模型均表明，城市的经济增长率受到自身和周围地区经济增长率的影响。
同时，人口、投资和财政支出等变量也对经济增长率产生了显著影响。
利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型
利用geoda计算空间误差模型和空间滞后模型步骤1计算空间权重矩阵步骤2比较LMerror、robusterror LMlag robustlag的值，决定模型的类型。
步骤3利用模型得出结果。
1打开geoda2打开shp文件file-new project from –shp注意英文路径3打开结果如图所示4计算权重文件tools-weights-creatID变量选择一个唯一值，一般选择ID。
1.rook：表示共边为邻接；【与arcgis中的Polygoncontiguity(edges only)对应】2.queen：表示共边或共点为邻接；【与arcgis中的Polygon contiguity(edgesand corners)对应】基于距离（Distance）关系的空间权重1.threshold：表示既定距离下的相关，一般软件有默认一个最小值，但可视实际情况调整（一般应大于最小值）；【arcgis中的inverse distance/fixed distance 都要设置threshold距离】2.K-nearest：表示指定某个多边形周围的多边形个数（K=3,4,5,6...）。
【与arcgis中的K-nearest neighbors对应】这里选择rook创建完毕5计算三种模型及诊断结果Methods-regression -选择因变量和自变量，勾选weights file，选择刚刚创建的权重文件。
Methods选择classic，勾选点击run。
注意看报告。
PROB值越小表示通过R检验，表示精度较好。
Value表示其值的大小。
首先比较LMlag和LMerror的大小，二者都比较显著，均可进行分析；若二者都不显著，则比较ROBUSTlag和robusterror，选择较大值的模型。
6选择恰当的模型进行分析Methods-regression-,选取自变量和因变量，选择空间权重矩阵，选择模型spatial error or spatial lag，点击run即可。
现代地理学中的数学方法 (9)
果d等于所研究空间任意两点间的最大距离，则全域
和局域两个模型将相等，反之则相反。 若 趋于无穷大，任意两点的权重将趋于1，则 被估计的参数变成一致时，GWR就等于以OLS估计 的经典线性回归；反之，当带宽变得很小时，参数 估计将更加依赖于邻近的观测值。
三、应用实例：研发与创新的空间计量模型
为检验研发与创新的空间效应，建立双对数线性的 知识生产函数模型如下：
型最好。
二、地理加权回归模型
当用横截面数据建立计量经济模型时，由于这种 数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，
使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可
能是不同的。 假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的 差异可能更加符合现实，空间变系数回归模型中的地 理加权回归模型（GWR）是一种解决这种问题的有 效方法。
ˆ ˆ ˆ ，极大对数似然函数 ， ˆ 0 L
2 2 ˆ ˆX ˆ ˆ ˆWy ˆ ˆ LogL n / 2ln2 n / 2ln ln I W 1 / 2 y Wy X y
如果SLM模型设定正确，那么解释变量在重复抽样过程
5.274 2
4.606 2 3.555 6 3.687 0 2.669 1 4.076 3 3.675 1 3.464 4 4.529 7 4.117 3 3.760 8 3.481 5
40.245 4
39.411 0 39.331 9 37.633 9 45.371 4 41.098 4 43.579 1 48.486 9 31.271 9 34.583 4 29.165 1 32.013 0
模型实证分析所用的数据样本，包括了中国大陆
空间杜宾模型wx系数为负
空间杜宾模型wx系数为负
空间杜宾模型WX系数为负，表示自变量的空间滞后项对被解释变量产生了负向影响。
具体来说，这意味着一个地区的自变量值与相邻地区的自变量值之间存在负相关关系，即一个地区的自变量增加会导致相邻地区的被解释变量减少。
这可能是因为相邻地区之间的竞争关系、资源争夺或其他相互作用导致的。
需要注意的是，空间杜宾模型WX系数为负的情况并不常见，因为通常情况下，相邻地区之间的自变量会相互促进或相互影响，导致正相关关系。
因此，当出现系数为负的情况时，需要进一步分析其背后的原因和机制，以更好地理解相邻地区之间的空间相互作用和影响。
同时，也需要考虑其他因素的影响，如时间滞后效应、政策因素等，以更全面地解释被解释变量的变化。
【word】中国区域间技术溢出效应研究——基于空间滞后模型的实证分析
中国区域间技术溢出效应研究——基于空间滞后模型的实证分析第13卷第6期2011年11月科技与管理Science—TechnologyandManagementV0I.13No.6Nov.,2011文章编号:1008—7133(2011)06—0007—06中国区域间技术溢出效应研究基于空间滞后模型的实证分析董琨.张德功(大连理工大学经济学院,辽宁大连116024)摘要:通过建立空间滞后模型分析空间交互作用对区域生产率的影响,并将研发投入分为内部研发支出和技术引进支出,检验空间交互作用和研发投入2个部分对区域技术进步的作用.采用1996--2009年分地区大中型工业企业数据进行实证检验,结果表明区域间技术进步,技术效率和规模效率都存在空间溢出效应;内部研发支出抑制技术效率的提升,而对技术进步和规模效率存在着正向的影响;技术引进支出对技术进步和技术效率存在正向的影响,对规模效率的影响不显着.关键词:空间溢出;区域劳动生产率;空间滞后模型;空间自相关中图分类号:F062.9文献标志码:A Studyoftechnologyspillovers betweenChina’SRegions: experimeutalanalysisbasedonspaticallagmodelDONGKun,ZHANGDe-gong(SchoolofEconomics,DalianUniversityofTechnology,Dalian116024,Chi na)Abstract:Inthispaper,spatiallagmodelisbuilttoanalyzetheimpactofspacein teractiontoregionalproductivity.R&DinvestmentisdividedintointernalR&Dexpendituresandtec hnologytransferexpenditurestotesttheroleof spaceinteractionandR&Dinvestmentonregionaltechnologyprogress. Thedataofmedium—sizedindustrial enterprisesincludingbetween1996and2009atallregionsofChinaareutilize dtodoempiricaltest.Theresultsshow thattheregionalspacespilloverseffectsoftechnicalefficiencyaswellastechn ologyprogressandscaleefficiencydoexist.TechnicalefficiencyisinhibitedbyinternalR&Dexpenditures,w hileinternalR&Dexpendituresimprove technologyprogressandscaleefficiency.Technologytransferexpenditurespromotetheleveloftechnologyprogress andscaleefficiencyanddonotsignificantlyaffectscaleefficiency. Keywords:regionallaborproductivity;spatialspillovers;spatiallagmodel;s patialautocorrelation内生增长理论认为,内生的技术进步是保证经济持续增长的决定因素,为保证经济增长势必要求技术水平的不断提高.就一国家而言,技术进步不仅仅来源于本国的研发,创新活动,他国的技术溢出作用同样影响本国的技术进步,这种跨国技术溢出效应主要收稿日期:2011-09—15基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DUT11RW404)作者简介:董琨(198o__),男,讲师,博士;张德功(1987一),男,硕士研究生.由先进国家对本国的技术投资和本国引进他国先进技术等途径进行传播.Caves等对跨国技术溢出的研究奠定了跨国技术溢出效应研究的基础,并且证明正向技术溢出效应的存在.虽然跨国技术溢出效应可以通过贸易的方式对东道国的技术进步产生促进作用,但是杨亚平等对产业间和产业内技术溢出的对比研究表明,产业间和产业内的技术溢出都对技术进步存在积极地推动作用.与之相对,在Keller,ALuigi等捌认为地理距离是影响技术溢出效应的主要因素,并且发现溢出效应随着地理距离的延长而衰减.然而,8科技与管理第13卷Glaeser,Kohlhase等b的相关研究中,认为以经纬位置差距衡量的地理距离对技术溢出的影响会随时代的前进而逐渐减小.在对技术溢出吸收能力的研究中,研究者发现不仅地理位置差距对技术溢出产生影响,人力资本,公共基础设施,政策差异都对技术溢出存在影响,其中人力资本是一个决定性因素.Schiff和Wang等对跨国技术溢出吸收能力的研究中,证明人力资本在吸收技术溢出中发挥关键的作用,徐盈之等_5对产业问技术溢出的研究,同样证明了人力资本的作用.除了以上的影响因素外,以Hansenl为代表的研究者发现社会距离对技术溢出的重要作用,社会距离较近会促进技术溢出.通过上述研究发现,影响技术溢出的因素的差异都来自于区域之间,不同的行政区域之间人力资本, 公共设施,地理距离,政策和社会网络表现出不同的差异,而这种空间差距对技术溢出的影响作用却少有人研究,尤其是相邻空间区域间的交互作用更少受到关注.在对不同经济区域经济增长的研究中,这种相邻行政区之间的技术溢出作用不容忽略,他是影响区域间产业集聚的关键因素,对形成产业集群,提升经济区域整体的经济增长发挥着至关重要的作用.因此,通过建立空间计量模型,检验在技术溢出过程中, 空间区域间的交互作用.同时,为避免相关研究方法中的缺陷对检验结果的影响,对其进行适当的改进, 以得到更加可靠的结论.1理论基础及模型构建1.1理论基础内生增长理论强调技术进步在经济增长的重要作用,同时以Arrow和Romer等为首的内生经济增长理论研究者发现创新,研发活动的溢出效应,并且说明了由于创新,研发活动的溢出效应对经济增长发挥着重要作用.随着经济全球化的发展,为了获得更多的经济利润,国际间产业转移促进了跨国公司的发展,Coe和Helpman等对跨国公司的研究发现跨国公司促进了国际间的技术溢出作用.对国际间技术溢出的深入研究中发现,空间距离在技术溢出的过程中也会影响到技术溢出水平,但是空间距离对技术溢出水平的影响在逐渐减小.研究者们认为由于通信等基础设施的发展,使得知识的交流速度加快,距离等的影响会因互联网等信息技术的发展而减小.虽然距离对国际间的技术溢出的影响在逐渐减小,但是对于一国内部各个区域间的技术溢出的影响却不容忽视.对一国内部各个地区而言,地理距离对知识溢出的影响可以忽略,但是由于区域的行政管理的影响,地理边界代表着政策制度,人文社会因素,社交网络和人力资本等的不同,由于大多数对技术溢出的研究中指出人力资本在技术溢出中的重要作用,地理距离因素包含了人力资本因素,所以地理相邻性对技术溢出的影响不容忽视.同样,由于各个地区政策, 人力资本等因素的不同,技术水平同样存在差异,根据技术水平的差异和技术扩散的相关理论,地理相邻区域间存在着交互影响作用,这种交互影响作用就是技术的空间溢出.1.2空间溢出模型设定首先,对任意地区i构建研发溢出效应模型,借鉴Coe和Helpman对跨国技术溢出效应的研究,并且将研发投入分为国内各地区研发投入和国外对我国各地区的研发投入2个部分,通过国外对我国各地区的研发投入系数衡量国外对我国各地区的技术溢出的程度,所以i地区的技术溢出模型设定为ln7~o+13lInSC~+fl21n.s+u,(1)其中,ln为i地区t时期的全要素生产率的对数,lnS为i地区t时期的国内研发投入的研发资本存量的对数,lns为i地区t时期的国外对我国i 地区研发投入的资本存量的对数,‰为随机影响因素,卢表示地区的研发投入对生产率的影响程度,表示国外投资对i地区生产率的溢出程度.接下来,将空间交互作用引进模型,那么第i地区的含有空间溢出效应的模型为It,InTFP~=I3o+p~wo.1nlInSCa+/321nJs+,(2)』=】其中,P表示.地区对i地区的空间溢出效应的系数,n表示地区总数,ln为地区t时期的全要素生产率的对数,11)是反映地区是否相邻的系数,如果i地区和.地区相邻,则为1,不相邻为0,当时=0.由于地区相邻性不随时间的变化而改变,则时期t的n个地区回归方程构成一个线性方程组,由线性代数的相关知识将方程组改写为矩阵形式,时期t 系数W构成一个n×n的系数矩阵,由于线性方程组中待估参数太多,损失了模型的自由度,对参数的估计精确度产生不良影响,应用Ord提出的变换方式, 对由W构成的系数矩阵进行标准化后用w表示,将线性方程组表示为-~0+p’W?1sc,删+岛,(3)其中,7=(1n”,lnZ,…,ln,…,ln研),卢.,卢.,卢为系数,由于采用标准化后的权重矩阵W,P代表了地区间空间溢出效应的平均水平,5G=(InSCInS,…,InSC,…,lnS),sE=(InSFt,In.s,…,InS,…,ln5),(8”,,…,,…,).人力资本在吸收溢出效应过程中发挥着重要作第6期董琨等:中国区域间技术溢出效应研究——基于空间滞后模型的实证分析9用,Borensztein,Keller等的研究认为人力资本达到一定水平才能从国际技术溢出中吸收和消化技术溢出,并且随着人力资本存量的增加吸收技术溢出的能力逐渐增强.由于以上原因,将人力资本的影响引入模型,以人力资本结构的相似程度来衡量人力资本对区域问技术溢出的影响.胁(,)表示t时期i地区与i地区的人力资本相似系数,将人力资本结构相似系数加入式(3),则方程转换为如下形式=;0+19l?W胁.V.+1SC++,(4)其中,胁.w为矩阵的Hadamard乘积,表示胁和W对应元素的乘积构成的矩阵,P表示加入人力资本相似系数后空间溢出效应的平均水平.实际上,全要素生产率可以分解为技术进步指数,技术效率指数和规模效率指数,为了检验研发投入对全要素生产率各个组成部分的影响,将检验空间溢出效应的空间滞后模型分解为如下形式TE,=flo’WⅣ.W.lSC,+~2SE+E(模型1)TP,3o?W..lSC,+13~SE+e,(模型2)SE3o+p.W日oW.阳lSC,+/3:SE+e(模型3)其中,TE,表示所有地区t时期的技术效率指数构成的列向量,表示所有地区t时期的技术进步指数构成的列向量,SE表示所有地区t时期的规模效率指数构成的列向量.1.3全要素生产率测算与分解模型目前,大多数研究采用柯布道格拉斯生产函数估计全要素生产率,忽略了规模报酬变化对生产率的影响,Aigner等提出技术非效率的理论,说明生产不完全处在可能性边界上,所以当技术非效率存在时采用柯布道格拉斯生产函数对全要素生产率的估计存在偏差,他们提出了随机前沿生产函数解决技术非效率问题.ACharnes,WWCooper提出DEA方法估计全要素生产率,然而DEA方法无法设定生产函数的形式,生产函数的随意性使得研究的结论缺乏准确性, 同时忽略了随机因素对生产函数的影响.由于采用柯布道格拉斯生产函数估计全要素生产率,会忽略规模效率和技术非效率的影响,对全要素生产率的估计存在偏差.本文采用随机前沿生产函数来估计全要素生产率,以达到更为准确的目的.沿用Baten等对前沿生产函数的设定方法,采用包含技术进步的超越对数生产前沿面函数,设定超越对数生产前沿面的函数形式如下NNN/t=一n+1InY30+22∑∑nXInX+n+卢咖In+n=l厶n=lm=l12fl#lnX础+—+☆一”,n=l厶其中,lnl,表示i地区t时期的总产出,ln是第i地区t时期第n种要素投入的对数值,Ⅳ表示投入要素的类别总数,表示随机因素的影响,exp(～u)表示技术非效率水平.由于Battese和Coelli将技术非效率的形式设为截断式正态分布的形式,忽略了学习效应及技术引进对生产状态的影响,并且,由于不同地区的技术非效率水平存在差异,不同年份技术非效率程度可能不同,为了保证估计结果更可靠,本文采用Cuesta对技术非效率形式的设定,将技术非效率设定为如下形式uu=expC~(f—T/)J.对技术非效率形式进行上述设定后,进一步将全要素生产率分解为技术进步,技术效率和规模效率, 以便深入研究全要素生产率各个组成部分的空间相关性.由于本文利用面板数据进行分析,采用Orea的分解方法对全要素生产率的分解,具体形式如下E=Elexp(一M)/eJ,一p+)],fN1SEa=exp{∑[E(E一1)/E+E(一1)/既]ln(面)},一,.其中咂表示第i地区t时期的技术效率指数,表示第i地区t时期的技术进步指数,阳表示第i地区t时期的规模效率指数,和t分别代表2个相邻的时期.2实证检验及结论2.1变量选取及数据来源选用1996--2010年《中国科技统计年鉴》中的分地区大中型工业企业的数据,构成面板数据,进行计量检验.总产出数据选择各个地区大中型工业企业的产出数据,由于产出数据以当年价格计算,包含价格波动,采取赖明勇等对技术溢出研究的方法,用《中国城市统计年鉴》中各地区工业产品出厂价格指数分别进行平减,以获取各地区总产出以1996年为基期的实际产出.投入要素中,选择1995--2010年《中国科技统计年鉴》中的数据,由于各地区数据是当年年末的劳动力人数,不能反映整个时期的劳动力状况,沿用刘秉镰等对劳动力选取的方法,用1995--1996年的平均劳动力人数来表示劳动力的投入.由于《中国科技统计年鉴》给出了各个地区以当年价的计算的资本存量值,所以不用通过永续盘存法计算资本存量实际值.由于以当年价计算的数值包含价格波动,采用《中国10科技与管理第13卷城市统计年鉴》中各地区固定资产投资指数进行平减,为了保证产出和投入的一致性,同样平减为1996年为基期的实际值.统计年鉴中没有给出国外对我国的各地区的研发投人数据,采用《中国科技统计年鉴》中各地区技术引进支出的数据来代替,同时用内部研发经费支出表示国内各地区研发投入.由于统计年鉴中没有给出研发资本存量的数据,采用1996--2010年《中国科技统计年鉴》中内部研发经费支出和技术引进支出的数据,沿用Griliches的方法,计算内部研发经费支出和技术引进支出形成的研发资本存量.Griliches提出的关于基年研发资本存量的计算公式为SI~=R().其中S.为1996年的研发资本存量,为1996年的研发经费支出额,g为1996--2009年每年研发经费支出对数形式增长率的对数平均数,6为研发资本的折旧率,这里借鉴黄先海等的研究,将折旧率定为5%.其他年份的研发资本存量采用永续盘存法计算.计算公式为S=(1)5l+其中s为第￡年的研发资本存量,S”为第t-1期的研发资本存量,R为第t年的研发投资,6为折旧率.空间权重分为2个部分,其中衡量地区相邻性的权重矩阵定义为地区权重矩阵,其对应元素的取值, 采用Lesage的方法构建,相邻的地区权重取值为1, 不相邻地区为0,地区权重矩阵对角线上的元素取值为0.衡量人力资本相似程度的权重矩阵定义为人力资本相似系数矩阵,对权重矩阵中任意元素W等于i 地区人力资本结构与地区人力资本结构的比值.其中,人力资本结构为某一地区大中型工业企业研发人员数与劳动力总人数的比值,如i地区人力资本结构等于i地区大中型工业企业科技人员数除以i地区大中型工业企业就业人员总数.2.2对全要素生产率及其指数的估计运用平减后的总产出,资本存量数据和劳动力人数的数据,应用前文设定的超越对数前沿生产函数模型,使用Stata11进行回归,结果如表1所示.结果1给出了超越对数生产函数包含所有变量的回归结果, 其中劳动力的系数的检验统计量不能拒绝原假设,其系数为0,故去掉一个变量的回归结果中,选取似然函数值最大的回归结果如表l中的结果2.其中,由的统计量对应的P值远远小于0.05,拒绝原假设,说明运用随机前沿生产函数模型有效.运用表1中结果2的结论得到随机前沿面的回归结果,采用前文的分解方式得到相应的技术进步指数,技术效率指数和规模效率指数,由于数据量较大, 在文中不予以列出.表1超越对数生产函数回归结果2.3空间自相关检验空间溢出效应表现为空间的相关性,MoranI是检验空问自相关较为常见的方法.我们通过计算MoranI检验,wald检验,LM检验和lrmios检验的统计量分别检验3个模型是否存在空间自相关,运用空间计量Matlab软件包计算的检验结果,如表2所示. 其中,3个模型的MoranI值在1%的显着性水平下通过检验,并且wald检验,LM检验和lratios检验的统计量值都在1%的显着性水平下通过检验,所以3个模型都存在空间自相关.LMe~or是检验空间滞后模型的统计量,LMlag是检验空间滞后模型的统计量,由于LMlag大于LMe~or的统计量值,所以选择空间滞后模型是准确的.表2空间自相关检验结果检验方法LMlag236.89O.0OO35.560.000187.980.000LMe.or96.96O.00028.22O.00047.370.000 Walds】.9230.0031O2.320.O00106.23O.000lratios77.480.0o021.54O.0oO3ll35O.00OMoranI检验结果表明相邻地区间技术进步,技术效率和规模效率存在空间关联作用,并且,由Wald检验,LM检验和lratios检验的结论同样支持相邻地区间技术进步,技术效率和规模效率存在空间关联作用的存在,即区域劳动生产率存在空间自相关.2.4空间滞后模型回归结果由于采用面板数据,空间滞后模型也存在固定效应和随机效应的区别.运用Anselin构建的空间计量模型的Hausman检验统计量,检验模型随机效应是否适用.Hausman检验的原假设为存在空间的随机效第6期董琨等:中国区域间技术溢出效应研究——基于空间滞后模型的实证分析11应,如果得出的统计量大于临界值,则拒绝原假设,认为空间的随机效应模型不适用,而采用空间固定效应模型.通过空间计量Matlab软件包分别对3个模型进行Hausman检验,得到相应的统计量值和P值,如表3所示.表3Hausman检验结果变量模型1模型2模型3W统计量40.0920.67720.667p值O.ooo0.879O.000其中模型1和模型3的Hausman检验统计量值都大于临界值,相应的P值小于0.05,则在5%的显着性水平下拒绝原假设,选择固定效应模型.模型2的Hausman检验统计量值小于临界值,相应的P值大于0.05,则在5%的显着性水平下接受原假设,选择随机效应模型.由于模型1和模型3存在固定效应,而这种固定效应可能来IlF.问和时间两个方面,表现为空间和时间与解释变量之间可能存在相关性,所以空间滞后模型有3种形式,即包含时间固定效应的空间滞后模型,包含空间固定效应的空间滞后模型,包含空间和时间固定效应的空间滞后模型.利用分地区面板数据,分别进行空间滞后模型的四种形式进行回归,通过最大似然比进行检验,得到模型1和模型3和包含随机效应的模型2的检验结果,如表4所示.表4空间滞后模型回归结果InSC一0.0540.000InSC0.0370.005InSC0.1450.022 InS0.0140.000InS0.014O.048lnS0.1620.265P0.178O.000PO.0810.003PO.3510.000依据表4,模型1带有空间和时间固定效应的空间滞后模型各个系数在5%的显着性水平通过检验; 模型2包含随机效应的空间滞后模型各个系数同样在5%的显着性水平下通过检验;而模型3中,lns的系数没有通过检验,其他系数均在5%的显着性水平下通过检验.通过以上检验结果可以发现,模型1与模型3中均包含固定效应,模型2包含随机效应.模型中的空间固定效应表示由于经济因素的空间分布不同,各个省份对其他省份的溢出与各个省份的地理位置存在关联.通过前文的计量回归结果可以得到,技术效率和规模效率的空间滞后模型中存在空间固定效应,说明技术效率和规模效率的空间溢出效应存在省际差异,主要原因是各个省份间的人力资本构成的比例不同,不同的人力资本结构使得各个省份对技术溢出的吸收能力存在差异,所以不同省份对其他省份的空间溢出表现出各个省份地理空间分布与空间溢出差异的相互关联.同时,各个省份信息通讯等基础设施的差异,使得各个省份对其相邻省份的空问溢出存在差异;各个省份的政策直接影响到资本的不同行业取得资本的难易程度,不同省份相同行业的资本流动存在差异,也是产生空间固定效应的原因.由于政策变量, 公共基础设施数据获取困难,所以本文的计量检验没有加人这些因素.而技术进步的空间滞后模型的回归结果不存在空间固定效应,说明各个省份对其他省份的技术进步的空间溢出差异与各个省份的空间分布之间不存在关联作用,技术进步主要由研发活动而产生,知识资本存量是影响研发活动产出的主要因素, 由于知识具有公共物品的特性,所以空间知识溢出受到空间地理位置的影响较小,进而使得技术的空间溢出差异与空间地理位置不存在相关性,表现为随机效应.技术效率和规模效率模型存在时间固定效应,说明时期变化与技术效率和规模效率的变化存在相关性.对于企业来说,对一项新技术的利用,会随着时间的推移而日趋熟练,新技术的使用效率提升就会促进生产向技术的前沿效率趋近,从而表现出技术效率的逐渐进步与时间呈现相关关系.与之类似,随着企业的不断发展,劳动,资本等投入要素逐渐增加,使得企业的规模逐渐扩大,而由此产生的规模效应会逐渐扩大,从而表现出时间与规模效率变化的相关关系.内部研发经费支出对技术进步和规模效率存在正向的影响,而对技术效率存在负向的影响;技术引进支出对我国的技术效率和技术进步存在正向的影响,对规模效率的影响不显着.内部研发经费支出增加了企业研发资本存量,研发资本存量的增加提高了创新研发活动的产出率,生产工艺的创新产出率提高,使得技术水平的提升加快,从而内部研发经费支出对技术水平存在正向影响.由于企业为了持续生存而采取新产品策略,使得企业不断地生产新产品,而由于生产新产品需要新技术,对新技术的完全掌握需要时间,新产品种类越多适应生产新产品的时间越短,使得新的生产技术利用效率降低,技术效率会随着新技术的逐渐增加而呈现下降的趋势,产生内部研发经费支出与技术效率的负向关联.同时,更多新产品的生产活动使得企业的生产规模逐渐扩大,进而产生规模效应,内部研发经费支出促进了规模效率.而技术进步来源于技术创新,技术创新需要研发资本与人力资本的积累,内部研发经费支出与技术引进支出都使得研发资本存量增加,故技术创新的水平会提升,存在对技术进步的正向的影响.引进他国的先进技术可以提高我国现有的技术水平,由于引进技术的12科技与管理第13卷同时对于技术的运用方式一并引进,从而使得对技术的利用效率提高,同时对引进技术的模仿学习和对其他国家生产模式的模仿学习,对新技术的掌握水平也随之提高,从而技术利用效率提高表现为技术引进支出对技术效率的正向影响.由于引进的先进技术的支出份额在研发投入中所占的比重较小,对企业生产规模的影响较小,所以表现为技术引进支出对规模效率的影响不显着.以上计量检验是利用人力资本相似系数矩阵和地区权重矩阵的Hadamard乘积计算的,然而为了考察人力资本对空间溢出效应的影响,接下来只用地区权重矩阵进行计量检验,回归结果,如表5所示.表5地区权重的回归结果lnSG一0.0010.000InSC0.0280.007lnSC0.1380.025 lnSF,0.0040.000In50.0140.040ln50.1580.261P0.149O.019P0.1150.001P0.3750.000依据表5,模型1带有空间和时间固定效应的空间滞后模型各个系数在5%的显着性水平通过检验; 模型2包含随机效应的空间滞后模型各个系数同样在5%的显着性水平下通过检验;而模型3中,Ins的系数没有通过检验,其他系数均在5%的显着性水平下通过检验.通过包含和不包含人力资本相似系数矩阵的两种权重的回归结果可以看出,引入人力资本相似系数使得内部研发支出和技术引进指出的系数都变大,所以人力资本促进了研发投入对技术进步,技术效率和规模效率的影响.空间溢出效应的存在使得研发投入的溢出效应扩大化,国外对我国的技术溢出会由于空间溢出的影响而扩大,对我国区域的技术水平的提升。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
第九章 滞后模型
第九章 滞后变量回归模型回归分析经常遇到时间序列资料，如果在回归模型中不仅含有解释变量X 的当前值而且含有X 的滞后值，它就称为分布滞后模型(Distributed-Lag Model)，如t t t t t X X X Y εβββα++++=--221100（9.0.1）就是一个分布滞后模型。
如果模型中包含一个或若干个因变量的滞后值，它就称为自回归模型(Autoregressive Model)，如t t t t Y X Y εγβα+++=-1（9.0.2）就是一个自回归模型。
分布滞后模型与自回归模型都属于滞后变量回归模型，它在经济领域有广泛的应用。
一个当前的经济指针，经常受到过去某些经济指针(包括自身的)影响，这是件很常见很容易理解的事情。
我们在处理这一类问题时要考虑下列问题：1．经济分析中滞后起什么作用? 2．滞后的原因是什么?3．在实证分析中对滞后有没有什么理论判别方法?4．自回归与分布滞后有什么关系?能否从一个导出另一个? 5．滞后变量模型中有哪一些统计问题?6．变量之间的滞后是否意味着灾难?如果是，如何度量它? 这些问题有些是不能给出精确定义或精确解答的，只可体会其意思。
我们以下主要是从经济模型的数学形式来展开讨论。
第一节 模型概念：消费滞后、通胀滞后与存款创生实际经济活动中，因变量Y 经常是与经济自变量的过去值有关，而与当前值有关反而少一些。
为了具体说明这种滞后关系，我们看一些实例。
1．消费滞后假如一个消费者从今年起每年工资增加2000元，并将持续一段时间。
他的消费行为将受到怎样的影响呢?一般来说，他不会把当年增加的收入全部花光。
很可能是，他把每增加的2000元当年花掉800元，第二年花掉600元，第三年花掉400元，余下的永久储蓄起来。
这样到第三年，他的消费增加额将是1800元。
这样的消费函数写下就是t t t t t X X X C Y ε++++=--212.03.04.0（9.1.1）这里Y 是消费开支，C 是常数，X 是收入。
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空间滞后模型结果解读
空间滞后模型结果解读：
空间滞后模型是一种用于描述空间相关性和影响的统计模型。
通过该模型，我
们可以研究空间内因素对变量的影响，并进一步了解这些影响的空间分布特征。
在分析空间滞后模型结果时，我们需要关注以下几个要点：
1. 变量影响解释：首先，我们需要查看模型的回归系数和对应的显著性水平。
显著的系数表示该变量对因变量的影响是具有统计学意义的。
同时，正负系数可以告诉我们该变量的影响是正向还是负向的。
2. 空间相关性：空间滞后模型考虑到了空间相关性，因此我们需要关注模型中
的空间权重矩阵。
这个矩阵告诉我们待解释变量与其他空间单元的相关性强弱程度。
重要的是检查权重矩阵是否符合我们对变量空间相关性的理论预期。
3. 空间驱动力：我们还可以利用空间滞后模型的结果来探索空间的驱动因素。
通过分析模型的空间影响关系图，我们可以看到哪些区域对其他区域的影响较大，这对于研究和了解区域发展和相互作用至关重要。
4. 模型评估：最后，我们需要对模型进行评估。
评估方法可以包括常见的统计
指标，如决定系数（R-squared）、均方根误差（RMSE）等。
这些指标可以帮助我
们判断模型的拟合程度和预测准确性。
综上所述，空间滞后模型提供了一种研究空间相关性和影响的方法。
通过解读
模型结果，我们可以深入了解空间变量之间的关系，并提供政策制定和规划决策的参考依据。