在空间计量经济学中，选择模型（SEM vs SAR 或 SDM）通常基于一系列统计检验的结果，包括LM检验和LR检验。从你提供的结果来看：

1. **关于LM检验**：Robust LM-Lag的p-value为0.011，在1%显著性水平下不显著但在5%显著性水平下显著。这表明存在空间滞后效应（Spatial Lag），指向SEM模型的选择。然而，通常我们选择更为严格的显著性水平以减少假阳性结果的风险，即在本例中考虑1%的显著性水平。但是，考虑到Robust LM-Lag接近于1%显著性的边界值，实际应用中可能需要权衡研究背景和目的来决定采用的显著性阈值。

2. **关于LR检验**：你提到LR检验表明SDM模型不能简化为SEM或SAR模型（即p-value=0的情况），这暗示着原始的SDM结构包含的信息是独特的，不能通过其他两个模型完整地捕捉到。这意味着在数据中可能存在空间误差效应和/或直接的空间交互作用。

根据这些结果，**推荐步骤如下**：

- 首先，LM检验指向SEM模型作为初步选择。
- 然而，LR检验强调SDM模型的重要性，暗示它包含了不能被其他两种模型完全解释的信息。

因此，在这种情况下，考虑到你的数据和研究问题的复杂性，**可能更倾向于使用SDM模型**。这是因为SDM不仅可以处理空间滞后效应（与SEM模型相同），还可以同时考虑直接的空间交互作用，这在你的情况下似乎是必要的。

请注意，最终的选择还应基于理论假设、数据特性以及研究的具体目标。在实际应用中，可能还需要通过其他诊断检验或模型比较标准来辅助决策，如AIC、BIC等信息准则。

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