4.6空间计量模型的估计

4.6.1空间滞后及空间误差模型

空间滞后模型主要是用于研究被解释变量的空间溢出效应，又称为空间自回归模型（SAR）。作为扩展，我们在(1)式的基础上进一步引入全要素生产率的空间滞后项WLn(tfp)得到SLM模型：

            (15)

其中W表示空间权重矩阵，WLn(tfp)表示空间滞后因变量，β9为空间回归系数,反映了物流业TFP的空间相关效应，即相邻区域的物流业TFP对本地区物流业TFP的影响。

空间误差模型主要用于度量相邻地区因变量的误差冲击对本地区因变量的影响。随机干扰项之间存在空间自相关说明自变量和因变量之间存在非线性关系，每个位置上的随机干扰项是所有其它位置上的随机干扰项的函数，且遵循空间自回归过程。作为扩展，我们在(1)式的基础上进一步引入误差项的空间滞后项Wε得到SEM模型,

         (16)

μ是区域内正态分布的随机扰动项，ε是随机误差项，假设μ和ε独立同分布且互不相关。

空间误差模型也被称为空间自相关模型，与时间序列中的序列相关问题相似。空间误差模型的空间影响具有高阶效应，即某一个截面个体发生的冲击会具有较长的时间延续性并且是衰减地传递到相邻截面个体。空间滞后及空间误差模型的估计结果如表10所示。

    空间滞后模型和空间误差模型的估计结果与普通面板模型相似，同样是城市化、市场化和交通基础设施的影响不显著，产业结构，经济发展水平、对外开放程度和ZF干预度对物流产业效率具有显著的促进作用，而产业结构和城市化对物流产业效率具有显著的抑制作用。同时，空间滞后模型中的因变量空间滞后项显著为负，说明一个地区物流业TFP的提高会抑制周边地区物流业TFP的提高。空间误差模型中的误差项的空间滞后项显著为负，说明模型因变量以外的其它因素也会对邻近地区的物流业TFP造成负向影响。空间滞后模型的拟合度31.44%，空间误差模型的拟合度为23.13%，都相对普通面板模型有了显著提高。

4.6.2空间杜宾模型

由于空间滞后项和空间误差项都显著，二者可能同时存在，作为扩展，我们在(1)式的基础上进一步引入全要素生产率的空间滞后项WLn(tfp)和影响因素的空间滞后项WLn(x)得到SDM模型：

(17)

空间杜宾模型估计结果如表11所示，对SDM模型的检验结果如表12所示。

表11 面板数据空间杜宾模型估计结果

根据wald统计量和LR统计量检验sdm模型是否能简化为空间滞后模型和空间误差模型，LR检验和Wald检验均显著，拒绝ρ=0和γ+ρβ=0的原假设，故选用空间杜宾模型。

模型(1)使用的空间权重矩阵是邻近矩阵，模型(2)使用的空间权重矩阵是反距离权重矩阵，模型（3）使用的是经济距离嵌套矩阵，模型(2)的拟合度是0.48，模型(1)的拟合度是0.41，模型（3）拟合度是0.39，邻近矩阵是仅考虑相邻地区的影响，但反距离权重矩阵不仅仅考虑了相邻地区的影响，而是将空间溢出效应纳入到一个更为广阔的空间，因此采用反距离权重矩阵的模型拟合度更高。嵌套矩阵的拟合度只有0.39，与预期的情况有些误差，说明物流业TFP的空间效应与地区经济水平关系不大，而更可能仅受距离的影响，通过实证结果可以发现，复杂的矩阵不一定最适合，因此本文其它地方使用的空间权重矩阵均默认为反距离权重矩阵。SDM模型的拟合度相对普通面板模型有着大幅提高，这说明以往研究中经常忽视的区域外部性对物流业全要素生产率有着重要的影响。

W*dep.var.的回归系数ρ为负，说明物流业TFP呈现出明显的空间竞争效应，邻近地区物流业TFP增长对本地区物流业TFP的提高产生负向溢出，与马越越(2016)[44]的研究结果相似。

4.6.3空间溢出效应

由于SDM模型中同时加入了自变量和因变量的空间滞后项，其影响因素边际效应不能被直接反映，估计值也不能准确衡量出自变量对因变量的直接影响。模型(1)中只有经济发展水平(Ed）有显著的空间溢出效应，而模型(2)中影响因素的空间溢出效应大多显著，说明使用模型(2)效果更好，为了检验各解释变量的空间溢出效应是否真实存在，本文以模型(2)为例，利用偏微分方程进一步考察其直接效应、间接效应以及总效应，结果如表13所示。

勒沙杰和佩斯(2009)将直接效应定义为∂yi/∂xir，即被解释变量受到来自本地区观测值的影响。工业化、经济发展、开放度和ZF干预度具有显著的正向直接效应，效应值分别为0.4705、0.6269、0.0809、0.2892，其中经济发展水平的影响作用最强，产业结构和ZF干预的影响作用其次。城市化的直接效应为-0.8656，可能是由于过度城镇化带来挤出效应，造成拥挤等问题而不利于物流业发展。

勒沙杰和佩斯(2009)将间接效应定义为∂yi/∂xjr，即被解释变量受到其它地区观测值的影响。其中经济发展水平和对外开放程度有显著的正向间接效应，分别为0.7874和0.2131，说明一个地区经济发展水平的提高和对外开放引进的先进的技术及管理经验，也会促进周边地区的物流业TFP的提高；而城市化和ZF干预有显著的负向间接效应，分别为-2.2008和-0.309。ZF干预对本地地物流业发展有显著的拉动作用，而对周边地区有负向的空间溢出效应，说明ZF对本地物流业的财政支持提升了本地物流业的相对竞争优势，吸引了周边地区的生产要素和经济资源而形成集聚效应。

从空间溢出的总效应来看，经济发展水平、工业化、交通基础设施和对外开放水平会显著促进物流业TFP的提高，其中经济发展水平的促进作用最强，效应值为1.4143，工业化、交通基础设施和对外开放水平的促进作用依次递减，分别为0.7686、0.4503、0.294。可见经济发展水平提高带来的物流需求的扩大而形成的规模效应是现阶段我国物流业发展的根本动力。人力资本、市场化的影响均不显著，说明我国物流业对人才要求较高的专业化服务、一体化服务需求仍较低，物流业中高级人才缺乏，从业人员的平均工资较低，缺乏专业的理论知识和熟练的实践技能，这也是我国物流业发展面临的困境。市场化在我国物流业发展中的作用较弱，ZF干预对本地物流业的发展有显著的促进作用，而对周边地区有显著的负面影响，表明ZF相对市场对物流业的影响程度更大。ZF在物流业发展的战略中担当着关键的角色，一定程度的ZF干预、地方保护主义有利于当地的物流业发展，但从空间溢出的总效应和长远来看，并不能得出ZF干预能促进物流业发展的结论。