基准模型的构建是空间面板分析的基础。依据农民工资性收入影响因素经济学原理与现状，参考现有文献，本章选取人口城镇化率、路网密度、非农就业比重、非农产值比重作为解释变量，有两个原因。第一，增加农民工资性收入的因素当然和人口城镇化有关，但如果没有路网密度的改善、非农产业的发展和非农就业的改善，那么农民的工资性的提高将没有依托。换句话说，如果没有相关产业、就业的支撑，单纯的人口城镇化导致的可能仅仅是住在城里的农村人，导致贫民窟和严重的就业问题。到时候，已经进城的人也会因为城里就业难打而返乡；第二，上述变量采取的都是相对数值。原因是我们的被解释变量工资性比重也是一个相对的量纲。如果解释变量采取绝对数值不仅仅导致异方差。而且导致回归结果将严重偏离。基于上述考虑构建基准模型。

（1）基准模型

i表示截面维，i＝1，2，3，…，31；t表示时间维，t＝1，2，3，…，12；yit表示被解释变量在第i个截面单元第t时期的农民工资性收入比重；xit是k维行向量，表示k个解释变量在第i个截面单元第t时期的观测值，β是k维列向量，表示相应解释变量的系数；其中，x1为人口城镇化率（%）、x2为路网密度（km／km2）、x3为非农就业比重（%）、x4为非农产值比重（%），β1、β2、β3、β4分别为待估的系数列向量。εit是标准误差项，表示未观测到的影响因变量的其他因素。ui为反映个体差异的变量，表示省区市的固定效应，θt表示时间效应。

（2）空间滞后模型（SLM）。由于中国省域农民工资性收入的较大差距和大批农民流动打工的事实，农民工资性收入在空间上存在一定的相关性，可以通过加入因变量的空间滞后因子进行分析，空间滞后模型的基本结构如下：

式中：μi表示空间固定效应，其控制了所有空间固定且不随时间变化的变量；θt则表示时间固定效应，其控制了所有时间固定且不随空间变化的变量；wij是空间权重矩阵W中的一个元素。(www.daowen.com)

（3）空间误差模型（SEM）。在模型设定过程中，很可能会遗漏一些与农民工工资性收入有关的变量，而这些变量存在空间自相关性，同时区域间可能存在随机误差冲击空间溢出效应。因此，在某些情况下忽略误差的空间自相关性也会造成模型设定的偏误。

式中：Φit表示空间自相关误差项；λ表示误差项的空间自相关系数。

在上述基准模型的基础上，按照空间计量的分析基本步骤、检验标准及分析方法，进一步进行模型估计与检验。