（一）交互模型与空间自相关模型的统一方式

交互模型意味着i地和j地之间元素的可能运动，关注地方之间的流量，在空间自相关模型中i地和j地之间的联系是从具有相同或不同特性的意义来讲的，但这两类模型可由统一的空间模型来描述。Getis（1991，2010）将两种模型整合成一组，使得用一般的方式进一步发展空间模型：Tij＝f（Vi，Uj，Sij），其中，Tij是i和j之间的相互作用（有形或无形的），Vi和Uj分别代表始发地和目的地属性，Sij表示分离的属性向量。空间相互作用类模型是空间自相关模型的一个特例。为了增强这种联系Getis（1991）用Hubert等（1981）的跨产品统计将两类模型统一起来，将空间自相关统计量（Moran I，Geary C）作为衡量空间互动的方法。在模型中主要的区别是，系数ρ是涉及Y本身空间依赖性的一个参数，而Moran I是一个确定的值，代表变量Y的空间自相关特征。事实上经过推算，Moran I和ρ两者都是协方差，可解释空间自相关或测量空间互动，关于ρ将在后续章节中进行分析。根据Brueckner（2003）对政府间战略互动实证研究的理论模型分类，尽管机制存在差异，两个模型最终得到相同的反应函数。相应地，可以用溢出模型和资源流框架进行探索和对空间依赖性的基本行为进行分类。

（二）空间计量模型包括可分离模型和不可分离模型，后者可经过一系列变换可换为前者，故本书仅选择可分离模型（即空间和时间成分之间没有相互作用）进行分析，最终确定基本计量估计一般回归模型：

其中，前三个制度变量正好对应三个部门模型，其中K代表私人部门，EX代表政府部门，FDI代表国外部门。at和ai分别代表时间和地区的固定项或随机项。下标i表示观察单位（如个人、地区），下标t表示观察涉及的周期（年）。通过固定效应估计来控制横截面的异质性，常数项α包含下标i，估计一组等于0或1的虚拟变量，以确定横截面单位的时间不变特征，虚拟变量个数等于地区个数。每个变量代表一个地区，虚拟变量值等于1代表该地区的观察结果，等于0代表其他地区的观测。虚拟变量控制大小、地理位置和时间不变这些情况，即控制因变量在各单位水平之间的差异。本书估计结果反映地区间和地区内部的变化。鉴于制度缓慢改变的假设，很自然假设横截面的变化占主导地位。然而，数据跨越一段剧烈的制度变革期，特别是在转型国家。相当一部分地区确实在这短短的时间内经历了制度的大变革。因此，检验空间效应是否随横截面和随时间变化。结果显示空间滞后的结果稳定，只是添加显著性变量时提高增加其显著性，添加非显著性变量时削弱其显著性，表明添加变量的主要作用是精密变化。采用固定效应模型来减少不可测量的个体特征，可能导致对近邻效应所产生的潜在偏差。

（三）本书最终结果采用空间滞后模型，但在模型确定时需要区分误差模型以及SDM模型中涉及的误差项。(www.daowen.com)

在“制度知识”溢出模型中，近邻地区制度变量的系数衡量溢出强度。因变量空间滞后项通过因变量间的空间相关来捕捉区域知识溢出，也可以用误差项的空间相关来捕捉区域知识溢出。地区间制度发展的溢出效应通过空间滞后因变量作为解释变量获得。在公式中，空间滞后是邻近地区间制度层面的加权平均。因此，每个地区制度的发展反映出邻近地区的制度发展：空间滞后是内生的。还可能发生一个地区的随机冲击溢出蔓延到其他地区，用空间相关的误差项表示这种可能。在模型中工具变量和空间滞后是预设变量。

（四）最优滞后期的选择

分三种变量组合（见表4.14）看最优滞后期的选择问题，结果基本一致。滞后1—4期都很显著，其中滞后3期的LR值最大，但各期差异性不大。作为模型检验的一部分（即K2和L2滞后相对不显著能否通过检验），故除了K和L变量根据模型的显著性检验来决定滞后期外，其余变量均取当期值。

表4.14　变量最优滞后期选择