中国城市人工智能发展的时空演化特征及其影响因素

邹伟勇, 熊云军

Spatio-temproral Evolution Characteristics of AI Development in Chinese Cities and Its Influencing Factors

Zou Weiyong, Xiong Yunjun

表4 空间杜宾模型及其分解模型的估计结果

Table 4 Estimation results of spatial Dubin model and its decomposition model

变量	主效应项	空间滞后项	直接效应	间接效应	总效应
注：括号内数值为各系数的标准误差；^*、^、^分别表示1%，5%，10%水平的显著性； lnmar为市场化水平； lngov为政府干预； lnpop为人口密度；lnhum为人力资本；lnfdi为外商投资；lnfin为金融发展；lnind为产业升级；lninst为基础设施建设；SDM-SAR为SDM模型是否会退化为SAR模型的LR检验；SDM-SEM为SDM模型是否会退化为SEM模型的LR检验；Both-Ind为时空双固定模型还是空间固定模型更优的LR检验；Both-Time*为时空双固定模型还是时间固定模型更优的LR检验；不含港澳台数据。
lnmar	0.016	0.394^***	0.032^*	0.846^***	0.878^***
lnmar	(0.018)	(0.068)	(0.019)	(0.151)	(0.153)
lngov	0.247^***	0.261	0.260^***	0.806^**	1.066^***
lngov	(0.054)	(0.189)	(0.051)	(0.374)	(0.376)
lngov²	−0.097^***	−0.225^***	−0.106^***	−0.571^***	−0.677^***
lngov²	(0.012)	(0.040)	(0.011)	(0.081)	(0.079)
lnpop	0.561^***	1.398^***	0.625^***	3.568^***	4.193^***
lnpop	(0.110)	(0.464)	(0.109)	(0.975)	(0.999)
lnhum	0.068^**	0.837^***	0.102^***	1.810^***	1.912^***
lnhum	(0.030)	(0.113)	(0.030)	(0.247)	(0.251)
lnfdi	0.022	0.184^***	0.029^*	0.408^***	0.437^***
lnfdi	(0.015)	(0.056)	(0.016)	(0.120)	(0.123)
lnfin	0.236^***	0.822^***	0.269^***	1.987^***	2.255^***
lnfin	(0.039)	(0.148)	(0.038)	(0.314)	(0.320)
lnind	0.207^***	0.284	0.228^***	0.774	1.002^*
lnind	(0.075)	(0.284)	(0.073)	(0.583)	(0.590)
lninst	0.204^***	0.096	0.210^***	0.405	0.616^**
lninst	(0.043)	(0.153)	(0.041)	(0.302)	(0.304)
ρ	0.526^***
sigma2_e	0.367^***
HausmanTest	811.020^***
SDM-SAR	213.880^***
SDM-SEM	339.800^***
Both-Ind	139.370^***
Both-Time	2655.250^***
R-squared	0.287
观测值	5700
样本数	285