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运用空间计量模型进行实证检验的原因是考虑到环境全要素生产率的空间特性。由于技术溢出路径的多样性，环境全要素生产率不仅会受到本地诸多因素的影响，也会受到临近区域经济发展、技术水平等的影响。为了更准确地把握环境全要素生产率是否受到污染产业转移的作用，本文选用空间杜宾模型，进一步进行实证检验。首先，构建如下模型：
其中， X it 为自变量，包括全要素生产率的滞后一期项和污染产业转移的二次方， W ln X it λ 1 表示来自相邻地区自变量的影响， λ 为相应的系数向量， Z it 表示影响环境全要素生产率、技术进步及效率改善的其他因素，与模型（1）、（2）、（3）所含变量相同。
本文不仅考虑了地理距离的相近性，也从经济学视角考虑了经济距离的相近性。一般而言，相邻地区经济发展水平越相似，环境TFP互动的可能性越大。为了验证这一点，本文模型（4）、（5）、（6）中W为经济空间距离权重矩阵，
w
的定义具体为：
W
ia
＝
，其中衡量经济发展水平的GDP为1998—2014年的平均值，即在众多相邻地区中，给经济发展水平与本地区相似的地区赋予更高的权重。
表4 空间杜宾模型SDM检验
说明：括号中是 t 统计量；＊、＊＊、＊＊＊分别代表0.05＜ p ＜0.10、0.01＜ p ＜0.05、 p ＜0.01。
从回归结果中可以看出，污染产业转移指标与环境全要素生产率在总体上呈现出倒U型关系，但时间足够长的情况下，污染产业转移终归是不利于环境全要素生产率的提升的，存在负向作用。因此，在进行空间计量回归过程中，结合空间计量的考察重点，本文仅选取污染产业转移指标和环境全要素生产率的滞后一期项作为主要解释变量，这足以在一定程度上说明污染的空间溢出效应和环境全要素生产率的地区间的相关关系。
表4第1列结果显示， ρ 通过了1％的显著性水平检验，这表明空间相关性和空间溢出效应是存在的，空间计量检验是有意义的。环境全要素生产率的滞后一期项对环境全要素生产率的影响系数均为正值，且通过了1％的显著性水平检验，即说明各地区环境全要素生产率的滞后一期项对全要素生产率均具有正向促进作用，且存在一定的内生继承性，与前文回归结果一致，也在一定程度上证实了上述实证结果的稳健性。污染产业转移项对环境全要素生产率的影响系数显著为负，这也符合前文的分析，从总体来看，污染产业转移的确不利于环境全要素生产率的提升。
值得注意的是，相邻地区环境全要素生产率的滞后一期项可以显著促进本地区环境全要素生产率的提升，一方面可能是由于技术溢出的影响，另一方面也可能是经济往来的带动效应。但相比环境全要素生产率的滞后一期项，对其他地区的环境全要素生产率的影响系数为负，且通过了1％的显著性水平检验，这在一定程度上可以解释为地区间对于环境污染问题“以邻为壑”的策略。
将环境全要素生产率指数分解为技术变化和效率变化两个指标，发现环境全要素生产率的滞后一期项和污染产业转移项对技术变化的影响与对环境全要素生产率的影响趋势一致，且影响效果更加显著；而效率变化的情况不是很显著，在一定程度上表明过去这些年效率提升并未对环境TFP产生明显贡献。