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分享空间计量学习-1.整体框架: MIRABELLE. 2022-1-19 21:06; 空间计量学习分享！冲冲冲加油鸭！面板数据空间杜宾模型： 1.收集整理平衡面板数据时间跨度较长最好满足单位根检验 2.构建权重矩阵可以多构建几个：以30个省份为例，构建30*30的矩阵（1）01矩阵：每个单元格要么是0，要么是1，两地相邻则为1，不相邻则为0。（可用arcmap、geoda生成，需要有shp文件）（2）地理距离矩阵：每个单元格是两地之间距离的倒数或距离平方的倒数，距离可以是公路、铁路距离（需要自行找数据并计算），也可以是经纬度坐标之间的距离（geoda可以生成）。（3）经济距离矩阵：每个单元格是两地平均gdp的差值的绝对值的倒数。（可以excel计算，也可以stata计算）（4）经济地理距离矩阵：每个单元格是两地经济差值的绝对值除以距离的平方。 3.莫兰指数检验每个变量每个年份都做一下，看是否存在空间自相关，如果p值小于0.05，z值大于1.96，莫兰指数显著，则拒绝原假设，也即存在空间相关性。若莫兰指数不显著或并非所有年份都显著，可以更换数据指标、更换空间矩阵等尝试直至大多数莫兰指数显著，在论文中报告结果、绘制莫兰散点图。如果通过各种方法莫兰指数也依然不显著，建议放弃空间计量模型，选择OLS。 4.LM检验莫兰指数显著后，进行LM-lag、LM-error检验。如果只有LM-lag检验显著选择SAR模型，只有LM-error显著选择SEM模型，均不显著则选择OLS，两个均显著则继续进行稳健的LM-lag、LM-error检验。同理只有LM-lag稳健检验显著选择SAR模型，只有LM-error稳健检验显著选择SEM模型，均显著采用SEM模型。 5.Hausman检验选择固定效应模型还是随机效应模型，如果是固定效应，进一步检验选择时间、地区、双固定效应。 6.Wald检验检验SDM模型是否会退化为SAR、SEM模型。 7.LR检验检验SDM模型是否会退化为SAR、SEM模型。 8.模型结果分析 Main 显著则说明x对y的影响显著 W 显著则说明x对y有空间溢出效应。 Spatial 显著则说明y有对自身的空间溢出效应。 9.溢出效应分解 LR_Direct 直接效应：同区域x对y的影响程度 LR_Indirect 间接效应：其他区域x对y的影响程度 LR_Total 总效应：所有区域x对y的影响程度; 个人分类: 空间计量|8 次阅读|1 个评论