双因素空间面板数据模型的广义矩估计和LM检验

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空间面板数据模型是基于面板数据的空间计量模型,是现代计量经济学的重要研究方向,特别是在区域科学和经济地理学等领域,使用空间面板数据模型分析空间外部性、区域经济增长溢出、知识溢出与创新扩散、空间聚集或分散模式等问题的文献不可胜举。但是,由于模型中引入了空间权重矩阵,导致模型的参数估计方法和相关检验与传统的模型相比有了很大的差异。本文的目标是研究双因素误差成分的空间面板数据模型的参数估计和模型检验问题。本文首先对空间权重矩阵的常用设定和常见的空间计量经济模型进行介绍和对比分析,借此引出本文研究的对象——双因素空间面板数据模型。模型假定空间相关性不仅存在于因变量和误差干扰项中,也存在于个体特殊效应中。考虑到模型中存在内生变量,且当截面个体数量很多时,极大似然(ML)估计在计算速度上存在一定缺陷,于是本文选取工具变量(1V),利用两阶段最小二乘估计(2SLS)方法和广义矩(GM)方法对模型参数进行估计。本文创新主要在于模型的误差成分设定为双因素误差成分,即包含时间随机效应和个体随机效应。另外,在进行广义矩估计时,引入参数的加权矩估计。采用拉格朗日乘子(LM)检验对模型的空间相关性进行检验时,通过推导计算,构造了适合本文模型的4个LM检验统计量。随机模拟结果表明本文的参数估计量很接近真值,且参数的加权矩估计量的渐进效果优于未加权的矩估计量;LM检验统计量模拟效果显著,表明本文的LM检验统计量是可行的。
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