【摘 要】
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将共同因子约束（COMFAC）的Wald检验问题引入到空间面板模型中，讨论空间面板杜宾模型与空间面板误差模型的识别问题。蒙特卡洛模拟表明：在有限样本下，基于渐近临界值的Wald检验有着
【基金项目】
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中央高校基本业务费《新常态下大气污染防治的空间优化和体制机制研究》(2015AA025);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目《产业结构调整背景下能源消费、碳排放与空间发展集群关系研究》(13YJA790166)
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将共同因子约束（COMFAC）的Wald检验问题引入到空间面板模型中，讨论空间面板杜宾模型与空间面板误差模型的识别问题。蒙特卡洛模拟表明：在有限样本下，基于渐近临界值的Wald检验有着良好的检验功效，但存在着较为严重的尺度扭曲。进一步采用残差Bootstrap方法，在不损失检验功效的前提下，能够显著地降低检验的尺度扭曲。因此，残差Bootstrap方法是更为有效的检验方法。
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