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空间计量模型
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一、空间概念
比如上图中的空间权重矩阵，其表示中国31个省市之间空间关系，此关系为两两省份之间是否具有相邻性，数字1表示具有相邻关系数字0表示没有。比如北京和天津相邻因而为1，也比如上海和浙江相邻为1。当然里面的数字也可以为小数，小数时很可能就是表示两两间的比如物理距离或者经济距离等。
空间矩阵的特点
空间权重矩阵的获取：
二、七大空间计量模型
考虑模型中不同变量的空间滞后性，科学研究中常用的空间计量模型可分为以下七种：空间OLS模型、空间滞后SLM模型、空间误差SEM模型、空间滞后误差SAC模型、空间杜宾SDM模型、空间杜宾误差SDEM模型、自变量空间滞后SLM模型。
七种空间计量模型其数学公式及简要说明如下：
（图2）
常用的七种空间计量模型已经知道了，那么我们在研究时，应该如何判断使用哪一种空间计量模型呢？
二、空间计量模型选择
LM检验就是用于判断选择最优空间计量模型的检验方法。空间模型时包括比较关键的四个检验——LM检验和稳健LM检验，并且分别分为LM误差检验和LM滞后检验。
LM检验用于判断选择最优的空间计量模型，其检验流程图如下：
（图3）
流程图解读：进行空间OLS回归时输出4个LM检验，首先针对LM-error（LM误差检验）和LM-lag（LM滞后检验）进行分析，如果二者均不显著，则应该使用OLS回归即可，如果仅LM-error显著则使用空间误差模型，如果仅LM-lag显著则使用空间滞后模型，如果二者均显著，则需要进一步查看Robust LM检验。大家可结合上面检验流程图进一步判断应该选择空间滞后模型或空间误差模型等。
（图4）
根据LM检验选择空间计量模型：针对四个LM检验进行分析，首先分析LM-error检验和LM-lag，从上表可知：LM-error检验和LM-lag检验均呈现出显著性，此时需要进一步分析Robust LM-error检验和Robust LM-lag检验，但这二者并没有呈现出显著性；此时可考虑退回LM检验并且结合卡方值大小进行判断，如下：由于LM-error检验对应的卡方值(4.246)< LM-lag检验对应的卡方值(6.595)，建议最终使用空间滞后模型，同时也可考虑使用空间滞后误差模型（一般空间模型SAC）。
四、空间计量分析步骤
空间计量分析需要准备分析数据和空间权重矩阵，首先进行空间OLS回归，得到LM检验结果，根据LM检验选择合适的空间计量模型，然后再进行分析。不同的空间计量模型考虑不同变量的空间滞后性，SPSSAU将自动根据模型公式构建滞后变量进行分析。
（图6）
（图7）
SPSSAU输出结果：
共输出6个表格，分别是模型基本参数等、空间滞后SLM模型分析结果、空间滞后SLM模型相关检验汇总、信息准则指标结果、空间效应分析和空间滞后SLM模型分析结果-简化格式表格，如下所述（不同空间计量模型输出结果略有不同）：
由于篇幅限制，在这里不对输出结果进行一一展示说明，感兴趣的同学可以直接使用SPSSAU进行空间计量分析，每一个分析结果下方均提供智能分析与分析建议，可以帮助用户解读分析结果，如下图：
（图9）
（图10）
用户也可以点击查看下方SPSSAU帮助手册进行空间计量模型的学习：
空间误差SEM模型五、空间面板模型
上面介绍的空间计量七大模型都是针对截面数据的，当数据为面板数据时则稍有不同，面板数据进行空间计量分析时，有以下三个注意点：
①数据格式的整理：包括空间权重矩阵的数据格式和面板数据的数据格式（此处需要为平衡面板数据），以及空间权重矩阵与面板数据的ID匹配；
②面板模型的选择：是固定效应还是随机效应，应该使用Hausman检验进行检验并且得出结论，多数情况下可直接使用面板固定模型即可；
③空间计量模型的选择：应该是面板滞后模型还是面板误差模型，此处SPSSAU默认提供LM检验得出结果。关于LM检验的判断逻辑如下图所示：
（图11）
SPSSAU空间面板模型操作如下图：
（图12）
完整版分析可以点击下方文字查看空间面板模型帮助手册：
以上就是今天的全部内容啦~
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