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1、Stata空间计量命令汇总及具体操作方法指南空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，考察了数据在地理观测值之间的关联。近年来在人文社会科学空间转向的大背景下，空间计量已成为空间综合人文学和社会科学研究的基础理论与方法，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。1、空间计量建模步骤空间统计分析：构建空间权重矩阵后，进行探索性空间统计分析：包括空间相关性检验(全局空间自相关和局部空间自相关等)；空间计量分析：空间计量模型的回归与检验(SAR,SEM,SAC等模型估计和检验等)。空间滞后模型(SpatialLagModel
2、，SLM)主要是探讨各变量在一地区是否有扩散现象(溢出效应)。其模型表达式为：参数反映了自变量对因变量的影响,空间滞后因变量是一内生变量,反映了空间距离对区域行为的作用。区域行为受到文化环境及与空间距离有关的迁移成本的影响，具有很强的地域性(Anselinetal.，1996)。由于SLM模型与时间序列中自回归模型相类似，因此SLM也被称作空间自回归模型(SpatialAutoregressiveModel，SAR)。空间误差模型(SpatialErrorModel，SEM)存在于扰动误差项之中的空间依赖作用，度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。由于SEM模型与时间序列
3、中的序列相关问题类似，也被称为空间自相关模型(SpatialAutocorrelationModel，SAC)。估计技术：鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS，系数估计值会有偏或者无效，需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。Anselin(1988)建议采用极大似然法估计空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)的参数。空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括MoransI检验、两个拉格朗日乘数(LagrangeMultiplier)形式LMER
4、R、LMLAG及其稳健(Robust)的R-LMERR、R-LMLAG)等形式来实现。由于事先无法根据先验经验推断在SLM和SEM模型中是否存在空间依赖性，有必要构建一种判别准则，以决定哪种空间模型更加符合客观实际。Anselin和Florax(1995)提出了如下判别准则：如果在空间依赖性的检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。除了拟合优度R2检验以外，常用的检验准则还有
5、：自然对数似然函数值(Loglikelihood，LogL)、似然比率(LikelihoodRatio，LR)、赤池信息准贝U(Akaikeinformationcriterion，AIC)、施瓦茨准则(Schwartzcriterion,SC)。对数似然值越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果越好。这几个指标也用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM，似然值的自然对数最大的模型最好。空间变系数回归模型及估计：就目前国内外的研究来看，大多直接假定横截面单元是同质的，即地区或企业之间没有差异。传统的OLS只是对参数进行“平均”或“全域”估计，不能反映参数在不同空间的空间非稳定性(吴玉
6、鸣，李建霞，2006；苏方林，2007)。当用横截面数据建立计量经济学模型时，由于这种数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可能是不同的，假定区域之间的经济行为在空间上具有异质性的差异可能更加符合现实。空间变系数回归模型(SpatialVarying-CoefficientRegressionModel)中的地理加权回归模型(GeographicalWeightedRegression，GWR)是一种解决这种问题的有效方法。2、空间计量主要命令spmat生成空间权重矩阵spatwmat用于定义空间权重矩阵spatgsa用于全局空间自相关检验g
7、sa表示globalspatialautocorrelationspatlsa进行局部空间自相关检验lsa表示localspatialautocorrelationspatcorr考察空间自相关指标对距离临界值d的依赖性spatdiag针对ols回归结果，考察是否存在空间效应spatreg估计空间滞后与空间误差模型空间面板主要命令为：helpxsmleSpatialAutoregressive(SAR)modelxsmledepvarindepvarsifinweight,wmat(name)model(sar)SAR_optionsSpatialDurbin(SDM)modelxsmlede
8、pvarindepvarsifinweight,wmat(name)model(sdm)SDM_optionsSpatialAutocorrelation(SAC)modelxsmledepvarindepvarsifinweight,wmat(name)emat(name)model(sac)SAC_optionsSpatialError(SEM)modelxsmledepvarindepvarsifinweight,emat(name)model(sem)SEM_optionsGeneralizedSpatialPanelRandomEffects(GSPRE)modelxsmledepv
9、arindepvarsifinweight,wmat(name)model(gspre)emat(name)GSPRE_options3、空间计量主要命令使用系统自带数据，其中columbusdata包含美国俄亥俄州哥伦布市49个社区的社区编号id、犯罪率crime、房价hoval与家庭收入income的数据，columbusswm包含这49个社区基于相邻关系的空间权重矩阵案例1、生成空间权重矩阵首先根据数据集生成的空间权重矩阵命令，需要用到的命令为：spatwmat,spatwmat的语法格式为：spatwmatusingfilename,name(weights_matrix)drop(n
10、umlist)xcoord(varname)ycoord(varname)band(numlist)friction(#)binarystandardizeeigenval(eigen_matrix)具体应用案例介绍为：spatwmatusingColumbusSWM.dta,name(W)spatwmatusingColumbusSWM.dta,name(W)drop(11/49)standardizespatwmat,name(W)xcoord(x)ycoord(y)band(03)binaryspatwmatusingColumbusSWM.dta,name(W)standardizee
11、igenval(E)或者也可以将空间矩阵标准化，命名为ww：spatwmatusingcolumbusswm,name(ww)standardize可以按照距离定义空间权重矩阵，比如当空间单元之间的距离大于0，小于10时，认为两者相邻，权重为1，否则权重为0：spatwmat,name(www)xcoord(x)ycoord(y)band(010)binary案例2、空间自相关检验全局自相关检验用到的命令为spatgsa，语法格式为：spatgsavarlist,weights(matrix)morangearygotwotail其中：weights(matrix)isalwaysrequir
12、ed.Itspecifiesthenameofthespatialweightsmatrixtobeusedinthecomputationoftherequestedglobalspatialautocorrelationstatistics.Thismatrixmusthavebeengeneratedbyspatwmat.moranrequeststhatMoransIandtherelatedquantitiesofinterestbecomputedanddisplayed.gearyrequeststhatGearyscandtherelatedquantitiesofintere
13、stbecomputedanddisplayed.gorequeststhatGetisandOrdsGandtherelatedquantitiesofinterestbecomputedanddisplayed.Thisoptionrequiresthatthespatialweightsmatrixspecifiedbyoptionweights(matrix)beanon-standardizedsymmetricbinaryweightsmatrix.twotailrequeststhat2-tailp-valuesbecomputedanddisplayedinsteadofthe
14、default1-tailp-values.Torunspatgsaitisnecessarytospecifyatleastoneofthefollowingoptions:moran,geary,andgo.相关案例介绍为：spatgsahovalincomecrime,weights(W)morangearygospatgsahovalincomecrime,weights(W)morangearytwotail局部自相关检验用到的命令为spatlsa，语法格式为：spatlsavarname,weights(matrix)morangearygo1go2id(varname)twotailsortgraph(moran|go1|go1)symbol(id|n)map(filename)xcoord(varname)ycoord(varname)savegraph(filename,replace)Examplesspatlsacrime,weights(W)morango2spatlsacrime,weights(WS)morangraph(moran)symbol(n)spatlsacrime,w(W)go2graph(go2)map(ColumbusBoundary.dta)x(x)y(y)
