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空间面板模型是基于面板数据的空间计量模型,是当前计量经济学的热点研究领域.本文主要分析传统空间面板模型的研究思路,包括三种空间模型的选择、随机效应和固定效应的选择以及模型拟合优度的选择和比较等问题.
空间面板模型 模型选择
引言
近年来,国内外空间计量学研究越来越关注基于空间面板数据模型的建模和估计问题.Cliff and Ord于1973年提出了空间自相关概念；Anselin的《空间计量经济学：方法和模型》一书成为空间计量经济学发展的里程碑.随后,空间计量经济学的理论研究和实证应用日趋成熟,逐渐发展成为计量经济理论的一个流派.Elhorst研究了实证中常用的四种空间误差自相关或空间滞后因变量的面板数据模型的设定和估计问题,并给出了每个模型的对数似然函数,详细讨论了模型估计时可能出现的问题以及ML估计量的渐进属性.Anselin,Pace and Elhorst在此基础上,进一步研究了空间面板数据模型的检验以及预测问题,基于Hausman检验,给出了具有空间相关的固定效应和随机效应的检验方法,并将普通回归模型拟合优度指标拓展到空间面板模型,进一步发展和完善了空间面板分析的理论体系.
空间面板模型的类型
根据空间自相关存在位置的不同,空间面板模型可分为三种：空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型.其中,空间滞后模型针对被解释变量的存在空间自相关的情况,空间误差模型针对误差存在空间自相关的情况,而空间杜宾模型针对含有两种混合的空间相关的情况.空间自回归模型的一般表达式为：
该模型的经济意义在于,在某个地区发生的冲击会随着权重矩阵传递到相邻区域,并且这种传递具有延绵性和衰减性.
模型设定分析
（1）空间计量模型的选择
在利用空间计量模型进行实证分析时,通过相关检验来确定最适合样本数据的空间模型,然后对实证结果进行诊断.为了确定样本数据是否适合采用空间计量模型进行分析,一般采用非空间交互效应数据模型来检验空间滞后项和空间误差项存在和否.两个拉格朗日乘数形式的LM-Error、LM-Lag和稳健的LM-Error、LM-Lag常常被用来检验以上假设,其检验的原假设不存在空间滞后项和不存在空间误差项.
在选择模型的时候,本文从空间计量模型的一般形式（空间杜宾模型）出发进行计量分析,检验空间杜宾模型能否简化为空间滞后模型或者空间误差模型.常用LR和WALD检验来确定检测空间杜宾模型是否退化为空间滞后模型或是空间误差模型.LR的原假设检验空间杜宾模型能否简化为空间滞后模型,WARD检验用来检验能否就简化为空间误差模型.
（2）固定效应随机效应的选择
对于固定效应和随机效应的选择,一般存在两种方法.一是理论依据：如果所选的研究样本是从一个很大的母体中随机抽取出来的,随机效应模型好；如果所研究样本就是或者几乎是所有的母体,固定效应模型比较好.二是空间Hausman检验方法.空间Hausman检验的原假设为：随机效应模型比固定效应模型更加有效.如果拒绝原假设,则固定效应模型更为有效.
（3）模型拟合优度的比较
Elhorst认为,对于含有空间滞后因变量的面板数据模型,如果包含该空间滞后能更好的解释因变量变异,采用R2.反之,则采用相关系数（corr2）指标.LeSage等基于Matlab实现的空间计量经济软件就采用相关系数作为模型拟合优度的测度.
因此,对于空间面板数据模型,正确的模型拟合优度比较依据是：一是基于极大似然函数指标：极大似然值、赤池信息准则、施瓦茨信息准则,它们可直接用来比较标准回归模型和空间面板模型的优劣.二是结合具体的研究目標,依据Elhorst判断标准.
综述论文参考资料：
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