目前空间经济计量分析中常用的空间经济计量模型未能充分考虑由空间结构变异(即空间异质性)所产生的溢出效应,使得模型估计有偏。本研究将非时变空间权重矩阵空间面板数据模型拓展到时变空间权重矩阵,研究包括时变空间权重矩阵空间面板数据模型的估计技术与空间相关性检验方法。本项目的难点和关键问题在于,估计方法中构建并推导时变空间权重矩阵空间面板数据模型GMM估计的矩条件;模拟分析中提高ML估计的计算速度;以及实证研究中时变空间权重矩阵的设定问题。在大量前期研究基础上,本研究提出了可行的研究思路与拟解决难点问题的多种备选方案。本研究提出的时变空间权重矩阵空间面板数据模型的检验方法与估计技术,可同时处理时空数据中的空间相关性和空间异质性问题,推进空间经济计量分析技术发展。本研究提出的分析技术可直接为实际经济管理工作者提供方便的分析工具,基础理论研究与实际应用工具相结合是本研究的突出特色。
Time varying spatial weights matrix;Spatial panel data models;LM tests;ML estiamtion;Monte Carlo simulation experiments
空间权重矩阵是空间计量经济模型区别于传统计量经济模型的重要特征,通常假定其不随时间改变,即研究对象间存在稳定的空间关系。然而,当个体间的空间关系源自经济、社会文化等特征时,空间权重矩阵将随时间而改变。本研究将空间面板数据模型中的非时变空间权重矩阵扩展到时变空间权重矩阵,首次系统提出时变空间权重矩阵空间面板数据模型的空间相关性LM检验与估计方法。主要研究结论如下1、时变空间权重矩阵空间面板数据模型Moran’s I和LM检验能够有效地检验面板数据中的空间相关性;2、时变空间权重矩阵固定效应空间面板数据模型的ML估计和GMM估计渐近服从正态分布,具有良好的有限样本性质;3、我国省域对外贸易呈现空间集聚效应,具有显著的正向空间溢出。该项目为解决时变空间权重矩阵空间面板数据模型检验和估计问题提供理论基础,其实证研究是时变空间权重矩阵空间面板数据模型的应用范例,同时项目组在Matlab软件中编写的一系列程序丰富了Matlab软件的Spatial工具箱,为空间计量经济研究者提供了便利的研究手段。