假設(shè)檢驗(yàn)
原假設(shè)：解釋變量與被解釋變量之間無差別（無影響），也就是說解釋變量不影響被解釋變量。
空間計(jì)量的一般步驟
①進(jìn)行空間矩陣的制作，其中經(jīng)常使用的是反距離矩陣。最終的矩陣要是標(biāo)準(zhǔn)化的正定矩陣。
②進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)
原假設(shè)：空間固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著 & 時(shí)間固定效應(yīng)聯(lián)合不顯著
分別對(duì)應(yīng)兩個(gè)p值，其中當(dāng)?shù)谝粋€(gè)p值小于0.01時(shí)（p值最大不得超過0.1，以下所說的p值情況都是這樣的），拒絕原假設(shè)，此時(shí)說明空間固定效應(yīng)顯著；當(dāng)?shù)诙€(gè)p值小于0.01時(shí)，拒絕原假設(shè)，此時(shí)說明時(shí)間固定效應(yīng)顯著。如果兩個(gè)p值均小于0.01，此時(shí)說明空間時(shí)間雙固定聯(lián)合效應(yīng)顯著。
豪斯曼檢驗(yàn)通過后才能選擇從哪個(gè)固定方向進(jìn)行LM穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

③LM穩(wěn)健性檢驗(yàn)
LM檢驗(yàn)共有4個(gè)結(jié)果。

原假設(shè)為
LM檢驗(yàn)不存在空間滯后
robust LM檢驗(yàn)不存在空間滯后
LM檢驗(yàn)不存在空間誤差
robust LM檢驗(yàn)不存在空間誤差
當(dāng)檢驗(yàn)結(jié)果p值小于0.01時(shí)，拒絕原假設(shè)。此時(shí)應(yīng)選擇合理的空間計(jì)量模型
比如通過了空間滯后的LM檢驗(yàn)，那么就可以選擇空間滯后模型；如果通過了空間誤差的LM檢驗(yàn)，那么就可以選擇空間誤差模型；如果兩個(gè)LM檢驗(yàn)都通過了，那么就可以選擇空間杜賓模型。
④相關(guān)模型的計(jì)算結(jié)果
以空間杜賓模型為例，結(jié)合幾幅圖來進(jìn)行說明

這里的R-squared是指R2，通常情況下這個(gè)值是小于1的，在OLS和SEM有用，值越趨近于1表明擬合效果越好；帶ρ、Wy的都不可以用，在空間杜賓模型（SDM）中沒什么作用，如果要寫論文，放在論文中即可，不用做解釋。

t檢驗(yàn)的值有時(shí)候是會(huì)寫入論文中的，絕大多數(shù)的論文中是需要對(duì)顯著性劃分等級(jí)的，t檢驗(yàn)中的t值可以作為參考依據(jù)，當(dāng)然如果有p值的話能更直觀的劃分等級(jí)。這里的Coefficient是指某個(gè)解釋變量在該模型中的系數(shù)。W*解釋變量是該解釋變量的空間項(xiàng)，如果p值小于0.01，就說明該解釋變量具有空間效應(yīng)，此時(shí)該解釋變量的系數(shù)也應(yīng)該被記錄。

空間杜賓模型中有直接、間接、總效應(yīng)，空間滯后模型與空間誤差模型沒有這幾項(xiàng)。在沒有取對(duì)數(shù)的情況下，直接效應(yīng)里本地的解釋變量每增加1，本地的被解釋變量增加對(duì)應(yīng)的系數(shù)。比如說上圖中直接效應(yīng)中的降水每增加1，被解釋變量減少0.000026（這里這個(gè)不顯著哈，因?yàn)閠值（t-stat）的絕對(duì)值沒有大于1.96，p值（t-prob）沒有小于0.05，在5%的置信區(qū)間中該因素不顯著，通俗點(diǎn)理解就是降水這個(gè)變量對(duì)于解釋變量來說沒有空間影響或時(shí)空影響）；在間接效應(yīng)里，本地的解釋變量每增加1，周邊地區(qū)的被解釋變量就增加對(duì)應(yīng)的系數(shù)；總效應(yīng)中，直接間接都顯著的且方向相同的時(shí)候，總的是一定顯著的，直接間接一個(gè)顯著的時(shí)候，他大概率也是顯著的。只有在直接間接方向相反的時(shí)候，他很可能不顯著，這就是在相反的時(shí)候，用于衡量總的來說，功大于過還是過大于功。比如當(dāng)?shù)亻_個(gè)廠對(duì)本地的經(jīng)濟(jì)提升0.1，對(duì)周邊的經(jīng)濟(jì)下降0.2（人才被吸走了）那總效應(yīng)就是-0.1過大于功（朋友的解釋）。

⑤退化檢驗(yàn)（如果之前選擇的是空間滯后或空間誤差模型，那就不用做退化檢驗(yàn)）
退化檢驗(yàn)主要是針對(duì)空間杜賓模型來說的，因?yàn)橥ǔＧ闆r下空間杜賓模型的包容性會(huì)更強(qiáng)一點(diǎn)，就是比較普遍，任何實(shí)驗(yàn)都可以用空間杜賓模型試一試，但是這也不意味著空間杜賓模型是最好的，在結(jié)果不太好的情況下是需要做退化檢驗(yàn)的。
退化檢驗(yàn)包括兩種，分別是LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)
原假設(shè)：
空間杜賓模型可以簡(jiǎn)化為空間滯后模型
空間杜賓模型可以簡(jiǎn)化為空間誤差模型

p值小于0.01，拒絕原假設(shè)，說明不可以退化。通常情況下兩個(gè)值的關(guān)系為Wald>LR，如果要算上LM的話，那就是Wald>LR>LM。

關(guān)于論文中一些表格的解讀

對(duì)于上圖中紅色框框中的數(shù)據(jù)來說，表格中的數(shù)據(jù)全部都是這一項(xiàng)的系數(shù)，就是你做空間計(jì)量模型計(jì)算出來的系數(shù)項(xiàng)。但是在SDM中，一般不對(duì)這些變量做解釋，只是貼一張表。對(duì)于別的模型來說可能會(huì)討論一下。（我的解讀是（但是我業(yè)余，這點(diǎn)不一定對(duì)）：該表格中取對(duì)數(shù)了，因此解釋的時(shí)候與原來有點(diǎn)不一樣。比如拿第一項(xiàng)來說該城市的GDP每增加1%，就會(huì)導(dǎo)致該城市的PM2.5增加0.1%以上（多個(gè)模型綜合來說）；對(duì)于空間項(xiàng)來說，例如W*lnpm，鄰近城市的PM2.5每增加1%，該城市的PM2.5增加0.5%以上。）
藍(lán)色框框中就是實(shí)驗(yàn)直接得出的結(jié)果。

關(guān)于顯著性問題
顯著性問題中一共劃分為三個(gè)等級(jí)，即一顯著、兩顯著、三顯著，從字面意思上來看，數(shù)字越大說明顯著性越強(qiáng)。但是對(duì)于顯著性等級(jí)的劃分不同的論文有不同的情況。有的分為10%、5%、1%，有的分為5%、1%、0.1%。
在回到最開始，以5%為例，此時(shí)的原假設(shè)就是在5%的置信水平下解釋變量與被解釋變量之間無差別（無影響），也就是說解釋變量不影響被解釋變量；當(dāng)你的p值小于0.05，此時(shí)拒絕原假設(shè)，也就是說在5%的置信水平下解釋變量與被解釋變量之間有差別（有影響）。
空間計(jì)量的t檢驗(yàn)是雙側(cè)檢驗(yàn)，因此5%的置信水平對(duì)應(yīng)的t值是1.96
其他情況如下
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-458060.html

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