1613 Stata空间计量实证代码大汇总

空间计量模型主要用于分析和解释空间数据中的空间依赖性和空间自相关现象。空间计量模型是一种统计方法，适用于数据之间存在空间依赖性的情况。它可以帮助揭示空间数据中的空间自相关现象，即一个地区的观测值与相邻地区的观测值之间存在相关性。这种相关性可能是由于地理、经济、社会等因素的影响今天数据皮皮侠团队为大家分享一份最新更新的空间计量实证代码命令汇总，供大家研究使用。

本表展示了空间计量的相关实证方法，具体如下：

（一）数据导入和管理

（二）数据的处理

（三）描述性统计

（四）空间权重制作

1. 邻接权重矩阵

2. 地理距离权重矩阵

3. 经济距离权重矩阵

4. 经济-地理距离权重矩阵

（五）空间相关性检验

1. 空间自相关检验

2. Moran’s/指数

3. 莫兰散点图

4. LM检验

5. 检验选择的效应

6. Hausman检验

7. Wald检验

8. LR检验

（六）结果导出

1. 导出描述性统计

2. 导出相关系数

3. 导出回归结果

[1] 邵帅,李欣,曹建华,等.中国雾霾污染治理的经济政策选择——基于空间溢出效应的视角[J].经济研究,2016,51(09):73-88.

[2] 王守坤.空间计量模型中权重矩阵的类型与选择[J].经济数学,2013,30(03):57-63.

[3] 欧阳艳艳,黄新飞,钟林明.企业对外直接投资对母国环境污染的影响：本地效应与空间溢出[J].中国工业经济,2020,(02):98-121.