《面板數據空間誤差分量模型估計方法研究》是依託華南理工大學，由龍志和擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面板數據空間誤差分量模型估計方法研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：龍志和
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
目前空間經濟計量分析中常用的空間誤差模型未能充分考慮由於空間異質性(如地區差異)所產生的溢出效應，使得模型估計有偏。本研究將截面數據空間誤差分量模型拓展到面板數據，研究包括空間相關性和空間異質性溢出所導致的局部相關性的檢驗方法，以及面板數據空間誤差分量（SEC）模型的估計技術。本項目的難點和關鍵問題在於，面板數據SEC模型的空間效應是否存在的穩健LM檢驗；估計方法中構建並推導GMM估計的矩條件；以及估計量中各種空間效應下模型的轉換問題。在大量前期研究基礎上，本研究提出了可行的研究思路與解決難點問題的多種備選方案。本研究提出的面板數據SEC模型檢驗方法與估計技術，可同時處理時空數據中的空間相關性, 空間異質性及其溢出影響的問題，推進空間經濟計量分析技術發展。本研究提出的分析技術可直接為實際經濟管理工作者提供方便的分析工具，基礎理論研究與實際套用工具相結合是本研究的突出特色。
結題摘要
經典的空間經濟計量模型未嚴格區分經濟管理活動中空間溢出效應和非空間溢出效應的衝擊，有可能使得空間經濟計量模型的估計結果出現偏誤。本項目將截面數據空間誤差分量模型（SEC）擴展至面板數據模型，彌補了現有空間經濟計量模型僅考慮空間溢出效應的局限性。本項目通過數理推導和模擬實驗雙重角度，研究並解決了面板數據空間誤差分量模型的檢驗、估計方法等一系列重要環節課題，並將理論研究成果套用於我國碳排放影響因素實證分析。本項目主要研究結論包括：1、完成隨機效應和固定效應空間誤差分量模型空間相關性LM檢驗，包括邊際檢驗、條件檢驗等數理推導，並通過模擬實驗結果證明研究所提出的LM檢驗具有較小的水平扭曲和優越的檢驗功效；2、數理推導基於GMM的可行廣義最小二乘法（GMM-FGLS），並將其與極大似然估計法（ML）和廣義最小二乘法（GLS）等估計方法進行比較，模擬實驗結果證明了本項目所提出的GMM-FGLS估計量的有效性；3、提出個體效應判定的空間Hausman檢驗，並進一步數理推導出基於輔助回歸模型的空間Hausman檢驗；模擬實驗證明，輔助回歸空間Hausman檢驗能更為有效的判別個體效應；4、將面板數據空間誤差分量模型理論研究套用於我國二氧化碳排放影響因素的實證研究，得到了更為符合經濟現實的研究結論。本項目提出的面板數據空間誤差分量模型，擴展了空間經濟計量理論模型分析庫，該模型可更為全面、合理的反映實際經濟運行狀況，具有理論研究創新價值；項目完成的面板數據空間誤差分量模型空間相關性LM檢驗、GMM-FGLS估計方法，以及空間Hausman檢驗等分析工具，為面板數據空間誤差分量模型的檢驗、參數估計及模型識別提供了有效的路徑，可直接套用於空間經濟計量套用研究，具有空間經濟計量分析工具的創新價值；項目基於Gauss軟體編寫的空間相關性檢驗、參數估計和空間Hausman檢驗的模擬程式，豐富了Gauss軟體的工具箱，為研究者提供了可直接操作的分析工具包；項目基於面板數據空間誤差分量模型的實證分析，是已有同類研究的深入，所得結論更符合我國實際經濟運行，具有直接經濟管理工作參考價值。
