Stata：你不可不知的经典空间计量问答!
问题1：空间计量经济学的定义是什么？
空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是在横截面数据（Cross-sectional Data）和面板数据（Panel Data）的回归模型中如何处理空间交互作用（空间自相关）和空间结构（空间非均匀性）（Anselin，1988）。
Anselin（1988）将空间计量经济学定义为：处理由区域科学模型统计分析中的空间所引起的特殊性的技术总称。换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间自相关和空间不均匀性）的方法。
目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：
计量经济模型中空间效应的确定； 合并了空间影响的模型的估计；空间效应存在的说明、检验和诊断；空间预测。
问题2：空间计量经济学所说的空间效应是什么？
在现实的经济地理研究中，许多涉及地理空间的数据，由于普遍忽视空间依赖性，其统计与计量分析的结果值得进一步深入探究（Anselin & Griffin, 1988）。可喜的是，对于这种地理与经济现象中常常表现出的空间效应（特征）问题的识别估计，空间计量经济学提供了一系列有效的理论和实证分析方法。
一般而言，在经济研究中出现不恰当的模型识别和设定所忽略的空间效应主要有两个来源（Anselin，1988）：空间依赖性（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）。
问题3：空间计量经济学模型选择标准是什么？
空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括Moran’s I检验、两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMERR、LMLAG及其稳健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式来实现。 由于事先无法根据先验经验推断在SLM和SEM模型中是否存在空间依赖性，有必要构建一种判别准则，以决定哪种空间模型更加符合客观实际。 Anselin和Florax（1995）提出了如下判别准则：如果在空间依赖性的检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。
空间计量建模流程图
除了拟合优度R2检验以外，常用的检验准则还有：自然对数似然函数值（Log likelihood，LogL）、似然比率（Likelihood Ratio，LR）、赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）、施瓦茨准则（Schwartz criterion，SC）。对数似然值越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果越好。这几个指标也用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM，似然值的自然对数最大的模型最好。
问题4：空间计量经济学方面的推文可以推荐一下么？
问题5：空间计量经济学最新的stata官方命令包括哪些
在Stata 15中，推出了最新的空间计量官方命令，均以sp开头，表示 spatial data，可以处理横截面与面板形式的空间数据。
主要包括zipfile、spshape2dta、spset、spbalance、spcompress、grmap、spdistance、spmatrix、spgenerate、spregress、spivregress、spxtregress、estat moran、spregress postestimation、spivregress postestimation、spxtregress postestimation等命令，详情可以阅读一文读懂16个sp系列stata空间计量命令及应用
问题6：常见的空间数据sp data分为哪几种类型
stata15中sp系列将空间数据分为如下三种：
Three types of Sp data
data with shapefiles,
data without shapefiles but including location information, or
data without shapefiles or location information.
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接下来我们介绍第三期空间计量经济学精品课程：
空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，在传统的横截面以及面板数据基础上引入空间数据，进而对其进行空间相关分析和空间结构分析。近年来在人文社会科学空间转向的大背景下，空间计量已成为空间综合人文学和社会科学研究的基础理论与方法，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。
众所周知，现有学术论文中前言应用的实证分析方法很多人不愿公开代码等，而有部分将写作过程作为一个"黑箱子"进行处理，为进入该领域学习的工作者带来了很大的困难。为了加强学术交流，提高人文社科以及经济管理领域对空间计量经济学理论与应用的认知，满足大家实证研究的需要，特别推出第三部空间计量课程，课程具有一定的系统性、新颖性和实践性。
注：本次课程为第三部空间计量课程，如需从基础学起
第一部请点击：《零基础|轻松搞定空间计量：空间计量及GeoDa、Stata应用》
第二部请点击：《空间计量及Matlab课程》
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课程目标
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课程特色
易学易用 | 课程通俗易懂， PPT理论讲解+屏幕板书+软件操作结合，实时重点内容强调做笔记划重点，手把手教学带你一起学习空间计量
内容丰富 | 理论与应用结合，带你全面学习空间计量及stata应用
前言应用 | 使用stata16带你轻松学习空间计量，并对横截面空间计量及面板空间计量进行全面讲解。
系统全面 | 这是一个系统的空间精品课程，涉及不同空间权重矩阵生成、sp数据准备、建模步骤、横截面以及面板空间模型操作等。
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适宜人群
从事区域经济学、法学、政治学等社会学科，以及医学、地理学、植物学、土壤学、地质学、水文学和气候学等领域的教师，相关领域的硕士、博士研究生、高年级本科生，及广大空间计量经济学爱好者。
注：要求学员具备基本的空间计量理论知识、并且已经系统认真地学过《零基础|轻松搞定空间计量：空间计量及GeoDa、Stata应用》、《空间计量及Matlab课程》。
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课程大纲
SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODELS USING STATA
第一讲、空间权重矩阵以及SAR模型简介
第二讲、空间权重矩阵创建（spmatrix create）
第三讲、空间权重矩阵创建复制/删除（spmatrix copy& spmatrix drop）
第四讲、spbalance（平衡空间数据）
第五讲、空间数据（Preparing data for analysis）
第六讲、空间数据（sp data）
第七讲、空间数据准备：具有shp文件（Preparing data: Data with shapefiles）
第八讲、空间数据准备：包括经纬度没有shp文件/自定义创建空间权重矩阵
第九讲、空间设定（spset）
第十讲、 横截面SAR模型spregress
第十一讲、横截面SAR模型spregres（二）
第十二讲、空间相关检验（estat moran）
第十三讲、面板SAR模型spxtregress
第十四讲、面板SAR模型spxtregress（二）
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