一、引言
按照空间计量模型所含方程的个数情况可以将其分为：单方程空间计量模型和含有两个或两个以上方程的方程组空间计量模型（空间联立方程模型、空间似不相关回归模型及空间结构方程模型）。
其中，经典空间计量模型包括：含有因变量时间滞后项和因变量空间滞后项的空间自回归模型（Spatial Auto-Regressive model，SAR）、含有因变量时空滞后项和因变量空间滞后项的SAR模型、完全动态SAR模型、经典的SAR模型；含有因变量时间滞后项和因变量空间滞后项的空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）、含有因变量时空滞后项和因变量空间滞后项的SDM模型、完全动态SDM模型、经典SDM模型；空间自相关模型（Spatial Auto-Correlation model，SAC）；空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）；广义空间面板随机效应模型（Generalized Spatial Panel Random Effects，GSPRE）。常见的空间联立方程模型是GS3SLS（Generalized Spatial Three-Stage Least Squares estimator）模型。关于空间似不相关回归模型及空间结构方程模型的回归技术还不成熟，有待继续完善。
本文将与感兴趣的朋友一起学习面板数据SEM模型估计技术。
二、SEM模型估计技术演示
*采用随机效应模型进行回归，结果见图1
.xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp, re model(sem) emat(usaww)
图1
注：lambda为随机扰动项空间滞后系数。
*采用固定效应模型进行回归sem 模型，结果见图2
.xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp,fe model(sem) emat(usaww)
图2
在图1和图2中，“lambda”为随机扰动项的空间自回归系数，值为0.562，在1%水平上通过了显著性检验。因为sem 模型，在SEM模型回归结果中，没有效应值；所以，在论文中汇报的是该模型各变量的回归系数。
三、研讨会信息
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