【摘要】：空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)最顯著的特點(diǎn)是引入了空間效應(yīng),放松了傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究變量之間相互獨(dú)立的假定。顯然,空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)更符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況,可以得到比傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)更為可靠和準(zhǔn)確的結(jié)論。當(dāng)前,空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)對(duì)空間效應(yīng)的研究主要側(cè)重于空間相關(guān)性的檢驗(yàn)。目前,空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)者提出了諸多空間相關(guān)性檢驗(yàn)方法,如Moran’s I檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)、LR檢驗(yàn)等。其中,最常用的為Moran’s I檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)。區(qū)別在于Moran’s I檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诳臻g相關(guān)性,不能進(jìn)一步對(duì)所要建立模型為空間誤差模型還是空間滯后模型進(jìn)行有效區(qū)分。LM檢驗(yàn)可以分為L(zhǎng)M-Lag檢驗(yàn)及LM-Error檢驗(yàn),通過(guò)比較LM-Lag檢驗(yàn)和LM-Error檢驗(yàn)的顯著性可判定空間相關(guān)性的表現(xiàn)形式。但是,理論上,Moran’s I檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)在大樣本情況下以及誤差項(xiàng)服從經(jīng)典分布時(shí)才能成立。此外,在對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究中,由于數(shù)據(jù)可獲得性等問(wèn)題,我們的研究樣本為小樣本及中樣本等有限樣本。加之現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的復(fù)雜性等問(wèn)題,模型誤差項(xiàng)很難完全滿足經(jīng)典分布的假設(shè),通常存在異方差及時(shí)間序列相關(guān)等情況。在實(shí)際研究中,前述嚴(yán)格假定條件無(wú)法滿足。因此,依賴于大樣本和誤差項(xiàng)服從經(jīng)典分布的Moran’s I檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn)的檢驗(yàn)效果將會(huì)大打折扣,甚至無(wú)效�？臻g面板數(shù)據(jù)模型由于個(gè)體效應(yīng)(隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng))的存在,以及具有截面維度和時(shí)間序列維度兩重屬性,樣本為有限樣本或誤差項(xiàng)非經(jīng)典分布的空間面板數(shù)據(jù)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)還是未涉及到的研究領(lǐng)域。Bootstrap方法不需要研究樣本服從經(jīng)典分布,可以作為解決上述難題的選擇方法之一。但是,空間面板數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型同時(shí)具有空間效應(yīng)特征和面板數(shù)據(jù)特征,不僅要考慮個(gè)體效應(yīng)的存在,還要考慮截面維度和時(shí)間序列維度,使得空間面板數(shù)據(jù)模型更為復(fù)雜,Bootstrap方法的抽樣結(jié)果的有效性將會(huì)存在疑問(wèn),空間截面數(shù)據(jù)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)Bootstrap方法已經(jīng)不再適用于空間面板數(shù)據(jù)模型。本研究將Bootstrap方法應(yīng)用于空間面板數(shù)據(jù)模型Moran’s I檢驗(yàn)和LM檢驗(yàn),為經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作者解決有限樣本或誤差項(xiàng)不滿足經(jīng)典分布假設(shè)情形下,空間面板數(shù)據(jù)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)難題提供有效解決思路。本文得到以下結(jié)論:第一,本文對(duì)三種衍生的Bootstrap方法 DB1、DB2、FDB方法構(gòu)建Moran’s I檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,以空間面板數(shù)據(jù)滯后模型為例,進(jìn)行Monte Carlo的模擬實(shí)驗(yàn)。隨機(jī)效應(yīng)條件下,誤差項(xiàng)為非經(jīng)典分布時(shí),觀察三種Bootstrap方法在空間面板數(shù)據(jù)模型空間相關(guān)性檢驗(yàn)中的表現(xiàn),無(wú)論從水平扭曲還是功效的角度,FDB Moran’s I檢驗(yàn)的均表現(xiàn)最好,是最優(yōu)的選擇。第二,本文將FDB方法引入面板數(shù)據(jù)空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型Moran’s I檢驗(yàn),通過(guò)大量的Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),在誤差項(xiàng)正態(tài)分布或存在異方差、時(shí)間序列相關(guān)情形下,從水平扭曲來(lái)看,漸近Moran’s I檢驗(yàn)存在較大的水平扭曲,FDB Moran’s I檢驗(yàn)水平扭曲較小,且小于漸近Moran’s I檢驗(yàn)的水平扭曲,接近于理論值0。隨著樣本量和Bootstrap模擬次數(shù)的增加,漸近Moran’s I檢驗(yàn)的水平扭曲逐漸增加,而FDB Moran’s I檢驗(yàn)的水平扭曲逐漸減小趨近于理論值0。從檢驗(yàn)功效看,漸近Moran’s I檢驗(yàn)與FDB Moran’s I檢驗(yàn)同樣有效。第三,基于Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)個(gè)體效應(yīng)設(shè)定為隨機(jī)效應(yīng)時(shí),在誤差項(xiàng)非經(jīng)典正態(tài)分布條件下,空間面板模型空間相關(guān)性漸近LM-Lag檢驗(yàn)存在著較大的水平扭曲,而FDB LM-Lag檢驗(yàn)則在基本不損失檢驗(yàn)功效的同時(shí),可以有效矯正漸近LM-Lag檢驗(yàn)的水平扭曲,是空間面板模型空間相關(guān)性LM-Lag檢驗(yàn)更為理想的檢驗(yàn)方法。第四,采用Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,存在隨機(jī)效應(yīng)的條件下,當(dāng)誤差項(xiàng)非經(jīng)典分布的時(shí),空間面板數(shù)據(jù)模型漸近LM-Error檢驗(yàn)存在較大的水平扭曲,而FDB LM-Error檢驗(yàn)則在基本不損失檢驗(yàn)功效的前提下,能有效矯正漸近LM-Error檢驗(yàn)的水平扭曲,是空間面板數(shù)據(jù)模型空間相關(guān)性LM檢驗(yàn)更為有效的方法。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F830;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2805904