【摘 要】
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空间动态面板数据(SDPD)模型中被解释变量初值极易带有内生性,采用一般拟极大似然(QML)方法容易造成参数估计偏误,特别是当样本结构为n大T小的时候。鉴于此,本文在一般QML基
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“区际产业梯度转移与升级中的技术势能集聚、转换及空间效应研究”(71773041);江西省自然科学基金项目“江西省产业升级中技术势能集聚、转换及空间效应研究”(2018ACB29001)和“空间视角下金融资源错配对全要素生产率的影响研究”(2018BAA208028)的资助
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空间动态面板数据(SDPD)模型中被解释变量初值极易带有内生性,采用一般拟极大似然(QML)方法容易造成参数估计偏误,特别是当样本结构为n大T小的时候。鉴于此,本文在一般QML基础上,通过重塑误差项的方差-协方差矩阵,修正拟似然函数表达式,得到修正QML,进而估计短面板下含空间、时间、误差三类关联项的固定效应SDPD模型,基于数值模拟和实例应用检验一般QML与修正QML的估计效果。数值模拟结果表明:修正QML比一般QML更精确、更稳健,均方误差修正率随样本短面板结构的增大而增大。实例应用不仅重新评估环境规
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