【摘 要】
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本文对时变系数的空间误差合成模型进行了研究，该模型的特征是利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来；同时，允许自变量系数和误差项中的空间自回归系数随时间而变化，但每一个时期的自变量系数和误差项中的空间自回归系数是固定不变的。本文使用基于FGLS和GM方法的多阶段估计策略对模型参数进行了估计，证明了估计量的渐近异质性，并利用MonteCarlo方法模拟了其小样本性质。模拟结果表明，估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善。中国省际知识生产及其空间溢出的实证案例也体现了该模型的应用价值。
【机 构】
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厦门大学财政系,中国社会科学院城市发展与环境研究所
【基金项目】
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本文受中国博士后科学基金项目“城市间土地财政的竞争外溢与房价的空间传导”（2012M510670）和全国统计科研计划项目“时变系数的空间面板数据模型--理论与应用”（2012LY015）的资助.
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本文对时变系数的空间误差合成模型进行了研究，该模型的特征是利用扰动项中的空间个体成分将不同时期的方程联系起来；同时，允许自变量系数和误差项中的空间自回归系数随时间而变化，但每一个时期的自变量系数和误差项中的空间自回归系数是固定不变的。本文使用基于FGLS和GM方法的多阶段估计策略对模型参数进行了估计，证明了估计量的渐近异质性，并利用MonteCarlo方法模拟了其小样本性质。模拟结果表明，估计量的渐近性质随着样本容量的增加而改善。中国省际知识生产及其空间溢出的实证案例也体现了该模型的应用价值。
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