如何进行面板数据的GS3SLS估计？——软件、命令及程序的演示

感谢中国人民大学环境学院博士生蒋姝睿提供的技术支持！

一、引言

2020年9月16日，ASEF推送过一篇基于截面数据进行GS3SLS估计的文章。详细信息参见下文链接：

2020年9月13日，ASEF推送了《广义空间二阶段最小二乘（GS2SLS）面板数据模型及其估计命令和程序解析》一文，得到了广大空间计量爱好者的支持和好评。今天，ASEF将单方程空间计量模型升级为空间联立方程模型，将GS2SLS估计升级为GS3SLS估计对空间计量模型进行深入研究。

孙攀，公众号：Applied Spatial Econometrics基于广义空间三阶段最小二乘（GS3SLS）估计的空间联立方程模型及其回归命令和程序解析

该文推出以后，有很多老师、同学向ASEF咨询如何基于面板数据进行GS3SLS估计。今天ASEF推送的文章或许对上述老师、同学有用。欢迎感兴趣的朋友一起交流、学习或合作。

二、将截面数据空间权重矩阵转换成面板数据空间权重矩阵

传统的GS3SLS估计命令仅能做截面数据回归，其主要原因在于，传统的空间权重矩阵为截面数据空间权重矩阵。现在只要把截面数据空间权重矩阵转换成面板数据空间权重矩阵就能解决上述问题。下面，给出将截面数据空间权重矩阵转换成面板数据空间权重矩阵的命令，并对相关操作进行演示。

*调入截面数据空间权重矩阵

use winv_wfiscale.dta,clear

*生成面板数据空间权重矩阵（winv_wfiscalext.dta），见图1-1、图1-2

spcs2xt var*, time(16) matrix(winv_wfiscale)

图1-1

图1-2

*显示已经创建的面板数据空间权重矩阵的尺度，并将其重新命名为winv_fiscale_panel，见图2

spatwmat using winv_wfiscalext, name(winv_fiscale_panel)

图2

*保存面板数据空间权重矩阵，见图3、图4-1、4-2、4-3、4-4

clearsvmat winv_fiscale_panel

图3

save winv_fiscale_panel

图4-1

图4-2

实际上，winv_wfiscalext.dta与winv_fiscale_panel.dta是同一个空间权重矩阵，只是名字不一样而已。详见图4-3、图4-4。

图4-3

图4-4

三、实证检验

*调入实证数据

use gs3sls_test_data.dta,clear

*实证回归，见图5-9

gs3sls cdifdi2nrhss nsoes pm2_5 kl emp oeit popd , var2(gdppc r ul ame) wmfile(winv_fiscale_panel)eq(1) order(1) mfx(lin) test

图5

图6

图7

图8

图9

四、结束语