SDM (Spatial Durbin Model) 空间杜宾模型中的ρ（rho）参数表示的是空间自相关性。当这个值显著且为负时，意味着你的数据在空间上存在负向的相关性，即邻近区域的观察值有互相抑制的趋势。

核心解释变量符号与预期相反可能涉及以下几个因素：

1. **变量子类别或影响机制**：你所选择的核心解释变量可能通过不同的途径影响被解释变量，有些路径可能正好是反向作用。例如，在一些情境中，经济发展的提升可能会吸引更多的投资，从而促进进一步发展（正相关），但在另一些情况下，它也可能导致成本上升、竞争加剧，从而抑制周边地区的发展（负相关）。

2. **模型设定**：SDM 模型是一个相当复杂的模型，包含了空间滞后项和解释变量的空间滞后。如果模型中的某些重要变量被忽略或处理不当，可能会扭曲核心解释变量的影响方向。例如，你可能忽略了某个重要的调节变量或者中间效应的变量。

3. **数据问题**：数据收集过程可能存在误差、异常值，或是时间序列数据中存在自相关性等问题，这些都可能导致结果与预期不符。

针对以上情况，你可以从以下几个方面入手处理：

- **重新审视理论假设**：确保你的解释变量确实应该产生预期的效应。考虑是否有理论上的解释支持你观察到的结果。
  
- **检查模型设定**：确认是否包含了所有相关的控制变量和调节变量。可以尝试使用其他空间模型如SAR（Spatial Autoregressive Model）或SEM（Spatial Error Model），对比结果，看是否存在显著差异。

- **数据清理与检验**：对数据进行仔细的清理，排除异常值的影响，并检查是否有自相关性问题，必要时采取相应的矫正措施。
  
- **增加样本量或时间跨度**：有时数据有限可能也是导致结果不一致的原因之一。如果条件允许，考虑增加更多观察值或扩展研究的时间框架。

最终，在解读和报告你的结果之前，请务必确保你对模型的假设、参数解释以及所使用的统计测试有深入理解。与领域内的专家讨论你的发现通常也能提供有价值的洞见。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用