第一、空间计量大多都是ML、QML、MCMC估计，勒沙杰那本书上说过，比起误设的模型（sdm、sar、sem、sac等），OLS估计方法所造成的误差更大，结果即使无偏，但却不一致。只要是非OLS方法，内生性问题在空间计量模型要弱一些（因为空间滞后项本质上也是一种工具变量纳入）
第二、不同的空间权重矩阵就是一种稳健型检验对比，进行内生性检验必要性不大。
第三、埃尔霍斯特的论文基本看不到内生性或稳健型检验环节。（相较于国外大家的传统计量论文）

可能有几个原因导致国内期刊关于空间计量的文章较少进行内生性检验：

1. 方法论的普及：空间计量经济学是一个相对较为专业的领域，其内生性问题可能不如传统的面板数据模型那样被广泛讨论和应用。

2. 数据获取和处理能力：空间计量分析通常需要地理信息系统（GIS）的数据支持。在国内，这些数据的获取和处理可能面临一些挑战，导致研究者在进行空间计量分析时较少考虑内生性问题。

3. 期刊审稿标准和偏好：不同期刊对文章方法论的严谨性和创新性的要求可能会有所不同。如果国内期刊在审稿过程中更侧重于模型的适用性和结果的解释性，那么关于内生性检验的内容可能就不会被特别强调。

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