你用的是截面数据？

随机效应

在使用`xsmle`命令时遇到的豪斯曼检验（Hausman test）问题通常是因为空间计量模型中的豪斯曼检验有一些特殊的考虑。豪斯曼检验主要用于决定是选择固定效应（FE）还是随机效应（RE）。然而，在空间计量模型中，由于模型结构和参数估计的不同，传统的豪斯曼检验可能不完全适用或需要调整。

你提到的`hausman fe re, sigmaless` 和 `hausman fe re, sigmamore`命令是基于传统面板数据模型中的豪斯曼检验。但是，正如错误信息所提示：“Estimators do not save e(sigma) or e(rmse), sigma option not allowed”，这意味着`xsmle`命令并不保存估计的标准误或残差平方和等必要信息来直接进行标准的豪斯曼检验。

对于空间面板数据模型中的固定效应与随机效应选择问题，一个可能的方法是基于模型设定和理论考虑。例如：

1. **理论上**：如果假设空间依赖性（如W矩阵）在个体之间是固定的，则倾向于使用固定效应；如果认为空间效应在个体间有异质性，则更倾向随机效应。

2. **实证上**：
   - 你可以尝试分别运行固定效应和随机效应模型，比较估计结果的合理性。
   - 使用`xsmle`命令输出的`LR test of rho=0: chibar2(01) = XXXX p-value = YYY`来判断空间效应是否显著。如果空间自相关系数（如rho）显著，则说明考虑空间效应是必要的。

3. **其他检验**：在某些情况下，可以尝试使用Wald Test等方法对模型设定进行比较，但这些通常需要更深入的统计知识和数据理解。

由于空间计量模型的复杂性，建议仔细阅读`xsmle`命令的手册或相关文献来理解其具体假设和限制。此外，在专业论坛、学术论文或者向领域内的专家求助也是一个不错的选择。

最后，你也可以尝试使用不同的估计方法或调整你的W矩阵（如考虑不同权重），以观察结果的敏感性分析。这有助于更全面地了解数据结构及模型设定对结果的影响。

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