我有方法可以让它为正，但是也没有百分百

可以把问题描述的详细一些，具体点。

在空间杜宾模型（SDM）中，莫兰指数(Moran's I)为正通常表示数据存在空间自相关性，而ρ (rho)是衡量空间滞后效应的系数。ρ为负可能意味着存在负的空间依赖或者模型设定有问题。

当遇到这种情况时，你可以考虑以下几点进行调整：

1. **检查数据和假设**：确保你的数据适合使用SDM，并且空间权重矩阵建立得当。负的空间自相关可能是由于错误的权重矩阵或不合适的模型形式导致的。

2. **探索其他空间模型**：除了SDM，还可以尝试空间误差模型（SEM）或者混合模型，看看是否能更好地捕捉到数据中的空间关系。

3. **修正模型设定**：可能需要重新定义因变量和自变量，或者考虑加入其他控制变量来改变ρ的符号。

4. **检查异方差性**：存在异方差性也可能影响结果。确保你的模型对这种变异进行了适当处理。

5. **进一步的空间统计分析**：进行更深入的空间探索，如局部Moran's I或热点分析，以了解特定区域是否存在特殊的空间模式。

6. **咨询领域专家**：如果问题仍然存在，可以请教熟悉你研究领域的专家，他们可能能提供更具体的指导。

在调整过程中，务必确保模型的解释符合实际地理和经济背景。同时，进行模型选择时应该基于理论依据和统计检验结果。

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当被解释变量空间滞后项系数ρ显著不为零时，采用空间杜宾模型系数度量的溢出效应存在偏差，需要进一步就行分解，也就是分解为直接效应、间接效应和总效应。空间自相关系数rho值，代表本地区的被解释变量存在负向（系数为负）/正向（系数为正）空间溢出效应，这里的正向和负向代表，促进或抑制方向是否相同，相同为正向，不同为负向；例如本地区区域创新能力呈上升，但是周边地区是下降的，也就是产生“虹吸效应”，而不是正向溢出效应。这个我们认为是负向的。这个额看你具体的研究需求了吧。https://zhuanlan.zhihu.com/p/623918296，可以看下这篇文章，我也是从里面摘抄的。