在空间计量经济学中，虽然理论和检验支持使用空间杜宾模型(SDM)，但实际上发现SDM的回归效果不如空间自相关模型(SAR)好，这可能由以下几个原因造成：

1. **数据结构与模型匹配问题**：尽管理论上SDM更灵活且能够捕获直接效应(Direct effects)、间接效应(Indirect effects)和总效应(Total effects)，但在实际应用中，如果数据的内在机制主要是空间自相关而没有明显的交互影响，则SAR模型可能提供更好的拟合。

2. **估计方法与假设**：SDM的估计往往更为复杂，特别是当存在内生性问题时。有时，即使是通过了LR或Wald检验表明应该使用SDM，但若数据本身不满足SDM的所有假设(如无多重共线性、模型设定正确等)，则可能导致回归结果不佳。

3. **样本量与信息量**：对于小样本或者数据包含的信息量有限的情况，复杂模型可能无法充分拟合，导致效果不如简单模型。在SDM中估计额外的参数可能会因为缺乏足够的信息而变得不稳定或不准确。

4. **模型误设**：即使统计检验表明应该使用SDM，但在实际应用中，如果忽视了某些重要变量或假设条件(如空间权重矩阵的设定)，也可能导致SDM回归效果不佳。

面对这种情况：

（1）这可能是由于数据本身的性质、模型估计方法或者样本量等因素决定的，并不一定意味着SAR模型在理论上更优。关键在于理解你所研究问题的本质以及数据的实际特性，选择能够提供最好解释和预测能力的模型。

（2）如果你确实发现SAR模型提供了更好的拟合和解释力，且没有违反其假设条件(如空间自相关)，那么可以使用SAR模型的结果进行分析。然而，在报告结果时，应明确指出为何选择了SAR而非SDM，并讨论可能的原因以及这样做对研究结论的潜在影响。

最终，选择哪种模型应该基于对理论背景的理解、数据特性及实证检验的结果综合考量决定。

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我也碰见过这种问题。我觉得看自己的论文主要解决什么问题来选择模型。

模型的选择统计意义上仅仅是一方面，重点确实是要落到自己研究侧重上，这样做有没有意义。

感谢回答，可以问一下第二点中，SDM模型的全部假设具体包括哪一些吗？这些假设是否意味使用SDM模型中还需进行一下别的检验呢？（除了LR、wald检验外）

感谢回答，还想问一下，您第二点中提到的SDM的全部假设具体包括哪些呢？这些全部假设是否意味着使用SDM模型时，除了使用LR、Wald检验外，还需要做其他检验呢？