在 Stata 里跑 空间杜宾模型（SDM）最常用、最稳的两条命令就是：  
1) 截面/面板通用→ `xsmle`（官方套件）  
2) 传统截面→ `spreg` / `spregxt`（用户包）  


✅ 1. 面板 SDM：xsmle（官方推荐）
（1）安装与帮助
```stata
ssc install xsmle, replace
help xsmle
```

（2）语法骨架
```stata
1. 声明面板
xtset id year             // id 为地区，year 为时间

2. 读入空间权重矩阵（已做行标准化）
spmat import W using "W.spmat", replace

3. 估计面板 SDM
xsmle y x1 x2 x3,        ///
      wmat(W)            /// 空间权重
      model(sdm)         /// 指定 SDM
      fe                 /// 固定效应（也可选 re 随机效应）
      vce(cluster id)    /// 稳健标准误
      durbin(x1 x2)      /// 这些变量生成 WX 项
      effects            /// 输出直接/间接/总效应
```

（3）结果解读
- 系数表：ρ（Wy）显著 → 存在空间滞后；θ（Wx）显著 → 解释变量存在溢出效应。  
- `effects` 选项会自动给出 直接效应 / 间接效应 / 总效应。

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✅ 2. 截面 SDM：spreg / spregxt
（1）安装
```stata
ssc install spreg, replace
```

（2）截面语法
```stata
读入空间权重（邻接或距离）
spatwmat using "w.dta", name(W) standardize

跑截面 SDM
spreg y x1 x2, model(durbin) wmat(W) wlag(x1 x2)
```

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⚠️ 常见报错速查
| 报错 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
| `1/max eigenvalue of W` 缺失 | 权重矩阵未标准化 | 用 `spmat ... , normalize(row)` |
| `durbin() only allowed with model(sdm)` | 误把 `xsmle` 写成 `spreg` | 检查命令，面板用 `xsmle` |
| `_mata_matrices_xsmle() not found` | Mata 文件未加载 | `mata: mata mlib index` 后重启 Stata |

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📌 一句话总结
- 面板数据→ `xsmle ..., model(sdm)` 最省心，官方维护、效应分解一步到位。  
- 截面数据→ `spreg ..., model(durbin)` 轻量快速。  

把权重矩阵标准化、变量顺序对齐后，直接复制上面模板即可跑通。