在进行空间计量分析过程中,在给定n个解释变量情况下,空间自相关检验的Moran s I (Moran 1948)、LMerr (Burridge1980)、LMsar、Lratios、Walds (Anselin 1988b)等统计量检验都显示出显著的空间相关性,但再加入第n+1个解释变量Xn+1后,除了LMsar以外,其他统计量都不再显著。同时,在Sar模型中,空间变量的参数估计显著性也大大降低。请问该如何解释?
我是如此理解的:即前一个模型中存在的空间交互作用,即邻近地区的溢出效应,其实是通过各地区间的Xn+1变量的溢出而产生的。因此,在加入该变量后,sar模型 y=pWy+BX+u 中的pWy才变得不再显著。
是否可以作如此理解?还请高人指教。
Do you mean that you have a state-space(空间计量) model with autocorrelation(空间自相关检验)?
Anyway, I agree with your point of view in some way.
However, you may try the correlation between those variables, and you may also consider "Multi-colinearity" problem in those n+1 regressors.