Semiparametric Spatial Autoregressive Panel Data Model with Fixed Effects and Time-Varying Coefficients
含固定效应与时变系数的半参数空间自回归面板模型AI 解读 ↓
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含固定效应与时变系数的半参数空间自回归面板模型
- 研究问题
- 含固定效应的空间自回归面板模型如何容纳未知的时变系数，并用于考察城市劳动报酬的空间依赖和影响因素变化？
- 方法与思路
- 作者将部分系数设为未知时间函数、其余参数设为常数，提出局部线性准极大似然估计，并用模拟及中国城市应用考察方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立空间系数、误差方差与时变系数估计量的一致性和渐近性质；应用发现城市空间依赖显著，若干因素的影响随时间变化。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重的设定、固定效应的处理、局部线性估计的带宽选择，以及渐近条件和劳动报酬应用中的系数解释。
- 阅读边界
- 摘要未说明城市样本、空间权重、带宽和具体估计结果；应用中的影响表述不足以判断因果效应，参数识别与稳健性须读全文核对。
原文摘要
This article considers a semiparametric spatial autoregressive (SAR) panel data model with fixed effects and time-varying coefficients. The time-varying coefficients are allowed to follow unknown functions of time, while the other parameters are assumed to be unknown constants. We propose a local linear quasi-maximum likelihood estimation method to obtain consistent estimators for the SAR coefficient, the variance of the error term, and the nonparametric time-varying coefficients. The asymptotic properties of the proposed estimators are also established. Monte Carlo simulations are conducted to evaluate the finite sample performance of our proposed method. We apply the proposed model to study labor compensation in Chinese cities. The results show significant spatial dependence among cities and the impacts of capital, investment, and the economy’s structure on labor compensation change over time.