Varying-coefficient spatial dynamic panel data models with fixed effects: Theory and application
带固定效应的变系数空间动态面板模型：理论与应用AI 解读 ↓
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带固定效应的变系数空间动态面板模型：理论与应用
- 研究问题
- 在带固定效应的变系数空间动态面板模型中，如何处理两点近似可能造成的弱识别，并检验部分线性设定？
- 方法与思路
- 作者提出修正估计量，通过两步程序结合线性与二次矩条件，并扩展至部分线性变系数模型及其一致检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计量的渐近性质；中国白酒生产商应用发现销售存在空间依赖，且空间效应随竞争强度变化。
- 阅读关注点
- 应核对两点近似导致弱识别的机制、修正估计的稳健范围，以及空间关系和竞争强度在应用中的定义。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要；弱识别条件、估计细节及实证效应大小未说明，不能将空间关联直接解释为因果。
原文摘要
This paper considers a varying-coefficient spatial dynamic panel data model with fixed effects. We show that a two-point approximation method poses a potential weak identification problem. We propose a robust modified estimator to address this issue. Our two-step estimation procedure incorporates both linear and quadratic moment conditions. We also extend our analysis to a partially linear varying-coefficient model and develop a consistent test for this specification. We establish the asymptotic properties of the proposed estimators. Simulations indicate that our estimators and the test statistic perform well in finite samples. We apply the partially linear varying-coefficient model to study how the sales of liquor producers respond to those of neighboring competitors in China. We find spatial dependence among liquor producers and show that the spatial effects vary with competition intensity.