标题： 空间动态面板数据模型中空间权重矩阵的内生性检验 显示英文标题

标题： Testing Endogeneity of Spatial Weights Matrices in Spatial Dynamic Panel Data Models

摘要： 我提出稳健的Rao得分（RS）检验统计量，以确定空间动态面板数据（SDPD）模型（Qu、Lee和Yu，2017）中空间权重矩阵的内生性。 我首先介绍偏差校正的得分函数，因为由于双向固定效应，得分函数并不围绕零中心。 我进一步调整得分函数，以纠正在同时期依赖关系在空间、时间依赖或空间时间依赖存在局部误设时，原假设的过度拒绝。 然后，我推导出我们检验统计量的显式形式。 蒙特卡洛模拟支持分析并显示出良好的小样本性质。 最后，使用宾夕法尼亚世界表版本6.1的数据提供了一个实证说明。 显示英文摘要

摘要： I propose Robust Rao's Score (RS) test statistic to determine endogeneity of spatial weights matrices in a spatial dynamic panel data (SDPD) model (Qu, Lee, and Yu, 2017). I firstly introduce the bias-corrected score function since the score function is not centered around zero due to the two-way fixed effects. I further adjust score functions to rectify the over-rejection of the null hypothesis under a presence of local misspecification in contemporaneous dependence over space, dependence over time, or spatial time dependence. I then derive the explicit forms of our test statistic. A Monte Carlo simulation supports the analytics and shows nice finite sample properties. Finally, an empirical illustration is provided using data from Penn World Table version 6.1.