空間固定効果推定器を使用して、結果変数に対する特定の捕食者の効果を分析しています。Rの空間パネル計量経済学パッケージsplmの spml 関数を使用して、この識別を実装します。
結果の解釈のために、私は回帰係数だけでなく、治療変数の 1 単位を結果に適用することから生じる直接効果と空間的に誘導された間接効果の両方を推定する影響にも関心があります。変数。splmパッケージは、影響統計を推定するためのimpact()関数を便利に提供します。
ただし、impacts.splm()関数を使用した影響の推定は、ランダム効果モデルに対してのみ実装され、固定モデルに対しては実装されません。この制限の理由を知っている人はいますか？
固定モデルにおける予測変数の影響を合理的に把握したい場合、その影響を概算する方法はありますか? たとえば、固定効果モデルとランダム効果モデルの両方を推定し、回帰係数 beta と空間依存係数 rho がランダム効果モデルと固定効果モデルで同様の大きさであると主張することは合理的でしょうか?観測されていない異質性 (固定効果) を制御した後の私の予測因子も、ランダム効果モデルで観測された影響と同様の大きさになる可能性がありますか? よりエレガントな近似戦略に関するアイデアは大歓迎です! ありがとうございました！
説明のために再現可能な例を添付しました。
# Load functions and data
library(splm)
data(Produc, package = "plm")
data(usaww)
# Prepare formula
fm <- log(gsp) ~ log(pcap) + log(pc) + log(emp) + unemp
# Estimation of fixed effects model - impact function returns error message - type fixed effects error model is not implemented
fespaterr <- spml(fm, data = Produc, listw = mat2listw(usaww),model="within", spatial.error="b", Hess = FALSE)
# Estimation of random effects model - impact function works just fine
impac1 <- impacts(fespaterr, listw = mat2listw(usaww, style = "W"), time = 17)
respatlag <- spml(fm, data = Produc, listw = mat2listw(usaww),model="random", spatial.error="none", lag=TRUE)