Прямые / косвенные эффекты в пространственной регрессии с использованием пакетов SpaceREG и splm
Я пытаюсь оценить влияние (прямое и побочное) от внедрения метро на долю поездок на автомобиле. У меня есть набор панельных данных с двумя периодами времени (до и после метро), и я использую первую оценку разницы. Поскольку для T = 2 первая оценка разницы и фиксированные эффекты идентичны, я могу использовать функцию lagsarlm из пакета Spacereg (различия по обе стороны уравнения) или spml (model = "within", effect = "twoways"): in в обоих случаях результаты одинаковы. Меня в первую очередь интересуют результаты для двух двоичных переменных: metro (равно 1, если объект обслуживается метро) и metro_spill (равен 1, если объект является соседом 1-го порядка для объекта, обслуживаемого метро).
Я читал, что в случае SAR (с запаздыванием y) вместо того, чтобы сообщать оценки из типичных выходных данных регрессии, я должен сообщать оценки, предоставленные командой «impacts», и они на самом деле сильно отличаются от оценок, представленных в выходных данных регрессии. Например, в выходных данных «нормальной» регрессии оценка переменной «метро» = -29,061. В «воздействиях» выход прямой «эффект метро» = -31,102 и косвенный = -28,064.
Я обдумываю три вопроса:
- Какова географическая зона косвенного воздействия, о котором сообщила команда по оценке воздействия? Это вся область моего образца? Что, если я хочу знать эффект только для соседей первого порядка единиц, обслуживаемых непосредственно в метро? Имеет ли смысл в этом случае иметь двоичную переменную для распространения метрополитена, или модель уже позаботилась об этом?
- Если у меня есть модель пространственной ошибки с пространственными лагами для 2 независимых переменных, правильным будет сообщить типичный результат регрессии или результат воздействия?
- Почему эта команда impacts недоступна в пакете spml? Почему в spml, по-видимому, можно интерпретировать "стандартный" вывод регрессии? Если бы я не знал о команде impacts из Spacereg, я бы просто сообщил о выходе spml для фиксированных эффектов, и жизнь была бы проще:D