那这个代表：处理地区是1，非处理地区是0吧？

spmatrix没有直接对变量进行moran检验的命令。

既然你是matlab权重矩阵，为何要导入stata做moran指数，matlab直接可以计算。

sp工具箱的moran指数是基于OLS估计后，对估计的残差进行moran计算，命令为estat moran

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（1）你有了excel的权重矩阵，不需要shp文件。（2）根据你是使用spxtregress还是xsmle看例子，第6讲这2个命令都有非常详细的说明

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(1) spmat导入txt的例子第3将中有，具体看第3讲中500多行的时候的例子，这里不能运行的原因是txt的格式不符合spmat的导入要求，所以才打星号。

（2）不存在spmatrix格式导出的权重矩阵，可以为所有其他命令都可以使用。解决方法：（1）对比你使用spmatrix导出的dta矩阵的形式；（2）看其他权重矩阵导入dta格式的空间权重矩阵的要求。（3）调整你spmatrix导出的空间权重矩阵的dta，使其符合要求。

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回答：你不要再生成权重矩阵之后，再对数据进行平衡，而是在平衡的数据基础上生成权重矩阵

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回答：

？为何要生成一个文件，本来生成2个文件是有各自用途。如果你实在想生成1个文件，可以使用merge合并。

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回答：

你这一步是多余，或者cd D:\stata16\ado\personal\SP_stata_2021\C2_spatial_data\data 才是正确的

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回答：

这个是不同版本的Stata表格不兼容导致的乱码。通过转换可以解决，每次我们stata打开都有这个转换的代码。

*-说明: dofile 或 数据文件中包含中文字符时，需要转码才能正常显示

*-Step 0: 使用 cd 命令进入需要转码的文件路径, 例如

cd D:\stata16\ado\personal\mypaper

*-Step 1: 分析当前工作路径下的编码情况

unicode analyze * (* 为通配符，代指所有文件)

*-Step 2: 设定转码类型

unicode encoding set gb18030 // 中文编码

*-Step 3: 转换文件

unicode translate *

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回答：命令很清楚说明是估计截面空间联立模型，不存在固定效应和随机效应的问题。我们用于估计面板，是采用了堆积数据的方式。

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你把inv这个变量和空间权重矩阵相乘，生成新的变量，Winv，然后把他作为一个解释变量放入模型进行估计。

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你如何判断是spregsdmxt这个命令？我不使用这个命令。空间面板我推荐使用xsmle，其次官方命令。而且问题的关键不是使用哪个命令，而是你要明白你要做什么，再认真看我提供的代码那一讲。

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（1）分析问题要沿着一条统一的逻辑和线去分析，不能既想分析这个又想分析那个，造成混乱。在SDID中，主要是考虑了政策的空间间接效应，也就是WxtD这一项，这时候，应该从DID的角度进行分析，只是加入了空间因素后的DID，这里关于W矩阵的分解，也不同于传统意义的空间效应分解，而是从政策处理组和对照组的角度把矩阵分解为4个矩阵（2）看我提供那篇蔗糖生产的论文，有进行传统空间效应分解吗？

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对，这个文件需要手动生成，主要是地理信息的id 和外部数据的id，对每一类数据都不同，比如中国地级市的shapefie,县级市的shapefile和省级的shapefile，与对应外部的地级市、省级和县级数据的id，及其对应数据，都不相同。这时要匹配，只能先手动生成对应的trans文件。

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 （1）spmap在我提供的Plus中已有，正确添加plus后不需要再按照，实在不行，你从我plus文件夹下的s子文件夹中复制spmap的所有文件到你的pLus下面即可，也可以从对应网站下载。（2）_merg=3说明是合并的类型，说明在匹配和被匹配数据都存在数据。

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看第一讲中的流程图，以及对应说明。首选LM检验，稳健LM检验。

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空间权重矩阵主要是包括基于地理信息的权重矩阵，如邻接和距离权重矩阵；有基于经济权重矩阵，还有复合权重矩阵，属于空间计量经济学的内容，这部分内容比较多，需要自己学习，或者学习下直播课程的空间权重专题。

空间权重矩阵的命令，16讲中已经提供的较为全面了。可以进行学习。空间计量的主要命令目录已经给了，可以逐一学习。

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Dt矩阵受多期影响吗？如果不受多期影响，需要特别处理吗？

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多期时，D的构建与12讲中的原理是一致的，只需要根据实际情况将处理虚拟变量和时间虚拟变量做对应调整即可，根据实际的事件和时间做设定，具体见12讲PPT的33页。

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这里的阈值是根据实际距离，而不是距离的倒数来确定，是距离在阈值外，确定为1/dij,在阈值之内为0.

这种权重矩阵，使用stata命令可以直接生成，也可以使用geoda软件直接生成。

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求2城市信息技术水平与地理距离综合空间权重矩阵，从你这里看，只是在距离平方倒数的基础上，分别乘以i和j地区的信息水平即可，从你的2行代码看，基本正确，但mkmat只是1个城市的IL，可以使用 ：

mkmat IL, matrix(wvar)

mat IL2 = wvar*wvar'

mat wxinxi = IL2*w1

来实现

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