请教可以用STATA做面板数据的SEM模型吗

结果的前两行表示模型的类别，LZ采用的为randomeffect随机模型，截面变量：province，样本数目310.群组数目31，也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度，分别为within，between，overall，组内，组间，总体三个层次。6-7行表示针对参数联合检验的waldchi2检验和Pvalue，p=0.000表示参数整体上灰常显著。8-10行表示解释变量的估计权重，截距，标准差，Z统计量，P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的，关于你的解释变量base的权重解释是，在其他多有条件都不变的情况下，base每增加一单位，city会增加0.0179单位，P值0.000，灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值，分别为sigma_u,sigma_e.以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高，R方只有26%，当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果，如果大家都在20多，那就OK。

按照正常步骤。

面数据模型的LM检验解决的是,截面数据SEM模型和SLM模型的选择问题。这部分内容比较简单,参见《高级计量经济学及Stata应用(第二版)》设定面板数据格式第二步:对主要变量做描述性分析第三步:做基准回归第四步:做中介效应。

Stata空间计量命令汇总及操作手册空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷,考察了数据在地理观测值之间的关联。近年来在人文社会科学空间转向的大背景。

当SAR和SEM模型在一定的显著性水平下同时成立时，我们需要进一步考虑面板数据空间杜宾模型，即解释变量的空间滞后项影响被解释变量时，就应该考虑建立空间杜宾模型。使用空间杜宾模型的主要原因在于：1、利用普通最小二乘法回归时，其扰动项存在空间相关性，导致回归结果产生偏误；2、处理区域样本数据时，存在一些与模型中的解释变量的协方差不为零的解释变量被忽略的情况。实际上，空间杜宾模型是通过加入空间滞后变量而加强了的SAR模型

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