【摘 要】
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研究目标:探究空间动态面板Logistic平滑转移自回归（SDPD-LSTAR）模型的稳健LM检验的水准和效力。研究方法:重塑得分函数和方差-协方差矩阵，推导识别时间滞后、空间滞后和非线性效应的修正稳健LM检验及其联合效应检验，通过蒙特卡洛模拟和基于STIRPAT的中国284个城市碳排放影响因素实例评估检验的功效和实践性。研究发现:稳健LM检验具有中心卡方的极限分布性质，检验功效好、计算较简便，比
【基金项目】
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国家社会科学基金重大招标项目“高质量发展视域下创新要素配置的统计测度与评价研究”（19ZDA121）； 国家自然科学基金项目“数字赋能视阈下创新要素配置促进制造业高质量发展的机制研究”（72163008）;国家自然科学基金项目“制造业高质量发展视阈下创新要素的再配置机理及优化策略研究”（71973055）； 江西省教育厅科
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研究目标:探究空间动态面板Logistic平滑转移自回归（SDPD-LSTAR）模型的稳健LM检验的水准和效力。研究方法:重塑得分函数和方差-协方差矩阵，推导识别时间滞后、空间滞后和非线性效应的修正稳健LM检验及其联合效应检验，通过蒙特卡洛模拟和基于STIRPAT的中国284个城市碳排放影响因素实例评估检验的功效和实践性。研究发现:稳健LM检验具有中心卡方的极限分布性质，检验功效好、计算较简便，比一般的LM检验更精确、适用性更广，该优越性随参数局部偏误的出现而显著，应用实例展现了检验良好的实践性。研究创新:提出具有时空依赖和非线性空间区制平滑转换特征的SDPD-LSTAR模型，在ML和GMM框架下推导模型的稳健LM检验。研究价值:探究SDPD-LSTAR模型的选择问题，为空间动态非线性理论和应用提供重要支持。
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