做空间计量，别再和 R 代码死磕了

一句话：把 spatialreg、sphet、splm、spsur 里最主流的空间计量模型，全塞进一个双击就能用的 Windows 软件里——从数据、权重、检验、建模，到稳健性验证和出报告，一个界面走完。*

你是不是也这样过？

调 lagsarlm 的参数调了一下午，报错是 'a' is computationally singular；面板数据一跑 spml 就提示 unbalanced panels，查了半天是列顺序的问题；好不容易把 spsur 的 SUR-SARAR 跑通，又要自己算直接效应、间接效应、总效应…… 最后发现：80% 的时间花在跟代码和环境较劲，只有 20% 在做研究。

如果有这么一个软件——模型点一下就跑、结果自动成表、还能一键出报告——你愿不愿意试试？

它长这样：三个步骤走完全流程

准备数据与权重 → 检验并建模 → 比较出报告

首页三张卡片，就是完整的研究路径，每一步都能一键跳转。

内置 9 套示例数据，哥伦布犯罪率、美国 48 州产出面板、Anselin 空间菲利普斯曲线……点一下就能上手，不用先折腾数据。

① 数据与权重：把最容易出错的一步做扎实

选内置示例或上传自己的 CSV / Excel / GeoJSON；指定因变量、解释变量；空间权重支持 Queen / Rook 邻接、K 近邻、距离阈值，也可以直接上传权重矩阵。

最实用的是这一步会自动体检：样本量、缺失值、多重共线性（VIF）、权重是否有孤立单元、是否对称、特征值给出的 ρ 平稳区间——这些坑提前帮你标出来。

有地理边界或经纬度，还能直接出着色地图，一眼看出空间分布。

② 先检验，再建模：Moran's I、LM 检验全自动

Moran's I、Geary's C、OLS 残差 Moran、LM / 稳健 LM 检验，一次点完，表格直接告诉你该选 SAR、SEM 还是 SDM。

Moran 散点图和 LISA 地图也是现成的，热点区、异常点一目了然。

③ 横截面：23 种模型，一键跑全流程

OLS、SLX、SAR/SLM、SDM、SEM、SDEM、SAC/SARAR、GNS（最一般嵌套）、CAR、空间 2SLS、sphet GMM（异方差稳健）、空间 HAC、贝叶斯 MCMC、空间 Probit / Tobit、空间 regime 模型……

选好规格点"运行"，或者直接点 "一键跑标准流程"，7 个模型自动估计并入库。

结果统一成 6 个页签：结论速览 / 系数表 / 效应分解 / 诊断 / 可复现代码 / 原始输出。

效应分解是空间计量的灵魂，这里直接给出直接效应、间接效应（溢出）、总效应和显著性——不用自己写循环算。

诊断页自动检查：空间参数是否显著、|ρ| 是否在平稳区间、残差还有没有空间自相关——直接告诉你模型能不能用。

每个结果都附带可以复制粘贴到 R 脚本的代码，论文附录、复现要求一次搞定。

④ 面板：5 类引擎，从固定效应到动态面板

spml（ML 估计：within / random / pooling × 个体 / 时间 / 双向 × SAR / SEM / SARAR） spgm（GMM，可加内生变量与工具变量） spreml（随机效应 + 空间误差 + 序列相关，11 种误差结构） SDPDmod（动态空间面板，含时间滞后与时空滞后）再加面板专用的 LM / Hausman / Baltagi 检验。