% wald test for spatial durbin model against spatial lag model

Wald检验是一种用来检验模型中的变量系数是否显著的统计方法。对于空间杜宾模型和空间滞后模型而言，我们可以使用Wald检验来比较它们之间的差异。

空间杜宾模型和空间滞后模型都是用来分析空间数据的模型，两者都考虑了空间自相关的影响。空间杜宾模型是在普通杜宾模型的基础上引入了空间滞后项，用以捕捉因变量的空间依赖性，而空间滞后模型则是直接使用了因变量的空间滞后值作为解释变量之一。

当我们想要比较空间杜宾模型和空间滞后模型时，可以使用Wald检验来检验它们的系数之间是否存在显著差异。具体而言，我们可以对两个模型的系数进行Wald检验，若两个模型的系数之间存在显著差异，则说明两个模型之间存在显著差异。

在进行Wald检验时，我们需要设定一个显著性水平，通常取0.05。若Wald统计量的P值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即认为两个模型的系数之间存在显著差异。

总之，通过使用Wald检验来比较空间杜宾模型和空间滞后模型，我们可以判断它们之间系数的显著差异，从而选择更适合我们数据的空间回归模型。