R空间面板固定效果：lag.listw中的错误，对象长度不同

我正在使用R包“splm”估计空间面板数据的固定效应模型 . 强有力 balancer 的小组由77个县和31年的观察组成 . 因变量是一种作物的县级产量 . 当我对随时间变化的趋势和单个固定效果进行回归时，我得到了对象长度不同的错误，即使我有完美 balancer 的面板并且使用相同的一组县来创建空间权重矩阵 .

下面我生成了一个类似于我的数据的“面板数据集”，并且还生成了具有随机数的县的经度和纬度数据 . 即使使用此随机数据，也会发生相同的错误 .

##generated panel data for yield
set.seed(97531)
yield.normal <- as.data.frame(matrix(rnorm(2387*1, mean=1.92, sd=0.5), ncol=1))
colnames(yield.normal) = "yield"
yield.normal$panelid = with(yield.normal, seq(1:77))
yield.normal$timeid = with(yield.normal, seq(1:31))
yield.normal$county = with(yield.normal, as.factor(seq(1:77)))
yield.normal$countyname = paste0("county",yield.normal$county)
yield.normal$trnd = with(yield.normal, seq(1:31))

#generate coordinates of the 77 Oklahoma counties
latitude.county = sample(36.83013180:33.90212700, size = 77, replace = T)
longitude.county = sample(-94.81059550:-102.62162110, size = 77, replace = T)
lat.long.data = cbind2(longitude.county,latitude.county)
colnames(lat.long.data)=c("lon","lat")
#Create spatial weight matrix
distNeighbr = spdep::dnearneigh(lat.long.data, d1=0, d2=5)
wtmat1 = spdep::nb2listw(distNeighbr, style='W')

#Estimate the spatial fixed-effects model
spatial.FE.model = splm::spml(yield~trnd, data = yield.normal, index = c("timeid", "panelid"), listw = wtmat1,  model = "within", effect ="individual", method = "eigen")

错误报告：

lag.listw中的错误（listw，u，zero.policy = zero.policy）：对象长度不同

输出来自： traceback() 如下：

8：停止（“对象长度不同”）7：lag.listw（listw，u，zero.policy = zero.policy）6：FUN（X [[i]]，...）5：lapply（X = ans [index]，FUN = FUN，...）4：tapply（y，inde，function（u）lag.listw（listw，u，zero.policy = zero.policy），simplify = TRUE）3：unlist（ tapply（y，inde，function（u）lag.listw（listw，u，zero.policy zero.policy），simplify = TRUE））2：spfeml（formula = formula，data = data，index = index，listw = listw ，listw2 = listw2，na.action，model = model，effects = effects，cl = cl，...）1：splm :: spml（yield~trnd as.factor（county） - 1，data = yield.normal， index = c（“timeid”，“panelid”），listw = wtmat1，model =“within”，effect =“individual”，method =“eigen”）

请帮我解决这个问题 .