第一讲空间计量经济学入门

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空间计量经济学分析

空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
2018年12月20日1时24分
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Topics
• 空间计量经济学的基础 • 空间滞后模型计量分析 • 空间误差模型计量分析 • 地理加权回归模型分析
• 空间计量经济分析软件包：GeoDa/ArcGIS
拓空扑间关数系据的
2018年12月20日1时24分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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空间数据分析
• 数据分析包括探索阶段和证实阶段 • 空间数据分析分为两类：探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis，ESDA）和确认性空间数据分析（affirmable spatial data analysis， ASDA ）。前者对应空间统计方法，后者对应空间计量模型。 • 空间数据分析的一般程序：首先用探索性空间数据分析直观地描述空间数据，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得问题的理解和相关知识（发现问题）；然后运用空间计量经济学方法更深入地研究所发现的问题，并为相关理论提供经验证据（研究问题）。
2018年12月20日1时24分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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Definition
• 简单地说，空间计量经济学（Spatial Econometrics）就是空间经济的计量。

空间计量经济学(Introduction to Spatial Econometrics)入门

7
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
In the event of spatially lagged dependence, traditional OLS does not yield unbiased and consistent estimates as the autoregressive component of the model is correlated with residuals (Anselin and Bera, 1998)
L = lnI - W- N/2 ln (2) - N/2 ln (2) - (y - Wy - x)’( y - Wy - x)/2 2 Maximizing the log likelihood with respect to , , and 2 gives the values of parameters that provide the highest likelihood of the joint occurrence of the sample of dependent variables
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Test for Spatial Dependence – Moran Test
spatwmat using "F:\weight_binary_nostand.dta",name(W) standardize use "F:\co2intensity.dBiblioteka Baidua" if year==2010, clear spatlsa intensity,weights(W) moran graph(moran) symbol(id) id(province)

空间计量经济学分析(共70张PPT)

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天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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Definition
• 一般认为，与其具有密切关系的学科主要是空间统计学（Spatial Statistics）、计算经济学（computational Economics）和地理信息系统（Geographic Information System，GIS ）。
2,4
1 (d )2
3,4
0
经济距离的形式
• 如在研究收入差距时，两个区域的经济距离是
dij Zi Zj
其中，Zi、Zj是两个区域的居民收入。
•其他距离：K个最邻近
k-Nearest Neighbors – Uses distance but counts only the “k” nearest neighbors.
的邻居区域经济的空间差异程度是比较小的；
第四象限(高一低，标记为HL)：它表示一个区域是高经济水平，而周围其
他的区域是低经济水平，也就是这个区域的经济水平是比较高的，而且这个区域经济是有比较大的的空间差异程度的。
与局部Moran指数相比，其重要的优势在于能够进一步具体区分区域单元
和其邻居之间属于高值和高值、低值和低值、高值和低值、低值和高值之中的哪种空
• 数据驱动（data-driven）和模型驱动（modeldriven）；时间序列（time series）分析转向空间数据（spatial data）分析。

第一二章空间计量简介和范围

事物都是处在联系中，但是距离近的比距离远的联系的要密切” 。这样看来，空间依存性由相对空间或者相对位置的观点决定，这种观点强调了距离的作用。空间的观点在欧几里得观点之外延伸，包括了 Isard 的普通空间（包括政策空间，个体相互距离，社会网之类），很明显空间依存性在社会科学中是一种被广泛应用的现象。空间依存性是由大量的的包含在实际问题中的测量问题引起的。这些例子是由空间观测数据单位（例如：人口调查地带，县界限），空间集合问题，空间外部性的存在性（最重要的）和溢出效应来任意描述的。另外，与这个测量问题相独立的内在空间组织和现象的空间结构将趋向于产生复杂的相互作用和相互依赖模式。空间流动，空间样式，空间结构和空间暗示处理或者明确吸收空间依赖要素导致的模型。在第一眼，空间依赖性可能看起来像更熟悉包含在计量经济检测中的时间依赖性，用于分布之后模型和其他的时间序列分析。然而，这只是适用于特殊的例子。在更进一步的检测之下，它经常服从标准计量经济结果，这些结果从来自时间序列分析的不是以一种简单的方式处理横截面例子中的空间依存性。这主要是由于在空间中依存性的多维特征，这正好与时间的一维情形相反，排除了许多简化结果的应用，并使应用一个不同的方法框架成为必要。这些问题在许多的标准计量经济学文献中被忽视。可能是由于它们过多的注重动态现象和时间序列数据。例如：空间效应的讨论在大多数的流行计量经济学文献中被完全忽视。像 Maddala(1977)和 Pindyck， Rubinfeld （1981）还有更高级的论述像 Vinod 和 Ullah （1981）， Amemiya(1985) 。当空间依存性被提到，它的处理方式仅仅限于简单的评述。例如： Kennedy(1985)指出它的存在可能是引起误差项回归自相关的一个原因，在 Judge et al(1985) 编著的百科全书中，空间依存性被列为是使用看似不相关回归模型的一个驱使原因。但是，Kmenta（1971）和 Johnston(1984)是例外。前者认为：空间依存性作为横截面数据池和时间序列数据的一个问题。他说：在许多环境下，最受质疑的假设是横界面集合是相互依存的。例如，当横截面集合以任意的边界方式属于地理区域时，像美国的各大州。那样我们就不能期望这个假设被很好的满足了。Johnston(1984)把空间自相关简单的描述为是在线性模型中误差依存的一种形式。然而，一般来说，空间效应并没有被考虑，甚至是在最新发明的用于面板数据分析的方法。这些方法的重点在时间方面和在横截面集合中可能的依存性。空间效应的第二个方面是空间异质性，这与空间行为的稳定性或者其他研究下的联系相关。更准确的说，这暗示着函数的形式与参数随位置变化而不同，并在数据集中不是同一类。例如：这很可能发生在计量经济模型中—估计不相似空间集中的截面数据集。像北方富裕地区和南方贫穷地区。到了这样的程度：异质可以直接与空间中的位置联系在一起（比如例子中的南方和北方），我将以空间异质性这个术语来命名。与空间依存性相反的例子，空间异质性引起的问题大部分可以用标准计量经济学技术来解决。特别的，与不同参数相关的方法，任意系数和结构稳定性都可以被考虑在基于空间的变化中去。然而，在几个实例中，基于数据的空间结构的理论知识可能导致更有效的步骤。由空间结构和空间流动引起的复杂的相互作用可能产生异质组合的依存性。在这样的条件下，区分空间依存性与空间异质性的问题就变得非常复杂了。在这些例子中，由标准计量经济学提供的工具是不够的，一种特殊的空间计量方法是非常必要的。总之，为了清晰地目的，我认为空间计量经济学领域是由方法和技术组成的。这些方法和技术基于空间依存性和空间异质性的正式表现结构，它提供了在区域科学中执行适当规范，估计，假设和模型预测的方法。 2.1.2 空间计量经济学和空间统计学空间计量经济学和空间统计科学之间的区别是不易懂的，将一个方法视为属于这个科学还是那个科学取决于研究者个人偏好。

空间计量经济分析.ppt

2020年1月29日2时16分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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空间异质性
对于空间异质性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典的计量经济学方法进行估计。
但是当空间异质性与空间相关性同时存在时，经典的计量经济学估计方法不再有效，而且在这种情况下，问题变得异常复杂，区分空间异质性与空间相关性比较困难。
2020年1月29日2时16分
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空间依赖、空间异质性
可喜的是，对于这种地理与经济现象中常常表现出的空间效应（特征）问题的识别估计，空间计量经济学提供了一系列有效的理论和实证分析方法。
一般而言，在经济研究中出现不恰当的模型识别和设定所忽略的空间效应主要有两个来源（Anselin，1988）：空间依赖性（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）。
空间计量经济学分析
空间滞后模型计量分析空间误差模型据计量分析地理加权回归分析空间权值矩阵的计算与选择空间计量经济分析软件包:
Geoda(SpaceStat)
2020年1月29日2时16分
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空间依赖、空间异质性
传统的统计理论是一种建立在独立观测值假定基础上的理论。然而，在现实世界中，特别是遇到空间数据问题时，独立观测值在现实生活中并不是普遍存在的（Getis, 1997）。

经济学中的空间计量模型

一、空间计量模型概述

空间计量模型是指将空间因素引入计量经济学模型中的一种方法。空间计量模型通常用于研究空间相关性对经济现象的影响。空间相关性是指位置相近的地区之间存在的相互依赖关系或者相互作用。

二、空间计量模型的基本形式

空间计量模型的基本形式可以表示为：

Y=ρWy + Xβ + ε

其中，Y表示被解释变量，X表示非空间自变量，W表示空间自变量的邻接矩阵，ε代表误差项，ρ是空间相关系数，β是非空间自变量的系数。空间自变量通常是指与地理位置有关的变量，比如距离、地理位置等。

三、空间计量模型的类别

1. 空间自回归模型（Spatial Autoregression Model，SAR）

SAR模型是最简单的空间计量模型之一。SAR模型的核心思想是，与某一地区相邻的地区之间存在相互影响，这种影响可以通过在模型中引入空间自回归项来体现。SAR模型通常用于研究空

间依赖性的影响，比如一个地区的影响对相邻地区的经济发展状

况的影响。

2. 空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）

SEM模型是一种常用的空间计量模型，其核心思想是每个地区的误差项受周围地区的误差项的影响。SEM模型和SAR模型的区别在于，SEM模型中的空间相关性体现在误差项当中，而SAR模型中的空间相关性体现在自变量中。

3. 空间Durbin模型（SDM）

SDM模型是SAR模型和SEM模型的综合体，其核心思想是同时考虑空间自回归和空间误差，在模型中引入两个空间因素项。SDM模型通常用于研究空间因素对社会、经济现象的影响。

空间计量经济学70页PPT

40、人类法律，事物有规律，这是不容忽视的。— —爱献生
ห้องสมุดไป่ตู้ 谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
空间计量经济学
36、如果我们国家的法律中只有某种神灵，而不是殚精竭虑将神灵揉进宪法，总体上来说，法律就会更好。—— 马克·吐温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之时。— —威·皮物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律是丝毫没有力量的。 ——菲力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们迅速累聚，进而变成法律。 ——朱尼厄斯

空间计量与stata命令

最典型的例子是在一个寡头竞争的市场中, 厂商对自己产品定价时将同时对市场上其他厂商的价格作出反应, 最后决定的价格将是博弈的均衡点。
空间相关来源
3. 模仿行为(copy cat)
在一群体中，个体会重复或模仿一个或几个特定个体的行为。例如在班级中中游成绩的学生会以成绩优秀的学生为榜样, 竞争性体育比赛中, 选手会以领先选手为心中目标, 在以上这些情况下, 如果不考虑空间相关性, 所建立的模型会和真实模型相差甚远。
空间滞后算子
空间滞后算子
定义（列向量）为
的空间滞后
的第i行是
，这正是i所有邻居
的加权平均, 赋予邻居的权为
。有时为了更加突
出加权平均的含义，我们可以令的每一行权数之和为1。
地区
Y
空间滞后
WA WB Wc WD WE WF
算子
A 12 0 0.5 0.3 0.5 0 0 B 15 0.3 0 0.3 0 0 0 C 35 0.3 0.5 0 0 0.3 0.5 D 17 0.3 0 0 0 0.3 0 E 28 0 0 0.3 0.5 0 0.5 F 20 0 0 0.3 0 0.3 0
• 一般是先从空间邻近的最基本二进制矩阵开始，逐步选择确定空间权值矩阵。
• 关于各种权值矩阵的选择，没有现成的理论根据，一般可考虑空间计量模型对各种空间权值矩阵的适用程度，检验估计结果对权值矩阵的敏感性，最终的依据实际上就是结果的客观性和科学性。

第1章《空间计量经济学》导论

~ N (0， 2 I n )
带常数项空间自回归模型的初步外生化：
y n Wy y Wy n ( I n W ) y n y ( I n W ) 1n ( I n W ) 1 上式中，包含了参数（、）；自变量（W 、n）；随机项（）；无自变量存在，但( I n W ) 1需继续分解。
CBD通勤时间模型的构建：
出行时间=f (距CBD的距离，街区人口密度，邻近街区的通行时间)
距离CBD的距离与街区人口密度在短期内变动不大；邻近街区的通行
时间之间具有动态的回馈效应。
R1 R2 R3 R4 CBD R5 R6 R7
高速公路
R1 R2 R3 R4 CBD R5 R6 R7
2.2 空间依赖的可视化
案例.7个地区的空间滞后项计算
空间权重矩阵赋值和标准化过程： R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7
R 1 R2 R C 3 R4 R5 R 6 R7 R1 0 1 0 0 0 0 0 R2 1 0 1 0 0 0 0 R3 0 1 0 1 0 0 0 R4 0 0 1 0 1 0 0 R5 0 0 0 1 0 1 0 R6 0 0 0 0 1 0 1 R7 1 0 0 0 0 0 0 将空间权重矩 0 1 2 0 1 2 0 阵每行元素的 0 0 0 和标准化为 1 0 0 1 2 0 1 2 0 0 0 0 W 0 0 12 0 12 0 0 0 0 0 0 12 0 12 0 0 行列元素对应地 0 0 0 0 1 2 0 1 2 1 区为一阶近邻关 0 0 0 0 0 1 0 系的赋值为1 0

空间计量经济学介绍

空间依赖性也叫空间自相关性，是指在样本观测中，位于位置 i 的观测值和 j 位置的观测值具有相关关系 ( 其中 j i ) ，呈现某种非随机的空间模式，用函数可以表示为:
yi f ( y j ),
j 1, , n ,
j i
空间依赖性并不意味着否定空间各单位的独立性，并且空间相关性的强度和模式由绝对位置或相对位置 ( 布局、距离 ) 决定，通常我们假定距离较近的观测之间的空间相关程度比距离较远的程度高。
三、空间交互作用
地区之间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的空间交互作用，即空间效应，包括空间依赖性和空间异质性。现实经济基于地理空间数据的研究中，对空间效应普遍忽视，需要进一步深入研究。空间经济计量分析的核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关。
三、空间交互作用—空间依赖性
五、空间计量模型——常系数回归模型
五、空间计量模型——常系数回归模型
五、空间计量模型——常系数回归模型
五、空间计量模型——变系数回归模型
五、空间计量模型——变系数回归模型
五、空间计量经济学模型
空间计量模型目前已经发展成一个复杂多样的模型体系。根据截面数据是否存在异质性，我们可以把空间计量模型分为两大类：
空间常系数回归模型，包括空间滞后模型与空间误差模型

空间计量经济学建模基础入门总结

一、引言

有关计量经济学的研究进展和学界关注度，请参见本文附录（thirty years of spatial econometrics—Luc Anselin,2009）；有关空间计量经济学的理论推导和模型演化请参见：“人大经济论坛-空间计量经济学十讲”（发帖人确属牛人，但文章都是理论居多）。总体而言，空间计量经济学大家都很关注，也是学界的热门。目前网络的总结也蛮多，但是以贡献基础文献为主，没有十分简单易懂的操作指南。虽然，阅读基础文献最能完整理解奠基人突破以往的犀利。但对初学者来说，不仅知识点生疏，更有语言的天然屏障！

本系列文章，是基于作者的实际操作，尝试以最简单明了的语言，介绍空间计量经济学的软件操作方法。因为，本人也是学习者，难免有理解不够深入和准确的地方，请大家积极指正！

关键字：Moran’I指数、模型识别、空间权重矩阵建立、空间滞后模型

软件：Geoda095i

有关空间计量经济学的定义和由来，英文可以参见《Introduction to Spatial Econometrics》（James LeSage、R.Kelley Pace），中文简洁版可参见杨开忠等《空间计量经济学研究的最新进展》（该文已经不是最新进展了，因为这篇文章和Anselin(19991[1])的内容惊人的相似）。在此不再赘述。以下为软件操作：

1.1 首先，请您安装Geoda095i软件（软件和数据在附件）。下面，我对美国南部1412个县的杀人案发生率进行计量建模分析：

在进行回归之前，应当首先建立空间权重矩阵。

计量经济学的讲义第一讲(共十讲)

第一讲普通最小二乘法的代数

一、问题

假定y 与x 具有近似的线性关系：

01y x ββε=++，其中ε是随机误差项。我们对01ββ、这两个参数的值一无所知。我们的任务是利用样本数据去猜测01ββ、的取值。现在，我们手中就有一个样本容量为N 的样本，其观测值是：1122(,),(,),...,(,)N N y x y x y x 。问题是，如何利用该样本来猜测01ββ、的取值？

为了回答上述问题，我们可以首先画出这些观察值的散点图（横轴x ，纵轴y ）。既然y 与x 具有近似的线性关系，那么我们就在图中拟合一条直线：

ˆˆˆy

x ββ=+。该直线是对y 与x 的真实关系的近似，而01

ˆˆ,ββ分别是对01,ββ的猜测（估计）。问题是，如何确定0

ˆβ

与1

ˆβ，以使我们的猜测看起来是合理的呢？笔记：

1、为什么要假定y 与x 的关系是01y x ββε=++呢？一种合理的解释是，某一经济学理论认为x 与y 具有线性的因果关系。该理论在讨论x 与y 的关系时认为影响y 的其他因素是不重要的，这些因素对y 的影响即为模型中的误差项。

2、01y x ββε=++被称为总体回归模型。由该模型有：

01E()E()y x x x ββε=++。既然ε代表其他不重要因素对y

的影响，因此标准假定是：

E()0x ε=。故进而有：

01E()y x x ββ=+，这被称为总体回归方程（函数）

，而01

ˆˆˆy x ββ=+相应地被称为样本回归方程。由样本回归方程确定的ˆy

与y 是有差异的，ˆy y

-被称为残差ˆε。进而有：01

空间计量经济学

空间计量经济学了弥补地理空间临近带来的空间相关性和空间异质性，通过空间结构参数化方法能更准确地检验空间变量相互影响的关系、方向和强度
空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：计量经济模型中空间影响的确定，合并了空间影响的模型的估计，空间影响存在的说明检验和诊断，空间预测。
空间计量经济学广泛应用于区域科学、地理经济学、城市经济学和发展经济学等领域。如研究区域经济、土地使用、房屋价值、人均收入、环境状况等
一般而言，空间相关性来源于以下几个方面：
（1）观测数据地理位置接近(geographical proximity) （2）截面上个体间互相竞争(competition)和合作：（3）模仿行为(copy cat)：在一群体中，个体会重复或模仿一个或几个特定个体的行为。（4）溢出效应(spillover effect)：溢出效应是指经济活动和过程中的外部性对未参与经济活动和过程其中的周围个体的影响。（5）测量误差：
另一种在实际分析中经常遇到的情况就是空间单元
是由一些不规则的面单元构成，如图9.2.3所示的一些
空间单元，可依据Haining（2003）的说明给出对应
的空间权重矩阵。
0 1 1 0
0
1
0
1
1
0
1 1 0 0
0
W
0
1
0

空间计量经济学讲义1

. Walras 1874 Krugman (1980, 1991)
.
, Arrow, Debreu, McKenzie
"
曽道智
Dixit-Stiglitz 模型
1 ρ
1 ρ ρ α2x2 )
理论分析
CES 函数: u(x) = (α x + , 这里, α • 两种消费品的替代弹性: σ = • ρ = 1 时, 线性函数: u(x) = α x + α x . • ρ → 0 时, Cobb-Douglas 函数: x x • ρ → −∞ 时, Leontief 函数: min{x , x }
,
•
Krugman: second nature ，解释工业发达国家之间的产业间贸易 ♣ Increasing returns to scale: 报酬递增，企业生产具有规模经济 ♣ Imperfect competition: 不完全竞争 ♣ Transport costs: 运输费用，关税
!
曽道智
• 工业市场是 pM r (1
Chamberlin 式的垄断竞争, 利润最大化的结果
⇒ pM r
M cM wr = ρ
1 M − ) = cM wr σ
'
曽道智
理论分析
工人工资
F (σ − 1) • 企业自由进出 ⇒ 最大利润 = 0 ⇒ 最优生产量 q = cM

空间经济计量学介绍

长期以来, 在主流的经济学理论中, 空间事物无关联及均质性假定的局限, 以及普遍使用忽视空间效应的普通最小二乘法(OL S) 进行模型估计, 使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题, 进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学, 缺乏应有的解释力。经典计量经济学中的线性回归模型的经典假定, 以及回归模型的系数β是一个常数假定, 面对异常复杂的经济系统和因素变量之间的交互影响, 尤其是碰到横截面数据之间存在空间自相关性和空间异质性时, 经典计量的线性回归模型就显得有些力不从心, 需要发展新的方法来弥补这种不足。【1】

空间计量经济学(Anselin ,1988) 理论认为,一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关性的特征, 空间依赖的存在打破了大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设。也就是说, 各区域之间的数据存在与时间序列相关、相对应的空间相关。空间统计和空间计量经济方法是在继承和发展完善经典统计和计量方法的基础上, 将经典统计和计量方法应用于与地理位置及空间交互作用相关的地理空间数据, 通过地理位置与空间联系建立的统计与计量关系, 以统计和计量方法识别和度量空间变动的规律与空间模式的决定因素。

(一)空间经济计量学介绍

空间统计和空间计量经济学理论与方法继承和发展了经典统计和计量理论方法，将经典统计和计量方法应用于与地理位置及空间交互作用相关的地理空间数据，通过地理位置与空间联系建立统计与计量关系，以统计和计量方法识别和度量空间变动规律及空间模式的决定因素。

空间计量

二、空间权重矩阵与空间效应
Moran散点图
第一象限(高一高，标记为HH)：它表示一个高经济水平的区域被其它高经济水平的区域包围
第二象限(低一高，标记为LH)：它表示高经济水平的区域包围着一个低经济水平的区域
第三象限(低一低，标记为LL)：它表示该区域和它周围的其他区域都是低经济水平的区域
的空间依赖作用，存在于扰动误差项之中的空间依赖作用，度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。
• SEM模型与时间序列中的序列相关问题类似，也被称为空间自相关模型（
Spatial Autocorrelation Model，SAC）。
一、空间计量经济学的发展
空间权重矩阵
• 空间权重矩阵W是一种与被解释变量的空间自回归过程相联系的矩阵。在实
• 4、空间回归决策，根据LMLAG、LMERROR、以及R-LMLAG、R-
LMERROR决定采用哪种模型
• 5、模型计算和解释
三、空间计量模型估计与检验
发展前景
经济分析的角度看，空间经济计量学在我国以下几个方面将有很大的应用前景。 1、由于区域之间存在相关性，或者存在差异性，因此一项政策对每个区域的影
响是不同的，通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后，找到政策在各区域上作用的关系，对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价值。 2、由于区域之间存在先进地区和后进地区，通过空间经济计量学方法可以对先进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。 3、对房地产的价值进行评估时，在考虑外界影响因素的基础上，充分考虑地区之间的相互关系，将对正确评估房地产的价值有很大帮助。 4、对环境污染进行研究时，运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研究，有助于人们对环境污染进行控制。 5、在交通领域的研究，可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的流动方式进行研究，同时对信道上的不同区段进行研究。 6、在对某种疾病（如流感）在空间上的传播过程进行研究之后，对于疾病的预防控制将有很大的帮助