空间计量经济学分析报告
研究中国经济增长的空间计量经济特点和情况-宏观经济学论文-经济学论文
研究中国经济增长的空间计量经济特点和情况-宏观经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——经济增长论文权威推荐范文10篇之第八篇：研究中国经济增长的空间计量经济特点和情况摘要：中国范围内分布着不同的经济地理分区，各个省域的实体经济增长也存在一定差异性，基于此，本文研究中国经济增长的空间计量经济相关内容，探究经济学分析准备工作，包括指标选择和数据来源，探究分析经济变量之间的空间相关性，讨论残性方差回归模型、空间滞位模型、经济拐点三种方法分析中国经济增长的特点和情况。
希望能为关注此话题的研究者提供参考意见。
关键词：指标选择；空间相关性；空间滞位；Abstract:There are different economic geographical divisions in China, and there are some differences in the real economic growth of each province. Based on this, this paper studies the spatial econometrics related content of Chinas economic growth, and explores economic analysis preparations, including indicator selection and data sources, explores and analyzes the spatial correlation between economic variables, discusses to analyze the characteristics and conditions of Chinas economic growth by residual variance regression model, spatial stagnation model, and economic inflection point. I hope to provide a reference for researchers who are concerned about this topic.Keyword:indicator selection; spatial correlation; space stagnation;0 引言中国的改革开放已经走过了四十年时间，就实体经济的发展情况而言，政府的财政支出在其中发挥关键作用，专门针对某些区域实施政策补贴，由财政专项资金完成，在此背景下，社会企业的生产活动变得异常活跃，为实体经济的增长提供良好支持。
空间计量经济分析
应用领域：广泛应用于地理学、社会学、经济 学等领域，用于研究空间分布、区域差异和空 间关系。
R语言的空间计量包
01
简介：R语言是一个强大的统计分析工具，其空间计量包 提供了丰富的函数和工具进行空间数据分析。
02
特点
03
灵活的编程语言，易于定制和扩展。
04
拥有庞大的社区和丰富的资源支持。
04
支持多种空间权重矩阵和地理数据格式。
05
可与其他Python库（如NumPy、Pandas）无缝集成。
06
应用领域：广泛应用于地理信息系统（GIS）、城市规划、 环境科学等领域，用于探索空间模式、预测和决策支持。
05
空间计量经济分析的挑战与展望
数据获取与处理
数据来源
空间计量经济分析需要大量空间数据，包括地理空间数据、经济数 据等，需要从各种来源获取数据，并进行清洗和整理。
在空间误差模型中，误差项被假定为服从某种空间过程，如 高斯过程或马尔科夫过程。通过估计这些误差项的相关参数 ，可以更好地解释和预测某一属性在空间上的变异和分布。
马尔科夫链蒙特卡洛方法
马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）方法是一种基于随机采样的统计推断方法，常用于估计复杂模型的参数。 在空间计量经济学中，MCMC方法被广泛应用于估计空间自回归模型和空间误差模型的参数。
VS
常见的空间自回归模型包括SAR （Spatial Autoregression）模型和 SEM（Spatial Error Model）模型 等。这些模型能够揭示不同观测点之 间的相互影响机制，为政策制定和区 域发展提供科学依据。
空间误差模型
空间误差模型是一种用于处理空间相关误差的计量模型。它 假设观测点之间的误差存在相关性，而这些相关性可以通过 空间权重矩阵来捕捉。
空间计量经济学研究报告
空间计量经济学研究报告
空间计量经济学是应用空间分析方法和计量经济学工具来研究经济现象和问题的学科领域。
它旨在揭示空间关联和空间依赖关系对经济现象的影响，并探讨空间因素在经济决策中的作用。
本研究报告旨在综述空间计量经济学的研究方法和应用，并结合具体案例来展示其实证研究成果。
首先，报告将介绍空间计量经济学的核心概念，如空间自相关、空间权重矩阵和空间面板数据等。
然后，报告将详细介绍常用的空间计量经济学模型，如空间自回归模型、空间 Durbin 模型和空间面板模型等。
接
下来，报告将阐述空间计量经济学的实证研究方法，包括数据收集与处理、模型估计与检验等步骤。
最后，报告将引用一些典型的实证案例，展示空间计量经济学在不同领域的应用，如城市经济学、区域经济学和环境经济学等。
通过本研究报告的阅读，读者将了解空间计量经济学的基本概念和方法，并获得一些实证研究的启示。
空间计量经济学具有广泛的应用领域和重要的政策意义，在理论研究和实践应用中都有着重要的作用。
本报告希望为读者提供参考和指导，促进空间计量经济学的研究和应用的进一步发展。
对空间经济计量学模型探究
对空间经济计量学模型探究随着全球经济的日趋复杂和多变，经济学领域各种经济模型不断涌现。
而随着空间信息化的飞速发展，空间经济计量学模型也成为研究学者们关注的热点之一。
本文将从什么是空间经济计量学模型、其发展历程、研究方法、应用领域等方面进行探究。
一、空间经济计量学模型简介空间经济计量学模型是指应用经济学和计量技术，对空间经济现象和特征进行研究的一种经济学模型。
它将空间分析和计量经济学的研究方法相结合，以地理域为基础，研究空间经济现象，对经济市场、资源配置、环境和基础设施等进行分析。
二、空间经济计量学模型的发展历程空间经济计量学模型的发展可以追溯到20世纪60年代初期。
当时，由于工业、农业、运输等方面的发展，地区之间的差异不断减少。
而以美国为代表的西方国家开始对各个地区的经济发展进行研究。
在这种情况下，空间经济计量学模型应运而生。
1962年，美国经济技术委员会（Economic Technical Committee）在其报告中首次提出了空间经济计量学模型的概念。
然而，当时该模型并未在学术界得到广泛应用。
1970年代，随着计量经济学和空间分析技术的发展，空间经济计量学模型逐渐成为经济学领域的研究热点。
其中，1974年出版的“统计模拟法”一书是空间计量经济学发展的重要里程碑。
在这本书中，作者提出了空间计量方法的核心思想，并进行了详细的介绍和应用。
到了20世纪80年代，G. Anselin和L. Le Gallo等经济学家开发了计量经济学模型的多种变形，如空间误差模型、地区误差模型、空间滞后模型等。
1990年代以来，随着GIS（地理信息系统）和计算机技术的不断发展，空间经济计量学模型得以更好地应用于经济学分析。
三、空间经济计量学模型的研究方法空间经济计量学模型可以通过多种统计方法来进行研究，主要方法包括空间自相关性检验、空间滞后模型和空间误差模型等。
（1）空间自相关性检验空间自相关性是指地理空间单元之间经济变量的相关程度。
空间计量经济分析
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）。 对于具有地理空间属性的数据，一般认为离的近的变 量之间比在空间上离的远的变量之间具有更加密切的 关系（Anselin & Getis，1992）。正如著名的 Tobler地理学第一定律所说：“任何事物之间均相关， 而离的较近事物总比离的较远的事物相关性要高。” （Tobler，1979） 地区之间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的 Spatial Interaction，Spatial Effects）：Spatial Dependence and Spatial Autocorrelation）。
2019年1月14日11时15分
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空间依赖性
真实空间依赖性反映现实中存在的空间交互作 用（Spatial Interaction Effects）， 比如区域经济要素的流动、创新的扩散、技术 溢出等， 它们是区域间经济或创新差异演变过程中的真 实成分，是确确实实存在的空间交互影响， 如劳动力、资本流动等耦合形成的经济行为在 空间上相互影响、相互作用，研发的投入产出 行为及政策在地理空间上的示范作用和激励效 应。
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空间异质性
空间异质性（空间差异性），是空间计量学模 型识别的第二个来源。 空间异质性或空间差异性，指地理空间上的区 域缺乏均质性，存在发达地区和落后地区、中 心（核心）和外围（边缘）地区等经济地理结 构，从而导致经济社会发展和创新行为存在较 大的空间上的差异性。
空间计量经济学理论体系的解析及其展望
空间计量经济学理论体系的解析及其展望【摘要】空间计量经济学作为经济学领域中重要的分支之一，具有独特的研究对象和方法，对于解决地区经济、城市发展等问题具有重要意义。
本文首先介绍了空间计量经济学的基本概念和发展历程，然后详细分析了其方法与模型以及在实证研究中的应用。
接着探讨了空间计量经济学理论体系的现状和未来展望，进一步强调了其在经济学研究中的重要性。
总结了空间计量经济学的发展趋势，并提出了对其未来发展的建议，为该领域的进一步研究和应用提供了重要参考。
【关键词】空间计量经济学、理论体系、发展历程、方法与模型、实证研究、现状、展望、重要性、发展趋势、建议1. 引言1.1 研究背景空间计量经济学是经济学中一个新兴且备受关注的领域。
随着全球化进程的深入和信息技术的快速发展，空间计量经济学在理论和实证研究中发挥着越来越重要的作用。
研究背景可以追溯到20世纪60年代，当时学者们开始关注地理位置对经济活动的影响，并试图通过空间计量模型来解释经济现象中的空间相关性。
随着研究的深入，空间计量经济学已经成为经济学家们探讨城市发展、区域经济增长、贸易流和投资等重要问题的不可或缺的工具。
在全球化背景下，空间计量经济学的研究已经越来越引起人们的关注。
随着科技的发展，数据的获取和处理已变得更加容易和高效，为空间计量经济学的实证分析提供了更广阔的空间。
深入理解空间计量经济学的基本概念和方法，对于解决当今世界面临的经济问题具有重要的理论和现实意义。
在这样的背景下，对空间计量经济学理论体系的解析和展望就显得尤为重要。
1.2 研究意义空间计量经济学作为经济学领域中的一个重要分支，具有重要的研究意义。
空间计量经济学可以帮助我们更好地理解经济现象背后的空间联系和影响，揭示经济行为之间的空间依赖关系，为我们提供更为全面和准确的经济分析框架。
通过空间计量经济学的研究，我们可以更好地理解城市与区域经济发展的规律和机制，为决策者提供科学的政策建议和指导，推动经济社会的可持续发展。
面板数据空间计量经济分析
2019年4月17日10时20分
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空间滞后面板数据计量分析
考虑一个标准的面板数据模型：
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空间误差面板数据计量分析
如果在创新行为的空间依赖性存在误差扰动项中来测 度邻近地区创新因变量的误差冲击对本地区创新行为 的影响程度，则可以通过空间误差Biblioteka 型的空间依赖性 原理可得：
上式即为空间误差面板数据（Spatial Error Panel Data Model，SEPDM）计量经济模型。其中，参数 衡量了样本观察值的误差项引进的一个区域间溢出成 分。
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it Wit it
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空间误差面板数据计量分析
因为已经在面板数据模型中考虑了创新行为变 量的空间依赖性，因此采用一般面板数据模型 的估计技术如OLS或GLS等将具有良好的估计 效果。如果能够综合考虑面板数据模型中的一 些假定，如时间加权（Period Weights）或 截面加权（Cross-section Weights），则可 获得更加符合创新现实的估计结果。
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案例
区域能源消费的决定因素及空间溢出效应
中国地区经济收敛的空间计量实证分析
中国地区经济收敛的空间计量实证分析一、本文概述本文旨在通过空间计量经济学的实证分析方法，探讨中国地区经济收敛的现象及其背后的驱动因素。
经济收敛，即经济发展差距的缩小，是衡量一个国家或地区经济平衡发展的重要指标。
中国作为世界上最大的发展中国家，其区域经济收敛的情况对于理解中国经济发展模式、优化区域经济布局具有重要的理论和实践意义。
本文首先将对经济收敛的概念进行界定，并回顾国内外关于经济收敛的理论研究和实证分析。
在此基础上，结合中国地区的实际情况，构建适合的空间计量经济模型，利用相关经济数据对模型进行实证检验。
在实证分析中，我们将重点关注地区间经济收敛的空间效应，包括空间依赖性和空间异质性等。
通过空间计量方法，我们可以更准确地刻画地区间经济发展的相互影响和动态变化，从而揭示经济收敛的内在机制。
本文还将探讨影响经济收敛的关键因素，如资源禀赋、产业结构、政府政策等。
通过深入分析这些因素对经济收敛的影响机制和效应，可以为政策制定者提供有针对性的政策建议，促进中国地区经济的平衡发展。
本文的研究不仅有助于深化对经济收敛理论的理解，还能为政策制定者提供决策支持，促进中国地区经济的持续健康发展。
二、理论基础与模型构建经济收敛是指不同经济体或地区之间经济增长率逐渐趋同的现象。
在经济学的理论中，经济收敛主要分为绝对收敛和条件收敛。
绝对收敛意味着无论起始经济水平如何，所有经济体都将趋同于相同的经济增长路径。
而条件收敛则认为，尽管经济体可能具有不同的稳态增长率，但它们会向其各自的稳态水平收敛。
空间计量经济学是计量经济学的一个分支，它主要研究地理空间数据的统计分析。
通过考虑地理空间因素，如地理位置、空间依赖和空间异质性，空间计量经济学能够提供更深入的洞见关于经济现象的空间模式和动态。
为了实证分析中国地区经济的收敛性，本文构建了一个空间计量模型。
模型以经济增长率为因变量，同时考虑了传统收敛模型中的控制变量，如资本、劳动力和全要素生产率。
空间计量经济学分析
环境政策对空气质量的空间影响评估
政策梳理
梳理相关环境政策，如排放标准、 环保税等。
模型建立
采用空间计量经济学模型，如空间回 归模型、地理加权回归模型等，评估 环境政策对空气质量的空间影响。
结果解读
根据模型结果，解读环境政策对 空气质量的空间影响程度和作用 机制。
数据收集
收集各地区的空气质量数据，如 PM2.5、PM10等。
它结合了传统计量经济学的方法和地 理空间分析的技术，以揭示空间因素 对经济行为和结果的影响。
空间计量经济学的重要性
揭示空间因素对经济行为和结果的影响
空间计量经济学能够揭示地理位置、邻近地区和区域发展等因素对经济行为和结果的影响，有助于更好地理解经济现 象和预测未来趋势。
促进区域经济发展
通过对区域经济发展中空间因素的深入分析，空间计量经济学可以为政策制定者提供有针对性的建议，促进区域经济 的均衡和可持续发展。
都受到相邻区域观测值的影响，而局部性空间依赖则是指只有某些特定区域的观测值受到相邻区域观测值的影 响。 • 空间依赖性的存在会影响到模型的估计结果，因此在进行空间计量经济学分析时需要考虑空间依赖性的影响。
空间异质性
在空间计量经济学中，空间异质性可以通过引 入随机效应模型或固定效应模型来处理。
在进行空间计量经济学分析时，需要考虑空间异质性 的影响，以便更准确地估计模型参数。
推动学科交叉融合
空间计量经济学融合了经济学、地理学、统计学等多个学科的理论和方法，有助于推动相关学科的交叉 融合和创新发展。
空间计量经济学的发展历程
20世纪70年代
01
空间计量经济学初步形成，主要研究领域为区域科学和经济地
理学。
20世纪80年代
对空间经济计量学模型研究
究》2023-10-29contents •空间经济计量学模型研究概述•空间经济计量学模型理论基础•空间经济计量学模型的构建与分析•空间经济计量学模型与其他模型的比较研究•空间经济计量学模型的实例应用研究•总结与展望目录01空间经济计量学模型研究概述空间经济计量学是经济学的一个分支，专门研究空间分布和空间依赖性，对于理解经济现象和制定政策具有重要意义。
空间经济计量学的发展通过对空间经济计量学模型的研究，可以更好地理解和解释经济活动的空间分布和空间依赖性，为政策制定提供科学依据。
研究意义研究背景与意义本研究主要探讨了空间经济计量学模型的基本理论和方法，包括模型的建立、估计和检验等。
研究方法本研究采用了文献综述、实证分析和模拟实验等方法，对空间经济计量学模型进行了深入研究。
研究内容研究内容与方法VS研究目的通过对空间经济计量学模型的研究，旨在深入探讨空间经济现象的本质和规律，为制定科学合理的经济政策提供理论支持和实践指导。
研究目标本研究旨在建立完善的空间经济计量学模型体系，实现对经济活动的空间分布和空间依赖性的准确描述和预测，为政策制定提供科学依据。
研究目的与目标02空间经济计量学模型理论基础空间计量经济学模型的概念空间计量经济学模型用于描述空间经济现象和预测空间经济发展趋势的数学模型。
空间计量经济学模型的特点考虑了空间因素，能够更好地解释经济现象之间的相互影响和关系。
研究空间经济现象和规律的科学，为空间计量经济学模型提供了理论基础。
传统计量经济学理论传统的计量经济学理论和方法为空间计量经济学模型提供了重要的借鉴和参考。
空间经济学理论空间计量经济学模型的理论基础VS03经济发展预测用于预测未来经济发展趋势和变化，为政府和企业制定经济发展计划提供支持。
空间计量经济学模型的应用范围01城市规划用于研究城市内部经济活动分布和空间结构的关系，为城市规划提供科学依据。
02区域经济研究用于研究区域内部经济活动分布和空间结构的关系，为制定区域经济发展战略提供参考。
空间面板数据计量经济分析
空间面板数据计量经济分析随着全球化和城市化进程的不断加快，尤其是在经济发达地区，城市的空间面板数据分析在近年来日益受到关注。
空间面板数据计量经济分析是一种结合了空间自相关和面板数据的统计分析方法，可以有效地探究城市经济发展中的空间外溢效应和异质性问题。
本文将对空间面板数据计量经济分析进行深入探讨。
首先，我们需要了解什么是空间面板数据。
空间面板数据是一种具有时空特征的经济数据，包括时间序列和横截面两个维度。
在一个地理区域内，我们可以观察到多个地点的经济数据，并在多个时间点进行观察。
这种数据结构使得我们可以同时考虑时间和空间相关性。
在空间面板数据计量经济分析中，我们主要关注两个问题：空间外溢效应和城市间异质性。
空间外溢效应是指一个地区的经济活动影响到周围地区的现象。
例如，当一个城市的经济增长对周边城市产生积极影响时，我们可以说存在正的空间外溢效应。
相反，如果一个城市的经济衰退对周边城市产生不利影响，则存在负的空间外溢效应。
空间面板数据计量经济分析通过考虑空间的相互作用，可以更准确地估计这种外溢效应。
另一个重要的问题是城市间的异质性。
不同城市之间的经济发展水平和增长速度可能存在差异。
在传统的面板数据模型中，常常假设城市间的异质性是独立同分布的，即各个城市之间的差异是随机的。
然而，在空间面板数据分析中，我们可以通过考虑城市之间的空间依赖性，更加准确地估计城市间的异质性。
在进行空间面板数据计量经济分析时，我们通常会采用一些经典的模型，例如空间Durbin模型、空间误差模型和空间拉格朗日模型等。
这些模型都基于空间自相关的理论，通过考虑不同城市之间的空间依赖关系，尝试解释城市经济活动的空间分布和相互作用。
在实际应用中，空间面板数据计量经济分析可以应用于多个领域。
例如，我们可以使用这种方法来研究城市间的经济差距，分析城市间的产业转移和资源配置效应。
此外，空间面板数据计量经济分析还可以应用于土地利用规划、交通规划和环境政策等领域，帮助决策者更好地理解城市的空间发展特征。
空间计量经济学分析报告
2020年5月8日3时15分
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全域空间相关性
• 全域空间自相关（Global Spatial Autocorrelation）是从区域空间的整 体上刻画区域、 形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据，是一 种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示 人们赖以生存的自然世界的数据，以坐标和拓扑关系 的形式存储。
拓空 扑间 关数 系据
的
2020年5月8日3时15分
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• 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）。
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全域空间相关性检验与分析
• 对于Moran指数I，可以用标准化统计量Z来检验n 个区域是否存在空间自相关关系，Z的计算公式为
Z I E(I) VAR(I )
• 如果Moran’s I的正态统计量的Z值均大于正态分布 函数在0.05（0.01）水平下的临界值1.65（1.96）， 表明区域创新在空间分布上具有明显的正向相关关 系。
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长江经济带创新产出的空间计量经济分析
摘 要 ：以长 江经济 带 １ ２ ４ 个地 级 市、自治州和 ２ 个 直辖 市为研 究单元 ， 用 专利授权 量表 征创 新产 出， 运 用标准 差 、变异 系数 、
Ｅ Ｓ ＤＡ和 空间计 量 经济模 型等 方 法对 １ ９ ８ ６ —２ ０ １ ４年 长江经 济带 创新 产 出的时 空演 变特征 及形 成机 制进 行探讨 。研 究表 明 ： （ １ ）长 江经 济 带创 新产 出的绝 对差 异在 ２ ０ ０ １ 年 以前增 加 缓慢 ，其 后 迅速拉 大 ，２ ０ １ ２年后 明显 下降 ；相对 差 异在 １ ９ ９ ４ 年 以前 大致 呈下 降趋 势 ，其后缓 慢增 加 ，２ ０ ０ ２ 年后 增加 显 著 ，在 ２ ０ ０ ３ 年 达到 最 高点 ，２ ０ １ ） ９ 年后 出现 明显 的下 降 （ ２ ）长江
Ｙｅ ｌ ｈ ｌ ｗ Ｒｉ ｖ ｅ ｒ Ｃ ｉ ｖ ｉ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｎ ｃ ｅ， Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ￣ｉ ｔ ｙ， Ｋａ ｉ ｆ ｅ ｎ ｇ ４ ７ ５ ０ ０１ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；
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最新 采用空间计量经济学分析云南西部经济增长主因-精品
采用空间计量经济学分析云南西部经济增长主因一、引言在西部大开发战略背景下，继云南省提出建立滇中经济圈后，为协调区域发展，开始日益重视滇西地区开发与发展。
滇西地区由于资源环境承载力较强，集聚经济和人口条件较好，许多学者认为应构建滇西经济圈，缩小滇西与云南省其他区域的差距，实现云南省的经济社会跨越式发展。
在经济相对落后的内陆地区，不管是从理论上还是从实践上，经济圈的发展模式已经不断获得认可。
本研究将致力于从实证分析中探讨特殊省情下的经济圈经济增长的要素，为各级政府制定及变迁经济增长政策理清思路。
目前对滇西经济圈发展的研究比较少，《大理滇西中心城市总体规划》（ 2009）关注的是滇西中心城市城市的建设.陈辞（ 2010）从系统动力模型角度提出滇西 1 +8 经济圈发展的基本框架，经济发展的根源及障碍.杨江涛（ 2011）认为只有不断地扩张大理城市区域和延伸产业布局，通过 1 + 6 城市圈的建设，促进大理乃至整个滇西经济社会的发展.王云强（ 2012）分析了滇西经济发展的现状，人均 GDP 处于整个云南省的最末层次，生产力跨越式的发展是滇西区域经济发展的必然道路.李晓冰（ 2012）分析了中国面向西南开放的桥头堡建设中，云南跨越发展的有利因素和问题，提出工业化、城镇化、效能型政府机制的建设措施.张伟、孟庆红、马金书、罗宏翔（ 2009）等分别对滇西经济圈的区域定位、产业集聚等进行了一定的研究.本文中所提及的滇西经济圈，包括保山、丽江、临沧、大理、德宏、怒江、迪庆七个行政州市。
由于现有的研究成果大部分只是停留在口号或是理论宣传之类，滇西经济圈发展有多么重要等，成果的务虚性的迹象还很明显，很多研究却很少谈及地区的经济增长应该如何进行，从哪些方面进行，如何操作等。
因此本文借助空间计量的方法，对各主要因素对滇西经济圈经济增长的影响进行了实证研究。
二、样本数据与指标选取（一）样本数据本文采用的空间样本数据涉及大理，丽江、迪庆、怒江、保山、德宏、临沧七个行政州市。
空间计量经济学分析
空间自相关检验与SLM、SEM的选择
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空间依赖性
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空间相关性表现出的空间效应可以用以下两种模型来表征和刻画：当模型的误差项在空间上相关时，即为空间误差模型；当变量间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致了空间相关时，即为空间滞后模型（Anselin，1988）。
空间异质性
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计算和检验一个地区的创新行为在地理空间上有没有表现出空间自相关（依赖）性（Cliff & Ord，1981；Cressie，1993）、是否存在集群现象（吴玉鸣，2006a，2006b）。
空间统计和空间计量经济学的方法有许多种，最著名也最常用的有：Moran’s I（Moran，1950）、Geary’s C、Getis指数（Ord & Getis，1995）。
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。由于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）。
估计技术
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鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS，系数估计值会有偏或者无效，需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。
空间依赖、空间异质性
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2020年5月8日3时15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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全域空间相关性
• 全域空间自相关（Global Spatial Autocorrelation）是从区域空间的整 体上刻画区域创新活动空间分布的集群情况。
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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）。
2020年5月8日3时15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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探索性空间数据分析
• 探索性空间数据分析（ESDA）是一种具有识别功能的空间数据 分析方法，将统计学和现代图形计算技术结合起来，用直观的方 法展现空间数据中隐含的空间分布（随机、分散、聚集）、空间 模式（时空关联）以及空间相互作用等特征。
• “让数据自己说话” • 两类工具：第一类，全局空间相关性，一般用Moran指数I
2020年5月8日3时15分
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局部空间自相关检验与分析
局部空间自相关分析方法包括3种:
➢ 空间联系的局部指标（local indicators of spatial association， LISA)）； ➢ G统计量 ； ➢ Moran散点图。
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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。
即：是以空间经济理论和地理空间数据为基础，以建立、检验和 运用经济计量模型为核心，运用数学、统计学方法与计算机技术对 经济活动的相互作用（空间自相关spatial dependence）和空间结构 （空间异质性spatial heterogeneity）问题进行定量分析，研究空间经 济活动或经济关系数量规律的一门经济学学科。
• 数据驱动（data-driven）和模型驱动 （model-driven）；时间序列（time series） 分析转向空间数据（spatial data）分析。
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空间数据分析
• 空间数据（spatial data）也可以成为地理数据，是以 不同的方式和来源获得的数据，如地图、统计数据等， 这些数据都具有能够确定空间位置的特点。
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全域空间相关性检验与分析
• 对于Moran指数I，可以用标准化统计量Z来检验n 个区域是否存在空间自相关关系，Z的计算公式为
Z I E(I) VAR(I )
• 如果Moran’s I的正态统计量的Z值均大于正态分布 函数在0.05（0.01）水平下的临界值1.65（1.96）， 表明区域创新在空间分布上具有明显的正向相关关 系。
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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）。
空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
2020年5月8日3时15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
✓局部Moran指数检验的标准化统计量为
Z(Ii )
Ii E(Ii ) VAR(Ii )
Байду номын сангаас✓正的局部Moran指数Ii，表示一个高值被高值所包 围（高-高），或则是一个低值被低值所包围（低低）。
✓负的局部Moran指数Ii，表示一个高值被低值所包 围（高-低），或则是一、 形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据，是一 种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示 人们赖以生存的自然世界的数据，以坐标和拓扑关系 的形式存储。
拓空 扑间 关数 系据
的
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全域空间相关性检验与分析
• Moran’s I指数取值一般在-1到1之间。大于0表示 正相关，代表相邻地区的类似特征值出现集群 （Clustering）趋势，接近于1时表明具有相似的属 性聚集在一起（高值与高值、低值与低值）；小于 0表示负相关，接近于-1时表明具有相异的属性聚 集在一起（高值与低值、低值与高值）；若为接近 于0，则表示属性是随机分布的，或者不存在空间 自相关。
Moran散点图
• 在许多实证研究中，Moran’s I 和Geary’s C是常用方法，已在大量文 献中出现，尤其是前者。 Moran’s I是最早应用于全局聚类检验的方 法（Cliff和Ord，1973）。因此，以下重点介绍常用的Moran’s I指数 的计算及检验过程。
2020年5月8日3时15分
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