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空间计量经济学发端于空间相互作用理论及 其进展，沿着模型和数据驱动两条路线发展。
3
从模型驱动看，理论经济学的兴趣越来越从彼此独 立的决策主体模型转向明确解释系统中不同主体(参 数或效用)相互作用的模型。即分析个体之间的“直 接”相互作用以及单个个体的相互作用是如何导致 集体行为和总体模式。 从数据驱动看，计量经济学的热点由时间序列数据 转向空间数据。空间数据之间并非完全独立，而是 存在着某种空间联系和关联性，但是经典的计量经 济学分析方法的基本出发点是样本独立假设。因此 无法直接用经典计量分析方法揭示与地理位置相关 的空间数据关联和依赖性。
C [ y i,o y j] v E [ y iy j] E [ y i] E [ y j] 0i j
8
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。
真实空间相关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。
干扰空间依赖性可能来源于测量问题，
Y I Y A Y B ,Y II Y C ( 1 ) Y B
当 0 时，cov(YI,YII)0
10
空间异质性
7
空间相关性是指第 个i 空间观测单元的观测变量
与其y 他n i 各地观测变量之间存在着函数关系
f
y i f( y 1 ,,y i 1 ,y i 1 ,f ,y n ) i,i 1 ,,n
空间自相关通常是空间相关性的核心内容，是用来 测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相 关性的一种分析方法。可用来表示属性值相似性与 位置相似性的一致程度
（例如区域）之间的邻接关系
0 w12
w1n
Wn
w21
0
w2
n
,
0
wn1
wn 2
0
13
空间滞后解释为邻近观测单元上某一随机变量的加权平 均，或作为一个空间平滑滤波器
[Wy]i wij yj 或 Wy j1, ,n n
Wy 的第 i 行是 w ij y j 。这正是 i 所有邻居的加权
（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：
9
根据空间相关性的来源，可将空间相关性产生的原因分 为两大类：相邻空间单位存在空间交互影响和测量误差 ，从而将空间相关性划分为真实（Substantial）空间相 关性和干扰（Nuisance）空间相关性。
空间异质性（也叫做空间不均匀性或空间差异性）： 各变量由于所处的区位位置不同而存在的差异性。从统 计学角度看，空间异质性是指研究对象在空间上非平稳 ，这违背了经典统计学所要求的所有样本都来自于同一 总体的假设。
可于表检示验为不：同y区i=域fi间(x的i,空间i,依i)赖性，并不仅限于相邻区域
空间异质性意味着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。的相关性，这是一种对拟
4
பைடு நூலகம்
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
第九章 空间计量经济模型
1
第一节 空间计量经济学概述 第二节 空间权重矩阵的设定和选择 第三节 空间自相关的检验 第四节 空间线性回归模型 第五节 空间计量的实证例子
2
第一节 空间计量经济学概述
空间计量经济学由荷兰经济学家Jean Paelinck 在1974年提出，后经Anselin等人发展，最终形 成了学科框架体系。
5
空间效应
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。
空间依赖性（spatial dependence）：表现为 观测值与区位之间的一致性
空间异质性（spatial heterogeneity）：表现
为每一空间区位上事物及变量的独特性。
6
空间依赖性
空间依赖性也叫空间自相关性，这并不意味着空间 上的观测值缺乏独立性，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。
空间相关性是指一地所发生的事件，行为与现象，会
直接或间接影响到另一地发生的事件行为和现象。通 常我们假定距离较近的观测值之间的空间相关程度 比距离较远的程度高。
j=1
平均，赋予邻居的权重为 w i j
为了减少或消除了区域间的外在影响，并使得W变得不
再具有量纲，进行行标准化 wij wij
n
wij
12
第二节 空间权重矩阵的设定和选择
定义空间对象的相互邻接关系，这需要借助一种工具即
空间权重矩阵。通过空间权重矩阵我们可以用简单的数
字来表示复杂的空间地理位置关系。 空间计量经济学引入空间权重矩阵，这是与传统计量经
济学的重要区别之一，也是n 进行空间计量分析的前提和
基础。
通常定义一个二元对称矩阵来表达 n 个位置上空间单元
11
合残差的检验）
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。
• 空间变系数的地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression，简记为GWR）是处理空间异 质性的一种良好的估计方法。
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从模型驱动看，理论经济学的兴趣越来越从彼此独 立的决策主体模型转向明确解释系统中不同主体(参 数或效用)相互作用的模型。即分析个体之间的“直 接”相互作用以及单个个体的相互作用是如何导致 集体行为和总体模式。 从数据驱动看，计量经济学的热点由时间序列数据 转向空间数据。空间数据之间并非完全独立，而是 存在着某种空间联系和关联性，但是经典的计量经 济学分析方法的基本出发点是样本独立假设。因此 无法直接用经典计量分析方法揭示与地理位置相关 的空间数据关联和依赖性。
C [ y i,o y j] v E [ y iy j] E [ y i] E [ y j] 0i j
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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。
真实空间相关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。
干扰空间依赖性可能来源于测量问题，
Y I Y A Y B ,Y II Y C ( 1 ) Y B
当 0 时，cov(YI,YII)0
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空间异质性
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空间相关性是指第 个i 空间观测单元的观测变量
与其y 他n i 各地观测变量之间存在着函数关系
f
y i f( y 1 ,,y i 1 ,y i 1 ,f ,y n ) i,i 1 ,,n
空间自相关通常是空间相关性的核心内容，是用来 测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相 关性的一种分析方法。可用来表示属性值相似性与 位置相似性的一致程度
（例如区域）之间的邻接关系
0 w12
w1n
Wn
w21
0
w2
n
,
0
wn1
wn 2
0
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空间滞后解释为邻近观测单元上某一随机变量的加权平 均，或作为一个空间平滑滤波器
[Wy]i wij yj 或 Wy j1, ,n n
Wy 的第 i 行是 w ij y j 。这正是 i 所有邻居的加权
（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：
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根据空间相关性的来源，可将空间相关性产生的原因分 为两大类：相邻空间单位存在空间交互影响和测量误差 ，从而将空间相关性划分为真实（Substantial）空间相 关性和干扰（Nuisance）空间相关性。
空间异质性（也叫做空间不均匀性或空间差异性）： 各变量由于所处的区位位置不同而存在的差异性。从统 计学角度看，空间异质性是指研究对象在空间上非平稳 ，这违背了经典统计学所要求的所有样本都来自于同一 总体的假设。
可于表检示验为不：同y区i=域fi间(x的i,空间i,依i)赖性，并不仅限于相邻区域
空间异质性意味着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。的相关性，这是一种对拟
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பைடு நூலகம்
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
第九章 空间计量经济模型
1
第一节 空间计量经济学概述 第二节 空间权重矩阵的设定和选择 第三节 空间自相关的检验 第四节 空间线性回归模型 第五节 空间计量的实证例子
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第一节 空间计量经济学概述
空间计量经济学由荷兰经济学家Jean Paelinck 在1974年提出，后经Anselin等人发展，最终形 成了学科框架体系。
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空间效应
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。
空间依赖性（spatial dependence）：表现为 观测值与区位之间的一致性
空间异质性（spatial heterogeneity）：表现
为每一空间区位上事物及变量的独特性。
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空间依赖性
空间依赖性也叫空间自相关性，这并不意味着空间 上的观测值缺乏独立性，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。
空间相关性是指一地所发生的事件，行为与现象，会
直接或间接影响到另一地发生的事件行为和现象。通 常我们假定距离较近的观测值之间的空间相关程度 比距离较远的程度高。
j=1
平均，赋予邻居的权重为 w i j
为了减少或消除了区域间的外在影响，并使得W变得不
再具有量纲，进行行标准化 wij wij
n
wij
12
第二节 空间权重矩阵的设定和选择
定义空间对象的相互邻接关系，这需要借助一种工具即
空间权重矩阵。通过空间权重矩阵我们可以用简单的数
字来表示复杂的空间地理位置关系。 空间计量经济学引入空间权重矩阵，这是与传统计量经
济学的重要区别之一，也是n 进行空间计量分析的前提和
基础。
通常定义一个二元对称矩阵来表达 n 个位置上空间单元
11
合残差的检验）
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。
• 空间变系数的地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression，简记为GWR）是处理空间异 质性的一种良好的估计方法。