空间计量经济学分析
空间计量经济学模型及其应用
空间计量经济学模型及其应用空间计量经济学模型及其应用随着经济全球化和城市化进程的不断深入，企业和居民之间的空间联系越来越密切，城市空间格局的变化越来越明显。
在这种情况下，空间计量经济学模型逐渐成为经济学研究的重要工具之一，能够准确地衡量空间的经济效应，推动城市发展和区域经济增长。
本报告将从空间计量经济学模型的基本理论、模型类型和应用领域三个方面进行论述，旨在为对此领域感兴趣的读者提供一些参考。
一、空间计量经济学模型的基本理论空间计量经济学是空间经济学与计量经济学的交叉学科，其理论构建基于三个方面：空间距离、空间依赖和空间异质性。
下面分别进行阐述。
1.空间距离空间距离是指在空间维度上两个经济体之间的距离，这里的经济体可以是城市、县、国家等经济空间单元。
在空间计量经济学中，距离不仅仅是直线距离的概念，还包括通行时间、交通成本、行政管辖区域等多方面的因素。
空间距离对经济发展具有明显的影响，可以影响固定资本的流动、劳动力的流动、资金的流动等多方面的因素。
因此，空间距离在计量经济模型中的应用非常广泛，是模型的一个重要变量之一。
2.空间依赖空间依赖是指一个经济单元的行为和性质受到其周围空间经济环境的影响。
在空间计量经济学中，空间依赖可以通过空间自回归模型、空间误差模型等方式进行测算。
空间依赖是经济空间单元之间相互作用的一种体现，它可以客观反映经济环境的变化和发展趋势，有助于经济预测和政策决策，具有非常广泛的研究领域和应用前景。
3.空间异质性空间异质性是指在不同地理空间单元之间存在的结构性差异，这种差异不会随着时间的推移而消失。
在空间计量经济学中，空间异质性主要体现在组成部分的不同、战略资源的分布和经济制度的差异等方面。
空间异质性的存在使得研究不同区域经济结构的差异和社会文化的差异变得更加复杂，需要充分考虑空间异质性对研究结果的影响。
二、空间计量经济学模型的类型空间计量经济学模型的类型主要包括空间自回归模型、空间误差模型、空间滞后模型和空间面板模型等。
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。
空间计量经济学分析(共70张PPT)
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
*
1
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
*
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
2
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。
• Inverse distance weights matrices
0
W=
1
(d )2 2 ,1 1
(d )2 3 ,1 1
(d )2 4 ,1
1 (d )2
1,2
0
1 (d )2
3,2
1 (d )2
4,2
1 (d )2
1,3
1 (d )2
2 ,3
0
1 (d )2
4 ,3
1 (d )2
1,4
1 (d )2
• 在区域经济管理研究中，将空间效应因素引入，一般要用空间权值 矩阵（Weights Matrix）来表达空间相互作用。
• 对位置的量化一般依据“距离”而定：空间距离和经济距离
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天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
经济学毕业论文中的空间计量经济模型方法
经济学毕业论文中的空间计量经济模型方法空间计量经济模型方法在经济学毕业论文中的应用经济学毕业论文是经济学专业学生完成学业的重要环节。
在撰写毕业论文时，研究方法的选择和应用是至关重要的。
空间计量经济模型方法作为一种现代经济学研究方法，在经济学毕业论文中得到了广泛应用。
本文将介绍空间计量经济模型方法的基本原理和应用，并分析其在经济学毕业论文中的重要性。
一、空间计量经济模型方法的基本原理空间计量经济模型方法是以地理空间为基础，考虑空间相关性的经济学模型方法。
它的基本原理有三个方面：1. 空间依赖性原理：空间上的相邻地区可能会相互影响，即一个地区的经济现象可能会对相邻地区产生影响。
这是基于空间相关性的一个基本假设。
2. 空间滞后效应原理：一个地区的经济现象可能在时间上对该地区和相邻地区产生滞后效应。
这意味着当前的经济现象可能受到过去一段时间内的经济现象的影响。
3. 空间误差项自相关原理：由于未观测到的空间上的相关变量存在，空间误差项之间可能存在相关性。
这是空间计量经济模型方法的一个重要特征。
二、空间计量经济模型方法的应用空间计量经济模型方法在经济学毕业论文中有多种应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 区域经济学研究：空间计量经济模型方法可用于区域经济学研究，比如考察不同地区之间的经济增长差异。
通过考虑空间相关性，可以更准确地分析不同地区之间的相互影响。
2. 城市经济学研究：在城市经济学研究中，空间计量经济模型方法可用于分析城市发展的驱动因素和空间布局。
例如，可以研究城市人口流动对经济增长的影响，并探讨不同城市之间的空间相关性。
3. 环境经济学研究：空间计量经济模型方法在环境经济学领域也有广泛应用。
例如，可以通过空间计量模型来分析环境污染的空间分布和扩散规律，从而提出环境保护政策建议。
4. 农业经济学研究：在农业经济学研究中，空间计量经济模型方法可用于分析农业生产效率和农村发展问题。
通过考虑土地利用、气候等空间因素，可以更好地理解农业经济现象。
空间计量经济统计学的研究进展
空间计量经济统计学的研究进展空间计量经济统计学是一门研究空间相关性和空间依赖性对经济现象的影响的学科。
在过去几十年中，随着计量经济学和地理学的交叉融合，空间计量经济统计学得到了快速发展。
本文将从几个方面来探讨空间计量经济统计学的研究进展。
首先，空间计量经济统计学在理论框架上的发展是一个重要方面。
传统的计量经济学模型假设观测数据之间是独立的，而空间计量经济统计学则考虑了空间上的相关性。
这个理论框架的发展使得经济学家能够更好地理解和解释经济现象。
例如，通过引入空间滞后模型，研究者可以更准确地分析城市间的经济联系和影响。
此外，空间计量经济统计学还发展了一系列的空间面板数据模型，使得研究者能够更好地处理面板数据中的空间相关性。
其次，空间计量经济统计学在方法和技术上的进展也是不可忽视的。
随着计算机技术的进步，研究者们能够处理更大规模的数据，并运用更复杂的模型进行分析。
例如，蒙特卡洛模拟和贝叶斯方法的应用使得研究者能够更准确地估计模型参数和进行推断。
此外，地理信息系统（GIS）的使用也为空间计量经济统计学提供了更多的数据来源和分析工具。
研究者可以通过将经济数据与地理数据相结合，更全面地分析空间相关性和空间依赖性。
第三，空间计量经济统计学在实证研究中的应用也越来越广泛。
研究者们利用空间计量经济统计学的方法来研究城市发展、区域经济差异、环境污染等一系列经济现象。
例如，通过空间计量经济统计学的方法，研究者可以分析城市间的人口流动和经济联系，为城市规划和政策制定提供科学依据。
同时，空间计量经济统计学的方法也为环境经济学提供了新的视角，研究者可以更好地分析环境污染的空间分布和影响因素。
最后，空间计量经济统计学还面临一些挑战和问题。
首先，数据的获取和处理仍然是一个挑战。
尽管技术的进步使得数据获取更加容易，但是空间计量经济统计学仍然需要更多的高质量数据来支持研究。
其次，空间计量经济统计学的方法和模型仍然有待改进和完善。
研究者们需要进一步探索更适用于实际问题的方法和模型。
中国区域经济发展收敛的空间计量分析
中国区域经济发展收敛的空间计量分析一、本文概述《中国区域经济发展收敛的空间计量分析》一文旨在深入探讨中国不同区域间经济发展水平是否存在收敛趋势，并运用空间计量经济学的方法对这一现象进行科学分析。
文章首先概述了中国区域经济发展的现状和特点，指出改革开放以来，中国经济发展取得了显著成就，但区域间发展不平衡的问题依然存在。
东部沿海地区经济发展迅速，而中西部地区相对滞后，这种差异在一定程度上影响了社会稳定和可持续发展。
文章进一步阐述了区域经济收敛的概念和理论基础，包括绝对收敛、条件收敛等不同类型，以及影响收敛的因素，如人力资本、技术创新、基础设施建设等。
同时，文章也指出了空间效应在区域经济发展中的重要作用，即地理邻近性如何通过各种渠道影响区域间的经济互动和发展。
在方法论上，本文采用了空间自相关、空间误差模型和空间杜宾模型等空间计量经济模型，以期更准确地捕捉区域间经济发展的动态关系和空间依赖性。
通过对中国省际面板数据的实证分析，文章旨在揭示中国区域经济发展收敛的真实情况，为政策制定提供科学依据，推动区域协调发展，缩小区域发展差距。
二、文献综述区域经济发展收敛性的研究一直是经济学领域中的热点话题。
自20世纪80年代以来，众多学者通过不同的理论框架和实证方法，对区域间的经济差异进行了深入探讨。
Solow（1956）的外生增长模型首次提出了收敛的概念，认为在一定条件下，不同地区的经济水平会趋向一致。
随后，Romer（1986）和Lucas（1988）等人的内生增长理论进一步丰富了收敛机制的讨论，强调了人力资本和技术进步在区域经济收敛中的作用。
在中国的背景下，随着改革开放的不断深入，区域间经济发展的不平衡问题日益凸显。
张晓晶和李善同（2003）通过对中国省际面板数据的分析，发现中国东部沿海地区与中西部地区的经济差距在不断扩大。
近年来，随着国家一系列区域发展战略的实施，如西部大开发、东北振兴等，区域经济差距有所缩小，这引起了学术界对区域经济收敛性的新关注。
空间计量经济学介绍
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
空间计量经济学介绍
一、 概念介绍 二、 产生和发展的理由 三、 空间交互作用 四、 空间加权矩阵
济学（spatial econometrics ） 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。 空间计量经济学是基于对地理学思想的吸 收，并运用运筹学、计算机技术和统计学等知 识来处理空间截面数据和面板数据，研究区域 之间经济行为在空间上交互作用的一门综合学 科。
三、 空间交互作用—空间依赖性
度量和检验空间依赖性的方法：
全域空间相关性检验（有Moran’s Ⅰ、Geary’s C 、 Global G ， 主要用于检验变量是否在整体上
存在空间依赖性，但不能检验不同区域间依赖 性的强弱） 区域空间自相关检验 ( 只要有 LISA、 G 统计 、 Moran散点图，用于检验区域间空间相关性的检 验） CSD检验（用于检验不同区域间的空间依赖性， 并不仅限于相邻区域的相关性，这是一种对拟 合残差的检验）
三、 空间交互作用—空间依赖性
三、 空间交互作用—空间依赖性
三、 空间交互作用—空间异质性
空间异质性，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。空间异质性反映了经济实践中的空间观测单 元之间经济行为关系的一种不稳定性。 在传统计量经济学中，空间差异性可以通过引 入虚拟变量或是有关变化参数、随机系数和结构 不稳定的方法来处理。但是当空间异质性与空间 相关性同时存在时需要用特定的空间计量方法来 解决。
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
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。
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 7
2019年1月14日11时15分
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。
空间计量经济学的发展及其应用分析
１ ． 公共经 济学领域 ： Ｊ ａ ｍ ｅ ｓ 等（ ２ ０ ０ ３ ） 主要对 一 国对 于 国际
环境条约 的参 与决策 与参与程 度的博弈通 过建立一个 空 间概
率模 型来进行分析 和研究 。
２ ． 区域 与城市 经济 学方 面 ： Ｂ ｕ ｅ ｔ ｔ ｎ ｅ ｒ （ ２ ０ ０ ３ ） 利用 空 间计量
引言
空 间计 量经济学 最早在二 十世纪七 十年代 的欧洲就 展开
了科 学研究 ， 进 入二十一世 纪 以来 ， 空 间计量经 济学 的研 究不
南北 两区分属于不同的俱乐部 ， 并 通过数据分析进一步研究发
现了空间误差模型对南方和北方 的俱乐部的空间趋同性 。
（ 二） 国内研究状况
近年来 ， 国内出现 了很 多空间计 量经济学的研究 成果 。我
、
空 问计量 经济 学概 念 的提 出和 发展
二、 空间计 量经 济 学理 论的应 用 分析
（ 一） 空间计量经济学在 国外的实际应 用 随着 国内外空 间计 量经济 学理论研究 的不断深入 以及科 学技术的不断发展 ， 空间计量经济学 已经成功运用到经济研究
的众 多领域 中， 并取得一定的成果 。
展经济学等领域。
一
计 量经济模型 ，把包括 中国的 ３ １ 个 省市在 内的 区域进行 了集
聚增 长因素的分析 ； 随后 ， 陈晓玲等人根据我 国部分省级数 据 ，
考察分析了改革开放后我 国地 区之 间经济增长 的空 间相关 性 ， 此后 空间计量经济学 的理论得到了进一步的研究 。
和 Ｍａ ｒｂ ｌ ｅ的理论 基础上又进一步 研究探讨 了空间模 型的设定
“空间计量经济分析”文件汇编
“空间计量经济分析”文件汇编目录一、专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析二、经济增长中地理要素作用的空间计量经济分析三、中国制度变迁与区域经济增长的空间计量经济分析四、华北地区城市大气环境质量影响因素的空间计量经济分析——基于自然地理要素的拓展五、中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析六、中国区域碳排放强度及其影响因素的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长之间的关联机制一直是经济学研究的重要领域。
近年来，随着科技的发展和创新的推进，专利申请和批准数量在全球范围内急剧增加。
这一现象引发了学术界对于专利与创新驱动的区域经济增长关系的更深层次理解。
本文利用空间计量经济学方法，对专利创新与区域经济增长的关联机制进行深入分析。
专利创新与区域经济增长之间的关系是复杂的。
一方面，专利创新可以推动技术进步，提高生产效率，从而带动经济增长。
另一方面，区域经济的增长也会促进专利创新的产生，因为稳定的经济环境为科研投入提供了必要的支持。
区域的科技水平、教育资源、产业结构等因素也会影响专利创新与区域经济增长的相互关系。
空间计量经济学是研究经济现象空间分布规律及其与地理位置关系的学科。
本文运用空间计量经济学方法，研究专利创新与区域经济增长的关联机制。
（1）空间自相关：通过莫兰指数（Moran's Index）等空间计量工具，检验各区域的经济增长和专利创新是否存在空间自相关。
空间自相关意味着，一个区域的经济增长或专利创新水平不仅受自身条件的影响，还受到相邻区域的影响。
（2）空间溢出效应：通过建立空间计量模型，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），分析专利创新对经济增长的空间溢出效应，即一个区域的专利创新对相邻区域的经济增长有何影响。
（3）影响因素分析：在考虑空间溢出效应的基础上，进一步分析影响专利创新与经济增长关联机制的主要因素，如政策支持、技术转移、产业结构等。
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。
空间计量经济分析
2019年4月12日6时36分
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。
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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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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）。
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 16
2019年4月12日6时36分
全域空间相关性检验与分析
7.1 空间计量经济学模型概述解析
– 空间依赖性打破了大多数传统经典统计学和计量经济 学中相互独立的基本假设，是对传统方法的继承和发 展。
• 空间效应
– 空间相关性（spatial dependence） – 空间异质性（spatial heterogeneity）
• 将空间效应纳入计量模型分析的框架下，便面临 着两方面的问题。
– 一是如何正确的将空间效应引入既有的模型，或者根 据空间效应的特殊性构造新的计量经济学模型； – 二是对于新的模型，如何进行估计和检验。
– 离散被解释变量数据空间模型
– 受限被解释变量数据空间模型
3、从经济学的角度提出问题
• 空间相关性包含明确的经济信息
– 这些经济信息具有意义。 – 为了避免这些经济信息的损失，就需要将这些信息分 离出来。
二、空间计量经济学模型的类型
1、概念
• 空间相关性表现在两个方面：
– 空间实质相关（spatially substantive dependence）。反映现实中存在的空间交互作用 （Spatial Interaction Effects）。 – 空间扰动相关（spatial nuisance dependence）。由 归入随机干扰项的，没有作为解释变量的影响因素的 空间相关性所引起的。
Y Xβ ε
ε Wε μ μ
N[0, I]
2
• 由于空间误差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）或者空间残差自回归 模型（Spatial Residual Autoregressive Model， SRAR）。
• 空间滞后模型的经济学含义是，如果所关注的经 济变量存在利用空间矩阵表示的空间相关性，则 仅仅考虑其自身的解释变量不足以很好的估计和 预测该变量的变化趋势。而在模型中考虑适当的 由于空间结构造成的影响，便可以较好的控制这 一空间效应造成的影响。
空间计量经济学分析
空间计量经济学分析空间依赖、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）。
⏹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）：SpatialDependence and Spatial Autocorrelation）。
⏹一般而言，分析中涉及的空间单元越小，离的近的单元越有可能在空间上密切关联（Anselin & Getis,1992）。
⏹然而，在现实的经济地理研究中，许多涉及地理空间的数据，由于普遍忽视空间依赖性，其统计与计量分析的结果值得进一步深入探究（Anselin & Griffin, 1988）。
⏹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）。
空间依赖性⏹空间依赖性（也叫空间自相关性）是空间效应识别的第一个来源，它产生于空间组织观测单元之间缺乏依赖性的考察（Cliff & Ord, 1973）。
⏹Anselin & Rey（1991）区别了真实（Substantial）空间依赖性和干扰（Nuisance）空间依赖性的不同。
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空间计量经济学分析空间依赖、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）。
⏹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）：SpatialDependence and Spatial Autocorrelation）。
⏹一般而言，分析中涉及的空间单元越小，离的近的单元越有可能在空间上密切关联（Anselin & Getis,1992）。
⏹然而，在现实的经济地理研究中，许多涉及地理空间的数据，由于普遍忽视空间依赖性，其统计与计量分析的结果值得进一步深入探究（Anselin & Griffin, 1988）。
⏹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）。
空间依赖性⏹空间依赖性（也叫空间自相关性）是空间效应识别的第一个来源，它产生于空间组织观测单元之间缺乏依赖性的考察（Cliff & Ord, 1973）。
⏹Anselin & Rey（1991）区别了真实（Substantial）空间依赖性和干扰（Nuisance）空间依赖性的不同。
⏹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。
⏹干扰空间依赖性可能来源于测量问题，比如区域经济发展过程研究中的空间模式与观测单元之间边界的不匹配，造成了相邻地理空间单元出现了测量误差所导致。
⏹测量误差是由于在调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据一般是按照省市县等行政区划统计的，这种假设的空间单位与研究问题的实际边界可能不一致，这样就很容易产生测量误差。
⏹空间依赖不仅意味着空间上的观测值缺乏独立性，而且意味着潜在于这种空间相关中的数据结构，也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置（格局）和相对位置（距离）共同决定。
⏹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⏹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。
⏹空间异质性反映了经济实践中的空间观测单元之间经济行为（如增长或创新）关系的一种普遍存在的不稳定性。
⏹区域创新的企业、大学、研究机构等主体在研发行为上存在不可忽视的个体差异，譬如研发投入的差异导致产出的技术知识的差异，⏹这种创新主体的异质性与技术知识异质性的耦合将导致创新行为在地理空间上具有显著的异质性差异，进而可能存在创新在地理空间上的相互依赖现象或者创新的局域俱乐部集团。
⏹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。
空间依赖性及集群的识别与检验⏹ 将空间依赖性考虑进来以后，在建立模型进行创新分析研究之前，一般必须先进行空间相关性的预检验 ⏹ 如果空间效应在发挥作用，则需要将空间效应纳入模型分析框架之中，并采用适合于空间计量经济模型估计的方法进行估计 ⏹如果没有表现出空间效应，则可直接采用一般估计方法（如OLS ）估计模型参数。
⏹在引入空间变量或者经过空间过滤的空间计量模型建立之后，其效果的好坏还需要通过空间相关检验进行判断，一般可通过对真实值和模型估计值之间的残差进行空间相关性检验实现。
⏹如果参数经过检验在空间上没有表现出相关性，则表明在引入空间变量或者经过考虑了空间效应后的模型已经成功地处理了空间相关性。
⏹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）。
⏹以上方法各有其功用，各有其优缺点，同时亦有其适用范围及限制。
⏹ 一般来说，这些方法在功用上可大致分为两大类：全域空间自相关（Global Spatial Autocorrelation ）和局域空间自相关（Local Spatial Autocorrelation ）。
全域空间相关性检验与分析⏹ 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。
⏹ 在实际的空间相关分析应用研究中，由于Moran’s I 指数和Geary’s C 比率的作用基本相同，其不同之处是Moran’s I 主要针对于全域空间相关性分析，而Geary’s C 指数则适用于局域空间关联分析。
⏹ 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。
因此，以下介绍常用的Moran’s I 指数的计算及检验过程。
⏹ Moran’s I 定义如下： ⏹ 其中， 211()n i i S Y Y n ==-∑ ， 11n i i Y Y n ==∑，i Y 表示第i 个地区的观测值（如专利数），为地区总数（如省域），为二进制的邻近空间权值矩阵，表示其中的任一元素，采用邻近标准或距离标准，其目的是定义空间对象的相互邻近关系。
⏹ 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，⏹ 正的空间相关代表相邻地区的类似特征值出现集群（Clustering ）趋势。
目前计量研究方法及其局限性⏹ 目前有关研究的计量方法主要是传统的回归分析方法（如多元统计分析、回归分析、数据包络分析DEA 等方法），其实质上都是线性的变量之间相互关系的一种测量方法，适合于企业或产业部门时间序列层面的经验研究，未考虑区域（或截面单元）之间的空间关联，局限性比较明显。
⏹ 区域之间的经济行为会相互影响，这使其存在显著的外部效应，导致地区之间的经济行为存在溢出效应。
⏹ 经济产出不仅受到本地投资的强度、而且还会受到周边其他地区的投资活动产生的溢出效应及政策的影响。
⏹ 经济集群行为可以通过检验一个代表地区间考虑交互作用的生产函数，即该地区的经济活动及其自身的11211()()'n n ij i j i j n n ij i j W Y Y Y Y Moran s I S W ====--=∑∑∑∑特征与其他地区的经济活动的关系，来考察区域经济行为的集群行为。
⏹ 可通过纳入空间效应（空间相关和空间差异）的空间计量经济模型——空间回归模型，包括常系数的空间滞后模型（Spatial Lag Model ，SLM ）与空间误差模型两种（Spatial Error Model ，SEM ）（Anselin ，1988；Anselin ，Florax ，1995；吴玉鸣，2005）和变系数的地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression ，GWR ）来实现。
空间计量经济模型及估计技术⏹空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是在横截面数据（Cross-sectional Data ）和面板数据（Panel Data ）的回归模型中如何处理空间交互作用（空间自相关）和空间结构（空间非均匀性）（Anselin ，1988）。
⏹最近发展起来的空间统计学和空间计量经济学不仅解决了标准统计方法在处理空间数据时的失误问题,更重要的是为测量这种空间联系及其性质、并在建模时明确地引入空间联系变量以估算与检验其贡献提供了全新的手段（应龙根，宁越敏，2005）。
⏹实际上，早在1970年代欧洲就展开了空间计量经济学研究，并将它作为一个确定的领域。
Paelinck & Klaassen （1979）定义了这个领域，包括：空间相互依赖在空间模型中的任务；空间关系不对称性；位于其他空间的解释因素的重要性；过去的和将来的相互作用之间的区别；明确的空间模拟。
⏹Anselin （1988）将空间计量经济学定义为：处理由区域科学模型统计分析中的空间所引起的特殊性的技术总称。
换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间自相关和空间不均匀性）的方法。
⏹目前，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效应的确定； ⏹合并了空间影响的模型的估计； ⏹空间效应存在的说明、检验和诊断； ⏹空间预测。
⏹空间计量经济学模型有多种类型（Anselin ，et al . 2004）。
⏹首先介绍纳入了空间效应（空间相关和空间差异）、适用于截面数据的空间常系数回归模型，包括空间滞后模型（Spatial Lag Model ，SLM ）与空间误差模型（Spatial Error Model ，SEM ）两种，以及空间变系数回归模型——地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression ，GWR ）。