空间计量经济学-第四章_空间计量分析基本模型
空间计量方法模型
空间计量方法模型空间经济计量模型主要解决回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构问题（Anselin ，1988）。
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 (OLS)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(吴玉鸣，2007)。
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。
根据空间计量经济学方法原理，空间计量分析的思路如下：首先采用空间统计分析Moran 指数法检验因变量是否存在空间自相关性；如果存在空间自相关性，则以空间计量经济学理论方法为基础，建立空间计量经济模型，进行空间计量估计和检验。
1.空间自相关性检验空间相关性存在与否，实际应用研究中常常使用空间自相关指数Moran’I ，其计算公式如下所示：∑∑∑∑==-==---=ni nj ijj ni nj i ijW S Y Y Y Y WI Moran 11211,)()( （3）其中，∑∑=-=-=-=ni i n i i Y n Y Y Y n S 1121;)(1，i Y 表示第i 地区的观测值；n 为地区总数(本文为28)；ij W 为二进制的邻接空间权值矩阵，表示其中的任一元素，采用邻接标准或距离标准，其目的是定义空间对象的相互邻接关系，便于把地理信息系统(GIS)数据库中的有关属性放到所研究的地理空间上来对比。
一般邻接标准的ij W 为：⎩⎨⎧=不相邻；区域和当区域相邻；区域和当区域j i j i W ij 01 。
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。
空间计量经济学基本模型
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➢空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法，空间误差模型 也被称作空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model），简记为SAC模型。
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问题：
练◦ 习考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
数据文件：
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果，选最好的。
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➢OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
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➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计
✓2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error
✓3、若均不显著，则无需进行空间计量分析
✓4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量 对应的空间计量模型
✓5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和 Robust LM-Error
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➢空间杜宾误差模型（SDEM）
y W1y X1 W1X2 u u W2u ~ (0,2In)
* SDEM模型是SLM、SEM、SDM的综合，比GSAR更一般化。
* β2=0，λ=0，SDEMSLM; * β2=0，ρ=0，SDEMSEM; * λ=0，SDEMSDM;
* β2=0，SDEMGSAR;
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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
*
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
空间计量经济学分析课件
2020年3月20日11时30分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
16
全域空间相关性检验与分析
Moran’s I定义如下：
2020年3月20日11时30分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
18
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。
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
9
空间异质性
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。
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）。
2020年3月20日11时30分
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。
空间经济计量学模型
时空聚类分析
03
根据时空相似性对观测对象进阶空间模型
高阶空间自回归模型
在传统空间自回归模型中引入高阶空间项，以捕捉经济变量之间 的长距离空间依赖关系。
高阶空间滞后模型
在传统空间滞后模型中引入高阶空间项，以反映经济变量之间的 全局空间交互作用。
高阶空间权重矩阵
空间计量经济学模型的应用主要包括以下几个方 面
2. 检测空间异质性和空间依赖性：空间计量经济 学模型可以用来检测数据的空间异质性和空间依 赖性，从而更好地理解经济现象的空间关系。
1. 探索空间数据的分布和模式：通过分析空间数 据，可以了解经济现象在地理空间上的分布特征 和变化趋势。
3. 建立空间预测模型：基于空间数据的特点，可 以建立空间预测模型，对未来的经济现象进行预 测和分析。
模型估计方法 空间滞后模型的估计方法包括最 小二乘法、广义最小二乘法等。
适用范围 空间滞后模型适用于研究空间自 相关问题，即某一变量在空间上 的分布情况对其他变量产生的影 响。
空间误差模型
误差项
空间误差模型中包含一个误差项，该误差 项反映了其他未纳入模型的空间因素的影
响。
适用范围
空间误差模型适用于研究空间异质性问题 ，即某一变量在不同空间位置上的变异情
变量产生影响，又受其他变量的影响。 • 模型参数解释：空间杜宾模型的参数包括空间权重矩阵、解释变量、误差项等，其中空间权重矩阵的选取对模
型结果影响较大。此外，空间杜宾模型的解释变量系数反映了相应解释变量对因变量的影响程度和方向。
04
模型选择与评估
模型选择的原则和方法
根据研究目的和数据特点选择合适的模型
VS
详细描述
通过引入空间因素，分析人口流动的空间 影响因素及其作用机制，探讨不同地区人 口流动的异同点及影响因素的差异，为制 定有针对性的人口政策提供科学支持。
计量经济学(第四章多重共线性)
06
总结与展望
研究结论总结
多重共线性现象普遍存在于经济数据中，对计量 经济学模型的估计和解释产生了重要影响。
通过使用多种诊断方法，如相关系数矩阵、方差膨 胀因子（VIF）和条件指数（CI），可以有效地识别 多重共线性问题。
在存在多重共线性的情况下，普通最小二乘法 （OLS）估计量虽然仍然是无偏的，但其方差可能 变得很大，导致估计结果不稳定。
主成分分析法的优点
可以消除多重共线性的影响，同 时降低自变量的维度，简化模型。
岭回归法
岭回归法的基本思想
通过在损失函数中加入L2正则化项（即所有自变量的平方和），使得回归系数的估计更加稳定， 从而消除多重共线性的影响。
岭回归法的步骤
首先确定正则化参数λ的值，然后求解包含L2正则化项的损失函数最小化问题，得到岭回归系数的估 计值。
逐步回归法的优点
可以自动选择重要的自变量，同时消除多重共线性的影响。
主成分分析法
主成分分析法的基本思想
通过正交变换将原始自变量转换 为互不相关的主成分，然后选择 少数几个主成分进行回归分析。
主成分分析法的步骤
首先对原始自变量进行标准化处理， 然后计算相关系数矩阵并进行特征值 分解，得到主成分及其对应的特征向 量。最后，选择少数几个主成分作为 新的自变量进行回归分析。
岭回归法的优点
可以有效地处理多重共线性问题，同时避免过拟合现象的发生。此外，岭回归法还可以提供对所 有自变量的系数进行压缩估计的功能，使得模型更加简洁易懂。
05
实证研究与结果分
析
数据来源及预处理
数据来源
本研究采用的数据集来自于公开的统 计数据库，涵盖了多个经济指标和影 响因素的观测值。
数据预处理
空间计量经济学基本模型
✓OLS ✓SLM ✓SEM
➢软件操作步骤
✓1、打开.shp数据文件 ✓2、创建W（若已有W，则省略该步骤）
※SLM只能使用对称的W，K最近距离W不能用
✓3、在菜单选择Methods-Regression ✓4、选择变量，以及W ✓5、选择Models类型（OLS、SLM、SEM） ✓6、运行run
* 参照时间序列自回归模型的叫法，空间滞后模型 也被称作空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model），简记为SAR模型。
➢空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法，空间误差模型 也被称作空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model），简记为SAC模型。
➢确立最优模型（难点）
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型，展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过，一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4，直至确定合适的模型。
练习
问题：
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因 素分析
Run OLS
➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计 ✓2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error ✓3、若均不显著，则无需进行空间计量分析 ✓4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量
对应的空间计量模型 ✓5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和Robust
LM-Error ✓6、选择显著（相对显著）的统计量对应的空
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。
空间滞后模型,空间误差模型,空间杜宾模型的基本表达形式
空间滞后模型,空间误差模型,空间杜宾模型的基本表达形式一、空间滞后模型空间滞后模型（Spatial Lag Model）是一种空间计量经济学模型，用于描述空间自相关效应。
其基本表达形式为：$$y=\rho Wy+X\beta+u$$其中，$y$是因变量，$\rho$是空间滞后因子，是一个介于$-1$和$1$之间的常数，$W$是空间权重矩阵，$X$是自变量矩阵，$\beta$是自变量系数，$u$是随机扰动项。
二、空间误差模型空间误差模型（Spatial Error Model）是一种空间计量经济学模型，用于描述空间相依性。
其基本表达形式为：$$y=X\beta+\varepsilon$$其中，$\varepsilon$是误差项，具有空间相依性，满足：$$\varepsilon=\lambda Wy +\mu$$其中，$W$是空间权重矩阵，$\lambda$和$\mu$是误差项的空间自相关系数，$\lambda$是介于$-1$和$1$之间的常数，$\mu$是与$Wy$不相关的随机扰动项。
三、空间杜宾模型空间杜宾模型（Spatial Durbin Model）是一种空间计量经济学模型，用于描述因变量和自变量之间的空间相依性。
其基本表达形式为：$$y=\rho Wy+X\beta+\theta W,X\beta+\epsilon$$其中，$\rho$是空间滞后因子，$W$是空间权重矩阵，$X$是自变量矩阵，$\beta$是自变量系数，$\theta$是杜宾因子，$\epsilon$是误差项，具有空间相依性，满足：$$\epsilon=\lambda Wy+\nu$$其中，$W$是空间权重矩阵，$\lambda$和$\nu$是误差项的空间自相关系数，$\lambda$是介于$-1$和$1$之间的常数，$\nu$是与$Wy$不相关的随机扰动项。
以上是空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型的基本表达形式，它们都是常用的空间计量经济学模型，用于描述因变量和自变量之间的空间相依性。
空间计量
w12 w22 wm 2
w1n w2 n wmn
二、空间权重矩阵与空间效应
空间相关性的根源
(i) 观测数据地理位置接近(geographical proximity)：由于地理位置的接近 而导致的空间相关性是空间相关性最初始的定义, 与地理学第一定律吻合。这 种相关性是环境, 地质等学科中的普遍现象。
二、空间权重矩阵与空间效应
Moran散点图
以（Wz，z）为坐标点的Moran散点图，常来研究局部的空间不稳定性，它对空 间滞后因子Wz和z数据对进行了可视化的二维图示。 全局Moran指数，可以看作是Wz对于z的线性回归系数，对界外值以及对Moran 指数具有强烈影响的区域单元，可通过标准回归来诊断出。 由于数据对（Wz，z）经过了标准化，因此界外值可易由2－sigma规则可视化地 识别出来。
全局空间相关性指标---Geary C
C
n 1 wij xi x j 2
n n i 1 j 1 n
2 wij xi x
i 1 j 1 i 1
n
n
2
式中：C为Geary系数；其他变量同上式。它与Moran指数负相关 Geary 系数 C 的取值一般在 [0 ，2]之间，大于 1表示负相关，等于1表示不相 关，而小于1表示正相关。
二、空间权重矩阵与空间效应
局部空间相关性指标
I i ( xi x ) wij ( x j x ) S2 j
局部空间自相关分析方法包括3种:
空间联系的局部指标LISA： 包括局部Moran指数和局部Geary指数
Gi wij x j / x j
G 统计量
G wij xi x j / xi x j
第四讲 空间计量经济学基本模型 ppt课件
PPT课件
16
六、最优模型的确定
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➢ OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
PPT课件
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➢ 选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计
✓2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error
✓3、若均不显著，则无需进行空间计量分析
✓4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对 应的空间计量模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过，一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4，直至确定合适的模型。
PPT课件
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练习
问题：
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
数据文件：
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果，选最好的。
第四讲 空间计量经济学 基本模型
PPT课件
1
经典模型：SLM、SEM、SDM 扩展模型： SDEM 、GSAR 基本模型之间的关系 空间关系的体现 基本模型的GeoDa估计 最优模型的选择
PPT课件
2
一、基础模型
➢空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）
y Wy X ~ (0, 2I n )
➢权重矩阵对GeoDa能力的约束
✓GeoDa只能给出基于邻接关系的W ✓只能估计基于邻接关系的空间计量模型
➢可以估计的模型类型
✓OLS ✓SLM ✓SEM
PPT课件
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➢软件操作步骤
✓1、打开.shp数据文件 ✓2、创建W（若已有W，则省略该步骤）
※SLM只能使用对称的W，K最近距离W不能用
空间计量模型使用要求
空间计量模型使用要求一、引言空间计量经济学是研究经济现象中空间因素相互关系和空间作用机制的学科，其核心工具是空间计量模型。
正确、合理地使用空间计量模型对于准确描述和预测经济现象具有重要意义。
本文将详细阐述空间计量模型的使用要求，以确保分析的有效性和准确性。
二、空间计量模型的基本要求1. 数据准备：使用空间计量模型需要准备合适的数据。
数据应包括反映研究对象特征的地理空间信息、经济指标以及其他相关变量。
数据来源应可靠，数据质量应符合分析要求。
2. 空间权重矩阵：空间计量模型需要构建合理的空间权重矩阵，以描述研究对象之间的空间关系。
空间权重矩阵应根据研究问题的实际情况设定，反映研究对象之间的距离、方向、大小等空间关系。
3. 模型选择与构建：应根据研究目的和问题特点选择合适的空间计量模型，如空间滞后模型、空间误差模型等。
模型构建应充分考虑空间效应的表现形式和程度，正确反映经济现象的空间作用机制。
4. 参数估计：在选择合适的估计方法的基础上，对模型参数进行估计。
参数估计应考虑模型的假设条件，如正态分布、同方差等。
同时，应使用合适的估计方法，如zui 大似然估计、广义zui小二乘法等，以确保参数估计的准确性。
5. 模型检验：在模型估计完成后，应对模型的适用性和有效性进行检验。
检验内容应包括模型的残差分布、空间相关性检验、异方差性检验等，以确保模型符合理论要求和实际情况。
三、使用空间计量模型的注意事项1. 避免过度拟合：在使用空间计量模型时，应避免过度拟合数据。
过度拟合会导致模型对数据的拟合程度过高，降低模型的预测能力和泛化能力。
因此，在拟合模型时应控制模型的复杂度，使用交叉验证等方法评估模型的泛化能力。
2. 注意数据缺失和异常值处理：数据中的缺失值和异常值可能影响模型的稳定性和准确性。
在使用空间计量模型之前，应对数据进行预处理，如填充缺失值、处理异常值等，以保证数据的完整性和一致性。
3. 考虑数据的时空变化：经济现象的空间关系可能随时间发生变化。
空间计量模型的理论和应用研究
空间计量模型的理论和应用研究空间计量模型的理论和应用研究一、引言空间计量模型是一种统计模型，旨在研究空间数据中的相关性和空间依赖性。
随着地理信息系统和空间统计学的发展，空间计量模型成为了解空间数据背后规律的重要工具。
本文旨在探讨空间计量模型的理论基础和应用研究，为相关领域的学者和研究人员提供参考。
二、空间计量模型的理论基础1.空间自相关理论空间自相关是研究空间计量模型的核心概念之一。
它指的是空间上相邻区域之间的相似性或依赖关系。
常用的空间自相关度量方法包括莫兰指数、Geary's C指数和Getis-Ord G指数等。
空间自相关理论提供了衡量数据空间分布特征的指标和方法，为空间计量模型的构建提供了基础。
2.空间权重矩阵空间权重矩阵是空间计量模型的主要输入。
它描述了不同地理单元之间的空间关系，并用于衡量数据之间的相关性和依赖性。
常用的空间权重矩阵包括邻接矩阵、距离矩阵和k近邻矩阵等。
空间权重矩阵的构建需要考虑数据类型、区域特征和研究目的等因素。
3.空间计量模型的构建空间计量模型的构建是根据研究问题和数据特点选择适当的模型形式和参数估计方法。
常用的空间计量模型包括空间自回归模型、空间滞后模型和空间误差模型等。
这些模型通过考虑空间依赖性和相关性，对空间数据进行建模和预测。
三、空间计量模型的应用研究1.城市经济学空间计量模型在城市经济学研究中得到了广泛应用。
例如，在研究城市发展模式和经济增长驱动因素时，可以利用空间自相关模型分析城市间的相互影响关系，探索空间经济结构和区域差异。
2.环境科学空间计量模型在环境科学研究中也有重要应用。
例如，在研究污染物扩散和环境影响时，可以利用空间自回归模型分析空间数据的扩散规律和影响因素，为环境保护和可持续发展提供科学依据。
3.地理学空间计量模型在地理学研究中的应用也非常广泛。
例如，在研究地理现象和地理过程时，可以利用空间滞后模型分析地理单元之间的空间相互作用关系，揭示地理现象的空间分布规律。
空间计量经济学基本模型
整理课件
4
➢空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）
y Wy X1 WX2 ~ (0, 2I n )
* 考虑了自变量空间滞后项与因变量之间的相关性。
整理课件
5
二、扩展模型
➢ 广义空间自回归模型（GSAR）
y W1y X u u W2u
~ (0, 2I n )
整理课件
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➢空间关系的体现Biblioteka 式✓只考虑单一类型的空间关系
• 邻接关系：L1，L2，L3…… • 空间距离：K1，K2，K3…… • 经济距离：J1，J2，J3……
✓同时考虑两类空间关系
• 邻接关系与空间距离二选一 • 模型中至少包含两个空间矩阵：SDEM、GSAR
整理课件
10
五、基本模型的GeoDa估计
整理课件
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整理课件
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整理课件
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整理课件
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➢结果说明
✓模块一：模型的基本统计信息 ✓模块二：回归结果的统计信息 ✓模块三：回归系数及其显著性 ✓模块四：模型结果的诊断（SLM、SEM）
• 蓝色线条以上，异方差诊断，原假设为无异方差 • 蓝色线条以下，空间相关性诊断，原假设为不存在空间相
✓5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和Robust LM-Error
✓6、选择显著（相对显著）的统计量对应的空间
计量模型
整理课件
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整理课件
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整理课件
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整理课件
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➢确立最优模型（难点）
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型，展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型