空间计量经济学分析

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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 Z j
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.
2020年11月16日4时56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。
• 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
“Moran显著性水平图”,图中显示出显著的LISA区域,并分别标识
出对应于Moran散点图中不同象限的相应区域。
空间权值矩阵的确定
• 在讨论空间依赖性和空间异质性问题之前,首先需要做的工作是量 化样本数据的区位因素(quantitative representation of spatial relationships)。
6
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
Moran scatterplot
✓ Moran散点图的4个象限,分别对应于区域单元与其邻居之间4种类 型的局部空间联系形式:
➢ 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;或者说,一个高经济水平的区域和它周围 的经济区域他们有较小的空间差异程度;
➢ 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,也就是说该区域的经济水平相比较周围邻居是 比较低的,意既该区域经济的空间差异的程度是比较大的;
✓局部Moran指数检验的标准化统计量为
Z(Ii )
Ii E(Ii ) VAR(Ii )
✓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),或则是一个低值被高值所包围(低高)。
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。
• 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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天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。
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Linear Contiguity
(4)
(2)
(3)
(5)
(1)
Modelling space
• Binary contiguity matrices (rook, queen)
0110 W= 1 0 1 0
19
空间距离的形式
•1、相邻距离(Contiguity)-A “neighbor” is defined based on common borders or common corners.
• 根据地图上所研究区域的相对位置,决定哪 些是相邻的,并用“0-1”表示,即“1”表 示空间单元相邻,“0”表示空间单元不相 邻。对于一个具有n个空间单元的系统,相 邻矩阵W是一个nⅹn稀疏的0-1矩阵,对角 线为0(习惯上,空间单元不与自身相邻), 相邻元素为1。
• 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。
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空间权值矩阵的基本原理
• W连中接对的原角因线。上的为元了素减少被或设消为除0区,W域i而j 间的表外示在区影域响i和,区权域W值ji在j矩空阵间被上标相准
• 百度百科:空间数据是指用来表示空间实体的位置、 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

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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,也就是说这个区域的经济水平是比较低的,
表现为这个区域和它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。
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空间距离的形式
几种相邻关系: •(1)线性相邻(Linear contiguity) •(2)“车”相邻Rook contiguity – common borders. •(3)“象”相邻Bishop contiguity – common corners. •(4)“后”相邻Queen contiguity – common borders and common corners.
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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,1950)、Geary指数C(Geary,1954)来测度;第二 类,局部空间相关性,一般用G统计量、Moran散点图和LISA来 测度。
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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。
• 在区域经济管理研究中,将空间效应因素引入经济管理过程的研究, 建立空间计量经济模型进行空间统计分析时,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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空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
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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
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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。

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间联系形式。

并且,对应于Moran散点图的不同象限,可识别出空间分布中
存在着哪几种不同的实体。

将Moran散点图与LISA显著性水平相结合,也可以得到所谓的
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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百度文库问题进行定量分析,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。
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空间权值矩阵
• 空间权值矩阵(Spatial Weights Matrix)是一种与被解释变量的空 间自回归过程相联系的矩阵。
• 在实际的区域分析中,该矩阵的选择设定是外生的,原因是n×n维 的W包含了关于区域i和区域j之间相关的空间连接的外生信息,不 需要通过模型来估计得到它,只需通过权值计算出来就行了。
1101 0010
• wi,j = 1 if i and j are neighbors, 0 otherwise Neighborhood classes (first, second, etc)
Modelling space
• 在ArcGIS中,定义空间权重的方法有:(1)以距离的倒数为权重 (1/d);(2)以距离平方的倒数为权重(1/d2)等。
5
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。
• 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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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)。
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