空间经济学

空间经济学

简介

Jean Paelinck在1974年引入了空间计量经济学这一术语，并将其定义为:经济理论、数学形式化和统计学的结合，空间相互依赖的作用、其他地方因素的重要性、空间的明确建模”。

Luc Anselin(1988)将空间计量经济学定义为:在横截面模型和数据面板中处理空间相互作用和空间结构的计量经济学分支(分离空间依赖性和空间异质性)。

空间分析起源于地理学、空间经济学和相关学科。到目前为止，它被认为是专业的领域，因此不是大多数统计软件的标准部分。

空间效应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SpatialInteraction，

SpatialEffects）：SpatialDependenceandSpatialAutocorrelation）。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（SpatialDependence）和空间异质性（SpatialHeterogeneity）。

空间效应之依赖性

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（SpatialInteractionEffects），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（A nselin，1988）。

空间效应异质性

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（GeographicalWeightedRegression，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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