空间计量经济学分析ppt课件
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空间计量经济学PPT精品文档
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
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
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
2024/1/28
20
固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
空间计量经济分析
可视化功能强大，支持生成地图和各 种图表。
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。
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。
计量经济学课件PPT课件
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项，将非线性关系转化为线性 关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换，以改善模型的 拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式，通过数据驱动的方式拟合非 线性关系。
实例分析：金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据，如股票 价格、交易量等，并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验，LM检验等。
实例分析：经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收 敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型，设定经济增长收 敛假设。
实证分析
收集相关数据，运用计量经济学软件进行回 归分析，检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论，提出促进经济增长 收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合，形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等 特点。
02
计量经济学面临的挑 战
数据质量、计算效率、模型可解释性等 问题。
03
计量经济学面临的机 遇
利用大数据技术挖掘更多信息，提高模 型预测精度和政策评估效果；同时推动 计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似，也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图 用于检验局部空间自相关，可以直观展示空间集聚或异常 值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型（SLM）
空间计量经济学分析(共70张PPT)
空间计量经济学简介
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。
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。
【正式版】面板数据空间计量经济分析PPT
合起来，构建一个综合考虑了变量时空二维特征和信息的空间面板数据计量经济模型，则是一种新颖的研究思路。
地地势势坤 坤，，君君子子出以以厚厚与德德载载区物物。。域创新相互作用关系的有效方法。但是，限于
天行健，君子以自强不息；
天行健，君子在以自所强不有息；时刻对所有个体（空间）均相等的假定（即不
考虑空间效应），面板数据计量经济学理论也有其美
面板数据空间计量经济分 析
空间面板数据计量经济分析
以上分别介绍了区域创新过程中空间效应（依 赖性和异质性）的空间计量检测，以及纳入空 间效应的计量模型的估计方法——空间常系数 回归模型（空间滞后模型，SLM和空间误差模 型，SEM）和空间变系数回归模型（地理加 权回归模型，GWR）；同时还介绍和分析了 面板数据（Panel Data）计量经济学方法的估 计和检验。
空间面板数据计量经济分析
地天势行坤 健，，君君子子这以以厚自种德强载不创物息。；新行为的空间自相关性可以视为区域创新过程 中的一种外部溢出形式，这样则可以设定如下模型：
*
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
6
空间滞后面板数据计量分析
地势坤，君子以厚德载物。 天行健，君子以自强不息； 地势坤，君子以厚德载物。 天行健，君子以自强不息；
yi tαi txi tβi tμi t （地域空间）单元的信息，同时集成考虑了时间相关性和空间（截面）相关性，因而能够科学而客观地反映受到时空交互相关性作用
的创新行为的特征和规律，是定量揭示研发、知识溢出与区域创新相互作用关系的有效方法。 天行健，君子以自强不息； [1] 与动态面板数据模型的建模思路类似，只要施加一些假定，引入因变量的滞后项，则为空间动态面板数据模型。 空间面板数据计量经济分析 空间面板数据计量经济分析 地势坤，君子以厚德载物。 空间面板数据计量经济分析
地地势势坤 坤，，君君子子出以以厚厚与德德载载区物物。。域创新相互作用关系的有效方法。但是，限于
天行健，君子以自强不息；
天行健，君子在以自所强不有息；时刻对所有个体（空间）均相等的假定（即不
考虑空间效应），面板数据计量经济学理论也有其美
面板数据空间计量经济分 析
空间面板数据计量经济分析
以上分别介绍了区域创新过程中空间效应（依 赖性和异质性）的空间计量检测，以及纳入空 间效应的计量模型的估计方法——空间常系数 回归模型（空间滞后模型，SLM和空间误差模 型，SEM）和空间变系数回归模型（地理加 权回归模型，GWR）；同时还介绍和分析了 面板数据（Panel Data）计量经济学方法的估 计和检验。
空间面板数据计量经济分析
地天势行坤 健，，君君子子这以以厚自种德强载不创物息。；新行为的空间自相关性可以视为区域创新过程 中的一种外部溢出形式，这样则可以设定如下模型：
*
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
6
空间滞后面板数据计量分析
地势坤，君子以厚德载物。 天行健，君子以自强不息； 地势坤，君子以厚德载物。 天行健，君子以自强不息；
yi tαi txi tβi tμi t （地域空间）单元的信息，同时集成考虑了时间相关性和空间（截面）相关性，因而能够科学而客观地反映受到时空交互相关性作用
的创新行为的特征和规律，是定量揭示研发、知识溢出与区域创新相互作用关系的有效方法。 天行健，君子以自强不息； [1] 与动态面板数据模型的建模思路类似，只要施加一些假定，引入因变量的滞后项，则为空间动态面板数据模型。 空间面板数据计量经济分析 空间面板数据计量经济分析 地势坤，君子以厚德载物。 空间面板数据计量经济分析
空间计量经济学分析课件
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。
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。
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
空间计量经济学与Stata实现ppt课件
• 基于距离的空间权值矩阵（Distance Based Spatial Weights）方 法是假定空间相互作用的强度是决定于地区间的质心距离 或者区域行政中心所在地之间的距离，是一种在实践应用 中常用的空间权值矩阵。
精品课件
• 在这种情况下，不同的权值指标随距离dij的定义而变化， 其取值取决于选定的函数形式（如距离的倒数或倒数的平 方，以及欧氏距离等）。
精品课件
空间权值矩阵的选择
• 尽管二进制的空间邻近权值矩阵并非适用于所有的空间计 量经济模型，但是，处于某些情况下的实用性，空间统计 学家在构建空间计量模型时的首选就是从二进制的邻近矩 阵开始的。
• 一般是先从空间邻近的最基本二进制矩阵开始，逐步选择 确定空间权值矩阵。
• 关于各种权值矩阵的选择，没有现成的理论根据，一般可 考虑空间计量模型对各种空间权值矩阵的适用程度，检验 估计结果对权值矩阵的敏感性，最终的依据实际上就是结 果的客观性和科学性。
• 正空间自相关：相似的观测值在空间集聚； • 负空间自相关：相似的观测值在空间分散； • 无空间自相关：观测值在空间分布上没有
规律（完全随机）。
精品课件
地区 Y y Y Y WA WB Wc WD WE
A 12 -9.1 0 1 1 1 0 B 15 -6.1 1 0 1 0 0 C 35 13.9 1 1 0 0 1 D 17 -4.1 1 0 0 0 1 E 28 6.93 0 0 1 1 0 F 20 -1.1 0 0 1 0 1
精品课件
二、空间自相关
空间权重矩阵
计量经济学经常用线性模型来近似非线性模型， 即可将
近似写成
记 矩阵 的元素为 元素都为零。
精品课件
，它的对角
空间自相关
精品课件
• 在这种情况下，不同的权值指标随距离dij的定义而变化， 其取值取决于选定的函数形式（如距离的倒数或倒数的平 方，以及欧氏距离等）。
精品课件
空间权值矩阵的选择
• 尽管二进制的空间邻近权值矩阵并非适用于所有的空间计 量经济模型，但是，处于某些情况下的实用性，空间统计 学家在构建空间计量模型时的首选就是从二进制的邻近矩 阵开始的。
• 一般是先从空间邻近的最基本二进制矩阵开始，逐步选择 确定空间权值矩阵。
• 关于各种权值矩阵的选择，没有现成的理论根据，一般可 考虑空间计量模型对各种空间权值矩阵的适用程度，检验 估计结果对权值矩阵的敏感性，最终的依据实际上就是结 果的客观性和科学性。
• 正空间自相关：相似的观测值在空间集聚； • 负空间自相关：相似的观测值在空间分散； • 无空间自相关：观测值在空间分布上没有
规律（完全随机）。
精品课件
地区 Y y Y Y WA WB Wc WD WE
A 12 -9.1 0 1 1 1 0 B 15 -6.1 1 0 1 0 0 C 35 13.9 1 1 0 0 1 D 17 -4.1 1 0 0 0 1 E 28 6.93 0 0 1 1 0 F 20 -1.1 0 0 1 0 1
精品课件
二、空间自相关
空间权重矩阵
计量经济学经常用线性模型来近似非线性模型， 即可将
近似写成
记 矩阵 的元素为 元素都为零。
精品课件
，它的对角
空间自相关
空间计量经济学课件(虞义华,中国人民大学)
7
Modelling Space
Spatial dependence modelling requires an appropriate representation of spatial arrangement Solution: relative spatial positions are represented by spatial weights matrices (W)
Hence, to estimate the model with a spatially lagged dependent variable, we apply the maximum likelihood estimation (MLE) method The log-likelihood function of the model is,
Spatial Weight Matrix(es)
Most common is using binary connectivity based on contiguity: wij = 1 if regions i and j are contiguous, wij = 0 otherwise
Spatial Weight Matrix(es)
w ij pij d ij
2
/(
pi 1 pi 2 ... pij d ij
2
)
Travel time of freight vehicles between the centers of regions (Tiiu Paas, Friso Schlitte ‘Spatial effects of regional income disparities and growth in the EU countries and regions ’). The matrix W is calculated as follows:
空间计量经济学分析共72页文档
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
空间计量经济学分析
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
空间计量经济学分析
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛
空间计量经济学-分析
厦门大学 邓明
什么是空间计量经济学？
Paelinck and Klaassen(1979)首先提出了“空间计 量经济学(Spatial Econometrics)”的概念并罗列 空间计量经济学领域的五大研究特征：
空间模型中空间相互依赖的作用； 空间联系的非对称性； 来自于其它空间单元上的要素对某空间单元解释的重要性； 前后相互作用的差异； 空间建模的清晰化
厦门大学 邓明
空间计量经济学基础
空间权重矩阵的设置
Anselin and Smirnov(1996)提出了高阶邻近矩阵的算法， 其目的是为了消除在创建矩阵时出现的冗余及循环。二阶 邻近矩阵（the Second Order Contiguity Matrix）表示 了一种空间滞后的邻近矩阵。也就是说，该矩阵表达了邻 近地区的相邻地区的空间信息。当使用时空数据并假设随 着时间推移产生空间溢出效应时，这种类型的空间权值矩 阵将非常有用。在高阶邻近矩阵的设定下，特定地区的初 始效应或随机冲击将不仅会影响其邻近地区，而且随着时 间的推移还会影响其邻近地区的相邻地区。当然，这种影 响是几何递减的。可以看出，邻近空间权值矩阵因其对称 与计算简单而最为常用，适合于测算地理空间效应的影响。
厦门大学 邓明
空间计量经济学基础
空间依赖性（空间自相关）
空间自相关的度量方法可以分为全局空间自相关和局部空间自相 关。 全局空间自相关描述某种现象的整体分布情况，判断此现象在特 定的区域内是否有聚集特征存在，但不能确切地指出聚集在哪些 位置。测量全局空间自相关的统计量有：全局Moran’s I统计量、 全局Geary C统计量等。 局部空间自相关用来计算局部空间聚集性，可以指出那些聚集位 置，还可以探测空间异常等。测量局部空间自相关的统计量有： 局部Moran’s I统计量、局部Geary C统计量、G统计量和 Moran散点图等。 在这些统计量中，提出最早而且应用最广泛的是Moran(1948)所 提出的Moran’s I统计量。
空间计量经济学分析
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。 16
2014年2月20日7时14分
全域空间相关性检验与分析
Moran’s I定义如下：
Moran' s
1 S 其中， n
2
I
W
i 1 j 1
i
n
n
ij
(Yi Y )(Y j Y )
n n
S 2 Wij
1 n
Yi 表示第 个地 ， i 1 i 1 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。
2014年2月20日7时14分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
12
空间依赖性及集群的识别与检验
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。
2014年2月20日7时14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。 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。
2014年2月20日7时14分
全域空间相关性检验与分析
Moran’s I定义如下：
Moran' s
1 S 其中， n
2
I
W
i 1 j 1
i
n
n
ij
(Yi Y )(Y j Y )
n n
S 2 Wij
1 n
Yi 表示第 个地 ， i 1 i 1 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。
2014年2月20日7时14分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
12
空间依赖性及集群的识别与检验
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。
2014年2月20日7时14分
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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。 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。
计量经济学课件全完整版
04
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折 线图或散点图，判断其 是否具有明显的趋势或 周期性变化。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否 存在单位根来判断其平 稳性，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因变量之间存在线性关系
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折 线图或散点图，判断其 是否具有明显的趋势或 周期性变化。
自相关函数法
利用自相关函数描述时 间序列的自相关性，若 自相关函数迅速衰减， 则表明时间序列可能是 平稳的。
单位根检验法
通过检验时间序列是否 存在单位根来判断其平 稳性，常用的单位根检 验方法有ADF检验和PP 检验。
非线性模型定义
非线性模型指的是响应变量与解释变量 之间的关系无法用线性方程来描述的统 计模型。这类模型通常涉及到复杂的数 学函数和算法，用于拟合和预测非线性 关系的数据。
VS
非线性模型分类
根据模型的数学形式和特点，非线性模型 可分为多种类型，如多项式回归、神经网 络、支持向量机等。
广义线性与非线性模型比较
ARIMA模型
自回归移动平均模型，适用于平 稳和非平稳时间序列的预测，通 过识别、估计和诊断模型参数来 实现预测。
05
面板数据分析方法及应用
面板数据基本概念及特点
面板数据定义
面板数据，也叫时间序列截面数据或混合数 据，是指在时间序列上取多个截面，在这些 截面上同时选取样本观测值所构成的样本数 据。
参数解释
β0为截距项，β1至βk为斜率项，ε为随机误差项
最小二乘法估计
通过最小化残差平方和来估计参数β0, β1, ..., βk
回归模型假设条件及检验方法
线性关系假设
自变量与因变量之间存在线性关系
误差项独立同分布假设
误差项之间相互独立且服从同一分布
回归模型假设条件及检验方法
• 无多重共线性假设：自变量之间不存在完 全线性关系
时间序列分析与预测
时间序列基本概念及性质
第四讲 空间计量经济学基本模型 ppt课件
关性
PPT课件
16
六、最优模型的确定
PPT课件
17
➢ OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
PPT课件
18
➢ 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
23
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
11
➢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
PPT课件
16
六、最优模型的确定
PPT课件
17
➢ OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
PPT课件
18
➢ 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
23
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
11
➢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
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• 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。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
44
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。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
99
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、 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。
拓的空 扑间 关数 系据
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
55
空间数据分析
空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
*
.
11
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。
• 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）。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
10 10
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。
.
11
✓局部Moran指数检验的标准化统计量为
• 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。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
22
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。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
33
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）。
66
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（
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）。
.
12
.
13
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。
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。
*
天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
77
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。
✓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。
88
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。
• 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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天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
44
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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99
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、 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。
拓的空 扑间 关数 系据
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55
空间数据分析
空间计量经济学简介
A Brief Introduction to Spatial Econometrics
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11
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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天行健，君子以自强不息；. 地势坤，君子以厚德载物。
• 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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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。
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11
✓局部Moran指数检验的标准化统计量为
• 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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22
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。
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33
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）。
66
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（
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）。
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12
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13
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。
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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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
• 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。
✓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。
88
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。