空间计量与stata命令

w n ,ij
W n ,ij
n
W n,ij
j1
其中 分子可以理解成是 和 的边界相同 部分的长度，分母是 与其他相邻接的个体 边界的总长。根据这一定义所得的权重矩阵 如下所示：
A
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空间权重矩阵
0 1/3 1/3 1/3 0 0
1/2 0 1/2 0
0
0
n 1/4 1/4 0 0 1/4 1/4
A
2
一、概述
空间计量经济学 (spatial econometrics)
空间计量经济学作为现代微观计量经济学 (micro-econometrics)的一个分支，是旨在为 处理截面数据或面板数据中的空间效应(spatial effect ) ，空间相关性(spatial dependence)与 空间异质性(spatial heterogeneity)发展专门的 建模、估计与统计检验方法。
第讲 空间计量经济学初步
A
1
概述
地理学第一定律
世界上万千事物的状态都可以由一个三维的空间坐 标系与一个一维的时间坐标系来唯一刻画。时间或空间 上距离相近的两个事物的状态是相互关联的，即不能被 认为是相互独立的，且两事物越是接近，它们状态的相 关性越强。当两点距离为零(实则是同一个体)，它们将完 全相关。越是相距遥远的事物相关性越弱，当两事物之 间距离为无穷远，可近似地认为两者完全不相关。
最典型的例子是在一个寡头竞争的市场 中, 厂商对自己产品定价时将同时对市场 上其他厂商的价格作出反应, 最后决定的 价格将是博弈的均衡点。
A
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空间相关来源
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。 例如在班级中中游成绩的学 生会以成绩优秀的学生为榜样, 竞争性体育比赛 中, 选手会以领先选手为心中目标, 在以上这些情 况下, 如果不考虑空间相关性, 所建立的模型会和 真实模型相差甚远。
时，可以证明
不为零。我们把这
种空间相关性的来源称为测量性误差。这一
来源说明，当我们处理带有空间特性的数据 时，无论经济理论是否明确显示空间相关性，
我们都应该在设定模型形式时候对空间相关
性给予足够重视和相应考虑。
A
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概述
空间统计学VS空间计量经济学
首先，空间统计学的理论是空间计量经济学发展的基 础。正如计ห้องสมุดไป่ตู้经济学其他分支的发展都广泛借助统计学 的理论，空间计量经济学也尽可能吸收一切可以利用的 现存有关空间统计的理论。
A
8
空间相关来源
4.溢出效应(spillover effect)
溢出效应是指经济活动和过程中的外部性对未参与 经济活动和过程其中的周围个体的影响。 散发有毒气体 的植物会对周围的植物产生有害的影响, 屋主拥有一座漂 亮花园也显然对周围邻居有正效应。 同样不断加强的贸 易往来所带来的经济利益对地区性国家多边联盟的形成 具有正的溢出效应。
wij
Wi j
/
Wij
j1
1/ 2
0
0
0
1/ 2
0
0 0 1/3 1/3 0 1/3
0 0 1/2 0 1/2 0
以上定义的权重矩阵的合理性在于，如果j和i同时和k
A
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空间自相关
二元相关(0-1相关)
例1.1.1. 在地图上的 个子区域中，如果 和 具有相
邻的边界(boundary)，则定义 W n ,ij 1 ，否
则 W n,ij 0 。
A
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空间权重矩阵
0 1 1 1 0 0
1
0
1
0
0
0
1 1 0 0 1 1
Wij
1
0
0
0
1
0
0 0 1 1 0 1
A
3
概述
在时间序列分析中，时间自回归过程将 时刻t的反应变量与过去时刻的变量相联系， 表示一时刻所发生的事件受过去时间发生 事件结果的影响。如：
A
4
概述
空间相关性是指一地所发生的事件，行为 与现象，会直接或间接影响到另一地发生 的事件行为和现象。因此某一处的观测与 其他各地观测之间存在着函数关系。其一 般表达为
A
5
空间相关来源
空间相关性的根源
1. 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。
A
6
空间相关来源
2.截面上个体间互相竞争(competition)和 合作
A
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空间相关来源
5.测量误差
A,B,C三处的观测本来是相互独立的，但 是研究者由于无法准确识别A,B和B,C相邻的 边界，而将整个区域分成两个部分I和II，在图 中用两中颜色表示。显然，由于I和II共享B， 所以有理由相信，I和II上的观测是空间相关的。
A
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测量误差
假设随机变量 ， 和 互相独立，当
A
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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 对角元素都为零。
A
，它的
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空间自相关
一般我们无法利用容量为 的样本去估计 个参数。为了确保模型参数可识
别，我们需要对 的形式加以限制。最常 用的限制方式之一就是假设
其中 称为空间权重矩阵(spatial weighting matrix)，它刻画的是截面上个体 之间空间相关的结构，是一个无量纲的矩阵。 称为是空间自回归系数，表示了空间相关性 在给定空间结构下的方向和强弱。
0 0 1 0 1 0
以上定义的空间权重矩阵有如下两大缺点: (1) 按以上定义，空间权 重矩阵总是一个对称阵，这显然是不符合有些情况的，例如现实中 存在作用是单向或非对称双向的情形(模仿效应)， (2)0-1元素的设置 无法区分各邻居空间作用的强弱。
A
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空间权重矩阵
克服以上两个缺点的办法之一是，定义
其次，统计学的应用范围不仅限于经济学一门学科。 某一空间统计学理论最初就是为处理经济学中的空间效 应而提出，之后完全可能被应用到除经济学外的其他学 科。空间计量经济学补充和扩展了空间统计学。
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概述
最后，正如Anselin (1988)所认为，空间统计 学是以数据为出发点的(data-driven)，而空间计 量经济学是以模型为出发点的(model-driven)。 这说明，由经济学问题建立合适的刻画相关性的 计量模型，并发展相关的估计，假设检验，预测 方法才是空间计量经济学的主要任务。