空间计量经济学分析

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1、空间计量经济学简介ABriefIntroductiontoSpatialEconometrics*1*天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。2Topics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。3Definition简单地说，空间计量经济学（SpatialEconometrics）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、

2、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spatialdependence）和空间结构（空间异质性spatialheterogeneity）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。4Definition一般认为，与其具有密切关系的学科主要是空间统计学（SpatialStatistics）、计算经济学（computationalEconomics）和地理信息系统（G

3、eographicInformationSystem，GIS）。数据驱动（data-driven）和模型驱动（model-driven）；时间序列（timeseries）分析转向空间数据（spatialdata）分析。*天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。5空间数据分析空间数据（spatialdata）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。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

4、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。空间数据的拓扑关系*天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。6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（exploratoryspatialdataanalysis，ESDA）和确认性空间数据分析（affirmablespatialdataanalysis，ASDA）。前者对应空间统计方法，后者对应空间计量模型。空间数据分析的

5、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。7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

6、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，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。8全域空间相关性全域空间自相关（GlobalSpatialAutocorrelation）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。在许多实证研究中，Moran’sI和Geary’sC是常用方法，已在大量文献中

7、出现，尤其是前者。Moran’sI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’sI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。9全域空间相关性检验与分析Moran’sI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

8、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。*天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。10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的计算公式为如果Moran’sI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。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（localindi