基于空间计量经济学的若干思考

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1、基于空间计量经济学的若干思考空间计量经济学是经济学中的而一个重要分支，主要研究在横截面数据和面板数据的回归模型中处理空间的相关性和结构的不均匀性，空间计量经济学理论与空间统计学、数学建模之间有着非常密切的关系。近年来，空间计量经济学的研究得到了迅速的发展，在经济领域的应用也日渐频繁，我们有必要对空间计量经济学的发展概况、空间回归的基础等相关问题进行简要地分析和思考。　　一、发展的概况分析　　从经济学的领域来看，在应用计量经济学、理论计量经济学中对位置和空间的相互作用问题都给予高度关注，一些专门化的领域

2、（比如：房地产经济学、区域科学、经济地理等）中出现了结合空间因素的数学模型，相应的空间计量经济学得到了广泛的应用，而且在经济学传统领域的经验调查研究中更多地采用空间计量经济学方法来进行相关的分析。在应用和理论计量经济学的主流中，对存在的空间相互作用确定、估计和检验的关注有两个重要因素：一是人们在研究经济学的时候对虑原子论式因素的决策模型表现出更加浓厚的兴趣。因为这些新的理论框架依据社会规范、邻近影响等来确定因子之间相互作用的，并且可以通过对单个因子相互作用的研究，分析这些因子能够体现集体特性和聚集模式

3、的原因。二是标准的计量经济技术一般情况下不能直接用于存在空间自相关的情形，然而，在地理数据中存在空间自相关的现象还是非常普遍的，我们除了要掌握处理空间模型的方法，还要能从实践和适用的角度来对空间数据的处理技术和模型进行分析。特别是地理信息技术的迅速发展和应用，以及地学编码的社会经济数据集的有效性等方面对数据处理的专业化提出了更高的要求。从世界范围来看，欧洲在二十世纪中后期就开始对空间计量经济学进行了研究，并作为一个领域进行定义，主要的研究内容包括空间相互依赖在空间模型中的任务、位于其他空间的解释因素的

4、重要性、过去的和将来的相互作用之间的区别、空间关系不对称性、明确的空间模拟等。　　二、关于空间回归的分析和思考　　(一)对空间影响的分析　　我们对空间计量经济学进行研究，最主要是要进行空间回归分析，确定空间影响，搞清楚空间的相关性，在研究过程中我们为了获得相关数学模型中有关参数的可识别性，就一定要考虑到空间自相关以及空间不均匀性，然后，依据矩条件，就能够正确地表达空间自相关，也就是参数的属性值和位置相似的一致性。其中，空间不均匀性以非常量误差方差或模型系数的形式表示其结构的不稳定性，在回归模型的分析过

5、程中必须考虑空间不均匀性的原因有以下几个方面：首先，在空间计量经济学的回归模型分析中所说的不均匀性所对应的是空间，在确定不均匀性形式的时候，观测点的位置非常重要。其次，由于我们所研究的结构是具有空间属性的，因此，不均匀性与空间自相关通常是同时出现的，在这样的情况下标准的计量经济技术已经不能适应需求。三是在模型的一个相对单一的横截面上，空间自相关和空间不均匀性从观测的角度来讲是大致相同的。　　(二)空间权重与空间滞后的思考　　在具有多个观测点的横截面的环境中，我们不能够由数据直接估计协方差矩阵，渐进性也

6、可能失效，相反，如果我们获得横截面环境上重复观测的时候，有可能使用其它维，获得一致相同的非参数横截面协方差矩阵估计。总体上讲，我们必须为协方差假设一定的结构，主要有三种方法：一是以空间随机过程进行说明，二是以协方差结构的直接参数来进行表达；三是在不指定协方差的情况下，在非参数框架中处理协方差。空间随机过程分为空间自回归和空间移动平均两种类型，尽管横截面环境和时间序列在前后关系方面存在差别，但是，与一个沿时间轴变化的明确概念相反,在横截面环境中不存在相应的概念,特别是当所有观测在空间上是不规则分布时需要

7、引入一个空间滞后算子。我们可以将空间滞后理解为邻近观测单元上的某一个随机变量的加权平均。观测地理排列或邻近性能够获得空间滞后算子。　　(三)随机过程的渐进性分析　　根据随机过程的渐进性能够为空间序列导出估计量和检验的特征，这些特征既是时间序列二维结果的扩展，也提供了许多复杂的因子，但是，截至目前，仍然缺乏空间相关情形的一些正式结果。空间渐进性的第一个显著特征是为了限制空间相关的程度和空间序列的不均匀性，需要一些通用的矩条件，以便获得一致的大数定律和中心极限定理来证实一致性和渐进正态性。从本质上讲，这些

8、通用的矩条件与不均匀的时间相关过程类似，特定的空间条件表示为对空间矩阵与空间系数的参数空间的限制。实际上，大多数样本邻近性的空间权重满足这些条件。空间渐进性的另一个特点是可以以两种不同的方式逼近极限，即递增域和填实渐进。