空间计量

关于空间计量模型的估计及检验问题,这是中国学者很少涉入的领域,究其原因,我个人认为空间计量经济学与主流计量经济学相比而言,前者所涉及的知识面更广.除了要求研究者熟悉数学,统计学,经济学之外,还要求研究者有良好的地学基础,空间统计学基础,以及有一定计算机编程能力.前者的学科跨越度比主流计量经济学更大;

另方面,中国学者们,就算是对主流计量经济学应用研究很透的大家,现已是博导和教授,可能会有固步自封或停滞不前的行为,不愿去主动地接受新知识.而中国的那些计量经济学博士们鬼知道他们整天在想着什么或干着什么,另外还有些人正偷偷地做着这方面的研究,想在这方面有所成就,你想向他们请教这方面的问题,比登天还难.

为了让大家对空间计量经济学模型有初步的了解,在这随鼠标做些简介,期望能抛砖引玉.

1,空间计量模型的两种基本形式

空间滞后项模型(Space lagged Model)和空间误差项自相关模型(Space Errors Autoregression Model),模型与主流计量模型的区别在于,主流模型研究的是依赖变量及误差项随时间滞后或相关.

该两种形式一般为横截面模型,目前为应用方面的主流,此方面比较前沿的是处理空间上的非匀质性带来的空间异方差问题,以及空间截面数据和时间序列面数据的混合模型,一般有Panel data,SUR models et al.

2,模型的估计方法

空间计量模型的估计方法一般将牵涉到非线性模型的优化及估计问题.主流方法是MLE(Anselin,1988,2000),近年来2SLS,3SLS以及GMM方法也有用于对空间计量模型进行估计,但未形成主流.

3.模型的设定搜索问题(Specification Searching)

这问题主要是解决为什么要选择空间计量模型,而非一般的主流计量模型方面问题,一般有以下几种方法,比较早的有Moran 系数检验法,但此种方法的缺陷在于,虽结果给出了建立空间模型的必要性,但对于到底选择具体的哪种空间模型没有解决.林光平(2004或2005,哪一年我记不清了)做了一篇文章关于中国经济sigma收敛方面的空间计量实证文章,用得是Moran系数检验法.

另外几种方法比较重要,故在此另做一段给大家介绍.这几种法法都是基于LM检验统计量的基础上的.有Classical Test, Robust Test( Anselin 2000) hybrid Test 以及Hendry Test(Hendry 1991?记不起来了),有人(名忘了,2003))通过simulation,计算以上四种方法检验的找到方程正确的形式的概率,以及均方误,通过比较得出的结论是Classical Test是比较有优势的.

4.估计及检验所应用的工具

空间计量模型的估计及检验目前被公认为难于用标准的计量软件或单纯用一种软件解决,目前国际上,据文献记载,所应用的主要软件为Spacestata,S-plus,space-gauss,即在传统计量软件中加入一此空间估计的模块.还有人用matlab去做.这些都是可行的.说不出谁好谁坏,也没有必要说.

其实你只要有点编程知识,用不着去找这些软件,目前我在SAS环境下已解决了空间计量模型的估计及检验问题.

5.几点说明.

以上是我为别人做的一国家社科基金课题里的内容,该课题将于2004年底结题,若里面的内容被引用请标明出处,做一老实的学术人.老老实实做学问很苦,但能

成大家.我目前还是不太想做学术.所做的东西也是被人逼出来的. 以上是随笔,中间可能有笔误或引用有误,请自己做好查证.

大家一起来鄙视那些小气的"所谓"学术人！

空间计量经济学分析

空间计量经济学分析 空间依赖、空间异质性 ?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Spatial Interaction，Spatial Effects）：Spatial Dependence and Spatial Autocorrelation）。 ?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（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）。 空间依赖性 ?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（Spatial Interaction Effects）， ?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（Anselin，1988）。 空间异质性 ?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，

空间计量经济学模型归纳复习过程

空间计量经济学模型 空间相关性是指 () ,i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为() (),1i j j i i y f y x i j βε=++≠ 其中，()f 为线性函数，(1)式的具体形式为 () ()2,0,2i ij j i i i i j y a y x N βεεδ≠=++∑ 如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式 ()()21 ,0,,1,2...3n i ij j i i i y W y N i n ρεεδ==+=∑ 式中 1 n ij j i W y =∑为空间滞后算子，ij W 为维空间权重矩阵n n W ?中的元素，ρ为待估的空间自相 关系数。0ρ≠，存在空间效应 (3)式的矩阵形式为() ()21, 0,4u n y Wy N I ρε δ?= (4)式称为一阶空间自回归模型，记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时，形式如下 () ()2,0,5n y Wy X N I ρβεε δ=++ (5)式称为空间自回归模型，记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有 () ()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλε δ?=+= （6）式成为空间误差模型，记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有 () ()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεε δ?=++=+ （7）式称为一般空间模型，记为SAC 模型 当0X =且20W =时，SAC →FAR ；当20W =时，SAC →SAR 当10W =时，SAC →SEM 当空间相关性还体现在解释变量上时，则有 () ()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεε δ=+++ （8）式成为空间杜宾模型，记为SDM 模型

第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计

空间计量经济学基本模型的matlab估计

一、空间滞后模型 sar （） ==================================================== 函数功能 估计空间滞后模型（空间自回归-回归模型） ) ,0(~2n I N x Wy y σεε βρ++= 中的未知参数ρ、β和σ2。 ==================================================== 使用方法 res=sar(y ，x ，W ，info ） *********************************************************** res ： 存储结果的变量； y ： 被解释变量； x ： 解释变量； w ： 空间权重矩阵； info ：结构化参数，具体可使用 help sar 语句查看

==================================================== 注意事项 1)W W为权重矩阵，因为是稀疏矩阵，原始数据通常以n×3的数组形式存储，需要用sparse函数转换为矩阵形式。*********************************************************** 2)ydev（不再需要） sar函数求解的标准模型可以包含常数项，被解释变量（因变量）y，不再需要转换为离差形式（ydev）。 *********************************************************** 3)x 需要注意x的生成方式，应将常数项包括在内。 *********************************************************** 4)info info为结构化参数，事前赋值； 通常调整info.lflag（标准n?1000）、info.rmin和info.rmax。*********************************************************** 5)vnames 在输出结果中说明被解释变量。 使用方法： vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……); ***********************************************************

空间计量经济学分析

空间计量经济学理论研究若干问题 陈斐1，2 （1．南昌大学中国中部经济发展研究中心；2．南昌大学经济与管理学院，江西南昌330047） 摘要：近年来，空间计量经济学研究得到了快速发展。本文在介绍空间回归分析中如何考虑空间影响或空间相关以及空间自相关的形式化表达的基础上，分析横截面数据空间线性模型的通用模式，随后讨论几种主要空间回归模型的基本形式。 关键词：空间计量经济；横截面数据；空间线性模型；空间滞后 空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是如何在横截面数据（Cross-sectional Data）和面板数据（Panel Data）的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）[1]。它与地学统计和空间统计学相似。从某种程度上而言，空间计量经济学与空间统计学之间的不同和计量经济学与统计学之间的不同一样。由于对其理论上的关心以及将计量经济模型应用到新兴大型编码数据库中的要求，近年来这个领域获得了快速发展。 1 空间计量经济学发展概述 最近，不仅在应用计量经济学中，而且在理论计量经济学中对位置和空间相互作用给予了更多的关注。在一些专门化的领域中出现了一些明确结合了空间因素的模型以及相应的空间计量经济学应用，如区域科学、城市和房地产经济学、经济地理[2-5]；而且在更多的经济学传统领域的各种经验调查研究中，也越来越多地采用空间计量经济学方法，如需求分析研究、国际经济学、劳动经济学、公共经济学和地方财政、农业和环境经济学[6]。此外，在一些涉及计量经济学方法的文献中，对如何处理与结合数据的“地理”属性的模型相适合的备择模型、估计量和检验统计进行了越来越多的讨论[7-10]。 在应用计量经济学和理论计量经济学的主流中，最近对存在的空间相互作用的确定、估计和检验的关注可以归结于两个主要因素：一是在理论经济学的框架内对那些考虑原子论式的因素（Atomistic Agent）的决策模型的兴趣不断增加。这些新的理论框架以社会规范、邻近影响和其它同等组影响的形式确定并研究这些因子之间的“直接”相互作用以及单个因子的相互作用是如何导致集体特性和聚集模式的。如社会相互作用理论模型[11]、贸易结构发展模型[12，13]、邻近溢出效应[14，15]等。这些框架也形成包括因子之间重要相互作用的经验模型的一些基础。阿瑟[16]、克鲁格曼[17-20]等重新对与经济地理学有关的马歇尔外部性、聚集经济及其它溢出效应的空间特征进行了评论。 第二个主要的因素在于，标准的计量经济技术通常不能用于存在空间自相关的情形中。但是在地理数据集中普遍存在空间自相关，除了需要处理空间模型的方法之外，还需要能够从实践、适用的角度来处理空间数据的技术。模型的性质、GIS技术的迅速普及以及地学编码的社会经济数据集的有效性都对这些处理地理数据的特殊专业化方法产生了需要[6]。在应用经济学和政策分析中，GIS与空间数据分析和模拟技术的结合已很普遍，特别是在房地产和住宅经济学[21][22]、环境和资源经济学[23][24]、发展经济学[25]等领域中。 就历史观点而言，由于在区域计量经济模型中处理次级地区数据的需要，早在20世纪70年代欧洲就展开了空间计量经济学研究，并将它作为一个确定的领域。Paelinck 和Klaassen[26]定义了这个领域，包括：空间相互依赖在空间模型中的任务；空间关系不对称性；位于其他空间的解释因素的重要性；过去的和将来的相互作用之间的区别；明确的空间模拟。Anselin[1]将空间计量经济学定义为：处理由区域科学模型统计分析中的空间所引起的特殊性的技术总称。换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间自相关和空间不均匀性）的方法。目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：计量经济模型中空间影响的确定；合并了空间影响的模型的估计；空间影响存在的说明检验和诊断；空间预测。 2空间回归分析基础

空间计量经济学发展综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/1a9357772.html, 空间计量经济学发展综述 作者：梁彦博 来源：《商情》2015年第17期 【摘要】空间计量经济学逐渐成为计量学的主流，在社会科学领域得到了广泛的应用。本文主要总结了空间计量经济学的起源及其发展，并对空间计量经济学的未来做了简要的预测。 【关键词】空间计量经济学，空间依赖，空间异质 空间计量经济学是计量经济学的一个分支，是处理地理单元（或由网络连接的个体）之间空间相互作用效应的学科，它着力解决空间依赖与空间异质两大主题。空间依赖是某一空间单元与其他空间单元的功能性关系，是空间过程与空间（行政区）边界不一致的结果。空间异质是空间的不均匀性和复杂性，它在模型中体现为异方差、因空间变化的系数等。 经过近三十年来的发展，空间计量逐渐从边缘发展成为应用计量经济学与社会科学方法论的主流，被广泛运用至各个社会科学方面，包括社会学、犯罪学、政治学、经济学等。最近研究尤其关注经济学领域，涉及的内容包括空间溢出、城市发展和组群经济、贸易和经济增长等。 本文主要总结了空间计量经济学的涵义其发展过程，并对空间计量经济学的未来做了简要的预测。 一、空间计量经济学的起源与发展 1、空间计量经济学的起源 1979年，Paelinck和Klaassen出版了《空间计量经济学》，在《空间计量经济学》中，Paelinck和Klaassen全面论述了空间计量经济学的研究对象、研究内容与基本模型，从而标志着计量经济学的诞生。 一般认为，空间计量经济学起源有两个。一个是可以追溯到地理学的定量革命，这一阶段的代表性著作是Berry和Marble（1968）《空间分析》，并且出现了一些著名学者经典的论文。到20世纪70年代，一些定量的地理学家开始研究空间模型的估计问题。第二个起源源于区域科学和区域经济学、城市经济学的工作，他们把空间效应纳入到模型中。 萌芽期的空间计量经济学研究，主要集中于以莫兰指数（Moran's I）检验方法为主的空间相关性检验、空间计量模型的设定、空间计量模型的基本估计、模型的识别以及模型的识别检验等问题。20世纪80年代，大量的学者关注模型的识别和模型设定的检验，这一时期学者提出了许多不同的模型设定检验的方法，比如Anselin（1984，1986）提出的非嵌套假设检验。

空间计量经济学

? 陈强,《高级计量经济学及Stata应用》课件，第二版，2014年，高等教育出版社。 第29章 空间计量经济学 29.1 地理学第一定律 许多经济数据都涉及一定的空间位置。比如，研究全国各省的GDP、投资、贸易、R&D等数据。 此前各章很少关注各省经济之间的互动，通常假设各省的变量相互独立。 但各省经济有着广泛的联系，而且越近的省份联系越密切。 1

根据Tobler (1970)，“所有事物都与其他事物相关联，但较近的事物比较远的事物更关联”(Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things)。 这被称为“地理学第一定律”(First Law of Geography)。 各省之间的距离信息并不难获得，比如是否相邻，直线距离或运输距离。 将各省的变量数据，再加上各省的位置信息(或相互距离)，即可得到“空间数据”(spatial data或areal data)。 研究如何处理空间数据的计量经济学分支，称为“空间计量经济学”(spatial econometrics)。 2

空间计量经济学的最大特色在于充分考虑横截面单位之间的空间依赖性(spatial dependence)。 空间效应(spatial effects)包括空间依赖性与“空间异质性”(spatial heterogeneity)。 由于标准的计量经济学也考虑横截面单位之间的异质性(比如异方差)，故空间计量经济学的关注重点为空间依赖性。 空间计量经济学诞生于1970年代。近年来，空间计量经济学蓬勃发展并进入主流，可归功于两方面。 首先，由于GIS(地理信息系统)的发展，空间数据或包含地理信息的数据(geo-referenced data)日益增多。 3