空间计量经济学的研究范式与最新进展_孙久文(1)
空间计量经济学模型及其应用
空间计量经济学模型及其应用空间计量经济学模型及其应用随着经济全球化和城市化进程的不断深入，企业和居民之间的空间联系越来越密切，城市空间格局的变化越来越明显。
在这种情况下，空间计量经济学模型逐渐成为经济学研究的重要工具之一，能够准确地衡量空间的经济效应，推动城市发展和区域经济增长。
本报告将从空间计量经济学模型的基本理论、模型类型和应用领域三个方面进行论述，旨在为对此领域感兴趣的读者提供一些参考。
一、空间计量经济学模型的基本理论空间计量经济学是空间经济学与计量经济学的交叉学科，其理论构建基于三个方面：空间距离、空间依赖和空间异质性。
下面分别进行阐述。
1.空间距离空间距离是指在空间维度上两个经济体之间的距离，这里的经济体可以是城市、县、国家等经济空间单元。
在空间计量经济学中，距离不仅仅是直线距离的概念，还包括通行时间、交通成本、行政管辖区域等多方面的因素。
空间距离对经济发展具有明显的影响，可以影响固定资本的流动、劳动力的流动、资金的流动等多方面的因素。
因此，空间距离在计量经济模型中的应用非常广泛，是模型的一个重要变量之一。
2.空间依赖空间依赖是指一个经济单元的行为和性质受到其周围空间经济环境的影响。
在空间计量经济学中，空间依赖可以通过空间自回归模型、空间误差模型等方式进行测算。
空间依赖是经济空间单元之间相互作用的一种体现，它可以客观反映经济环境的变化和发展趋势，有助于经济预测和政策决策，具有非常广泛的研究领域和应用前景。
3.空间异质性空间异质性是指在不同地理空间单元之间存在的结构性差异，这种差异不会随着时间的推移而消失。
在空间计量经济学中，空间异质性主要体现在组成部分的不同、战略资源的分布和经济制度的差异等方面。
空间异质性的存在使得研究不同区域经济结构的差异和社会文化的差异变得更加复杂，需要充分考虑空间异质性对研究结果的影响。
二、空间计量经济学模型的类型空间计量经济学模型的类型主要包括空间自回归模型、空间误差模型、空间滞后模型和空间面板模型等。
近十年国内外计量经济学研究进展与趋势
近十年国内外计量经济学研究进展与趋势【摘要】近年来，计量经济学研究在国内外取得了显著进展。
本文从研究背景、意义和目的入手，介绍了计量经济学研究方法的发展、国内外研究进展以及未来研究趋势。
国内计量经济学研究在数据质量、模型选择和推断等方面有了明显提升；而国外则在面板数据分析、时间序列建模等方面取得了重要进展。
结合影响因素，探讨了计量经济学研究的趋势，为未来研究提出了方向建议。
近十年来计量经济学研究呈现出多样化、专业化和国际化的发展趋势，未来可重点关注新兴技术、政策热点和数据挖掘等方面，推动该领域的不断创新和进步。
【关键词】计量经济学、研究进展、趋势、国内、国外、方法、影响因素、发展方向1. 引言1.1 研究背景计量经济学作为经济学的一个重要分支，旨在运用数学和统计学的方法来研究经济问题，对经济现象进行量化分析和预测。
近几十年来，随着计量经济学方法的不断发展和完善，计量经济学在理论和实践中的应用越来越广泛，成为经济学研究的一个重要方向。
随着计量经济学方法的不断发展，研究者们可以更深入地探讨经济问题，揭示经济规律，为政府决策提供更可靠的依据。
在国际贸易、金融市场、劳动经济学等领域，计量经济学的研究成果不断涌现，推动了经济学理论的不断进步。
对近十年来国内外计量经济学研究进展与趋势进行全面梳理和分析，可以更好地了解计量经济学在实践中的应用情况，为未来计量经济学研究的发展方向提供指导。
本文旨在探讨近十年来国内外计量经济学研究的发展现状和未来趋势，以期为该领域的研究者和决策者提供参考和借鉴。
1.2 研究意义计量经济学作为经济学中重要的分支学科，通过运用数理统计学和经济学原理对经济现象进行量化分析，帮助我们更好地理解经济运行规律和进行经济政策的制定。
近年来，随着科技的不断发展和数据的不断积累，计量经济学研究也呈现出蓬勃发展的态势。
研究计量经济学的意义在于，通过对实证数据的分析和建模，可以更准确地揭示经济现象的本质和规律，为政府决策提供科学依据和支持，促进经济发展和社会进步。
空间计量经济分析
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。
空间计量经济学分析(共70张PPT)
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
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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
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天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
空间计量经济学三十年（1979-2009）
空间计量经济学三⼗年（1979-2009）空间计量经济学创造性地处理了经典计量⽅法在⾯对空间数据时的缺陷，在传统的横截⾯以及⾯板数据基础上引⼊空间数据，进⽽对其进⾏空间相关分析和空间结构分析。
近年来在⼈⽂社会科学空间转向的⼤背景下，空间计量已成为空间综合⼈⽂学和社会科学研究的基础理论与⽅法，尤其在区域经济、房地产、环境、⼈⼝、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。
本⽂主要为⼤家介绍空间计量发展三个阶段，空间计量模型等内容。
空间计量经济学萌芽期萌芽期20世纪60年代——80年代Moran (1950) ⾸次引出空间⾃相关测度Cliff & Ord(1973, 1981) 出版专著，明确定义“空间⾃相关”概念，提出了空间依赖度统计评估步骤，奠定了空间回归模型的基础Paelinck （1974）在荷兰统计协会年会上⾸次提出“空间计量经济学” SpatiaEconometrics 的名词Paelinck andKlaassen （1979）进⼀步定义空间计量经济学的5个研究领域Tobler（1979）提出地理学第⼀定律（Tobler‘s first law）Anselin（1988）发表的“空间计量经济学：⽅法和模型”成为空间计量经济发展的⾥程碑空间计量经济学发展期20世纪90年代，空间计量经济学的理论和⽅法得到发展，研究范式逐渐规范化，模型和软件得到了发展空间依赖性（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。
Getis & Ord (1992) 提出 G 统计量，聚焦于空间异质性的局域统计Anselin (1995) 提出 LISA (空间⾃相关的局域指标 )Anselin和Florax（1995b）指出：在主流经济学的实证中，空间要素⽇益受到关注。
空间计量经济学理论应用与前景
空间计量经济学理论应用与前景空间计量经济学理论应用与前景随着国内外空间计量经济学理论研究的不断深入以及科学技术的不断发展，下面是小编搜集整理的一篇探究空间计量经济学理论应用的论文范文，欢迎阅读查看。
空间计量经济学理论应用与前景空间计量经济学最早在二十世纪七十年代的欧洲就展开了科学研究，进入二十一世纪以来，空间计量经济学的研究不断深入、应用领域不断扩大，逐渐发展为计量经济学的主流，它的应用涉及众多领域：从开始的在区域科学、城市以及房地产经济学、经济地理等专门化领域中普遍应用，发展到现在的涉及到劳动经济学、国际经济学、资源环境经济学、政治学以及发展经济学等领域。
一、空间计量经济学概念的提出和发展空间计量的概念最早由 Paelinck 和 Klaassen(1979)首次提出，但是他们仅对这个领域做了一个划分，并没有提出确切的定义。
到 1974 年。
Pealinc 在荷兰统计协会上明确了空间计量经济学的概念。
随后Anselin(1988)又在其书中提出了新的空间计量经济学的定义：空间计量经济学是指在区域科学模型的统计分析中，研究由空间因素引起的各种特性及变化的一系列技术和方法，明确考虑到由空间因素带来的对研究领域的影响。
从世界空间计量经济学的发展进程看，国内外对空间计量经济学的发展提出了众多研究方法，还带动了空间计量软件的革新和发展。
(一)国外研究状况国外的空间计量经济学的研究比我国要早，在二十世纪六十年代的地理计量革命中，Berry 和 Marble(1968)在其地理统计专着中首次提到了空间数据分析技术的概念，他们通过空间数据分析技术进而分析了地理对象的空间效应，成为空间计量经济学的最早研究;之后Curry(1970)等几位地理学家在 Berry和 Marble 的理论基础上又进一步研究探讨了空间模型的设定和估计问题。
建立出基本的空间计量经济学框架和空间模型后，Rey(1999)首次在前几位地理学家的结果和方法运用空间数据分析方法对美国的近七十年的人均收入收敛性进行了研究，并通过空间数据分析验证了空间相关性在统计上非显着性;随后Baumon(t2003)等人又充分运用空间数据分析方法调查分析了1980- 1995年欧共体的空间俱乐部，通过数据分析的结果发现南北两区分属于不同的俱乐部，并通过数据分析进一步研究发现了空间误差模型对南方和北方的俱乐部的空间趋同性。
空间计量经济统计学的研究进展
空间计量经济统计学的研究进展空间计量经济统计学是一门研究空间相关性和空间依赖性对经济现象的影响的学科。
在过去几十年中，随着计量经济学和地理学的交叉融合，空间计量经济统计学得到了快速发展。
本文将从几个方面来探讨空间计量经济统计学的研究进展。
首先，空间计量经济统计学在理论框架上的发展是一个重要方面。
传统的计量经济学模型假设观测数据之间是独立的，而空间计量经济统计学则考虑了空间上的相关性。
这个理论框架的发展使得经济学家能够更好地理解和解释经济现象。
例如，通过引入空间滞后模型，研究者可以更准确地分析城市间的经济联系和影响。
此外，空间计量经济统计学还发展了一系列的空间面板数据模型，使得研究者能够更好地处理面板数据中的空间相关性。
其次，空间计量经济统计学在方法和技术上的进展也是不可忽视的。
随着计算机技术的进步，研究者们能够处理更大规模的数据，并运用更复杂的模型进行分析。
例如，蒙特卡洛模拟和贝叶斯方法的应用使得研究者能够更准确地估计模型参数和进行推断。
此外，地理信息系统（GIS）的使用也为空间计量经济统计学提供了更多的数据来源和分析工具。
研究者可以通过将经济数据与地理数据相结合，更全面地分析空间相关性和空间依赖性。
第三，空间计量经济统计学在实证研究中的应用也越来越广泛。
研究者们利用空间计量经济统计学的方法来研究城市发展、区域经济差异、环境污染等一系列经济现象。
例如，通过空间计量经济统计学的方法，研究者可以分析城市间的人口流动和经济联系，为城市规划和政策制定提供科学依据。
同时，空间计量经济统计学的方法也为环境经济学提供了新的视角，研究者可以更好地分析环境污染的空间分布和影响因素。
最后，空间计量经济统计学还面临一些挑战和问题。
首先，数据的获取和处理仍然是一个挑战。
尽管技术的进步使得数据获取更加容易，但是空间计量经济统计学仍然需要更多的高质量数据来支持研究。
其次，空间计量经济统计学的方法和模型仍然有待改进和完善。
研究者们需要进一步探索更适用于实际问题的方法和模型。
《2024年空间计量模型的理论和应用研究》范文
《空间计量模型的理论和应用研究》篇一一、引言随着社会科学和数据科学的发展，空间数据及其在众多领域的广泛应用变得越来越重要。
空间计量模型，作为空间数据分析和研究的重要工具，已经在经济学、地理学、环境科学、公共政策等领域得到广泛应用。
本文将重点讨论空间计量模型的理论基础，并对其在不同领域的应用进行深入探讨。
二、空间计量模型的理论基础1. 定义与分类空间计量模型是一种通过捕捉和分析空间数据中的空间依赖性和空间异质性来研究现象的模型。
这种模型包括地理加权回归模型(GWR)、空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)等。
2. 理论基础空间计量模型的理论基础包括空间自相关理论、空间异质性和空间过程理论等。
其中，空间自相关理论强调观察值之间的依赖性，空间异质性则反映了空间单位之间存在的差异性，而空间过程理论则强调空间过程的变化和动态性。
三、空间计量模型的应用研究1. 经济学领域的应用在经济学领域，空间计量模型被广泛应用于房地产价格评估、区域经济发展、城市经济结构研究等方面。
例如，通过使用地理加权回归模型(GWR)，可以分析不同地区房地产价格的影响因素及其空间变化规律。
2. 地理学和环境科学领域的应用在地理学和环境科学领域，空间计量模型被用于研究区域生态保护、土地利用规划、环境质量评价等问题。
例如，使用空间自回归模型(SAR)可以分析土地利用变化的空间格局及其对生态环境的影响。
3. 公共政策领域的应用在公共政策领域，空间计量模型被用于研究公共设施布局、区域发展政策、社会公平等问题。
例如，通过分析不同地区的教育资源分布和人口结构变化，可以制定更合理的教育资源配置政策。
四、实例分析以城市交通拥堵问题为例，可以采用空间计量模型进行研究。
首先，通过收集交通流量数据、路网结构数据等，建立城市交通网络的空间数据集。
然后，使用合适的空间计量模型分析交通拥堵的空间分布规律及其影响因素，如道路宽度、交通设施布局等。
最后，根据分析结果提出相应的交通规划和管理策略，以缓解城市交通拥堵问题。
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Y = ατN + Xβ + u u = λWu + ε λ =0
“一般 ” “特殊 ” 空间计量模型到 传统计量模型演变示意图
资料来源： Halleck Vega and Elhorst 2013 。
Yt = Xtβ + ut，ut = λWut + εt （ 2） 空间个体效应模型 如果对于不同的截面， 模型的截距不同， 则应在空间混合模型中加入个体效应项 。 个体效应空间滞后模型：
பைடு நூலகம்
（ 3）
（ 4）
（ 5）
（ 1） 空间混合模 型 类似于普通面 板模型， 当研究样本 不存在个体效应的 差异时， 空间面板数 据模型 ② 采用简单的 混合模型形式 。 混合效应空间 滞后模型： Yt = δWYt + X t β + ut （ 7） 混合效应空间 误差自相关模型： （ 8）
Y = δWY + ατN + Xβ + u δ =0 Y = ατN + Xβ + ε 图1
表1 空间计量经济学萌芽阶段的著作与论文 著作或论文 空间自相关 空间过程模型 空间数据的探索性和解释性分析 空间时间序列 空间计量经济学 空间自回归结构的估计方法 空间过程： 方法和应用 空间统计 空间点模式的统计分析 空间数据分析的最新进展 空间数据分析的例子 空间计量经济学： 方法与模型 高级空间统计 空间统计： 过去、 现在与将来 空间数据分析在社会 与环境科学中的应用 空间数据统计 作者 8］ Cliff and Ord （ 1973） ［ 1979 年之前
……
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量的重要性 、过去的和将来的相互作用之间的区别以及空间模拟 。这些领域强调计量经济学中空间变 空间的组织形式。 量表述的重要性， 例如距离衰减函数、 Anselin ( 1988 )
[5]
将空间计量经济学定义为： “在区域科学模型的统计分析中， 研究由空间引起的各
种特性的一系列方法 。” 是指在模型中综合了区域 、 位置及与空间相关 Anselin 所阐述的区域科学模型， 的影响， 并且模型的估计及确定也是具有地理参考意义的数据， 这些数据可能来自于空间上的点， 也可 应当注意 能来自于某些区域， 前者对应于经纬坐标， 后者对应于区域之间的相对位置 。在模型研究中， 由于空间依存而产生的空间滞后与时间序列的空间滞后的本质区别 。 与传统的计量经济学相比，空间计量经济学的定义更狭义 。在空间计量经济学当中把空间效应分 为空间依赖性与空间异质性 。 空间依赖性是指主体行为间的空间交互作用而产生的一种截面依赖性， 这意味着不同区位随机变量之间的相关性或者协方差结构主要来自于空间组织形式，这些空间组织形 式是由地理空间中主体之间空间相对位置 （ 距离、 空间排序 ） 决定的 。空间异质性是指空间结构的非均 空间异质性 衡性， 表现为主体行为之间存在明显的空间结构性差异 。根据空间异质性表现形式的不同， 分为空间结构非均衡性和空间异方差 。空间结构非均衡性通常需要设置空间变系数或空间结构； 空间 异方差则通常需要对误差项进行异方差处理 。空间异质性的处理方法可分为离散型异质性和连续型异 质性 （ Anselin， 2010）
根据 α 为固定效应或随机效应面板固定，分别设为固定效应空间滞后或空间误差自相关模型，同
动态空间面板数据模型， 即在动态面板模型中引入空间效应 。 动态面板数据空间滞后模型： Yt = γYt － 1 + δWYt + Xtβ + α + ut 动态面板数据空间误差模型： Yt = γYt － 1 + Xtβ + α + ut，ut = λWut + εt （ 12） （ 11）
－ 29 －
ECONOMIST Yt = γYt － 1 + δWYt + Xtβ + α + ut 个体效应空间误差模型： Yt = Xtβ + α + ut，ut = λWut + εt 样随机效应也可以分为这两个模型 。 （ 3） 动态空间面板数据模型
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9］ Getis and Boots （ 1978） ［ Bartels and Ketellapper （ 1979） 10］ Bennett （ 1979） ［ Paelinck and Klaassen （ 1979） 11］ Anselin （ 1980） ［ 12］ Cliff and Ord （ 1981） ［
经济学家
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其表达形式为： SDM 模型考虑了自变量和因变量的空间滞后项， Y = δWY + ατN + Xβ + WXθ + u （ 4） 空间杜宾误差模型 （ SDEM 模型） 其表达形式为： SDEM 模型考虑了自变量和误差项的滞后项， Y = ατN + Xβ + WXθ + u，u = λWu + ε （ 5） 空间滞后模型 （ SAＲ 模型 ） ① 其表达式为： SAＲ 模型只考虑了因变量的空间滞后项， Y = δWY + ατN + Xβ + u （ 6） 空间误差模型 （ SEM 模型） 其表达形式为： SEM 模型只考虑了误差项的滞后项， Y = ατN + Xβ + u，u = λWu + ε （ 6） 空间计量经济学模型在 2007 年之前只存在空间滞后模型和空间误差模型， 随着空间计量经济学的 蓬勃发展， 空间计量模型的形式也越来越多 。 空间计量经济学模型之间可以转换， 正如 Elhorst 介绍的那 “一般” “特殊” （ 如图 1） 。 到 样， 空间计量经济学到传统计量经济学是从 2． 面板空间计量模型
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， 如 Curry ( 1970 ) 、 Gould ( 1970 ) 和 Tobler ( 1970 ) 。到 20 世纪 一些定量的地理学家 70 年代， 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）
DOI:10.16158/ki.51-1312/f.2014.07.010
经济学家
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空间计量经济学 的研究范式与最新进展
□孙久文 姚 鹏
( 中国人民大学 经济学院区域与城市经济研究所， 北京 100872 )
空间计量经济学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 。本文系统总结 了近三十年来空间计量经济学研究领域的进展与模型。本文对其发展划分为三个阶段： 萌芽 、 起飞和 成熟， 并且对每个阶段理论重点与主要贡献进行了全面地概括 。 文章最后对空间计量经济学的发展提 出了几点展望 。 关键词： 空间计量经济学； 空间分析； 区域模型
二、 空间计量经济学的研究领域与模型
（ 一） 空间计量经济学的研究领域 空间计量经济学研究领域涉及五个方面： 空间相互依存的设定 、 空间关系的非对称性、 空间解释变
“调整区域经济结构促进国土开发空间结构优化研究 ” ( 项目号： 10ZD＆023 ) 基金项目： 国家社科基金重大项目
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ECONOMIST
[6]
。离散型异质性通过在模型中设置地区虚拟变量来表现空间异质性； 连续型异质
性通过设定参数随机空间位移变动的函数形式来处理空间异质性 。 “空间计量经济学 最新的空间计量经济学研究对上述模型进行了扩展 。其中 J． Paul Elhorst [ 7 ] 认为， 城市、 区域、 国家等” ， 是处理地理单元空间关系的一门计量经济学分支， 这些地理单元可以是邮政编码 、 “特殊” “一般” 并且认为传统计量经济学到空间计量经济学发展是符合从 到 的进展， 空间计量经济学不 仅仅可以解释地理单元的关系， 还可以解释个人、 公司、 政府之间的关系。 总之， 空间计量经济学的研究领域可以概括为四个重要的方面： 模型的识别 、 模型的估计 、 模型的检 空间预测。 验、 （ 二） 空间计量经济学模型 空间计量经济学经过三十多年的发展， 已经从萌芽逐渐走向成熟， 从计量经济学的边缘逐渐成为主 流， 在这个过程中， 研究者们提出了很多的模型 。空间计量模型可以分为横截面的空间计量模型和面板 空间计量模型 。 1． 横截面空间计量模型 （ 1） 广义嵌套式空间模型 （ GNS 模型） 也考虑了自变量和误差项的空间滞后， 其模型形式为： GNS 模型既考虑了因变量的空间滞后， Y = δWY + ατN + Xβ + WXθ + u，u = λWu + ε 表误差项的空间滞后项， τN 代表元素为 1 的列向量 。 （ 2） 广义空间自回归模型 ( SAC 模型 ) 其表达形式为： SAC 模型考虑了因变量和误差项的滞后项， Y = δWY + ατN + Xβ + u，u = λWu + ε （ 3） 空间杜宾模型 （ SDM 模型） － 28 － （ 2） （ 1） 式中， W 代表空间权重矩阵， WY 代表因变量的空间滞后项 、 WX 代表自变量的空间滞后项， Wu 代
Y = δWY + ατN + Xβ + WXθ + u u = λWu + ε θ =0 Y = δWY + ατN + Xβ + u u = λWu + ε λ =0 δ =0 λ =0 Y = δWY + ατN + Xβ + WXθ + u θ =0 θ = － δβ θ =0 δ =0 Y = ατN + Xβ + WXθ + u u = λWu + ε