时空统计发展回顾——方法、实现与应用
我国各省市生均教育经费发展现状的时空统计分析
我国各省市生均教育经费发展现状的时空统计分析我国各省市生均教育经费发展现状的时空统计分析随着教育的迅速发展，生均教育经费的合理分配和使用已成为各省市关注的重要问题。
本文旨在通过时空统计分析，探讨我国各省市生均教育经费的发展现状，并分析其中存在的问题和可能的解决方案。
首先，我们将对我国各省市生均教育经费的总体发展进行分析。
根据最新统计数据显示，近年来，我国各省市生均教育经费呈现出逐年增长的趋势。
但是，在不同省市之间，生均教育经费的差异较大。
一线城市和一些经济发达的沿海地区生均教育经费普遍较高，而中西部地区及贫困地区的生均教育经费则相对较低。
这种差异不仅使得教育资源分配不均衡，也导致了贫富差距的进一步放大。
其次，我们将对我国各省市生均教育经费的时空变化进行分析。
首先，在时间维度上看，近年来我国生均教育经费呈现出逐年上升的趋势。
这说明我国政府对教育投入的重视程度日益增强。
但是，对于教育经费的增长速度是否能够满足教育需求仍有待考察。
其次，在空间维度上看，东部地区的生均教育经费普遍高于中西部地区。
这种差异与中国经济发展的不平衡有关，因为东部地区的经济发达程度远远超过了中西部地区。
在分析我国各省市生均教育经费发展现状的基础上，我们需要深入探讨其中存在的问题和可能的解决方案。
首先，政府需要加大对教育的投入力度，提高各地生均教育经费的水平。
同时，要进一步改革教育经费的分配机制，确保教育资源更加均衡地分布在全国范围内。
其次，加强财务监管，减少教育经费的浪费和滥用，提高教育经费的使用效率。
此外，要加强对中西部地区学校和教师的支持和培训，提高他们的教育水平和教育教学质量。
最后，我国各省市生均教育经费的发展现状需要政府、学校和社会各方面共同的努力来解决。
只有通过改革机制和加强资源配置，才能够促进教育公平的实现，为每个学生提供公平的教育机会和发展空间。
同时，也需要加强对教育经费使用情况的监督和评估，确保经费的合理使用和效果的最大化。
时空数据库技术的研究与应用
时空数据库技术的研究与应用一、概述随着数据量的不断增大，时空数据库技术已经成为了近年来数据工业领域的研究热点。
时空数据库技术以时间和空间作为主要维度，旨在提升数据存储、管理和应用的效率和可靠性。
本文将从技术背景、发展趋势、应用场景等方面进行分析和总结。
二、技术背景时空数据是指带有时间和空间信息的数据，是现实生活中最常见的数据类型之一。
时空数据具有海量性、复杂性、变化性等特点，传统数据管理和分析方法已无法满足时空数据管理需求。
为此，时空数据库技术应运而生。
时空数据库技术主要包括数据记录方法、索引方法和查询方法三个方面。
其中数据记录方法是在数据采集时确定数据的时间和空间信息，索引方法是对时空数据建立索引以支持数据快速检索，查询方法则是在时空数据中进行数据挖掘、分析和预测。
三、发展趋势1、数据采集技术的进步随着遥感技术、物联网技术和移动互联网技术的迅猛发展，时空数据的采集能力得到了极大提高。
数据采集设备的不断完善和综合利用，使得时空数据呈现出数据量大、数据类型复杂、数据质量高等特点。
2、数据存储技术的升级传统的基于关系型数据库的数据存储已经难以满足时空数据存储和管理的需求。
因此，NoSQL数据库、分布式存储、云存储等新技术的出现，使得时空数据库技术在数据存储方面得到了重大突破。
新技术的不断升级和优化，为时空数据库技术的进一步发展提供了更可靠的技术保障。
3、智能算法的应用随着人工智能技术的发展，算法的能力也得到了极大的提升。
在时空数据的处理和分析中，智能算法可以更好地进行模式识别、预测和决策。
智能算法的应用，使得时空数据库技术逐渐向着智能化、自动化的方向发展。
四、应用场景1、智慧城市建设时空数据在智慧城市建设中发挥着重要的作用。
通过对城市时空数据的分析，可以了解城市的交通、环保、公共安全等情况，进而针对性地制定城市规划和管理方案。
2、自然资源管理时空数据可以被广泛应用于自然资源管理。
通过对环境与资源进行实时监测，可以及时发现自然灾害和环境污染等情况，进而采取预警和预案处理措施。
时空数据分析的方法与实现
时空数据分析的方法与实现随着数字化时代的到来，大量的数据被不断地产生和积累。
其中，时空数据（spatial-temporal data）也成为了重要的数据类型之一。
时空数据是指在时间和空间上展现规律和变化的数据。
例如，地理信息系统（GIS）中的地图数据、社交网络中的用户位置数据、气象站的温度和湿度等数据都是时空数据。
时空数据可以用于很多领域的研究，如城市规划、环境保护、物流运输等。
对时空数据的分析可以帮助我们发现数据背后的规律和趋势，为决策提供参考和支持。
本文将介绍时空数据分析的方法和实现。
一、时空数据的可视化可视化是时空数据分析的重要手段之一，通过可视化可以将数据呈现为形象化的图形或图像，将数据中的规律和特征展现出来。
时空数据的可视化可分为静态可视化和动态可视化两种。
静态可视化需要将时空数据处理成静态的地图或图像，并呈现给用户。
其中，最基本的方法是choropleth map（等面积分级图），它将区域按照某个属性值分为若干等级，并以颜色区分。
除此之外，还有 heat map（热力图）、vector map（矢量地图）等多种可视化方法。
这些方法有着各自的优缺点，需要根据数据类型和需求进行选择。
动态可视化则将时序数据以动态的方式呈现。
例如，可以将城市的交通流量以流动的线条展示，或将海洋中的温度变化以动态的色彩过渡展现。
这些动态可视化方法能更好地反应时空数据的动态变化。
二、时空数据的挖掘与分析时空数据的挖掘和分析可以通过多种方法完成，其中比较常用的有空间统计分析、时空数据建模和机器学习算法等。
空间统计分析是指对空间分布特征的分析，例如：数据的聚集性、相关性、差异性等。
常见的空间统计分析方法有 Moran's I、Geary's C、Hot Spot Analysis 等。
这些方法可以帮助我们发现数据中存在的特殊模式和关联关系。
时空数据建模是对时空数据进行预测和模拟的方法，其中时空数据建模的难点和挑战在于需要同时考虑时间和空间上的多变量因素。
空间数据统计分析的思想起源与应用演化
空间数据统计分析的思想起源与应用演化一、内容概括空间数据统计分析是一门研究空间数据收集、处理、分析和解释的学科，其思想起源于20世纪初的空间概念和地理信息系统(GIS)技术的发展。
随着科学技术的进步和社会对空间信息的需求不断增加，空间数据统计分析逐渐成为地理学、环境科学、城市规划、交通管理等领域的重要研究方法。
本文将从空间数据统计分析的思想起源、发展历程以及在各领域的应用演化等方面进行探讨，以期为相关领域的研究者提供一个全面而深入的理论框架和实践指导。
1. 空间数据统计分析的定义和意义空间数据统计分析是一种基于地理信息系统(GIS)和空间统计学原理，对地理空间数据进行收集、整理、处理、分析和解释的过程。
它旨在揭示地理空间数据中的规律性、趋势性和关联性，为决策者提供科学依据和有效的解决方案。
随着信息技术的飞速发展和全球经济一体化进程的加速，空间数据统计分析在各个领域得到了广泛应用，如城市规划、环境保护、资源管理、市场调查等。
本文将从思想起源和应用演化两个方面，探讨空间数据统计分析的发展历程及其在现实问题中的应用价值。
2. 国内外研究现状和发展趋势空间数据的获取和处理是空间数据统计分析的基础，目前国内外学者已经开发了许多用于获取和处理空间数据的软件和工具，如ArcGIS、ENVI、QGIS等。
这些软件和工具为空间数据统计分析提供了便利的条件。
空间数据的可视化与表达是空间数据统计分析的重要手段，目前国内外学者已经提出了许多有效的可视化方法，如地图制图、空间网络分析、地理建模等。
这些方法有助于用户更好地理解和分析空间数据。
空间数据的统计分析方法是空间数据统计分析的核心内容，目前国内外学者已经研究了许多适用于空间数据的统计分析方法，如聚类分析、主成分分析、空间自相关分析等。
这些方法有助于揭示空间数据中的结构和规律。
空间效应检验是评估空间数据统计分析结果可靠性的重要手段。
目前国内外学者已经提出了许多有效的空间效应检验方法，如双重差分法、空间滞后模型、面板数据分析等。
统计学中的时空统计分析研究
统计学中的时空统计分析研究随着经济全球化和信息技术的快速发展，数据的产生和采集越来越容易。
统计学作为一门关注数据科学的学科，逐渐成为了解决各类经济、社会及自然科学问题的重要工具和方法。
其中一项重要的研究领域是时空统计分析。
时空统计分析是指对时间和空间数据进行分析与建模的一种方法，主要应用于地球科学、环境科学、交通运输、气象预测等方面。
其基本思想是将时间和空间看作为一个整体，建立起相应的数学或计量模型，从而得出每个时空点的价值或状态以及它们之间的相关性。
时空数据由于具有时间和空间两个维度，因此比非时空数据更加复杂。
时空数据又可以分为三类：点模式、区域模式和网格模式。
点模式主要研究离散的、有明确空间位置的数据点；区域模式则研究连续空间角色的随机变量；网格模式则采用一定的空间网络格点，对于每个格点上的值进行研究。
这三种模式都需要统计方法在分析它们时考虑时间相关性，空间相关性以及时间和空间的交互影响。
时空统计分析常见的方法有聚类分析、空间插值、泊松回归、空间回归、空间关联分析、空间因素分析等等。
这些方法旨在建立空间和时间相关的模型，分析数据的相关性，并通过预测和解释来解决相应的问题。
例如，可以通过空气质量监测站的数据，进行相关模型的建立，从而得出未来不同地区空气质量的变化预测结果，或者预测区域内 PM2.5 浓度随时间和空间关系变化的规律。
这些分析结果可以为机构和政府决策者提供科学依据和指导。
时空统计分析还可以解决很多其他领域的问题。
例如，在运输领域，可以通过时空统计分析技术，建立空气质量预测模型，准确提前预测出道路交通的交通状况，以便调整路况、路网、公交和交通配套设施等，优化城市交通管理方案。
在气象领域，可以通过时空统计分析技术，建立气象预测模型，实时预测风暴活动及其行进轨迹，从而提升灾害防范能力。
在城市规划领域，可以通过时空统计分析技术，结合地形、自然环境、城市文化等空间因素，构建城市功能设计模型，探索城市公共资源多层次、多角度的空间结构优化方式。
地理学时空数据分析方法
地理学时空数据分析方法一、本文概述随着大数据时代的来临，时空数据已成为地理学领域研究的热点。
这些数据不仅提供了丰富的地理空间信息，还揭示了事物随时间变化的动态过程。
因此，地理学时空数据分析方法的研究显得尤为重要。
本文旨在系统介绍地理学时空数据分析的基本概念、常用方法和技术，以及这些方法在地理学各领域的应用案例。
通过本文的阐述，读者可以深入了解时空数据分析的基本原理和方法，掌握相关技术的应用，为地理学研究和实践提供有力的支持。
文章将首先概述时空数据的定义、特征和分类，为后续分析奠定基础。
接着，重点介绍时空数据分析的基本方法，包括时空数据可视化、时空统计分析、时空聚类分析、时空预测模型等。
这些方法的应用将帮助研究者揭示时空数据的内在规律和模式。
在方法介绍之后，文章将展示这些时空数据分析方法在地理学各领域的应用案例，如城市规划、环境科学、交通地理等。
这些案例将展示时空数据分析方法在解决实际问题中的有效性和实用性。
通过本文的学习，读者可以掌握地理学时空数据分析的核心方法和技术，了解这些方法在地理学研究中的应用前景。
本文也希望能激发读者对时空数据分析的兴趣，推动地理学时空数据分析方法的深入研究和应用。
二、时空数据基础时空数据分析是地理学中的一项重要任务，它依赖于对时空数据的深入理解和有效运用。
时空数据，顾名思义，是包含空间和时间两个维度的数据。
这些数据通常通过地理信息系统（GIS）和时空数据库进行存储和管理。
在地理学中，空间数据描述了地理对象在地理空间中的位置、形状和分布。
这些数据可以是点（例如，城市位置）、线（例如，道路网络）或面（例如，行政区划）。
而时间数据则记录了这些地理对象随时间的变化。
当空间数据和时间数据结合起来，就形成了时空数据，它能够揭示地理现象的动态演变和模式。
时空数据的获取方式多种多样，包括遥感技术、社交媒体、移动设备和地面观测等。
这些数据源为时空分析提供了丰富的信息，同时也带来了数据整合和处理的挑战。
时空大数据分析与应用
时空大数据分析与应用时空大数据，即是以时间和空间为维度的海量数据，包括通讯、交通、气象、社交、商业等多个领域。
这些数据随着云计算、物联网、移动互联网等技术的发展不断增加，已成为了一个巨大的资源。
对时空大数据的分析与应用，不仅可以提供有价值的信息用于个人和企业的决策，更可以推动城市和社会的智能化进程。
一、时空大数据分析时空大数据的分析是针对海量数据中的特征、规律和关系进行挖掘和理解。
在分析时空大数据时，需要正确处理数据的质量、一致性和完整性等问题，加强数据的预处理和清洗过程，以保证分析的准确性与可信度。
1、时空大数据的分类时空大数据的分类可以按照不同的考量因素进行。
例如，相对于时间和空间的比重，可以将时空大数据分为时间序列数据和空间数据；相对于数据来源，可以分为交通数据、通讯数据、天气数据、社交媒体数据等等。
2、时空大数据的分析方法时空大数据的分析方法包括数据挖掘、机器学习、社交网络分析、可视化、模型构建等方法。
数据挖掘方法主要是针对数据的特征和规律进行挖掘，便于预测未来的趋势和行为。
机器学习方法则可以将数据分为训练集和测试集，建立模型进行预测，并不断迭代更新模型。
社交网络分析则是利用网络中节点和边的关系来研究节点的重要性。
可视化方法便于展示数据的特征和规律。
模型构建则是建立模型用于预测，模型可以是传统的统计模型，也可以是现代的深度学习模型。
二、时空大数据应用时空大数据的应用广泛，包括城市规划、交通运输、商业决策等领域，以下将分别阐述。
1、城市规划城市规划是时空大数据应用的重要领域。
通过分析城市交通、气象、资源等多个方面的大数据，可以发现城市交通拥堵原因、预测气象变化趋势、发掘城市资源利用潜力，并在规划中做出相应的调整和优化。
例如，在城市交通规划中，可以通过分析车流量和拥堵情况，提出合理的交通管理措施，如管控车辆、增加公共交通等，来缓解拥堵问题。
2、交通运输交通运输也是时空大数据应用的重要领域。
通过分析交通数据，可以发现交通拥堵和事故的原因，并提出相应的解决方案。
时空大数据的分析与挖掘
时空大数据的分析与挖掘随着互联网和移动通信技术的日新月异，数字化社会的数据规模持续增长。
在此基础上，时空大数据应运而生。
时空大数据是指依靠综合传感、定位、通信、计算、存储和数据挖掘等技术手段所获得的具有时空特征、涉及多个领域、多个层次、多个时段的海量数据。
如何利用这样的数据资源进行分析和挖掘，是21世纪的挑战和机遇。
一、时空大数据的特点时空大数据与传统数据相比，具有以下特点：1.数据规模庞大：时空大数据的数量级非常大，超过一千亿条以上。
由于其容量巨大，非常难以高效地处理和存储。
2.数据类型多样：时空大数据来源广泛，可以是气象、地理、交通、通信、社交网络等各个领域的多维数据信息。
3.数据时效性强：时空大数据因其具有时效性，对数据实时性、准确性要求非常高。
4.数据空间分布广泛：时空大数据的采集需要分布式传感、地理定位等技术的支持。
因此，数据在时间和空间上的分布是不均匀的，例如人口、交通等在城市中心区域的数据要比郊区的数据密度更高。
二、时空大数据的应用1.智慧城市：城市大数据是由城市规划、环境、交通、社会安全、教育和旅游等众多领域的数据信息综合分析而得到的数据状态。
智慧城市是以人为本，将技术与城市管理相结合的新型城市模式。
在这个新型城市中，通过与人工智能、物联网技术相结合，可以实现城市的智能化、高效化、可持续化和公平化。
2.交通运输领域：交通运输体系是城市生命线之一，是社会发展的重要基础。
时空大数据可以帮助交通运输监测、预测、规划和运营，提高交通运输系统的安全性、可靠性和效率，并促进运输管理优化、资源配置合理化、运输体系智能化。
3.应急管理体系：时空大数据可以用于防灾减灾、精准救援和灾后重建等方面。
例如在地震、洪涝等灾害发生时，时空大数据技术可以快速、精准地定位灾区，提升救援效率，并指导灾后重建工作。
三、时空大数据的分析方法1.数据预处理：时空大数据往往是异构分布、不完整、缺失、冗余和噪声等多方面问题，因此需要对时空大数据进行清洗、去重、规整和压缩等预处理。
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华东理工大学商学院城市与区域分析实验室时空统计发展回顾——方法、实现与应用时空统计分析213讨论不同学科领域里时空统计方法的发展。
这些方法中，有些是对空间统计方法的修正和拓展，也有许多是创新的工作。
方法时空统计方法在哪些软件平台实现了，这些软件平台有什么不同的特点。
现有的时空统计方法主要应用于那些研究领域，有哪些成果。
应用实现时空统计发展回顾目录简介1时空地统计2探索性时空数据分析3时空相关性检验4时空计量模型5简介时空统计分析的兴起À多学科对空间问题的关注À地理信息系统的普及À空间数据采样技术的进步地理学的计量革命空间统计分析时空统计分析À研究变量动态特性的需要À时空数据呈现快速增长的趋势À空间统计技术和方法的拓展简介时空统计与传统空间统计的不同之处空间数据空间属性空间相互结构时空数据空间属性空间相互结构时间属性时间序列相关性时空相互结构简介时空数据和时空统计方法空间数据时间属性¾地统计数据（Geostatistical Data ）¾区域数据（Lattice data ）¾点模式数据（Point pattern data ）时空数据¾时空地统计数据¾时空区域数据¾时空点模式数据时空统计方法¾时空地统计¾时空计量模型¾时空相关性检验¾探索性时空数据分析地理科学环境科学流行病学犯罪学经济学区域经济区域科学犯罪学时空地统计地统计方法主要是通过一阶（大尺度或全局趋势）结构和二阶（小尺度或局部）结构来估计空间分布模式，并且通过估计的结果对非样本空间区域进行预测或插值。
时空地统计地统计的基础是把研究变量视为随机变量，变量的集合就是一个空间随机过程时空地统计可以视为地统计在时空域的拓展，它的基础是时空随机过程从纯数学的角度来看，时空随机过程和空间随机过程并没有本质的区别。
但实际上时间随机过程的特性与空间随机过程不尽相同，比如周期性在时间维度上是很常见的，但是在空间上却很少发生（Heuvelink et al.，2010）。
时空地统计时空协方差函数是时空域地统计研究的重点时空协方差函数的假设可分离性时间属性¾时空协方差函数给出了时空域中不同点之间相关性的信息¾时空协方差函数是进行时空插值或预测的基础全对称性各向同性平稳性时空协方差函数的假设不可分离不满足全对称性各向异性非平稳性时间属性时空协方差函数的估计加权最小二乘法WLS最大似然估计MLE时间属性预测或克里金插值时空地统计实现R语言的gstat程序包¾描述时间和空间的相关性¾拟合时空变异模型¾时空预测的方法，包括时空克里金插值方法时空地统计应用环境科学¾地表臭氧的研究（Guttorp et al.，1994；Carroll et al.，1997）¾气温的研究（Handcock和Wallis，1994）犯罪学，水文学和系统生物学¾犯罪研究（Kakamu et al.，2005）¾水位研究（Dryden etal.，2005）¾系统生物学（Costas，2002）探索性时空数据分析探索性数据分析¾Tukey（1977）开创性的工作探索性空间数据分析¾分级统计地图，高亮相对应区域的极值¾空间平滑比率方法¾空间自相关的统计分析（Moran’I，Geary’s C, LISA)探索性时空数据分析¾方向性的LISA统计量¾空间马尔科夫链方法¾Rey等提出了比较动态分析框架探索性时空数据分析比较动态分析框架路径表达的方法¾全局Moran’I 的时空路径图，可以发现空间自相关的动态特征¾LISA 时间路径图网络表达方法¾时空域的协方差网络图，用来描述区域之间的时空相关性探索性时空数据分析实现STARS（Space‐Time Analysis of Regional Systems）¾时间路径图¾时空协方差网络图PySAL¾Spatial Dynamics模块，包含了空间马尔科夫及度量区域收敛性的一系列时空统计量探索性时空数据分析应用区域科学¾区域经济发展及区域经济收敛性的研究（Rey和Janikas，2005；Rey和LeGallo，2009；Rey和Ye，2010）时空相关性检验¾点模式数据往往假定事件出现的地点是随机的。
¾关心的问题是在时空域中事件是否呈现聚集性，一般称为时空聚集性，时空的聚集性意味着事件必须同时在空间和时间上彼此靠近。
¾一般通过时空相关性检验进行识别，它对应的原假设是完全时空随机性。
时空相关性检验Knox检验¾1964¾通过计算时空上都彼此接近的事件对的观测数量来评估它的显著性¾时空阈值的选择具有很强的主观性Mantel检验¾1967¾计算所有事件对的空间距离函数与时间距离函数的乘积的总和来评估其显著性¾保留了事件对的距离信息进行统计量的构建¾常数的任意性时空K函数¾1995¾K函数（Ripley，1981）在时空域的拓展¾有时候K函数的估计在计算上有困难K阶最近邻检验¾1996¾用最近邻关系来代替地理距离¾用不同的K值，会得到不同的检验结果时空相关性检验实现PySAL¾spatial_dynamic.interaction模块¾实现的检验有knox检验，修正的knox检验，Mantel检验和Jacquez检验时空相关性检验应用流行病学¾识别某种流行病是否存在聚集现象，¾可见Mantel（1967），Williams et al.（1978）和Tango（2010）犯罪学¾利用时空检验来识别犯罪的模式，预测犯罪的动态趋势¾可见Johnson和Bowers （2004），Johnson etal.（2007，2009）时空计量模型空间计量模型¾经典文献可见Anselin（1988）时空计量模型¾STAR（space–timeautoregressive）模型¾空间面板数据模型时空计量模型加入空间滞后因变量模型设定把空间自相关结构引入误差加入多种空间互动结构把空间结构引入动态面板¾四类空间动态面板模型（Anselin et al., 2008)时空计量模型模型估计和检验估计¾最大似然估计（MLE）或者拟最大似然法（QMLE）¾广义矩法检验¾LM和LR框架，可见Baltagi et al.（2003，2007，2009）¾豪斯曼检验时空计量模型实现Matlab相关程序包¾Elhorst（2010）¾这些程序可以估计空间滞后固定效应面板，空间误差固定效应面板，空间滞后随机效应面板，空间误差随机效应面板，¾相应的LM和LR检验及模型比较。
PySAL¾spreg模块¾包含空间二阶段回归方法，空间误差和空间Combo模型（同时滞后和空间误差）的GM/GMM估计方法¾LM检验和误差项的Moran’s I 检验等时空计量模型应用区域经济¾区域经济的收敛性（Badinger et al.，2004）¾政治标尺竞争（Elhorst etal.，2009）¾工资曲线（Baltagi etal.，2012）时空计量模型一个例子：中国地区工资与市场潜能关系的实证研究理论模型计量模型1997‐2008年31个省市自治区的省际面板数据数据时空计量模型一个例子：中国地区工资与市场潜能关系的实证研究表1：面板数据模型的估计结果解释变量固定效应模型随机效应模型0.9158（55.25）**0.9157（47.15）**0.3191（3.80）**0.1894（1.95）1.2757（7.41）** 1.3927（6.95）**拟合优度R ‐sq 0.98210.9820Hausman 检验Chi2(3)=10.74*ln MPln eduperNonAgri 空间滞后的LM 一般和稳健检验分别为41.20**和5.32*。
空间误差的LM 一般和稳健检验分别为93.70**和52.82**。
时空计量模型一个例子：中国地区工资与市场潜能关系的实证研究表2：包含空间结构的面板数据模型的估计结果解释变量模型1模型20.9880（24.36）**0.8916（22.74）**0.1544（2.05）*1.0686（7.06）**‐0.5234（‐7.81）**‐0.4618(‐7.18)**0.2084(1.63)‐0.5152(‐2.06)*0.5600（11.18）**0.5089(9.55)**拟合优度R‐sq0.98890.9908 lnMP的间接效应0.0616（1.69）‐0.0163（‐0.34）lnedu的间接效应0.5274（2.38）* perNonAgri的间接效应0.0582（0.13）空间滞后的Wald检验ln MP*lnW MP*lnW edu*W perNonAgri*lnW wageln eduperNonAgri华东理工大学商学院城市与区域分析实验室谢谢！。