第四讲 空间计量经济学基本模型
空间计量经济学PPT精品文档
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从模型驱动看，理论经济学的兴趣越来越从彼此独 立的决策主体模型转向明确解释系统中不同主体(参 数或效用)相互作用的模型。即分析个体之间的“直 接”相互作用以及单个个体的相互作用是如何导致 集体行为和总体模式。 从数据驱动看，计量经济学的热点由时间序列数据 转向空间数据。空间数据之间并非完全独立，而是 存在着某种空间联系和关联性，但是经典的计量经 济学分析方法的基本出发点是样本独立假设。因此 无法直接用经典计量分析方法揭示与地理位置相关 的空间数据关联和依赖性。
C [ y i,o y j] v E [ y iy j] E [ y i] E [ y j] 0i j
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一般而言，空间相关性来源于以下几个方面：
（1）观测数据地理位置接近(geographical proximity)
（2）截面上个体间互相竞争(competition)和合作： （3）模仿行为(copy cat)：在一群体中，个体会重复或 模仿一个或几个特定个体的行为。
真实空间相关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。
干扰空间依赖性可能来源于测量问题，
Y I Y A Y B ,Y II Y C ( 1 ) Y B
当 0 时，cov(YI,YII)0
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空间异质性
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空间相关性是指第 个i 空间观测单元的观测变量
与其y 他n i 各地观测变量之间存在着函数关系
f
y i f( y 1 ,,y i 1 ,y i 1 ,f ,y n ) i,i 1 ,,n
空间自相关通常是空间相关性的核心内容，是用来 测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相 关性的一种分析方法。可用来表示属性值相似性与 位置相似性的一致程度
空间计量方法模型
空间计量方法模型空间经济计量模型主要解决回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构问题（Anselin ，1988）。
长期以来，在主流的经济学理论中，空间事物无关联及均质性假定的局限，以及普遍使用忽视空间效应的普通最小二乘法 (OLS)进行模型估计，使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题，进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学，缺乏应有的解释力(吴玉鸣，2007)。
空间计量经济学 (Anselin ，1988)理论认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。
几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关性的特征，空间依赖的存在打破了大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设。
也就是说，各区域之间的数据存在与时间序列相关、相对应的空间相关。
根据空间计量经济学方法原理，空间计量分析的思路如下：首先采用空间统计分析Moran 指数法检验因变量是否存在空间自相关性；如果存在空间自相关性，则以空间计量经济学理论方法为基础，建立空间计量经济模型，进行空间计量估计和检验。
1.空间自相关性检验空间相关性存在与否，实际应用研究中常常使用空间自相关指数Moran’I ，其计算公式如下所示：∑∑∑∑==-==---=ni nj ijj ni nj i ijW S Y Y Y Y WI Moran 11211,)()( （3）其中，∑∑=-=-=-=ni i n i i Y n Y Y Y n S 1121;)(1，i Y 表示第i 地区的观测值；n 为地区总数(本文为28)；ij W 为二进制的邻接空间权值矩阵，表示其中的任一元素，采用邻接标准或距离标准，其目的是定义空间对象的相互邻接关系，便于把地理信息系统(GIS)数据库中的有关属性放到所研究的地理空间上来对比。
一般邻接标准的ij W 为：⎩⎨⎧=不相邻；区域和当区域相邻；区域和当区域j i j i W ij 01 。
空间计量模型选择、估计、权重、检验（Spatialeffect）
空间计量模型选择、估计、权重、检验（Spatialeffect）应读者的要求，推送⼀篇关于空间计量⽅⾯的⽂章。
空间计量模型，主要⽤来解决空间被解释变量⾃相关和测量误差⽅⾯的问题；⽽且两个空间事物存在交互效应和异质性，因此，存在常系数回归和变异系数的回归区分。
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和⾯板数据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）结构分析。
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。
空间数据分析和建模技巧与GIS的结合，现已⼴泛应⽤于经济政策分析中，尤其是实产和房地产经济[Anselin (1998a), Can(1998)], 环境和资源经济[Bockstael (1996), Geoghegan, Waingerand Bockstael (1997)], 发展经济[Nelson and Gray (1997)].当⾯临空间⾃相关时，标准的计量分析技巧通常会失效，⽽这种情形经常在地理或横截⾯数据集中出现，这也是空间计量得以迅速发展的原因之⼀。
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 Dependenceand Spatial Autocorrelation）。
空间计量经济学基本模型
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➢空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法，空间误差模型 也被称作空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model），简记为SAC模型。
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问题：
练◦ 习考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
数据文件：
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果，选最好的。
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➢OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
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➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计
✓2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error
✓3、若均不显著，则无需进行空间计量分析
✓4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量 对应的空间计量模型
✓5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和 Robust LM-Error
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➢空间杜宾误差模型（SDEM）
y W1y X1 W1X2 u u W2u ~ (0,2In)
* SDEM模型是SLM、SEM、SDM的综合，比GSAR更一般化。
* β2=0，λ=0，SDEMSLM; * β2=0，ρ=0，SDEMSEM; * λ=0，SDEMSDM;
* β2=0，SDEMGSAR;
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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 ii jy 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...3ni ij j i ii y W y N i nρεεδ==+=∑式中1nijj i Wy =∑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 ρεδ⨯=(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 ρβεεδ=++(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 βλεδ⨯=+=（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 ρβλεεδ⨯=++=+（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 ρβεεδ=+++（8）式成为空间杜宾模型，记为SDM 模型面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗含因变量空间滞后的模型为()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型2,,()0,()T t t t t t t t t t NY X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+==(10)(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)其中()1,,1T T ι'= , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.空间计量经济学：既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ，也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ，还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ= a) 地理空间权重 b) 经济空间权重c) 基于距离的（阀值法、K 最近点法） 注：划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵，以0-1空间权重矩阵为例550111010011100101110101010A ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1y 与234,,y y y 相关。
空间计量经济学分析课件
2020年3月20日11时30分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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全域空间相关性检验与分析
Moran’s I定义如下：
2020年3月20日11时30分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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目前计量研究方法及其局限性
目前有关研究的计量方法主要是传统的回归分析
方法（如多元统计分析、回归分析、数据包络分 析DEA等方法），其实质上都是线性的变量之间 相互关系的一种测量方法，适合于企业或产业部
门时间序列层面的经验研究，未考虑区域（或截 面单元）之间的空间关联，局限性比较明显。
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
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空间异质性
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。
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）。
2020年3月20日11时30分
天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
Lecture4-非参数+空间计量经济学模型概述
• 半参数模型
Yi βZi g (Xi ) i , i 1, 2,, n
模型假定一部分解释变量与被解释变量的关系为线性关 系，这部分解释变量为参数部分的解释变量；其它解释 变量与被解释变量的关系未知，这部分解释变量为非参 数部分的解释变量；
回归函数为参数部分的线性关系加非参数部分的未知函 数关系。
三、空间计量经济学模型的发展
1、概述
• 空间计量经济学（Spatial Econometrics）是在 20世纪70、80年代开始出现的一个计量经济学分 支学科。
– Anselin（1988）给出的定义：其基本内容是在计量经 济学模型中考虑经济变量的空间效应，并进行一系列 的模型设定、估计、检验以及预测的计量经济学模型 方法。
2、从计量经济学模型的角度提出问题
• 截面数据计量经济学模型
– 被解释变量存在一定的相关性 • 用解释变量构造矩条件的矩估计不是无偏估计量。 • 工具变量估计量虽然满足无偏性，但是在估计的过 程中损失了空间相关性的信息。 – 随机误差项存在一定的相关性 • LLN和CLT便不再成立。 • 采用经典模型的方法很难消除。
– 空间依赖性打破了大多数传统经典统计学和计量经济 学中相互独立的基本假设，是对传统方法的继承和发 展。
• 空间效应
– 空间相关性（spatial dependence） – 空间异质性（spatial heterogeneity）
• 将空间效应纳入计量模型分析的框架下，便面临 着两方面的问题。
– 一是如何正确的将空间效应引入既有的模型，或者根 据空间效应的特殊性构造新的计量经济学模型； – 二是对于新的模型，如何进行估计和检验。
Y Xβ ε ε Wμ + μ, μ N[0, I]
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空间杜宾模型（Spatial
Durbin Model, SDM）
y Wy X1 WX 2 ~ (0, I n )
2
* 考虑了自变量空间滞后项与因变量之间的相关性。
二、扩展模型
广义空间自回归模型（GSAR）
y W1y X u u W 2u 2 ~ (0, I n )
五、基本模型的GeoDa估计
权重矩阵对GeoDa能力的约束
GeoDa只能给出基于邻接关系的W 只能估计基于邻接关系的空间计量模型
可以估计的模型类型O来自SSLMSEM
软件操作步骤
1、打开.shp数据文件
2、创建W（若已有W，则省略该步骤）
※SLM只能使用对称的W，K最近距离W不能用
* β2=0，ρ=0，SDEMSEM;
* λ=0，SDEMSDM; * β2=0，SDEMGSAR;
三、模型之间的关系
SEM模型等价于SDM模型
SDEM模型是考虑了高阶相关性的SDM
模型
四、空间关系的体现
空间关系的三种类型
邻接关系
w ij
1 if contiguity 0 eles
第四讲 空间计量经济学 基本模型
经典模型：SLM、SEM、SDM
扩展模型： SDEM
、GSAR
基本模型之间的关系 空间关系的体现 基本模型的GeoDa估计 最优模型的选择
一、基础模型
空间滞后模型（Spatial
Lag Model, SLM）
y Wy X ~ (0, I n )
关性
六、最优模型的确定
OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
选择标准及步骤
1、做一次OLS估计
2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error
3、若均不显著，则无需进行空间计量分析 4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对 应的空间计量模型 5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和Robust LM-Error 6、选择显著（相对显著）的统计量对应的空间 计量模型
确立最优模型（难点）
1、确定OLS、SLM、SEM模型
2、对确定后的模型，展开诊断检验
3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型 为最优模型 4、如果有诊断未通过，一般通过调整W、调 整解释变量重新回归。 重复步骤3、步骤4，直至确定合适的模型。
练习
问题：
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因 素分析
3、在菜单选择Methods-Regression
4、选择变量，以及W
5、选择Models类型（OLS、SLM、SEM）
6、运行run
结果说明
模块一：模型的基本统计信息
模块二：回归结果的统计信息 模块三：回归系数及其显著性 模块四：模型结果的诊断（SLM、SEM）
• 蓝色线条以上，异方差诊断，原假设为无异方差 • 蓝色线条以下，空间相关性诊断，原假设为不存在空间相
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* 参照时间序列自回归模型的叫法，空间滞后模型 也被称作空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model），简记为SAR模型。
空间误差模型（Spatial
Error Model, SEM）
y X u u Wu 2 ~ (0, I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法，空间误差模型 也被称作空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model），简记为SAC模型。
空间距离
w ij 1 / d ij
w ij GDPj / GDPi
经济距离
空间关系的体现方式
只考虑单一类型的空间关系
• 邻接关系：L1，L2，L3……
• 空间距离：K1，K2，K3……
• 经济距离：J1，J2，J3……
同时考虑两类空间关系
• 邻接关系与空间距离二选一
• 模型中至少包含两个空间矩阵：SDEM、GSAR
数据文件：
◦ china.shp
论文提纲
◦ ◦ ◦ ◦
全局MoranI检验 局部Moran I检验 回归分析 运用三类不同的w分别做出结果，选最好的。
* λ=0，GSARSAR(SLM)
* ρ=0, GSARSEM
空间杜宾误差模型（SDEM）
y W 1y X1 W 1X 2 u u W 2u ~ (0, I n )
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* SDEM模型是SLM、SEM、SDM的综合，比GSAR更一般化。 * β2=0，λ=0，SDEMSLM;