空间面板数据计量经济分析
经济学学科研究经济数据的分析方法与技巧
经济学学科研究经济数据的分析方法与技巧在当今全球化的经济环境中，经济数据的分析已成为经济学研究不可或缺的一部分。
通过对经济数据进行系统性的分析，经济学家能够获得对经济现象的深入了解，以及准确预测未来的趋势。
本文将介绍一些经济学学科研究经济数据时常用的分析方法与技巧。
一、时间序列分析时间序列分析是经济学中经常使用的一种分析方法，它主要用于研究随时间变化而变化的经济数据。
时间序列分析可以帮助经济学家揭示经济现象的周期性、趋势性和季节性等规律。
在进行时间序列分析时，经济学家通常会使用一些统计方法，如平均值、趋势线、季节调整等，来对数据进行预测和分析。
二、横截面分析横截面分析是经济学中另一种常用的分析方法，它主要用于研究同一时间点上不同个体之间的差异。
横截面分析可以帮助经济学家了解经济数据中的异质性，并找出各个因素对经济数据的影响程度。
在进行横截面分析时，经济学家通常会使用一些方法，如回归分析、相关性分析等，来找出变量间的关系并作出有关结论。
三、面板数据分析面板数据分析是经济学中一种常用的分析方法，它能够同时研究时间序列和横截面的数据。
面板数据分析可以帮助经济学家更全面地了解经济现象，并进行更精确的分析和预测。
在进行面板数据分析时，经济学家通常会使用一些方法，如固定效应模型、随机效应模型等，来探究时间和个体间的关系，并进行分析。
四、计量经济学方法计量经济学方法是经济学研究中的重要分支，它主要运用数理统计和经济理论的知识来对经济数据进行定量分析。
计量经济学方法可以帮助经济学家建立经济模型、验证经济理论，并进行深入的经济研究。
在进行计量经济学方法时，经济学家通常会运用一些数学和统计工具，如假设检验、最小二乘法、时间序列模型等，来对数据进行分析和建模。
五、计算机软件分析随着计算机技术的不断发展，使用计算机软件进行经济数据分析已成为经济学研究中的主流方法之一。
计算机软件可以帮助经济学家更快速、准确地进行数据处理和分析，并生成可视化的结果。
新基建对区域经济发展的空间溢出效应分析——基于空间面板模型的实证研究
收稿日期：２０２２ １１ ２２基金项目：国家自然科学基金资助项目（７２１３４００２）；教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目（２１ＪＺＤ０２９）；中国博士后科学基金资助项目（２０２１Ｍ７００５７６）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（２０２２ＣＤＪＳＫＪＣ３０）通讯作者简介：王丹，重庆大学公共管理学院助理研究员，博士，研究方向：建设可持续，项目绩效管理。
Ｅ ｍａｉｌ：ｗａｎｇｘｉａｏｄａｎ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。
新基建对区域经济发展的空间溢出效应分析———基于空间面板模型的实证研究刘炳胜１， 郭慧文１， 王丹１， 陈思２（１．重庆大学公共管理学院，重庆４０００４４；２．东南大学土木工程学院，江苏南京２１１１００）摘 要：在新一轮科技革命与产业变革爆发的历史交汇时期，发展新基建是开辟新型发展路径、促进新旧动能转换和经济高质量增长的重要推动力。
现有研究大多定性分析新基建对经济发展的促进作用，尚未明确新基建投资与区域经济增长之间的量化关系。
本文以２００３—２０１９年中国大陆地区３０个省区市（不含西藏）的面板数据为研究样本，采用空间计量模型实证研究了各省区市新基建投资对经济增长的影响及其空间溢出效应。
研究结果表明：总体而言，新基建投资水平的提高对经济增长具有显著的促进作用，但其他地区新基建投资水平的提高会抑制本地区经济增长，即新基建投资具有虹吸效应。
此外，在不同区域，新基建对经济增长表现出不同的作用规律。
本研究为新基建投资的布局及区域间平衡协调发展提供了一定的数据支撑和发展思路。
关键词：新基建；区域经济增长；空间计量模型；空间溢出效应中图分类号：Ｆ１２４．１文献标识码：Ａ文章编号：２０９７ ０１４５（２０２３）０２ ００５９ ０８ｄｏｉ：１０．１１８４７／ｆｊ．４２．２．５９ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＳｐａｔｉａｌＳｐｉｌｌｏｖｅｒＥｆｆｅｃｔｏｆＮｅｗＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｎＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ：ＡｎＥｍｐｉｒｉｃａｌＳｔｕｄｙＢａｓｅｄｏｎＳｐａｔｉａｌＰａｎｅｌＭｏｄｅｌＬＩＵＢｉｎｇ ｓｈｅｎｇ１，ＧＵＯＨｕｉ ｗｅｎ１，ＷＡＮＧＤａｎ１，ＣＨＥＮＳｉ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｕｂｌｉｃＰｏｌｉｃｙａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１１１００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｔｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｏｆｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｆｏｒｏｐｅｎｉｎｇｕｐｎｅｗｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐａｔｈｓ，ｐｒｏｍｏｔｉｎｇｔｈｅｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｏｆｏｌｄａｎｄｎｅｗｋｉｎｅｔｉｃｅｎｅｒｇｙ，ａｎｄｐｒｏｍｏｔｉｎｇｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｐｒｅｖｉｏｕｓｓｔｕｄｉｅｓｈａｖｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｔｈｅｏｒｅｔｉ ｃａｌｍｅｃｈａｎｉｓｍｔｈａｔｈｏｗｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｐｒｏｍｏｔｅｓｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔａｎｄｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｉｓｓｔｉｌｌｕｎｃｌｅａｒ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｐａｎｅｌｄａｔａｏｆ３０ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ（ｅｘｃｌｕｄｉｎｇＴｉｂｅｔ）ｉｎｍａｉｎｌａｎｄＣｈｉｎａｆｒｏｍ２００３ｔｏ２０１９ａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓａｍｐｌｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓａｓｐａｔｉａｌｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌｔｏｅｘ ａｍｉｎｅｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｉｎｅａｃｈｐｒｏｖｉｎｃｅｏｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈａｎｄｉｔｓｓｐａｔｉａｌｓｐｉｌｌｏｖｅｒｅｆｆｅｃｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｎｇｅｎｅｒａｌ，ｌｏｃａｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｐｌａｙｓａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｏｌｅｉｎｐｒｏｍｏｔｉｎｇｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ，ｂｕｔｔｈａｔｉｎｏｔｈｅｒｒｅｇｉｏｎｓｗｉｌｌｉｎｈｉｂｉｔｌｏｃａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ，ｔｈａｔｉｓ，ｔｈｅｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｈａｓａｓｉｐｈｏｎｅｆｆｅｃｔ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｇｉｏｎｓ，ｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｈａｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｆｆｅｃｔｓｏｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｓｃｅｒｔａｉｎｄａｔａｓｕｐｐｏｒｔａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｄｅａｓｆｏｒｔｈｅｌａｙｏｕｔｏｆｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｆｒｏｍａｎｅｍｐｉｒｉ ｃａｌｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ，ｓｏａｓｔｏｆａｃｉｌｉｔａｔｅｔｈｅｂａｌａｎｃｅｄａｎｄｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｒｅｇｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｎｅｗｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｒｅｇｉｏｎａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ；ｓｐａｔｉａｌｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｍｏｄｅｌ；ｓｐａｔｉａｌｓｐｉｌｌｏｖｅｒｅｆｆｅｃｔ１ 引言基础设施建设投资能够形成公共资本并提高全要素生产率，对经济增长有着长期、稳定的促进作用，是支撑我国经济社会发展的基石［１］。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。
本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。
一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。
它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。
计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。
而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。
2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。
常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。
通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。
常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。
这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。
4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。
面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。
三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。
面板数据及其基本模型
⾯板数据及其基本模型⾯板数据的定义在学习⾯板数据之前，我先介绍时间序列数据和截⾯数据的概念时间序列数据：时间序列数据是指对同⼀对象在不同时间连续观察所取得的数据。
它着眼于研究对象在时间顺序上的变化，寻找空间(对象)历时发展的规律。
利⽤时间序列作样本时，要注意⼏个问题：⼀是所选择的样本区间内经济⾏为的⼀致性问题；⼆是样本数据在不同样本点之间不可⽐，需要对原始数据进⾏调整，消除其不可⽐因素；三是样本观测值过于集中，因⽽时间序列数据不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计；四是模型随机误差的序列相关问题。
**notes：两个关键词：同⼀个对象，不同时间，例如：2016-2018年上海市⽉度cpi同⽐数据。
截⾯数据：横截⾯数据是指在某⼀时点收集的不同对象的数据。
它对应同⼀时点上不同空间(对象)所组成的⼀维数据集合，研究的是某⼀时点上的某种经济现象，突出空间(对象)的差异。
横截⾯数据的突出特点就是离散性⾼。
横截⾯数据体现的是个体的个性，突出个体的差异，通常横截⾯数据表现的是⽆规律的⽽⾮真正的随机变化。
即计量经济学中所谓的“⽆法观测的异质性”。
在分析横截⾯数据时，应主要注意两个问题：⼀是异⽅差问题，由于数据是在某⼀时期对个体或地域的样本的采集，不同个体或地域本⾝就存在差异；⼆是数据的⼀致性，主要包括变量的样本容量是否⼀致、样本的取样时期是否⼀致、数据的统计标准是否⼀致。
**notes：某⼀时间不同对象例如：上海市2016年7⽉cpi，gdp，ppi...⾯板数据：⾯板数据，即Panel Data，是截⾯数据与时间序列综合起来的⼀种数据资源。
在分析时,多⽤PanelData模型,故也被称为⾯板数据模型. 它可以⽤于分析各样本在时间序列上组成的数据的特征,它能够综合利⽤样本信息,通过模型中的参数,既可以分析个体之间的差异情况,⼜可以描述个体的动态变化特征。
时间序列数据和截⾯数据的组合就是不同时间，不同对象的组合，这⾥我直接图吧，看得明⽩⼀些截取平时⽤的数据的⼀部分，⾃⾏领悟。
（一）空间面板数据模型
中国经济增长与能源消费空间面板分析*王火根1沈利生 2（1. 华侨大学商学院；2. 华侨大学数量经济与技术经济研究所、中国社会科学院数量经济与技术经济研究所）【摘要】近年来面板数据广泛应用于各类统计分析，但变量的空间相关并没有引起足够的重视。
本文引入空间面板回归模型研究中国各省市经济增长和能源消费的关系。
利用matlab软件及其spatial econometric模块建立和比较传统面板回归模型与空间面板回归模型，研究结果表明空间面板回归模型较传统面板回归模型优越，我们的工作为空间面板数据分析提供了一个应用实例。
关键词经济增长；能源消费；空间面板自相关；空间面板回归中图分类号F224 文献标识码AA Spatial Panel Statistical Analysis on Chinese Economic Growthand Energy ConsumptionAbstract This article studies the spatial panel autocorrelation of the Chinese provincialeconomic growth and the energy consumption. We found there was statistically significant spatial panel autocorrelation for these three variables. Further, we established and compared the simple linear panel regression model and the spatial linear panel regression. Our results indicated that the spatial linear panel regression model was better than the simple linear panel regression.Key words Economic growth, Energy consumption, Spatial panel autocorrelation, Spatiallinear panel model一、前言经济增长与能源消费之间关系一直是经济领域学者热门研究的主题。
地方政府财政支出竞争与工业集聚：——基于省(市、区)的空间面板数据分析
基 金 项 目 ： 育部 人 文社 科 规 划项 目“ 于 地 方 政 府 竞 争视 角 的 区域 经 济 差 距 形 成 及 其 治 理 （ １ Ｊ ７ ０ ５ ） 福 教 基 １ Ｙ Ａ ９０ ５ ；
建省 高校服务海 西建设重 点项 目“ 推进 海西社会 建设的公 共财政政策研 究” 闽教 高［０ ９ ８号） 厦 门 （ ２０ ］ ； 市社科规 划项 目“ 新形势下 内外资招商联 动的对策研 究” 厦社研课 ［０ ０ １ （ ２ １ ］ ６号 ） 集 美大学博 士启动 ；
一
、
引言 与文 献 回顾
工业 在 我 国国 民经 济发展 中具 有 主导地 位 。改革 开放 以来 ， 随着 区域 工 业 化过 程 ， 国工 业 发 伴 我 展 迅速 ， 根据 国家统计 局统计 ，０８年 ， 国工业 增加 值 为 １９ １ ２０ 全 ２ １２亿元 ， 比上 年增 长 ９ ５ ， ． ％ 规模 以上 工 业增 加值 增长 １．％ ， 中国有 及 国有控 股企 业增 长 ９ １ ， ２９ 其 ．％ 集体 企业 增长 ８ １ ， ． ％ 股份 制 企业 增 长
能导致工业集聚。影响工业集聚的主要因素包括地区企业 的数鼍 、 消费者 的购买力 、 地区的人力资本
和交 通运输 条 件等 ｏ２沿着 这些研 究 思路 ， ［ １ 众多学 者进 行 了实证研 究 ， Ｋｍ（ ９ ５ 认 为 ， 国制造 业 如 ｉ １９ ） 美 集聚 的影 响 因素是 企业 的规模 经济 和 比较优势 。
了新 经济地 理学 的 崛起 。 以克鲁 格曼 （９ １ 为首 的新 经 济地 理 学 放 弃传 统 经 济 地理 学 收 益 递减 的 … １９ ）
计量经济学主要公式
计量经济学主要公式1. 简介计量经济学是一门研究经济现象的定量分析方法。
在计量经济学中，有许多重要的公式被广泛应用于经济数据的分析和解释。
本文将介绍计量经济学中的一些主要公式，并对其进行解释和应用。
2. 最小二乘法估计最小二乘法估计是计量经济学中最常用的估计方法之一。
它用于确定数据之间的线性关系，并找到使得预测值与真实值之间的平方差最小化的最佳拟合线。
最小二乘法估计的公式如下：Y = β0 + β1X + ε其中，Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1是待估计的参数，ε表示误差项。
最小二乘法估计的目标是最小化误差项的平方和，即使得∑ε^2最小化。
3. 弹性系数弹性系数是衡量变量之间相互影响程度的指标。
在计量经济学中，弹性系数经常被用来衡量因变量对自变量的变化的敏感度。
常见的弹性系数有价格弹性、收入弹性等。
弹性系数的计算公式如下：E = (ΔY / Y) / (ΔX / X)其中，E表示弹性系数，ΔY表示因变量的变化量，ΔX表示自变量的变化量，Y表示因变量的原始值，X表示自变量的原始值。
弹性系数的绝对值越大，表示变量之间的相互影响越大。
4. 汇总函数汇总函数用于描述宏观经济关系中的总量变量之间的关系。
计量经济学中常用的汇总函数包括线性汇总函数和非线性汇总函数。
线性汇总函数的一般形式如下：Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xn表示自变量，a表示截距，b1、b2、…、bn表示回归系数。
线性汇总函数可以用于宏观经济模型的建立和政策分析。
5. 假设检验假设检验是计量经济学中用于检验统计推断的一种方法。
通过对样本数据进行分析，假设检验可以判断统计推断是否具有显著性。
常用的假设检验有t检验、F检验等。
假设检验的一般步骤包括建立原假设和备择假设、计算检验统计量、确定临界值和进行推断。
假设检验的结果通常用p值来表示。
6. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
空间经济计量学模型
时空聚类分析
03
根据时空相似性对观测对象进阶空间模型
高阶空间自回归模型
在传统空间自回归模型中引入高阶空间项，以捕捉经济变量之间 的长距离空间依赖关系。
高阶空间滞后模型
在传统空间滞后模型中引入高阶空间项，以反映经济变量之间的 全局空间交互作用。
高阶空间权重矩阵
空间计量经济学模型的应用主要包括以下几个方 面
2. 检测空间异质性和空间依赖性：空间计量经济 学模型可以用来检测数据的空间异质性和空间依 赖性，从而更好地理解经济现象的空间关系。
1. 探索空间数据的分布和模式：通过分析空间数 据，可以了解经济现象在地理空间上的分布特征 和变化趋势。
3. 建立空间预测模型：基于空间数据的特点，可 以建立空间预测模型，对未来的经济现象进行预 测和分析。
模型估计方法 空间滞后模型的估计方法包括最 小二乘法、广义最小二乘法等。
适用范围 空间滞后模型适用于研究空间自 相关问题，即某一变量在空间上 的分布情况对其他变量产生的影 响。
空间误差模型
误差项
空间误差模型中包含一个误差项，该误差 项反映了其他未纳入模型的空间因素的影
响。
适用范围
空间误差模型适用于研究空间异质性问题 ，即某一变量在不同空间位置上的变异情
变量产生影响，又受其他变量的影响。 • 模型参数解释：空间杜宾模型的参数包括空间权重矩阵、解释变量、误差项等，其中空间权重矩阵的选取对模
型结果影响较大。此外，空间杜宾模型的解释变量系数反映了相应解释变量对因变量的影响程度和方向。
04
模型选择与评估
模型选择的原则和方法
根据研究目的和数据特点选择合适的模型
VS
详细描述
通过引入空间因素，分析人口流动的空间 影响因素及其作用机制，探讨不同地区人 口流动的异同点及影响因素的差异，为制 定有针对性的人口政策提供科学支持。