空间计量经济分析
07.06.2019
天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物。
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空间依赖性
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,
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空间依赖、空间异质性
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。
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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)。
空间变系数的地理加权回归模型 (Geographical Weighted Regression,简 记为GWR)是处理空间异质性的一种良好的 估计方法。
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空间依赖性及集群的识别与检验
将空间依赖性考虑进来以后,在建立模型进行 创新分析研究之前,一般必须先进行空间相关 性的预检验
空间计量经济学分析
空间滞后模型计量分析 空间误差模型据计量分析 地理加权回归分析 空间权值矩阵的计算与选择 空间计量经济分析软件包:
Geoda(SpaceStat)
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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)。
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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。
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空间依赖、空间异质性
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)。
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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空间依赖性
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。
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空间异质性
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,问题变得异常复杂,区分空间异 质性与空间相关性比较困难。
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。
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空间依赖性
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。
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)。
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空间异质性
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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。