文章目錄

• 摘要
• 一. 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
• • 1.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)
  • 1.2 空間權(quán)重矩陣
  • • 1.2.1 鄰近權(quán)重矩陣
    • 1.2.2 距離權(quán)重矩陣
    • 1.2.3 經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣
  • 1.3 全局自相關(guān)—莫蘭指數(shù)
  • 1.4 局部莫蘭指數(shù)
  • 2.1 模型選擇與空間杜賓模型解釋
  • 2.1.1 常用的三種空間模型
  • • 2.1.1.1**空間自回歸模型SAR（空間滯后模型SLM）**
    • 2.1.1.2 空間誤差模型（SEM)
    • 2.1.1.3 空間杜賓模型(SDM)
  • 2.1.2 空間杜賓模型的評(píng)估與解讀
• 二. 力源項(xiàng)目相關(guān)
• 三.文獻(xiàn)
• 四. 本科畢設(shè)
• 總結(jié)

摘要

一是對(duì)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的大致理解，其主要包含空間自相關(guān)檢驗(yàn)與空間計(jì)量模型的建立。一般利用空間自相關(guān)指數(shù)來(lái)反映空間依賴性，通常是計(jì)算莫蘭指數(shù)；但關(guān)鍵在于創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣（一般利用鄰近權(quán)重矩陣），將獲取的shp文件轉(zhuǎn)化成鄰近權(quán)重矩陣。然后利用面板數(shù)據(jù)導(dǎo)入經(jīng)濟(jì)分析軟件，對(duì)各年的變量做全局莫蘭指數(shù)；以及模型選擇與空間杜賓模型的解讀。二是對(duì)力源項(xiàng)目的一些小小完善。

一. 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

引入了空間效應(yīng)，空間效應(yīng)是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本特征，它反映著空間因素的影響，是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)從傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域獨(dú)立出來(lái)的根本原因。

1.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

主要包含空間自相關(guān)檢驗(yàn)與空間計(jì)量模型建立的這兩大部分。首先是空間自相關(guān)檢驗(yàn)；空間相關(guān)性亦稱“地理學(xué)第一定律”，任何事物存在空間相關(guān)，距離越近的事務(wù)空間相關(guān)性越大?？臻g相關(guān)性來(lái)源主要有溢出效應(yīng)、模仿行為和截面上與個(gè)體之間的相互競(jìng)爭(zhēng)等方面引起的?？臻g統(tǒng)計(jì)學(xué)一般利用空間自相關(guān)指數(shù)來(lái)反映空間依賴性。空間自相關(guān)指數(shù)一般分為兩類:莫蘭指數(shù)（ Moran’s I)和吉爾利指數(shù)（Geary’ s C)。

其中

$Y_i$表示第i個(gè)地區(qū)的觀測(cè)值，n為截面數(shù)(比如是中國(guó)的31個(gè)省份），$w_{(}ij)$,為空間權(quán)重矩陣（具體如何計(jì)算后面會(huì)展開）。莫蘭指數(shù)的作用類似相關(guān)系數(shù)，取值范圍為[一1,1]，當(dāng)指數(shù)大于0時(shí)，表示正相關(guān)，小于0時(shí)表示負(fù)相關(guān)。莫蘭指數(shù)的絕對(duì)值越靠近1，則說(shuō)明空間依賴性越強(qiáng)，各地地區(qū)之間的關(guān)系越密切。

1.2 空間權(quán)重矩陣

空間權(quán)重矩陣為模型關(guān)鍵，根據(jù)地理學(xué)第一定律"任何事物都是緊密相連的，只不過(guò)越相鄰的事物連接更緊密"。而空間權(quán)重矩陣即可描述事物間的關(guān)聯(lián)程度。不同的空間權(quán)重矩陣測(cè)算出的結(jié)果各不相同。

1.2.1 鄰近權(quán)重矩陣

1.2.2 距離權(quán)重矩陣

空間單元間除了相鄰關(guān)系，還有可用距離進(jìn)行描述。在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，可分為狹義距離和廣義距離。狹義距離通常指兩個(gè)區(qū)域的質(zhì)心距離或者行政中心距離，構(gòu)建方式如下：

其中$d_{ij}$ 表示區(qū)域$i$與區(qū)域$j$間質(zhì)心距離(或者行政中心距離)。故距離越遠(yuǎn)，空間權(quán)重系數(shù)越小，空間相關(guān)性越差。

1.2.3 經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣

廣義距離：比如經(jīng)濟(jì)距離。在研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚集現(xiàn)象時(shí)，很多情況下地理位置相鄰并不能代表相關(guān)性相同。與基于地理信息構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣相比，經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣的實(shí)際應(yīng)用背景較強(qiáng)，其沒有統(tǒng)一的數(shù)學(xué)表達(dá)式。下面例子構(gòu)建一個(gè)較為簡(jiǎn)單的關(guān)系權(quán)重：

其中，$Y_i$和$Y_j$代表各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平$|Y_i?Y_j|$則代表兩者的經(jīng)濟(jì)距離。

那如何利用shp文件創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣呢？可參考：創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣

1.3 全局自相關(guān)—莫蘭指數(shù)

利用各年的GDP，EI生態(tài)環(huán)境綜合指數(shù)做空間自相關(guān)的全局莫蘭指數(shù)分析，得出莫蘭指數(shù)值均在10%以上，說(shuō)明GDP，EI存在明顯的空間依賴性。繼續(xù)對(duì)每一年的變量做全局莫蘭指數(shù)，會(huì)發(fā)現(xiàn)它們隨時(shí)間變化，其空間區(qū)域相關(guān)性的變化是如何的。

具體參考：全局莫蘭指數(shù)的計(jì)算

1.4 局部莫蘭指數(shù)

局部莫蘭指數(shù)的計(jì)算方式要簡(jiǎn)潔許多，其計(jì)算方式如下：

從上式不難看出，$I_i$的正負(fù)取決于$y_i?\bar{y}$ 和后面那一坨。前者可反映出第i 個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與整個(gè)區(qū)域的平均水平之間的高低情況，后者則反映出第i 個(gè)地區(qū)的周邊地區(qū)與整個(gè)區(qū)域水平之間的高低情況。兩個(gè)式子都有高低兩種可能性，兩兩組合，共有四種情況。(與四個(gè)象限一樣）

具體制作莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖：局部莫蘭散點(diǎn)圖實(shí)操

2.1 模型選擇與空間杜賓模型解釋

2.1.1 常用的三種空間模型

以區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論出發(fā)，研究空間與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。空間面板模型也衍生出眾多子模型，如空間自回歸模型(SAR )或者指空間滯后模型( SLM)、空問(wèn)誤差模型（ SEM) 、空間杜賓模型（SDM）等等。

2.1.1.1空間自回歸模型SAR（空間滯后模型SLM）

定義：區(qū)域行為受到文化環(huán)境及與空間距離有關(guān)的遷移成本的影響，具有很強(qiáng)的地域性（Anselin et al.，1996）。由于SLM模型與時(shí)間序列中自回歸模型相類似，因此SLM也被稱作空間自回歸模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。

公式如下：$y=\rho Wy+X\beta +\epsilon$

參數(shù)β反映了自變量對(duì)因變量的影響，空間滯后因變量W（空間權(quán)重矩陣）是一內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)區(qū)域行為的作用。

2.1.1.2 空間誤差模型（SEM)

空間誤差模型（spatial error model，SEM）描述了空間擾動(dòng)相關(guān)和空間總體相關(guān)，其形式如式所示：

其中，𝜆為空間誤差相關(guān)系數(shù)，度量了鄰近個(gè)體關(guān)于被解釋變量的誤差沖擊對(duì)本個(gè)體觀察值的影響方向與程度；W為空間權(quán)重矩陣，其中元素𝒘𝒊𝒋 描述了第j個(gè)與第i個(gè)截面?zhèn)€體誤差項(xiàng)之間的相關(guān)性。 SEM模型說(shuō)明了區(qū)域間外溢是隨機(jī)沖擊作用結(jié)果，其經(jīng)濟(jì)含義在于：在某一地區(qū)發(fā)生沖擊會(huì)隨著協(xié)方差結(jié)構(gòu)形式 傳遞到相鄰區(qū)域，而這一傳遞形式具有長(zhǎng)期延續(xù)性且逐步衰減。

空間誤差模型其實(shí)就是將回歸項(xiàng)放到了誤差里面，簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，SLM是研究因變量自相關(guān)，而SEM是研究誤差項(xiàng)自相關(guān)。

2.1.1.3 空間杜賓模型(SDM)

空間杜賓模型是空間滯后模型和空間誤差模型的擴(kuò)展形式，同時(shí)考慮因變量和自變量的自相關(guān)性。

含有兩個(gè)空間權(quán)重矩陣
$Y=\delta W1Y+\alpha lN+X\beta +W2X\theta +\epsilon$

兩個(gè)矩陣可以相同，也可以不同，
W1是因變量也就是被解釋變量的空間相關(guān)關(guān)系，
W2是自變量也就是解釋變量的空間相關(guān)關(guān)系。

不同空間依賴模型之間的關(guān)系：

2.1.2 空間杜賓模型的評(píng)估與解讀

首先，利用LM檢驗(yàn)和Robust·LM檢驗(yàn)，檢驗(yàn)空間自回歸模型( SAR)或空間誤差模型（SEM)是否比無(wú)空間效應(yīng)模型更適合;其次，利用LR檢驗(yàn)時(shí)間效應(yīng)和空間效應(yīng)是否顯著﹔.再者，利用LR檢驗(yàn)空間杜賓模型( SDM)是否會(huì)退化為空間滯后模型( SAR)和空間誤差模型（(SEM)。

上面這些模型選擇過(guò)程，是可在stata統(tǒng)計(jì)分析軟件中，通過(guò)得到的模型面板數(shù)據(jù)，先是通過(guò)截面數(shù)據(jù)整理獲得面板數(shù)據(jù)，在stata中演示如何進(jìn)行模型選擇：演示模型選擇與解讀案例。

Elhorst模型選擇方法檢驗(yàn)結(jié)果：（案例驗(yàn)證選擇流程）
第一步:檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诳臻g效應(yīng)，LM檢驗(yàn)和Robust-LM檢驗(yàn)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn),為此應(yīng)選擇帶空間效應(yīng)的面板模型。
第二步:對(duì)模型的效應(yīng)類型進(jìn)行檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)是否是固定效應(yīng)，還是隨機(jī)效應(yīng)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示霍斯曼檢驗(yàn)拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。
第三步:檢驗(yàn)SDM模型是否會(huì)退化為SARI模型或者SEM模型，表顯示無(wú)論是空間滯后模型（ SAR)）還是空間誤差模型( SDM)和空間杜賓模型( SDM)相比，LR檢驗(yàn)結(jié)果顯示均拒絕原假設(shè)，應(yīng)該選擇SDM模型。
第四步:檢驗(yàn)固定效應(yīng)的類型，是時(shí)期固定、個(gè)體固定亦或|是雙固定模型。表顯示應(yīng)該選擇雙固定效應(yīng)的模型。
綜上，最終的模型應(yīng)該是雙固定效應(yīng)的SDM模型。

任務(wù)1：

• 通過(guò)整理截面數(shù)據(jù)成面板數(shù)據(jù)，再導(dǎo)入stata 中用以做空間相關(guān)性的分析。比如用縣域GDP，縣域行政區(qū)域，EI(數(shù)據(jù)集1)，加入縣域空間權(quán)重矩陣（數(shù)據(jù)集2）去解釋評(píng)估生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)（EI）的影響。這里是下一步馬上需要自己去驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)的。

任務(wù)2：

• 在之前的圖譜中（增加展示關(guān)聯(lián)信息）
  1：加入市級(jí)單位，（需要手動(dòng)區(qū)分收集相關(guān)數(shù)據(jù)），體現(xiàn)每個(gè)市域的GDP增長(zhǎng)率，人口流入出變化率，EI變化率等；
  2：體現(xiàn)縣域GDP的增長(zhǎng)率，人口的人口流入出變化率，EI變化率。

這兩個(gè)任務(wù)盡快的實(shí)現(xiàn)起來(lái)！！！

二. 力源項(xiàng)目相關(guān)

2.1 對(duì)出庫(kù)統(tǒng)計(jì)按日期的搜查結(jié)果的修正
之前由于是在頁(yè)面獲取日期時(shí)，將兩個(gè)日期給固定寫死了，所以一直都是按之前那兩個(gè)固定的時(shí)期之內(nèi)的才可以完成查找顯示。
修改處:

修改后效果：

可以正常按日期搜索顯示出庫(kù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。
2.2 對(duì)稽核統(tǒng)計(jì)之處的按姓名查詢的修改
2.3 對(duì)稽核人員管理處信息的刪除徹底（之前只是在頁(yè)面刪除）
2.4 還需對(duì)稽核人員信息管理與出庫(kù)人員管理信息的修改添加頁(yè)面
2.5 以及需要完成出庫(kù)APP與稽核APP的部署。

三.文獻(xiàn)

四. 本科畢設(shè)

已經(jīng)與學(xué)弟溝通開始撰寫論文初稿

將數(shù)據(jù)庫(kù)文件與項(xiàng)目后臺(tái)管理相關(guān)資料轉(zhuǎn)給了學(xué)弟，并已經(jīng)開始搭建。

總結(jié)

對(duì)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析，有了一定的理解，最關(guān)鍵的還是利用現(xiàn)有的截面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成所需要的面板數(shù)據(jù)，以及創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣，這些數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)備好；再通過(guò)stata統(tǒng)計(jì)分析軟件去空間相關(guān)性分析。將這些分析的結(jié)果利用起來(lái)，這些關(guān)聯(lián)盡快添加到圖譜中去，完成一個(gè)demo案例。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的空间相关分析与SDM的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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