【正文】 ? 一般來(lái)說(shuō) ， 這些方法在功用上可大致分為兩大類：全域空間自相關(guān) （ Global Spatial Autocorrelation） 和局域空間自相關(guān) （ Local Spatial Autocorrelation） 。 16 全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)與分析 ? 全域空間自相關(guān)（ Global Spatial Autocorrelation）是從區(qū)域空間的整體上刻畫(huà)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)空間分布的集群情況。 ? 在許多實(shí)證研究中， Moran’s I 和 Geary’s C是常用方法，已在大量文獻(xiàn)中出現(xiàn)，尤其是前者。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? ?? ?? ?? ????ninjijninjjiijWSYYYYWIsM o r a n1 121 1))((39。 18 全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)與分析 ? 如果 Moran’s I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量的 Z值均大于正態(tài)分布函數(shù)在 （ ）水平下的臨界值 （ ），表明區(qū)域創(chuàng)新在空間分布上具有明顯的正向相關(guān)關(guān)系， ? 正的空間相關(guān)代表相鄰地區(qū)的類似特征值出現(xiàn)集群（ Clustering）趨勢(shì)。 19 目前計(jì)量研究方法及其局限性 ? 目前有關(guān)研究的計(jì)量方法主要是傳統(tǒng)的回歸分析方法（如多元統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 DEA等方法），其實(shí)質(zhì)上都是線性的變量之間相互關(guān)系的一種測(cè)量方法，適合于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)部門(mén)時(shí)間序列層面的經(jīng)驗(yàn)研究，未考慮區(qū)域（或截面單元）之間的空間關(guān)聯(lián)，局限性比較明顯。 ? 經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不僅受到本地投資的強(qiáng)度、而且還會(huì)受到周邊其他地區(qū)的投資活動(dòng)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)及政策的影響。 20 目前計(jì)量研究方法及其局限性 ? 經(jīng)濟(jì)集群行為可以通過(guò)檢驗(yàn)一個(gè)代表地區(qū)間考慮交互作用的生產(chǎn)函數(shù)，即該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)及其自身的特征與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)系，來(lái)考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)行為的集群行為。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? 最近發(fā)展起來(lái)的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅解決了標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)方法在處理空間數(shù)據(jù)時(shí)的失誤問(wèn)題 ,更重要的是為測(cè)量這種空間聯(lián)系及其性質(zhì)、并在建模時(shí)明確地引入空間聯(lián)系變量以估算與檢驗(yàn)其貢獻(xiàn)提供了全新的手段（應(yīng)龍根，寧越敏， 2021）。 22 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及估計(jì)技術(shù) ? 實(shí)際上，早在 1970年代歐洲就展開(kāi)了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，并將它作為一個(gè)確定的領(lǐng)域。 Klaassen（ 1979）定義了這個(gè)領(lǐng)域，包括：空間相互依賴在空間模型中的任務(wù)；空間關(guān)系不對(duì)稱性；位于其他空間的解釋因素的重要性；過(guò)去的和將來(lái)的相互作用之間的區(qū)別；明確的空間模擬。換句話說(shuō)，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的是明確考慮空間影響（空間自相關(guān)和空間不均勻性）的方法。 23 空間常系數(shù)回歸模型及估計(jì)技術(shù) ? 目前，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究包括以下四個(gè)感興趣的領(lǐng)域： ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中空間效應(yīng)的確定； ? 合并了空間影響的模型的估計(jì)； ? 空間效應(yīng)存在的說(shuō)明、檢驗(yàn)和診斷； ? 空間預(yù)測(cè)。 24 空間常系數(shù)回歸模型及估計(jì)技術(shù) ? 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型有多種類型（ Anselin， et al. 2021）。 ? 適用于時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)合成的空間面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型將在以后予以介紹。 25 空間滯后模型 SLM ? 空間滯后模型（ Spatial Lag Model， SLM）主要是探討各變量在一地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象（溢出效應(yīng)）。 ??? ??? XWyy?Wy2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? 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）。 27 空間誤差模型 SEM ? 空間誤差模型（ Spatial Error Model， SEM）的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： ? 式中， 為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，為 n*1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)， 為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。 28 空間誤差模型 SEM ? SEM中參數(shù) 反映了自變量 X對(duì)因變量 y的影響。 ? 存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用，度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度。 ???2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? Anselin（ 1988）建議采用極大似然法估計(jì)空間滯后模型（ SLM）和空間誤差模型（ SEM）的參數(shù)。 30 空間自相關(guān)檢驗(yàn)與 SLM、 SEM的選擇 ? 判斷地區(qū)間創(chuàng)新產(chǎn)出行為的空間相關(guān)性是否存在，以及SLM和 SEM那個(gè)模型更恰當(dāng)，一般可通過(guò)包括 Moran’s I檢驗(yàn)、兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)（ Lagrange Multiplier）形式 LMERR、 LMLAG及其穩(wěn)健（ Robust）的 RLMERR、RLMLAG）等形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? 對(duì)數(shù)似然值越大， AIC和 SC值越小，模型擬合效果越好。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 ? 傳統(tǒng)的 OLS只是對(duì)參數(shù)進(jìn)行“平均”或“全域”估計(jì)，不能反映參數(shù)在不同空間的空間非穩(wěn)定性（吳玉鳴，李建霞， 2021；蘇方林，2021）。 34 空間變系數(shù)回歸模型及估計(jì) ? 當(dāng)用橫截面數(shù)據(jù)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí)，由于這種數(shù)據(jù)在空間上表現(xiàn)出的復(fù)雜性、自相關(guān)性和變異性，使得解釋變量對(duì)被解釋變量的影響在不同區(qū)域之間可能是不同的，假定區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)行為在空間上具有異質(zhì)性的差異可能更加符合現(xiàn)實(shí)。 35 空間變系數(shù)回歸模型及估計(jì) ? 空間變系數(shù)回歸模型（ Spatial VaryingCoefficient Regression Model）中的地理加權(quán)回歸模型（ Geographical Weighted Regression， GWR）是一種解決這種問(wèn)題的有效方法。 36 地理加權(quán)回歸模型 GWR ? 地理加權(quán)回歸模型是一種相對(duì)簡(jiǎn)單的回歸估計(jì)技術(shù)，它擴(kuò)展了普通線性回歸模型。 37 地理加權(quán)回歸模型 GWR ? 式中， 系數(shù)的下標(biāo) j表示與 觀測(cè)值聯(lián)系的階待估計(jì)參數(shù)向量，是關(guān)于地理位置 的k+1元函數(shù)。 ? ? ? ? iijiijjiii xvuvuy ??? ??? ??,k10j?1?m? ?ii vu ,?2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。 39 地理加權(quán)回歸模型 ? 式中， 為常數(shù)， 。 Tibshirani和 Hastie（ 1987）提出了局域求解法，原理與方法如下： ? 對(duì)于第 s個(gè)空間位置 ，任取一空間位置 與其位置鄰近，構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單的回歸模型： ? ? ?? ?kjnivuxyM iiiji ,2,1,2,1, ?? ???? ?? ?nsvu ss ,2,1, ??? ?00,vu2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健，君子以自強(qiáng)不息；地勢(shì)坤，君子以厚德載物。一個(gè)基本的方法就是采用加權(quán)最小二乘法（ WLS），尋找合適的使得下式最小： ?????kjii