1、空間計量經濟學分析第1頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？Tobler(1970) 提出的“地理學第一定律”則認為任何事物都存在空間相關，距離越近的事物空間相關性越大，這種空間相關性的存在打破了大多數經典計量分析中的一些基本假設。第2頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？空間計量學的發展以空間統計學的發展為基礎。統計學家Whittle(1954)最早關注并研究估計了空間回歸模型；Matheron(1963)在總結了南非工程師Krige的實踐和研究基礎上，于1963年首次明確提出了

2、“空間統計學(Spatial Statistics)”的概念，從而開啟空間影響關系的定量研究。第3頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？空間計量經濟學作為一個確定的研究領域出現是在20世紀70年代早期，為滿足區域計量經濟學中處理區域經濟數據的需要而出現的。Fisher(1971)首次在應用經濟學研究領域中提了空間自回歸的概念，并分析了它在線性回歸中的應用；1974年Paelinck在荷蘭統計協會年會大會致詞時首次提出了“空間計量經濟學”(Spatial Econometrics)的名詞。第4頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35

3、分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？Paelinck and Klaassen(1979)首先提出了“空間計量經濟學(Spatial Econometrics)”的概念并羅列空間計量經濟學領域的五大研究特征：空間模型中空間相互依賴的作用；空間聯系的非對稱性；來自于其它空間單元上的要素對某空間單元解釋的重要性；前后相互作用的差異；空間建模的清晰化 第5頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？Anselin(1988)對空間計量經濟作了一個定義：空間計量經濟學是處理在區域科學模型統計分析中因空間因素引致的諸多特性的技術總稱。認為空間計

4、量經濟學的主要研究內容是：（1）計量經濟模型中空間效應的嚴格定義（2）考慮空間效應的模型的估計；（3）對空間效應的設定檢驗和診斷；（4）空間預測。 第6頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明什么是空間計量經濟學？盡管空間統計學與空間計量經濟學建立在相同的方法論框架基礎之上，但區別于前者以數據作為研究出發點，后者側重于以模型作為研究的出發點，二者的區別類似于統計學與計量經濟學的關系，區分的標準主要在于判斷是數據驅動（空間統計）還是模型驅動（空間計量）。第7頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間計量經濟模型區

5、別于傳統計量經濟模型的關鍵之處在于前者在分析現實經濟行為中考慮了個體之間在空間上的相互作用及表現的差異性，即空間效應(Spatial Effects)，而后者則默認假設個體在空間上具有獨立性和同質性。空間效應在模型中的度量主要通過引入空間權重矩陣(Spatial Weight Matrix)，以及構造空間滯后因子(Spatial Lag Operator)來實現。 第8頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）空間依賴性指的是，在截面數據中位于某一空間單元上的觀測與位于其它空間單元上的觀測相關。空間依賴不僅意味著空間上的觀

6、測值缺乏獨立性，而且意味著潛在于這種空間相關中的數據結構，也就是說空間相關的強度及模式由絕對位置（格局）和相對位置（距離）共同決定。Tobler(1970)的地理學第一定律指出，每件事物都是相關的，較近的事物比較遠的關聯更強。Goodchild(1986)認為，如果空間相鄰的事物有相似的屬性，這種模式即被描述為存在著正的空間自相關，當空間相鄰的事物有相異的屬性，這種模式就是負的自相關，零意味著屬性與空間無關。第9頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）Anselin and Rey(1991)區別了實質（Substant

7、ial）空間依賴性和干擾（Nuisance）空間依賴性的不同。實質空間依賴性反映現實中存在的空間交互作用（Spatial Interaction Effects），比如區域經濟要素的流動、創新的擴散、技術溢出等，它們是區域間經濟或創新差異演變過程中的真實成分，是確確實實存在的空間交互影響，如勞動力、資本流動等耦合形成的經濟行為在空間上相互影響、相互作用，研發的投入產出行為及政策在地理空間上的示范作用和激勵效應。干擾空間依賴性可能來源于測量問題，比如區域經濟發展過程研究中的空間模式與觀測單元之間邊界的不匹配，造成了相鄰地理空間單元出現了測量誤差所導致。測量誤差是由于在調查過程中，數據的采集與空間

8、中的單位有關，如數據一般是按照省市縣等行政區劃統計的，這種假設的空間單位與研究問題的實際邊界可能不一致，這樣就很容易產生測量誤差。 第10頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）空間自相關的度量方法可以分為全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關描述某種現象的整體分布情況，判斷此現象在特定的區域內是否有聚集特征存在，但不能確切地指出聚集在哪些位置。測量全局空間自相關的統計量有：全局Morans I統計量、全局Geary C統計量等。局部空間自相關用來計算局部空間聚集性，可以指出那些聚集位置，還可以探測空間異常等。測

9、量局部空間自相關的統計量有：局部Morans I統計量、局部Geary C統計量、G統計量和Moran散點圖等。在這些統計量中，提出最早而且應用最廣泛的是Moran(1948)所提出的Morans I統計量。 第11頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）全局 Morans I統計量Wij為空間權重矩陣W中的第(i, j)個元素。Morans I指數在(-1, 1)之間，大于0表示各地區間為空間正相關，數值較大，正相關的程度越強；小于0則表明空間負相關，等于0表示各地區之間無關聯。 第12頁，共47頁，2022年，5月2

10、0日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）Moran(1948)進一步指出Morans I值近似服從均值為E(I)和方差為V(I)的正態分布，根據空間數據的分布特征可以得到：其中 ， ， 和 分別表示空間權重矩陣第行之和與第列之和。因而近似服從標準正態分布的Morans I形式為： 第13頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間依賴性（空間自相關）局部Morans I統計量的計算公式為 ：其中：Zi為Yi的標準化轉換 為標準化（行和歸一化）之后的空間權重矩陣的元素。 第14頁，共47頁，2022年，5

11、月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間權重矩陣的設置一般認為，空間權重值隨著距離的增加而減少，隨著區域公共邊界長度增加而增加，此外，空間權重值要反映空間對象之間的可達性。然而，由于我們對距離、相互作用和假設關系等因素的認識程度的限制，針對不同的問題，仍然沒有一個普遍接受的空間關系的表達方式。在現實中，空間權重矩陣的應用與問題緊密相連，不同研究目的所使用的空間權重定義可能會有很大的差異。空間權重矩陣為一個矩陣，其中表示空間單元的數量。在實際的區域分析中，該矩陣的選擇設定是外生的，原因是nn維的W包含了關于區域i和區域j之間相關的空間連接的外生信息，不需要通過模型來估計

12、得到它，只需通過權值計算出來就行了。W中的元素Wij表示區域i和區域j在空間上相連接的原因，W的對角線上元素被設為0。為了減少或消除區域間的外在影響，權值矩陣被標準化（ ）成行元素之和為1。 第15頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間權重矩陣的主要設定方式設定方式研究者二進制連接空間權重矩陣Moran(1948)基于距離的空間權重矩陣Moran(1948)帶阻力非標準化的空間權重矩陣French(1965)Queen空間權重矩陣Berry and Marble(1968)K最近點空間權重矩陣Berry and Marble(1968)Dacey空間權重矩

13、陣Dacey(1968)Cliff-Ord空間權重矩陣Cliff and Ord(1973, 1981)一般可達性空間權重矩陣Bodson and Peeters(1975)資源可利用性空間權重矩陣Hoede(1979)閥值空間權重矩陣Van Dam and Weesie(1991)基于距離衰減函數的空間權重矩陣Anselin(1992)按資源獲取難易度定義的空間權重矩陣Leenders(1995)，Snijders(1996)第16頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間權重矩陣的設置二進制連接權重矩陣、Queen權重矩陣突出了空間單元間

14、的直接相鄰性；基于距離的權重矩陣、K最近點權重矩陣、閥值權重矩陣則重點突出空間單元間距離的作用；帶阻力非標準化的權重矩陣主要用來表示網絡對象之間的交互作用，這種權重矩陣模型在實際使用時較為困難，因為需要預先設定兩個對象之間的阻力；一般可達性權重矩陣突出了空間單元之間的不同連接方式，如公路、鐵路和其他交通的聯系，這種權重矩陣模型在使用時，需要知道交通方式的相對重要性這個具體的量；按資源獲取難易度來定義的權重矩陣主要從資源可利用性角度考慮，是一種帶資源限制的權重矩陣，這種權重矩陣模型在使用時需要預先知道相互作用的對象之間的資源；Cliff-Ord權重矩陣和Dacey權重矩陣突出了空間單元之間的潛在

15、相互影響。第17頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間權重矩陣的設置最常用的兩種：二元鄰近矩陣(Binary Contiguity Matrix)。如果兩個觀測值所在空間單元具有地理上的連接，即存在著共同的邊界，則wij=1，否則wij=0；主對角線上元素為零，即不存在空間自影響。二元鄰近矩陣又可以分為一階鄰近矩陣和高階鄰近矩陣一階鄰近矩陣（the First Order Contiguity Matrix）假定兩個地區有共同邊界時空間關聯才會發生，即當相鄰地區i和j有共同的邊界用1表示，否則以0表示。又分為Rook鄰近和Queen鄰近兩

16、種計算方法。Rook鄰近以僅有共同邊界來定義“鄰居”，而Queen鄰近則除了共有邊界鄰區外還包括共同頂點的鄰居，基于Queen鄰近的空間矩陣第18頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間權重矩陣的設置Anselin and Smirnov(1996)提出了高階鄰近矩陣的算法，其目的是為了消除在創建矩陣時出現的冗余及循環。二階鄰近矩陣（the Second Order Contiguity Matrix）表示了一種空間滯后的鄰近矩陣。也就是說，該矩陣表達了鄰近地區的相鄰地區的空間信息。當使用時空數據并假設隨著時間推移產生空間溢出效應時，這種類

17、型的空間權值矩陣將非常有用。在高階鄰近矩陣的設定下，特定地區的初始效應或隨機沖擊將不僅會影響其鄰近地區，而且隨著時間的推移還會影響其鄰近地區的相鄰地區。當然，這種影響是幾何遞減的。可以看出，鄰近空間權值矩陣因其對稱與計算簡單而最為常用，適合于測算地理空間效應的影響。 第19頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間權重矩陣的設置最常用的兩種：另一種是基于觀測的地理距離設置W。設定中主對角線上元素Wii為零，而當兩個空間單元i,j相鄰或距離小于某一標準時，則設定其對應元素Wij；或以其逆距離為權重，即Wij=1/dij。Cliff and Or

18、d(1973, 1981)對這類基于地理位置設定權重矩陣的方法進行一般化，由空間單元之間的共同邊界長度與距離決定權重因子 ，即所謂的“Cliff-Ord權重”，其中bij代表共同邊界長度，dij表示空間距離，通過對參數、的不同選擇構造不同的權重矩陣。這類基于地理的權重設定方式盡管應用廣泛，但并非具有普遍適用性。 第20頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間異質性空間異質性或空間差異性是指地理空間上的區域缺乏均質性，例如存在發達地區和落后地區、中心（核心）和外圍（邊緣）地區等經濟地理結構，從而導致經濟社會發展和創新行為存在較大的空間上的差異

19、性。空間異質性反映了經濟實踐中的空間觀測單元之間經濟行為（如增長或創新）關系的一種普遍存在的不穩定性。對于空間異質性，只要將空間單元的特性考慮進去，大多可以用經典的計量經濟學方法進行估計。但是當空間異質性與空間相關性同時存在時，經典的計量經濟學估計方法不再有效，而且在這種情況下，問題變得異常復雜，區分空間異質性與空間相關性比較困難。第21頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間計量經濟學基礎空間異質性在回歸分析中明確考慮空間異質性主要出于三個原因：一是從某種意義上，異質性背后的結構是空間的，因此在決定異質性的形式時，觀測點的位置極其重要；其次，由于結構是空間

20、的，異質性通常與空間自相關一起出現，這時標準的計量經濟技術不再適用(Anselin and Griffith, 1988)；第三，在一個單一橫截面上，空間自相關和空間異質性在觀測上可能是相同的（Heckman, 1991）。空間異質通過模型回歸系數參數化實現，但設定與樣本數相同的系數顯然在估計上無法實現，因此通常需要根據經濟理論或經驗對系數種類進行分類。 第22頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型測度空間自相關的統計量是一個描述統計量，在回歸分析之前如果發現變量存在空間自相關性（通常分析的是因變量）時，則需要在回歸模型中采取特殊的處理方式。在

21、回歸模型中考慮空間相關性的原因主要有兩點：一是空間因素本身在模型中的重要性，區位和距離往往是經濟研究的重點之一，在經濟地理、區域經濟研究中存在空間外溢、空間擴散等現象；二是截面數據的空間測量誤差，與觀測相關聯的空間單元可能與考慮的經濟現象所對應的空間范疇不一致，而由于這種不一致導致的空間測量誤差將產生空間相關。回歸模型中用于測度空間相關的方式有兩種：空間滯后和空間誤差。前者在模型解釋變量中引入新的解釋變量空間滯后變量，通過空間自相關系數來衡量空間相關的方向和大小；后者則在不改變解釋變量的前提下，在誤差項中考慮空間相關，通過構造帶有誤差項的空間自回歸結構模型，用于估計空間自相關系數。 第23頁，

22、共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間滯后模型在空間滯后模型中，空間相關在回歸模型右邊加以考慮，即在模型中引入空間滯后因子作為解釋變量。因其與時間序列分析中的自回歸類似，所以又稱為空間自回歸模型(Spatial Autoregressive Model，SAR)。Anselin(1988a)給出包含其它解釋變量的混合空間自回歸模型表達式：其中，Y為N1維因變量向量，X為包含K個解釋變量的NK維向量，WY為空間滯后因子，為的維誤差向量；W為NN維空間權重矩陣， 為解釋變量系數，為空間自相關系數。假定誤差服從均值為零，方差為2的獨立同分布()，且與

23、解釋變量不相關。在空間滯后模型中，參數反映了自變量對因變量的影響，空間滯后因變量WY是一內生變量，反映了空間距離對區域行為的作用。 第24頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間滯后模型當空間自相關效應存在時，即0，空間滯后因子與誤差項之間存在相關性：解釋變量與誤差項相關，即出現變量內生性問題，普通最小二乘（OLS）估計將不再適用于模型的估計。 第25頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間滯后模型Anselin(1988)給出了空間滯后模型的極大似然估計方法第26頁，共47頁，2022年，

24、5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間誤差模型在空間誤差模型中，空間相關的存在不影響回歸模型的結構，但此時誤差項則存在著類似于空間滯后模型的結構，模型表達式如下： 其中，為空間自相關系數；為回歸誤差模型的誤差項，假設其服從均值為零，方差為2的獨立同分布。由于SEM模型與時間序列中的序列相關問題類似，也被稱為空間自相關模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。第27頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間誤差模型回歸模型中不存在解釋變量與誤差項的相關問題，因此上面模型的OLS估計量是

25、無偏的，但卻非有效，因為回歸誤差項存在自相關。當 時， 非單位矩陣，主對角線以外存在非零元素，即誤差項各觀測單元之間存在相關性，這導致了OLS估計的非有效性。 第28頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間誤差模型與空間滯后模型的選擇可通過包括兩個拉格朗日乘數（Lagrange Multiplier）形式的LMERR、LMLAG統計量及其穩健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式來實現。Anselin and Florax(1995)提出了如下判別準則：如果在空間依賴性的檢驗中發現LMLAG較之LMERR在統計上更加顯著，且

26、R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著，則可以斷定適合的模型是空間滯后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在統計上更加顯著，且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著，則可以斷定空間誤差模型是恰當的模型。除了擬合優度R2檢驗以外，常用的檢驗準則還有：自然對數似然函數值（log likelihood，LogL）、似然比率（likelihood ratio，LR）、赤池信息準則（akaike information criterion，AIC）、施瓦茨準則（schwartz criterion，SC）。對數似然值越大，AIC和SC值越小，模型擬合效果越好。第29頁，共47頁，2022年，5月2

27、0日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型地理加權回歸模型傳統的OLS只是對參數進行“平均”或“全域”估計，不能反映參數在不同空間的空間非穩定性。當用橫截面數據建立計量經濟學模型時，由于這種數據在空間上表現出復雜性、自相關性和變異性，使得解釋變量對被解釋變量的影響在不同區域之間可能是不同的，假定區域之間的經濟行為在空間上具有異質性的差異可能更加符合現實。對存在異質性的空間個體行為分析，地理加權回歸模型（Geographical Weighted Regression，GWR）是空間異質性問題的有效方法。第30頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明

28、空間截面回歸模型地理加權回歸模型地理加權回歸模型擴展了普通線性回歸模型。在GWR模型中，特定區位的回歸系數不再是利用全部信息獲得的假定常數，而是利用鄰近觀測值的子樣本數據信息進行局域（Local）回歸估計而得，并隨著空間上局域地理位置變化而變化的變數，GWR模型可以表示為：系數j的下標j表示與m1觀測值聯系的待估計參數向量，是關于地理位置(ui,vj)的k+1元函數。GWR可以對每個觀測值估計出k個參數向量的估計值，是第i個區域的隨機誤差，滿足零均值、同方差、相互獨立等球形擾動假定。 第31頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型地理加權回歸模型

29、GWR模型可以表示為在每個區域都有一個對應的估計函數，其對數似然函數可以表示為：式中，為常數， 。由于極大似然法（ML）的解不是唯一的，Hastie and Tibshirani(1993)認為用該方法求解是不恰當的。Tibshirani and Hastie(1987)提出了局域求解法（其原理參見該文獻） 第32頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間回歸模型中的參數解釋由于空間回歸模型研究的是空間個體間復雜的空間依賴關系，因此，模型的參數包含了關于空間個體間關系的大量信息。某個空間個體相關聯的解釋變量的變化將會影響該空間個體自身，這種影響

30、就是傳統的回歸模型所描述的直接效應（direct effect），同時，也會間接影響其他空間個體，產生間接效應（indirect effect）。正如Behrens and Thisse(2007)所言，分析這種間接效應的能力是空間回歸模型作用的一個重要體現。但是，空間回歸模型的參數所包含的信息也增加了對估計結果進行解釋的難度。第33頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間回歸模型中的參數解釋在普通的線性回歸模型中，回歸參數的實際意義非常直觀，只需要將被解釋變量對解釋變量求偏導即可，這一點可由線性回歸模型的線性性以及解釋變量之間的獨立性所保證

31、，對于如下的線性回歸模型：那么有 成立。也就是說，在普通的線性回歸模型中，個體i的信息集只包含與個體i相關的解釋變量信息。 第34頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型空間回歸模型中的參數解釋在包含被解釋變量或是解釋變量的空間滯后項的空間回歸模型中，個體的信息集中除了與個體相關的解釋變量信息外，還包含相鄰地區（觀測個體）的信息，因此對回歸參數的解釋就變得復雜得多，例如如下的Spatial Dubin Model(SDM)： 將其改寫成如下的形式：其中 第35頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間截面回歸模型

32、空間回歸模型中的參數解釋因此有 其中 表示 中的第i,j個元素， 表示中的第i行。因此由上式可得這是由于矩陣的存在所導致的。同時 ，這是因為存在一種“反饋環（feedback loops）”效應，地區i的變化將影響地區j，而地區j又反過來會影響i。根據上面的分析可以看出，矩陣 上主對角線上的元素反應的是地區i的解釋變量的變化對地區i的被解釋變量變化的直接效應，而非主對角線上的元素則體現了其他地區的解釋變量的變化對地區i的被解釋變量變化的間接效應。 第36頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間面板數據模型為何要使用空間面板數據模型？“面板數據領域已擴散到幾乎

33、所有計量經濟學角落”。Arrelano(2003)，“Panel Data Econometrics”的序言Hsiao(1986)和Baltgi(2001)認為面板數據具有多方面的優勢：(1)可獲得更多的樣本觀測數據，模型具有更高的自由度。 (2)有效緩解解釋變量之間共線性和觀測個體之間的變異性問題。截面數據中往往存在個體之間的差異明顯，時序自回歸模型中又往往存在著不同程度的共線性問題。解決前者可通過加權的方式，但加權因子的選擇同樣也成為一個問題；解決后者可能需要依賴于一些約束，諸如在分布滯后模型估計中，Almon的多元滯后模型、Koyck的幾何分布滯后模型等。 (3)面板數據綜合考慮了觀測個

34、體之間的差異和個體內部的動態，提供了研究和控制存在于變量之間的不可觀測效應，或遺失變量或不可觀測變量的效應(Hausman and Taylor, 1981) 。第37頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間面板數據模型為何要使用空間面板數據模型？利用面板數據可以在一定程度上緩解或解決截面數據使用中碰到的一些問題，面板數據計量模型可通過截距項和變量系數的不同設置對樣本在時間和空間上的差異性進行描述，而且在考慮了時間和空間二維數據情況下，樣本容量得到很大程度的增加，在模型估計參數有所增加的情形下，仍然能夠有效地提高自由度。但是，傳統的面板數據模型通常更多地強調

35、差異性的刻畫，如通過截距項的差異性設置描述空間個體的特性，而忽略個體在空間上的相互影響關系，即空間相關性。空間面板數據模型通過因變量或誤差項的空間自回歸項的引入，對個體的空間相關性進行刻畫，這在一定程度上彌補了傳統面板數據模型對現實經濟形為刻畫的不足。 第38頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間面板數據模型空間面板數據模型的類型面板數據模型主要有四類：固定效應模型、隨機效應模型、固定系數模型和隨機系數模型。而其中應用最多的當屬固定效應模型和隨機效應模型。Elhorst(2003)概括了固定效應模型、隨機效應模型、固定系數模型和隨機系數模型，以及空間自相關和空間誤差自相關兩種存在情況，共八類模型，并討論了估計量的漸近性及可供選擇的估計程序等。 第39頁，共47頁，2022年，5月20日，12點35分，星期五廈門大學 鄧明空間面板回歸模型空間固定效應模型與截面的空間回歸模型一樣，基于空間滯后因子不同的設置方式，空間固定效應模型可以有三種形式，空間自回歸固定效應模型(Spatial Fixed Effect Model with Spatial Autoregressive Dependent)、空間誤差自回歸固定效應模型(Spatial Fixed Effect Model with Spatial Autoregressive