空间计量经济学分析精编版

第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。

也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。

对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。

（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。

因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。

然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。

例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。

另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。

或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。

（三）鉴于潜在的混杂因素- 其中一些是第（ii）上市- 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。

在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。

1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。

一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。

企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。

也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。

此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。

（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。

所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。

管理者的素质也有效果。

（iv）无，除非训练量是随机分配。

许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。

大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1*名：**指导教师：***交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。

具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。

二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。

三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。

表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。

空间计量经济学模型空间相关性是指 (),i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为()(),1i j j i i y f y x i j βε=++≠其中，()f为线性函数，(1)式的具体形式为()()2,0,2i ij j i i ii jy a y x N βεεδ≠=++∑如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式()()21,0,,1,2...3ni ij j i ii y W y N i nρεεδ==+=∑式中1nijj i Wy =∑为空间滞后算子，ij W 为维空间权重矩阵n n W ⨯中的元素，ρ为待估的空间自相关系数。

0ρ≠，存在空间效应 (3)式的矩阵形式为()()21,0,4u n y Wy N I ρεδ⨯=(4)式称为一阶空间自回归模型，记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时，形式如下()()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++(5)式称为空间自回归模型，记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有()()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ⨯=+=（6）式成为空间误差模型，记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有()()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ⨯=++=+（7）式称为一般空间模型，记为SAC 模型当0X =且20W =时，SAC →FAR ；当20W =时，SAC →SAR当10W =时，SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时，则有()()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεεδ=+++（8）式成为空间杜宾模型，记为SDM 模型面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗含因变量空间滞后的模型为()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型2,,()0,()T t t t t t t t t t NY X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+==(10)(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)其中()1,,1T T ι'= , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.空间计量经济学：既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ，也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ，还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ= a) 地理空间权重 b) 经济空间权重c) 基于距离的（阀值法、K 最近点法） 注：划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵，以0-1空间权重矩阵为例550111010011100101110101010A ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1y 与234,,y y y 相关。

“空间计量经济分析”文件汇编目录一、专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析二、经济增长中地理要素作用的空间计量经济分析三、中国制度变迁与区域经济增长的空间计量经济分析四、华北地区城市大气环境质量影响因素的空间计量经济分析——基于自然地理要素的拓展五、中国省域经济增长趋同的空间计量经济分析六、中国区域碳排放强度及其影响因素的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长关联机制的空间计量经济分析专利创新与区域经济增长之间的关联机制一直是经济学研究的重要领域。

近年来，随着科技的发展和创新的推进，专利申请和批准数量在全球范围内急剧增加。

这一现象引发了学术界对于专利与创新驱动的区域经济增长关系的更深层次理解。

本文利用空间计量经济学方法，对专利创新与区域经济增长的关联机制进行深入分析。

专利创新与区域经济增长之间的关系是复杂的。

一方面，专利创新可以推动技术进步，提高生产效率，从而带动经济增长。

另一方面，区域经济的增长也会促进专利创新的产生，因为稳定的经济环境为科研投入提供了必要的支持。

区域的科技水平、教育资源、产业结构等因素也会影响专利创新与区域经济增长的相互关系。

空间计量经济学是研究经济现象空间分布规律及其与地理位置关系的学科。

本文运用空间计量经济学方法，研究专利创新与区域经济增长的关联机制。

（1）空间自相关：通过莫兰指数（Moran's Index）等空间计量工具，检验各区域的经济增长和专利创新是否存在空间自相关。

空间自相关意味着，一个区域的经济增长或专利创新水平不仅受自身条件的影响，还受到相邻区域的影响。

（2）空间溢出效应：通过建立空间计量模型，例如空间滞后模型（Spatial Lag Model）和空间误差模型（Spatial Error Model），分析专利创新对经济增长的空间溢出效应，即一个区域的专利创新对相邻区域的经济增长有何影响。

（3）影响因素分析：在考虑空间溢出效应的基础上，进一步分析影响专利创新与经济增长关联机制的主要因素，如政策支持、技术转移、产业结构等。

空间计量经济学分析空间依赖、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）。

* 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SpatialInteraction，Spatial Effects）：Spatial Dependence and Spatial Autocorrelation）。

* 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）。

* 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。

空间面板数据计量经济分析随着全球化和城市化进程的不断加快，尤其是在经济发达地区，城市的空间面板数据分析在近年来日益受到关注。

空间面板数据计量经济分析是一种结合了空间自相关和面板数据的统计分析方法，可以有效地探究城市经济发展中的空间外溢效应和异质性问题。

本文将对空间面板数据计量经济分析进行深入探讨。

首先，我们需要了解什么是空间面板数据。

空间面板数据是一种具有时空特征的经济数据，包括时间序列和横截面两个维度。

在一个地理区域内，我们可以观察到多个地点的经济数据，并在多个时间点进行观察。

这种数据结构使得我们可以同时考虑时间和空间相关性。

在空间面板数据计量经济分析中，我们主要关注两个问题：空间外溢效应和城市间异质性。

空间外溢效应是指一个地区的经济活动影响到周围地区的现象。

例如，当一个城市的经济增长对周边城市产生积极影响时，我们可以说存在正的空间外溢效应。

相反，如果一个城市的经济衰退对周边城市产生不利影响，则存在负的空间外溢效应。

空间面板数据计量经济分析通过考虑空间的相互作用，可以更准确地估计这种外溢效应。

另一个重要的问题是城市间的异质性。

不同城市之间的经济发展水平和增长速度可能存在差异。

在传统的面板数据模型中，常常假设城市间的异质性是独立同分布的，即各个城市之间的差异是随机的。

然而，在空间面板数据分析中，我们可以通过考虑城市之间的空间依赖性，更加准确地估计城市间的异质性。

在进行空间面板数据计量经济分析时，我们通常会采用一些经典的模型，例如空间Durbin模型、空间误差模型和空间拉格朗日模型等。

这些模型都基于空间自相关的理论，通过考虑不同城市之间的空间依赖关系，尝试解释城市经济活动的空间分布和相互作用。

在实际应用中，空间面板数据计量经济分析可以应用于多个领域。

例如，我们可以使用这种方法来研究城市间的经济差距，分析城市间的产业转移和资源配置效应。

此外，空间面板数据计量经济分析还可以应用于土地利用规划、交通规划和环境政策等领域，帮助决策者更好地理解城市的空间发展特征。

采用空间计量经济学分析云南西部经济增长主因一、引言在西部大开发战略背景下，继云南省提出建立滇中经济圈后，为协调区域发展，开始日益重视滇西地区开发与发展。

滇西地区由于资源环境承载力较强，集聚经济和人口条件较好，许多学者认为应构建滇西经济圈，缩小滇西与云南省其他区域的差距，实现云南省的经济社会跨越式发展。

在经济相对落后的内陆地区，不管是从理论上还是从实践上，经济圈的发展模式已经不断获得认可。

本研究将致力于从实证分析中探讨特殊省情下的经济圈经济增长的要素，为各级政府制定及变迁经济增长政策理清思路。

目前对滇西经济圈发展的研究比较少，《大理滇西中心城市总体规划》（ 2009）关注的是滇西中心城市城市的建设.陈辞（ 2010）从系统动力模型角度提出滇西 1 +8 经济圈发展的基本框架，经济发展的根源及障碍.杨江涛（ 2011）认为只有不断地扩张大理城市区域和延伸产业布局，通过 1 + 6 城市圈的建设，促进大理乃至整个滇西经济社会的发展.王云强（ 2012）分析了滇西经济发展的现状，人均 GDP 处于整个云南省的最末层次，生产力跨越式的发展是滇西区域经济发展的必然道路.李晓冰（ 2012）分析了中国面向西南开放的桥头堡建设中，云南跨越发展的有利因素和问题，提出工业化、城镇化、效能型政府机制的建设措施.张伟、孟庆红、马金书、罗宏翔（ 2009）等分别对滇西经济圈的区域定位、产业集聚等进行了一定的研究.本文中所提及的滇西经济圈，包括保山、丽江、临沧、大理、德宏、怒江、迪庆七个行政州市。

由于现有的研究成果大部分只是停留在口号或是理论宣传之类，滇西经济圈发展有多么重要等，成果的务虚性的迹象还很明显，很多研究却很少谈及地区的经济增长应该如何进行，从哪些方面进行，如何操作等。

因此本文借助空间计量的方法，对各主要因素对滇西经济圈经济增长的影响进行了实证研究。

二、样本数据与指标选取（一）样本数据本文采用的空间样本数据涉及大理，丽江、迪庆、怒江、保山、德宏、临沧七个行政州市。