空间计量经济学发端于空间相互作用理论及 其进展,沿着模型和数据驱动两条路线发展。
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从模型驱动看,理论经济学的兴趣越来越从彼此独 立的决策主体模型转向明确解释系统中不同主体(参 数或效用)相互作用的模型。即分析个体之间的“直 接”相互作用以及单个个体的相互作用是如何导致 集体行为和总体模式。 从数据驱动看,计量经济学的热点由时间序列数据 转向空间数据。空间数据之间并非完全独立,而是 存在着某种空间联系和关联性,但是经典的计量经 济学分析方法的基本出发点是样本独立假设。因此 无法直接用经典计量分析方法揭示与地理位置相关 的空间数据关联和依赖性。
C [ y i,o y j] v E [ y iy j] E [ y i] E [ y j] 0i j
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一般而言,空间相关性来源于以下几个方面:
(1)观测数据地理位置接近(geographical proximity)
(2)截面上个体间互相竞争(competition)和合作: (3)模仿行为(copy cat):在一群体中,个体会重复或 模仿一个或几个特定个体的行为。
真实空间相关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。
干扰空间依赖性可能来源于测量问题,
Y I Y A Y B ,Y II Y C ( 1 ) Y B
当 0 时,cov(YI,YII)0
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空间异质性
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空间相关性是指第 个i 空间观测单元的观测变量
与其y 他n i 各地观测变量之间存在着函数关系
f
y i f( y 1 ,,y i 1 ,y i 1 ,f ,y n ) i,i 1 ,,n
空间自相关通常是空间相关性的核心内容,是用来 测试空间某点的观测值是否与其相邻点的值存在相 关性的一种分析方法。可用来表示属性值相似性与 位置相似性的一致程度