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引言：区域空间经济学是一门新兴的边缘科学,近几十年内区域空间计量模型在国外社会科学的很多领域,尤其以空间计量经济学的发展而著称.本文梳理了空间计量经济学的产生发展以及其概念,国内外的文献研究,对其内容和方法作了一定的整合,并且分析了空间计量经济学的不足以及未来发展方向,希望能应用于具体的地区实证研究.

关键词：区域空间经济学；空间计量经济学；空间自相关

区域空间经济学是一门新兴的边缘科学,如今随着空间计量模型的广泛运用,尤其在应用经济学方面的应用十分广泛.但是,国内的文献检索中发现国内学者对于空间计量模型的研究仍然是比较薄弱.随着空间计量分析方法和计量工具的快速发展,越来越多的经济地理学者和区域经济学者开始将注意力放到宏观尺度的空间集聚现象研究上,他们为了给区域经济的增长以及空间集聚产生的效应做出相对合理且详尽的分析,借助了空间计量方法以及一定的空间数据分析方法,并且在此过程中构建了空间结构模型的构建,分析集聚产生的机制以及经济成效,并将此应用于具体地区的实证研究.

一、空间计量经济学的产生和主要概念

空间计量经济学作为一个确定的研究领域出现时在20世纪70年代早期,是为了满足区域计量经济学中处理区域经济数据的需要而出现的.1974年的荷兰统计协会年会上,J.Pealinck在其对大会的演讲中第一次提出了"空间计量经济学"的概念.

Paelinck和Klaassen（1979）没有定义空间计量经济学本身,而是初步确定了五个重要原则,用来指导空间经济计量模型.这五个规则包括：（一）空间相互依存的作用；（二）空间关系的不对称性；（三）位于其他空间解释性因素的重要性；（四）分化事后和事前互动；（五）明确建模空间模型中的空间模拟.

有趣的是,这些规则强调一个现实的表达空间直观变量在计量模型规范中的重要性,如潜在措施,距离衰退功能和空间的安排.他们同时指出,空间系列和时间系列的根本区别是由于空间相互作用相对于时间序列的反馈.

空间计量经济学系统研究后得出的结论由Anselin（1988a）提出：对总的空间统计分析特殊性所造成的空间科学模型进行处理.换句话说,空间计量经济学研究,明确考虑空间的影响,包括空间自相关,空间滞后和空间不均匀误差的方法.Anselin在定义中提到的将区域,位置和空间的相互合成作用,及对他们的估计参考地理数据模型,数据可能来自空间中௚

关于计量经济学相关论文例文0;一个点,也可能是从一个区域.

二、空间计量经济学研究的国内外发展状况

(一)国外研究状况

国外学者运用空间数据分析方法和空间计量经济方法在分析区域经济增长的方面已经做了不少的工作.如Rey等（1999）首次运用空间数据分析方法研究美国各州1929～1994年人均收入的收敛性,通过Moran'sI指数测试验证了证明空间相关性在统计上非显著性,并根据LM检验选择了空间误差模型进行了深入分析和结果比较.Baumont等（2003）运用空间数据分析方法辨识1980～1995年欧共体的空间俱乐部,发现南北两区分属于不同的俱乐部,并选择空间误差模型对南方和北方的俱乐部空间趋同性做了研究.

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(二)国内研究状况

国内已经出现了许多研究空间区域经济增长的实证研究成果,研究对象很多都延伸到了县级单位,但是研究方法和实证检验仍有待进一步的充实和丰富.纯粹从理论层面来讲,大多数研究人员在解释研究成果时,对于省级尺度的研究成果更具有说服力,但是由于数据规模较大,而导致选择的参考意义和现实意义不强.吴玉鸣（2000）在分析时运用到了空间计量经济模型,对中国的31个省市进行了集聚增长因素的分析；陈晓玲等（2006）采用了我国1978～2004年30个省、自治区和直辖市的省级数据,考察了改革开放之后我国地区经济增长的空间相关联性.一些学者在引鉴国外研究时,保持了相对谨慎的态度,以地市或县域为基本分析单元,尽管总体上这类研究较少,但研究者开始关注县域尺度的研究,一些研究结论的解释的参考性和实践意义得到加强.如李小建等（2006）以县域为基本空间单元,以人均GDP为衡量指标,分析河南省经济空间结构演变过程.

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三、空间计量经济学研究的主要内容

空间计量经济学主要包含的内容包括：主要包含了的空间相关为主的,辅之以空间差异性,涉及空间相邻,空间相邻矩阵等概念.

空间相关

对于空间的相关性,空间自相关常常是其核心内容,空间自相关（spatialautocorrelation）是指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性.

空间自相关的计算方法有许多种,但是为人常知的并且为学者所常用的方法有：Moran'sI、Joincount、Getis、Geary'sC等.然而,这些方法都有其功能,但是在其范围和局限性方面,当然也有自己的优点和缺点.在一般情况下,该方法的功能可以大致分为两类：一类为全域型,另一种是区域模型.

全域型是为了确定是否存在这种现象在空间聚集行为,但它并不表明到底在哪些领域聚集.如果全域型不同的间距（空间滞后）顺序排列的空间自相关统计时,可以进一步作出空间自相关系数图,这种现象表明在空间分析上是否是一个层次的分布.根据Anselin（1995年）提出的LISA（本地空间关联指标）方法声明,区域聚集能推断（空间热点）范围的方法主要有两个：首先,通过显着性检验方法,表征收集空间单元相对整体研究范围,如果检测值是大的,表明空间自相关是显著的,也就是说,这是这一现象的空间聚集的领域,如：G系数和Ord（1992）开发的G系数的统计方法；其次,它度量空间单元对整个的研究空间自相关的影响程度,影响范围往往是一个大面积的"特殊情况"（离群值）,这意味着这些"特殊情况"点往往是一个聚集点的空间现象,如：Anselin的莫兰散点图.（二）空间差异性

空间差异性是空间相关的目标缺乏均匀性的区域,如发达地区和落后的区域,中央区域和外围区域等.例如,中国的中部和西部地区,中国沿海地区相对其经济有一个非常大的区别.空间差异的研究中,只要空间单元的特性考虑,大部分都可以使用经典计量经济学的方法来解决.然而,当存在交叉的空间差异和空间相关性存在,则经典的计量方法不再适用.

本文研究空间模型的主要区别有以下两种：E.Casetti（1972）提出了空间扩展模型和回归分析模型参数漂移.空间差异主要体现在模型中参数的空间相对位置的变化,空间单元的位置信息作为辅助变量.