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汪文姣著 著

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• 空间回归
• 空间计量经济学
• 地理统计学
• 回归分析
• 空间数据分析
• 模型构建
• 理论研究
• 应用分析
• 扩展研究
• 计量经济学

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出版社： 社会科学文献出版社

ISBN：9787520113618

商品编码：25278082893

出版时间：2017-12-01

作  者:汪文姣 著 定  价:98 出 版 社:社会科学文献出版社 出版日期:2017年12月01日 页  数:177 装  帧:平装 ISBN:9787520113618 ●第1章 引言
●1.1 选题的背景和意义
●1.1.1 研究背景
●1.1.2 选题意义
●1.2 结构安排与主要内容
●1.3 主要方法和研究工具
●1.4 主要创新点
●第2章 空间结构和空间权重矩阵
●2.1 空间自相关和空间异质性
●2.1.1 空间相关
●2.1.2 空间统计指标
●2.2 空间权重矩阵
●2.2.1 预设的空间权重矩阵
●2.2.2 空间权重矩阵的自动适配选择
●2.3 本章小结
●第3章 洼续因变量空间回归模型
●3.1 连续因变量空间回归模型的形式和统计推断
●3.1.1 空间回归模型的一般框架
●3.1.2 空间计量经济学的估计方法、检验及推断
●3.2 空间计量模型的新扩展概述
●部分目录

内容简介

本书系统总结和归纳了空间计量经济学的基本理论以及主要的应用领域，重点对空间结构的检验以及空间关系的衡量进行了综述，并且对连续因变量和受限因变量的空间回归模型分布进行了阐述。随后，本书运用空间计量经济学的方法分析了我国外商直接投资的时空分布以及空间结构的稳定性。创新性的运用了wu-hausman统计检验方法从实证角度对我国FDI的空间格局进行了验证。发现我国的外资主要分布在环渤海经济圈、泛长三角地区和泛珠三角地区三个核心地带。空间误差修正模型和地理加权模型分析结果指出我国FDI存在初步投资、快速发展调整和稳定发展三个阶段，地理优势对东中部影响较大，但随时间逐步减弱；政策因素的影响力也在逐年降低，但是对中西部影响较为显著；而综合经济因素则在外资发展的第二和第三时期影响巨大，是改革开放以来我国外资空间格局演变的重要推动力。本书进一步探讨了三大外资聚集圈的中心收敛趋势和空间外溢性强度。很后，临界工等 汪文姣 著 汪文姣，1987年生，湖南衡山人。对外经济贸易大学经济学博士，美国普渡大学联合培养博士，广州大学广州发展研究院城乡发展研究所所长，助理研究员。主要研究领域：区域空问结构、自贸区互动机制和粤港澳大湾区发展等。在《靠前贸易问题》《靠前商务》《华东经济管理》等期刊上发表学术论文多篇，主持和参与多项省部级课题研究。

空间回归模型的理论、应用与扩展 引言： 在当今大数据时代，空间数据已成为一种普遍存在且日益重要的信息资源。从城市规划、环境保护到流行病学研究，再到经济学分析，我们无时无刻不在与具有地理位置属性的数据打交道。然而，传统的统计模型往往忽略了数据点之间的空间相互作用和依赖关系，从而可能导致分析结果的偏差和误导。空间回归模型应运而生，它巧妙地将地理空间的概念融入统计建模之中，为理解和预测空间现象提供了强大的工具。 本书《空间回归模型的理论应用与扩展》旨在为读者提供一个全面而深入的空间回归模型学习之旅。我们不仅会探讨这些模型背后的核心理论，还将展示它们在现实世界中的丰富应用，并展望其未来的发展方向。无论您是统计学、地理学、经济学、社会学、环境科学还是其他相关领域的学生、研究人员或实践者，本书都将是您探索空间奥秘、提升分析能力的宝贵资源。 第一部分：空间回归模型的理论基础 在深入研究各种空间回归模型之前，理解其背后的基本概念至关重要。本部分将为您奠定坚实的理论基础。 空间自相关（Spatial Autocorrelation）： 这是空间分析的核心概念之一，指的是地理位置相近的区域或对象，其属性值也更倾向于相似（正空间自相关）或不相似（负空间自相关）。我们将详细阐述全局空间自相关（如Moran's I，Geary's C）和局部空间自相关（如LISA指数）的计算方法、统计检验以及它们在解释空间模式中的作用。理解空间自相关有助于我们识别数据中的聚集或离散模式，并为选择合适的空间模型提供依据。 空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix）： 空间权重矩阵是量化空间邻近关系的关键工具。我们将探讨不同类型的空间权重矩阵，包括基于距离（如倒数距离、反平方距离、截断距离）和基于邻接（如 Rook、Queen）的构建方法。此外，还将讨论如何选择合适的空间邻近标准（如K近邻、固定距离阈值），以及权重矩阵的标准化处理。这些矩阵将为后续模型中的空间滞后和空间误差项提供数学上的支持。 空间异质性（Spatial Heterogeneity）： 与空间同质性（即模型参数在整个空间域内恒定）不同，空间异质性是指模型参数在空间上可能随位置而变化。我们将介绍如何检测和处理空间异质性，例如通过地理加权回归（GWR）等局部化模型。理解空间异质性对于捕捉局部化的空间关系和提高模型的解释力至关重要。 空间回归模型的基本框架： 在此基础上，我们将介绍空间回归模型的一般形式。这通常可以表示为： $y = Xeta + epsilon$ 其中 $y$ 是因变量，$X$ 是自变量矩阵，$eta$ 是回归系数，而 $epsilon$ 是误差项。空间回归模型的关键在于如何处理误差项 $epsilon$ 或自变量 $X$ 中的空间依赖性。我们将详细解析滞后模型（Lagged Models）和误差模型（Error Models）的结构。 第二部分：经典空间回归模型 本部分将详细介绍几种最常用且基础的空间回归模型，并阐述它们的数学形式、参数估计方法和解释。 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）： SLM假设因变量的空间依赖性体现在其邻近区域的因变量值的影响上。其模型形式通常为： $y = ho Wy + Xeta + epsilon$ 其中 $ ho$ 是空间滞后系数，衡量邻近区域因变量对本区域因变量的影响强度；$W$ 是空间权重矩阵。我们将讨论最大似然估计（MLE）和广义矩估计（GMM）等参数估计方法，并讲解如何解释 $ ho$ 和 $eta$ 系数。 空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： SEM假设空间依赖性体现在模型误差项中，即误差项在空间上存在自相关。其模型形式通常为： $y = Xeta + lambda Wy + epsilon$ 其中 $lambda$ 是空间误差自相关系数，衡量邻近区域误差项对本区域误差项的影响强度。我们将分析SEM的估计方法，并讨论如何区分SLM和SEM，以及它们在解释不同类型空间依赖性时的适用性。 空间 Durbin 模型（Spatial Durbin Model, SDM）： SDM结合了SLM和SEM的特点，并且还可以包含空间滞后自变量。其模型形式为： $y = ho Wy + Xeta + WX heta + epsilon$ 其中 $ heta$ 是空间滞后自变量的系数。SDM能够更全面地捕捉空间溢出效应，但其估计和解释也更为复杂。我们将探讨SDM的参数估计和解释，特别是其对总效应（Total Effect）、直接效应（Direct Effect）和间接效应（Indirect Effect）的分解。 空间 Durbin 误差模型（Spatial Durbin Error Model, SDEM）： SDEM在SDM的基础上进一步引入了空间误差项，提供了更灵活的模型结构。 第三部分：高级空间回归模型与扩展 随着研究需求的不断深入，空间回归模型也在不断发展和扩展，以应对更复杂的数据特征和分析任务。 地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）： GWR是一种非参数的局部回归方法，它允许模型的回归系数在空间上发生变化。GWR通过在局部区域内对数据进行加权回归，从而捕捉局部化的空间关系。我们将详细介绍GWR的模型构建、核函数选择（如高斯核、Epanechnikov核）、带宽选择（如固定带宽、自适应带宽）以及结果的解释，并分析其在识别空间异质性方面的优势。 贝叶斯空间回归模型（Bayesian Spatial Regression Models）： 贝叶斯方法为空间回归模型提供了一种强大的替代框架。与频率派估计不同，贝叶斯方法允许纳入先验信息，并提供后验分布，从而可以进行更全面的不确定性分析。我们将介绍基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的贝叶斯空间回归模型估计，并讨论其在处理小样本、复杂模型结构以及进行模型比较时的优势。 面板空间回归模型（Panel Spatial Regression Models）： 在涉及时间和空间两个维度的数据时，需要使用面板空间回归模型。这些模型可以同时考虑个体效应、时间效应以及空间依赖性。我们将介绍包含固定效应和随机效应的面板空间模型，以及如何处理面板数据中的空间滞后和空间误差。 多尺度空间回归模型（Multiscale Spatial Regression Models）： 考虑到不同空间尺度的影响可能不同，多尺度空间回归模型旨在捕捉这种多尺度效应。例如，Scale-Aware GWR等模型可以识别在不同尺度下具有不同影响力的空间过程。 空间异方差模型（Spatial Heteroskedasticity Models）： 传统的空间回归模型通常假设误差方差在空间上是恒定的。然而，在许多实际应用中，误差方差可能在空间上存在异质性。我们将介绍如何识别和建模空间异方差，以及相应的估计方法。 第四部分：空间回归模型的应用案例 理论的生命力在于实践。本部分将通过一系列具体的应用案例，展示空间回归模型在不同领域的强大威力。 城市规划与房地产： 分析房价的空间分布模式，识别影响房价的空间因素，预测城市扩张的趋势，评估土地利用政策的空间效应。例如，利用空间滞后模型分析城市中心区对周边房价的影响，或利用GWR分析不同地理位置的交通便利性对房价的局部化影响。 环境保护与资源管理： 研究污染物的空间扩散规律，评估环境政策的空间溢出效应，分析自然资源的分布与影响因素。例如，分析工业排放的空间自相关性，评估环境保护政策在相邻区域产生的间接效应。 公共卫生与流行病学： 追踪疾病的空间传播模式，识别疾病流行的风险因素，评估公共卫生干预措施的空间有效性。例如，利用空间误差模型分析传染病的地理传播路径，或利用面板空间模型分析不同地区医疗资源配置对疾病发生率的长期影响。 经济学与区域发展： 分析经济活动的空间聚集与扩散，识别区域经济增长的驱动因素，评估区域发展政策的空间效益。例如，分析产业集聚的空间模式，研究邻近地区的经济发展对本地区经济增长的影响。 社会学与犯罪学： 研究社会现象的空间分布，分析犯罪的空间聚集性，评估社会政策的空间影响。例如，分析犯罪率的空间自相关性，识别影响犯罪率的社区特征的空间差异。 第五部分：模型选择、评估与实践 选择合适的空间回归模型并对其进行准确评估是进行有效分析的关键。 模型选择的原则与方法： 我们将讨论在面对复杂空间数据时，如何根据研究问题、数据特征以及理论假设来选择最合适的模型。介绍信息准则（如AIC, BIC）在模型比较中的作用，以及基于模型拟合优度和解释力的选择策略。 模型诊断与评估： 介绍如何对空间回归模型进行诊断，例如检查残差的空间自相关性、模型假设的满足程度等。讨论R²、调整R²等统计指标的局限性，以及在空间模型中的适用性。 软件实现与计算： 介绍常用的空间统计软件（如R中的spdep, sf, spgwr等包，Stata中的spreg命令，Python中的pysal库等），并提供实际操作指导，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 对模型结果的解释与解读： 强调在空间回归模型中，对系数的解释需要考虑空间依赖性和空间溢出效应。特别是在SDM模型中，需要区分总效应、直接效应和间接效应。 结语： 空间回归模型是一个充满活力且不断发展的领域。随着计算能力的提升和新理论的不断涌现，其应用范围和深度必将持续拓展。本书《空间回归模型的理论应用与扩展》致力于为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，帮助您掌握空间分析的精髓，驾驭复杂空间数据，并在您的研究领域中取得突破。我们期待本书能成为您在探索空间世界道路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常独特，它带着一种古典的学术气息，每一句话都像是经过千锤百炼的。我发现它在阐述复杂概念时，非常善于使用类比和历史回顾的方法，这使得原本枯燥的数学推导变得相对生动起来。比如，在讨论时间依赖性如何影响参数估计的无偏性时，作者引入了早期计量经济学大师的一些经典论述，一下子拉近了与读者的距离。这本书的价值不仅仅在于它提供了新的工具，更在于它塑造了一种严谨的科研心态——即对每一个微小假设都要保持警惕。我正在尝试将书中学到的关于“结构性断点”的检测方法应用到我的供应链稳定性研究中，相信能发现过去被忽略的长期影响因素。这本书的论述深度足以支撑起一个全新的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度远超我的预期，它简直就是一本面向高级研究人员的“武功秘籍”。我尤其欣赏作者对于模型选择和模型检验的哲学思考。在信息爆炸的时代，如何区分“拟合优度”与“模型有效性”常常是研究者面临的难题。这本书并没有直接给出现成的答案，而是通过大量的对比分析，引导读者形成自己的判断标准。例如，它探讨了贝叶斯方法在处理先验信息不确定性时的优势，与经典频率学派方法在处理大规模样本时的稳健性之间的权衡，这部分讨论极其精彩。对我来说，最宝贵的是它对模型“可解释性”的坚持，即使在追求高预测精度的背景下，作者依然强调了模型结构透明度的重要性，这体现了作者深厚的学术良知和对科学精神的尊重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调和抽象的几何图形，让人忍不住想一探究竟。我抱着极大的期待翻开第一页，希望能在这本书中找到一些关于复杂系统建模的全新视角。我一直对时间序列分析的非线性趋势很感兴趣，特别是那些涉及多层嵌套结构的现象。这本书似乎在这方面做了深入的探讨，光是目录中“高维数据流的动态建模”这一章的标题，就让我感到振奋。我特别关注作者如何处理那些在传统线性模型下难以解释的异常值和突变点，期待能从中学习到一些实用的数据驱动型解决方案。这本书的理论推导部分看起来相当扎实，从基础的概率分布假设到复杂的统计推断，每一步都显得逻辑严密，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。我希望它不仅仅是罗列公式，而是能结合大量的实际案例，比如金融市场的波动性预测或者气候变化的数据模拟，这样才能真正体现其学术价值和应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的阅读体验算不上轻松，它要求读者具备一定的数理基础，但所有的投入都是值得的。它的价值体现在细节的丰富性和逻辑的无懈可击上。我特别喜欢它在讨论模型扩展性时所展现出的前瞻性视野，作者并没有将所有讨论局限在已有的成熟理论内，而是勇敢地指出了当前领域内尚未解决的难题，并提出了几种极具潜力的研究方向。这对我这种处于研究前沿的人来说，提供了极佳的“导航图”。如果说有什么遗憾，可能就是某些涉及到高阶张量运算的部分，如果能配上图形化的说明，对于理解空间相互作用的复杂性会更有帮助。总而言之，这是一本能够显著提升研究者内功的工具书，它教会我如何更深层次地思考数据背后的结构性规律。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书，我最深的感受是作者在构建理论框架时那种近乎偏执的严谨性。它不像某些流行读物那样追求快速上手和肤浅的结论，而是扎扎实实地建立起一套完整的分析体系。书中对各种潜在假设条件的讨论非常详尽，这使得读者在应用任何模型时，都能清楚地知道其适用边界在哪里，这在学术研究中至关重要。我个人对处理面板数据中的异质性问题颇有研究，这本书对不同尺度效应的解耦方法论描述得非常细致，尤其是对那些涉及空间相关性的修正项，看得出作者在这上面下了苦功。我甚至在想，如果能搭配一些配套的编程代码示例就更完美了，虽然光靠文字和公式已经足够构建起清晰的思维导图，但实际操作总能加深理解。这本书更像是一份需要反复研读的参考手册，而不是一次性读完的消遣读物。