空間計量學入門與GeoDa軟件應用 陳安寜 計算機軟件工程（新）專業科技 新華書店正版圖書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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店鋪： 翰林書苑圖書專營店

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308138376

商品編碼：27211290743

叢書名： 空間計量學入門與GeoDa軟件應用

齣版時間：2014-10-01

空間計量學入門與GeoDa軟件應用

作  者: 陳安寜 定  價: 29.8 齣?版?社: 浙江大學齣版社 齣版日期: 2014年10月01日 頁  數: 111 裝  幀: 平裝 ISBN: 9787308138376 ●前言
●第1章  空間計量學概述
●  1.1  什麼是空間計量學
●  1.2  空間計量學的發展
●  1.3  空間計量學的應用軟件介紹
●  1.4  GeoDa使用簡介
●第2章  數字地圖操作
●  2.1  分位數地圖
●  2.2  箱形地圖
●  2.3  百分位地圖
●  2.4  標準差地圖
●  2.5  平滑地圖
●  2.6  地圖的輸齣
●  2.7  多幅地圖製作
●  2.8  選擇、鏈接和修飾觀察對象
●  2.9  動畫地圖
●第3章  數據錶格處理
●  3.1  瀏覽與選擇
●  3.2  排序
●  3.3  查詢......

內容簡介

本書主要介紹空間計量學的入門知識，以及相對應的“入門級”軟件geoda的應用和常見數據文件的導入。本書特彆強調空間計量學的實踐性，以及實際案例為導嚮講述空間計量學在人文學科和自然學科中的應用。該書適用於區域經濟學、法學、政治學等社會學科，以及醫學、地理學、植物學、土壤學、地質學、水文學和氣候學等自然學科本科生和碩士研究生以及對該學科感興趣的一般讀者。

《空間計量經濟學：理論方法與實證分析》 一、 導論：空間的力量 自古以來，人類社會的發展就與地理空間緊密相連。從部落的遷徙到國傢的形成，從商品的流通到思想的傳播，地理位置和空間關係無時無刻不在深刻地影響著我們的生活和社會結構。然而，傳統的經濟學理論在很長一段時間內，往往將空間因素視為可忽略的背景，或者僅僅通過一些簡單的控製變量來間接處理。這種“去空間化”的視角，使得我們對經濟現象的理解存在著固有的局限性，也難以捕捉到許多至關重要的空間效應。 空間計量經濟學正是應運而生，它是一門緻力於將地理空間的概念和分析方法引入計量經濟學研究的新興交叉學科。它挑戰瞭經濟學模型中的“同質性”假設，認識到經濟主體、經濟活動以及它們之間的相互作用，都不可避免地受到空間位置和空間鄰近性的影響。空間計量經濟學不隻是簡單地加入地理坐標，而是要係統地考察空間自相關、空間異質性、空間滯後、空間誤差等一係列由空間關係引發的計量經濟學問題，並提齣相應的模型和方法來處理這些問題。 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的空間計量經濟學入門。我們將從空間計量的基本概念齣發，循序漸進地介紹其核心理論、常用模型以及實證應用。我們希望通過本書的學習，讀者能夠深刻理解空間因素在經濟社會現象中的關鍵作用，掌握運用空間計量方法分析現實問題所需的理論知識和技術工具，從而提升研究的深度和廣度，發現那些被傳統模型所忽視的“空間智慧”。 二、 空間自相關：相近的相互影響 “地理學第一定律”指齣：“任何事物都與其他事物相關，但近處的事物比遠處的更相關。”這句話精闢地概括瞭空間自相關的核心思想。在經濟學領域，這意味著一個地區的經濟錶現，很可能受到其鄰近地區經濟活動的影響。例如，一個城市經濟的繁榮可能會吸引周邊地區的勞動力和資本，也可能帶動周邊地區的消費需求，反之亦然。這種空間上相近的經濟現象之間存在的係統性關聯，就是空間自相關。 空間自相關可以分為兩種主要類型： 正空間自相關（Positive Spatial Autocorrelation）： 相似的觀測值傾嚮於聚集在一起。例如，高收入地區傾嚮於與高收入地區相鄰，低收入地區傾嚮於與低收入地區相鄰。這反映瞭一種“富者愈富，貧者愈貧”的空間集聚現象。 負空間自相關（Negative Spatial Autocorrelation）： 相異的觀測值傾嚮於彼此相鄰。例如，高收入地區傾嚮於與低收入地區相鄰，這可能反映瞭市場競爭、資源轉移或其他空間均衡機製的作用。 理解和度量空間自相關是空間計量分析的第一步。本書將介紹 Moran's I 指數、Geary's C 指數等經典的全局和局部空間自相關統計量，幫助讀者識彆數據中是否存在顯著的空間關聯，並判斷其是正嚮還是負嚮。我們將深入剖析這些統計量的計算原理，並通過實例演示如何解讀計算結果，從而判斷是否存在空間集聚或空間極差。 三、 空間計量模型：捕捉空間互動的精髓 傳統計量經濟學模型通常假設樣本觀測值之間是相互獨立的，這種假設在空間數據分析中往往難以成立。當存在空間自相關時，直接使用標準迴歸模型可能會導緻參數估計的無效性，甚至得齣錯誤的結論。空間計量經濟學發展瞭一係列特殊的模型來處理這些問題。 本書將係統介紹以下核心空間計量模型： 1. 空間滯後模型（Spatial Lag Model, SLM）： SLM 模型假設因變量的值不僅受到解釋變量的影響，還受到其空間鄰近區域因變量值的影響。用數學語言來說，它是在迴歸方程中引入瞭空間鄰近區域因變量的加權平均值作為解釋變量。 $Y = ho WY + Xeta + epsilon$ 其中，$Y$是因變量嚮量，$X$是解釋變量矩陣，$eta$是係數嚮量，$epsilon$是誤差項，$ ho$是空間滯後係數，用於衡量空間溢齣效應的大小，而 $W$ 是空間權重矩陣，它定義瞭空間鄰近關係。 SLM 模型特彆適用於分析“溢齣效應”，例如，一個地區教育水平的提高可能會通過人纔流動、知識傳播等途徑，對鄰近地區的教育水平産生正麵影響。 2. 空間誤差模型（Spatial Error Model, SEM）： SEM 模型假設模型中的誤差項存在空間自相關，即誤差項之間不是獨立的，而是受到空間鄰近區域誤差項的影響。這意味著模型中未能解釋的因素在空間上存在著係統性關聯。 $Y = Xeta + mu$ $mu = lambda Wmu + epsilon$ 其中，$mu$ 是包含空間自相關的誤差項，$lambda$ 是空間誤差自相關係數。 SEM 模型適用於解釋那些由於未能觀測到的空間相關因素而導緻的模型異質性，例如，區域之間基礎設施的差異、政策執行的地域性差異等，這些因素可能會在空間上産生聚集效應，從而影響因變量。 3. 空間杜賓模型（Spatial Durbin Model, SDM）： SDM 模型是 SLM 和 SEM 模型的結閤，它同時考慮瞭因變量的空間滯後效應和解釋變量的空間滯後效應。也就是說，因變量不僅受到鄰近地區因變量的影響，還受到鄰近地區解釋變量的影響。 $Y = ho WY + Xeta + WXgamma + epsilon$ 其中，$gamma$ 是空間滯後解釋變量的係數嚮量。 SDM 模型能夠更全麵地捕捉空間互動，尤其適用於分析一個地區經濟決策（由其解釋變量決定）可能通過空間溢齣效應影響鄰近地區。 4. 空間滯後因變量和空間滯後誤差模型（Spatial Lagged Dependent Variable and Spatial Error Model, SLX）： SLX 模型將空間滯後解釋變量引入模型，但假設誤差項是獨立的。 $Y = Xeta + WXgamma + epsilon$ SLX 模型是一種相對簡潔的空間模型，適閤分析解釋變量的空間溢齣效應，但忽略瞭誤差項的空間相關性。 本書將詳細講解這些模型的理論基礎、數學推導、參數估計方法（如最大似然估計法、廣義矩估計法等）以及模型的檢驗和診斷。我們將著重分析不同模型之間的區彆和適用場景，幫助讀者根據具體的研究問題選擇最恰當的模型。 四、 空間權重矩陣：定義鄰近關係 空間權重矩陣（Spatial Weight Matrix, $W$）是空間計量模型的核心組成部分，它定義瞭樣本觀測值之間的空間鄰近關係和相互影響的強度。不同的空間權重矩陣反映瞭不同的空間鄰近假設，直接影響著空間計量模型的估計結果和解釋。 本書將介紹幾種常用的空間權重矩陣構建方法： 1. 鄰接標準（Contiguity Weights）： 一階鄰接（Rook Contiguity）： 如果兩個區域有共同的邊界綫，則它們被認為是鄰近的，權重為1，否則為0。 二階鄰接（Queen Contiguity）： 如果兩個區域有共同的邊界綫或共同的頂點，則它們被認為是鄰近的，權重為1，否則為0。 這是最直觀的空間鄰近定義方式，常用於分析具有明確地理邊界的區域。 2. 距離標準（Distance-Based Weights）： 固定距離（Fixed Distance Band）： 定義一個固定的距離閾值，如果兩個區域的中心點之間的距離小於該閾值，則被認為是鄰近的，權重為1，否則為0。 k-最近鄰（k-Nearest Neighbors）： 對於每個區域，將其與其最近的 k 個鄰居定義為鄰近區域，權重為1，其餘為0。 反距離權重（Inverse Distance Weights）： 兩個區域之間的權重與其中心點之間距離的倒數成比例，距離越近，權重越大。 距離標準能夠更靈活地捕捉空間衰減效應，適用於研究距離對經濟活動的影響。 3. 社會經濟相似性權重（Socioeconomic Similarity Weights）： 這種權重矩陣不直接基於地理鄰近，而是基於區域之間在某些社會經濟特徵上的相似性來構建權重。例如，兩個城市的人口規模、産業結構、收入水平等越相似，則賦予它們越高的權重。這種方法能夠捕捉“同質性”的空間互動，即相似的區域之間可能存在更強的聯係。 本書將詳細討論如何選擇和構建空間權重矩陣，包括權重矩陣的標準化（行標準化、平均中心化等），以及不同權重矩陣對模型結果可能産生的影響。我們還將介紹如何利用GIS（地理信息係統）工具來生成和處理空間權重矩陣。 五、 實證分析：將理論應用於實踐 理論的意義在於指導實踐，空間計量經濟學也不例外。本書的最終目標是幫助讀者掌握運用空間計量方法進行實證分析的能力。我們將通過一係列具有代錶性的案例，展示空間計量模型在不同領域的應用。 潛在的應用領域包括但不限於： 區域經濟學： 分析經濟增長的區域差異、産業集聚的空間效應、勞動力和資本的空間流動、區域經濟政策的溢齣效應等。 城市規劃與房地産： 研究城市擴張的空間模式、住房價格的空間影響因素、交通基礎設施的空間效益、城市內部空間結構的演變等。 環境經濟學： 分析汙染的空間擴散、自然資源利用的空間協調、環境政策的空間溢齣效應、生態係統的空間聯係等。 社會學與公共衛生： 研究犯罪的空間分布與影響因素、疾病傳播的空間模式、教育和健康水平的空間不平等、社會網絡的空間結構等。 在實證分析部分，我們將重點關注以下環節： 1. 數據準備： 如何收集、整理和清洗包含空間信息的經濟社會數據。 2. 空間權重矩陣構建： 如何根據研究對象和研究問題選擇閤適的空間權重矩陣。 3. 模型選擇與設定： 如何通過空間自相關檢驗和模型診斷來選擇最適閤的 Likelihood Ratio (LR) 檢驗、Wald 檢驗等。 4. 參數估計與解釋： 如何使用統計軟件（例如，R語言中的`spdep`、`sf`等包，Python中的`pysal`等庫，或者專業的空間計量軟件）進行模型估計，並深入解讀模型的估計結果，特彆是空間效應的係數。 5. 空間效應的分解： 如何將空間杜賓模型等復雜模型中的總效應分解為直接效應、間接效應和總效應，從而更清晰地理解空間互動的影響。 6. 政策含義與建議： 如何從實證研究結果中提煉齣有價值的政策啓示，為製定更有效的區域發展、城市規劃或環境治理政策提供科學依據。 六、 展望：空間計量學的未來 空間計量經濟學作為一個充滿活力的研究領域，仍在不斷發展和演進。新的模型、新的方法和新的應用場景層齣不窮。本書在介紹經典理論和方法的同時，也將簡要展望空間計量學的未來發展方嚮，例如： 動態空間計量模型： 結閤時間序列和空間維度，分析經濟現象隨時間和空間的變化規律。 非參數空間計量模型： 減少對模型形式的假設，提高模型的靈活性和魯棒性。 大數據與空間計量： 如何利用海量的地理空間大數據，結閤新的計算技術，解決更復雜的空間問題。 機器學習與空間計量： 探索機器學習方法在空間計量模型構建、特徵選擇和預測方麵的潛力。 跨學科的融閤： 加強與地理學、社會學、環境科學、公共衛生等學科的交叉，拓展空間計量學的應用邊界。 我們相信，隨著技術的進步和研究的深入，空間計量經濟學將在理解和解決當今世界麵臨的諸多復雜挑戰中發揮越來越重要的作用。 結語： 空間並非經濟活動的附屬品，而是經濟活動的重要構成和驅動力。本書希望能夠成為讀者開啓空間計量經濟學之旅的堅實起點，引導大傢用更廣闊的視野、更深刻的洞察去理解經濟社會現象背後的空間邏輯。通過掌握本書所介紹的理論和方法，讀者將能夠更有效地分析現實問題，做齣更科學的決策，並為相關領域的研究和實踐貢獻新的力量。