第九章-空间计量经济模型

第九章第九章第九章第九章空间计量经济模型空间计量经济模型空间计量经济模型空间计量经济模型学习目标：�熟悉空间效应的来源。�掌握空间权重矩阵的设定。�掌握空间相关性的各种统计检验方法。�掌握线性空间模型的分类及选择。�掌握线性空间模型的极大似然估计法的原理。�熟悉GeoDa软件进行线性空间模型估计的详细步骤。简单地说，空间计量经济学（spatialeconometrics）就是空间经济的计量，是计量经济学的一个分支。空间计量经济学研究的是如何在横截面数据（cross-sectionaldata）和面板数据（paneldata）的回归模型中处理空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性），目前已经成为空间经济学及其相关学科的重要学科基础。本章将主要讨论空间权重矩阵的设定，空间相关性的检验，空间计量经济模型的设定、参数估计及检验。第一节空间计量经济学概述作为现代微观计量经济学的一个分支，旨在为处理截面数据或面板数据中的空间效应、空间相关性与空间异质性而发展专门的建模、估计与统计检验方法。由于对其理论上的关心以及将计量经济模型应用到新兴大型编码数据库中的要求，近年来这个领域获得了快速发展。一、空间计量经济学的缘起与发展就历史观点而言，由于在区域计量经济模型中处理次级地区数据的需要，早在20世纪70年代欧洲就展开了空间计量经济学研究，并将它作为一个确定的领域。Paelinck&Klaassen定义了这个领域，包括：空间相互依赖在空间模型中的任务，空间关系不对称性，位于其他空间的解释因素的重要性，过去的和将来的相互作用之间的区别，明确的空间模拟。Anselin对空间计量经济学进行了系统的研究，并将空间计量经济学定义为：在区域科学模型的统计分析中，研究由空间所引起的各种特性的一系列方法。换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间自相关和空间不均匀性）的方法。目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：计量经济模型中空间影响的确定，合并了空间影响的模型的估计，空间影响存在的说明检验和诊断，空间预测。空间经济计量学发端于空间相互作用理论及其进展。尽管空间相互作用关系一直是人们研究中所关注的问题，但空间关系理论分析框架直到20世纪末才逐渐提出。例如，Paelinck（1979）论文中强调空间相互依存的重要性、空间关系的渐进性和位于其他空间适当的因素的作用。Akerlof（1997）提出了相互作用粒子系统模型（interactingparticlesystems）、Durlauf（1997）阐述了随机场（randomfieldmodels）模型、Durlauf（1994）提出的邻近溢出效应模型和Fujita等(1999)提出的报酬递增、路径依赖和不完全竞争等新经济地理模型等等。正是这些理论创新使空间相互作用研究的可能性成为现实。长期以来，对区位和空间相互作用问题的研究主要有模型驱动和数据驱动两条相互交织的技术路线。因此，从发展的驱动因素看，空间计量经济学的发展沿着模型和数据驱动两条路线。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。这些新的理论框架在设定和研究主体间直接的相互作用（用社会学术语说，就是邻近效应、模仿效应或其他看齐效应）时，引发了一个有趣的问题，即个体之间的“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。在Aoki（1994、1996）的新宏观经济学、社会交互作用的理论模型（Brock&Durlauf，1995；Akerlof,1997）、相互依赖的参数选择（Alessie&Kapteyn，1991）、贸易结构演化模型（Ioannides，1990，1997）、邻近溢出效应（Durlauf，1994；Borjas，1995；Glaeser、Sacerdote&Scheinkman，1996）、标尺竞争（Besley&Case，1995；Bivand&Szymanski，1997）等领域中，这些理论模型都有发展，并和研究粒子系统相互作用和随机场模型的统计力学原理一起，支撑了研究主体间重要相互作用的实证模型。阿瑟（1989）、克鲁格曼（1991，1998）等重新对与经济地理学有关的马歇尔外部性、聚集经济及其它溢出效应的空间特征进行了评论。另一条路线是随着空间数据及其处理技术的驱动而开展实证研究。20世纪60年代以来，随着地理信息系统和遥感技术的飞速发展，空间数据量极大地丰富，且以指数方式不断增长，计量经济学的热点由时间序列数据转向空间数据。空间数据具有不同于一般数据的特质，即数据的空间相关性、空间和时间上的多尺度性、数据表达的不确定性等，但是标准的计量经济技术通常不能用于存在空间自相关的情形中。这就导致人们在空间相互作用研究中，遇到了各种问题。例如，解释变量的构造经常依据被解释变量的范围进行空间插值估计，导致空间预测呈现出系统空间变异的预测误差，此类问题在研究环境和资源分配的经济效果时常常遇到。再如，在空间数据汇总时，往往会出现数据与经济变量不匹配的问题。这些空间数据的共同特征是普通回归模型的误差序列是空间相关的。这些空间数据所引起普通模型设定的偏倚，推动了空间经济计量模型的产生。因此，除了需要处理空间模型的方法之外，还需要能够从实践、适用的角度来处理空间数据的技术。地理信息技术的推广和相关的地理编码社会经济数据（如包含被观察单元位置信息的数据）推动了处理空间数据独特特征（主要是空间自相关特征）的专门技术的发展。这种专门技术是由于认识到空间（横截面）数据的空间自相关性以及标准计量经济学难以处理空间自相关而得以快速发展。在应用经济学和政策分析中，地理信息技术与空间数据分析和模拟技术的结合已很普遍，特别是在房地产和住宅经济学、环境和资源经济学、发展经济学等领域中。二、空间计量经济学与相关学科的关系空间计量经济学是利用经济理论、数学、空间统计推断等工具对空间经济现象进行分析的一门社会科学，是空间经济理论、空间统计学与数学三者的有机结合，与这些学科既互有交叉和关联，又各有侧重。但正如弗里希在《计量经济学》的创刊词中说道：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一方面都不能与计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分都具有一定的数量特征；计量经济学业不应被视为数学应用于经济学的同义词”。要注意空间计量经济学与计算经济学（computationaleconomics）、空间统计学（spatialstatistics）的联系与区别。计算经济学起源于20世纪90年代中后期，是关于求解标准经济模型计算方法的科学，主要用于在计算机模拟实验环境中建立的由大量独立个体（agent）构成的演化系统模型。与空间经济系统中不同区域之间相互影响的过程类似，基于Agent的计算经济学模拟系统中所有Agent相互竞争、相互影响、共同演化，形成一个复杂的动态演化系统。由此可以看出，基于Agent的计算经济学在逻辑推理方式上与空间计量经济学的差异：计算经济学是由大量独立个体自下而上构成的，属于归纳推理的范畴，研究结论的获得依赖于大量的模拟实验。而空间计量经济学的研究方法是通过设定一系列前提假设，建立描述空间经济现象的数学模型，再针对这些模型求解最优路径问题以得到系统的均衡条件等特征，最后再通过实证检验得出结论。从逻辑基础的角度来说，这种研究方法属于自上而下的演绎推理的范畴。空间统计学起源于20世纪50年代早期，用于对地理空间中的地理对象进行统计分析，进而描述、解释、预测地理现象的状态、过程及其发展方向。最早的空间统计工作是采矿工程师D.G.Krige和统计学家H.S.Sichel在南非进行的，用以帮助采矿业进行矿藏量的计算。随着计算机的普及以及运算速度的大幅提高，空间统计学已经普遍应用于需要处理存在与空间相关的数据的科技领域中。空间计量经济学与空间统计学相似。从某种程度上而言，空间计量经济学与空间统计学之间的不同和计量经济学与统计学之间的不同一样。首先，空间统计学的理论是空间计量经济学发展的基础。正如计量经济学其他分支的发展都广泛借助统计学的理论，空间计量经济学也尽可能吸收一切可以利用的现存有关空间统计的理论。其次，统计学的应用范围不仅限于经济学一门学科。生物，环境，地理，农业，物理化学等众多自然科学与社会科学均广泛采用统计学理论。而空间计量经济学中所发展的一切模型和统计方法均为经济学问题而考虑。确实存在这样的实例：某一空间统计学理论最初就是为处理经济学中的空间效应而提出，之后完全可能被应用到除经济学外的其他学科。许多空间统计学中的经典理论并不直接适合于经济学问题。在后面将看到，经典空间统计学中对空间权重矩阵的定义具有很大的限制性。而目前计量经济学中广泛采用的权重矩阵早已超越了最初的定义，而具有相当高的灵活性以包含并刻画众多不同性质的经济学中的相关关系。这不能不说是空间计量经济学对空间统计学的补充和扩展。最后，正如Anselin（1988）所认为，空间统计学是以数据为出发点的（data-driven），而空间计量经济学是以模型为出发点的（model-driven）。空间计量经济学从区域经济学理论出发，主要研究与区域及城市经济有关的模型。这说明，由经济学问题建立合适的刻画相关性的计量模型，并发展相关的估计，假设检验，预测方法才是空间计量经济学的主要任务。而空间统计学较少直接研究区域科学中的具体问题。由此可见，作为研究区域经济问题的理论与方法，空间计量经济学与空间统计学密不可分，空间计量经济学不仅解决了标准统计方法在处理空间数据时的失误问题，更重要的是为测量这种空间联系及其性质、并在建模时明确地引入空间联系变量以估算与检验其贡献提供了全新的手段。空间计量经济学以建立空间经济理论模型为任务，通过空间经济计量所建立的理论模型为计算经济学进行模拟实验和理论推演提供了前提。空间统计学、空间计量经济学、计算经济学都是数学化时代借助地理信息系统等手段探索空间经济规律的重要理论与方法。三、理论空间计量经济学和应用空间计量经济学与计量经济学包括理论计量经济学和应用计量经济学一样，空间计量经济学也包括理论空间计量经济学和应用空间计量经济学。理论空间计量经济学主要研究空间权重的设定及如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为测定空间随机经济关系的特殊方法，包括各类空间回归模型，特别是横截面数据（地理数据）和面板数据（时空数据）回归模型的设定、估计和检验方法。相关模型研究有邻近溢出效应模型、均值域相互作用宏观模型，以及报酬递增、路径依赖和不完全竞争等新经济地理模型。应用空间计量经济学是在一定的空间经济理论的指导下，以反映事实的空间数据为依据，用经济计量方法研究空间经济数学模型的实用化或探索实证空间经济规律，其具体研究内容包括方法应用及软件平台开发。最近二、三十年，随着计算技术和计算机模拟技术的发展，特别是随着地理信息系统和空间数据分析软件的发展，和一大批专家学者如Anselin、Bmecckner、Kele．、Haining和Case等人的不懈努力，空间计量经济学无论是在理论方法还是在应用方面都取得了突飞猛进的发展，特别是横截面数据和面板数据回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构分析日趋成熟。空间计量经济学的应用领域日趋广泛，这主要体现在，在一些专门化的领域中出现了一些明确结合了空间因素的模型以及相应的空间计量经济学应用，如区域科学、城市和房地产经济学、经济地理；而且在更多的经济学传统领域的各种经验调查研究中，也越来越多地采用空间计量经济学方法，如需求分析研究、国际经济学、劳动经济学、公共经济学和地方财政、农业和环境经济学。此外，在一些涉及计量经济学方法的文献中，对如何处理与结合数据的“地理”属性的模型相适合的备择模型、估计量和检验统计进行了越来越多的讨论。第二节空间回归分析基础在空间回归分析中，空间影响与空间效应有关，即与空间自相关或空间异质性有关。因此，在进行空间回归分析之前，首先要判断