现代产业经济学系列讲座第15期简报空间统计与计量

空间统计、空间计量：思想、方法与软件运用（Sptial Statistics and Spatial Econometrics） 2006年12月8日下午13：30－15：00，上海财经大学财经研究所的张学良博士在复旦大学管理学院李达三楼207室做了一场题为“空间统计、空间计量：思想、方法与软件运用”的学术报告。报告会由管理学院产业经济学系陈杰博士主持。参加这次报告会的还有产业经济学系刘明宇博士、经济学院杨长江副教授等老师。

整个讲座主要分为四个部分：第一部分张学良博士介绍了数据的四种类型及对应的分析方法、软件等初步知识。数据可以分为四类：横截面数据、时间序列数据、面板数据和空间数据。横截面数据的主要处理方法有：相关分析、主成分分析、聚类分析、生存分析等；时间序列数据的主要处理方法有回归分析、向量自回归分析、协整分析等。面板数据的主要方法有：协整分析、固定效应模型与随机效应模型、工具变量法、广义矩法、协整分析等；而在经典的统计与计量方法经常忽略的是数据的空间属性，空间数据主要分为两类：地理数据和属性数据。横截面数据、时间序列数据和面板数据都可看为空间属性数据的一种特例。张学良博士重点推荐了stata统计计量软件和ARCGIS空间软件，并用google earth的图片示范了空间数据的具体表达形式。第二部分，张学良博士介绍了空间计量的一些初步知识及空间计量经济学的发展：（1）空间计量经济学的必要性：经典的计量经济学模型总是假设GAUSS-MARKOV条件，但区域分析中空间数据打破了大多数古典统计和计量经济学分析中样本相互独立的基本假设，所以必须学习空间计量经济学的知识；（2）实践中存在经济活动的空间自相关现象；（3）“空间计量经济学”最早由J.Paelinck在1974年的荷兰统计协会年会大会致词时提出，Cliff and Ord(1973,1981)对空间自回归模型进行了开拓性的工作，但对空间计量经济学做出最大贡献的是Anselin在1988年完成的《Spatial Econometrics: Methods and Models》一书，奠定了空间计量经济学的基础分析框架。

另外，空间统计与空间计量分析方法主要分为三类：探索性空间统计分析、地统计分析方法和空间计量分析方法。探索性空间统计分析的基本原理和方法有空间权重矩阵，全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关检验主要使用Moran指数、Geary指数，局部空间自相关检验主要使用的空间联系的局部指标（LISA）、G统计量和Moran散点图三种方法，张学良博士对这些方法与传统计量经济学中所使用方法的异同点进行了细致分析，并在方法论上介绍了两种空间计量模型：空间滞后模型和空间误差模型。第三部分张学良博士介绍了几种常用的空间计量分析软件：主要有GEODA/ARCGIS9.2，辅助的有STATA、MATLAB、R语言、GAUSS、S-PLUS，并在第四部分用“中国大陆交通基础设施的空间统计方法”对空间计量经济学的应用做了实证示范，收到了很好的效果。张学良博士报告结束后，与会听众对空间计量经济学的发展前景及以后可能合作的一些领域进行了深入的探讨。报告整理人：经济学院城市经济学研究所博士生郝前进。

报告PPT见附件。空间统计与空间计量：思想、方法与软件.pdf