空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[荷兰] J·保罗·埃尔霍斯特 著，肖光恩 译

图书标签:

• 空间计量经济学
• 计量经济学
• 空间数据分析
• 面板数据
• 横截面数据
• 经济学
• 统计学
• 地理信息系统
• GIS
• 区域经济学

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300210247

版次：1

商品编码：11690391

包装：平装

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2015-04-01

用纸：胶版纸

页数：176

内容简介

　　《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》对空间计量经济学的新发展进行了总结。首先，介绍了三代空间计量经济学模型发展的历程，并对横截面数据模型、空间面板静态模型和空间面板动态模型进行了比较分析。其次，详细了解释了不同模型的设定及其相关的估计方法，重点说明了不同模型使用的目的和模型估计结果的解释应注意的问题。《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》的创新不仅体现在对动态模型中“空间溢出”的开创性解释，而且体现在用经典数据和自编的Matlab程序实现了对空间动态模型等的估计。
　　《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》是第1本对空间面板数据模型进行全面总结的“宝典”，并且把空间计量经济学理论与实践紧缩地结合在一起。《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》所附的Matlab程序不仅可以再现作者计量分析的原貌，而且可以改编用于其他类似的分析，这对广大的空间计量经济学分析者来说是一个极大的福利和“知识溢出”。

作者简介

　　J·保罗·埃尔霍斯特（J. Paul Elhorst） ，荷兰格罗宁根大学经济与计量经济学系教授，阿姆斯特丹大学计量经济学硕士和经济学博士。他的研究领域是区域经济学、空间计量经济学、劳动力市场和欧洲区域政策，他也是当前研究空间计量经济学的著名专家，获得了区域经济研究领域的最高奖——马丁贝克曼奖（Martine Beckman Prize），是Regional Science的编委，发表权威论文100多篇。

目录

第一章 导论
1.1 导论
参考文献

第二章 横截面数据的线性空间依赖模型
2.1 导论
2.2 横截面数据的线性空间依赖模型的分类
2.3 δ、λ和W的平稳性条件
2.4 对W进行标准化
2.5 δ和λ的参数空间
2.6 估计方法
2.7 直接和间接（或溢出）效应
2.8 软件
2.9 实证示例
2.1 0结论
参考文献

第三章 空间面板数据模型
3.1 导论
3.2 空间面板数据的标准模型
3.3 空间面板数据模型的估计
3.4 固定或者随机效应模型
3.5 模型的比较与选择
3.6 实证分析
3.7 固定系数模型和随机系数模型
3.8 多水平模型
3.9 空间SUR模型
3.10 结论
参考文献

第四章 动态空间面板：模型、方法和推断
4.1 导论
4.2 在空间和时间上的一个广义的动态模型
4.3 模型的平稳性
4.4 可行模型
4.5 估算的方法
4.6 不稳定性
4.7 实证示例
4.8 结论
参考文献
译后记

精彩书摘

　　《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板/经济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目》：
　　横截面数据条件下所做出的假设，但是在面板数据的条件下，并没有清晰地做出这种假设。关于这一点，许多研究已经注意到空间权重是一个等权重的矩阵，即这个空间矩阵中所有的非对角线元素被定义为1／（N—1）。Lee（2004）和KelejianandPrucha（2002）证明，这种矩阵在横截面数据条件下会导致不一致的参数估计，因为当N趋向于无穷大时，这个矩阵在标准化之前其行和之间的比例以及样本的容量（即（N—1）／N）都趋向于1而不是0。相反，在面板数据条件下，空间权重矩阵不会出现这种问题，因为其假设矩阵中不包括时间效应（参见KelejianandPrucha，2002；Kelejianetal.，2006）。然而，如果也考虑时间固定效应而且假如这种情况也会发生，则本章中讨论的估计量也会变得不一致。
　　本章的结构如下。首先，3.2节讨论标准面板数据模型的估计过程、没有任何空间交互效应的固定效应和随机效应模型。然后，3.3节讨论包括内生交互效应或者误差项交互效应的需要估计固定效应和随机效应的扩展模型的修改。值得注意的是这两类扩展模型也包括SDM和SDEM模型。唯一需要改变的事情就是把一系列解释变量进行扩展同时纳人外生交互效应x=[XWX]，并把SAR模型的估计方法应用于SDM模型的估计，同时把SEM模型的估计方法运用于SDEM模型的估计。与前一章相反，由于相关的实证研究相对较少，本章并不研究SAC和GNS模型，3.4节讨论把特定空间效应和时间效应视为固定效应或随机效应模型的利弊。3.5节讨论在上一节中没有被讨论的模型比较和选择的相关问题，而且分析了当拥有面板数据时要求我们更加注意模型的选择和比较。3.6节中对香烟需求的估计是基于来自美国46个州的面板数据，该数据的时间为19631992年。用该实证数据演示了不同的空间计量模型及其效应的估计。该数据集来自Baltagi（2005），而且也用于其他许多研究以说明不同的研究目的。我们提供两个不同的程序，可以帮助研究者在不同的空间计量模型中进行选择，第一个程序提供了（稳健的）LM检验，由Burridge（1980）和Anselin（1988）提出的检验使传统的LM检验具有一般性。
　　……

前言/序言

空间计量经济学：理论、方法与应用 图书简介 导言：空间维度的回归 在现代经济学研究中，地理位置和空间相互作用的重要性日益凸显。传统的计量经济学模型往往假设观测值之间是相互独立的，这在分析城市经济学、区域发展、环境政策等涉及地理邻近性的议题时，显得力不从心。空间计量经济学正是应运而生，它系统地引入了空间依赖性（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）的概念，为处理具有空间结构的数据提供了严谨的理论框架和实证工具。本书旨在全面、深入地介绍空间计量经济学的核心理论、主流模型以及在不同数据结构下的应用方法，尤其侧重于构建一个从基础概念到前沿模型的完整知识体系。 第一部分：空间计量经济学的理论基石与数据基础 本部分聚焦于构建空间分析的基础：理解空间效应的本质，并掌握处理空间数据所需的准备工作。 第一章：空间依赖性与空间异质性的概念辨析 空间经济现象的独特性在于“地理邻近性往往意味着相似性”（Tobler's First Law of Geography）。本章将深入探讨空间依赖性的两大表现形式：空间滞后（Spatial Lag）和空间误差（Spatial Error）。空间滞后反映了邻近地区决策对外溢效应的影响，而空间误差则捕捉了未观测到的、在空间上集聚的随机扰动。同时，空间异质性，即空间单位之间的参数差异，也将被详细剖析，为后续引入更复杂的结构化模型奠定基础。本章还将系统梳理判断空间依赖性的经典工具，如Moran's I 统计量和Geary's C 统计量，并讨论其在单变量和多变量数据中的应用与局限性。 第二章：空间权重矩阵的构建与选择 空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix, $mathbf{W}$）是空间计量模型的“骨架”，它量化了空间单位之间的相互关系。本章将详尽介绍构建 $mathbf{W}$ 的主要方法。首先是基于地理邻近性的确定性权重，包括邻接矩阵（Contiguity Matrix，如Rook, Queen准则）、距离倒数矩阵（Inverse Distance Matrix）及其幂次形式。其次，将探讨基于经济或社会关联性的非确定性权重，例如基于贸易流、通勤流或社会网络数据的构建方法。重点将放在权重矩阵的性质分析（如连通性、平稳性）以及如何通过经验或理论指导来选择最恰当的权重矩阵，并讨论权重矩阵选择对估计结果的敏感性分析。 第二部分：基础空间计量模型——横截面数据的分析 本部分将集中于处理单一时点的截面空间数据，这是空间计量经济学的核心起点。 第三章：空间滞后模型（SAR）与空间误差模型（SEM）的理论推导与估计 空间模型的估计面临“内生性”的挑战，即空间滞后项可能与误差项相关。本章将详细推导和比较两种最基础也是最核心的模型：空间滞后模型（SAR，或称空间自回归模型）和空间误差模型（SEM，或称空间误差自回归模型）。我们将探讨最大似然法（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的原理和应用，并着重讲解如何利用空间工具变量（Spatial Instrumental Variables, SIV）法或广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）解决SAR模型中的估计偏误问题。此外，还将分析模型参数的空间效应分解——直接效应、间接效应和总效应的准确计算方法，这对经济学解释至关重要。 第四章：空间杜宾模型（SDM）及其扩展 当模型中同时存在解释变量的空间滞后项和误差项的空间滞后项时，空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）成为更具包容性的选择。本章将深入分析SDM模型的结构，并讨论其相对于SAR和SEM的优势。同时，本章还将扩展至更灵活的模型形式，例如，当空间效应在不同区域存在差异时，如何应用空间分层模型（Hierarchical Spatial Models）。我们将探讨如何通过似然比检验（Likelihood Ratio Test）来确定最优模型结构（即检验空间滞后项或空间误差项是否显著）。 第五章：非空间模型与空间模型的诊断检验 在进行复杂的空间建模之前，验证空间依赖性是否存在至关重要。本章将系统介绍针对模型误差和被解释变量的空间自相关检验，包括全局检验和局部检验（如LISA）。此外，还将详细阐述如何对空间模型进行经典假设的检验，如异方差性检验（如Breusch-Pagan检验的空间推广）和非正态性检验。对于模型选择，本章将介绍基于信息准则（如AIC, BIC）的模型选择方法，确保实证分析的稳健性。 第三部分：前沿与扩展——走向时间序列与面板数据 本部分将空间计量方法扩展到更复杂的数据结构，特别是时间序列和面板数据，这是处理动态经济过程的关键。 第六章：时间序列空间计量模型 当数据具有时间序列特性时，空间相关性和时间自相关性可能同时存在。本章将介绍如何将空间模型与时间序列模型（如ARIMA）结合，形成空域-时域模型（Spatio-Temporal Models）。重点讨论联合模型（如STAR/STSAR, STSEM）的估计策略，特别是如何处理双重内生性问题。本章也将介绍空间时间序列中格兰杰因果关系检验的空间推广。 第七章：空间面板数据模型概述 面板数据（Panel Data）结合了横截面维度和时间维度，为追踪空间效应的动态演化提供了强大工具。空间面板模型的构建涉及对空间依赖性、时间依赖性以及空间异质性的多重考量。本章将概述三种主要的空间面板模型框架：空间固定效应模型、时间固定效应模型和双向固定效应模型，并引入动态空间面板模型（Dynamic Spatial Panel Models）的概念，讨论处理序列相关性和空间相关的挑战。 第八章：动态空间面板模型的估计与应用 动态空间面板模型，如空间AR(1)或空间误差扩散模型，是分析区域经济增长、技术溢出等动态过程的有力工具。本章将聚焦于解决动态模型中的“初始条件偏差”和“空间滞后内生性”问题。我们将详细介绍基于GMM的估计方法，特别是系统GMM（System GMM）在空间面板数据中的应用拓展，并讨论如何利用面板数据结构识别和估计空间溢出的动态效应。 第九章：空间异质性模型的深入探讨 现实中，空间效应往往在不同区域表现出显著差异。本章将深入探讨处理空间异质性的方法。重点介绍空间分界回归模型（Spatial Boundary Regression, SBR）和空间分层回归模型（Spatial Stratified Regression）。此外，还将介绍地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）作为一种非参数或半参数的方法，用于揭示局部尺度上解释变量与被解释变量关系的变迁，并探讨GWR在模型设定检验中的作用。 结语：未来展望 空间计量经济学正朝着更精细化、更具解释力的方向发展，与机器学习、高维数据分析的融合是未来的重要趋势。本书的构建目标是为研究者和实践者提供一个坚实的方法论基础，使其能够自信地处理和解释具有地理维度的复杂经济数据，从而推进对区域发展、环境可持续性和跨区域政策效果的深入理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计学领域拥有扎实基础的研究者，我对《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板》一书中所展现出的严谨的数学推导和精妙的统计方法论给与了高度评价。书中对于空间计量模型的构建，无论是基于最大似然估计还是其他估计方法，都进行了详尽的数学推导，这对于理解模型的内在逻辑至关重要。我尤其对书中关于模型假设、渐近性质以及统计推断的论述印象深刻。在实际应用中，我们不仅要会估计模型，更要能够对其估计结果的可靠性进行严谨的检验。本书在模型诊断和稳健性检验方面的论述，无疑为我提供了宝贵的参考。例如，书中对空间自相关检验（如Moran's I）和异方差检验（如Breusch-Pagan检验）的详细介绍，以及如何处理模型中的异质性问题，都将极大地提升我分析数据的能力。此外，书名中“十一五”国家重点图书出版规划项目的标识，也从侧面印证了本书的权威性和前瞻性，相信其内容定能引领学术界对空间计量经济学研究的新方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经济学研究领域的新晋学者，我对空间计量经济学的兴趣日益浓厚，尤其是在数据分析中越来越凸显的空间自相关和空间异质性问题。这本《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板》恰好触及了我的痛点。一直以来，我都在思考如何更有效地利用横截面数据来捕捉变量之间的空间联动效应，以及如何将这些分析方法延伸到面板数据，以揭示随时间变化的空间动态。书名中的“从横截面数据到空间面板”就预示着一种由浅入深、循序渐进的学习路径，这对于我这样需要扎实理论基础和实操技巧的学习者来说，无疑是极大的吸引力。我期待书中能够详细阐述各种空间计量模型的构建逻辑、估计方法及其在实际应用中的注意事项。例如，对于横截面数据，如何准确识别和度量空间滞后和空间误差项；在处理面板数据时，如何考虑个体固定效应和时间固定效应与空间效应的交互作用，以及如何处理可能存在的动态空间相关性。理论的清晰讲解，辅以翔实的案例分析，将是检验本书质量的关键。我希望作者能够提供一些具有代表性的、跨学科的实证研究案例，比如在城市经济学、区域经济学、房地产经济学甚至环境经济学等领域，展示空间计量方法如何帮助我们更深入地理解复杂的经济现象，从而得出更可靠的政策建议。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事区域经济学研究的学者，我深切体会到传统计量经济学方法在分析区域经济现象时的局限性。经济活动的发生并非孤立存在，而是受到邻近地区同质性或异质性因素的影响。这本《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板》恰好填补了我在这一研究领域的知识空白。书中对空间计量模型的阐述，为我理解和量化区域经济增长、产业集聚、要素流动等现象提供了强大的理论武器。我特别期待书中能够深入探讨如何将这些空间计量模型应用于处理具有时间序列特征的面板数据。例如，区域经济的发展往往具有动态演化的过程，经济增长点可能从一个地区扩散到另一个地区，污染也可能跨越行政边界传播。因此，分析空间效应在时间维度上的变化，以及如何估计具有空间动态特征的面板模型，是我最为关注的内容。书中对“空间面板”的提及，让我看到了希望。我希望作者能够详细介绍空间面板模型的设计思路，例如如何构建时空权重矩阵，如何估计动态空间面板模型中的固定效应和随机效应，以及如何解释这类模型的回归结果。

评分☆☆☆☆☆

最近有幸拜读了《空间计量经济学：从横截面数据到空间面板》一书，作为一本被列入“十一五”国家重点图书出版规划的项目，其学术价值和社会影响力不言而喻。初翻此书，便被其严谨的理论框架和宏大的学术视野所折服。作者显然在空间计量经济学领域有着深厚的积淀，书中对各种经典和前沿的空间计量模型的介绍，涵盖了从基础的OLS、MLE估计到更复杂的GMM、贝叶斯方法，可谓是应有尽有。我尤其欣赏书中对于不同模型适用条件、假设检验以及模型选择的详细讨论。在实际研究中，我们常常面临模型选择的困境，不知道在何种情况下应该选择空间滞后模型，又在何种情况下应该选择空间误差模型，抑或是混合模型。这本书无疑为我们提供了一个清晰的指导手册，帮助我们规避模型误设的风险。此外，书中对空间权重矩阵的构建和选择也给予了充分的重视，这一点至关重要，因为空间权重的设定直接影响到空间效应的识别和估计结果。我期待书中能够提供更丰富的关于空间权重矩阵构建策略的探讨，以及不同权重矩阵对估计结果敏感性分析的案例。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我留下了深刻的印象，其内容之详实，论述之精辟，实乃空间计量经济学领域的扛鼎之作。作者在梳理和介绍空间计量模型时，不仅清晰地阐述了其数学推导过程，更深入浅出地解释了其背后的经济学含义。例如，在讲解空间滞后模型时，作者详细剖析了“邻近效应”对被解释变量的直接影响，以及空间误差模型如何捕捉未观测到的空间相关性。这些细致的解释有助于我理解这些模型的本质，而不是仅仅将它们视为一套孤立的数学公式。对于初学者而言，本书的逻辑结构清晰，从横截面数据入手，逐步过渡到更为复杂的空间面板数据，这种循序渐进的学习路径非常友好。我特别期待书中能够提供足够多的实证案例，这些案例最好能够涵盖不同学科领域，并且能够清晰地展示如何使用主流的计量经济学软件（如Stata, R, Python）来实现这些模型的估计和检验。书中对数据预处理、模型诊断以及结果解读的详细指导，将是帮助我将理论知识转化为实际研究能力的关键。

评分☆☆☆☆☆

计量经济学的圣经级读物，真的，一定要仔细的看。

评分☆☆☆☆☆

给老婆买的，她是个学霸，金融学，哈哈，我是个学渣！学历还没她高，不过还好我长得帅，哈哈哈哈?

评分☆☆☆☆☆

图书包装精致，小箱子装着三本书，图书非常好，是我想要的书籍。

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（2）强调计量经济学在实际问题中的应用。

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书已到，包装完好

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非常好，送货又快

评分☆☆☆☆☆

金融学必看书，好好学习，天天向上！

评分☆☆☆☆☆

不错，发货速度快，就是书封面有点折，整体满意

评分☆☆☆☆☆

图书包装精致，小箱子装着三本书，图书非常好，是我想要的书籍。