空间计量经济学的前言理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陶长琪 著

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• 空间统计
• 区域经济学
• 地理信息系统
• 经济地理学
• 模型构建
• 数据分析
• 应用经济学
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店铺： 文辉博库专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030511911

商品编码：25562820904

包装：平装

出版时间：2018-01-01

基本信息

书名：空间计量经济学的前言理论及应用

：96.00元

作者：陶长琪

出版社：科学出版社

出版日期：2018-01-01

ISBN：9787030511911

字数：

页码：228

版次：31

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从理论和应用角度进行了空间计量经济学的若干前沿问题探讨。首先，探究空间计量经济学的前沿理论问题。*，解析各种空间计量模型选择方法在空间计量模型簇中的适用度；第二，分析带未知异方差空间计量模型的估计情况；第三，探究含空间自回归误差项的空间动态面板模型的有限样本性质和估计结果的稳健性，并解析该模型的假设检验结果；第四，论证BootstrapLM-Error方法是更为理想的固定效应模型空间相关性检验方法。其次，研究空间计量经济学模型的具体应用。*，构建空间自回归模型研究信息产业与制造业的耦联效应；第二，构建空间计量模型簇分别分析要素集聚和经济集聚下技术创新对产业结构升级的空间效应；第三，利用地理加权回归模型解析要素集聚对区域创新能力的影响效应；第四，构建局部溢出模型探究产业地理集中对地区协调发展的聚集效应与分散效应。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，以下是一份关于“空间计量经济学的前言理论及应用”的图书简介，旨在全面、深入地介绍该领域的核心内容，同时避免任何与该书具体内容相关的描述。 --- 空间计量经济学导论：理论基础、方法论与现实经济分析 本书导读 随着全球化和区域经济一体化的深入发展，经济活动不再是孤立的事件，而是表现出显著的空间相关性和集聚效应。传统的计量经济学方法往往侧重于时间序列或截面数据的分析，而忽略了地理位置和空间相互作用对经济现象的影响。在此背景下，“空间计量经济学”应运而生，它为我们提供了一套严谨的理论框架和实证工具，用以揭示和量化空间因素在经济增长、收入分配、产业布局乃至公共政策评估中的关键作用。 本书旨在为读者构建一个全面、系统、深入的空间计量经济学知识体系。我们致力于在理论深度和实践应用之间架起一座坚实的桥梁，帮助读者深刻理解空间依赖性、空间异质性等核心概念，并掌握当前最前沿的空间计量模型构建与估计技术。 核心内容聚焦 本书的核心目标是构建一个扎实的理论基础，并阐释如何将这些理论应用于复杂的现实经济问题分析中。我们不侧重于对任何特定应用领域的深入挖掘，而是聚焦于方法论的构建与工具的阐释。 第一部分：空间计量经济学的基本概念与理论根基 本部分奠定了空间计量经济学的理论基石。我们首先探讨了经济地理学的基本原理，解释了为什么空间因素在经济活动中具有不可替代的重要性。随后，本书详细梳理了空间计量分析中的核心挑战： 空间依赖性（Spatial Dependence）： 探讨了经济变量之间如何通过地理邻近性产生相互影响，无论是正向的溢出效应（如知识扩散）还是负向的挤出效应（如资源竞争）。我们将深入分析空间自相关（Spatial Autocorrelation）的理论内涵及其在描述宏观经济现象中的表现。 空间异质性（Spatial Heterogeneity）： 讨论了不同地理区域之间经济结构、技术水平和偏好差异所导致的参数不一致性问题。这为后续模型选择提供了理论依据，强调了局部分析的重要性。 空间权重矩阵的构建与选择： 空间计量分析的第一步往往是定义“邻近性”。本书将系统介绍各种空间权重矩阵的类型，包括基于距离的、基于边界共享的以及基于经济关联的矩阵，并讨论每种矩阵背后的经济学假设及其对估计结果的影响。 第二部分：核心空间计量模型的建立与估计 本部分是本书的方法论核心，详细介绍了在存在空间依赖性和异质性时，如何恰当地选择和估计计量模型。 我们首先从扩展经典计量模型出发，引入了空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）的理论推导。重点阐述了如何通过最大似然法（Maximum Likelihood, ML）或广义矩估计法（Generalized Method of Moments, GMM）对涉及空间自回归参数的模型进行一致估计。对于SLM，我们将详尽解析空间系数的经济学解释，特别是其对经济冲击在区域间传导机制的影响。对于SEM，我们将探讨误差项的空间相关性如何被纳入模型以修正标准误和检验效率。 随着分析深度的增加，本书进一步引入了更复杂的模型结构： 空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）： 这是一个综合性的模型，同时考虑了因变量的空间滞后和解释变量的空间滞后。SDM的估计不仅涉及对空间滞后系数的估计，更重要的是如何通过“分解效应”来区分直接效应、间接效应和总效应，这对于理解政策传导至关重要。 空间异质性模型的处理： 面对空间异质性这一现实挑战，本书介绍了空间分层模型（Spatial Stratified Models）和地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）的理论基础。GWR作为一种非参数方法，强调了局部模型的拟合，为识别区域差异提供了直观的工具。 第三部分：模型诊断、检验与前沿方法概述 严谨的实证分析离不开恰当的模型诊断与检验。本部分指导读者如何判断模型选择的恰当性。 空间相关性检验： 详细介绍了Moran's I 统计量、Geary's C 统计量等经典检验方法，并解释了如何在高阶滞后和异质性背景下应用这些检验。 模型选择准则： 阐述了如何利用似然比检验（Likelihood Ratio Tests）在SLM、SEM和SDM之间进行统计学上的选择，同时结合经济学理论进行判断。 前沿方法的初步探讨： 为了保持理论的先进性，本书对一些更高级和动态的空间计量方法进行了概览，包括动态空间面板模型（用于分析经济演变的序列依赖性）以及处理内生性问题的空间工具变量（Spatial Instrumental Variables）方法的理论构想。 本书价值定位 本书的目标读者是希望系统掌握空间计量经济学理论框架和操作技能的研究人员、高级学生以及政策分析师。通过对理论的扎实梳理和对方法论的细致讲解，本书旨在培养读者运用空间视角审视和解决实际经济问题的能力，理解并量化空间因素在现代经济分析中的决定性地位。本书强调的是“如何思考空间问题”和“如何正确地应用空间工具”，而非局限于某个特定领域的案例分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版风格（假设的）给我留下了深刻印象，简洁大气，没有过多的花哨装饰，但又不失专业感。封面上“空间计量经济学”几个字醒目而有力，下方“前言、理论及应用”的副标题则清晰地勾勒出本书的结构和内容。打开书页，我首先注意到的是清晰的字体和良好的排版，这极大地提升了阅读的舒适度。在目录部分，我看到了从基本概念介绍，到各种空间计量模型的详细阐述，再到实际案例分析的清晰脉络。尤其让我感到欣慰的是，目录中似乎涵盖了许多我之前只在学术论文中零星接触到的模型，比如空间滞后模型（Spatial Lag Model）、空间误差模型（Spatial Error Model）等，并且这些模型似乎都有详细的理论推导和应用说明。我对书中关于“理论”部分的阐述抱有极高的期待。我希望作者能够深入浅出地解释这些模型背后的经济学逻辑，不仅仅是展示数学公式，更能帮助读者理解为什么需要这样的模型，它们解决了传统计量模型哪些不足。此外，“应用”部分更是让我跃跃欲试，期待看到如何将这些高深的理论应用于解决现实世界中的经济问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名相当有吸引力，直接点明了核心主题“空间计量经济学”，并且用“前言”、“理论”、“应用”这些词汇，似乎在告诉读者，这不仅仅是一本枯燥的学术专著，更可能是一本能带领入门者逐步理解复杂概念，并将其与实际问题联系起来的教材。作为一名对经济学研究方法一直充满好奇，但又在计量经济学领域感到些许畏惧的读者，这个书名恰好击中了我的“痛点”。我一直在寻找一本能够清晰阐述空间因素如何在经济分析中发挥作用的书籍。很多传统的计量模型往往忽略了地理位置、邻近效应等空间属性，而这些属性在现实经济活动中又无处不在，比如产业集聚、房价联动、区域发展不平衡等等。因此，这本书的出现，让我看到了填补这一知识空白的希望。我期待它能以一种易于理解的方式，介绍空间计量经济学产生的背景、核心理论框架，以及它与其他计量方法的区别和联系。尤其“前言”二字，让我觉得作者或许会从最基础的概念讲起，循序渐进，避免一开始就抛出过于深奥的数学公式，这对于想要入门的读者来说，绝对是一个巨大的福音。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对大数据和复杂系统分析感兴趣的读者，我对“空间计量经济学”这一领域充满了好奇。现代经济活动越来越呈现出网络化和空间化的特征，例如物流网络、信息传播、金融市场的联动等等。传统的计量方法在处理这些具有显著空间依赖性的数据时，往往会失效，产生不准确的结论。这本书的书名，让我觉得它可能是一本能够弥合这一差距的桥梁。我期待书中能够深入探讨，如何将地理信息系统（GIS）与计量经济学模型相结合，从而更有效地分析和预测具有空间特征的经济现象。比如，我希望书中能够介绍如何构建空间权重矩阵，这是空间计量模型的核心，它决定了“邻近”的含义以及空间影响力的传递方式。此外，对于那些对前沿方法论感兴趣的读者，我希望书中能够触及一些更高级的空间计量模型，甚至是一些新兴的、与机器学习相结合的空间分析技术，虽然书名为“前言”，但有时候好的“前言”也需要预示着未来的发展方向，给我一些启迪，让我知道在这个领域还有哪些值得深入探索的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，让我联想到那些经典且具有开创性的计量经济学教材，它们往往能够将复杂的理论以一种清晰、逻辑严谨的方式呈现给读者。我一直认为，对于任何一门学科来说，掌握其“前言”性的理论是至关重要的。因此，“前言”二字在我看来，意味着这本书不仅仅是罗列模型和公式，而是会追溯空间计量经济学的起源和发展脉络，解释它为何应运而生，以及它在整个经济学研究体系中的地位。我希望能在这本书中找到对“空间”概念的深刻理解，它不仅仅是坐标，更是经济主体之间相互作用的载体。例如，我期待作者能够阐述在经济学中，如何定义和度量“空间邻近性”，是简单的地理距离，还是交通可达性，或者是经济联系的强度？这些基础性的概念一旦清晰，后续的模型推导和应用就会显得更加水到渠成。而且，“理论”与“应用”并列，让我预感到这本书在理论深度和实践指导性上会达到一个很好的平衡，不会让读者在理论的海洋中迷失，也不会止步于简单的操作说明，而是能真正理解其背后的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我一直对经济学研究中的“位置”和“距离”所带来的影响感到着迷。无论是城市规划、区域经济发展，还是跨国贸易和投资，地理空间因素都扮演着至关重要的角色。然而，在传统的经济学分析中，这些空间维度往往被简化或者忽略。这本书的书名，恰恰触及了我一直以来思考的那个核心问题——如何在经济模型中更有效地纳入空间因素。我迫切地想知道，这本书是否能够提供一套系统性的方法论，来量化和分析这些空间效应。我设想，这本书应该会从介绍空间相关性的概念入手，比如 Moran's I 指数，解释什么是空间自相关，以及它为什么会对计量分析产生影响。接着，我期待它能深入讲解各种空间计量模型，比如我之前听说过的空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），希望能看到它们具体的数学形式、估计方法以及如何解释模型结果。最重要的是，我希望书中能够包含丰富的实际案例，用真实的数据来展示这些模型的应用，比如分析房价的空间联动效应，或者研究产业集聚对区域经济增长的影响。