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出版者:Springer

作者:L. Anselin

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:1988-08-31

价格:USD 249.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9789024737352

丛书系列:

图书标签:

• 空间经济学
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• 计量经济
• 经济社会
• 理论
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• 区域经济学
• 地理统计
• 经济地理学
• 空间数据分析
• 面板数据
• 时间序列分析
• 回归分析

《空间计量经济学：理论、模型与应用》 本书系统阐述了空间计量经济学的核心理论、关键模型及其在现实世界中的广泛应用。它不仅为读者提供了一个严谨的理论框架，更通过丰富的案例研究，生动地展示了空间相互作用如何影响经济现象，以及如何利用计量方法来量化和分析这些影响。 第一部分：空间相互作用与计量模型的基石 本部分聚焦于空间计量经济学的理论基础，为理解后续模型奠定坚实基础。 空间数据的特性与挑战： 深入探讨了空间数据与传统横截面数据、时间序列数据在本质上的区别。强调了地理位置、邻近性、扩散效应等空间因素如何塑造经济变量的分布和关系。我们将详细分析空间自相关（Spatial Autocorrelation）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）这两种核心的空间数据特征，并阐述它们对传统计量模型可能造成的偏误和失效。例如，当观测单位在空间上存在依赖性时，独立同分布（i.i.d.）的假设将不再成立，从而要求我们采用特殊的模型来处理这种依赖性。 空间权重的构建与选择： 空间权重的选择是空间计量经济学分析的关键步骤之一，直接影响着空间相互作用的度量方式。本部分将详细介绍各种常用的空间权重矩阵的构建方法，包括基于邻接关系的（如Rook, Queen）、基于距离的（如逆距离、指数衰减距离）以及基于属性的（如人口密度、经济规模）权重。我们将深入讨论不同类型空间权重矩阵的优缺点，以及如何根据研究问题和数据的特性进行合理选择。此外，还会探讨空间权重矩阵的标准化及其影响。 空间经济学理论的经济学根源： 本章追溯了空间相互作用在经济学理论中的起源，从最初的区位论（Location Theory）、经济地理学（Economic Geography）到新经济地理学（New Economic Geography）的演进。我们将梳理诸如集聚经济（Agglomeration Economies）、溢出效应（Spillover Effects）、贸易成本（Trade Costs）等概念如何为空间计量模型提供理论支撑。理解这些经济学原理，有助于我们更深刻地理解空间计量模型所捕捉到的现象。 第二部分：核心空间计量模型详解 本部分将深入剖析几种最常用且影响力最大的空间计量模型，并详细讲解其模型设定、估计方法与解释。 空间滞后模型 (Spatial Lag Model, SLM)： SLM 是处理空间依赖性的基础模型之一，其核心在于引入了因变量的空间滞后项。我们将详细解释模型中的空间滞后项如何代表了邻近区域的平均因变量对本区域因变量的影响，以及这种影响是如何通过空间权重矩阵传递的。通过推导，我们将展示SLM的极大似然估计（Maximum Likelihood, ML）或广义矩估计（Generalized Method of Moments, GMM）等估计方法。在模型解释方面，我们将着重讲解系数的直接效应（Direct Effect）、间接效应（Indirect Effect）和总效应（Total Effect），以及它们在评估政策或变量变化时的重要性。 空间误差模型 (Spatial Error Model, SEM)： 与SLM不同，SEM认为残差项在空间上存在相关性，即误差项的相互依赖性。本部分将清晰阐述SEM的模型设定，并说明其与SLM在理论假设和模型结构上的根本区别。我们将介绍SEM的估计方法，通常也涉及ML估计。对SEM的解释将侧重于空间自相关如何影响模型估计的效率和推断的有效性，以及如何通过模型诊断检验来判断是否存在空间误差。 空间杜宾模型 (Spatial Durbin Model, SDM)： SDM 是SLM的扩展，它同时包含了因变量的空间滞后项和自变量的空间滞后项。本部分将重点分析SDM在捕捉更复杂的空间相互作用方面的优势，即不仅因变量受邻近区域的平均值影响，自变量对本区域的影响也可能通过空间传导。我们将深入讨论SDM的估计和解释，特别是其在分解直接效应、间接效应和总效应方面的复杂性，以及这些效应如何更全面地反映空间溢出效应。 其他重要空间模型： 除了上述核心模型，本书还将简要介绍其他在特定场景下有用的空间计量模型，例如空间面板模型（Spatial Panel Models），用以处理面板数据中的空间依赖性；空间计量联立方程模型（Spatial Seemingly Unrelated Regression, SSUR），用于分析多个方程之间存在的空间相关性；以及非参数空间计量模型（Nonparametric Spatial Econometrics），为处理模型设定错误或变量间非线性关系提供可能。 第三部分：空间计量模型的应用与拓展 本部分将通过丰富的实证案例，展示空间计量模型在各个领域的应用，并探讨模型拓展与前沿研究方向。 经济发展与区域增长： 探讨如何利用空间计量模型分析经济增长的区域差异，研究产业集聚、基础设施投资、教育水平等因素的空间溢出效应。例如，分析高速公路建设如何带动周边区域的经济发展，或研究高等教育机构的设立如何影响区域内的创新活动。 房地产市场分析： 聚焦于房地产价格的空间计量模型应用。研究区位特征、周边配套设施、环境因素等空间因素如何影响房价，以及房价的空间扩散效应。我们将展示如何利用空间滞后和空间误差模型来解释房地产市场的空间相关性。 劳动力市场与就业： 分析劳动力市场的空间动态，例如研究产业结构的空间集聚如何影响区域就业水平，或研究教育和技能在空间上的扩散如何影响工资水平。 环境经济学与资源管理： 探索环境污染的空间相互作用，例如分析工业污染的空间扩散，或研究环境保护政策的空间溢出效应。 城市规划与交通研究： 运用空间计量模型分析城市扩张模式，研究交通网络建设对区域经济活动的影响，以及公共交通便利性对居民出行选择的空间效应。 空间计量模型的诊断与评估： 强调模型诊断在空间计量分析中的重要性。介绍如何进行 Moran's I 检验、Lagrange Multiplier (LM) 检验等空间自相关检验，以判断是否存在空间依赖性。此外，还将讨论模型拟合优度的评价指标以及模型选择的标准。 前沿研究方向与展望： 展望空间计量经济学领域的前沿研究方向，例如机器学习与空间计量模型的结合、动态空间计量模型、以及对更复杂空间依赖性的建模等。 本书适合经济学、地理学、区域科学、房地产、环境科学以及其他相关领域的学生、研究人员和实践者阅读。通过学习本书，读者将能够掌握空间计量分析的基本理论和方法，并能够独立地运用这些工具来解决现实世界中复杂的空间经济学问题。

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这本书对于实证分析工具的覆盖广度和深度，令人印象深刻，尤其是它对新兴计算方法的整合。它不仅详细介绍了经典的工具变量和面板数据模型，更花了大篇幅来讲解如何利用现代计算资源处理大规模数据和解决复杂的非线性估计问题。书中附带的代码示例（虽然我还没实际运行，但光看描述和结构就足够清晰）清晰地展示了如何将理论模型转化为可操作的实证步骤。更重要的是，作者没有停留在软件层面的调用技巧上，而是深入剖析了每种算法背后的收敛条件和计算效率考量，这对于那些希望从“使用者”跃升为“设计者”的研究生和青年学者来说，简直是无价的宝藏。它有效地架起了理论经济学与高阶数据科学实践之间的桥梁。

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从一个资深研究者的角度来看，这本书的价值在于其卓越的“批判性视角”构建能力。它不像某些入门书籍那样急于给出“标准答案”，而是更注重培养读者对数据和模型之间关系的反思能力。在介绍每种估计方法的优缺点时，作者总是会抛出几个极具启发性的“反问”：“如果你的残差存在异方差但你未做修正，你的解释力损失了多少？”或者“当你的样本量增大，这个估计量的渐进性质是否真的足够稳健？”这种不断引导读者自我审视和质疑既有范式的写作手法，有效地提升了读者的“模型敏感度”，让我在合上书本后，面对新的研究问题时，能够更审慎地选择和应用计量工具，而不是盲目套用公式，这对于学术研究的长期发展至关重要。

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说实话，我本来对手册式的学术著作抱持着敬而远之的态度，总觉得它们过于刻板，缺乏阅读的乐趣。然而，这本书成功地颠覆了我的固有印象。它的行文风格中流淌着一种低调的幽默感和人文关怀。在讨论到某些历史上的计量学争论时，作者并非冷冰冰地陈述事实，而是巧妙地引用了一些学派创始人之间有趣的轶事和辩驳片段，这不仅调剂了阅读的枯燥感，也让我对这些理论的诞生背景有了更立体和人性化的理解。阅读过程中，我时常会因为某个精妙的措辞或一个恰到好处的脚注而会心一笑，感觉不像是在阅读一本教材，更像是在聆听一位经验丰富的前辈，带着深厚的学识和饱满的热情，与你进行一场深入而又愉快的学术对话。这种互动感，在严肃的学术著作中是极其珍贵的。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，硬壳的触感沉稳而厚重，字体排版简洁有力，初次翻开便有一种进入学术殿堂的庄严感。内页纸张的质地也相当考究，光滑细腻，即使用钢笔书写也几乎不会洇墨，这对于那些习惯在阅读时做大量批注的读者来说，无疑是一个巨大的加分项。尤其值得称道的是，书中穿插的那些复杂的数学公式和图表，在高清印刷的加持下，线条锐利，细节清晰可见，即便是涉及高维空间投影的部分，也能够通过精细的图形区分出不同的维度层次，这在很多同类主题的教材中是难以企及的水平。光是把这本书摆在书架上，都觉得整个书房的学术氛围瞬间提升了一个档次，它散发出一种“内涵丰富”的自信，仿佛在无声地邀请你深入探索其中蕴藏的知识宝库。那种沉甸甸的物理存在感，远非电子书所能比拟，让人愿意花时间去亲近和品味。

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我花了整整一个下午的时间，沉浸在对该书前几章内容的初步梳理中，最让我感到震撼的是作者在构建理论框架时的那种精妙的逻辑递进。他似乎有一种化繁为简的天赋，能够将那些原本晦涩难懂的计量经济学原理，通过一系列精心设计的类比和循序渐进的推导，变得清晰可辨。举个例子，他对“内生性问题”的剖析，不再是枯燥地罗列检验方法，而是从实际经济现象的微观决策出发，层层剥茧，最终引向解决方案，整个过程如同侦探解谜，引人入胜。我尤其欣赏作者在解释核心模型假设时所展现出的那种严谨性，他从不回避模型局限，反而坦诚地指出了在何种现实条件下这些模型可能失效，这种坦率的态度极大地增强了作为读者的信任感，让我们不只是学会了“如何做”，更明白了“为什么这么做”的深层原因。

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Luc Anselin的经典之作，后当选为美国科学院院士。

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Luc Anselin的经典之作，后当选为美国科学院院士。

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Luc Anselin的经典之作，后当选为美国科学院院士。

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Luc Anselin的经典之作，后当选为美国科学院院士。

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Luc Anselin的经典之作，后当选为美国科学院院士。