第一章绪论
1.1研究背景
在传统的以时间维度为核心的经典计量经济学方法中有着严格的假定，如样本在均质空间中独立同分布，高斯-马尔可夫，但现实事件中总是在一定的时间和地域范围内同时进行的，所以空间讳度不能忽视。普通最小二乘法（OLS〉模型忽视了空间效应，在实际应用中往往模型设定存在偏差，从而导致研究的结果和推论缺乏解释力。空间分析方法长期被地理学家用于进行地理学方面的研究，随着计算机和GIS的发展，空间分析技术的运用范围不断拓广，成为解决地理相关问题的重要分析方法。空间数据分析方法按空间数据类型分为四类：点数据、线数据、面数据和连续数据。其中点数据、线数据和面数据属于离散数据。常用的点数据分析方法有离散指数法检验和G方法。其中由A.Getis和JUCOrcT提出的G方法基于距离统计量，评价了空间自相关问题。对于面数据，考虑空间相关性对回归模型建立的影响，主要釆用空间回归模型和地理加权回归模型。连续数据又称地统计数据，通常是对空间固定点的釆样数据。克里格法是地统计数据常用的分析方法，用协方差函数或半方差函数来描述样点上属性值间的空间依赖性。目前，空间数据分析应用最为广泛的两种方法分别为：空间计量经济学和地统计学。经典计量经济学中，在碰到横截面数据间存在空间自相关性和空间异质性时，线性回归模型显得有些力不从心，需要发展新的方法来弥补这种不足，空间计量经济学由此产生。空间计量经济学（spatialeconometrics)是空间经济的计量，以空间经济理论和地理空间数据为基础，以建立、检验和运用经济计量模型为核心，运用数学、统计学方法与计算机技术对经济活动的空间相互作用（空间自相关）和空间结构（空间不均匀性）问题进行定量分析，研究空间经济活动或经济关系数量规律的一门经济学学科，是数学化时代采用地理信息系统手段探索空间经济规律的重要理论与方法。
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1.2国内外研究现状
1973年Clifford揭示了空间0相关的概念，使得可以评估数据的空间依赖性程度，提示了 Q回归统计量Moran’ I和Gearcy’ C用于统计检验的详细步骤。Paelinck和Klaassen(1979)定义了空间计量经济学领域，包括空间模型中对空间相互依赖性的设定等。1988年，Anselin给出了空间经济计量模型。近二三十年随着计算机技术的不断发展，特别是地理信息系统和空间数据软件的发展，使得空间计量经济学在理论和应用都取得了卓越的发展。空间计量模胡在国外社会科学很多领域，尤其在应用经济领域的运用呈现出爆炸的态势，成为经济计量学理论中的一个亮点。Coughlin和Segev (2000)用该模型分析了中国FDI区域分布影响因素的空间经济。Bucovetski (2005)指出，随着要素流动性挥度的提高，用于经济增长的财政支出竞争会越来越严重，最终将导致过量投资基础设施。近年来，国内学者就空间计量经济模型和应用也进行了大量的研究和分析。吴玉鸣I(2004)证实了中国省域经济增长具有明显的空间依赖性。姚德龙(2008)运用空间计量经济学证实了中国翁域的工业分布存在空间相关性，人力资本水平、基础设施等因素对中国翁域的:]:业聚集水平有重要的影响。阚大学和罗良文(2010)指出我国城市化水平具有显著的空间溢山效应。王丽娟 (2012)利用空间Q回归模型,研究了土地优惠政策竞争关系，从分地区来看，观测期内只有两部地K存在显著土地优惠政策的竞争效应。
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第二章空间数据特征
2.1空间数据
空间数据(spatialdata)又称地理数据，指能够确定空间位置的数据，包括地图、统计数据等。空间数据有两种概念模型：离散实体和连续场。前者空间现象被描述为0维的点对象、1维的线对象或2维的面对象。后者空间现象为连续的，如降雨量、地形、污染物浓度分布等，通常根据离散实体采用的空间位置来获得。由于很多地理现象（如地形、降水分布等）在空间分布上是连续的，用离散对象的形象表示存在缺陷，可以用连续表面描述地理现象。连续场描述的是空间-时间框架下地理变量的空间变化。大部分场是标量的，即在给定的位置上只有一个数值（环境污染物质的浓度或高度)，有些场是矢量的，如风，其方向是较重要的。由于场的连续性，必须在任何一个位置有一个数值。为了创建连续表面覆盖整个场，需要空间插值方法将基于点或线的模型转换到基于面的模型，如三角网、多边形等空间数据的基本表示模型有两种：栅格模型和矢量模型。栅栏模型中，将地理空间划分为矩形单元格矩阵（通常使用正方形单元格)，单元格有时被称为像素。矢量模型中，各种地理要素根据空间形态特征分为点、线、面三类点状要素用坐标点对表示其位置，线状要素用中心轴线上的抽样点坐标串表示位置和形状，面状要素用范围轮廓线上的抽样点坐标串表示位置和范围。
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2. 2空间数据的性质
空间数据有很多方面的特殊性质，如空间异质性、空间自相关性等，这些特殊性质直接影响了空间数据分析和建模的方法，使得传统的数据分析方法并不适用于空间数据分析，不能直接应用，需要结合空间数据的特性，建立出新的适合空间数据的分析方法。由于空间数据大部分使用是二次数据源，是间接获得的，因此，数据的质量尤为重要，对建模和决策的正确性的影响很大。数据的不确定性往往是由于空间的异质性，即误差结构随着地图位置的变化而变化。从概念上看，空间数据的不确定性至少有四种类型，且相互联系：第一，空间不确定性。这种不确定性是由于对象定义的主观性产生的。如果对象不具有离散的、确定的范围，就会有空间不确定性。第二，对象定义的不确定性。若定义对象不够清晰或严格，会产生模糊，例如一些人为的规定，如当树木达到多少后才能定义为林地等。第三，关系的不确定性。若一个地理要素被用来做另一个地理要素X的指示器时，就会产生模糊，分为直接指示器或间接指示器。直接指示器表明联系是直接且明确的，如土壤的养分水平是作物产量的直接指示器。相比而言，间接指示器比较模糊，不透明，如湿地是动物物种多样性的间接指示器。第四，分区的不确定性。每个专家对类型区的观点并不一致。
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第三章研究方法及相关理论....... 8
3.1空间计量经济理论 ......8
3.1.1空间权重矩阵...... 8
3.1.2探索性空间数据分析...... 8
3.1.3空间自回归模型...... 10
3.2地统计学理论 ......11
第四章江苏宵区域经济的空间计量分析...... 20
4.1数据描述......20
4.2江苏省经济发展状况的空间自相关分析...... 21
4.2.1全局空间自相关检验...... 21
4.2.2局部空间自相关检验和Moran散点图...... 22
4.3空间C3冋归模型 ......23
4.3.1传统线性回归模型...... 23
4.3.2空间滞后模型 ......23
第五章基于地统计学的江苏省PM2.5实证分析...... 25
5.1江苏省PM2.5现状...... 25
5.1.1 PM25 的定义...... 25
5.1.2江苏省PM2 5现状...... 26
5.2江苏省2月份PM2.5实证分析...... 26
第五章基于地统计学的江苏眷PM2.5实证分析
5.1江苏省PM2.5现状
可持续发展是以保护自然资源环境为基础发展经济，要求协调好经济、社会和环境的关系。节能减排就是节约能源，降低能源的消耗，减少污染物的排放，是“十二五”规划的重点内容之一，要重点建设节能环保工程，对高耗能、高排放的行业进行高力度的调控。随着经济的快速发展，空气污染问题也愈发严重，尤其入春以来，对人体健康有较大危害的灰霾越来越多，细颗粒物污染问题已经引起了越来越多的关注_?。虽然PM2.5在大气成分中的含量较少，但是对空气质量和能见度的影响很大，PM2.5指数已成为一个测控空气污染程的指数之一。PM2.5产生的主要来源有日常发电、工业生产、汽车尾气排放等。2012年2月份，国务院同意发布新修订的《环境空气质量标准》增加了细颗粒物监测指标，加强了对污染物控制的要求，增设了 PM2.5年平均、24小时平均浓度限值（表5-1)。2013年2月28日，全国科学技术名词审定委员会称PM2.5拟正式命名为“细颗粒物”。3月上旬两会议程中，PM2.5的曝光率最高，表明对其的重视程度。江苏省作为全国经济大省，对PM2.5尤为关注，2012年11月15日，江苏省环保厅召开媒体通气会上介绍了江苏省PM2.5的检测能力建设情况。
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结论
本文首先对空间统计学的发展历史进行了总结，同时与传统的统计方法进了优劣对比，空间统计分析方法由于考虑到空间依赖性、异质性和不确定性方面的问题，更全面的考虑事物和现象，能够弥补传统统计学在空间方面的缺陷，更加贴近现实。本文介绍了目前空间统计学的两个主流方法——空间计量经济模型和地统计模型。其次，本文分别将上述两种模型进行实证运用，将空间计量经济模型运用到江苏省区域经济发展，将地统计模型运用到江苏省PM2.5污染问题。实证1考虑了江苏省区域经济的空间相关性，通过空间计量经济模型研究江苏省经济发展状况及影响因素，在一定程度上弥补了区域经济研究的不足，并得出以下结论：第一，空间自相关性结果表明，江苏省各城市表现出较强的正向空间集聚性，苏州市邻近上海市，作为江苏省人均GDP最具影响力的城市，对周边的城市有着辐射带动作用。由于城市发展的相关性，要建立良性竞争，寻找大力合奏基础，共同发展。第二，空间滞后模型中的回们系数显示了江苏省各地市经济增长空间聚集的来源：人口资本和城市化进程通过了 1%水平的统计显著性检验，表现出对城市经济有明显的正影响，对经济增长发挥重要的作用。在未来的经济发展中，建议政府应多关注以上因素，在政策上给予支持，从而保持并提高全省经济增长速度。
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参考文献（略）