内容简介
《空间计量经济学的前沿理论及应用》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。一,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;二,分析带未知异方差空间计量模型的估计情况;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;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。一,构建空间自回归模型研究信息产业与制造业的耦联效应;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;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;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。
《空间计量经济学的前沿理论及应用》可供高等院校和科研机构的研究人员,尤其是从事空间计量经济的研究者使用。
作者简介
陶长琪(1967-),男,汉族,江西临川人,江西财经大学首席教授,经济学博士,博士生导师,江西省哲学社会科学重点研究基地“经济预测与决策研究中心”首席专家。为国家百千万人才工程人选和国家有突出贡献的“中青年”专家,享受国务院政府特殊津贴专家,教育部新世纪优秀人才支持计划人选,中国数量经济学会常务理事,主要从事空间计量经济学研究。
内页插图
目录
第一篇 空间计量经济前沿理论篇
第1章 绪论
1.1 空间计量经济学学科体系
1.1.1 空间计量经济学的起源和发展
1.1.2 空间计量的特性与空间效应的度量
1.1.3 空间计量经济学的展望
1.2 空间计量经济学研究步骤和估计检验
1.2.1 空间计量经济学的研究步骤
1.2.2 空间计量经济学模型的检验
1.2.3 存在空间效应的空间计量经济学模型的估计
1.2.4 有限样本情况下空间计量经济学模型的估计
参考文献
第2章 空间计量模型的选择及模拟分析
2.1 研究背景
2.2 空间计量模型选择方法分析
2.2.1 空间计量模型簇
2.2.2 基于空间计量模型极大似然值的选择方法
2.2.3 基于模型后验概率的贝叶斯选择方法
2.2.4 基于MCMC的空间计量模型选择方法
2.3 空间计量模型选择的模拟分析
2.4 结论与进一步研究
参考文献
第3章 带未知异方差广义空间模型的有效估计
3.1 研究背景
3.2 广义空间模型相关设定及异方差结构分析
3.3 带未知异方差的广义空间模型的有效估计方法
3.3.1 参数化异方差形式的广义空间模型最大似然估计
3.3.2 带未知异方差广义空间模型的GMM估计
3.3.3 广义空间计量模型的MCMC估计
3.4 蒙特卡罗数值模拟
3.5 结论与进一步研究
参考文献
第4章 含空间自回归误差项的空间动态面板模型的有效估计
4.1 研究背景
4.2 SDPD模型的空间自回归误差项结构和假设
4.3 含空间自回归误差项的SDPD模型的OML估计
4.4 含空间自回归误差项的SDPD模型的有限样本性质和检验
4.4.1 含空间自回归误差项的SDPD模型的有限样本性质
4.4.2 含空间自回归误差项的SDPD模型的检验
4.5 结论与进一步研究
参考文献
第5章 含自回归误差项的空间动态面板模型的检验与模拟
5.1 研究背景
5.2 空间动态面板模型选择的检验方法
5.2.1 空间Hausman检验
5.2.2 LM和LR检验
5.3 空间动态面板模型选择的模拟分析
5.3.1 数据生成过程
5.3.2 数值模拟结果
5.4 结论与进一步研究
参考文献
第6章 固定效应模型空间相关性的Bootstrap LM-Error检验
6.1 研究背景
6.2 面板数据固定效应空间误差模型
6.3 Bootstrap LM-Error检验
6.4 蒙特卡罗模拟实验
6.4.1 Bootstrap LM-Error检验的水平扭曲
6.4.2 Bootstrap LM-Error检验的功效
6.5 研究结论
参考文献
第二篇 空间计量经济前沿应用篇
第7章 产业融合下的产业结构优化升级效应分析——基于信息产业与制造业耦联的实证研究
7.1 研究背景
7.2 产业融合理论分析与实证研究
7.2.1 信息产业与制造业融合的理论分析
7.2.2 信息产业与传统制造业耦联评价模型的构建
7.2.3 信息产业与制造业耦联的实证研究
7.3 产业融合下产业结构优化升级的实证分析
7.3.1 产业融合下的产业结构优化升级模型分析
7.3.2 空间计量经济模型的选择
7.3.3 空间面板模型的构建
7.3.4 模型的结果分析
7.4 结论与政策建议
参考文献
第8章 要素集聚下技术创新与产业结构优化升级的非线性和溢出效应研j
8.1 研究背景
8.2 要素集聚下的技术创新效应分析
8.3 技术创新与产业结构优化升级的非线性关联分析
8.3.1 PSTR.模型原理
8.3.2 PsTR模型的实证分析
8.4 技术创新与产业结构优化升级的溢出效应研究
8.4.1 空间计量模型溢出效应的原理
8.4.2 模型的实证结果分析
8.5 结论与政策建议
参考文献
第9章 经济集聚下技术创新强度对产业结构升级的空间效应分析
9.1 研究背景
9.2 技术创新强度对产业结构升级的理论框架与模型设定
9.2.1 理论框架
9.2.2 模型设定
9.3 技术创新强度对产业结构升级的数据说明与指标测算
9.3.1 数据说明
9.3.2 技术创新强度测度
9.3.3 产业结构升级测度
9.4 经济集聚下技术创新强度对产业结构升级的实证与结果分析
9.4.1 空间相关性检验
9.4.2 实证分析
9.5 结论与政策建议
参考文献
第10章 环境约束下要素集聚对区域创新能力的影响——基于GWR模型的实证分析
10.1 研究背景
10.2 要素集聚对区域创新能力的影响
10.2.1 区域创新能力的评价指标体系
10.2.2 影响区域创新能力的要素集聚效应
10.3 环境约束下要素集聚影响区域创新能力的实证分析
10.3.1 地理加权回归模型
10.3.2 模型的设定
10.3.3 实证结果分析
10.4 结论与政策建议
参考文献
第11章 产业地理集中对地区协调发展的聚集与分散效应——基于局部溢出模型的实证研究
11.1 研究背景
11.2 理论与实证模型的构建
11.2.1 局部溢出模型的构建
11.2.2 空间计量扩展模型的设定
11.3 中国地区经济增长的空间演变轨迹
11.3.1 测度指标与数据来源
11.3.2 实证分析
11.4 结论与政策建议
参考文献
前言/序言
全书分为两部分。
第一篇,空间计量经济前沿理论篇,包括第1~6章。
第1章为空间计量经济学绪论,概述空间计量经济学的学科体系、空间计量经济学研究步骤和估计检验。
第2章是空间计量模型的选择及模拟分析。对空间计量模型选择中的Moran指数检验、拉格朗日乘数(Lagrange multiplier,LM)检验、似然函数、三大信息准则、贝叶斯后验概率、马尔可夫链蒙特卡罗方法进行详细的理论分析。在此基础上,通过Matlab编程进行模拟分析。结果表明:在扩充的空间计量模型簇中进行模型选择时,基于普通最小二乘法(ordinary leasts quares,OLS)残差的Moran指数与LM检验均存在较大的局限性,对数似然值最大原则缺少区分度,LM检验只针对空间误差模型(spatialerrormodel,SEM)和空间自回归(spatialautore.gressive,SAR)模型的区分有效,信息准则对大多数模型有效,但是也会出现误选。而当给出恰当的迭代(Metropolis-Hastings,M-H)算法时,充分利用似然函数和先验信息的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,具有更高的检验效度,特别是在较大的样本条件下得到完全准确的判断,且对不同阶空间邻接矩阵的空间计量模型的选择也非常有效。
第3章为带未知异方差广义空间模型的有效估计。给出广义空间模型异方差问题的三种不同估计方法。第一种方法是将异方差形式参数化,来克服自由度的不足,使用估计进行实现。而针对异方差形式未知时,分别采用基于两阶段最小二乘法(2-stageleastsquares,2SLS)的迭代估计和更加直接的抽样方法加以解决,特别是MCMC方法表现得更加优美。蒙特卡罗模拟表明,给定异方差形式条件下,估计通过异方差参数化的方法依然可以获得较好的估计效果。而异方差形式未知的情况下,另外两种方法随着样本数的增大也可以与估计结果趋于一致。
第4章是含空间自回归误差项的空间动态面板模型的有效估计。探究空间关联误差效应下空间动态面板数据(spatial dynamic panel data,SDPD)模型拟极大似然(quasi-maximum like lihood,QMI.,)估计的有限样本性质。蒙特卡罗结果显示,含空间自回归误差项的SDPD模型大样本性质较好;其估计结果优于不含空间自回归误差项的模型;较强的误差项空间相关性对参数估计精度的影响程度较大;误差项分布偏离正态性会影响模型的估计结果,但模型总体估计的稳健性良好。总体蒙特卡罗结果与理论分析一致。
第5章为含自回归误差项的空间动态面板模型的检验与模拟。通过统计推导SDPD模型的空间Hausman检验、LM和似然比(Likelihood ratio,LR)检验统计量,探究模型的空间滞后效应、空间自回归误差效应的影响力度,并选择适合本章数据生成过程的最优检验统计量。使用含空间自回归误差项的随机效应SDPD模型进行蒙特卡罗模拟,结果显示,大样本下空间。Hausman检验的检验结果更精确:随机效应模型下的条件检验IMλaLRλa是最适合本章的检验统计量:模型检验统计量的检验功效随空间自回归误差项系数递增。
第6章是固定效应模型空间相关性的Bootsrap-LM-Error检验。基于Lee和Yu的正交转换消除固定效应,将快速双重自提(fastdoublebootstrap,FDB)方法用于空间固定效应模型误差自相关的LM.Error检验。在不同的误差结构、样本量、空间权重矩阵、序列相关系数和固定效应大小条件下,比较渐近LM-Error检验和BootsstrapLM.E11ror检验的水平扭曲和功效。蒙特卡罗模拟实验表明,当误差项为标准正态分布时,两者均具有较好的水平扭曲和功效表现。当误差项为异方差或者序列相关时,渐近LM.Error检验存在严重的水平扭曲,而Bootstr~LM.Error检验能够有效地校正其水平扭曲,且其检验功效与渐近LM.Error检验功效近似相等,BootstrapLM.Error检验是更为理想的检验方法。
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