空间计量经济学：空间数据的分位数回归（经济科学译丛） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 丹尼尔·P.，麦克米伦 著

图书标签:

• 空间计量经济学
• 空间数据分析
• 分位数回归
• 计量经济学
• 经济学
• 统计学
• 空间统计
• 数据分析
• 模型
• 方法

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300239491

版次：1

商品编码：12284585

包装：平装

丛书名： 经济科学译丛

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：116

内容简介

本书是分位数回归在空间计量经济学领域中的一个重要的拓展应用：介绍了分位数回归的类型、估计及其在现实应用中的重要意义；详细解释了分位数回归在空间数据分析中应用的独特优势及其与传统回归模型的重要区别，并用现实数据来说明空间分位数回归模型和条件参数分位数回归模型的应用及其估计方法；对分位数回归在空间计量经济学分析中的应用前景做了预测。

作者简介

美国西北大学经济学博士。现任美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校经济系与城市区域规划系经济学教授、国际知名期刊《区域科学与城市经济学》（Regional Science and Urban Economics）联合主编、美国房地产与城市经济学协会（AREUEA）主席、芝加哥联邦储备银行顾问、林肯土地政策研究所访问学者。曾在俄勒冈大学、圣塔克拉拉大学、杜兰大学等大学的经济学系工作。其研究领域是城市经济学、房地产、应用计量经济学，在Journal of Urban Economics, Regional Science and Urban Economics,theReview of Economics and Statistics, Real Estate Economics,theJournal of Business and Economic Statistics等期刊发表论文100多篇。

目录

第1章 分位数回归：综述 1
1．1 对“旧城改造”的蒙特卡罗研究 6
1．2 分位数回归估计 9
1．3 销售价格的隐含分布 10
1．4 非线性分位数回归 14
1．5 本章总结 17
第2章 线性非参数分位数回归 19
2．1 基于模拟数据的线性分位数回归 21
2．2 模拟因变量的分布 27
2．3 解释变量离散的影响 31
2．4 非参数分位数回归 34
2．5 本章总结 41
第3章 累退性评估的分位数回归分析 43
3．1 评估率的蒙特卡罗分析 47
3．2 伊利诺伊州杜佩奇郡的评估率 50
3．3 本章总结 53
第4章 空间分位数自回归模型 55
4．1 含有内生解释变量的分位数回归 59
4．2 Hedonic住房价格函数的应用 61
4．3 本章总结 70
第5章 条件参数分位数回归 73
5．1 空间数据的CPAR分位数回归 76
5．2 实证案例：华盛顿塔科马的房价 77
5．3 伊利诺伊州库克郡的评估率 83
5．4 本章总结 88
第6章 深入阅读指南 91
参考文献 96

本书概览 本书深入探讨了空间计量经济学领域，聚焦于如何利用分位数回归方法处理和分析空间数据。空间数据因其固有的地理依赖性，使得传统计量经济学模型在应用时面临挑战。而分位数的回归分析则为我们提供了一个更为精细的视角，能够捕捉数据分布的异质性，并揭示不同条件下的关系强度，这对于理解复杂的空间经济现象至关重要。 核心主题与内容 空间数据的独特性与挑战： 书中首先详细阐述了空间数据的本质特征，例如地理邻近性、空间自相关和空间异质性。这些特征意味着空间单位（如地区、国家、公司）的表现往往受到其邻近单位的影响，这与独立同分布的假设相悖。本书将引导读者理解这些特性如何影响标准的计量经济学方法，并指出传统模型在处理空间依赖性时的局限性。 分位数回归的基本原理： 接着，本书将详细介绍分位数回归的理论基础。不同于传统的均值回归（OLS）关注因变量的条件期望，分位数回归则估计因变量在不同条件下的各个分位数。这意味着我们可以分析自变量如何影响因变量的整个条件分布，而不仅仅是其中心趋势。本书将讲解分位数回归的统计性质、估计方法（如线性规划）以及不同分位数（如中位数、0.25分位数、0.75分位数）的解释意义。 空间计量经济学模型与分位数回归的结合： 本书的核心贡献在于将空间计量经济学模型与分位数回归进行有机结合。我们将探讨如何构建和估计考虑空间依赖性的分位数回归模型。这包括但不限于： 空间自回归模型（SAR）与分位数回归： 分析空间邻近单位的因变量是否影响本单位的某个分位数。 空间误差模型（SEM）与分位数回归： 考察空间结构是否影响误差项的分布，进而影响不同分位数。 空间Durbin模型（SDM）与分位数回归： 结合了空间滞后和空间滞后解释变量，分析它们对不同分位数的影响。 空间异质性与分位数回归： 探讨如何通过分位数回归来捕捉和解释空间异质性，即自变量与因变量之间的关系可能因地理位置而异，并且这种差异可能体现在因变量分布的不同分位数上。 模型设定与估计： 本书将详细讨论空间分位数回归模型的设定原则，包括如何选择合适的空间权重矩阵来定义“邻近性”，以及如何根据具体问题选择最适合的模型形式。在估计方面，将介绍相应的算法和软件实现，帮助读者掌握实际操作的技能。 模型的解释与诊断： 模型的解释是关键。本书将指导读者如何超越均值回归的结论，深入理解空间自变量对因变量不同分位数的影响。例如，一个变量可能仅对因变量的低分位数有显著影响，或者对高分位数的影响方向相反。此外，还将介绍模型诊断的工具和方法，以评估模型的拟合优度和假设的有效性。 应用案例分析： 为了更好地说明理论和方法，本书将包含一系列基于真实数据的应用案例。这些案例可能涵盖经济学、地理学、社会学等多个领域，例如： 分析区域收入差距的决定因素，以及这些因素如何影响收入分布的各个层次。 研究房地产价格的空间溢出效应，以及这种效应在不同价格水平下的差异。 探索环境污染的空间传播机制，以及其对不同人群健康影响的异质性。 分析教育投入与学生学业成绩的空间关系，以及这种关系在学业成绩的低、中、高水平上的表现。 通过这些案例，读者可以直观地看到空间分位数回归在解决实际问题中的强大能力。 本书的价值与读者对象 本书旨在为计量经济学、空间分析、区域科学、经济学、地理学、社会学等领域的学者、研究人员和高级学生提供一个全面而深入的理论框架和实践指导。对于希望在研究中引入空间视角，或者希望超越传统均值回归，更精细地刻画变量间关系的读者，本书将是一份不可或缺的参考。通过掌握本书介绍的方法，读者将能够更准确地理解和解释复杂的空间经济现象，并为政策制定提供更具洞察力的证据。 学习本书所需基础 建议读者具备计量经济学和统计学方面的基础知识，对空间数据分析有一定的了解，或者对分位数回归方法有所接触。本书将从基础概念出发，逐步深入，但一定的预备知识将有助于读者更快速地掌握核心内容。

评分☆☆☆☆☆

当我目光落在“空间计量经济学：空间数据的分位数回归”这个标题上时，一种莫名的学术冲动在心中涌动。我一直认为，经济分析的最终目的是为了更精准地理解和解释现实世界的复杂性。然而，现实世界的经济活动，几乎无时无刻不受到地理位置、区域联系、空间结构等因素的深刻影响。传统的计量模型，往往假设样本点是独立的，这种“去空间化”的处理方式，虽然简化了模型，但却可能丢失了大量至关重要的信息，甚至导致研究结论的偏差。因此，对“空间计量经济学”的关注，对我来说，是一种回归真实、追求严谨的必然选择。更何况，这本书还将“分位数回归”这一精密的分析工具引入了进来。我深刻体会到，经济变量的分布往往是非正态的，其影响因素在不同的“档次”上，其作用机制和强度可能存在巨大的差异。例如，在分析某种公共政策对不同收入群体的影响时，该政策对低收入群体的改善效果，可能远大于对高收入群体。传统的均值回归，仅仅捕捉到平均效应，而分位数回归则能够揭示变量在整个条件分布上的关系，从而提供一种更加全面、更加精细的分析视角。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这无疑是一次将两种前沿研究方法融会贯通的尝试，它为我们提供了一种能够同时考虑“在哪里”以及“在什么水平上”进行分析的强大范式。我迫切地希望，这本书能够提供清晰的理论框架和详实的实践指导，帮助我更好地理解和应用这些先进的工具，从而在经济研究中取得更深入的洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字在书架上闪烁着一种独特的光芒，正如书名本身所暗示的那样——“空间计量经济学：空间数据的分位数回归”。光是这个名字，就已经勾起了我强烈的好奇心。我不是一个计量经济学领域的科班出身的专家，但凭借对经济现象的好奇和对数据分析的兴趣，我一直在努力拓展自己的知识边界。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往更深邃、更精细的经济分析世界的大门。我首先被“空间计量经济学”这个概念吸引。我们都知道，经济活动往往不是孤立发生的，地理位置、区域联系、空间溢出效应，这些都深刻地影响着经济变量的分布和相互作用。传统的计量经济学模型，往往在很大程度上忽略了这种空间维度，将研究对象视为孤立的点，而这本书似乎正致力于弥合这一鸿沟，将空间这一关键因素融入经济分析的框架之中。想象一下，如果我们研究一个地区的经济增长，其增长速度很可能受到邻近地区经济发展的影响，甚至远距离地区的信息传播也会产生蝴蝶效应。如何量化和理解这种空间依赖性，将是理解经济现实的关键。而“分位数回归”的加入，更是为我增添了一层期待。我一直觉得，传统的均值回归，如同只看到水面的平均高度，却忽略了潮汐的起伏、海浪的汹涌。经济变量的分布往往是高度偏斜的，其影响因素在不同的分位数上可能表现出截然不同的作用机制。例如，对于低收入群体，某个政策的影响可能与对高收入群体的影响截然不同。分位数回归提供了一种更加精细、更加全面的视角，它能够揭示变量在整个分布范围内的条件关系，而不是仅仅聚焦于平均值。将空间计量经济学与分位数回归相结合，其潜在的研究价值和应用前景，在我脑海中勾勒出一幅令人振奋的图景。我迫不及待地想知道，这本书将如何系统地阐述这些理论，又将如何通过实际案例来展示这些方法的应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，如同一盏聚光灯，照亮了我一直以来在经济学研究中感到困惑的两个关键领域——“空间”与“分布”。我深知，经济现象的发生与发展，绝非孤立的事件，而是深深地植根于地理空间之中，并受到区域之间复杂互动的影响。许多传统的计量经济学方法，在很大程度上将研究对象视为独立的个体，忽略了空间依赖性和空间异质性带来的影响，这使得研究结论在解释现实世界时，难免显得不够全面和深入。因此，“空间计量经济学”的概念，对我而言，是对理解经济活动“在哪里”以及“如何影响”的一次深刻启迪。而“分位数回归”的出现，更是为我打开了另一扇理解经济变量复杂性的窗户。我一直认为，仅仅关注平均值，就像只看到大海的平均深度，却忽略了暗流涌动和潜藏的深渊。经济变量的分布往往是高度偏斜的，其影响因素在不同的“区间”上，其作用强度和机制可能截然不同。分位数回归能够提供在整个条件分布上的关系，从而揭示出变量在低、中、高不同分位数上的精确影响，这无疑为我们提供了比均值回归更丰富、更细致的洞察。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这在我看来，是一次突破性的尝试，它有望提供一种能够同时审视经济活动的地理维度和分布维度的强大分析框架。我热切地期待，这本书能够为我提供一套系统性的理论基础和实证方法，帮助我解决那些既涉及空间互动又呈现分布异质性的复杂经济研究难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，如同一扇通往更深邃经济分析领域的大门，赫然摆在我的面前——“空间计量经济学：空间数据的分位数回归”。我一直觉得，现实世界中的经济现象，往往是复杂且多维度的。我们不能简单地将它们看作是孤立的个体，而需要考虑它们之间的相互联系，特别是它们在地理空间中的分布和互动。许多传统的计量经济学模型，在很大程度上忽略了这种空间维度，这使得我们在分析经济问题时，可能无法捕捉到真正的驱动因素和作用机制。而“空间计量经济学”的出现，正是为了弥补这一不足，它将地理位置、区域关联、空间溢出等因素系统地纳入分析框架，这对我来说，是打开了理解经济现象“为何在那里”以及“如何相互影响”的钥匙。同时，“分位数回归”的加入，则让我看到了分析经济变量分布异质性的希望。我深知，经济变量的分布常常不是对称的，其影响因素在不同的“水平”上，作用强度和方向可能截然不同。例如，在分析教育对收入的影响时，教育对那些低收入人群的收入提升作用，可能比对那些已经拥有高收入的人群更为显著。分位数回归能够揭示变量在整个条件分布上的关系，从而提供比均值回归更全面、更精细的洞察。将这两个强大的分析工具——空间计量经济学和分位数回归——结合在一起，这本书无疑为我提供了一个探索经济现象复杂性的新视角。我渴望了解，这本书将如何构建严谨的理论体系，如何通过实证分析展示这些方法的强大威力，以及如何帮助我解决在实际研究中遇到的、具有空间属性和分布异质性的经济难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，如同一张精致的藏宝图，标记着一个充满知识财富的宝库——“空间计量经济学：空间数据的分位数回归”。作为一名对经济数据分析抱有浓厚兴趣的读者，我被这个标题所散发出的独特魅力深深吸引。我深知，经济现象的发生和发展，绝非孤立无援，而是深深地嵌入在特定的地理环境中，并受到区域之间复杂联系的影响。传统计量经济学在很大程度上将研究对象视为独立同分布的个体，这种处理方式在面对现实世界中普遍存在的空间相关性和空间异质性时，显得力不从心。而“空间计量经济学”正是致力于解决这一难题，它引入了空间权重矩阵、空间自相关等概念，试图将地理位置和区域互动的影响量化和模型化，这让我看到了理解经济活动“在哪里”以及“为何在那里”更深层次的可能性。更为吸引我的是“分位数回归”的引入。我常常觉得，经济变量的分布往往是高度偏斜的，其影响因素在不同的“档次”上，作用机制和强度存在显著差异。例如，在分析教育对收入的影响时，其对低收入人群的边际收益可能远大于对高收入人群。传统均值回归只能提供平均效应，而分位数回归则能描绘出整个条件分布上的关系，揭示出变量在低、中、高不同分位数上的精确影响，这无疑为我们提供了一种更加细致入微的视角。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这预示着一种能够同时考虑“在哪里”以及“在什么水平上”进行分析的强大工具。我迫不及待地想知道，这本书将如何构建理论框架，又将如何提供实际操作的指导，帮助我应对那些同时具备空间属性和分布异质性的经济研究挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“空间计量经济学：空间数据的分位数回归”本身就带着一种严谨而迷人的学术气息，这立刻吸引了我。我一直对如何更精确地理解和描述经济世界中的复杂关系感到着迷。我们生活的世界充满了空间维度，地理位置、区域互动、连通性等等，这些因素无时无刻不在影响着经济现象。然而，很多传统的计量经济学模型往往将研究对象视为独立的个体，忽略了它们之间的空间联系。这种简化虽然在一定程度上方便了模型构建，但却可能遗漏掉很多重要的信息，甚至得出有偏差的结论。而“空间计量经济学”的出现，正是为了弥补这一不足。它将空间作为一个显性的变量纳入分析框架，试图量化和理解空间依赖性、空间异质性等概念。这对我来说，就像是在一片模糊的经济图景中，点亮了地理位置和区域联系的灯光，让我能更清晰地看到经济活动是如何在空间中展开和相互作用的。更让我感到兴奋的是，“分位数回归”这个词组。我一直觉得，传统的“平均数”思维，虽然有用，但往往掩盖了数据分布的多样性和复杂性。经济变量的分布常常是偏斜的，其影响因素在不同的“档次”上，其作用强度和方式可能截然不同。例如，在分析教育对收入的影响时，教育的提升对于那些处于收入底端的人群，可能带来质的飞跃，而对于已经处于收入顶端的人群，其边际效应可能会减弱。分位数回归正是能够揭示这种在整个分布上的条件关系，它能告诉我们，一个因素在不同的分位数上是如何影响目标变量的，这比仅仅关注平均效应提供了更丰富、更细致的信息。将这两大先进的分析工具——空间计量经济学和分位数回归——结合在一起，这本书所承诺的研究深度和分析能力，让我充满期待。我希望它能提供一套系统的方法论，指导我如何处理和分析具有空间属性的数据，并在此基础上进行深入的分位数回归分析。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《空间计量经济学：空间数据的分位数回归》这个标题时，我的研究兴趣被瞬间点燃。长久以来，我一直在思考如何更准确地捕捉经济活动在地理空间中的分布和互动效应。我们所处的现实世界，经济现象并非孤立存在，地理位置、区域联系、交通网络等空间因素，无时无刻不在深刻地影响着经济变量的分布和演变。然而，许多传统的计量经济学模型，在处理这些空间因素时显得力不从心，往往将研究对象视为独立的个体，从而可能忽略了空间溢出效应、空间自相关等重要的经济机制。因此，“空间计量经济学”的概念，对我而言，是对理解经济活动“为何在那里”以及“如何相互影响”的一次深刻探索。更让我感到兴奋的是，这本书还将“分位数回归”这一先进的分析技术引入了进来。我深知，经济变量的分布往往是不对称的，其影响因素在不同的“区间”上，其作用强度和效果可能大相径庭。例如，在分析某种政策的扶贫效果时，该政策对低收入群体的改善效果，可能远大于对高收入群体。传统的均值回归，仅仅捕捉到平均效应，而分位数回归则能够揭示变量在整个条件分布上的关系，从而提供一种更加全面、更加精细的分析视角。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这在我看来，是一种将两种前沿研究方法融会贯通的尝试，它为我们提供了一种能够同时考虑“在哪里”以及“在什么水平上”进行分析的强大范式。我非常期待，这本书能够提供严谨的理论推导和翔实的案例分析，指导我如何运用这些强大的工具，去探索那些隐藏在经济数据中的、更具深度和广度的规律。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本书的书名——《空间计量经济学：空间数据的分位数回归》时，一股强烈的学术探索欲望便油然而生。我一直认为，经济学不仅仅是关于数字和公式，更是关于理解现实世界中人类行为的模式和相互作用。然而，现实世界的经济活动，几乎无一例外地具有其空间属性。一个地区的经济发展状况，很难不受到其邻近地区的影响，地理位置、交通便利性、资源禀赋等空间因素，都扮演着至关重要的角色。许多传统的计量模型，往往将研究对象割裂开来，忽略了这种普遍存在的空间依赖性，这使得研究结论在一定程度上失真。因此，对“空间计量经济学”的关注，对我而言，并非一时兴起，而是对更贴近现实的经济分析方法的渴求。而“分位数回归”这个概念，更是为我的研究思路增添了新的维度。我常常觉得，经济变量的分布往往是非对称的，其影响因素在不同的“区间”上，其作用机制和强度可能差异巨大。例如，在分析某种政策的效果时，它对低收入群体可能产生积极的促进作用，而对高收入群体可能影响甚微，甚至产生负面效应。传统的均值回归，仅仅捕捉到平均效应，却无法揭示这种在不同“水平”上的差异。分位数回归则提供了这种能力，它能够展现变量在整个条件分布上的关系，从而提供更全面、更精细的洞察。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这本身就意味着一种更高级、更精密的分析范式。我期待这本书能够提供一套系统性的理论框架，深入讲解如何在存在空间依赖性的情况下，运用分位数回归来分析经济问题，从而揭示出隐藏在数据深处的、更具现实意义的经济规律。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到《空间计量经济学：空间数据的分位数回归》这个书名时，我的脑海中立刻浮现出一幅经济现象在地理空间中相互作用、层层叠加的画面。我一直以来都坚信，经济活动并非发生在真空之中，地理位置、区域联系、交通网络、产业集聚等空间因素，对经济变量的分布和演变起着至关重要的作用。然而，许多经典的计量经济学方法，在处理这些空间因素时显得力不从心，往往将研究对象视为孤立的点，从而可能忽略了空间溢出效应、空间自相关等重要的经济机制。因此，“空间计量经济学”的概念本身就对我具有极大的吸引力，它承诺了一种更贴近现实、更具洞察力的分析框架。更令我惊喜的是，这本书还将“分位数回归”这一先进的统计技术融入其中。我深刻体会到，经济变量的分布往往是不对称的，其影响因素在不同的“区间”上，其作用强度和效果可能大相径庭。例如，在分析某个政策的扶贫效果时，它对低收入群体的作用可能非常显著，而对高收入群体的影响则微乎其微。传统的均值回归只能揭示平均效应，而分位数回归则能够展现目标变量在整个条件分布上的关系，提供从低分位数到高分位数各个层面的深入分析，这无疑能够帮助我们更全面地理解经济现象的复杂性。将空间计量经济学与分位数回归相结合，这在我看来，是开启了一种能够同时审视经济活动的空间维度和分布维度的全新视角。我非常期待这本书能够提供严谨的理论推导和翔实的案例分析，指导我如何运用这些强大的工具，去探索那些隐藏在经济数据中的、更具深度和广度的规律。

评分☆☆☆☆☆

在我翻开这本书之前，我最先被吸引的是它那份沉甸甸的学术分量。“空间计量经济学”和“分位数回归”这两个词组，本身就足以说明这本书并非一本轻松的入门读物，而是为那些渴望深入理解经济现象背后复杂机制的研究者和实践者量身打造的。我曾尝试阅读一些关于空间计量经济学的文献，但常常因为其复杂的数学推导和抽象的概念而感到力不从心。而“分位数回归”对我来说，更是相对较新的领域。然而，正是这种挑战性，反而激发了我更强烈的求知欲。我深知，要想在经济分析领域有所突破，就必须掌握更先进、更精密的分析工具。传统的回归模型，虽然强大，但在处理现实世界中复杂多样的经济关系时，难免显得有些“粗糙”。经济变量的分布往往是高度异质性的，其影响因素在低端、中端和高端可能表现出截然不同的作用强度和方向。例如，在分析教育对收入的影响时，教育水平的提升对于那些原本教育程度较低的人群来说，可能带来更大的收入跃升潜力，而对于已经拥有较高学历的人群，其边际效应可能递减。分位数回归正是为了解决这一问题而生的，它能够揭示变量在整个条件分布上的关系，从而提供比均值回归更丰富、更 nuanced 的信息。而将空间因素纳入考量，更是将这种精细化分析推向了一个新的高度。经济活动从来不是孤立的，地理位置、区域联系、产业集聚、交通基础设施等空间因素，都可能对经济变量产生显著的影响。例如，一个地区的经济发展水平，很可能受到其周边地区经济状况的“传染”或“带动”效应。如何将这些空间依赖性和空间异质性纳入统计模型，并在此基础上进行分位数回归分析，这无疑是一项极具挑战性但又意义重大的任务。这本书的出现，让我看到了将这些先进方法融会贯通的希望，我期待它能够提供清晰的理论框架和实用的操作指南。

评分☆☆☆☆☆

怎么看都只是一篇论文翻译过来，现在学术著作也这样忽悠？

评分☆☆☆☆☆

很好的书，很有价值，送过来很快，好。

评分☆☆☆☆☆

挺好的一本书

评分☆☆☆☆☆

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好

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