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出版者:科学

作者:李成名印洁王继周金逸民

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-7

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030154446

丛书系列:地理信息系统理论与应用丛书

图书标签:

• 额
• 人口学/统计学
• 人口地理信息系统
• GIS
• 人口地理
• 空间分析
• 地理信息技术
• 空间数据
• 人口分布
• 城市规划
• 区域发展
• 遥感技术

书籍简介：《空间计量经济学导论：理论、模型与实践》 作者： [此处可虚构一位或多位权威专家的姓名] 出版社： [此处可虚构一家知名学术出版社的名称] 出版年份： [此处可虚构年份] --- 核心内容概述： 本书是一部全面、深入的教材与参考书，旨在为读者提供空间计量经济学（Spatial Econometrics）的坚实理论基础、详尽的模型构建流程以及丰富的实际应用案例。面对日益复杂和相互依赖的现实世界经济现象——无论是跨区域的产业集聚、疾病的地理传播，还是金融市场的溢出效应——传统的非空间计量模型往往失效。《空间计量经济学导论》正是为了填补这一知识鸿沟而设计。 本书严格遵循从基础概念到前沿技术的逻辑递进结构，确保初学者能够扎实入门，同时为资深研究人员提供深入探讨和模型选择的指导。我们强调空间依赖性（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）在经济学分析中的核心地位，并系统梳理了如何利用先进的计量工具捕捉这些效应。 第一部分：空间经济学的理论基石与必要性（第1-4章） 本部分奠定了研究空间计量经济学的理论前提和方法论基础。 第1章：空间与经济学的耦合：理论基础与研究范式转变 本章首先探讨了经济活动的空间属性，剖析了地理位置、邻近性和可达性对经济决策的根本性影响。我们详细阐述了为什么经典的计量经济学模型（如OLS）在存在空间自相关时会产生有偏或低效的估计，从而论证了引入空间结构变量的迫切性。本章引入了“空间溢出效应”的核心概念，并梳理了从古典区位理论到新经济地理学的演变历程。 第2章：空间权重矩阵的构建与理论含义 空间计量分析的起点在于定义“邻近性”。本章将空间权重矩阵（Spatial Weight Matrix, $W$）视为研究设计的核心元素。我们详细介绍了构建$W$矩阵的各种方法：基于地理距离（如逆距离、指数衰减）、基于邻接性（如Rook、Queen准则），以及更复杂的基于经济联系（如贸易流量、通勤流）的权重构造。更重要的是，本章深入探讨了不同权重矩阵对模型估计结果的敏感性和理论解释的差异。读者将学会如何根据研究问题的内在机制审慎选择和检验空间权重矩阵。 第3章：空间数据的描述性统计与初步诊断 在正式建立模型之前，必须对数据的空间结构进行勘察。本章专注于空间相关性的度量。Moran's $I$ 统计量及其局域（Local Indicators of Spatial Association, LISA）被系统介绍，用于检验全局和局域的空间自相关性。此外，Geary's $C$ 统计量和半变异函数（Variogram）分析也被纳入讨论，为读者提供一套全面的空间数据探索工具箱。 第4章：经典空间计量模型的理论框架——空间滞后与空间误差模型 这是全书的核心理论章节之一。本章详尽阐述了两种最基础的空间回归模型：空间滞后模型（Spatial Lag Model, SAR）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）。我们不仅推导了它们的似然函数和估计方法（如最大似然估计ML），更关键的是，本章深入剖析了空间滞后参数 $ ho$ 和空间误差参数 $lambda$ 的经济学含义——它们分别代表了“因果效应的空间溢出”与“未观测到的空间遗漏效应”。针对参数估计的检验方法和模型选择标准（如$ ext{LM}$检验）被清晰地呈现。 第二部分：高级空间计量模型与计量方法的深化（第5-8章） 本部分聚焦于处理更复杂、更具挑战性的空间计量问题，特别是模型设定、内生性与非平稳性。 第5章：空间联立方程模型（Spatial Simultaneous Equations Models）与动态空间模型 本章扩展了模型结构，探讨了变量之间相互影响的情境（如就业与住房价格的双向影响）。我们详细介绍了空间联立方程模型的估计技术，包括对内生性问题的处理。随后，引入时间维度，构建了动态空间面板数据模型（Dynamic Spatial Panel Models），讨论了如何有效估计时间滞后项和空间滞后项的联合效应，尤其关注GMM估计方法的应用。 第6章：空间异质性：地理加权回归（GWR）及其扩展 空间异质性，即参数在地理空间上的变化，是许多经济现象的显著特征。本章将重点介绍地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）技术，解释如何通过构建局部权重矩阵来估计随空间变化的回归系数。我们进一步探讨了GWR的局限性，并介绍了更先进的局部建模技术，如扩展的地理加权回归（EGWR）和空间分层回归模型，以更精细地捕捉区域间的结构性差异。 第7章：空间计量中的内生性、工具变量与估计挑战 内生性在空间计量中是普遍存在的难题。本章集中讨论了由遗漏变量、同步性或共同驱动因素导致的空间内生性问题。重点讲解了工具变量法（IV）在空间模型中的应用，包括如何构造有效的空间工具变量（如空间滞后的外生解释变量）。此外，本章还探讨了在存在空间自相关和异质性时，如何选择稳健的估计策略。 第8章：空间计量模型的检验、诊断与模型选择的集成框架 一个高质量的空间研究需要严谨的诊断。本章提供了一套系统的后估计诊断流程，包括对残差空间自相关的检验、模型设定正确性的检验，以及对SAR与SEM模型之间选择的明确指南。我们强调，模型选择不应仅依赖于单一的统计检验，而应结合理论基础和残差分析进行综合判断。 第三部分：前沿应用与大数据环境下的空间计量（第9-10章） 本部分将理论与实践紧密结合，探讨空间计量方法在现代经济分析中的最新应用领域。 第9章：空间离散选择模型与非线性空间模型 本章将计量工具延伸至更广阔的应用领域。我们详细介绍了空间逻辑回归（Spatial Logit）和空间Probit模型，这些模型常用于分析区域间的技术采纳、政策接受度或市场进入等离散选择问题。重点在于如何将空间结构纳入到非线性概率模型的框架中，并讨论了其独特的参数解释。 第10章：大数据、网络分析与未来展望 随着大数据和复杂网络理论的发展，传统的基于固定邻域的空间权重矩阵受到挑战。本章探讨了如何将复杂网络分析（如社会网络、供应链网络）的结构信息融入空间计量框架，构建基于网络的空间模型（Network Spatial Models）。最后，本章展望了高维空间数据、机器学习算法与空间计量模型的交叉融合趋势，指引研究人员探索未来的研究方向。 --- 本书特色： 1. 理论深度与实践广度并重： 书中每一章节都包含了详尽的数学推导，同时配备了大量使用主流统计软件（如$ ext{R}$、$ ext{Stata}$）的可复现的实证案例。 2. 强调模型选择的经济学逻辑： 摒弃纯粹的“模型堆砌”，强调研究者必须根据经济现象的内在机制来选择空间滞后、空间误差或混合模型。 3. 对空间异质性的系统处理： 提供了从简单参数估计到复杂的局部回归技术的完整谱系，是空间分析中处理非平稳性问题的权威指南。 4. 面向应用型研究： 无论是宏观经济地理、区域发展规划、环境经济学还是城市交通研究，本书提供的工具都能直接应用于解决实际的区域性难题。 适用对象： 经济学、地理学、环境科学、公共管理、城市规划及相关领域的高年级本科生、研究生，以及需要掌握前沿空间分析技术的专业研究人员和政策分析师。

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这本书的排版和图示质量，老实说，有待商榷。作为一本探讨“信息系统”的著作，视觉传达本应是其强项，但很多图表的配色和分辨率，让人感觉像是从上个世纪的科研报告里直接摘录出来的。尤其是一些关于地理信息可视化效果的展示，如果不是我对相关的制图学略知一二，我可能会完全误解作者试图表达的含义。比如，某个关于少数民族聚居区分布的专题地图，使用了过于接近的色阶来区分不同的亚群落密度，导致了严重的视觉混淆。但抛开这些装帧上的瑕疵，书中对“数据伦理”和“隐私保护”的讨论却出乎意料地深刻和前瞻。作者花费了大量篇幅探讨，当人口信息被高度集成和可视化时，如何防止数据被滥用，如何平衡公共政策需求与个人空间隐私的界限。这部分内容，已经超越了单纯的技术手册范畴，上升到了社会治理的哲学层面，让我对未来的人口管理模式产生了新的忧虑与思考。

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这本厚重的家伙，光是掂在手里就感觉沉甸甸的，翻开扉页，那密密麻麻的专业术语和复杂的图表阵势，差点让我这个地理学门外汉望而却步。我本来是想找点关于城市扩张和资源分配的轻松读物，结果却一头扎进了这个看似高深的“信息系统”的海洋里。书里大量的篇幅都在讨论如何构建、维护和运用一个庞大的数据库，涉及到数据采集的标准、空间分析模型的选择，以及不同数据源之间的兼容性问题。坦白说，很多关于GIS软件操作和算法原理的章节，我只能大致浏览，试图抓住核心概念，比如“拓扑关系”和“空间自相关性”这些听起来就令人头疼的词汇。虽然内容极其专业，但不得不承认，作者在系统性上做得非常出色，仿佛是在为一名志在成为顶级地理信息分析师的学生绘制一张详尽的路线图。对于那些真正需要掌握如何用数据武装头脑，来解决实际人口流动、就业分布等复杂问题的研究人员来说，这本书无疑是一部详尽的“操作手册”，只不过，对于我这种只想了解宏观趋势的普通读者来说，可能需要一位经验丰富的“向导”陪同阅读，才能真正领会到那些深藏在复杂技术背后的地理智慧。

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阅读这本书，就像是参加了一场极其复杂的国际会议，每个人都在用自己领域最精炼的“行话”进行交流，生怕漏掉任何一个关键的缩写符号。我的主要兴趣点其实在于环境移民问题，即气候变化如何驱动大规模的人口迁移。我满心期待书中能提供一个成熟的预测框架，告诉我们未来十年内，哪些沿海低洼地区的人口压力会达到临界点。书中确实提到了“风险评估模型”，但更多的篇幅却被用来论证如何将气候数据（如海平面上升速率）标准化并与社会经济指标（如平均收入水平）进行空间叠加分析。这个过程极其繁琐，充满了各种权重调整和不确定性分析。我理解这种严谨是必要的，因为任何错误的预测都会导致资源的错配，但对于一个急于寻找明确答案的读者来说，这种“所有的结论都是暂时的，直到更多数据进来”的态度，略显保守。这本书更像是在构建一个认识问题的工具箱，而不是直接提供一个解决问题的“万能钥匙”。

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这本书的结构安排，从一开始就定位在了“高屋建瓴”的战略高度，而非具体的实战技巧。它更像是为学科的奠基者们准备的纲领性文件，而非一线调查员的随身指南。我注意到，书中对新兴的“众包地理信息”（Crowdsourced Geo-information）和利用社交媒体数据进行人口流动监测的探讨，相对较为简略和保守，似乎更偏爱传统的、经过严格质量控制的官方普查数据和遥感调查。这种对传统范式的坚守，使得这本书在方法论上显得稳健但缺乏必要的锐度。它详尽地阐述了如何处理那些结构良好、但更新缓慢的数据集，却对那些碎片化、高频次但充满噪声的实时数据流的纳入策略，着墨不多。因此，对于那些希望紧跟技术前沿，尝试利用大数据挖掘城市脉搏的人来说，这本书可能提供了一个坚实的理论基础，但后续如何将这些理论嫁接到瞬息万变的技术革新浪潮上，还需要读者自行去探索其他更具“时效性”的文献了。

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我花了整整一个周末的时间，试图啃下这本书的前三章，感触最深的是作者在描述“人口数据的时间维度”时所展现出的那种近乎偏执的严谨性。他没有满足于简单的静态快照，而是深入探讨了如何利用历史数据流、短期动态监测以及长期趋势预测模型，来构建一个能够“呼吸”的人口地理画像。书里举的案例，比如某个特定时期内乡村人口向城市边缘溢出的微观机制，简直像一部精密的侦探小说，每一个数据点都隐藏着人类迁移的动机和阻力。然而，正是这种对细节的极致追求，使得阅读过程充满了挑战。作者仿佛默认读者已经完全理解了各种统计学检验和遥感影像判读的基础知识，导致我们在讨论“老年人口聚集热点”时，突然插入了一段关于卡方检验在离散数据分析中局限性的深入讨论。这种技术性的跳跃，让我在理解实际应用场景和理论模型之间来回拉扯，体验颇为跌宕起伏。我更希望看到一些更生动的故事，讲述这些冰冷的数字背后，人们真实的生活轨迹是如何被这些“系统”所捕捉和塑造的。

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看了一遍还是知道大概是什么了至少不会被轻易糊弄但是还是不会做嗯。

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