第五节 空间效应理论

空间效应一开始产生于地理学科和化学学科研究中。我们这里讲的空间效应是经济现象受到地理位置及特征的影响，是将地理因素纳入研究模型当中来研究经济现象。通常情况下，地区之间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的相关性，对于具有地理空间属性的数据，一般认为离的近的变量之间比在空间上离的远的变量之间具有更加密切的关系。正如著名的Tobler地理学第一定律所说：“任何事物之间均相关，而离的较近事物总比离的较远的事物相关性要高。”

由于研究的样本数据通常包括地理空间特征，这就导致统计上会出现观测值之间存在空间相关性和模型中存在空间异质性的问题，而这两个问题又对传统的计量经济学方法产生冲击，首先它违背了高斯—马尔可夫经典假设，因为高斯—马尔可夫经典假设要求在样本的重复抽样过程中，解释变量必须是相互独立的，而当观测值之间存在空间相关性时，它们彼此就不能够保证独立。其次，空间异质性的存在使得经典假设中的误差项同方差要求不满足。从以上可以看出，传统的计量经济学方法在解决空间相关性问题时有所欠缺，进行估计显然会出现偏误，所以必须要采用一种新的估计方法来解决空间相关性问题。对于这种地理与经济现象中常常表现出的空间效应（特征）问题的识别估计，空间计量经济学提供了一系列有效的理论和实证分析方法。研究发现，在经济研究中出现不恰当的模型识别和设定所忽略的空间效应主要包括空间依赖性和空间异质性。

一 空间依赖性

空间依赖性也叫空间自相关性，是空间效应识别的第一个来源，它产生于空间组织观测单元之间缺乏依赖性的考察，通常分为真实空间依赖性和干扰空间依赖性。

真实空间依赖性反映现实中存在的空间交互作用，如区域经济要素的流动、技术溢出等，它们是区域间经济或技术进步过程中的真实成分，是一种空间交互影响，如资本流动、劳动力等耦合形成的经济行为在空间上相互影响、相互作用，研发的投入产出行为及政策在地理空间上的示范作用和激励效应。

干扰空间依赖性主要来源于测量问题，如区域经济发展过程研究中的空间模式与观测单元之间边界的不匹配，造成了相邻地理空间单元出现了测量误差。一般出现测量误差主要与调查中数据采集和空间中的单位有关，因为数据一般是按照省行政区划统计的，这种假设的空间单位通常与研究问题的实际边界不一致。

空间依赖性不仅意味着空间上的观测值缺乏独立性，而且意味着潜在于这种空间相关中的数据结构，通常由绝对位置和相对位置共同决定。目前在研究空间相关性表现出的空间效应时，通常用以下两种模型来检验：当模型的误差项在空间上相关时，用空间误差模型；当变量间的空间自相关性对模型显得非常关键而导致了空间相关时，用空间滞后模型。

观测样本之间的空间相关性主要是指从i地区获得的观测值与j地区获得的观测值之间存在相关性（i≠j）。用一个公式来表述，yi=f（yi）, i=1, …n, i=j，而且这里的相关性并不仅仅局限于两个地区之间，可以是与多个地区之间存在相关性。之所以说i地区的变量观测值会与其他地理空间上的变量观测值出现空间相关性，可以从两个方面来进行解释，首先，通过诸如县市、省级地区或者其他调查单位等范围方式获取的样本数据可能存在测量误差。其次，则是与地理经济学有关，因为在地理经济学研究中，空间计量模型方法本身就是建立在地理和空间距离这些因素之上，而地理经济学的研究内容主要就是关于不同地理区域之间的相互影响作用，一些溢出效应度量和空间的布局结构等问题，这里面无一不存在着空间相关性问题。

二 空间异质性

空间异质性指地理空间上的区域缺乏均质性，存在发达地区和落后地区、核心地区和边缘地区等经济地理结构，从而导致经济社会发展和创新行为存在较大的空间上的差异性，它是空间计量学模型识别的第二个来源。空间异质性反映了空间观测单元之间经济行为不稳定性关系。例如，区域创新的企业、大学、研究机构等主体在研发行为上存在不可忽视的个体差异，研发投入的差异导致产出的技术差异，这种创新主体的异质性与技术知识异质性的耦合将导致创新行为在地理空间上具有显著的异质性差异，进而可能存在创新在地理空间上的相互依赖现象。

对于空间异质性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典的计量经济学方法进行估计。但是当空间异质性与空间相关性同时存在时，经典的计量经济学估计方法不再有效，而且在这种情况下，问题变得异常复杂，区分空间异质性与空间相关性比较困难，学界通常用空间变系数的地理加权回归模型来处理空间异质性问题。