地理加权空间滞后模型的2SLS估计.doc

地理加权空间滞后模型的2SLS估计 黄砚玲　龙志和 林光平 黄砚玲：华南理工大学经济与贸易学院，博士研究生，联系地址：广东省深圳市南山区科技园南区科苑南路海阔天空F-12A ,邮编：518000，电话：0755手机电子邮箱：hyl8819@. 龙志和：华南理工大学经济与贸易学院，教授，博导，通讯地址：广州市华南理工大学工商管理学院　邮编：510640. 电话：020 E-Mail: l-zh720@163.com Kuan-Pin Lin（林光平）： Professor, Department of Economics, Portland State University, Portland, Oregon USA,97207. Tel: 001+503-725-3931. E-Mail: link@ 地理加权空间滞后模型的2SLS估计 黄砚玲1 龙志和1 林光平2 (1.华南理工大学；2.美国波特兰大学) 【摘要】本文建立了地理加权空间滞后模型的2SLS估计框架，对模型进行了估计与推断研究。在2SLS估计框架下估计地理加权空间滞后模型能够有效的减少计算量，并且解决了地理加权空间滞后模型估计中误差分布未知的限制，拓展了地理加权空间模型的估计方法。 关键词：地理加权空间滞后模型，2SLS估计 The GWR-SL model’s 2SLS estimate Abstract：This paper set up a 2SLS framework to estimate and infer GWR-SL model (Geographically Weighted Regressor with Spatially Lagged Objective Variable Model). 2SLS estimates can effectively reduce the computational complexity, and solved the unknown error distribution restrictions, expanding the GWR-SL model’s estimation method. Keyword: GWR-SL model, 2SLS estimate 引言 空间相关性与空间异质性是空间经济研究的两大主题。由于处理空间异质性问题的复杂性，相比较而言，解决空间异质性经济计量研究落后于空间相关性分析技术进展。目前，空间异质性经济计量分析中，由 Brunsdon (1998，1999) 提出地理加权回归GWR方法）在学界影响较大，广泛应用于环境、医学、生物、交通、社。…,n)的近似线性曲面，基于GWR方法普通线性模型的一般形式为： 其中，是观测点的误差、为因变量Y、解释变量X在观测点处的观测值系数是观测点 的位置的函数。实质上是对每个观测点分别估计，来处理空间异质性问题。 其中Y、X是因变量矩阵和解释变量矩阵，W是对角线元素为0的空间权重矩阵（见Anselin,1988），记是空间滞后系数，是系数向量，是误差向量。 由于GWR-SL模型含有空间滞后项，用普通最小二乘回归会导致估计量不一致（Anselin，1998）。为此，Brunsdon（1998）采用最大似然估计（简称ML估计）对GWR-SL模型进行了估计研究。不过，ML估计有两点局限，其一，计算量巨大，在大样本情况下，计算量问题尤为突出；其二，ML估计假定误差项服从正态分布，或其他已知分布（Kelejian and Prucha,1998,1999；Pace and Barry 1997a,b；Lee，2003），而在实际经济分析中通常无法确定误差项的分布。由此，本文构建了GWR-SL模型的两阶段最小二乘法（2SLS）估计框架，对GWR-SL模型进行非参数估计与推断研究。采用2SLS估计可以克服ML估计在模型估计中存在的问题，不需要假定误差分布已知，而且计算量大为减少。 本文结构安排如下：第二部分介绍GWR-SL模型与两阶段最小二乘法（2SLS）方法；第三部分，建立GWR-SL模型的2SLS估计框架，并对GWR-SL 模型进行估计与推断研究；第四部分是实例说明；第五部分为结论。 二、GWR-SL模型与2SLS估计介绍 空间滞后因变量模型一般形式为： (1) 误差向量，而且误差项相互独立。Kelejian等（1998，2006）针对ML估计存在的问题，提出模型(1)有效的2SLS估计： 将 (1)式改写为：