基于多尺度地理加权回归模型的城市住宅价格影响因素空间异质性——以桂林市主城区为例

基于桂林市2022年10月二手房价格数据,结合多尺度地理加权回归(multi-scale geographically weighted regression,MGWR)模型,分析不同尺度下城市住宅价格影响因素的空间异质性。结果表明:(1)桂林市住宅价格呈显著空间自相关,局部空间自相关结果表明,桂林市住宅价格空间呈显著的集聚分布,以“高-高”和“低-低”集聚为主,“高-低”和“低-高”集聚范围较小;(2)相较于普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)和地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型,MGWR模型的R2更高,能更准确地测度变量对住宅价格的影响程度和空间差异性;(3)住宅房龄、教育医疗和商务设施为全局变量,绿化率、公共交通设施、铁路设施配套、生活配套和旅游景点的空间异质性处于中等水平,对外交通设施的空间异质性较大,在局部范围内对住宅价格有显著影响且差异明显;(4)住宅房龄、生活配套和旅游景点对住宅价格具有负向影响,教育医疗和商务配套对住宅价格具有正向影响,其余变量在不同空间区位上对住宅价格表现出抑制或增值作用。

中国代际流动形成机制的空间异质性——基于地理加权回归模型的实证研究

本文以中国综合社会调查(CGSS)多年度数据中的73个样本城市为例,分析中国代际流动形成机制的空间异质性。通过构建代际地位关联度来表示代际流动水平,利用地理加权回归模型(GWR)探索各社会结构因素在不同地区对代际流动的影响差异,发现我国代际流动形成机制具有明显的空间异质性。具体而言:第一,工业化水平、收入差距、社会福利水平是影响代际流动的主要因素,但在不同城市中,上述因素的影响程度,甚至影响方向会发生变化;第二,决定不同地区代际流动水平的主导因素各不相同,必须因地制宜,采取针对性的空间治理举措。

一类变系数空间滞后的混合地理加权回归模型

为解决因变量空间滞后存在的局域性问题,对现有常系数空间滞后的混合地理加权回归模型作了具有更广泛形式的拓展,提出一类变系数空间滞后的混合地理加权回归(MGWR-VSLR)模型。MGWR-VSLR模型实现了空间相关性与空间异质性融合,涵盖了绝大多数地理加权回归的模型形式,基于重构参数化方法和似然比检验分别给出模型的系数估计方法与显著性检验以及选取变系数的判别检验。在蒙特卡罗模拟与实际应用中,MGWR-VSLR模型均表现出优异的因变量拟合与预测能力。MGWR-VSLR模型的提出为定量化研究空间效应问题设定适宜的模型形式提供了支撑依据。

部分线性变系数空间自回归模型的惩罚轮廓拟最大似然方法

主要研究了部分线性变系数空间自回归模型的变量选择问题。结合拟最大似然方法、局部线性光滑方法以及一类非凸罚函数,提出了一个变量选择方法用于同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零参数。大量模拟研究表明,所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质,并且关于空间权矩阵的稀疏度、空间相关强度、系数函数的复杂度以及误差分布的非正态性非常稳健。特别地,当样本容量较大且罚函数选择合适时,即使解释变量的相关性较强或者模型中含有较多不重要解释变量,所提出的变量选择方法仍然具有比较满意的有限样本性质。通过分析波士顿房屋价格数据考察了所提出的变量选择方法的实际应用效果。

空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法

针对不完整大数据因其自身结构具有不规则性,导致在进行缺失值插补时计算量大、插补精度低的问题,提出空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法。利用迁移学习算法在动态权重下过滤出原始数据中冗余数据,区分异常和正常数据,提取残缺数据,采用最小二乘回归对残缺数据实施修补。将缺失值插补分为3种类型,分别为一阶空间自回归模型插补、空间自回归模型插补和多重插补法。根据实际情况将修补后数据插补到合适的位置,实现不完整大数据缺失值插补。实验结果表明,所提方法具有良好的缺失值插补能力。

山西省县域经济发展影响因素的空间异质性研究——基于地理加权回归(GWR)模型

县域经济是国民经济的基石,在整个国民经济体系中占有重要地位。山西省作为我国重要的能源重化工基地,分析其县域经济发展影响因素具有重要意义,然而不同县域经济发展影响因素存在较大的空间异质性。采用地理加权回归(GWR)模型,对山西省107个县域单元进行分析,结果表明山西省不同县域经济发展影响因素存在较大差别,为山西省县域经济发展提出针对性的政策建议提供依据,对其县域经济统筹发展具有重要意义。

中国货币政策区域异质性效应实证研究——基于空间地理加权回归模型的估计

运用空间地理加权回归模型的估计方法,对中国2001~2010年31个省域货币政策的执行效应进行了实证分析.通过货币政策测度变量M2的Moran指数值及散点图,直观地刻画出中国货币政策的执行效果在各省域上存在着空间自相关性和异质性.在回归模型中,纳入空间效应的GWR估计更优于传统的OLS估计.实证结果表明：经济增长、物价水平和固定资产投资在一定程度上对货币政策区域异质性效应的形成都有影响,并且物价水平是其最主要的影响因素,进一步强调在货币政策调控时应将稳定物价总水平放在更加突出的位置.

中国省域旅游业弹性系数的空间异质性估计——基于地理加权回归模型的实证

基于2001～2009年中国省域旅游业截面平均值数据,利用考虑空间异质性的地理加权回归(GWR)生产函数模型,首次对中国省域旅游业的资本和劳动力弹性系数进行局域变参数实证估计研究。全域和局域空间自相关分析显示,中国省域旅游业产出存在显著的空间自相关性,具有明显的局域集群趋势;不考虑和考虑空间自相关性的省域旅游业生产函数全域常参数估计结果显示,资本投入的弹性系数分别为0.6939和0.7824,劳动投入的弹性系数分别为0.4932和0.3163,要素投入处于规模报酬递增阶段;考虑空间异质性的GWR模型局域变参数估计结果显示,资本投入的弹性系数在0.6905～0.6958之间,劳动投入的弹性系数在0.4859～0.4989之间,各个省域的要素投入均处于规模报酬递增阶段。GWR模型能在纳入空间异质性的前提下有效地估计区域旅游业弹性系数,增强了区域旅游业发展政策含义的差异化指导意义。

中国人口流动重力模型回归系数的定量估算及其空间异质性研究

基于中国337个地级及以上行政区划间人口省际流动数据,对人口流动重力模型代理变量的回归系数进行实证推算。结论包括：（1）在地级行政单元研究精度下,中国人口流动重力模型代理变量的回归系数呈现出明显的空间异质性,及难以预期的作用效应,因此研究精度的提升将加剧空间交互模型构建的复杂程度,同时假定重力模型回归系数的空间均质性将导致模拟结果空间差异趋势的收敛;（2）中国人口省际流动距离衰减系数为1.975,337个地级及以上行政区划距离衰减系数值域为0.434-4.438。研究所展示的各省该系数值域及直辖市、省会城市结果为今后模型应用提供了基础参考数据;（3）地级行政单元下的距离衰减系数存在空间异质性与梯度特征,高值区主要分布在东北沿疆、新疆和珠三角地区,低值区主要位于中国中部和西南地区。结合以往研究成果比较,中国人口省际流动的空间衰减特征与铁路客运网络的可达性格局存在一定程度的一致性。

旅游发展对城乡收入差距影响的空间异质性——基于多尺度地理加权回归模型(MGWR)

基于2018年全国地级市数据,运用多尺度地理加权回归模型(MGWR)分析旅游发展对城乡收入差距影响的空间异质性及其尺度规律。结果表明,旅游发展对城乡收入差距的影响以扩大作用为主,且影响效果体现出空间异质性规律:在华南和西南地区,旅游发展对城乡收入差距具有较为明显的扩大作用;在中部和西北地区,旅游发展对城乡收入差距具有扩大作用,但影响程度较弱;在华东、华北和东北地区,旅游发展对城乡收入差距的影响程度最弱,在沿海区域表现为缩减作用,内陆区域表现为扩大作用。因此,未来应当持续推进乡村振兴战略,促进乡村旅游发展;大力发展全域旅游,促进城乡旅游全面协同发展;旅游发展规划兼顾区域均衡发展和城乡均衡发展的双重目标。

中国省域服务业发展的空间异质性估计——基于地理加权回归模型的实证

选取2011年我国31个省市经济发展的相关数据,运用地理加权回归模型进行实证研究,通过对比分析揭示了经典OLS方法无法模拟省域间各种影响服务业发展因素的空间异质性问题,研究结果表明影响服务业发展的要素对不同省市服务业发展的影响作用有很大的差异。具体来说,城市化水平、人力资本、公共财政支出、当地的经济发展水平和对外开放程度对多数省(市)的服务业发展具有显著的促进作用,而第二产业发展状况和外商直接投资对服务业发展的影响效用不显著,并提出相应的政策建议。

基于地理加权回归模型的甘肃省旅游空间异质性分析

"旅游+"产业发展不断衍生旅游新业态,改变了以往旅游空间时空格局,区域旅游空间异质性研究成为重要课题。根据2018年甘肃省旅游业截面数据,选取人均GDP、景点景区数、旅游接待游客数、旅游综合收入、旅游基础设施数5个指标作为甘肃省旅游空间异质性分析指标,建立地理加权回归(GWR)模型,探讨分析甘肃省旅游空间异质性和非平稳性特征。结果表明,5个异质性分析指标对甘肃省14地市州旅游收入影响程度各不相同。

科技金融配置对经济高质量发展的时空异质性影响——基于两区制空间面板模型的分析

本文基于两区制空间面板模型研究2001—2020年中国31个省市自治区科技金融资源配置对经济高质量(TFP)发展的时空异质性影响效应。研究发现:科技金融资源配置显著促进了经济高质量发展,空间交互影响结果表明科技金融对TFP具有显著的负向空间溢出效应;科技金融试点地区均会对其邻近省市的TFP做出溢出响应,科技金融资源配置的正向竞争是普遍存在的现象;试点与非试点地区对TFP的反应策略均存在较大差异,相对于TFP较高的试点地区,TFP较低的科技金融试点地区的冲击和响应程度更大;科技金融资源配置通过科技成果转化,倒逼产业结构调整、加快工业化进程、优化要素资源配置,进而显著提升TFP;经济规模较大的试点地区省市科技金融资源配置对TFP的影响程度明显高于经济规模较小的试点地区;地处京津冀、长三角和珠三角经济圈的试点地区比其他试点地区的反应系数大,行政等级高的试点地区反应系数显著高于等级低的试点地区;试点地区所在沿海省市对TFP的反应程度明显小于地处内陆的科技金融试点地区。本文从地理空间视角为科技金融试点政策实施提供稳健的评估结果,对全面推行科技金融政策提供理论参考和事实依据。

部分线性空间自回归模型的惩罚最小二乘方法

部分线性空间自回归模型因具有参数空间自回归模型的解释能力和非参数空间自回归模型的灵活性而成为一类备受关注的半参数空间自回归模型。主要研究部分线性空间自回归模型的变量选择问题,基于轮廓拟最大似然方法和一类非凸罚函数,提出了一类惩罚最小二乘方法同时选择该模型的参数部分中重要解释变量和估计相应的非零回归系数。在适当的正则条件下,推导了回归系数的惩罚估计的收敛速度,并证明了所提出的变量选择方法具有Oracle性质。模拟研究和实际数据分析均表明所提出的变量选择方法具有满意的有限样本性质。

基于地理加权回归模型探究环境异质性对秦岭大熊猫空间利用的影响

环境异质性对野生动物分布的影响具有明显的空间不均匀性。传统分析中多采用经典线性回归模型来量化野生动物分布与环境变量之间的关系,难以准确反映物种-环境关系的空间异质特征。地理加权回归(GWR)是近年来提出的一种新的空间分析方法,通过将空间结构嵌入线性回归模型中,以此来探测空间关系的非均匀性。以秦岭大熊猫为例,应用GWR模型分析大熊猫空间分布与环境异质性特征之间的潜在关系,并同经典的全局最小二乘回归法(OLS)进行比较。结果表明,GWR模型的AIC、R^2和校正R^2均显著优于OLS模型,GWR模型的局部回归系数估计能够更加深刻地揭示大熊猫空间分布与环境变量间的复杂空间关系,且GWR模型能够为物种的科学保护提供更加有效的理论支撑。因此,GWR模型可为探究物种-环境关系的空间异质特征提供一种新的方法,在物种栖息地选择与利用研究中具有一定的应用前景。

约束条件下线性可加空间自回归模型方法研究

[目的]针对空间依赖性问题,提出约束条件下线性可加空间自回归模型的统计推断方法。[方法]先对线性可加空间自回归模型增加线性约束条件。通过B样条基函数近似求解未知的平滑函数,并代入回归模型,生成包含B样条基函数的空间自回归模型,对此模型的损失函数进行最小化,获取约束条件下模型的稀疏估计,通过SCAD惩罚函数无偏估计较大系数。在10种约束条件下,研究了线性可加空间自回归模型估计的渐近性质,得到在最优收敛速度下进行斜率系数的估计时,函数项部分不会改变参数估计的渐近分布特性。[结果]实验结果表明,该方法不仅在理论上具有可行性,而且在实践中易于操作。相比非约束估计,约束稀疏估计更为优秀。[结论]在交通数据统计分析中,该方法具有实用性和有效性。

一类具有空间异质性SIS传染病模型的阈值动力学分析

本文研究了空间异质性下水平传播和垂直传播的SIS传染病模型的问题.利用半群理论、下一代再生算子谱半径的定义、Lyapunov函数、渐近自治半流理论以及数值模拟的方法,获得了空间异质性下水平传播和垂直传播的SIS传染病模型的动力学行为和传播规律的结果.这些结果推广了之前的相关研究结果,为理解此类传染病模型提供了更深入的理论依据.

基于MGWR模型的中国地级市城乡收入差距的空间异质性分析

本文选取2010年和2022年中国280个主要城市数据,对中国地级市城乡收入差距的时空演化特征进行探析,并借助多尺度地理加权回归模型探究各影响因素对中国不同地级市城乡收入差距影响程度的空间异质性特征和差异化空间尺度特征。研究结果显示:一是经典地理加权回归模型难以刻画不同变量对因变量的空间尺度差异,而多尺度地理加权回归模型通过不同尺度展现各变量对因变量的作用,因此其回归结果具有更高的可靠性。二是城镇化率对城乡收入差距的影响显著且在空间上的异质性最强,同时拥有较小的影响尺度,这意味着城镇化率对城乡收入差距的影响更为局部化,而产业结构、经济发展水平和旅游发展水平的影响尺度较大,即对城乡收入差距的影响在较大空间范围内是显著的。多尺度地理加权回归模型在解决空间异质性问题上展现出了明显优势。鉴于此,本文最后根据研究结果得出了一些政策启示.

基于夜间灯光数据和空间回归模型的人口格网化方法研究

为了提高地区常住人口回归结果的精度,表现地区及城市内部乡镇、街道以及更小尺度上人口分布特征,以里下河地区为研究区域,以NPP-VIIRS模拟的2020年DMSP-OLS夜间灯光数据为基础,结合土地利用/覆被数据、乡镇和街道常住人口统计数据,采用空间回归模型对各市县常住人口进行建模,并进行精度校验和结果修正,最终得到一种精度较高的人口格网化方法。结果表明:1)里下河地区夜间灯光强度累计值与人口统计数据间相关性为0.8747(P<0.01),相关系数高;选择相关系数最高的二次项式函数作为最优模型,空间回归模型模拟效果较好;2)基于精度检验后各空间单元残差值大小不同,采用分段函数对人口格网化结果进行校正,所绘人口分布图能更加详细、准确地刻画人口的真实分布情况;3)在人口数量和密度都较小的乡镇和农村,将NPP-VIIRS数据模拟为DMSP-OLS夜间灯光数据比直接采用NPP-VIIRS数据做人口空间回归误差更小。

中国省域林业要素产出弹性空间异质性研究——基于地理加权回归模型的测度

基于2015年中国31个省域林业投入产出数据,利用空间计量经济模型分析各省域之间的空间聚集效益,进一步建立地理加权回归模型对各个省域的要素产出弹性进行测算并比较。研究结果表明:各省域资本要素弹性系数估计结果介于0.378~1.647之间,劳动力要素弹性系数估计结果介于0.188~0.783之间,林业产出存在较为显著的空间相关性,要素产出弹性存在空间异质性,中国林业发展总体上处于规模报酬递增阶段。基于研究结论与各省域林业发展实际状况,提出加强不同地区之间的资源流动、因地制宜地制定林业生产发展规划和战略等政策建议。