01征稿范围

空间计量经济学（Spatial econometrics）是近些年来计量经济学中发展飞速的一个分支，特点是在回归模型中纳入了空间交互（Spatial interaction）和空间结构（Spatial structure）。空间计量的建模思想最早可以追溯到Whittle （1954）的开创性工作。但由于存在计算上的复杂性，致使发展缓慢。后来Ord （1975）提出计算简便的极大似然估计方法使得这种包含空间交互效应的模型得到了快速发展，随后，其他各种估计方法也不断涌现。例如，贝叶斯方法 （Hepple, 1980）、马尔科夫链蒙特卡洛方法（LeSage, 1997）、广义空间两阶段最小二乘方法 （Kelejian & Prucha, 1998, 1999）等。这些方法的出现极大地推动了各种空间计量模型的理论进步。

空间计量的飞速发展还离不开应用软件，这其中首推的是Luc Anselin主导的GeoDa软件（Anselin, 1995）。GeoDa是一款图形用户界面软件，因其操作简单，方便直观以及具备强大的探索性空间数据分析的功能，得到了极为广泛地应用。但GeoDa的空间回归分析以及模型检验的功能较为简单。1998年，LeSage发布了基于MATLAB语言的空间计量工具箱，包含了各种空间计量模型的估计方法以及模型检验，为推动空间计量的发展做出了极大的贡献。另一方面，R语言迅速崛起，Roger Bivand主导的spdep和spatialreg程序包也开拓了R语言空间分析和空间计量模型应用的新天地 （Bivand, 2022）。2017年，Stata公司推出的Stata 15版本中包含了空间计量的功能，这标志主流统计分析软件已经认可空间计量模型。并且，空间计量也已经成为社会经济科学定量研究中发展最为迅猛的学科之一 （Ye, 2017）。

在中国知网的文献库里，可知国内有关空间计量模型最早的应用研究大致始于2004年。具体说来是吴玉鸣 （2004）和朱鹏飞 （2004）的两本学位论文，研究的主题都是经济收敛问题。随后的2005年，应龙根和宁越敏 （2005） 系统性地描述了空间数据的性质以及简要地介绍了空间计量模型的应用前景。龚敏 （2005） 在学术研讨会的总结里提到了美国波特兰州立大学的林光平在学术会议中介绍了空间计量经济学这一前沿领域的理论，并报告了有关中国经济收敛的问题。这个研究后来发表在《经济学（季刊）》上 （林光平等，2005），影响很大。在之后的近20年里，空间计量模型广泛地出现在中国的各个研究领域，如经济学、管理学、经济地理学、人文地理学、人口学、社会学、情报学等等，而且发表量在逐年上升。这充分说明了空间计量经济学得到了各个学科的认可，同时也表明了空间计量模型已经超越了地理学，具有广泛应用价值。

在理论空间计量的发展方面，华人学者和中国学者的身影也不断涌现，为空间计量的发展做出了巨大的贡献。这其中首推的是俄亥俄州立大学的Lung-fei Lee （李龙飞）教授（现已加盟上海财经大学）以及他的学生们 （姜磊, 2020），如虞吉海 （Yu et al., 2008）、瞿茜（Qu & Lee, 2012）、史炜 （Shi & Lee, 2017）等。此外，还有一些中国学者在推动空间计量理论研究方面也做出了很大的贡献，例如，董冠鹏 （Dong & Harris, 2015）（地理分层数据的空间自回归模型）、范巧 （范巧, 郭爱君, 2021）（面板时空地理加权回归模型）、卢宾宾（Lu et al., 2023）（地理加权回归软件GWmodelS以及R程序包GWmodel）、王劲峰（Wang et al., 2010）（地理探测器）、于翰辰（Yu et al., 2020）（多尺度地理加权回归软件MGWR）等。但是，空间计量发展也存在一些不足之处。一方面，空间计量的应用领域和研究课题还比较聚焦，另一方面，空间计量的理论还有待进一步完善，在理论发展方面还有更大的空间。

基于此，《华南地理学报》拟组织一期有关空间计量模型广泛应用与最新理论进展的专刊，聚焦于以下主题，包括但不限于：

1.     空间计量模型在自然地理学中的应用

2.     空间计量模型在经济地理学中的应用

3.     空间计量模型在环境可持续发展中的应用

4.     空间计量模型在流行病学研究中的应用

5.     空间计量模型在国际贸易研究中的应用

6.     空间计量模型理论的最新进展

7.     空间计量模型综述性文章

8.     空间计量模型在实证中的规范应用

02时间节点

 · 全文提交时间：2024年12月前提交全文

 · 专刊刊出时间：2025年3月（第3卷第1期）

03专刊编辑

姜磊，广州大学，l.jiang@vip.163.com

董冠鹏，河南大学/黄河文明与可持续发展研究中心，gpdong_henu@outlook.com

范巧，兰州大学，fanq@lzu.edu.cn

卢宾宾，武汉大学，binbinlu@whu.edu.cn

04参考文献: 

[1]     Anselin, L. (2005). Exploring Spatial Data with GeoDa: A Workbook. Technical report, Spatial Analysis Laboratory, Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois, Urbana-Champaign; Center for Spatially Integrated Social Science.

[2]     Bivand, R. (2022). R packages for analyzing spatial data: A comparative case study with areal data. Geographical Analysis, 54(3), 488-518.

[3]     Dong, G., & Harris, R. (2015). Spatial autoregressive models for geographically hierarchical data structures. Geographical Analysis, 47(2), 173-191.

[4]     Hepple, L. W. (1979). Bayesian analysis of the linear model with spatial dependence. In Exploratory and explanatory statistical analysis of spatial data. Dordrecht: Springer.

[5]     Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (1998). A generalized spatial two-stage least squares procedure for estimating a spatial autoregressive model with autoregressive disturbances. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 17, 99-121.

[6]     Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (1999). A generalized moments estimator for the autoregressive parameter in a spatial model. International Economic Review, 40(2), 509-533.

[7]     LeSage, J. P. (1997). Bayesian estimation of spatial autoregressive models. International Regional Science Review, 20(1-2), 113-129.

[8]     Lu, B., Hu, Y., Yang, D., Liu, Y., Liao, L., Yin, Z., ... & Dong, G. (2023). GWmodelS: A software for geographically weighted models. SoftwareX, 21, 101291.

[9]     Ord, K. (1975). Estimation methods for models of spatial interaction. Journal of the American Statistical Association, 70(349), 120–126.

[10]  Qu, Xi & Lung-fei Lee (2012). LM tests for spatial correlation in spatial models with limited dependent variables. Regional Science and Urban Economics 42, 430-445.

[11]  Shi, Wei & Lung-fei Lee (2017). Spatial dynamic panel data models with interactive fixed effects. Journal of Econometrics 197, 323-347.

[12]  Wang, J. F., Li, X. H., Christakos, G., Liao, Y. L., Zhang, T., Gu, X., & Zheng, X. Y. (2010). Geographical detectors‐based health risk assessment and its application in the neural tube defects study of the Heshun Region, China. International Journal of Geographical Information Science, 24(1), 107-127.

[13]  Whittle, P. (1954). On stationary processes in the plane. Biometrika, 434–449.

[14]  Ye, X. (2017). Spatial Econometrics. In International Encyclopedia of Geography: People, the Earth, Environment and Technology (eds D. Richardson, N. Castree, M.F. Goodchild, A. Kobayashi, W. Liu and R.A. Marston).

[15]  Yu, H., Fotheringham, A. S., Li, Z., Oshan, T., Kang, W., & Wolf, L. J. (2020). Inference in multiscale geographically weighted regression. Geographical Analysis, 52(1), 87-106.

[16]  Yu, Jihai; Robert DeJong, & Lung-fei Lee (2008). Quasi-maximum likelihood estimators for spatial dynamic panel data with fixed effects when both n and T are large. Journal of Econometrics 146, 118-134.

[17]  吴玉鸣. (2004). 中国经济增长与收入分配差异的空间统计分析.华东师范大学.

[18]  姜磊. (2020) 应用空间计量经济学. 北京: 中国人民大学出版社.

[19]  应龙根, &宁越敏. (2005). 空间数据:性质、影响和分析方法.地球科学进展, 1:49-56.

[20]  朱鹏飞. (2004). 中国经济增长地区差异的收敛性分析.南京工业大学.

[21]  林光平,龙志和, &吴梅. (2005). 我国地区经济收敛的空间计量实证分析:1978—2002年.经济学(季刊), (S1):67-82.

[22]  范巧, &郭爱君. (2021). 一种新的基于全息映射的面板时空地理加权回归模型方法[J].数量经济技术经济研究, 38(04):120-138.

[23]  龚敏. (2005). 转型期中国宏观经济问题研讨会综述.经济学动态, (06):115-117.