一、前言

消费结构是指在一定的社会经济条件下人们 在消费过程中消费的各种各样的消费资料的比例 关系，它反映了人们消费的具体内容，消费水平和
消费质量，同时也反映了人们消费需要的满足状 况。⋯自1978年的改革开放以来，我国城乡居民 家庭的收入分配体制发生了根本性的转变，人民 的生活水平总体上有较大的提高。通过对这一时 期内居民家庭的消费结构变化的分析，可以发现 产生这种变化的内在因素，为制定今后的经济发 展政策和方针提供政策指导。随着收入水平提高 和国家相关政策的变化，我国城乡居民家庭的消 费结构也产生了很大改变。
为了了解改革开放以来我国居民家庭消费结 构变化特征，已经有许多的研究者从不同的研究 方向进行了分析。鲁万波运用扩展的线性支出系
统模型研究了我国“九五”期问城乡居民的消费结 构状况，对城乡居民的消费结构和变化趋势进行 了比较，旧。周建军应用扩展线性支出分析和趋势 分析方法研究了1992—2001年我国城镇居民消 费结构，对消费倾向、储蓄倾向、价格弹性等进行 数量分析。【31通过对现存的许多文献进行分析后， 我们发现大多数研究者在分析居民家庭消费结构 变化时常用的方法是线性支出模型或者扩展线性 支出模型，这些方法都属于静态分析方法，并不能
完全反映居民家庭消费结构随着时问变化而发生
的结构性改变。毛瑞华H1利用panel     data方法分 析了全国28个省、直辖市和自治区1995年到
2002年期间的城市居民家庭和农村居民家庭消费 结构地区差异。为了进行动态分析，毛瑞华b1对 四川省成都市．1995年到2005年期间的城市居民 家庭消费结构进行了动态分析的尝试，但是由于 数据量较少，因此获得的分析结论并不是非常令 人满意。
空间计量经济学是计量经济学的一个分支， 它主要处理具有空间相依特征和空间异方差结构 的经济数据。在计量经济模型分析中，我们常常 会使用截面数据和panel   data两种数据，这不可避 免涉及到研究对象的空间位置及由此而产生的空 间关联性。过去人们常用的方法是将经济体看作 一个整体来分析，但是随着研究的深入，各个研究 对象之间的空间关联性逐渐引起人们的关注。【6

二、空间关联矩阵及空间自相关性 自从上世纪70年代早期在处理区域计量经
济模型问题中提出空间计量经济模型后，空间计
量经济学在各个方向都得到了发展，它主要考虑 的问题是空间变量间的自相关性结构和空间异方 差结构，Bennett(1985)¨1等分析了地理数据资料 的空间计量分析，Grifl'ith(1988)哺1对空间计量分 析的一些问题进行了较详细的分析，由此又产生了以下四个方面的问题：(1)计量经济模型中空间
效应形式的识别；(2)整体空间效应模型的估计； (3)空间效应的识别检验和空间效应的存在性诊 断；(4)空间模型的预测。
(一)空间关联性及空间关联矩阵
在空间统计分析中，用点表示个体，如有N个
点，l，2⋯．，N，它们之间的邻近性用空间关联矩
阵W’=(埘；)Ⅳ。Ⅳ表示，其中W#，表示第i个点与
第．『个点之间的相邻性。 下面以三个点说明空间关联矩阵的构造方
法。
情况1                   情况2
田田
假设我们关注横、竖之间的相邻关系，不考虑
对角线上的相邻，并规定自己与自己不相邻。定 义两个点相邻的邻近性记为1，否则记为0，则可 得到相应的两个空间关联矩阵如下：
情况1                          情况2

a       b     C a      O     1         1 b    1         O    0
C     l         0     0

fo
即W’=(W#’-3。3=I  l     0  0 I，
＼1    0  0j

fo  1    01 或形’=(t‘J；)3。3=l 1     o  1
10 l    oj
显然，空间关联矩阵能够刻画点在空间中的
分布特性。为了讨论问题方便，通常可以将空间 关联矩阵的每一行进行单位化，从而得到空间权 重矩阵形，形的元素为加。，即
⋯●
形=(t‘，F)Ⅳ。．1v，其中嘶=弓L，ij=1，2，⋯，Ⅳ
，吾埘；
(二)空间自相关性
在空间统计建模分析中涉及到两类主要的问 题，即空间相依性和空间异方差性。理论已经解 决了空间异方差问题，因此空间相依性(或空间自 相关性)成为了研究的焦点问题。
假设Y；，iE D是空间随机过程的第i个点的
观察值，由于每一个随机变量Yi都与第i个点相
联系，因此空间自相关性可表示为：
Cov(yi，)，i)=E(y‘yi)一E(y‘)E(95)≠O，i刊
(2．1) 对于第i个点和第．『个点的观察值而言，如果 随机变量Yi和y，的协方差不等于零，则表明随机 变量yi和yj之间存在空间结构上的差异，或空间 相互作用，或空间排列顺序关系。这种情况在实
际分析中是客观存在的，如当一个地区进行技术 创新时，这种新技术对其周围地区的影响作用是 不可能忽视的。
Anselin(1999)在文献[91中对空间自回归进行 了综述性的总结，与传统的时间序列分析类似的，
有空间自回归模型SAR(spatial     autoregressive)和 空间移动平均模型SMA(spatial     moving average)，(责任编辑：南粤论文中心)转贴于南粤论文中心: http://www.nylw.net(南粤论文中心__代写代发论文_毕业论文带写_广州职称论文代发_广州论文网）