陸汝成，黃賢金

（1.廣西師范學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，廣西南寧530001；2.南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院，江蘇南京210093）

近年來(lái)，隨著中國(guó)工業(yè)化、城市化和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的加速推進(jìn)，城鄉(xiāng)建設(shè)對(duì)土地需求急劇增加，土地資產(chǎn)價(jià)值日益凸顯，各地受晉升錦標(biāo)賽的驅(qū)動(dòng)和對(duì)土地財(cái)政的過(guò)度依賴，土地違法現(xiàn)象層出不窮，違法占用耕地面積呈快速增加態(tài)勢(shì)。土地違法行為危害了耕地保護(hù)目標(biāo)和糧食安全，危及了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否必然導(dǎo)致違法用地？經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的什么因素顯著影響違法占用耕地呢？已有的研究中，有學(xué)者探討了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與違法用地的關(guān)系[1]和土地違法對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[2]，也有學(xué)者探討了晉升激勵(lì)、部門(mén)利益與土地違法的關(guān)系[3]以及土地違法結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化關(guān)系[4]。但是，違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間上具有一定的相關(guān)性，而已有的研究主要基于單一層次的平面二維分析，很少考慮空間因素。國(guó)外學(xué)者將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用于建設(shè)用地價(jià)格區(qū)域差異[5]、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6]、項(xiàng)目效益評(píng)價(jià)[7]、犯罪地理空間分布[8]、制造業(yè)生產(chǎn)率區(qū)域增長(zhǎng)[9]等研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)運(yùn)用于耕地資源變化[10]、區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[11]、環(huán)境污染[12]、能源壓力[13]等研究，很少將空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)運(yùn)用到違法用地的研究中。本文主要應(yīng)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的空間誤差模型和空間滯后模型，分別從省級(jí)和市級(jí)層次對(duì)違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行空間計(jì)量分析，試圖了解不同層次經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間中顯著影響違法占用耕地的具體因素，為加強(qiáng)土地調(diào)控和土地督察提供決策依據(jù)。

1 研究方法

1.1 空間誤差模型

當(dāng)?shù)貐^(qū)間的相互作用因所處的相對(duì)位置不同而存在差異時(shí)，需要采用空間誤差模型?？臻g誤差模型重點(diǎn)考慮忽略了的、未能觀測(cè)到的變量之間的空間相互依賴性。空間誤差模型（SEM）的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式1中，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。SEM中參數(shù)β反映了自變量X對(duì)因變量y的影響。參數(shù)λ衡量了樣本觀察值中的空間依賴作用，即相鄰地區(qū)的觀察值y對(duì)本地區(qū)觀察值y的影響方向和程度。存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用，度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度[14]。

1.2 空間滯后模型

空間滯后模型（SLM）主要用于研究相鄰機(jī)構(gòu)或地區(qū)的行為，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)其他機(jī)構(gòu)或地區(qū)的行為存在影響的情況即研究“溢出效應(yīng)”或“鄰居效應(yīng)”?？臻g滯后模型主要強(qiáng)調(diào)因變量的空間自相關(guān)性[15]，其表達(dá)式為：

式2中，y為因變量；X為n×k的外生解釋變量矩陣；ρ為空間回歸系數(shù)，反映了樣本觀測(cè)值中的空間依賴作用，即相鄰區(qū)域的觀測(cè)值Wy對(duì)本地區(qū)觀測(cè)值y的影響方向和程度；W為n×n階的空間加權(quán)矩陣，本文用基于鄰近概念的空間加權(quán)矩陣；Wy為空間滯后因變量；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量；參數(shù)β反映了自變量X對(duì)因變量y的影響，空間滯后因變量Wy是一內(nèi)生變量，反映了空間距離對(duì)區(qū)域行為（如違法占用耕地）的作用，而區(qū)域行為受到經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境與空間距離的影響，具有很強(qiáng)的地域性。

2 基于省級(jí)層次違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量分析

2.1 雙變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)分析

違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有一定的相關(guān)性。在沒(méi)有確定經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的什么因素顯著影響違法占用耕地的時(shí)候，首先根據(jù)空間過(guò)濾原理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間不相關(guān)去除處理，以便滿足進(jìn)行下一步估計(jì)的空間計(jì)量分析。通過(guò)這種數(shù)據(jù)處理以后，將產(chǎn)生顯著相關(guān)的因素作為下一步空間效應(yīng)模型所必需的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，而且在將區(qū)域之間不相關(guān)性因素消除之后，減少變量冗余程度，可以用于空間計(jì)量模型的估計(jì)和檢驗(yàn)。采用空間過(guò)濾技術(shù)的目的是消除違法占用耕地中影響因素由于相互依賴產(chǎn)生的空間效應(yīng)，以便運(yùn)用經(jīng)典空間回歸模型、空間滯后模型和空間誤差模型對(duì)空間上無(wú)相關(guān)誤差的假定模型進(jìn)行下一步的估計(jì)。本文選定2010年中國(guó)各省域的GDP、人均GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資6個(gè)變量分別與2010年的違法占用耕地進(jìn)行雙變量的空間自相關(guān)檢驗(yàn)，實(shí)行地理空間效應(yīng)的預(yù)先過(guò)濾處理，得到結(jié)果如表1。

表1 2010年省級(jí)層次違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)Tab.1 The test of bivariate spatial autocorrelation between illegally occupying cultivated land and economic development in provincial level in 2010

從表1了解到，Moran’s I值均大于0，而且人均GDP通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，地方財(cái)政收入和土地開(kāi)發(fā)投資通過(guò)2%水平下的顯著性檢驗(yàn)，GDP和固定資產(chǎn)投資通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，土地出讓純收益沒(méi)有通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)。從相關(guān)性分析可以認(rèn)為GDP、人均GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、固定資產(chǎn)投資5個(gè)變量與違法占用耕地存在空間正相關(guān)，而且固定資產(chǎn)投資的Moran’s I值達(dá)到0.4526，與違法占用耕地的空間正相關(guān)性最強(qiáng)；土地出讓純收益與違法占用耕地不存在空間相關(guān)性，進(jìn)行空間過(guò)濾處理，不進(jìn)行下一步的空間計(jì)量估計(jì)分析。

2.2 空間計(jì)量估計(jì)和結(jié)果分析

空間相關(guān)分析定量證明了違法占用耕地分別與GDP、人均GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、固定資產(chǎn)投資5個(gè)變量具有空間相關(guān)性，需要采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計(jì)。為此，本文以中國(guó)大陸31個(gè)省域?yàn)榭臻g單元，進(jìn)行違法占用耕地的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)和估計(jì)。

首先以違法占用耕地為因變量，分別以GDP、人均GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、固定資產(chǎn)投資5個(gè)變量為自變量，采用經(jīng)典空間回歸模型進(jìn)行違法占用耕地與各自變量的空間計(jì)量檢驗(yàn)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2。

從表2可知，違法占用耕地與人均GDP空間計(jì)量估計(jì)的p值為0.3967，R2僅為0.0348，人均GDP沒(méi)有通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，可以認(rèn)為違法占用耕地與人均GDP的空間相關(guān)不顯著，其他變量均通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，最高值為固定資產(chǎn)投資，達(dá)到了0.7215。因此，通過(guò)違法占用耕地與各自變量的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果得知，違法占用耕地分別與GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量存在空間相關(guān)性。

以上是違法占用耕地與各自變量的空間計(jì)量估計(jì)，通過(guò)地理空間效應(yīng)的預(yù)先過(guò)濾處理，并得到違法占用耕地與人均GDP的空間相關(guān)不顯著的結(jié)果，但沒(méi)有同時(shí)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)，無(wú)法掌握在全局中哪個(gè)變量呈顯著性相關(guān)。通過(guò)表2中拉格朗日乘數(shù)的空間滯后和空間誤差檢驗(yàn)概率p值比較得知，除了人均GDP外，其他4個(gè)變量的拉格朗日乘數(shù)空間誤差比空間滯后檢驗(yàn)概率p值小，說(shuō)明空間誤差比空間滯后顯著。因此可以在剔除不顯著相關(guān)的人均GDP變量后，優(yōu)選空間誤差模型對(duì)省級(jí)層次的違法占用耕地與GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量同時(shí)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)。2010年省級(jí)層次的違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展4個(gè)自變量同時(shí)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果如表3。

表2 2010年中國(guó)違法占用耕地與各變量的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果Tab.2 The results of spatial econometric estimation between illegally occupying cultivated land and individual variables in China in 2010

表3 2010年中國(guó)違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果Tab.3 The results of spatial econometric estimation between illegally occupying cultivated land and economic development in China in 2010

從表3可知，相關(guān)系數(shù)R2為0.7758，只有固定資產(chǎn)投資的p值通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)為0.5421，表明了固定資產(chǎn)投資貢獻(xiàn)率1%將引起違法占用耕地0.54%的變化；其他變量均沒(méi)有通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，與違法占用耕地的空間相關(guān)不顯著。因此可以得出結(jié)論，省級(jí)層次的違法占用耕地主要與固定資產(chǎn)投資在空間上呈顯著相關(guān)，與其他變量不太相關(guān)，與土地出讓純收益和人均GDP更不相關(guān)。因此加大對(duì)固定資產(chǎn)投資的管控力度，可以約束省級(jí)層次地方政府的違法占用耕地行為。

3 基于市級(jí)層次違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量分析

3.1 基于雙變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)的空間過(guò)濾

前面進(jìn)行了基于省級(jí)層次違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量分析，得出省級(jí)層次的違法占用耕地主要與固定資產(chǎn)投資在空間上呈顯著相關(guān)的結(jié)論，那么基于市級(jí)層次違法占用耕地在空間上是否也是主要與固定資產(chǎn)投資呈顯著相關(guān)呢？如果不是，具體與什么因素在空間上呈顯著相關(guān)呢？

從數(shù)據(jù)的可得性出發(fā)，本文以江西省為例，分析江西省南昌市、景德鎮(zhèn)市、萍鄉(xiāng)市、九江市、新余市、鷹潭市、贛州市、吉安市、宜春市、撫州市、上饒市11個(gè)地級(jí)市2010年違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)。首先選定2010年江西省各地級(jí)市的GDP、人均GDP、地方財(cái)政收入、土地開(kāi)發(fā)投資、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資6個(gè)變量分別與2010年的違法占用耕地進(jìn)行雙變量的空間自相關(guān)檢驗(yàn)，實(shí)行地理空間效應(yīng)的預(yù)先過(guò)濾處理，得到結(jié)果如表4。

從表4了解到，除了人均GDP和土地開(kāi)發(fā)投資外，其他變量通過(guò)了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)。Moran’s I值除人均GDP外均大于0，從相關(guān)性分析可以認(rèn)為2010年江西省的GDP、地方財(cái)政收入、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量與違法占用耕地存在空間正自相關(guān)，而且GDP的Moran’s I值達(dá)到0.2674，與違法占用耕地的空間相關(guān)性最強(qiáng)；人均GDP和土地開(kāi)發(fā)投資與違法占用耕地不存在空間相關(guān)性，進(jìn)行空間過(guò)濾處理，不進(jìn)行下一步的空間計(jì)量估計(jì)分析。

3.2 空間計(jì)量估計(jì)和結(jié)果分析

以江西省11個(gè)地級(jí)市為空間單元，剔除人均GDP和土地開(kāi)發(fā)投資兩個(gè)與違法占用耕地不存在空間相關(guān)性的變量后，首先采用經(jīng)典空間回歸模型分別對(duì)違法占用耕地與GDP、地方財(cái)政收入、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量進(jìn)行空間計(jì)量檢驗(yàn)和估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表5。

從表5可知，違法占用耕地與土地出讓純收益空間計(jì)量估計(jì)的p值為0.0445，通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)；其他變量均通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，R2均為正，最高值為地方財(cái)政收入，達(dá)到了0.7356，相關(guān)性高。因此，違法占用耕地分別與GDP、地方財(cái)政收入、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量存在空間相關(guān)性。通過(guò)表5中拉格朗日乘數(shù)的空間滯后和空間誤差檢驗(yàn)概率p值比較得知，除了GDP外，其他3個(gè)變量的拉格朗日乘數(shù)空間滯后比空間誤差檢驗(yàn)概率p值小，說(shuō)明空間滯后比空間誤差顯著。因此可以優(yōu)選空間滯后模型對(duì)江西省市級(jí)層次的違法占用耕地與GDP、地方財(cái)政收入、土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資4個(gè)變量同時(shí)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)，結(jié)果如表6。

從表6可知，相關(guān)系數(shù)R2為0.8747，GDP和地方財(cái)政收入的p值均通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，回歸系數(shù)分別為0.4281和4.1586，表明GDP和地方財(cái)政收入貢獻(xiàn)率1%將引起違法占用耕地0.43%和4.16%的變化；土地出讓純收益、固定資產(chǎn)投資均沒(méi)有通過(guò)5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，與違法占用耕地的空間相關(guān)不顯著。可以得出結(jié)論，江西省市級(jí)層次的違法占用耕地主要與地方財(cái)政收入和GDP在空間上呈顯著相關(guān)。

表4 2010年江西省市級(jí)層次違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)Tab.4 The test of bivariate spatial autocorrelation between illegally occupying cultivated land and economic development in municipal level of Jiangxi province in 2010

表5 2010年江西省市級(jí)層次違法占用耕地分別與各變量的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果Tab.5 The results of spatial econometric estimation between illegally occupying cultivated land and individual variables in municipal level of Jiangxi province in 2010

表6 2010年江西省各市違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果Tab.6 The results of spatial econometric estimation between illegally occupying cultivated land and economic development in municipal level of Jiangxi province in 2010

4 省級(jí)和市級(jí)層次違法占用耕地影響因素的特征差異分析

本文通過(guò)空間計(jì)量分析得知，不同層次經(jīng)濟(jì)發(fā)展在空間中顯著影響違法占用耕地的具體因素是不同的。中國(guó)省級(jí)層次的違法占用耕地主要與固定資產(chǎn)投資在空間上呈顯著相關(guān)，江西省市級(jí)層次的違法占用耕地主要與地方財(cái)政收入和GDP在空間上呈顯著相關(guān)。這個(gè)結(jié)論比較符合實(shí)際情況，近年來(lái)在東部地區(qū)率先發(fā)展的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略下，東部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資過(guò)熱，各地發(fā)生大量的違法占用耕地現(xiàn)象；隨著西部大開(kāi)發(fā)的繼續(xù)推進(jìn)以及促進(jìn)中部崛起和振興東北老工業(yè)基地的開(kāi)展，中西部和東北省域都實(shí)施很多重點(diǎn)工程項(xiàng)目，投資增加，違法占用耕地增多。各省（市、區(qū)）為了完成中央下達(dá)的任務(wù)，積極落實(shí)中央的固定資產(chǎn)投資和省域擴(kuò)大內(nèi)需項(xiàng)目，有些在沒(méi)有辦理任何用地手續(xù)時(shí)，為了盡快將項(xiàng)目落實(shí)到用地上急于占地建設(shè)，而有些項(xiàng)目建設(shè)將用地預(yù)審意見(jiàn)等同于用地的批復(fù)文件，沒(méi)有履行必要的用地手續(xù)就開(kāi)工建設(shè)，由此產(chǎn)生違法占用耕地行為。在市級(jí)層次上，當(dāng)前GDP增長(zhǎng)和地方財(cái)政收入成為衡量市級(jí)黨政領(lǐng)導(dǎo)政績(jī)的核心指標(biāo)，市級(jí)政府主要為了地方財(cái)政收入的大幅增加、GDP指標(biāo)的快速提高，過(guò)分依賴土地財(cái)政，刺激地方政府進(jìn)行城市擴(kuò)張和違法占用耕地的沖動(dòng)；市級(jí)地方政府積極參與晉升錦標(biāo)賽，驅(qū)動(dòng)地方官員主要關(guān)注可測(cè)度的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，而忽略了基本農(nóng)田保護(hù)、耕地保護(hù)等一些事關(guān)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的問(wèn)題。囿于現(xiàn)行的政績(jī)考核機(jī)制，市級(jí)地方政府在任期內(nèi)總有發(fā)展經(jīng)濟(jì)、獲得好的政績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的利益導(dǎo)向動(dòng)機(jī)，市級(jí)地方政府決策主要是想方設(shè)法通過(guò)各種“招商引資”渠道和方式為所在區(qū)域引入各類(lèi)項(xiàng)目，以增加財(cái)政收入和快速提高GDP，有足夠的內(nèi)生激勵(lì)為這些項(xiàng)目“落地生根”提供盡可能多的優(yōu)惠和便利，于是通過(guò)非法圈占耕地提供項(xiàng)目所需土地便成為必然的選擇，會(huì)產(chǎn)生違法占用耕地行為。

5 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)地理空間過(guò)濾處理，應(yīng)用空間誤差模型和空間滯后模型，對(duì)違法占用耕地與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間計(jì)量分析得知，省級(jí)層次的違法占用耕地主要與固定資產(chǎn)投資在空間上呈顯著相關(guān)，與其他變量不太相關(guān)，固定資產(chǎn)投資貢獻(xiàn)率1%將引起違法占用耕地0.54%的變化。因此加大對(duì)固定資產(chǎn)投資的管控力度，可以約束省級(jí)層次地方政府的違法占用耕地行為。在2010年江西省各地市違法占用耕地同時(shí)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展各變量的空間計(jì)量估計(jì)結(jié)果中，GDP和地方財(cái)政收入貢獻(xiàn)率1%將引起違法占用耕地0.43%和4.16%的變化。江西省市級(jí)層次的違法占用耕地主要與地方財(cái)政收入和GDP在空間上呈顯著相關(guān)。由此可見(jiàn)，要高度重視經(jīng)濟(jì)發(fā)展中固定資產(chǎn)投資、GDP增長(zhǎng)和地方財(cái)政收入等因素對(duì)違法占用耕地的影響，提高各級(jí)政府耕地保護(hù)的認(rèn)知，完善政績(jī)考核體系，減少土地財(cái)政依賴，建立健全利益約束機(jī)制，完善土地違法責(zé)任追究制度，加強(qiáng)固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目監(jiān)管，提高對(duì)土地違法行為的監(jiān)管效率，減少違法占用耕地，引導(dǎo)土地合法合理持續(xù)利用。

（References）：

［1］ 劉法威.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與違法用地的關(guān)系分析［J］.資源科學(xué)，2010，32（8）：1558-1562.

［2］ 王偉林.土地違法對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響研究分析［J］.中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2010，26（18）：438-442.

［3］ 梁若冰.財(cái)政分權(quán)下的晉升激勵(lì)、部門(mén)利益與土地違法［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2009，9（1）：283-306.

［4］ 李全慶，龍開(kāi)勝，孫雪峰.基于相關(guān)性分析的土地違法結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化關(guān)系探討［J］.資源科學(xué)，2009，31（4）：629-633.

［5］ Joachim Moller.Regional variations in the price of building land:a spatial econometrics approach for West Germany［J］.The Annals of Regional Science,2009,43（1）:113-132.

［6］ Martin Falk,Franz Sinabell.A spatial econometric analysis of the regional growth and volatility in Europe［J］.Empirica,2009,36（2）:193-207.

［7］ Morito Tsutsumi,Hajime Seya.Hedonic approaches based on spatial econometrics and spatial statistics:application to evaluation of project benefits［J］.Geographical Systems,2009,11（4）:357-380.

［8］ Maria Francesca Cracolici,Teodora Erika Uberti.Geographical distribution of crime in Italian provinces:a spatial econometric analysis［J］.Jahrbuch Für Regional Wissenschaft,2009,29（1）:1-28.

［9］ Bernard Fingleton.A multi-equation spatial econometric model,with application to EU manufacturing productivity growth［J］.Geographical Systems,2007,9（2）:119-144.

［10］文繼群，濮勵(lì)杰，張潤(rùn)森.耕地資源變化的空間計(jì)量及其驅(qū)動(dòng)力分析——以江蘇省為例［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2011，20（5）：628-634.

［11］陳德文，陶良虎.中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨同及其空間效應(yīng)分解——基于SUR——空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析［J］.經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2012，（3）：49-56.

［12］吳玉鳴，田斌.省域環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線的擴(kuò)展及其決定因素——空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型實(shí)證［J］.地理研究，2012，31（4）：627-640.

［13］姜磊，季民河.基于STIRPAT模型的中國(guó)能源壓力分析——基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的視角［J］.地理科學(xué)，2011，31（9）：1072-1077.

［14］吳玉鳴，何建沖.研發(fā)溢出、區(qū)域創(chuàng)新集群的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2008，11（4）：59-66.

［15］蹤家峰，李蕾，鄭敏閩.中國(guó)地方政府間標(biāo)尺競(jìng)爭(zhēng)——基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的分析［J］.經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2009，（4）：5-12.