| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16页 |
| 1.3 研究目标 | 第16-17页 |
| 1.4 研究中的难点及解决思路 | 第17-18页 |
| 1.5 论文逻辑框架与核心内容 | 第18-21页 |
| 第二章 理论基础与文献综述 | 第21-43页 |
| 2.1 空间多层次误差模型学术谱系定位 | 第21-22页 |
| 2.2 层级数据(HierarchicalData)与面板数据(PanelData) | 第22-24页 |
| 2.2.1 层级数据 | 第22-23页 |
| 2.2.2 面板数据 | 第23-24页 |
| 2.3 多层次模型(MultilevelModel)与面板数据模型(PanelDataModel) | 第24-27页 |
| 2.3.1 多层次模型 | 第24-26页 |
| 2.3.2 面板数据模型 | 第26-27页 |
| 2.4 空间计量经济学模型理论基础及文献综述 | 第27-32页 |
| 2.4.1 空间效应 | 第28-29页 |
| 2.4.2 空间效应的度量 | 第29-31页 |
| 2.4.3 传统空间计量经济学模型回顾 | 第31-32页 |
| 2.5 空间计量经济学模型参数估计方法回顾 | 第32-40页 |
| 2.5.1 极大似然估计(MLE) | 第33-34页 |
| 2.5.2 准极大似然估计(QML) | 第34-35页 |
| 2.5.3 工具变量(IV)法和两阶段最小二乘(2SLS)估计 | 第35-37页 |
| 2.5.4 广义矩(GMM)估计 | 第37-39页 |
| 2.5.5 贝叶斯(Bayesian)估计 | 第39-40页 |
| 2.6 空间多层次模型文献综述 | 第40-41页 |
| 2.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 空间多层次模型的构建 | 第43-51页 |
| 3.1 空间多层次滞后(HSLAG)模型的构建 | 第43-44页 |
| 3.2 空间多层次误差(HSEM)模型的构建 | 第44-49页 |
| 3.2.1 空间多层次误差自回归(HSEAR)模型 | 第45-47页 |
| 3.2.2 空间多层次误差移动平均(HSEMA)模型 | 第47-49页 |
| 3.3 误差项的方差协方差矩阵 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 空间多层次误差模型的参数估计 | 第51-71页 |
| 4.1 空间多层次误差自回归(HSEAR)模型的GMM估计量数理推导 | 第51-57页 |
| 4.1.1 HSEAR模型的矩条件 | 第51-54页 |
| 4.1.2 HSEAR模型的广义矩(GMM)估计 | 第54-56页 |
| 4.1.3 HSEAR模型的GMM-FGLS估计量 | 第56-57页 |
| 4.2 空间多层次误差自回归(HSEMA)模型的GMM估计量数理推导 | 第57-63页 |
| 4.2.1 HSEMA模型的矩条件 | 第57-62页 |
| 4.2.2 HSEMA模型的广义矩(GMM)估计量 | 第62-63页 |
| 4.2.3 HSEMA模型的GMM-FGLS估计量 | 第63页 |
| 4.3 空间多层次误差模型的Monte-Carlo模拟实验 | 第63-70页 |
| 4.3.1 Monte-Carlo模拟实验设计 | 第64-65页 |
| 4.3.2 Monte-Carlo模拟实验步骤 | 第65-67页 |
| 4.3.3 HSEAR模型Monte-Carlo模拟实验结果 | 第67-68页 |
| 4.3.4 HSEMA模型Monte-Carlo模拟实验结果 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 Monte-Carlo仿真对比实验 | 第71-82页 |
| 5.1 Monte-Carlo仿真对比实验设计 | 第71-73页 |
| 5.1.1 数据生成过程 | 第71-72页 |
| 5.1.2 基本参数设置与空间权重矩阵构建 | 第72-73页 |
| 5.1.3 Monte-Carlo仿真实验结果分布观察策略 | 第73页 |
| 5.2 Monte-Carlo仿真实验结果对比 | 第73-81页 |
| 5.3 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 空间多层次误差模型实例分析 | 第82-98页 |
| 6.1 中国省际二氧化碳排放量影响因素实例分析 | 第82-91页 |
| 6.1.1 数据来源与说明 | 第82-83页 |
| 6.1.2 中国各省碳排放量测算 | 第83-88页 |
| 6.1.3 基于HSEAR模型的中国省际碳排放实证分析理论模型 | 第88页 |
| 6.1.4 模型估计结果解读 | 第88-91页 |
| 6.2 广东工业产业知识溢出效应实例研究 | 第91-96页 |
| 6.2.1 基于HSEMA模型的知识溢出效应实例研究理论模型 | 第92-93页 |
| 6.2.2 知识溢出效应计算指标 | 第93-94页 |
| 6.2.3 模型估计结果分析 | 第94-96页 |
| 6.3 本章小结 | 第96-98页 |
| 结论 | 第98-101页 |
| 一、本文主要结论 | 第98-99页 |
| 二、创新和贡献 | 第99页 |
| 三、有待进一步研究的问题 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-113页 |
| 附录A：扰动项e方差协方差矩阵的谱分解 | 第113-114页 |
| 附录B：矩条件元素的推导 | 第114-121页 |
| 附录C：最优权重矩阵X的推导 | 第121-137页 |
| 附录D：最优权重GMM估计量一致性推导 | 第137-142页 |
| 附录D-1HSEAR模型最优权重GMM估计量一致性推导 | 第137-139页 |
| 附录D-2HSEMA模型最优权重GMM估计量一致性推导 | 第139-142页 |
| 附录E：仿真实验结果 | 第142-156页 |
| 附录F：二位数产业编码 | 第156-157页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159-163页 |
| 附件 | 第163页 |
