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中华人民共和国住房和城乡建设部发布 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国建筑工业出版社

ISBN：1511231396

商品编码：29222547981

出版时间：2018-05-01

作  者:中华人民共和国住房和城乡建设部 发布 著作 定  价:18 出 版 社:中国建筑工业出版社 出版日期:2018年05月01日 页  数:74 装  帧:平装 ISBN:1511231396 ●暂无

内容简介

暂无

空间计量经济学在区域发展研究中的应用 图书简介 本书深入探讨了空间计量经济学理论框架在分析区域经济发展现象中的实践应用，重点聚焦于如何利用空间统计方法揭示地理空间相互作用对经济结果的影响。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的空间数据处理到复杂的多尺度空间模型构建与估计的完整流程，旨在为区域经济学、地理信息科学以及公共政策研究人员提供一套系统且前沿的分析工具箱。 第一部分：空间经济学的理论基础与数据准备 本部分首先概述了传统经济学模型在处理空间异质性和空间溢出效应时的局限性，引入了地理经济学和新经济地理学的核心思想，为理解空间结构在经济活动中的作用奠定理论基础。我们详细阐述了空间依赖性（Spatial Dependence）与空间异质性（Spatial Heterogeneity）的概念，这是空间计量分析的两个核心驱动力。 在数据准备方面，本书强调了空间数据的质量与结构对模型结果的决定性影响。内容包括： 1. 空间权值矩阵的构建与选择： 详细比较了基于地理邻接关系（如Rook、Queen）、固定距离阈值（Distance-based）以及基于经济或社会联系的非结构化空间权值矩阵的构建方法。针对不同研究尺度和问题，指导读者如何科学地选择或估计最恰当的空间权重矩阵，并讨论了矩阵标准化对模型估计的敏感性。 2. 空间权重矩阵的诊断： 介绍了Moran’s I统计量、Geary’s C统计量等经典空间自相关检验方法，用于识别数据中是否存在显著的空间集聚或离散现象。同时，探讨了探索性空间数据分析（ESDA）技术，如局部 indicadores of spatial association（LISA）地图的应用，以识别高价值的“热点”区域和低价值的“冷点”区域。 3. 空间数据的尺度效应（Modifiable Areal Unit Problem, MAUP）： 深入剖析了空间单元划分和聚合级别对分析结果的潜在偏差。通过实例展示了如何通过不同尺度的空间分析来验证结论的稳健性。 第二部分：一阶空间计量模型的构建与估计 本部分是全书的核心，系统介绍了处理空间依赖性的基础计量模型。我们摒弃了对线性回归的简单修正，转而采用结构化的空间误差或空间滞后模型。 1. 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）： 详细推导了SLM的模型形式，即被解释变量的空间滞后项被纳入回归方程。重点讲解了最大似然估计（MLE）和广义矩估计（GMM）的原理与应用。关键在于对空间溢出效应（Spatial Spillover Effects）的精确识别，区分直接效应（Direct Effect）、间接效应（Indirect Effect，即空间溢出效应）和总效应。本书提供了如何利用系数分解法准确量化这些效应的详细步骤。 2. 空间误差模型（Spatial Error Model, SEM）： 阐述了SEM如何处理由空间相关性引起的随机扰动项的结构性依赖。对比了SEM与SLM在模型设定上的逻辑差异，并指导读者如何根据理论假设和数据特征来选择更合适的模型结构。 3. 空间杜宾模型（Spatial Durbin Model, SDM）： SDM作为SLM和SEM的扩展，同时包含了被解释变量和解释变量的空间滞后项。本书重点分析了SDM在捕捉复杂空间交互网络中的优势，并详细论述了当解释变量的系数本身也存在空间异质性时，SDM如何提供更为细致的效应分解。 4. 模型选择与检验： 提供了针对回归模型的空间诊断检验（如Lagrange Multiplier Tests for Spatial Lag and Error）的具体操作指南。此外，探讨了AIC/BIC信息准则以及似然比检验在区分SLM、SEM和SDM模型中的应用。 第三部分：高阶空间计量模型与异质性分析 认识到现实世界中空间相互作用的复杂性，本部分转向处理更复杂的空间结构和非线性关系。 1. 空间面板数据模型： 针对时间序列和空间维度均存在的依赖性问题，本书引入了空间固定效应模型、时间固定效应模型以及空间-时间固定效应模型。重点讨论了如何有效识别和分离时间趋势、个体效应与空间溢出效应之间的交互作用，例如动态空间面板模型（Dynamic Spatial Panel Model）的估计挑战。 2. 空间异质性与分层模型： 传统的计量模型假设参数在整个研究区域内是恒定的。本书介绍了如何利用地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）来捕捉参数的空间非平稳性。更进一步，深入探讨了空间分层回归模型（Spatial Stratified Regression）和混合效应模型（Mixed Effects Models），以区分区域内部（within-region）和区域之间（between-region）的空间影响。 3. 空间中介与调节效应分析： 将结构方程模型（SEM）的思想融入空间计量框架，探讨了经济变量之间通过空间途径（如技术扩散、劳动力流动）实现的中介效应。通过构建空间中介模型，量化了特定政策干预对区域经济增长的间接影响路径。 第四部分：前沿拓展与政策案例研究 本部分将理论和方法应用于实际的区域经济政策评估中，展示了空间计量工具的实战价值。 1. 网络空间计量： 探讨了超越传统基于地理邻接的结构，如何利用实际的交通网络、供应链网络或信息流网络构建更贴近现实的“网络”空间权重矩阵，并应用于基础设施投资的空间溢出效应研究。 2. 空间溢出效应的政策评估： 以产业集群的形成、环境污染的跨界影响、以及创新要素的区域扩散为例，展示了如何使用SDM模型精确量化不同干预措施在邻近区域和更广阔范围内的净效应和总效应。 3. 模型稳健性检验与可视化： 强调了交叉验证、改变空间权重矩阵、以及使用替代估计方法（如Quasi-Maximum Likelihood Estimation, QMLE）来确保模型估计结果的稳健性。同时，配备了专业的GIS和计量软件（如R、Stata的特定包）操作指南，指导读者生成高清晰度的空间效应分解图和异质性参数图，提升研究成果的可视化和解释力。 本书的深度和广度使其成为区域经济学、城市与区域规划、应用经济学领域研究人员进行实证分析的必备参考书。它不仅教会读者如何运行空间计量模型，更重要的是引导读者理解空间结构如何内生地塑造经济现象，从而为制定更具空间意识的区域发展政策提供科学依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书，嗯，怎么说呢，当我拿到它的时候，我满怀期待，想着终于能一窥建筑工程领域最前沿的监管技术了。翻开目录，那些密密麻麻的技术术语和规范条文，一开始还真有点让人望而却步。我特别关注的是关于BIM技术在施工现场的应用，以及如何通过信息化手段实现对工程质量、安全、进度等关键环节的实时监控。我一直觉得，传统的监管方式效率太低，而且容易存在信息孤岛，而一个成熟的监管信息系统，应该能够整合所有数据，形成可视化的管理界面，甚至通过大数据分析，提前预警潜在的风险。这本书在描述这些方面时，我觉得它在理论层面做了比较深入的探讨，尤其是在系统架构设计、数据采集与传输、信息共享与协同等方面，都有一定的理论基础。然而，我个人在使用和理解的时候，总觉得缺少了那么一点“落地”的感觉。比如，对于具体的系统部署和实施过程中可能遇到的各种技术难题，比如不同厂商设备的数据接口如何兼容，如何保证大规模数据在复杂网络环境下的稳定传输，如何设计用户友好的操作界面来适应不同层级的监管人员的需求，书中似乎没有给出足够详尽的解决方案。更多的是一种“应该这样做”的指导性意见，而不是“如何具体操作”的实践指南。这让我感到有些遗憾，因为我希望这本书能像一位经验丰富的导师，不仅指点方向，还能手把手地教我如何走过那条路。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我一种非常“理论化”的感觉，就像是在读一篇关于未来科技发展的学术论文，充满了各种宏大的设想和理想化的目标。我非常感兴趣的是它关于物联网（IoT）在施工现场的部署和应用。设想一下，每个关键的构件、每个重要的设备，甚至每个施工人员都佩戴传感器，实时传输位置、状态、环境信息，这无疑能极大地提升管理的精细化程度。书中也详细阐述了如何构建这样一个庞大的物联网网络，包括传感器的类型选择、通信协议的标准、数据中心的建设等等。然而，当我想深入了解如何在实际的建筑工地，特别是一些复杂的地形或者高层建筑中，如何保证这些传感器的信号覆盖率和稳定性，以及如何解决传感器在恶劣施工环境下的耐用性和维护问题时，书中的内容就变得有些模糊了。它更多地强调了“应该有”这样的能力，比如“实时监测”，但对于“如何实现”这种能力的具体技术细节，比如如何对抗信号干扰，如何进行低功耗设计，如何进行大规模设备的远程管理和故障排查，似乎就没有展开太多。我觉得，如果这本书能在这些实际应用中的挑战和解决方案上，给出一些案例分析或者技术细节的深入剖析，那就更具参考价值了。

评分☆☆☆☆☆

我带着对人工智能（AI）在建筑工程监管中作用的好奇心翻开了这本书。书中确实提到了AI在图像识别、行为分析、风险预测等方面的潜力，比如通过摄像头识别不安全行为，通过传感器数据预测设备故障，甚至通过历史数据学习来优化施工计划。这部分内容让我眼前一亮，感觉看到了建筑施工监管的未来。我特别关注书中关于AI如何辅助决策的讨论，比如如何基于大数据分析，为监管部门提供更科学、更精准的监管建议。然而，当我试图理解AI模型的具体构建方法，比如需要收集哪些类型的数据，如何对数据进行预处理和标注，采用哪种AI算法更适合特定的监管场景，以及如何评估AI模型的准确性和可靠性时，这本书就显得有些浅尝辄止了。它更多地是在描绘AI的美好前景，而对于实现这些前景所必须的技术门槛和实践步骤，却鲜有提及。我期望书中能够提供一些关于AI算法选择、模型训练、以及实际应用中遇到的常见问题及其解决方案的指导，而不仅仅是停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设计，尤其是在关于数据安全和隐私保护方面，让我觉得有些不够深入。在如今信息爆炸的时代，建筑工程施工现场监管信息系统收集了大量的敏感数据，包括工程进度、成本、人员信息，甚至是企业的商业机密。如何确保这些数据的安全性，防止未经授权的访问和泄露，是一个至关重要的问题。书中对数据加密、访问控制、安全审计等基础概念进行了介绍，并强调了建立严格的数据管理制度的重要性。这当然是必要的，但从读者的角度来说，我更希望看到一些关于如何在实际系统中实现这些安全措施的具体技术方案。比如，如何设计一套有效的权限管理体系，能够精细到每个用户、每个模块、每个数据的访问级别？在面对网络攻击时，系统应该具备哪些防御机制？如何进行数据备份和恢复，以应对突发情况？这些在实际操作中会遇到的具体问题，书中似乎没有给出足够的指导。我总觉得，在信息安全这个关键环节，这本书还可以做得更扎实一些。

评分☆☆☆☆☆

对于书中关于用户界面（UI）和用户体验（UX）的设计原则，我有些保留意见。一个好的信息系统，不仅仅是功能强大，更重要的是易于使用。监管人员需要能够快速地理解界面信息，高效地进行操作。书中提到了一些关于界面设计的基本原则，比如简洁、直观、一致性等，并且强调了用户反馈的重要性。这当然是正确的。但我希望这本书能在具体的设计案例上，或者提供一些优秀的用户界面设计模板，来帮助读者更好地理解如何将这些原则落地。比如，对于一个复杂的施工进度监控界面，应该如何布局才能一目了然？对于一个风险预警的弹出窗口，应该如何设计才能既及时又不打扰用户？书中更多的是一种“应该做到”的理论陈述，而对于“如何做到”则显得比较笼统。我期待书中能提供更多具有指导性的设计指南，或者列举一些实际案例，通过对比分析，让读者能够更清晰地认识到优秀UI/UX设计在信息系统成功应用中的关键作用。