【摘 要】
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夜间灯光是经济发展规模的数字化投影,起初因国内外包括中国在内的发展中国家GDP数据真实性问题的讨论众多。随着现代技术的发展,出现了许多更加具有技术含量且相比以往数据要更为客观的大样本数据来补充由于人工统计的缺陷,夜间灯光数据逐渐进入大家的视野,且经过论证发现夜间灯光数据与GDP之间存在较高的相关关系,故采用夜间灯光数据作为GDP的替代变量来评价一个地区的经济发展水平。后来由于夜间灯光数据相比于统计
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夜间灯光是经济发展规模的数字化投影,起初因国内外包括中国在内的发展中国家GDP数据真实性问题的讨论众多。随着现代技术的发展,出现了许多更加具有技术含量且相比以往数据要更为客观的大样本数据来补充由于人工统计的缺陷,夜间灯光数据逐渐进入大家的视野,且经过论证发现夜间灯光数据与GDP之间存在较高的相关关系,故采用夜间灯光数据作为GDP的替代变量来评价一个地区的经济发展水平。后来由于夜间灯光数据相比于统计数据收集途径更为客观,被学术界广为使用,作为GDP的替代变量对经济社会现象进行研究。但夜间灯光数据并不适用于衡量所有国家和地区的经济活动,通过将夜间灯光数据和目前已有的官方统计的数据进行结合计算出不同国家的经济增长率,比较发现,各国实际增长率与官方公布的增长率数据之间确实存在一定的误差,对发达国家来说这种误差较小,相比之下夜间灯光数据更加适合用在统计体系不够完善、统计数据相对质量较差的中低收入国家。随着时间推移,经济和科技快速发展,鲜有学者再去论证夜间灯光数据作为GDP的替代变量的有效性和准确性,但随着夜间灯光数据的广泛运用,人们似乎逐渐忽视了夜间灯光数据与地区经济产出之间替代关系的根本问题,便成为一种学术界默认的可替代关系。但是国家尺度的GDP与夜间灯光数据存在相关性可以直接推演出地区经济产出也与夜间灯光数据存在相关性吗?且夜间灯光数据与电力消费强度、城市化率以及货物周转量都存在高度相关关系,对于替代指标的选择不能仅因为夜间灯光数据客观而选择其作为GDP的替代变量,故需要在夜间灯光数据的基础上,对于区域经济的预测变量进行进一步讨论。现国内学者使用的夜间灯光数据主要是DMSP/OLS（1992-2013）,但是夜间灯光密度与经济产出的关联强度会受到经济发展水平的调节,这意味着以往文献观察到的相关关系很可能随经济增长而有所改变,然而自从NPP/VIIRS（2012-2017）公开发布之后还没有文献对这一问题再进行讨论,故使用中科院基于NPP/VIIRS（2012-2017）校准的夜间灯光数据进行研究。故本文采用NPP/VIIRS夜间灯光数据分别从省份角度和年份角度对夜间灯光数据和GDP之间的相关性进行分析,发现灯光亮度在一定程度上确实与GDP之间存在高度相关性,各省份夜间灯光数据与GDP的相关性存在较大差异,且随着时间推移,夜间灯光数据与GDP的相关性有逐渐减弱的趋势。无论是分省份讨论还是分年份讨论,二者之间的相关性都不足以说明可以直接用夜间灯光数据直接替代GDP来进行经济社会研究。将夜间灯光数据和各经济指标数据与GDP数据进行相关分析,发现经济产出与电力消费的关系更加紧密且稳定,而与夜间灯光数据之间的相关关系反而是最弱的,这意味着仅使用夜间灯光密度来估计GDP增长率是远远不够的。分别使用固定效应模型（FE）、空间自相关模型（SAR）、空间误差模型（SEM）以及空间杜宾模型（SDM）对夜间灯光数据及经济指标数据对GDP进行回归,研究结果表明除夜间灯光密度和电力消费之外,城市化率和货物周转量与GDP之间也存在非常显著的相关关系,且使用夜间灯光数据、电力消费、城市化率、和货物周转量一同对GDP进行回归估计时拟合优度最优。故本文最终使用中科院基于NPP/VIIRS（2012-2017）校准的数据集建立实证模型探讨夜间灯光数据与经济统计指标之间的逻辑关系,并构造了一个误差率更低的合成指标。研究总结发现,（1）单纯使用夜间灯光数据并不能很好的预测区域经济发展,但是可以通过指标合成降低误差。（2）夜间灯光密度与区域经济的相关程度随时间有渐弱之势,且存在区域差异;相对于夜间灯光密度,电力消费对区域经济有更强的预测能力和边际影响。（3）进一步引入电力消费、城市化率和货物周转量拓展的合成指标具有更好的模型预测能力和稳健性。
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