（二）研究方法

1.空间自相关分析

通过运用空间自相关分析对老年低保率的空间特征进行分析。空间自相关是通过对变量的空间关联特征进行分析，可分为全局自相关和局部自相关分析两种，前者是分析某一要素在某一区域的空间模式，通常采用单一值来反映该变量的自相关程度；后者是计算某一要素在具体区域的集聚状况^[11]。

2.空间计量模型

已有研究表明^[12]，低保率在空间分布上存在空间关联特征，为更好进行建模分析，本文考虑将引入空间计量模型。主要包括以下几个模型：

空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）：

(https://www.daowen.com)

空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）：

空间杜宾模型（Spatial Durbin Model，SDM）：

式中，y为因变量，表示各区县的老年低保率；X表示自变量矩阵，包括各研究单元的自然地理和经济社会发展等指标；W表示空间权重矩阵，ρ表示空间滞后变量的回归系数；Wy表示空间滞后因变量，β反映X对y的影响，ε表示随机误差项的向量；λ为因变量向量的空间误差系数，μ为随机误差向量，γ为参数向量^[13][14]。