温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。作者茅靓化 (连享会)邮箱lianxhcn163.comTitle: QSM 怎么学从读懂模型到复现论文再到自己的研究Keywords: QSM, 数量空间模型, 学习路线, 空间均衡, 论文复现提要本文回答一个很实际的问题已经知道 QSM 大致在做什么以后接下来该怎么学。文章按照「理解框架—跑通模型—复现论文—专题扩展—进入自己的研究」这条路线整理了值得优先阅读的综述、课程、经典论文和代码资源并说明不同工具分别适合解决什么问题。重点不是罗列资料而是帮助读者真正看懂数据、参数、基本面反演、均衡求解和政策反事实之间的关系。点击查看QSM 系列推文想学数量空间模型 (Quantitative Spatial Models, QSM)常见的困惑是综述能看懂论文公式也能跟下来但打开复现代码以后仍然不知道数据怎样进入模型、均衡怎样求解以及政策变化怎样转化为反事实结果。QSM 把不同地点的经济主体选择与市场清算联系起来。交通、税收或贸易成本变化以后工资、人口、价格和土地租金往往需要共同调整。学习时既要理解模型也要看清数据、参数和数值程序之间的对应关系。与已有成熟估计命令的实证方法相比QSM 的程序更依赖具体模型设定。理解识别假设、样本和推断方法仍是使用 DID、IV 等工具的前提进入 QSM还需要掌握均衡条件与反事实求解。下面按学习环节整理资源不把任何一个工具包视为通用解决方案。学习 QSM 比较合适的顺序是学习顺序理解基本框架 → 跑通简单模型 → 复现经典论文 → 专题扩展 → 自己的研究图 1QSM 学习路线。先完成一个简单模型再进入论文复现与专题扩展。下面沿着这条路线介绍综述、课程、论文与代码资源。资源核查日期 (retrieved_date)2026-10-03。本文是学习路线导读未执行各工具包或论文的完整复现。1. 学习 QSM要打通哪些环节已经熟悉 DID、IV 或面板数据方法的研究者转向 QSM 时需要适应的一个变化是研究对象从单个估计方程变成了一套相互联系的均衡条件。以一个地区模型为例数据中可能直接观察到人口 LiLi​、工资 wiwi​、双边通勤流量 LijLij​、贸易流量 XijXij​、土地价格 riri​ 和旅行时间 tijtij​。模型中还需要一些结构参数例如贸易弹性、迁移弹性、通勤弹性、住房供给弹性以及集聚外部性的强度。这些参数有些可以利用当前数据估计有些需要参考已有研究。此外模型通常还包含无法直接观察的地点特征例如生产率 AiAi​、宜居度 BiBi​ 或双边贸易成本。这些量往往需要结合模型结构和观察数据进行反演。进行政策反事实时研究者改变某个外生条件例如交通时间、税率或贸易成本再重新求解均衡F(x;θ,z)0,F(x;θ,z)0,其中xx 表示工资、人口、价格、贸易流量等内生变量θθ 表示结构参数zz 表示模型设定为外生的地点基本面、交通网络或政策条件。在包含集聚外部性的模型中生产率和宜居度可能同时包含外生基本面与人口密度等内生成分。反事实分析要保持模型规定不变的基本面让内生成分随新均衡调整。反演结果也取决于给定的结构参数、识别限制和归一化条件。学习 QSM 时需要逐渐看清下面这条链条从数据到反事实观察数据 → 估计或设定结构参数 → 反演地点基本面 → 匹配基准均衡 → 施加政策冲击 → 求解反事实均衡这是一条常见的学习顺序实际研究中的参数估计与反演可能交替进行部分模型也可直接用变化率求解反事实无须恢复全部基本面的水平值。基准均衡能匹配用于反演的数据并不单独证明机制成立还需要说明参数识别来源并检验未参与校准的事实或开展敏感性分析。读论文时如果一直没有把这几个环节分开很容易出现一种情况每条公式似乎都能看懂但仍然不知道作者怎样从数据走到最终的反事实结果。2. 用综述和经典论文建立框架第一轮学习没有必要马上进入复杂论文。先用几篇综述建立地图后面的阅读会容易很多。2.1 Allen Arkolakis (2023)空间均衡的基本直觉比较适合作为第一篇的是 Allen Arkolakis (2023) 的Economic Activity across Space: A Supply and Demand Approach。这篇文章发表于Journal of Economic Perspectives全文开放。作者用劳动供给和劳动需求描述不同地点的经济活动并强调不同地点通过贸易网络相互联系。一个地区的交通、生产率或其他条件变化以后影响会沿着这些空间联系传到其他地区因此最终结果需要在整个系统中共同决定。这篇文章不需要配代码。阅读目标也比较简单理解为什么改变一个地点的条件以后人口、工资和经济活动会重新配置以及为什么这种重新配置不能只分析受到直接冲击的地区。建议放在第 1 周阅读。2.2 Redding Rossi-Hansberg (2017)QSM 的模型模块Redding Rossi-Hansberg (2017) 的Quantitative Spatial Economics仍然是 QSM 最重要的综述之一。文章系统整理了生产率、宜居度、贸易、通勤、迁移、集聚等模块并讨论这些模块如何进入数量空间模型。作者特别强调两点模型既要能够容纳大量异质地点和贸易、通勤等引力关系又要保持足够的可处理性以便估计参数和进行现实的政策反事实。第一次读这篇综述不必逐页推导。更有用的做法是建立一张自己的模型模块表。模块主要经济对象常见数据商品流动贸易成本双边贸易流量居住选择迁移成本、宜居度人口、迁移工作选择通勤成本居住地—工作地流量生产生产率就业、工资土地与住房住房与土地供给租金、地价集聚外部经济密度、生产率以后每读一篇论文都可以问这篇文章保留了哪些模块又增加了哪些机制2.3 Allen Arkolakis (2025)统一的区域经济框架等跑过一两个模型以后再读 Allen Arkolakis (2025) 的Quantitative Regional Economics会更合适。该文正式收入Handbook of Regional and Urban Economics, Volume 6共 72 页。文章从经验事实出发建立基准数量区域模型然后把大量现有模型放入一个较统一的框架中讨论均衡、估计、反事实与福利。它很适合第二轮学习。已经见过几个具体模型以后再看这种统一表述很容易发现不同论文共享的结构。2.4 城市方向的补充材料城市方向可以继续读 Redding (2025) 的Quantitative Urban Economics。该文同样收入Handbook of Regional and Urban Economics, Volume 6重点讨论城市内部大量非对称地点、交通网络、结构参数识别和政策反事实。如果希望用教材补充空间经济学基础2026 年 Oxford University Press 出版的 Koster, Proost Thisse (2026),Spatial Economics也值得参考其中第 13 章专门讨论 Quantitative Spatial Economics。这一阶段的目标仍然是形成模型地图。数值计算可以放到下一步。第一次学习 QSM没有必要依次精读十几篇论文。比较合适的安排是先掌握几篇共同基础然后根据自己的研究方向选择专题文献。2.5 共同基础我建议把下面四篇作为第一轮的主线。论文主要学习内容Eaton Kortum (2002)异质地点的选择如何形成结构性贸易关系Allen Arkolakis (2014)贸易引力关系与劳动流动如何形成空间均衡Ahlfeldt et al. (2015)城市内部居住、工作、通勤、土地市场和集聚Monte et al. (2018)贸易、通勤和迁移如何共同连接地区这四篇分别展示贸易、劳动流动、城市内部结构和多种空间联系可按研究兴趣调整阅读顺序。Eaton Kortum (2002) 可以帮助理解后来 QSM 中反复出现的引力结构。Allen Arkolakis (2014) 把贸易和劳动流动进一步放进空间均衡。Ahlfeldt et al. (2015) 把空间尺度缩小到城市内部。Monte et al. (2018) 再把商品市场和劳动力市场中的多种空间联系放到同一个框架中。学完以后读者已经具备进入不同专题的共同基础。2.6 按研究问题选择专题论文研究方向代表论文重点学习内容贸易与产业网络Caliendo Parro (2015)多部门、投入产出关系企业区位Gaubert (2018)异质企业的空间排序财政税收Fajgelbaum et al. (2019)税收、区位选择和空间错配中国区域与迁移Tombe Zhu (2019)内部贸易、迁移摩擦与生产率城市交通Heblich et al. (2020)交通网络与城市内部结构交通基础设施Allen Arkolakis (2022)网络、拥堵和福利动态空间经济Kleinman et al. (2023)迁移、资本和过渡路径细粒度空间数据Dingel Tintelnot (2026)细粒度数据下的校准这里没有必要全部读完重点说明如下研究地方税收可以直接进入 Fajgelbaum et al. (2019)。该文把美国州级企业税和个人所得税放入空间均衡模型分析税收对企业和劳动者区位选择以及空间错配的影响。研究企业区位可以读 Gaubert (2018)。文章研究异质企业如何在不同城市之间进行区位选择以及企业排序、集聚经济与地方政策之间的关系。研究中国区域经济、人口迁移或地方市场分割可以重点读 Tombe Zhu (2019)。作者把国内贸易、国际贸易以及地区和产业之间的劳动力迁移放入一般均衡框架用于量化中国内部贸易和迁移摩擦。研究长期调整可以读 Kleinman et al. (2023)。文章将资本积累和动态迁移结合起来并求解经济从旧稳态走向新稳态的过渡路径。近年的研究还开始关注更细的空间数据。Dingel Tintelnot (2026) 指出在居住地—工作地组合很多、但每个细分单元中实际人数有限的情况下直接令观察份额等于模型中的选择概率可能造成明显的校准问题。该文正式发表于 2026 年的Econometrica, 94(2), 407–464。图 2论文阅读路径。左侧提供共同基础右侧按研究问题分流无须全部读完。3. 从教学工具包开始动手开始动手时我比较推荐 Gabriel Ahlfeldt 的 Quantitative Spatial Economics 课程 和配套 toolkit。Ahlfeldt 目前公开的 GitHub 主页仍将Lectures-QuantitativeSpatialEconomics、ARSW2015-toolkit、MRRH2018-toolkit和AB2022-toolkit列为主要教学资源。这套材料的一个优点是把论文中的理论模型、Codebook 中的伪代码和实际程序放在一起。对于第一次学习 QSM 的研究者这比直接打开原始复现材料容易很多。3.1 AB2022 toolkit长期使用 Stata 的读者可以先看 AB2022 toolkit。官方 README 标注版本为 v0.95 (2026 年 5 月)基于 Ahlfeldt Barr (2022) 的模型。程序以 Stata 18 编写较早版本的兼容性需另行测试。工具包包含ado文件和分步操作说明可以求解一个较小的空间一般均衡并展示楼面租金、建筑高度、地租、土地用途、就业和工资。这个案例很适合第一次观察完整的 QSM 计算流程教学模型的计算环节给定模型与基本面 → 求解基准均衡 → 用模型生成的数据练习反演 → 改变外生条件并求解反事实重点是看清每一步在经济模型中对应什么。温馨提示若页面不能正常显示数学公式和代码请阅读原文获得更好的阅读体验。