经过3个半月的详细阅读和深入推究，完成了对《空间计量经济学导论》阅读和PPT整理，现将主要内容整理如下：

1. 《空间计量经济学》导论。主要包括空间依赖及其原因、空间自回归过程：模型构建与参数识别、空间自回归数据的生成过程：变量y的影响因素外生分解等内容。该部分阐释了空间计量经济学建模的基本步骤和空间权重矩阵的构建逻辑。

2. 空间计量模型的动因及其解释。主要包括空间计量经济学经典模型和模型针对性、几种经典模型的现实设定和数据生成过程、SDM模型的参数效应解释、SAR、SDEM模型的参数效应解释。该部分阐释了空间异质性、时空联系等，导致必须设定空间计量模型。该部分还阐释了空间计量模型参数与传统计量模型的不同所在。其中，将总效应分成直接效应和间接效应，是空间计量经济学模型的创新。这一创新也类似于投入产出矩阵的相关分析。

3. 空间计量模型的极大似然估计。主要包括SAR、SDM模型参数的极大似然估计、SEM模型参数的极大似然估计、包含两个权重矩阵模型的极大似然估计、空间计量经济模型变量的参数显著性检验、基于OLS方法的SEM模型参数估计有效性、基于SDM方法的SEM & SAC模型参数估计有效性。该部分主要阐释了经典的极大似然估计在空间计量模型中的应用，说明了单一和多权重矩阵估计中似然函数的构建问题；阐释了将多参数转化成基于空间依赖参数的极大似然估计以及解释变量参数和随机误差项方差、方差-协方差矩阵的最小二乘估计相结合的基本思路。同时，该部分还阐释了空间杜宾模型相较于空间自回归模型和空间误差模型的优势和有效性。

4. 空间行列式运算与空间权重矩阵设定。主要包括空间行列式的作用：多维空间的平面转换、空间行列式的基本运算法则、空间权重矩阵和空间最近邻矩阵的设定、空间行列式的设定与转换、空间行列式逆矩阵的基本计算、空间模型参数效应计算中的矩阵转化、对数行列式的基本计算、对数行列式的蒙特卡罗模拟、对数行列式的复杂运算、对数行列式的误差对参数估计的影响、空间计量经济模型参数估计的闭式解等。该部分主要阐释了空间依赖参数的极大似然估计中所涉及的对数行列式的蒙特卡罗模拟以及矩阵指数模型转化、切比雪夫模拟等运算；该部分也阐释了全书运算过程中涉及的克内罗克积运算、泰勒级数展开等问题。该部分的关键在于从维诺多边形、德劳内三角形、空间点的距离等入手，阐释了将空间实际问题转化为空间权重矩阵的基本思路；同时也将空间权重矩阵划分为了一阶邻接矩阵和高阶最近邻矩阵等。

5.空间计量模型的贝叶斯MCMC估计。主要包括基于贝叶斯方法的计量经济模型参数估计与预测、几种常见分布及其概率密度函数、基于传统贝叶斯方法的SAR模型极大似然估计、基于MCMC方法的SAR模型参数估、基于MCMC方法的SAR模型异方差处理、基于MCMC的空间效应估计和多权重矩阵处理等。该部分主要阐释了空间计量经济学估计的其他两种典型方法——基于无信息先验分布的贝叶斯估计以及贝叶斯MCMC模拟方法。该部分阐释了无信息先验分布的贝叶斯参数估计，其关键在于从参数之间的联合分布中推导出空间依赖参数的后验分布，并基于后验分布计算空间依赖参数的均值和方差。该部分还阐释了基于贝叶斯方法的马尔科夫链-蒙特卡罗模拟思路，其关键在于经过对空间计量模型的被解释变量参数、空间依赖参数和随机误差项方差等参数的多次模拟，形成稳定的马尔科夫链，并删除不太稳定的系列模拟值，随后基于稳定的后验分布模拟参数的分布。该部分阐释了全书对参数估计的一个重点方法，无论是对参数，还是异方差性质，还是多个权重，又抑或是受限因变量等，均可基于其后验分布进行蒙特卡罗模拟。该部分还阐释了两种典型的抽样方法，即M-H抽样和Gibbs抽样，两者的最大区别在于分布的已知或未知。

6.空间计量模型的形式设定、最近邻矩阵阶数与变量选择。主要包括：空间计量模型的模型形式设定、SAR模型形式设定的理论分析、空间计量模型最近邻权重矩阵阶数确定：基于贝叶斯后验模型概率、空间计量模型的解释变量选择：基于MC3和模型平均方法等。该部分重点阐释了在计量经济学模型建模过程中对模型形式设定、空间最近邻阶数的选择和模型中解释变量的选择等重要问题。该部分首先强调了空间杜宾模型在空间模型中的重要优越性，并基于贝叶斯后验模型概率阐释了如何设定模型或者选择最优的高阶最近邻空间权重矩阵。该部分还基于贝叶斯后验模型概率阐释了如何通过模型和模型后验概率的平均，构建模型和阐释模型参数的边际效应。该部分还对基于贝叶斯的马尔科夫链-蒙特卡罗模拟中的复杂计算，进行了部分矩阵存储简化和基于单变量积分和积分辛普森法则完成计算的简化。

7.时空计量模型及其与空间计量模型的关系。主要包括局部调整空间模型的设定与模型演绎、STAR模型、STEM模型及其因变量均值分析、STAR模型、STEM模型的方差协方差结构分析、基于MCMC的STAR模型参数估计精确性实验、时空计量模型向一般空间计量模型的转化、时空计量模型的一般设定及其因变量均值分析等。该部分主要阐释了时空计量经济学模型的构建过程，与前几部分不同，本章旨在阐释基于时间序列数据如何建立空间计量模型的相关问题。该部分基于时期的迭代，将时空计量模型转化成了与截面数据空间计量模型类似的分析过程。并基于参数和方差协方差的分析，阐释了以截面数据类似的参数估计方法包括极大似然估计、传统贝叶斯估计和MCMC估计，来估计时空计量模型均具有有效性。该部分也引出了空间计量模型中的CAR模型。

8. 空间计量交互模型处理及现实研究拓展。主要包括流量矩阵及传统引力模型设定、空间自回归交互模型设定及参数性质、空间自回归交互模型参数的极大似然估计、基于MCMC方法的空间自回归交互模型异方差处理、现实研究中空间计量交互模型的特殊问题处理等。该部分主要基于与传统计量经济学中面板数据的相关处理，构建空间计量交互模型。其重要的思路和方法在于建立起解释变量、距离变量以及空间权重矩阵基于来源地、目的地的排序，并依据MCMC估计方法阐释了空间计量交互模型的处理。同时，该部分还着重阐释了交通干线对空间权重矩阵的影响、零流量和稀有流量问题的处理。

9. 矩阵指数空间模型处理及现实研究拓展。主要包括矩阵指数空间模型的设定及参数估计、MESS空间误差模型及其参数估计、基于贝叶斯方法的MESS模型参数估计、拓展的MESS模型及其参数的MCMC估计、差分MESS模型及其权重矩阵正定性判断等。该部分着重阐释了将传统的空间相关性质以指数矩阵代替后带来的参数估计问题；并着力阐释了矩阵指数在差分模型估计中的重要作用。该部分的重要意义在于以矩阵指数的引入，使得传统对数行列式计算需要借助稀疏矩阵、蒙特卡罗模拟、切比雪夫不等式夹逼和上下限夹逼等方法计算的问题变得更为简化。该部分分析还引入了一个重要的空间权重引入方式，即基于空间高阶最近邻矩阵的线性组合替代一阶邻接矩阵的重要思路。

10.受限因变量空间计量模型处理及现实研究拓展。主要包括非空间受限因变量模型及其参数效应、空间Probit模型的参数及效应的MCMC估计、序数空间Probit模型参数的MCMC估计、空间Tobit模型参数及效应的MCMC估计、空间多项式Probit模型参数及效应的MCMC估计等。该部分主要阐释了对二值受限因变量、多值序数受限因变量的空间计量模型的处理问题，主要通过对受限因变量的效用函数替代和效用函数的多元截尾正态分布的Gibbs抽样和蒙特卡罗模拟对效用函数的性质进行分析和抽样，以达到参数估计的目的。同时，该部分还基于对因变量中0值的删截值处理，和多元截尾正态分布抽样和模拟，阐释了受限因变量模型参数和效应估计的另一种方法。该部分也指出了受限因变量模型相对于传统模型，其参数边际效应的表达式不同及其原因所在。

简单评论：该中译本是目前国内为数不多的关于空间计量经济学的入门读物。总的来说，该书从理论上阐释了基于空间权重矩阵的引入、空间计量经济模型参数估计的极大似然法、MCMC估计方法等重要问题，是一本不可多得的空间计量建模参考书。但从全书的写作框架和内容安排来看，应该还存在如下几个方面的缺陷：（1）缺乏一个总领性的章节，对空间计量经济学的建模过程和建模步骤作出系统性、纲领性的阐释；同时，该章节还应该对空间计量经济学模型的所有类别、参数估计的所有类别以及参数有效性判断的所有方法做出一个总的阐述。（2）作为一本入门级的空间计量经济学教材，该书所引入的案例过少，除了数据生成的一般模型外，只有专利模型、总统选举模型、房屋价值影响因素模型等为数不多的案例；且案例分析并未附上Matlab或Geoda操作过程，使得该书相对来讲难以理解或者说较为晦涩。（3）第四章空间行列式的相关部分相对来讲较难且较为孤立，个人觉得可以分开放入各自章节，作为预备知识纳入。（4）该书重在模型建构、参数估计以及参数的边际效应分析等过程，缺乏与传统计量经济学相关检验的对接；而从空间计量、时空计量以及空间计量交互模型与传统计量经济学模型的对接来看，该书仅完成了与传统计量模型中单方程模型的处理问题（包括截面数据、时间序列数据和面板数据），但基于传统计量模型中联立方程的空间计量建模方法，该书尚未涉及。（5）从中译本的翻译质量来看，全书的翻译和公式存在大量的误差之处，尤其是自第五章后翻译错误尤为突出。对该书的阅读还需结合英文原版及文后相关参考文献加以阅读。