《表3 空间马尔科夫转移概率矩阵N(k=4)》

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《基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测》

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在不同时期的研究中，学者们均发现由于地理邻近性而产生的空间溢出性对区域的发展演变具有重要的作用[46]。考虑区域现象空间性特征，基于传统马尔科夫链的转移概率矩阵，引入“空间滞后”的概念作为条件并同样划分为k种类型，将k×k的转移概率矩阵分解为k个k×k的转移条件概率矩阵（表3）。其中，矩阵中的元素Pki|j表示在空间滞后类型为k的条件下，区域从初始状态类型i在下一时刻转移为类型j的概率。例如P12|1表示在邻域城市碳排放绩效类型为1的条件下，城市在t时刻碳排放绩效为类型2在t+1时刻转移为类型1的概率。空间滞后类型考虑了地理上与该区域邻近的单元，区域a的空间滞后值Laga是该区域周边地理单元观测值的加权平均，具体公式为：