首先进行构造空间权重矩阵，本文采用的是空间地理矩阵。在确定权重前，本文首先对该区域省份进行了编码，具体详情见表，相应的空间布局具体详情见图。
第 6 章 结论和建议
6.1 研究结论
主要充分的参考了国内外相关的研究，论文主要是基于 2003-2018 年“一带一路”省份各省的面板数据为基础，利用 ArcGis 的自然断点法进行研究“一带一路”省份的时空分布特征，做出每个人口结构的热点图，在视觉上直接明了的观察出每个人口结构的趋势。其次使用 stata 软件分别建立空间滞后模型、空间误差模型以及空间杜宾模型，探究了人口结构指标对经济增长的影响。论文得出的主要结论主要分为以下几部分：
（1）从第五章的人均 GDP 的 LISA 图以及第四章的经济冷热图可以得出“一带一路”各省份之间存在差异。东部省份的经济明显高于西部省份。
（2）从第三章的人口结构空间分析，可以得出“一带一路”省份的六个层次都存在差异性，并且经济高的省份的第二产业就业人数、劳动人口比率、城镇化率、普通高等在校学生数也会偏高，经济低的省份的第一产业就业人数、老年人口抚养比偏高。
（3）根据第四章灰色关联分析可以看到“一带一路”省份对于经济增长关联程度依次是：普通高等学校在校学生数（X3）>老年人口抚养比(X8)>第三产业从业比重(X6)>城镇化率（X2）>性别比（X1）>第二产业从业比重（X5)>少儿人口抚养比（X7）>劳动人口比率（X9）>第一产业从业人数比重（X4）>城镇登记失业率（X10）。说明第一产业从业人数比重以及失业率对经济增长关联度不强。
（4）结合第五章所建立的三大空间计量模型并进行比较，最后得出空间杜宾模型的时间空间双固定模型为最优模型，模型结果显示性别比、城镇化率、普通高等在校学生数、第二产业就业人数、第三产业就业人数这几个因素均通过了10%水平的显著性检验，说明这五个因素对“一带一路”经济带发展水平有较为显著的影响。而第一产业就业人数、少儿人口抚养比、老年人口抚养比、劳动人口对于“一带一路”经济带发展水平影响不显著。
参考文献（略）
