根据「城市之光」的强度分析区域经济水平的方法可靠吗？
“城市之光”强度背后反映的经济活动
首先，我们得理解“城市之光”强度是如何与经济活动挂钩的。
生产与商业活动： 工业区、商业中心、写字楼等区域，是经济活动的引擎。在夜间，这些区域的灯光开启，照亮了生产线、商铺、办公室。越是繁荣的经济体，其生产和商业活动就越活跃，对应的灯光需求自然也越高。
交通与基础设施： 经济发展伴随着更完善的交通网络。道路上的车灯、路灯，港口、机场的照明，都构成了“城市之光”的一部分。一个交通繁忙、基础设施发达的地区，其夜间灯光也会更加密集和明亮。
居民生活水平： 经济发展也直接体现在居民的生活水平上。居民住宅的照明，家庭电器使用产生的光线，这些虽然相对分散，但当整体居民生活富裕时，整体的居家照明也会更充足，从而对“城市之光”产生贡献。
科技与现代化： 现代化的城市往往运用更先进的照明技术，LED等节能高效的照明设备，以及更为精细的城市亮化工程，都会影响灯光的整体亮度与能见度。
“城市之光”强度作为经济指标的优势
从这些关联性来看，“城市之光”强度作为经济指标，至少有以下几个方面的优势：
1. 直观易懂： 相比复杂的经济统计数据，“城市之光”的直观性非常强。人们很容易理解，灯火辉煌的城市通常比黑暗的城市经济要好。
2. 可获取性： 随着卫星遥感技术的发展，获取全球范围内的夜间灯光数据变得越来越容易。这为进行跨区域、跨时间段的比较提供了便利。
3. 反映基层活动： 夜间灯光不仅仅是大型企业或政府机构的照明，也包含了居民生活、小型商业等更基层、更分散的经济活动。这使得它能一定程度上反映更全面的经济活力。
4. 一定程度的独立性： 某些情况下，夜间灯光数据可能比官方发布的经济数据更为及时，并且在一定程度上能够规避一些人为的统计干扰。
然而，我们必须认识到“城市之光”强度的局限性，以及它作为经济指标的不可靠之处：
1. 照明政策与技术差异：
能源政策： 不同国家或地区在节能减排方面的政策差异很大。一些地区可能为了节能而严格限制夜间照明，即使经济水平很高，灯光也未必是最亮的。例如，欧洲一些国家在环保方面的投入和要求，可能会导致其城市夜间照明相对“内敛”。
照明技术： 现代LED照明技术效率远高于传统照明，这意味着同样的经济活动，使用LED的地区可能比使用传统灯泡的地区灯光更“柔和”或“集中”，而非绝对的“亮”。
城市规划与照明设计： 某些地区可能更注重夜景照明的艺术性和功能性，例如在旅游区或核心商业区投入大量资源进行灯光美化，而郊区或工业区可能灯光相对暗淡，但这并不一定完全反映其经济产值。
2. 经济结构的影响：
服务业 vs. 工业： 服务业（如金融、IT、文化创意）可能更多地集中在办公楼，其灯光使用模式与工业生产（如大型工厂、24小时生产线）可能不同。一个服务业高度发达的城市，其核心区域可能非常明亮，但如果其主要经济产值来自于对能源消耗要求不高的服务业，单纯的灯光亮度对比可能存在偏差。
高科技产业： 一些高科技产业，如数据中心，可能需要大量的电力，但其物理占地和夜间可见的灯光密度可能不如传统制造业。
3. 地理与气候因素：
人口密度与城市形态： 人口密度较高的地区，灯光自然更密集。城市形态（是集中式发展还是分散式）也会影响灯光的整体分布。
天气与大气条件： 雾霾、云层覆盖等天气现象会显著影响夜间灯光的可见度，即使经济活动相同，其“城市之光”的强度也会受影响。
4. 数据获取与处理的挑战：
卫星数据分辨率： 卫星传感器对灯光的捕捉能力受限于分辨率。细小的灯光源（如分散的居民区）可能难以被有效识别，而大型、集中的亮光源则容易被放大。
数据校正： 夜间灯光数据需要进行校正，以去除地形、植被、水体等对信号的干扰。不同区域的校正方法和精度可能存在差异。
“鬼火”效应： 有时，非经济活动产生的灯光，例如火灾、自然现象（如火山），也可能被误判为经济活动的灯光，影响分析的准确性。
5. 统计学上的相关性不等于因果关系： 即使观察到“城市之光”强度与经济增长呈正相关，也不能简单地断定灯光强度“导致”了经济增长，或者反之。它们可能都受到更深层次因素（如政策、技术、人口）的影响。
更可靠的分析方法：综合运用多种指标
因此，单纯依赖“城市之光”的强度来分析区域经济水平，是不可靠且片面的。它更适合作为一种辅助性的、补充性的信息来源，与其他更为传统的经济指标结合使用，才能得出更准确的结论。
真正可靠的区域经济水平分析，需要一个多维度的、综合性的方法，包括但不限于：
GDP（国内生产总值）或GNP（国民生产总值）： 这是衡量一个区域经济活动总量的最常用指标。
人均GDP： 反映居民平均收入和生活水平。
工业产值、服务业产值： 细分不同产业的经济贡献。
就业率、失业率： 反映劳动力市场的活跃程度。
居民可支配收入： 直接反映居民的购买力和生活质量。
固定资产投资： 体现经济发展的动力和潜力。
消费品零售总额： 反映居民消费能力。
高科技产业发展指标： 如专利申请数量、研发投入等，尤其适用于衡量新兴经济体的竞争力。
基础设施建设水平： 如交通网络密度、通信设施覆盖率、能源供应稳定性等。
营商环境评估： 如行政审批效率、市场准入便利度等。
将“城市之光”的分析置于正确的语境
如果一定要利用“城市之光”的数据，那么正确的做法是：
将夜间灯光数据与上述官方经济统计数据进行比对和验证。 观察两者之间的相关性，以及是否存在显著的差异。
关注灯光强度的变化趋势，而非绝对值。 连续监测灯光亮度的变化，可以更敏锐地捕捉到经济活动的动态变化。
结合具体的区域背景和政策进行解读。 例如，在一个推行严格节能政策的地区，即使经济发达，其灯光亮度可能并不突出，需要调整解读逻辑。
使用更精细的灯光数据，并进行必要的校正。 例如，区分不同类型的灯光（工业、商业、住宅），对数据进行空间和时间的标准化处理。
在特定研究场景下使用。 例如，在缺乏官方统计数据的偏远地区或发展中国家，夜间灯光数据可能是一个有价值的初步评估工具。
总而言之，“城市之光”的强度是一种有趣的现象，它捕捉到了经济活动在夜间的一种视觉化表现。但将其作为一种独立的、可靠的区域经济分析工具，是远远不够的。它更像是一个“观察哨”，能够提供一些线索，但最终的判断，仍需要回归到扎实的经济学理论和全面的数据分析。
网友意见
谢 @Restless Sea 邀，用夜间灯光数据确实是好办法，很值得详细介绍。方法确实是美国发明的，不过已经是好几年前的事了。灯光亮度现在已经成了经济学研究中，测度经济发展水平很常用的指标，国内也有不少相关研究。先摆结论，这一方法是可靠的。
这种方法的原理，说白了就是盲人摸象。几个盲人摸大象，有的人摸到鼻子，有的人摸到大腿，都觉得大象的形状不一样。用统计的术语说，就是他们每个人的观测，测量误差都很大。但是，如果有一种办法，能够把他们的看法结合起来，汇总的结果能反映大象大体上的轮廓。
夜间灯光能起到这个作用。大家都想知道真实的GDP，但实际测量的GDP难免有各种误差。地方官员有时还会操纵数据。而灯光数据和GDP的来源基本独立，由卫星自动记录。如果灯光数据距离真实值的偏差，和GDP距离真实值的偏差相互独立，组合两个指标，效果就比单用一个要好。
这里介绍一点这种方法的细节，不感兴趣的知友可以略过。第一行的 是GDP，等于真实值加一个测量误差。第二行的 是灯光强度，也等于真实值加一个测量误差。第三行反映了GDP和灯光的关系，后面的 是其它影响GDP的因素。如果乐意，也可以把耗电量这些加进去。
准确画出大象，关键在于组合大家摸象的结果。在这里就是有一些和GDP有关的变量，比方说前面的 和 ，然后设法找一组最优的权重，让最后加起来的这个指标误差最小。上面给的是Chen和Nordhaus的加权方法（2011）。这个新的指标，偏差比两个单独的指标都更小。
另外，一开始的时候，我们其实不清楚灯光和GDP的数据哪个更准确。上面的加权里有个 ，衡量的就是GDP本身的测量误差。只用GDP和灯光数据，算不出GDP的数据质量，要结合其它信息，比如前人有关数据质量的研究。这一指标，常用的是Summers-Heston和世界银行的估计。
这个组合变量的实际结果怎么样呢？首先，这个指标和其它反映宏观经济趋势的指标相关性很好。其次，这个国家原来的数据质量越差，从这个指标得到的新信息就越多；如果数据质量较好，新指标带来的改进很少（Chen和Nordhaus，2014）。这两点印证了新指标的准确程度。现在已经有学者用灯光数据，结合其它指标，反过来修正美国的GDP（Pinkovskiy和Sala-i-Martin，2016）。
具体到应用部分，影响可靠性是一些细节的问题。比方说现在主要有两套数据，DMSP-OLS和NPP-VIIRS，哪个准一点？一般是后者好一点。还有就是上限下限情况怎么处理、只有一部分卫星记录了数据怎么办，以及有没有排除火山、油井等。这些细节有可能影响最终的结果。
至于国内，比较有代表性的是Remote Sensing上发的一系列研究，以及徐康宁、陈丰龙、刘修岩 2015年发在《经济研究》上的论文。以后者为例，他们算出来1993-2012年，与官方公布的GDP年增速相比，GDP-灯光加权指标增速要低一些。东部地区大致低1.5%，中西部地区低1.8%。
这个结果符合之前的理论预期：中国GDP增速存在高估现象，不过高估幅度比之前学界普遍认可的观点小。从现有研究看，这个指标和国内的供电量、城市化率等指标，趋势是一致的。一般来说，在综合指标里加入其它来源变量，结果应该更准一些。因此，可以着重参考这种新方法的结论。
最后还要补充一点：除了帮忙校正GDP、用电量等数据，以及侦测造假现象外，夜间灯光还有很多其他优点。比如说，有些区域非常混乱，调查员很难进入，但卫星可以飞过。传统数据一般是按行政区划统计，比如国家、省和市，但如果是要研究的区域不是按这个标准划分，找数据可能很麻烦。此时灯光数据也可以帮上忙。如欲进一步了解，可参考以下资料。
指标构建的原始文献：Chen X, Nordhaus W D. Using luminosity data as a proxy for economic statistics[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2011, 108(21): 8589-8594.
Elvidge C D, Baugh K E, Anderson S J, et al. The Night Light Development Index (NLDI): a spatially explicit measure of human development from satellite data[J]. Social Geography, 2012, 7(1): 23-35.
Henderson J V, Storeygard A, Weil D N. Measuring economic growth from outer space[J]. The American Economic Review, 2012, 102(2): 994-1028.
对指标的部分讨论: Keola S, Andersson M, Hall O. Monitoring economic development from space: using nighttime light and land cover data to measure economic growth[J]. World Development, 2015, 66: 322-334.
Nordhaus W, Chen X. A sharper image? Estimates of the precision of nighttime lights as a proxy for economic statistics[J]. Journal of Economic Geography, 2015, 15(1): 217-246.
对国内的研究：徐康宁, 陈丰龙, 刘修岩. 中国经济增长的真实性: 基于全球夜间灯光数据的检验[J]. 经济研究, 2015, 50(9): 17-29.
Li X, Xu H, Chen X, et al. Potential of NPP-VIIRS nighttime light imagery for modeling the regional economy of China[J]. Remote Sensing, 2013, 5(6): 3057-3081.
Shi K, Yu B, Huang Y, et al. Evaluating the ability of NPP-VIIRS nighttime light data to estimate the gross domestic product and the electric power consumption of China at multiple scales: A comparison with DMSP-OLS data[J]. Remote Sensing, 2014, 6(2): 1705-1724.
怎么获取并使用灯光数据，以及其它卫星数据的简介：Donaldson D, Storeygard A. The View from Above: Applications of Satellite Data in Economics[J]. The Journal of Economic Perspectives, 2016, 30(4): 171-198.
http:// economics.mit.edu/files /8945
其它参考文献：Pinkovskiy M, Sala-i-Martin X. Lights, Camera… Income! Illuminating the National Accounts-Household Surveys Debate[J]. The Quarterly Journal of Economics, 2016, 131(2): 579-631.
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