聚集是经济地理研究关注的热点问题之一,而聚集定位又是需要首先解决的关键问题。由于聚集具有高度的尺度敏感性,采用空间自相关方法分析时,尺度选择容易受研究者主观判断的影响；而且空间自相关方法也未考虑聚集的时间特征。与之相比,Kulldorff等学者提出的扫描统计量方法表现出了明显的优势。因此,空间自相关(spatial autocorrelation)和扫描统计量(scan statistics)是互为补充的两种空间分析模型。扫描统计量包括空间扫描统计(spatial scan statistics)、时间扫描统计(temporal scan statistics)和时空扫描统计(temporal-spatial scan statistics)三类统计方法,最早应用于医学领域,其目的是探测发病率异常升高的时间范围和空间区域,并检验这种升高是否由随机变异造成的；空间扫描统计不仅可以检测疾病在某研究区域是否存在集聚性,而且可以对集聚区的大小和位置进行定位,为疾病防治提供科学依据；现在已广泛应用于防火、灾害、经济、社会、城市规划和区域发展之中。