作为计量经济学核心研究领域之一,空间工具建模技术被许多学者使用来研究各种各样的热点问题。目前,不管在环境经济学还是在金融经济学背景下,无论各区域地理位置是相距甚远还是近在咫尺,频繁发生的双边经贸往来加强了跨区域联系的紧密程度。而这些经济表象的流动暗指的是环境资源或金融风险资产的流动。因此,本研究关注环境度量以及金融资产的空间经济相依效应特征。本文以中国二氧化碳（CO₂）排放、房地产价格指数和股票指数的相依性问题为研究对象,着重分析了空间计量模型中空间经济相关结构。通过三个实证分析来探究基于经济距离的空间相关性理论在捕捉经济体之间溢出效应的特征,以及经济发展或大气污染程度水平相似的区域房地产市场空间相关性表现形式。首先,本文选取1995-2013年中国30个省,直辖市和自治区的面板数据计算出CO₂排放强度。结合了空间效应的环境库兹涅茨曲线（EKC）模型来研究CO₂排放强度和人均GDP的关系,以及检验二氧化碳溢出在多大程度上取决于各省的双边地理和经济联系。结果表明CO₂排放强度和人均GDP存在倒N型关系,这表明其与EKC假设有效性有很强的相关性。同时,显著性结果表明双边经济联系在捕捉各省之间的空间相关性方面明显优于所有其他双边联系其次,通过固定效应面板门限回归方法将中国30个省份样本划分到不同的区域,建立了不同的分组来估计和比较五个空间相关性定义下的区域之间的空间相互作用程度,研究CO₂排放强度EKC模型的空间相关性异质性特征。结果显示无论在分组之前或之后呈现出倒N型-EKC关系,且高能源结构组中CO₂排放的空间相关性远远大于低能源结构组。在考虑到空间聚集效应的影响下,CO₂排放背后的经济关系也可以更准确地捕捉空间特征。再次,本文把2013年国务院颁布《大气污染防治行动计划》环境政策之后近四年来（2014-207）的数据进行补充,采用不同时间窗口面板SAR模型进行递归估计探讨CO₂排放的空间相依性是否具有时变特征。结果表明无论所考察的权重矩阵定义的形式如何,CO₂排放EKC的空间相依性大小随着时间的增加逐渐减弱。基于经济距离的空间相依性度量衰减最强烈并且强于其他可替代空间相关性定义。此外,本文采用空间计量模型研究了中国十大城市住宅市场收益序列的空间相关性。选取2005-2016年的新房价格指数为研究对象,研究结果发现地理位置邻近性并不是影响区域住宅市场空间相关性的唯一因素,且地理位置之间相隔甚远但经济或大气污染状况相似的地区,住宅收益空间相关性更强。最后,采用动态空间计量模型研究了2012年12月28日—2019年6月28日期间中国31个主要的股票股指市场收益率序列的空间溢出效应。采用Clayton Copula模型估计参数来构建经济距离,可度量两列金融数据间的非对称的下尾部相依,反映出极端事件的后果。研究发现用Clayton Copula联结函数来估计Kendall秩相关系数来定义空间权重矩阵,可以反映极端事件传染效应。环境政策加强阶段的空间相关性会更大。与此同时,CO₂排放量低的区域,该地区股票指数间的空间相互作用越大。总之,从实证分析中可以看出,本文提出的方法存在以下新意:（1）理论上,双边经济关系是影响二氧化碳排放空间相关性的重要因素。到目前为止,与经济距离有关的空间相关性研究还很少。（2）在实证研究中,研究扩展了地理维度和经济维度的空间传染效应。本文验证了由双边经济关系所描述的空间邻域模型在捕捉二氧化碳空间相关性方面更为优越。（3）同时,该研究还考虑了关于地理依赖性和经济机会所导致的区域聚集效应的影响。本文丰富了二氧化碳排放空间相关性的实证结果。（4）扩展研究了不同空间区域之间的经济或污染水平相似,则房地产市场空间相关性表现更强。