各主体间邻近关系的定量分析是空间相互作用理论的重要组成部分，它是近邻效应分析的微观基础，也是网络导向与空间导向研究的结合点。Wij衡量i地区扩散到j地区的强度，Bhattacharjee与Jensen-Butler（2006）曾指出：“权重的选择常常是任意的，选择有大量的不确定性，从而根据所选的空间权重，研究的结果也有很大的不同”。扩散变量测量方法的主要发展是将地理距离多样化，并用实质性因素取代地理邻近（暂时不涉及内生性空间权重矩阵和时空权重矩阵）。有采用直接双边相互作用的水平状态数据（如贸易量）、不同群体中成员联系的数据（如区域贸易集团和语言区），或同时采用表4.9中多个权重。

表4.9　不同地区社会配对或社会联系

续表(www.daowen.com)

选择制度信息可通过经济协议和成员之间谈判与讨论而传播，也可通过决策者之间的私人渠道流动，私人接触到其他地区对商品和服务自由流动的安排，可能会开始相信这些制度安排的好处并说服本地采纳。学习可能发生在群众层面，广泛的私人交流可能说服民众知晓自由化是一个适当的政策（Simmons，Elkins，2004）。Jahn（2006）指出如果全球化被视为扩散，仅测量功能的影响是不够的，解决“高尔顿问题”的额外变量包括贸易开放、FDI、利率差异、组合投资流入或金融开放指数。其中，贸易是衡量相互作用的一个指标，又是扩散的一个催化剂。“与其他变量（如文化或地理距离）相比，在每一种情况下贸易都是对称的，可通过衡量与主要国家贸易总额的比例确定两个国家的相对重要性。”在全局空间自相关指标上，“时空接近”结合可达性指标，将单元之间空间权重矩阵元素取值从0或1扩展为［0，1］，更能揭示事物间的关联动态变化。在局域空间自相关指标上，截取合理的时间距离范围，邻接性也较为稳健，“时空邻近”与传统“空间邻近”相关性两者结合能更客观揭示地理事物空间关联的现象和本质（吕韬，曹有挥，2012）。邻近地区往往有相似的自然、文化、历史和语言环境，以及相同的政策约束。经济变量（如，失业率、GDP等）之间的空间溢出与空间关系是重要的，特别是当地知识扩散的作用和贸易（进出口）可能潜在地促进制度扩散。这些都可借鉴用于表示地区间的信息联系，以构建空间权重矩阵。本书空间结构分析的空间权重即空间计量模型的微观基础，是对不同空间历史纽带关系的一种微观阐释，即表达空间相互作用。“通过运用情境性和地方性的丰富知识来测量这种结构，就可以知道纽带是很重要的，然后才能测量结构。在这个方面来说情境是不同于结构的。因为纽带仅仅是我们用来构成各种关系的语言。”（郭台辉，2014）