在空间计量经济学中，ρ（rho）值和Moran's I指数是两个不同的概念，它们分别从不同角度反映了数据的空间相关性。ρ值通常出现在空间自回归模型(SAR)或空间误差模型(SEM)中，反映的是空间滞后变量对因变量的直接影响，而Moran's I则是用来检测是否存在全局性的空间自相关的统计量。
当实证结果出现ρ值为负，而Moran's I指数为正的情况时，这可以意味着：
1. **局部与全局差异**：Moran's I反映了整体数据集的空间相关性倾向，但具体到某些变量或模型中，可能由于其他因素（如控制变量、非线性关系等）的影响，使得ρ值表现为负。也就是说，即使整个数据集表现出正向空间自相关，特定的局部效应却可能是反向的。
2. **复杂的交互作用**：在一些复杂的空间系统中，可能存在多种力量共同作用的结果，比如集聚和分散的力量并存。这可能导致全局上观察到正的空间自相关（Moran's I > 0），而当引入空间滞后项时，由于模型捕捉了某些负向的空间溢出效应，ρ值表现为负。
在查找参考文献方面，可以考虑从以下方向着手：
- **理论背景**：先从基本的空间计量经济学书籍或综述文章入手，如Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models。理解空间自相关和模型估计的基本原理。
- **案例研究**：寻找具体领域内（比如城市经济学、环境科学等）与你研究主题相关的文献，这些文献中可能会讨论到复杂的空间模式及其实证分析。
- **方法论文章**：专注于空间计量方法的最新进展或在特殊情况下应用的论文，如Haining, R. P., & Li, H. (2019). Space-Time Analysis: Approaches and Challenges。这类文章往往能够提供更深入的方法论见解和实际操作建议。
当然，在具体分析中还需要结合自己的研究设计、数据特征等来综合判断ρ值为负而Moran's I为正的具体含义，并非所有的模型或现象都适用于上述解释。在撰写论文时，清晰地阐述理论假设与实证结果的逻辑联系是非常重要的。
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