社会经济数据空间化就是根据社会经济数据潜在的时空分布特点,采用科学有效的空间化方法将统计数据空间展布到具有一定分辨率的空间栅格单元上,以此来模拟社会经济数据在地理空间上的分布,解决统计数据与空间地理要素数据格式不匹配的问题。

社会经济统计数据空间化方法可以归纳为面积权重法、统计模型法和多源数据融合法3大类。但从已有主要空间化模型的基本原理及特征可以看出：面积权重法简单但是无法对局部差异进行表达,适用于较大尺度;统计模型法科学性强,但是对城市等空间异质性大的地区表达精度有限;多源数据融合法考虑多种社会经济因素,全面的表达空间差异,适用范围更广,已成为目前空间化研究的主要趋势。

目前的空间化研究具有2个特点：①模型从单一影响因子向多因子融合分析发展。随着辅助数据可获得性不断地增加,考虑影响社会经济数据空间分布的自然、人文、经济要素等多源数据融合建模可以弥补各自表达的不足,使模拟结果更加地贴近实际分布;②不同数据的融合方法更科学。社会经济数据的影响因子存在相互联系,简单的叠加处理无法抵消这部分影响。

随着数据源种类增多,不同数据之间的关系也更复杂,采用科学的融合处理方法成为空间化研究的重要步骤。